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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
본 연구는 후기수용모델을 통해 병원정보탐색 어플리케이션(이하 병원 앱)의 지속적인 이용과 이용 중단에 영향을 미치는 요인을 파악하고자 하였다. 병원 앱을 사용한 경험이 있는 이용자를 대상으로 2019년 10월 11일부터 18일까지 설문조사를 실시하여 125개의 유효한 데이터를 수집하였고 구조방정식 모형을 사용하여 데이터를 분석하였다. 연구 결과, 병원 앱 사용자의 만족도와 기대일치도는 지속적 이용의도와 지각된 유용성에 각각 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 하지만 지각된 유용성은 지속적 이용의도에 유의미한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 본 연구는 기존에 많이 조명되지 않았던 병원 앱에 관한 연구를 통해 이러한 혁신적 기술의 지속적 사용여부에 영향을 미치는 변인들을 파악하였다. 연구 결과는 병원앱의 수용과 이용을 관찰하여 후기수용모델을 재검증하였으며, 응급상황과 같은 긴급한 도움탐색이나 신속함이 강조되는 정보요구를 만족시키는 병원앱의 특수성을 논의함으로써 이론적 확장을 도모하였다. 또한 소비자가 보고한 병원 앱의 유익성과 한계점을 바탕으로 병원 앱 개발자나 운영자들에게 보다 이용자 친화적인 앱을 제공하기 위한 실질적인 시사점을 제공하였다.
Abstract
The present study aims to identify the factors that affect the continuous use and discontinuance of the hospital information seeking applications(hospital apps thereafter) by employing the post acceptance model. The surveys were conducted with people who used the hospital apps from October 11 to 18, 2019. Researchers collected 125 valid data and analyzed them by using the structural equation model. The study found that the satisfaction and confirmation of expectation for the hospital apps users had significant effects on intention for continuous use and perceived usefulness, respectively. However, the perceived usefulness did not have a significant effect on the intention for continue use. The present study has identified the variables that influence the continuous use of these innovative technologies. The findings of the study confirmed the post acceptance model by observing the adoption and use of the hospital apps and extended the literature of the post acceptance model by discussing the unique characteristics of the hospital apps that satisfy the urgent help-seekers under emergency situations or the information needs emphasizing promptness. In addition, based on the benefits and limitations of hospital apps reported by consumers, the study provided practical implications for designing more user-friendly apps to hospital app developers or managers.
초록
최근 들어 다양한 분야에서 딥러닝이 혁신적인 기계학습 기법으로 급속하게 확산되고 있다. 이 연구에서는 딥러닝 연구동향을 분석하기 위해서 자아 중심 주제 인용분석 기법을 변형하여 응용해보았다. 이를 위해 Web of Science에서 ‘deep learning’으로 탐색하여 검색된 문헌 중 소수의 씨앗 문헌으로부터 인용 관계를 통해 분석 대상 문헌을 확보하는 방법을 시도하였다. 씨앗 문헌을 인용하는 최근 논문들을 딥러닝 분야의 현행 연구를 반영하는 자아 문헌집합으로 설정하였다. 자아 문헌으로부터 빈번히 인용된 선행 연구들은 딥러닝 분야의 연구 주제를 나타내는 인용 정체성 문헌집합으로 설정하였다. 자아 문헌집합에 대해서는 공저 네트워크 분석을 비롯한 정량적 분석을 실시하여 주요 국가와 연구 기관을 파악하였다. 인용 정체성 문헌들에 대해서는 동시인용 분석을 실시하고, 도출된 문헌 군집을 인용하는 주요 키워드인 인용 이미지 키워드를 파악하여 주요 문헌과 주요 연구 주제를 밝혀내었다. 마지막으로 특정 주제에 대한 인용 영향력이 성장하는 추세를 반영하는 인용 성장지수 CGI를 제안하고 측정하여 딥러닝 분야의 선도 연구 주제가 변화하는 동향을 밝혔다.
Abstract
Recently, deep learning has been rapidly spreading as an innovative machine learning technique in various domains. This study explored the research trends of deep learning via modified ego centered topic citation analysis. To do that, a few seed documents were selected from among the retrieved documents with the keyword ‘deep learning’ from Web of Science, and the related documents were obtained through citation relations. Those papers citing seed documents were set as ego documents reflecting current research in the field of deep learning. Preliminary studies cited frequently in the ego documents were set as the citation identity documents that represents the specific themes in the field of deep learning. For ego documents which are the result of current research activities, some quantitative analysis methods including co-authorship network analysis were performed to identify major countries and research institutes. For the citation identity documents, co-citation analysis was conducted, and key literatures and key research themes were identified by investigating the citation image keywords, which are major keywords those citing the citation identity document clusters. Finally, we proposed and measured the citation growth index which reflects the growth trend of the citation influence on a specific topic, and showed the changes in the leading research themes in the field of deep learning.
