- 권한신청
- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
본 연구는 대학도서관이 교수연구지원을 위해 기여하는 서비스 현황을 파악함으로써 대학도서관이 대학의 교수연구지원을 위해 그들의 정보요구에 부합되는 시스템을 운영하고 있는 가를 알아보며, 대학도서관 웹사이트를 이용한 학술연구정보 시스템 개발의 필요성과 로드맵을 제시하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 현재 국내 대학도서관 평가기준에 따라 변화되어 온 대학도서관 발전의 문제점과 이로 인한 대학도서관의 교수연구지원서비스의 한계점에 대하여 조사하였다. 또한 국내외의 12개 대학 도서관의 교수연구지원서비스 활동을 개관하고 분석함으로써 국내 대학도서관의 보다 진취적인 교수연구지원 서비스를 위한 벤치마킹을 모색하고자 하였으며, 서비스 전략의 방향을 제시하고자 하였다. 특히 본 연구에서는 교수 연구지원을 위한 고객관계관리(Customer Relationship Management: CRM) 서비스 전략이라고 할 수 있는 일대일, “mass-personalized services”를 제시함으로써 대학도서관의 “one-stop service execution wheel”을 토대로 한 교수연구지원 서비스의 가능성을 탐색하였다.
Abstract
This research aims to explore faculty research support systems in university libraries, assess their service performance for faculty research, and suggest the need and roadmap for new service development. We perform in-depth analyses of not only the current university library evaluation criteria as part of the overall university evaluation criteria, but also ten university libraries in the United States and two university libraries in Korea. Thorough benchmarking studies reveal the problems of the current university library evaluation criteria in its advances and limitations of current faculty support service systems. Especially this research suggests to develop a one-stop service execution wheel for the roadmap for the faculty research support system which is based on customer relationship management(CRM) for one-to-one, mass- personalized services to the faculty.
초록
새로운 주제의 탐지를 위한 여러 접근법들을 지식 구조 표현 방법 중 하나인 디스크립터의 부여 및 갱신 과정에 적용하였다. 새로운 주제 탐지는, 특히 특정 학문 분야에서 새로운 주제의 출현 및 성장으로 인하여 지식 구조상의 변화가 발생하는 경우에, 기존의 색인어로는 이를 표현할 수 없거나 표현상의 제한이 따르는 문제를 해결하는 데 응용할 수 있다. 실험 결과, 정보학 내에서 긍정적 측면의 변화가 발생한 것으로 식별된 신흥 주제들은 상당수가 서로 밀접하게 연관되어 있으면서 동시에 성장발전의 단계에 있는 주제임을 확인하였다. 또한, 새로운 주제 탐지를 통한 후보 디스크립터 리스트의 사용이 색인자의 색인작업을 지원하는 효율적인 도구가 될 수 있다는 가능성을 보여 주었다. 특히, 적절한 디스크립터의 선정과 부여를 위한 후보 디스크립터 리스트의 제공은 색인작업의 효율성과 정확성을 향상시키는 데 기여할 수 있을 것이다.
Abstract
This study utilizes various approaches for new topic detection in the process of assigning and updating descriptors, which is a representation method of the knowledge structure. Particularly in the case of occurring changes on the knowledge structure due to the appearance and development of new topics in specific study areas, new topic detection can be applied to solving the impossibility or limitation of the existing index terms in representing subject concepts. This study confirms that the majority of newly developing topics in information science are closely associated with each other and are simultaneously in the phase of growth and development. Also, this study shows the possibility that the use of candidate descriptor lists generated by new topic detection methods can be an effective tool in assisting indexers. In particular, the provision of candidate descriptor lists to help assignment of appropriate descriptors will contribute to the improvement of the effectiveness and accuracy of indexing.