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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
1990년대에 들어서면서 보편화되기 시작한 정보화의 물결은 도서관의 서비스 형태에도 많은 변화를 가져왔다. 그러나 도서관 이용자의 입장에서는 어떤 형태의 서비스가 제공되더라도 기본적으로 이용자가 제공받는 서비스일 뿐, 도서관 이용에 대한 느낌이나 감정 등을 포함하는 서비스의 만족도는 제공받은 서비스의 품질에 의해서 좌우될 수밖에 없다는 특성을 갖는다. 본 연구는 도서관의 서비스 제공이 갖는 이러한 기본적인 특성에 착안하여 이용자들의 관점에서 서비스의 품질 수준을 평가하고, 이에 영향을 미치는 주된 요인들을 파악하여, 향후 더욱 높은 수준의 서비스를 제공할 수 있는 기틀을 마련하고자 하였다. 연구의 모형으로는 서비스 품질을 측정할 때 이용되는 서브퀄(SERVQUAL) 모형을 채택하여, 전문도서관에서 이용자들이 느끼는 서비스 품질에 대한 기대와 지각을 측정하였다.
Abstract
The rapid change in almost every area of science at the turn of the 21st century have also affected libraries and information centers. Whatever the change, from the library users' perspective, the functions provided by the library, is perceived as “service” and the satisfaction of the users can only be measured by the quality of the service. The study adopted the SERVQUAL model and five factors of SERVQUAL, Tangibles, Reliability, Responsiveness, Assurance, and Empathy are used as parameter values. In measuring the parameter variable, both the users' expectations and their perceived service level were measured. The difference between the expectations and the perceived level was used as users' assessment of service quality. According to the results, all but re-investment dependence level among the five SERVQUAL levels, were linked in one way or another.
초록
본 연구는 음악의 내용에 해당하는 음렬 패턴을 대상으로 분류자질을 선정하고 이를 기준으로 음렬간 유사도를 측정한 후 음렬간 군집을 형성하였다. 이는 내용기반음악검색 시스템에서 유사한 음렬을 검색 결과로 제시함으로써 이용자 탐색을 용이하게 하기 위함이다. 실험문헌집단으로는 「A Dictionary of Musical Themes」에 수록된 주제소절의 kern 형식 파일을 사용하였으며, 음렬 처리도구로는 Humdrum Toolkit version 1.0을 사용하였다. 음렬의 분절 여부와 시작 위치에 따른 네 가지 형태의 유사도 행렬을 대상으로 계층적 클러스터링 기법을 사용하여 유사한 음렬간 군집을 형성하였다. 이들 결과에 대한 평가는 외적 기준이 되는 수작업 분류표가 있는 경우 WACS 척도를 사용하였고, 음렬 내 임의의 위치에서부터 시작한 음렬을 대상으로 한 경우, 클러스터링 결과로부터 얻어낸 군집 내 공통 자질 패턴 분포를 통해 내적 기준을 마련하여 평가하였다. 평가 결과에 의하면 음렬의 시작 위치와 무관하게 분절한 자질을 사용하여 클러스터링한 결과가 그렇지 않은 것에 비해 뚜렷한 차이를 보이며 높게 나타났다.
Abstract
In this paper, classification feature is selected with focus of musical content, note sequences pattern, and measures similarity between note sequences followed by constructing clusters by similar note sequences, which is easier for users to search by showing the similar note sequences with the search result in the CBMR system. Experimental document was 「A Dictionary of Musical Themes」, the index of theme bar focused on classical music and obtained kern-type file. Humdrum Toolkit version 1.0 was used as note sequences treat tool. The hierarchical clustering method is by stages focused on four-type similarity matrices by whether the note sequences segmentation or not and where the starting point is. For the measurement of the result, WACS standard is used in the case of being manual classification and in the case of the note sequences starling from any point in the note sequences, there is used common feature pattern distribution in the cluster obtained from the clustering result. According to the result, clustering with segmented feature unconnected with the starting point Is higher with distinct difference compared with clustering with non-segmented feature.