4차 산업혁명에 따라 AI, 데이터 분석가 등 AI·데이터 사이언스 분야의 일자리에 대한 수요와 관심이 증가하고 있다. 그에 발맞춰 효과적으로 해당 분야의 직무를 수행할 수 있는 인력을 적시에 공급하기 위해서 구직자는 회사가 요구하는 역량을 개발하고, 대학은 양성 교육을 담당하여야 한다. 하지만, 적절한 역량을 갖춘 인력 공급의 이해 당사자인 구직자, 회사 그리고 대학 차원에서 적절한 대응 전략 마련에 어려움을 겪고 있다. 따라서, 본 연구는 필요충분한 직무 역량을 가진 인재 양성 및 공급을 위해 실무에서 요구되는 역량이 무엇인지 알아보고, 대학 차원에서의 역량 개발 방안을 제안하는 것을 목적으로 한다. AI·데이터 사이언스 분야에서의 필요 역량을 파악하고자 채용 플랫폼 링크드인(LinkedIn) 사이트의 채용공고 데이터를 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 분석하였다. 이후, 국제적인 AI·데이터 사이언스 분야 대학원 교육과정과 채용 담당자와의 인터뷰 결과를 각각 토픽 모델의 결과와 비교 및 검증하는 절차를 통해, 대학 차원에서의 활용할 수 있는 커리큘럼을 제안하는 것으로 연구를 진행하였다.
일본군 '위안부'에 대한 기록은 민간 기관에서 개별적으로 관리하고 있다. 일부 기록은 디지털 아카이브로 구축되어 온라인으로 접근할 수 있다. 그러나, 디지털 아카이브의 기록은 기관에 따라 메타데이터의 구성과 표현 방식이 다르다. 한편, 기록 사이의 관계를 정의할 수 있는 체계가 미흡하기 때문에, 현재 구축된 일본군 '위안부' 기록은 서로 연결되지 않고 파편적인 형식으로 남아있다. 본 연구는 일본군 '위안부' 디지털 기록을 연계하기 위한 지식 모델을 제안하고, 분산화된 디지털 아카이브의 기록을 통합하여 일본군 '위안부' 지식그래프를 구축한다. 일본군 '위안부' 디지털 아카이브의 메타데이터를 분석하여 공통 요소를 도출하고, 표준 어휘를 적용하여 디지털 기록의 다양한 개체와 개체 사이의 관계를 의미적으로 표현한다. 특히, 흩어져 있는 기록을 연계하고 검색하기 위해 수집한 데이터의 정제가 이루어지고, 외부데이터를 활용하여 기록의 맥락 정보를 강화하고 있다. 구축된 지식그래프의 검증은 분산된 기록의 탐색 여부를 측정하는 질의를 통해 수행된다. 검증 결과, 지식그래프는 흩어져 있는 기록을 연계하여 검색할 수 있고, 외부데이터로부터의 강화로 기록의 맥락 정보를 풍부하게 제공하며, 의미 기반의 검색을 통해 사용자의 의도에 맞춘 정확한 검색이 가능하다.
정보검색 분야의 발전은 많은 양의 정보를 빠르게 찾아주는 것에서 사람이 원하는 정보를 정확하게 찾아주는 연구 분야로 넓혀가고 있다. 핵심 기술로는 개인화 및 시맨틱 웹 기술을 활용하고 있다. 웹 문서에 대한 자동색인 기술과 처리능력은 연구단계를 넘어 실용 서비스로 나타나고 있다. 하지만 웹 문서 이외의 첨부된 문서 형태에 대한 문서정보검색에 관한 연구는 미진한 상황이다. 본 논문에서는 텍스트, 워드, 한글과 같은 형식으로 작성된 비정형 문서의 본문 내용을 분석하여 OWL 온톨로지로 구축하는 방법에 대해 설명한다. 문서 온톨로지의 TBox를 구축하고, 문서로부터 얻을 수 있는 자원을 선정하여, 구축된 문서 온톨로지의 인스턴스로 활용할 수 있도록 시스템으로 구현한다. 이와 같은 비정형 문서의 온톨로지 자동 구축으로 해당 문서의 시맨틱 기술을 이용한 정보검색 및 문서관리 시스템에서 효과적으로 활용 가능하다.