초록
이 연구의 목적은 브라운의 주제분류법 초판을 분석하여 오늘의 분류법 연구에 대한 시사점을 파악하는 것이다. 이를 위해 1906년에 발표한 주제분류법 초판을 분석 대상으로 삼았다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 분류체계의 구성에서 주제분류법의 주류는 크게 11가지로 구분되며, 각 주류는 000에서 999로 세분되어 열거식으로 나열되었다. 둘째, 분류기호 합성 방법은 크게 3가지가 있다. 셋째, 새로운 주제 처리 방법으로 본표에 없는 새로운 주제가 나타나면 적절한 위치에 새로운 분류기호를 삽입할 수 있는 유연성이 있었다. 분류법 연구에 대한 시사점은 크게 네 가지로 구분할 수 있다. 첫째, 이전의 분류법에는 없었던 혁신적인 방법인 복합 주제에 대한 분류기호 합성 방법을 제시하였다. 둘째, 패싯을 지원하는 보조표 운영을 통하여 주제를 다양한 측면에서 설명하였다. 셋째, 자관별로 유연한 분류체계를 가질 수 있도록 한 분류법으로 분류체계에 새로운 주제를 쉽게 삽입할 수 있거나 도서관 장서 규모에 따라 간략한 분류기호를 사용할 수 있도록 하였다. 넷째, 디지털 자료에 대한 접근점으로 고려할 수 있는 디렉토리를 제공하였다.
Abstract
The purpose of this study is to analyze the first edition of Brown’s Subject Classification and to understand the implications of today’s library classification. For this purpose, the first edition of the Subject Classification published in 1906 was analyzed. The analysis results are divided into three main areas. First, SC is divided into eleven main classes and each class is subdivided into enumerated subdivisions from 000 to 999. Second, As a method of synthesizing the classification numbers, there were three methods of synthesis. There was a flexibility to insert a new classification number at the appropriate location when a new topic that does not appear in the main table appeared. Implications for classification studies can be divided into four main categories. First, SC proposed a method of classification number synthesis for composite topics, which is an innovative method that was not available in previous library classification. Second, the subject matter was explained in various aspects through the operation of auxiliary tables supporting the facets. Third, it is possible to easily insert a new topic into the classification system by using the SC that can have a flexible classification system for each library, or to use a short classification number according to the size of the library collection. Fourth, it provided a directory that can be considered as access points for digital materials.
초록
국회기록은 민주주의의 역사적 증거로써 큰 가치를 가지고 있어 공공기록 중 가장 활용가치가 높은 기록 중 하나로 볼 수 있다. 때문에 업무상의 참고자료 혹은 증빙자료로 활용될 뿐만 아니라 학술 목적으로도 이용되고 있다. 학술 정보 이용자는 우리 사회의 지적 능력을 향상시키고 간접적 혁신을 이끌 수 있으며 이들에게 맞춤형 서비스를 제공 한다면 기록관리기관의 지속적인 열람과 이용률을 증가시킬 수 있다. 따라서 본 연구는 국회기록을 담당하고 있는 국회기록보존소의 학술 정보 서비스 활성화 방안을 제안하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위하여 문헌연구와 미국과 영국의 입법 아카이브센터 사례조사, 국회기록보존소 서비스 담당 실무자 2명과 국회기록을 학술 목적으로 이용해 본 이용자 8명을 대상으로 인터뷰를 수행하였다. 분석 결과를 바탕으로 온라인 원문 구축 확대와 국회기록보존소 홍보를 통한 국회기록보존소 인식 개선과 국회사무처와 협력체계 구축, 주제별 국회기록 제공, 국회기록 수집 및 분석 지원을 통한 온라인 서비스 강화, 개인화 서비스와 연구가이드를 통한 맞춤형 이용자 서비스를 제안하였다.
Abstract
The National Assembly record is considered one of the most valuable public records because it has great value as a historical evidence of democracy. Therefore, it is not only used as a reference or evidence for work, but also used for academic purposes. Academic information users can improve their intellectual skills in our society, lead to indirect innovation, and provide customized services to them, which can increase the continuous viewing and utilization rate of records management institutions. Therefore, the purpose of this study was to propose a plan to activate the academic information service of the National Assembly Records Preservation Center, which is in charge of the National Assembly records. To this end, interviews were conducted with practitioners in charge of literature research, case studies, and services at the National Assembly Archives and users of academic information. It proposed improving awareness of the National Assembly Archives, strengthening online services, and customized user services.