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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
공공기관이 기록관리의 대상 범위를 규정하는 것은 설명책임을 다하고 국민의 알권리를 보장하기 위한 선결조건이라 할 수 있다. 본 연구에서는 공공기록물의 개념에 대해 정책적으로 접근하여 기록의 범위를 정함에 있어 포함해야 할 요건들을 식별하였다. 이를 위해 공공기록물법 및 전자정부법, 전자문서법 등의 현행법에서 정하고 있는 공공기록물의 개념과 범위를 분석하였다. 또한 전자화기록의 법적 증거력에 대해 국내외 사례를 검토하여 제도적 보완사항을 제시하였다.
Abstract
Public institutions defining the legal scope of records management are a prerequisite to ensure the accountability and public’s right to know. In this study, the requirements essential for determining the legal scope of the concept of public records were identified. For this, the concept of policies and the scope of public records which were prescribed by current laws such as the Public Records Management Act, Electronic Government Act, and Framework Act on Electronic Documents and Transactions were analyzed by this study. Furthermore, by examining both domestic and foreign cases on the legal competence of evidence of digitized records, institutional supplementary points were proposed.
초록
본 연구의 목적은 오픈 데이터 관련 연구의 최근 동향과 지적 구조를 고찰하는 것이다. 이를 위하여 본 연구는 Scopus에서 저자 키워드로 ‘open data’를 검색하여 1999년부터 2023년까지 총 6,543건의 논문을 수집하였으며, 데이터 전처리 이후 5,589편 논문의 저자 키워드를 대상으로 오픈 데이터 관련 연구 분야 및 링크드 오픈 데이터 관련 연구 분야의 중심성 도출과 네트워크 분석을 수행하였다. 그 결과, 오픈 데이터 관련 연구에서는 ‘big data’가 가장 높은 중심성을 보였으며, 주로 공공데이터 개념의 오픈 데이터로서의 활용 및 정책 적용 연구, 빅데이터와의 연관개념으로서의 오픈 데이터를 활용한 데이터 분석에 관한 연구, 오픈 데이터의 재생산이나 활용 및 접근과 같은 오픈 데이터의 이용과 관련한 주제의 연구가 이뤄지고 있음이 나타났다. 그리고 링크드 오픈 데이터 관련 연구는 삼각매개중심성 및 최근접이웃중심성에서 모두 ‘semantic web’이 가장 높은 것으로 나타났으며, 정부 정책의 공공데이터보다 데이터 연계와 관계 형성을 중점으로 한 연구가 많이 수행된 것으로 나타났다.
Abstract
The purpose of this study is to examine recent trends and intellectual structures in research related to open data. To achieve this, the study conducted a search for the keyword “open data” in Scopus and collected a total of 6,543 papers from 1999 to 2023. After data preprocessing, the study focused on the author keywords of 5,589 papers to perform network analysis and derive centrality in the field of open data research and linked open data research. As a result, the study found that “big data” exhibited the highest centrality in research related to open data. The research in this area mainly focuses on the utilization of open data as a concept of public data, studies on the application of open data in analysis related to big data as an associated concept, and research on topics related to the use of open data, such as the reproduction, utilization, and access of open data. In linked open data research, both triadic centrality and closeness centrality showed that “the semantic web” had the highest centrality. Moreover, it was observed that research emphasizing data linkage and relationship formation, rather than public data policies, was more prevalent in this field.
초록
본 연구는 대학도서관 실무자인 사서의 인식을 바탕으로 대학도서관 서비스 범주별로 활용할 수 있는 4차 산업혁명 기술 조합을 탐색하고 효과적인 서비스 전략을 모색하는 데 목적이 있다. 문헌조사를 바탕으로 4차 산업혁명 기술의 개념과 유형을 파악하였고, 국내외 도서관 서비스의 기술 활용 사례를 살펴보았다. 국내 대학도서관이 서비스하고 있는 항목들을 조사하고 범주화하여 대학도서관 서비스 분야-범주-항목 체계를 정립하였고, 이를 바탕으로 설문조사를 실시하여 대학도서관 사서들이 인식하고 있는 서비스별 기술 도입 필요성과 적정 서비스 자동화 수준을 파악하였다. 조사 결과 우선적으로 고려할 필요가 있는 대학도서관 서비스-기술 조합 9가지를 선별할 수 있었다. 조사 및 분석 결과를 종합하여 서비스 범주별 서비스-기술 전략을 제안하였다. 본 연구는 대학도서관 서비스의 고도화 및 효율화를 위해 신기술 도입 및 활용 가능성을 탐색하고, 실무자들이 공감하고 있는 인식을 통해 서비스-기술 결합을 위해 추진해야 할 방향성을 살펴보았다는 점에서 의의가 있다.
