태그: 빅데이터

학술연구지원 서비스의 패러다임을 DBpia가 바꿉니다.

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DBpia Report ② DBpia 서비스 가치

검색에서 추천으로

학술연구지원 서비스의 패러다임을 바꿉니다.

연구자가 직접 검색하기 전에 필요한 논문을 먼저 찾아주는 DBpia의 추천서비스는 2016년 DBpia 7.0 업그레이드로 시작됐습니다. 2016년 추천논문을 시작으로 2017년 ‘연관 검색 키워드’와 ‘키워드 관련 저자’까지 구현한 논문추천 기술은 지속적인 R&D투자를 통해 앞으로도 계속 진화할 것입니다. 2018년 런칭을 앞둔 학술키워드 시소러스, 저자식별을 통한 연관 키워드, 연관저자 추천의 고도화를 계속 지켜봐 주세요.

‘빅데이터’ 주제논문 최다 … ‘미세먼지’, ‘유전자’ 논문도 상위권

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[su_note note_color=”#cfcfcc” text_color=”#000000″]DBpia Report, R은 2016년 논문이용 추이로 살펴보는 논문트렌드 분석기사를 (1) 사회과학 (2) 인문학 (3) 자연과학·공학  순서로 3부로 나눠 싣습니다. 2016년 1월 1일부터 12월 7일까지 DBpia에서 이용된 논문 중 상위이용 3만편을 대상으로 분석하며, 논문트렌드  3부 ‘2016 자연과학·공학 논문트렌드’를 소개합니다.
 
(1) 2016 사회과학 논문트렌드
     ① 정치
     ② 사회·경제
     ③ 노동 
(2) 2016 인문학 논문트렌드 
     ① 역사·철학
     ② 문화 
(3) 2016 자연과학·공학 논문트렌드 [/su_note]

 

r2016년 자연과학·공학 분야 논문이용통계에서는 ‘빅데이터’ 주제 논문이 193편으로 가장 많았다. 170편이 오른 ‘사물인터넷IOT’이 2위에 올랐고, 3위를 차지한 인공지능은 105편이었다. ‘기후’가 103편으로 4위에 올랐으며, 증강현실이 69편으로 5위를 차지했다. 이 가운데 기후는 미세먼지 55편을 합하면 158편인지라 기후와 대기오염이 초미의 관심사임을 알게 했다. 그 외에 로봇 59편, 드론 59편, 유전자 53편, 나노 44편 순‘으로 인기 키워드를 기록했다. 그리고 빅데이터·인공지능·로봇·드론·사물인터넷 등은 서로 중복되고 연관성이 높다는 점에서 일종의 ‘데이터물리종합과학’이라 할 만한 대세를 이루고 있었다.

 

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빅데이터 주제 ‘활용’에 득세, ‘의미’는 빈약

“데이터 배기가스data exhaust”라는 말이 있다. 차가 움직일 때 나오는 배기가스처럼 모든 것이 움직일 때마다 정보가 쌓이는 현상을 일컫는 것이다. 디지털 혁명으로 저장매체의 고용량화, 저비용화가 이루어지고, 스마트 기기를 포함한 자료수집 기기가 소형화, 저렴화, 보편화되고 네트워크의 보급‧확산과 고속화로 정보의 이동과 수집이 활성화되고 연산능력이 향상되고 인공지능, 기계학습 등 자료처리 기술이 발달하면서 빅데이터 시대가 열렸다. 하드웨어와 소프트웨어 부문 모두에서 일어난 기술환경의 진화가 자리 잡고 있다.(빅데이터와 사회과학하기)

올해 빅데이터 분야에서는 문화산업에서 빅데이터의 활용방안에 관한 연구(38위)가 가장 많이 이용되었다. 그 외에도 빅데이터의 분야별 활용사례」 「빅데이터 분석 기술과 활용사례 등 순위가 높은 논문들은 ‘활용’과 관련되어 있었다. 빅데이터가 활용되는 분야로 빈번하게 등장한 순서대로 보자면 도서관이 압도적이었다. 빅데이터의 이해와 도서관 정보서비스에의 활용」 「도서관 빅데이터 서비스 모형 개발에 관한 연구 등이다. 그 외에 빅데이터는 영화흥행, 카드뉴스, 의료, 교통, 금융, 디자인, 마케팅 등에서 빅데이터를 활용하는 방안이 연구되고 있었다.
빅데이터 시대의 개인정보 보호, 정보보안 문제도 빠지지 않는 주제였다. 빅데이터의 활용에 따른 개인정보보호법제와의 충돌과 과제」 「빅데이터 시대의 개인정보 보호방안 등이다.

그리고 이런 흐름에 대한 회의와 경계의 시선을 보내는 이들도 있다. 주로 사회학자들인데 “1월의 국민여동생은 김연아였고, 2월에는 아이유다”라는 식의 ‘분석’에 15억이 넘는 규모의 자료를 썼다고 해서 그 결과가 더 중요해지지도 않고, 자료의 규모를 제외하면 지금까지의 시장분석과 딱히 다를 것도 없다”(송길영)는 것이다. 그래서 “왜”가 반드시 필요하다. 좀더 정확하게 예측해서 편해지기 위해서 빅데이터를 활용하는 것으로 멈추지 말자는 이야기다.

