학술연구 저작물 중 연구 실적을 심층적으로 포함하는 학위자료를 저자 스스로가 개방 공유하는 움직임이 확대되고 있습니다. 국내 대학은 한국교육학술정보원(KERIS)에서 보급한 dCollection 시스템을 통해 전자학위논문(ETDs)의 유통과 보존 및 활용을 하고 있으며, 최근에는 온라인으로 저작권 동의, 이용범위를 설정하는 Creative Commons License(CCL) 적용이 확대되고 있습니다. 이처럼 저자가 공개한 학위논문은 각 대학도서관의 기관 레포지토리, 학술연구정보서비스(RISS) 및 민간포털 등을 통해 누구나 이용할 수 있습니다. CCL 적용에 따른 국내 학위논문의 유통과 이용 측면에서 변화를 살펴보고자 합니다.
지난 2004년부터 1999년 닷컴 버블의 붕괴 이후에 새롭게 성장한 구글과 아마존의 괄목할만한 성장에 힘입어, 인터넷 벤처들을 중심으로 웹 기술과 인터넷 산업 전반에 대해 새롭게 고찰하기 위한 시도들이 "웹 2.0"이라는 이름으로 진행되기 시작하였다. 본 논문에서는 웹 2.0을 소개하는 거의 모든 자료에서 설명하는 팀 오라일리(Tim O'Reilly)의 살아남은 닷컴 기업들의 7가지 특징, 롱테일, UCC, 참여, 개방, 공유 등의 의미와 서비스에 대한 사회/문화적 보다는 거시적 관점에서 웹 2.0의 핵심 표준화 이슈에 대해서 살펴보도록 한다.
개방형통신망은 통신 서비스 및 통신망 자원 관리 등의 설계, 개발 및 구축에 관련되는 논리적 기본 구조를 제시함으로써, 효율적인 망 관리와 컴포넌트 개념의 핵심인 소프트웨어이 재사용을 통한 신속한 신규 서비스의 제공을 가능하게 한다. 본 논문에서는 통신망 관리 객체와 서비스 관리 객체를 객체 단위로 공유하거나 접속 할 수 있도록 하기 위해 소프트웨어 계층적 구조로 모델화한 병원시스템을 제시한다.
본 연구는 개방.참여.공유를 통한 정보창출과 활용의 목적으로 시작된 웹2.0 서비스의 하나인 매쉬업 검색기능에 대한 대학도서관 이용자들의 사용실태 및 최근 사용이 증가하고 있는 SNS에 대한 이용 실태를 조사하고, 이를 토대로 향후 도서관 통합검색의 기능향상과 개선방안을 모색하고자 한다.
문맥/상황 또는 사용자의 개방/공유/참여에 따라 연관된 내용 또는 전체 내용이 복합적으로 변화하고 다양한 이질적인 데이터가 결합된 동적 적응형 콘텐츠를 출판하기 위해서는 시맨틱 매쉬업 기술이 필수적이다. 본 논문에서는 신문/잡지의 뉴스 콘텐츠를 링크드 데이터로 변환해서, 시맨틱 기술을 활용해 출판할 수 있는 전자출판 시스템을 제안한다.
최근 사용자의 취향에 맞는 콘텐츠를 필터링하여 자동으로 추천하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 참여형, 개방형, 공유형 서비스들의 증가와 함께 웹 3.0 시대에는 더욱 지능화되고 개인화된 서비스가 중요시되고, 이를 위한 맞춤형 정보 제공 연구가 필수적이다. 본 논문에서는 사용자 맞춤형 추천 방법의 대표적인 기술인 협업 필터링(Collaborative Filtering) 방안 분석에 대해 설명하고, 협업 필터링 방법의 적용 연구를 설명한다.
본 연구의 목적은 개방형 연구 커먼즈(Open Research Commons)의 구현을 위하여 연구데이터 플랫폼에 대한 연구자 요구를 분석하는 것이다. 설문은 대표적인 연구데이터 커먼즈라 할 수 있는 유럽 EOSC와 호주 ARDC의 플랫폼 서비스 사례를 분석하여 도출한 주요 서비스 내용을 참고하여 설계하였다. 설문지는 크게 5개 영역(응답자 일반적 특성, 연구데이터·분석도구·컴퓨팅 자원의 활용 및 연구데이터 커먼즈의 필요)으로 구성하였다. 연구데이터 플랫폼에 대한 요구를 분석하기 위하여 관련 플랫폼을 통해 잠재적 이용자 550명이 완료한 응답을 분석하였다. 그 결과, 응답자의 약 85%가 연구데이터 커먼즈의 필요성에 동의하였으며, 커먼즈 서비스가 제공되면 이를 통하여 본인의 연구데이터(약 77%)와 분석도구(약 84%)를 공유하고자 하는 의향과 공유된 연구데이터(약 92%)나 분석도구(약 93%), 컴퓨팅 자원(약 93%)을 활용하고자 하는 의향이 나타났다. 즉 많은 연구자들이 개방형 연구 커먼즈에 대한 요구가 매우 높은 것이라 이해할 수 있다. 그러나 국내 연구데이터 서비스 분야에 있어 커먼즈에 대한 논의는 아직 생소한 것으로, 향후 주제분야, 이해관계자 특성, 커먼즈 플랫폼의 실질적 이용자 등을 다양한 측면에서의 연구가 이루어져야 할 것이다.
