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한국문헌정보학 교과과정 운영모형 및 표준교과목 개발에 관한 연구 (A Study of the Curriculum Operating Model and Standard Courses for Library & Information Science in Korea)

  • 노영희;안인자;최상기
    • 한국문헌정보학회지
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    • 제46권2호
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    • pp.55-82
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    • 2012
  • 본 연구에서는 국내외 문헌정보학과의 교과과정 운영모형을 조사하여 국내 현실에 맞는 운영모형을 제안하고자 하며, 운영모형에 기반하여 한국문헌정보학 표준교과목도 제안하고자 한다. 이를 위해 국외 교과과정 분석결과, 국내 교과과정 분석결과, 국내 현장사서를 대상으로 한 설문조사 결과, 그리고 현장사서를 대상으로 한 관종별 직무분석결과를 종합적으로 분석하여 문헌정보학 필수교과목, 핵심교과목, 그리고 선택교과목을 선정하여 제시하였다. 최종 제안된 문헌정보학 필수과목은 6개 과목으로서, 문헌정보학개론, 정보조직학, 정보서비스론, 도서관경영론, 정보검색론, 사서실습이다. 핵심과목은 6개 과목으로서, 정보자료분류목록실습, 주제별정보원(참고정보원), 장서개발론, 디지털도서관론, 서지학개론, 기록관리학개론이다. 선택과목은 총 20개 과목으로서, 문헌정보학 영역 4개 과목(도서및도서관사, 지식정보사회와 도서관, 도서관과저작권, 문헌정보학연구방법론), 정보조직학 영역 2개 과목(메타데이터의 이해, 한국문헌자동화목록실습), 정보조사제공학 영역 3개 과목(정보활용교육론, 독서지도론, 정보이용자연구), 도서관 정보센터경영학 영역 4개 과목(도서관협력론, 관종별도서관운영론, 도서관마케팅, 비도서자료관리론), 정보학 영역 6개 과목(데이터베이스운영론, 색인초록론, 정보학개론, 정보시스템론, 도서관시스템자동화, 도서관정보네트워크), 기록관리학 영역 1개 과목(기록보존론)이다.

퍼지관계 이론에 의한 집단지성의 도출 (Elicitation of Collective Intelligence by Fuzzy Relational Methodology)

  • 주영도
    • 지능정보연구
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    • 제17권1호
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    • pp.17-35
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    • 2011
  • 집단지성은 개인들의 협업과 경쟁을 통한 공통이해에 기반한 생산으로서 대중의 지혜를 창출하는 개별 지성들의 통합체라고 할 수 있다. 집단지성의 활용은 공개와 공유 그리고 참여의 기본 철학을 갖고 있는 웹 2.0의 주요한 설계원칙으로 자리잡은 후로, 이와 관련된 연구가 다양하게 진행되고 있다. 이 논문은 개인들간의 관계와 상호작용에 대한 인식을 기반으로 집단지성을 밝혀보려는 방법론을 제안한다. 응용대상은 정보검색과 분류 분야이며, 개인지성의 표현과 도출을 위해 개인 컨스트럭트 이론과 지식 그리드 기법에 퍼지관계이론을 적용한다. 개인의 개별적인 지성은 헤세 다이어그램의 형태로 구현된 지성 구조로 표현하여 내재된 지식적인 의미를 분석한다. 논문의 목적인 집단지성의 도출은 개인지성들의 비교를 통해 상호간 공유와 일치를 찾아낼 수 있는 유사성 이론의 도입에 의해 이루어진다. 제안하는 방법론은 퍼지관계 이론 및 퍼지 매칭 알고리즘을 기반으로 실험 데이터로부터 유사성을 측정하고, 개인지성들을 대표할 수 있는 최적의 집단지성을 이끌어내고자 한다.

오디세우스/Parallel-OOSQL: 오디세우스 정보검색용 밀결합 DBMS를 사용한 병렬 정보 검색 엔진 (Odysseus/Parallel-OOSQL: A Parallel Search Engine using the Odysseus DBMS Tightly-Coupled with IR Capability)

