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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
한국십진분류법(Korea Decimal Classification) 5판에서는 건축학 분야가 건축공학과 건축술이라는 두 항목으로 나뉘어 분류되었으나 2013년 6판에서는 ‘건축, 건축학’으로 통합되었다. 본 연구는 KDC 5판과 KDC 6판의 비교 분석과 DDC, NDC, UDC의 비교 분석을 통하여 개정된 KDC 6판의 건축학 분야를 살펴보고 개선방안을 제안하였다. 주요 십진분류법과의 비교 분석결과 건축학은 항목 통합으로 인한 재분류의 필요성, 이전보다 길어진 건축사 분류번호 문제가 발생하였으며, 한국 전통 건축에 대한 분류 전개 개선이 필요한 것으로 나타나 이에 대한 개선방안을 제안하였다.
Abstract
Constructions and Architecture fields were divided into Architecture engineering and Architecture in the 5th edition of Korean Decimal Classification (KDC), but those were combined in the 6th edition of KDC published in 2013. The purposes of this study are to find problems and to suggest modifications through comparing and analyzing the 5th and the 6th editions of KDC, Dewey Decimal Classification, Nippon Decimal Classification and Universal Decimal Classification. The necessity of reclassification, a long classification number for History of Architecture and addition of categories of traditional building and architectural engineering are required to improve the 6th edition of KDC and the improvements and modifications of those problems are suggested.
초록
본 연구는 서울특별시 A구 산하 9개 도서관 이용자들의 대출 기록을 모두 조사하여 주제별 장서이용 행태를 분석하고 주제 분야 간 어떠한 연관성을 지니고 있는가를 알아보는데 그 목적이 있다. 이를 위하여 2006년 6월부터 2014년 6월까지 발생한 2,723,115건의 대출 기록을 수집하여 분석하였다. 한국십진분류(KDC)에 따라 총류(000)부터 역사(900)까지 10개 대분류와 총류(000)부터 전기(990)까지 100개 중분류로 나누어 주제별 대출빈도를 분석하였으며, 도서관 이용자들의 대출기록 기록을 중분류에 따른 상관계수에 근거한 군집분석을 통하여 주제별 연관성을 분석하였다.
Abstract
The goal of this study is to analyze use patterns of library collections using circulation statistics of 9 public libraries user’s of the Seoul borough “A”. For this study, the 2,723,115 circulation-related data of 9 public libraries located in borough “A” which were occurred between June 2006 and June 2014 were collected and used. According to the Korea Decimal Classification (KDC), All circulation records is divided into 10 categories from general (000) to history (900) and 100 divisions from general (000) to biography (990), is analyzed the frequency by category and is analyzed by cluster analysis based on thematic relevance.