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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
이 연구는 데이터세트를 관리, 보존, 서비스하기 위해 DDI 메타데이터를 기반으로 METS를 활용하는 방안을 제시하였다. DDI는 통계 데이터 처리를 위한 표준으로 현재 DDI Codebook(DDI-C)과 DDI Lifecycle(DDI-L) 두 가지 버전이 존재한다. 본 연구에서는 DDI-C의 주요 요소를 주로 하였다. 이를 위해 우선 METS와 DDI-C의 구조와 요소를 분석하였다. 그리고 METS와 DDI-C의 주요 요소들에 대한 매핑작업을 수행하였다. 여기서 기준은 최종적으로 이를 표현할 형식인 METS로 삼았다. METS와 DDI-C가 완벽하게 1:1의 매핑을 보이지 않기 때문에 기준인 METS의 각 요소들에 가장 적합하게 부합하는 DDI-C 요소를 선택하였다. 그 결과 DDI-C 메타데이터요소를 활용한 새로운 데이터세트 관리전송 표준 METS를 설계하여 제시하였다.
Abstract
This study suggested a method of utilizing METS based on DDI metadata to manage, preserve, and service datasets. DDI is a standard for statistical data processing, and there are currently two versions of DDI Codebook (DDI-C) and DDI Lifecycle (DDI-L). In this study, the main elements of DDI-C were mainly used. First the structures and elements of METS and DDI-C were first analyzed. And the mapping of the major elements of METS and DDI-C. The standard was finally taken as METS, the format to express it. Since METS and DDI-C do not show a perfect 1:1 mapping, the DDI-C element that best matches each element of the standard METS was selected. As a result, a new dataset management transmission standard METS using DDI-C metadata elements was designed and presented.
초록
외국어 교육 분야에서 학습자는 교육의 한 축을 이루는 중요한 부분이지만 한국어교육의 경우 교육 내용, 교수 방법, 교재 등에 비해 학습자 연구는 미진한 면이 있었다. 이에 학습자 연구, 그중에서도 학습전략 연구가 어떻게 이루어져 왔는지를 분석하고 더 나은 교육을 위해 연구가 필요한 부분을 도출해 보는 것은 의미가 있다. 본 연구에서는 한국어교육 분야에서 학습전략 연구의 현황을 분석하기 위해 학술지와 학위논문의 제목에 대해 동시출현단어 분석을 진행하였다. 연구 결과, 한국어 학습자의 학습전략 관련 가장 많은 연구가 이루어진 분야는 ‘읽기’이고, 대상은 ‘중국인 유학생’과 ‘결혼이민자’였다. 또한, 연구 주제에 대한 서브그룹 분석 결과를 보면 주요 서브그룹이 네 개가 나타나는데 ‘학문 목적 읽기’ 관련 그룹, ‘요청, 거절, 대화 등 화행’ 관련 그룹, ‘쓰기’ 관련 그룹, ‘어휘, 듣기’ 관련 그룹이다. 이를 통해 한국어 학습자의 학습전략과 관련해 연구자들의 주요 관심 분야가 ‘읽기, 화행’ 등임을 알 수 있으며, 연구 대상과 연구 분야가 부분적으로 편중되어 있는 상황이므로 다양한 분야와 대상으로 연구를 확대할 필요가 있음을 알 수 있다.
Abstract
In the foreign language education, learners are an important part of education, however in the Korean language education, the study of learners was insufficient compared to the contents of education, teaching methods and textbooks. Therefore, it is meaningful to analyze how learner research, especially learning strategy research, has been conducted and derive areas that need research for better education. In this study, co-word analysis was conducted on the titles of academic journals and dissertations in order to analyze the learning strategy research in Korean language education. I found it is about “reading” that the most studies related to Korean language learners’ learning strategies were conducted and those studies’ subjects mostly were ‘Chinese international students’ and ‘marriage-immigrants’. In addition, the results of the subgroup analysis on the research topic show four major subgroups: a group related to ‘reading for academic purposes’, a group related to ‘request, rejection, conversation, etc.’, a group related to ‘writing’, and a group related to ‘vocabulary, listening’. This shows that the researchers’ major interests in studying Korean learner’s strategies are “reading” and “speaking” and their studies have been concentrated in the specific areas. Therefore, it is necessary for researchers to study various functions and subjects in Korean language learner’s learning strategies.
