14년 1회차

참고사서가 이용자를 직접 돕는 인적 협조에 반대한 인물은 Charles A. Cutter이다.

Cutter는 이용자가 목록 등 도구를 활용해 스스로 자료를 찾아야 한다는 입장에서 사서의 개인적 도움에 소극적이었다.

• Samuel S. Green: 1876년 논문에서 이용자에 대한 인적 도움을 제창해 참고봉사의 출발점을 마련하였다.
• William F. Poole: 이용자에 대한 사서의 적극적 도움을 지지한 인물이다.
• Melvil Dewey: 이용자를 돕는 전담 인력 배치 등 참고봉사 제도화를 지지하였다.

공개조사법은 사서가 평가받고 있음을 인식하므로 평소와 다르게 행동해 실제 서비스 상황과 차이가 날 수 있다.

나머지 설명은 대리 이용자를 투입하는 비공개조사법(unobtrusive testing)의 특징이다.

• 자연스러운 업무 상황에서 평가해 결과를 신뢰할 수 있다는 점은 사서가 모르는 상태에서 평가하는 비공개조사법의 장점이다.
• 사전 계획과 대리 이용자 교육에 시간·비용이 많이 든다는 점은 비공개조사법의 단점이다.
• 몰래 평가한다는 윤리적 문제로 부정적 반응을 불러올 수 있다는 점도 비공개조사법의 단점이다.

디지털 콘텐츠의 저작권 보호 기술에 해당하는 것은 Digital Fingerprinting이다.

핑거프린팅은 콘텐츠에 구매자 정보 등을 삽입하거나 고유 특징값을 추출해 불법 복제·유통 경로를 추적하는 기술이다.

• Metadata: 자원을 기술하는 데이터로, 저작권 보호 기술 자체가 아니다.
• Creative Commons License: 저작자가 이용 조건을 표시해 이용을 허락하는 라이선스 체계이지 보호 기술이 아니다.
• Greenstone: 디지털 도서관 구축용 오픈소스 소프트웨어이다.

Dervin의 의미형성이론 핵심 개념은 상황－격차－이용이다.

개인은 특정 상황에서 이해의 공백인 격차를 겪고, 이를 메우기 위해 정보를 찾아 이용(도움)한다는 것이 이 이론의 골자이다.

• 의도－상황－선택: 격차 개념이 빠져 있어 의미형성이론의 구조가 아니다.
• 탐색－선택－이용: 일반적인 정보탐색 절차일 뿐 공백(격차) 개념을 담지 못한다.
• 형성－탐색－선택: Kuhlthau의 정보탐색과정 단계 일부와 유사한 나열로, Dervin 이론과 무관하다.

시소러스는 불용어를 제외한 용어들의 상호관계를 보여 주므로, 불용어를 포함한다는 설명이 옳지 않다.

불용어는 검색에 의미가 없는 관사·전치사 등으로, 통제어휘집의 등록 대상이 아니다.

• 색인 시 색인어 선택·통제, 검색 시 검색어 선택과 확장·축소에 쓰인다는 설명은 옳다.
• 분류표, 주제명표목표와 함께 색인어휘를 제공하는 통제어휘집의 일종이라는 설명은 옳다.
• UF는 비우선어, BT·NT는 상위어·하위어를 제시한다는 설명은 옳다.

Mortimer Taube가 창안한 것은 조합색인이다.

Taube는 단일 개념어인 유니텀(Uniterm)을 색인어로 부여하고 검색 시 이를 조합하는 방식을 고안해 현대 불리언 검색의 토대를 놓았다.

• SDI 서비스: H. P. Luhn이 제안한 선택적 정보제공 서비스이다.
• 자동색인 알고리즘: 단어 출현빈도에 기반한 자동색인은 Luhn 등의 업적으로 꼽힌다.
• 적합성 피드백 기법: Rocchio 등이 SMART 시스템 연구에서 발전시킨 기법이다.

검색효율은 62.5%이다.

재현율은 전체 적합 문헌 중 검색된 적합 문헌의 비율이다.
$\dfrac{15}{15+5}\times 100=75$

배제율은 전체 부적합 문헌 중 검색되지 않은 부적합 문헌의 비율이다.
$\dfrac{70}{10+70}\times 100=87.5$
$75+87.5-100=62.5$

• 47.5는 재현율 대신 정확률(15/25=60%)을 넣어 계산한 값이다.
• 35는 배제율 자리에 정확률(60%)을 넣어 75+60−100으로 계산한 값이다.
• −27.5는 정확률(60%)과 부적합 문헌의 검색 비율(10/80=12.5%)을 더해 100을 뺀 값으로, 공식의 두 항을 모두 잘못 쓴 결과다.

