hpsh2227 님의 블로그

1. 기술과 인간의 협업 시대, 사서의 역할은 어디에?4차 산업혁명 시대, 도서관 환경은 과거 어느 때보다 빠르게 진화하고 있다. 그 중심에는 인공지능(AI)의 도입과 함께 사서의 역할 변화가 놓여 있다. 단순 반복 업무의 자동화는 도서관 서비스의 효율성을 높이는 동시에, 전문직으로서 사서의 가치를 재조명하게 만든다. 그러나 AI가 도입되는 과정에서 사서의 고유 업무와 기계가 맡을 수 있는 역할 사이의 경계는 더욱 명확해질 필요가 있으며, 이는 단순한 업무 분배를 넘어 ‘사서와 AI의 협업’이라는 새로운 전략을 필요로 한다. AI는 모든 문제를 해결하는 만능 도구가 아니며, 인간의 판단과 감성이 필수적인 업무에서는 여전히 사서의 전문성이 요구된다. 그렇기 때문에 사서와 AI는 대립하거나 대체되는 관계가 ..

1. 사서 업무의 디지털 전환과 AI의 등장 배경정보화 사회가 급속도로 진화하면서 도서관 현장 역시 디지털 전환의 흐름에서 예외일 수 없게 되었다. 특히 AI(인공지능)의 등장과 발전은 도서관의 운영 방식, 자료 관리, 이용자 서비스 등 다방면에서 변화를 이끌고 있다. 과거 사서의 주요 업무는 도서 정리, 대출/반납 관리, 분류 및 인덱싱, 레퍼런스 서비스 제공 등으로 명확히 정의되어 있었지만, 디지털 기술이 접목되면서 그 역할은 기술과 융합되는 방식으로 점점 새롭게 구성되고 있다. 특히 반복적인 업무나 정형화된 정보 처리 업무는 AI의 학습 능력과 자동화 기능으로 대체 또는 보완이 가능해졌으며, 이는 사서가 보다 창의적이고 고차원적인 업무에 집중할 수 있도록 만드는 중요한 계기가 되고 있다. 하지만 동..

1. AI 기반 자동 태깅 기술의 등장과 필요성디지털 자료의 폭발적인 증가 속에서 도서관의 자료관리는 전통적인 분류 방식만으로는 한계에 봉착하고 있다. 특히, 다양한 포맷(텍스트, 이미지, 영상, 음성 등)의 자료를 신속하게 분류하고 검색 가능하도록 만들기 위해서는 정교한 메타데이터 관리가 필수적이다. 하지만 방대한 양의 자료에 대해 일일이 수작업으로 태그를 부여하고 주제어를 설정하는 것은 시간과 인력 면에서 큰 부담이 된다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 등장한 것이 바로 AI 기반 자동 태깅(Auto Tagging) 기술이다. 이 기술은 기계 학습, 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전 등의 인공지능 기술을 활용하여 자료의 내용이나 형식에 따라 자동으로 키워드, 주제어, 분류 코드, 요약 정보 등을 ..

1. 도서관 AI, 기술 주도가 아닌 ‘사서 주도 설계’의 시대4차 산업혁명 시대에 접어들면서 도서관 역시 인공지능(AI) 기술을 활용한 다양한 자동화 시스템을 도입하고 있다. 추천 알고리즘, 자동 분류 시스템, 챗봇, 음성인식 안내 등 AI 기반 서비스는 이제 도서관의 일상적인 운영 요소로 자리 잡아가고 있다. 하지만 중요한 점은, 이러한 기술들이 사서의 전문성과 철학 없이 구현될 때, 도서관의 공공성과 중립성, 포용성을 훼손할 수 있다는 점이다. 기술이 중심이 아닌, 사람(이용자) 중심의 설계가 되어야 하며, 그 중심에 ‘사서’가 있어야 한다. 사서는 단순한 이용자 응대자가 아니라, 도서관 이용자의 행태와 정보 요구, 정보 윤리에 대한 깊은 이해를 가진 전문가로서, AI 기술이 어느 방향으로 설계되어..

1. 도서관에 등장한 음성 인식 기술: 새로운 정보 접근 방식의 탄생디지털 기술이 도서관 현장을 빠르게 변화시키는 가운데, 최근 각광받고 있는 혁신 기술 중 하나는 바로 음성 인식 기반의 스마트 스피커 도입이다. 기존 도서관 이용은 키오스크나 웹사이트, 검색용 OPAC 시스템 등 ‘화면 기반’의 인터페이스를 중심으로 이루어졌으나, 음성 기술의 발전으로 이제는 말로 하는 도서관 이용이 새로운 트렌드로 자리 잡고 있다. 아마존의 Alexa, 구글 어시스턴트, 네이버의 클로바 같은 대표적인 음성 비서 플랫폼을 기반으로 한 도서관 전용 스킬(skill)이나 챗봇이 등장하고 있으며, 이는 특히 고령자, 시각장애인, 디지털 소외 계층에게 정보 접근의 문턱을 낮춰주는 역할을 하고 있다.예를 들어 “근처 공공도서관 운..

