[논문]교수학습활동 지원 개선을 위한 대학도서관의 데이터 큐레이션 연구

이정미

doi:10.4275/kslis.2020.54.1.175

교수학습활동 지원 개선을 위한 대학도서관의 데이터 큐레이션 연구
A Study on Data Curation of University Libraries for Improving Teaching and Learning Support 원문보기

한국문헌정보학회지 = Journal of the Korean Society for Library and Information Science, v.54 no.1, 2020년, pp.175 - 195

초록
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본 연구의 목적은 대학도서관의 교수학습 활동 지원을 위한 데이터 큐레이션 서비스를 제안하는 연구이다. 이를 위해 데이터 큐레이션이라는 개념에 대한 정리와 대학도서관, 교수학습 정보 데이터 큐레이션을 어떻게 이해해야 하는지 정리하고 도서관 정보서비스의 전통적 연장선에서 대학도서관 데이터 큐레이션 서비스 활용을 제안하고자 했다. 연구결과로 데이터 큐레이션은 데이터의 활용에 더욱 방점을 찍어 이해하는 것이 타당하다고 제안하고 대학도서관은 모기관인 대학의 교육서비스에 기여하는 가시적인 효과를 위해서도 교수학습활동 자료의 기관 리포지터리 구축을 통한 데이터 큐레이션 서비스가 필요함을 역설했다. 이를 위해 다섯 단계의 교수학습 정보 데이터 큐레이션 프레임워크를 제시함으로써 연구를 마무리했다.

Abstract ▼ AI-Helper

The purpose of this study is to propose a data curation service to support teaching and learning activities of university libraries. To this end, the concept of data curation has been summarized, and how to understand information services and teaching-learning information data curation of university libraries. As a traditional extension of library information services, the use of university library data curation services has been proposed. As a result of research, data curation suggests that it is appropriate to understand the data by focusing more on the utilization of data. The university library emphasized that the data curation service is needed through the establishment of an institutional repository of teaching-learning activity materials for the visible effects that contribute to the educational service of the parent university. Finally, the research was completed by presenting five levels of teaching and learning information data curation framework.

주제어

표/그림 (3)

그림 <그림 1> 대학도서관을 위한 교수학습모델 이정미, 박영우(2017)
그림 <그림 2> 학습정보자원 데이터 큐레이션 서비스 과정 프레임워크
그림 <그림 3> 교과목별 주제어 및 강의교재 메타데이터 추출과정

