데이터셋·소프트웨어·분석 코드 인용법 2026: APA 7판과 KCI 기준 표기 정리

남의 데이터로 분석했는데 참고문헌에 그 데이터가 없다면, 논문에서 가장 중요한 재료의 출처가 비어 있는 것입니다. APA 7판은 데이터셋과 소프트웨어를 각각 독립된 자료 유형으로 규정하고 있습니다. 반면 모든 프로그램을 다 인용해야 하는 것은 아닙니다. 무엇을 넣고 무엇을 빼는지가 이 글의 핵심입니다.

참고문헌 목록에 데이터셋과 분석 코드 항목을 추가하며 표기 형식을 확인하는 화면
데이터와 코드는 방법 절에만 적고 참고문헌에서 빠지는 경우가 많습니다. 둘 다 인용 대상입니다.

데이터셋 인용 — 기본 형식

APA 7판에서 데이터셋은 자료 유형을 대괄호로 명시합니다. 구성 요소는 다음과 같습니다.

저자(또는 기관). (연도). 데이터셋 제목 (Version 버전) [Data set]. 배포처. DOI 또는 URL

  • 저자 자리에는 자료를 생산한 주체가 들어갑니다. 국가 통계라면 조사를 수행한 기관입니다.
  • 버전은 있으면 반드시 적습니다. 같은 조사도 자료가 갱신·정정되므로, 버전이나 배포 차수가 없으면 재현이 불가능해집니다.
  • [Data set] 표시로 자료 유형을 명시합니다. 국문 논문에서는 [데이터세트]처럼 우리말로 적는 관행도 있으므로 투고 규정을 확인하십시오.
  • DOI가 있으면 DOI를 우선합니다. DOI 표기 형식 자체는 DOI 인용 방법에 정리되어 있습니다.

본문에서는 일반 자료와 동일하게 (기관, 연도)로 인용합니다. 여기서 자주 나오는 실수가 본문에는 조사명을 쓰고 참고문헌에는 기관명으로 올려 둘이 연결되지 않는 것입니다. 본문 인용의 첫 요소와 참고문헌 항목의 첫 요소는 반드시 일치해야 합니다.

공공 통계 자료를 쓸 때 추가로 확인할 것

국가 통계 원자료는 배포 방식에 따라 접근 조건이 다르고, 이용 승인을 받아 내려받은 자료는 URL을 그대로 적어도 다른 사람이 열 수 없는 경우가 있습니다. 이때는 자료의 소재를 밝히되 접근 조건을 함께 적는 것이 정확합니다. 신청·승인 절차와 자료 유형의 차이는 공공 마이크로데이터 2차분석 튜토리얼에 정리해 두었습니다.

⚠️ 기관명이 바뀐 경우 발행 시점의 명칭으로 인용합니다. 과거 자료를 새 이름으로 소급 표기하면 원자료를 추적할 수 없게 됩니다.

소프트웨어 — 인용해야 하는 것과 하지 않아도 되는 것

여기가 가장 많이 틀리는 부분입니다. APA 7판의 원칙은 널리 쓰이는 표준 소프트웨어는 참고문헌 항목을 만들지 않는다는 것입니다.

구분 처리
범용·표준 소프트웨어 본문에 이름과 버전만 언급, 참고문헌 불필요 워드프로세서, 일반 스프레드시트, 널리 쓰이는 통계 패키지
전문·특수 소프트웨어 참고문헌 항목 작성 특정 분석을 위해 개발된 프로그램, 개별 패키지·라이브러리
연구자가 만든 코드 저장소에 보관하고 인용 분석 스크립트, 전처리 코드

즉 “SPSS로 분석했다”는 방법 절 문장으로 충분하고 참고문헌에 SPSS를 올릴 필요는 없습니다. 반면 특정 패키지나 모듈에 의존해 분석했다면 그것은 인용 대상입니다. 그 패키지가 없으면 결과를 재현할 수 없기 때문입니다.

소프트웨어 참고문헌의 구성은 데이터셋과 같은 뼈대를 씁니다.

개발자. (연도). 소프트웨어명 (Version 버전) [Computer software]. 배포처. URL

💡 실무 요령 하나. 많은 분석 패키지는 자기 자신의 권장 인용 형식을 내장하고 있습니다. R의 경우 citation("패키지명")을 실행하면 개발자가 지정한 인용 정보가 출력됩니다. 직접 조합하지 말고 이것을 그대로 쓰는 편이 정확합니다.

분석에 사용한 통계 프로그램과 패키지의 버전 정보를 확인해 기록하는 모습
버전 번호는 분석이 끝난 뒤에 기억으로 복원되지 않습니다. 실행 시점에 기록해 두십시오.

버전은 왜 그렇게 중요한가

데이터셋과 소프트웨어 인용에서 버전이 유독 강조되는 이유는 하나입니다. 같은 이름의 자료가 시간이 지나면 다른 내용이 되기 때문입니다.

  • 공공 데이터는 정정·보완 배포가 이루어집니다. 어제 받은 파일과 오늘 받은 파일의 사례 수가 다를 수 있습니다.
  • 분석 패키지는 기본값이나 알고리즘이 바뀝니다. 같은 코드를 다른 버전에서 돌리면 값이 달라질 수 있습니다.
  • 따라서 버전 없는 인용은 재현 가능성이 없는 인용입니다.

