- 권한신청
- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
본 연구는 전국적으로 공공도서관 디지털자료실 구축사업이 완료된 이후 약 5년이 경과한 현 시점에서 디지털자료실의 운영 현황을 조사․분석한 결과를 토대로 향후 디지털 자료실의 활성화와 효율적인 운영 방안을 모색해 보았다. 그 결과, 무엇보다도 인프라 측면의 보완 및 개선이 가장 시급한 것으로 드러났다. 또한 공공도서관 디지털자료실의 향후 운영 방안으로는 크게 디지털자료실 통합운영체계 구축과 디지털자료실 기능 다변화를 추진하여야 한다. 먼저 공공도서관 디지털자료실의 운영실태 조사 내용과 활성화 전략을 다각도로 검토한 결과, 현 시점에서는 디지털자료실에서 가능한 부문을 위주로 최대한 통합하여 운영하는 것이 최선의 대안이 될 수 있다. 다음으로 공공도서관 디지털자료실의 기능 다변화는 기존의 디지털자료실 기능에 다양한 유형의 원자료 및 전용 어플리케이션을 활용한 정보의 제작뿐만 아니라 교육 기능, 참고정보서비스 기능, 온라인/오프라인 커뮤니티 형성 및 정보공유 활성화 기능 등을 추가 또는 강화하여 효율적으로 추진할 수 있다. 이를 통해 향후 공공도서관 디지털자료실은 단순한 인터넷 정보의 접근 및 이용을 위한 장소에서 사서와 이용자, 이용자와 이용자간 커뮤니케이션의 활성화는 물론 정보나 지식의 공유 및 협력활동을 위한 온라인/오프라인 공간으로 발전되어야 할 것이다.
Abstract
The purpose of this study is to find methods for utilizing digital room in public library and its efficient operation by analyzing the status quo of the digital rooms in public libraries, which had been built nation-widely about 5 years ago. It is found that it is urgent to supplement and improve the infrastructure of them. It is also required to build multi-functional digital rooms and an integrated operational system for digital rooms. Implementation of an integrated operational system, first of all, for applicable sections of digital room may be the best alternative. The multi-functional digital rooms can be built, which, in addition to its traditional function, can include a variety of original information resources and function of information creation using application programs, as well as functions such as education, information services, online/offline community creation, and activating information sharing. In the future, the digital rooms in public libraries must play a significant role as online/offline spaces, which are not the places for use and access to internet information resource, but for information/knowledge sharing and collaborative activities. It also must provide a communication channel between librarians and users as well as among users themselves.
초록
본 논문에서는 문헌의 적합성수준을 적합성정도에 따라 4그룹(부적합한, 조금 적합한, 적합한, 매우 적합한)으로 나눈 후 서로 다른 심사자가 적합성 판정을 내린 4개의 적합성 판정세트(A, B, C, D)에서 “조금 적합한” 문헌을 부적합문헌으로 분류했을 때와 적합문헌으로 분류하였을 때에, 초록/표제 시스템과 전문검색시스템에서 적합성피드백으로 인한 검색효율성의 증진은 어느 쪽이 더 혜택을 받게 되는 지를 연구하였다. “조금 적합한” 문헌을 적합문헌으로 포함시켰을 때 초록/표제시스템이 전문검색시스템보다 모든 적합성판정세트에서 검색효율성의 증가율이 높았고, 반면에 전문검색시스템에서는 “조금 적합한” 문헌을 적합문헌그룹에서 제외시켰을 때 검색효율성의 증가율이 일관성 있게 높아지는 것을 발견하였다. 이는 전문검색시스템에서는 적합문헌으로 포함된 “조금 적합한” 문헌으로부터 얻어지는 적합성피드백 정보는 잡음의 역할을 하게 되어 검색효율성의 증진에 도움이 안 되고 있음을 암시하고 있다. 특히, 매우 동질적인 문헌을 색인 및 검색대상으로 하고 있는 전문검색시스템에서는 잡음에 의해 초래되는 낮은 정확률을 개선하는 정교한 검색기법에 대한 연구가 지속되어야만 한다.
Abstract
This study examined the relative retrieval effectiveness after relevance feedback between two systems (Title/Abstract and Full-text) using four different sets of relevance judgment. Four relevance levels (not relevant, marginally relevant, relevant, highly relevant) are also used, each of which is determined by referees giving a relevance score to documents. This study also investigated how much the average precision was improved after relevance feedback when “marginally relevant” documents are included in the relevant class with the Title/Abstract system, and with the Full-text retrieval system as well. It is found that the Title/Abstract system benefited from relevance feedback with the marginally relevant documents. In case of the Title/Abstract system, the higher percentage of improvement was consistently obtained when including the marginally relevant documents in the relevance class, however the result was vice versa in case of the Full-text retrieval system. It implied that the marginally relevant documents in the relevant class had caused noises in the Full-text retrieval system.
