이 연구는 2007 개정 과학과 교육과정에서 신설된 자유탐구활동을 위한 학년별 자유탐구활동 주제 내용 의 특성을 알아보고, 학년에 적합한 자유탐구활동 주제를 선정 할 수 있도록 지도하는데 도움을 주고자 하였다. 연구대상은 서울특별시에 소재한 I 초등학교 3, 4, 5, 6학년 470명을 대상으로 하였다. 연구방법은 학생들이 작성한 자유탐구활동 실험계획서를 분석기준에 따라 분석하였다. 분석 기준은 자유탐구활동 주제 선정 이유 및 도움 정도, 주제 내용, 주제의 적합 여부로 나누어 분석하였다. 연구결과 호기심을 가지고 있었던 주제와 흥미로운 주제를 자유탐구활동 주제로 선정하는 경향이 있었으며, 도움을 받아 자유탐 구활동 주제를 선정할 때는 중학년은 가족, 고학년은 인터넷의 도움을 많이 받은 것으로 나타났다. 자유탐구활동 주제 영역은 생물 영역에 관한 주제가 많았으며, 고학년으로 갈수록 화학과 물리영역에 관한 것이 많아졌다. 탐구 방법은 주로 실험이나 조사 활동이 많았고, 탐구 기간은 '1주'정도가 가장 많았다. 초등학생들이 정한 자유탐구활동 주제는 내용 수준, 방법 수준, 과학적 의문, 안전과 생명 존중의 면에서 지도가 필요한 부적합한 주제도 많았다. 그러므로 초등학생들이 자유탐구활동 주제 선정 시 고려할 점은 초등학생들이 평소 알고 싶었던 과학적 의문점이나 흥미로운 주제를 자유탐구활동 주제로 선정할 수 있도록 지도해야 한다. 자유탐구활동 주제 선정을 위한 대략의 큰 영역을 학년별로 제시해야한다. 초등학생들이 자유탐구활동의 성공을 경험하여 탐구에 대한 긍정적 생각을 가질 수 있도록 탐구하고자 하는 주제에 대하여 어느 것을 얼마나 탐구할 것인가에 대하여 자유탐구활동 주제에 대한 구체적 진술을 하도록 지도해야한다.
본 논문은 문헌정보학의 연구동향을 규명하기 위하여 1957년부터 1997년 12월까지 국내에서 출판된 단행본 1,855종을 내용분석(Content Analysis)을 이용하여 저자별 생산성, 주제별 생산성, 대학별 생산성, 연구방법별 생산성에 대한 분석을 살펴봄과 동시에 그 결과를 통한 핵심전공주제, 핵심저자, 전공분야별 핵심저자, 언어분석 등을 각각 수량적으로 분석 조사하였다. 이 같은 연구는 문헌정보학의 핵심주제와 관심영역, 주제의 편중과 분포, 학문의 전반적인 흐름을 파악할 수가 있었다.
과학기술 분야는 매우 빠른 발전 속도를 보이며 세부 분야 간 융 복합 현상이 빈번하게 일어나는 특징을 가지고 있다. 과학기술정보 말뭉치로부터 상기 특성을 분석해 내는 작업은 연구 주제 추이를 분석하고 주제 간 연관 관계를 파악하기 위해 필요하다. 본 연구는 과학기술 분야 - 특히 정보기술(Information Technology) 분야 - 에서 광범위하게 활용되고 있는 Citeseer 말뭉치로부터 추출된 주제를 이용하여 다양한 주제 분석을 수행하는 방안을 보이는 것을 목표로 한다. 특히, 연구개발 전주기 지원 시스템인 OntoFrame에서 주제가 어떠한 역할을 할 수 있는지 사례를 통해 실증하고자 한다.
이 연구에서는 지금까지 국내 자료조직 연구에서 거의 다루어지지 않았던 주제명 데이터의 '품질'에 관해 논의하였다. 구체적으로, 우리나라 대표도서관으로서 주제명표목표의 개발과 이를 이용한 주제명 데이터의 구축을 주도해 온 국립중앙도서관의 실체를 있는 그대로 드러내 보이면서 과연 현재와 같은 품질을 유지하는 것이 바람직한지에 대해 폭넓게 논의해 보고자 하였다. 이러한 목적을 위해 이 연구에서는 먼저, 주제명 데이터에 반영되어야 할 '주제'의 의미와 속성에 대해 살펴보고, 이어 국립중앙도서관에서 구축한 주제명 데이터의 품질을 절대적 품질과 상대적 품질로 나누어 분석하였다. 절대적 품질 분석을 위해서는 '대중자료'와 '학술자료' 중 샘플자료를 임의로 추출하여 이들 자료에 반영된 주제명 데이터를 분석하였으며, 상대적 품질 분석을 위해서는 미의회도서관(이하 LC)과 국내의 A대학도서관에서 구축한 주제명 데이터와의 비교를 시도하였다.