Abstract
This study aims to explore the combinations of services and technologies for academic libraries to use based on librarians’ perception and establish effective service strategies accordingly. The literature review facilitated an understanding of Fourth Industrial Revolution technologies impacting the libraries. We discovered how technologies are transforming library services. We analyzed the academic library services to categorize their service structure. The survey revealed the necessity of introducing technology for each service category and the appropriate automation levels of services based on the perception of librarians. The survey results identified nine prioritized combinations of academic library services and technologies. Based on the analysis, we proposed the service-technology strategies for each category. This study has significance in exploring the potential for introducing and utilizing new technologies to enhance academic library services and exploring ways to combine services and technologies based on the common opinion of librarians.
초록
정보통신 기술이 빠르게 발전하면서 데이터의 생산 속도가 급증하였고, 이는 빅데이터라는 개념으로 대표되고 있다. 단시간에 데이터 규모가 급격하게 증가한 빅데이터에 대해 품질과 신뢰성에 대한 논의도 진행되고 있다. 반면 스몰데이터는 품질이 우수한 최소한의 데이터로, 특정 문제 상황에 필요한 데이터를 의미한다. 문화예술 분야는 다양한 유형과 주제의 데이터가 존재하며 빅데이터 기술을 활용한 연구가 진행되고 있다. 하지만 문화예술기관의 기본정보가 정확하게 제공되고 활용되는지를 탐색한 연구는 부족하다. 기관의 기본정보는 대부분의 빅데이터 분석에서 사용하는 필수적인 근거일 수 있고, 기관을 식별하기 위한 출발점이 된다. 본 연구는 문화예술 기관의 기본정보를 다루는 데이터를 수집하여 공통 메타데이터를 정의하고, 공통 메타데이터를 중심으로 기관을 연계하는 지식그래프 형태로 스몰데이터를 구축하였다. 이는 통합적으로 문화예술기관의 유형과 특징을 탐색할 수 있는 방안이 될 수 있다.
Abstract
With the rapid development of information and communication technology, the speed of data production has increased rapidly, and this is represented by the concept of big data. Discussions on quality and reliability are also underway for big data whose data scale has rapidly increased in a short period of time. On the other hand, small data is minimal data of excellent quality and means data necessary for a specific problem situation. In the field of culture and arts, data of various types and topics exist, and research using big data technology is being conducted. However, research on whether basic information about culture and arts institutions is accurately provided and utilized is insufficient. The basic information of an institution can be an essential basis used in most big data analysis and becomes a starting point for identifying an institution. This study collected data dealing with the basic information of culture and arts institutions to define common metadata and constructed small data in the form of a knowledge graph linking institutions around common metadata. This can be a way to explore the types and characteristics of culture and arts institutions in an integrated way.
초록
본 연구의 목적은 변화하는 지능 정보 사회에서 핵심 역량으로 대두되고 있는 AI 리터러시와 관련하여, 국내 대학도서관들의 이용자들 대상으로 한 AI 리터러시 교육의 현황과 대학도서관의 AI 리터러시 교육에 대한 인식과 당위성을 파악하고자 하는 것이다. 이를 위해 AI 리터러시에 대한 개념의 변화 양상과 대학도서관 이용자인 학생들의 생성형 AI를 포함한 AI 리터러시의 자가 인식을 분석하였다. 분석 결과, 대학도서관에서 AI 리터리시 교육 및 생성형 AI 리터러시 교육 진행 시 수강 의향의 경우 긍정적인 응답이 주로 확인되었으며, 본 연구는 대학도서관의 AI 리터러시 교육의 대학 필수 교육과정 내 AI 리터러시 함양 기초 교육과 연계하여 진행하는 방향을 제안한다.
