초록

본 연구는 유럽국가(스웨덴, 영국, 프랑스)의 국가도서관, 공공도서관, 장애인도서관을 각각 방문하여 도서관정책 및 정보서비스에 대한 질적 데이터를 수집하고 이를 분석하였다. 이를 통해 장애인을 위한 우리나라 도서관서비스의 정책을 현장에 적용시키기 위하여 고려해야 할 점을 제언하였다. 국립장애인도서관지원센터는 일관된 정책과 실행력을 갖출 수 있도록 전문기관으로 독립해야 하며, 민간장애인도서관의 역사성과 전문성이 계승될 수 있도록 지원해야 한다. 국가, 공공, 장애인도서관 및 학교, 대학도서관과의 협력적 체제정비로 대체자료 개발, 통합목록 및 전문서비스 개발이 요구되며, 도서관 내적인 협력뿐만 아니라 외적인 환경인 사회적 제도, 법적 제도 및 장애인관련단체, 지방자치단체 등의 협력 속에서 발전할 수 있도록 해야 한다.

Abstract

The purpose of this study is to present suggestions for Korean libraries for disabled person after collecting and analyzing qualitative data upon library policies of national libraries, public libraries and libraries for disabled person in European countries including Sweden, UK and France. Korean national library support center for the disabled should be independent in order to have consistent policy and ability for its execution. It should also support private libraries for the disabled in inheriting professionalism and accumulated history. Developing alternative material, integrated catalogue and professional service is required by cooperative and systematic arrangements among national and public libraries for disabled person including schools and university libraries. Also, it should be able to grow not only on the basis of internal cooperation among libraries but also with the help of external organizations like social and legal systems, organizations related with the disabled and regional self governing bodies.

초록

이 연구에서는 한국형 포털에 적합한 커뮤니티 기반 개인화 검색 서비스 모형을 제안하였다. 개인화 검색 서비스 모형은 이용자의 관심 주제를 파악하는 과정과 이를 반영한 검색 결과 재순위화 및 관련 주제 카테고리와 질의어 추천 과정으로 구성된다. 개인화 검색 모형의 유용성을 검증하기 위한 실험에서는 포털 사이트 다음에서 12일간 수집한 이용자 로그 데이터를 사용하였다. 실험 결과 개별 이용자의 주제 카테고리 선정에 사용한 카페 활동성 분석과 신지식 활동성 분석 데이터는 매우 유용한 것으로 나타났으며, 개인화 검색 결과와 추천 서비스에 대한 만족도도 비교적 높게 나타났다.

Abstract

This study proposes an expanded model of personalized search service based on community activities on a Korean Web portal. The model is composed of defining subject categories of users, providing personalized search results, and recommending additional subject categories and queries. Several experiments were performed to verify the feasibility and effectiveness of the proposed model. It was found that users’ activities on community services provide valuable data for identifying their interests, and the personalized search service increases users’ satisfaction.

초록

본 연구는 대학생들의 성격유형에 따라 인터넷 정보활동과 삶의 만족도에는 어떤 영향을 미치는지를 분석하는데 목적을 두고 있다. 연구목적을 위하여 인터넷 정보활동을 하고 있는 대구지역에 거주하는 대학생들을 대상으로 인구통계학적 특성과 MBTI 성격유형, 그리고 인터넷 정보활동과 관련된 질문을 포함한 총 38개의 항목으로 이루어진 자체 설문지를 사용하여 데이터를 수집하였다. 전체 480명의 응답자 중 유효한 102명의 데이터는 SPSS Ver. 18.0의 다중회귀분석을 통하여 분석하였다. 분석결과 외향적, 감각적, 사고적, 감정적 성격을 가진 대학생들은 인터넷 온라인게임을 통하여 그들의 삶의 만족도가 높아지는 경향을 보였다. 한편 내향적, 감각적, 직관적, 사고적, 감정적 성격을 가진 대학생들은 인터넷 정보검색을 통하여 그들의 삶의 만족도가 낮아지는 경향을 보였다. 또한 외향적, 직관적, 감정적 성격을 가진 대학생들은 스마트폰메신저 활동을 통하여 그들의 삶의 만족도가 낮아지는 경향을 보였다.