초록
이 연구의 목적은 합리적인 장서관리정책 수립을 위한 이론적 근거와 계량화된 객관적 기준점 제시이다. 본 연구의 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 스테디셀러는 정기간행물 형태의 학습서가 대부분이었다. 또한, 현대소설로서 스테디셀러는 특정 작가에 의존하는 현상을 확인할 수 있었다. 베스트셀러는 출판사와 저자의 영향을 받는 것으로 조사되었다. 특히 만화와 아동용 교재를 출판하는 출판사의 도서는 베스트셀러 선정에 상당부분 상관성을 갖고 있었다. 추천된 도서 한 권당 추천 도서의 대출 수 평균은 14,871권이었으며, 베스트셀러로 선정된 도서 한 권당 평균 대출 수는 53,531권이었다. 한편 대출데이터를 기준으로 약 80~82%의 도서가 전체 상위권 대출의 90%를 감당하고 있고, 약 27~29%의 도서가 전체 상위권 대출의 50%를 감당하고 있었다. 이는 일련의 파레토법칙이 공공도서관 대출패턴에서도 굳건히 적용될 수 있음을 보여주고 있다. 문학의 대출은 전체 대출에서 50.6%를 차지하였으며, 문학 중에서 한국문학작품이 전체 51.3%를 차지하였다. 자연과학은 다른 주제분야에 비해 상대적으로 작은 수의 문헌으로 더 많은 대출을 발생시키고 있었다.
Abstract
The purpose of this study is to present the theoretical basis and quantified objective standards for the establishment of collection management policy. The study results are summarized as follows. Most of the study books were in the form of periodicals as a steady seller. Most of the steady sellers were textbooks which published periodically. As a modern novel, a steady seller was able to confirm the phenomenon of dependence on a specific author. Bestsellers were investigated to be influenced by publishers and authors. Books of publishers that publish comics and children’s textbooks had a significant correlation with the selection of bestsellers. The average number of recommended books borrowed per recommended book was 14,871. The average number of loans per book selected as a bestseller was 53,531. Based on the loan data, about 80-82% of all top-tier loans were covered by 90%, and about 27-29% of all top-ranked loans were covered by 50%. This shows that the Pareto Principle can be firmly applied to public library lending patterns. Loans in the field of literature accounted for 50.6% of the total loans. Among literature, Korean literature accounted for 51.3% of the total. The natural sciences were generating more loans with a relatively small pool of literature compared to other subject fields.
초록
본 연구는 대학 도서관 사용 증진을 위하여 개인별 맞춤 도서 추천시스템을 구축하는 것을 목적으로 한다. 특히 사용자의 아이템에 대한 선호도가 존재하는 다수의 추천시스템과는 달리, 선호도가 존재하지 않을 때에 도서 추천이 가능하도록 하는 방안인 도서관 이용자의 도서 대출 목록과 성향을 활용하여 평가지표를 생성하는 방법을 제안하고자 한다. 이용자가 아직 읽지 않은 책에 대한 예상 선호도를 산출하는 방식으로 도서를 추천하는 행렬 분해 방법인 Singular Value Decomposition(SVD)과 Stochastic Gradient Descent(SGD) 알고리즘을 활용한 모델을 구축했다. 더불어 유사도가 높은 이용자 그룹 내의 도서 대출 목록을 참조하여 추천하는 사용자 기반 협업 필터링 알고리즘을 활용해 모델을 구현했다. 최종적으로 평가지표를 활용한 세 가지 모델에 대하여 사용자 평가를 진행했다. 각각의 모델이 제시한 개인별 맞춤 도서 다섯 권의 목록을 해당 대출자에게 제공하고, 추천 도서에 대한 만족/불만족 여부를 이진화 점수화하여 모델에 대한 평가를 진행했다.
Abstract
The purpose of this study is to propose a personalized book recommendation system to promote the use of university libraries. In particular, unlike many recommended services that are based on existing users’ preferences, this study proposes a method that derive evaluation metrics using individual users’ book rental history and tendencies, which can be an effective alternative when users’ preferences are not available. This study suggests models using two matrix decomposition methods: Singular Value Decomposition(SVD) and Stochastic Gradient Descent(SGD) that recommend books to users in a way that yields an expected preference score for books that have not yet been read by them. In addition, the model was implemented using a user-based collaborative filtering algorithm by referring to book rental history of other users that have high similarities with the target user. Finally, user evaluation was conducted for the three models using the derived evaluation metrics. Each of the three models recommended five books to users who can either accept or reject the recommendations as the way to evaluate the models.
