26년 1회차

옳지 않은 설명은 군집분석을 지도 학습이라고 한 진술이다. 군집분석은 비지도 학습의 대표적 방법이다.

군집분석은 사전에 정의된 범주나 정답 레이블 없이 객체 간 유사성만으로 묶음을 찾아낸다. 사전 범주에 따라 데이터를 배정하는 것은 분류(classification)로, 이쪽이 지도 학습에 해당한다.

• 군집 내 유사성 최대화와 군집 간 유사성 최소화는 군집분석의 목표가 맞다.
• K-means는 군집 개수를 먼저 정하고 객체를 할당하는 비계층적 군집화의 대표 알고리즘이다.
• 단일·완전·와드 연결법은 유사한 군집을 차례로 묶어 가는 계층적 군집화의 방법이다.

A학술지의 즉시성 지수는 3이다.

즉시성 지수는 특정 연도에 출판된 논문이 바로 그해에 받은 인용 수를 그해 출판 논문 수로 나눈 값이다.

2024년 논문이 2024년에 받은 인용 900회, 2024년 출판 논문 300편을 대입한다.
$\dfrac{900}{300}=3$

2025년 인용 600회는 출판 다음 해의 인용이므로 계산에서 제외한다. 이를 합산해 5로 계산하면 틀린다.

옳은 진술은 ㉠과 ㉢이다. USE는 비디스크립터에서 디스크립터로 안내하는 기호이고, RT는 연관관계를 나타낸다.

NT·BT는 계층관계, USE·UF는 등가관계, RT는 연관관계이다. ‘전자도서관 USE 디지털도서관’이므로 디지털도서관이 디스크립터이다.

• ㉠ ‘전자도서관’은 USE가 붙은 비디스크립터이므로 색인 시 ‘디지털도서관’으로 대체한다는 진술은 옳다.
• ㉡ ‘공공도서관’과 ‘대학도서관’은 ‘도서관’의 NT, 즉 하위어이므로 등가관계가 아니라 계층관계이다.
• ㉢ ‘도서관’ 아래 RT로 ‘사서’가 있으므로 연관관계라는 진술은 옳다.
• ㉣ ‘디지털도서관 UF 벽 없는 도서관’이므로 ‘디지털도서관’이 디스크립터이고 ‘벽 없는 도서관’이 비디스크립터로, 관계가 뒤바뀌었다.

옳은 진술은 ㉢과 ㉣이다. MeSH는 Medical Subject Headings의 약자로, MEDLINE/PubMed 색인에 쓰인다.

MeSH는 미국 국립의학도서관(NLM)이 관리하는 의학 분야 통제어휘집으로, 주제어를 계층적 트리 구조로 배열한다.

• ㉠ MeSH 용어는 수평적 구조가 아니라 상하위 개념의 계층 구조로 배열된다.
• ㉡ MeSH는 비통제어휘가 아니라 통제어휘이다.
• ㉢ MEDLINE/PubMed 데이터베이스에서 사용된다는 진술은 옳다.
• ㉣ Medical Subject Headings의 약자라는 진술은 옳다.

옳지 않은 설명은 SGML을 처음부터 웹 환경을 고려해 개발된 현재의 핵심 표준이라고 한 진술이다.

SGML은 웹 등장 이전에 전자문서 구조를 정의하기 위해 만들어진 메타언어이다. 구조가 복잡해 웹에 그대로 쓰기 어려웠고, 이를 단순화해 웹에 맞춘 것이 XML이다.

• HTML은 이식성이 높지만 태그가 한정되어 복잡한 문서 구조 표현에 한계가 있다.
• XML은 HTML의 한계와 SGML의 복잡성을 보완하기 위해 W3C가 제안한 표준 메타언어이다.
• RDF는 웹 자원의 메타데이터를 주어·술어·목적어의 트리플로 표현하는 개념적 모델이다.

옳지 않은 설명은 동시출현 빈도가 낮을수록 개념적 관계가 밀접하다는 진술이다. 주요 가정은 정반대로, 빈도가 높을수록 밀접하다는 것이다.

두 단어가 같은 문헌에 자주 함께 나타날수록 주제상 관련이 깊다고 보며, 이를 근거로 단어 간 연관성과 분야의 지적 구조를 파악한다.

• 분석 단위에 따라 동시출현 단어분석, 공저자 분석, 동시분류 분석 등으로 나뉜다는 설명은 옳다.
• 두 단어가 동일 문헌에 함께 출현한 빈도로 연관성을 산출한다는 설명은 옳다.
• 키워드 추출·정제, 행렬 작성, 시각화, 지적 구조 해석으로 이어지는 절차는 옳다.

