[국회직 9급 정보학개론] 26년 1회차 기출문제 정답·해설 페이지

자원의 물리적 형식을 표시하는 요소는 type이 아니라 format이므로, type에 대한 설명이 옳지 않다.
DCMES에서 type은 텍스트·이미지·데이터셋처럼 자원의 성격이나 장르를 기술한다. 파일 형식·매체·크기 같은 표현 형식은 format이 담당한다.
relation은 관련 자원에 대한 참조를 기술하는 요소로 옳다.
publisher는 자원을 이용할 수 있게 하는 데 책임을 지는 개체를 기술하는 요소로 옳다.
coverage는 자원 내용이 다루는 공간적·시간적 범위를 기술하므로, 지역적 범위를 기술한다는 설명은 옳다.
contributor는 자원의 내용에 기여한 개체를 기술하는 요소로 옳다.

페이지의 가장 큰 제목을 표시하는 요소는 <h6>가 아니라 <h1>이다.
제목 요소는 <h1>부터 <h6>까지 있고 숫자가 커질수록 수준이 낮아지므로, <h6>는 가장 낮은 수준의 제목이다.
HTML은 하이퍼텍스트 문서를 작성하기 위해 개발된 언어로 옳다.
<head>는 제목·문자 인코딩 등 화면 본문에 나타나지 않는 문서 정보를 담으므로 옳다.
<a>는 하이퍼링크를 만드는 요소로 옳다.
<body>는 화면에 표시되는 본문 내용을 담는 영역으로 옳다.

바르게 연결한 것은 ㄷ, ㅁ, ㅂ이다.
ㄱ·ㄴ·ㄹ이 모두 틀리므로 이들을 하나라도 포함한 조합은 제외되고, 맞는 연결 셋만으로 이루어진 조합 하나만 남는다.
ㄱ(X): 웹 프로토콜의 표준은 HTTP이고, HTML은 문서 작성 언어이다.
ㄴ(X): 통합검색에는 Z39.50·SRU 같은 검색 프로토콜이 쓰이며, XML은 데이터 구조화 언어이다.
ㄷ(O): OWL은 시맨틱 웹의 온톨로지 언어이다.
ㄹ(X): SUSHI는 이용통계를 자동 수집하는 프로토콜로, 이용자 인증 표준이 아니다.
ㅁ(O): PREMIS는 디지털 보존을 위한 메타데이터 표준이다.
ㅂ(O): Atom은 웹 콘텐트를 배포하는 신디케이션 표준이다.

옳지 않은 것은 PANGAEA를 호주의 예술분야 포털이라고 한 설명이다.
PANGAEA는 독일 연구기관들이 운영하며 지구·환경과학 분야의 연구데이터를 출판·보관하는 데이터 저장소로, 호주의 예술 분야 서비스가 아니다.
Europeana는 유럽의 문화유산 자료를 통합 제공하는 포털로 옳다.
DPLA는 미국의 디지털 문화유산을 통합 제공하는 포털로 옳다.
Europe PMC는 생명과학·의생명 분야의 문헌과 원문을 제공하는 플랫폼으로 옳다.
ScienceON은 한국과학기술정보연구원이 운영하는 과학기술 지식인프라 통합 서비스로 옳다.

METS2의 핵심영역이 아닌 것은 기술 섹션이다.
기존 METS에서 별도로 두었던 기술 메타데이터 영역은 METS2에서 메타데이터 섹션으로 통합되었다.
METS 헤더는 문서 자체에 관한 정보를 담는 핵심영역이다.
파일 섹션은 디지털 객체를 이루는 파일 목록을 담는 핵심영역이다.
구조 섹션은 객체의 구조를 나타내는 핵심영역이다.
메타데이터 섹션은 기술·관리 등의 메타데이터를 담는 핵심영역이다.

