학술자원의 인용정보는 선행연구로부터 흘러온 지식의 흐름을 담고 있어 관계론적 측면에서 파편화된 연구를 연결할 수 있다. 인용관계 기반의 정보는 연구의 종합적인 흐름을 파악할 수 있어 기존 연구결과를 발전시키거나 관련된 연구 분야를 도출하여 융합연구를 촉진하는 등 연구논문의 새로운 가치를 발견할 수 있다. 이에 본 연구에서는 기존 단순 공개수준으로 제공하던 학술문헌 인용정보 데이터를 인용관계를 통해 재생산하여 시계열 기반으로 인용, 피인용 분석을 실시하였다. 추가적으로 인용이 전파되는 과정에 단계를 설정하여 인용 범위를 넓히며 연구의 흐름을 분석 하였다. 이를 통해 인용, 피인용 문헌의 주요 연구 내용을 시계열기반으로 시각화하는 학술정보서비스인 논문타임라인 서비스를 개발하였다. 이는 인용정보가 담고 있는 의미를 전달할 수 있는 서비스로 학술자원을 접근하는 새로운 방법이 될 것이다.
현재 국내 해양에 설치된 항로표지를 통해 해양 상태에 대한 다양한 정보가 수집/관리되고 있으며, 기상청에서 제공되는 기상 데이터 등 항로표지 데이터와 연계를 통해 유용한 서비스 개발이 가능한 데이터가 생상되고 있으나, 각 데이터의 관리 주체/시스템이 분산되어 효율적으로 활용되기 어려운 실정이다. 이에, 본 논문에서는 항로표지 데이터와 타 시스템에서 수집/관리되고 있는 데이터의 연계/분석을 통해 항로표지 데이터 기반의 다양한 서비스 개발에 활용 가능한 스마트 항로표지 빅데이터 플랫폼 구축 기술을 제안한다.
서비스 관점에서 구축되는 추천 시스템의 성능은 얼마나 효율적인 추천 모델을 적용하여 심층적으로 설계되었는가에 좌우된다고도 볼 수 있다. 특히, 추천 시스템의 초개인화는 세계적인 추세로 1~2년 전부터 구글, 아마존, 알리바바 등의 데이터 플랫폼 강자들이 경쟁적으로 딥 러닝 기반의 알고리즘을 개발, 자신들의 추천 서비스에 적용하고 있다. 본 연구는 갈수록 고도화되는 추천 시스템으로 인해 발생하는 여러 문제들 중 사용자 또는 서비스 정보가 부족하여 계속적으로 발생하고 있는 Cold-start 문제와 추천할 서비스와 사용자는 지속적으로 늘어나지만 실제로 사용자가 소비하게 되는 서비스의 비율은 현저하게 감소하는 데이터 희소성 문제 (Sparsity Problem)에 대한 솔루션을 모색하는 알고리즘 관점에서 연구하고자 한다. 본 논문은 첫 단계로, 적용하는 메타데이터에 따라 추천 결과의 정확성이 얼마나 차이가 나는지를 보이고 딥러닝 비지도학습 방식을 메타데이터 선정 및 추출에 적용하여 실시간으로 변화하는 소비자의 실제 생활 패턴 및 니즈를 예측해야 하는 필요성에 대해서 기술하고자 한다.
