- 권한신청
- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
본 연구에서는 국내 블록체인 연구의 전반적인 동향 및 시간에 따른 주제를 파악하기 위해 대학 및 기관 협력 네트워크 분석, 키워드 동시출현 네트워크 분석, 다이나믹 토픽모델링 기법을 활용한 시계열 주제 분석을 실시하였다. 대학 및 기관 협력 네트워크 분석 결과, 숭실대학교, 순천향대학교, 고려대학교, 한국과학기술원 등이 블록체인 연구의 주요 대학으로 나타났으며 대학 이외의 기관으로는 국방부, 한국철도기술연구원, 삼일회계법인, 한국전자통신연구원 등이 주요 연구기관으로 나타났다. 키워드 동시출현 네트워크 분석 결과, 가상자산(암호화폐, 비트코인, 이더리움, 가상화폐), 블록체인 기술(분산원장, 분산원장기술), 금융(스마트계약), 정보보안(보안, 프라이버시, 개인정보) 등에 대한 키워드들이 주요하게 나타났으며, 모든 네트워크 중심성 지표에서 스마트계약이 가장 높은 수치를 나타내어 주요한 주제임을 확인할 수 있었다. 마지막으로 시계열 주제분석 결과, 블록체인기술, 블록체인생태계, 블록체인 적용분야1(무역, 온라인투표, 부동산), 블록체인 적용분야2(식품, 관광, 유통, 미디어), 블록체인 적용분야3(경제, 금융) 등 다섯 개의 주요 주제들을 도출하였으며, 각 주제별 대표 키워드들의 비율변화를 통해 주제별 변화를 관찰할 수 있었다. 본 연구는 기존의 국내 블록체인 연구동향 연구들과 크게 세 가지 관점(데이터, 방법론, 해석)에서 차이점을 나타내고 있다. 1) 최근 2년 사이 급증한 블록체인 연구를 포함하였고, 2) 대학 및 기관 네트워크 분석과 시계열 주제분석이라는 새로운 분석기법 및 연구방법을 활용하였으며, 3) 이를 통해 블록체인 연구를 주도하는 대학 및 기관을 식별하고 국내 블록체인 연구 트렌드를 파악하였다. 끝으로, 연구결과가 블록체인 관련 연구 협력 및 정책 수립과 관련 기술 개발 계획에 활용될 수 있다는 점에서 실질적인 함의를 시사한다.
Abstract
This study aims to explore research trends in Blockchain studies in South Korea using dynamic topic modeling and network analysis. To achieve this goal, we conducted the university & institute collaboration network analysis, the keyword co-occurrence network analysis, and times series topic analysis using dynamic topic modeling. Through the university & institute collaboration network analysis, we found major universities such as Soongsil University, Soonchunhyang University, Korea University, Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST) and major institutes such as Ministry of National Defense, Korea Railroad Research Institute, Samil PricewaterhouseCoopers, Electronics and Telecommunications Research Institute that led collaborative research. Next, through the analysis of the keyword co-occurrence network, we found major research keywords including virtual assets (Cryptocurrency, Bitcoin, Ethereum, Virtual currency), blockchain technology (Distributed ledger, Distributed ledger technology), finance (Smart contract), and information security (Security, privacy, Personal information). Smart contracts showed the highest scores in all network centrality measures showing its importance in the field. Finally, through the time series topic analysis, we identified five major topics including blockchain technology, blockchain ecosystem, blockchain application 1 (trade, online voting, real estate), blockchain application 2 (food, tourism, distribution, media), and blockchain application 3 (economy, finance). Changes of topics were also investigated by exploring proportions of representative keywords for each topic. The study is the first of its kind to attempt to conduct university & institute collaboration networks analysis and dynamic topic modeling-based times series topic analysis for exploring research trends in Blockchain studies in South Korea. Our results can be used by government agencies, universities, and research institutes to develop effective strategies of promoting university & institutes collaboration and interdisciplinary research in the field.
