# data[].attributes.headline
학교도서관에서의 ChatGPT 도입에 대한 사서교사 인식에 관한 연구

# data[].attributes.subject
학교도서관에서의 ChatGPT 도입에 대한 사서교사 인식에 관한 연구

# data[].attributes.body
김지수, 강수전, 권선영. 2023. "학교도서관에서의 ChatGPT 도입에 대한 사서교사 인식에 관한 연구".한국문헌정보학회지, 57(2): 349-377

# data[].attributes.headline
지능형 기술을 이용한 도서관 서비스 모델 연구

# data[].attributes.subject
지능형 기술을 이용한 도서관 서비스 모델 연구

# data[].attributes.body
최용준,  박민호,  조성용. 2022. “지능형 기술을 이용한 도서관 서비스 모델 연구”. 사대도협회지, 23(1): 19-40.

# data[].attributes.headline
인공지능(AI)을 이용한 도서관서비스 연구 - 북미 대학도서관을 중심으로 -

# data[].attributes.subject
인공지능(AI)을 이용한 도서관서비스 연구 - 북미 대학도서관을 중심으로 -

# data[].attributes.body
김지현. 2020. “인공지능(AI)을 이용한 도서관서비스 연구 - 북미 대학도서관을 중심으로 -”. 한국도서관 정보학회지, 51(4): 231-247.

# data[].attributes.attachment_link.title
[논문]인공지능(AI)을 이용한 도서관서비스 연구 - 북미 대학도서관을 중심으로 -

# data[].attributes.attachment_link.description
인공지능(AI)이 4차 산업혁명 중에서도 미래유망기술로 부각됨에 따라 도서관을 포함한 사회 전 분야에 걸쳐 인공지능기술을 적용하고 확대하고자 노력하고 있다. 이 연구는 인공지능이 대학도서관 서비스에 미치고 있는 영향과 이슈, 그리고 시사점에 대해 조사하였다. 연구방법은 북미지역 대학도서관 IT전문가들과의 심층인터뷰를 수행하였으며, 인터뷰결과와 국내외 관련 문헌들을 통해 결론과 논의점을 도출하였다. 본 연구는 연구결과로 북미지역 대학도서관들은 인공지능 시스템을 기반으로 정보 접근과 검색을 효율화하는 인프라구축에 노력하고, 대학내 인공…

# data[].attributes.headline
도서관의 인공지능(AI) 서비스 현황 및 서비스 제공 방안에 관한 연구

# data[].attributes.subject
도서관의 인공지능(AI) 서비스 현황 및 서비스 제공 방안에 관한 연구

# data[].attributes.body
곽우정, 노영희. 2021. "도서관의 인공지능(AI) 서비스 현황 및 서비스 제공 방안에 관한 연구". 한국도서관 정보학회지. 52(1): 155-178

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
초록

4차산업혁명 시대에서 공공도서관은 인공지능과 같은 외부 환경 변화에 능동적으로 대응하기 위하여 도서관 지능형서비스 추진 전략이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 인공지능의 개념과 국내외 인공지능 관련 동향 및 정책, 사례 등의 분석 내용을 기반으로 도서관에서의 향후 인공지능 서비스 도입 및 발전 방향성에 대해 제안하였다. 현재 도서관에서는 딥러닝, 자연어처리 등 인공지능 기술 도입을 통해 자동으로 답변을 제공하는 참고정보서비스를 운영하며, 빅데이터 기반 AI 도서 추천 및 자동 도서 점검 시스템을 개발하여 업무 활용도를 높이고, 이용자 맞춤형 서비스를 제공하고 있다. 기업 및 산업 분야에서는 국내외를 막론하고, 사용자 개인 맞춤형 등을 기반으로 한 기술을 개발하여 서비스하고 있으며, 딥러닝을 사용하여 정보를 스스로 학습하여 최적의 결과를 제공하는 식의 형태로 개발하고 있다. 이에 따라 향후 도서관에서 인공지능을 활용하여, 이용자의 이용 기록을 기반으로 한 개인 맞춤형 도서 추천, 독서·문화 프로그램 추천, 도서 택배 서비스 시 자율주행 드론·자동차 등 운송수단을 통한 실시간 배송 서비스 도입 등 다양한 서비스 개발을 도모해야 한다.

In the era of the 4th industrial revolution, public libraries need a strategy for promoting intelligent library services in order to actively respond to changes in the external environment such as artificial intelligence. Therefore, in this study, based on the concept of artificial intelligence and analysis of domestic and foreign artificial intelligence related trends, policies, and cases, we proposed the future direction of introduction and development of artificial intelligence services in the library. Currently, the library operates a reference information service that automatically provides answers through the introduction of artificial intelligence technologies such as deep learning and natural language processing, and develops a big data-based AI book recommendation and automatic book inspection system to increase business utilization and provide customized services for users. Has been provided. In the field of companies and industries, regardless of domestic and overseas, we are developing and servicing technologies based on autonomous driving using artificial intelligence, personal customization, etc., and providing optimal results by self-learning information using deep learning. It is developed in the form of an equation. Accordingly, in the future, libraries will utilize artificial intelligence to recommend personalized books based on the user's usage records, recommend reading and culture programs, and introduce real-time delivery services through transport methods such as autonomous drones and cars in the case of book delivery service. Service development should be promoted.

참고문헌 (18)

1. 1. Chung, Young-Mee (1987). Artificial intelligence applications in library and information science. Journal of the Korean Library Science Society, 14(1), 67-92.

2. 2. Financial Security Institute (2018). Electronic Finance and Financial Security. Gyeonggi: Financial Security Institute.

3. 3. Institute of Information & communications Technology Planning & Evaluation (2018). ICT Brief(2018-29).

4. 4. Jang, Hey-Jin (2016. 3. 17.). Artificial intelligence (AI) has already appeared in legal services. Available: https://m.lawtimes.co.kr/Content/Article?serial99241

5. 5. Kim, Tae-Young, Gang, Ju-Yeon, Kim, Geon, & Oh, Hyo-Jung (2018). A study on the current status and application strategies for intelligent archival information services. Journal of Korean Society of Archives and Records Management, 18(4), 149-182. https://doi.org/10.14404/JKSARM.2018.18.4.149 원문보기 상세보기

6. 6. Kim, Tae-Young, Park, Tae-Yeon, Yang, Dong-min, & Oh, Hyo-Jung (2017). A study on the current status and application strategies of the smart devices in the library. Journal of Korean Society Library and Information Science, 51(4), 203-226. https://doi.org/10.4275/KSLIS.2017.51.4.203 원문보기 상세보기

7. 7. Kim, Yoo Rim (2018). Movie information service development using chatbot. Korea Information Processing Society Spring Conference, 365-368.

8. 8. Kook, Kyoung-Wan (2020). Tiny AI (Miniature Artificial Intelligence) Technology and Market Trends. Daejeon: Korea Institute of Science and Technology Information.

9. 9. National Assembly Library (2020. 12. 8.). [Press Release] Held a seminar on the strategy of applying artificial intelligence technology to legal information services. Available: https://www.assembly.go.kr/assm/notification/news/news01/bodo/bodoView.do?bbs_idANCPUBINFO_07&bbs_num50357&no7798&CateGbn&Gbntitle$paramMap.Gbntitle

10. 10. Newspim (2019. 2. 7.). Xiaomi, Huawei, Alibaba, China IT Stars, All-out war Over Future Food AIoT. Available: https://www.newspim.com/news/view/20190207000565.

11. 11. Park, Youngsook, Jerome Glenn, & Ted Gordon (2015). United Nations Future Report 2045: The Millennium Project. Paju: KyoboBook.

12. 12. Seo, Kyo Ri et al. (2017). A study on development model of public intelligent virtual assistant service based on artificial intelligence. Proceedings of Symposium of the Korean Institute of Communications and Information Sciences, 890-891.

13. 13. SK Infosec (2020. 7. 13.). Understanding Artificial Intelligence (AI) Technology. Available: http://blog.naver.com/skinfosec2000/222029239340.

14. 14. Son, Seung Hee (1988). Artificial intelligence in library & information science. Journal of Sangmyung University, 21, 441-459.

15. 15. Sun, Jong-Soo (2020). Police utilizing artificial intelligence Robots. Dong-A Law Review, 89, 61-88. https://doi.org/10.31839/DALR.2020.11.89.61. 상세보기

16. 16. Tak, Hae-Kyung (1996). Artificial intelligence in library instruction. Journal of Information Management, 27(3), 41-60.

17. 17. Frost & Sullivan (2016). 2016 Global Advanced Malware Sandbox Market Leadership Award. Frost & Sullivan.

18. 18. International Federation of Robotics (2016). IFR, World Robotics 2016: European Union occupies top position in the global automation race. IFR.

# data[].attributes.attachment_link.title
[논문]도서관의 인공지능(AI) 서비스 현황 및 서비스 제공 방안에 관한 연구

# data[].attributes.attachment_link.description
4차산업혁명 시대에서 공공도서관은 인공지능과 같은 외부 환경 변화에 능동적으로 대응하기 위하여 도서관 지능형서비스 추진 전략이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 인공지능의 개념과 국내외 인공지능 관련 동향 및 정책, 사례 등의 분석 내용을 기반으로 도서관에서의 향후 인공지능 서비스 도입 및 발전 방향성에 대해 제안하였다.

# data[].attributes.headline
인공지능 로봇이 제공하는 도서관 서비스 추진

# data[].attributes.subject
인공지능 로봇이 제공하는 도서관 서비스 추진

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
제는 인공지능 자율주행 로봇이 제공하는 동화 구연 및 도서안내 서비스를 도서관에서 제공 받을 수 있게 되었다. 국립어린이청소년도서관(관장 조영주)과 한국문화정보원(원장 이현웅)은 인공지능 기반의 멀티 문화정보를 제공하는 큐레이팅 봇 서비스 구축을 위한 업무협약(MOU)을 5월 8일 국립어린이청소년도서관에서 체결하였다.

사진1. (출처: 국립어린이청소년관)

지능형 멀티 문화정보 큐레이팅 봇 사업의 성공적 추진을 위하여 ▲한국문화정보원은 지능형 멀티 문화정보 큐레이팅 봇을 구축, 제공하고 ▲국립어린이청소년도서관은 도서관에 설치 운영하는 등 필요한 제반사항에 대해 적극 협력하기로 했다.

특히 국립어린이청소년도서관에서 어린이들의 학습과 문화 활동에 연계하여 운영함으로써 국민들이 경험하고 체감할 수 있는 문화의 방면으로 서비스의 저변확대에 기여할 것으로 기대된다. 올해에는 시범적으로 어린이들에게 책읽기의 즐거움을 느낄 수 있도록 큐레이팅 봇을 활용하여 책 읽어주기를 추진할 예정이다.

이로써 인공지능 로봇이 전달하는 도서서비스를 통해 어린이와 청소년들이 이루어갈 미래에 대한 즐거운 상상에 도움이 되고 국민들의 삶과 편의에 도움이 될 것으로 기대된다.
(원문출처) https://www.nlcy.go.kr/menu/17310/bbs/30014/bbsDetail.do?currentPageNo=1&idx=1052417

# data[].attributes.attachment_link.description
사서지원서비스에 오신 것을 환영합니다

# data[].attributes.headline
생성 AI의 학습데이터와 도서관의 역할

# data[].attributes.subject
생성 AI의 학습데이터와 도서관의 역할

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
생성 AI가 일으키는 소란스러움은 여전히 지속되고 있다. 리포트를 작성하면서, 소설이나 대본을 쓰면서, 그림이나 웹툰을 그리면서, 음악을 작곡하면서 인간 작가들이 생성 AI의 힘을 빌리고 있다. 그 과정에서 인간 창작자를 전제로 만들어졌던 윤리와 규칙들이 큰 도전을 받고 있다. 특히 문화산업의 기본법이라 할 저작권법에 많은 과제가 던져지고 있다. AI가 생성한 글이나 말, 그림, 음악을 저작권으로 보호해야 할까? 만약 보호를 하게 되면 누구를 저작자로 보아야 하지? AI가 생성한 작품이 기존의 작품을 모방한 것이라면 저작권 침해로 보아야 할까? 그렇다면 그 책임을 누가 져야 할까? 어느 것 하나 쉽게 답하기 어려운 문제들이다. 어쩌면 저작권법의 근본적인 변화를 요구할 수도 있고, 시간이 조금 필요할 수도 있다.