옳은 설명은 단어가 한 문헌 안에서 자주 나오고 전체 문헌 집단에서는 적은 문헌에만 나올수록 가중치가 높아진다는 진술이다.

TF는 해당 문헌 내 단어 빈도이고, IDF는 그 단어를 포함한 문헌 수가 적을수록 커지는 값이다. 두 값을 곱하므로 문헌을 잘 구별해 주는 단어가 높은 가중치를 얻는다.

• TF는 문헌 집단 전체의 총 출현 횟수가 아니라 특정 문헌 안에서의 출현 빈도이다.
• 소수의 문헌에만 나타나는 단어는 IDF 값이 작아지는 것이 아니라 커진다.
• 관사나 조사처럼 많은 문헌에 나오는 단어는 IDF 값이 높지 않고 매우 낮다.

옳지 않은 설명은 역량격차가 정보기술에 대한 접근만으로 해소될 수 있음을 뜻한다는 진술이다.

역량격차는 접근이 해결되어도 활용 능력 차이 때문에 격차가 남는다는 개념이다. 따라서 접근만으로는 해소되지 않으며 정보 활용 교육 등이 함께 필요하다.

• 접근격차는 물리적·물질적 자원 접근 기회의 격차로, 후속 단계의 선행요소라는 설명은 옳다.
• 질적 이용격차는 이용의 다양성과 유용하고 생산적인 활용 수준의 격차라는 설명은 옳다.
• 성과격차는 같은 접근성과 능력을 갖추어도 활용과 부가가치 창출에 따라 혜택이 달라진다는 설명은 옳다.

옳지 않은 설명은 후조합색인이 탐색 이전에 색인어를 미리 조합해 둔다는 진술이다. 이는 전조합색인의 특징이다.

후조합색인은 단일 개념의 색인어를 따로 부여해 두고, 이용자가 탐색 시점에 불 연산 등으로 개념을 조합한다.

• 둘 이상의 색인어를 조합해 문헌 주제를 표현하는 색인법이라는 정의는 옳다.
• 전조합색인은 복합주제를 하나의 색인어로 표현해 한 번에 직접 접근하게 한다는 설명은 옳다.
• 주제명색인과 분류색인을 전조합색인의 대표 예로 든 것은 옳다.

옳지 않은 것은 초연결지능정보통신망의 설명으로 제시된 항목이다. 그 내용은 실제로 인공지능시스템의 정의이다.

자율성과 적응성을 갖고 예측·추천·결정 등의 결과물을 추론하는 인공지능 기반 시스템이라는 서술은 인공지능시스템을 가리킨다. 초연결지능정보통신망은 이름 그대로 통신망에 관한 용어여서 서술과 맞지 않는다.

• 인공지능윤리를 인간의 존엄성 존중을 기초로 사회구성원이 지켜야 할 윤리적 기준으로 설명한 것은 옳다.
• 인공지능을 학습, 추론, 지각, 판단, 언어 이해 등 지적 능력의 전자적 구현으로 설명한 것은 옳다.
• 생성형 인공지능을 입력 데이터의 구조와 특성을 모방해 결과물을 생성하는 시스템으로 설명한 것은 옳다.

N회 이상 인용된 논문이 N편일 때 N의 최댓값은 h-지수(h-index)이다.

h-지수는 연구자 개인의 논문 생산성과 피인용 영향력을 하나의 값으로 함께 나타낸다. 예를 들어 10회 이상 인용된 논문이 10편이면 h-지수는 10이다.

• 피인용 지수(Impact Factor)는 학술지 단위 지표로, 일정 기간 게재 논문의 평균 피인용 수준을 나타낸다.
• 아이겐팩터 지수는 인용하는 학술지의 영향력까지 반영해 학술지 영향력을 측정한다.
• 즉각성 지수는 출판된 해에 논문이 얼마나 빨리 인용되었는지를 보는 학술지 지표이다.

옳지 않은 설명은 질의어가 정확히 일치해야만 검색되는 이진 방식이라는 진술이다. 이는 불리언 모델의 특징이다.

벡터 공간 모델은 질의어 일부만 일치해도 유사도를 계산하는 부분 일치 방식이며, 유사도 순으로 결과의 순위를 매길 수 있다.

• 문헌과 질의를 다차원 공간의 벡터로 표현한다는 설명은 옳다.
• 코사인 유사도 등으로 질의와 문헌의 유사도를 계산한다는 설명은 옳다.
• 단어 가중치 계산에 주로 TF-IDF를 사용한다는 설명은 옳다.