AI 본문요약
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문제 정의

이재원(2013)은 대학 연구자들이 생산한 우수한 학술연구 생산물을 기관 리포지터리에 등록함으로써 이용이 활성화되고 그 결과가 피인용횟수 Impact Factor의 증가에도 긍정적인 영향을 미친다는 점을 확인함으로써 대학의 기관 리포지터리가 대학 연구경쟁력 평가에 긍정적임을 알리고 있으며 신은자(2017)는 카이스트의 KOASAS, 서울대학교의 S-Space, 포항공대의 OASIS(Open Access System for Information Sharing)와 같은 국내 대학 리포지터리를 분석한 결과 국내 대학 가운데 리포지터리 구축을 적극적으로 하고 있는 곳은 소수에 불과하며 리포지터리의 숫자도 많지 않을 뿐 더러 축적된 자료도 충분하지 않았음을 밝히고 있다. 또한 가시성을 중심으로 평가한 결과 국내 리포지터리의 세계 순위가 낮음을 확인하면서 국내 대학 리포지터리의 세계적 영향력은 한계에 있음을 밝히고자 했다.
먼저 데이터 큐레이션의 개념을 확인하고자 했다. 많은 연구들에서 데이터 큐레이션은 디지털 큐레이션과의 유사점과 차이점을 가지고 있음을 이해하지만 혼동돼 사용하고 있었으며 본 연구에서도 인위적으로 데이터 큐레이션 개념을 디지털 큐레이션과 명확히 잘라 구분하려고는 하지 않았다.
본 연구는 대학 도서관의 데이터 큐레이션 서비스와 이를 위한 기관 리포지터리 구축을 강조하며 대학도서관이 교수학습 정보 데이터 큐레이션 서비스를 기획하기 위한 제언을 담은 연구이다. 큐레이션의 생애주기 관점에서 봤을 때 본 연구의 초점은 보존 중심의 활동들이다.
본 연구는 데이터 큐레이션의 개념과 대학도 서관에서의 데이터 큐레이션 필요성을 확인하고 대학도서관의 교수학습정보 데이터 큐레이션 서비스를 위한 프레임워크를 제시하고자 한다.
본 연구는 현대 정보사회에서 데이터의 사회적 영향력 및 잠재력에 대한 이해를 바탕으로 빅 데이터 시대의 이용자들이 자신이 원하는, 자신의 정보요구에 적합한 정보를 찾아내는게 점점 더 어려워진다는 현실을 정보전문가가 어떻게 대처할 것인가에 관심의 초점이 있다. 이러한 문제는 도서관과 같은 정보센터에는 중요한 이슈로 다가오고 있는 상황이기 때문에 특정한 흥미를 가지고 있는 이용자들에게 적합한 정보들을 수집하고 보다 편리하고 쉬운 방식으로 정보를 제공하는 추천서비스로서의 데이터 큐레이션 서비스의 필요성이 강조되고 있음을 다양한 선행연구를 통해 확인하였다.
