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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
본 연구에서는 1950~60년대에 심리학적 개념으로 등장한 일반불안이론에 대한 고찰을 통해 1986년에 처음으로 제시된 도서관불안 개념의 이론적 근거를 모색하였다. 더불어 도서관불안의 개념과 증상, 조사연구불안과의 관계, 정보활용능력간의 관계, 도서관불안 해소 방안 등에 대한 고찰을 통해 향후 국내 도서관불안 연구를 위한 이론적인 틀을 제시하였고 향후 연구 방향을 제시하였다.
Abstract
The study investigated the concept and symptoms of library anxi ety, the relationship among the library anxiety, the researc literacy, and the decrease of library anxiety through the review on literatures on the library anxiet y of which the concept was first presented in 1986. The stu l now had been focusing on the under graduate students and graduate students in America, so th e study sugests the necessity ary anxiety scale for the students' efficient use of the library in Korea.
초록
대학도서관 이용자의 도서관불안을 측정하여 분석하기 위하여, A대학교 도서관이용자를 체계적으로 표집하여 설문조사(LAS)를 수행하였다. 707명의 도서관이용자로부터 수집된 데이터의 기초통계를 분석하여 불안의 정도를 파악하고 선행연구 결과와 비교하였으며, 성별, 학년, 전공계열, 도서관방문빈도, 도서관이용교육과 도서관불안과의 관계를 분석하였다. 도서관불안을 나타내는 LAS 점수는 2.55점이고, 성별, 학년별, 전공계열별로 차이가 있다. 도서관이용교육은 도서관직원으로 인한 도서관불안을 감소시키며, 도서관방문빈도의 증가에 따라 도서관불안이 감소하는 것으로 나타났다. 특히 정서적 장벽으로 인한 불안은 학년이 높고, 도서관방문빈도가 증가할수록 감소되는 것으로 나타났다. 분석 결과에 기초하여 도서관불안을 해소할 수 있는 방안을 제시하였다.
Abstract
To investigate the present states and analyze the library anxiety among academic library users, A University library users sampled systematically and surveyed. Data collected from 707 students are analyzed and compared with the previous studies. The average LAS score is 2.55 and show differences in sex, grade levels, and major areas of study. Library use instruction reduces anxiety subscale of barriers with staff. Library anxiety is also differed according to the frequency of library visit. Especially, the anxiety subscale of affective barriers is decreased according to the grade level and frequency of library visit. Based on the results, recommendations are suggested to overcome the library anxiety.
초록
본 연구는 기록물관리 전문요원의 인구사회학적 특성에 따른 직무스트레스, 우울, 상태불안 수준의 차이와, 그들의 직무스트레스가 우울 수준에 미치는 영향 관계에 있어 상태불안 수준의 매개효과가 유의하게 나타나는지를 분석하였다. 이를 위해 기록물관리 전문요원들을 대상으로 인구사회학적 특성을 포함해 총 9요인으로 구성된 직무스트레스와 우울 수준, 상태불안 수준을 묻는 설문지를 배포해 최종적으로 98부의 설문데이터를 회수했고, 다중회귀분석을 이용해 매개분석을 시도했다. 그 결과 모든 요인에서의 직무스트레스와 우울 사이에서 상태불안이 완전매개 효과를 보이는 것으로 나타나, 기록물관리 전문요원들의 우울수준을 낮추기 위해 그들의 상태불안 수준이 필히 관리되어야 하는 것으로 분석되었다.
Abstract
This study examined differences in job stresses, depression and state anxiety levels relating to sociological characteristics of records managers and studying whether the mediating effect of state anxiety levels significantly occurs on the depression followed by their job stresses. So we distributed questionnaires of 9 factors including sociological characteristics to record managers, asking them job stresses, depression, and state anxiety levels, and collected 98 questionnaires finally. We analyzed the effect of mediation on the surveyed data using Regression Analysis. As a result, it was found that there is a full mediating effect of state anxiety level between job stress and depression, and that, therefore, state anxiety levels of the record managers must be managed to lower their depression levels.