반면 지금 당장 해결해야 하는 문제들도 있다. AI가 학습을 하는 데 사용했던 텍스트, 코드, 이미지의 주인(?)들이 대가를 요구하면서 나섰다. 코드 개발자, 아티스트, 이미지 판매 회사가 AI 서비스업체들을 상대로 소송을 제기했고, 언론사들도 정당한 보상을 요구하고 있다. 많은 인터넷 플랫폼들이 자신들의 데이터를 AI 학습에 사용할 수 없다고 선언하고 있다. 월드와이드웹이 등장한 후 검색과 광고 비즈니스를 기반으로 성장해 온 인터넷 기반의 정보 환경도 변화가 불가피해 보인다.

생성 AI의 학습데이터 사례

인간의 뇌를 모방한 생성 AI는 학습데이터를 통해 진화하고 있다. 요즘 유행하고 있는 생성 AI 모델은 학습한 내용에 따라 그와 비슷한 내용을 만들어내는 방식이다. 가령 텍스트를 만들어내는 AI는 사전에 많은 양의 텍스트를 학습하는 과정을 거치게 된다. 양질의 데이터를 학습할수록 그 결과물도 좋다. 구체적으로 어떤 데이터를 학습했을까? 대략 2-3년 전의 텍스트 생성 AI를 기준으로 보면 대부분 인터넷에 공개되어 있는 정보를 기반으로 하고 있다. 예를 들면 ChatGPT의 기반이 된 GPT-3의 학습에 사용된 데이터는 인터넷에 공개된 웹페이지의 텍스트를 수집한 것이며, 일부는 도서에 포함된 텍스트를 수집한 것이다. 구체적으로 4,990억 토큰 중 4,320억 토큰이 커먼크롤(Common Crawl) 등을 통해 웹페이지로부터 수집된 것이고, 나머지 670억 토큰은 도서로부터 수집한 것이다.1)

표 1. GPT-3의 학습에 사용된 데이터(출처: Brown, Tom, et al., 2020)

GPT-3의 학습데이터를 언어별로 살펴보면 영어가 92.64%로 압도적인 비중을 차지하고 있다. 이 밖에 프랑스어(1.81%), 독일어(1.46%), 스페인어(0.77%), 이탈리아어(0.60%) 등 유럽어 중심으로 사용되었으며, 한국어의 경우 0.01%에 불과했다.2)

네이버의 하이퍼클로바(HyperCLOVA) 는 한국어 학습데이터를 기반으로 만들어졌다. 전체 5,618억 토큰 중 네이버 블로그 말뭉치가 2,736억개로 과반에 가까우며, 네이버 카페 (833억 개), 뉴스(738억 개), 댓글(411억 개), 네이버 지식인(273억 개) 등 대부분의 데이터가 네이버 플랫폼으로부터 수집된 것이다.3)

표 2. 네이버 하이퍼클로바 학습에 사용된 데이터(출처: Kim, Boseop, et al., 2021)

텍스트 데이터의 유형과 도서관 자료

최근에는 영업비밀이라는 이유로 생성 AI의 학습데이터를 공개하지 않는 추세이다. 그래서 '더파일(The Pile)'이라는 데이터셋 사례를 통해 (불법 여부를 불문하고) 활용가능한 텍스트 데이터의 유형을 살펴보자. 더파일은 원(raw) 데이터 양이 825기가바이트(GiB)에 달하는 방대한 텍스트 데이터이다.4) 매우 다양한 종류의 데이터가 포함되었는데, 유형별로 살펴보면 다음과 같다.

첫 번째 유형은 오픈액세스로 공개된 학술자료이다. 대표적으로 미국국립보건원(National Institutes of Health, NIH)이 제공하고 있는 바이오메디컬 관련 학술자료(PubMed Central)이다. 이 밖에 수학, 컴퓨터사이언스, 물리학 분야의 학술자료(ArXiv), 법률 분야(FreeLaw), 특허 기술(USPTO Backgrounds), 철학 분야(PhilPapers)의 학술 문헌 등이 포함되어 있다.

두 번째 유형은 인터넷 웹페이지로 공개된 자료이다. ChatGPT 등에 사용된 커먼크롤의 웹크롤링 자료(Pile-CC)가 대표적이다. 이 밖에 레딧(Reddit) 등을 참고로 웹페이지의 중요도를 고려한 오픈웹텍스트2(OpenWebText2), 인터넷 이용자들의 질의응답을 위한 대표적인 플랫폼인 스택익스체인지(Stack Exchange) 자료, 인터넷 백과사전 위키피디아(Wikipedia) 자료를 포함하고 있다.

세 번째 유형은 도서 자료이다. 도서 자료는 양질의 정보이지만 저작권 문제 때문에 활용하기가 쉽지 않다. 1919년 이전에 발간되어 저작권 보호기간이 끝난 도서 자료를 모은 구텐베르크 프로젝트 자료(PG-10), 전자책 플랫폼 등에서 무료로 제공되는 도서 자료(BookCorpus2) 등은 그나마 저작권 문제가 덜한 데이터이다. 반면 토렌트 등으로 공유되는 도서 자료를 모은 Books3(Bibliotik) 데이터셋은 저작권 문제 등으로 상용 AI에서는 활용하기에 쉽지 않다.

네 번째 유형은 대화체 혹은 구어체 텍스트 자료이다. 영화나 TV 쇼의 자막을 수집한 자료(Subtitles)가 대표적이다. 하지만 최근 할리우드 작가들의 파업에서 알 수 있듯이 저작권 문제가 심각한 자료이기도 하다. 영화 등의 자막과 유사하게, 유튜브 콘텐츠의 대사를 자동 생성한 자막을 모은 자료(YouTube Subtitles)도 좋은 구어체 자료로 활용할 수 있다. 이밖에 유럽의회의 회의록 자료(EuroParl)는 21개의 유럽어를 포함하고 있으므로 기계 번역에 활용하기 좋은 자료이다.

마지막으로 대규모 오픈소스 코드 저장소인 깃허브(GitHub) 자료는 코파일럿(Copilot) 등과 같은 코드 생성 AI의 학습 자료로 널리 활용되고 있다. 다만 최근 라이선스 위반 문제 등으로 몇몇 개발자들이 마이크로소프트와 오픈AI(OpenAI)를 상대로 소송을 제기한 상황이다.

그림 1. 더파일 데이터 유형 및 구성(출처: Gao, Leo, et al., 2020)

텍스트 자료들 중 가장 양질의 데이터임에도 아직까지 도서 자료가 학습데이터로 충분히 활용되지 못하고 있다. 그렇다면 도서관 자료를 활용할 수 있지 않을까? 그렇지 않다. 도서관 자료 역시 저작권 문제에서 자유로울 수 없다. 수천만 권의 도서 자료를 디지털화하는 과정에서 구글은 저자 및 출판사들과 소송을 벌여야 했다. 그리고 법원은 '검색' 용도로 활용하는 것에 대해서 공정이용에 해당하는 것으로 판단했다. 생성 AI가 학습하여 도서 자료와 유사한 대체재를 만들어 내게 되면 시장에 영향을 미칠 가능성이 있다. 이러한 경우 공정이용에 해당할 가능성은 더 낮아진다. 생성 AI를 위한 데이터 학습이 공정이용에 해당하는지 여부가 쟁점이 되고 있는 소송들이 진행 중에 있으므로 조금 더 기다려봐야 할 것 같다.

생성 AI의 한계와 도서관의 역할

더파일에 포함된 모든 데이터를 학습한 AI는 어떠한 서비스가 가능하게 될까? 미디어의 상상력으로 표현하면, 텍스트로 이루어진 대부분의 데이터를 학습한 후에 어떠한 질문이 주어지더라도 답변할 수 있는 AI 비서가 24시간 옆에서 대기하고 있는 상황이랄까? 그와 같은 세상이라면 인간이 굳이 시간을 내어 책을 읽을 필요가 있을까? 보다 근본적으로 개인이 평생 읽어낼 수 있는 텍스트의 양은 기껏해야 얼마 되지 않는다. 평생을 바쳐 책을 읽더라도 더파일의 데이터셋에 한 점을 표시할 수 있을까? AI가 쉽게 할 수 있는 일에 인간이 갖는 한정된 시간을 낭비할 필요가 있을까?

지나친 상상은 잠깐 접어두고 현실적인 몇 가지 문제를 짚어보자. 우선 정보 편향의 문제이다. GPT-3의 학습데이터가 그러했듯이 대부분의 자료가 영어로 된 것이다. 대부분의 텍스트는 어느 정도의 가치관을 담고 있다. 그러한 점에서 더파일을 학습한 AI는 지극히 서구적인 가치를 담은 텍스트를 생산해 낼 것이다. 24시간 옆에서 조언을 하는 비서가 그러한 가치관을 가졌다면 나의 사고에 어떠한 영향을 미치게 될까? 이와 같은 종류의 정보 편향의 문제를 완화하는데 도서관이 일정한 역할을 할 수 있을 것이다.

정보의 불평등 혹은 정보격차의 문제도 고민할 필요가 있다. 방대한 양의 데이터를 학습하고 AI 서비스를 제공하는 데는 상당한 비용이 요구된다. 이에 오픈AI는 ChatGPT 서비스를 유료와 무료로 구분하고 서비스를 차별화하고 있다. 마이크로소프트도 코파일럿 서비스를 유료화했다. 책을 사서 보는 것과 다를 것이 없다고 쉽게 생각할 수도 있다. 하지만 누구나 인터넷 검색을 통해 자유롭게 정보를 찾을 수 있었던 상황과 비교해 보면 전혀 다른 세상이 올 수도 있겠다는 생각이 든다. 광고기반의 검색서비스를 제공하고 있는 구글이 생성 AI 비즈니스를 어떻게 만들어갈지 궁금해진다.

생성 AI 환경에서 도서관은 어떤 역할을 할 수 있을까? 도서관이 상징하는 의미가 몇 가지 있다. 첫 번째는 지식의 보고(寶庫)이다. 알렉산드리아 도서관이 그러했듯이 책으로 담아낼 수 있는 당대 인간의 지식을 모아둔 공간이다. 두 번째는 공공도서관을 통한 지식의 대중화이다. 과거 도서관이 왕이나 귀족과 같은 상류층을 위한 것이었다면, 공공도서관은 대중에게 지식을 개방한 공간이다. 우리의 역사에서는 규장각이 첫 번째 상징이라면, 남산도서관은 두 번째 상징을 담고 있다. 그리고 현재의 국립중앙도서관은 그 두 가지 상징을 모두 담고 있다고 볼 수 있다.

인터넷을 기반으로 하는 디지털 네트워크 정보환경으로 변화하는 과정에서 도서관은 그 역할을 지속하고자 상당한 노력을 해왔다. 종이책과 함께 전자책, 학술 DB, 기타 디지털 이미지, 오디오, 비디오 자료를 갖춘 디지털 도서관으로 거듭나고 있으며, 지식의 대중화 및 정보격차 해소를 위한 다양한 사업을 진행하고 있다. 하지만 한계도 분명 존재한다. 인터넷 검색을 통해 정보를 찾아볼 수 있다면 굳이 도서관으로 향할 필요가 없다. 예산의 한계 때문에 시장에서 제공하는 정보서비스를 따라잡는 것도 쉽지 않다. 이러다 도서관이 해오던 역할을 시장이 대체하는 것은 아닐까? 이러한 위기의식 속에 디지털 환경에서의 새로운 역할과 상징을 지속적으로 찾아가고 있다.

생성 AI 환경에서도 비슷한 고민들이 필요해 보인다. 생성 AI가 갖는 한계에서 이미 몇 가지는 찾은 것 같다. 정보 '시장'이 제공해 주기 어려운, 공공도서관이 갖는 균형적인 시각을 통해 정보 편향의 문제를 극복해 갈 수 있다. 정보 불평등의 문제를 해결하는데 쏟았던 오랜 경험과 노하우는 상용 AI 서비스가 가져올 불평등의 문제를 해결하는데 도움이 될 수 있다.