이 연구는 최근 주목을 받고 있는 인공지능에 관한 사회적 담론에 어떤 주제적인 특성이 있는지를 분석하는 것을 목적으로 한다. 우리 사회에 알파고 충격이 있었던 2016년부터 2017년 6월까지, 18개월 간 조선일보와 한겨레에 보도된 신문기사를 분석대상의 텍스트로 선정하였다. 전체 525건의 신문기사에 나타난 1,210건의 메시지들에 대해 주제범주를 코딩하였다, 구분한 주제는 7개 대범주, 62개 중범주, 그리고 하위의 소범주 주제들로 구성되었다. 인공지능의 담론을 구성하는 대범주는 AI 연구, AI 적용영역, AI기업(사업), AI 시대, AI 쟁점, 알파고 사건, AI 기타의 주제들로 파악되었다. 대범주로 코딩된 메시지들의 내용을 대상으로 세부적인 주제분석을 시도하였으며, 그 결과로 나타나는 주요한 특성은 다음과 같다. 첫째, 인공지능 담론을 구성하는 주제범주의 범위와 내용이 다양하고 복잡하였다. 둘째, 안전하고 유용한 인공지능을 구현하기 위해서는 일자리 소멸의 문제, AI의 오류나 오용에 따른 부작용의 문제 등과 같은 사회정책적인 쟁점들의 해결이 중요하다. 셋째, 인공지능의 시대에서 인간의 역할, 적합한 인재양성을 위한 교육체제의 혁신도 난이도가 높은 쟁점들이다.
대학이 학문적 주제를 기반으로 하기 때문에 대학도서관의 서비스도 주제를 기초로 이루어지는 것이 바람직하다. 이에 따라, 최근 몇몇 대학도서관을 중심으로 주제전문사서제가 도입되고 적용 사례가 소개되고 있지만, 제공서비스에 대한 충분한 장 단점 분석과 도입에 따른 방향성이 점검되고 있지는 못한 실정이다. 따라서, 본 연구는 주제전문사서제를 도입한 3개 대학도서관에 대한 사례 분석을 통해 적용을 위한 선결과제와 효과적인 운영방안을 제시하고자 하였다. 분석결과, 주제전문사서제를 도입한 3개 대학도서관은 역할, 인사, 평가 등에서 도입초기에 따른 다양한 문제를 보이고 있는 것으로 나타나 향후 이에 대한 보완이 시급한 것으로 조사되었다. 또한, 주제전문사서제의 도입을 위해서는 도서관내부의 합의과정과 교내 구성원에 대한 홍보가 필수적이며, 지속적인 주제전문사서 충원 및 평가, 보상체계의 마련과 함께, 장기적으로는 서비스의 지속성과 효과를 담보할 수 있는 주제전문사서 및 서비스 제공대학 간 협력체계가 필요한 것으로 조사되었다.
문서에서 저자의 의도와 주제, 그 안에 포함된 감성을 분석하는 것은 자연어 연구의 핵심적인 주제이다. 이와 유사하게 특정 글에 포함된 정치적 문화적 편향을 분석하는 것 역시 매우 의미 있는 연구주제이다. 우리는 최근 발생한 한 사건에 대하여 여러 신문사와 해당 신문사에서 생산한 기사를 중심으로 해당 글의 정치적 편향을 정량화 하는 방법을 제시한다. 그 방법은 선택된 주제어들의 문장 공간에서의 거리를 중심으로 그래프를 생성하고, 생성된 그래프의 기계학습을 통하여 편향과 특징을 분석하였다. 그리고 그 그래프들의 시간적 변화를 추적하여 특정 신문사에서 특정 사건에 대한 입장이 시간적으로 어떻게 변화하였는지를 동적으로 보여주는 그래프 애니메이션 시스템을 개발하였다. 실험을 위하여 최근 이슈에 대하여 12개의 신문사에서 약 2000여 개의 기사를 수집하였다. 그 결과, 약 82%의 정확도로 일반적으로 알려진 정치적 편향을 예측할 수 있었다. 또한, 학습 데이터에 쓰이지 않은 신문기사를 활용하여도 같은 정도의 정확도를 보임을 알 수 있었다. 우리는 이를 통하여 신문기사에서의 정치적 편향은 작성자나 신문사의 특성이 아니라 주제어들의 문장 공간에서의 거리 관계로 특성화할 수 있음을 보였다. 할 수 있다.
