[법원직 9급 전산·사서 정보학개론] 25년 1회차 기출문제 정답·해설 페이지

Kuhlthau의 ISP 모델은 과제착수 → 주제선정 → 탐색활동 → 초점형성 → 정보수집 → 과제완료 순서로 진행된다.
막연한 과제에서 출발해 주제를 고르고, 자료를 넓게 훑은 뒤 초점을 잡고 나서 그 초점에 맞는 정보를 집중적으로 모은다. 불확실성은 초점형성을 고비로 줄어든다.
주제선정을 과제착수보다 앞에 두고 정보수집을 초점형성보다 앞에 둔 순서: 주제는 과제가 주어진 뒤에 고르며, 정보수집은 초점형성 뒤에 온다.
과제완료 뒤에 정보수집을 둔 순서: 정보수집을 마쳐야 과제를 완료할 수 있으므로 뒤바뀌었다.
주제선정과 탐색활동을 과제착수보다 앞에 둔 순서: 과제착수는 모든 단계의 출발점이다.

WCAG의 네 원칙에 유연성을 넣은 설명이 옳지 않다.
네 원칙은 인식의 용이성, 운용의 용이성, 이해의 용이성, 견고성이다. 유연성이 아니라 이해의 용이성이 들어가야 한다.
대체 텍스트·시간 기반 미디어·적응 가능·식별 가능: 인식의 용이성 원칙에 속하는 지침으로 옳다.
가독성·예측 가능성·입력 지원: 이해의 용이성 원칙에 속하는 지침으로 옳다.
보조공학을 포함한 이용자 에이전트와의 호환성 극대화: 견고성 원칙의 내용으로 옳다.

초거대 AI가 맥락과 논리를 완벽히 이해하고 항상 최신 사실을 반영한다는 설명이 옳지 않다.
초거대 AI는 학습 데이터의 관계를 바탕으로 확률적으로 그럴듯한 답을 생성할 뿐, 사실 여부를 이해해 판단하지 않는다. 그래서 신뢰도를 항상 높다고 단정할 수 없다.
거짓 정보를 사실처럼 제시하는 환각 현상: 확률 기반 생성 방식의 한계에서 비롯되므로 옳다.
사전 학습 시점 이후 정보의 정확도 한계: 학습 데이터에 없는 최신 정보는 답하기 어려우므로 옳다.
단어·데이터 간 관계를 파악한 확률적 답변 생성: 초거대 AI의 작동 방식으로 옳다.

데이터를 XML 형식으로만 제공하라는 내용은 링크드 데이터 원칙이 아니다.
팀 버너스리가 제시한 원칙은 URI로 이름 짓기, HTTP URI 사용, 표준 기술로 유용한 정보 제공, 다른 URI로의 링크 포함이다. RDF는 XML 외의 여러 형식으로도 표현할 수 있어 특정 형식을 강제하지 않는다.
모든 사물에 URI 사용: 사물을 URI로 이름 짓는 원칙으로 옳다.
HTTP URI를 통한 식별: 웹에서 찾아볼 수 있게 하는 원칙으로 옳다.
RDF·SPARQL 같은 표준 기술로 유용한 정보 제공: URI 조회 시 정보를 돌려주는 원칙으로 옳다.

비영리 이용과 동일조건 적용을 함께 요구하는 라이선스는 CC BY-NC-SA이다.
조건 표시는 BY는 저작자 표시, NC는 비영리, SA는 동일조건 변경허락, ND는 변경금지를 뜻한다. 발문의 두 조건은 NC와 SA에 해당한다.
CC BY-NC: 비영리 조건은 있으나 동일조건 적용 의무가 없다.
CC BY-ND: 2차적 저작물 작성 자체를 허용하지 않는다.
CC BY-SA: 동일조건 적용은 있으나 영리 이용도 허용한다.