디지털 객체에 부여되어 URL이 바뀌어도 안정적으로 접근하게 해 주는 영구 식별자는 DOI(Digital Object Identifier)이다.

DOI는 객체 자체에 고유한 이름을 부여하고 이를 현재 위치와 연결해 주는 방식이므로, 위치가 바뀌어도 링크가 유지된다. 논문과 데이터 세트에 널리 쓰인다.

• ISBN은 단행본 도서를 식별하는 국제표준번호이다.
• ISSN은 학술지 같은 연속간행물을 식별하는 국제표준번호이다.
• ORCID는 디지털 객체가 아니라 연구자 개인을 식별한다.

옳지 않은 설명은 자연어와 통제어 중 무엇을 쓸지 정하는 기준을 ‘요소의 값을 표현하는 방식’이라고 한 진술이다.

값을 자연어로 쓸지 통제어휘집에서 가져올지 정하는 일은 값을 어디서 어떻게 고를지의 문제이므로 ‘요소의 값을 선정하는 방법’에 가깝다. 표현 방식은 고른 값을 어떤 형식으로 적을지를 정한다.

• 내용규칙이 값의 추출과 표현 규칙을 제시해 정확성과 일관성을 확보한다는 설명은 옳다.
• 여러 서명 가운데 본표제로 채택할 서명의 기준을 정하는 것을 값 선정의 예로 든 것은 옳다.
• W3CDTF로 날짜를 ‘YYYY-MM-DD’ 형식으로 쓰게 하는 것을 값 표현의 예로 든 것은 옳다.

옳은 진술은 ㉠과 ㉡이다. 페이지랭크는 링크 구조로 웹 페이지의 상대적 중요성을 측정하며, 중요한 페이지일수록 값이 높다.

페이지랭크는 질의와 무관하게 링크 구조만으로 미리 계산되는 질의 독립적 값이다.

• ㉠ 웹 페이지의 상대적 중요성을 측정한다는 진술은 옳다.
• ㉡ 중요한 페이지일수록 값이 높다는 진술은 옳다.
• ㉢ 질의에 따라 값이 달라지지 않는다. 같은 페이지는 어떤 질의에서든 같은 값을 갖는다.
• ㉣ 모든 페이지의 값은 확률분포처럼 합이 1이 되도록 정규화되므로 합이 0이라는 진술은 틀렸다.

장기 보존에 적합한 포맷의 짝은 PDF/A와 TIFF이다.

PDF/A는 글꼴 내장 등으로 외부 의존을 줄여 문서를 장기 보존하도록 만든 ISO 표준이고, TIFF는 무손실로 저장할 수 있어 이미지 보존 마스터로 널리 쓰인다.

• MPEG와 GIF의 짝: MPEG는 손실 압축 영상 포맷이고 GIF는 표현 색상이 제한되어 원본 충실도 면에서 불리하다.
• XML과 HWP의 짝: XML은 개방형이라 보존에 유리하지만 HWP는 특정 소프트웨어에 의존하는 포맷이다.
• GIF와 XLS/XLSX의 짝: GIF는 색상 제한이 있고 XLS/XLSX는 특정 오피스 프로그램의 기능에 의존한다.

연결이 잘못된 것은 예술작품과 LOM의 짝이다. LOM은 교육 분야의 학습객체 메타데이터 표준이다.

LOM은 이름 그대로 학습 자원을 기술하기 위한 표준이다. 예술작품 분야에서는 CDWA, VRA Core 같은 표준이 쓰인다.

• MODS는 미국 의회도서관이 만든 서지 기술 스키마로 전자도서관에서 쓰인다.
• ONIX는 도서 정보를 유통·교환하기 위한 출판계 표준이다.
• GILS는 정부 정보의 소재를 안내하는 표준으로 연방정부 정보와 연결된다.

가장 옳지 않은 설명은 기관 리포지터리의 축적 경로를 저자 셀프 아카이빙으로 규정한 진술이다.

기관 리포지터리는 소속 구성원의 연구성과를 기관 차원에서 수집·보존·공개하는 시스템이다. 저자의 자발적 기탁뿐 아니라 사서의 대리 등록이나 기관 내 시스템 연계로도 자료가 쌓인다.

• DSpace와 EPrints를 기관 리포지터리용 플랫폼으로 든 것은 옳다.
• OpenDOAR이 OA 리포지터리 목록을 구축해 검색하게 해 주는 서비스라는 설명은 옳다.
• 주제 리포지터리가 특정 학문 분야의 성과물이나 데이터를 보관하는 아카이브라는 설명은 옳다.

토픽 맵의 핵심 구성요소는 주제(topic), 연관(association), 발현(occurrence)이다.