최근 네트워크 기술의 비약적인 발전은 고속 그리고 저가의 클러스터 시스템을 구축할 수 있는 기본 토대를 제공하여 주었다. 이러한 기존 클러스터 시스템은 안정화된 고속의 지역 네트워크를 기반으로 일정 수준의 시스템으로 구성되는 것이 일반적인 경향이다. 본 논문에서 제안하는 다중 분산 웹 클러스터 그룹은 개방 네트워크상에 존재하는 저가, 저속의 시스템 노드를 대상으로 하여, 주어진 작업에 대한 병렬수행 및 SC-Sever의 공유메모리를 통한 효율적인 작업 분배와 시스템 노드간의 상호 협조 작업을 통하여 고성능, 고효율 그리고 고가용성을 얻을 수 있는 웹 클러스터 모델이다. 이를 위하여 다중 분산 웹 클러스터 그룹은 복수개의 시스템 노드를 단일한 가상 네트워크로 묶어 놓은 서브 클러스터 그룹으로 구성하고, 서브 클러스터 그룹내의 효율적인 자료전송을 위하여 분산 공유 메모리를 이용한다. 제안된 모델은 사용자로부터 요구되는 대규모의 작업에 대하여 분산 공유 메모리를 기반으로 한 부하분배 및 병렬 컴퓨팅 방식을 이용하므로 처리 효율을 높일 수 있다.
최근 연구 환경과 연구 패러다임이 데이터 중심(Data-Driven)으로 변화되고 있다. 특히, 공공 연구성과의 개방과 공유에 기반한 오픈 사이언스(Open Science)가 과학 연구의 글로벌 어젠다로 새롭게 부각되고 있다. 해외에서는 공적 지원에 의해 수행된 연구에서 생산되는 과학데이터의 공유 활용을 위한 정책이 적극적으로 시행되고 있어, 국내에서도 '오픈 연구데이터'를 위한 정책과 인프라 구축이 시급한 상황이다. 본 연구에서는 국내 과학기술 분야 연구기관의 과학데이터 생산, 관리, 활용 현황을 조사했다. 국가과학기술연구회 소속 22개 정부출연 연구기관과 국내 20개 대학의 연구자를 대상으로 과학데이터 생산, 관리, 활용현황, 과학데이터 공유 활용 참여 의지, 과학데이터 공유 활용 요구사항 등 5개 관점의 심층인터뷰를 실시했다. 이를 기반으로 과학데이터 공유 활용을 위한 시사점과 개선방향을 도출했다.
최근 메이커 문화는 스스로 '만들다'라는 개념을 하이테크놀로지 최신 기술을 통해 실현시키고 있다. 개인의 제작 방법 및 정보를 인터넷을 통해 서로 공유함으로서 메이커 운동으로 빠르게 확산되고 있다. 메이커 운동을 선도하는 국가들은 메이커 운동을 사물인터넷 관점에서 새로운 가치 창조 및 경제 성장의 동력이 될 것이라고 전망하고 있다. DIY (Do It Yourself)를 통해 제작하고 개발된 다양한 사물인터넷 디바이스와 서비스를 등록하고, 상호 연동하여 서비스를 실현할 수 있는 다양한 형태의 개방형 IoT (Internet of Things) 플랫폼을 개발하고 있다. 일반적인 개방형 IoT 플랫폼들은 전문적인 API (Application Programming Interface) 분석 능력이 필요하며, 까다로운 플랫폼 등록조건과 절차로 인해 일반 사용자들의 접근이 어려운 실정이다. 본 논문에서는 일반 메이커 사용자의 관점에서 보다 간편한 구조의 사물인터넷 디바이스와 서비스 애플리케이션을 제작하고, 실제 서비스로 구동 할 수 있는 개방형 IoT 플랫폼을 구성하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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