옳지 않은 것은 쿨타우 모형의 탐구(exploration)단계를 초점이 명확해지고 불확실성이 줄기 시작하는 단계로 본 설명이다.
탐구단계에서는 정보가 일관되지 않아 혼란과 의심이 오히려 커진다. 초점이 잡히고 불확실성이 줄기 시작하는 것은 그다음 형성(formulation)단계이다.
윌슨 모형은 행동기제와 개입변수의 작용으로 정보추구 행태를 설명하므로 옳다.
더빈 모형은 정보추구를 개인이 경험과 지각을 통해 의미를 구성하는 행위로 보므로 옳다.
더빈 모형의 핵심 개념은 센스 메이킹이므로 옳다.
쿨타우 모형은 정보탐색 과정을 단계로 구조화해 설명하므로 옳다.

제시된 서비스 중 동료심사 이전 원고를 제공하는 것은 PubMed Central(PMC)이다.
PMC는 생의학 분야 학술논문 전문 아카이브이며, NIH Preprint Pilot을 통해 NIH 지원 연구의 프리프린트도 수록한다.
Ulrichsweb은 연속간행물의 서지정보를 제공하는 디렉토리이다.
WorldCat은 OCLC 회원 도서관의 소장자료를 모은 종합목록이다.
PQDT는 학위논문 데이터베이스이다.
KIPRIS는 특허·상표 등 산업재산권 정보 검색 서비스이다.

성격이 다른 하나는 문헌빈도(DF)이다.
DF는 단어가 장서 내 몇 개 문헌에 나타나는지만 세는 장서 차원의 통계로, 개별 문헌 안의 출현 횟수를 반영하지 않는다. 나머지 기법은 모두 문헌 내 출현 빈도를 바탕으로 한다.
TF/DF는 문헌 내 단어빈도를 문헌빈도로 나누어 조정한다.
WDF는 문헌 내 단어빈도를 직접 가중치의 근거로 삼는다.
TF/CF는 문헌 내 단어빈도를 장서 전체의 빈도로 나누어 조정한다.
TF*IDF는 문헌 내 단어빈도에 역문헌빈도를 곱한다.

옳지 않은 것은 공인(certification)을 다른 사람들이 연구를 이용할 수 있게 하는 기능이라고 한 설명이다.
공인은 동료심사 등으로 연구의 품질과 타당성을 검증하는 기능이다. 연구를 다른 사람들이 알고 이용할 수 있게 하는 것은 인지(awareness) 기능에 해당한다.
연구성과가 생성·평가·배포·보존되는 체계라는 정의는 옳다.
연구결과에 피드백을 주고 연구 질문에 해답을 제공한다는 기능 설명은 옳다.
정보기술의 발전으로 어그리게이터 사이트와 디지털도서관이 새로 추가되었다는 설명은 옳다.
도서관이 자금을 확보해 고품질 정보자원을 구매하는 것을 중개 기능으로 본 설명은 옳다.

옳지 않은 것은 LLM이 전통적인 머신러닝과 동일하게 하나의 훈련 단계를 갖는다는 설명이다.
LLM은 대규모 텍스트로 범용 모델을 만드는 사전학습(pre-training)과 특정 작업에 맞게 조정하는 미세조정(fine-tuning)의 두 단계를 거치는 것이 일반적이다.
대량의 문헌을 한 번에 분석해 요약할 수 있다는 설명은 옳다.
멀티모달 모델은 텍스트 외에 이미지·영상 등도 함께 처리할 수 있으므로 옳다.
자동색인·분류·정제 등 정보 조직 기능이 LLM으로 향상되고 있다는 설명은 옳다.
ChatGPT는 LLM을 기반으로 한 대표적인 생성형 AI 서비스이므로 옳다.

옳은 것은 ㄱ, ㄹ이다.
ㄴ·ㄷ이 틀리므로 이를 포함한 조합이 모두 제외되고, ㄱ과 ㄹ로 이루어진 조합 하나만 남는다.
ㄱ(O): XML은 문서와 데이터의 구조를 기술하는 마크업 언어이다.
ㄴ(X): 자료형과 제약조건을 더 정교하게 표현하는 쪽은 DTD가 아니라 XML Schema이다.
ㄷ(X): JSON은 자바스크립트 문법에서 유래했으나 특정 언어나 플랫폼에 종속되지 않는다.
ㄹ(O): JSON도 JSON Schema를 이용해 데이터의 구조와 규칙을 정할 수 있다.

