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문헌정보학과 데이터 사이언스의 만남, 전공의 새로운 가능성

정보학과 데이터 과학, 전혀 다른 듯 닮은 두 세계불과 몇 년 전까지만 해도 “문헌정보학”과 “데이터 사이언스”는 서로 다른 분야처럼 보였다. 하나는 도서관과 정보 구조 중심의 전통 학문이고, 다른 하나는 통계학, 프로그래밍, 머신러닝 등을 다루는 최신 기술 분야로 여겨졌다. 하지만 지금은 상황이 완전히 달라졌다. 디지털 전환과 데이터 기반 사회로의 변화는 두 학문을 긴밀하게 연결하고 있으며, 그 접점에서 새로운 가능성이 만들어지고 있다.문헌정보학은 오래전부터 정보의 분류, 조직, 저장, 검색이라는 문제를 다뤄왔다. 데이터 사이언스는 방대한 데이터를 분석해 의미를 도출하고, 예측하며, 자동화된 의사결정을 돕는 기술을 제공한다. 겉보기에는 매우 다르지만, 정보의 흐름을 구조화하고 분석한다는 점에서 본질은 ..

문헌정보학 2025.07.15

문헌정보학과에서 배우는 KDC와 DDC의 차이와 실제 사용 경험

같은 도서를 다르게 분류하는 두 체계, KDC와 DDC문헌정보학을 공부하면서 가장 먼저 마주하는 분류 체계 중 두 가지가 있다. 바로 KDC(한국십진분류법)와 DDC(듀이십진분류법)다. 두 체계 모두 십진분류방식을 기반으로 하며, 정보의 주제를 계층적 구조로 조직하는 체계이지만,각각의 문화적 배경, 분류 철학, 실무 적용 방식에서 분명한 차이를 가진다.문헌정보학 수업 시간에는 KDC와 DDC를 이론적으로 비교했지만, 실습을 통해 같은 책이 어떤 도서관에서는 DDC로, 어떤 곳에서는 KDC로 전혀 다른 위치에 정리되어 있다는 사실을 직접 확인하고 그 차이를 몸으로 체감할 수 있었다.이 글에서는 문헌정보학 수업과 실무 경험을 바탕으로 KDC와 DDC의 구조적·문화적 차이, 실제 적용상의 장단점, 이용자 관점..

문헌정보학 2025.07.15