- 권한신청
- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
본 연구는 대학도서관 실무자인 사서의 인식을 바탕으로 대학도서관 서비스 범주별로 활용할 수 있는 4차 산업혁명 기술 조합을 탐색하고 효과적인 서비스 전략을 모색하는 데 목적이 있다. 문헌조사를 바탕으로 4차 산업혁명 기술의 개념과 유형을 파악하였고, 국내외 도서관 서비스의 기술 활용 사례를 살펴보았다. 국내 대학도서관이 서비스하고 있는 항목들을 조사하고 범주화하여 대학도서관 서비스 분야-범주-항목 체계를 정립하였고, 이를 바탕으로 설문조사를 실시하여 대학도서관 사서들이 인식하고 있는 서비스별 기술 도입 필요성과 적정 서비스 자동화 수준을 파악하였다. 조사 결과 우선적으로 고려할 필요가 있는 대학도서관 서비스-기술 조합 9가지를 선별할 수 있었다. 조사 및 분석 결과를 종합하여 서비스 범주별 서비스-기술 전략을 제안하였다. 본 연구는 대학도서관 서비스의 고도화 및 효율화를 위해 신기술 도입 및 활용 가능성을 탐색하고, 실무자들이 공감하고 있는 인식을 통해 서비스-기술 결합을 위해 추진해야 할 방향성을 살펴보았다는 점에서 의의가 있다.
Abstract
This study aims to explore the combinations of services and technologies for academic libraries to use based on librarians’ perception and establish effective service strategies accordingly. The literature review facilitated an understanding of Fourth Industrial Revolution technologies impacting the libraries. We discovered how technologies are transforming library services. We analyzed the academic library services to categorize their service structure. The survey revealed the necessity of introducing technology for each service category and the appropriate automation levels of services based on the perception of librarians. The survey results identified nine prioritized combinations of academic library services and technologies. Based on the analysis, we proposed the service-technology strategies for each category. This study has significance in exploring the potential for introducing and utilizing new technologies to enhance academic library services and exploring ways to combine services and technologies based on the common opinion of librarians.
초록
본 연구는 ‘우수한 성능의 메타데이터 속성 유사도 기반의 학술 문헌추천시스템’을 제안하는 데에 목적을 두고 있다. 본 연구에서는 정보조직에서 다루는 메타데이터의 활용과 계량정보학에서 다루고 있는 동시인용, 저자-서지결합법, 동시출현 빈도, 코사인 유사도의 개념을 활용한 문헌정보학 기반의 학술 문헌 추천기법을 제안하고자 하였다. 실험을 위해 수집한 ‘불평등’, ‘격차’ 관련 총 9,643개의 논문 메타데이터를 정제하여 코사인 유사도를 활용한 저자, 키워드, 제목 속성 간의 상대적 좌표 수치를 도출하였고, 성능 좋은 가중치 조건 및 차원의 수를 선정하기 위해 실험을 수행하였다. 실험 결과를 제시하여 이용자의 평가를 거쳤으며, 이를 이용해 기준노드와 추천조합 특성 분석 및 컨조인트 분석, 결과 비교 분석을 수행하여 연구질문 중심의 논의를 수행하였다. 그 결과 전반적으로는 저자 관련 속성을 제한 조합 혹은 제목 관련 속성만 사용하는 경우 성능이 뛰어난 것으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 기법을 활용하고 광범위한 표본의 확보를 이룬다면, 향후 정보서비스의 문헌 추천 분야뿐 아니라 사회의 다양한 분야에 대한 추천기법 성능 향상에 도움을 줄 수 있을 것이다.
Abstract
The purpose of this study is to propose a scholarly paper recommendation system based on metadata attribute similarity with excellent performance. This study suggests a scholarly paper recommendation method that combines techniques from two sub-fields of Library and Information Science, namely metadata use in Information Organization and co-citation analysis, author bibliographic coupling, co-occurrence frequency, and cosine similarity in Bibliometrics. To conduct experiments, a total of 9,643 paper metadata related to “inequality” and “divide” were collected and refined to derive relative coordinate values between author, keyword, and title attributes using cosine similarity. The study then conducted experiments to select weight conditions and dimension numbers that resulted in a good performance. The results were presented and evaluated by users, and based on this, the study conducted discussions centered on the research questions through reference node and recommendation combination characteristic analysis, conjoint analysis, and results from comparative analysis. Overall, the study showed that the performance was excellent when author-related attributes were used alone or in combination with title-related attributes. If the technique proposed in this study is utilized and a wide range of samples are secured, it could help improve the performance of recommendation techniques not only in the field of literature recommendation in information services but also in various other fields in society.
