군사학은 급변하는 안보환경과 국제정세의 변화, 4차산업혁명시대의 무기체계 발전과 저출산에 따른 병역제도 등의 사회적 관심이 증대되 고 있다. 따라서 본 연구는 빅데이터를 활용한 텍스트마이닝 기법으로 군사학의 학술연구 동향과 사회적 인식을 분석하여 시사점을 제시하는 데 있다. 연구 결과 학술연구 동향은 주변국 관계, 무기체계, 방위산업, 인공지능 등이 중점을 이루었지만, 사회적 인식은 대학교와 군사학과, 장교 등의 관심으로 차이점을 보였다. 군사학 발전을 위해 연구 중심의 역량과 환경을 구축하고, 융·복합적 연구와 지역사회와 연계한 산학협 력 체계구축 및 국민 참여를 통한 학술 세미나 및 통합연구 등이 요구 되었다.

해수면온도는 해양-대기 상호작용, 열속 변화, 대양의 해양 순환을 이해할 수 있는 가장 중요한 해양 변수들 중의 하나이다. 0oC 이하 −2oC까지 극저 해수면온도는 기후변화 및 지구환경 변화를 유도하고 조절하기 때문에 다른 범위의 해수면온도보다 더 중요하게 다루어져야 한다. 전구 대양에서 이러한 극저 해수면온도의 시간적 공간적 변동성을 이해하기 위하여 1982년부터 2018년까지의 기간 동안 관측된 인공위성 일별 해수면온도 데이터베이스를 활용하여 평균 기후장을 산출하였다. 또한 장기간의 해양 실측 자료에 기반하여 생산된 표층 수온의 기후 평균장을 활용하여 극저 해수면온도가 전구 대양에서 존재하는 해역과 0oC 등온선의 월별 공간 변동을 분석하였다. 그 결과 극저 해수면온도는 북극해와 남극해와 같은 극지 해역과 고위도의 연해에서 상당한 해양의 표면적을 차지하고 있었다. 이러한 극저 해수면 온도가 어떻게 시각화되어 있는지 검토하기 위하여 6종 지구과학교과서를 분석하였다. 대부분의 교과서에서 해수면온도 삽화는 0oC 혹은 그 이상 수온에서 부터 도시하여 학생들이 극저 해수면온도에 대한 개념과 역할에 대한 이해를 획득 하는 것을 저해하고 있었다. 데이터 시각화는 데이터 리터러시의 주요한 요소 중에 하나이므로 위성 해수면온도 자료가 교과서에 적절하게 시각화되도록 교과서 삽화의 개선이 필요하다. 본 연구는 인공위성 해수면온도 자료와 해양 실측 자료를 활용하여 해양 데이터의 시각화를 통하여 해양학적 소양과 데이터 리터러시가 동시에 함양되고 강화될 수 있음을 강조하였다.

21세기 들어서 더욱 나빠지는 기후변화로 가뭄이나 물 부족현상이 전 세계적으로 확대되고 있다. 또한, 화석연료 사용으로 발생하는 이산화탄소는 전체 온실가스의 80%를 차지하기 때문에 지구 온난화의 요인이 되고 있다. 따라서 수처리 멤브레인, 가스분리용 멤브레인, 2차전지용 분리막의 중요성은 증대하고 있으나, 미국, 일본, 독일 등 선진국에서 기술을 독점 하고 있어서 국내 멤브레인 기술의 고도화 및 경쟁력 강화가 시급히 요구되고 있다. 그래서 국가에서도 연구예산을 지원하고 있으나, NTIS 데이터를 이용하여 효율성을 분석하였다. 분석 결과, 단기과제 위주로 지원되고 있고, 타 기술 분야에 비해서도 연구비 규모가 작으며, 기초 소재 분야 지원이 취약한 것으로 분석되었다. 따라서 장기과제를, 많은 예산으로, 대학을 중심으 로 많이 투자할 때 멤브레인 기술의 향상과 경쟁력이 강화되어 선진국과 동등한 기술력을 갖출 것으로 기대된다.