초록
데이터 학술지와 데이터 논문이 오픈과학 패러다임에서 데이터 공유와 재이용이라는 학술활동이 등장하여 지속적으로 성장하고 있다. 본 논문은 영향력있는 다학제적 분야의 데이터 학술지인 Scientific Data에 게제된 총 713건의 논문을 대상으로 저자, 인용, 주제분야 측면을 분석하였다. 그 결과 저자의 주된 주제 영역은 생명공학, 물리학 등으로 나타났으며, 공저자 수는 평균 12명이다. 공저 형태를 네트워크로 살펴보면, 특정 연구자 그룹이 패쇄적으로 공저활동을 수행하는 것으로 나타났다. 인용의 주제영역을 살펴보면, 데이터 논문 저자의 주제영역과 크게 다르지 않게 나타났으나, 방법론을 주로 다루는 학술지의 인용 비중이 높은 것은 데이터 논문의 특징으로 볼 수 있다. 데이터 논문 저자의 키워드를 사용하여 동시출현단어분석 네트워크로 살펴본 데이터 논문의 주제영역은 생물학이 중심이며, 구체적으로 해양생태, 암, 게놈, 데이터베이스, 기온 등의 세부 주제 영역을 확인할 수 있다. 이러한 결과는 다학제학문 분야를 다루는 데이터 학술지이지만, 데이터 학술지 출간에 관한 논의를 일찍부터 시작해온 생명공학 분야에 집중된 현상을 보여준다.
Abstract
Data journals and data papers have grown and considered an important scholarly practice in the paradigm of open science in the context of data sharing and data reuse. This study investigates a total of 713 data papers published in Scientific Data in terms of author, citation, and subject areas. The findings of the study show that the subject areas of core authors are found as the areas of Biotechnology and Physics. An average number of co-authors is 12 and the patterns of co-authorship are recognized as several closed sub-networks. In terms of citation status, the subject areas of cited publications are highly similar to the areas of data paper authors. However, the citation analysis indicates that there are considerable citations on the journals specialized on methodology. The network with authors’ keywords identifies more detailed areas such as marine ecology, cancer, genome, database, and temperature. This result indicates that biology oriented-subjects are primary areas in the journal although Scientific Data is categorized in multidisciplinary science in Web of Science database.
초록
본 연구는 2014년부터 2018년까지 최근 5년간 미국에서 발표된 도서관학 및 정보과학 분야 학위논문의 연구 동향을 파악하기 위해 PQDT Global 데이터베이스에 수록된 1,016편의 박사학위 논문을 수집하여 각 논문의 관련 학문 분야를 나타내는 분야명들을 추출하고 네트워크 분석을 통해 분야명 간의 관계와 네트워크 전반에 걸쳐 다른 분야들과 관계가 있는 전역중심성이 높은 분야명을 파악하는 것과 동시에 군집분석을 통해 연관성 높은 분야명들이 어떠한 군집을 형성하는지, 각 군집 안에서 지역중심성이 높은 분야명들은 어떤 것들인지 살펴보았다. 103개 핵심 분야명 키워드를 이용한 네트워크 분석 결과 최근 5년간 미국의 도서관학 및 정보과학 분야 박사학위 논문의 관련 학문분야로는 컴퓨터 관련 분야, 교육 관련 분야, 커뮤니케이션 관련 분야 외에도 다양한 이용자 집단에 관한 연구와 정보시스템 관련 분야 등을 포함하여 26개의 군집을 형성하는 것으로 나타났다. 26개 군집들 중 정보과학을 중심으로 하는 군집에는 컴퓨터 관련 학문 분야명들이 다수 포함되었고, 도서관학을 중심으로 하는 군집에는 대부분 교육 관련 분야명들이 포함되었으며, 그 외에도 이용자 연구와 관련하여 특정 이용자 그룹과 관련된 젠더연구 분야나 정보시스템과 관련하여 경영학, 지리학, 의공학 등 다양한 학문 분야와 연관되어 있음을 알 수 있다.
Abstract
The study examines the research trends of doctoral dissertations in Library Science and Information Science published in the U.S. for the last 5 years. Data collected from PQDT Global includes 1,016 doctoral dissertations containing “Library Science” or “Information Science” as subject headings, and keywords extracted from those dissertations were used for a network analysis, which helps identifying the intellectual structure of the dissertations. Also, the analysis using 103 subject heading keywords resulted in various centrality measures, including triangle betweenness centrality and nearest neighbor centrality, as well as 26 clusters of associated subject headings. The most frequently studied subjects include computer-related subjects, education-related subjects, and communication-related subjects, and a cluster with information science as the most central subject contains most of the computer-related keywords, while a cluster with library science as the most central subject contains many of the education-related keywords. Other related subjects include various user groups for user studies, and subjects related to information systems such as management, economics, geography, and biomedical engineering.