‘빅데이터’ 주제 논문
순번 발행기관명 간행물명 논문명 저자
1 글로벌문화콘텐츠학회 글로벌문화콘텐츠 문화산업에서 빅데이터의 활용방안에 관한 연구 윤홍근
2 한국철도학회 철도저널 인공지능의 혁신 딥러닝… 클라우드와 빅데이터 플랫폼 덕 도안구
3 동아대학교 경영문제연구소 경영논총 빅데이터의 분야별 활용사례 김동완
4 한국지역정보화학회 한국지역정보화학회지 빅데이터의 이해와 주요 이슈들 조영임
5 한국언론학회 한국언론학보 뉴스 기사의 빅데이터 분석 방법으로서 뉴스정보원연결망분석 박대민
6 한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회지 빅데이터 분석 기술과 활용사례 김재생
7 대한경영학회 대한경영학회지 빅데이터 분석에 관한 마케팅적 접근 이서구
8 한국비블리아학회 한국비블리아학회지 빅데이터의 이해와 도서관 정보서비스에의 활용 이정미
9 대한산업공학회 ie 매거진 빅데이터 시대의 데이터 모델 바라보기 빅기진
10 한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 빅데이터 분석 서비스 지원을 위한 지능형 웹 크롤러 서동민, 정한민

 

 

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“석탄, 너 이 자식” … 초미세먼지를 잡아라

2015년 12월 12일 파리에서 열린 제21차 UN기후변화협약 당사국총회에서 195개국이 지켜보는 가운데 신기후체제 합의를 담은 ‘파리협정Paris Agreement’이 만장일치로 채택되었다. 새로운 기후변화 체제로의 역사적 전환을 앞두고, 세계 각지에서 대응 전략을 마련하기 위한 움직임이 본격화되고 있다. 협정의 목표는 지구 평균기온 상승폭을 산업화 이전 대비 2℃ 아래로 유지하고, 1.5℃ 이하로 제한하는 데에 있다. 교토의정서가 만료되는 2020년 이후 실시되며, 선진국에만 온실가스 감축의무를 부과했던 이전 체제와는 다르게 개도국을 비롯한 모든 국가에  적용된다.

이와 관련 신기후체제를 논하는 논문이 많이 이용되었다. 파리협정과 Post-2020 신기후체제의 서막(961위)을 비롯해 신기후체제를 맞아 신재생에너지의 필요성을 제기하고, 2015년 파리 합의에 대해 국제법적 검토를 리뷰하기도 했다. 전반적으로는 ‘에너지 신산업’을 논하는 데 방점이 찍혔다.

올 겨울 중국 석탄난방으로 인한 미세먼지가 공포적인 수치를 기록하면서 핵위협에 못지않은 먼지위협에 모든 이가 노출되어 있다. 관련 논문도 많이 이용됐는데 서울지역 미세먼지의 물리화학적 특성(44위)을 비롯해 건강을 위협하는 미세먼지, 원인과 대책」 「미세먼지 관리기준과 발생원별 관리방안」 「우리나라 미세먼지 현황 및 문제점 등이 높은 순위에 올랐다. 대기 중의 먼지는 크게 총먼지, 미세먼지(PM10), 초미세먼지(PM2.5)로 나뉜다. 올해는 이 ‘초미세먼지’가 선진국형 미세먼지로 관심을 끌었다. 초미세먼지의 경우 폐나 피부 등을 통해 혈관 내로 침투해 순환계에 질환을 유발할 수 있어 특히 문제가 된다. 관련 논문들도 많이 이용됐는데 초미세먼지를 발생시키는 주범으로는 ‘석탄화력’이 꼽혔다. 올 12월 발표된 최신 연구(석탄화력 미세먼지 현황 및 대책)에 따르면 초미세먼지의 경우 직접배출되는 양보다 2차 생성되는 양이 약 3배 더 많다. 수도권 지역의 경우 전체 초미세먼지 배출량 중 발전소에서 직접 배출하는 양은 약 3%에 불과하지만, 2차 생성분까지 합하면 약 11%에 달한다. 따라서 초미세먼지의 효과적인 저감을 위해서는 직접 배출되는 경우와 배출 후 화학적 반응으로 인해 미세먼지로 전환되는 2차 생성 부분 모두를 고려한 대책이 마련돼야 한다고 말한다.

‘미세먼지’ 주제 논문
순번 발행기관명 간행물명 논문명 저자
1 서울연구원 서울도시연구 서울지역 미세먼지의 물리화학적 특성 김신도, 김창환
2 경기연구원 이슈&진단 건강을 위협하는 미세먼지, 원인과 대책 김동영
3 한국대기환경학회 한국대기환경학회지(국문) 미세먼지 관리기준과 발생원별 관리방안 박해우, 조영민
4 환경독성보건학회 환경독성보건학회 심포지엄 및 학술대회 식물의 미세먼지 및 공기정화 효과 김광진
5 한국대기환경학회 한국대기환경학회지(국문) [초청논문] 서울의 미세먼지에 의한 대기오염 김용표
6 한국대기환경학회 한국대기환경학회 학술대회논문집 우리나라 미세먼지 현황 및 문제점 김신도
7 서울연구원 서울연구원 정책과제연구보고서 서울시 고농도 미세먼지 오염현상의 원인분석 및 지역별 맞춤형 관리대책 김운수, 김정아
8 환경독성보건학회 환경독성보건학회 심포지엄 및 학술대회 미세먼지 현황 및 대책 홍유덕
9 부산발전연구원 BDI 정책포커스 건강한 생활환경을 위한 맞춤형 미세먼지 관리방안 양진우
10 한국언론학회 한국언론학보 언론은 미세먼지 위험을 어떻게 구성하는가? 김영욱 외 3인