주제는 다루는 개념, 연관은 주제 사이의 관계, 발현은 주제와 관련된 실제 정보자원과의 연결을 뜻한다. 이 세 요소의 머리글자를 따서 TAO라고도 부른다.

• 자원·속성·값의 묶음은 RDF의 기술 모델이다.
• 개체·속성·데이터 타입의 묶음은 OWL 같은 온톨로지 언어의 구성요소이다.
• 주어·술어·목적어의 묶음은 RDF의 트리플 구조이다.

옳지 않은 내용은 저작에 대한 통제권을 출판사가 가진다는 진술이다. 부다페스트 선언은 그 통제권을 저자에게 둔다.

선언은 복제와 배포에 대한 유일한 제약이자 저작권의 유일한 역할을, 저자가 저작의 완전성을 통제하고 적절히 인정·인용될 권리를 갖는 것으로 제시한다.

• 누구나 학술지 논문에 무료로 접근할 수 있어야 한다는 내용은 정의에 포함된다.
• 법률적·기술적 장벽 없이 이용할 수 있어야 한다는 내용은 정의에 포함된다.
• 특별한 허가절차 없이 재사용할 수 있어야 한다는 내용은 정의의 취지에 부합한다.

모든 CC 라이선스에 공통으로 포함되는 조건은 BY(저작자표시)이다.

CC의 기본 라이선스는 모두 BY를 바탕으로 하고, 여기에 다른 조건을 선택적으로 더해 구성된다.

• ND(변경금지)는 2차적 저작물 작성을 막을 때 더하는 선택 조건이다.
• SA(동일조건변경허락)는 2차적 저작물에 같은 라이선스를 적용하게 할 때 더하는 선택 조건이다.
• NC(비영리)는 영리 목적 이용을 제한할 때 더하는 선택 조건이다.

옳지 않은 설명은 번역·편곡·변형·각색·영상제작 등으로 작성한 창작물이 보호받지 못한다는 진술이다. 이러한 2차적저작물은 독자적인 저작물로 보호된다.

저작권법 제5조 제1항이 2차적저작물을 독자적인 저작물로 보호한다고 규정한다. 다만 같은 조 제2항에 따라 원저작자의 권리에는 영향을 주지 않는다.

• 편집저작물이 독자적인 저작물로 보호된다는 설명은 제6조 제1항과 일치한다.
• 2차적저작물의 보호가 원저작자의 권리에 영향을 미치지 않는다는 설명은 제5조 제2항과 일치한다.
• 사실의 전달에 불과한 시사보도가 보호받지 못한다는 설명은 제7조 제5호와 일치한다.

옳은 설명은 정확률을 검색시스템이 부적합문헌을 검색해 내지 않는 능력으로 본 진술이다.

정확률은 검색된 문헌 가운데 적합문헌이 차지하는 비율이다. 값이 높을수록 결과에 부적합문헌이 적게 섞인다.

• 검색되지 않은 적합문헌의 비율은 재현율과 관련된 누락률이다.
• 검색된 부적합문헌의 비율은 정확률과 반대되는 잡음의 척도이다.
• 정확률 40%는 검색된 문헌 10개 중 적합문헌이 6개가 아니라 4개임을 뜻한다.
  $\dfrac{4}{10}=0.4$

더블린 코어 15개 기본요소에 해당하지 않는 것은 Affiliation(소속기관)이다.

기본요소는 Title, Creator, Subject, Description, Publisher, Contributor, Date, Type, Format, Identifier, Source, Language, Relation, Coverage, Rights이다. 소속기관을 나타내는 요소는 이 목록에 없다.

• Title(표제)은 자원의 이름을 기술하는 기본요소이다.
• Creator(저작자)는 자원의 내용을 만든 주체를 기술하는 기본요소이다.
• Format(형식)은 자원의 파일 형식이나 물리적 형태를 기술하는 기본요소이다.

사서나 분류이론, 시스템 설계에 관심을 두는 실무 중심의 부류는 방법 지향적 견해이다.

방법 지향적 견해는 정보를 저장하고 처리하며 찾아 주는 수단과 방법에 초점을 둔다. 그래서 실무 사서와 분류이론·시스템 설계 분야의 관심사와 맞닿는다.

• 사상 지향적 견해는 정보 현상 자체의 속성을 탐구하는 데 초점을 둔다.
• 기술 지향적 견해는 컴퓨터 등 정보기술의 개발과 활용에 초점을 둔다.
• 목적 지향적 견해는 지식을 필요로 하는 사람에게 전달한다는 목적과 사회적 책임에 초점을 둔다.