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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
본 연구는 경기지역의 상호대차데이터를 분석하여 상호대차 장서의 지역 간 네트워크를 분석하여 보고자 하였다. 경기지역 공공도서관의 지역 간 상호대차 장서의 네트워크를 분석하여 장서의 이동이 어떻게 이루어지는가 파악함으로써 실무기반 데이터의 활용 방안을 모색해보았다. 이를 통하여 효율적 상호대차를 위하여 지역을 권역별로 나누어 상호대차를 실시한다면 더욱 원할한 상호대차가 이루어질 수 있음을 확인하였다.
Abstract
The purpose of this study was to analyze ILL data in Gyeonggi province so that it could make a further analysis on current inter-regional network of book collection in ILL. In details, this study sought to analyze inter-regional network of ILL book collection among public libraries in Gyeonggi province to examine how a collection of books could be exchanged among those libraries, and analyze possible applications of task-based data in ILL. As a result, this study could verify that the further implementation of ILL across more detailed areas than current regions for the benefit of efficient ILL, if possible, would contribute to streamlining ILL practices.
초록
대학의 재정 악화는 대학도서관 예산 삭감으로 이어지고, 특히 자료구입비 예산에 큰 영향을 끼쳤다. 이에 대한 해결책으로 대학도서관 자원공유에 관한 논의가 이루어지고 있으며, 상호대차 데이터를 분석하는 연구들이 진행되었다. 본 연구는 이러한 연구 흐름과 같이 국내 4년제 대학도서관 상호대차 장서 프로파일을 규명하고자 하였다. 이를 위해 2011년부터 2017년까지 KERIS 종합목록의 서지와 상호대차 데이터를 활용하여 상호대차 현황을 분석하였다. 그 결과로 첫째, 2011년에는 대규모 대학도서관을 중심으로 서양서 상호대차의 제공이 이루어졌으나, 2014년 이후 점차적으로 고유장서의 비율이 증가하면서 상호대차 네트워크 내 주요 권역의 범위가 확대되고, 권역 내 영향력이 증가하는 기관이 다수 출현하였다. 둘째, 2012년에는 서양서 소장 종수가 많고, 공통장서의 비율이 높을수록 상호대차 네트워크 내 영향력이 크게 나타났으나, 2016년에는 이러한 경향과 더불어 고유장서의 비중이 높을수록 제공 측면에서 영향력이 증가하였다. 셋째, 서양서 소장과 상호대차 지수에 의한 계층적 군집 분석에 따른 6개 군집의 대학도서관이 규명되었다. 이러한 연구결과는 향후 대학도서관 자원공유를 위한 정책 수립에 있어서 활용할 수 있으리라 기대한다.
Abstract
Since the recent financial crisis in universities has caused the decrease of academic library budget, the resource sharing has been considered by utilizing inter-library loan (ILL) data for solving the financial deficit. This study aims to identify the collection profiles of western monographs’ ILL data among 4-year academic libraries. In order to achieve the purpose of this study, this study analyzes ILL data from 2011 to 2017 using the bibliographic data and ILL transactions of the KERIS union catalog. The findings of the study show that the western monographs was significantly provided by large-scale academic libraries in 2011, however, the extent of major regions expanded, and the number of influential institutions rose in 2016. Second, in 2012, the influence in the ILL network increased in the quantity of western monographs holdings and the proportion of common collections. On the other hand, in 2016, it was also shown that the influence in terms of provision in the ILL network increased in the proportion of unique collections. Lastly, the ILL participating academic libraries were classified into six clusters by a hierarchical clustering analysis of holdings and ILL indexes.
초록
미래 도서관의 패러다임이 정보소장에서 정보접근으로 변화됨에 따라 도서관상호협력과 문헌제공서비스의 중요성이 증가하고 있다. 이를 위하여 개별 도서관들은 자료의 구입예산을 절감하고 도서관정보서비스의 질적인 향상을 물론 이용자의 정보서비스에 대한 만족도를 제고한다는 점에서 문헌제공서비스의 활용은 상당한 장점이 있다. 본 연구는 문헌제공서비스의 효과적인 수행과 이용을 위한 국내 이용자들의 문헌제공서비스 트랜잭션 데이터 분석을 통하여 문헌제공서비스의 이용추이와 동향을 예측하고, 여기에 나타난 그들의 요구변화를 검토하여 국내 도서관 및 정보센터의 문헌제공서비스의 질적인 향상과 이용자 만족도 제고에 사용할 수 있는 근거 자료를 제시하는데 그 목적이 있다. 이를 위하여 KISTI-DDS의 실제 이용데이터를 활용하여 문헌제공서비스의 연도별, 지역별, 이용계층별 차이를 분석하였으며, 자료유형별 복사추이도 관찰하였다. 또한 이용자들이 원문복사를 제공하는 복사제공기관과 원문입수방법을 검토하고 연도별, 이용계층별로 의미있는 차이가 있는지를 분석하였다.