최근의 이동통신 트래픽의 증가 수요에 대처하기 위한 10 GHz 이상의 M/W(microwave) 이동통신용 단거리 백홀을 설계하기 위해서는 구축지점에서의 강우 페이드에 의한 감쇠와 어스 벌지 및 프레넬 존 등 지형적 대기조건을 종합적으로 고려해야 한다. 이에 본 논문에서는 국내 강우강도 표준 값을 이용하여 여러 주파수 대역에서 경로길이를 이론적으로 계산하고, SMIS (spectrum management intelligence system)를 활용한 대도심의 전파경로 프로파일을 분석한다. 이 결과를 토대로 해외의 최소 경로길이 기준과 비교분석을 행해 현재 모든 주파수에 대해 10 km로 정하고 있는 국내 기준 값을 주파수 대역별로 세분화하여 최소 경로길이를 제시한다. 본 논문의 결과는 국내 도시에서의 이동통신용 M/W 백홀 설계의 기본 데이터를 제공하여 고주파수 대역의 단거리 광대역 이동통신 백홀용으로 주파수의 유효이용을 촉진시키는데 유용하게 활용될 것이다.
개인이 구축한 시소러스를 온톨로지로 구축하기 위해서는 먼저 시소러스를 온톨로지로 변환하기 위해서 적합할 뿐만 아니라 W3C에서 국제표준으로 선택한 SKOS로 기술하는 것이 첫 번째 단계이다. SKOS는 시소러스나 주제명표, 분류체계 등을 온톨로지로 변환하는데 적합한 온톨로지이지만 온톨로지로 기술하려면 RDF/XML과 같은 언어가 필요하다. 그러나 RDF/XML은 읽고 쓰기에 어렵기 때문에 RDFa처럼 HTML에 내장할 수 있거나 훨씬 구조가 쉽고 기술하기도 간편한 Turtle기술 언어도 필요할 수 있다. SKOS로 기술한 것과 더불어 온톨로지 구축 프로그램인 $Prot{\acute{e}}g{\acute{e}}$ 4.2를 사용해서 시험적으로 8개의 클래스와 151개의 용어를 사용해서 온톨로지를 구축하였다. 이 온톨로지에는 시소러스의 기본 개념 관계인 동의관계, 계층관계, 연관관계 이외에도 SKOS에서 제안하는 전이 계층 관계의 사례도 포함시켰다.
서지환경이 링크드 데이터, 시맨틱웹 기반으로 전환됨에 따라 국내에서도 RDA를 기반으로 한 KCR5 개정 작업을 진행 중에 있다. 변화하는 서지환경에서도 전거형 접근점은 자원의 식별 및 자원 간의 연계에 중요한 역할을 하고 있으나, KCR5가 준용하는 원본 RDA는 모든 개체에 대한 전거형 접근점이 마련되지 않은 상황이다. 이에 본 연구에서는 RDA 2020의 구현형의 전거형 접근점 분석을 토대로 국내 서지환경 및 원본 RDA에 적용 가능한 구현형의 전거형 접근점의 속성을 선정하고 연계 구조를 제안하였다. 구현형의 전거형 접근점은 지적 측면과 물리적 측면을 모두 고려한 접근점으로, 실제 자원의 연계와 식별이 더욱 원활해지는 토대를 마련할 수 있다. 또한 국내 서지환경에 적합한 구현형의 전거레코드 연계 구조 구성은 향후 구현형의 전거형 접근점의 실제적인 적용에 도움이 될 것으로 기대된다.
기존 전시회 정보 제공 서비스는 전시회가 열리는 장소 주변의 관광지를 추천한다. 이러한 위치기반 추천의 경우 전시회의 내용과 관련이 없는 관광지를 추천할 수 있다는 한계점이 있다. 전시회 내용과 관련된 관광지를 관람객에게 추천함으로써 전시회에서 획득한 지식을 관광지에서 경험하는 데에 도움을 줄 필요가 있다. 전시회 큐레이터들이 전시회 내용과 관련된 관광지를 일일이 찾아 추천하는 방법이 있지만, 수작업이다 보니 큐레이터가 가지고 있는 배경지식의 범위 내에서만 추천이 가능하다는 한계점이 있다. 수작업에 따른 오류가 있을 수도 있기 때문에 자동화된 방법이 필요하다. 본 연구에서는 언어자원 빅데이터를 활용하여 전시회 내용과 관련된 관광지를 자동으로 추천하는 방법을 제안한다. 언어자원으로는 한국관광공사 LOD(Linked Open Data), 위키피디아, 국립국어원 사전 등을 활용했다. 단일 컴퓨터로는 이러한 대용량 언어자원을 효율적으로 처리하기 어렵기 때문에, 클라우드 컴퓨팅 프레임워크인 아파치 스파크(Apache Spark)에 기반하여 구현했다. 사용자가 웹브라우저를 통해 전시회 정보를 열람하면 본 알고리즘에 의해 추천된 관광지들을 같이 보여주는 웹인터페이스도 구현했다(http://bike.snu.ac.kr/WARP). 주요 전시회에 대한 관광지 추천 정확도에 대해 전문가 평가를 진행했다. 기존 방법에 비해 본 논문에서 제안한 방법의 정확도가 더 높았다. 본 연구를 활용하면 전시회 큐레이터의 수작업을 줄여줄 수 있고 전시회 관람자들을 관광지로 자연스럽게 유도할 수 있기 때문에, 전시산업과 관광산업 모두에게 도움이 될 수 있다.
