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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
전체 인구에서 65세 이상인 인구가 차지하는 비중이 갈수록 늘어가고 있으나 여러 세대가 교류하는 기회는 적으며 세대 갈등이 사회적인 문제로 대두되고 있다. 세대교류를 통해 이러한 문제점을 해결하려는 노력은 여러 분야에서 이루어졌으나 독서와 관련해서는 부족한 실정이다. 이러한 상황을 고려하여 노인과 청년이 참여하는 독서모임을 운영하고 참여자들과 개별 인터뷰를 진행하여 분석하고 시사점을 제시하는 질적 연구를 수행하였다. 연구 참여자들은 세대 간 교류를 할 기회가 적다는 점에 공감하였으며, 노인과 청년이 함께하는 독서모임 참여 경험을 통해 독서를 중심으로 한 세대교류가 서로에게 도움이 됨을 알게 되었고, 이러한 기회가 많아지기를 희망하였다. 이를 통해 다양한 세대가 교류하는 독서모임의 시사점을 제시하였다. 본 연구를 통해 다른 세대와 함께하는 독서모임이 활성화되고 사회적 독서의 장점이 널리 알려지기를 기대한다.
Abstract
There are few opportunities for different generations to interact, and generational conflicts are emerging as a social problem as the number of people aged 65 and over is increasing. Efforts to solve the problem through interactions between the young and the old have been made in various fields, but reading-related intergenerational activities are rare. A qualitative study was conducted to provide constructive suggestions by hosting a book club for the young and the old, carrying out individual interviews, and analyzing them. Participants in this study agreed that there were few opportunities for intergenerational exchanges. However, they found that reading-based intergenerational activities were mutually beneficial in the intergenerational book club. The participants hoped the number of such occasions would increase. The study resulted in a few implications for intergenerational book clubs, which should help vitalize the book clubs and accentuate the benefits of social reading.
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.