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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
본 연구는 키워드 네트워크 분석과 토픽모델링을 활용하여 국내 정보활용교육 연구의 흐름을 살펴보고 향후 정보활용교육의 방향성을 모색하는데 목적이 있다. 이를 위하여 국내 문헌정보학 분야의 학술지에 게재된 정보활용교육과 관련된 논문 306편을 선정하고, 논문의 초록을 대상으로 전처리 과정을 거쳐 전체 키워드 출현 빈도, 시기별 키워드 출현 빈도, 키워드 동시출현 빈도분석을 수행하였다. 이어서 키워드 네트워크 분석을 통해 키워드의 연결중심성과 매개중심성, 위세중심성을 분석하였다. 또한 구조적 토픽모델링 분석을 활용하여 15개의 토픽(교육과정, 정보활용교육 효과, 정보활용교육 내용, 학교도서관 교육, 정보매체활용, 정보활용능력 평가 지표, 도서관 불안, 공공도서관 프로그램, 대학도서관 이용자교육, 건강정보 활용능력, 정보격차, 도서관활용수업 개선, 연구 동향, 정보활용교육 모델, 교사 역할)을 도출하고, 토픽별로 비중의 변화를 확인하기 위해 연도별 토픽 추이를 분석하였다. 이러한 결과를 바탕으로 정보활용교육의 방향성과 후속 연구에 대한 제언을 제시하였다.
Abstract
The purpose of this study is to investigate the flow of domestic information literacy education research using keyword network analysis and topic modeling and to explore the direction of information literacy education in the future. For this reason, 306 academic papers related to information literacy education published in academic journals of the library and information science field in Korea were chosen. And through the preprocessing process for abstracts of the paper, total keyword appearance frequency, keyword appearance frequency by period, and keyword simultaneous occurrence frequency were analyzed. Subsequently, keyword network analysis analyzed the degree centrality, between centrality, and eigenvector centrality of keywords. Using structural topic modeling analysis, 15 topics -curriculum, information literacy effect, contents of information literacy education, school library education, information media literacy, information literacy ability evaluation index, library anxiety, public library program, health information literacy ability, digital divide, library assisted instruction improvement, research trend, information literacy model, and teacher role-were derived. In addition, the trend of topics by year was analyzed to confirm the change in relative weight by topic. Based on these results, the direction of information literacy education and the suggestions for follow-up research were presented.
초록
본 연구는 정보활용교육 분야의 연구주제들을 파악하여 정보활용교육에 제안할 수 있는 요소들이 있는지를 살펴보는데 연구의 목적이 있다. 우선, 정보활용교육과 관련된 문헌정보학 분야의 논문 97편을 대상으로 토픽모델링을 적용하여 ‘미디어 리터러시’, ‘정보활용교육의 교수학습방법’, ‘정보원 이용 및 판단’ 등의 주요 주제를 파악하였다. 분석 결과를 바탕으로, 교육내용 측면에서는 Big 6 정보모형, 교육방법과 관련해서는 미국 사서교사협회의 정보활용 능력기준과 미국 대학 및 연구도서관협회의 정보활용교육 개발지침을 고려하여 정보활용교육 교육내용을 제안하였다. 본 연구는 정보활용교육 전반의 연구주제와 연관된 교육 요소들을 파악하였으며, 이를 바탕으로 ‘정보원 이용 및 판단’, ‘정보윤리’와 관련된 교육내용을 보다 강조하였다는 점에서 의의가 있다.
Abstract
The aim of this study is to identify the research topics and suggest an information literacy curriculum by analyzing research articles on information literacy. For this purpose, we applied the topic modeling technique to 97 scientific articles and identified the core contents of information literacy education, such as media literacy, information literacy instruction, and the use of information resources. Based on the analysis results, we suggested an information literacy curriculum by considering the Big 6 model, information literacy standards of American Association of School Library, and Association of College and Research Libraries’s information literacy competencies. This study is significant in that it considered ‘use of information resources’ and ‘information ethics’ to suggest information literacy education.