이 밖에 생성 AI시대 도서관은 어떤 역할을 할 수 있을까? 옆에 있는 생성 AI 비서에게 살짝 물어보았다. '정보의 생산과 활용을 지원하는 중심', '정보의 질 관리를 위한 중심', '사회적 소통의 중심' 역할을 할 수 있다는 텍스트를 순식간에 쏟아낸다. 이 정보에 대한 인용(출처) 표시는 어떻게 하지? 아니 그보다 생성 AI 시대 교수의 역할은 뭘까?

1) Brown, Tom, et al. "Language models are few-shot learners." Advances in neural information processing systems 33 (2020): 1877-1901. https://arxiv.org/abs/2005.14165

2) https://github.com/openai/gpt-3/blob/master/dataset_statistics/languages_by_word_count.csv

3) Kim, Boseop, et al. "What changes can large-scale language models bring? intensive study on hyperclova: Billions-scale korean generative pretrained transformers." arXiv preprint arXiv:2109.04650 (2021). https://arxiv.org/abs/2109.04650

4) 이하 The Pile에 대한 자세한 내용은 Gao, Leo, et al. "The pile: An 800gb dataset of diverse text for language modeling." (2020) 참조 arXiv preprint arXiv:2101.00027

# data[].attributes.attachment_link.description
사서지원서비스에 오신 것을 환영합니다

# data[].attributes.headline
전주·익산 도서관여행 메타버스 구축 착수

# data[].attributes.subject
전주·익산 도서관여행 메타버스 구축 착수

# data[].attributes.attachment_link.description
사서지원서비스에 오신 것을 환영합니다

# data[].attributes.headline
생성 AI 시대, 사서 리터러시가 먼저다

# data[].attributes.subject
생성 AI 시대, 사서 리터러시가 먼저다

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
사서 AI 리터러시의 핵심 역량으로 '생성 AI 이해 역량'을 우선적으로 제시한 데에는 몇 가지 중요한 이유가 있다. 첫째, 생성 AI가 일상 및 전문 분야에서 점점 중요한 역할을 하고 있다. 생성 AI를 깊이 이해하지 못한다면 사서로서 이용자에게 적정하고 정확한 정보 제공은 물론, 전문적인 지원이 불가능해질 수 있다. 둘째, 생성 AI의 원리와 기능을 파악하는 것은 사서가 AI의 잠재적인 편향성이나 부정확성과 같은 한계 및 위험 요소를 선제적으로 인식하고 이를 효율적으로 극복하는 전략을 세우는 데 있어 중요하다. 셋째, 도서관 업무에서 생성 AI를 활용하기 위해서는 그 구조와 원리에 대한 명확한 이해가 필수적이다. 그러므로 사서의 AI 리터러시 역량에 있어 생성 AI에 대한 깊은 이해는 무엇보다 선행되어야 할 중요한 역량이라 할 수 있다.

생성 AI 이해의 프레임워크는 2가지 영역으로 세분화되며 사서가 갖춰어야 할 각 영역별 역량의 주요 내용은 다음과 같다.

1) 학습 및 생성 AI 구축 영역

· 학습 데이터의 중요성 : 생성 AI 모델 학습에 필요한 데이터의 품질과 양 그리고 데이터 편향의 영향을 파악한다.

· 기본 원리와 구조 : 딥러닝, 트랜스포머 아키텍처, GPT와 같은 생성 AI 모델의 기본 원리를 이해한다.

· 학습 과정 : 생성 AI 모델의 학습 방법론 및 학습 과정에서 발생할 수 있는 문제와 그 해결 방법을 이해한다.

· 예측모델 최적화와 평가 : 다양한 평가지표 및 테스트 데이터를 이용한 생성 AI 모델 검증 방법에 대한 지식을 갖는다.

2) 생성 AI 기반 창작 및 활용 영역

· 생성된 결과물의 신뢰성 : 생성 AI가 생성한 결과물의 특징, 장점, 한계를 안다.

· 편향성과 오류 : 생성 AI가 생성한 결과물에서 나타날 수 있는 편향성과 오류를 파악하고 이를 교정하거나 이용자에게 설명할 수 있는

능력을 갖춘다.

· 저작권 문제: 생성 AI가 생성한 결과물의 저작권과 관련된 문제를 이해하고 이를 올바르게 활용하는 방법을 안다.

· 프롬프트 엔지니어링 : 생성 AI로부터 원하는 결과물을 얻기 위한 적절한 프롬프트를 작성하는 방법을 안다. 프롬프트의 작성 품질에 따라

생성 AI의 결과물이 영향을 받는다는 점을 인지해야 한다.

상기 2가지 영역별 세부 역량을 갖출 경우, 사서는 생성 AI 시스템을 전체적으로 파악할 수 있고 이를 바탕으로 생성 AI를 활용한 도서관 서비스를 기획할 수 있다. 지금까지 설명한 생성 AI 이해의 프레임워크를 정리하면 [그림 1]과 같다.

그림 1. 생성 AI 이해의 프레임워크

둘째, 생성 AI의 활용 역량

사서의 AI 리터러시의 또 다른 핵심 역량은 '생성 AI 활용 역량'이라고 할 수 있다. 생성 AI 활용 역량이 중요한 이유를 제시하면 다음과 같다. 첫째, 단순히 생성 AI를 이해하는 것을 넘어 실질적으로 그것을 활용하는 능력은 정보 제공의 품질과 효율성을 크게 향상할 수 있다. 이는 사서가 이용자의 다양한 요구에 빠르고 정확하게 답변하는 데 있어 결정적인 역할을 할 것이다. 둘째, 생성 AI 활용 역량을 갖춤으로써 사서는 기존의 업무 방식을 혁신하고 도서관 서비스의 범위와 깊이를 확장할 수 있다. 특히 최근의 도서관은 정보 제공의 장소를 넘어 다양한 교육과 커뮤니티 활동의 중심으로 발전하고 있는 만큼 이러한 변화에 유연하게 대응하기 위해 생성 AI 활용 역량은 필수적이라고 할 수 있다. 셋째, 생성 AI의 활용을 통해 사서는 도서관의 기능과 서비스를 지능화시킬 수 있다. 예를 들면 보다 개인화된 독서 추천서비스가 가능하고 생성 AI 기반의 맞춤형 교육 프로그램을 제공할 수 있다.

최근 생성 AI들 중에서 OpenAI사가 개발한 챗GPT가 도서관 서비스에서 주목받고 있다. 챗GPT는 무료 버전인 GPT 3.5와 매달 20달러의 비용을 지불해야 하는 유료 버전 GPT 4.0으로 구분된다. 여기서는 GPT 3.5와 GPT 4.0의 활용 가능성을 사서의 관점에서 비교해 보고 보다 고급 모델인 GPT 4.0을 도서관 서비스에 활용하는 방안을 구체적으로 살펴보고자 한다.

1) GPT 3.5와 GPT 4.0의 활용 가능성 비교

[표 1]에 제시한 바와 같이 GPT 3.5는 다양한 주제와 언어에 대한 질문에 빠르게 답변할 수 있지만 복잡한 질문이나 이미지 관련 자료에 대한 요청에는 답변하는 데 한계가 있을 수 있다. 또한 초기 학습 데이터가 2021년 9월까지이기 때문에 최신 정보에 대한 답변이 불가능하다는 한계가 있다. 반면, GPT 4.0은 고도화된 자연어 처리 능력과 이미지 처리 기능(아직은 제한적임)을 통해 더 복잡하고 다양한 요청에 보다 섬세하게 답변할 수 있고 이용자의 특별한 요구에 따른 맞춤형 답변도 제공이 가능한 수준이라고 할 수 있다. GPT 4.0은 마이크소프트사의 검색서비스인 Bing을 포함한 외부 서비스와 연계할 수 있기 때문에 2021년 9월 이후의 최신 정보에도 접근이 가능하다. 아무래도 무료 버전인 GPT 3.5에 비해 유료 버전인 GPT 4.0이 사서의 정보서비스 역량을 향상할 수 있는 다양한 기능을 갖추고 있다고 할 수 있다. 다만, 유료 버전은 매달 20달러의 비용이 발생한다는 분명한 한계점이 있다.

표 1. 사서 관점에서 본 GPT 3.5와 GPT 4.0의 활용 가능성 비교

2) 고급 모델인 GPT 4.0의 정보서비스 활용 방법

앞선 [표 1]에서 GPT 4.0은 외부 서비스 및 파이썬 분석 도구를 연계함으로써 더욱 다양하고 복잡한 작업이 가능하다고 하였다. GPT 4.0의 기본적 기능에 4가지 확장 모듈을 연계하여 도서관 서비스에서 활용 방법을 제시하면 다음과 같다.

* Browse with Bing

이 기능은 GPT 4.0에 웹 검색 기능을 추가한 것을 의미한다. 이를 통해 GPT 4.0은 인터넷에서 실시간으로 정보를 검색하고 그 결과를 바탕으로 이용자의 질문에 답변할 수 있다. Bing은 마이크로소프트사의 웹 검색엔진으로 이를 통해 최신의 정보나 데이터에 실시간으로 접근이 가능하다. 사서는 GPT 4.0를 활용하는 과정에서 최신의 정보를 실시간으로 조회할 필요가 있을 때 이 기능을 활성화하면 된다. 예를 들어 특정 주제의 최신 연구 동향이나 통계 데이터에 대한 이용자 요청이 있을 경우, GPT 4.0에서 이 기능을 활성화시키면 바로 웹을 검색하여 적절한 최신 정보를 함께 제공할 수 있다.

플러그인은 GPT 4.0과 연계된 외부 서비스들의 묶음을 의미한다. 즉, GPT 4.0의 기본 기능을 확장하여 다양한 작업을 수행할 수 있도록 한 확장 모듈이라고 할 수 있다. 이러한 플러그인들을 통해 GPT 4.0의 기본 모델에서는 불가능했던 다양한 작업을 수행할 수 있게 된다. 예를 들어 대학도서관에서 이용자의 연구지원서비스 요청이 있을 경우, GPT 4.0에 ScholarAI, Scholarly, Science와 같은 학술정보 제공 서비스를 확장 모듈로 연계함으로써 최신 학술논문 정보뿐만 아니라 해당 주제분야의 최근 연구동향 정보도 함께 제공할 수 있다([그림 2] 참조).

그림 2. GPT 4.0+3개 학술정보 plugins 연계 화면(연구지원서비스 사례)

* Advanced Data Analysis

이 기능은 GPT 4.0이 파이썬 분석 도구를 활용하여 이용자가 입력한 데이터셋을 분석하고 그 분석 결과를 텍스트, 표, 그래프 등으로 제공할 수 있다는 것을 의미한다. 이 기능을 활용할 경우, 파이썬 분석 도구에 대한 이해가 충분하지 않은 사서들도 자연어를 활용하여 기초적인 이용 통계적 분석에서부터 이용자 패턴 인식, 분류, 예측 등의 고급 분석 작업이 충분히 가능하다. 앞으로 사서에게 필요한 것은 파이썬 등 코딩 기반의 분석도를 고생해서 학습하는 것이 아니라 도서관 업무와 관련한 명확한 분석 문제를 도출하고 양질의 적절한 규모의 데이터를 확보하는 것이다. 데이터 분석은 이제 GPT 4.0의 Advanced Data Analysis를 활성화하고 자연어로 요청하기만 하면 된다. [그림 3]은 도서관 데이터를 입력하고 기본적인 분석을 요청했을 때 GPT 4.0(Advance data analysis)가 데이터를 스스로 해석하고 기본적 분석결과를 텍스트와 함께 그래프로 시각화하여 제공한 화면이다.

그림 3. Advanced Data Analysis 기반 GTP 4.0의 도서관 데이터 분석 화면

DALL-E는 OpenAI가 개발한 이미지 생성 모델이며 최근에 GPT 4.0에 확장 모듈로 추가되었다. DALL-E 3은 DALL-E 2보다 더 향상된 성능을 가진 버전을 의미하며 이용자의 요구사항에 따라 특정 이미지를 생성하거나 변형해 주는 서비스를 제공한다. 사서는 DALL-E 3을 활용하여 이용자의 요구에 맞는 이미지 자료를 생성하거나 특정 주제의 시각 자료를 제작하는 데 활용할 수 있다. 예를 들어, 어린이 도서관 이벤트나 특별 전시회의 홍보 포스터 또는 특정 주제의 학습 자료 등을 제작하는 데 사용할 수 있을 것이다.

