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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
본 연구는 다양한 관점의 이용요구가 혼재되어있는 독서자료의 속성을 파악하기 위해, 도서의 동시이용(동시대출, 동시구매) 데이터에 기반하여 독서자료의 선택 및 이용과 관계된 서지적 속성을 분석하였다. KDC 주제, 독자대상, 이용자 연령 관련 26개 하위 속성 단위로 구분하여 서지적 속성 용어의 동시출현행렬을 생성하고 네트워크 분석을 수행한 결과, 독서자료의 서지적 속성의 세부 내용 및 두드러진 매개 역할을 파악하였다. 본 연구의 결과는 향후 도서관 OPAC을 비롯한 독서정보 시스템의 패싯 설계에 도움이 될 것이다.
Abstract
This study analyzed bibliographic attributes related to the selection and use of reading materials based on data on books borrowed or purchased together in order to understand the properties of reading materials that have complex user needs from various perspectives. As a result of creating co-occurrence matrices of bibliographic attribute terms by dividing them into 26 sub-attribute units related to KDC main class, target reader, and user age, and performing network analyses, the details and prominent mediating role of bibliographic attributes of reading materials were identified. The results of this study will be helpful in designing facets of reading information systems, including library OPAC, in the future.
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
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
본 연구의 주요 목적은 시대 변화에 능동적으로 대응할 수 있는 한글도서관의 미래 지향적 역할을 탐색하고, 이를 위한 발전 방안을 제시하는 것이다. 이를 위해, 우선 한글도서관의 현재 기능, 자원, 자료, 온․오프라인 서비스 및 도서관 웹사이트를 철저히 분석하였다. 국내외의 박물관 및 미술관 내 도서관, 그리고 선진 도서관의 운영 현황과 모범 사례를 조사하여 분석하고, 최종적으로 한글도서관의 중장기 발전 방안을 수립하고, 이를 위한 단계별 세부 추진 방안을 도출하고자 하였다. 본 연구 결과는 한글도서관이 한글 관련 도서관으로서 중심적인 역할을 더욱 효과적으로 수행할 수 있도록 하는데 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
Abstract
The main objective of this study is to explore the forward-looking role of a National Hangeul Museum Library that can actively respond to changes in the era and to propose development strategies for this purpose. To achieve this, the current functions, resources, materials, online and offline services, and the library's website were thoroughly analyzed. We conducted research on the operational status and best practices of libraries within museums, art galleries, and advanced libraries both domestically and internationally. Ultimately, we aimed to establish medium to long-term development strategies for the Korean library and derive step-by-step detailed implementation plans. The results of this study can serve as foundational data to help the National Hangeul Museum Library effectively fulfill its central role as a library related to the Korean language and culture.
초록
본 연구에서는 성격유형과 흥미유형에 따른 독서 감상문에 나타난 독서에 대한 반응의 차이를 탐구하였다. 이를 위해 대전의 D과학고등학교 3학년 학생 81명을 대상으로 성격유형분석 데이터, 흥미유형분석 데이터, 교과독서 활동으로 작성된 독서 감상문 데이터를 수집하였다. 수집된 독서 감상문의 토픽 분석을 수행하고, 성격유형(사고형, 감정형)과 흥미유형(탐구형, 탐구형 외)에 따른 독서 감상문의 토픽 발현 확률을 통계적으로 검증하였다. 이어서 키워드 네트워크 분석을 통해 단어들의 개념 연결 구조를 측정하고, 중심성 지표를 통해 토픽모델링의 분석 결과를 보완하였다. 연구 결과, 토픽 회귀분석을 통해 토픽2(이해와 공부)와 토픽3(읽기와 사고)에서 사고형(T)과 감정형(F) 간에 통계적으로 유의한 차이를 확인할 수 있었으며, 토픽2(이해와 공부)에서 탐구형과 탐구형 외 간에 통계적으로 유의한 차이가 확인되었다. 본 연구의 결과는 맞춤형 도서 추천이나 개인화를 고려한 독서교육의 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
Abstract
This study aimed to investigate the difference in response to reading as shown in book reports by personality type and interest type. For this purpose, personality type analysis data, interest type analysis data, and book report data written in subject reading activities were collected from 81 third graders at D Science High School in Daejeon. Topic analysis was conducted on the collected book reports, and the probability of a topic being mentioned was statistically tested according to personality type (thinking type, feeling type) and interest type (investigative type, types other than investigative). Subsequently, the conceptual connection structure of words was measured by keyword network analysis, and the analysis results of topic modeling were complemented by the centrality index. As a result of the study, the topic regression analysis showed statistically significant differences between thinking type (T) and feeling type (F) in topic 2 (understanding and studying) and topic 3 (reading and thinking), and statistically significant differences between investigative type and non-investigative type in topic 2 (understanding and studying). The results of this study can be used as a basis for tailored book recommendations and personalized reading education.
