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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
본 연구는 최근 많은 이슈가 되고 있는 빅데이터를 도서관 분야에 적용하여 다양한 형태의 도서관 빅데이터의 활용 가치에 대한 이해를 높이고 이에 대한 수요자의 요구 분석을 바탕으로 공공도서관 빅데이터 서비스 모형을 개발하는 것을 목적으로 하고 있다. 이를 위해 도서관 빅데이터의 개념과 내용 및 가치 등을 고찰하고, 도서관 빅데이터 서비스에 대한 수요 분석을 바탕으로 도서관 빅데이터 서비스 모형을 개발하였다. 서비스 모형 개발을 위해 도서관 빅데이터의 유형에 따라 활용 가능한 도서관 빅데이터를 분석하였으며, 수요자의 요구를 다양한 방법으로 도출하였다. 수요자의 요구 분석은 도서관계 연구자 및 현장 사서와의 심층인터뷰, 표적집단인터뷰(Focus Group Interview, 이하 FGI), 사서 및 이용자 설문조사를 통해 이루어졌다. 이를 바탕으로 총 16개의 도서관 빅데이터 서비스 모형을 정의하고, 서비스의 필요성, 시급성, 개발 가능성을 고려해 최종적으로 사서 의사결정 지원 서비스와 이용자 도서 추천 및 독서이력 관리 서비스 모형을 개발하였다.
Abstract
Big data refers to dataset whose size is beyond the ability of typical database software tools to capture, store, manage, and analyze. And now it is considered to create the new opportunity in every industry. The purpose of this study is to develop of big data services in public library for improved library services. To this end, analysed the type of library big data and needs of stockholders through the various methods such as deep interview, focus group interview, questionnaire. At first step, we defined the 16 big data service models from interview with librarians, and LIS professions. Second step, it was considered necessity, timeliness, possibility of development. We developed the final two services called on ‘Decision Support Services for Public Librarians’ and ‘Book Recommendation Services for Users.’
초록
본 연구의 목적은 빅데이터 연구 논문의 주제 분야 간의 연관관계를 분석하는데 있다. 동시 인용 관계를 적용하여 분석 대상의 주제 분야를 추출하였으며, R 프로그램의 Apriori 알고리즘을 이용하여 연관관계의 규칙을 분석하고, arulesViz 패키지를 사용하여 시각화하였다. 연구 결과 22개 주제 분야가 추출되었는데, 이들 주제 분야는 3가지 군집으로 구분되었다. 주제 분야의 연관관계 유형을 분석한 결과, 연관관계의 복잡성에 따라 ‘전문형’, ‘일반형’, ‘확대형’으로 구분되었다. 전문형에는 문헌정보학, 신문방송학 등이 포함되었고, 일반형에는 정치외교학, 무역학, 관광학 등이 포함되었고, 확대형에는 기타인문학, 사회과학일반, 관광학일반 등이 포함되었다. 이 연관관계는 빅데이터 연구자가 한 주제 분야를 인용할 때 관계가 있는 다른 주제 분야를 인용하는 경향을 보여주는 것으로, 도서관에서 학술정보서비스를 위해 연관관계를 활용한 서비스를 고려해야 할 필요가 있다.
Abstract
The purpose of this study is to analyze the association among the subject areas of big data research papers. The subject group of the units of analysis was extracted by applying co-citation networks, and the rules of association were analyzed using Apriori algorithm of R program, and visualized using the arulesViz package of R program. As a result of the study, 22 subject areas were extracted and these subjects were divided into three clusters. As a result of analyzing the association type of the subject, it was classified into ‘professional type’, ‘general type’, ‘expanded type’ depending on the complexity of association. The professional type included library and information science and journalism. The general type included politics & diplomacy, trade, and tourism. The expanded types included other humanities, general social sciences, and general tourism. This association networks show a tendency to cite other subject areas that are relevant when citing a subject field, and the library should consider services that use the association for academic information services.