초기 논의는 1차 자료의 이용과 정보 도구 활용 기법·기능에 초점을 두었다.
Zurkowski가 NCLIS에 제출한 제안은 정보원과 도구를 업무에 활용하는 기법과 기능을 갖춘 사람을 정보 리터러시를 갖춘 사람으로 보았다. 비판적 평가나 사회적 불평등까지 다루는 논의는 그 뒤에 넓어졌다.
활용 능력 차이로 인한 사회경제적 불평등: 격차 개념이 사회 문제로 확장된 뒤의 포괄적 의미다.
검색·비판적 평가·윤리적 이용 능력의 차이: 후대의 리터러시 정의에 가까운 내용이다.
생산 주체와 소비 주체 간 정보 생성량의 불균형: 당시 논의의 초점인 기법·기능과 거리가 멀다.

ISO가 제안한 온톨로지 언어는 Topic Maps이다.
Topic Maps는 ISO/IEC 표준으로, 지식을 주제(topic)와 연관(association) 중심으로 구조화해 대용량 정보의 검색과 관리를 돕는다.
OIL: 유럽의 연구 과제에서 개발된 언어로 ISO 표준이 아니다.
OWL: W3C가 권고한 웹 온톨로지 언어다.
RDF/RDFS: W3C가 정한 자원 기술 표준이다.

Lotka의 법칙을 적용하면 4편을 발표한 저자는 약 56명이다.
공식: $A_{n} = \dfrac{A_{1}}{n^{2}}$
대입: $A_{4} = \dfrac{900}{4^{2}} = \dfrac{900}{16}$
결과: $A_{4} = 56.25$, 반올림하면 56명이다.
약 225명: 900을 4로 나눈 값으로, 제곱을 하지 않았다.
약 113명: 900을 8로 나눈 값으로, 분모가 편수의 제곱이 아니다.
약 28명: 900을 32로 나눈 값으로, 분모가 편수의 제곱이 아니다.

검색 시스템 성능의 가장 기본적인 두 척도는 정확률과 재현율이다.
정확률은 검색된 문헌 중 적합 문헌의 비율이고, 재현율은 전체 적합 문헌 중 검색된 비율이다. 두 척도는 대체로 상충 관계에 있다.
속도와 안정성: 시스템 운영 측면의 지표로, 검색 결과의 적합성을 재지 않는다.
다양성과 최신성: 결과 품질을 보완하는 관점일 뿐 기본 척도가 아니다.
이용 편의성과 디자인: 인터페이스 평가 요소다.

역문헌빈도는 여러 문서에 흔히 나오는 용어의 변별력을 낮추고 소수의 문서에만 나오는 용어의 가중치를 높이는 역할을 한다.
계산식은 $\mathrm{idf} = \log \dfrac{N}{n}$ 이며 N은 전체 문헌 수, n은 용어가 나타난 문헌 수다. 로그는 값이 지나치게 커지는 것을 완화한다.
문서 내 등장 횟수가 많을수록 높은 가중치 부여: 역문헌빈도가 아니라 용어빈도(TF)의 설명이다.
문서 길이의 정규화: 길이에 따른 왜곡을 보정하는 별도 기법이다.
질의에 없는 용어의 가중치를 0으로 처리: 전체 문헌 집합에서의 분포를 쓰는 역문헌빈도의 원리와 무관하다.

옳은 설명은 ㄱ, ㄴ, ㄷ이다.
ㄹ은 틀렸다. 여러 데이터베이스에 같은 타이틀이 실리는 중복은 전자정보원의 대표적인 문제로, 구독 계약 때 확인해야 할 사항이다.
ㄱ: 정보기술과 인터넷을 기반으로 제작·편집이 빠르므로 옳다.
ㄴ: 유사 주제 자원이 많아 선택이 어려우므로 옳다.
ㄷ: 색인·초록·원문 검색과 원문 접근이 쉬우므로 옳다.

BOAI의 두 전략은 셀프 아카이빙과 OA 학술지 출판이다.
연구자가 논문을 리포지터리에 직접 공개하는 길과 OA 학술지로 출판하는 길을 함께 제시했다. 이 두 경로는 흔히 그린 OA와 골드 OA로 불린다.
골드 OA 학술지와 다이아몬드 OA 리포지터리: 다이아몬드 OA는 리포지터리가 아니라 학술지 출판 모형이다.
연구데이터 공개 의무화와 CC0 전면 적용: BOAI가 제시한 두 전략이 아니다.
정부 주도 중앙 포털과 APC 면제: BOAI가 제시한 두 전략이 아니다.

