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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
본 연구는 A대학도서관의 효율성을 분석한 후 그 개선점을 제언하였다. 이를 위하여 A대학에 속해 있는 E그룹 대학도서관들의 효율성을 분석하고, 투입․산출요소의 세 가지 조건과 지역 범주별 조건을 구분하여 효율성을 측정하였다. 그 종합적인 결과는 E그룹의 38개 대학도서관과 A대학도서관은 투입요소를 증가시킴으로써 산출물을 증대시키는 방향으로 운영되어야 하며 이를 위한 개선방안으로는 다음과 같다. 첫째, 대학도서관에 대한 법적․제도적 근간을 마련하여 대학의 구성원들에게 도서관에 대한 인식을 고취시켜야 한다. 둘째, 도서관 이용교육이 교육과정에 편성되어야 한다. 셋째, 도서관이 책을 빌리고 컴퓨터를 사용하는 공간뿐만 아니라, 문화 공간 및 휴식공간으로 활용될 수 있도록 복합공간으로 마련되어야 한다.
Abstract
This study suggested improvements after analyzing the effectiveness of “A” university library. So, this study analyzed the effectiveness of E-group “A” university, and measured the effectiveness, classifying with three conditions about input & output and factors and conditions about regional categories. As a result, it is necessary to operate E-group 38 university libraries and “A” University library by increasing input factors to increase outputs. The improvements are as followings. First, it is necessary to stir up member’s recognition on libraries. To this, there is a legal system for university library. Second, it is necessary to include library use education in curriculum. Third, it is necessary to prepare complex space so that the members can borrow books and use it for cultural space and rest space.
초록
본 연구에서는 데이터베이스평가요소 중요도를 산출하기 위해 AHP기법 활용에 대한 연구를 수행하였다. 먼저 데이터베이스 평가를 위해 적용 가능한 기법들을 살펴본 후 데이터평가요소 일부를 AHP기법을 이용하여 중요도를 산출하였다. 그 결과 AHP기법을 활용할 경우 평가요소의 중요도를 상대적으로 평가할 수 있었다. 이런 연구결과는 앞으로 특정목적에 따른 상대적인 DB평가에 활용될 수 있을 것이다.
Abstract
This study examined weight techniques for applying to DB evaluation This study, then analyzed DB evaluation criteria in terms of category, content, and business model. Finally, it showed the use example of AHP technique to rank the important evaluation factors. These results will be used to evaluate factors which we significant in determining how well the given DB is appropriate in your environment.
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.
초록
본 연구는 공공도서관에서 어린이를 대상으로 진행하는 독서프로그램의 성과를 측정하기 위한 프레임워크 개발을 목적으로 한다. 프레임워크 개발을 위한 이론적 토대로 성과 평가에 기반 한 로직모델을 적용하였다. 로직모델의 요소로 제안된 6개 요소 중에서 가정과 외부적 요인을 제외한 투입, 활동, 산출, 성과 요인을 중심으로 프로그램 평가 프레임워크를 개발하였다. 연구결과로, 서울 시내 한 공공도서관에서 연구기간 동안 진행된 4개의 프로그램에 대한 평가 프레임워크와 성과측정을 위한 지표를 제안하였다. 프로그램별로 다양한 성과지표의 개발이 가능하지만 본 연구에서는 도서관 데이터를 기반으로 측정 가능한 지표를 중심으로 제안하였다. 본 연구 결과가 사례 연구로 진행되었지만 대상 프로그램이 공공도서관에서 일반적으로 진행하는 프로그램이라는 점에서 타 도서관의 어린이 대상 프로그램의 평가 프레임워크로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
Abstract
The purpose of this study is to develop frameworks for evaluating reading programs for children provided by a public library. Logic Model based on outcome evaluations was applied for the framework development. While the logic model is generally composed of six factors, the frameworks developed in this study has four factors including input, activity, output, and outcome. Additionally, this study suggests outcome indicators which were driven from library data. Even though the evaluation frameworks were developed from specific programs operated by a public library, those might be able to be used to evaluate other libraries’ programs for children since the target programs are commonly provided by public libraries.
초록
이 연구의 목적은 ChatGPT가 도서의 표지, 표제지, 판권기 데이터를 활용하여 생성한 더블린코어의 품질 평가를 통하여 ChatGPT의 메타데이터의 생성 능력과 그 가능성을 확인하는 데 있다. 이를 위하여 90건의 도서의 표지, 표제지와 판권기 데이터를 수집하여 ChatGPT에 입력하고 더블린 코어를 생성하게 하였으며, 산출물에 대해 완전성과 정확성 척도로 성능을 파악하였다. 그 결과, 전체 데이터에 있어 완전성은 0.87, 정확성은 0.71로 준수한 수준이었다. 요소별로 성능을 보면 Title, Creator, Publisher, Date, Identifier, Right, Language 요소가 다른 요소에 비해 상대적으로 높은 성능을 보였다. Subject와 Description 요소는 완전성과 정확성에 대해 다소 낮은 성능을 보였으나, 이들 요소에서 ChatGPT의 장점으로 알려진 생성 능력을 확인할 수 있었다. 한편, DDC 주류인 사회과학과 기술과학 분야에서 Contributor 요소의 정확성이 다소 낮았는데, 이는 ChatGPT의 책임표시사항 추출 오류 및 데이터 자체에서 메타데이터 요소용 서지 기술 내용의 누락, ChatGPT가 지닌 영어 위주의 학습데이터 구성 등에 따른 것으로 판단하였다.