또한 신영란, 정연경(2012)과 같이 디지털 큐레이션과 데이터 큐레이션을 독자적으로 정의하는 학자도 존재한다. 이 연구는 국내 인문사회 연구데이터 아카이브 개선방안을 위한 자신들의 연구에서 디지털 아카이빙과 디지털 큐레이션의 차이를 확인했다. 이들에 따르면 디지털 큐레이션은 디지털 자원의 보존 및 관리 뿐 아니라 생산 단계부터 포괄적인 활용까지의 모든 과정을 포함하는 것이기에 수집에 집중하는 디지털 아 카이빙과 다르며, 데이터 큐레이션은 데이터 사용을 관리하는 활동으로 생산시점에서부터 데이터의 정보자원으로서의 가치를 발견하고 미래에도 재사용할 수 있도록 하는 활동으로 개념화하여 디지털 큐레이션의 하위 범주라 할 수 있다고 주장했다.
앞서 언급한 연구들과는 조금 다른 방향의 기관 리포지터리 연구로 조용훈과 서은경의 연구(2016)를 거론할 수 있다. 이 연구의 경우 대학 기록관에 초점을 두어 대학기록관의 기록 관리에 있어 사각지대에 놓여있는 중요한 학과 기록을 용이하게 수집∙보존함으로써 개방적 접근을 최적화하기 위한 방안을 제시하고자 한 연구인데 이를 위해 학과기록 생산자가 생산한 전자기록을 축적하여 다양한 이용자가 활용할 수 있는 학과 기록 리포지터리 플랫폼을 구축할 것을 제안하였다. 그러나 이 연구의 경우 기록관 이 수집하는 학과 기록의 범위는 행정문서, 사료 등에 치우쳐 있다는 점에서 대학도서관 교수학습정보 데이터 큐레이션을 위한 기관 리포지터리와는 그 성격을 달리한다고 보여진다.
이러한 문제는 도서관과 같은 정보센터에는 중요한 이슈로 다가오고 있는 상황이기 때문에 특정한 흥미를 가지고 있는 이용자들에게 적합한 정보들을 수집하고 보다 편리하고 쉬운 방식으로 정보를 제공하는 추천서비스로서의 데이터 큐레이션 서비스의 필요성이 강조되고 있음을 다양한 선행연구를 통해 확인하였다. 이에 데이터 큐레이션의 개념과 대학도서관에서의 데이터 큐레이션 필요성을 확인하고 이를 바탕으로 대학도서관의 데이터 큐레이션 서비스 중 교수 학습정보 데이터 큐레이션 서비스를 위한 프레임워크를 제시하고자 했으며 다음과 같이 그 해답을 제시해보았다.
이에 본 연구는 기관 리포지터리를 “대학이나 연구기관에서 생산된 각종 성과물을 학술연구지원 및 교수학습 활동의 지원을 위해 기관 내외의 이용자에게 무료로 제공하는 것”으로 다소 광의적으로 내려진 정의를 받아들이고자 한다.
이에 본 연구에서는 데이터 큐레이션의 개념에 대하여 “디지털 정보자원의 수집과 보존을 전제로 데이터의 생애주기에 따라 발견하고 정리 하여 지속적인 분석과 재평가를 통해 재사용이 가능하게 하는 활동”이라 정의하고자 한다.
이에 앞서 정의한 것처럼 본 연구에서는 기관 리포지터리를 연구성과물에만 한정하거나 기록관리를 위한 행정문서 “수집” 기반의 정의에서 벗어나 데이터의 기획과 활용이라는 측면을 강조하며 “대학이나 연구기관에서 생산된 각종 성과물을 연구지원 및 교수학습 활동의 지원을 위해 기관 내외의 이용자에게 무료로 제공하는 것”으로 정의하고 기록관의 기능 및 역할에서 제시되는 행정문서, 사료 등을 포함하는 기관 리포지터리의 구축과는 일정정도의 차별성을 확실히 하고자 한다.