초록
본 연구는 도서관 정보서비스 환경에서 도서 이용자의 도서추천에 영향을 미치는 선호요인을 파악하기 위해 전 세계 도서 이용자의 참여로 이루어지는 사회적 목록 서비스인 Goodreads 리뷰 데이터를 대상으로 내용분석하였다. 이용자 선호의 내용을 보다 세부적인 관점에서 파악하기 위해 샘플 선정 과정에서 평점 그룹별, 도서별, 이용자별 하위 데이터 집합을 구성하였으며, 다양한 토픽을 고루 반영하기 위해 리뷰 텍스트의 토픽모델링 결과에 기반하여 층화 샘플링을 수행하였다. 그 결과, ‘내용’, ‘캐릭터’, ‘글쓰기’, ‘읽기’, ‘작가’, ‘스토리’, ‘형식’의 7개 범주에 속하는 총 90개 선호요인 관련 개념을 식별하는 한편, 평점에 따라 드러나는 일반적인 선호요인은 물론 호불호가 분명한 도서와 이용자에서 드러나는 선호요인의 양상을 파악하였다. 본 연구의 결과는 이용자 선호요인의 구체적 양상을 파악하여 향후 추천시스템 등에서 보다 정교한 추천에 기여할 수 있을 것으로 보인다.
Abstract
This study analyzed the contents of Goodreads review data, which is a social cataloging service with the participation of book users around the world, to identify the preference factors that affect book users’ book recommendations in the library information service environment. To understand user preferences from a more detailed point of view, sub-datasets for each rating group, each book, and each user were constructed in the sample selection process. Stratified sampling was also performed based on the result of topic modeling of review text data to include various topics. As a result, a total of 90 preference factors belonging to 7 categories(‘Content’, ‘Character’, ‘Writing’, ‘Reading’, ‘Author’, ‘Story’, ‘Form’) were identified. Also, the general preference factors revealed according to the ratings, as well as the patterns of preference factors revealed in books and users with clear likes and dislikes were identified. The results of this study are expected to contribute to more sophisticated recommendations in future recommendation systems by identifying specific aspects of user preference factors.
초록
본 연구는 대학도서관에서 제공하는 서비스 가치를 극대화하기 위하여 서비스디자인 방법론을 대학도서관에 적용하였다. 이를 위하여 서비스디자인 모형인 ‘더블다이아몬드모델’(Double Diamond Model)을 대학도서관에 적용, 서비스디자인 도구인 퍼소나(Persona), 고객여정지도(Customer Journey Map), 터치포인트(Touch Points)를 활용하였다. 서비스디자인을 대학도서관에 반영하기 위하여 주제와 관련된 문헌 및 선행연구를 고찰하였으며, 설문조사 및 이용자와 사서면담, 현장조사를 통해 상황별 이슈를 발견하고 퍼소나와 상황시나리오를 도출하였다. 나아가 설정된 퍼소나의 상황별 행동과 이용자의 감정변화에 대한 정보를 종합하여 이를 고객여정지도로 시각화하고 3개 분야 11개 항목의 서비스 개선안을 제안하였다. 본 연구는 특정 서비스를 개선하기보다 서비스 개선방안을 도출하기까지의 과정에 주안점을 두었다. 또한, 대학도서관 서비스개선 및 새로운 서비스 방안을 제시하는 것이 본 연구의 목적이었다. 이를 통해 실질적인 서비스 개선 방안을 대학도서관에 적용하였다는 것에 본 연구의 의의가 있다.
Abstract
In this study, the author applied the service design methodology to the university library to maximize the service value provided by the university library. To this end, the ‘Double Diamond Model’, a service design model, was applied to the university library, and service design tools such as Persona, Customer Journey Map, and Touch Points were utilized. To reflect on the service design in the university library, the author first reviewed the literature related to the subject and researched the previous studies. Then, the issue was discovered by questionnaire surveys, interviews with users and librarians, and field investigations. Based on this, Persona and situation scenarios were derived. In addition, after synthesizing Persona’s situational behavior and user’s emotional change, the study visualized the Customer Journey Map and suggested service improvement plans for 11 items in 3 areas. This study is focused on the process of deriving service improvement plans rather than improving a specific service. The purpose of this study was to improve university library service and to suggest new service plans. The significance of this study is that the practical service improvement plans were applied to the university library.
초록
COVID-19 펜데믹의 장기화로 인해 미래의 서비스 제공 수단으로 메타버스가 관심을 받기 시작하면서 그 중요성이 더욱 강조되며 여러 기관에서 메타버스 플랫폼들이 활용되고 있다. 이러한 배경에서 도서관에서 또한 메타버스 플랫폼을 활용하는 사례들이 점점 증가하고 있다. 이에 따라 본 연구는 메타버스 플랫폼을 활용하고 있는 국내외 도서관 사례를 조사하여, 메타버스 플랫폼 활용 방식에 따른 플랫폼별 특징 및 콘텐츠 유형을 분석하는 데 그 목적이 있다. 따라서 분석 결과가 시사하는 바를 바탕으로, 향후 도서관에서 메타버스 플랫폼을 활용하고자 할 때의 그 방향성을 제언하였다.
