- 권한신청
- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
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 코로나바이러스감염증-19 (이하 코로나19)로 인해 생겨난 코로나19 반시민성 주제와 코로나19 혐오 정서를 파악하기 위해 소셜 미디어 중 하나인 트위터의 코로나19 관련 게시물을 분석하였다. 2019년 12월 1일부터 2021년 8월 31일까지 21개월 동안 작성된 코로나19 관련 혐오 대상별(지역, 공공시설 혐오, 특정 인구 집단 혐오, 종교 혐오) 게시물 수집 및 전처리를 진행하여 총 63,802개의 게시물을 분석하였다. 혐오 대상별 빈도 분석, 다이나믹 토픽 모델링, 키워드 동시 출현 네트워크 분석 기법을 통하여 혐오 대상별 반시민성 주제와 혐오 키워드를 파악하였다. 첫째, 빈도 분석 결과, 지역, 공공시설 혐오는 상대적으로 증가하는 추세를 보이고 특정 인구 집단과 종교 혐오는 상대적으로 감소하는 추세를 확인할 수 있었다. 둘째, 다이나믹 토픽 모델링 분석 결과, 지역, 공공시설 혐오는 ‘대구, 경북지방 혐오’, ‘지역 간 혐오’, ‘공공시설 혐오’로 나타났고, 특정 인구 집단 혐오는 ‘중국 혐오’, ‘바이러스 전파자’, ‘실외(야외)활동 제재’로 나타났으며, 종교 혐오는 ‘신천지’, ‘기독교’, ‘종교 내 감염’, ‘방역 의무 거부’, ‘확진자 동선 비난’으로 나타났다. 셋째, 키워드 동시 출현 네트워크 분석 결과, 지역, 공공시설 혐오(코로나, 대구, 확진자, 신천지, 경북, 지역), 특정 인구 집단 혐오(코로나바이러스, 우한폐렴, 우한, 중국, 중국인, 사람, 입국, 금지), 종교 혐오(신천지, 코로나, 교회, 대구, 확진자, 감염) 등을 핵심 키워드로 확인할 수 있었다. 본 연구는 소셜 미디어를 활용한 국내 코로나19 혐오 대상 및 키워드 파악을 통해 코로나19 관련한 대중의 반시민성 여론을 파악하고자 하였다. 특히 기존의 선행연구에서 시도하지 않았던 주제인 코로나19 관련 혐오에 데이터 마이닝 기법을 이용하여 소셜 미디어에서 표출하는 대중의 반시민성 주제와 혐오 정서 탐색은 대중들의 여론을 파악하는 것이 의의가 있다. 더불어 본 연구 결과는 포스트 코로나 시대를 대비하는 문화적 소통 방안의 제도 및 정책 수립 기여를 위한 기본 자료에 기초할 수 있다는 점에서 실질적 함의를 시사한다.
Abstract
This study aims to understand topics of incivility related to COVID-19 from analyzing Twitter posts including COVID-19-related hate speech. To achieve the goal, a total of 63,802 tweets that were created between December 1st, 2019, and August 31st, 2021, covering three targets of hate speech including region and public facilities, groups of people, and religion were analyzed. Frequency analysis, dynamic topic modeling, and keyword co-occurrence network analysis were used to explore topics and keywords. 1) Results of frequency analysis revealed that hate against regions and public facilities showed a relatively increasing trend while hate against specific groups of people and religion showed a relatively decreasing trend. 2) Results of dynamic topic modeling analysis showed keywords of each of the three targets of hate speech. Keywords of the region and public facilities included “Daegu, Gyeongbuk local hate”, “interregional hate”, and “public facility hate”; groups of people included “China hate”, “virus spreaders”, and “outdoor activity sanctions”; and religion included “Shincheonji”, “Christianity”, “religious infection”, “refusal of quarantine”, and “places visited by confirmed cases”. 3) Similarly, results of keyword co-occurrence network analysis revealed keywords of three targets: region and public facilities (Corona, Daegu, confirmed cases, Shincheonji, Gyeongbuk, region); specific groups of people (Coronavirus, Wuhan pneumonia, Wuhan, China, Chinese, People, Entry, Banned); and religion (Corona, Church, Daegu, confirmed cases, infection). This study attempted to grasp the public’s anti-citizenship public opinion related to COVID-19 by identifying domestic COVID-19 hate targets and keywords using social media. In particular, it is meaningful to grasp public opinion on incivility topics and hate emotions expressed on social media using data mining techniques for hate-related to COVID-19, which has not been attempted in previous studies. In addition, the results of this study suggest practical implications in that they can be based on basic data for contributing to the establishment of systems and policies for cultural communication measures in preparation for the post-COVID-19 era.