Abstract
The purpose of this study is to analyze the usage patterns of document delivery services of domestic users based on usage transaction data about photocopying services of KISTI-DDS that the most important document delivery organization in Korea. For the purpose of this study, it was investigated the number of processed document, type of favorite documents, ordering coverage for photocopying, delivery methods of photocopying documents for users in DDS(document delivery service) through transaction data of DDS during the past 4 years from 2000 to 2003.
초록
본 연구는 인쇄잡지 중심의 소장 패러다임 대 전자잡지 위주의 접근 패러다임이 대립하는 상황에서 대학도서관의 하이브리드형 학술지 수집정책의 이론적 토대가 되는 평가요소를 분석하여 한국적 실정을 고려한 외국 학술지의 평가모형 개발에 필요한 기초자료를 마련하는데 그 목적이 있다. 구체적으로 질문지법을 통하여 학술지 수집규모 상위 40개 대학도서관의 외국학술지 선정과정에서 예비평가지표(인쇄형 27개, 전자형 37개)의 적용도를 조사하고, 그 데이터를 다양한 통계적기법으로 분석하였다. 인쇄학술지 평가지표의 요인별 상대적 중요성은 응답 평균값으로 산출하였는데 그 결과는 학과당 구독종수, 이용도, 선정권한, 전자학술지 구독조건, ISI 영향지수, 국제성과 지명도, 구독가격, ILL/DDS, 수장공간 순으로 나타났다. 한편, 전자학술지는 구독가격, 접근성, 전자학술지 구독조건, 컨소시엄, 선정권한, 접근확장성, 학과당 구독종수, 대학의 학문적 특성, ISI 영향지수, ILL/DDS, 국제성과 지명도 순으로 나타났다.
Abstract
The purposes of this study are to compare and analyze the evaluation indicators for selection of journal suggested by scholars and organizations and to prepare theoretical background for the ideal model to meet opposing paradigms of collection management in academic libraries. A web survey method was employed to investigate applications of various selection criteria (27 for printed and 37 for electronic academic Journal) from the top 40 academic libraries in Korea. In addition, data were analysed statistically using factor analysis, t-test, Analysis of Variance(ANOVA), and Spearman's Rank Oder Correlation. The mean ranking for 9 evaluation indicators for printed were as follows: subscribing volumes per departments, degree of use, selection authority, electronic/print bundle, ISI impact factor, Internationality and reputation, costs for subscription, ILL & DDS, space considerations for printed materials. But, 11 evaluation indicators for electronic were as follows: costs for subscription, accessibility, electronic/print bundle, consortia, selection authority, access expandability, subscribing volumes per departments, scholarly features of the university, ISI impact factor, ILL & DDS, internationality and reputations.
초록
본 연구는 2004년에서 2012년까지 9년간의 KERIS 문헌복사 트랜잭션 데이터를 대상으로 문헌복사 서비스 참여기관에 대한 통계 분석과 네트워크 분석을 수행하였다. 연구 결과 발견한 주요 사실은 다음과 같다. 첫째, 신청건수가 제공건수에 비해 많은 기관이 전체 기관 중에서 약 80%를 차지하고 있었다. 둘째, 신청과 제공면 모두 건수가 많은 상위기관들에게 문헌복사 서비스 의존도가 높으며, 특히 제공면에서 그 집중도가 더욱 높았다. 셋째, 2012년 대학도서관 학술지를 대상으로 주제별 네트워크 분석 결과 각 주제별로 단일기관 집중형, 복수기관 주도형, 다수기관 분산형과 같은 세 가지 유형의 협력체제가 나타남을 파악하였다.