초록
약물중독 혹은 약물사용장애(substance use disorder)는 세계적으로 그 위험성과 유행성이 지속적으로 관측 되고 있다. 이러한 배경에서 수많은 관련 연구들이 진행이 되어왔지만, 이와 관련한 계량서지학적 분석은 미진한 상황이다. 특히, 약물중독과 관련된 다양한 특성들을 종합적으로 반영한 거시적 차원의 계량서지학적 접근법을 활용한 연구는 찾아보기가 힘든 상황이다. 이 연구에서는 이러한 약물중독의 다차원적 특성을 반영하기 위해 사회과학, 자연과학기술, 융복합 분야에서의 약물중독 연구 동향을 비교 분석하였다. 이 연구는 2002년부터 2021년까지의 약물중독 연구 논문을 Web of Science로부터 검색 후 수집하였으며, SCI(E) 및 SSCI 정보를 토대로 학문 분야를 분류하였다. 저자 키워드 동시출현 분석을 수행한 결과, 자연과학기술은 신경정신약물과 보상시스템에 관한 연구가 주를 이루었고, 사회과학 분야에서는 이보다는 인구학적 특성이 반영된 약물중독 연구가 수행되어 왔음을 알 수 있었고, 융복합 분야에서는 이러한 동향을 모두 아우르고 있는 것을 확인할 수 있었다. 저자 동시인용 분석도 수행을 하였는데, 이를 통해 자연과학기술 분야는 슈퍼 저자들이 관측된 반면, 사회과학 분야에서는 개인 저자뿐 아니라 기관 저자까지도 인용이 많이 되는 것으로 확인이 되었다.
Abstract
Drug addiction or substance use disorder is continuously observed worldwide for its risks and prevalence. In this context, numerous studies have been conducted regarding this issue. However, bibliometric analysis related to drug addiction is insufficient. In particular, it is difficult to find research that utilizes a macro-level bibliographic approach that comprehensively reflects various characteristics related to drug addiction. In this study, to reflect the multidimensional features of drug addiction, research trends in drug addiction in social science, natural science, and multidisciplinary studies were compared and analyzed. This study collected drug addiction research articles from 2002 to 2021 by searching from the Web of Science, and classified academic disciplines based on SCI(E) and SSCI information. Author keyword co-occurrence analysis was also conducted, which provided confirmation that natural science mainly studied psychoactive substances and the reward system in the brain, while drug addiction studies reflecting demographic characteristics were conducted in the domain of social science. In the multidisciplinary field, all of the above topics were covered. Author co-citation analysis was also employed, which showed that there are superstars (i.e., authors who receive a rigorous amount of citation) in the field of natural science, while in the social science domain, authors were highly cited not only at the individual level but also at the institutional level.
초록
불리언 검색만을 제공하는 정보시스템들은 순위화된 검색 결과를 제공하지 않아 이용자들이 많은 시간을 들여 수많은 결과를 일일이 확인해야하는 단점이 있다. 따라서 본 연구에서는 불리언 검색 모델의 단점을 극복하기 위한 방법으로써 불리언 검색에서 적용되고 있는 색인 가중치 정보 대신에 태그 간의 결합 관계 정보를 이용하여 순위화된 검색 결과를 제공하기 위한 시스템을 제안한다. 본 연구에서 제안하고 있는 방법은 일반적인 키워드 질의 대신에 문서를 질의로 사용하기 때문에 해당 문서에서 질의로 사용하는 핵심태그를 추출한다. 질의 생성 과정에서는 태그결합도에 따라 다양한 그룹의 불리언 질의를 생성하고, 매칭 과정에서는 해당 질의어 그룹 간에 차별성 정보와 태그 중요도 정보를 이용하여 순위화를 처리한다. 본 연구에서 제안하고 있는 방법의 유용성을 평가하기 위하여 선정된 연구정보와 관련된 동향분석정보를 추출하는 과정에 적용하여 실험을 수행하였다. 또한 제안된 방법에 대한 이용자 평가를 위하여 다수의 이용자들을 대상으로 약 1년간 서비스를 제공하였으며 그 결과 높은 이용자 만족도를 확보할 수 있다고 조사되었다.