초록
본 연구는 대학도서관 이용자의 도서관 불안 요인을 분석하여 비대면 서비스가 도서관 불안해소에 미치는 영향에 관한 방안 제시를 목적으로 하였다. 이를 위해 코로나19 사태에 따른 대학도서관의 이용자 서비스 대응 활동 사례를 살펴보고, 재학생 5,000명 이상 10,000명 이하의 국내 4년제 대학도서관에서 재학생 1인당 도서관 방문자수가 가장 높은 순위부터 40교를 선정하여 비대면 방식의 정보 서비스 및 프로그램 사례를 분석하였고, K대학도서관을 이용하는 재학생을 대상으로 K-LAS를 재구성하여 설문조사를 실시하였다. 수집된 데이터를 대상으로 빈도분석, 기술통계분석, 탐색적 요인분석, 신뢰도분석, 상관관계분석, 다중회귀분석을 적용하여 이용자의 도서관 불안 요인을 분석하였다. 도서관의 물리적․환경적 요인, 자료검색선정 요인, 디지털 정보시스템 요인, 사서(직원) 요인, 심리․정서적 요인등 5가지 도서관 불안 요인과 비대면 서비스 활성화 요인간 관계를 파악하고, 비대면 서비스 활성화 요인이 도서관 불안요인에 미치는 영향을 살펴보았으며, 그 결과, 비대면 서비스 활성화 요인들이 도서관 디지털 정보시스템 불안 요인에 가장 크게 영형을 끼치는 것으로 나타났다. 분석결과에 기초하여 비대면 서비스 활성화를 통하여 이용자의 도서관 불안해소 방안을 도출해보고자 하였다.
Abstract
The purpose of this study was to present a plan on the effect of non-face-to-face services on library anxiety facilities by analyzing the library anxiety factors of university library users. To this end, we look at the cases of university library user service response activities in response to the COVID-19 crisis and select 40 schools with the highest number of library visitors per student from among domestic four-year university libraries with 5,000 or more and less than 10,000 students. Methods of information service and program cases were analyzed, and K-LAS was reconstructed and surveyed for current students using the K university library, and frequency analysis, descriptive statistical analysis, exploratory factor analysis, and reliability analysis, correlation analysis, and multiple regression analysis were applied to analyze the library anxiety factors of users. Identify the relationship between 5 library anxiety factors and non-face-to-face service activation factors, such as physical/environmental factors of the library, data search selection factors, digital information system factors, librarian (staff) factors, and psychological/emotional factors, and activate non-face-to-face services. The influence of these factors on library anxiety factors was examined, and as a result, it was found that non-face-to-face service activation factors had the greatest influence on library digital information system anxiety factors. Based on the analysis results, it was attempted to derive a plan to relieve users’ library anxiety by activating non-face-to-face services.
초록
본 연구는 결혼이주여성들의 도서관 이용의 어려움을 도서관 불안 척도를 통해 측정하고 이를 해결할 수 있는 방안에 대해 제안하였다. 연구방법은 광주에 위치한 공공도서관 5곳에서 2015년 12월부터 2016년 3월까지 도서관 불안에 관한 설문조사를 실시하여 137명의 응답을 분석에 활용하였다. 연구결과, 결혼이주여성들의 전체 도서관 불안 점수는 5점 척도에서 2.91점으로 기존의 선행연구들과 비교하여 비교적 높은 편이었다. 개인특성에 따른 도서관 불안 결과를 분석해 본 결과 한국어 능력, 남편직업, 이용목적, 방문횟수, 도서관거리, 그리고 모국경험의 차이에 따라 통계적으로 유의한 차이를 보였다. 연구결과를 바탕으로 결혼이주여성의 도서관 불안 완화를 위한 방안을 제안하였다.
Abstract
This study investigated the difficulty of married immigrant women in the use of library with LAS (Library Anxiety Scale). The data were collected by LAS survey with 137 married immigrant women in five public libraries in Gwangju from December 2015 to March 2016. As the results, married immigrant women’s average anxiety score was 2.91 points which is comparatively higher than the results of previous studies. The statistical analysis of library anxiety scores with personal factors showed statistically significant result in several factors such as Korean skill, spouse’s job, purpose of using library, visiting count of library, distance between home and library, and experience from their homeland. Finally this study proposed several suggestions to reduce married immigrant women’s anxiety from library.
초록
인공지능 기술이 결제 서비스 분야에도 적극 도입됨에 따라 말로 하는 결제 서비스 ‘음성결제(Voice Payments)’가 언택트 결제 서비스의 트렌드로 주목받고 있다. 음성결제 서비스는 인간의 가장 자연스러운 소통 수단인 ‘목소리’를 통해 결제를 더 빠르고 직관적으로 실행할 수 있는 서비스이다. 본 연구에서는 인공지능 에이전트와의 신뢰 형성을 위한 요인으로 ‘구체성’, ‘친밀감’, ‘자율성’을 선정하였으며, 각 특성들이 음성결제 상황의 음성 인터페이스에 적용되었을 때 이용자의 신뢰가 형성되는지 알아보고자 하였다. 실험 결과 음성결제 인터페이스의 구체성과 자율성은 높을수록, 친밀감은 낮을수록 신뢰가 높아졌다. 또한 구체성과 자율성의 이원상호작용효과가 유의하였다. 수집된 주관식 답변들을 분석 및 종합하여 이용자들이 음성결제 서비스를 접할 때 느끼는 불안 요인들을 파악하고, 음성결제에 대한 신뢰를 높일 수 있는 음성 인터페이스 디자인 방안들을 제안하였다.
