- 권한신청
- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
본 연구에서는 성격유형과 흥미유형에 따른 독서 감상문에 나타난 독서에 대한 반응의 차이를 탐구하였다. 이를 위해 대전의 D과학고등학교 3학년 학생 81명을 대상으로 성격유형분석 데이터, 흥미유형분석 데이터, 교과독서 활동으로 작성된 독서 감상문 데이터를 수집하였다. 수집된 독서 감상문의 토픽 분석을 수행하고, 성격유형(사고형, 감정형)과 흥미유형(탐구형, 탐구형 외)에 따른 독서 감상문의 토픽 발현 확률을 통계적으로 검증하였다. 이어서 키워드 네트워크 분석을 통해 단어들의 개념 연결 구조를 측정하고, 중심성 지표를 통해 토픽모델링의 분석 결과를 보완하였다. 연구 결과, 토픽 회귀분석을 통해 토픽2(이해와 공부)와 토픽3(읽기와 사고)에서 사고형(T)과 감정형(F) 간에 통계적으로 유의한 차이를 확인할 수 있었으며, 토픽2(이해와 공부)에서 탐구형과 탐구형 외 간에 통계적으로 유의한 차이가 확인되었다. 본 연구의 결과는 맞춤형 도서 추천이나 개인화를 고려한 독서교육의 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
Abstract
This study aimed to investigate the difference in response to reading as shown in book reports by personality type and interest type. For this purpose, personality type analysis data, interest type analysis data, and book report data written in subject reading activities were collected from 81 third graders at D Science High School in Daejeon. Topic analysis was conducted on the collected book reports, and the probability of a topic being mentioned was statistically tested according to personality type (thinking type, feeling type) and interest type (investigative type, types other than investigative). Subsequently, the conceptual connection structure of words was measured by keyword network analysis, and the analysis results of topic modeling were complemented by the centrality index. As a result of the study, the topic regression analysis showed statistically significant differences between thinking type (T) and feeling type (F) in topic 2 (understanding and studying) and topic 3 (reading and thinking), and statistically significant differences between investigative type and non-investigative type in topic 2 (understanding and studying). The results of this study can be used as a basis for tailored book recommendations and personalized reading education.
초록
대출데이터는 대학도서관에 축적된 중요한 데이터로서 도서관 장서개발이나 서비스 개선에 활용될 수 있는 중요한 데이터이다. 이 연구는 대출빈도를 기반으로 한 다양한 대출관련지수를 비교분석하여 지수별 특성을 파악한 후 도서관 운영에 적용할 수 있는 타당성을 평가하고자 하였다. A 대학도서관의 10개 단과대학별 대출데이터를 대상으로 비교분석한 지수는 대출빈도, 대출엔트로피, 대출 h-지수, 대출주제차별지수 등 총 4개의 지수이다. 이 지수들을 적용하여 단과대학별 대출현황을 분석하였고 단과대학별로 나타나는 대출주제의 특성을 표하는 각 지수의 특성을 비교 분석하였다. 분석 결과 대출 엔트로피는 여러 대학이 공통으로 선호하는 주제를 표현하는 성향이 있는 것으로 나타났다. 반면 대출주제차별지수는 특정대학에서만 특화되어 대출되는 주제를 표현하는 성향이 있는 것으로 나타났다.
Abstract
Circulation data is a key data set of academic libraries in terms of collection development and service improvement This study aims to identify the characteristics of circulation measures and their feasibility. This study collected the circulation data of 10 colleges in a university and analyzed 4 measures based on the circulation data: circulation frequency, circulation entropy, circulation h-index, and circulation divergence. These measures are to present the circulation topics of each college. This study identified that circulation entropy tends to present general topics which are popular for many colleges, but circulation divergence tends to present specific topics which are preferred by a specific college.
초록
이 연구의 목적은 웹 자원의 서지적 조직과 접근에 관련된 이론과 실무적 동향을 살펴보구 국내의 도서관에서 적응할 수 있는 방안을 모색하고자 하는 것이다. 문헌조사 및 국내외 다섯 개의 대학도서관의 웹 사이트에서 실제적인 웹 자원의 조직과 접근의 사례를 분석하였다. 웹 자원을 전자 저널 색인 초록 데이터베이스, 그 밖의 웹 사이트로 구분하여 살펴본 결과, 도서관마다 이들을 전체적 혹은 부분적으로 종합목록에 통합하거나, 전자 저널 게이트웨이나 웹 링크에만 의존하는 등 조직과 접근 제공의 방법이 상이하였고, 특히 국내 도서관들이 보다 적극적이고 체계적인 웹 자원의 수집과 활용, 국가적인 서지통정의 수립 등이 필요하였다.