Abstract
Since IR systems which adopt only Boolean IR model can not provide ranked search result, users have to conduct time-consuming checking process for huge result sets one by one. This study proposes a method to provide search results ranked by using coupling information between tags instead of index weight information in Boolean IR model. Because document queries are used instead of general user queries in the proposed method, key tags used as queries in a relevant document are extracted. A variety of groups of Boolean queries based on tag couplings are created in the process of extracting queries. Ranked search result can be extracted through the process of matching conducted with differential information among the query groups and tag significance information. To prove the usability of the proposed method, the experiment was conducted to find research trend analysis information on selected research information. Aslo, the service based on the proposed methods was provided to get user feedback for a year. The result showed high user satisfaction.
초록
여러 학문 분야에서 데이터의 공유와 재이용에 관한 관심이 증가하고 있다. 실제로 다른 연구자의 데이터를 다시 연구에 사용하고 인용을 부여하는 관행이 서서히 자리를 잡아가고 있다. 이러한 변화를 반영하여 톰슨로이터는 Data Citation Index(DCI)라는 데이터인용 색인 데이터베이스 서비스를 2012년부터 제공하기 시작하였다. DCI는 모든 학문의 전 영역에서 데이터의 인용 현황을 저널의 논문과 유사하게 집계한다. 본 연구에서는 데이터인용이 활발한 사회학 분야의 인용된 연구데이터를 분석하여 해당 분야의 특성과 지적구조를 규명하고자 하였다. 이를 위해 논문 인용을 기반으로 한 사회학 분야의 지적구조와 비교하였으며, 사회학 분야의 연구데이터의 특성과 고유한 지적구조를 살펴보고자 하였다. 분석을 위한 데이터는 두 종류로 수집하였다. 첫째는 DCI에서 ‘Sociology’로 주제 검색을 수행하여 총 8,365건의 인용된 데이터를 수집하였다. 둘째로, 논문 인용 분석과의 비교를 위해서 Web of Science에서 ‘Sociology’로 주제 검색을 수행하여 총 12,132건의 데이터를 수집하였다. 이 두 데이터를 활용하여 저자키워드 동시출현단어 분석을 수행한 결과, 데이터를 기반으로 한 사회학 분야는 2영역 15군집으로 구성된 반면, 논문을 기반으로 한 사회학 분야는 3영역 17군집으로 나타났다. 내용적인 특성을 살펴보면, 전통적으로 사회학의 지적구조를 나타낸다고 볼 수 있는 논문 기반 사회학과 달리 사회학 분야의 연구데이터는 의학 분야와의 활발한 접목을 찾아볼 수 있으며, 그 중에서도 공중보건과 심리학이 중심 영역인 것으로 나타났다.
Abstract
Through a wide variety of disciplines, practices on data access and re-use have been increased recently. In fact, there has been an emerging phenomenon that researchers tend to use the data sets produced by other researchers and give scholarly credit as citation. With respect to this practice, in 2012, Thomson Reuters launched Data Citation Index (DCI). With the DCI, citation to research data published by researchers are collected and analyzed in a similar way for citation to journal articles. The purpose of this study is to identify the characteristics and intellectual structure of sociology field based on research data, which is one of actively data-citing fields. To accomplish this purpose, two data sets were collected and analyzed. First, from DCI, a total of 8,365 data were collected in the field of sociology. Second, a total of 12,132 data were collected from Web of Science with a topic search with ‘Sociology’. As a result of the co-word analysis of author provided-keywords for both data sets, the intellectual structure of research data-based sociology was composed of two areas and 15 clusters and that of article-based sociology was composed with three areas and 17 clusters. More importantly, medical science area was found to be actively studied in research data-based sociology and public health and psychology are identified to be central areas from data citation.