챗GPT와 같은 생성 AI의 등장은 사서로 하여금 도서관 서비스에 도입뿐만 아니라 도서관 서비스의 혁신을 요구하게 될 것이다. 기술은 도구일 뿐이다. 이를 어떻게 사용하는지가 중요하다. 기술의 발전 속에서 사서는 단순히 새로운 도구를 인지하는 수준에 머물 것이 아니라 그 새로운 도구를 어떻게 효율적으로 활용할 것인가에 대해서 고민해야 한다. 챗GPT와 같은 새로운 도구에 대한 명확한 이해가 전제되어야 할 것이며 이를 바탕으로 도서관 서비스에 적절히 활용할 수 있어야 할 것이다. 새로운 기술 도구의 존재를 알고 있는 것만으로는 충분하지 않다. 그것을 어떻게 활용할 것인가 하는 능동적인 사고와 실행력이 우리 모두에게 필요한 때이다.

*본 원고는 2023년 9월 7일에 개최된 '제9회 국가정책정보협의회 정기총회 및 세미나'에서 저자가 발표한 자료를 토대로 수정·보완한 것임

1) 2023년 10월 15일 기준으로 GPT 4.0에서는 browse with Bing, Plugins, advanced data analysis, DALL-E 3를 확장기능으로 제공하고 있음. 확장기능들은 베타서비스이기 때문에 향후 변경될 수 있음

# data[].attributes.attachment_link.description
사서지원서비스에 오신 것을 환영합니다

# data[].attributes.headline
영국도서관정보전문가협회, 책임 있는 AI를 위한 전략 촉구하는 연설문 공개

# data[].attributes.subject
영국도서관정보전문가협회, 책임 있는 AI를 위한 전략 촉구하는 연설문 공개

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
오늘 WLIC의 연설자로 저를 초청해주신 IFLA 정부의회도서관분과 여러분께 감사드립니다.

저는 'AI, 협력자인가 라이벌인가'라는 주제에 대해 이야기해달라는 요청을 받았습니다. 이것은 매우 시의적절한 질문입니다. 많은 분들이 생성형 AI의 시대가 이처럼 빨리 도래한 것에 깜짝 놀라셨을 줄로 압니다. 그래서 시간을 갖고 우리가 함께 그것이 의미하는 바를 생각해볼 필요가 있습니다.

하지만 오늘 아침 저는 챗GPT와 같은 생성형 AI의 첫 번째 물결에 어떻게 대응할 것인가라는 질문에서 어떻게 하면 우리가 다음에 올 물결의 방향을 잡는 과정에서 주도적인 역할을 할 것인가로 질문의 방향을 바꾸어 보고자 합니다.

2021년부터 시작된 첫 번째 물결에서 우리가 접한 기술들은 크고, 비싸고, 시끄럽고, 환경비용이 높고, 우스꽝스러운 실수를 많이 하는 특징이 있습니다. 그러한 기술들은 또한 범위와 기능 면에서 상당히 인상적입니다. 저는 우리 업계가 보다 사람 중심적, 공동체 중심적이고, 더 작고, 더 우아하고, 더 민주적이고, 더 지속가능한 두 번째 물결을 인도하는 열쇠를 쥐고 있다고 믿습니다.

저는 다음과 같은 네 가지 관점에서 통해서 이와 같은 잠재적인 역할을 살펴보고자 합니다.

- 오늘 우리가 있는 자리는 어디인가

- 사서 및 정보 전문가로서 우리는 어떻게 대응해야 하는가

- 정부가 할 일은 무엇인가

- 우리는 앞으로 어디로 나아갈 것인가

제가 1990년대 초반에 처음 AI와 자연어 처리를 배울 당시에는 '범용 컴퓨터'라는 앨런 튜링(Alan Turing)의 비전이 중심이었는데, 그러한 장치는 프로그래밍이 불가능했기 때문에 입력과 피드백을 통해 학습해야 하는 것이었습니다. 당시에는 AI 훈련에 이용되는 모델의 단어 수가 몇만 개에서 많게는 몇십만 개에 불과했습니다. 그리고 기본적으로 몇 분 동안 채팅 인터페이스를 통해 '사람과 같은' 대화를 나누는 능력을 개발하는 데 집중되었습니다.

오늘날 AI가 엄청나게 발전했다는 데는 이견이 없지만, 사실은 무자비하게 힘으로만 밀어부쳐서 이뤄낸 것입니다. 오늘날의 대규모 언어모델(LLM)은 여과된 지식에 기반한 우아한 모델이 아니라 극단적인 컴퓨팅 작업, 즉 수조 개의 단어로 구성된 데이터세트와 거대한 서버 클러스터에 의존합니다. 현실적으로 우리는 90년대에 비해 범용 인공지능(Generalised Artificial Intelligence)에 결코 더 가까워졌다고 말할 수 없습니다. 막대한 양의 데이터를 쏟아부어 그럴 듯한 패턴을 만든 것에 불과합니다. 아르스 일렉트로니카(Ars Electronica)의 'AI 해부학(Anatomy of AI)' 프로젝트는 이처럼 무자비하게 힘으로 밀어부치는 방식이 현실에서 야기하는 환경적, 사회적, 경제적 비용을 보여주었습니다. 스마트홈 장치는 음성 질문을 원거리에 있는 서버 클러스터에 보내 처리와 응답을 요청하는 멍청한 클라이언트에 불과합니다. 아르스 일렉트로니카는 이렇게 썼습니다.

"간단히 말하자면 이렇다. 질문에 답하는 것, 불을 켜는 것, 음악을 트는 것 등 우리가 편리함을 추구하는 그 짧은 순간마다 재생불가능한 재료와 노동력과 데이터로 움직이는 방대한 지구적인 네트워크가 필요하다."

윤리적인 정보전문가로서 우리는 업무에 AI를 적용하는 방법을 배우는 것에서 멈추어서는 안됩니다. 우리는 이처럼 유해한 영향을 최소화하는 책임 있는 AI를 추진해야 합니다.

결함 있는 선생님과 함께 하는 학생

이러한 AI 도구 세대는 주로 두 가지 주요 모드로 작동합니다. 한편에서는 거대한 교육 데이터 세트를 사용하여 문장에서 다음 단어를 예측하려고 합니다. 다른 한편에서는 문제를 해결하기 위해 모든 것을 던지며 여러 세대에 걸쳐 피드백을 통해 점진적으로 해결책을 찾아 나갑니다. 챗GPT와 같은 생성형 AI는 유료로 큐레이션된 훈련 데이터세트 또는 오픈 웹과 같은 비정형, 반구조화 또는 고도로 구조화된 오픈 액세스 데이터 등 두 가지 소스에서만 훈련 데이터를 얻을 수 있습니다. 모델을 개발했다면 다음 단계는 반복적인 피드백을 통해 모델을 훈련하는 것입니다. 이 단계는 우리가 종종 고려하지 않는 단계입니다. 우리는 생성형 AI의 1세대 사용자라기보다는 최초의 교사입니다. 우리의 임무는 대규모 언어 모델을 시장용 유틸리티나 서비스처럼 사용하는 것이 아니라 현재의 한계를 충분히 인식하고 미래 세대를 위해 그것을 훈련시키는 것입니다. 생성형 AI는 우리가 도달한 목적지가 아니라 이제 막 출발한 여정입니다. 진짜 문제는 '파트너냐 경쟁자냐'가 아니라 우리가 그 여정을 긍정적인 방향으로 이끄는 데 도움을 줄 수 있느냐는 것입니다.

이 세대의 인공지능은 갑작스럽게 출발한 것이 아닙니다. 지난 200년 동안 발전해 온 디지털 변화의 연속선상에 있는 일부입니다. 사서와 정보 전문가로서 우리의 역할은 새로운 기술을 문제 삼는 것이 아니라 그 기술에 참여하고 이해하고 개선하여 정보 이용자에게 그 가치를 극대화하는 데 도움을 주는 것입니다. 따라서 생성형 AI에 대한 우리의 대응은 근본적으로 우리의 직업 윤리와 가치에서 비롯되어야 합니다. 이러한 가치는 정보 사용자의 권한 부여, 형평성, 정보 출처의 무결성에 중점을 두며, 이러한 것들은 책임 있는 AI를 위한 중요한 설계 원칙이 됩니다.

책임 있는 AI를 위한 선언

저는 AI에 대응하는 방법뿐만 아니라, AI를 개선하고 활용하는 데 있어 우리가 주도적인 역할을 할 수 있는 방법에 대해 일종의 선언문을 제안하고 싶습니다.

첫째, 사용자와 우리 자신을 위해 AI에 대한 신화를 버렸으면 합니다. 생성형 AI는 인간과 같은 지능이 아니며, 우리는 그 기능을 비판적으로 평가하기 위해 지식과 이해력을 갖추어야 합니다. 오픈 데이터로 더 나은 AI를 학습시키는 데 우리의 중심적인 역할이 있다고 생각합니다. 우리는 대규모 언어 모델을 훈련시키기 위한 신뢰할 수 있는 구조화 및 반구조화 데이터의 대량 말뭉치를 확보함으로써 편향을 줄이는 데 기여할 수 있습니다.

우리는 사용자에게 알고리즘 문해력과 계산 감각을 가르칠 수 있고 또 가르쳐야 합니다. 우리는 의심할 여지없이 규모와 시급성 면에서 첫 번째 읽기 문해력에 버금가는 '두 번째 위대한 문해력 프로젝트'의 한가운데에 있습니다. 미래의 정의롭고 평등한 사회에 대한 비전은 모든 사용자에게 이러한 핵심적인 문해력을 부여하는 데 달려 있습니다.

우리는 차세대 AI가 현실 세계에 더 잘 적응할 수 있도록 상식, 규범, 도덕을 가르칠 수 있도록 도와야 합니다. 이를 위해서는 AI에게 업무를 맡기는 것이 아니라 AI와 함께 협력하여 책임감을 가질 수 있는 피드백 루프를 갖춘 증강 서비스를 개발해야 합니다. 도서관 및 정보 전문가로서 우리는 AI의 능력과 한계에 대한 진정한 이해를 바탕으로 정보에 입각한 AI 규제를 실현하는 데 기여할 수 있습니다.

우리는 도서관의 기존 기술 기반 내에서 AI, 데이터, 머신러닝을 어디에 어떻게 배치해야 하는지 이해하면서 기관이 이용자를 위해 AI를 활용할 수 있도록 도울 수 있고 또 도와야 합니다. '극한 연산(extreme computation)'의 주요 문제 중 하나는 그것이 리소스 집약적이기 때문에 AI의 통제권을 극소수의 기업 그룹에 집중시킨다는 점입니다. 윤리적 정보 전문가로서 우리는 공공재로서 AI와 컴퓨팅을 민주화하려는 움직임을 지지해야 하며, 오픈 웹과 같은 방식으로 AI를 탈중앙화할 수 있도록 도와야 합니다.

마지막으로, 우리는 사용자와 기관이 책임을 아웃소싱하려는 충동에 저항할 수 있도록 도와야 합니다. 데이터와 알고리즘을 무차별적으로 구성하는 연산은 아웃소싱할 수 있지만, 그 결과와 영향에 대한 책임은 항상 '사람'이 지게 해야 합니다.

더 나은 미래는 가능합니다

저는 AI가 선의의 힘으로 작용할 수 있는 가능성이 무궁무진하다고 믿습니다. 사서로서 우리는 더 우아하고, 덜 자원 집약적이며, 더 개방적이고 민주적이며, 근본적으로 우리가 봉사하는 사회에 더 책임감 있는 더 나은 AI를 만들기 위한 운동의 일부가 되기를 열망해야 합니다. AI에 대한 우리의 접근 방식은 무엇보다도 긍정적이고 낙관적이며 전문적이어야 하며, 윤리와 사용자 역량 강화에 대한 우리의 헌신에 따라 이루어져야 합니다. 우리는 우리가 서비스를 제공하는 커뮤니티의 삶에서 AI의 긍정적이고 유익한 미래 역할을 정의하는 데 앞장설 수 있고 또 그래야 합니다.