초록
최근 들어 다양한 분야에서 VR 기술을 활용한 콘텐츠가 점차 증가하고 있으며 기술 또한 급속도로 보급되는 추세이다. 이러한 배경에서 공공도서관 또한 시대의 흐름에 따라 VR 기술을 활용한 서비스를 제공할 필요가 있다. 이에 본 연구는 공공도서관의 교육적, 문화적 기능을 고려한 VR 기반 교육문화프로그램을 제안하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 VR 프로그램이 진행되고 있는 국내․외 공공도서관 및 산업군 사례 조사 그리고 선행연구, 이론분석을 통해 적용점 및 시사점을 도출하였으며 이를 종합, 검토하여 공공도서관에서의 VR 기반 교육문화프로그램을 제안하였다. 본 연구에서 제시한 VR 기반 교육문화프로그램은 향후 공공도서관에서 VR 기반 교육문화프로그램 기획을 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.
Abstract
Recently, content using VR technology in various fields is gradually increasing, and the technology is also rapidly spreading. Against this background, public libraries also need to provide services using VR technology according to the flow of the times. Therefore, this study drew application points through the investigation and analysis of domestic and foreign public libraries where VR programs are underway. And based on this, a final proposal is prepared after planning and reviewing VR-based educational and cultural programs in public libraries. VR-based educational and cultural programs introduced can be used as basic data for planning VR-based cultural programs in public library.
초록
본 연구는 대학도서관의 서비스 개발을 위해 대학을 둘러싼 환경에 대한 인식에 기반하여 이용자가 가진 정보요구와 정보행위를 탐색하였다. 질적 데이터의 내용분석 결과, 심층면담 참여자들은 사회, 교육, 연구 환경의 변화를 경험하면서, ‘적합성, 최신성, 고유성, 신뢰성, 현장성, 편의성’의 6가지 특성을 띠는 심층적 정보요구를 갖고 있었다. 참여자들은 정보요구를 해결하기 위해 정보매체와 인적자원, 그리고 장소매체를 활용하고 있었다. 이러한 정보행위를 수행하는 가운데, 참여자들의 신분이나 주제분야, 소속대학을 뛰어넘어 공통적으로 겪고 있는 정보문제로서 ‘개개인의 미디어․정보활용역량 차이, 대학간 자원인프라 격차, 저작권과 소통채널의 문제’ 등을 발견하였다. 이에 본 연구는 대학도서관 서비스 방향성으로 ‘개인화된 미디어․정보리터러시 서비스, 정보요구 특성에 부합하는 장소매체로서의 도서관, 인적교류장소로서 자원인프라플랫폼, 접근성 높은 정보매체 활용지원 서비스’를 제시하였다.
Abstract
This study explored the user’s information needs and information behavior for the development of academic library services. The content analysis of qualitative data showed that the in-depth interview participants have six types of information needs such as ‘suitability, up-to-dateness, uniqueness, reliability, practicality, and convenience’ while going through societal, educational, and research-related changes. Interview participants solved their information needs by acquiring the resources necessary for each individual’s task through information behaviors using information media, human resources and the places. Each participant tried to solve his/her information problem through individual efforts based on their different media and information utilization capabilities. Based on the analysis, this study presented four directions in the development of academic library services. They are an personalized information literacy service, a space to meet the characteristics of information needs, an infrastructure platform for exchanging human resources, and an accessible support service for utilizing information media.
초록
본 연구는 공황장애 말뭉치 구축과 분석을 통해 공황장애의 특성을 살펴보고 공황장애 경향 문헌을 분류할 수 있는 딥러닝 자동 분류 모델을 만들고자 하였다. 이를 위해 소셜미디어에서 수집한 공황장애 관련 문헌 5,884개를 정신 질환 진단 매뉴얼 기준으로 직접 주석 처리하여 공황장애 경향 문헌과 비 경향 문헌으로 분류하였다. 이 중 공황장애 경향 문헌에 나타난 어휘적 특성 및 어휘의 관계성을 분석하기 위해 TF-IDF값을 산출하고 단어 동시출현 분석을 실시하였다. 공황장애의 특성 및 증상 간의 관련성을 분석하기 위해 증상 빈도수와 주석 처리된 증상 번호 간의 동시출현 빈도수를 산출하였다. 또한, 구축한 말뭉치를 활용하여 딥러닝 자동 분류 모델 학습 및 성능 평가를 하였다. 이를 위하여 최신 딥러닝 언어 모델 BERT 중 세 가지 모델을 활용하였고 이 중 KcBERT가 가장 우수한 성능을 보였다. 본 연구는 공황장애 관련 증상을 겪는 사람들의 조기 진단 및 치료를 돕고 소셜미디어 말뭉치를 활용한 정신 질환 연구의 영역을 확장하고자 시도한 점에서 의의가 있다.