 

인공지능, 경이롭거나 두렵거나

인공지능 분야에서는 인공지능과 함께하는 미래(21위)가 가장 높은 순위를 보였다. 그 뒤를 인공지능과 심층학습의 발전사」 「인공지능과 딥러닝이 가져올 변화」 「인공지능(AI)을 활용한 평생교육 e-learning의 학습효과 제고 방안 요구」 「게임 인공지능 최신 연구 동향 등이 이었다.

그리고 인공지능을 일자리나, 시장 변화 등 미래 경제트렌드와 연관 짓는 경우도 자주 보였고, 인공지능의 하위 영역들의 기술현황을 개관하는 경우도 많았다. 특히 학회에서 펴내는 대중 지향적 잡지·소식지에 ‘특집’ 형태로 짤막하게 짚어보는 글들이 다른 분야보다 잦았는데 알파고의 충격이 미친 영향으로 보인다. 논문들의 제목에서 ‘경이로움’ ‘두려움’ 등의 단어가 출현하는 것도 특징이다.

‘인공지능’ 주제 논문
순번 발행기관명 간행물명 논문명 저자
1 한국마케팅연구원 마케팅 인공지능과 함께하는 미래 박현길
2 한국정보과학회 정보과학회지 인공지능과 심층학습의 발전사 정상근
3 한국철도학회 철도저널 인공지능과 딥러닝이 가져올 변화 장윤옥
4 한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 인공지능(AI)을 활용한 평생교육 e-learning의 학습효과 제고 방안 연구 최락인, 조정길
5 한국정보과학회 정보과학회지 게임 인공지능 최신 연구 동향 박현수, 김경중
6 한국철도학회 철도저널 인공지능의 혁신 딥러닝… 클라우드와 빅데이터 플랫폼 덕 도안구
7 한국방위산업진흥회 국방과 기술 인공지능(AI)의 발전과 국방분야 적용방안 김철, 유기용, 안진희
8 한국뇌과학연구원 브레인 Artificial Intelligence 인공지능 브레인 편집부
9 과학기술정책연구원 FUTURE HORIZON 포스트휴먼시대 인공지능과 미래 경제 트렌드 조용수
10 대한산업공학회 ie 매거진 인공지능과 제4차 산업혁명의 함의 원동규, 이상필
사물인터넷, “208억 개가 연결된다”

‘사물인터넷Internet of Things’이란 기기, 센서, 인터넷 등을 통해 사람과 공간을 서로 연결하고 정보를 생성, 공유, 활용하여 부가가치를 창출하는 기술이나 사업모델을 말한다. 사물인터넷으로 연결된 스마트폰, 자동차 등의 사물들은 2016년 전년 대비 30% 증가한 64억 개, 2020년에는 208억 개에 이를 것으로 전망된다.

역시 기술동향 논문들이 많은 관심을 받았다. 경제적 파급효과를 계산하는 논문, 사물인터넷에서 가장 먼저 큰 시장을 형성할 것으로 예측되는 ‘스마트홈’ 관련 논문도 많았다. 스마트홈은 스마트자동차 등으로 계열 확산을 거쳐 스마트도시로 이어진다. 그리고 결국은 스마트국가가 될 것이다. 올해 논문 이용 모습을 볼 때 사물인터넷으로 인한 보안 문제라든지, 사회의 각 영역에 어떻게 적용되는지 등에 대한 탐색은 ‘빅데이터’ 분야와 비슷한 양상을 보였다. 부산의 어시장에까지 사물인터넷 시스템을 도입하고자 하는 연구까지 있을 정도다. 근데 왠 어시장인가? 하는 분들도 있을지 모르지만, 논문에 따르면 생선이 시장의 광장 같은 곳에 부려져서 24시간 이상 상온에 노출되어 분류작업을 거치기 때문에 선도가 낮아지는 문제가 있다. 사물인터넷을 통해 관리하면 선도 높은 생선 출하 시스템을 구축할 수 있다는 것이다.

사물인터넷은 사물들끼리의 네트워크이니 ‘인간’이 배제된 작업현장을 끊임없이 연상시킨다. 미래에는 큰 교량 건설 현장에서도 사람은 사라질 지도 모른다. 그 자리엔 지능화된 기계들, 로봇들의 네트워크 시스템이 있겠고 말이다. 인간은 터치스크린을 통해 이를 일일이 관리할테고. 관련 논문들이 하나같이 전망하는 것은 인간의 일자리가 줄어든다는 점이다. 그리하여 지금보다 더욱 창의적인 능력을 갖춰야 한다고 강조한다. 미의식과 감성이 강조되는, 이를테면 디자인 등이 그렇다.

