22년 1회차

운영 기관의 연결이 틀린 것은 DataON – 국회도서관이다.

DataON은 연구데이터를 공유하고 검색하는 플랫폼으로, 국회도서관이 아니라 한국과학기술정보연구원(KISTI)이 운영한다.

• ScienceON은 한국과학기술정보연구원이 운영하는 과학기술 지식정보 서비스이므로 연결이 옳다.
• RISS는 한국교육학술정보원이 운영하는 학술연구정보서비스이므로 연결이 옳다.
• KCI(한국학술지인용색인)는 한국연구재단이 운영하므로 연결이 옳다.
• OAK(오픈액세스 코리아)는 국립중앙도서관이 운영하므로 연결이 옳다.

옳지 않은 설명은 Science Direct를 대표적인 인용색인 서비스로 든 진술이다.

Science Direct는 엘스비어의 전자저널 원문 플랫폼이다. SCIE·SSCI·A&HCI를 포함하는 인용색인 서비스는 Web of Science이다.

• 자기인용은 주제적 관련성이나 영향력과 무관하게 인용 관계를 늘릴 수 있어 색인시스템의 잡음이 된다.
• 인용 빈도 자료는 도서관이 정기간행물을 선정·폐기할 때 판단 근거로 쓰인다.
• 특정 문헌이나 저자를 인용한 새 문헌을 추적해 알려주면 SDI와 같은 맞춤형 서비스가 된다.
• 웹 문서의 링크는 인용과 비슷하게 관련 문서를 이어 주므로 일종의 색인어로 활용할 수 있다.

특정 자료에서 일반적인 자료로 넓혀 가는 전략은 인용문헌 확대 탐색 전략, 특정 패싯 우선 전략, 인용색인 활용의 세 가지이다.

이 세 전략은 이미 아는 문헌이나 가장 구체적인 개념에서 출발해 탐색 범위를 넓힌다. 반면 나머지 두 가지는 넓은 범위에서 좁혀 가는 방향이므로, 세 전략만 묶은 조합 하나만 성립한다.

• 인용문헌 확대 탐색 전략(O): 적합한 문헌 한 건에서 찾은 용어와 인용 정보로 탐색을 넓혀 간다.
• 특정 패싯 우선 전략(O): 가장 구체적인 패싯부터 탐색하고 필요하면 다른 패싯을 더한다.
• 인용색인 활용(O): 특정 문헌에서 출발해 인용 관계를 따라 관련 문헌으로 확장한다.
• 시소러스 훑어보기(X): 넓은 개념어에서 구체적인 용어로 내려가며 탐색어를 찾는 방향이다.
• 점진 분할 전략(X): 넓은 검색 결과에서 출발해 조건을 더하며 범위를 줄여 간다.

메타데이터 스키마의 세 요소는 의미구조, 내용규칙, 구문이다.

의미구조는 요소의 의미를 정의하고, 내용규칙은 값을 기술하는 방법을 정하며, 구문은 요소를 기계가 읽도록 부호화하는 방식을 정한다. 이 셋을 모은 조합만 성립한다.

• 구문(O): 스키마가 정하는 부호화 형식이다.
• 자원(X): 메타데이터가 기술하는 대상이지 스키마의 구성 요소가 아니다.
• 내용규칙(O): 요소 값의 기술 방식을 정하는 규칙이다.
• 의미구조(O): 각 요소가 무엇을 뜻하는지 정의한다.
• 속성값(X): 스키마에 따라 실제 레코드에 입력되는 데이터로, 스키마의 구성 요소가 아니다.

다섯 번째 순위의 단어출현빈도는 80이다.

지프의 제1법칙은 단어의 순위와 출현빈도의 곱이 일정하다는 법칙이다.
$r \times f = C$
$C = 1 \times 400 = 400$
$f = \dfrac{400}{5} = 80$

• 200은 두 번째 순위의 빈도이다.
• 133은 세 번째 순위의 빈도에 해당한다.
• 100은 네 번째 순위의 빈도이다.
• 66은 여섯 번째 순위의 빈도에 해당한다.