초록
이 연구는 국내 전문학술지를 통해 국내 도서관마케팅의 도입 시기부터 현재까지 관련연구의 시대적 흐름에 따른 변화와 앞으로의 연구동향을 살펴보고, 향후 도서관마케팅 관련 주제 분야의 연구에 도움이 되는 기초 자료를 제시하는 데 있다. 이를 위해 문헌정보학 분야 전문 학술지인 ‘한국문헌정보학회지’, ‘한국비블리아학회지’, ‘한국도서관․정보학회지’, ‘정보관리학회지’의 창간호부터 2013년까지 발행된 전체논문 3,951편 중 선택된 키워드로 검색하여 중복된 논문 및 도서관마케팅과 관련이 없는 논문을 제외하고 최종 선정된 359편의 논문을 대상으로 항목별 세부분석을 통해 연구결과를 도출하였다. 이 연구의 결과, 연고별 연구논문 발표 추이, 기관별 연구논문 발표추이, 저자별 연구논문 발표추이, 영역별 연구논문 발표추이, 관종별 연구논문 발표추이가 나타났다.
Abstract
The objectives of this study are to examine changes in research on library marketing promotion from its introduction to the present using domestic journals carrying research papers on library marketing, to forecast research trends in the future, and to provide basic information for supporting future studies on subjects related to library marketing. There were a total of 3,951 papers published through the journals in the area of library and information science including ‘The Journal of the Korean Society for Library and Information Science’, ‘The Journal of the Korea Biblia Society for Library and Information Science’, ‘The Journal of the Korean Library and Information Science Society’, and ‘The Journal of the Korean Society for Information Management’ from their first issues to the present. These papers were searched using selected keywords, and after redundant papers and those not related to library marketing were excluded, 359 papers were sampled for this study and analyzed from different aspects. Findings derived from this study, with regard to trends in research paper publishing by year, with regard to trends in research paper publishing by institution, with regard to trends in research paper publishing by author, with regard to trends in research paper publishing by area, and with regard to trends in research paper publishing by library type.
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
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.
초록
이 연구는 우리나라 지자체가 운영하는 통합도서관들을 대상으로 통합검색 서비스의 기능적 특성을 분석하는 것을 목적으로 한다. 분석대상은 서울시의 25개 지자체에서 운영하는 통합도서관들이며, 분석항목은 통합검색과 관련된 12가지 영역의 서비스 기능들로 선택하였다. 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 통합도서관은 자치구 내 공공도서관과 작은도서관의 연합체이며, 통합검색 서비스를 제공하고 있다. 제공되는 통합검색 서비스의 기능, 서지정보의 항목과 패싯의 유형이 다양하지 못하다. 둘째, 검색결과의 레코드는 타이틀 형식이 아니라, 대부분 아이템 형식이었다. 셋째, 도서정보를 보완하는 보강정보는 책에 대한 소개와 연관정보, 책과 관련된 키워드, 대출관련 정보 등으로 구성된다. 넷째, 통합검색이 디스커버리형 검색보다, 통합목록DB를 기반으로 하는 통합OPAC의 형태를 나타내고 있다. 자치구 내 공공도서관이나 작은도서관들에 분산되어 있는 소장목록DB들에 대한 통합검색을 제공하는데 집중하고 있다. 다섯째, 대부분의 통합도서관은 유사한 서비스 형태를 제공한다. 이 결과를 바탕으로 국내 공공도서관들이 디스커버리형 통합검색 서비스를 기대할 수 있는 개선방안을 제안하였다.
Abstract
The purpose of this study is to analyze the characteristics of the integrated search services for integrated libraries operated by local governments in Korea. The target of analysis was integrated libraries operated by 25 local governments in Seoul, and the analysis elements were selected from service functions in 12 areas related to integrated search. The results of the study are as follows. First, the integrated library is an association of public libraries and small libraries in autonomous districts and provides integrated search services. The provided integrated search service function, types of bibliographic information, and facets are not diverse. Second, the records in the search results were mostly item types, not title types. Third, enrichment information supplementing book information consists of book introductions, related information, book-related keywords, and loan-related information. Fourth, integrated search shows the form of integrated OPAC based on integrated catalog DB rather than discovery-type search. It concentrates on providing an integrated search for catalog DBs distributed in public libraries or small libraries in the autonomous district. Fifth, most integrated libraries provide similar service types. Based on these results, improvement plans were proposed for domestic public libraries to expect discovery-type integrated search services.