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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
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초록
본 연구의 목적은 물리적 환경의 품질을 측정하는 도구로서의 서비스스케이프 개념을 이용하여 학습공간의 서비스스케이프 요인이 이용자 만족과 지속의도에 미치는 영향과 학습활동유형의 조절효과를 확인하는데 있다. 선행연구 및 심층면담을 통해 청결성, 쾌적성, 편의성, 심미성, 접근성, 유연성의 6개의 학습공간 서비스스케이프 요인을 선정하였고, 수도권 지역의 대학생을 대상으로 설문조사를 진행하였다. 연구 결과, 청결성, 쾌적성, 편의성과 접근성 요인이 이용자 만족에 유의한 영향을, 이용자 만족은 지속의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 학습활동유형은 청결성, 쾌적성 요인과 이용자 만족 관계에 부(-)적 조절효과가 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 학습공간으로의 대학도서관에 대한 이용자 만족을 높이는 물리적인 환경 구성의 기초자료를 제공하였다는데 의의를 둔다.
Abstract
The purpose of this study is to investigate the effect of learning space Servicescape on the user satisfaction level and continuance intention and to identify moderating effect of the learning activity. The six Servicescape factors are selected after literature review and in-depth interviews; cleanliness, comfort, convenience, aesthetics, accessibility, and flexibility. The online survey is given to the university students at four-year private universities in Seoul metropolitan area. The result shows that among the learning space Servicescape factors, cleanliness, comfort, convenience, and accessibility have a significant impact on the user’s satisfaction and the user’s satisfaction response determines the continuance intention to the learning space. It is also found that the factors of cleanliness and comfort have a negative moderating effect on user satisfaction. This study implies that the result provides methods to develop the space arrangement for university libraries that provide the better-support to students’ learning experience.
초록
불면증은 최근 5년 새 환자가 20% 이상 증가하고 있는 현대 사회의 만성적인 질병이다. 수면이 부족할 경우 나타나는 개인 및 사회적 문제가 심각하고 불면증의 유발 요인이 복합적으로 작용하고 있어서 진단 및 치료가 중요한 질환이다. 본 연구는 자유롭게 의견을 표출하는 소셜 미디어 ‘Reddit’의 불면증 커뮤니티인 ‘insomnia’를 대상으로 5,699개의 데이터를 수집하였고 이를 국제수면장애분류 ICSD-3 기준과 정신의학과 전문의의 자문을 받은 가이드라인을 바탕으로 불면증 경향 문헌과 비경향 문헌으로 태깅하여 불면증 말뭉치를 구축하였다. 구축된 불면증 말뭉치를 학습데이터로 하여 5개의 딥러닝 언어모델(BERT, RoBERTa, ALBERT, ELECTRA, XLNet)을 훈련시켰고 성능 평가 결과 RoBERTa가 정확도, 정밀도, 재현율, F1점수에서 가장 높은 성능을 보였다. 불면증 소셜 데이터를 심층적으로 분석하기 위해 기존에 많이 사용되었던 LDA의 약점을 보완하며 새롭게 등장한 BERTopic 방법을 사용하여 토픽 모델링을 진행하였다. 계층적 클러스터링 분석 결과 8개의 주제군(‘부정적 감정’, ‘조언 및 도움과 감사’, ‘불면증 관련 질병’, ‘수면제’, ‘운동 및 식습관’, ‘신체적 특징’, ‘활동적 특징’, ‘환경적 특징’)을 확인할 수 있었다. 이용자들은 불면증 커뮤니티에서 부정 감정을 표현하고 도움과 조언을 구하는 모습을 보였다. 또한, 불면증과 관련된 질병들을 언급하고 수면제 사용에 대한 담론을 나누며 운동 및 식습관에 관한 관심을 표현하고 있었다. 발견된 불면증 관련 특징으로는 호흡, 임신, 심장 등의 신체적 특징과 좀비, 수면 경련, 그로기상태 등의 활동적 특징, 햇빛, 담요, 온도, 낮잠 등의 환경적 특징이 확인되었다.
Abstract
Insomnia is a chronic disease in modern society, with the number of new patients increasing by more than 20% in the last 5 years. Insomnia is a serious disease that requires diagnosis and treatment because the individual and social problems that occur when there is a lack of sleep are serious and the triggers of insomnia are complex. This study collected 5,699 data from ‘insomnia’, a community on ‘Reddit’, a social media that freely expresses opinions. Based on the International Classification of Sleep Disorders ICSD-3 standard and the guidelines with the help of experts, the insomnia corpus was constructed by tagging them as insomnia tendency documents and non-insomnia tendency documents. Five deep learning language models (BERT, RoBERTa, ALBERT, ELECTRA, XLNet) were trained using the constructed insomnia corpus as training data. As a result of performance evaluation, RoBERTa showed the highest performance with an accuracy of 81.33%. In order to in-depth analysis of insomnia social data, topic modeling was performed using the newly emerged BERTopic method by supplementing the weaknesses of LDA, which is widely used in the past. As a result of the analysis, 8 subject groups (‘Negative emotions’, ‘Advice and help and gratitude’, ‘Insomnia-related diseases’, ‘Sleeping pills’, ‘Exercise and eating habits’, ‘Physical characteristics’, ‘Activity characteristics’, ‘Environmental characteristics’) could be confirmed. Users expressed negative emotions and sought help and advice from the Reddit insomnia community. In addition, they mentioned diseases related to insomnia, shared discourse on the use of sleeping pills, and expressed interest in exercise and eating habits. As insomnia-related characteristics, we found physical characteristics such as breathing, pregnancy, and heart, active characteristics such as zombies, hypnic jerk, and groggy, and environmental characteristics such as sunlight, blankets, temperature, and naps.