 

나노 분야는 ‘튜브’와 ‘섬유’의 ‘섬세함’ 강화 추세

나노과학과 관련해서는 여전히 탄소나노튜브 관련 논문이 압도적으로 많았다. 탄소나노튜브란 머리카락의 10만분의 1 정도의 크기에 속은 비어 있는 탄소 원자 결합체인데 구리보다 전기를 잘 전도하며 엄지손톱만한 면적에 브리태니커 사전 전질의 100배에 가까운 정보를 기억시킬 수 있는 특성을 갖는다.

상위권에는 이런 탄소나노튜브의 강도를 높이기 위한 물질 첨가 연구, 디스플레이 영역에서 활용하기 위한 탄소 분산 기술, 전기 전도성이 너무 높아 안전사고나 기계오작동을 일으킬 수 있어 그것을 방지하기 위한 기술, 탄소나노튜브를 코팅할 때 전자파를 흡수하는 재료를 쓰는 연구, 실리콘 음극소재를 탄소나노튜브에 실어 상용화하는 방안 연구 등 실로 다양했다.

그 외에 높은 빈도를 보여준 나노 분야 키워드는 나노섬유였다. 일반적으로 섬유 분야는 한국 근대화를 이끈 주역으로 알고 있을뿐, 미래 주역 산업으로 인식하는 경우는 거의 없는데 여전히 섬유 산업은 수출을 많이 하는 큰 산업이며, 나노섬유를 통해 세계시장을 더 넓히려는 산업계 내부와 주변의 요구 또한 많다. 논문들은 현재 나노섬유를 제조할 수 있는 가장 획기적인 방법으로 연구되고 있는 ‘전기방사 기술’을 소개하는 경우가 많았다.

그 외에 나노기술을 이용한 약물전달시스템, 나노바이오센서, LED조명 소재 등이 높은 이용율을 보여주는 나노 관련 키워드였다.

 

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유전자 가위로 ‘병’을 도려내는 시대

유전자를 키워드로 한 논문에서는 ‘유전자변형식품’과 ‘유전자치료’가 분할 통치하는 국면을 보여줬다. 둘 다 먹거리와 질병이라는 인간이라면 피해갈 수 없는 영역에서 큰 시장적 가능성을 담보로 급성장하는 연구 분야이다. 이 분야 1위를 기록한 유전자재조합식품(GMO) 논문에 따르면, 전 세계적으로 재배가 허용된 유전자재조합 작물은 “콩, 유채, 목화, 옥수수” 등이며 1999년 대비 2009년 재배면적이 13배 증가하고 있다. 이중 우리나라는 콩과 옥수수 수입이 많은데 섭취시 인체에 독성 발생, 단백질에 의한 알레르기, 세포간 특이 증상 등을 유발할 수 있다. 따라서 이 주제와 관련해서는 표시제도 등 국내 관리현황, 관리 법령, 용어, 국가별 현황을 짚어보는 논문들이 많았다.

‘유전자 가위’란 유전체에서 원하는 부위의 DNA를 정교하게 잘라내는 기술을 말한다. 이를 이용한 유전자 치료가 최근 각광을 받고 있는데 쉽게 말해, 찢어진 옷의 부위(특정 유전자 그룹)를 제거하고 새로운 천으로 바꾸는 ‘유전자 짜깁기’로 볼 수 있다. 전체 86위를 기록한 유전자가위를 이용한 유전자교정 및 유전자치료가 유전자 관련해서는 두 번째로 순위가 높았다. 이 논문은 유전자가위를 이용한 유전자치료의 전모를 한눈에 파악하는 데 도움이 된다. 2011년 ‘1세대 유전자가위’에서 현재는 3세대 유전자가위까지 다가섰는데, “안전하고 효율적인 유전자가위의 전달형태 및 전달방법의 개발과 비특이적 양가닥절단의 최소화 등 유전자가위 사용의 최적화된 조건이 확립된다면, 수많은 질병의 치료방법으로서 유전자가위를 이용한 유전자 교정 기법이 쓰이는 일이 불가능한 일만은 아닐 것이다”라고 결론짓고 있다.

그러나 사회적·윤리적 논란을 피해갈 수 없다는 것에 유전자 치료의 가장 큰 특징이 있다. 이를 반영하듯 이 키워드 3위의 논문은 유전자검사와 유전자치료에 관한 쟁점사항과 사회적 수용도다. 저자 이인영 한림대 법대 교수는 양적 조사를 통해 “한국의 경우 국민 대부분이 자신이나 가족을 위해 유전자 치료를 받을 용의가 있는 것”으로 드러났으며, 그러나 규제가 필요하다는 공감대도 형성돼 있다고 밝히고 있다. 고가의 치료비로 인한 계층간 불균형, 생식세포 유전자치료를 허용해서는 안되는 것 등이 큰 이슈였다. 이 교수는 “유전자치료나 유전자검사가 필요한 환자가 있는 경우 환자와 국가가 비용을 나누어 부담해야 한다는 응답을 거의 일반 국민의 70% 이상이 수용하고 있는데, 이는 유전공학을 이용한 치료비용이 상당히 고가일 것이고 그래서 별도의 민간보험을 가입해서라도 비용부담을 준비를 해야 한다는 점을 배경으로 하고 있다”라고 밝혔다.

