최근 대학에서는 다양하게 변화하고 있는 실무현장과 학술연구분야를 반영하여 교과과정을 개편하자는 요구가 다양하게 나타나고 있다. 이에 이 연구에서는 교육과정 개편에 필요한 해외 문헌정보학 교육과정의 동향을 파악하고자 세 가지 측면에서 미국 문헌정보학 교과과정에 개설되어 있는 교과목을 분석하였다. 교과목 분석에 적용된 기준은 국가직무능력표준(NCS)의 문헌정보관리 직무단위, 한국연구재단의 국가과학기술표준분류와 학술연구분야 분류표에 나타난 문헌정보학 주제 분류이다. 세 가지 측면으로 분석한 결과 공통되게 나타난 현상은 시스템 구축설계 및 정보기술분야의 교과목 수가 많은 것이며 도서관 및 정보센터 경영과 이용자서비스도 교과목이 많은 주제 분야인 것으로 조사되었다.
국가연구개발사업과 관련하여 공동 활용 가능한 정보를 정의한 범부처 국가R&D정보가 도출되었다. 이 중 21%가 코드를 사용하며, 이들 코드 항목은 정보를 분류하고 과학기술통계를 산출하는데 있어 중요한 기준을 제공할 수 있다. 따라서 각 연구관리전문기관별로 상이하게 정의 및 관리되고 있는 코드정보를 표준화할 필요가 있다. 이를 위해 국가과학기술종합정보시스템(NTIS)에서는 NTIS 표준코드를 정의하여 범부처 국가R&D정보를 위한 명확한 코드 기준을 제공하고자 한다. 본 연구에서는 NTIS 표준코드와 국가연구개발사업 조사 분석에 활용되고 있는 국가과학기술표준분류체계를 일원화된 방식으로 관리할 수 있도록 하기 위한 분류지원 서비스에 대해 기술한다.
다학제적인 해양연구가 활발하게 수행됨에 따라 다양한 종류의 해양연구시설·장비가 매년 구입되고 있다. 그러나 해양 연구시설·장비 중, 환경자료 수집 및 시료채취 등에 사용하는 다양한 종류의 현장 관측장비들을 현재의 국가연구시설·장비 표준분류체계로 분류하여 관리하는 데 어려움이 있다. 한국해양과학기술원의 경우 미분류상태로 적절히 관리되지 않는 연구시설·장비가 약 30% 정도이다. 본 연구에서는 해양 연구시설·장비를 특성에 따라 중분류군 7개와 소분류군 36개로 분류하고, 국가연구시설장비 표준분류체계에 의해 해양 연구시설·장비를 효율적으로 관리하기 위해 '환경관측/분석장비'라는 대분류군을 국가연구시설장비 표준분류체계에 추가하기를 제안한다. 그리고 해양 연구시설·장비 중 실험실에서 운영하는 장비들은 기존의 국가연구시설장비 표준분류체계에 따라 분류할 것을 제안한다. 이를 통하여 우리나라 전체의 해양관련 연구시설·장비를 체계적으로 분류하여 효과적으로 관리할 수 있을 것으로 기대한다.
최근 한국 과학기술기획평가원에서 마련한 <국가 과학기술 표준분류체계> (이하 <초안>으로 약칭함)에 관한 공청회가 있었다. 필자는 이 공청회를 통해 많은 것을 배우게 되었고 나름대로 생각나는 것이 있어 <의견서>도 제출한 바 있다. 과학기술의 표준분류에 관한 논의는 과학기술학(STS)의 연구 분야와 긴밀히 연결되고 우리 학회차원에서도 검토해볼 만한 문제다. 이 글은 일차적으로 결단의 맥락(contort of decision)에서 표준화 안에 대한 비판과 대안을 제시하고 있으나 그것만이 이 글의 목표는 아니다. 그에 못지 않게 중요한 것은 STS의 시각이다. 그것은 공청회를 탐구공동체(community of inquiry)로 보는 시각이며 이를 통해 무엇인가를 배워보려는 배움의 맥락(context of learning)에서 STS의 한 가지 모델을 구성하려는 것이다. 결단의 맥락에서는 <초안>의 분류기준들 중에서 규모성 원칙이 잘못되었음을 지적하고 그런 잘못 때문에, 과학기술을 본격적으로 연구하는 과학기술학을 <국가 과학기술표준분류체계>에서 제외시키는 등의 문제점을 지적한다. 배움의 맥락에서는 과학기술학의 전형적인 사례연구(case study)의 한 가지 모형을 추구한다. 어떤 제안에 반대하거나 수정을 요구하는 부정적인 비판뿐만 아니라 미흡할지라도 적극적으로 대안을 제시하는 것이 STS의 전형적 과제로 여겨진다. 대안을 분명히 해야 새로운 비판이나 수용에 기여할 수 있기 때문이다. 여기서 제시한 STS의 모델 자체도 그러한 새로운 비판과 수용에 기여하기를 기대한다.