본 연구는 지적구조분석의 동시단어분석(co-word Analysis)방법을 '기업가정신'의 연구에 접목하여 지난 50여 년 간의 '기업가정신'과 관련한 국내 연구를 단계별로 분석하였다. 동시단어분석 방법은 연구주제 간의 정보를 시각화하고 이차원 평면에 주제들을 배치하여 연구의 전체적인 동향과 향후 연구 주제를 분석하는 정량적 분석방법으로, 연구 결과 크게 4가지 단계의 연구 경로의 방향성이 도출되었다. 분석에 따르면, 태동기 연구단계(3사분면)에서 연구가 시작되고, 독자적 연구단계(2사분면)의 연구 주제는 연구로서의 독자적인 분야로 정착되는 단계이며, 시대적 상황을 반영하는 연구의 주제들이 포함되어 있다. 성장기 연구단계(1사분면)는 연구주제에 가장 밀접한 관계에 있는 연구주제들이 배치되어 있으며, 성숙기(4사분면)의 연구주제들이 연구의 중심에 위치하는 것을 알 수 있었다.
이 연구는 국립중앙도서관에서 개발한 주제명표목표의 구성 현황과 2003년부터 2022년까지 국가서지 1,218,867건에 부여된 주제명의 현황을 분석하였다. 그 결과 첫째, 주제명표목표의 전체 주제명 중 우선어는 257,103개로 전체 용어의 50.2% 이상이었으며, 외국어가 169,466개(33.1%), 비우선어가 61,442개(12.0%) 등으로 구성되었다. 우선어 중에 활용된 주제명은 57,312종으로 22.3%에 해당하며 이 중 54.7%인 31,351종의 주제명은 부여횟수 5회 미만으로, 전체 중에서 적은 수의 주제명만을 활용하고 있음을 파악하였다. 둘째, 관계지시기호의 빈도는 RT, BT, NT 순으로 나타났으며, 최상위 주제명은 12,602종, 최하위 주제명은 143,704종이었고 최대 심도는 17수준이었다. 셋째, 서지 당 평균 1.72회의 주제명이 부여되었으며, 자료의 내용이 특정적일수록 주제명 부여 횟수가 많아지고 심도도 깊어지는 경향을 보였다. 그리고 최근에 입력한 서지일수록 부여된 주제명 수가 증가하였고 심도도 깊어졌으나, KDC 주류에 따라 서지 당 부여된 주제명 수는 편차가 있는 것으로 나타났다. 현황 분석을 통해 결과적으로 주제명표목표가 수록한 용어의 범위에 대한 평가와 주제명의 계층 관계 및 심도의 재정비가 요구되며, 주제명표목표의 세목 개발을 통한 개선이 필요한 것으로 판단하였다.
대학도서관의 장서개발에 있어 희망도서는 이용자의 직접적인 정보요구를 해결하는 수서방식이다. 이 연구에서는 대학도서관의 효율적인 장서개발을 위해 희망도서를 신청하는 이용자 집단간의 주제 선호도를 파악하고자 대학도서관의 10년치 희망도서를 분석하였다. 장서개발에 있어 이용자의 희망도서 신청이 활발한 영역을 파악하는 것은 사서가 장서개발의 핵심 영역을 파악하고 균현있는 장서개발 정책을 수립하는데 필요한 사항이다. 이용자별 주요 주제영역을 파악하기 위하여 KDC 주제분류를 매핑한 분석결과 모든 신청자 집단에서 '사회과학'이 주요 대주제 영역에 해당하는 것으로 나타났으나 중주제 분석에서는 대학원생의 주요 주제 분야로 '의학'과 '심리학'이 나타나 다른 신청자 집단과 차별화되는 것으로 나타났다. 대학원생의 희망도서 영역이 다른 집단과 차별화된 요인은 A대학에서 대학원이 가장 활성화되어 있는 전공영역을 중심으로 희망도서 신청이 활발하게 일어나고 있지만 여가용으로는 희망도서 신청이 이루어지고 있지 않긴 때문에 이와 같은 현상이 나타난 것으로 분석되었다. 주제 네트워크 분석에서는 학부생은 공무원, 취업과 진로 등 다른 신청자 집단에서는 나타나지 않는 주제들이 주요 주제 클러스터로 나타났고 대학원생은 소수 전공 주제에 집중되어 주제 클러스터가 형성되는 것으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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