제안 방법

다만 데이터의 활용과 이에 따른 정보서비스의 역사적 함의를 강조하면서 데이터 큐레이션의 개념에 대하여 “디지털 정보자원의 수집과 보존을 전제로 데이터의 생애 주기에 따라 발견하고 정리하여 지속적인 분석과 재평가를 통해 재사용이 가능하게 하는 활동”이라 정의해 데이터의 활용에 방점을 찍고자 하였다.
단, 선행연구들 중 많은 연구가 디지털 큐레이션과 데이터 큐레이션을 혼용해 사용한 관계로 본 연구 또한 데이터 큐레이션의 개념을 위와 같이 정의하지만 선행 연구들을 살펴볼 때 디지털 큐레이션이라는 용어 또한 혼용해서 사용하고자 한다.
안영희와 박옥화(2009)는 대학도서관 디지털 큐레이션이 제대로 이루어지기 위해서는 여러 대학이 협력하여 자원을 공유하기 위한 연구, 이용 및 파트너십을 위한 협동 체제를 구축 할 필요가 있으며 이를 통한 전문지식 및 공유 시스템 구축과 디지털 큐레이터 양성, 디지털 정보의 보존 전략을 위한 기술의 적용이 필수적이라 강조하였다. 또한 다양한 국∙내외 사 례를 검토하여 대학도서관의 디지털 큐레이션을 위한 정책 프레임워크를 제시하였다.
마지막으로 대학도서관의 교수학습 정보 데이터 큐레이션은 다섯 단계를 거쳐 이루어져야 한다고 정리하며 각 단계에서 이루어져야 하는 작업의 틀을 제공했다.
이 연구는 비교 분석의 결과로 데이터 선정 및 입수, 보존 활동, 접근 및 이용이라는 세 개 모델의 공통 구성요소 네 가지를 추출하였다. 여기에 Sheldon (2013)이 제시한 디지털 보존 모델의 19개 요 소, 기타 분석 기준에 부합하는 요소를 추가해 분석함으로써 최종적인 디지털 큐레이션 분석 기준 설정을 마무리했다.
김희란과 정영미(2010)의 연구는 해외에서 이미 많은 대학이 기관 리포지터리를 구축∙운영하고 있으나 국내에서는 아직 미비함을 확인 하고 국내 대학의 기관 리포지터리가 성공적으로 구축되고 효율적으로 운영되기 위해서는 어떻게 해야 할 지에 대한 방안을 수립하고자 했다. 이 연구는 리포지터리의 종류를 학술기관 리포지터리와 주제 리포지터리로 나누어 설명 한다. 학술기관 리포지터리를 대학이나 연구기관등이 생산한 디지털 형태의 학술정보를 공공 의 시각에서 수집·축적하여 학내외의 이용자 들에게 무료로 제공하는 인터넷상의 전자서고 라 설명하였으며 주제 리포지터리는 학문 분야의 체계에 따른 해당 학술정보 또는 특정 분야의 학술정보를 수집·축적·관리하여 이용자 들이 제한 없이 자유롭게 이용할 수 있도록 하는 지식정보 저장소라 규정하였다.
DCC & U 모델은 DCC 생애주기 모델의 개선을 목적으로 지식증대나 이용자 경험 등이 추가되어 만들어진 확장형 모델이다. 이 연구는 비교 분석의 결과로 데이터 선정 및 입수, 보존 활동, 접근 및 이용이라는 세 개 모델의 공통 구성요소 네 가지를 추출하였다. 여기에 Sheldon (2013)이 제시한 디지털 보존 모델의 19개 요 소, 기타 분석 기준에 부합하는 요소를 추가해 분석함으로써 최종적인 디지털 큐레이션 분석 기준 설정을 마무리했다.
한나은과 김성희(2014)는 해외 10개 대학도서관의 보존정책을 대상으로 연구데이터의 효율적인 활용을 위한 디지털 큐레이션 프로세스를 비교 분석하였다. 이 연구에서는 데이터 큐레이션의 대표적인 세 가지 모델을 분석하여 세 모델이 모두 가지고 있는 공통요소를 추출하였다. 활용된 모델은 영국의 Digital Curation Center 에서 제시하고 자료별로 세밀한 수준에 맞게 큐레이션 및 보존활동을 적절히 수행하기 위해 개발된 모델인 DCC 생애주기모델’, Constantououlous와 Dallas가 제안했으며 디지털 자료의 조직, 관리, 장기 보존 및 부가가치 서비스 지원에 대한 신뢰성을 높이고 디지털 자료의 활용을 위한 새로운 접근법을 제공하고자 디지털 생애주기 관리 (Digital Resources Lifecycle Management) 와 맥락관리(Context Management)로 구분하여 제시한 모델인 ‘DCU(Digital Curation Unit) 디지털 큐레이션 프로세스 모델’ 그리고 ‘DCC & U(Digital Curation Center & Unit)’이다.
활용된 모델은 영국의 Digital Curation Center 에서 제시하고 자료별로 세밀한 수준에 맞게 큐레이션 및 보존활동을 적절히 수행하기 위해 개발된 모델인 DCC 생애주기모델’, Constantououlous와 Dallas가 제안했으며 디지털 자료의 조직, 관리, 장기 보존 및 부가가치 서비스 지원에 대한 신뢰성을 높이고 디지털 자료의 활용을 위한 새로운 접근법을 제공하고자 디지털 생애주기 관리 (Digital Resources Lifecycle Management) 와 맥락관리(Context Management)로 구분하여 제시한 모델인 ‘DCU(Digital Curation Unit) 디지털 큐레이션 프로세스 모델’ 그리고 ‘DCC & U(Digital Curation Center & Unit)’이다.

