• 기록학연구
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• 제23호
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• pp.3-43
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• 2010

검색도구는 기록을 찾고 이해할 수 있도록 지원하는 도구이다. 검색도구는 크게 수직형 검색도구와 수평형 검색도구로 구분할 수 있는데, 수직형 검색도구는 우리가 보통 '보존기록 기술(archival description)'이라 부르는, 출처 기반의 계층형 검색도구를 말하며, 수평형 검색도구는 목록이나 색인 등과 같은 주제 기반의 검색도구로서, 주로 수직형 검색도구로 안내해주는 역할을 수행했다. 그러나 이러한 검색도구들은 인터넷 환경에 맞추어 진화하고 있으며, 가령 수직형 검색도구의 경우, ISAD(G), ISAAR(CPF), ISDF와 같은 국제표준기술규칙의 개발에 발맞추어, 출처와 원질서 존중의 원칙을 견지하되 다중 엔티티 구조로 변화해가는 경향을 살펴볼 수 있다. 그러나 이용자 입장에서 기록관리 원칙을 적용한 수직형 검색도구는 어렵고 복잡하며, 구체성과 접근성이 떨어진다는 비판을 받는다. 이러한 문제를 극복하기 위하여 각국에서는 기록에 대한 다양한 접근경로를 제공하는 다양한 디지털 콘텐츠를 개발하여 제공하고 있는데, 이것들이 이른바 새로운 유형의 주제 기반 검색도구라고 볼 수 있다. 이 연구에서는 보존기록을 위한 수직형 검색도구의 변화와 그 한계를 조사하였고, 이를 보완하기 위하여 인터넷 환경에서 새롭게 출현하는 검색도구 및 관련 연구들을 전반적으로 살펴 본 결과 복합화, 통합화, 개방화라는 3가지 경향으로 유형화할 수 있었다. 즉, 주제 해설과 검색도구를 연계시킨 복합적 형태의 검색도구, 여러 기관이 소장한 기록을 한꺼번에 검색할 수 있도록 하는 통합 검색도구, 이용자 참여가 보장되는 개방적 형태의 검색도구는 향후 검색도구의 개발 전망을 보여주는 대표적 유형으로 볼 수 있다. 새로운 검색도구의 출현에 따라 우려되는 문제로는 탈 맥락화, 편견과 객관성 유지, 이용자 참여방식과 질적 통제 등으로 보았다. 앞으로 새로운 흐름을 적극적으로 수용하되 오히려 수직형 검색도구 기반을 지속적으로 강화해 나아가고 이용자를 적극 참여시키는 전략을 개발할 것을 제안하였다. 이 연구가 앞으로 국가기록원을 비롯한 영구기록물 관리기관들이 검색도구 개발 전략을 수립할 때 시사점을 제공할 수 있기를 기대한다.

• Journal of Nutrition and Health
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• 제55권1호
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• pp.21-35
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• 2022

본 연구 결과, 식품군별 대표식품과 1인 1회 분량이 설정되었으며 생애주기별, 성별 1일 에너지필요추정량에 따른 식품군별 섭취횟수를 계산하여 제시한 권장식사패턴 및 이를 활용한 권장식사구성안 12종이 제시되었다. 지속적으로 증가하고 있는 유지·당류 섭취량의 감소를 위한 인지를 높이기 위해 1인 1회분량과 식품구성자전거에 유지·당류 식품군을 포함하였다. 자료 분석과 일반인 및 전문가 대상 설문조사를 실시하여 2020 KDRIs 기반 생애주기별 영양문제 범주화 및 대국민 메시지에 기반한 사용자 맞춤형 웹기반 영양 콘텐츠 개발 및 홍보를 위한 근거를 마련하였다. 이를 근거로 일반국민과 청소년 대상 카드뉴스 2종, 새로운 2020 식품구성자전거와 권장식사패턴을 홍보하기 위한 카드뉴스 2종과 5개 언어 (한국어, 영어, 일본어, 베트남어, 중국어) 포스터가 제작되었다. 또한 영양교육주제의 우선순위 선정 후 단계별 교육프로그램 설계 후 교육목표에 따른 교수학습안과 교수자료, 평가도구 등이 개발되었다. 이와 같은 자료는 모두 보건복지부와 한국영양학회 누리집을 통해 배포되었으니 다양한 분야에서 다각적인 측면에서 활용되기를 기대한다.

• 휴양 및 경관연구
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• 제6권2호
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• pp.63-71
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• 2012

90년대 후반 이후 농촌관광에 대한 수요와 관심이 높아지면서 농촌관광과 연관된 연구가 다방면으로 증가하게 되었고 이 가운데 농촌관광자원의 유형을 구분하는 연구도 늘어나게 되었다. 어느 분야를 막론하고 대상 자체의 유형을 구분하는 연구는 해당 주제에 대한 체계적인 이해를 돕기 위한 초석을 만드는데 크게 기여해왔다. 농촌관광자원의 유형을 구분하는 연구는 꾸준히 진행되어왔지만 소비자들의 직접적인 의견이 반영되지 않은 채 전문가적 관점이나 통계적 유사성에 의거하여 분류되어왔던 것이 사실이다. 이러한 배경 하에 본 연구는 실제 관광자원을 이용하는 이용자 중심의 시각에서 체험 중심의 농촌관광자원의 유형을 분류하였다. 이를 위하여 농촌어메니티자원 DB를 기초자료로 활용하여 마을별 관광자원을 수집하고 카드 분류법(card sorting test)을 실시하였다. 카드 분류법의 피조사자는 농촌관광의 경험이 있는 대학생 32명을 선정하여 진행되었으며 최종적으로 전문가 설문을 통하여 농촌자원유형 분류를 검증하였다. 조사 결과 상위 항목에서는 '체험하기', '지역향토음식 먹기/만들기', '숙박하기', '주변관광/경관감상', '레져 즐기기', '예술활동하기'의 6가지 유형으로 분류되었다. 하위항목에서는 상위항목의 '체험하기'에서만 분리되는 특징을 보였으며 '지역자원활용체험', '자연체험', '전통체험', '수확/채집 체험'의 4가지 유형으로 분류되는 특징을 보였다. 본 연구는 농촌관광을 하는 관광자들의 만족도 제고와 관광자원에 대한 이해도를 높이기 위하여 실시되었으며 본 연구 결과를 통하여 도출된 농촌관광자원 유형 분류는 농촌관광자원 및 지역자원을 소개하기 위한 홍보자료 및 웹, 앱 메뉴 설정 등에 이용되는 등 향후 활용성이 높을 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제19권3호
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• pp.1-23
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• 2013