Abstract
In this study, we analyzed KERIS Document Delivery Service (DDS) using its transaction data for the period of nine years from 2004 to 2012. We first examined the overall statistics focusing on member contributions, and conducted a network analysis based on the records of request/response (supply) between member libraries. Key findings include the following: First, in over 80% of member libraries, the number of outgoing requests exceeded the number of their responses to incoming requests. That is, for the vast majority of member libraries, their participation was concentrated on the request side. Second, KERIS DDS relies heavily on a relatively small number of top contributors, especially on the supply side. While the top contributors were active in both requests and responses (supplies), in most cases, they received and processed a disproportionally large number of requests. Third, the network analysis based on DDS requests for journal articles in 2012 further revealed the central role of top contributors. The level and pattern of concentration, however, appeared to differ by subjects (DDC). Three main patterns of centralization were found in different subjects - a network centered on a single member, a network having multiple centers, or a distributed network.
초록
본 연구는 2004년에서 2014년까지 11년간의 KERIS 상호대차 트랜잭션 데이터를 대상으로 서비스 현황과 기간별 변화를 분석하였다. 연구 결과 발견한 주요 사실은 다음과 같다. 첫째, 4년제 대학도서관의 신청과 제공건수 사이에는 밀접한 상관관계가 있었으며, 타 관종의 경우 거의 관련이 없게 나타났다. 둘째, 상호대차 대상 자료는 주제별로 살펴보면 사회과학 분야 및 문학 분야가 상위를 차지하고 있었다. 언어별로는 영어 자료가 절반 가까이 차지하고 있었다. 셋째, 신청건수가 제공건수보다 많은 기관이 전체 중에서 약 60%를 차지하였으나, 4년제 대학도서관의 경우는 비교적 균형을 이루고 있었다. 넷째, 2012년을 기점으로 KERIS 상호대차 서비스는 모든 면에서 지속적으로 성장하고 있음을 보여주고 있다.
Abstract
This study aims to illustrate the current status and changes of interlibrary loan service in Korea. Transaction data of KERIS Interlibrary Loan (ILL) Service from 2004 to 2014 were analyzed and key findings include the following: 1) In case 4 year college libraries, there is a close correlation between requests and responses in the interlibrary loan, but there is none for other type of libraries. 2) Social science and literature were the most responded subject area of interlibrary loan materials. In the aspect of language, responses for English materials occupied almost half of all responses. 3) 60 percent of libraries, the number of outgoing requests exceeded the number of their responses to incoming requests. 4) After 2012, KERIS ILL service showed a steady progress in all aspects.
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 P대학도서관 이용자 만족도와 요구사항 등을 설문조사를 통해 파악하고자 하였다. 이를 바탕으로 CRM기법을 적용하여 이용자의 요구를 충족시킬 수 있는 방안을 마련하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위하여 P대학 구성원을 대상으로 응답자 기본정보, 소장자료, 자료이용, 홈페이지, 이용자서비스, 시설/환경의 6가지 영역으로 구성하여 설문조사를 실시하여 분석하였다. 연구결과를 요약해 보면 첫째, 만족도조사에서 자료이용 부분이 가장 높게 나타났고, 시설환경 부분이 가장 낮게 나타났다. 자료이용에서는 희망도서 신청 자료를 신속히 구입 및 정리하여 제공하고, 예약도서에 대한 캠퍼스 간 대출이 필요하다. 둘째, 홈페이지에서는 OPAC의 검색시스템과 예약시스템 기능 개선이 필요하고, 자주 이용하는 기능에 대한 메뉴 재배치도 필요하다. 셋째, 이용자서비스에서는 도서관 행사를 더욱 확대하고, 문제점으로 지적되는 행사 안내와 홍보를 강화할 수 있는 방안(SMS, Push 등)을 마련할 필요가 있다. 넷째, 시설환경에서는 개인 및 그룹 학습공간의 부족, 사물함 부족, 환기 및 냉난방 관리 문제, 화장실 시설관리 불만 (휴지 부족 등) 도서관의 지리적 접근성 부족, 외부이용자 관리 등에 대한 불만을 개선할 수 있는 정책이 필요하다.