본 연구는 수요 및 관심이 증대되고 있는 공간 빅데이터의 개념설정과 이를 기반으로 공간 빅데이터 기술을 활용할 수 있는 서비스 프레임워크를 개념적으로 제시하는데 목적이 있다. 공간 빅데이터는 정형 반정형 비정형 공간 빅데이터를 효율적으로 수집 저장 관리하는 동시에 공간정보와 융합된 다양한 속성정보에 대해 실시간 통합 분석을 수행하여 의미 있는 정보를 추출함으로써 미래에 대응할 수 있는 기술이라 할 수 있다. 또한 공간 빅데이터는 기존 빅데이터가 가지는 3V(Volume, Variety, Velocity) 특성에 4V(Veracity, Visualization, Versatile, Value)가 추가된 특성을 가지며, 저장 관리, 분석, 서비스로 구분하여 활용범위를 설정할 수 있다. 그리고 공간 빅데이터를 활용하기 위한 서비스 측면에서의 프레임워크를 제시하였다. 구체적으로 서비스 관리, 서비스 콘테이너, 서비스 모니터링의 구성요소로 구상안을 제시하였다. 이러한 연구결과를 참조로 새로운 기술 및 기법들을 적용하여 수정 보완하고, 향후 개발예정인 저장 관리, 분석 기술개발과 연계하여 구체적인 서비스 제공방안에 대한 연구가 지속적으로 이루어져야 할 것이다.
시맨틱 웹 기술은 웹의 초창기부터 다양한 연구와 표준이 개발되었지만 이를 활용한 데이터 서비스 분야는 그 역사에 비해 성공 사례가 부족한 것이 현실이다. 최근 웹 2.0을 시초로 링크드 데이터의 성장, 정부의 개방형 데이터 서비스, 소셜 웹 서비스의 등장으로 인해 웹의 구조적 데이터는 폭발적으로 성장해 왔으며, 대용량 시맨틱 웹 기반 서비스에 대한 요구와 연구가 진행되고 있다. 본 고에서는 킬러 애플리케이션으로서 기존 시맨틱 웹 기반 검색 기술의 문제점들을 알아보고 이를 해결하기 위해 최근 화두로 떠오르는 빅데이터(Big Data) 기술 요소인 하둡(Hadoop) 및 NoSQL을 활용하여 대용량 시맨틱 웹 데이터를 활용한 Daum의 영화/음악/인물 기반 의미 검색 및 의학 LOD를 기반한 검색 서비스 개발 사례를 제시한다. 이를 토대로 이종 모델 데이터간 연결 및 실시간 데이터 리비전 관리 등 한계점들을 살펴보고 향후 대용량 공공 데이터 활용을 위한 방향을 모색해 본다.
우리가 사용하는 대부분의 공공서비스는 최근 스마트폰의 확산에 따라 모바일 기기의 앱서비스 형태로 확산 보급되고 있다. 특히 시민들의 공공데이터 활용에 대한 관심이 높아짐에 따라 서울시의 경우 25개 자치구의 열린 데이터광장을 통하여 공공데이터를 확인할 수 있으며, 이를 활용한 다양한 서비스 구축이 가능하게 되었다. 최종적으로 서비스를 사용하는 사용자의 경우 본인이 가진 전자매체를 통하여 많은 서비스를 제공받고 있는데, 이러한 서비스의 개발이나 연구 현황을 보면 아직은 서비스나 시스템 구축에 치중되어 있고, 사용자가 보고 접하는 정보, 즉 서비스 콘텐츠의 시각화 영역에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 본 연구는 선행연구를 통해 제시된 "사용자 인터페이스 플랫폼"에서 공공데이터를 활용한 공공서비스 구축 방안과 그 방향성을 제시하고자 한다. 이는 근미래의 스마트한 도시환경에서 급증하는 공공데이터를 유용하게 사용하여 보다 생활밀착형의 공공서비스를 제공하기 위한 것이며, 효율적인 인터페이스 환경 구축을 위해 사용자는 물론 공간에서 발생하는 다양하고, 방대한 양의 정보를 손쉽게 수집 분류 가공 공유할 수 있는 프레임을 구성하고자 한다.