  • 류재준;황규영;이재길;권혁윤;김이른;허준석;이기훈
    • 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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    • 제14권4호
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    • pp.412-429
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    • 2008
  • 최근 들어 인터넷의 성장으로 인하여 문서의 양이 기하급수적으로 증가함에 따라, 대용량의 문서를 마르게 검색 할 수 있는 병렬 정보 검색 엔진에 대한 중요성이 더욱 대두되고 있다. 병렬 정보 검색 엔진을 구현하기 위하여서는 역 색인을 분할하고, 분할된 역 색인을 통하여 병렬적으로 검색하는 것이 필요하다. 역 색인을 분할하는 기존 방법으로는 1) 문서 식별자 분할 방법과 2) 식별자 분할 방법이 있다. 그러나 각 분할 방법은 다음과 같은 단점들을 가지고 있다. 문서 식별자 분할 방법은 문서의 추가가 용이하고 처리량(throughput)이 높은 반면에 top-k 질의 처리 성능이 좋지 않다. 그리고 식별자 분할 방법은 top-k 질의 처리 성능이 좋은 반면에 문서의 추가가 어렵고 처리량이 낮다. 본 논문에서는 이러한 단점들을 해결하기 위하여 혼합 분할 방법을 제안하고 이를 정보 검색 기능과 밀결합된 DBMS인 오디세우스에 실현한 병렬 정보 검색 엔진을 설계하고 구현한다. 먼저, 제안된 병렬 정보 검색 엔진인 오디세우스/parallel-OOSQL의 아키텍쳐를 설명한다. 그리고 체계적인 실험을 통하여 제안된 시스템의 유용성을 보인다. 실험 결과, 문서 식별자 분할 방법은 질의 처리 시간이 역 색인 분할의 블록의 개수에 근사적으로 역 비례함을 보였으며, 키워드 식별자 분할 방법은 top-k 질의 처리에 좋은 성능을 보였다. 본 논문에서 제안된 병렬 정보 검색 엔진은 세 가지 분할 방법을 모두 제공하기 때문에 응용 환경에 따라 분할 방법을 커스터마이즈함으로써 항상 좋은 성능을 낼 수 있다. 오디세우스/parallel-OOSQL 병렬 정보 검색 엔진은 각 슬레이브 노드 당 1억 건의 웹 문서를, 시스템 전체로는 수십억 건의 웹 문서를 인덱스하여 저장하고 질의를 처리할 수 있다.

트윗 데이터를 활용한 IT 트렌드 분석 (An Analysis of IT Trends Using Tweet Data)

  • 이진백;이충권;차경진
    • 지능정보연구
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    • 제21권1호
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    • pp.143-159
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    • 2015
  • 불확실한 환경변화에 대처하고 장기적 전략수립을 위해 기업에게 있어서 IT 트렌드에 대한 예측은 오랫동안 중요한 주제였다. IT 트렌드에 대한 예측을 기반으로 새로운 시대에 대한 인식을 하고 예산을 배정하여 빠르게 변화하는 기술의 추세에 대비할 수 있기 때문이다. 해마다 유수의 컨설팅업체들과 조사기관에서 차년도 IT 트렌드에 대해서 발표되고는 있지만, 이러한 예측이 실제로 차년도 비즈니스 현실세계에서 나타났는지에 대한 연구는 거의 없었다. 본 연구는 현존하는 빅데이터 기술을 활용하여 서울지역을 중심으로 지난 8개월동안(2013년 5월1일부터 2013년12월31까지) 정보통신산업진흥원과 한국정보화진흥원에서 2012년 말에 발표한 IT 트렌드 토픽이 언급된 21,589개의 트윗 데이터를 수집하여 분석하였다. 또한 2013년에 나라장터에 올라온 프로젝트들이 IT트렌드 토픽과 관련이 있는지 상관관계분석을 실시하였다. 연구결과, 빅데이터, 클라우드, HTML5, 스마트홈, 테블릿PC, UI/UX와 같은 IT토픽은 시간이 지날수록 매우 빈번하게 언급되어졌으며, 이 같은 토픽들은 2013년 나라장터 공고 프로젝트 데이터와도 매우 유의한 상관관계를 가지고 있는 것을 확인할 수 있었다. 이는 전년도(2012년)에 예측한 트렌드들이 차년도(2013년)에 실제로 트위터와 한국정부의 공공조달사업에 반영되어 나타나고 있는 것을 의미한다. 본 연구는 최신 빅데이터툴을 사용하여, 유수기관의 IT트렌드 예측이 실제로 트위터와 같은 소셜미디에서 생성되는 트윗데이터에서 얼마나 언급되어 나타나는지 추적했다는 점에서 중요한 의의가 있고, 이를 통해 트위터가 사회적 트랜드의 변화를 효율적으로 추적하기에 유용한 도구임을 확인하고자 할 수 있었다.