- 권한신청
- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
본 연구는 연구문헌의 지식구조를 반영하는 의미기반 지식조직체계의 실험적 모형을 제시하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 한국연구재단의 기초학문자료센터에 대한 사례분석을 하였다. 기초학문자료센터 연구성과물 DB와 학술용어 DR의 개념클래스 및 인스턴스를 대상으로 연구문헌의 지식구조를 파악하였으며, 기초학문자료센터 시스템의 학술적 이해형성 기능을 분석하였다. 또한 연구문헌의 지식구조와 색인어의 관계를 분석하였다. 이러한 분석을 통해 지식구조와 색인어의 관계구조, 26개의 연구문헌 지식구조 공리 및 11개의 의미관계 추론규칙으로 구성되는 온톨로지 모형, 즉 연구문헌의 지식구조와 그 의미관계에 의한 실험적 지식조직체계 모형을 제시하였다.
Abstract
The purpose of this paper is to suggest a pilot model of knowledge organizing system which reflects the knowledge structure of research papers, using a case analysis on the “Korean Research Memory” of the National Research Foundation of Korea. In this paper, knowledge structure of the research papers in humanities and social science is described and the function of the “Korean Research Memory” for scholarly sense-making is analysed. In order to suggest the pilot model of the knowledge organizing system, the study also analysed the relation between indexed keyword and knowledge structure of research papers in the Korean Research Memory. As a result, this paper suggests 24 axioms and 11 inference rules for an ontology based on semantic relation of the knowledge structure.
초록
본 연구의 목적은 스마트 사회/스마트 세대를 위한 스마트 도서관을 지향하기 위해 필요한 우리나라 도서관의 정책적 과제들을 발굴하는 데 있다. 이러한 목적을 위해 본 연구에서는 도서관 R&D 정책과제 탐색을 위한 방법론을 정립하고, 계량정보 분석 방법과 주제분석 방법, 브레인스토밍 기법을 활용하여 도서관 분야의 유망과제를 발굴하는 작업을 수행하였다. 이렇게 하여 도출한 도서관 R&D 유망과제 예비 리스트는 연구팀의 브레인스토밍과 전문가 평가를 통해 최종 과제화 되었다. 또한, 본 연구에서 도출한 최종 과제의 중요도를 산출하기 위해 전문가에 의한 AHP 분석 작업을 수행하였다. 이 연구의 결과는 우리나라 도서관 정보서비스의 질적 향상뿐만 아니라 미래의 변화를 스스로 주도할 수 있는 지적 기반의 마련을 위한 R&D 과제 개발 및 이행을 위한 기초자료로 활용할 수 있을 것이다.
Abstract
This study intends to develop R&D policy agendas that are required to prepare a smart library/smart society in Korea libraries. To the end, methodology was established to explore policy issues and agenda for library R&D, and the preliminary agendas were drawn from informetrics, subject analysis, and brainstorming techniques. Then, the preliminary agendas were revised through supplementary works, such as the comprehensive investigation into research papers and the recent research projects. Based on the results, evaluation for the R&D agendas was performed. The Analytic Hierarchy Process (AHP) method was used as a structured technique for analyzing the importance and the priority of the agendas. This study can be used for improving and/or expanding quality of information services in Korean libraries and for exploring the requirements to play a crucial role in the future society.
초록
이 연구에서는 COVID-19 발병 전후 대학도서관 홈페이지 실제 이용 데이터를 조사하여 이용자들의 이용행태를 분석하고, 바이러스 발병 이전과 이후의 데이터를 대조하여, 팬데믹 상황에서 대학도서관이 보다 효율적인 정보서비스를 할 수 있도록 개선방안을 제안하고자 한다. 이 연구는 C대학교 홈페이지에서 이루어진 이용자 트래픽을 ‘구글애널리틱스를 활용하여’, COVID-19 바이러스가 발병하기 이전인 2018년 1월부터 2018년 12월까지와 바이러스 발병 이후인 2020년 1월부터 2020년 12월까지를 비교분석하였다. 웹 트래픽 변수는 세션, 사용자, 페이지뷰 수, 세션당 페이지 수, 평균 세션 시간, 이탈률을 측정지표를 기준으로 ‘이용자 정보’, ‘경로’, ‘사이트 행동’ 3가지 특성으로 구분하여 분석하였다. 연구결과를 요약하면, 첫째, COVID-19 발병 이전 1월 1일부터 1월 20일까지의 데이터와 대조했을 때, 2018년 이후 사용자, 신규방문자, 세션 모두 3년 동안 감소하였지만, 2020년은 2019년 대비 사용자, 신규 방문자, 세션 모두 증가하였으며, 2020년 바이러스 발병 이전 상승세를 보였던 사용자당 세션 수, 페이지뷰 수, 세션당 페이지 수가 크게 증가하였다. 둘째, 사회적 거리 두기 2단계로 격상함에 따라 대학도서관 홈페이지 이용 추이에도 변화가 나타났다. 재학생이 가장 적었던 2020년, 2018년 대비 2020년에 페이지뷰가 10만 뷰 더 증가했으며, 세션당 페이지 수 역시 2018년 대비 약 2페이지를 더 조회한 10.46을 기록했다. 이탈률 역시 2018년, 2019년 14.38을 기록한데 반해, 2020년 1% 포인트 가량 감소한 13.05를 기록하여 사회적 거리 두기 단계가 격상한 시점에, 더욱 활발한 홈페이지 이용이 이루어졌다.
Abstract
In this study, by examining the actual usage data of the university library website before and after COVID-19 outbreak, the usage behavior of users was analyzed, and the data before and after the virus outbreak was compared, so that university libraries can provide more efficient information services in a pandemic situation. We would like to suggest ways to improve it. In this study, the user traffic made on the website of University C was ‘using Google Analytics’, from January 2018 to December 2018 before the oneself of the COVID-19 virus and from January 2020 to 2020 after the outbreak of the virus. A comparative analysis was conducted until December. Web traffic variables were analyzed by classifying them into three characteristics: ‘User information’, ‘Path’, and ‘Site behavior’ based on metrics such as session, user, number of pageviews, number of pages per session time, and bounce rate. To summarize the study results, first, when compared with data from January 1 to January 20 before the oneself of COVID-19, users, new visitors, and sessions all increased compared to the previous year, and the number of sessions per user, number of pageviews, and number of pages per session, which showed an upward trend before the virus outbreak in 2020, increased significantly. Second, as social distancing was upgraded to the second stage, there was also a change in the use of university library websites. In 2020 and 2018, when the number os students was the lowest, the number of page views increased by 100,000 more in 2020 compared to 2018, and the number of pages per session also recorded10.46, which was about 2 more pages compared to 2018. The bounce rate also recorded 14.38 in 2018 and 2019, but decreased by 1 percentage point to 13.05 in 2020, which led to more active use of the website at a time when social distancing was raised.