‘유전자’ 주제 논문
순번 발행기관명 간행물명 논문명 저자
1 한국보건사회연구원 보건복지포럼 유전자재조합식품(GMO) 정기혜
2 한국생물공학회 BT NEWS 유전자가위를 이용한 유전자교정 및 유전자치료 김형범, 김희권
3 대한기독교서회 기독교사상 GMO(유전자 조작 식품)를 어떻게 볼 것인가? 전헌호
4 한림대학교 법학연구소 한림법학 FORUM 유전자검사와 유전자치료에 관한 쟁점사항과 사회적 수용도 이인영
5 한국의료법학회 한국의료법학회지 생식세포 및 배아 대상 유전자 치료의 문제점과 개선방향 김한나, 김성혜, 김소윤
6 신학과사상학회 Catholic Theology and Thought 유전자 조작 식품(GMO)의 정체와 식량 문제의 본질 전헌호
7 한국식품영양과학회 한국식품영양과학회지 유전자재조합식품 안전성과 표시에 대한 소비자 인식조사 하정철 외 3인
8 비판사회학회 경제와사회 유전자변형식품을 통해 본 한국인의 과학기술 이해 박희제, 안성우
9 한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 노화 관련 유전자의 후성유전학적 특성 분석 류제운 외 3인
10 한국과학기술학회 과학기술학연구 유전자변형식품에 관한 세 가지 논의 김효민, 여재룡, 유수형

 

강성민 리뷰위원 paperface@naver.com

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“도서관은 ‘미래를 담은 사회적 기관’입니다”

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[su_frame align=”left”]DBpia Report, R이 논문저자 인터뷰를 시작합니다.
첫번째 인터뷰는 10월 문헌정보학 논문 이용 1위, 빅데이터의 이해와 도서관 정보서비스에의 활용 저자 서울여대 문헌정보학과 이정미 교수입니다. 논문의 주요 내용과 문헌정보학의 현재, 평소의 연구방법 등에 대해 이정미 교수의 생각을 들어봤습니다
.[/su_frame]

 


logofinale「빅데이터의 이해와 도서관 정보서비스에의 활용」이 10월에 가장 많이 이용된 문헌정보학 논문이었습니다. 소감을 부탁드립니다. 또한 2013년 12월에 등록된 이 논문은 2014년 7월 이후, 줄곧 ‘문헌정보학’ 논문이용 상위 1%이었습니다.

연락주시기 전에는 제 논문이 이렇게 많이 이용되었다는 사실을 몰랐고, 연락 받고 나서 확인을 해봤더니 그렇더라고요. 많은 분이 논문을 봐주시고 참고해주신다는 것에 대해 감사드렸죠.

논문이 발표됐던 2013년 이전에는 문헌정보학에서 빅데이터 관련해 연구한 논문이 없었고 실제로 빅데이터에 관심을 가졌던 분들이 적었던 것 같습니다. 그 상황에서 빅데이터가 도서관에서 적극적으로 활용됐으면 좋겠다는 의미에서 시작한 논문입니다. 여러 이용자분들도 역시 ‘도서관에서 빅데이터를 어떻게 이해하고 활용할 것인가’에 초점을 맞춰 제 논문을 봐주신 것 같습니다.


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논문에서 언급된 라이브러리2.0이란 개념을 어떻게 이해하면 좋을까요? 우리나라 도서관들이 흐름에 잘 대응하고 있습니까?

‘웹2.0’이라는 사회적 흐름을 도서관에 어떻게 적용할 것인가라는 측면에서 ‘라이브러리2.0’이 등장했기 때문에 라이브러리2.0을 이해하기 위해서는 기본적으로 웹2.0의 개념을 파악하는 것이 선행되어야 할 것 같습니다. 웹1.0이 그냥 일방적으로 모니터나 보이는 것을 그저 접하는 것이었다면, 웹2.0은 이용자가 직접 참여하고 나아가서 이용자가 직접 생산하는 컨텐츠를 활용하게 되는 것을 이야기를 하잖아요. 라이브러리 2.0역시 웹2.0과 거의 동일한 개념으로 웹2.0의 정보기술을 도서관에 적용하는 것으로 생각하시면 될 것 같아요.

사실 라이브러리2.0 개념이 도입되기 이전부터 도서관에서는 이용자와 어떻게 접촉하고 상호작용해서 정보서비스를 활성화 시킬 것인가에 대한 고민을 많이 해왔어요. 블로그 활용, 댓글 활용, 추천도서에 RSS 넣는 것, 이런 것들이 다 라이브러리2.0 서비스의 사례들 아닌가 싶습니다.

 

[su_pullquote align=”right”]“라이브러리2.0 개념생성 이전부터 도서관들은 이용자 참여형 서비스를 도입해서 활용하고 있었어요.”[/su_pullquote]

그러니까 라이브러리2.0이라는 개념이 나타난 이전부터 사실 우리나라 도서관들이 라이브러리 2.0에 해당하는 서비스들을 활용하고 있었다. 이렇게 생각하면 되는 것인가요?