1990년대 말부터 쌍방향, 참여, 사회적 소통과 같은 웹 2.0 형태의 온라인 저널 블로그나 집단지능과 같이 협업적 으로 콘텐츠를 생성하는 위키가 등장하면서 온라인을 기반 으로 하는 네트워크형 사회로 진입하고 있다. ‘세계적으로 생각하고 지역적으로 행동’하는 지구규모의 환경 현안에 대 한 대응 체계로서도 정보화 시대의 쌍방향 네트워크는 환경 정책 의사결정에 시민의 협력을 용이하게 하고 있다. 특히, 대륙 및 국가간 이동하는 야생조류의 경우 대규모의 시민 관찰 정보가 공동 데이터베이스(DB)로 구축되고 유통되면 서 야생조류의 정보와 지식 생산의 중심에 시민과학 (Citizen Science)의 영역은 넓어지고 있다. 이에 본 연구는 시민과학 활동이 활발한 북미의 eBird 웹사이트(eBird.org) 를 중심으로 야생조류 정보 수집과 활용 체계를 검토하여 국내 야생조류의 연구 분야에서 시민과학의 접근과 적용가 능성을 논의하고자 한다. 시민과학은 지속가능한 사회에 대한 불확실성이 증대되는 시점에서 전문가주의(professionalism) 과학 기술과 과학의 공공성 회복에 대한 시민 사회의 의심과 민주적 참여가 확대 되는데서 출발하였다. 그러나 최근의 시민과학의 정의는 대 중과학(crowd science), 크라우드소싱 과학(crowd-sourced science), 네트워크 과학(networked science)이라고 불리우 며, 아마추어 과학자 또는 비전문과학자 등이 과학 연구의 일부 또는 전체에 참여하면서 자연 현상의 탐구, 체계적인 데이터 수집과 분석, 기술 개발 분야에서 활동하고 있다. 그래서 과학 활동에 종사하는 일반 대중의 구성원 또는 사 회의 공익적 이익에 봉사하는 과학 등으로 정의할 수 있다. 실례로 Galaxy Zoo(galaxyzoo.org) 프로젝트와 같이 수백 만 장의 천문 사진을 분류하는데 아마추어 천문학자의 집단 참여로 다양한 천문데이터가 신속하게 수집되었고, 이를 통 해 새로운 과학적 발견과 논문으로 이어지면서 천문과학자 와 아마추어 천문학자 사이에 지속적인 집단 프로젝트가 진행되고 있다. 북미의 아마추어 탐조가도 여가 시간의 증가, 공공에 개 방된 방대한 양의 지식 접근, 최첨단 장비 활용 등으로 대규 모 야생조류 정보 수집이 가능하게 되었다. 예를 들어 오듀 본협회(Audubon Society)에서 실시하는 북미의 조류 개체 군 조사 ‘크리스마스버드카운트(Chrismas Bird Count: CBC)’는 1900년 27개소에서 시작하여 2006년 기준으로 약 2천개의 단체와 6만 명의 시민과학자가 동시에 헌신적으 로 야생조류의 관찰정보를 수집하고 있으며, 현재는 온라인 상의 웹과 앱을 통해 정보를 상호 교류하고 있다. 북미의 탐조활동(bird watching)은 수백만명이 참가하고 있으며, 그들이 관찰한 이동조류의 이동경로, 개체수 정보는 단순한 기록에서 eBird 웹사이트에 스스로 관찰한 내용과 현장 정 보를 입력하여 공동의 데이터베이스를 구축하고 있다. 수집 된 데이터는 과거에 불가능했던 과학적 가설을 연구하는데 중요한 정보로 가공해서 과학적인 문제를 해결하는데 이용 된다. eBird 사업의 참가자는 탐조가부터 개체군·분포·보존 생물학자, 계량 생태학자, 통계학자, 컴퓨터 과학자, GIS 및 정보과학자, 어플리케이션(App) 개발자, 데이터 관리자 등이 참여하여 기하급수적으로 증가하는 데이터의 양과 질 을 관리하고 있다. 특히, 다양한 시민과학자의 능력, 불완전 한 종동정, 시공간적 데이터 편차 등을 체계적으로 계량화 하도록 컴퓨터 과학의 협조는 정밀하고 신뢰성있는 데이터 로 얻는데 중요한 역할을 담당하고 있다. 한편, eBird 데이 터는 학생, 교사, 과학자, NGO, 정부 기관, 토지 관리자 및계획가, 정책의사결정자 등 폭넓은 이용자가 활용하고 있 고, 조류서식지 보전과 종 분포를 예측하는 등의 구체적인 방안을 수립하는데 직간접적으로 이용하고 있다. 또한, eBird 데이터는 야생조류의 종분포 모형에 관심이 많은 연구자나 정부와 지자체의 환경영향 보고서에도 활용 되는 등 광범위한 데이터 활용을 지원하고 있다. 최근 10년 간 eBird 데이터를 이용한 논문만도 90건 이상이 게재된 바 있다. 이러한 eBird 데이터 활용은 공동 연구와 탐조 커 뮤니티 활동을 지속적으로 지원하면서 야생조류의 지식 접 근을 보다 용이하게 하는 장점을 가지고 있다. 최근, 국내도 많은 탐조가의 활동으로 수집된 정보가 민관 별 데이터베이스에 구축되고 있다. 대표적으로 민간 분야에 서는 BirdDB(birddb.com), 한국야생조류협회(kwbs.or.kr) 등에서 탐조회원의 자발적인 참여로 국내 야생조류 정보를 수집하고 있으며, 정부 부처에서는 환경부의 관련기관과 국 립중앙과학관 등에서 전문가의 야생조류 정보를 DB로 구 축하고 있다. 그러나, eBird와 같이 야생조류 정보의 대규모 수집이나 데이터 접근과 등록을 위한 사용자 인터페이스의 효율성과 유연성 개선, 데이터의 시각화를 위한 플랫폼 제 공 등 사용자의 참여와 활용을 높이려는 노력 등은 우리에 게 많은 시사점을 제시하고 있다. 지식정보화 사회에서 시민과학자의 적극적인 참여와 협 력은 과학의 발전과 과학 활동의 증가를 통해 지식을 창출 하고 있다. ICT(정보통신)의 발전은 생물다양성 정보 데이 터의 신뢰성과 융합성을 지원하며, 생태계서비스의 부가가 치를 향상시키고 있다. 이러한 기반에는 시민과학자의 양성 과 적극적인 참여를 유인하는 전략이 필요할 것이다. 정부 3.0 등 국가적으로 데이터와 정보를 통합하고 연계하는 사 업도 시민과학의 참여와 협력 기반에서 가능하기 때문에 eBird와 같은 야생조류의 수집과 활용 체계는 국내에서도 매우 유용한 수단이 될 것으로 판단된다.

