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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
본 연구는 도서관의 구체적이고 실제적인 폐교 활용방안에 앞서, 폐교 현황과 활용 사례를 기반으로 최근 도서관의 폐교 활용 트렌드를 파악하고 도서관의 폐교 활용 가능성 및 방향성을 확인하고자 하였다. 사례조사를 통하여 폐교를 활용한 도서관 건립은 복합문화공간 제공, 친환경적 공간 제공, 지역 커뮤니티 장소 제공 등 기존의 공공도서관과는 또 다른 특색을 가진 도서관으로 재탄생할 수 있음을 확인할 수 있었다. 또한, 연구 결과를 기반으로 향후 도서관의 폐교 활용 방향을 다음과 같이 제시하였다: 지역경제 기여와 지역의 재활성화 기회 제공, 지역주민을 위한 생활 밀착형․친화형 공간, 노인복지․요양서비스․귀농 생활 등과 연계한 공간의 재활용, 폐교를 활용한 부가 가치 창출과 지역 비즈니스 창출, 환경친화적 공간으로 구성, 복합문화공간의 형태로 구성된 통합적인 공간으로 활용, 지역의 커뮤니티 센터 역할 수행, 지역의 요구를 충족․보완할 수 있는 공간으로 재활용.
Abstract
Prior to the concrete and practical use of closed schools, this study was designed to identify trends in the use of closed schools, and the possibility and direction of the library’s use of closed schools based on the status of closed schools and use cases. As a result of the case analysis, the building of libraries using closed schools can be reborn as libraries with different characteristics from general public libraries, such as providing complex cultural spaces, eco-friendly spaces, and local community places. In addition, based on the results of the study, future direction of library closure is suggested as follows: Provide local economic contribution and local revitalization opportunities, life-friendly and friendly space for local residents, recycling space linked with elderly welfare, care service, urban to rural Immigrants, creation of added value and creation of local business using closed schools, environment-friendly space, recycling as a complex community center, recycled into a space that meets and complements local needs.
초록
지식활용은 조직의 역량 제고와 직접적으로 연결하는 활동이며 새로운 가치를 다시 생산하게 하는 지식관리의 가장 핵심적 활동이라 할 수 있다. 따라서 지식활용 활동에 영향을 미치는 요인 및 환경에 대한 체계적이며 종합적인 연구는 더욱 필요하다고 본다. 본 연구의 목적은 지식관리 활동 중 마지막 단계인 지식활용에 직접적으로 영향을 미치는 정보문화와 조직문화를 파악하고자 지식활용에 영향을 미치는 정보문화 및 조직문화 요인을 규명하는 것이다. 이를 위하여 정부출연연구소, 도서관, 기업연구소에 근무하는 사서직, 연구직, 일반직 300명을 대상으로 설문조사를 수행하였고 이를 통하여 수집된 데이터는 다중회귀분석을 적용하여 정보문화의 여섯 가지 속성과 조직문화의 네 가지 유형이 지식활용의 문제대처, 지식재생산, 지식확산에 미치는 영향관계를 분석하였다. 분석결과, 정보문화(제어성, 공개성, 적극성)와 조직문화(관계지향문화, 혁신지향문화, 과업지향문화)가 지식활용의 중요한 요인으로 나타났으며, 이러한 연구결과를 토대로 조직의 지식활용에 있어서 시사점을 논의하였다.
Abstract
Knowledge utilization is an activity directly linked to organizational capacity and is the most essential activity in knowledge management that is to produce new values. Thus, systematic and comprehensive understanding of factors and the environment that affect knowledge utilization are needed. The purpose of this study is to investigate the effects of information culture and organizational culture on knowledge utilization. For this, data were collected from 300 workers from 6 institutions including government-funded research institutes, libraries, and cooperation research institutes. This study analyzes the effects of six aspects of information cultures and four organizational culture types on knowledge utilization. The results show that information cultures(control, transparency, proactiveness) and organizational culture (The Clan Culture, The Adhocracy Culture, The Market Culture, The Hierarchy Culture) are significantly influential factors for the knowledge utilization. Based on results, this study provides the implication of knowledge sharing in the organizations and suggests further studies.