용어가중치를 사용하는 모델은 벡터공간 모델과 확장불리언논리 모델이다.

벡터공간 모델은 문헌과 질의를 가중치가 부여된 색인어 벡터로 표현해 유사도를 계산하고, 확장불리언논리 모델(p-norm 등)은 불리언 연산에 용어가중치를 결합해 부분 일치와 순위화를 가능하게 한다.

• 불리언논리 모델: 색인어의 존재 여부(0 또는 1)만으로 일치·불일치를 판단하므로 용어가중치를 쓰지 않는다.
• 확률 모델: 기본형은 색인어를 이진값으로 보고 적합 확률을 추정하는 방식이어서 이 문항의 분류에서는 용어가중치 모델에 넣지 않는다.

서명필드에서 탐색하면 검색 범위가 좁아져 재현율이 오히려 낮아지므로 옳지 않다.

재현율을 높이려면 검색 범위를 넓혀 적합 문헌을 빠짐없이 찾도록 해야 한다.

• 색인어 대신 자연어를 사용하면 다양한 표현이 검색되어 재현율이 높아진다.
• 유의어를 많이 포함시켜 OR로 확장하면 재현율이 높아진다.
• AND 연산자를 적게 쓰면 조건이 느슨해져 검색 결과가 늘어난다.

LibQUAL+는 장서 평가만이 아니라 도서관 서비스 품질 전반을 측정하는 도구이므로, 장서 평가만을 위해 개발되었다는 설명이 옳지 않다.

LibQUAL+는 SERVQUAL을 바탕으로 서비스의 영향, 정보 통제, 장소로서의 도서관 등 여러 차원을 측정한다.

• 웹 기반 조사로 서비스 품질에 대한 이용자 인식을 측정한다는 설명은 옳다.
• 개별 도서관의 이용자 조사 데이터를 수집할 수 있다는 설명은 옳다.
• 다수 도서관이 공유하는 비교 데이터를 수집할 수 있다는 설명은 옳다.

제시된 글은 온톨로지(ontology)에 대한 설명이다.

온톨로지는 공유된 개념화에 대한 명시적·정형화된 명세로 정의되며, 개념 간 관계와 추론 규칙을 기계가 처리할 수 있게 기술해 시맨틱 웹의 기반이 된다.

• taxonomy: 개념을 상하위 계층으로 분류한 체계로, 추론을 위한 논리 규칙까지 명시하지는 않는다.
• folksonomy: 이용자들이 자유롭게 붙인 태그로 형성되는 비정형 분류로, 정형화된 명세와는 거리가 멀다.
• thesaurus: 용어 간 동의·상하위·관련 관계를 통제한 어휘집으로, 논리적 추론 규칙을 갖추지 않는다.

자원 평가의 대상은 자료·직원(인력)·시설이며 이용자는 자원에 해당하지 않으므로, 자원 평가 설명이 옳지 않다.

자원 평가는 서비스 제공에 투입되는 투입 요소의 양과 질을 측정한다.

• 경제성 평가가 비용 대 효과성과 생산성을 측정한다는 설명은 옳다.
• 서비스과정 평가가 서비스 제공 과정에 대한 만족도를 측정한다는 설명은 옳다.
• 성과·산출물 평가가 제공된 해답이나 정보의 질을 측정한다는 설명은 옳다.

IPL은 어린이·청소년을 포함한 일반 인터넷 이용자를 대상으로 했으므로, 대학생 이상만을 대상으로 전문 정보원을 제공한다는 설명이 옳지 않다.

IPL은 어린이용(KidSpace), 청소년용(TeenSpace) 코너를 따로 두는 등 폭넓은 이용자층을 겨냥한 공공 가상도서관이었다.

• 1995년 미시간 대학 문헌정보학 대학원의 프로젝트로 출발했다는 설명은 옳다.
• MeL 등과 함께 대표적인 온라인 가상참고서가라는 설명은 옳다.
• IPL2라는 이름으로 주제별, 뉴스·잡지 정보원 등 카테고리로 나누어 서비스했다는 설명은 옳다.

정보안내서비스는 책자형 참고자료보다 비책자형 자원파일(지역정보파일)에 주로 의존하므로 해당 설명이 옳지 않다.

지역 기관·단체·인물 정보는 수시로 바뀌므로 사서가 직접 구축·갱신하는 자원파일이 핵심 도구가 된다.

