초연결사회를 구현하는 핵심 기술이자 정부와 기업의 새로운 신성장동력으로써 사물인터넷이 전 세계적으로 주목 받고 있다. 하지만 새로운 비즈니스 기회로써 받는 주목과는 대조적으로 기술적인 관점이 아닌 비즈니스 관점에서의 사물인터넷에 대한 학계의 연구는 미비한 수준에 머무르고 있으며, 사물인터넷 시장에 대한 객관적인 이해 또한 부족하다. 따라서 사물인터넷 서비스 시장의 실태를 파악하고, 신사업 기회를 포착 할 수 있는 연구가 필요하다. 본 연구는 사물인터넷 서비스 시장 활성화를 위한 기반연구로서 사물인터넷 시장에 대한 객관적인 통계 수집을 위한 사물인터넷 서비스 분류체계를 제시한다. 사물인터넷 서비스 분류체계는 사물인터넷 산업에 대한 포괄적인 분석을 위해 서비스 목적(IoT Purpose), 서비스 제공자(IoT Player), 서비스 영역(IoT Domain)의 관점으로 구성하였다. 문헌조사를 통해 총 117개의 사물인터넷 서비스를 수집하여 분류체계에 대입해 봄으로써 분류체계의 유용성을 검증하였고, 분류결과를 통해 사례 통계 기반의 사물인터넷 서비스 시장의 동향을 제시하였다. 본 연구는 향후 사물인터넷 서비스 활성화를 위한 기반 연구로써 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
최근 해외 주요 학술지 출판사들은 특정 정보제공기관의 한정된 자원의 효율을 극대화시킬 수 있는 한 방법으로써 여러 출판사간, 동종 혹은 이종의 학술지에 대한 각종 인용문헌으로의 연계를 지칭하는 참조연계(reference linking)를 시도하고 있다. 본 연구는 국내 분산된 학술지 논문의 통합 검색, 원문의 식별 그리고 원문간 참조연계 서비스를 제공하기 위한 중양집중식 모델인 '학술지 논문 연계시스템' (Electronic Research Resources Reference Linking System:E3R/LS)을 설계$.$구현하고 추후 실제 시스템에 적용할 수 있는 방안을 제시하였다. 국내 학술지 논문 연계서비스의 시스템 구축을 위한 중요한 구성요소로서, 첫째, 인터넷 자원에 대한 연계 기능과 인터넷상에 존재하는 자원의 식별자로서는 IETF URN의 한 종류인 DOI(Digital Object Identifier)를 이용하였고, 기존 연속 간행물 식별자인 SICI(Serial Item Contribution Identifier)를 국내 학술지에 적용하기 위한 한글 문자를 허용하는 확장된 개념의 구문법을 새롭게 정의하여 DOI의 접미부로 활용하였다. 둘째 구성요소로서는 Dublin Core(DC)를 사용하여 통합 데이터베이스 검색에 필요한 메타데이터를 기술하였다. 마지막 구성요소로서 하나의 DOI를 원문의 위치정보인 URL로 변환하는 작업을 가능하게 하는 CNRI 변환기를 활용하였다.
기존 상업 출판사 중심의 학술 커뮤니케이션 체제가 가져온 위기를 해소할 수 있는 대안으로 오픈액세스가 등장하였다. 본 연구는 계량정보분석 기법 가운데 하나인 동시출현단어 분석을 활용하여 오픈액세스 분야의 최신 연구 경향을 반영하는 지적구조를 제시하고 주제영역이 어떻게 구성되었는지 확인하는 것을 주된 목적으로 두며, 기존에 수행되었던 오픈액세스 지적구조 분석 연구와 비교분석하였다. 이를 위해 Web of Science로부터 오픈액세스 관련 키워드 검색을 통하여 2013년 1월 1일부터 2018년 11월 31일까지 출판된 문헌정보학 분야 논문 총 761편을 수집하였으며, 이들 논문 가운데 제목과 초록으로부터 명사구 형태의 키워드 총 2,321개를 추출하였다. 오픈액세스 지적구조 분석을 위해 네트워크 분석을 통하여 13개의 세부 주제영역이 추출되었으며, 지적관계를 시각화하여 전역 및 지역 중심성이 높은 키워드를 도출하였다. 또한 군집분석을 실시하고 이 결과를 다차원축적지도에 표시하여 키워드들과의 상관관계를 분석하였다. 이를 통해 앞으로 오픈액세스 영역에서의 연구 방향성 모색에 도움이 될 것으로 기대한다.