초록
본 연구에서는 대한민국 정부가 지정한 국가전략기술 사업인 반도체, 이차전지, 바이오 산업에 대한 여론을 파악하고 여론의 변화와 주가 흐름의 연관성을 분석하기 위해 각 산업별 대표 기업에 대한 기사의 댓글을 분석하였다. 반도체 산업에서 ‘삼성전자’, ‘SK하이닉스’, 이차전지 산업에서 ‘삼성SDI’, ‘LG화학’, 바이오 산업에서 ‘삼성바이오로직스’, ‘셀트리온’을 선정하여 이를 제목에 포함하고 있는 2020년 1월 1일부터 2020년 12월 31일까지 발행된 네이버 뉴스 기사의 댓글 47,452개를 수집하고 분석하였다. 먼저, 해당 댓글을 긍정, 중립, 부정의 감성으로 나누고 각 감성 그룹에서의 시간의 흐름에 따른 댓글의 동적인 주제를 분석하여 각 산업별 여론의 트렌드를 파악하였다. 분석 결과 반도체 산업 분야의 경우 투자, 코로나19관련 이슈, 삼성전자라는 대기업에 대한 신뢰, 정부 정책 변화로 인한 타격에 대한 언급이 주제 토픽으로 나타났다. 이차전지 산업체의 경우 투자, 배터리, 기업 이슈에 대한 언급이 주제 토픽으로 나타났다. 바이오 산업체의 경우 투자, 코로나19 관련 이슈 및 기업 이슈에 대한 언급이 주제 토픽으로 나타났다. 다음으로, 댓글의 감성이 실제 주가와 연관성이 있는지를 알아보고자 각 대표 기업 별 주가의 변화와 댓글의 감성 점수 변화를 시각적 분석기법을 이용하여 비교 분석하였다. 분석 결과, 댓글의 감성 점수와 주가의 변화 흐름이 매우 유사하게 나타남을 통해 여론의 감성 점수 변화와 주가의 흐름에는 연관성이 있음을 확인하였다. 본 연구는 주가와의 연관성이 높은 뉴스 기사 댓글을 분석했다는 점, 수집 시기를 코로나19로 선정하여 코로나19라는 특수한 상황에서의 여론 트렌드 변화를 파악했다는 점, 국가전략기술제도에 속하는 산업 기업에 대한 여론을 분석하여 정부기관의 관련 정책 제정에 객관적인 근거를 제공하였다는 점에서 의의를 지닌다.
Abstract
In this study, we analyzed comments on news articles of representative companies of the three industries (i.e., semiconductor, secondary battery, and bio industries) that had been listed as national strategic technology projects of South Korea to identify public opinions towards them. In addition, we analyzed the relationship between changes in public opinion and stock price. ‘Samsung Electronics’ and ‘SK Hynix’ in the semiconductor industry, ‘Samsung SDI’ and ‘LG Chem’ in the secondary battery industry, and ‘Samsung Biologics’ and ‘Celltrion’ in the bio-industry were selected as the representative companies and 47,452 comments of news articles about the companies that had been published from January 1, 2020, to December 31, 2020, were collected from Naver News. The comments were grouped into positive, neutral, and negative emotions, and the dynamic topics of comments over time in each group were analyzed to identify the trends of public opinion in each industry. As a result, in the case of the semiconductor industry, investment, COVID-19 related issues, trust in large companies such as Samsung Electronics, and mention of the damage caused by changes in government policy were the topics. In the case of secondary battery industries, references to investment, battery, and corporate issues were the topics. In the case of bio-industries, references to investment, COVID-19 related issues, and corporate issues were the topics. Next, to understand whether the sentiment of the comments is related to the actual stock price, for each company, the changes in the stock price and the sentiment values of the comments were compared and analyzed using visual analytics. As a result, we found a clear relationship between the changes in the sentiment value of public opinion and the stock price through the similar patterns shown in the change graphs. This study analyzed comments on news articles that are highly related to stock price, identified changes in public opinion trends in the COVID-19 era, and provided objective feedback to government agencies’ policymaking.