• 지역 주민을 그 요구에 맞는 사회봉사기관과 연결시켜 준다는 설명은 옳다.
• 최신 지역정보파일을 갖추어야 한다는 설명은 옳다.
• 도나휴가 사회적 혜택을 받지 못하는 사람들에게 생존에 필요한 정보를 제공하는 서비스로 정의했다는 설명은 옳다.

OSI 7계층은 아래부터 물리－데이터링크－네트워크－트랜스포트－세션－표현－응용 계층 순이다.

하위 계층은 전송 매체와 노드 간 전달을, 상위 계층은 대화 제어(세션)→데이터 표현(표현)→응용 서비스(응용)를 담당한다.

• 표현계층을 세션계층보다 아래에 둔 나열은 상위 세 계층의 순서가 뒤바뀌었다.
• 네트워크계층을 데이터링크계층보다 아래에 둔 나열은 2·3계층의 순서가 뒤바뀌었다.
• 네트워크·데이터링크 순서와 세션·표현 순서가 모두 뒤바뀐 나열도 틀리다.

가상참고서가는 신뢰할 만한 정보원을 선별해 수록하므로, 망라적으로 수록한다는 설명이 옳지 않다.

가상참고서가는 사서가 평가·선정한 웹 참고정보원을 주제별로 조직한 선택적 컬렉션이다.

• 인터넷 접근이 가능하면 언제 어디서나 정보에 접근할 수 있다는 설명은 옳다.
• 웹 정보의 특성상 신뢰성과 객관성이 결여될 수 있다는 설명은 옳다.
• 이용자가 사서에게 질문하지 않고도 스스로 정보를 얻을 수 있다는 설명은 옳다.

Z39.50, SRU 등은 각 데이터베이스에 실시간으로 질의하는 분산(연합) 검색의 기술이므로, 메타 통합 검색의 대표 기술로 든 설명이 옳지 않다.

메타 통합 검색은 개별 메타데이터를 미리 수집(수확)해 통합 메타데이터를 구축한 뒤 검색하는 방식이다.

• 개별 메타데이터를 수집해 통합 메타데이터로 구축한 후 검색한다는 설명은 옳다.
• 검색 과정은 단순하지만 다양한 포맷의 메타데이터 통합 작업이 복잡하다는 설명은 옳다.
• 대표 기법으로 OAI-PMH 수확 프로토콜을 사용한다는 설명은 옳다.

도서관 이용 빈도는 수치로 집계되는 양적 자료이므로 질적 평가의 근거 자료가 될 수 없다.

질적 평가는 이용자의 인식·경험·행동을 서술적으로 파악하는 자료에 기반한다.

• 이용자 대상 개방형 설문: 자유 응답으로 의견을 수집하는 질적 자료이다.
• 이용자 관찰: 행동을 직접 관찰해 기록하는 질적 방법이다.
• 심층 면담: 경험과 인식을 깊이 탐구하는 대표적 질적 방법이다.

Big6 모형에서 탐색전략 수립의 하위 절차는 가능한 정보원을 파악하고 그중 최선의 정보원을 선정하는 것이므로 옳은 연결이다.

Big6는 과제 정의－탐색전략 수립－정보의 식별과 접근－정보이용－통합－평가의 6단계로 구성된다.

• 최종 과제물 작성은 정보의 식별과 접근이 아니라 통합 단계의 하위 절차이다.
• 문제 해결에 필요한 정보 확인은 정보이용이 아니라 과제 정의 단계의 하위 절차이다.
• 정보원에서 필요한 정보 추출은 통합이 아니라 정보이용 단계의 하위 절차이다.

Sparck Jones가 제안한 역문헌빈도(IDF)는 전체 문헌 집단에서 출현빈도가 높을수록 낮은 가중치를 부여하므로, 높은 가중치를 부여한다는 설명이 옳지 않다.

여러 문헌에 두루 나타나는 단어는 문헌을 변별하는 힘이 약하기 때문이다.

• 단어 출현빈도로 중요도를 측정한 뒤 기준치에 따라 색인어를 선정한다는 설명은 옳다.
• 고빈도·저빈도 단어보다 중간빈도 단어가 주제어로 적합하다는 단어빈도 방법의 설명은 옳다.
• Harter의 2-포아송 분포모형은 단어 분포를 두 포아송 분포의 혼합으로 보고 문헌이 질문에 적합할 확률을 추정하는 확률적 기법이라는 설명은 옳다.