초록
전거데이터 공동구축을 목표로 하는 많은 국내 연구가 시행되었음에도 불구하고 국가전거구축의 협업 환경은 표준 전거의 제정, 표준 전거 구축원칙의 제정, 기존 전거구축 기관의 업무 개편, 공동구축 업무의 핵심기관 선정 등과 같은 전제 조건의 미비로 인해 그 실질적 조성이 막혀 있다. 국가전거를 공동으로 구축하고 원활하게 활용하기 위해서는 기존 전거구축기관의 업무에 지장을 초래하지 않는 현실적 협업 방안과 지속적 추진력을 보유한 국가기관의 참여와 아울러 다수 기관의 데이터 병합을 가능케 하는 표준식별체계가 요구된다. 본 연구의 목적은 국가전거의 공동 구축을 위한 여건 조성에 있어서 필수사항이 무엇인가를 문헌조사로 밝히고, 시맨틱웹 기반으로 구축되어 상호운용성이 우수한 VIVO 온톨로지 모델의 활용을 통해 구현 가능한 국가전거 구축모델을 제시하는 것이다.
Abstract
Despite repeated efforts to develop a methodological foundation for assembling collaborative authority data in South Korea, issues such as the establishment of a standard authority model and standard authority construction as well as the reconfiguration of existing entities in authority building have prevented such research from generating a cooperative push for nation-wide authority data and progressing toward concrete implementation. The formulation of a collaborative and well-utilized collection of national authority data accordingly calls for 1) a practical approach to supporting both established authority data contributors and newly organized avenues of mutual participation in authority building, 2) committed involvement on the part of national institutions capable of providing the project with sustained assistance, and 3) a standard identification system which allows multiple organizations to merge their data. This study addresses the challenges of the current environment by taking stock of the key components necessary for the creation of collaborative authority data and using a Semantic Web-based interoperable VIVO ontology model to propose a viable national authority data framework.
초록
빅 데이터 시대에 접어들면서 저장 기술과 처리 기술이 급속도로 발전함에 따라, 과거에는 간과되었던 롱테일(long tail) 데이터가 많은 기업과 연구자들에게 관심의 대상이 되고 있다. 본 연구는 롱테일 법칙의 영역에 존재하는 데이터의 활용률을 높이기 위해 텍스트 마이닝 기반의 기술 용어 네트워크 생성 및 통제 기법을 제안한다. 특히 텍스트 마이닝의 편집 거리(edit distance) 기법을 이용해 학문 분야에서 사용되는 기술 용어의 상호 네트워크를 자동으로 생성하는 효과적인 방안을 제시하였다. 데이터의 활용률 향상 실험을 위한 데이터 수집을 위해 LOD(linked open data) 환경을 이용하였으며, 이 과정에서 효과적으로 LOD 시스템의 데이터를 활용하는 기법과 용어의 패턴 처리 알고리즘을 제안하였다. 마지막으로, 생성된 기술 용어 네트워크의 성능 측정을 통해 제안한 기법이 롱테일 데이터의 활용률 제고에 효과적이었음을 확인하였다.
Abstract
As data management and processing techniques have been developed rapidly in the era of big data, nowadays a lot of business companies and researchers have been interested in long tail data which were ignored in the past. This study proposes methods for generating and controlling a network of technical terms based on text mining technique to enhance data utilization in the distribution of long tail theory. Especially, an edit distance technique of text mining has given us efficient methods to automatically create an interlinking network of technical terms in the scholarly field. We have also used linked open data system to gather experimental data to improve data utilization and proposed effective methods to use data of LOD systems and algorithm to recognize patterns of terms. Finally, the performance evaluation test of the network of technical terms has shown that the proposed methods were useful to enhance the rate of data utilization.
초록
본 연구에서는 사서교사가 제공해야 할 정보활용교육의 일부로서 저작권 교육 관련 자료를 새로 개발하였다. 그리고 Jigsaw 협동학습법을 적용하는 집단과 강의식 교수법을 적용하는 집단, 아무런 수업을 하지 않는 집단으로 나누어 수업을 진행하였다. 수업이 끝나고 교수법이 고등학생들의 저작권 지식 및 저작권 태도에 미치는 효과를 분석함으로써 보다 더 효과적인 저작권 수업 방식을 모색하려 하였다. 실험 결과 저작권 지식 부분에서는 Jigsaw 협동학습법이 가장 높은 교육적 효과를 보였으며 저작권 태도 부분에서는 Jigsaw 협동학습법이 실천적 태도 부분에서 강의식 교수법보다 더 높은 교육적 효과를 나타내었다.
Abstract
This study aims to identify the effects of instruction methods on the students’ knowledge and attitudes to persue an effective instruction for information literacy. For this purpose, a copyright class as a quasi-experiment is provided to students in a high school in different ways including the teacher-centered lecture and the student-centered Jigsaw cooperative learning program. As a result, Group D (Jjgsaw method) showed the highest educational effectiveness among the four groups in terms of the knowledge of copyright. the group also showed higher instructional effectiveness compared to other groups in the practical attitude, which was one of the three types of attitude to copyright.