Abstract
Due to the prolonged COVID-19 pandemic, metaverse has begun to receive attention as a means of providing future services. The importance of metaverse was further emphasized and metaverse platforms are being used by various institutions. Against this background, cases of using the metaverse platform in libraries are increasing. Therefore, the purpose of this study is to investigate domestic and foreign library cases using the metaverse platform and analyze each platform’s characteristics and content types according to the metaverse platform’s method. Based on the findings, the implication of the current study suggests the future direction of using the metaverse platform in the library.
초록
본 연구는 학교도서관에서 활용할 수 있는 도서추천시스템을 제안하는데 목적이 있다. 도서추천시스템은 DLS의 대출 데이터를 활용하여 연관규칙 기반의 알고리즘을 적용하였으며, 학교도서관 이용자들에게 개인화 도서추천 서비스 제공이 가능하도록 설계하였다. 이를 위해 Apriori 알고리즘 기반의 연관규칙과 매개 중심성 분석을 적용하고, 기술통계, 연관규칙 생성, 학생중심 추천, 도서 중심추천 등 세부 기능을 구현하였다. 이어서 사서교사를 대상으로 심층면담을 통해 도서추천시스템 사용에 대한 의견을 조사하였다. 조사 결과, 도서추천의 필요성 및 어려움, 학생의 반응, 기존 추천방식과의 차이점 및 활용방안, 개선 사항에 대한 의견을 확인할 수 있었으며, 이를 토대로 다음의 논의점을 제안하였다. 첫째, 개별학교의 특성을 파악하기 위해서 장기간의 대출 데이터의 제공이 필요하다. 둘째, 지역별 혹은 학교 특성별 데이터 통합 방안에 대한 논의가 필요하다. 셋째, 독서교육종합시스템에서 제공하는 도서추천시스템의 구축이 필요하다. 본 연구에서 제안된 내용을 토대로 향후 학교도서관 현장에서 활용할 수 있는 개인화 추천시스템 적용에 대한 다양한 논의가 이루어지길 기대한다.
Abstract
The purpose of this study is to propose a book recommendation system that can be used in school libraries. The book recommendation system applies an algorithm based on association rules using DLS lending data and is designed to provide personalized book recommendation services to school library users. For this purpose, association rules based on the Apriori algorithm and betweenness centrality analysis were applied and detailed functions such as descriptive statistics, generation of association rules, student-centered recommendation, and book-centered recommendation were materialized. Subsequently, opinions on the use of the book recommendation system were investigated through in-depth interviews with teacher librarians. As a result of the investigation, opinions on the necessity and difficulty of book recommendation, student responses, differences from existing recommendation methods, utilization methods, and improvements were confirmed and based on this, the following discussions were proposed. First, it is necessary to provide long-term lending data to understand the characteristics of each school. Second, it is necessary to discuss the data integration plan by region or school characteristics. Third, It is necessary to establish a book recommendation system provided by the Comprehensive Support System for Reading Education. Based on the contents proposed in this study, it is expected that various discussions will be made on the application of a personalization recommendation system that can be used in the school library in the future.
초록
본 연구에서는 한국어 데이터로 학습된 BERT 모델을 기반으로 문헌정보학 분야의 문서를 자동으로 분류하여 성능을 분석하였다. 이를 위해 문헌정보학 분야의 7개 학술지의 5,357개 논문의 초록 데이터를 학습된 데이터의 크기에 따라서 자동분류의 성능에 어떠한 차이가 있는지를 분석, 평가하였다. 성능 평가척도는 정확률(Precision), 재현율(Recall), F 척도를 사용하였다. 평가결과 데이터의 양이 많고 품질이 높은 주제 분야들은 F 척도가 90% 이상으로 높은 수준의 성능을 보였다. 반면에 데이터 품질이 낮고 내용적으로 다른 주제 분야들과 유사도가 높고 주제적으로 확실히 구별되는 자질이 적을 경우 유의미한 높은 수준의 성능 평가가 도출되지 못하였다. 이러한 연구는 미래 학술 문헌에서 지속적으로 활용할 수 있는 사전학습모델의 활용 가능성을 제시하기 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
Abstract
In this study, we analyzed the performance of the BERT-based document classification model by automatically classifying documents in the field of library and information science based on the KoBERT. For this purpose, abstract data of 5,357 papers in 7 journals in the field of library and information science were analyzed and evaluated for any difference in the performance of automatic classification according to the size of the learned data. As performance evaluation scales, precision, recall, and F scale were used. As a result of the evaluation, subject areas with large amounts of data and high quality showed a high level of performance with an F scale of 90% or more. On the other hand, if the data quality was low, the similarity with other subject areas was high, and there were few features that were clearly distinguished thematically, a meaningful high-level performance evaluation could not be derived. This study is expected to be used as basic data to suggest the possibility of using a pre-trained learning model to automatically classify the academic documents.
