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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
본 연구는 도서관의 가치측정에 일반적으로 사용하고 있는 CVM(Contingent Valuation Method) 설계 시 필요한 지불수단이 가치금액에 미치는 영향을 분석하기 위해 수행되었다. CVM은 가상의 상황, 질문 유형, 지불 수단 등 다양한 세부적인 설계에 따라 측정값의 편의가 발생하기 때문에 이에 대한 검증이 요구되는데 특히, 지불수단은 해당 재화의 가치를 표현하는 메카니즘으로 가치에 큰 영향을 미친다. 이에 세금, 기부금, 이용요금이라는 세 가지 유형의 지불수단으로 동일한 공공도서관의 이용가치를 측정하였다. 측정 결과, 기부금은 개인이 월 14,542.3원을 지불할 의향을 보여 가장 높은 가치를 나타냈고 세금은 8,577.5원 지불의향이 있는 것으로 나타났다. 이용요금은 1회 방문에 1,612.7원을 지불할 의향이 있어 가장 낮게 측정되었으나 이를 월 단위로 할 경우 세금과 유사한 수준으로 나타났다.
Abstract
CVM (Contingent Valuation Method) has been most widely used for valuation of public libraries. However, there have been a debate on the validity of CVM in that many kind of biases could exist due to its hypothetical nature, the type of questions, payment vehicles and so on. To ensure the validity and reliability of public library valuation, this study analyzed the effects of payment vehicles to valuation using CVM. Three types of payment vehicle, tax, donation, fee were used to pay in hypothetical market. As a result, these payment vehicles estimated the different WTP and donation produced 14,542 won, which is the highest WTP.
초록
공공도서관의 효율성을 객관적으로 측정하여 성과관리에 기여하고자 도서관서비스에 내재된 질적 특성을 반영한 효율성 분석모형을 제시하고 이 분석모형을 적용한 실증적 연구를 통해 효율성 제고방안을 모색하였다. 이미 국내외 연구에서 기존 공공부문에서 사용되는 분석기법을 적용하여 효율성을 측정하였으나, 도서관의 특성을 충분히 반영하지 못했고 측정결과에 대한 일반적인 이론도출을 시도한 연구도 없었다. 이에 본 연구에서는 도서관서비스에 내재된 질적 특성을 반영하는 분석모형을 제시하고 분석해봄으로써 효율성 요인을 분석하고자 하였다. 분석결과 현재 공공도서관에 투입량을 기준으로 산출량은 증가될 수 있으므로 현재 투입 수준에 맞게 산출량을 증가시키는 방법을 모색하고 지속적으로 투입양을 증가시켜야 한다. 효율성 영향요인은 이용자수, 물리적 환경, 전문 인력, 문화 프로그램 기획력, 전자자료 등으로 분석되었고, 다중회귀분석을 실시한 결과 이용자수, 전문 인력, 문화프로그램 기획력이 효율성과 인과관계를 갖고 있었다.
Abstract
This study measures the efficiency of public libraries, library services, and management to contribute to the proposed model for efficiency analysis, reflecting the characteristics in public libraries. This analysis model of applying the empirical research pursues the solutions to provide efficiency. Although many attempts have been made domestically and internationally to study the measurement of the efficiency, mere application of analysis techniques used in the other public sectors has led to the inadequate measurement for characteristics of library services. In addition, there has not been any attempt made to deduce a general theory for the study from the measurement results. In this study, an analysis model that reflects the inherent characteristics in library services is suggested to be analyzed empirically, and this leads to the understanding of efficiency factors. The results of the study show that the efficiency of current public libraries can be increased on the basis of input and output. Therefore the commitment to increase the level of output to meet the current need shall continue by the amount, rather than by the commitment to reduce the level of input. Finally, the factors influencing the efficiency are the number of users, the physical environment, professional staffs, events planning, and electronic resources. After analyzing the five factors via multiple regression analysis, three factors such as the number of users, professional staff and events planning proved causal relationship with the efficiency.
초록
본 연구는 연구과정에서 생산되는 연구데이터 공유를 위한 수집을 활성화하기 위해 연구자들의 연구데이터 제출의도를 측정하고, 이러한 제출의도에 영향을 미치는 요인을 분석하였다. 이를 위해 국내외 연구관리규정과 선행연구를 통해 요인항목을 도출하였다. 도출된 항목을 바탕으로 영향요인 분석을 위해 국내 35개 기관 연구원 135명으로부터 설문 결과를 받았다. 결과분석을 통해 정보인프라, 동기부여, 장애 측면에서의 영향요인을 파악하고, 이를 바탕으로 연구데이터 수집을 활성화할 수 있는 방안을 제시하였다.
Abstract
The purpose of this study is to examine the factors which have an effect on researcher’s behavior and attitudes about depositing data from sponsored research. I analyzed the behavior, barriers, incentives and information infrastructure of 135 researchers in 35 Korean research institutes. The survey identified several factors that may encourage timely deposit of data by researchers. According to the analyzing factors, I propose the following methods in perception, incentives, use, policy and information infrastructure aspects.
초록
자동 분류에서 문헌을 표현하는 일반적인 방식인 BOW는 용어를 독립적으로 처리하기 때문에 주변 문맥을 반영하지 못한다는 한계가 있다. 이에 본 연구는 각 용어마다 주제범주별 문맥적 특징을 파악해 프로파일로 정의하고, 이 프로파일과 실제 문헌에서의 문맥을 비교하는 과정을 통해 동일한 형태의 용어라도 그 의미나 주제적 배경에 따라 구분하고자 하였다. 이를 통해 주제가 서로 다름에도 불구하고 특정 용어의 출현만으로 잘못된 분류 판정을 하는 문제를 극복하고자 하였다. 본 연구에서는 이러한 문맥적 요소를 용어 가중치, 분류기 결합, 자질선정의 3가지 항목에 적용해 보고 그 분류 성능을 측정했다. 그 결과, 세 경우 모두 베이스라인보다 분류 성능이 향상되었고 가장 큰 성능 향상을 보인 것은 분류기 결합이었다. 또한 제안한 방법은 학습문헌 수가 많고 적음에 따라 발생하는 성능의 편향을 완화하는데도 효과적인 것으로 나타났다.
