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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
본 연구에서는 2001년 개발을 시작으로 학교도서관의 자료 관리를 해결하고, 자료의 공동 활용을 위한 데이터 구축을 지원해 온 DLS의 근본적인 문제점을 조사하고, 이를 해결할 수 있는 개선방안을 모색하고자 한다. 연구방법으로 DLS 전문위원 9명을 대상으로 자료선정, 자료등록, 대출반납, 장서점검, 통계, 이용자검색의 6가지 영역에서 DLS의 사용현황과 문제점을 조사하고 이를 해결할 개선방안을 제안하였다. 자료선정 측면에서는 수서시스템 도입 및 온라인 희망도서 구입신청 기능 추가가 필요하다. 자료등록 측면에서는 데이터 품질 관리 향상과 검색기능 향상을 위한 색인어의 체계적 입력 및 어휘통제가 필요하다. 대출반납 측면에서는 대출속도 향상이, 장서점검 측면에서는 폐기자료의 복원 기능이, 통계 측면에서는 정확한 통계자료 생성이 필요하다. 이용자검색에서는 검색속도 향상 및 이용자 인터페이스 기능 향상이 필요하다. 본 연구는 앞으로 DLS 시스템 개선에 많은 기여를 할 것이며 이에 따라 DLS 이용도 향상될 것이다.
Abstract
This study was to suggest the problems and the improvement plan of Digital Library System (DLS) which has solved the library management and has supported the data building for resource sharing in school libraries since 2001. The 9 DLS committees were interviewed about the current situation of DLS use and the problems of DLS system in the 6 areas of acquisition, cataloging, circulation and discharge, inventory, library statistics, and searching interface as the research methods. Based on the interviews, the improvement plans were suggested as followed. In acquisition, it was to need the acquisition system development and online purchase for users. In cataloging, the improvement of data quality management, and indexes and vocabularies control for upgrade of searching function were needed. The advanced circulation speed in circulation, the restoration of discarded data in inventory and the exact statistic data in library statistics were need to improve the DLS. This study would contribute to the betterment of DLS and increase the use of DLS.
초록
최근 문헌정보학의 관련 분야로 주목받고 있는 데이터과학은 오랫동안 문헌정보학에서 해오던 정보의 수집, 저장, 조직, 분석, 활용 등의 활동을 데이터에 적용하여 그 가치를 이해하려는 학문이며, 통계학과 컴퓨터공학 등 다른 학문분야와의 연계가 필요한 분야이다. 이러한 데이터과학 분야의 연구 영역을 파악하기 위하여 동시출현단어 분석을 사용하여 Web of Science 핵심컬렉션에 수록된 문헌들 중 데이터과학 관련 자료들을 수집하고, 그 주제범주를 활용하여 네트워크분석을 실시하였다. 총 667건의 자료에 대한 159개의 주제범주를 기술분석하여 데이터과학 관련 연구가 많이 이루어지고 있는 학문분야를 조사하였고, 네트워크분석을 통해 데이터과학 분야 연구영역의 지적구조를 시각적으로 파악하였다. 분석결과, 데이터과학 분야의 연구들은 2개 영역 9개 군집으로 구분되었으며, 주제범주의 용어들 중 중심성이 높은 용어들을 통해 각 군집의 대표적인 주제들을 선정하였다. 연구의 결과는 데이터과학 분야의 연구들에 대한 지적구조를 파악하는데 도움이 될 수 있고, 문헌정보학과의 연계융합전공으로서의 데이터과학 교과과정 개발에 방향성을 제시할 수도 있을 것이다.
Abstract
Data Science is emerging as a closely related field of study to Library and Information Science (LIS), and as an interdisciplinary subject combining LIS, statistics and computer science in an attempt to understand the value of data by applying what LIS has been doing for collecting, storing, organizing, analyzing, and utilizing information. To investigate which subject fields other than LIS, statistics, and computer science are related to Data Science, this study retrieved 667 materials from Web of Science Core Collection, extracted terms representing Web of Science Categories, examined subject fields that are studying Data Science using descriptive analysis, analyzed the intellectual structure of the field by co-word analysis and network analysis, and visualized the results as a Pathfinder network with clustering created with the PNNC clustering algorithm. The result of this study might help to understand the intellectual structure of the Data Science field, and may be helpful to give an idea for developing relatively new curriculum.