초록
이용자 정보이용환경이 웹으로 변화하면서, 기록관리기관들도 종전보다 더 많은 서비스를 웹을 통해 제공하고 있다. 이 연구는 국가기록원 웹사이트를 이용하는 이용자의 최근 유입경로와 10년 반 동안 매달 상위 100개의 검색어 데이터를 분석하고 그에 맞는 기록정보서비스방안을 제시한다. 분석 결과 유입경로는 크게 포털 사이트별 접속, 국가별 접속, 유사기관별 접속 및 모바일 접속으로 분류할 수 있었다. 이용자들의 검색어를 분석한 결과 이용자들이 10년 반 동안 가장 많이 검색한 검색어는 ‘토지조사부’였으며, 꾸준한 관심을 갖고 검색한 검색어 또한 ‘토지조사부’였다. 그 외에 정부 기관에서 생산한 문서 또는 관보에 대한 관심도 높음을 확인하였다. 그리고 이용자들이 가장 많이 검색한 검색어와 꾸준히 등장한 검색어를 파악한 결과, 검색어들을 크게 토지, 일제강점기, 6․25 전쟁과 남북관계, 기록관리 및 이용으로 묶어볼 수 있었다. 분석결과를 토대로 포털 사이트 및 모바일 등을 활용한 국가기록원 웹사이트의 연계성 강화와 검색 서비스의 고도화 방안을 제안하였다. 이 연구는 이렇게 웹로그나 이용자 검색어 등을 분석하면 기록관리기관 이용자들에게 제공하는 서비스를 고도화할 수 있는 의미 있는 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다.
Abstract
As the users’ information use environment changes to the Web, the archives are providing more services on the Web than before. This study analyzes the users’ recent inflow route and the highly ranked 100 search terms of each month for 10 and half years in the Web site of National Archives of Korea, and suggests suitable information services. As a result of the analysis, it was found out that the inflow route could be divided into access from portal site, by country, from related institutions, and via mobile platform. As a result of analyzing the search terms of users for the last 10 and half years, the most frequently searched term turned out to be ‘Land Survey Register’, which was also the search term that was searched for with steady interests for 10 and half years. Also, other government documents or official gazettes were of great interests to users. As results of identifying the most frequently searched and steadily searched terms, we were able to categorize the search terms largely in terms of land, Japanese colonial period, the Korean war and relationship of North Korea and South Korea, and records management and use. Based on the results of the analysis, we suggested strengthening connection of the National Archives Web site with portal sites and mobile, and upgrading and improving search services of the National Archives. This study confirmed that the analysis of Web log and user search terms would yield meaningful results that could enhance the user services in archives.
초록
2016년 1월 1일부터 공공도서관 빅데이터 플랫폼이 서비스되기 시작하여 도서관 빅데이터가 공공도서관 업무 개선에 활용되고 있다. 본 논문은 도서관 빅데이터 플랫폼 활용사례들을 살펴보고 도서관 빅데이터 플랫폼의 활용효과를 높일 수 있는 개선방안을 도출하고자 한다. 이를 위해 먼저, 도서관 빅데이터 플랫폼을 활용한 사례들에서 활용한 빅데이터와 활용유형분석 및 도출된 서비스/시행정책을 살펴본다. 다음으로, 현재 공공도서관에서 사용하는 통합도서관리시스템(ILUS)과 도서관 빅데이터 플랫폼 각각의 자료분석 방식을 비교함으로써 도서관 빅데이터 플랫폼의 한계점과 이점을 살펴본다. 사례분석 결과, 프로그램 기획 및 수행, 장서, 수서, 기타의 유형으로 빅데이터를 활용하였고 서비스/시행정책은 이용자 맞춤형 테마서가 및 독서진흥프로그램 진행, 장서활용도 증대, 특화주제에 기반한 수서 및 대출현황 데이터 공개로 요약되었다. 비교분석결과, ILUS는 자관의 자료실현황분석에 특화되어 있으며, 빅데이터 플랫폼은 다양한 속성(연령, 성별, 지역, 대출시기 등)에 따른 선택적 분석이 가능하여 분석시간단축과 유연한 분석이 가능하다. 마지막으로 사례분석과 비교분석에서 밝혀진 특징 및 한계점을 정리하고 개선방안을 제시한다.