초록
Mendeley의 독자 정보는 학계 밖에서 학문의 결과물이 어떻게 소비되고 있는지 다각도로 파악하여 피인용도로는 해석할 수 없었던 미지의 세계를 예측하는데 활용될 수 있다. 본 연구는 Mendeley의 co-readership 데이터를 활용해 한국 관련 논문의 독자 국가 네트워크 분석을 수행하여 공통의 학문적 관심사를 공유하는 국가 군집을 이해하고 이들 국가가 네트워크 상에서 어떠한 영향력을 가지는지 확인하였다. 그 결과 전 분야에서 미국을 비롯한 선진국은 대체로 높은 전역중심성을 보여 한국 관련 연구에 대한 전반적인 협력과 잠재적 교류 가능성을 가지는 것으로 나타났으며, 일부 개발도상국은 높은 지역중심성을 보여 상호간 공통의 학문적 관심사로 연계되어 있는 것으로 확인되었다. 한편 의학과 사회과학 분야는 OECD 국가와 개발도상국이 분리된 독자층을 이루었으며, 공학 분야는 신흥경제개발국이 대규모 독자 군집으로 형성되는 특징을 보였다. 또한 공학은 네트워크 밀도가 상대적으로 높게 나타나 국가간 학문적 교류와 지식의 확산, 협력의 가능성이 높은 것으로 분석되었다.
Abstract
Mendeley readership data could be used to understand how research outcome be spent outside of academia in multi way. So it could be utilized to understand unknown world which citation rate could not explain still now. This study, by conducting a country network analysis using Mendeley’s co readership data about articles of Korea related research, clusters countries that share common academic interest. As a result, the US and other advanced countries in all fields showed high overall and regional centrality, indicating that they have overall cooperation and potential for exchange of Korea related studies. Some developing countries have shown high regional centrality and are linked to common academic interests. In the medical and social sciences, the OECD and developing countries have formed a separate group of readers, and the engineering sector has been characterized by emerging developing countries as a large community of readers. In addition, engineering science field has shown that network density is relatively high, so there might be high possibility of academic exchanges, knowledge dissemination and cooperation among countries.
초록
국가기록원의 기록정보콘텐츠는 사회적 관심이나 열람 요청이 많은 주제에 대해 신뢰성 있는 기록물을 누구나 쉽게 활용할 수 있도록 정리한 것이다. 그러나 기록정보콘텐츠를 이용하는데 접근성의 어려움, 상세정보부족, 사용 용이성과 흥미 유도성이 낮은 전달방식, 맞춤형 콘텐츠 부족 등의 이슈가 대두되었다. 이에 대한 타개책으로 본 연구에서는 유튜브(YouTube) 채널을 통한 기록정보콘텐츠의 활용방안을 제안한다. 이를 위해 국가기록원 기록정보콘텐츠의 서비스 현황과 문제점을 분석하고, 해외 유사 기관의 영상콘텐츠 활용 현황과 비교․분석하였다. 나아가 구체적인 유튜브 채널을 통한 기록정보콘텐츠 영상화 프로세스를 제안하고 예시를 적용하였다. 이를 통해 국가기록원 기록정보콘텐츠의 인지도와 활용성이 제고되기를 기대한다.
Abstract
The archival contents of the National Archives of Korea are organized so that anyone can easily use the records with a lot of social interest or request for reading. However, there are some problems in accessibility of archival contents, lack of detailed information, difficult to use and less interesting delivery method, and lack of customized content. As an alternative to this, this study proposed the utilization method of the archival contents of the National Archives through YouTube channel. For this purpose, we analyze the status and problems of the archival contents of the National Archives and understand the contents of the YouTube channel of the foreign agencies and the National Archives, and evaluate and compare them. Based on this, we propose and apply the process of the archival contents visualization using YouTube. Through this, We expect that the recognition and usability of the contents information of the National Archives of Records will be improved.
초록
본 연구는 고등학교 교과교사들의 학교도서관에 대한 인식과 경험이 협력수업 시행의지에 미치는 영향을 알아보고, 학교도서관 협력수업을 위한 기초자료를 제공함을 그 목적으로 한다. 이를 위하여 서울 지역의 고등학교 14개교의 교과교사 198명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 그 결과 교과교사의 학교도서관에 대한 인식 및 학교도서관 관련 경험이 협력수업 시행의지에 유의한 영향을 미치며, 소속 학교 또한 교과교사의 시행의지와 관련된 일부 인식에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 특히 교과교사들의 도서관 인식에 대한 차이가 협력수업 시행의지에 대해서 교육적 효과에 영향을 미치며, 필요성에는 큰 영향을 미치지 않았는데, 시행계획에 대해서는 모든 독립변인들의 유의한 영향을 파악하였다.
