디지털 기술의 발전으로 과학기술연구 패러다임이 실험, 이론, 컴퓨팅자원 중심 연구에서 데이터 중심의 연구로 전환하고 있다. D.N.A.(디지털, 네트워크, 인공지능) 기술 발전은 과학기술계가 추진해온 오픈사이언스 운동을 현실로 만들어가고 있고, COVID-19 같은 국제적 현안이 발생하면서 과학기술계에서는 연구자들의 신속한 데이터 공유와 가상 환경에서의 연구 협력을 더욱 더 필요로 하고 있다. 데이터 중심의 연구환경을 지원하기 위해 과학기술분야 정보기관들은 연구성과 및 데이터 관리 프로세스를 디지털 체제로 전환하고 있다.
본고에서는 전 세계 과학기술분야의 디지털 전환 동향, 디지털 큐레이션 관리 모델, 디지털 전환 기술을 살펴보고, 데이터 큐레이션 라이프사이클 관점에서 디지털 전환 전략을 제시하였다. 디지털 시대에 과학기술정보와 데이터 구축과 관리 프로세스는 인공지능 기술을 적극적으로 도입하여 정형 데이터는 물론 비정형 데이터를 포함하는 데이터의 수집, 가공, 식별의 지능형 자동화 전환이 필요하며, 데이터 활용에 있어서는 연구자(사람)는 물론 인공지능 연구환경에서 기계활용이 가능한 방향으로 전환해야 한다.