전자출판은 정보검색, 이용패턴, 인용행태 등 학술 커뮤니케이션 전반에 많은 영향을 주었고 변화를 초래하였다. 이 연구는 전자출판 특히 전자학술지의 보급이 학술 커뮤니케이션에 어떠한 영향을 미치고 있는지를 규명하기 위하여 학술지의 수명을 간접적으로 보여주는 지표라 할 수 있는 인용반감기 데이터를 JCR 사회과학 편으로부터 수집한 후 전자학술지 도입 이전과 이후를 비교하고 분석하였다. 모두 여덟 부문의 주제영역에 관하여 데이터를 분석한 결과 인구통계학을 제외한 일곱 부문에서 1994년에 비해 2007년의 인용반감기가 증가한 것으로 나타났다. 특히 경제학, 교육학, 재정학, 사회학 등의 네 주제영역에서는 인용반감기의 평균이 통계적으로 유의미하게 증가하였다. 이 결과는 과거와 같이 핵심 학술지 및 최신호에 이용이 집중되던 현상이 완화되고 비핵심 학술지 및 오래된 학술지의 이용이 상대적으로 증가하는 '학술지 인용의 분산화(탈집중화) 현상'이 나타나기 시작했다는 것을 보여주는 것으로 간주할 수 있을 것이다. 디지털 환경에서는 오래된 자료라도 여러 가지 미디어에 힘입어 원활하게 접근이 가능하기 때문에 이의 이용과 인용이 증가할 가능성이 있고, 따라서 인용반감기의 증가로 이어질 수 있는 가능성도 충분하기 때문이다. 그러나 이러한 현상이 일시적으로 나타난 것인지 아니면 매우 다양한 분야에서 지속적으로 나타날 것인지는 시간을 두고 더 관찰해야 할 것으로 보인다.
본 최근 철도 산업이 국가 중심 산업으로 부상하면서 이 분야의 학문적 관심이 높아지고 있다. 특히, 철도 산업의 규모가 커짐에 따라 승객과 화물의 안전한 수송이 강조되고 있으며 이를 위해 철도 차량의 정기적인 검수 및 청소를 담당하는 차량기지의 건설이 증가하고 있다. 하지만 철도 차량기지 건설은 막대한 투자비용과 시간이 소요되며 효율적인 설계 및 시공을 위해 고려해야 할 조건이 많다. 따라서 본 논문에서는 복수의 차량기지 설계 대안들 중 가장 효율적인 설계안을 찾기 위해 시뮬레이션을 사용하여 분석하였다. 시뮬레이션 분석은 시설의 목적을 최대한 반영 할 수 있는 종속 변수를 선정 후 Warm-up 분석을 하였고, 분석 이후 안정화 상태의 종속 변수 평가치를 대안 별로 추출하였다. 그리고 시뮬레이션 실험에 의해 얻어진 각 종속 변수의 평가치는 다 속성 의사 결정 방법을 통해 대안 선정에 사용 되는데, 기존의 다 속성 의사 결정 방법은 절차적으로 복잡하거나 의사 결정자의 주관적인 능력에 기대는 단점을 가진다. 그러나 엔트로피 척도를 활용한 대안 선정은 의사 결정자에게 신속하고 객관적인 방법으로 대안 선정을 할 수 있게끔 도와준다. 따라서 본 연구에서는 철도 차량기지 설계의 신속한 최적 설계안 도출을 위해 엔트로피 척도를 이용하였으며 이는 차량기지 설계 프로젝트처럼 신속하고 객관적인 의사결정이 필요한 상황에서 매우 유용함을 보여주었다.
