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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
코로나19로 인해 비대면 요소가 중요해지면서 메타버스가 사회적 주목을 받게 되었고, MZ세대는 공공도서관의 주 이용 세대가 되었다. 이러한 흐름에 비추어 볼 때, 공공도서관의 주 이용자인 MZ세대를 위한 서비스를 도입할 필요가 있으며, 사회적 발전에 맞춘 서비스를 제공할 필요가 있다. 따라서 본 연구는 MZ세대를 중심으로 설문조사와 반구조화 면담을 통해 메타버스에 대한 인식을 조사한 후, 공공도서관에서 이용자를 대상으로 한 메타버스 적용에 대한 방안을 제안하였다. 연구의 결과에 따라 본 연구에서 제언한 공공도서관의 메타버스 도입을 위한 방향은 첫째, 메타버스에 대한 기초적인 교육과 정보 제공 둘째, 소통을 바탕으로 한 커뮤니티를 장점으로 한 서비스의 제공. 셋째, 시공간의 제약을 받지 않는 프로그램의 제공 넷째, 메타버스에 대한 사서들의 전문성 향상을 통한 사서에 의한 서비스가 제공. 다섯째, MZ세대를 위한 서비스 제공이다.
Abstract
As non-face-to-face elements became important due to COVID-19, the metaverse received social attention, and the MZ generation became the main users of public libraries. In light of this trend, it is necessary to introduce services for the MZ generation, the main users of public libraries, and to provide services tailored to social development. Therefore, this study investigated the perception of the metaverse through questionnaire surveys and semi-structured interviews, centered on the MZ generation, and then proposed a method for applying the metaverse to users in public libraries. According to the results of the study, the direction for the introduction of the metaverse in public libraries was suggested. First, it is necessary to provide basic education and information about the metaverse. Second, it is necessary to provide services that take advantage of the community based on communication. Third, a program that is not constrained by time and space should be provided. Fourth, services by librarians should be provided by enhancing the librarians’ expertise on the metaverse. Fifth, services for generation M must be provided.
초록
본 연구는 외국인 난민의 한국 체류와 관련된 정보상황을 이해하고, 요구되는 정보와 정보원을 파악하여, 정보행태 관점에서 외국인 난민과 한국사회에 필요한 변화, 국제사회 속에서 한국의 역할, 도서관계의 정보 전문가적 대응 방안을 제시하였다. Dervin의 의미형성이론과 Chatman의 정보빈곤 이론을 바탕으로 연구설계가 진행되었다. 한국에 합법적으로 체류 중인 외국인 난민을 연구 참여자로 선정하였고, 인식, 상황, 행태를 조사하기 위한 반구조화된 심층면담을 진행하였다. 연구결과를 바탕으로 외국인 난민, 한국 공공 및 민간기관, 도서관계에 적용 가능한 정보서비스 방안을 제시하였다. 이는 관련된 실증적 연구를 보완할 수 있고, 실제 정보 문제 해결을 위한 정보서비스의 가치를 높일 것으로 기대된다.
Abstract
The purposes of this study include i) to understand the circumstances of exposure to information during foreign refugees’ stay in South Korea, ii) to investigate their information needs and the use of information sources, and iii) to propose the change needed in the Korean society, the role of South Korea in the global community, and the service direction of libraries and information professionals. To this end, legally recognized refugees who have stayed in South Korea were recruited for semi-structured in-depth interviews and observations on their perception, situation, and active behavior. The discussions were transcribed for coding. The codes were analyzed by content analysis technics based on relevant previous studies and factors of Dervin’s Sense-making theory and Chatman’s Information Poverty theory. Based on these analyses, this study proposed strategies for foreign refugees and individuals and public organizations, including libraries and NGOs, from an information service perspective. It is expected that the proposed strategies will supplement related empirical quantitative research and add value to information services for solving information problems.
초록
뉴노멀 시대로 특징지어지는 현대사회가 COVID-19 팬데믹을 겪으면서 도서관에 많은 변화를 요구하였고, 도서관계는 이에 대하여 선제적으로 그리고 다각적으로 대응하였다. 본 연구는 팬데믹과 같은 새로운 환경이 사서들이 인식하는 도서관 운영정책 우선순위를 변화시킬 것이라고 보고, 2020년 팬데믹이 시작되는 시점과 2022년 팬데믹이 정점을 지난 시점에서 도서관 운영정책 중요도를 쌍대비교 분석을 통하여 파악하였고 그 차이를 비교․분석하였다. 1차 조사에서는 도서관경영, 도서관 서비스 관련 운영정책 영역을 중요하게 여겼다면, 2차 조사에서는 인적자원과 정보자원에 관련된 운영정책 영역을 보다 중요하게 인지하고 있었다. 또한, 전체 영역 상위 5위에 인적자원과 관련된 3개의 세부 운영영역과 자료구입 예산, 이용자만족도 기반의 정책이 포함되었다. 따라서 공공도서관은 새로운 패러다임에 빠르게 적응하면서도 지속가능한 도서관 서비스를 제공하기 위해서는 지속적인 인적자원에 대한 투자, 충분하고도 다양한 형태의 정보자원 구축, 그리고 이용자 맞춤 정책 수립 등을 우선적으로 수행해야 할 것이다.
Abstract
Social changes characterized by new normal also demand changes in libraries and libraries are making preemptive efforts. This study compared and analyzed the difference in librarian perceptions between the start of COVID-19 in 2020 and after experiencing the pandemic in 2022 in terms of the relative importance of library policies considered by pairwise comparative analysis. In the 1st survey, the importance of factors related to ‘Library Management’ and ‘Library Services’ was high and in the 2nd survey, the importance of factors related to ‘Human Resources’ and ‘Information Resources’ increased. This study insists that the public libraries invest in human resources and information resources and establish a user-customized policy in order to quickly adapt to the new paradigm and to provide sustainable library services.