(원문출처)
https://www.cilip.org.uk/news/650937/We-need-a-manifesto-for-Responsible-AI.html

# data[].attributes.attachment_link.description
사서지원서비스에 오신 것을 환영합니다

# data[].attributes.headline
로봇이 안내하는 도서관

# data[].attributes.subject
로봇이 안내하는 도서관

# data[].attributes.attachment_link.description
사서지원서비스에 오신 것을 환영합니다

# data[].attributes.headline
생각을 다루는 기술, 알고리즘

# data[].attributes.subject
생각을 다루는 기술, 알고리즘

# data[].attributes.attachment_link.description
사서지원서비스에 오신 것을 환영합니다

# data[].attributes.headline
당신의 기분에 맞는 책, AI가 골라드립니다

# data[].attributes.subject
당신의 기분에 맞는 책, AI가 골라드립니다

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
천구(구청장 유성훈)가 이용자 맞춤형 도서추천을 위해 구립도서관 등 지역도서관 5개소에 인공지능기반 도서 추천 서비스를 도입했다.

인공지능기반 도서 추천 서비스는 도서추천 키오스크에 이용자의 연령, 성별, 직업, 관심사, 심리상태 등을 입력하면 AI(인공지능)가 빅데이터를 분석해 그에 맞는 도서를 추천해 주는 서비스이다.

이번 사업은 구가 서울시 스마트시티 서비스 실증사업 공모에 선정되면서 시비를 지원받아 추진했다.

현재 구립도서관 4개소(독산도서관, 가산도서관, 시흥도서관, 금나래도서관)와 독산2동 주민센터 1층에 위치한 미래향기작은도서관에서 서비스를 시행하고 있다.

이용자들은 도서관에 설치된 키오스크에 연령, 성별, 심리상태, 관심사 등을 입력하면 현재 이용자에 맞는 도서를 추천받을 수 있다. 도서 위치는 문자메시지로 안내해 준다.

구는 주민들이 맞춤형 도서 추천 서비스를 통해 보다 편리하고 즐겁게 도서관을 이용할 수 있게 됨으로써 지역 독서문화 확산에 기여할 것으로 기대하고 있다.

한편, 구는 첨단 ICT 기술을 활용한 주민체감형 스마트 서비스 구현을 위해 1인 취약가구 400~500세대를 대상으로 IoT 기반 스마트플러그 서비스를 9월 중 실시할 계획이다. 스마트플러그 서비스는 1인 가구 전력사용량 모니터링을 통해 고독사를 예방하기 위한 사업이다.

유성훈 금천구청장은 "구는 이번 빅데이터 기반 '인공지능 도서 추천 서비스' 외에도 중앙정부와 서울시, 기업들과 연계해 주민이 체감하고 실질적 혜택이 돌아갈 수 있는 스마트서비스를 지속 발굴, 도입해 나갈 예정이다"라고 말했다.

자세한 사항은 금천구청 홍보디지털과(☏02-2627-1547)로 문의하면 안내받을 수 있다.
(원문출처) http://www.geumcheon.go.kr/program/board/detail.jsp?boardTypeID=8&menuID=001004004005&boardID=129908

# data[].attributes.attachment_link.description
사서지원서비스에 오신 것을 환영합니다

# data[].attributes.headline
미국 문헌정보학 소식 블로그, 올해의 도서관 10대 기사 선정

# data[].attributes.subject
미국 문헌정보학 소식 블로그, 올해의 도서관 10대 기사 선정

# data[].attributes.attachment_link.description
사서지원서비스에 오신 것을 환영합니다

# data[].attributes.headline
4차 산업혁명과 도서관 ② - 4차 산업혁명과 사서교육

# data[].attributes.subject
4차 산업혁명과 도서관 ② - 4차 산업혁명과 사서교육

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
혁신기술에 대한 교육

4차 산업혁명은 기술혁신이 이끄는 혁명이다. 이제 자동화, 정보화를 넘어 인공지능, 빅데이터 등의 기술이 가상현실, 사물인터넷 등과 접목되어 다양한 영역에서 서비스를 발전시키고 있다. 기술혁신에 대한 적응력은 개인, 기업, 조직의 성패를 좌우할 수 있는 중요 요소이다. 1980년대 및 1990년대의 글로벌 시가총액의 상위를 차지하는 기업을 살펴보면, IBM, 파나소닉, 소니, 제록스 등 제조업 중심의 정보통신(IT)기업이 대부분을 차지하고 있었던 반면에 2017년은 구글, 아마존, 페이스북, 텐센트, 알리바바 등 서비스 유통업이 대부분을 차지하고 있다. 특히 기업가치 10억 불 이상의 벤처회사인 유니콘 벤처 기업이 2009년 25개에서 2017년 184개로 성장하고 있으며 이들 중 다수는 에어비앤비, 핀터레스트, 우버, 드롭박스 등 온라인 플랫폼을 중심으로 매치메이커(Match Maker)역할을 담당하는 기업이 차지하고 있음을 주목할 필요가 있다. 즉, 대기업이 아닌 벤처들도 자신만의 아이디어를 가지고 세계 경제를 선도할 수 있는 주축으로 성장할 수 있으며 그 중심에 기술융합이 있다.

현재 문헌정보학 교육과정을 살펴보면, 여전히 정보검색, 데이터베이스 구축 등의 정보학, 정보통신 ¹과목이 국내 문헌정보학과에서 보편적으로 제공되고 있는 정보학 과목으로 파악되었다. 4차 산업혁명을 이끄는 기술의 종류가 다양하지만 이에 대한 교육이 실질적으로 이루어지고 있는지는 미지수이다. 반면에 미국의 경우, 워싱턴대학교(University of Washington)이나 노스캐롤라이나대학교(University of North Carolina) 등 주요 문헌정보학과에서 텍스트 마이닝, 인공지능, 디지털 큐레이션, 빅데이터, 데이터 시각화 등의 세분화된 정보화 과목을 신설하여 예비 사서에 대한 기술적 소양교육을 실시하고 있다. 또한, 재교육에 있어서도 기술에 대한 이해는 강조되고 있다. 호주도서관협회(Australian Library and Information Association)의 사서 계속교육과정에서 2017년 디지털 DIY, 인포그래픽, 디지털 트렌드, 디지털 보존기술 등의 과정이 신설되었으며, 미국도서관협회(American Library Association)는 사서재교육 프로그램으로 2017년 도서관 경영과정 아래 기술과정을 운영하고 총 91개 기술과목을 개설하고 있다. 2017년 제공된 과목은 디지털 미디어 랩 구축 및 운영, 도서관 웹 서비스 구현, 전자책, 데이터 사이언스의 이해 등 다양한 정보학 과목이 운영되고 있다 ².

4차 산업혁명에 대한 사서의 인식조사 ³ 에 따르면, 도서관 분야의 4차 산업혁명 전개수준이 상당히 미흡하다고 응답한 사서가 33.47%를 차지하고 있으며, 사서들이 가장 자주 사용하는 IT장비가 여전히 데스크톱과 스마트폰에 그쳐 다양한 최신 스마트 디바이스에 대한 노출이 부족함을 보여주고 있다. 또한, 도서관에 4차 산업혁명을 실현하기 위해 필요한 인프라로 실무자 교육훈련 확충에 대한 필요성이 93.96%로 나타나 사서들이 기술소양교육에 대한 절대적 필요성을 느끼고 있는 것으로 나타났다.

도서관에서의 기술적 전개에 대해 도서관 분야에서 계속 고민해왔지만, 혁신기술의 도서관 접목에 대한 시대적 요구는 그 어느 때보다 높으며 빠르게 변할 것이다. 혁신기술에 대한 교육은 다양한 혁신기술에 대한 이해, 도서관 업무 및 서비스의 적용가능성, 혁신적 도서관 서비스 사례에 대한 발굴 및 공유 등을 통해 사서가 기술을 통한 도서관 서비스 혁신을 선도할 수 있는 능력을 양성하는 방향으로 이루어져야 한다.

기업가정신에 대한 교육

기술의 빠른 변화에 따라 부작용을 최소화할 수 있는 사람 중심의 사고와 가치관이 요구된다. 개인은 빠른 환경변화에 대응하기 위하여 개인 및 조직의 역량을 효율적으로 발현시키고 조직 내의 고객에 대한 가치를 극대화할 수 있도록 의사결정을 내려야 한다. 이러한 측면에서 4차 산업혁명에서 기업가정신(entrepreneurship)이 강조된다. 기업가정신은 미래의 불확실성 속에서도 장래를 정확하게 예측하고 변화를 모색하는 태도를 의미한다.

기업가정신에 대한 사서교육은 외부의 환경에 적응하여 도서관의 혁신을 이끄는 사서를 양성하는 것을 목적으로 해야 한다. 비록 도서관이 영리를 목적으로 하는 기관은 아니라고 하더라도 기업가형 개인으로 사서가 각자 혁신의 주체로서 자생적으로 변화에 대응하고 도서관의 혁신 생태계의 조력자로 성장할 수 있는 기업가형 사서 양성이 중요하다. 또한, 기업가정신에 대한 교육은 사서가 다양한 고객 또는 이용자를 이해하고 적절한 의사결정을 통해 이들에게 맞춤형 서비스를 기획할 수 있는 능력을 양성해야 하며, 도서관 이용자 및 지역 커뮤니티 등과 상호연결, 협업하여 도서관 네트워크를 적극적으로 활용할 수 있는 능력을 향상하는데 초점을 맞추어야 한다.

사서교육은 다양한 혁신기술에 대한 이해를 바탕으로 새로운 도서관 서비스를 창출해나갈 수 있는 정보기술의 융합자, 기업가정신을 바탕으로 신속하게 정보환경의 변화에 도서관을 대응시킬 수 있는 리더로서의 사서를 양성하는 관점에서 강조될 필요가 있다 ².

관련기사 보기
4차 산업혁명과 도서관① - 기술과 사람이 만나는 장소로서의 도서관
워싱턴대학교에서 정보학박사 학위 취득 후, 현재 상명대학교 문헌정보학과에서 교수로 재직 중이다.

# data[].attributes.attachment_link.description
사서지원서비스에 오신 것을 환영합니다

# data[].attributes.headline
도서관, 기록관의 오픈소스 활용 방안①

# data[].attributes.subject
도서관, 기록관의 오픈소스 활용 방안①

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
오픈소스란 무엇인가

최근 TV 방송에서는 인간의 본능을 자극하는 먹방이 유행이다. 유명한 셰프나 연예인들이 자신의 레시피를 공개하며 직접 방송을 진행하고 있다. 이 여파로 식재료를 직접 구입해 요리하는 '홈쿡(Home Cook)족'들이 생겨났고 온라인 쇼핑몰에서는 식재료 부문의 매출이 신장했다. 이 모든 것이 미디어를 통해 요리의 레시피가 공개된 결과이다. 이처럼 '공개'는 확산을 가져와 사회적 트렌드를 형성하기도 한다.

IT 업계에서의 오픈소스 소프트웨어(Open Source Software, OSS)도 이와 비슷한 양상을 보인다. OSS는 소스코드(source code)가 공개(open)된 프로그램으로, 누구나 코드를 열람할 수 있고 직접 수정하여 공유할 수 있다. 공개된 소스코드는 많은 개발자로 하여금 호기심을 자극하고, 보다 유용한 기능이 추가되어 개선된 소프트웨어로 환류된다. 온라인커뮤니티에서는 개발자와 사용자가 직접 소통을 하며 OSS의 기능에 대해 의견을 나눈다. 이 과정에서도 유용한 기능이 소프트웨어에 반영되고 결국 OSS는 처음 공개되었을 때보다 다양한 버전으로, 더욱 완성된 모습으로 발전하게 된다. 예를 들면 스마트폰의 운영체제로 사용되는 안드로이드는 대표적인 모바일 OSS이다. 무료로 제공된 공개 소스코드 덕분에 많은 스마트폰이 안드로이드를 OS로 사용할 수 있었고, 초기 우위를 선점한 아이폰에 대항하여 빠르게 시장을 점령할 수 있었다.