Abstract

The objective of this study is to analyse the college students’ Internet information activities and life satisfaction with their personality types. For this study, data were collected using self-designed questionnaire which included the items of college students’ demographic information, MBTI personality types, and their information activities of the Internet. Total of 480 data were collected and 102 valid data were analysed with the multiple regression using SPSS version 18.0. It was found that extraversion, sensing, thinking, and feeling types of college students were tend to show the higher of their life satisfaction through the online game; introversion, sensing, intuition, thinking, and feeling types of college students were tend to show the lower of their life satisfaction through the internet retrieval; and extraversion, intuition, and feeling types of college students were tend to show the lower of their life satisfaction through the smart-phone messenger use.

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이 연구에서는 연구자의 연구 이력을 분석하기 위해서 White(2000)가 제안한 인용 정체성과 Hellsten 등(2007)이 제안한 자기 인용 네트워크의 두 가지 최신 기법을 비교해보았다. 국내 대표적인 정보학자인 정영미의 연구 성과물을 대상으로 실험적인 분석을 수행해본 결과 두 기법에서 구분한 연구 시기가 동일하게 나뉘었으며 주요 연구 주제도 유사하게 파악되었다. 그러나 인용 정체성 지도에서는 주제영역별로 영향받은 주요 저자를 파악할 수 있는 반면에 자기 인용 네트워크에서는 시기별 핵심 문헌과 선도 문헌이 식별되었다. 따라서 이 두 가지 기법을 상호보완적으로 사용할 때 연구자의 연구 이력에 대해서 풍부한 정보를 획득할 수 있다는 결론을 얻었다.

Abstract

This paper compares two recent methods for exploring a scientist's research history: citation identity and self-citation network. The former is proposed by White(2000), while the latter is suggested by Hellsten et al.(2007). An experimental citation analysis was carried out on the research output of Young Mee Chung, a renouned Korean information scientist. The result shows that the two methods divided the research period into two sub-periods in the same way. They also identified the major research themes very similarly. In the analysis of each method's performance in depth, the two methods revealed different functions to understand a researcher's history. Citation identity was useful to identify authors who have affected Chung's research in terms of research topics. whereas, self-citation network was successful to identify the core papers and leading papers of the research sub-periods. This study indicates the combination of two methods can provide rich information on a scientist's research history.

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Abstract

The objective of this research was to quantitatively examine the uses of first person pronouns in academic journal paper abstracts. An approximate total of 144,400 abstracts that comprising of four disciplines (chemistry, computer sciences, social sciences, and medicine) from nine countries (China, Germany, India, Japan, South Korea, France, Spain, United Kingdom, and U.S.) were quantitatively examined. By exploring the use of first person pronoun in abstracts, this paper examined the current practices among academics in the world. The results indicate the norms of each author’s country and the norms of each discipline. Furthermore, the frequency-count result of this study contradicted viewpoints of academics who disapprove the use of personal person expressions in abstracts. An implication of this study is that there is a need for academics to acknowledge the uses of first person pronoun in the real world before forming personal opinions regarding the first person pronoun.

초록

정보기술과 인터넷의 발전에 따른 정보의 폭발적인 증가로 인하여 정보과잉에 따른 적절한 정보의 선택이 필요하게 되었다. 이를 위하여 이용자가 정보를 효율적으로 이용할 수 있도록 검색 또는 여과하는 일을 수행하기 위하여 정보검색 및 정보여과 시스템이 등장하게 되었다. 이러한 일련의 정보환경의 변화에 대한 보다 적극적인 대응방법으로서 도서관 및 정보센터에서는 이용자가 원하는 정보를 정확하고 효율적으로 제공하기 위한 노력의 일환으로서 이용자에게 맞춤화된 정보 추천서비스 제공이 요구된다. 본 연구에서는 도서관 및 정보센터에서 적극적인 정보서비스를 위한 방법으로 이용자에게 맞춤화된 정보를 제공할 수 있는 개인화 추천시스템을 구축하기 위한 방안을 제안하였다. 이를 위하여 기존의 추천방법에 대한 장단점을 분석하고 기존 추천방법에 대한 문제점을 해결하기 위한 방법으로서 대용량 콘텐츠 및 이용자 환경에서 이용자의 콘텐츠 이용빈도를 기준으로 멀티미디어 콘텐츠를 위한 개인화된 하이브리드 추천방법을 제안하였다. 이를 위하여 이용빈도에 있어서 상위 이용자 및 콘텐츠를 분리하고 적절한 추천방법에 적용하기 위한 새로운 형태의 추천방법 및 대용량 추천시스템에 적합한 연관규칙과 협업여과방법에 대한 조합방법을 제안하였다.