옳은 설명은 직전 2년 게재 논문이 해당 연도에 받은 인용 수를 그 2년의 인용 가능 논문 수로 나눈 값이라는 정의이다.
IF는 저널 단위의 평균 인용을 보여 주는 지표다. 따라서 개별 논문이나 저자를 평가하는 용도로 쓰기에는 한계가 있다.
개별 논문의 질을 직접 평가: 저널 평균일 뿐 논문 개개의 수준을 보여 주지 않는다.
지난 5년간 게재 논문 기준: 기본 IF의 대상 기간은 2년이며, 5년 IF는 별도 지표다.
저자의 학문적 영향력 평가용: 저널을 평가하기 위해 개발된 지표다.

설명에 해당하는 연구자는 Calvin N. Mooers이다.
Mooers는 정보검색과 디스크립터라는 용어를 만들었다. 정보를 얻는 일이 얻지 않는 것보다 더 번거로우면 시스템을 쓰지 않는다는 내용은 무어스의 법칙으로 불린다.
B.C. Brookes: 정보학의 기본 방정식으로 알려진 연구자다.
Eugene Garfield: 인용색인(SCI)을 창안한 연구자다.
Gerard Salton: SMART 시스템과 벡터공간모델로 알려진 연구자다.

의약품 정보를 포괄적으로 제공하는 의학·약학 서지 데이터베이스는 EMBASE이다.
EMBASE는 생의학 전반을 다루면서 특히 약학·의약품 분야의 수록 범위가 넓다는 점이 강점이다.
MEDLINE: 미국국립의학도서관의 대표적 생의학 서지 데이터베이스이나, 의약품 특화가 강점은 아니다.
Emerald: 경영·사회과학 중심의 학술 출판 플랫폼이다.
PubMed Central: 생의학 논문 전문을 무료로 제공하는 아카이브로, 서지 데이터베이스가 아니다.

입력어 뒤에 있는 이용자의 의도를 파악하는 것은 화용 분석이다.
‘블로그’라는 낱말의 뜻 자체가 아니라, 어떤 상황에서 무엇을 원해 입력했는지를 해석하는 문제다. 화용 분석은 이처럼 맥락과 의도를 다룬다.
형태소 분석: 단어를 최소 의미 단위로 나누는 단계다.
구문 분석: 문장 성분의 문법적 구조를 밝히는 단계다.
의미 분석: 단어와 문장 자체의 의미를 해석하는 단계로, 이용자의 의도까지는 다루지 않는다.

Shannon 정보이론을 의미 중심 처리의 기반이라고 한 설명이 옳지 않다.
Shannon은 메시지의 의미를 논외로 두고, 신호 전달을 확률로 다루어 정보의 양을 측정했다.
불확실성의 감소에 필요한 것을 정보로 파악: 여러 분야에 적용된 정보이론의 관점으로 옳다.
신호 전달의 확률적 적용과 양적 측정: 정보이론의 핵심으로 옳다.
엔트로피를 감소시키는 도구로서의 정보: 열역학에서 온 엔트로피 개념을 불확실성의 척도로 쓴 것으로 옳다.

Dublin Core가 MARC와 완벽하게 호환된다는 설명이 옳지 않다.
두 형식은 요소의 세밀도가 달라 크로스워크로 대응시켜도 일부 정보가 손실될 수 있다. DC의 범용성은 MARC 호환이 아니라 다양한 자원에 적용 가능한 단순한 구조에서 나온다.
단순성: 15개 핵심 요소로 구성되어 적용하기 쉬우므로 옳다.
확장성: 한정어로 요소의 의미를 구체화할 수 있으므로 옳다.
상호운용성: 다양한 시스템과 자원 유형 간 교환에 유리하므로 옳다.

