현재 국내외 대학도서관의 전자학술정보 입수는 일명 빅딜로 불리는 수백, 수천 종의 전자학술지 묶음을 다년간, 고정된 인상율로 계약하는 구독방식이 주류를 이루고 있다. 1990년대 중반에 시작된 이러한 구독방식은 대학도서관과 이용자에게 많은 장점을 제공했다. 하지만 이들 패키지의 가격이 지속적으로 상승함에 따라 이러한 방식의 지속가능성에 대한 의문이 제기되고 있다. 현재까지 pay-per-view 방식을 제외하면 구독기반 모형의 구체적인 대안은 제시되지 않고 있으며 향후 도서관 예산문제가 심각한 뇌관으로 남아있다. 2000년대 초반 시작된 오픈액세스 운동은 다양한 방법으로 학술지의 출판과 유통의 장벽을 제거하고 있다. 오픈액세스 출판 규모는 매년 두 자릿수로 증가하고 있고, 오픈액세스 학술지 논문은 Scopus와 Web of Science 인용데이터베이스에의 편입비율이 20%에 육박하는 등 양적, 질적인 성장을 보이고 있다. 2004년에 시작된 구글 학술검색은 현재 대다수 학술출판사의 학술지 논문에 대한 편리한 검색 및 접근 도구로 성장하고 있다. 비록 학술지 선택의 기준, 제한된 검색 기능, 독점화에 대한 우려 등이 있지만 구글 학술검색을 대학도서관 데이터베이스의 대안으로 진지하게 주목할 필요가 있다. 대학도서관의 예산 문제, 오픈액세스 출판의 활성화, 구글 학술검색과 같은 무료 도구의 성장은 구독기반 모형을 대체할 수 있는 파괴적인 변화로 인식되고 있으며 대학도서관 사서는 새로운 환경에 대한 구체적인 대응을 고민해야 한다.
인터넷과 웹의 확산으로 네트워크 기반의 분산 환경은 응용의 표준 아키텍처로 인식되고 있다. 또한 네트워크의 효율성과 최상의 서비스 제어와 공유를 위해 복잡한 네트워크 구성 자원들을 관리하는 망 관리 시스템이 요구되고, 이는 응용의 표준 하부 지원 시스템으로서 뿐 아니라 독립적인 상업적 응용으로서 수요와 기대가 점차 증가하고 있다. 하지만 특정 프로토콜이나 특정적인 벤더의 장치에 의존적으로 분산되어져 있고, 이기종의 분산형 네트워크 자체의 성질 때문에 이들 시스템들을 통합하고 일관성 있게 관리할 수 있는 표준화된 망관리의 필요성이 요구되고 있다. 또한 소프트웨어 개발 방법 측면에서는 패턴과 컴포넌트에 의한 조림, 확장을 중심으로 하는 소프트웨어 재사용이 소프트웨어 생산의 기대치를 현실화할 수 있는 최상의 접근 방법으로 인정된다. 이에 따라 잘 정의된 인터페이스를 통해 좀더 쉽고 빠른 응용을 개발 가능하게 하는 컴포넌트 기반 개발 방법론을 기반으로 컴포넌트를 구축, 선택, 조림함으로써 높은 품질과 생산성을 보장한다. 따라서 본 논문에서는 분산 망관리 시스템 개발을 위해 망관리 아키텍처를 정의하고, 망관리 설계패턴과 컴포넌트들을 식별, 정의하여 컴포넌트 아키텍처에 매핑한다. 또한 이를 통해 컴포넌트 개발과 유통, 사용을 위한 컴포넌트를 명세하고, 컴포넌트 설계를 통해 이를 구현하였으며, 구현된 컴포넌트들은 등록, 검색 및 이해할 수 있는 컴포넌트 저장소 시스템으로 적용하고, 미리 구현된 컴포넌트를 통해 전체 망관리 시스템을 분석/설계, 구현하였다.
블로그, 페이스북, 트위터와 같은 SNS(Social Network Service)는 유저와 포스트를 노드로, 유저와 포스트, 포스트와 포스트, 또는 유저와 유저 사이에 형성되는 다양한 관계를 링크로 하는 그래프로 표현될 수 있다. 본 논문은 이러한 그래프 구조를 분석하여 다른 유저들의 생각과 행동에 영향을 미치는 영향 유저를 선별하는 방법에 대해 논한다. 기본적인 패러다임으로 기존의 투표성 개념이 아닌, 다양한 시맨틱 웹 자원의 중요도를 평가하기 위해 제안된 상호작용성 개념을 초기 SNS의 하나인 블로고스피어의 영향력 평가에 적용함으로써, 여러 모의 실험을 통해 그 타당성과 적용 가능성을 입증하였다. 모의 실험은 각 대안이 제공하는 결과의 타당성 정도에 따라 성능을 비교 분석할 수 있는 네트워크 모형을 디자인하여 사용하였다. 또, 이러한 네트워크 모형에 대한 링크 가중치 튜닝의 결과 변화를 살펴봄으로써, 가중치 조합의 차이에서 발생하는 실험 오차를 줄이고, 실제 적용의 용이함을 비교 분석하였다. 부가적으로, 스팸 필터링 목적에서 포스트 컨텐츠 점수를 링크 구조 기반 방법 안에 포함시킬 수 있는 방법도 제안하였다. 본 연구는 SNS 영향유저 선별에 대한 연구의 출발점으로서, 다음과 같은 점에서 기존 연구와 구별된다. 첫째, 스크랩, 댓글, RSS, 친구 등 기존 연구에서 유의미한 속성으로 간주했지만, 그래프 기반 방법으로 함께 고려할 수 없었던 다양한 영향력 속성들을 종합적으로 반영할 수 있는 그래프 기반 영향력 평가 프레임웍을 제시한다. 둘째, 이 프레임웍은 영향력이 높은 개체들과 상호작용하는 개체가 영향력이 낮은 개체들과 상호작용하는 개체보다 높은 영향력을 갖게 되는 일반적인 현상을 구현할 수 있는 양방향성을 반영한다. 셋째, 영향력 평가 면에서 다른 사람들의 추종액션을 유발한 정도를 가장 중요한 요인으로 고려하여, 일련의 참조관계에 대해 기존의 페이지랭크나 HITS(Hypertext Induced Topic Selection)와는 다른 관점에서 접근하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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