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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
본 연구는 디지털 도서관의 콘텐츠를 탐색하는 동안 이용자의 암묵적 적합성 피드백을 활용하여 적합성을 판단하기 위해 뇌파 기반 및 시선추적 기반 방법들을 제안하고 평가해 보았다. 이를 위해서 32명을 대상으로 하여 동영상, 이미지, 텍스트 데이터를 활용하여 뇌파/시선추적 실험들을 수행하였다. 제안된 방법들의 유용성을 평가하기 위해서, 딥러닝 기반의 인공지능 방법들을 경쟁 기준으로 사용하였다. 평가 결과, 주제에 적합한 동영상과 이미지(얼굴/감정)를 선택하는 데에는 뇌파 컴포넌트 기반 방법들(av_P600, f_P3b)이 높은 분류 정확도를 나타냈고, 이미지(객체)와 텍스트(신문 기사)를 선택하는 데에는 인공지능 기반 방법 즉, 객체 인식 기반 방법과 자연언어 처리 방법이 각각 높은 분류 정확도를 나타냈다. 끝으로, 뇌파, 시선추적 및 인공지능 기술에 기반한 디지털 도서관 인터페이스를 구현하기 위한 지침 즉, 암묵적 적합성 피드백에 기반한 시스템 모형을 제안하고, 분류 정확도를 향상시키기 위해서 미디어별로 적합한 뇌파 기반, 시선추적 기반 및 인공지능 기반 방법들을 제시하였다.
Abstract
This study proposed and evaluated electroencephalography (EEG)-based and eye-tracking-based methods to determine relevance by utilizing users’ implicit relevance feedback while navigating content in a digital library. For this, EEG/eye-tracking experiments were conducted on 32 participants using video, image, and text data. To assess the usefulness of the proposed methods, deep learning-based artificial intelligence (AI) techniques were used as a competitive benchmark. The evaluation results showed that EEG component-based methods (av_P600 and f_P3b components) demonstrated high classification accuracy in selecting relevant videos and images (faces/emotions). In contrast, AI-based methods, specifically object recognition and natural language processing, showed high classification accuracy for selecting images (objects) and texts (newspaper articles). Finally, guidelines for implementing a digital library interface based on EEG, eye-tracking, and artificial intelligence technologies have been proposed. Specifically, a system model based on implicit relevance feedback has been presented. Moreover, to enhance classification accuracy, methods suitable for each media type have been suggested, including EEG-based, eye-tracking-based, and AI-based approaches.
초록
공공도서관에서 제공하는 향토정보서비스는 낮은 이용률을 나타내고 있으며, 대부분 열람 및 대출형태의 제한적인 서비스를 제공한다. 본 연구는 이러한 문제점을 해결하고 이용자의 정보 요구를 반영하는 새로운 향토정보서비스를 제안하고자, 모바일 어플리케이션 (이하 앱)인 LibPass (Library와 Pass의 합성어)를 개발하였다. LibPass는 향토자원의 특성들이 LibPass의 콘텐츠로 구성되어 이용자가 모바일 앱을 통해 지역의 문화관광자원에 대한 정보탐색을 한 곳에서 간편하게 할 수 있도록 설계되었다. 즉, 관광자원에 대한 소개는 물론이고, 그 이용을 위한 숙박시설, 체험프로그램, 그리고 특화도서관에 대한 정보를 제공함으로써, 향토자원에 대한 효율적인 정보서비스를 도모하고자 했다. 무엇보다도 이 서비스는 국립중앙도서관에서 발행하는 카드로 일원화되어 제공되므로 전국 어디서나 사용이 편리하고, 공공기관의 다양한 콘텐츠를 활용하여 신뢰성과 최신성을 확보하였다. 선행연구를 바탕으로 모바일 관광정보서비스의 품질 평가 요인들을 도출하였으며, 또한 기존의 관광정보서비스 앱을 분석하여 LibPass 앱의 개체들을 구성하고 논리적 개체 관계 모델을 기반으로 프로토타입을 개발하였다. 이 모델은 도서관의 향토정보서비스 이용률을 증가시키고, 더 나아가 이용자 친화적인 앱을 통해 도서관에 대한 긍정적인 인식을 높이는 데 기여할 수 있다.
Abstract
There has been low use of local information services that public libraries provide, and most of those services are limited only through in-house reading or checkout. Motivated by these issues, the study has developed a mobile application (app, hereafter) entitled as LibPass (a combination of Library and Pass) to propose new local information services that reflect the information needs of users. Regarding the design of LibPass, contents of LibPass are composed of the characteristics of local resources so that users can easily search for information about local culture and tour resources through mobile app. That is, it aims to provide efficient information services on local resources by providing information on accommodations, outdoor programs, and specialized libraries, as well as introducing tour resources. Above all, the services are provided with a single card issued by the National Library of Korea and is convenient to use anywhere in the country. It not only secures reliability and currency by utilizing various contents developed by public institutions, but also provides functions to facilitate specialized services for the local information of libraries. Based on the previous research, the present study derives the factors of quality evaluation of mobile tour information services; it constructs objects of LibPass application by analyzing existing applications and develops the prototype based on logical entity relationship model. This model can contribute to the increased use of local information services and, promotes the public’s positive perception of the libraries through user-friendly applications.
초록
본 연구에서는 설문조사를 통해 공공도서관이 디지털통합적 지역사회 구축자로서의 역할에 어느 정도 기여하고 있는지를 파악하고자 하였다. 이를 위해 국가도서관통계시스템에 등록된 전국 공공도서관 935개 기관을 대상으로 설문을 수행하였다. 그 결과 첫째, 컴퓨터, 노트북, 스캐너, 태블릿 PC 등 장비 인프라, 인터넷 인프라 등은 비교적 높은 수준에 있는 것으로 파악되었다. 둘째, 이용자가 이용할 수 있는 전자책, 디지털 및 가상참고서비스, 도서관서비스 모바일 앱 등 서비스나 자원은 비교적 높은 수준이나 협업과 그룹작업을 지원하는 소프트웨어나 참여공간의 가용성 등은 상당히 낮게 나타났다. 셋째, 기술과 관련된 리터러시 훈련 비율은 22.4%에 지나지 않았고, 교육주제도 자원탐색 주제로 집중되어 있으며, 화상회의기술 사용법이나 클라우드 컴퓨팅 어플리케이션 교육 등 다소 미래지향적인 기술교육은 하지 않는 것으로 나타났다. 결론적으로 문화향유 공간 또는 창의적인 공간으로서의 도서관의 다양한 역할 변화를 모색해야 하는 이 시대의 흐름에 따라 기술 및 장비의 제공확대, 그리고 미래지향적 서비스 및 교육제공을 고려해야 할 것이다.
Abstract
This study tends to apprehend how much public library contributes to a role of upbuilder of digital integrated local society through a survey. For this, I performed the survey on 935 organization of public library in the whole country registered in national library statistical system. As a result, firstly, it’s apprehended that equipment infra, Internet infra, etc like computer, laptop, scanner, tablet PC, etc are in relatively high level. Secondly, service or resource like electronic book, digital and virtual reference service, library service mobile App, etc that users can use are in relatively high level but software supporting cooperation and group task, fusibility of participating space, etc are shown very low level. Thirdly, the rate of literacy training relating to technology were only 22.4%, education subject focused on resource searching subject and somewhat future-oriented technical education like directions of video conference technique, cloud computing application education, etc wasn’t conducted. Finally, we should consider expansion of providing technology and equipment and provision of future-oriented service and education according to a flow of the time that needs to seek change in various roles of library as enjoying culture space or creative space.
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.
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.