• 정보관리학회지
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• 제28권3호
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• pp.103-121
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• 2011

본 연구는 RDA 자원유형을 KCR4에 적용하기 위한 방안을 모색하기 위한 것이다. KCR4의 GMD는 내용과 용기의 용어가 혼합되어 적합한 용어를 선정하기 어렵고, FRBR 개념모형 구현도 용이하지 않다. SMD도 이용자의 요구에 맞는 최신의 용어가 포함되지 않아 변경이 필요한 실정이다. 기 개발된 RDA 자원유형은 AACR2 GMD의 한계를 극복하기 위해 다양한 용어의 측면을 고려하였고, 앞으로 목록분야에 많은 영향을 줄 수 있다. 따라서 국내 목록환경에 RDA 자원유형의 적용가능성이 모색되어야 할 것이다. 이를 위해 사례조사, 설문조사를 실시하였으며, 사례조사는 국내 대학도서관 한 개 기관을 대상으로 GMD 기술의 전수조사를 실시하여 용어의 변경 및 사서 및 이용자가 원하는 용어의 방향을 파악하였다. 설문조사에서는 국내 대학도서관 사서를 대상으로 자원유형 기술의 현황과 문제점 및 RDA 자원유형 이해정도를 파악하였다. 조사결과 자원유형 용어는 검색과 기술을 위해 구체적이고 이용자가 이해하기 쉬운 용어로 변경이 필요하였다. RDA 적용 테스트에서는 자원유형에 따라 정답률에 차이가 있었다. 조사를 바탕으로 RDA 내용유형에 컴퓨터게임을, 용기유형에 DVD, CD-ROM, Blu-Ray, 컴퓨터파일을 추가하여 KCR4의 자원유형을 제안하였다. 기술방식과 화면출력에서도 RDA의 방식을 제안하였다. 본 연구는 RDA 자원유형의 국내 적용가능성을 모색하여, KCR4 자원유형 개정의 기반을 마련하였다.

• 지능정보연구
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• 제25권4호
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• pp.123-139
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• 2019

주요 구인구직사이트의 직무분류체계가 사이트마다 상이하고 SW분야에서 제안한 'SQF(Sectoral Qualifications Framework)'의 직무분류체계와도 달라 SW산업에서 SW기업, SW구직자, 구인구직사이트가 모두 납득할 수 있는 새로운 직무분류체계가 필요하다. 본 연구의 목적은 주요 구인구직사이트의 구인정보와 'NCS(National Competaency Standars)'에 기반을 둔 SQF를 분석하여 시장 수요를 반영한 표준 직무분류체계를 구축하는 것이다. 이를 위해 주요 구인구직사이트의 직종 간 연관분석과 SQF와 직종 간 연관분석을 실시하여 직종 간 연관규칙을 도출하고자 한다. 이 연관규칙을 이용하여 주요 구인구직사이트의 직무분류체계를 맵핑하고 SQF와 직무 분류체계를 맵핑함으로써 데이터 기반의 지능형 직무분류체계를 제안하였다. 연구 결과 국내 주요 구인구직사이트인 '워크넷,' '잡코리아,' '사람인'에서 3만여 건의 구인정보를 open API를 이용하여 XML 형태로 수집하여 데이터베이스에 저장했다. 이 중 복수의 구인구직사이트에 동시 게시된 구인정보 900여 건을 필터링한 후 빈발 패턴 마이닝(frequent pattern mining)인 Apriori 알고리즘을 적용하여 800여 개의 연관규칙을 도출하였다. 800여 개의 연관규칙을 바탕으로 워크넷, 잡코리아, 사람인의 직무분류체계와 SQF의 직무분류체계를 맵핑하여 1~4차로 분류하되 분류의 단계가 유연한 표준 직무분류체계를 새롭게 구축했다. 본 연구는 일부 전문가의 직관이 아닌 직종 간 연관분석을 통해 데이터를 기반으로 직종 간 맵핑을 시도함으로써 시장 수요를 반영하는 새로운 직무분류체계를 제안했다는데 의의가 있다. 다만 본 연구는 데이터 수집 시점이 일시적이기 때문에 시간의 흐름에 따라 변화하는 시장의 수요를 충분히 반영하지 못하는 한계가 있다. 계절적 요인과 주요 공채 시기 등 시간에 따라 시장의 요구하는 변해갈 것이기에 더욱 정확한 매칭을 얻기 위해서는 지속적인 데이터 모니터링과 반복적인 실험이 필요하다. 본 연구 결과는 향후 SW산업 분야에서 SQF의 개선방향을 제시하는데 활용될 수 있고, SW산업 분야에서 성공을 경험삼아 타 산업으로 확장 이전될 수 있을 것으로 기대한다.