1. 자동화 분류의 역사와 현재: 인간 중심에서 기계 중심으로의 전환도서관에서 서지 분류는 단순한 도서 배열을 넘어, 지식 구조를 체계적으로 구성하고 이용자에게 접근성을 제공하는 핵심적 작업이다. 전통적으로는 사서가 도서의 주제를 파악하고, DDC(듀이십진분류법), LCC(미국의회도서관 분류법), KDC(한국십진분류법) 등 정립된 분류 체계를 바탕으로 수작업으로 분류 번호를 부여했다. 그러나 자료의 폭증과 디지털 콘텐츠의 확산으로 인해 수작업 분류의 한계가 뚜렷해지면서, 2000년대 초반부터 자동화 분류 시스템이 대두되기 시작했다. 초기 자동화 시스템은 키워드 추출과 단어 빈도 분석을 기반으로 하였으며, 정해진 규칙(rule-based)으로 분류 번호를 추천하는 수준이었다. 이는 정형적인 텍스트에는 유용..

1. 챗봇, 도서관의 ‘디지털 안내인’으로 자리 잡다챗봇(Chatbot)은 텍스트 기반의 대화형 인공지능 시스템으로, 사용자의 질문에 자동으로 응답하는 기능을 수행한다. 초기에는 단순한 FAQ 수준의 자동응답에 불과했지만, 최근 자연어처리(NLP) 기술과 생성형 인공지능의 발전으로 보다 정교하고 맥락 있는 상담이 가능해졌다. 특히 도서관은 이용자 중심 서비스를 핵심 가치로 삼고 있는 기관인 만큼, 챗봇 도입은 단순한 디지털 혁신을 넘어서 ‘24시간 응대’, ‘비대면 정보서비스 강화’, ‘사서 업무 효율화’ 등 다양한 효과를 기대할 수 있다. 팬데믹 이후 비대면 서비스 수요가 급증하면서 도서관 챗봇은 단순한 부가 기능에서 이제는 필수 인프라로 진화하고 있다. 특히 공공도서관, 대학도서관, 전문도서관 등 각..

1. 위기 상황이 도서관 리더십에 던진 질문최근 몇 년간 코로나19 팬데믹, 기후 위기, 디지털 전환 등의 거대한 외부 충격은 도서관 운영 전반에 심대한 영향을 미쳤다. 특히 물리적 접근 제한, 이용자 수 급감, 비대면 전환의 급속화는 기존의 전통적인 도서관 운영 방식으로는 대응이 어렵다는 한계를 드러냈다. 이 과정에서 드러난 것은 바로 ‘관리’ 중심의 도서관 운영 방식이 위기 상황에서는 무력화되기 쉽다는 사실이다. 단순히 시설 유지와 예산 집행, 프로그램 운영에 머무는 관리자적 태도로는 급변하는 외부 환경에 탄력적으로 대응하기 어렵다는 것이 판명된 것이다. 이러한 위기는 도서관이 단순히 대응을 넘어 ‘회복력(Resilience)’을 갖춘 조직으로 탈바꿈해야 함을 강하게 시사한다. 회복력 있는 도서관이란..

1. 코로나 팬데믹이 불러온 학교도서관 운영의 위기코로나19 팬데믹은 학교도서관 운영 전반에 전례 없는 충격을 주었다. 오프라인 공간 중심으로 운영되던 학교도서관은 거리두기, 등교 제한, 교차 수업 등의 상황 속에서 물리적 접근 자체가 어려워졌으며, 도서 대출, 독서활동, 독서교육 등 대부분의 핵심 기능이 일시적으로 마비되었다. 특히 초·중등 교육현장에서 도서관은 단순한 독서 공간이 아닌, 학습 지원과 창의력 향상, 미디어 리터러시 함양 등 교육과정과 밀접한 관계를 맺고 있기 때문에, 도서관 기능의 중단은 학습 공백으로도 이어졌다. 실제로 일부 학교에서는 사서교사가 순회 근무하거나 자가격리로 결원이 생기면서, 도서관 운영 자체가 사실상 중단되는 경우도 적지 않았다. 이런 상황은 학생들에게 독서 동기 저하..

1. 코로나 이후 도서관 공간, 무엇이 달라졌는가?코로나19 팬데믹은 도서관의 운영 방식을 근본적으로 바꾸었고, 그중 가장 직접적인 영향을 받은 영역은 ‘공간 구성’이다. 도서관은 이용자가 머무르고, 탐색하며, 서로 소통하는 공유 공간이기 때문에 감염병 확산 시기에는 곧바로 ‘위험 공간’으로 인식될 수밖에 없었다. 이에 따라 마스크 착용과 발열 체크, 밀집 방지, 좌석 간 거리두기, 이용자 수 제한 등 다양한 방역 조치가 시행되었고, 도서관은 잠시나마 ‘사람이 적게 머물수록 안전한 공간’이 되었다. 하지만 공공도서관의 본질은 개방과 접근성, 공동체성에 있다. 팬데믹 이후 도서관이 다시금 이용자에게 열린 공간으로 복귀하면서도, 이전보다 더 세심한 위생관리와 물리적 안전 조치가 필요하게 되었다.이러한 변화는..