Abstract
This study is to create a deep learning based classification model to examine the characteristics of panic disorder and to classify the panic disorder tendency literature by the panic disorder corpus constructed for the present study. For this purpose, 5,884 documents of the panic disorder corpus collected from social media were directly annotated based on the mental disease diagnosis manual and were classified into panic disorder-prone and non-panic-disorder documents. Then, TF-IDF scores were calculated and word co-occurrence analysis was performed to analyze the lexical characteristics of the corpus. In addition, the co-occurrence between the symptom frequency measurement and the annotated symptom was calculated to analyze the characteristics of panic disorder symptoms and the relationship between symptoms. We also conducted the performance evaluation for a deep learning based classification model. Three pre-trained models, BERT multi-lingual, KoBERT, and KcBERT, were adopted for classification model, and KcBERT showed the best performance among them. This study demonstrated that it can help early diagnosis and treatment of people suffering from related symptoms by examining the characteristics of panic disorder and expand the field of mental illness research to social media.
초록
본 연구에서는 다학제적 연구가 활발해진 국내 연구의 동향을 파악하기 위하여 2020 구글 스칼라 매트릭스에 색인된 국내 주요 학술지 데이터를 활용하여 전 학문분야를 포괄하는 네트워크 분석(대학협력 네트워크, 키워드 동시출현 네트워크, 학술지 인용 네트워크, 학문분야 인용 네트워크)을 실시하였다. 대학협력 네트워크 분석결과, 서울대학교, 계명대학교, 성균관대학교 등 협력연구를 활발히 진행하는 대학을 파악할 수 있었고, 키워드 동시출현 네트워크 분석결과, 이직의도, 직무만족 등 직무 관련 키워드가 높은 빈도로 나타남을 확인하였다. 학술지 인용 네트워크에서는 한국콘텐츠학회논문지, 한국사회학, 한국심리학회지: 문화 및 사회문제 등 인용이 많이 되고 있는 핵심 학술지들을 확인하였으며, 학문분야 인용 네트워크에서는 교육학, 경영학, 사회복지학이 다른 학문에 가장 많은 영향을 미치는 학문임을 확인하였다. 본 연구에서는 기존의 국내 계량서지분석연구에서 시도하지 않았던 구글 스칼라 매트릭스 데이터를 처음 활용하였으며, 키워드, 학술지, 학문분야로 범위를 확장시켜가며 단계적 네트워크 분석을 실시하였다는 점에서 학술적 의의를 가지며, 연구결과는 국내 대학 간 공동연구의 전략 수립 및 다학제적 융합 연구 기획에 활용될 수 있다는 점에서 실질적인 함의를 시사한다.
Abstract
This study aims to understand the research landscape of South Korea using the data of 2020 Google Scholar Metrics. To achieve the goal, we constructed and analyzed four types of networks including the university collaboration network, the keyword co-occurrence network, the journal citation network, and the discipline citation network. Through the analysis of the university collaboration network, we found major universities such as Seoul National University, Keimyung University, and Sungkyunkwan University that have led collaborative research. Job related keywords such as job change intention and job satisfaction have been frequently studied with other keywords. Through the analysis of the journal citation network, we found multiple journals such as The Journal of the Korea Contents Association, Korean Journal of Sociology, and Korean Journal of Culture and Social Issues that have been widely cited by the other journals and influenced them. Finally, Education, Business administration, and Social welfare were identified as the top influential disciplines that have influenced other disciplines through the knowledge diffusion. The study is the first of its kind to use the data of Google Scholar Metrics and conduct a stepwise network analysis (e.g., keyword, journal, and discipline) to broadly understand the research landscape of South Korea. Our results can be used by government agencies and universities to develop effective strategies of promoting university collaboration and interdisciplinary research.
초록
본 연구에서는 가톨릭교회에서 생산되는 기록물 중 생산 비중이 높고 중요하게 여겨지고 있는 ‘성사 기록물’에 초점을 맞추어 성사 기록물을 체계적으로 관리․보존할 수 있도록 오픈소스 소프트웨어를 활용한 가톨릭교회 기록관리시스템을 구축하는 방안을 모색하고자 하였다. 이를 위해 각종 가톨릭교회의 규정과 참고문헌, 오픈소스 소프트웨어 홈페이지를 분석하였고 천주교 대구대교구의 주교좌 성당인 G성당을 대상으로 인터뷰를 진행하여 가톨릭교회의 기록관리 현황을 조사하였다. 조사한 내용을 바탕으로 성사 기록물의 특성을 반영한 4가지 기술계층 및 기술계층별 메타데이터 구조, 전거 데이터를 설계하였으며 이를 기반으로 오픈소스를 활용한 기록관리시스템에 실험적으로 구현하기 위해 적합한 오픈소스 기록관리시스템으로 AtoM을 선정하여 설계한 내용을 적용하였다.