초록
본 연구는 독서자료의 접근점을 확장하기 위해, 도서이용 속성에 기반한 독서자료 분류체계를 고안하였다. 독서상황에서 도서 이용자가 고려할 수 있는 도서의 속성을 내용분석하여 주제명에 반영하고, 네트워크 분석을 통해 주제명 항목과 인접한 항목들을 연관 주제명으로 그룹화하여 함께 제시하였다. 본 연구에서 개발한 독서자료분류표(RMC)는 도서관 OPAC을 비롯한 독서정보 시스템 내에서 도서 이용자의 탐색을 돕는 다양한 접근점을 제공하는 도구로써 사용될 수 있을 것이다.
Abstract
In this study, in order to expand the access points of reading materials, a reading material classification (RMC) system based on the facets of book use was devised. The facets of books that can be considered by book users in the reading situation were content-analyzed. Also, through network analysis, subject headings adjacent to one subject heading were grouped into related subject headings. The RMC developed in this study can be used as a tool that provides various access points to help book users search in the library OPAC and other reading information systems.
초록
본 연구는 국내에서 서비스되는 대체자료 장서 수준을 진단하고 향후 대체자료 장서개발의 방향성과 목표지향점을 제시하는 데 목적이 있다. 국가대체자료종합목록과 국내 인기도서 및 신간도서 목록을 장서기반 평가방법을 활용하여 비교․분석하였다. 연구결과 첫째, 10년간 인기도서 목록 기준 대체자료 장서 비율은 90.1%이다. ‘언어’, ‘예술’, ‘기술과학’ 주제의 대체자료 장서 비율이 낮은 편이며, 제작 매체별은 ‘텍스트 데이지자료’의 비율이 높았다. 둘째, 국가대체자료종합목록을 기준으로 주제별, 매체별, 제작기관별 공통장서 확보율과 장서고유성 지수를 분석한 결과 대체자료의 소장 장서량이 많은 도서관에서 공통장서와 고유장서의 편향성이 높게 나타났다. 공통장서 확보율이 높은 주제는 문학과 사회과학 순이며, 장서고유성 지수가 높은 주제는 종교, 예술, 언어 순으로 나타났다. 셋째, 최근 3년간 신간도서의 대체자료 장서 비율은 5.09%이며 같은 기간 동안 공공도서관의 평균 도서구입율은 8.83%이다. 신간도서 대비 대체자료 장서 비율의 적정 기준은 존재하지 않으며 시각장애인의 정보격차 해소를 위해 신간도서 대비 대체자료 장서 비율을 공공도서관 도서구입율 수준으로 높일 것을 제언하고자 한다.
Abstract
The purpose of this study is to diagnose the current status of alternative materials in Korea and to suggest directions and goals for the development of alternative materials. The comprehensive list of national alternative materials and the list of popular and new books were analyzed using the collection evaluation method. Results first the percentage of alternative material collections based on the popular book list for 10 years is 90.1%. The production rate of alternative materials is low in the subjects of ‘Language’, ‘Art’ and ‘Technology and Science’. Most of the service formats were ‘text only daisy’. Second, the CCHR(Common Collection Holding Ratio) and CUI(Collection Uniqueness index) of alternative materials were analyzed using the union catalog. Libraries with a large volume of books have a high proportion of CCHR and CUI. Topics with the highest CCHR are ‘Literature’ and ‘Social Science’. The subjects with the highest collection uniqueness index are ‘religion’, ‘art’, and ‘language’. Third, the replacement ratio of new books for 3 years is 5.09%. During the same period, the average book purchase rate of public libraries was 8.83%. The average book purchase rate in public libraries is 8.83%, and it is necessary to increase the collection rate of alternative materials based on this ratio.