전세계적으로 웹 트렌드를 구분할 때 웹1.0, 웹2.0, 웹3.0 이렇게 구분을 하잖아요. 서비스들이 그러한 기술적인 변화들을 통해서 한단계 업그레이드 되어서 2.0, 3.0이 되는 건데, 도서관이 역시 그러한 기술적인 변화를 적용해서 라이브러리2.0, 3.0 즉, ‘서비스의 진화’를 그렇게 부르는 거죠.

저는 개인적으로, 실제 도서관에서는 변화되는 사회의 흐름과 그 사회의 정보기술의 발전에 발맞춰서 도서관 정보서비스들을 업그레이드 시킬 준비가 되어 있었고, 라이브러리2.0이라는 개념이 정착되기 이전부터 사회의 변화가 도서관에 녹아 들었고, 웹2.0 기술들은 이미 도서관 서비스에 스며들고 있었다고 생각합니다.

그래서 인위적으로 학자들이 설명할 때, 라이브러리2.0, 라이브러리3.0 이렇게 잘라서 얘기를 한다 하더라도 그건 어떻게 보면 사회 정보기술의 변화가 도서관에 녹아드는 것을 설명하고자 하는 것이지, 그게 인위적으로 라이브러리2.0 시대라서 이러저러한 서비스가 진행된다고 얘기하는 것은 앞뒤가 바뀐 것이 아닌가 하는 생각을 하는 겁니다.

 

그러면 라이브러리3.0의 핵심 개념은 개인맞춤형에 맞닿아 있는 건가요?

네, 그렇다고 얘기할 수 있죠. 이용자가 생산한 컨텐츠까지도 도서관 정보서비스에서 활용하자는 것을 라이브러리2.0이라고 하면, 라이브러리3.0은 도서관의 전반 모든 운영에 관한 부분들이 실제로 개인화, 맞춤화 했을 때, 이용자에게 얼마나 만족도를 높일 수 있을 것인가에 대한 일종의 실험입니다. 그리고 ‘도서관이 이용자의 만족도를 얼마나 높일 수 있는가’, ‘이용자의 정보요구를 얼마나 충족시킬 수 있는가’ 이것이 도서관의 가장 중요한 평가지표이기 때문에 그러한 평가지표를 위해서라도 그런 개인화, 맞춤화는 필요하다고 생각하는 거고요.

그리고 웹3.0 개념에서 말하는 기술 중에서 가장 큰 뼈대는 ‘상황인식 컴퓨팅’입니다. 그것이 지금 얘기되는 자잘한 정보기술들을 통틀어서 이끌 수 있는 개념이라고 생각합니다. ‘상황인식 컴퓨팅’이라고 하는 것은 이용자가 처해있는 상황, 이용자 자체의 상황에 맞추어서 맞춤형 정보를 제공하고, 도서관의 특성에 따라 맞춤형 정보들이 활용되는 것을 말하는 데, 이것을 라이브러리3.0 개념이라고 생각하면 될 것 같아요.

 

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“빅데이터도 데이터다”

도서관이 이용자 맞춤형 서비스를 하기 위해서는 역시 빅데이터를 수집하고 분석하는 노력은 필수일 것 같습니다. 그러면 도서관에서 ‘빅데이터’라는 개념을 어떻게 이해하면 될까요?

아주 단순히 얘기하면, 빅데이터도 어차피 데이터입니다. 예전에는 우리가 이것을 건드리지도, 존재하는지 파악하지도 못했습니다. 이제는 수집하고 처리하고 또한 그것을 통해서 미래를 견주어 볼 수 있는 능력을 주는, 좀더 광범위하게 분석할 수 있게 해주는 데이터라는 측면에서 빅데이터라고 말하는 겁니다. 결국은 빅데이터 분석이라는 것이 데이터 분석과 다르지 않다는 거죠.

지금도 빅데이터 처리가 점점 수월해지고 있는 상황입니다. 제가 그 논문을 썼던 2013년 12월 이후 약 3년이 지났는데, 3년동안 예전에 얘기하는 것보다 더 많은 곳에서 빅데이터를 얘기하고 더 많은 곳에서 손쉽게 빅데이터를 처리를 하고 분석하고 그걸 견주어서 미래를 예견하고 있습니다. 아마도 빅데이터는 점점 더 데이터 처리가 수월해지고 더 빠르게 처리될 수 있을 거라고 생각해요. 그래서 지금 얘기했던 빅데이터가 그때는 어쩌면 빅데이터 자체라고 생각되지 않고 자연스럽게 데이터, 데이터 처리라고 생각되지 않을까 싶습니다.

저는 빅데이터 처리 분석의 유용성에 대해서는 대체로 동의합니다. 그렇지만 빅데이터 자체를 추앙하거나 맹신한다고 하는 건 굉장히 커다란 실수가 될 것이라 생각합니다.

 

[su_pullquote align=”right”]“새로운 기술이 나타났다고 해서 맹신하고 추앙하는 것은 또 하나의 오류에 빠질 수 있습니다.”[/su_pullquote]

빅데이터 자체를 맹신하는 것에 대해 꽤 경계를 하시는군요?