초록
이 연구는 국립중앙도서관에서 개발한 주제명표목표의 구성 현황과 2003년부터 2022년까지 국가서지 1,218,867건에 부여된 주제명의 현황을 분석하였다. 그 결과 첫째, 주제명표목표의 전체 주제명 중 우선어는 257,103개로 전체 용어의 50.2% 이상이었으며, 외국어가 169,466개(33.1%), 비우선어가 61,442개(12.0%) 등으로 구성되었다. 우선어 중에 활용된 주제명은 57,312종으로 22.3%에 해당하며 이 중 54.7%인 31,351종의 주제명은 부여횟수 5회 미만으로, 전체 중에서 적은 수의 주제명만을 활용하고 있음을 파악하였다. 둘째, 관계지시기호의 빈도는 RT, BT, NT 순으로 나타났으며, 최상위 주제명은 12,602종, 최하위 주제명은 143,704종이었고 최대 심도는 17수준이었다. 셋째, 서지 당 평균 1.72회의 주제명이 부여되었으며, 자료의 내용이 특정적일수록 주제명 부여 횟수가 많아지고 심도도 깊어지는 경향을 보였다. 그리고 최근에 입력한 서지일수록 부여된 주제명 수가 증가하였고 심도도 깊어졌으나, KDC 주류에 따라 서지 당 부여된 주제명 수는 편차가 있는 것으로 나타났다. 현황 분석을 통해 결과적으로 주제명표목표가 수록한 용어의 범위에 대한 평가와 주제명의 계층 관계 및 심도의 재정비가 요구되며, 주제명표목표의 세목 개발을 통한 개선이 필요한 것으로 판단하였다.
Abstract
This study analyzed the structure and utilization of subject headings in the National Library of Korea Subject Headings List (NLSH) based on an analysis of subject headings assigned to 1,218,867 national bibliographies from 2003 to 2022. The findings of the study are as follows: Firstly, among all subject headings in the NLSH, there were 257,103 preferred terms, accounting for 50.2% of the total terms. Foreign language terms constituted 33% (169,466), while non-preferred terms comprised 12% (61,442). Among the preferred terms, 57,312 subject headings were used, accounting for 22.3%. However, it was observed that 54.7% (31,351) of these subject headings were assigned less than 5 times, indicating that only a small number of subject headings were frequently utilized. Secondly, the frequency of relationship indicators appeared in the order of RT, BT, and NT. The NLSH consisted of 12,602 top-level subject headings and 143,704 lowest-level subject headings, with a maximum depth of 17 levels. Thirdly, on average, 1.72 subject headings were assigned per bibliographic record. The number of subject headings assigned and the depth of the hierarchy increased for materials with more specific contents. Recent bibliographic records have been assigned more subject headings and deeper into the hierarchy of the NLSH. It was also found that the number of subject headings assigned per bibliography varied depending on the main class of KDC. Based on the findings, it is recommended to evaluate the coverage of terms in the NLSH, reorganize hierarchical relationships and depth of subject headings, and enhance the development of subdivisions within the NLSH.
초록
본 연구의 목적은 오픈 데이터 관련 연구의 최근 동향과 지적 구조를 고찰하는 것이다. 이를 위하여 본 연구는 Scopus에서 저자 키워드로 ‘open data’를 검색하여 1999년부터 2023년까지 총 6,543건의 논문을 수집하였으며, 데이터 전처리 이후 5,589편 논문의 저자 키워드를 대상으로 오픈 데이터 관련 연구 분야 및 링크드 오픈 데이터 관련 연구 분야의 중심성 도출과 네트워크 분석을 수행하였다. 그 결과, 오픈 데이터 관련 연구에서는 ‘big data’가 가장 높은 중심성을 보였으며, 주로 공공데이터 개념의 오픈 데이터로서의 활용 및 정책 적용 연구, 빅데이터와의 연관개념으로서의 오픈 데이터를 활용한 데이터 분석에 관한 연구, 오픈 데이터의 재생산이나 활용 및 접근과 같은 오픈 데이터의 이용과 관련한 주제의 연구가 이뤄지고 있음이 나타났다. 그리고 링크드 오픈 데이터 관련 연구는 삼각매개중심성 및 최근접이웃중심성에서 모두 ‘semantic web’이 가장 높은 것으로 나타났으며, 정부 정책의 공공데이터보다 데이터 연계와 관계 형성을 중점으로 한 연구가 많이 수행된 것으로 나타났다.