성능/효과

이런 이유 때문에 조용훈과 서은경이 고민했던 학과 기록의 기관 리포지터리는 대학도서관이 데이터 큐레이션 서비스를 위해 관리하고자 하는 연구 지원 및 교수학습활동 지원을 위한 정보자원의 데이터 큐레이션을 위한 기관 리포지터리와는 다소 구분할 필요가 있다. 결론적으로 도서관이 지향하는 기관 리포지터리의 구축방향과 대학기록관의 기관 리포지터리 구축방향은 차별성을 가지고 이해해야 하는 것이다.
다음으로 대학도서관의 큐레이션 서비스에 대한 고려점에 대해서는 현재까지 대학 도서관의 큐레이션 서비스가 연구학술정보 중심으로 이루어져왔으며 그마저도 실질적인 기관 리포지터리의 구축이 미비해 대학도서관에서 데이터 큐레이션 서비스를 기획해 충분히 효율적으로 활용할 수 있는 구조가 되지 못함을 확인하였다. 이러한 현실적인 한계에서도 대학도서관은 변화하는 교육환경에서 대학도서관의 역할 및 위상을 증명하기 위해서라도 대학도서관이 모기관인 대학의 교육 서비스에 공헌할 방법을 더욱더 고민해야 한다고 판단했다.
또한 자료 등록 시 이용자가 직관적이고 쉽게 이용할 수 있도록 시스템적인 개선 이 필수적임을 확인하면서 다양한 검색 엔진과 연동시켜 보다 많은 접근점을 노출함으로써 잠재적 이용자들에게 기관 리포지터리를 활용할 수 있게 할 필요가 있음을 주장하였다. 더불어 보다 다양한 검색기능을 제공하여 이용자가 다양한 방법으로 검색가능하게 하고 기존 검색엔진의 연동뿐 아니라 기관 리포지터리 시스템의 유저인터페이스도 향상시켜 이용자가 이용하기 쉽도록 해야 기관 리포지터리의 활용이 더욱 확산될 것이라 강조했다.
이 연구는 대학 기관 리포지터리가 제대로 활용되기 위해서는 공유할 수 있는 질 좋은 학술정보의 등록이 중요하기에 저작권 허용 범위 내에서 기관 구성원에서 무료로 제공되는 것이 중요하다 하였다. 또한 자료 등록 시 이용자가 직관적이고 쉽게 이용할 수 있도록 시스템적인 개선 이 필수적임을 확인하면서 다양한 검색 엔진과 연동시켜 보다 많은 접근점을 노출함으로써 잠재적 이용자들에게 기관 리포지터리를 활용할 수 있게 할 필요가 있음을 주장하였다. 더불어 보다 다양한 검색기능을 제공하여 이용자가 다양한 방법으로 검색가능하게 하고 기존 검색엔진의 연동뿐 아니라 기관 리포지터리 시스템의 유저인터페이스도 향상시켜 이용자가 이용하기 쉽도록 해야 기관 리포지터리의 활용이 더욱 확산될 것이라 강조했다.
진보라와 정영미(2016) 데이터 큐레이션의 지속적이고 체계적인 활동을 위해서는 명문화 된 정책이 필수임을 강조하면서 국내외 데이터 큐레이션 관련 선행연구들을 검토하여 구축 및 정책사례를 검토한 결과 국내 대학 및 기관에서 데이터 큐레이션을 시작하고자 할 때 참고 할 수 있는 정책 개발 가이드라인 개발을 위한 고려사항을 제시하였다. 이 연구는 조사 분석한 가이드라인들에서 공통으로 언급된 필수요소는 메타데이터이며 접근, 비용, 공유, 저장, 재사용과 같은 요소가 두 군데에서 필수 요소로 언급되고 있음을 확인하였다.
종합하면 대학도서관의 데이터 큐레이션 서비스라는 것은 도서관이 전통적으로 하고 있던 정보서비스 측면에서 이해되는 것이 바람직하다. 발달된 정보기술의 도입과 진화된 정보서 비스의 구현을 위한 시도로 데이터 큐레이션을 이해해야 하며 이는 진화하는 사회 속에서 대학도서관의 사서에게 주어지는 필연적인 파생 업무로서 이해하는 것이 타당할 것이다.