Collection of ecological data such as the temporo-spatial distribution of a species is very difficult, due to broad distribution over large areas, phenology, and lack of resources for field survey. Citizen science, which is a cooperative scientific endeavor between researchers and interested citizens, is ideal for collecting large-scale ecological data. However, lack of proper equipment, species identification, and/or communication between researchers and participants are hindrance for a successful citizen science project. Here, we introduce the concept and methods of large-scale ecological data collection using smartphone apps. Most of the ecological data typically consist of sound or video recording, picture, geographic coordinate, and notes. There are several apps that can collect some or all of these ecological data. Furthermore, the result of a survey can be reported to researchers using Google Docs. The data collected by non-specialists can be validated by cross-checking of the survey report by Google Docs and the ecological data sent by apps. Finally, we report the results of a citizen science project in which temporo-spatial distributions of cicada species in Korea were studied via smartphone apps and Google Docs.

Quantitative habitat model is established with species occurrence and spatial abundance data, which were usually acquired by professional field ecologists and citizen scientists. The importance of citizen science data is increasing, but the quality of these data needs to be evaluated. This study aims to identify and compare both expert-based data and citizen science data based on the performance power of quantitative models derived from both data sets. A Maximum Entropy (MaxENT) model was developed using eight environmental variables, including climate, topography, landcover and distance to forest edge. The AUC values derived from the MaxENT model were 0.842 and 0.809, respectively, indicating a high level of explanatory power. All environmental variables has similar values for both data sets, except for the distance to forest edge and rice paddy, which was relatively higher for expert-based survey data than that of the citizen science data as the distances increased. This result suggests that habitat model derived from expert-based survey data shows more ecological niche including wider ranges from forest edges and isolated habitat patches of rice paddy. This is presumably because citizen scientists focuses on direct observation methods, whereas professional field surveys investigate a wider variety of methods.

빅데이터와 함께 등장한 학문이 데이터 사이언스(Data Science, 데이터과학)이며 데이터에서 정보(Information)와 지식(Knowledge)을 만들어내는 데이터를 연구하는 학문이다. 데이터 사이언스를 활용한 산출물은 데이터, 코드, 시각화 (Visualization) 결과, 추천, 디지털 서비스 등이며 이들은 서로 상호 작용하며 지속적으로 발전하게 된다. 정보 시각화란 사용자에게 더 효율적으로 정보를 전달하기 위하여 그래픽 요소를 활용하여 데이터가 정보로서 의미가 생성되도록 형상화하는 것을 뜻한다. 자크 버틴(Jacques Bertin)은 그래픽 요소의 활용을 통해 수치적(양적) 데이터 간의 비교나 순서, 비율의 관계 등 복잡한 의미구조를 쉽게 전환할 수 있는 가장 효율적인 표현의 수단이 될 수 있기 때문에 정보를 시각적으로 지각하고 이해하는데 도움을 줄 수 있다고 했다. 사례 연구를 통해 정보 시각화를 위한 그래픽 요소는 단일 요소로 사용되는 것이 아니라 복합요소로 사용되며 특히 시각적 질감을 표현하기 위해서는 투명도와 채도가 유용한 요소로 사용되고 있음을 확인하였다. 본 연구는 정보 시각화의 개선 전후 사례 등을 바탕으로 데이터 사이어스 기반의 정보 시각화의 특성과 그래픽 요소를 중심으로 연구하였으나 향후 정보 시각화에서 형태에 대한 은유적 표현 및 은유적 표현을 위한 조형의 원리에 대한 연구가 필요하다.