Abstract
The purpose of this study is to examine recent trends and intellectual structures in research related to open data. To achieve this, the study conducted a search for the keyword “open data” in Scopus and collected a total of 6,543 papers from 1999 to 2023. After data preprocessing, the study focused on the author keywords of 5,589 papers to perform network analysis and derive centrality in the field of open data research and linked open data research. As a result, the study found that “big data” exhibited the highest centrality in research related to open data. The research in this area mainly focuses on the utilization of open data as a concept of public data, studies on the application of open data in analysis related to big data as an associated concept, and research on topics related to the use of open data, such as the reproduction, utilization, and access of open data. In linked open data research, both triadic centrality and closeness centrality showed that “the semantic web” had the highest centrality. Moreover, it was observed that research emphasizing data linkage and relationship formation, rather than public data policies, was more prevalent in this field.
초록
기존의 연구자 유형 구분 모델은 대부분 연구성과 지표를 활용해왔다. 이 연구에서는 인용 영향력이 공동연구와 관련이 있다는 점을 감안하여 인용 데이터를 활용하지 않고 공동연구 지표만으로 연구자 유형을 분석하는 새로운 방법을 모색해보았다. 공동연구 패턴과 공동연구 범위를 기준으로 연구자를 Sparse & Wide (SW) 유형, Dense & Wide (DW) 유형, Dense & Narrow (DN) 유형, Sparse & Narrow (SN) 유형의 4가지로 구분하는 모델을 제안하였다. 제안된 모델을 양자계측 분야에 적용해본 결과, 구분된 연구자 유형별로 인용지표와 공저 네트워크 지표에 차이가 있음이 통계적으로 검증되었다. 이 연구에서 제시한 공동연구 특성에 따른 연구자 유형 구분 모델은 인용정보를 필요로 하지 않으므로 연구관리 정책과 연구지원서비스 측면에서 폭넓게 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
Abstract
Traditional models for categorizing researcher types have mostly utilized research output metrics. This study proposes a new model that classifies researchers based on the characteristics of research collaboration. The model uses only research collaboration indicators and does not rely on citation data, taking into account that citation impact is related to collaborative research. The model categorizes researchers into four types based on their collaborative research pattern and scope: Sparse & Wide (SW) type, Dense & Wide (DW) type, Dense & Narrow (DN) type, Sparse & Narrow (SN) type. When applied to the quantum metrology field, the proposed model was statistically verified to show differences in citation indicators and co-author network indicators according to the classified researcher types. The proposed researcher type classification model does not require citation information. Therefore, it is expected to be widely used in research management policies and research support services.
초록
본 연구는 지금까지 제안된 거대언어모델 가운데 LLaMA 및 LLaMA 기반 모델과 같이 연구데이터를 주요 사전학습데이터로 활용한 모델의 데이터 품질에 중점을 두어 현재의 평가 기준을 분석하고 연구데이터의 관점에서 품질 평가 기준을 제안하였다. 이를 위해 데이터 품질 평가 요인 중 유효성, 기능성, 신뢰성을 중심으로 품질 평가를 논의하였으며, 거대언어모델의 특성 및 한계점을 이해하기 위해 LLaMA, Alpaca, Vicuna, ChatGPT 모델을 비교하였다. 현재 광범위하게 활용되는 거대언어모델의 평가 기준을 분석하기 위해 Holistic Evaluation for Language Models를 중심으로 평가 기준을 살펴본 후 한계점을 논의하였다. 이를 바탕으로 본 연구는 연구데이터를 주요 사전학습데이터로 활용한 거대언어모델을 대상으로 한 품질 평가 기준을 제시하고 추후 개발 방향을 논의하였으며, 이는 거대언어모델의 발전 방향을 위한 지식 기반을 제공하는데 의의를 갖는다.