본 연구의 목적은 데이터 리터러시라는 개념에 대한 재접근을 시도하는 연구로 개념에 대한 정리와 함께 여타 다른 리터러시와의 차이점은 무엇이고, 도서관 정보서비스에 데이터 리터러시를 활용하는 이유와 방법은 무엇인가에 대한 해답을 도출하고자 했다. 연구결과에 따르면 데이터 리터러시는 다른 리터러시 개념들과의 상호작용에 있어 가장 중심적인 역할을 하는, 미래사회 인류가 살아가는데 필수적인 데이터기반 문제해결능력으로 이해되어야 한다. 이러한 개념정의를 바탕으로 도서관 정보서비스에 데이터 리터러시를 적용할 때 교육 서비스와 연구지원 서비스 측면 모두에 활용을 제안하였으며 각각의 구체적 서비스안을 제시하였다. 결과적으로 데이터 기반 사회에 이용자에게 필요한 데이터 활용 능력을 데이터 리터러시로 규정하고 여타 다른 리터러시와의 차이점을 구분함으로써 데이터 리터러시가 왜 현대 사회에 이용자에게 필요한 데이터 활용 능력인가를 설명하고자 했으며 이를 통해 어떠한 도서관 정보서비스를 구현할 수 있을지에 대한 고민과 제안으로 마무리했다.
본 연구에서는 공공도서관의 서비스 프로그램 운영과정에서 생산된 '서비스 데이터'를 서지데이터와 연계하여 도서관 목록을 개선시키고자 하였다. 이를 위해 2015년에 우수 도서관으로 선정된 공공도서관 7곳을 대상으로 서비스 데이터를 수집하고 분석하였다. 이를 바탕으로 서지데이터와 서비스 데이터를 서지프레임워크를 적용하여 시범적으로 연계하고, 활용 가능한 인터페이스를 제안하였다. 본 연구결과는 1) 선별적이고 가치 평가가 포함된 서지데이터를 확보하고, 2) 장서의 생애주기 동안 서지데이터를 지속적으로 업데이트할 수 있게 되며, 3) 체계적으로 관리되기 어려웠던 서지데이터의 보존성과 공유 가능성을 향상시킬 수 있으며, 4) 시맨틱웹 환경에서 외부 링크드 데이터를 추가적으로 연계할 수 있는 서지데이터 개발을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
전 세계적으로 다양한 영역에서 빅데이터 활용 성공 사례가 증가하게 되면서 도서관 분야에서도 빅데이터를 활용한 신규 서비스 개발 필요성이 제기 되고 있다. 본 연구는 공공도서관의 정보서비스 제공 및 도서관 운영 실태, 이용자 특성 등을 분석하였고, 이를 바탕으로 새로운 도서관 패러다임을 이끄는 도서관 빅데이터 서비스 모형을 개발하고자 한다. 먼저, 설문 대상을 사서 집단과 이용자 집단으로 나누어 공공도서관 이용현황을 파악하였고, 대표적인 공공도서관 서비스인 장서개발 및 열람봉사, 이용자 맞춤형 추천서비스에 대한 수요도를 분석하였다. 추가적으로 응답에 대한 집단 간 차이에 대해 살펴보았다. 분석결과를 토대로 관련 서비스 개발을 위한 방향성을 도출하였고, 향후 활용 가능한 도서관 빅데이터 서비스 정립을 위한 기초 방안을 제시하였다.
연구의 성과와 과정을 개방하는 오픈 사이언스가 강조되면서 전 세계적으로 연구 과정 중 생산된 연구데이터에 대한 접근성을 제고하려는 노력이 활발히 전개되고 있다. 국내에서도 연구데이터의 체계적인 관리와 공유, 활용을 위해 국내 대학에서 데이터관리계획(Data Management Plan, DMP) 서비스에 대한 논의가 시작되고 있다. 이에 본 연구에서는 사례 조사를 통해 해외 대학도서관에서 제공하고 있는 DMP 서비스의 현황을 살펴보고 국내 대학도서관의 연구데이터 및 연구지원서비스 담당자와의 인터뷰를 통해 DMP 서비스에 대한 의견과 요건을 확인하였다. 이를 통해 국내 대학도서관에서 DMP 서비스를 제공하고자 할 때 고려해야 할 사항을 정책 수립, 서비스 운영 및 인식 개선의 측면에서 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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