Abstract
The user satisfaction and needs of an academic library were caught through a questionnaire survey in this study. The aim of this study is to draw up the CRM based plan for meeting user needs on the study. The users’ demographic information, library resources & their use, homepage, services, and facilities/environment of the library were categorized in the questionnaire and analyzed for this study. The major conclusions of this study are: ⑴ The library resources use was the highest, and its facilities/environment was the lowest in the user satisfaction study. It also revealed that there are much necessities for the quick acquisition and dissemination of the requested material to the library users, and for the inter-library loan (ILL) services among campuses for the subscription books in the library resources use study, too; ⑵ There are a lot of necessities for the improvement of OPAC retrieval and the subscription books system, and menu rearrangement in the library homepage; ⑶ There are a lot of necessities for the plans of more frequent library event, more detailed event guidance, and more reinforcement of public relations such as SMS, push services of SDI etc. in the library user services; and ⑷ There are a lot of necessities for the improved policies to the complaints of library users such as the lack of common study place and lockers, air conditioning and heating problem, complaints about facilities management of restroom (lack of toilet paper), library accessibility on campus, unauthorized user management etc. in the facilities/environment of the library.
초록
국내를 비롯하여 전 세계적으로 우울증 환자 수가 매년 증가하는 추세이다. 그러나 대다수의 정신질환 환자들은 자신이 질병을 앓고 있다는 사실을 인식하지 못해서 적절한 치료가 이루어지지 않고 있다. 우울 증상이 방치되면 자살과 불안, 기타 심리적인 문제로 발전될 수 있기에 우울증의 조기 발견과 치료는 정신건강 증진에 있어 매우 중요하다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 본 연구에서는 한국어 소셜 미디어 텍스트를 활용한 딥러닝 기반의 우울 경향 모델을 제시하였다. 네이버 지식인, 네이버 블로그, 하이닥, 트위터에서 데이터 수집을 한 뒤 DSM-5 주요 우울 장애 진단 기준을 활용하여 우울 증상 개수에 따라 클래스를 구분하여 주석을 달았다. 이후 구축한 말뭉치의 클래스 별 특성을 살펴보고자 TF-IDF 분석과 동시 출현 단어 분석을 실시하였다. 또한, 다양한 텍스트 특징을 활용하여 우울 경향 분류 모델을 생성하기 위해 단어 임베딩과 사전 기반 감성 분석, LDA 토픽 모델링을 수행하였다. 이를 통해 문헌 별로 임베딩된 텍스트와 감성 점수, 토픽 번호를 산출하여 텍스트 특징으로 사용하였다. 그 결과 임베딩된 텍스트에 문서의 감성 점수와 토픽을 모두 결합하여 KorBERT 알고리즘을 기반으로 우울 경향을 분류하였을 때 가장 높은 정확률인 83.28%를 달성하는 것을 확인하였다. 본 연구는 다양한 텍스트 특징을 활용하여 보다 성능이 개선된 한국어 우울 경향 분류 모델을 구축함에 따라, 한국 온라인 커뮤니티 이용자 중 잠재적인 우울증 환자를 조기에 발견해 빠른 치료 및 예방이 가능하도록 하여 한국 사회의 정신건강 증진에 도움을 줄 수 있는 기반을 마련했다는 점에서 의의를 지닌다.
Abstract
The number of depressed patients in Korea and around the world is rapidly increasing every year. However, most of the mentally ill patients are not aware that they are suffering from the disease, so adequate treatment is not being performed. If depressive symptoms are neglected, it can lead to suicide, anxiety, and other psychological problems. Therefore, early detection and treatment of depression are very important in improving mental health. To improve this problem, this study presented a deep learning-based depression tendency model using Korean social media text. After collecting data from Naver KonwledgeiN, Naver Blog, Hidoc, and Twitter, DSM-5 major depressive disorder diagnosis criteria were used to classify and annotate classes according to the number of depressive symptoms. Afterwards, TF-IDF analysis and simultaneous word analysis were performed to examine the characteristics of each class of the corpus constructed. In addition, word embedding, dictionary-based sentiment analysis, and LDA topic modeling were performed to generate a depression tendency classification model using various text features. Through this, the embedded text, sentiment score, and topic number for each document were calculated and used as text features. As a result, it was confirmed that the highest accuracy rate of 83.28% was achieved when the depression tendency was classified based on the KorBERT algorithm by combining both the emotional score and the topic of the document with the embedded text. This study establishes a classification model for Korean depression trends with improved performance using various text features, and detects potential depressive patients early among Korean online community users, enabling rapid treatment and prevention, thereby enabling the mental health of Korean society. It is significant in that it can help in promotion.