Abstract
Large Language Models (LLMs) are becoming the major trend in the natural language processing field. These models were built based on research data, but information such as types, limitations, and risks of using research data are unknown. This research would present how to analyze and evaluate the LLMs that were built with research data: LLaMA or LLaMA base models such as Alpaca of Stanford, Vicuna of the large model systems organization, and ChatGPT from OpenAI from the perspective of research data. This quality evaluation focuses on the validity, functionality, and reliability of Data Quality Management (DQM). Furthermore, we adopted the Holistic Evaluation of Language Models (HELM) to understand its evaluation criteria and then discussed its limitations. This study presents quality evaluation criteria for LLMs using research data and future development directions.
초록
학교도서관은 학생들에게 미래의 불확실성에 대응할 수 있는 능력을 기를 수 있는 장소로, 다양한 정보를 활용하여 기본 역량과 변화 대응력을 키울 수 있는 곳이다. 학교도서관의 활용은 교사의 지도가 필수적이므로 교사의 인식은 매우 중요하다. 그러나 대부분의 연구는 교사의 인식을 외부환경으로 간주하여 그 중요성을 계량적인 척도로 측정하는 데 초점을 맞추고 있다. 본 연구에서는 초등학교 교사들의 학교도서관 인식을 구체적으로 알아보고자, 사람 중심적인 접근 방법인 잠재프로파일 분석기법(Latent Profile Analysis, 이하 LPA)을 사용하여 기존 연구에서 검토하기 어려웠던 교사의 학교도서관의 역할과 중요성에 대한 복합적인 인식과 그 인식의 대표적인 유형을 확인하였다. 이를 토대로 교사의 인식유형에 따라 학교도서관의 운영과 활성화 방안을 맞춤형으로 제안하였다.
Abstract
A school library is where students develop their skills to cope with future uncertainty and can utilize various information materials to build their capability and response abilities to changes. Teachers’ perception is crucial as their guidance is essential for the student to use the school library. Most studies, however, focused on quantitative measurement of the importance of the teachers’ perception as an external environment, and there is a lack of specific categorization of different types of perceptions on the role of the school library. This study aims to examine types of perceptions about the school library among elementary school teachers. To do so, this study used Latent Profile Analysis (LPA), a person-centered approach, to identify teachers’ complex perceptions about the role and importance of the school library, which were difficult to review in previous studies, and the teachers’ most representative types of perceptions. Based on the findings from the above, this study is meaningful in proposing customized measures to operate and promote the school library depending on teachers’ perceptions.
초록
정보통신 기술이 빠르게 발전하면서 데이터의 생산 속도가 급증하였고, 이는 빅데이터라는 개념으로 대표되고 있다. 단시간에 데이터 규모가 급격하게 증가한 빅데이터에 대해 품질과 신뢰성에 대한 논의도 진행되고 있다. 반면 스몰데이터는 품질이 우수한 최소한의 데이터로, 특정 문제 상황에 필요한 데이터를 의미한다. 문화예술 분야는 다양한 유형과 주제의 데이터가 존재하며 빅데이터 기술을 활용한 연구가 진행되고 있다. 하지만 문화예술기관의 기본정보가 정확하게 제공되고 활용되는지를 탐색한 연구는 부족하다. 기관의 기본정보는 대부분의 빅데이터 분석에서 사용하는 필수적인 근거일 수 있고, 기관을 식별하기 위한 출발점이 된다. 본 연구는 문화예술 기관의 기본정보를 다루는 데이터를 수집하여 공통 메타데이터를 정의하고, 공통 메타데이터를 중심으로 기관을 연계하는 지식그래프 형태로 스몰데이터를 구축하였다. 이는 통합적으로 문화예술기관의 유형과 특징을 탐색할 수 있는 방안이 될 수 있다.