Abstract
Since big data platform services for the public library began January 1, 2016, libraries have used big data to improve their work performance. This paper aims to examine the use cases of library big data and attempts to draw improvement plan to improve the effectiveness of library big data. For this purpose, first, we examine big data used while utilizing the library big data platform, the usage pattern of big data and services/policies drawn by big data analysis. Next, the limitations and advantages of the library big data platform are examined by comparing the data analysis of the integrated library management system (ILUS) currently used in public libraries and data analysis through the library big data platform. As a result of case analysis, big data usage patterns were found program planning and execution, collection, collection, and other types, and services/policies were summarized as customizing bookshelf themes for the book curation and reading promotion program, increasing collection utilization, and building a collection based on special topics. and disclosure of loan status data. As a result of the comparative analysis, ILUS is specialized in statistical analysis of library collection unit, and the big data platform enables selective and flexible analysis according to various attributes (age, gender, region, time of loan, etc.) reducing analysis time. Finally, the limitations revealed in case analysis and comparative analysis are summarized and suggestions for improvement are presented.
초록
본 연구에서는 최첨단기술을 적용한 디지털도서관서비스들을 발굴하고 이러한 기술과 서비스의 국내 도서관 적용가능성을 밝혀내고자 하였다. 이를 위해 차세대디지털도서관을 논하고 있는 주요 논문을 검토할 뿐만 아니라 기술관련 기사 및 논문 등 미래의 도서관에 응용될 수 있는 주요 기술들을 검토하였다. 그 결과 차세대디지털도서관의 핵심적인 기술, 개념, 도구는 클라우드서비스, 무한창조공간, 빅데이터, 증강현실, 상황인식기술, 구글글래스, 혁명적 디스플레이기술, 개방형의 연결된 콘텐츠제공방식이 될 것으로 분석되었다. 그리고 이러한 기술이나 개념을 적용한 구체적인 사례들도 나타나고 있는 것으로 조사되었다.
Abstract
This study proposes to identify digital library services applying cutting-edge technologies, and attempt to investigate the applicability of these technologies and services to domestic libraries. To this end, we reviewed main research which discusses next generation digital libraries, and examined thoroughly main technologies which can be applied to future libraries. As a result, the core technologies, concepts, and tools of the next generation of digital library are: cloud services, space for infinite creating (makerspace), big data, augmented reality, context-aware technologies, Google-glass, a revolutionary display technology, open linked-content-offering method, and so on. Specific cases of libraries already utilizing these technologies are also discussed.
초록
본 연구는 공공데이터 품질관리 모델, 빅데이터 품질관리 모델, 그리고 연구데이터 관리를 위한 데이터 생애주기 모델을 분석하여 각 품질관리 모델에서 공통적으로 나타나는 구성 요인을 분석하였다. 품질관리 모델은 품질관리를 수행하는 객체인 대상 데이터의 특성에 따라 생애주기에 맞추어 혹은 PDCA 모델을 바탕으로 구축되고 제안되는데 공통적으로 계획, 수집 및 구축, 운영 및 활용, 보존 및 폐기의 구성요소가 포함된다. 이를 바탕으로 본 연구는 연구데이터를 대상으로 한 품질관리 프로세스 모델을 제안하였는데, 특히 연구데이터를 대상 데이터로 하여 서비스를 제공하는 연구데이터 서비스 플랫폼에서 데이터를 수집하여 서비스하는 일련의 과정에서 수행해야하는 품질관리에 대해 계획, 구축 및 운영, 활용단계로 나누어 논의하였다. 본 연구는 연구데이터 품질관리 수행 방안을 위한 지식 기반을 제공하는데 의의를 갖는다.