실무적으로는 분석을 돌린 그 시점에 버전 정보를 기록해 두는 것이 유일한 해법입니다. 논문을 다 쓰고 나서 되짚으면 이미 업데이트되어 있습니다. 기록 습관은 연구 노트 작성법에, 파일과 버전 관리 규칙은 연구데이터 관리계획서(DMP) 작성 튜토리얼에 정리되어 있습니다.

분석 코드를 인용 가능하게 만들기

자기가 작성한 분석 코드를 논문에서 참조하려면 고정된 주소와 고정된 상태가 필요합니다. 코드 저장소의 기본 주소는 계속 바뀌므로 그대로 쓰면 안 됩니다.

  • 특정 시점을 고정합니다. 저장소의 릴리스·버전 기능으로 논문에 대응하는 상태를 하나 확정합니다.
  • 영구 식별자를 받습니다. 학술용 저장소와 연동해 DOI를 발급받으면 주소가 바뀌어도 추적할 수 있습니다.
  • 최소한의 설명을 넣습니다. 실행 환경, 필요한 패키지, 입력 자료의 형식을 적은 문서가 없으면 코드가 있어도 재현되지 않습니다.
  • 민감정보를 제거합니다. 코드 안에 남은 경로·계정·원자료 일부가 함께 공개되는 사고가 실제로 발생합니다.

마지막 항목은 공개 전 반드시 점검하십시오. 자료의 공개 범위를 층별로 나누는 방법은 DMP 가이드에서 다뤘습니다. 데이터 처리 과정 자체의 진실성 기준은 연구데이터 위조·변조를 참고하십시오.

분석 코드 저장소에 버전을 지정하고 영구 식별자를 발급받는 과정을 확인하는 화면
저장소 주소는 변합니다. 논문에 넣을 수 있는 것은 고정된 버전과 영구 식별자입니다.

KCI 등재지에 낼 때

국내 학술지는 학술지마다 투고 규정을 두고 있으며 그 규정이 APA 7판보다 우선합니다. 데이터셋·소프트웨어 항목을 명시적으로 규정하지 않은 학술지도 많은데, 그런 경우 실무적으로 다음 순서를 권합니다.

  1. 투고 규정에 해당 유형에 대한 조항이 있는지 확인합니다.
  2. 없다면 그 학술지의 최근 게재 논문에서 유사 사례를 찾아 형식을 맞춥니다.
  3. 그래도 없다면 APA 7판 형식을 따르되 자료 유형 표시를 우리말로 적어 일관성을 유지합니다.

표·그림으로 제시한 자료의 출처 표기는 참고문헌과 별개의 규칙을 따르므로 그림·표 출처 표기법을 함께 확인하시고, 웹 기반 자료 전반의 표기는 온라인 자료 인용법에 정리되어 있습니다. APA 7판의 전반적 원칙은 APA 형식 가이드에서 확인할 수 있습니다.

자주 묻는 질문

SPSS나 엑셀도 참고문헌에 넣어야 하나요?

일반적으로 넣지 않습니다. 널리 쓰이는 표준 소프트웨어는 방법 절에서 이름과 버전을 언급하는 것으로 충분합니다. 다만 특정 분석을 위해 개발된 전문 프로그램이나 개별 패키지·라이브러리는 참고문헌 항목을 만드는 것이 원칙입니다.

공공 데이터를 썼는데 저자를 누구로 적나요?

자료를 생산·배포한 기관을 저자 위치에 적습니다. 기관명이 개편으로 바뀌었다면 발행 시점의 명칭을 사용하십시오. 소급해서 새 이름으로 바꾸면 원자료를 찾기 어려워집니다.

데이터셋에 버전이 표시되어 있지 않으면 어떻게 하나요?

버전 표기가 없다면 내려받은 날짜와 배포 차수 등 자료를 특정할 수 있는 정보를 대신 기록하고, 방법 절에 그 시점을 명시하십시오. 자료가 갱신되는 종류라면 이 기록이 재현 가능성의 유일한 근거가 됩니다.

GitHub 주소를 참고문헌에 그대로 써도 되나요?

권장되지 않습니다. 저장소는 계속 변경되므로 논문이 참조하는 상태가 사라질 수 있습니다. 특정 버전을 고정하고 학술용 저장소와 연동해 영구 식별자를 받은 뒤 그 식별자를 인용하는 편이 안전합니다.

남의 코드를 가져다 수정해서 썼는데 어떻게 표기하나요?

원 저작물을 인용하고 본인이 수정한 범위를 방법 절에 밝힙니다. 라이선스 조건에 따라 표시 의무나 재배포 조건이 있을 수 있으므로 저장소의 라이선스를 먼저 확인해야 합니다. 출처 없이 가져다 쓰면 코드도 표절의 대상이 됩니다.

학위논문에서도 데이터와 코드를 공개해야 하나요?

일률적인 의무는 아니며 학과와 학술지 정책에 따릅니다. 다만 공개하지 않더라도 인용은 별개입니다. 남의 데이터를 썼다면 공개 여부와 무관하게 참고문헌에 올려야 합니다.