초록
주민참여예산으로 메타버스 서비스를 준비하고 있는 경기도서관을 중심으로 선행연구와 각종 정보자원을 분석하여 경기광역대표도서관에 적합한 메타버스의 역할을 도출하였다. 그리고 광역대표도서관을 중심으로 협력적 콘텐츠 구축 및 서비스 모델을 일차적으로 제시한 뒤, 광역대표도서관, 경기도를 비롯한 전국의 각종 도서관의 현장 사서들을 대상으로 설문조사를 실시하여 광역대표도서관의 메타버스 역할, 콘텐츠, 협력 가능한 콘텐츠 및 원활한 협력을 위한 고려사항 등을 도출하였다. 사서들의 의견을 조사한 결과, 광역대표도서관 메타버스의 역할은 도서관 자료의 연속적인 이용을 위한 도구이며 지역 전체를 위한 서비스 공간이 되어야 한다는 것을 알 수 있었다. 또한 응답자의 3/4이 협력적 콘텐츠 구축에 참여의향을 보였으며, 참여 시 우려가 되는 점은 인력과 예산, 업무과중으로 나타났으며, 광역대표도서관의 체계적인 지원이 필요함을 볼 수 있었다.
Abstract
Focusing on Gyeonggi Library, which is preparing Metaverse services using resident participatory budgets, we deduced the role of Metaverse suitable for metropolitan representative libraries, conducting a preliminary study and analyzing various informational resources. Subsequently, we presented a collaborative content construction and service model primarily centered around the metropolitan representative library. We conducted a survey targeting on-site librarians from metropolitan representative libraries, as well as various libraries across Gyeonggi Province and the entire nation. Through this survey, we extracted insights into the Metaverse role, content possibilities, and considerations for seamless cooperation within the scope of the metropolitan representative library. Based on the opinions of surveyed librarians, it was evident that the role of the metropolitan representative library’s Metaverse should function as a tool for continuous utilization of library resources and serve as a space for the entire local community. Approximately three-fourths of the respondents expressed willingness to participate in collaborative content development. However, concerns were raised about human resource limitations, budget constraints, and excessive workloads as potential obstacles to participation. This highlighted the need for systematic support from the metropolitan representative library to address these concerns.
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
본 연구는 대학도서관의 주제가이드 개발 및 개선을 위한 고려사항을 도출하기 위해 대학도서관의 주 이용자인 대학생을 중심으로 학술정보 탐색행태를 분석하였다. 분석 결과, 대학생들은 자신의 주관적 정보탐색능력 수준을 높게 평가하고 있었으나, 구체적인 검색어의 설정을 어려워하는 것으로 나타났다. 학술정보 이용 목적은 구체적이며, 하나의 데이터베이스에서 모든 정보탐색행위를 수행하고자 하는 경향을 보이고 있다. 또한 정보자원 선택 시 신뢰성, 적합성, 최신성을 주로 고려하고 있으며, 대학도서관 및 주제가이드에 대한 인식은 전반적으로 낮게 나타났으나 이에 대한 신뢰성은 높은 것으로 분석되었다. 이를 기반으로 향후 대학도서관에서 주제가이드를 개발하거나 개선할 때는 구체적인 정보탐색 목적에 따른 정보원 분류, 정보자원의 유형별 구성, 정보자원 선택 기준 관련 설명 요소 기술, 종합 데이터베이스에 대한 안내, 주제 키워드 추천, 도서관 마케팅 및 내부 기관과의 긴밀한 협업 관계를 고려하는 것이 필요하다.
Abstract
This study analyzed academic information seeking behavior, focusing on university students, the main users of the university library, to derive considerations for the development and improvement of the subject guide of the university library. As a result of the analysis, university students highly evaluated their subjective information seeking ability, but it was found that it was difficult to set specific search terms. The purpose of using academic information is specific, and it has been shown that there is a tendency to perform all information search activities in one database. In addition, when selecting information resources, reliability, suitability, and recency are primarily taken into consideration. Awareness of university libraries and subject guides was generally low, but their reliability was found to be high. Based on this, it is necessary to consider the classification of information sources according to specific information seeking purposes, the composition of information resources, explanatory element technology related to information resource selection criteria, comprehensive database, topic keyword recommendation, library marketing, and close cooperation with internal institutions.
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 ‘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.