우리나라는 새로운 정보기술이 도입되었을 때, 쉽게 확산이 되고 발전이 굉장히 빠릅니다. 이것은 굉장한 장점이에요. 그러나 문제는 새로운 기술을 맹신한다는 거죠. 그리고 특정한 기술을 추앙하는 모습을 보여요. 연구자들 중에도 새로운 정보기술을 도입하고 얘기하면 추세가 빠른 사람이라고 생각하는데 저는 그런 부분들을 외려 경계하고 싶은 거예요.

새로운 기술은 사회의 변화가 주는 편리함의 차원으로 해석해야지 그 기술 자체를 맹신해서는 그 이상의 변화발전이 사회 속에서 이뤄질 수 없다고 생각합니다. 도서관은 사회와 함께 가는 기관이기 때문에 중심을 잘 잡아야 되는데 그렇다면 맹신적으로 정보기술을 막 들여올 수는 없잖아요. 빅데이터도 맹신과 추앙을 경계해야 할 새로운 기술 중 하나라고 생각합니다.

 

[su_pullquote align=”right”]“도서관이 공공재라는 사실은 결코 변해선 안되는 중요한 가치입니다.” [/su_pullquote]

지금도 “도서관이 중심을 잘 잡아야 한다”라고 말씀하고 계시지만, 논문 중간중간에 이러한 언급이 있습니다. “도서관의 존재의 의의를 잃지 말아야 한다.” 현재 빅데이터에 대한 맹신, 추앙의 분위기를 경계하고자 이러한 말씀을 하신 건가요?

네. 우리가 잘 잊는 것이 있습니다. 도서관이 공공재라는 것이요. 도서관을 풀이하는 가장 좋아하는 말 중의 하나가 “미래를 담은 사회적 기관”이라는 말입니다. 도서관은 그 사회가 가지고 있는 지식의 총체를 보전하는 곳이기도 하고 당대의 사람들이, 그 사회를 유지하는 사람들이 도서관을 통해서 지식과 사회문화, 관습을 얻고 미래를 준비하는 기관이라고 생각합니다. 그래서 도서관은 이 사회의 가장 중요한 공공재이면서 미래를 만들어 나가는 또 하나의 발판이 되는 기능을 한다고 봐요. 공공재이기 때문에 도서관이 빅데이터를 활용하는 부분에 있어서도 이용자의 요구만 그냥 받아들이는 것은 경계해야 하고요. 이용자의 요구를 받아서 맞춤형 서비스를 진행하는 것도 물론 중요한 부분이지만 잊지 말아야 할 또다른 한편이 있다는 거죠. 공공기관, 공공재라는 부분들을 잊지 말아야 하고 그래서 이용자가 원하든 원하지 않든 이 사회에 지탱이 되어야 하는 무엇이 있다고 판단된다면 빅데이터로 근거를 제시할 순 없어도 도서관의 경영전략으로 반드시 들어가야 한다는 얘기를 하고 싶었고요.

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남이 하지 않는 새로운 연구가 좋아요

화제를 바꿔 선생님 연구에 대한 질문을 드리고 싶습니다. 연구문제를 어떻게 정하시는지 궁금합니다.

저는 남들이 하지 않은 새로운 연구가 좋습니다. 그리고 제가 했던 연구와 유사한 것을 또 하는 것을 좋아하지 않아요. 지겹지 않고 재미있는 연구를 많이 하고 싶거든요. 연구의 시작점에서 생각해 보는 것은, ‘새로운 정보기술이 도서관에 적용되면 어떨까’, ‘이 사회의 정책적인 결정이 도서관에 어떤 영향을 줄 것인가’, ‘(도서관) 이용자는 도대체 어떤 상황일까’ 하는 것에 대한 관심이 많아요. 제가 읽는 책이라든가 가끔 학생들과 토론하는 과정에서 학생들이 하는 문제제기 역시 좋은 연구의 시작점이 되는 것 같아요.

 

영감을 얻고 난 후, 저술이 나오기까지 어떤 과정을 거치시나요?

우선 막연하게 생각을 하다가요, 그 다음에 여러 관련자료들을 읽어보고 이런 주제로 연구를 하면 어떨까 하고 우선 제목을 적어보고 그리고 그 제목이 실용성이 있거나 제가 연구하기에 재미있겠다 싶으면 시작을 하고요. 그렇지 않으면 폐기하고 다른 것 합니다.

 

[su_pullquote align=”right”] “연구하기에 재미있겠다”가  연구  시작할 때 가장 중요합니다.[/su_pullquote]

그럼 재미있겠다 생각해서 시작한다면, 이후 과정은 어떻게 되나요?

우선 관련자료를 찾아보고요, 관련된 국내외 논문들을 찾아보고, 실제로 연구를 어떻게 할 것인지 연구방법에 대한 생각을 하게 되죠. 어떤 경우에는 인터뷰를 하는 것이 좋고 어떤 경우엔 설문조사를 하는 것이 좋고 하는 판단들이 있으면 그 다음부터는 쑥쑥 가는 편이에요. 저는 준비가 오래 걸리고요, 쓰는 것 자체는 그렇게 오래 걸리지 않은 것 같습니다. 문제는 다른 분들과 비슷한 시간이 걸린다는 거죠.

 

연구의 우선순위는 어떻게 정하시나요?