국가연구개발사업 관련 데이터를 이용한 최신 연구동향 파악, 의미 있는 정보의 생산과 활용을 위해 국가R&D 정보 서비스에도 자동 분류 기술 적용이 요구되어 R&D과제의 연구분야를 자동 분류하고 추천하기 위한 연구를 진행했다. 2013~2020년 국가R&D 과제 데이터 약 45만 건을 수집하여 학습과 평가에 사용했다. 수집 데이터 중 유효한 데이터를 대상으로 데이터 전처리 및 분석, 실험을 통한 성능 분석 후 모델을 선정했다. 최적의 모델 조합 도출을 목적으로 Word2vec, GloVe, fastText 성능을 비교했다. 실험 결과, 과제정보의 필수 항목으로 사용되는 소분류만의 정확도는 90.11%이다. 이 모델은 국가과학기술표준분류 연구분야와 유사한 계층 구조를 가진 다른 분류체계의 자동 분류 연구에 활용 가능할 것으로 기대한다.
이 연구의 목적은 국가과학기술표준분류체계의 소분류 용어를 기계학습 알고리즘을 적용하여 기술키워드 변환하는 것이 목적이다. 이를 위해 본 연구에서는 주제어 추천에 적합한 학습 알고리즘으로 AttentionMeSH를 활용했다. 원천데이터는 한국과학기술기획평가원이 정제한 2017년부터 2020년까지 4개년 연구현황 파일을 사용하였다. 학습은 과제명, 연구목표, 연구내용, 기대효과와 같이 연구내용을 잘 표현하고 있는 4개 속성을 사용했다. 그 결과 임계치(threshold)가 0.5일 때 MiF 0.6377이라는 결과가 도출됨을 확인하였다. 향후 실제 업무에 기계학습을 활용하고, 기술키워드 확보를 위해서는 용어관리체계 구축과 다양한 속성들의 데이터 확보가 필요할 것으로 보인다.
재난안전분야 연구 및 기술개발을 위한 현황분석 및 동향파악을 위해 연구개발활동의 주요 성과물인 특허정보의 활용은 매우 중요하다. 본 논문에서는 재난안전분야 국내 특허문헌을 대상으로 산업분야별 현황 및 특성을 분석하였다. 분석연구를 위해 재난안전분야 키워드를 포함하고 표준산업분류 매핑이 가능한 국내 특허정보를 식별하여 데이터셋으로 사용하였다. 분석 결과, 표준산업분류 체계의 산업분야 레벨별 특허 분포 현황 및 출원기관 분포 현황과 산업분야별 핵심 키워드가 자세히 파악되었다. 연구결과는 국가 재난대응을 위한 지능형 위기경보 체계 등을 개발하기 위한 정보 자원으로 활용이 기대되며, 향후 논문, 보고서를 통합한 포괄적인 재난안전분야 문헌 분석 연구가 필요하다.
인터넷의 등장은 과학기술정보의 생산과 유통에 많은 변화를 초래하고 있다. 기존 과학기술정보들은 주로 문헌위주로 생산되었다. 그러나, 인터넷이 대중화되면서 온라인 과학기술정보들이 대량으로 생산되고 있으며, 그 활용이나 중요도 또한 과학기술분야의 문헌에 뒤지지 않고 있다. 온라인 과학기술정보의 양적 질적 성장으로 인해, 정보서비스기관들은 이들 정보들의 체계적인 관리와 효율적인 서비스를 고민하고 있으며, 다양한 정보관리방법을 모색하고 있다. 효율적인 정보 관리를 위한 방법 중의 하나인 분류체계는 주요한 이슈이며, 지금까지는 문헌정보 중심의 분류체계나 일반 웹사이트의 분류체계를 벤치마킹하여 온라인 과학기술정보를 위해 도입되는 경우가 많았다. 본고에서는 국가 차원의 표준분류를 이용하여, 온라인 과학기술정보를 위한 분류체계 구성방안을 실천적으로 제시하여 보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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