초록
현대 업무환경 변화의 중심은 디지털 기술이라고 할 수 있다. 특히 업무관리시스템 및 문서생산시스템에서 생산한 기록으로 업무를 증명하는 일반적인 공공기관에서 기록관리체계는 업무환경 그 자체이기도 하다. 김포시는 제4차 산업혁명기술 시대에 선제적으로 대응하고 업무환경 혁신을 이루기 위해 한국지능정보사회진흥원(NIA)의 2021년 공공부문 클라우드 선도 프로젝트 사업에 지원하였고 선도 기관으로 확정되어 3억 3천의 지원을 받아 공공 클라우드 기반의 AI-OCR을 통한 기록물 검색 및 활용기능 강화 프로젝트를 진행하였다. 이를 통해 규격화된 색인 값에 의존한 검색과 이미지 열람에 그치던 비전자기록의 한계를 넘어 데이터화 하였고 AI-OCR이라는 신기술 적용으로 98%의 인식률을 구현하였다. 공공기관에 디지털 기술을 사용하여 업무 효율화, 생산성 향상, 개발비용 절감, 내․외부 이용자들의 기록관리 서비스 수준의 제고를 이루었기에 신기술과 기록물관리의 결합 사례연구를 통해 기록관리 분야 본연의 전문성을 높이는 방향과 업무환경 혁신 구현 사례를 공유하고자 한다.
Abstract
It can be said that digital technology is at the center of the change in the modern work environment. In particular, in general public institutions that prove their work with records produced by business management systems and document production systems, the record management system is also the work environment itself. Gimpo City applied for the 2021 public cloud leading project of the National Information Society Agency (NIA) to proactively respond to the 4th industrial revolution technology era and implemented a public cloud-based AI-OCR technology enhancement project with 330 million won in support of 330 million won. Through this, it was converted into data beyond the limitations of non-electronic records limited to search and image viewing that depend on standardized index values. In addition, a 98% recognition rate was realized by applying a new technology called AI-OCR. Since digital technology has been used to improve work efficiency, productivity, development cost, and record management service levels of internal and external users, we would like to share the direction of enhancing expertise in the record management and implementation of work environment innovation.
초록
국내를 비롯하여 전 세계적으로 우울증 환자 수가 매년 증가하는 추세이다. 그러나 대다수의 정신질환 환자들은 자신이 질병을 앓고 있다는 사실을 인식하지 못해서 적절한 치료가 이루어지지 않고 있다. 우울 증상이 방치되면 자살과 불안, 기타 심리적인 문제로 발전될 수 있기에 우울증의 조기 발견과 치료는 정신건강 증진에 있어 매우 중요하다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 본 연구에서는 한국어 소셜 미디어 텍스트를 활용한 딥러닝 기반의 우울 경향 모델을 제시하였다. 네이버 지식인, 네이버 블로그, 하이닥, 트위터에서 데이터 수집을 한 뒤 DSM-5 주요 우울 장애 진단 기준을 활용하여 우울 증상 개수에 따라 클래스를 구분하여 주석을 달았다. 이후 구축한 말뭉치의 클래스 별 특성을 살펴보고자 TF-IDF 분석과 동시 출현 단어 분석을 실시하였다. 또한, 다양한 텍스트 특징을 활용하여 우울 경향 분류 모델을 생성하기 위해 단어 임베딩과 사전 기반 감성 분석, LDA 토픽 모델링을 수행하였다. 이를 통해 문헌 별로 임베딩된 텍스트와 감성 점수, 토픽 번호를 산출하여 텍스트 특징으로 사용하였다. 그 결과 임베딩된 텍스트에 문서의 감성 점수와 토픽을 모두 결합하여 KorBERT 알고리즘을 기반으로 우울 경향을 분류하였을 때 가장 높은 정확률인 83.28%를 달성하는 것을 확인하였다. 본 연구는 다양한 텍스트 특징을 활용하여 보다 성능이 개선된 한국어 우울 경향 분류 모델을 구축함에 따라, 한국 온라인 커뮤니티 이용자 중 잠재적인 우울증 환자를 조기에 발견해 빠른 치료 및 예방이 가능하도록 하여 한국 사회의 정신건강 증진에 도움을 줄 수 있는 기반을 마련했다는 점에서 의의를 지닌다.
Abstract
The number of depressed patients in Korea and around the world is rapidly increasing every year. However, most of the mentally ill patients are not aware that they are suffering from the disease, so adequate treatment is not being performed. If depressive symptoms are neglected, it can lead to suicide, anxiety, and other psychological problems. Therefore, early detection and treatment of depression are very important in improving mental health. To improve this problem, this study presented a deep learning-based depression tendency model using Korean social media text. After collecting data from Naver KonwledgeiN, Naver Blog, Hidoc, and Twitter, DSM-5 major depressive disorder diagnosis criteria were used to classify and annotate classes according to the number of depressive symptoms. Afterwards, TF-IDF analysis and simultaneous word analysis were performed to examine the characteristics of each class of the corpus constructed. In addition, word embedding, dictionary-based sentiment analysis, and LDA topic modeling were performed to generate a depression tendency classification model using various text features. Through this, the embedded text, sentiment score, and topic number for each document were calculated and used as text features. As a result, it was confirmed that the highest accuracy rate of 83.28% was achieved when the depression tendency was classified based on the KorBERT algorithm by combining both the emotional score and the topic of the document with the embedded text. This study establishes a classification model for Korean depression trends with improved performance using various text features, and detects potential depressive patients early among Korean online community users, enabling rapid treatment and prevention, thereby enabling the mental health of Korean society. It is significant in that it can help in promotion.