옳지 않은 설명은 통제어휘의 사용으로 특정성과 융통성이 높아진다는 진술이다.

통제어휘는 허용된 용어만 색인어로 쓰므로 일관성은 높아지지만, 표현이 어휘집의 범위에 묶여 특정성과 융통성은 오히려 낮아진다.

• 통제어휘집은 동의어 등을 하나의 색인어로 모아 동일 개념을 함께 검색하게 한다.
• ERIC 시소러스와 MeSH는 주제 분야별로 구축된 통제어휘의 대표 사례이다.
• 비디스크립터로 탐색해도 지시된 디스크립터로 연결되므로 디스크립터가 출현한 문서가 검색될 수 있다.
• 색인자가 같은 어휘집을 따르므로 색인어 부여의 일관성이 높아진다.

제시된 설명과 가장 거리가 먼 것은 연계검색 모델이다.

지문은 질의의 표현과 콘텐츠의 표현을 비교해 일치 여부나 유사도를 판단하는 내용 기반 매칭을 말한다. 연계검색은 이런 비교보다 문헌 사이의 연결 관계를 따라가는 데 초점을 둔다.

• 확률 모델은 질의에 대한 문헌의 적합 확률을 추정해 결과를 도출한다.
• 벡터공간 모델은 문헌과 질의를 벡터로 표현하고 코사인 유사도 등으로 비교한다.
• 불리안 모델은 색인어와 질의의 논리식이 일치하는지 따져 결과를 결정한다.
• 이진독립검색 모델은 색인어의 출현 여부를 이용해 적합 확률을 계산하는 확률 모델의 하나이다.

옳지 않은 설명은 모든 기계학습에 보상 방식이 적용된다는 진술이다.

결과에 보상을 주어 학습하는 방식은 강화학습의 특징이다. 지도학습은 정답이 있는 데이터로, 비지도학습은 정답 없이 데이터의 구조를 찾아 학습한다.

• 인공지능은 인간의 지능을 모방해 추론과 문제 해결을 수행하는 것을 목적으로 한다.
• 인공지능은 기계학습과 딥러닝을 포괄하며, 학습 데이터의 품질은 성능을 좌우한다.
• 딥러닝은 인공신경망 기반 기법으로 음성·이미지 인식 등에서 높은 성능을 보인다.
• 도서관은 인공지능 챗봇을 활용한 질의응답형 참고서비스를 제공하고 있다.

통합검색을 위한 프로토콜은 Z39.50, SRU, OAI-PMH의 세 가지이다.

Z39.50과 SRU는 이기종 시스템을 실시간으로 함께 검색하게 하고, OAI-PMH는 메타데이터를 수확해 한곳에서 통합 검색하게 한다.

• SUSHI(X): 전자자원의 이용통계를 자동 수집하는 프로토콜이다.
• Z39.50(O): 서로 다른 시스템의 데이터베이스를 검색하는 정보검색 프로토콜이다.
• LDAP(X): 디렉터리 정보에 접근하는 프로토콜로 주로 사용자 인증에 쓰인다.
• OAI-PMH(O): 메타데이터를 수확해 통합 색인을 만들 때 쓰인다.
• SHERPA(X): 학술지·출판사의 오픈액세스 정책 정보를 제공하는 서비스로 프로토콜이 아니다.
• SRU(O): 웹 기술을 기반으로 Z39.50의 검색 기능을 구현한 프로토콜이다.

옳지 않은 설명은 로트카가 경제적인 학술지 선택 방법을 제시한다는 진술이다.

로트카의 법칙은 저자의 연구 생산성 분포를 다룬다. 핵심 학술지를 찾아 경제적으로 선택하는 데 쓰이는 것은 브래드퍼드의 법칙이다.