Abstract
As the payment service sector actively embraces artificial intelligence technology, “Voice Payments” is becoming a trend in contactless payment services. Voice payment services can execute payments faster and more intuitively through “voice,” the most natural means of communication for humans. In this study, we selected richness, intimacy, and autonomy as factors for building trust with artificial intelligence agents. We wanted to determine whether the trust will be formed if the factors were applied to the voice payment services. The experiment results showed that the higher the richness and autonomy of the voice payment interface and the lower the intimacy, the higher the trust. In addition, the two-way interaction effects of richness and autonomy were significant. We analyzed and synthesized the collected short-answer system to identify users’ anxiety when using voice payment services and proposed speech interface design ideas to increase their trust in the voice payment.
초록
본 연구는 국민들에게 불안감을 야기하고 전반적인 사회활동을 위축시키는 메르스와 같은 질병의 유행이 공공도서관의 이용에 어떠한 영향을 주는지 알아보고자 하였다. 이를 위해 국립세종도서관에 위치하고 있는 “공공도서관 빅데이터 수집 및 분석 플랫폼”을 통해 전국 303개 공공도서관에서 수집된 18,711,453건의 대출기록을 분석하였다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 메르스가 유행했던 2015년도는 64,645.05권으로 2014년보다 하루 평균 6,300권 가량 대출책수가 감소하였다. 둘째, 2014년의 경우 7월 5일부터 8월 19일까지의 일평균 대출책수가 4월 4일부터 5월 19일까지와 5월 20일부터 7월 4일까지보다 많은 것으로 나타났다. 이는 학생들의 여름방학이 공공도서관의 대출책수 증가에 영향을 주었을 것으로 파악할 수 있다. 셋째, 메르스가 발생했던 2015년의 경우 메르스 유행 후 기간의 일평균 대출책수가 메르스 유행기간인 5월 20일부터 7월 4일까지보다 많은 것으로 나타났으나 메르스 유행 전 기간과는 유의한 차이가 존재하지 않았다. 넷째, 2014년과 2015년의 메르스 유행 전 기간의 일평균 대출책수와 2014년과 2015년의 메르스 유행 기간의 일평균 대출책수에는 유의한 차이가 없었으나, 2014년과 2015년의 메르스 유행 후 기간의 일평균 대출책수에서는 유의한 차이가 있었다. 연구 결과 국민들에게 불안감을 가져다 준 메르스는 질병의 유행 기간 보다는 오히려 유행 후 기간 동안 공공도서관의 일평균 대출책수에 영향을 주었음을 확인할 수 있었다.
Abstract
This study aimed to investigate the impact of the epidemic disease including Middle East Respiratory Syndrome Coronavirus (MERS) on the usage of public libraries. Such disease yields anxiety throughout the nation and discourages social activities in general. 18,711,453 records from 303 public libraries were examined with “big data retrieval & analysis platform for public libraries” located in Sejong National Library. The results are as follows. First, in 2015, when MERS was prevalent, the daily mean of books checked out was 64,645.05, showing decrease of 6,300 per day compared to that of 2014. Second, in 2014, the daily mean of books checked out from July 5th to August 19th was greater than that of from April 4th to May 19th and that of from May 20th to July 4th, implying the impact of summer vacation on the increase in books checked out in public libraries. Third, in 2015, the daily mean of books checked out from July 5th was greater than during MERS outbreak(from May 20th to July 4th), while it did not show statistically significant difference with that of before the outbreak. Fourth, the daily mean of books checked out did not show statistically significant difference between 2014 and 2015 before and during the outbreak, while it showed statistically significant difference between 2014 and 2015 after the epidemic period. The results indicate that MERS and the anxiety it brought nationwide had an impact on the daily mean of books checked out in public libraries after the epidemic period rather than during the outbreak.
초록
본 연구는 키워드 네트워크 분석과 토픽모델링을 활용하여 국내 정보활용교육 연구의 흐름을 살펴보고 향후 정보활용교육의 방향성을 모색하는데 목적이 있다. 이를 위하여 국내 문헌정보학 분야의 학술지에 게재된 정보활용교육과 관련된 논문 306편을 선정하고, 논문의 초록을 대상으로 전처리 과정을 거쳐 전체 키워드 출현 빈도, 시기별 키워드 출현 빈도, 키워드 동시출현 빈도분석을 수행하였다. 이어서 키워드 네트워크 분석을 통해 키워드의 연결중심성과 매개중심성, 위세중심성을 분석하였다. 또한 구조적 토픽모델링 분석을 활용하여 15개의 토픽(교육과정, 정보활용교육 효과, 정보활용교육 내용, 학교도서관 교육, 정보매체활용, 정보활용능력 평가 지표, 도서관 불안, 공공도서관 프로그램, 대학도서관 이용자교육, 건강정보 활용능력, 정보격차, 도서관활용수업 개선, 연구 동향, 정보활용교육 모델, 교사 역할)을 도출하고, 토픽별로 비중의 변화를 확인하기 위해 연도별 토픽 추이를 분석하였다. 이러한 결과를 바탕으로 정보활용교육의 방향성과 후속 연구에 대한 제언을 제시하였다.