옳은 것은 초록을 정보의 내적 속성으로 본 설명이다.
내적 속성은 주제나 내용을 나타내는 요소이고, 외적 속성은 표제·저자·출판사항처럼 문헌의 형식적 사항을 나타내는 요소이다. 초록은 문헌 내용을 압축한 것이므로 내적 속성에 속한다.
논문명은 표제 요소이므로 외적 속성에 속한다.
분류기호는 문헌의 주제를 나타내므로 내적 속성에 속한다.
자료 종류는 매체에 관한 형식적 사항이므로 외적 속성에 속한다.
학술회의 개최지는 자료의 발표 장소를 나타내는 형식적 사항이므로 외적 속성에 속한다.

설명에 해당하는 전략은 점진분할전략이다.
가장 넓은 개념으로 먼저 검색한 뒤 다른 개념을 차례로 조합해 결과를 점차 줄여 나가고, 만족하면 언제든 종료할 수 있다는 점이 이 전략의 특징이다.
간략탐색전략은 소수의 개념으로 한두 번 빠르게 검색해 결과를 얻는 방식이다.
블록설정전략은 개념별로 탐색어 묶음을 만든 뒤 이를 AND로 결합하는 방식이다.
패싯수정전략은 패싯의 조합을 바꾸어 가며 결과를 조정하는 방식으로, 가장 넓은 개념에서 출발해 좁혀 가는 절차가 아니다.
인용문헌 확대탐색전략은 적합 문헌에서 얻은 단서로 탐색을 넓혀 가는 방식이다.

옳지 않은 것은 ZING의 참여주체를 DP와 SP로 나눈 설명이다.
DP(Data Provider)와 SP(Service Provider)는 OAI-PMH의 참여주체이다. ZING은 Z39.50을 웹 환경에 맞게 발전시키려는 활동으로, SRU·SRW·CQL 등을 포함한다.
Z39.50은 두 시스템이 정보검색을 위해 통신하는 규칙과 절차를 정의한 미국 국가 표준으로 옳다.
CQL은 SRU와 SRW에서 쓰는 공통 질의 언어로 옳다.
OAI는 상호운용 표준을 제안·보급해 디지털 콘텐트의 유통을 촉진하는 것이 목적이므로 옳다.
분산검색은 메타데이터를 모으지 않고 각 시스템의 검색결과를 받아 제공하는 방식으로 옳다.

제시문은 정보이론을 정립한 클로드 섀넌(Claude Shannon)의 정의이다.
정보량을 비트로 표기하고 불확실성과 엔트로피로 설명하는 것은 섀넌 정보이론의 핵심 내용이다.
제시 세라는 사회인식론을 주창한 문헌정보학자이다.
한스 룬은 단어빈도에 기초한 자동색인과 KWIC 색인으로 알려져 있다.
윌리엄 카츠는 참고봉사 연구로 알려져 있다.
유진 가필드는 과학인용색인(SCI)을 창안한 인물이다.

A 저널의 2025년 기준 2년 영향력 지수는 1.27, 즉시성 지수는 0.44이다.
2년 영향력 지수는 2025년에 받은 피인용 중 2023·2024년 발행 논문분을, 그 두 해의 논문 수로 나눈다.
$\mathrm{JIF}=\dfrac{49+103}{50+70}$
$=\dfrac{152}{120}\approx 1.27$
즉시성 지수는 2025년 발행 논문이 같은 해에 받은 피인용을 2025년 논문 수로 나눈다.
$\mathrm{II}=\dfrac{27}{62}\approx 0.44$
1.27 / 1.01은 즉시성 지수가 계산값과 다르다.
2.45 / 0.44는 영향력 지수가 계산값과 다르다. 분모를 2025년 논문 수로 잘못 잡으면 나오는 값이다.
2.45 / 1.01은 두 지수가 모두 계산값과 다르다.
3.34 / 1.24는 두 지수가 모두 계산값과 다르다.