융합 R&D가 추구해야 할 바람직한 방향은 이종 기술 간의 결합에 의한 맹목적인 신기술 창출이 아니라, 당면한 주요 문제를 해결함으로써 사회적 니즈를 충족시킬 수 있는 기술을 개발하는 것이다. 이와 같은 사회문제 해결형 기술 R&D를 촉진하기 위해서는 우선 우리 사회에서 주요 쟁점이 되고 있는 문제들을 선별해야 한다. 그런데 우선적이고 중요한 사회문제를 분별하기 위해 전문가 설문조사나 여론조사 등 기존의 사회과학 방법론을 사용하는 것은 참여자의 선입견이 개입될 수 있고 비용이 많이 소요된다는 한계를 지닌다. 기존의 사회과학 방법론이 지닌 문제점을 보완하기 위하여 본 논문에서는 사회적 이슈를 다루고 있는 대용량의 뉴스기사를 수집하고 통계적인 기법을 통하여 사회문제를 나타내는 키워드를 추출하는 시스템의 개발을 제안한다. 2009년부터 최근까지 3년 동안 10개 주요 언론사에서 생산한 약 백 30만 건의 뉴스기사에서 사회문제를 다루는 기사를 식별하고, 한글 형태소 분석, 확률기반의 토픽 모델링을 통해 사회문제 키워드를 추출한다. 또한 키워드만으로는 정확한 사회문제를 파악하기 쉽지 않기 때문에 사회문제와 연관된 키워드와 문장을 찾아서 연결하는 매칭 알고리즘을 제안하다. 마지막으로 사회문제 키워드 비주얼라이제이션 시스템을 통해 시계열에 따른 사회문제 키워드를 일목요연하게 보여줌으로써 사회문제를 쉽게 파악할 수 있도록 하였다. 특히 본 논문에서는 생성확률모델 기반의 새로운 매칭 알고리즘을 제안한다. 대용량 뉴스기사로부터 Latent Dirichlet Allocation(LDA)와 같은 토픽 모델 방법론을 사용하여 자동으로 토픽 클러스터 세트를 추출할 수 있다. 각 토픽 클러스터는 연관성 있는 단어들과 확률값으로 구성된다. 그리고 도메인 전문가는 토픽 클러스터를 분석하여, 각 토픽 클러스터의 레이블을 결정하게 된다. 이를 테면, 토픽 1 = {(실업, 0.4), (해고, 0.3), (회사, 0.3)}에서 토픽 단어들은 실업문제와 관련있으며, 도메인 전문가는 토픽 1을 실업문제로 레이블링 하게 되고, 이러한 토픽 레이블은 사회문제 키워드로 정의한다. 그러나 이와 같이 자동으로 생성된 사회문제 키워드를 분석하여 현재 우리 사회에서 어떤 문제가 발생하고 있고, 시급히 해결해야 될 문제가 무엇인지를 파악하기란 쉽지 않다. 따라서 제안된 매칭 알고리즘을 사용하여 사회문제 키워드를 요약(summarization)하는 방법론을 제시한다. 우선, 각 뉴스기사를 문단(paragraph) 단위로 세그먼트 하여 뉴스기사 대신에 문단 세트(A set of paragraphs)를 가지게 된다. 매칭 알고리즘은 각 토픽 클러스터에 대한 각 문단의 확률값을 측정하게된다. 이때 토픽 클러스터의 단어들과 확률값을 이용하여 토픽과 문단이 얼마나 연관성이 있는지를 계산하게 된다. 이러한 과정을 통해 각 토픽은 가장 연관성이 있는 문단들을 매칭할 수 있게 된다. 이러한 매칭 프로세스를 통해 사회문제 키워드와 연관된 문단들을 검토함으로써 실제 우리 사회에서 해당 사회문제 키워드와 관련해서 구체적으로 어떤 사건과 이슈가 발생하는 지를 쉽게 파악할 수 있게 된다. 또한 매칭 프로세스와 더불어 사회문제 키워드 가시화를 통해 사회문제 수요를 파악하려는 전문가들은 웹 브라우저를 통해 편리하게 특정 시간에 발생한 사회문제가 무엇이며, 구체적인 내용은 무엇인지를 파악할 수 있으며, 시간 순서에 따른 사회이슈의 변동 추이와 그 원인을 알 수 있게 된다. 개발된 시스템을 통해 최근 3년 동안 국내에서 발생했던 다양한 사회문제들을 파악하였고 개발된 알고리즘에 대한 평가를 수행하였다(본 논문에서 제안한 프로토타입 시스템은 http://dslab.snu.ac.kr/demo.html에서 이용 가능함. 단, 구글크롬, IE8.0 이상 웹 브라우저 사용 권장).