Abstract
This study analyzed the government data quality management model, big data quality management model, and data lifecycle model for research data management, and analyzed the components common to each data quality management model. Those data quality management models are designed and proposed according to the lifecycle or based on the PDCA model according to the characteristics of target data, which is the object that performs quality management. And commonly, the components of planning, collection and construction, operation and utilization, and preservation and disposal are included. Based on this, the study proposed a process model for research data quality management, in particular, the research data quality management to be performed in a series of processes from collecting to servicing on a research data platform that provides services using research data as target data was discussed in the stages of planning, construction and operation, and utilization. This study has significance in providing knowledge based for research data quality management implementation methods.
초록
본 연구에서는 Y세대의 특징을 밝히고 Y세대가 요구하는 차세대디지털도서관서비스를 도출하고자 하였으며, 이들의 요구가 베이비붐세대와 어느 정도 차이를 보이는지를 비교하고자 하였다. 연구결과, 첫째, Y세대가 가장 많이 이용하는 디지털기기는 휴대폰 또는 스마트폰으로 나타났고, 다음으로 데스크탑 PC, 노트북 PC, 디지털 카메라 순으로 나타났으며, 사용비율에 있어서 약간의 차이는 있지만 그 순위는 베이비붐세대와 거의 유사하게 나타났다. 둘째, 이용하는 디지털서비스에 있어서 Y세대와 베이비붐세대는 상당한 차이를 보이고 있는 것으로 분석되었으며, Y세대는 인터넷 포털을 가장 많이 이용하고 베이비붐세대는 이메일서비스를 가장 많이 이용하는 것으로 나타났다. 셋째, Y세대와 베이비붐세대가 차세대디지털도서관에 요구하는 서비스를 클라우드서비스, 무한창조공간, 빅데이터, 증강현실, 구글글래스, 상황인식기술, 시맨틱서비스, SNS서비스, 디지털교과서서비스, RFID 및 QRCode 서비스, 도서관공간구성, 최첨단디스플레이기술, 기타 획기적인 서비스로 구분하여 조사한 결과, Y세대가 가장 높은 요구도를 보인 서비스는 빅데이터서비스였고, 베이비붐세대는 디지털교과서서비스였다.
Abstract
This study attempted to reveal the characteristics of the Y generation, to derive the services of the next generation digital library, and to compare differences between the demands of the baby boom generation and the Y generation to some extent. As a result, first, it is shown that the digital device the Y generation uses the most, was a cell phone or smartphone, followed by desktop PC, notebook PC, and digital camera. Although there were some differences, the Y generation’s use ratio of digital devices was substantially similar to the baby boomers’. Second, there was a significant difference between the Y generation and baby boom generation in terms of using digital services. While the Y generation used internet portals the most, the baby boom generation used e-mail service the most. Third, we surveyed the services which the Y generation and baby boom generation require for the next generation digital libraries, by grouping as follows: the cloud service, infinite creative space (maker space), big data, augmented reality, Google Glass, context-aware technologies, semantic services, SNS service, digital textbook service, RFID and QRCode service, library space configuration, a state-of-the-art display technology, and other innovative services. While the most demanded service by the Y generation was big data service, the baby boom generation most demanded digital textbook service.