Abstract
One of the limitations of BOW method is that each term is recognized only by its form, failing to represent the term’s meaning or thematic background. To overcome the limitation, different profiles for each term were defined by thematic categories depending on contextual characteristics. In this study, a specific term was used as a classification feature based on its meaning or thematic background through the process of comparing the context in those profiles with the occurrences in an actual document. The experiment was conducted in three phases; term weighting, ensemble classifier implementation, and feature selection. The classification performance was enhanced in all the phases with the ensemble classifier showing the highest performance score. Also, the outcome showed that the proposed method was effective in reducing the performance bias caused by the total number of learning documents.
초록
본 연구의 목적은 우리나라 오픈액세스서비스에 대한 이용자의 만족도를 분석하여 향후 오픈액세스 활동의 활성화 및 발전방안 수립을 위한 전략과제를 도출하는 데 있다. 이를 위해 오픈액세스코리아 서비스의 이용자를 대상으로 만족도 조사를 실시하였다. 서비스별 품질을 나타내는 이용자의 만족도 지표는 해당 서비스에 대해 이용자들이 지각하는 품질을 측정할 수 있도록 설계하였으며, 품질지수, 만족지수, 성과지수로 구성되었다. 분석결과 사회적 품질, 사회적 만족 등의 항목은 상대적으로 높게 산출되어 국내 연구자들의 오픈액세스서비스에 대한 사회적 기여도 및 공익성 측면에서의 긍정적인 평가와 기대를 확인하였다. 반면, 서비스 과정품질 항목은 상대적으로 낮은 만족도를 보여주었으며 국내 오픈액세스 콘텐츠의 부족에 대한 의견이 다수 도출되어 국가 차원의 전략수립 시 콘텐츠 개발 및 확보 전략에 대한 고려가 중요함을 알 수 있었다. 또한 오픈액세스에 대한 정책적 지원, 오픈액세스 저널 출판 및 리포지터리 운영, 거버넌스체제 구축 및 오픈액세스 홍보활동을 통한 연구자들의 참여 유도, 글로벌 공조체제 구축 등이 전략과제로 제시되었다.
Abstract
The purpose of this study is to analyze service quality factors that affect user satisfaction of Open Access Korea(OAK) services and to draw strategic assignments for activating open access activities in Korea through a user satisfaction survey. User satisfaction indexes were developed to measure all aspects of the OAK services. The quality index, satisfaction index, and performance index were identified in this survey. According to the survey findings, the levels of social quality and social satisfaction are relatively high, this shows the positive evaluation and expectation of researchers for OAK services. However, relatively low level is identified in the area of service process quality, and many opinions about OA contents shortage in Korea represent the importance of the national level contents development strategy. Sustainable policy support, publishing of open access journals, management of institutional repository, OA governance system, expansion of researchers' participation, construction of global collaboration system are suggested as major implications to promote open access activities in Korea.
초록
텍스트 범주화에 있어서 일반적인 문제는 문헌을 표현하는 핵심적인 용어라도 학습문헌 집합에 나타나지 않으면 이 용어는 분류자질로 선정되지 않는다는 것과 형태가 다른 동의어들은 서로 다른 자질로 사용된다는 점이다. 이 연구에서는 위키피디아를 활용하여 문헌에 나타나는 동의어들을 하나의 분류자질로 변환하고, 학습문헌 집합에 출현하지 않은 입력문헌의 용어를 가장 유사한 학습문헌의 용어로 대체함으로써 범주화 성능을 향상시키고자 하였다. 분류자질 선정 실험에서는 (1) 비학습용어 추출 시 범주 정보의 사용여부, (2) 용어의 유사도 측정 방법(위키피디아 문서의 제목과 본문, 카테고리 정보, 링크 정보), (3) 유사도 척도(단순 공기빈도, 정규화된 공기빈도) 등 세 가지 조건을 결합하여 실험을 수행하였다. 비학습용어를 유사도 임계치 이상의 최고 유사도를 갖는 학습용어로 대체하여 kNN 분류기로 분류할 경우 모든 조건 결합에서 범주화 성능이 0.35%~1.85% 향상되었다. 실험 결과 범주화 성능이 크게 향상되지는 못하였지만 위키피디아를 활용하여 분류자질을 선정하는 방법이 효과적인 것으로 확인되었다.
Abstract
In text categorization, core terms of an input document are hardly selected as classification features if they do not occur in a training document set. Besides, synonymous terms with the same concept are usually treated as different features. This study aims to improve text categorization performance by integrating synonyms into a single feature and by replacing input terms not in the training document set with the most similar term occurring in training documents using Wikipedia. For the selection of classification features, experiments were performed in various settings composed of three different conditions: the use of category information of non-training terms, the part of Wikipedia used for measuring term-term similarity, and the type of similarity measures. The categorization performance of a kNN classifier was improved by 0.35~1.85% in F1 value in all the experimental settings when non-learning terms were replaced by the learning term with the highest similarity above the threshold value. Although the improvement ratio is not as high as expected, several semantic as well as structural devices of Wikipedia could be used for selecting more effective classification features.