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
문화재 관련 기록물은 문화재에 대한 구체적인 증거이며 보존에 있어 중요한 근거자료 역할을 하므로 문화재만큼이나 중요한 의미가 있다. 특히 국가적이나 사회적으로 중요한 가치를 가진 특정 문화재인 경우 해당 문화재가 하나의 주제로 다양한 연구가 진행되고 문화재를 주제로 한 프로그램이 기획되는 경우가 많다. 그러나 유명한 문화재를 중심으로 생산되는 기록물은 긴 시간 동안 발생하면서 분산되어 관리되어 왔고 다양한 형태로 나타나고 있어 해당 기록물의 범위와 소재, 내용을 파악하기 어렵다. 이와 같은 문제들의 해결 방안으로, 이 연구는 황룡사와 같이 사회적, 역사적 가치를 가지는 주요 문화재를 중심으로 발생하는 관련 기록물을 11개 공공기관 및 웹서비스에서 수집하여 기록물의 유형, 기록물과 관련된 활동, 메타데이터 분석을 통해 전체 기록물의 범위와 관계를 파악할 수 있는 온톨로지 설계를 하여 특정 문화재 중심으로 기록물을 이해할 수 있도록 하고자 하였다.
Abstract
Records related to a certain cultural heritage are concrete evidence that prove the value of the cultural heritage and become a criterion for long-term preservation of its records. The value of the records is as important as cultural heritage value. In the case of specific cultural heritage with national or socially important values, various studies are conducted on cultural heritage as one theme, and various programs about cultural heritage are developed. However, it is difficult to grasp the scope, record types, and contents of the records because they have been distributed and managed in many institutes. They also appear in various forms. As a solution to these problems, this study collected records of a major cultural heritage with social and historical values such as Hwangnyongsa from 11 public institutions and web services and analyzed the types of records, activities related to the records, and metadata. Through data analysis, an ontology that can understand the range and relationship of the entire record was suggested so that the record can be understood with a focus on specific cultural heritage.
초록
본 연구는 문헌정보학 현장인 도서관에서 제공되는 서비스인 이용자 교육의 관련 개념인 리터러시가 각종 문헌정보학 연구 분야에서 어떠한 연구 주제를 다루는지 확인하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 WoS와 KCI 데이터베이스에서 문헌정보학 분야 리터러시 관련 논문을 수집하여 키워드 분석 및 토픽 모델링 분석 기법을 상호보완적으로 사용해 분석하였다. 분석 결과, WoS와 KCI의 문헌정보학 분야 리티러시 관련 연구 동향은 저자 키워드, 주요 주제 등에서 차이가 있는 것으로 나타났으며, 토픽 모델링을 통해 KCI의 리터러시 관련 연구를 3개의 토픽으로 분류하였다. 또한, 연구에서 확인한 국내 문헌정보학 분야 리터러시 연구 동향은 전체 리터러시 관련 연구 동향과 연구량 급증 시기, 핵심 다빈출 키워드 차이가 있음을 분석하였다. 특히, 전체 분야 리터러시 연구는 ‘리터러시’, ‘교육’, ‘미디어’, ‘디지털’ 등의 단어가 다수 도출되었지만 문헌정보학 분야의 리터러시 연구는 ‘정보활용능력’, ‘학교도서관’ 등의 키워드가 다수 등장하였다. 이를 바탕으로 향후 국내에서도 정보가 급증하는 오늘날의 정보화 환경에 맞춰 정보에 대한 평가적인 안목을 기를 수 있는 능력에 관한 연구가 필요하다는 결론을 도출하였다.