Abstract
This study aims to develop a records management system for catholic churches that use open-source software to ensure systemic management and preservation of sacrament records, which accounts for the highest percentage among all records produced by catholic churches and holds great significance for them. To that end, the researcher analyzed catholic church regulations and reference materials, as well as the websites of open-source software. The researcher also interviewed members at the G Cathedral of the Catholic Archdiocese of Daegu, to examine the current status of records management at catholic churches. Based on the investigation, the researcher designed four layers of metadata and authority data that reflected the characteristics of the sacramental records. Then the design was experimentally implemented using AtoM, an open-source records management system.
초록
본 연구는 코로나바이러스감염증-19(이하 코로나바이러스) 백신에 대한 사회적 의견을 파악하기 위해 트위터에서 작성된 백신 관련 게시물들을 분석하였다. 2020년 3월 16일부터 2021 3월 15일까지 1년간 트위터에서 작성된 코로나바이러스 백신 이름을 키워드로 포함한 45,413개의 게시물을 수집하여 분석하였다. 데이터 수집을 위해 활용된 코로나바이러스 백신 키워드는 총 12개이며, 수집된 게시물 수순으로 ‘화이자’, ‘아스트라제네카’, ‘모더나’, ‘얀센’, ‘노바백스’, ‘시노팜’, ‘시노백’, ‘스푸트니크’, ‘바라트’, ‘캔시노’, ‘추마코프’, ‘벡토르’이다. 수집된 게시물들은 수기와 자동화된 방법을 동시 활용하여 키워드 분석, 감성 분석, 및 토픽모델링을 통하여 백신들에 대한 의견을 탐색하였다. 연구결과에 따르면 전반적으로 백신에 대한 부정적인 반응이 많았으며, 백신 접종 후유증에 대한 불안 및 백신의 효능에 대한 불신이 백신들에 대한 부정적인 주요 요소로 파악되었다. 이와는 반대로, 백신 접종에 따른 코로나바이러스 확산 억제에 대한 기대감이 백신에 대한 긍정적인 사회적 요소인 것을 확인할 수 있었다. 본 연구는 기존의 선행연구들이 뉴스 등 대중매체 데이터를 통해 코로나바이러스 백신에 대한 사회적 분위기를 파악하고자 했던 것과 달리, 소셜 미디어 데이터 수집 및 이를 활용한 키워드 분석, 감성 분석, 토픽 모델링 등의 여러 분석방법들을 사용하여 대중들의 의견을 파악하는 것으로 학술적 의의를 지닌다. 또한, 본 연구의 결과는 백신에 대한 사회적 분위기를 반영한 백신 접종 권장 정책 수립 기여라는 실질적 함의를 시사한다.
Abstract
In this study, we aimed to understand the public opinion on COVID-19 vaccine. To achieve the goal, we analyzed COVID-19 vaccine-related Twitter posts. 45,413 tweets posted from March 16, 2020 to March 15, 2021 including COVID-19 vaccine names as keywords were collected. The 12 vaccine names used for data collection included ‘Pfizer’, ‘AstraZeneca’, ‘Modena’, ‘Jansen’, ‘NovaVax’, ‘Sinopharm’, ‘SinoVac’, ‘Sputnik V’, ‘Bharat’, ‘KhanSino’, ‘Chumakov’, and ‘VECTOR’ in the order of the number of collected posts. The collected posts were analyzed manually and automatedly through keyword analysis, sentiment analysis, and topic modeling to understand the opinions for the investigated vaccines. According to the results, there were generally more negative posts about vaccines than positive posts. Anxiety about the aftereffects of vaccination and distrust in the efficacy of vaccines were identified as major negative factors for vaccines. On the contrary, the anticipation for the suppression of the spread of coronavirus following vaccination was identified as a positive social factor for vaccines. Different from previous studies that investigated opinions about COVID-19 vaccines through mass media data such as news articles, this study explores opinions of social media users using keyword analysis, sentiment analysis, and topic modeling. In addition, the results of this study can be used by governmental institutions for making policies to promote vaccination reflecting the social atmosphere.