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노영희(건국대학교 문헌정보학과) ; 장로사(숭의여자대학교 문헌정보과) 2020, Vol.37, No.3, pp.203-220 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2020.37.3.203
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초록

코로나19 대유행이 장기화됨에 따라 비대면 사회로 전환되고 있으며, 이는 국내외 도서관계의 서비스 방법론에도 영향을 미치고 있다. 이에 본 연구에서는 공공도서관의 코로나19 대응조치에 관한 사서인식을 조사하였으며, 분석된 결과를 토대로 신종 감염병이 확산 및 장기화되고 있는 상황에서의 공공도서관의 대응방안을 제안하였다. 구체적으로 살펴보면, 첫째, 유행성 질병에 대해 공동으로 대응하는 국가 중심의 도서관 대책 마련, 둘째, 정부 차원의 예산 지원을 통한 다양하고 체계적인 공공도서관 비대면 및 온라인서비스 강화, 셋째, 직원 및 이용자 측면에서의 철저한 방역 및 선제적 대응, 넷째, 정보불평등 계층의 디지털 문화 격차를 해소하기 위한 도서관서비스 확대를 제안하였다.

Abstract

With the COVID-19 pandemic being prolonged, the society is being converted into an untact society, thereby affecting the service methodology of domestic and foreign library systems. This study thus surveyed the librarians’ awareness of COVID-19 response measures of public libraries, and proposed public libraries’ response measures in situations where the novel infectious disease is spreading and prolonging. Specifically, the proposed measures include, first, preparing national-centered library countermeasures to jointly respond to the epidemic disease, second, strengthening various untact and online services of various public libraries through government-level budget support, third, a thorough prevention of epidemics and preemptive response from the viewpoint of employees and users, and fourth, the expansion of library services aimed at resolving the digital cultural divide among classes of people, including information unfairness.

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안준후(연세대학교 문헌정보학과 대학원) ; 이지연(연세대학교 문헌정보학과) 2020, Vol.37, No.3, pp.221-252 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2020.37.3.221
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MOOC 서비스의 플랫폼을 이어받아 국내에서 2015년부터 서비스를 개시한 한국형 온라인 공개강좌(Korea-Massive Open Online Course, K-MOOC)는 지난해까지 서비스의 양적인 성장에 주력하여 강좌 수와 수강자 수의 확보에 집중하였던 반면, 2020년부터는 새로운 강좌 커리큘럼과 묶음강좌의 개발, 서비스 제공기관의 확대를 통한 폭넓은 주제 분야의 강좌 제공 등 서비스의 질적인 성장을 도모하기 위해 다양한 시도를 진행하고 있다. 설문의 분석 결과를 바탕으로 K-MOOC 서비스의 방향성을 교수자와 강좌 관리자, 서비스 플랫폼 개발자의 측면에서 다음과 같이 제안하였다. 첫째, 강좌를 제공하는 교수자는 다양한 주제분야의 강좌를 제공하기 위해 강좌개발 전략을 구상하여야 한다. 둘째, 강좌를 제공하는 교수자와 K-MOOC 학습을 지원하는 관리자는 전공학습지원 수강동기를 가진 학습자들이 강좌 내 콘텐츠에 적극적으로 참여할 수 있도록 지원해야 한다. 셋째, K-MOOC 플랫폼 개발자는 좀 더 학습자의 학습 편의성을 높일 수 있는 방향으로 현재의 시스템을 개선해야 한다.

Abstract

According to the participants, the current K-MOOC (Korean Massive Open Online Course) has a few problems, such as too few courses, low content quality, and useless learner management system compared to MOOCs abroad. These problems caused diminished learner motivation. Consequently, the K-MOOC service has recorded a low course completion rate despite high expenses spent to develop the contents and thus requires remedies to fix the issues. This study drew research subjects from a pool of college and graduate students representing the primary users of the K-MOOC. This study limited the research scope to the four categories: motivation, learning experience, recognition, and performance of the Biggs’ 3P Learning System Model. Based on the literature review, ten variables were selected and explored how the subjects perceived four categories using the survey questionnaire. This study also examined the relationship between ten variables and generated suggestions for the instructors, course managers, and platform developers to make the K-MOOC better.

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윤재혁(성균관대학교 일반대학원 문헌정보학과) ; 도슬기(성균관대학교 일반대학원 문헌정보학과) ; 오삼균(성균관대학교 문헌정보학과) 2020, Vol.37, No.2, pp.197-223 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2020.37.2.197
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본 연구는 통합서지용 한국문헌자동화목록(KORMARC)으로 작성된 서지레코드를 FRBR의 저작(Work) 단위로 군집화 하는 과정에서 나타난 이슈사항들을 분석하고, 이에 대한 해결방안을 고안하였다. 특히 기존의 연구에서는 대표저작자를 식별하고 처리하는 기준이 명확하게 드러나지 않거나 파생저작 레코드의 대표저작자를 선정하는 방법에 대한 논의가 충분히 이루어지지 않았다. 따라서 본 연구는 저작을 창작하는 데 기여한 사람이 다수일 때 대표저작자를 명확하게 식별하기 위한 방법을 고안하는 데 초점을 맞추었다. 이를 위해 책임표시사항(245) 필드의 책임표시 태그(▼d, ▼e)에서 추출한 역할용어를 토대로 표준화된 저자역할용어사전을 개발하여 대표저작자 판별에 활용하는 방안을 마련하였다. 또한 저자명의 유사도와 표제의 유사도를 각각 계산하여 유사도가 일정 수준 이상인 경우 동일한 저작으로 군집화 하는 방법을 채택하였다. 각각의 유사도를 계산하여 동일 저작을 판단하므로 공백, 관제처리, 괄호제거와 같은 데이터 정제 조건을 조정하여 6가지 패턴에 따른 군집화의 정확도를 비교하였고, 저자명과 표제의 유사도가 모두 80퍼센트 이상일 때의 정확도가 가장 높게 나타났다. 본 연구는 대표저작자 선정을 위한 역할용어사전 개발, 대표저작자와 표제의 유사도를 별도로 측정하여 저작군집화를 시도한 실험연구이며 후속 연구에서는 표제 간 유사도 측정의 정확도를 향상시키는 방안과 FRBR 1그룹의 다른 개체(표현형, 구현형, 개별자료) 수준으로 확대하여 활용하는 방안, 국내에서 사용하고 있는 다른 형태의 MARC 데이터에 적용하는 방안을 고안할 예정이다.