초록
본 연구는 대학의 교수와 학생 이용자가 전통적인 형태의 물리적 도서관과 온라인 정보이용 중심의 디지털 도서관이 혼합된 하이브리드 형태의 도서관 환경에서 대학도서관을 이용하고자 하는 행동 의도 즉, 도서관 이용 의도를 결정하는 요인들과 그 요인들 사이의 구조적 관계를 분석하고자 하였다. 대학의 주요 구성원 그룹이 가지고 있는 대학도서관에 대한 전반적인 인식을 조사하기 위하여 구조화된 설문지를 개발하여 자료를 수집하였고, 도서관 이용 의도에 영향을 미치는 요인들 간의 관계 분석을 위해 사회심리학에서 빈번히 활용되는 행동-태도 이론을 바탕으로 본 연구의 목적에 적합하다고 판단되는 계획행동이론(TPB)과 기술수용모형(TAM)을 기반으로 한 통합모형을 제안하여 분석을 실시하였다. 본 연구는 이용환경 변화에 따른 이용자의 도서관 이용에 대한 인식과 이용 의도를 물리적 도서관과 디지털도서관으로 나누어 각각 확인하였고, 이를 바탕으로 향후 도서관의 미래 전략 및 운영 방안에 대해 논의해 보고자 하였다는데 그 의의가 있다고 할 수 있으며, 본 연구의 결과는 대학도서관으로 하여금 변화하는 환경에서 생존하고 균형적인 성장을 이루기 위해서는 인지, 주목, 그리고 협력을 바탕으로 한 효과적이며 효율적인 운영전략을 수립하여야 한다는 점을 주지하고 있다.
Abstract
This study investigates the factors affecting behavioral intention of professors and students at universities to use academic libraries in a hybrid library environment where a traditional physical library is combined with a digital library that is centered on online information use. The structural relationships among factors were also analyzed in this study by utilizing a combined behavioural model which was based on TPB and TAM. This study identified users’ intention to use academic libraries according to changes in the use environment, and the findings of this study bring a valuable meaning to library administrators for setting up the strategic plan for the future of academic libraries. The results of this study imply that academic libraries should strategically setup an effective and efficient operating plan based on awareness, attention and cooperation, in order to survive as well as to accomplish balanced growth in rapidly changing environment.
초록
본 연구는 대용량 음악콘텐츠환경에서 개인화 추천 서비스를 위한 기반구조의 제공을 위하여 시도되었다. 추천서비스를 위한 기존의 많은 연구와 상용프로그램에도 불구하고 대규모의 쇼핑몰들은 개인화 추천서비스와 실시간으로 대용량의 데이터를 처리할 수 있는 추천시스템을 필요로 하고 있다. 이를 위하여 본 연구에서는 데이터마이닝 기술과 새로은 패턴매칭 알고리즘을 제안하고 있다. 콘텐츠 주제분야에 대한 이용자의 선호도를 이용한 이용자 분할을 위하여 군집화 기법이 사용되었다. 다음으로는 군집화를 통하여 생성된 분할된 이용자 그룹에서 개별 이용자의 콘텐츠에 대한 접근 패턴의 추출을 위하여 순차패턴 마이닝기법을 적용하였다. 최종적으로 각각의 이용자 군집의 콘텐츠 접근 패턴과 콘텐츠 선호도에 기반한 제안된 추천 알고리즘에 의해 추천이 이루어진다. 이러한 추천을 위하여 기반구조와 함께, 전처리과정과 원본 데이터의 형식변환이 데이터베이스에서 수행되어진다. 본 연구에서 제안하고 있는 기반구조의 적절성을 보여주기 위하여 제안된 시스템을 구현하였다. 실제 이용자에 의해 이용된 데이터를 실험에 적용하였으며, 해당 실험에서 추천은 실시간으로 이루어졌으며 추천결과에 있어서는 적절한 정확성을 보여주고 있다.
Abstract
This study attempts to give a personalized recommendation framework in large-sized music contents environment. Despite of many existing studies and commercial solutions for a recommendation service, large online shopping malls are still looking for a recommendation system that can serve personalized recommendation and handle large data in real-time.This research utilizes data mining technologies and new pattern matching algorithm. A clustering technique is used to get dynamic user segmentations using user preference to contents categories. Then a sequential pattern mining technique is used to extract contents access patterns in the user segmentations. Finally, the recommendation is given by our recommendation algorithm using user contents preference history and contents access patterns of the segment. In the framework, preprocessing and data transformation and transition are implemented on DBMS. The proposed system is implemented to show that the framework is feasible. In the experiment using real-world large data, personalized recommendation is given in almost real-time and shows acceptable correctness.