Abstract

Recent advancements in information technology and the Internet have caused an explosive increase in the information available and the means to distribute it. However, such information overflow has made the efficient and accurate search of information a difficulty for most users. To solve this problem, an information retrieval and filtering system was developed as an important tool for users. Libraries and information centers have been in the forefront to provide customized services to satisfy the user's information needs under the changing information environment of today. The aim of this study is to propose an efficient information service for libraries and information centers to provide a personalized recommendation system to the user. The proposed method overcomes the weaknesses of existing systems, by providing a personalized hybrid recommendation method for multimedia contents that works in a large-scaled data and user environment. The system based on the proposed hybrid method uses an effective framework to combine Association Rule with Collaborative Filtering Method.

초록

본 연구는 대학생의 이메일 기록관리 행태와 대학 이메일 정책에 관한 인식을 파악한 것이다. 이를 위해 국내 대학에 재학 중인 대학생 317명을 대상으로 이메일 기록관리의 필수요소인 이메일 공통사항, 작성, 관리, 보존, 인식, 총 5가지 항목으로 구성된 설문조사를 실시하였다. 또한 대학의 이메일 서비스 제공 방법에 따라 구글을 이용하는 대학, 마이크로소프트를 이용하는 대학, 자체 웹메일을 이용하는 대학, 총 3가지 유형으로 나눠 6명을 심층 면담하였다. 조사 결과 대학생은 이메일을 주소록, 클라우드 스토리지, 파일 저장, 협업 도구로 사용하고 있었고 기록생애주기에 따라 이메일을 체계적으로 관리하는 데에는 어려움을 겪고 있었다. 또한 모바일 서비스 및 첨부파일 보존에 한계가 있는 대학 자체 웹메일보다 부가기능의 사용이 가능한 외부 이메일 플랫폼 이용을 선호하는 경향이 나타났다. 이러한 대학생의 이메일 기록관리를 지원하기 위해 졸업생 이메일 계정 유지, 충분한 이메일 저장 공간 제공, 대학생 대상 이메일 기록관리 교육 및 가이드라인 제공 등을 제시하였다.

Abstract

This study examines email records management patterns of undergraduate students and their perceptions of university email policy. The research collected data from 317 undergraduate students using a survey based on the five essential elements of email records management: common elements, email creation, email management, email preservation, and perception. Also, an in-depth interview was conducted with 6 undergraduate students, according to the method of university email service: Google, Microsoft, and in-house webmail. As a result, undergraduate students used email as an address book, cloud storage, file storage, and collaboration tool, and they had difficulties in systematically managing the email records according to the records lifecycle. Also, there was a tendency to prefer using an external email platform that can use additional functions to in-house webmail that has limitations in mobile service and preservation of attachments. Thus, this study suggests ways to help undergraduate students manage their email records, including maintaining graduates’ email accounts, providing sufficient email storage, and providing email records management training and guidelines for undergraduate students.