Abstract
The purpose of this study is to examine current issues in theories and practices of bibliographic organization of and access to the Web resources. and find out how to apply them to libraries in Korea. Literature reviews and case studies of five major academic Libraries in Korea as well as United State were conducted to describe and analyze patterns of actual bibliographic organization and access. Libraries definitely vary in how to organize or integrate bibliographic records of Web resources into OPAC and how they provide access to electronic journals and selected Web sites. Academic libraries in Korea are expected to collect more systematically and comprehensively Web resources of high quality and establish strategic plans for building reliable Web resource collection
초록
본 연구는 기존의 도서추천 시스템 연구에서 간과되어 온 도서이용의 맥락 요소를 파악하기 위해, 다양한 도서탐색 배경을 지닌 적극적인 도서 이용자 15명을 대상으로 6가지 도서탐색 상황에서 생성하는 내용을 사고구술(think-aloud) 프로토콜을 통해 수집하였다. 수집된 도서이용 내용은 내용분석 과정을 통해 독자자문 서비스의 이론적 개념인 ‘어필 요소(appeal factor)’를 토대로 도서이용에 영향을 미치는 내부 어필 요소와 외부 어필 요소를 각각 식별하였으며, 도서탐색에 사용하는 정보원과 탐색방법 관련 개념들을 또한 세분화하였다. 본 연구의 결과는 향후 도서추천 시스템 설계에 의미 있는 속성 데이터를 추출하고 반영하는 데 사용될 수 있을 것이다.
Abstract
In this study, in order to explore the contextual elements of book use that were overlooked in the existing book recommender system research, for 15 avid readers with various book search backgrounds, the contents generated in 6 book search situations were collected through the think-aloud protocol. By using content analysis from the collected book use contents, not only the internal and external appeal factors affecting book use, based on the ‘appeal factor’, the theoretical concept of the readers’ advisory service, but also information sources and search methods regarding book use were identified and categorized. The results of this study can be used to extract and reflect meaningful attribute data in the future book recommender system design process.
초록
본 연구는 토픽 모델링 및 네트워크 분석 기법을 활용하여 여대생들의 웨어러블 디바이스에 대한 인식 및 선호도 분석, 건강관리에 대한 요구를 분석함으로써 여대생에게 맞는 웨어러블 디바이스 개발 방안을 제시하였다. 이를 위하여 S여자대학교 재학생들이 사용하는 커뮤니티에서 건강관리 및 웨어러블 디바이스와 관련된 게시글 2,457건을 수집하였고. 수집된 게시글과 댓글 데이터를 전처리한 뒤 LDA 기반의 토픽 모델링을 실시하였다. 토픽 모델링 기법을 통해 건강관리 및 웨어러블 디바이스와 관련하여 여대생들의 주요 쟁점들을 도출하고, 관련 키워드가 포함된 포스팅에 대해 바이그램 분석과 네트워크 분석을 수행하여 여대생들이 웨어러블 기기에 대해 가지고 있는 견해를 파악하고자 한다.
Abstract
This study proposed a plan to develop wearable devices suitable for female college students by analyzing female college students’ perceptions and preferences for wearable devices and their needs for health care using topic modeling and network analysis techniques. To this end, 2,457 posts related to health care and wearable devices were collected from the community used by S Women’s University students. After preprocessing the collected posts and comment data, LDA-based topic modeling was performed. Through topic modeling techniques, major issues of female college students related to health care and wearable devices are derived, and bi-gram analysis and network analysis are performed on posts containing related keywords to understand female college students’ views on wearable devices.
초록
본 연구에서는 OAIS 참조 모형을 구체적으로 발전시킨, 사실상의 보존 메타데이터 표준인 PREMIS 데이터모델과 데이터사전을 사무문서에 적용하기 위한 사무문서 컨텐츠모형을 개발하였다. 대상 문서는 ‘A사 B국 해외 석유사업 및 유전개발 문서’로 국가 차원 이상의 영구 보존 가치를 지니는 문서 컬렉션이다. PREMIS 데이터모델을 사무문서에 구체적으로 적용하기 위하여 PREMIS 모델 내의 지적개체에 대한 문서 차원의 개념 정립과 이해를 시도하였다. 즉, 문서 컨텐츠의 계층을 구분하는 원칙과 구조를 설계하였고 그에 맞추어 사무문서 컨텐츠를 대상으로 한 계층 모형을 만들어 사무문서 컨텐츠모형을 도출하였다. 이 과정에서 기록물 기술 규칙을 준수하였다.
Abstract
This study presents a contents model designed for business records that require long-term preservation. The contents model is based on the PREMIS(Preservation Metadata: Implementation Strategies) data model and the ISAD(G)(General International Standard Archival Description). The study selected the record collection of “the records of the overseas petroleum business and oil field development of A company located in B country.” This collection requires permanent preservations by the nation and even beyond. It was attempted to establish the concepts of intellectual objects in the PREMIS data model to apply the PREMIS data model to the business records specifically. In other words, the study established the principles for differentiation of the classes in the record contents and the hierarchy structure, and the hierarchy model was developed for business records contents to derive the business records model based on those principles.
