대학원 생활을 하면서 생각한 것.

연구비는 연구재단에서 주로 사업을 따와서 진행을 하는 경우가 있다.

 

솔직히 연구재단에서 하는 일을 잘 모르겠다. (물론 나만 모르는 어떤 큰일을 하실 수 있겠지만)

 

연구비 부정 지급을 막기 위해서 가장 필요로 하는 것이 있다면 연구비를 이용해서 나온 중간 산물들을 한군데 모으는 것이다.

 

요즘 시대야 머신러닝으로 인하여 부정으로 만든 데이터도 선별이 가능할 것 같고 충분히 연구비 부정 지급을 막을수 있을 것 같다는 생각이 든다.

 

물론 윤리적인 문제가 있을 수 있으나, DB만 만들고 부정데이터인지 확인하는 용도로 사용하거나,

 

IRB를 받고 수많은 연구에서 만들어진 데이터를 이용해서 새로운 결과물도 만들수 있지 않을까?

 

NCBI와 같은 데이터 베이스를 우리나라도 충분히 만들 수 있는데 (Quality가 어떨지는 모르겠지만) 안하고 있다는 것이 안타까운 생각이 든다.

 

 국가 연구비를 통한 데이터 산출에 데이터 베이스를 만들게 되면  연구실 그룹끼리 중요 데이터를 공유를 안하는 문제를 해결할 수 있을것 같다.

 

그리고 확실하게 부정집행이 일어났을 경우 연관되는 연구실 혹은 회사에 대해 몇년간 지원금지 같은것도 추가로 하면 골고루 연구가 잘 돌아가지 않을까? (연구비의 부익부빈익빈 해결!!)

 

뭐 꿈의 이야기겠지만... 연구재단에도 분명 편애하는 연구실이 있을것같고, 여러가지 문제로 위 내용은 실행하기 어렵긴 하겠지만.