Abstract

The purpose of this study is to analyze the issues resulted from the process of grouping KORMARC records using FRBR WORK concept and to suggest a new method. The previous studies did not sufficiently address the criteria or processes for identifying representative authors of records and their derivatives. Therefore, our study focused on devising a method of identifying the representative author when there are multiple contributors in a work. The study developed a method of identifying representative authors using an author role dictionary constructed by extracting role-terms from the statement of responsibility field (245). We also designed another way to group records as a work by calculating similarity measures of authors and titles. The accuracy rate of WORK grouping was the highest when blank spaces, parentheses, and controling processes were removed from titles and the measured similarity rates of authors and titles were higher than 80 percent. This was an experiment study where we developed an author-role dictionary that can be utilized in selecting a representative author and measured the similarity rate of authors and titles in order to achieve effective WORK grouping of KORMARC records. The future study will attempt to devise a way to improve the similarity measure of titles, incorporate FRBR Group 1 entities such as expression, manifestation and item data into the algorithm, and a method of improving the algorithm by utilizing other forms of MARC data that are widely used in Korea.

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김나연(이화여자대학교 일반대학원 문헌정보학과 석사) ; 정은경(이화여자대학교 문헌정보학과 교수) 2020, Vol.37, No.4, pp.1-26 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2020.37.4.001
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초록

오늘날 점차 데이터 집약적으로 변모하는 학문 환경 속에서 데이터는 연구부산물이 아닌 연구성과물로써 학술 커뮤니케이션의 기반으로 자리 잡아가고 있다. 그러나 데이터 공급의 확대나 접근가능성의 확보만으로는 실제적인 데이터 재이용을 담보하는 데 한계가 있다. 이를 극복하기 위해서는 학술연구자의 데이터 재이용 행위와 데이터요구를 심층적으로 파악할 필요성이 있다. 따라서 본 연구는 연구자의 주요 데이터 재이용 행위와 데이터요구를 규명하고자 하였다. 이를 위해 한국사회과학자료원(KOSSDA)의 최근 3개년 데이터 재이용문헌 중 KCI 등재 논문의 저자를 연구대상으로 선정하고, 인터뷰를 수락한 연구자 12명과의 심층면담을 수행하였다. 심층면담 분석결과, 데이터를 재이용하는 요인은 개인적, 경제적, 기술적, 사회적 측면 모두에서 나타났으며, 데이터 재이용 목적에 따라 데이터 그 자체를 이용하거나 데이터가 지닌 맥락정보를 활용하였다. 웹 기반의 정보원으로부터 데이터를 주로 습득하였으나 비공식적인 커뮤니케이션을 통해 파악하는 경우도 있었다. 한편 데이터 재이용 시에 발생하는 학술연구자의 데이터요구를 살펴보면 생산 단위는 기관을, 언어는 영어를, 국가로는 미국을 선호하였다. 또한 조사원 기입식 대인면접 조사 방식으로 수집된 양적 데이터를 우선시하였다. 메타데이터와 식별정보를 충분히 포함한 원자료 수준의 데이터를 긍정적으로 인식하였으나, 접근 및 이용이 통제된 데이터는 데이터가 지닌 가치에 대한 확신을 갖기 어려워 부정적으로 받아들였다. 그러나 데이터의 규모나 최신성과 관련된 선호는 뚜렷하게 나타나지 않았는데 이는 선택 가능한 유사 데이터가 부재하였기 때문이었다.

Abstract

In today’s increasingly data-intensive academic environment, data is becoming the foundation of academic communication as a research outcome rather than a research by-product. However, there is a limit to guaranteeing actual data reuse only by expanding the data supply or securing accessibility. In order to overcome this, it is necessary to understand the data reuse behavior and data needs in-depth. Therefore, this study attempted to identify the major data reuse behavior and data needs among researchers. To this end, the authors of KCI papers among the data reuse documents of the Korea Social Science Data Archive (KOSSDA) for the past 3 years were targeted. An in-depth interview was conducted with 12 researchers who accepted the interview. As a result, factors considered when reusing data were personal, economic, technical, and social aspects, and it was found that the data itself was used or contextual information of the data was used depending on the purpose of data reuse. The path to acquiring data is a web-based source of information, and a path through informal communication can also be found. In terms of the data needs, it was found that they prefer English, the United States, and institutional producers. Also they have a clear preference for quantitative data from an interviewer-filled interpersonal interview survey method, rich metadata along with raw data, and data that contains identification information. However, due to the lack of confidence in the value, it is negative for the use of data with controlled access and use, and it is difficult to confirm a clear preference because there is no similar data available for selection in terms of size and freshness.

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