초록

공공데이터의 개방과 제공의 활성화와 함께, 공공도서관이 업무 중에 생산한 서지 데이터와 대출 이력과 같은 데이터가 도서관 공공데이터로 제공되고 있다. 본 논문은 도서관 공공데이터의 품질을 진단하고, 그 결과를 바탕으로 도서관 공공데이터의 품질을 높일 개선방안을 제안하고자 한다. 먼저, 문헌정보학 영역에서 공공데이터에 관해 이루어진 연구를 개괄한다. 그다음으로, 도서관 공공데이터 개방 플랫폼인 도서관 정보나루의 오픈 API를 통해 확보한 도서관 공공데이터의 완전성과 정확성을 진단한다. 마지막으로, 데이터 품질 진단 결과에 바탕을 개선방안을 도출한다. 완전성을 진단한 결과, 도서의 식별과 검색을 위 필수적인 서지 요소에서 다수의 공백이 확인되었다. 정확성을 진단한 결과, 값의 유형, 값의 범위, 제한조건을 따르지 않는 부정확한 서지 요소가 확인되었다. 본 연구는 데이터 품질 진단 분석 결과를 바탕으로, 도서관 정보나루의 데이터 수집 절차 개선, 데이터별 스키마 구축, 데이터 수집과 데이터 처리에 관한 안내 제공, 원자료 공개를 제언하였다.

Abstract

With the popularization of open government data, Library-related open government data is also open and utilized to the public. The purpose of this paper is to diagnose the quality of library-related open government data and propose improvement measures to enhance the quality based on the diagnosis result. As a result of diagnosing the completeness of the data, a number of blanks are identified in the bibliographic elements essential for identifying and searching a book. As a result of diagnosing the accuracy of the data, the bibliographic elements that are not compliant with the data schema have been identified. Based on the result of data quality diagnosis, this study suggested improving the data collection procedure, establishing data set schema, providing details on data collection and data processing, and publishing raw data.

초록

MOOC 서비스의 플랫폼을 이어받아 국내에서 2015년부터 서비스를 개시한 한국형 온라인 공개강좌(Korea-Massive Open Online Course, K-MOOC)는 지난해까지 서비스의 양적인 성장에 주력하여 강좌 수와 수강자 수의 확보에 집중하였던 반면, 2020년부터는 새로운 강좌 커리큘럼과 묶음강좌의 개발, 서비스 제공기관의 확대를 통한 폭넓은 주제 분야의 강좌 제공 등 서비스의 질적인 성장을 도모하기 위해 다양한 시도를 진행하고 있다. 설문의 분석 결과를 바탕으로 K-MOOC 서비스의 방향성을 교수자와 강좌 관리자, 서비스 플랫폼 개발자의 측면에서 다음과 같이 제안하였다. 첫째, 강좌를 제공하는 교수자는 다양한 주제분야의 강좌를 제공하기 위해 강좌개발 전략을 구상하여야 한다. 둘째, 강좌를 제공하는 교수자와 K-MOOC 학습을 지원하는 관리자는 전공학습지원 수강동기를 가진 학습자들이 강좌 내 콘텐츠에 적극적으로 참여할 수 있도록 지원해야 한다. 셋째, K-MOOC 플랫폼 개발자는 좀 더 학습자의 학습 편의성을 높일 수 있는 방향으로 현재의 시스템을 개선해야 한다.

Abstract

According to the participants, the current K-MOOC (Korean Massive Open Online Course) has a few problems, such as too few courses, low content quality, and useless learner management system compared to MOOCs abroad. These problems caused diminished learner motivation. Consequently, the K-MOOC service has recorded a low course completion rate despite high expenses spent to develop the contents and thus requires remedies to fix the issues. This study drew research subjects from a pool of college and graduate students representing the primary users of the K-MOOC. This study limited the research scope to the four categories: motivation, learning experience, recognition, and performance of the Biggs’ 3P Learning System Model. Based on the literature review, ten variables were selected and explored how the subjects perceived four categories using the survey questionnaire. This study also examined the relationship between ten variables and generated suggestions for the instructors, course managers, and platform developers to make the K-MOOC better.

초록

이 연구의 목적은 ChatGPT가 도서의 표지, 표제지, 판권기 데이터를 활용하여 생성한 더블린코어의 품질 평가를 통하여 ChatGPT의 메타데이터의 생성 능력과 그 가능성을 확인하는 데 있다. 이를 위하여 90건의 도서의 표지, 표제지와 판권기 데이터를 수집하여 ChatGPT에 입력하고 더블린 코어를 생성하게 하였으며, 산출물에 대해 완전성과 정확성 척도로 성능을 파악하였다. 그 결과, 전체 데이터에 있어 완전성은 0.87, 정확성은 0.71로 준수한 수준이었다. 요소별로 성능을 보면 Title, Creator, Publisher, Date, Identifier, Right, Language 요소가 다른 요소에 비해 상대적으로 높은 성능을 보였다. Subject와 Description 요소는 완전성과 정확성에 대해 다소 낮은 성능을 보였으나, 이들 요소에서 ChatGPT의 장점으로 알려진 생성 능력을 확인할 수 있었다. 한편, DDC 주류인 사회과학과 기술과학 분야에서 Contributor 요소의 정확성이 다소 낮았는데, 이는 ChatGPT의 책임표시사항 추출 오류 및 데이터 자체에서 메타데이터 요소용 서지 기술 내용의 누락, ChatGPT가 지닌 영어 위주의 학습데이터 구성 등에 따른 것으로 판단하였다.