본 연구의 목적은 빅딜 계약이 큰 비중을 차지하면서 전자저널 컨소시엄 유지를 위한 예산 확보가 학술도서관의 최대 이슈로 자리 잡은 상황에서 빅딜 계약의 대안을 탐색하는 것이다. 이를 위해 빅딜 계약의 현황, 장단점, 문제점에 대한 대응을 토대로 빅딜 계약을 대체하는 다양한 모델을 조사하였다. 문헌연구를 통해 빅딜 계약의 대안을 OA 기반, 이용량 기반, 컨소시엄 개선 기반, 출판사 주도, 기타 등으로 살펴본 후 KESLI를 위해 단기적으로 Cost division 형식이지만 중장기적으로 보다 강화된 컨소시엄을 기반으로 Single(bloc) payment 형식이나 National licene 형식을 지향하는 '컨소시엄 비용 재배분 모델'을 대안으로 제시하였다. '컨소시엄 비용 재배분 모델'은 최근 1년분의 각종 데이터를 기초로 PDF와 HTML 다운은 3배의 가중치를 부여하되 나머지 14개 요소는 각 요소별 0.5점부터 5점까지로 총 100점 만점으로 합산해 자관 총점의 순위에 따라 국가 단위로 협상된 KESLI 총액을 10, 20, 30 등급으로 확정해 최종 협상된 금액에 맞게 다시 배분하여 구독액을 결정하는 방식이다.
정보기술 및 데이터 네트워크의 발전은 다양한 학술연구에서 생산되는 데이터의 양의 폭발적인 증가 및 활용 가능성을 가져왔다. 하지만 관련 정책 및 인프라 구축의 부재로 인해 연구데이터의 관리 및 공유가 체계적으로 이루어지지 않고 있다. 특히 과학 및 공학 분야와 비교할 때 인문사회 분야에서는 데이터의 체계적인 수집 및 공유를 뒷받침하는 데이터 리포지토리가 취약하다. 본 연구에서는 국내 인문사회 분야 연구데이터 및 자료의 대표적인 리포지토리인 한국연구재단의 기초학문자료센터를 중심으로 인문학 분야 연구데이터의 체계적인 수집, 활용 및 보존을 위한 프로세스 및 전략을 제시하고자 한다. 특히 데이터센터 운영자의 관점에서 효과적인 데이터 수집을 위한 과제분석과 인문학 분야의 특성을 반영한 원자료 정보 구축에 초점을 맞추고 있다. 또한 향후 국내에서 정부의 재정지원을 받아 수행된 연구에서 생산, 산출되는 연구데이터의 수집 및 활용성 증진을 위한 방안으로 데이터관리계획 관련 정책의 시행, 데이터 관리, 수집 및 공유를 위한 교육 및 지원 서비스 제공을 통한 환경 구축, 데이터 전문가의 양성, 연구데이터의 인용을 통한 활용체계 구축 등을 제시하고 있다.
여러 학문 분야에서 데이터의 공유와 재이용에 관한 관심이 증가하고 있다. 실제로 다른 연구자의 데이터를 다시 연구에 사용하고 인용을 부여하는 관행이 서서히 자리를 잡아가고 있다. 이러한 변화를 반영하여 톰슨로이터는 Data Citation Index(DCI)라는 데이터인용 색인 데이터베이스 서비스를 2012년부터 제공하기 시작하였다. DCI는 모든 학문의 전 영역에서 데이터의 인용 현황을 저널의 논문과 유사하게 집계한다. 본 연구에서는 데이터인용이 활발한 사회학 분야의 인용된 연구데이터를 분석하여 해당 분야의 특성과 지적구조를 규명하고자 하였다. 이를 위해 논문인용을 기반으로 한 사회학 분야의 지적구조와 비교하였으며, 사회학 분야의 연구데이터의 특성과 고유한 지적구조를 살펴보고자 하였다. 분석을 위한 데이터는 두 종류로 수집하였다. 첫째는 DCI에서 'Sociology'로 주제 검색을 수행하여 총 8,365건의 인용된 데이터를 수집하였다. 둘째로, 논문 인용 분석과의 비교를 위해서 Web of Science에서 'Sociology'로 주제 검색을 수행하여 총 12,132건의 데이터를 수집하였다. 이 두 데이터를 활용하여 저자키워드 동시출현단어 분석을 수행한 결과, 데이터를 기반으로 한 사회학 분야는 2영역 15군집으로 구성된 반면, 논문을 기반으로 한 사회학 분야는 3영역 17군집으로 나타났다. 내용적인 특성을 살펴보면, 전통적으로 사회학의 지적구조를 나타낸다고 볼 수 있는 논문 기반 사회학과 달리 사회학 분야의 연구데이터는 의학 분야와의 활발한 접목을 찾아볼 수 있으며, 그 중에서도 공중보건과 심리학이 중심 영역인 것으로 나타났다.