후속연구

아직까지 대학도서관의 여건은 데이터 큐레이션을 위한 기반 작업인 기관 리포지터리마저 구축되지 않은 경우가 허다하다. 본 연구를 통해 대학도서관의 데이터 큐레이션 서비스와 이를 위한 기관 리포지터리 구축에 대한 필요성이 더욱 파급되고, 각 대학의 교육 현실에 부합하는 교수학습 정보 데이터 큐레이션 서비스가 각 대학도서관에 활성화되기를 기대해 본다.
본 연구에서 사용하는 데이터 큐레이의 개념 을 명확히 개념화하기 위해서는 학자들에 의해 다양하게 설명되고 있는 유사 개념들에 대한 정의를 살펴볼 필요가 있다.
대학도서관이 가진 학술연구지원과 교수학습활동지원의 큰 전제는 모기관 즉, 해당 대학 의 연구활동과 교수학습활동에 대한 이해가 전제되어야 하며 대학도서관의 데이터 큐레이션 서비스를 위해서는 기관 내에 흩어져 존재하는 수많은 관련 데이터의 리포지터리 구축이 필수적이라 할 수 있다. 뿐만 아니라 우리가 가지고 있는 기관 리포지터리 개념에 대한 재정립을 통해 데이터 큐레이션의 개념에서 활용되는 데이터의 범위를 연구학술정보에서 기관내(대학 의 경우 대학내) 다양한 모든 유형의 데이터(학술연구정보 뿐 아니라 교수학습활동을 통해 생산된 모든 교내 지적 생산물을 포함하여)로 확장해 정보서비스를 구현할 수 있도록 하는 발상의 전환이 필요하다 할 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	Chou의 연구에서, 데이터 큐레이션 서비스란?	이 연구에서 Chou는 큐레이션 서비스를 도서관에서 계속적으로 운영해왔던 데이터 서비스로 간주하고 기존에 제공되던 데이터 서비스와의 차별성은 데이터 세트에 대한 특별한 관리, 조직, 보관, 배포가 필요한 “advanced level”의 데이터 서비스라는 점에 있다고 하였다. 이는 데이터 큐레이션 서비스는 정보기술의 사회적 발전에 따라 진화 되어가는 도서관 데이터 서비스의 하나로 해석 할 수 있음을 의미하며 그런 의미에서 도서관 정보서비스 측면에서는 아주 새로운 서비스 하나를 도입한다는 것으로 해석하기보다 기존에 전통적으로 도서관이 해왔고, 해야 하는 정보서비스가 사회 정보기술의 발전과 발맞춰 진화된 모습으로 해석하는 것이 타당하다고 보여진다.
	대학도서관의 역할은?	ALA(American Library Association)의 보고서에 따르면 대학도서관은 교육, 학습, 연구지원 및 정보리터러시 등 창의적인 복합 정보공간 및 디지털 학술센터로서의 역할을 하는 곳이다(ALA 2016). 이는 대학도서관이 대학 학생, 교수, 교직원 등 해당 기관의 구성원에게 교육, 학습 및 연구지원을 위한 다양한 자원을 지원할 수 있어야 한다는 것이며 학생, 교수들의 성공을 좌우하는 구성원의 역량 강화와 그들의 진로에 성공적인 지원을 위한 기술적인 공간 지원과 더불어 디지털 학술 센터를 통한 다양한 지원을 아끼지 말아야 함을 명시하고 있는 것이다.
	데이터 큐레이션 서비스가 필요해진 배경은 무엇인가?	4차 산업혁명이라는 개념이 우리 사회의 화두가 된 이후 학계와 산업계에 많은 관심을 받고 있는 서비스 중 하나가 데이터 큐레이션 서비스이다. 빅데이터 시대의 문제는 이용자들이 자신이 원하는, 자신의 정보요구에 적합한 정보를 찾아내는게 점점 더 어려워진다는 사실이다. 이와 같은 이용자의 현실에 어떻게 대처할 것인가는 도서관과 같은 정보센터에는 중요한 이슈로 다가오고 있다. 이러한 상황 때문에 특정한 흥미를 가지고 있는 이용자들에게 적합한 정보들을 수집하고 보다 편리하고 쉬운 방식으로 정보를 제공하는 추천서비스로서의 데이터 큐레이션 서비스의 필요성이 강조되고 있다(이해성, 권준희 2013).

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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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