OSS는 대체로 소스코드가 무료로 공개되고 있으나, 설치와 시스템 설정 등과 같은 기술지원이 유료의 옵션으로 제공되거나, 소프트웨어의 기능을 확장해주는 애드온(add-on) 프로그램을 유상으로 지원하는 등 몇 가지 비즈니스 모델이 존재한다. 따라서 OSS는 무료 소프트웨어라기보다는 기술이 공개된 '자유 소프트웨어(free software)'로 볼 수 있다. 이런 점에서 소스코드는 공개되지 않았지만 소프트웨어는 자유롭게 사용할 수 있는 프리웨어(freeware)와 일정 기간만 무료로 사용할 수 있는 셰어웨어(shareware)로 구분을 할 수 있다. OSS는 지식재산권에 의해 보호를 받으며 저작자가 설정한 라이선스의 요구 조건을 준수하지 않으면 법적 제재를 받을 수 있다. OSS 라이선스는 GPL(General Public License), LGPL(Lesser General Public License), BSD(Berkeley Software Distribution), MPL(Mozilla Public License) 등 조건이 다른 라이선스가 여러 개 있기 때문에 OSS를 사용할 때에는 부여된 라이선스 정책을 잘 살펴봐야 한다. 모든 라이선스는 무료이용 및 소스코드의 수정과 배포 등이 가능하나 2차 저작물의 공개와 상용 소프트웨어와의 결합에서 다소 차이가 있다.

OSS는 시대의 흐름에 따라 자연스럽게 생겨난 개념은 아니다. 미국의 리처드 스톨만(Richard Stallman)이 기업의 소프트웨어 독점과 상업화에 반대하며 소스코드를 공유하자는 운동으로 시작되었다. 그는 1984년 GNU(GNU is Not UNIX) 프로젝트를 주도하며 자유롭게 사용할 수 있는 운영체계를 만들고자 했고, 1985년에 자유 소프트웨어재단(Free Soft Foundation, FSF)을 설립하였으며, 1989년 소프트웨어의 복사, 수정, 변경 등의 자유를 보장하는 GNU GPL(General Public License)이라는 카피레프트(copyleft)를 발표하는 등 이 분야에서 헌신적인 활동을 하였다. 이후 1991년 리누스 토발즈(Linus Tovald)에 의해 리눅스가 개발되고 여기에 GPL을 적용하면서 GNU프로젝트는 실현되었다. 1998년에는 에릭 레이몬드(Eric Raymond) 등에 의해 오픈소스 이니셔티브(Open Source Initiative, OSI)가 결성되어 오픈소스에 대한 정의가 확립되었고, 10개의 오픈소스 요건(Open Source Definition, OSD)이 제시되었다. 현재는 세계적으로 그 가치를 인정받고 많은 포럼과 개발자들이 활동하고 있으며, 4차 산업혁명의 중요 플랫폼으로 주목받고 있다. 10개의 요건은 다음과 같다. ▲자유로운 재배포, ▲소스코드 포함, ▲동일한 용어의 사용, ▲저작자의 소스 코드 원형 유지, ▲개인 및 단체에 대한 차별 금지, ▲사용 분야에 대한 차별 금지, ▲사용허가(라이선스)의 배포, ▲특정 제품에만 유효한 사용 허가의 금지, ▲기술 중립적인 라이선스

도서관과 기록관을 위한 오픈소스 소프트웨어

국내 도서관 분야에서 OSS의 활용은 아직까지 매우 미흡한 편이다. 이에 대한 논의조차 제대로 이루어지고 있지 않다. 반면, 해외 도서관들은 오래전부터 OSS에 대해 논의해왔는데, 대표적인 오픈소스 기반 통합도서관시스템(Integrated Library System, ILS)으로 1999년 뉴질랜드에서 개발된 KoHa와 2006년 미국에서 개발된 Evergreen이 있다. 이외에도 Alma, World Share Management Services, Sierra, Symphony, FOLIO 등 많은 OSS가 사용되고 있다. 그러나 아직은 도서관들이 상용 ILS를 더 많이 사용하고 있는 것으로 나타났다. 2016년 미국의 도서관 잡지인 '라이브러리 저널(Library Journal)'의 설문조사에 의하면 263명의 응답자 중 80%가 상용 ILS를 사용하고 있으며, 불과 11%의 기관에서만 Koha 또는 Evergreen과 같은 OSS를 사용하고 있었다. 하지만, 상용 ILS를 사용하는 기관의 24.5%는 오픈소스 시스템으로 전환을 고려하고 있다고 응답했는데, 이는 연간 발생하는 유지비용이 주된 원인이었다. 반면 오픈소스 ILS를 사용하는 도서관에서는 불과 9.5%만이 상용 ILS로의 전환을 고려하고 있었다. 만족도를 살펴보면 OSS 사용자의 81%가 만족 또는 매우 만족하고 있다고 응답했으며, 상용 ILS는 72%의 만족도를 나타냈다. 이 결과는 2016년 'Library Technology Guides'가 실시한 '도서관 자동화에 인식 조사'에서도 비슷하게 나타났는데 오픈소스 ILS를 사용하는 도서관들은 상용 ILS와 비슷한 수준의 만족도를 나타내고 있었다. 따라서 오픈소스 ILS는 상용 ILS만큼 사용성이 높다고 볼 수 있으며, 시간이 갈수록 이용기관이 증가할 것으로 예측해볼 수 있다.

한편, 기록관리 분야에도 많은 OSS가 있다. 2008년 국제기록관리협의회(International Council on Archives, ICA)에서 소규모 아카이브를 지원하기 위해 개발한 AtoM이 있으며, 2008년 미국 조지메이슨 대학에서 개발한 더블린 코어 기반 Omeka가 있다. AtoM이 디지털 기록관리를 목적으로 개발되었다면, Omeka는 웹을 통해 컬렉션을 관리하고 전시기능을 제공하는 도구이다. 이밖에도 전자기록의 장기보존을 위한 Archivematica와 미국의 기록물 기술규칙인 DACS을 기반으로 기록관리 기능을 제공하는 ArchivesSpace 등 많은 도구들이 존재한다. 미국국립기록청(National Archives and Records Administration, NARA)은 세계 각 국에서 개발된 기록관리 분야의 다양한 OSS 리스트를 제공하고 있다. 이렇게 해외의 기록관리 분야에서는 OSS에 대해 많은 관심과 논의들이 진행되어왔고, 대학과 기록보존소, 기업 등의 협력프로젝트로 OSS가 개발되는 경우가 많이 있다.

국내 기록관리 분야에서는 2013년 설립된 기록관리공개소프트웨어포럼(Open Source Archive Software Forum, OSASF)를 중심으로 OSS에 대한 정보를 제공하고 있다. 포럼은 AtoM의 한글화를 완료했고, AtoM 호스팅서비스를 구축했으며, OMEKA의 한글화를 진행 하는 등 기록관리 분야에서 OSS의 활용을 선도하고 있다. 또한 워크숍과 특강 등 교육프로그램을 진행하고 커뮤니티를 통해 동영상 강좌를 제공하고 있다. 기록관리공개소프트웨어포럼은 역사가 길지 않고 많은 사람들이 참여하고 있지는 않지만, 국내기록관리 분야에서 OSS에 대한 인식을 제고하고 확산하는 데 큰 기여를 했다고 평가할 수 있다. 특히 기록관리 분야는 행정기록물 관리 외에도 수집기록물 관리, 기업사료관리, 온라인 전시, 웹아카이빙 등 다양한 분야가 있으나, 이를 위해 적합한 소프트웨어를 찾기가 어렵고 개발된 상용소프트웨어가 없는 경우도 있다. 따라서 기관의 업무와 목적에 맞는 OSS를 찾아 이용한다면 큰 도움이 될 수 있을 것이다.

OSS는 무료로 사용할 수 있고 유지보수 비용이 발생하지 않는다는 점에서 예산이 부족한 기관에게 큰 도움이 될 수 있다. 이미 많은 사서와 기록전문가들이 자신의 분야에서 사용할 수 있는 OSS에 대해 알고 있을 수도 있다. 그러나 실제로 도서관이나 기록관에서 OSS를 사용해 자료를 관리하는 기관은 많지 않다. 기관의 책임자가 OSS를 신뢰하지 못할 수도 있고, 실무자가 직접 OSS를 설치하고 관리해야 하는 부담감이 있을 수가 있으며, 자관에 필요한 기능이 없기 때문에 사용하지 못할 수도 있다. 그러나 사서와 기록전문가는 전문영역에서 지식정보를 관리하는 전문가로서 이미 검증된 해외의 많은 OSS들이 국내에 안착될 수 있도록 좀 더 관심을 가질 필요가 있다. 이를 통해 영세한 기관이 더욱 쉽게 OSS를 사용할 수 있도록 돕고, 소프트웨어에 대한 선택의 폭을 넓히며, 더 좋은 소프트웨어가 개발될 수 있도록 발전시켜야 한다. 이는 우리의 전문성을 나타낼 수 있는 방법이며 도서관 생태계의 발전에 도움이 되는 일이다.
(다음호에서 계속)
글_ 남재우 (건국대학교 문헌정보학과 교수)
편집_ 지선, 최연수
- University of Arizona Libraries.

# data[].attributes.attachment_link.description
사서지원서비스에 오신 것을 환영합니다

# data[].attributes.headline
모두를 위한 코딩, 모두를 위한 도서관① 코딩교육이란?

# data[].attributes.subject
모두를 위한 코딩, 모두를 위한 도서관① 코딩교육이란?

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
요즘 주변에서 "코딩교육"이라는 단어를 여러 번 듣게 됩니다. 2018년부터 학교에서 코딩교육을 실시하겠다는 기사와 코딩 관련 각종 프로그램, 도서, 학원 등도 쉽게 보게 됩니다. 과연, 코딩교육이 어떤 것이길래 이렇게 회자되는 것일까요?

기계가 어떤 작업을 할 수 있도록 기계의 언어로 말을 거는 작업을 코딩이라고 합니다. 많은 분이 떠올리는 '프로그래밍'이나 '코딩'은 우리가 잘 배우지 못했던 컴퓨터 프로그래밍 언어가 가득한 화면일지도 모르겠습니다. 그러나 최근에 개발된 코딩교육에 활용되는 프로그램들은 이용자의 눈높이에 맞춰 게임이나 놀이의 형식을 빌렸습니다. 기계의 언어를 기계의 논리로 작성하는 단계 이전에, 알고리즘이나 연산의 원리를 캐릭터를 활용하거나 '드래그 앤드 드롭(drag-and-drop, drag & drop, 마우스를 활용하여 끌고 이동하여 선택하는 방법)' 방식으로 쉽게 코딩을 진행할 수 있습니다. 기계의 '말', '언어'를 배우는 것 이전에 컴퓨터가 생각하는 방식과 컴퓨터가 일을 진행하는 논리, 즉 컴퓨팅적 사고를 배우자는 것입니다.

(그림 1. 스크래치의 원리를 설명하는 튜토리얼의 첫 화면. (그림 2. 기존 프로그래밍 방법.

출처: https://scratch.mit.edu/projects/editor/?tip_bar=home) 출처: 플리커 https://flic.kr/p/bHuA74)

코딩교육이 진행되는 실제 예를 살펴볼까요?

위에서 보여드린 은 MIT 미디어랩에서 2006년 개발한 스크래치(Scratch) 라는 프로그램입니다. 고양이 모양의 오브젝트가 움직이는 모습을 블록처럼 쌓아 '동작'하는 프로그램이 완성되었습니다. 이 파란 블록들 사이사이 이용자가 원하는 색상이나 소리도 해당 블록을 추가할 수도 있어 동작, 색상, 소리가 있는 동영상을 완성할 수 있게 됩니다.

현재 스크래치와 같이 코딩을 쉽게 이해할 수 있는 프로그램들이 다양하게 소개되어 있습니다. 코드닷오아르지(code.org) 가 만든 '코드닷오아르지' 웹사이트와 국내에서 제작된 '' 라는 교육 도구도 많이 사용되고 있습니다.
2. 도서관에서 코딩교육을?
우리가 익히 알고 있듯이 도서관은 정보를 수집, 조직, 배포하는 일뿐만 아니라, 이용자가 그 정보를 읽고 이해할 수 있는 Literacy(리터러시 또는 문해력)를 배양할 수 있도록 돕는 일을 담당하고 있습니다. 그런데 도서관을 둘러싼 정보기술 환경은 너무나 급속하게 발전하고, 이용자들의 삶은 매우 복잡해지고 있습니다. 도서관은 이런 급변하는 환경 속에서 다양한 리터러시를 교육*장려하고 있습니다. 대표적인 리터러시 몇 가지만 예를 들어볼까요? Computer Literacy, Cultural Literacy, Digital Literacy, Financial Literacy, Information Literacy, Media Literacy, Multicultural Literacy, Political Literacy, Technology Literacy, Visual Literacy 등. 참으로 다양한 리터러시가 있습니다. 나열된 이름에서 짐작할 수 있듯이, 도서관이 다루고 있는 리터러시는 글을 식별하고 자료의 내용이 무엇인지를 파악하는 수준을 넘어 4차 산업사회를 대비한 새로운 읽기*쓰기 능력을 배양하는 역량까지 범위가 확대되어 있습니다. 같은 맥락으로 국내외 많은 도서관에서 코딩교육을 진행하고 있습니다.