Abstract
With the rapid development of information and communication technology, the speed of data production has increased rapidly, and this is represented by the concept of big data. Discussions on quality and reliability are also underway for big data whose data scale has rapidly increased in a short period of time. On the other hand, small data is minimal data of excellent quality and means data necessary for a specific problem situation. In the field of culture and arts, data of various types and topics exist, and research using big data technology is being conducted. However, research on whether basic information about culture and arts institutions is accurately provided and utilized is insufficient. The basic information of an institution can be an essential basis used in most big data analysis and becomes a starting point for identifying an institution. This study collected data dealing with the basic information of culture and arts institutions to define common metadata and constructed small data in the form of a knowledge graph linking institutions around common metadata. This can be a way to explore the types and characteristics of culture and arts institutions in an integrated way.
초록
본 연구는 공공데이터 품질관리 모델, 빅데이터 품질관리 모델, 그리고 연구데이터 관리를 위한 데이터 생애주기 모델을 분석하여 각 품질관리 모델에서 공통적으로 나타나는 구성 요인을 분석하였다. 품질관리 모델은 품질관리를 수행하는 객체인 대상 데이터의 특성에 따라 생애주기에 맞추어 혹은 PDCA 모델을 바탕으로 구축되고 제안되는데 공통적으로 계획, 수집 및 구축, 운영 및 활용, 보존 및 폐기의 구성요소가 포함된다. 이를 바탕으로 본 연구는 연구데이터를 대상으로 한 품질관리 프로세스 모델을 제안하였는데, 특히 연구데이터를 대상 데이터로 하여 서비스를 제공하는 연구데이터 서비스 플랫폼에서 데이터를 수집하여 서비스하는 일련의 과정에서 수행해야하는 품질관리에 대해 계획, 구축 및 운영, 활용단계로 나누어 논의하였다. 본 연구는 연구데이터 품질관리 수행 방안을 위한 지식 기반을 제공하는데 의의를 갖는다.
Abstract
This study analyzed the government data quality management model, big data quality management model, and data lifecycle model for research data management, and analyzed the components common to each data quality management model. Those data quality management models are designed and proposed according to the lifecycle or based on the PDCA model according to the characteristics of target data, which is the object that performs quality management. And commonly, the components of planning, collection and construction, operation and utilization, and preservation and disposal are included. Based on this, the study proposed a process model for research data quality management, in particular, the research data quality management to be performed in a series of processes from collecting to servicing on a research data platform that provides services using research data as target data was discussed in the stages of planning, construction and operation, and utilization. This study has significance in providing knowledge based for research data quality management implementation methods.
초록
이 연구는 국내 기록관리표준의 연구동향을 분석한 것으로 이를 위해 기록관리표준 관련 논문의 표제-주제어-초록의 키워드를 추출하여 상위빈도 키워드의 분석과 키워드 네트워크 분석을 수행하였다. 분석 대상 기간은 2000년부터 현재까지이며 RISS와 ScienceON 등의 국내 학술논문 검색사이트에서 총 212편의 논문을 수집하여 연구를 수행하였다. 분석 결과 2000~2010년까지는 아카이브 설계를 위한 OAIS의 연구, OAIS를 통한 디지털 기록 보존연구 ISO 표준의 분석 연구 등이 주로 진행되었고, 2011년 이후부터 지금까지는 기록경영인증, ISAD(G)의 RiC 전환 등의 연구가 진행되었음을 알 수 있었다. 이 연구는 기록관리표준 연구의 국내 연구동향을 분석함으로써 연구 흐름을 파악하는 기초자료로 활용되며, 기존 기록관리표준을 연구할 때 참고자료로 역할을 할 것으로 기대한다.
Abstract
This study aimed to analyze and collect research trends of archival management standards in Korea. For this purpose, keywords from the titles, author keywords, and abstracts of papers related to records management standards were statistically analyzed to investigate the major keywords with high-frequency. Network analysis with high frequency keywords was also conducted to identify the subject areas of research in archival management standards. The analysis period is from 2000 to the present, and a total of 212 papers were collected from domestic academic paper search sites such as RISS and ScienceON. As a result of the analysis, from 2000 to 2010, OAIS for archive design, digital record preservation with OAIS, and analysis on ISO standards were mainly conducted in research areas. From 2011 until now, records management certification and ISAD(G)’s conversion to RiC emerged as new research areas. This study will be expected to be basic data to understand research trends in records management standards in Korea and to be a reference for research on records management standards studies.