• 계량서지 지표는 연구기관의 성과를 비교 평가하는 데 활용된다.
• 알트매트릭스는 전통적 인용 지표를 보완해 소셜 미디어 등에서의 영향력을 측정한다.
• 인용색인 데이터베이스 분석은 출판물의 인용데이터를 활용하는 대표적 사례이다.
• SJR은 SCOPUS 등재 학술지의 평균값이 1이 되도록 정규화된 지표이다.

가장 적합한 검색식은 (코로나 OR COVID) AND (정책 OR policy)이다.

같은 개념의 국문·영문 용어는 OR로 묶고, 서로 다른 개념인 코로나와 정책은 AND로 연결해야 국내외 자료를 빠짐없이 찾을 수 있다.

• 코로나 AND 정책은 국문 용어만 사용해 해외 자료를 놓친다.
• COVID AND policy는 영문 용어만 사용해 국내 자료를 놓친다.
• 네 용어를 모두 OR로 묶은 식은 정책과 무관한 코로나 자료, 코로나와 무관한 정책 자료까지 검색한다.
• (코로나 AND COVID) OR (정책 AND policy)는 동의어를 AND로, 서로 다른 개념을 OR로 잘못 연결했다.

옳지 않은 설명은 ‘xml:lang’ 속성이 정보자원의 내용을 표현하는 언어를 나타낸다는 진술이다.

이 레코드에서 xml:lang은 rdf:value에 적힌 주제어 문자열 Biology와 Biologi가 각각 영어와 스웨덴어임을 밝힐 뿐이다. 즉 메타데이터 값의 언어를 나타내며, 정보자원 자체의 언어는 language 요소로 따로 기술한다.

• RDF는 웹상의 정보자원을 주어·서술어·목적어로 기술하는 데이터 모델을 제공한다.
• 이 레코드처럼 RDF/XML 구문으로 작성한 문서는 XML 문서이면서 곧 RDF 표현이므로 별도의 변환 없이 RDF로 이용할 수 있다.
• rdf, dcterms, ex, dcam 네임스페이스를 선언해 dcterms:subject 같은 속성을 명시하고 있다.
• dcterms:subject 등 더블린코어 요소를 RDF/XML 구문규칙에 따라 표현하고 있다.

연결이 옳지 않은 것은 Neutral Query Model - Taylor이다.

중립적 질문(Neutral Query) 모델은 더빈(Dervin)과 듀이(Dewdney)가 제안했다. 테일러는 참고면담에서 정보요구가 표현되는 단계를 제시한 학자이다.

• ISP(정보탐색과정) 모델은 쿨타우(Kuhlthau)가 제안했다.
• ELIS(일상생활 정보탐색) 모델은 사볼라이넨(Savolainen)이 제안했다.
• 베리피킹(Berrypicking) 모델은 베이츠(Bates)가 제안했다.
• 의미형성(Sense Making) 이론은 더빈(Dervin)이 주장했다.

지적재산권 영역의 요소만 나열한 것은 Creator, Contributor, Publisher이다.

DC 기본 요소는 내용, 지적재산권, 구현형의 세 영역으로 나뉜다. 지적재산권 영역에는 이 세 요소와 Rights가 속한다.

• Creator, Identifier, Coverage는 구현형 요소 Identifier와 내용 요소 Coverage가 섞여 있다.
• Rights, Contributor, Identifier는 구현형 요소 Identifier가 섞여 있다.
• Rights, Source, Publisher는 내용 요소 Source가 섞여 있다.
• Coverage, Source, Identifier는 지적재산권 요소가 하나도 없다.

상호운용성 달성 방법이 아닌 것은 데이터 리포지터리 지원하기이다.

리포지터리는 자료를 저장하고 제공하는 기반일 뿐, 그 자체가 서로 다른 메타데이터를 호환시키는 방법은 아니다. 상호운용성은 표준 스킴, 프로토콜, 매핑으로 달성한다.