Abstract
The purpose of this study is to understand the current status of AI literacy education for users of Korean university libraries and the perception and justification of AI literacy education in university libraries in relation to AI literacy, which is emerging as a key capability in the changing intelligent information society. To this end, this study analyzed the change in the concept of AI literacy and the self-awareness of AI literacy, including generative AI by students who are university library users. As a result of the analysis, positive responses were mainly confirmed in the case of willingness to take AI literacy education and generative AI literacy education in university libraries, and this study suggests that AI literacy education in university essential curriculum is conducted in connection with essential basic education.
초록
자료를 기술하기 위해 일반적으로 활용하는 AACR 계열의 목록규칙과 서지구조는 한국의 고문헌만이 지니고 있는 서지적 특성을 구체적으로 반영하는 것에 한계를 보이고 있다. 이에 본 연구에서는 고문헌의 서지적 측면을 분석하고 FRBR LRM 개념적 모형을 기반으로 기술항목 사이의 관계를 형성하여 고문헌의 고유한 특성에 최적화된 서지구조를 제안하였다. 이때 관계의 설정은 관련된 고문헌을 서지적으로 연결시켜 줄 수 있는 방향으로 이루어져야 하며, 이를 위해서는 고문헌, 특히 우리나라의 고문헌이 지닌 서지적 특성과 형태적, 내용적 변형을 충분하게 반영할 수 있는 관계의 형성이 설정되어야 한다. 단위저록 형태의 단편적인 서지레코드만을 생성하는 기존의 서지 환경에서 벗어나 LRM 구조를 적용함으로써 서지데이터 단위로 기술항목을 분리 및 통합하는 것이 가능해진다. 이를 통해 새로운 서지적 환경을 마련함으로써 고문헌의 조직, 관리, 활용을 보다 효율적으로 할 수 있게 되며, 향후 BIBFRAME 형식의 서지데이터 생성 기반을 마련할 수 있다.
Abstract
The cataloging rules of AACR families and bibliographic structure, which are broadly used in describing resources, show limitations in reflecting the unique bibliographic characteristics of Korean old materials. Thus this research proposed a bibliographic structure optimized to the unique bibliographic characteristics of Korean old materials by establishing bibliographic relationships between bibliographic entities based on the FRBR LRM conceptual model. The bibliographic relationships should be established in the way of connecting related materials in the bibliographic structure. These relationships should sufficiently reflect the bibliographic characteristics of the materials, physical variations, and content variations. Through this structure, the bibliographic description can be separated and integrated into the bibliograhpic unit by applying LRM conceptual model. By using the proposed structure, the organization, management, and utilization of Korean old materials can be more efficient. Also, it can provide a new bibliographic environment that can be the foundation of creating BIBFRAME records for Korean old materials.
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
본 연구는 ‘우수한 성능의 메타데이터 속성 유사도 기반의 학술 문헌추천시스템’을 제안하는 데에 목적을 두고 있다. 본 연구에서는 정보조직에서 다루는 메타데이터의 활용과 계량정보학에서 다루고 있는 동시인용, 저자-서지결합법, 동시출현 빈도, 코사인 유사도의 개념을 활용한 문헌정보학 기반의 학술 문헌 추천기법을 제안하고자 하였다. 실험을 위해 수집한 ‘불평등’, ‘격차’ 관련 총 9,643개의 논문 메타데이터를 정제하여 코사인 유사도를 활용한 저자, 키워드, 제목 속성 간의 상대적 좌표 수치를 도출하였고, 성능 좋은 가중치 조건 및 차원의 수를 선정하기 위해 실험을 수행하였다. 실험 결과를 제시하여 이용자의 평가를 거쳤으며, 이를 이용해 기준노드와 추천조합 특성 분석 및 컨조인트 분석, 결과 비교 분석을 수행하여 연구질문 중심의 논의를 수행하였다. 그 결과 전반적으로는 저자 관련 속성을 제한 조합 혹은 제목 관련 속성만 사용하는 경우 성능이 뛰어난 것으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 기법을 활용하고 광범위한 표본의 확보를 이룬다면, 향후 정보서비스의 문헌 추천 분야뿐 아니라 사회의 다양한 분야에 대한 추천기법 성능 향상에 도움을 줄 수 있을 것이다.