이 연구자의 h-index는 6이다.
h-index는 h회 이상 인용된 논문이 h편 이상인 최대 h값이다.
순위 6 논문은 7회로 조건을 만족한다.
순위 7 논문은 5회로 순위보다 작아 조건을 만족하지 못한다.
5라는 값: 순위 6까지 조건이 유지되므로 최댓값이 아니며, ‘평균 9회’도 정의와 다르다.
7이라는 값: 순위 7 논문의 피인용이 5회로 7에 미치지 못한다.
9라는 값: 피인용 횟수를 h값으로 착각한 것으로, 논문이 8편뿐이라 성립할 수 없다.

황과 소겔은 주제적 적합성을 다양한 관계 유형으로 세분화할 수 있다고 본다.
적합성은 용어 일치에 그치지 않고 원인-결과, 비교-대조, 방법-해결 같은 여러 관계로 성립한다. 따라서 시스템도 이런 관계를 고려해 결과를 제공할 필요가 있다.
핵심 용어의 단순 일치로만 판단: 관계 유형을 인정하는 관점과 어긋난다.
어른 자폐증 증상 문헌은 전혀 무관하다는 판단: 용어나 대상이 달라도 유추·비교 등의 관계로 적합할 수 있다.
알고리즘의 객관적 일치도를 최종 기준으로 삼는 입장: 다차원적 관계를 고려하는 관점과 어긋난다.

통제어 색인이 재현율을 낮추고 정확률은 항상 우수하다는 설명이 옳지 않다.
통제어는 동의어와 표기 변이를 하나로 모으므로 일반적으로 재현율을 높이는 쪽으로 작용한다. ‘항상’ 우수하다는 단정도 지나치다.
자연어 색인의 신조어 표현 용이와 동의어 문제: 문헌 용어를 그대로 쓰는 방식의 장단점으로 옳다.
통제어 색인의 전문가 선택과 어휘집 유지 관리: 통제어 색인의 비용 요인으로 옳다.
자연어 색인의 저렴한 비용과 이용자의 동의어 고려 부담: 자연어 색인의 특징으로 옳다.

혁신의 속성만을 고른 조합은 복잡성, 상대적 이점, 적합성이다.
Rogers가 제시한 혁신의 속성은 상대적 이점, 적합성, 복잡성, 시험가능성, 관찰가능성이다.
ㄱ 기능성: Rogers의 혁신 속성에 포함되지 않는다.
ㅁ 통합성: Rogers의 혁신 속성에 포함되지 않는다.

정보추구행위는 의식적으로 정보를 찾는 행위이고, 정보탐색행위는 그중 정보시스템을 활용한 활동이다.
세 개념은 정보행위가 가장 넓고, 그 안에 정보추구행위, 다시 그 안에 정보탐색행위가 포함되는 구조다.
정보탐색행위가 정보추구행위보다 넓다는 설명: 포함 관계가 뒤집혔고, 시스템과의 상호작용이 빠져 있다.
능동적 행동만 지칭하는 정보행위: 우연한 정보 획득 같은 수동적 경우도 정보행위에 포함된다.
세 개념이 완전히 독립적이라는 설명: 포함 관계이므로 한 활동이 여러 범주에 함께 속한다.

OSI 모델의 제3~5계층은 네트워크 계층 — 전송 계층 — 세션 계층이다.
아래부터 물리, 데이터 링크, 네트워크, 전송, 세션, 표현, 응용 계층 순서로 쌓인다.
데이터 링크 계층으로 시작하는 나열: 제2~4계층이다.
전송 계층으로 시작하는 나열: 제4~6계층이다.
세션 계층으로 시작하는 나열: 제5~7계층이다.

재현율을 높이는 데 가장 적절한 전략은 동의어·유의어 추가이다.
재현율은 전체 적합 문헌 중 검색된 비율이다. 표현이 다른 문헌까지 끌어오려면 검색 범위를 넓혀야 하고, 동의어 추가가 그 방법이다.
특정 필드로 범위 제한: 검색 결과가 줄어 정확률을 높이는 쪽이다.
불리언 AND 조합: 조건이 늘어 결과가 줄어드는 정확률 지향 전략이다.
구체적이고 상세한 검색어 사용: 검색 범위가 좁아져 정확률을 높이는 쪽이다.