미래사회에서 코딩이 중요하다는 이야기는 이미 여러 번 들으셨겠지요. 하지만 도서관에서 굳이 소프트웨어 프로그램을 생성할 수 있는 코딩교육까지 담당해야 하는 이유를 설명하기는 어려우시다고요? 그럼 해외 도서관계에서 언급되고 있는 도서관의 역할과 코딩교육을 연결 지어 차근차근 살펴보겠습니다.
2.1 디지털 리터러시(Digital Literacy) 교육의 한 부분으로서의 코딩교육
디지털로 둘러싸인 환경에서 살아가고, 학습하고, 일할 수 있는 역량을 디지털 리터러시라고 합니다. 이는 21세기를 살아갈 수 있는 능력이면서, 디지털 기기를 정확히 이해하고 비판적인 사고를 하고 활용할 수 있는 능력입니다.

컴퓨터 프로그래밍, 즉 코딩은 '미래의 언어'라는 별명을 가지고 있습니다. 코딩을 배워야 한다는 뜻은, 기계와 제품이 지능적으로 학습하는 4차 산업혁명 시대를 읽고 이해하기 위해서 소프트웨어의 언어인 코딩을 알아야 한다는 뜻으로 해석할 수 있습니다. 도서관은 디지털 문맹자들에게 리터러시를 깨우치게 하는 역할을 위해 코딩이라는 새로운 활자 교육을 제공합니다.
2.2 전환학습(Transformative Learning)을 위한 코딩교육
급변하는 현대사회에서 한 개인이 삶을 지속하기 위해서는 지속적인 학습이 필요하게 되었습니다. 전환학습이라고 번역되는 Transformative Learning은 개인이 지닌 준거틀(a frame of reference)이 점점 포괄적이고 개방적으로 변화하는 과정을 말합니다. 준거틀이 확장한다는 것은, 한 개인이 지니고 있는 지식적 영역의 변화만을 일컫는 것이 아니라, 개인의 모든 영역, 즉 사회언어, 심리, 도덕-윤리, 철학, 미학 영역 등이 총체적으로 확장한다는 의미입니다. 풀어 이야기하면, 코딩이라는 언어에 대한 지식 습득이 개인의 정서적이고 사회적인 성장에 도움을 줄 수 있다는 말입니다. 도서관의 코딩교육은 단순한 언어능력 개발이 아니라, 시민 개개인의 내실성장과 외연 확대를 위한 전환학습 도구로 활용됩니다.
2.3 과학, 기술, 공학, 수학(STEM: Science, Technology, Engineering and Mathematics) 교육을 위한 Out-reach 코딩 프로그램
4차 산업혁명이 시작되면서 전 세계적으로 STEM 분야의 교육이 더욱 중요해지고 있습니다. 하지만 우리 교육은 여전히 대학입시가 중심을 이루고 있고, 이공계 분야에 대한 관심은 지속해서 하락하고 있습니다. 더욱 심각한 것은, 부모의 사회 경제적 지위(Social Economic Status)에 따라 자녀의 학력 수준이 달라지는 교육 불평등이 가속화되고 있다는 점이지요. 도서관에서의 코딩교육은 저소득층, 다문화가족, 노인층, 장애인 등 STEM 교육에서 더욱 소외된 계층에게 배움의 기회를 선사하는 아웃리치 프로그램이 될 수 있습니다.

(다음 호에 계속)

참고 웹사이트
- 스크래치(Scratch): https://scratch.mit.edu/
- 엔트리(entry): https://playentry.org/#!
- 코드닷오아르지(code.org): http://code.org
- 코드클럽: https://www.codeclub.org.uk/
- 퀸즈공공도서관: http://connect.queenslibrary.org/1078
- 플리커: https://flic.kr/p/bHuA74

# data[].attributes.attachment_link.description
사서지원서비스에 오신 것을 환영합니다

# data[].attributes.headline
전자책과 도서관② 전자책이 불러올 출판 생태계의 변화와 도서관의 역할

# data[].attributes.subject
전자책과 도서관② 전자책이 불러올 출판 생태계의 변화와 도서관의 역할

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
"글만으로는 부족하다 - 세상을 계산할 필요가 있다"

전자책이 불러올 출판 생태계의 변화와 도서관의 역할

지난 첫 회에서는 전자책의 국내외 동향에 대해 알아보았다. 기술적 형상이라는 새로운 코드가 등장해 점점 복잡해지는 텍스트 코드의 문제점을 해결할 것으로 예상하는 가운데, 스크린 미디어인 전자책도 기술적 형상의 한 유형이라는 것이 요지였다. 이번 회에는 전자책이 불러올 출판 생태계의 변화와 도서관의 변화하는 역할에 대해 살펴보도록 하겠다.

출판 시스템의 변화

기존의 출판 방식은 저자가 출판사에 전달한 원고를 편집・인쇄하여 서점이나 도서관을 통해 최종 독자에게 전달하는 형태로 운영된다. 이 과정은 구텐베르크(Johannes Gutenberg)의 인쇄기 발명 이후 1990년대 말까지 500년 가까이 계속 유지됐다. 하지만 전자책의 출현으로 기존의 출판 방식이 무너지고 있다. 저자가 독자에게 자신의 컨텐츠를 직접 전달할 수 있게 되었기 때문이다.

은 전형적인 종이책의 출판 및 유통 경로다. 종이책은 저자-출판사-인쇄소-총판-서점 또는 도서관을 거쳐 최종 독자에게 전달됨을 알 수 있다. 이 시스템에서는 출판사가 저자 섭외에서부터 출판 유통이나 출판 마케팅에 이르기까지 핵심 역할을 한다. 반면 의 전자책 출판 및 전달 경로에서는 출판사의 역할이 생략될 수 있음을 보여준다. 과 에서 점선으로 표시된 부분은 생략 가능한 과정으로써, 전자책에서는 저자가 인쇄소와 출판사를 거치지 않고 독자나 도서관에 바로 공급할 수 있음을 보여준다. 결국 전자책 이용이 늘어날수록 도서 유통업체나 도서관은 덜 중요해진다는 해석까지 가능해진다.

은 authorearnings.com에서 발표한 자료로, 미국 아마존닷컴(Amazon.com), 애플 아이북스토어(iBooks Store) 등의 사이트에서 거래되는 전자책 판매 건수를 보여준다. 이 가운데 독립출판(indie publishing, 대형 출판사를 통한 통상적인 책 제작 방식에서 벗어나 개인이나 소수 그룹이 기획・편집・제작하는 출판 형태)이 전체 시장의 34%를 차지해, 33%로 조사된 '빅 5 출판사'의 판매 건수를 앞질렀다.

전자도서관에서 디지털도서관으로

우리나라 도서관법 제2조에 "도서관이라 함은 도서관자료를 수집·정리·분석·보존하여 공중에게 제공함으로써 정보이용·조사·연구·학습·교양·평생교육 등에 이바지하는 시설"이라고 정의하고 있다. 도서관법에서 정의하는 도서관은 물리적 시설을 강조한 측면이 없지 않다. 하지만 전자책을 비롯하여 지능정보 사회의 도래에 따라 도서관 정의도 변화가 예상된다.

요즘 도서관에서는 전자책을 포함하여 수많은 디지털 자료를 이용할 수 있다. 독서가 목적이라면 굳이 도서관을 방문하지 않고서도 전자책은 언제, 어디서다 인터넷으로 접근할 수 있다. 또한, 직접 도서관을 방문하지 않아도 해당 도서관의 홈페이지, 애플리케이션을 통하여 언제, 어디서나 전자책을 접할 수 있다. 만약 도서관이 전자책 대출만을 한다면 물리적 도서관은 없어도 된다. 데이터센터 한 곳에서 전국은 물론 전 세계를 대상으로 전자책 대출 도서관을 운영할 수 있기 때문이다. 그렇다면 지금보다 발전한 전자책 시대가 도래한다면, 현재의 종이책 보관・관리・대출을 하는 물리적 도서관의 역할은 축소될까?

이런 변화에 대비해 출판사들이 전자책을 앞서 연구했듯이, 도서관계에서도 디지털 기술과 문화가 불러온 변화에 대비하고 있는 모습을 발견할 수 있다. 국립중앙도서관이 설립・운영중인 국립디지털도서관의 모델은 한 예가 될 수 있다(그림 4). 국립디지털도서관은 '종이책 또는 기존 아날로그 자료를 디지털 데이터로 변환・제공하는 지금까지의 전자도서관에서 벗어나 도서관의 정보처리 기능을 확장하여, 정보사회의 요청에 부응한 전문 디지털 도서관'이라고 소개하고 있다.

이제 '정보사회'라는 용어 대신에 '제4차 산업혁명시대' 또는 '지능정보사회'라는 용어가 사용되고 있다. 지능정보사회의 요청에 부응하는 도서관은 어떤 모습이어야 할까? 제4차 산업혁명 시대를 준비하는 도서관은 정보의 범위를 더 세부적으로 접근할 필요가 있다. 국립중앙도서관 디지털도서관에서 제시하듯이 아날로그 책의 디지털화에서 벗어나, 지능정보사회에서 강조하는 디지털 데이터까지 관리하는 조직으로 변신해야 하기 때문이다.

정보의 원천 관리자로서의 도서관

제4차 산업혁명은 '기계의 지능화를 통해 생산성과 효율성이 고도로 향상되어 산업구조의 근본이 변화하는 것을 말하며, 지능정보기술이 이런 변화의 동인'이라고 한다(권용현, 2016). 지능정보기술의 원천으로서 강조되는 수많은 디지털 데이터, 즉 빅데이터는 컴퓨터로 분석해 새로운 통찰을 얻고, 새로운 지식정보로 변환할 수 있게 된다. 연구 데이터(research data) 관리 모델은 지능정보사회를 맞이하여 도서관의 역할이 어떻게 확장되는지를 보여준다.

미국이나 영국, 호주 등 일부 국가에서는 연구 계획을 제출할 시점부터 '연구 데이터 관리 계획(Data Management Plan, DMP)'을 제출하는 모델이 적용되고 있다(김선태, 2016). 이 연구 데이터를 관리할 별도 관리담당 부서가 없으면, 기업 또는 기관의 도서관 조직에서 담당하는 모델도 발견된다. 이 모델은 국내 도서관에도 그대로 적용되어 영향을 미칠 가능성이 높다. 실제로 2010년을 전후하여 김지현의 "대학 내 연구자들의 연구 데이터 관리에 관한 연구" 등 도서관 및 문헌정보학계에서 연구 데이터 관리와 관련된 논문을 속속 발표하는 것을 확인할 수 있다.

