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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
본 연구는 성숙도 모델 개념을 활용하여 디지털 전환 성과를 측정할 수 있는 지표 개발을 시도하였다. 디지털 전환을 위해서는 단순한 서비스 개선이 아니라 조직, 업무 변화까지를 고려할 필요가 있다. 여기서는 우리나라의 대표적인 과학기술정보서비스 기관인 KISTI의 디지털 전환 측정을 위한 모델 개발을 목표로 하였다. KSITI는 이미 디지털 전환을 위한 BPR 작업을 수행한 바 있으며, 성숙도 모델 개념을 차용하였다. 단, BPR에서는 해당 결과를 측정할 수 있는 방법은 존재하지 않는다. 본 논문에서는 성숙모 모델을 기반으로 디지털 전환을 측정할 수 있는 지표를 개발하였다. 지표개발은 모델 개발과 평가 두 가지 방법으로 수행하였다. 모델 구성을 위한 사례는 기존 KISTI에서 수행한 관련 연구, 다양한 국내․외 사례를 통해 이루어졌다. 검증 전 모델은 대분류를 기준으로 기술(37개), 데이터(45개), 전략(18개), 조직(인력)(36개), (사회적)영향력(14개)이었다. 검증 후에 최종 모델은 기술(20개/17개 지표 탈락), 데이터(36개/9개 지표 탈락), 전략(18개/유지), 조직(인력)(30개/6개 지표 탈락), (사회적)영향력(13개/1개 지표 탈락)으로 구성되었다.
Abstract
This study aimed to develop indicators that can measure the digital transformation performance of science and technology information construction and sharing systems by utilizing the Digital Curation Maturity Models. For digital transformation, it is necessary to consider not only simple service improvement but also organizational and business changes. In this study, we aimed to develop a model for measuring the digital transformation of KISTI, Korea’s representative science and technology information service organization. KISTI has already carried out BPR work for digital transformation and borrowed the concept of a maturity model. However, in BPR, there is no method to measure the result. Therefore, in this paper, we developed an index to measure digital transformation based on the maturity model. Indicator development was carried out in two ways: model development and evaluation. Cases for model construction were made through a comprehensive review of existing KISTI and various domestic and foreign cases. The models before verification were technology (37), data (45), strategy (18), organization (36), and (social)influence (14) based on the major categories. After verification using confirmatory factor analysis, the model is classified as technology (20 / 17 indicators dropped), data (36 / 9 indicators dropped), strategy (18 / maintenance), organization(30 / 6 indicators dropped), and (social) influence (13 indicators / 1 indicator dropped).
초록
본 연구는 대학도서관 이용자의 도서관 불안 요인을 분석하여 비대면 서비스가 도서관 불안해소에 미치는 영향에 관한 방안 제시를 목적으로 하였다. 이를 위해 코로나19 사태에 따른 대학도서관의 이용자 서비스 대응 활동 사례를 살펴보고, 재학생 5,000명 이상 10,000명 이하의 국내 4년제 대학도서관에서 재학생 1인당 도서관 방문자수가 가장 높은 순위부터 40교를 선정하여 비대면 방식의 정보 서비스 및 프로그램 사례를 분석하였고, K대학도서관을 이용하는 재학생을 대상으로 K-LAS를 재구성하여 설문조사를 실시하였다. 수집된 데이터를 대상으로 빈도분석, 기술통계분석, 탐색적 요인분석, 신뢰도분석, 상관관계분석, 다중회귀분석을 적용하여 이용자의 도서관 불안 요인을 분석하였다. 도서관의 물리적․환경적 요인, 자료검색선정 요인, 디지털 정보시스템 요인, 사서(직원) 요인, 심리․정서적 요인등 5가지 도서관 불안 요인과 비대면 서비스 활성화 요인간 관계를 파악하고, 비대면 서비스 활성화 요인이 도서관 불안요인에 미치는 영향을 살펴보았으며, 그 결과, 비대면 서비스 활성화 요인들이 도서관 디지털 정보시스템 불안 요인에 가장 크게 영형을 끼치는 것으로 나타났다. 분석결과에 기초하여 비대면 서비스 활성화를 통하여 이용자의 도서관 불안해소 방안을 도출해보고자 하였다.
Abstract
The purpose of this study was to present a plan on the effect of non-face-to-face services on library anxiety facilities by analyzing the library anxiety factors of university library users. To this end, we look at the cases of university library user service response activities in response to the COVID-19 crisis and select 40 schools with the highest number of library visitors per student from among domestic four-year university libraries with 5,000 or more and less than 10,000 students. Methods of information service and program cases were analyzed, and K-LAS was reconstructed and surveyed for current students using the K university library, and frequency analysis, descriptive statistical analysis, exploratory factor analysis, and reliability analysis, correlation analysis, and multiple regression analysis were applied to analyze the library anxiety factors of users. Identify the relationship between 5 library anxiety factors and non-face-to-face service activation factors, such as physical/environmental factors of the library, data search selection factors, digital information system factors, librarian (staff) factors, and psychological/emotional factors, and activate non-face-to-face services. The influence of these factors on library anxiety factors was examined, and as a result, it was found that non-face-to-face service activation factors had the greatest influence on library digital information system anxiety factors. Based on the analysis results, it was attempted to derive a plan to relieve users’ library anxiety by activating non-face-to-face services.