Abstract
The purpose of this study is to propose a scholarly paper recommendation system based on metadata attribute similarity with excellent performance. This study suggests a scholarly paper recommendation method that combines techniques from two sub-fields of Library and Information Science, namely metadata use in Information Organization and co-citation analysis, author bibliographic coupling, co-occurrence frequency, and cosine similarity in Bibliometrics. To conduct experiments, a total of 9,643 paper metadata related to “inequality” and “divide” were collected and refined to derive relative coordinate values between author, keyword, and title attributes using cosine similarity. The study then conducted experiments to select weight conditions and dimension numbers that resulted in a good performance. The results were presented and evaluated by users, and based on this, the study conducted discussions centered on the research questions through reference node and recommendation combination characteristic analysis, conjoint analysis, and results from comparative analysis. Overall, the study showed that the performance was excellent when author-related attributes were used alone or in combination with title-related attributes. If the technique proposed in this study is utilized and a wide range of samples are secured, it could help improve the performance of recommendation techniques not only in the field of literature recommendation in information services but also in various other fields in society.
초록
급속히 발전하고 있는 정보통신기술은 기업과 조직의 운영시스템에도 영향을 미치고 있으며, 다수의 산업 분야에서 혁신적인 정보 및 지식관리 전략을 수립하기 위해 많은 연구가 진행되고 있다. 외교부는 지난 20년간 지식정보관리 관련 시스템의 많은 부분에 디지털 기술을 적용하고 있으나, 그에 맞는 전략을 분석하기 위한 기존 연구는 미흡한 실정이다. 본 연구는 인터뷰 및 외교부 내부 혁신 보고서 분석을 통해 현재 한국 외교부의 지식정보관리의 개념과 제약 사항을 진단하고, 외교부가 조직의 양면성 역량과 수용능력을 강화하여, 조직 혁신을 촉진하는 지식정보 관리체계를 제공하는 방법을 평가하는 목적으로 수행되었다. 외교부의 지식정보관리는 디지털 기술 변화에 적응할 수 있는 동적인 역량을 갖추고 있으나, 본질적인 내부의 한계(기밀 문서 처리구조, 지식정보관리 관련 협업체계 부재)와 외부의 한계(국내 정치 상황, 정부 조직의 위계질서)에 직면하고 있다. 이러한 내부적 한계와 외부적 요인으로 인한 영향을 최소화하는 방안을 마련하는 조직의 양면성 역량과 수용능력 증진을 통해 외교부가 조직 혁신을 위한 지식정보관리 체계를 개발해야 하는 것으로 관찰된다. 이를 위해 실질적으로 활용 가능한 IKM 시스템 개발을 위한 이후의 세부 연구에는 변화하는 환경에 대비한 직군 간 대화와 직원 역량 강화 방안이 포함되어야 할 것이다.
Abstract
With rapidly changing technological implementation of operating systems of businesses, the Ministry of foreign affairs (MOFA) of the Republic of Korea (ROK) has been undergoing digital transformation to its overall operations with the intent to innovate information and knowledge management (IKM) strategies since the mid-2000s. However, assessment as to the effectiveness of implemented IKM has been inadequately analyzed. This study aims to assess the concepts and limitations of the MOFA’s current IKM strategies and the methods it employs to deliver its IKM framework, in light of strengthening the organizational ambidexterity and absorptive capacity, and also fostering organizational innovation through a qualitative study that involves interviews and analysis of reports from MOFA. The MOFA’s IKM possesses dynamic capabilities to adapt to changing digital technologies. However, the institution’s IKM is constrained by limitations associated with the utilization of the IKM system such as a structure that handles confidential documents and a lack of a collaborative system for IKM, and external limitations such as changes in the domestic political situation governing MOFA’s priorities and the hierarchy of government organizations. Consequently, developing the organizational ambidexterity and absorptive capacity was not possible. To develop an IKM framework for organizational innovation, the MOFA must devise a way to minimize the impact of external changes by overcoming internal limitations. To that end, a detailed study on the development of a practically usable IKM system should include establishing a dialogue between job groups and enhancing employee competency in preparation for a changing environment.