도서관은 종이책을 비롯하여 전자책을 포함한 디지털 자료실이다. 전자책은 자료의 또 다른 형태다. 도서관, 특히 공공도서관은 국민의 알 권리와 지식의 접근성을 보장하는 역할을 한다(일본도서관정보학회연구대회심포지엄, 2011). 데이터가 중심이 되고 지식의 원천이 되는 시대의 도서관은 스스로 그 범위와 역할을 확장해야 하는 책임이 주어졌다. (끝)
글_ 박세영(중앙대학교 신문방송대학원 겸임교수, 글봄크리에이티브 이사)
편집_ 지선, 최연수
참고문헌
- 권용현. (2016). 4차 산업혁명을 이끌 '지능정보사회'. 미래이야기, 11월호.
http://www.msip.go.kr/webzine/posts.do?postIdx=230
- 김선태. (2016). 데이터 기반 연구 패러다임(최종회) : 데이터 관리 계획서와 RDMS 데이터 관리 계획서와 RDMS. http://www.dbguide.net/knowledge.db?cmd=view&boardUid=191443&boardConfigUid=19&boardStep=&categoryUid=$categoryUid
- 김지현. (2012). 대학 내 연구자들의 연구데이터 관리에 관한 연구. 한국도서관·정보학회지, 43(3), 433-455
- Wilson, T. D. (2014). The e-book phenomenon: a disruptive technology. Information Research, 19(2). Paper 612. http://www.informationr.net/ir/19-2/paper612.html#wan11
- 第59回日本図書館情報学会研究大会シンポジウム. (2011). 図書館[エレクトリック]「電子書籍時代の図書館のあり方」. http://d.hatena.ne.jp/min2-fly/20111113/1321185608
- authorearnings. http://authorearnings.com/wp-content/uploads/2015/10/overall-us-market-unit-sales.png)

# data[].attributes.attachment_link.description
사서지원서비스에 오신 것을 환영합니다

# data[].attributes.headline
4차 산업혁명과 도서관② 4차 산업혁명과 도서관의 역할

# data[].attributes.subject
4차 산업혁명과 도서관② 4차 산업혁명과 도서관의 역할

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
최근 4차 산업혁명에 대한 각계의 관심이 뜨거워지고 있다. 아직 4차 산업혁명에 대한 명확한 그림이 그려지지는 않았지만 사물인터넷(Internet of Things, IoT), 빅데이터(Big Data)와 인공지능(Artificial Intelligent, AI)의 본격적인 활용을 통해 제조업, 서비스업을 포함한 모든 산업 분야에 획기적인 변화가 예상된다는 것이다.

4차 산업혁명은 우리의 소비 생활은 물론 직무와 인력 양성에서도 많은 변화를 가져올 것이다. 소비자들은 이미 인터넷 기술을 통해 생활의 모든 면에서 원하는 상품과 서비스를 더욱 효율적으로 선택할 수 있게 되었다. 우리가 사용하는 상당수의 물품은 고정적인 형태와 특성의 제약을 벗어나 데이터를 통해 인간의 필요에 더욱 능동적으로 대응하게 될 것이다. 서비스 측면에서도 빅데이터의 활용을 통해 더욱 개인화된 혜택을 누리게 될 것으로 예상한다. 물론 4차 산업혁명이 소득 불평등을 더욱 악화시키고 노동시장에 혼란을 가져올 수 있다는 우려도 높은 상황이다(World Economic Forum, 2016).

중요한 것은 이런 4차 산업혁명의 도래가 정말 올 것인가의 문제가 아니라 얼마나 빨리 실현되는가의 문제라는 것이다. 도서관도 4차 산업혁명에서 이용자와 지역사회에게 계속해서 필요한 기관으로 남기 위해서는 새로운 전략을 세우는 것이 당연히 필요하다. 그러려면 4차 산업혁명에서의 우리의 삶과 일상이 어떠한 모습으로 변하고, 직업과 사회구조가 어떤 모습으로 진화할지에 대한 논의가 폭넓게 이루어져야 하겠다. 이를 통해 도서관이 새로운 환경에 대해 재정비(realign)할 수 있는 전략 및 실행 방안이 도출될 것이다.
인공지능의 시대
4차 산업혁명의 주요 키워드는 지능(intelligence)이라고 할 수 있다. 지능이란 어떤 것을 이해할 수 있는 능력(Oxford English Dictionary, 2017), 지식이나 스킬을 입수하고 적용하는 능력을 개념화한 것이다. 지능은 주로 개인에게 적용되어 왔는데 즉, 어떤 사람의 지능이 다른 사람의 지능에 비교해 높다고 인정된다는 식이다. 하지만 개인의 지능은 그 개인의 노화 및 죽음을 통해 소멸하고 만다. 물론 자녀를 통해 유전적으로 이러한 능력이 일부 전달될 수 있겠지만 그렇다고 해서 지능이 대를 이어 축적되지는 않는다.

지능의 가장 기본적인 구성은 사실이나 데이터를 입수하고 이를 추론을 통해 처리하는 능력이다. 컴퓨터 기술의 발달은 사람이 가지고 있는 고등 지능을 컴퓨터에 적용함으로써 인간의 지능의 한계를 넘어서게 하고 있다. 2011년 2월 미국의 IBM사에서 개발한 왓슨(Watson)이라는 인공지능 기반 슈퍼컴퓨터는 'Jeopardy!'라는 인기 퀴즈쇼에서 두 명의 인간 챔피언을 상대로 압도적인 승리를 거뒀다(New York Times, 2011.2.16.). 비교적 단순한 질의응답기 수준이었던 왓슨은 이제 의료영역에서 의사들을 능가하는 진단 및 처방 능력을 보여주고 있다. 여기에 구글(Google)이 개발한 인공지능 알파고는 작년에 우리나라 프로바둑기사 이세돌 9단을 가볍게 이겨서 우리에게는 충격을 주었다. 이미 미국의 아마존(Amazon)이 개발한 알렉사(Alexa), 애플(Apple)의 시리(Siri), 한국의 KT가 개발한 기가지니(GiGA Genie), SK텔레콤의 누구(NUGU) 등을 통해 일반인도 대중화된 인공지능 서비스를 접하고 있다. 아직은 걸음마 수준이지만 앞으로 이러한 인공지능 서비스가 얼마나 빨리 진화할지 한편으로는 기대가 되고 또 한편으로는 두려운 생각이 있다. 인공지능의 구축이 어느 정도 효율적인 수준이 되면 그런 인공지능의 연결이 가지고 오는 파급효과는 엄청날 것이다.
도서관의 새로운 사명은 기억유산을 창조하고 후대에 전수되도록 지원하는 일
고도화된 지능이 더 광범위하게 구축되고 활용될 4차 산업혁명의 시대에 도서관은 개인과 사회에 어떤 기여를 할 수 있을까? 도서관도 좀 더 진화된 디지털 서비스를 개발해서 개별 이용자들에게 차별적으로 제공하는 것도 하나의 전략이 될 수 있다. 반대로 고도화된 인공지능과 디지털 혁명의 대척점에 있는 아날로그 형태의 서비스를 제공하는 것도 고려해 볼 수 있다.

4차 산업혁명의 영향으로 사람들의 삶의 질이 제고되는 반면 개인의 정체성, 개인이 느끼는 삶의 의미는 오히려 많은 혼란이 있을 수 있다. 따라서 도서관이 사람과 사람이 직접 만날 수 있는 공간과 기회를 제공하고, 디지털 경험의 회오리 속에서 아날로그적 경험을 하는 장소로 만드는 전략이 전혀 엉뚱하다고 할 수 없다.

도서관은 전통적으로 지능이 아닌 기억을 상대했으며 지적 능력을 갖춘 인간이 책, 잡지, 영상물 등 자신의 지능을 표현하는 기록을 남기면 도서관은 이를 수집해서 사람들에게 제공해 왔다. 어떤 것이 구체적인 기록으로 남겨지면 이 기록은 지능이 아니라 기억이 된다. 따라서 도서관은 어떤 면에서 기억물을 수집하고 제공하는 기관이라고 할 수 있다. 물론 도서관이 다루는 대표적인 기억물이 책이기 때문에 많은 사람은 '도서관=책'이라는 생각을 하고 있지만 한 번 더 생각해보면 도서관은 기억을 제공하고 있음을 알 수 있다. 도서관과 지능의 관련성은 이용자들이 도서관이 보유한 기억물을 사용하게 되면 지능이 고양될 수 있다는 점에서 찾을 수 있다.

도서관은 전통적으로 기억물을 수집해서 체계적으로 제공해 왔지만, 이용자의 입장에서 보면 그것은 다른 사람들의 기억이다. 웹은 이미 많은 사람이 정보의 사용자가 아닌 정보의 창조자로 만들었다. 이제 대다수의 사람은 SNS 등을 통해 이전보다 훨씬 자유롭고 폭넓게 소통을 하고 디지털 평면에서 자신들의 자취를 남기고 있다. 하지만 SNS 포스팅, 채팅, 사진 등의 디지털 기록들은 휘발성이 매우 강하고 또한, 분산되어 있어서 인쇄형태의 기록자료에 비해 관리와 보존이 더 어려워졌다. 이런 측면에서 도서관은 4차 산업혁명의 시대에 이미 정보의 창조자가 된 개인과 집단이 자신들의 기억을 정리하고 유산(legacy)으로 남길 수 있도록 도와주는 새로운 목표를 가질 필요가 있다.

이미 도서관계에서는 구체적으로 기억을 만드는 작업을 해왔다. 우리가 익히 아는 미국 의회도서관(Library of Congress, LC)의 ' American Memory' 는 미국이라는 나라의 정체성을 보여줄 수 있는 다양한 문서, 음성 및 동영상 자료들을 선별해서 자유롭게 접근할 수 있게 하는 의미 있는 사업이다. 싱가포르의 ' Singapore Memory Project(SMP)'는 'American Memory'와는 달리 개인과 단체가 직접 기억 자료를 만들고 공유할 수 있도록 했다. 특히 SMP는 'Memory Corps'라는 자원봉사자들을 통해 자신들의 기억을 만드는 것에 어려움을 겪고 있는 사람들을 도우며, 또 SMP를 홍보하는 도서관, 박물관, 학계 및 다양한 조직들이 협력한 좋은 사례이다.

도서관은 아니지만, 미국에서는 2003년에 StoryCoprs라는 조직이 발족되어 많은 사람이 지나다니는 곳에 storybooth라는 공간과 자원봉사자들을 배치해 일반인들이 자신들의 이야기를 기록하고 공유할 수 있도록 하고 있다. 우리나라에서는 많은 도서관이 '자서전 쓰기' 프로그램을 통해 개인이 기억을 남길 수 있도록 돕고 있다.

도서관의 새로운 미션을 '최적의 정보, 전문가 및 공간의 활용을 통해 개인과 공동체가 기억유산을 학습, 창조, 보존 및 공유하는 것을 가능하게 하고 촉진하는 것'으로 정한다면 이는 향후 도서관의 역할에 새로운 전기가 될 수 있다. 도서관에서 기억이 만들어질 수 있는 공간 제공을 시작으로 기억자료의 체계적인 관리 및 보존을 돕는 다양한 기술적 지원, 기억자료의 생성, 관리 및 보존을 위한 교육 및 자료 개발 등의 다양한 차원의 서비스가 개발, 제공될 수 있다. 개인 뿐만 아니라 지역의 다양한 공동체가 기억유산을 만들고, 큐레이션, 보존하는 것을 돕는 것도 물론 권장될 사항이다. 도서관이 책이라는 타인의 기억유산뿐만 아니라 이용자 개인과 이용자들이 속한 공동체의 기억유산을 남기고 또 사용할 수 있는 기관이 된다면 이는 도서관의 공공적인 사명을 더욱 확장하는 중요한 계기가 될 것이다.

또한, 빅데이터의 홍수 속에서 개인과 공동체에 보다 의미 있는 데이터가 체계적으로 관리되고 공유될 수 있도록 촉진함으로써 도서관의 전문성 제고는 물론 사회적 문제 해결에도 기여할 수 있게 된다. 4차 산업혁명이 개인과 우리 사회에 미치는 구체적인 영향에 대해서는 앞으로 더 두고 볼 일이다. "범은 죽어서 가죽을 남기고, 사람은 죽어서 이름을 남긴다"는 말이 있는데, 우리 도서관도 4차 산업혁명의 시대에 개인과 공동체가 자신에게 의미 있는 기억 유산 만들고 남길 수 있게 도와주고 지금까지 해오던 미션을 더욱 확장하는 좋은 계기가 될 것으로 기대된다. 고도로 디지털화된 환경에서 이용자를 보다 의미 있는 주체로 만들고 또 도서관의 공공적인 사명을 실현할 수 있다는 점에서 숙고해 볼 필요가 있다.

참고문헌
- American Memory. Retrieved from https://memory.loc.gov
- John Markoff. (2011. 2. 16.) Computer wins on 'Jeopardy!': Trivial, It's not. New York Times.
- Oxford English Dictionary. Retrieved from http://www.oed.com/
- Singapore Memory Project (SMP). Retrieved from http://www.singaporememory.sg
- StoryCorps. Retrieved from https://storycorps.org
- World Economic Forum. (2016. 1. 14.). The Fourth Industral Revolution: what it means, how to respond. Retrieved from https://www.weforum.org/agenda/2016/01/the-fourth-industrial-revolution-what-it-means-and-how-to-respond/

# data[].attributes.attachment_link.description
사서지원서비스에 오신 것을 환영합니다