Abstract
The purpose of this study is to identify the topics of research related to the concepts of literacy in the field of Library and Information Science which is related to user education in libraries. Data were collected from the WoS and KCI databases, and complementary keyword analysis and topic modeling analysis techniques were used to identify topics of literature-related research articles in the field of Library and Information Science. Findings presented that there was a difference in keywords and topics between the two databases. Literacy-related topics identified from the KCI database were classified into three groups through topic modeling. Also, it was analyzed that there is a difference between the overall literacy-related research trend, the timing of the surge in research volume, and key frequent keywords in the Library and Information Science field confirmed in the study. In particular, in the study of literacy in all fields, a number of words such as ‘literacy’, ‘education’, ‘media’, and ‘digital’ were derived. However, in literature research in the field of Library and Information Science, keywords such as ‘information utilization ability’ and ‘school library’ appeared. Based on this, it was concluded that research on the ability to develop an evaluative eye for information is needed in line with today’s information environment, where information is rapidly increasing in Korea in the future.
초록
본 연구는 옥천군 생활문화체육센터 도서관 건립 이후 운영 방안을 수립할 필요성을 기반으로 하며, 옥천군 내의 공공도서관 이용자를 대상으로 옥천군 도서관의 기능․역할 및 장서 운영방향, 이용자 서비스 활성화 및 이용현황 조사, 향후 이용 의사 등에 대한 선호도 조사, 희망 서비스에 대한 인식 등을 조사하였다. 인식조사 결과를 기반으로 옥천군민이 도서관에 요구하는 방향성을 파악하였으며, 연구결과는 다음과 같다. 연구 결과, 첫째, 장서 계획 수립 시 이용자의 요구도를 반영하여 자료 유형은 인쇄자료 및 멀티미디어 자료를 기반으로 하고, 문학, 예술, 역사, 기술과학 등의 주제분야를 우선적으로 고려하여 수집할 필요가 있을 것으로 파악되었다. 둘째, 다양한 정보서비스를 제공하기 위해 전반적인 정보서비스 계획 수립이 필요하며, 이와 함께 이용자 선호도에 따른 다양한 정보서비스 개발과 협력형 서비스 제공이 필요할 것으로 파악되었다. 셋째, 옥천군민들의 프로그램에 대한 요구도가 높은 것을 고려하여 향후 다양한 주제 및 각 연령층에 적합한 프로그램을 지속적으로 확대해야 할 것으로 파악되었다. 넷째, 신규건립 및 공간 개선이 필요하며, 전반적으로 열린 공간에 대한 선호도가 높게 나타났다. 문화공간의 경우 청소년 문화시설, 주민편의시설, 무한상상실, (체험)전시관 등에 대한 선호도가 높게 나타났다.
Abstract
This study was conducted based on the need to establish an operational plan following the establishment of the Okcheon-gun Daily Life Culture and Sports Center Library, and for the users of public libraries in Okcheon-gun, the functions and roles of the Okcheon-gun Library, collection related to operational direction, user service related activation, library usage related status survey, preference for the future use and perception of desired services were surveyed. Based on the results of the perception survey, the direction required by the Okcheon-gun residents for the Library was identified, and the research results are as follows. As a result of the study, first, when establishing a collection plan, the data types ought to be based on the printed materials and the multi-media materials to reflect the needs of the users, and it may also be necessary to collect them in consideration of the subject areas including literature, art, history, and technical sciences. Second, to provide various information services, it would be necessary to establish an overall information service plan, and it was identified that it would be necessary to develop various information services according to the user preferences and provide cooperative services. Third, it was determined that the programs appropriate for the various subjects and age groups should be continuously expanded moving forward in consideration of the larges demand for programs by the residents of Okcheon-gun. Fourth, new constructions and spatial improvements are needed, and the overall preference for open spaces was significant. In the case of cultural space, the preference for youth cultural facilities, convenience facilities for residents, infinite loss of imagination, and the (experiential) exhibition halls turned out to be large.
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.