초록
본 연구의 목적은 국내 디지털 도서관 관련된 연구의 동향을 분석하는 것이다. 연구의 목적을 달성하기 위하여 국내 문헌정보학 분야 대표 학술지 4종으로부터 최근 10년(2007년-2016년) 동안 발표된 디지털 도서관 관련 논문 272편을 대상으로 해당 논문의 저자가 직접 부여한 영문키워드 578개를 수집하였다. 수집된 자료는 NetMiner V.4를 사용하여 연결중심성과 매개중심성을 분석하였다. 연구 결과로는, 첫째, 연구 주제의 양적인 측면에서는 ‘Academic Library’, ‘Reference Service’, ‘Public Library’, ‘E Resource’, ‘E Book’ 순으로 나타났고, 둘째, 연구 주제의 영향력 측면에서는, ‘Academic Library’, ‘Reference Service’, ‘Information Behavior’, ‘E Resource’ 등의 순으로 나타났다. 마지막으로 연구 주제의 확장성 측면에서는, ‘Academic Library’, ‘Metadata’, ‘Information Behavior’, ‘E Resource’, ‘Librarian’ 등의 순으로 파악되었다.
Abstract
The aim of this study was to analyze the research trends on the digital libraries in Korea. To achieve this objective, a total of 578 author-assigned English keywords were collected from the 272 major LIS journal articles published in Korea during last ten years-period, i.e., 2007-2016. The collected data were analyzed using NetMiner V.4 to discover their ‘degree centrality’ and ‘betweenness centrality’. As the results, ‘Academic Library’, ‘Reference Service’, ‘Public Library’, ‘E Resource’, and ‘E Book’ showed the most frequently conducted research topics, and ‘Academic Library’, ‘Reference Service’, ‘Information Behavior’, and ‘E Resource’ were the most influencing research topics. Finally, ‘Academic Library’, ‘Metadata’, ‘Information Behavior’, ‘E Resource’, and ‘Librarian’ seemed the most widely intervening research topics in this research.
초록
본 논문에서는 우리나라의 지역간 도서관 정보격차 실태를 분석하기 위하여 한국도서관연감에 수록되어 있는 공공도서관, 대학도서관, 학교도서관의 주요지표인 인구수, 건물면적, 소장자료수, 직원수, 운영예산, 이용자수, 대출책수를 표본으로 수집하였다. 수집된 자료는 경기수도권, 강원충청권, 부산영남권, 광주호남권 등 4개 권역별로 구분하여 통계적으로 변인 상호간에 유의한 차이와 상관관계가 있는지를 평균분석과 상관분석을 이용하여 분석하였다. 분석결과 3개의 관종에서는 공공도서관이 지역별 정보격차가 가장 심한 것으로 나타났고, 다음이 학교도서관, 대학도서관 순으로 나타났으므로 정보격차 해소를 위한 정책에서는 공공도서관이 가장 우선되어야 한다. 4개 권역의 정보격차에서는 경기수도권으로 도서관정보가 집중되어 있으므로 이를 해소하기 위한 지역간 균형 있는 도서관 정보 정책이 필요하다고 할 수 있다.
Abstract
The numbers of population, areas, possessions, employees, operational budget, users, and circulated books in Korea Library Yearbook were collected for the purpose of analyzing the status of information disparity through libraries among four large regional groups in Korea in this paper. They were the main indicators of four types of libraries such as public, academic, special, and school ones. The collected data were classified into four regional groups, and were analyzed by using the comparisons of means such as t-test and ANOVA, and correlation coefficient if there is any significant differences among them or not.