Abstract
The purpose of this study is to evaluate the Dublin Core metadata generated by ChatGPT using book covers, title pages, and colophons from a collection of books. To achieve this, we collected book covers, title pages, and colophons from 90 books and inputted them into ChatGPT to generate Dublin Core metadata. The performance was evaluated in terms of completeness and accuracy. The overall results showed a satisfactory level of completeness at 0.87 and accuracy at 0.71. Among the individual elements, Title, Creator, Publisher, Date, Identifier, Rights, and Language exhibited higher performance. Subject and Description elements showed relatively lower performance in terms of completeness and accuracy, but it confirmed the generation capability known as the inherent strength of ChatGPT. On the other hand, books in the sections of social sciences and technology of DDC showed slightly lower accuracy in the Contributor element. This was attributed to ChatGPT’s attribution extraction errors, omissions in the original bibliographic description contents for metadata, and the language composition of the training data used by ChatGPT.
초록
기업이나 연구소 등에서 운영하는 전문도서관의 경제적 가치 평가에 대한 필요성이 제기됨에 따라 본 연구는 전문도서관 주요 서비스의 가치평가에 대한 새로운 접근방법을 제시하였다. 선행연구의 이론과 보편타당성과 적용가능성을 기준으로 삼았다. 서비스에 어떤 유형의 자원(물적 자원 또는 인적 자원)이 사용되었는지에 따라 측정요소와 방법론을 달리 적용하였으며, 이를 토대로 전문도서관 주요 서비스의 가치평가를 위한 산출식을 제시하였다. 전문도서관 서비스의 경제적 가치평가를 위한 분석모형 개발은 서비스의 가치에 대한 객관적 입증이 가능해져서 전문도서관의 진정한 가치를 알릴 수 있는 계기가 될 수 있을 것으로 사료된다.
Abstract
This study aims to suggest a new approach to economic valuation of the special library, in response to the necessity of economic justification of the special library operated by firms and research institutes. Benefit measurement elements and analysis methods to be used in the studywere derived through feasibility evaluation on models in previous studies, and objectivity and applicability were the criteria for feasibility evaluation. Depending on which type of resources are used in providing service, different benefit measurement elements and methods were applied. Based on this, calculation formula for service valuation of special library was presented. The development of analysis model for economic valuation of special library made it possible to objectively prove the value of the special library, and is considered to provide an opportunity to publicize the real value of the special library.
초록
본 연구는 인쇄잡지 중심의 소장 패러다임 대 전자잡지 위주의 접근 패러다임이 대립하는 상황에서 대학도서관의 하이브리드형 학술지 수집정책의 이론적 토대가 되는 평가요소를 분석하여 한국적 실정을 고려한 외국 학술지의 평가모형 개발에 필요한 기초자료를 마련하는데 그 목적이 있다. 구체적으로 질문지법을 통하여 학술지 수집규모 상위 40개 대학도서관의 외국학술지 선정과정에서 예비평가지표(인쇄형 27개, 전자형 37개)의 적용도를 조사하고, 그 데이터를 다양한 통계적기법으로 분석하였다. 인쇄학술지 평가지표의 요인별 상대적 중요성은 응답 평균값으로 산출하였는데 그 결과는 학과당 구독종수, 이용도, 선정권한, 전자학술지 구독조건, ISI 영향지수, 국제성과 지명도, 구독가격, ILL/DDS, 수장공간 순으로 나타났다. 한편, 전자학술지는 구독가격, 접근성, 전자학술지 구독조건, 컨소시엄, 선정권한, 접근확장성, 학과당 구독종수, 대학의 학문적 특성, ISI 영향지수, ILL/DDS, 국제성과 지명도 순으로 나타났다.
Abstract
The purposes of this study are to compare and analyze the evaluation indicators for selection of journal suggested by scholars and organizations and to prepare theoretical background for the ideal model to meet opposing paradigms of collection management in academic libraries. A web survey method was employed to investigate applications of various selection criteria (27 for printed and 37 for electronic academic Journal) from the top 40 academic libraries in Korea. In addition, data were analysed statistically using factor analysis, t-test, Analysis of Variance(ANOVA), and Spearman's Rank Oder Correlation. The mean ranking for 9 evaluation indicators for printed were as follows: subscribing volumes per departments, degree of use, selection authority, electronic/print bundle, ISI impact factor, Internationality and reputation, costs for subscription, ILL & DDS, space considerations for printed materials. But, 11 evaluation indicators for electronic were as follows: costs for subscription, accessibility, electronic/print bundle, consortia, selection authority, access expandability, subscribing volumes per departments, scholarly features of the university, ISI impact factor, ILL & DDS, internationality and reputations.