아무래도 가지치기 형식이 되죠. 크고 두리뭉실하게 있다가 점점 안으로 좁혀오는데, 너무 하고 싶은데 10년, 20년 걸리겠다 싶으면 일단 나중으로 미룹니다. 처음 커다란 문제에서 할 수 있는 것과 없는 것을 나누고 내가 봐서 재미있는 것과 없는 것 등의 가지치기를 해서 최종적으로 몇개가 남으면 지금 이 상황에서 할 수 있는 것, 뭐 이렇게 결정이 되는 것 같아요.

 

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최근의 연구관심사는 무엇인지요?

스마트, 사물인터넷, 상황인식 컴퓨팅, 빅데이터 등의 최신 정보기술 역시 큰 관심거리에요. 추앙, 맹신하지 않고 과연 이 기술을 도서관에서 접목을 한다면 어느 정도까지 할 수 있을 것인가, 과연 어느 정도까지 하는 것이 좋은가가 주요 관심사항입니다. 그리고 언제나 이용자 변화에 따른 정보행태 변화 역시 주요 관심사입니다.

 

대학원 석사과정은 ‘연구하는 과정’을 배우는 시간

[su_pullquote align=”right”]“‘대학원은 스스로 결정하고 스스로 해야 한다’ 이 두 가지를 꼭 얘기하고 싶네요.”[/su_pullquote]

 

지금 막 시작하려는 젊은 대학원생에게 하고 싶은 조언이 있으신지요?

길게 보고 결정을 했으면 좋겠어요. ‘연구하는 과정’을 배우는 시간이라고 생각했으면 좋겠어요. 내가 석사과정을 통해 ‘월등하게 지적으로 깊어지겠다’, ‘월등하게 달라지겠다’는 생각보다는 스스로 혼자 무언가의 주제를 찾고 그 주제를 탐구하고 그 성과를 글로써 내보이는 그 과정을 훈련받는 기간이 바로 대학원 석사과정이라고 생각했으면 합니다. 그 시작점에 있어서 본인이 스스로 학습한다라는 것을 꼭 잊지 말았으면 해요. 어떻게 보면 연구과정은 인생의 축소판 같기도 해요. 그래서 석사과정 학생이 이후 공부를 계속하든 안하든 간에 그 축소판이라는 경험을 한번 하게 되면 당연히 연구자로서, 한 사람의 성인으로서 성장할 것이라고 생각을 해서요. ‘우선 대학원은 스스로 결정하고 스스로 해야 된다.’ 이 두가지를 꼭 얘기하고 싶네요.

 

‘문헌정보학’에 처음 관심을 갖게 된 계기가 무엇인지요? 본격적으로 연구자의 길을 걷겠다고 결심하게 된 계기는 무엇인가요?

90년대 초 문헌정보학에 굉장히 많은 변화가 있었기 때문에 그 변화들을 보는 것이 되게 재미있었어요. 또 하나하나 알아가는 재미도 있었고요.

 

박사과정 진학은 석사과정 진학과 달리 결정의 무게가 남달랐을 것 같습니다. 앎의 대한 욕구로 석사과정에 진학할 수는 있겠지만, 박사과정은 프로페셔널한 세계에 들어가는 것인데, 그것도 외국으로 학위과정을 결정하셨을 때 어려움이 많지 않으셨나요?

그 당시 문헌정보학 교수님들께서 한국의 인프라가 미국에 비해 30년 뒤쳐져 있다고 말씀하셔서 미국의 실정을 직접 보고 싶었어요. 그리고 이왕 공부할 거 독하게 하자는 마음이 있어서 유학을 결정하게 되었습니다.

 

두려움은 없으셨나요?

많이 있었어요. 주변에 종합시험 떨어져서 한국 돌아가는 친구들도 있었고요. 저도 종합시험 떨어질까봐 걱정도 했고 그리고 아무래도 혼자사는 외로움이 컸어요. 비행기 지나가는 것만 봐도 울기도 했는데요. 또 모국어가 아니다 보니 영어 역시 힘들었어요. 가끔 이해되지 않는 부분이 나타나면, 스스로 공부해서 해결해야 한다는 것 역시 어려움 중에 하나였습니다.

 

‘문헌정보학’에서 현재 가장 크게 다뤄지는 이슈는 무엇인지요?

빅데이터도 여전히 커다란 이슈입니다. 사물인터넷도 그렇고요.
단순히 도서관 서비스에 정보기술을 도입하는 것뿐만 아니라 자료조직이나 정보검색에 도입하는 기술적용까지도 중요한 이슈입니다.

 

“문헌정보학과는 사회대의 공대”

오늘 말씀 쭉 들어보면, 문헌정보학이 인문학이나 사회과학 중에 하나라고 생각했었는데, 문헌정보학은 오히려 공학이나 IT와 많이 맞닿아 있는 것 같다는 생각을 하게 되네요.

어떤 선생님이 저희 과를 두고, 사회대 안의 공대라고 하세요. 저희 학생들의 분포도 약간 그래요. 전통적인 도서관 그래서 책에 집중하는 학생들과 반대로 정보기술 데이터에 집중해서 그 기술들이 실제 도서관에 어떻게 적용되는지에 대해 관심 있는 학생들 이렇게 두 종류인 것 같아요.