• 표준 메타데이터 스킴을 사용하면 시스템 간에 공통된 구조로 데이터를 교환할 수 있다.
• OAI의 메타데이터 형식과 수확 프로토콜을 지원하면 여러 저장소의 메타데이터를 모을 수 있다.
• 메타검색 프로토콜을 지원하면 분산된 시스템을 한 번에 검색할 수 있다.
• 스킴 간 요소를 매핑하는 크로스워크는 서로 다른 스킴을 연결한다.

가장 유용한 평가 방법은 log file analysis이다.

서버에 기록된 로그를 분석하면 접속자 수와 많이 열람한 자료 같은 실제 이용 현황을 대규모로 파악할 수 있다.

• eye tracking은 화면에서 이용자의 시선 이동을 측정한다.
• thinking aloud는 과업 수행 중 이용자가 말하는 생각을 관찰한다.
• heuristic evaluation은 전문가가 사용성 원칙에 따라 인터페이스를 점검한다.
• performance measure는 과업 수행 시간이나 성공률 등 이용자의 수행 결과를 측정한다.

설명에 해당하는 것은 DSpace이다.

DSpace는 MIT 도서관과 HP 연구소가 공동 개발한 오픈소스 기관 리포지터리 소프트웨어로, 국내 OAK와 KOASAS의 기반이 되었다.

• EPrints는 영국 사우샘프턴 대학교에서 개발한 리포지터리 소프트웨어이다.
• arXiv는 물리학 등 분야의 프리프린트 서버이다.
• ROAR는 전 세계 오픈액세스 리포지터리의 등록 목록이다.
• Open DOAR는 오픈액세스 리포지터리를 모아 안내하는 디렉터리이다.

옳지 않은 설명은 서지에서 추출한 단어 간 연관성을 산출한다는 진술이다.

서지결합은 두 문헌이 같은 참고문헌을 공유하는 정도로 관련성을 측정한다. 단어 간 연관성을 보는 것은 동시출현단어 분석이다.

• 두 논문은 공통 참고문헌을 통해 간접적인 인용 관계로 연결되어 관련도를 알 수 있다.
• 서지결합 정보는 인용색인 데이터베이스에서 관련 레코드를 찾는 데 활용된다.
• 서지결합이 강한 문헌을 묶으면 문헌 집단이 형성되어 지적구조를 파악할 수 있다.
• 서지결합 개념은 케슬러(Kessler)가 처음 제안했다.

설명에 해당하는 것은 Namespace이다.

네임스페이스는 요소가 어느 요소 세트에 속하는지 식별해 준다. 덕분에 요소 이름의 충돌 없이 여러 스킴의 요소를 골라 함께 쓸 수 있다.

• Dublin Core는 자원 기술을 위한 메타데이터 요소 세트이다.
• XML은 구조화된 문서를 표현하는 마크업 언어이다.
• MODS는 미국 의회도서관이 개발한 서지 메타데이터 스키마이다.
• RDF는 웹 자원을 주어·서술어·목적어로 기술하는 데이터 모델이다.

오픈액세스와 가장 거리가 먼 것은 연구 결과물을 국민의 국가적 자산으로 보는 인식이다.

공적자금 연구의 공개를 강조하는 논거가 있기는 하지만, 오픈액세스 운동은 학술문헌을 특정 국가의 자산이 아니라 전 세계 누구나 이용할 공공재로 본다.

• 학술지 구독비 부담이 커진 위기가 오픈액세스 운동의 배경이 되었다.
• BOAI와 Bethesda 선언은 오픈액세스의 정의와 원칙을 제시했다.
• PubMed는 의학 문헌 서지정보를 누구나 무료로 검색하게 하며, 무료 원문을 제공하는 PubMed Central로도 연결된다.
• 구독료 없이 운영하려면 저자 게재료 등 구독 기반과 다른 비용 모델이 필요하다.