Abstract
The purpose of this study is to investigate the flow of domestic information literacy education research using keyword network analysis and topic modeling and to explore the direction of information literacy education in the future. For this reason, 306 academic papers related to information literacy education published in academic journals of the library and information science field in Korea were chosen. And through the preprocessing process for abstracts of the paper, total keyword appearance frequency, keyword appearance frequency by period, and keyword simultaneous occurrence frequency were analyzed. Subsequently, keyword network analysis analyzed the degree centrality, between centrality, and eigenvector centrality of keywords. Using structural topic modeling analysis, 15 topics -curriculum, information literacy effect, contents of information literacy education, school library education, information media literacy, information literacy ability evaluation index, library anxiety, public library program, health information literacy ability, digital divide, library assisted instruction improvement, research trend, information literacy model, and teacher role-were derived. In addition, the trend of topics by year was analyzed to confirm the change in relative weight by topic. Based on these results, the direction of information literacy education and the suggestions for follow-up research were presented.
초록
본 연구는 코로나바이러스감염증-19(이하 코로나바이러스) 백신에 대한 사회적 의견을 파악하기 위해 트위터에서 작성된 백신 관련 게시물들을 분석하였다. 2020년 3월 16일부터 2021 3월 15일까지 1년간 트위터에서 작성된 코로나바이러스 백신 이름을 키워드로 포함한 45,413개의 게시물을 수집하여 분석하였다. 데이터 수집을 위해 활용된 코로나바이러스 백신 키워드는 총 12개이며, 수집된 게시물 수순으로 ‘화이자’, ‘아스트라제네카’, ‘모더나’, ‘얀센’, ‘노바백스’, ‘시노팜’, ‘시노백’, ‘스푸트니크’, ‘바라트’, ‘캔시노’, ‘추마코프’, ‘벡토르’이다. 수집된 게시물들은 수기와 자동화된 방법을 동시 활용하여 키워드 분석, 감성 분석, 및 토픽모델링을 통하여 백신들에 대한 의견을 탐색하였다. 연구결과에 따르면 전반적으로 백신에 대한 부정적인 반응이 많았으며, 백신 접종 후유증에 대한 불안 및 백신의 효능에 대한 불신이 백신들에 대한 부정적인 주요 요소로 파악되었다. 이와는 반대로, 백신 접종에 따른 코로나바이러스 확산 억제에 대한 기대감이 백신에 대한 긍정적인 사회적 요소인 것을 확인할 수 있었다. 본 연구는 기존의 선행연구들이 뉴스 등 대중매체 데이터를 통해 코로나바이러스 백신에 대한 사회적 분위기를 파악하고자 했던 것과 달리, 소셜 미디어 데이터 수집 및 이를 활용한 키워드 분석, 감성 분석, 토픽 모델링 등의 여러 분석방법들을 사용하여 대중들의 의견을 파악하는 것으로 학술적 의의를 지닌다. 또한, 본 연구의 결과는 백신에 대한 사회적 분위기를 반영한 백신 접종 권장 정책 수립 기여라는 실질적 함의를 시사한다.
Abstract
In this study, we aimed to understand the public opinion on COVID-19 vaccine. To achieve the goal, we analyzed COVID-19 vaccine-related Twitter posts. 45,413 tweets posted from March 16, 2020 to March 15, 2021 including COVID-19 vaccine names as keywords were collected. The 12 vaccine names used for data collection included ‘Pfizer’, ‘AstraZeneca’, ‘Modena’, ‘Jansen’, ‘NovaVax’, ‘Sinopharm’, ‘SinoVac’, ‘Sputnik V’, ‘Bharat’, ‘KhanSino’, ‘Chumakov’, and ‘VECTOR’ in the order of the number of collected posts. The collected posts were analyzed manually and automatedly through keyword analysis, sentiment analysis, and topic modeling to understand the opinions for the investigated vaccines. According to the results, there were generally more negative posts about vaccines than positive posts. Anxiety about the aftereffects of vaccination and distrust in the efficacy of vaccines were identified as major negative factors for vaccines. On the contrary, the anticipation for the suppression of the spread of coronavirus following vaccination was identified as a positive social factor for vaccines. Different from previous studies that investigated opinions about COVID-19 vaccines through mass media data such as news articles, this study explores opinions of social media users using keyword analysis, sentiment analysis, and topic modeling. In addition, the results of this study can be used by governmental institutions for making policies to promote vaccination reflecting the social atmosphere.
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.