본 연구는 KCI 등재지 1,890종을 대상으로 국내 학술지의 오픈액세스의 주요 특성을 분석하고자 하였다. 이를 위해서 학술지의 오픈액세스 특성을 무료접근과 자유로운 재사용이라는 2가지 측면으로 구분하였다. 분석결과, 국내 학술지의 오픈액세스 특성은 무료접근적 성향이 강하였다. 학술지 홈페이지를 기준으로 보면 67%가 로그인 없이 무료로 접근할 수 있었고 무료DB를 기준으로 보면 48%가 무료로 접근할 수 있었다. 반면 자유로운 재사용적 성향은 무료접근적 성향에 비해 약한 것으로 나타났다. 전체 등재지 중에서 14%만이 CC 라이선스를 부여하고 있었다. 또한 주제분야간에 오픈액세스 성향의 차이가 분명하게 나타났다. 의약학, 자연과학, 농수해양, 공학 분야가 인문학, 사회학, 예술체육, 복합학 분야에 비해 오픈액세스 성향이 상대적으로 강한 것으로 나타났다. 그 이유는 해당 주제분야의 학술지 유통을 지원해 주는 기관의 존재 유무에 따라 차이가 발생한 것으로 보인다. 이런 문제를 해결하기 위해서는 주제분야와 상관없이 국내 학술지의 오픈액세스 정책을 수립하고 지원하는 오픈액세스 거버넌스 체제가 구축될 필요가 있다.
본 논문은 연구 학습 주제 지식베이스를 통한 소셜컴퓨팅 지원에 관한 연구로 두 가지 하부 연구로 구성되었다. 첫 번째 연구는 다양한 학문분야에서 전자 도서관 이용자들의 연구 및 학습 주제를 추출하기 위해 분야별로 분류가 잘 되어 있는 NDLTD Union catalog의 석박사 학위 논문 (Electronic Theses and Dissertations : ETDs)을 분석하여 계층적 지식베이스를 구축하는 연구이다. 석박사 학위 논문 이외에 ACM Transactions 저널의 논문과 컴퓨터 분야 국제 학술대회 웹사이트도 추가로 분석하였는데 이는 컴퓨팅 분야의 보다 세분화된 지식베이스를 얻기 위해서이다. 계층적 지식베이스는 개인화 서비스, 추천시스템, 텍스트 마이닝, 기술기회탐색, 정보 가시화 등의 정보서비스와 소셜컴퓨팅에 유용하게 사용될 수 있다. 본 논문의 두 번째 연구 부분에서는 우리가 만든 계층적 지식기반을 활용하여 4개의 사용자 커뮤니티 마이닝 알고리즘 중에서 우리가 수행중인 소셜 컴퓨팅 연구, 즉 구성원간의 결합도에 기반한 추천시스템에 최상의 성능을 보이는 그룹핑 알고리즘을 찾는 성능 평가 연구 결과를 제시하였다. 우리는 이 논문을 통해서 우리가 제안하는 연구 학습 주제 데이터베이스를 사용하는 방법이 기존에 사용자 커뮤니티 마이닝을 위해 사용되던 비용이 많이 필요하고, 느리며, 개인정보 침해의 위험이 있는 인터뷰나 설문에 기반한 방법을 자동화되고, 비용이 적게 들고, 빠르고, 개인정보 침해 위험이 없으며, 반복 수행시에도 일관된 결과를 보여주는 방법으로 대체할 수 있음을 보이고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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