초록

본 연구는 학교도서관에서 활용할 수 있는 도서추천시스템을 제안하는데 목적이 있다. 도서추천시스템은 DLS의 대출 데이터를 활용하여 연관규칙 기반의 알고리즘을 적용하였으며, 학교도서관 이용자들에게 개인화 도서추천 서비스 제공이 가능하도록 설계하였다. 이를 위해 Apriori 알고리즘 기반의 연관규칙과 매개 중심성 분석을 적용하고, 기술통계, 연관규칙 생성, 학생중심 추천, 도서 중심추천 등 세부 기능을 구현하였다. 이어서 사서교사를 대상으로 심층면담을 통해 도서추천시스템 사용에 대한 의견을 조사하였다. 조사 결과, 도서추천의 필요성 및 어려움, 학생의 반응, 기존 추천방식과의 차이점 및 활용방안, 개선 사항에 대한 의견을 확인할 수 있었으며, 이를 토대로 다음의 논의점을 제안하였다. 첫째, 개별학교의 특성을 파악하기 위해서 장기간의 대출 데이터의 제공이 필요하다. 둘째, 지역별 혹은 학교 특성별 데이터 통합 방안에 대한 논의가 필요하다. 셋째, 독서교육종합시스템에서 제공하는 도서추천시스템의 구축이 필요하다. 본 연구에서 제안된 내용을 토대로 향후 학교도서관 현장에서 활용할 수 있는 개인화 추천시스템 적용에 대한 다양한 논의가 이루어지길 기대한다.

Abstract

The purpose of this study is to propose a book recommendation system that can be used in school libraries. The book recommendation system applies an algorithm based on association rules using DLS lending data and is designed to provide personalized book recommendation services to school library users. For this purpose, association rules based on the Apriori algorithm and betweenness centrality analysis were applied and detailed functions such as descriptive statistics, generation of association rules, student-centered recommendation, and book-centered recommendation were materialized. Subsequently, opinions on the use of the book recommendation system were investigated through in-depth interviews with teacher librarians. As a result of the investigation, opinions on the necessity and difficulty of book recommendation, student responses, differences from existing recommendation methods, utilization methods, and improvements were confirmed and based on this, the following discussions were proposed. First, it is necessary to provide long-term lending data to understand the characteristics of each school. Second, it is necessary to discuss the data integration plan by region or school characteristics. Third, It is necessary to establish a book recommendation system provided by the Comprehensive Support System for Reading Education. Based on the contents proposed in this study, it is expected that various discussions will be made on the application of a personalization recommendation system that can be used in the school library in the future.

초록

본 연구의 목적은 소규모의 디지털 아카이브인 국채보상운동 디지털 아카이브의 개인과 단체 전거데이터를 관리하기 위한 메타데이터 AP를 개발하는 것이다. 도서관과 기록관의 개인/단체 메타데이터 표준, 구축 사례 및 지침을 분석하여 설계 원칙과 핵심적인 메타데이터 요소를 도출하였으며, 국채보상운동 개인/단체명 시소러스 데이터, 위키데이터 연계 메타데이터 모델과 매핑하여 최종적으로 식별영역 10개 요소, 내용영역 14개 요소, 관계영역 8개 요소, 통제영역 4개 요소를 도출하였다. 소규모의 기관에서도 적용할 수 있도록 단순 구조 스키마를 적용하였고, 상호운용성을 위해 DublinCore, SKOS 스킴을 참고하여 스키마를 제안하였고 실제 데이터를 토대로 적용가능성을 확인하였다. 본 연구의 결과는 데이터 관리의 중요성은 알지만, 실제적인 적용이 어려운 기관에서 전거데이터 관리 체계를 마련하고자 할 때, 기초자료로 활용할 수 있을 것이다.

Abstract

The purpose of this study is to develop a metadata AP for managing the person and organization name authority data in the National Debt Redemption Movement Digital Archive, a small-scale digital archive. The design principles and core metadata elements were derived by analyzing person/ organization(group or corporateBody) metadata standards, implementation practices, and guidelines of libraries and archives, and mapped to the National Debt Redemption Movement person/organization name thesaurus data and the Wikidata Linked Metadata Model, resulting in 10 elements in the identification area, 14 elements in the content area, 8 elements in the relationship area, and 4 elements in the control area. A simple structure schema was applied so that it can be applied even in small organizations, and for interoperability, the schema was proposed with reference to DublinCore and SKOS schemes, and the applicability was confirmed based on actual data. The results of this study can be utilized as a basis for institutions that recognize the importance of data management but have difficulty in applying it in practice, when they want to prepare a system for managing their own authority data.

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.