애자일 방법론은 인공지능 소프트웨어를 포함한 소프트웨어 개발 프로젝트에서 지난 몇 년 동안 널리 사용되고 있다. 이처럼 산업에서 애자일 방법론이 많이 사용되고 있음에도 불구하고, 애자일 방법론을 사용하는 소프트웨어 프로젝트의 성공 요인을 분석한 실증적 연구가 부족한 실정이다. 애자일 방법론을 사용하는 소프트웨어 프로젝트에서 고객의 역할을 이해하기 위해 사용자 참여 부족, 비현실적인 고객 기대치, 지속적인 요구 사항 변경의 고객 측 요인들이 프로젝트 성공에 미치는 영향을 조사하였다. 본 연구의 분석 대상은 애자일 방법을 소프트웨어 개발 방법론으로 사용하는 프로젝트이다. 일반적으로 소프트웨어 개발에서의 주 목표는 적은 시간과 비용으로 고품질 소프트웨어를 개발하는 것이다. 과거에는 프로젝트의 초기 단계에서 정한 고객 요구사항의 변화를 최소화하여, 그 변화에 수반되는 비용을 줄이려고 했다면, 오늘날의 프로젝트 관리에서 고객 요구사항의 변화는 고객이 원하는 시스템 개발을 위해 필수적인 것이라 인정하고 이 불가피한 변화에 보다 잘 대응하는 것이 중요하다고 볼 수 있다. 이에 효과적인 방법론으로 애자일 방법론이 많이 사용되고 있고, 본 연구에서는 이 애자일 방법론을 사용하는 프로젝트의 성공요인을 찾아내고자 한다. 본 연구를 위해 설문 방법이 이용되었다. 소셜 네트워크 사이트인 링크드인(LinkedIn)을 이용하여 소프트웨어 프로젝트 참여 경험이 있는 개발자들을 대상으로 온라인 설문을 하였고, 분석에 사용한 데이터는 213개의 응답 데이터이다. 이 설문 응답 데이터를 Ordered Logit Regression을 이용하여 세 가지 가설을 검증하였다. 분석 결과, 위 세 가지 클라이언트 측 요인들 모두가 애자일 방법을 사용하는 프로젝트의 성공에 크게 영향을 미친다는 사실을 실증적으로 찾아내었다. 첫째, 애자일 방법을 이용하기 위해서는 고객의 프로젝트 참여가 필수적이다. 이 결과는 애자일 방법론의 이론적 효과와 일치한다. 사용자와의 협업이 애자일 방법론에서 가장 중요한 요소 중에 하나인 만큼 고객의 참여는 매우 중요하다고 볼 수 있다. 둘째, 애자일 방법이 사용된 프로젝트에서는 고객의 요구 사항을 지속적으로 변경하는 것이 부정적인 요인이 아니라 프로젝트 성공의 긍정적인 요인이라는 흥미로운 결과를 얻었다. 고객의 요구 사항을 지속적으로 변경하는 것은 클라이언트와 공급 업체 간의 빈번한 상호 작용이나 의사 소통을 통해 사용자가 진정으로 원하는 시스템을 만드는데 도움이 되어 긍정적인 요인이 된다는 설명이 가능하다. 셋째, 비현실적인 고객의 기대는 애자일 방법이 사용된 프로젝트에서도 프로젝트 성공에 부정적인 영향을 준다는 결과를 얻었다.