옳은 것은 ㄱ, ㄴ, ㄷ이다.
ㄹ·ㅁ이 틀리므로 이를 포함한 조합이 모두 제외되고, ㄱ·ㄴ·ㄷ으로 이루어진 조합 하나만 남는다.
ㄱ(O): 사라세빅은 적합성 판단 기준에 내용뿐 아니라 타당성, 인지적 일치, 정서적 일치도 포함될 수 있다고 보았다.
ㄴ(O): 시스템 중심 관점은 주제적 적합성을 제3의 전문가가 객관적으로 판단할 수 있다고 본다.
ㄷ(O): 미자로는 시스템과 이용자의 이분법을 넘어 적합성을 여러 차원의 조합으로 설명했다.
ㄹ(X): 이용자의 상황과 필요에 따라 판정하는 상황적 적합성은 주관적 적합성에 속한다.
ㅁ(X): 질의와 문헌 간의 관계로 판단하는 것은 시스템 중심의 객관적 적합성이다.

바르게 연결하지 않은 것은 ㄴ, ㄷ이다.
NC는 비영리 조건이고 ND는 변경금지 조건이므로, 각각 상업적 이용과 2차 저작물 작성이 허용되지 않는다.
ㄱ(바른 연결): CC BY는 저작자 표시만 하면 변경과 상업적 이용이 가능하다.
ㄴ(틀린 연결): CC BY-NC는 비영리 조건이므로 상업적 이용이 허용되지 않는다.
ㄷ(틀린 연결): CC BY-ND는 변경금지 조건이므로 2차 저작물을 만들 수 없다.
ㄹ(바른 연결): CC BY-SA는 상업적 이용이 가능하되 2차 저작물에 동일한 라이선스를 적용해야 한다.
ㅁ(바른 연결): CC BY-NC-ND는 변경금지 조건이므로 2차 저작물을 만들 수 없다.

빈칸에는 ㉠ 토큰, ㉡ 불용어, ㉢ 순차색인이 들어간다.
문서를 토큰으로 나누고 의미 없는 불용어를 제거한 뒤 정규화한다. 문서별로 용어와 출현빈도를 정리한 목록이 순차색인이며, 이를 활용해 용어에서 문서를 찾는 도치색인을 만든다.
㉠ 토큰 / ㉡ 동의어 / ㉢ 도치색인: 조사·접속사처럼 제거되는 단어는 동의어가 아니고, 문서별 목록은 도치색인이 아니다.
㉠ 토큰 / ㉡ 불용어 / ㉢ 도치색인: 도치색인은 문서별 목록이 아니라 그 목록을 활용해 만드는 결과물이다.
㉠ 모듈 / ㉡ 동의어 / ㉢ 순차색인: 텍스트를 쪼갠 단위는 모듈이 아니고, 제거되는 단어는 동의어가 아니다.
㉠ 모듈 / ㉡ 동의어 / ㉢ 도치색인: 세 용어가 모두 제시문의 과정과 맞지 않는다.

옳지 않은 것은 출력만 RDF로 변환해도 연계성을 충분히 확보할 수 있다는 설명이다.
레코드 구조를 그대로 두면 엔티티가 개별적으로 식별·연결되지 않는다. 지식그래프의 연계성을 확보하려면 데이터를 엔티티 중심으로 재구조화하고 식별자로 연결해야 한다.
핵심 엔티티를 URI 또는 IRI로 식별한다는 설명은 옳다.
전거·연구자 식별자 등 외부 자원과 매칭해 동일 개체를 연계한다는 설명은 옳다.
운영 환경에서 데이터 품질 검증과 제약 관리가 필수적이라는 설명은 옳다.
RDF 데이터가 Turtle·RDF/XML 등 다양한 표현 형식을 활용할 수 있다는 설명은 옳다.