초록
이용자의 정보요구를 파악하기 위한 다양한 방법 중 로그 분석 방법은 이용자의 실제 검색 행위를 사실적으로 반영하고, 대다수 이용자의 전반적인 이용행태를 분석할 수 있다. 이에 본 연구에서는 국가기록원 웹 포털서비스를 통해 입수된 대량의 질의로그 빅데이터를 기반으로 이용자의 정보요구를 파악하기 위해 1) 질의에 내포된 정보요구 유형별과 2) 검색결과로 제공한 기록 유형별 분석을 진행하였다. 분석에 활용한 질의로그는 국가기록원이 웹을 통해 검색서비스를 제공한 2007년부터 2018년 12월까지, 총 141개월 동안 수집된 월별 상위 100개 질의어 1,571,547개를 대상으로 하였다. 나아가 분석결과를 토대로 이용자 검색 만족도를 향상시킬 수 있는 개선방안을 제안하였다. 본 연구의 결과는 국가기록원 검색 서비스 개선 및 고도화를 위한 구체적이고 실질적 방안을 제시했다는 점에서 의의가 있다.
Abstract
Among the various methods for identifying users’s information needs, Log analysis methods can realistically reflect the users’ actual search behavior and analyze the overall usage of most users. Based on the large quantity of query log big data obtained through the portal service of the National Archives of Korea, this study conducted an analysis by the information type and search result type in order to identify the users’ information needs. The Query log used in analysis were based on 1,571,547 query data collected over a total of 141 months from 2007 to December 2018, when the National Archives of Korea provided search services via the web. Furthermore, based on the analysis results, improvement methods were proposed to improve user search satisfaction. The results of this study could actually be used to improve and upgrade the National Archives of Korea search service.
초록
본 연구는 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 대량의 데이터로부터 학제 간 융합 기술을 발굴하는 일련의 과정을 제시하는 것을 목표로 한다. 바이오공학 기술(BT) 분야와 정보통신 기술(ICT) 분야 간의 융합 연구를 위해 (1) BT 분야의 기술용어 목록을 작성하여 대량의 학술논문 메타데이터를 수집한 후 (2) 패스파인더 네트워크 척도 알고리즘을 이용해 유망 기술의 지식 구조를 생성하고 (3) 토픽 모델링 기법을 사용하여 BT분야 중심의 내용 분석을 수행하였다. 다음 단계인 BT-ICT 융합 기술 아이템 도출을 위해, (4) BT-ICT 관련 정보를 얻기 위해 BT 기술용어 목록을 상위 개념으로 확장한 후 (5) OpenAPI 서비스를 이용하여 두 분야가 관련된 학술 정보의 메타데이터를 자동 수집하여 (6) BT-ICT 토픽 모델의 내용 분석을 실시하였다. 연구를 통해 첫째, 융합 기술의 발굴을 위해서는 기술 용어 목록의 작성이 중요한 지식 베이스가 된다는 점과 둘째, 대량의 수집 문헌을 분석하기 위해서는 데이터의 차원을 줄여 분석을 용이하게 해주는 텍스트 마이닝 기법이 필요하다는 점을 확인하였다. 본 연구에서 제안한 데이터 처리 및 분석 과정이 학제 간 융합 연구의 가능성이 있는 기술 요소들을 발굴하는 데 효과적이었음을 확인할 수 있었다.
Abstract
The objectives of this study is to present a discovering process of interdisciplinary convergence technology using text mining of big data. For the convergence research of biotechnology(BT) and information communications technology (ICT), the following processes were performed. (1) Collecting sufficient meta data of research articles based on BT terminology list. (2) Generating intellectual structure of emerging technologies by using a Pathfinder network scaling algorithm. (3) Analyzing contents with topic modeling. Next three steps were also used to derive items of BT-ICT convergence technology. (4) Expanding BT terminology list into superior concepts of technology to obtain ICT-related information from BT. (5) Automatically collecting meta data of research articles of two fields by using OpenAPI service. (6) Analyzing contents of BT-ICT topic models. Our study proclaims the following findings. Firstly, terminology list can be an important knowledge base for discovering convergence technologies. Secondly, the analysis of a large quantity of literature requires text mining that facilitates the analysis by reducing the dimension of the data. The methodology we suggest here to process and analyze data is efficient to discover technologies with high possibility of interdisciplinary convergence.