Abstract
The purpose of this study is to provide basic data for implementing library collaborative instruction (LCI) through investigating the effects of high school teachers’ perceptions and experiences of school libraries on the recognition of LCI. To accomplish it, a questrionnaire survey of 198 teachers in 14 high schools in Seoul was conducted. As a result, teachers’ perceptions of school libraries and school library experience had significant effects on the their willingness to implement LCI, which consisted of educational effect(EE), necessity and implementation plan(IP). In short, teachers’ perception of school libraries influenced most variables in EE and did not influence necessity. All independent variables had significant effects on IP. This can be interpreted as that teachers recognize the need of LCI, but the perception of EE is influenced by conveying tool for the knowledge of LCI, such as education, promotion, and experience.
초록
본 연구는 LDA 토픽 모델과 딥 러닝을 적용한 단어 임베딩 기반의 Doc2Vec 기법을 활용하여 자질을 선정하고 자질집합의 크기와 종류 및 분류 알고리즘에 따른 분류 성능의 차이를 평가하였다. 또한 자질집합의 적절한 크기를 확인하고 문헌의 위치에 따라 종류를 다르게 구성하여 분류에 이용할 때 높은 성능을 나타내는 자질집합이 무엇인지 확인하였다. 마지막으로 딥 러닝을 활용한 실험에서는 학습 횟수와 문맥 추론 정보의 유무에 따른 분류 성능을 비교하였다. 실험문헌집단은 PMC에서 제공하는 생의학 학술문헌을 수집하고 질병 범주 체계에 따라 구분하여 Disease-35083을 구축하였다. 연구를 통하여 가장 높은 성능을 나타낸 자질집합의 종류와 크기를 확인하고 학습 시간에 효율성을 나타냄으로써 자질로의 확장 가능성을 가지는 자질집합을 제시하였다. 또한 딥 러닝과 기존 방법 간의 차이점을 비교하고 분류 환경에 따라 적합한 방법을 제안하였다.
Abstract
This research evaluated differences of classification performance for feature selection methods using LDA topic model and Doc2Vec which is based on word embedding using deep learning, feature corpus sizes and classification algorithms. In addition to find the feature corpus with high performance of classification, an experiment was conducted using feature corpus was composed differently according to the location of the document and by adjusting the size of the feature corpus. Conclusionally, in the experiments using deep learning evaluate training frequency and specifically considered information for context inference. This study constructed biomedical document dataset, Disease-35083 which consisted biomedical scholarly documents provided by PMC and categorized by the disease category. Throughout the study this research verifies which type and size of feature corpus produces the highest performance and, also suggests some feature corpus which carry an extensibility to specific feature by displaying efficiency during the training time. Additionally, this research compares the differences between deep learning and existing method and suggests an appropriate method by classification environment.
초록
대출데이터는 대학도서관에 축적된 중요한 데이터로서 도서관 장서개발이나 서비스 개선에 활용될 수 있는 중요한 데이터이다. 이 연구는 대출빈도를 기반으로 한 다양한 대출관련지수를 비교분석하여 지수별 특성을 파악한 후 도서관 운영에 적용할 수 있는 타당성을 평가하고자 하였다. A 대학도서관의 10개 단과대학별 대출데이터를 대상으로 비교분석한 지수는 대출빈도, 대출엔트로피, 대출 h-지수, 대출주제차별지수 등 총 4개의 지수이다. 이 지수들을 적용하여 단과대학별 대출현황을 분석하였고 단과대학별로 나타나는 대출주제의 특성을 표하는 각 지수의 특성을 비교 분석하였다. 분석 결과 대출 엔트로피는 여러 대학이 공통으로 선호하는 주제를 표현하는 성향이 있는 것으로 나타났다. 반면 대출주제차별지수는 특정대학에서만 특화되어 대출되는 주제를 표현하는 성향이 있는 것으로 나타났다.
Abstract
Circulation data is a key data set of academic libraries in terms of collection development and service improvement This study aims to identify the characteristics of circulation measures and their feasibility. This study collected the circulation data of 10 colleges in a university and analyzed 4 measures based on the circulation data: circulation frequency, circulation entropy, circulation h-index, and circulation divergence. These measures are to present the circulation topics of each college. This study identified that circulation entropy tends to present general topics which are popular for many colleges, but circulation divergence tends to present specific topics which are preferred by a specific college.