본고는 링크드 데이터 및 LRM을 반영하여 2019년 RDA가 개정됨에 따라 RDA의 다양한 활용을 위해 RDA 응용 프로파일 작성시 고려사항을 연구하였다. 연구방법으로 문헌연구와 사례연구를 이용하였으며, 연구 결과로 RDA 응용 프로파일 구축시 다음의 고려사항을 제안하고자 한다. 첫째, 응용 프로파일의 내용으로 기존 연구자들이 제시한 항목인 요소명, 요소 ID, 요소 URI, 기술 방식, 출처, 출처값, 요소의 최소 및 최대 기술 횟수, 주기사항 이외에 추가사항으로 반대 요소, 상위 요소, 하위 요소, 도메인, 범주, 레이블의 여러 이름, MARC 매핑, BIBFRAME 매핑, RDA 기술 사례를 제안하였다. 둘째, RDA의 모든 요소별 규칙에는 4가지 기술 방식과 여러 조건과 선택사항이 제시되고 있는데 이를 보다 구조화시켜 응용 프로파일에 적용하기 위해 RDA 규칙 분석을 바탕으로 규칙을 플로우차트로 표현하는 방법과 이를 다시 응용 프로파일로 표현하는 방안을 제시하였다. 셋째, RDA와 BIBFRAME은 내용 표준과 입력 포맷으로서 상호 연계되고, RDA를 내용규칙 사용하는 BIBFRAME 입력기를 작성하기 위해서는 RDA 규칙과 이에 해당하는 BIBFRAME의 상호 연계가 필수이므로 RDA 응용 프로파일의 내용으로 RDA와 BIBFRAME의 매핑 정보를 추가할 것을 제안하였다. 본 연구를 통해 RDA 응용 프로파일 구축 방안을 모색할 수 있을 것이며, RDA 내용규칙을 바탕으로 한 BIBFRAME의 프로파일 작성에도 기여할 수 있을 것이다.
기록평가의 목적은 점차 기록의 선별에서 일종의 주제기반의 수집으로 옮겨가고 있다. 특히 현재의 디지털 기술과 웹의 양 질적 발달은 물리적 수집이 아닌 의미적 수집, 즉 데이터의 연계를 통한 수집을 가능하게 하는 원동력이 되고 있다. 이러한 환경하에서 유네스코를 필두로 국제적으로 '기록유산'에 대한 개념정립이 이루어지고 있다. 이러한 동향을 반영하고 있는 것이 캐나다의 LAC인데, 최근 토탈아카이브즈 정신을 부흥시키고자 새로운 평가방법이자 수집방법을 개발하고 있다. 이것이 'Whole-of-Society 접근법'이다. 이 접근법의 특징은 크게 세가지이다. 첫 번째, 기록유산을 대상으로 하며, 물리적 수집이 아니라 의미적 수집을 목적으로 한다. 또한 그 대상이 기록유산이기 때문에 반드시 기록유산기관 간의 협력이 전제되어야 한다. 마지막으로 이미 발생한 사건에 대한 기록화뿐만 아니라 동시대적 사건에 대한 기록화도 가능하다는 것이다. 평가방법으로서의 'Whole-of-Society 접근법'은 사회이론에 착안하여 사회 구성요소를 식별하는 방식이다. 수집방법으로서의 'Whole-of-Society 접근법'은 디지털기록을 대상으로 하나, 아날로그기록의 소장주체로 안내하는 방식으로 그 대상이 확장된다. 이때의 디지털기록이란 '디지털화된(Digitized)' 기록유산과 '본래 디지털인(Born-Digital)' 기록유산을 포함한다. 그리고 평가 단계에서 식별한 사회 구성요소를 메타데이터 요소로 매핑한 다음, 링크드오픈 데이터로 구축함으로써 데이터 간의 연계를 통한 의미적 수집을 실현한다. 마지막으로 이 연구에서는 국내 평가체계는 그 목적이 선별에 비교적 국한되어 있어 사회의 기록화를 실현하기 어렵다는 한계를 지적하였다. 이러한 한계를 극복하기 위하여 Whole-of-Society 접근법을 적용하여 가이드라인을 제시한다. 가이드라인은 총 8단계를 거치는데, 1단계부터 4단계는 기록화 대상의 선정과 기술이며 5단계부터 8단계는 디지털 환경에서 의미적 수집을 위한 준비절차라 할 수 있다. 한편 가이드라인의 실행을 위한 선행과제를 점검하며 국가기록원의 역할을 촉구한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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