초록
다양한 매체와 유형으로 생산되는 정보자원에 대한 이용이 높아짐에 따라, 정보자원을 기술하기 위한 정보조직의 도구로서 메타데이터에 대한 중요성이 높아지고 있다. 본 연구에서는 메타데이터 분야의 연구 영역을 파악할 수 있도록 동시출현단어 분석을 사용하여 메타데이터 분야의 지적 구조를 규명하고자 하였다. 이를 위하여 1998년 1월 1일부터 2016년 7월 8일까지 Web of Science 핵심컬렉션에 등재된 저널에 게재된 문헌을 대상으로 ‘metadata’라는 질의어로 Topic 검색을 수행하여, 총 727건의 논문에 대한 서지정보를 수집하였다. 이 중 저자 키워드를 가진 410건의 논문의 저자 키워드로 수집하고, 전처리 과정을 거쳐 저자 키워드 총 1,137개를 추출하여 최종적으로 빈도수 6회 이상의 키워드 37개를 분석대상으로 선정하였다. 이후 메타데이터 분야의 지적구조 규명을 위해 첫째, 네트워크 분석을 통하여 2개 영역 9개 군집을 도출하였으며, 메타데이터 분야 키워드들의 지적 관계를 시각화하고, 중심성 분석을 통한 전역 중심 키워드와 지역 중심이 높은 키워드를 제시하였다. 둘째, 군집분석을 실시하여 형성된 6개의 군집을 다차원축적지도상에 표시하였으며, 각 키워드들 간의 상관관계에 따른 지적구조를 제시하였다. 이러한 연구의 결과는 메타데이터 분야의 지적구조를 시각적으로 파악할 수 있게 하며, 향후 메타데이터 관련 교육과 연구의 방향성 모색에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
Abstract
As the usage of information resources produced in various media and forms has been increased, the importance of metadata as a tool of information organization to describe the information resources becomes increasingly crucial. The purposes of this study are to analyze and to demonstrate the intellectual structure in the field of metadata through co-word analysis. The data set was collected from the journals which were registered in the Core collection of Web of Science citation database during the period from January 1, 1998 to July 8, 2016. Among them, the bibliographic data from 727 journals was collected using Topic category search with the query word ‘metadata’. From 727 journal articles, 410 journals with author keywords were selected and after data preprocessing, 1,137 author keywords were extracted. Finally, a total of 37 final keywords which had more than 6 frequency were selected for analysis. In order to demonstrate the intellectual structure of metadata field, network analysis was conducted. As a result, 2 domains and 9 clusters were derived, and intellectual relations among keywords from metadata field were visualized, and proposed keywords with high global centrality and local centrality. Six clusters from cluster analysis were shown in the map of multidimensional scaling, and the knowledge structure was proposed based on the correlations among each keywords. The results of this study are expected to help to understand the intellectual structure of metadata field through visualization and to guide directions in new approaches of metadata related studies.
초록
로치오 알고리즘에 기반한 자동분류의 성능 향상을 위하여 두 개의 실험집단(LISA, Reuters-21578)을 대상으로 여러 가중치부여 기법들을 검토하였다. 먼저, 가중치 산출에 사용되는 요소를 크게 문헌요소(document factor), 문헌집합 요소(document set factor), 범주 요소(category factor)의 세 가지로 구분하여 각 요소별 단일 가중치부여 기법의 분류 성능을 살펴보았고, 다음으로 이들 가중치 요소들 간의 조합 가중치부여 기법에 따른 성능을 알아보았다. 그 결과, 각 요소별로는 범주 요소가 가장 좋은 성능을 보였고, 그 다음이 문헌집합 요소, 그리고 문헌 요소가 가장 낮은 성능을 나타냈다. 가중치 요소 간의 조합에서는 일반적으로 사용되는 문헌 요소와 문헌집합 요소의 조합 가중치(tfidf or ltfidf)와 함께 문헌 요소를 포함하는 조합(tf*cat or ltf*cat) 보다는, 오히려 문헌 요소를 배제하고 문헌 집합 요소를 범주 요소와 결합한 조합 가중치 기법(idf*cat)이 가장 좋은 성능을 보였다. 그러나 실험집단 측면에서 단일 가중치와 조합 가중치를 서로 비교한 결과에 따르면, LISA에서 범주 요소만을 사용한 단일 가중치(cat only)가 가장 좋은 성능을 보인 반면, Reuters-21578에서는 문헌집합 요소와 범주 요소간의 조합 가중치(idf*cat)의 성능이 가장 우수한 것으로 나타났다. 따라서 가중치부여 기법에 대한 실제 적용에서는, 분류 대상이 되는 문헌집단 내 범주들의 특성을 신중하게 고려할 필요가 있다.
Abstract
This study examines various weighting methods for improving the performance of automatic classification based on Rocchio algorithm on two collections(LISA, Reuters-21578). First, three factors for weighting are identified as document factor, document factor, category factor for each weighting schemes, the performance of each was investigated. Second, the performance of combined weighting methods between the single schemes were examined. As a result, for the single schemes based on each factor, category-factor-based schemes showed the best performance, document set-factor-based schemes the second, and document-factor-based schemes the worst. For the combined weighting schemes, the schemes(idf*cat) which combine document set factor with category factor show better performance than the combined schemes(tf*cat or ltf*cat) which combine document factor with category factor as well as the common schemes(tfidf or ltfidf) that combining document factor with document set factor. However, according to the results of comparing the single weighting schemes with combined weighting schemes in the view of the collections, while category-factor-based schemes(cat only) perform best on LISA, the combined schemes(idf*cat) which combine document set factor with category factor showed best performance on the Reuters-21578. Therefore for the practical application of the weighting methods, it needs careful consideration of the categories in a collection for automatic classification.