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.
초록
본 연구는 미국도서관협회(American Library Association, ALA)의 인가를 받은 문헌정보학 프로그램에서 제공하는 데이터사이언스와 관련된 수업의 내용을 조사했다. 연구의 목적은 강의 계획서의 내용 분석을 통해 해당 수업에서 다뤄지는 교과목 명, 교과 설명, 학습 목표, 주차 별 주제를 살펴보는 것이다. 문헌정보학 프로그램에서의 데이터사이언스와 관련된 필수 과목 및 선택 과목은, 데이터사이언스 개론, 데이터 마이닝, 데이터베이스, 데이터 분석, 데이터 시각화, 데이터 큐레이션 및 관리, 머신 러닝, 메타데이터, 컴퓨터 프로그래밍 등 데이터사이언스 전 분야에 걸쳐 다양하게 교과목이 개설되어 있었다. 본 연구의 결과는 문헌정보학 프로그램에서 데이터사이언스 교과 과정을 개설 및 개정할 때 논의의 시작점이 될 수 있는 기초 자료가 되어 운영 역량을 강화하는데 활용되기를 기대한다.
Abstract
This preliminary study examined the status of data science-related course syllabi in the American Library Association (ALA) accredited Library and Information Science (LIS) programs. The purpose of this study was to explore LIS course syllabi related to data science, such as course title, course description, learning outcomes, and weekly topics. LIS programs offer various topics in data science such as the introduction to data science, data mining, database, data analysis, data visualization, data curation and management, machine learning, metadata, and computer programming. This study contributes to helping instructors develop or revise course materials to improve course competencies related to data science in the ALA-accredited LIS programs.
초록
본 연구는 교사들의 생활교육에 대한 정보요구와 교육청으로부터 배부되는 교육지침에 대한 교사 인식 간 관계를 밝혀 이를 기반으로 한 학교도서관 정보서비스 제안에 목적을 두었다. 이론적 배경을 바탕으로 연구 모형을 제작하고 설계를 진행하였으며, 예비연구를 통한 심층면담을 분석하여 연구에서 고려할 요소들을 추출하고 설문 문항을 개발하였다. 경기도는 4개 권역으로 나누어지며, 각 권역별 3개 학교에 설문을 실시한 후 최종적으로 217부의 데이터를 최종 분석에 활용하였다. 연구 결과, 학교도서관의 생활교육 정보요구에 대한 관심이 궁극적으로 교사들의 학생생활교육 실태 개선에 영향을 미친다는 사실을 알 수 있었다. 연구 결과를 바탕으로 학교도서관에서 제공되는 정보서비스를 향상시키는 방법을 제시하였으며, 특히 교사들의 생활지도 정보요구를 학교 내부에서 해결하도록 학교도서관 서비스를 제안했다는 점에서 연구의 의의가 있다.
Abstract
This study aims to present the relationship between the teachers’ information needs regarding guidance and the perception of educational guidelines issued by the Office of Education. The research design was conducted based on the reviewing theoretical background studies, and questionnaires were found in in-depth semi-structured interviews in a pilot study. Gyeonggi Province is divided into four regions, which is the target of the survey. Teachers of three schools in each region were surveyed, and eventually 217 copies of the survey were used for the final analysis. The result shows that the role of school libraries in caring for teachers’ information needs ultimately influences the improvement of teachers’ guidance. Based on this result, the study suggests ways to improve information services provided by school libraries. In particular, the study is meaningful in that it has presented a potential service plan that can be performed by school libraries to help address teachers’ information needs about guidance in schools.