Abstract

The purpose of this study is to evaluate the Dublin Core metadata generated by ChatGPT using book covers, title pages, and colophons from a collection of books. To achieve this, we collected book covers, title pages, and colophons from 90 books and inputted them into ChatGPT to generate Dublin Core metadata. The performance was evaluated in terms of completeness and accuracy. The overall results showed a satisfactory level of completeness at 0.87 and accuracy at 0.71. Among the individual elements, Title, Creator, Publisher, Date, Identifier, Rights, and Language exhibited higher performance. Subject and Description elements showed relatively lower performance in terms of completeness and accuracy, but it confirmed the generation capability known as the inherent strength of ChatGPT. On the other hand, books in the sections of social sciences and technology of DDC showed slightly lower accuracy in the Contributor element. This was attributed to ChatGPT’s attribution extraction errors, omissions in the original bibliographic description contents for metadata, and the language composition of the training data used by ChatGPT.

초록

본 연구는 OPAC에서 계층 클러스터링을 응용하여 소장자료를 계층구조로 분류하여 열람하는데 사용될 수 있는 최적의 계층 클러스터링 모형을 찾기 위한 목적으로 수행되었다. 문헌정보학 분야 단행본과 학위논문으로 실험집단을 구축하여 다양한 색인기법(서명단어 자동색인과 통제어 통합색인)과 용어가중치 기법(절대빈도와 이진빈도), 유사도 계수(다이스, 자카드, 피어슨, 코싸인, 제곱 유클리드), 클러스터링 기법(집단간 평균연결, 집단내 평균연결, 완전연결)을 변수로 실험하였다. 연구결과 집단간 평균연결법과 제곱 유클리드 유사도를 제외하고 나머지 유사도 계수와 클러스터링 기법은 비교적 우수한 클러스터를 생성하였으나, 통제어 통합색인을 이진빈도로 가중치를 부여하여 완전연결법과 집단간 평균연결법으로 클러스터링 하였을 때 가장 좋은 클러스터가 생성되었다. 그러나 자카드 유사도 계수를 사용한 집단간 평균연결법이 십진구조와 더 유사하였다.

Abstract

This study is to develop a hiararchic clustering model for document classification and browsing in OPAC systems. Two automatic indexing techniques (with and without controlled terms), two term weighting methods (based on term frequency and binary weight), five similarity coefficients (Dice, Jaccard, Pearson, Cosine, and Squared Euclidean), and three hierarchic clustering algorithms (Between Average Linkage, Within Average Linkage, and Complete Linkage method) were tested on the document collection of 175 books and theses on library and information science. The best document clusters resulted from the Between Average Linkage or Complete Linkage method with Jaccard or Dice coefficient on the automatic indexing with controlled terms in binary vector. The clusters from Between Average Linkage with Jaccard has more likely decimal classification structure.

초록

Abstract

Titles have been regarded as having effective clustering features, but they sometimes fail to represent the topic of a document and result in poorly generated document clusters. This study aims to improve the performance of document clustering with titles by suggesting titles in the citation bibliography as a clustering feature. Titles of original literature, titles in the citation bibliography, and an aggregation of both titles were adapted to measure the performance of clustering. Each feature was combined with three hierarchical clustering methods, within group average linkage, complete linkage, and Ward's method in the clustering experiment. The best practice case of this experiment was clustering document with features from both titles by within-groups average method.

초록

Abstract

In this study, pathfinder network analysis has been carried out to identify subject domains of documents which cited articles in the ASIST Proceedings. This represents how articles in the ASIST Proceedings are flowed and used in what subjects areas. For this analysis, 240 documents were selected through a search of the Scopus database. The complete linkage clustering method was used to draw out 16 clusters from 240 documents. Through MDS and pathfinder network analysis, knowledge networks of clusters have been produced. As a result, articles in the ASIST Proceedings relating to knowledge management, bibliometrics, information retrieval and digital libraries have been cited actively by other publications. The most frequent citation flow type of ASIST proceedings was citation from proceedings(ASIST) to reviews(ARIST), via journals, and the most popular subject areas related to documents were bibliometrics.

초록

다지털 보존의 중요성에 대한 인식이 확산되면서 웹 아카이빙에 대한 관심도 높아지고 있다. 웹 아카이빙은 수집형태나 운영형태, 또는 아카이빙 대상 컬렉션 범위와 포괄정도에 따라서 설계지침이 달라지게 된다. 본 연구에서는 이 중 선택적 아카이빙을 중심으로 아카이빙을 수행하고자 할 때에 고려해야 할 메타에이터 요소들을 분석하였다. 선택적 아카이빙을 수행한 선행 프로젝트에서 제안한 메타데이터를 기반으로 필요한 요소들을 분석하였으며, 분석 결과 더블린코어의 기본적인 요소들과 함께 관리적인 요소에 해당하는 메타데이터 내용들의 확충이 필요함을 확인할 수 있었다.

Abstract

As digital preservation becomes increasingly important, interest in web archiving has correspondingly increased. The processes of web archiving depend on the types of acquisition methods employed, the organization and storage of data, their completeness, and their scope. This study develops metadata for intensive web archiving. Several web archiving projects are reviewed and analyzed. As a result, administrative metadata has been suggested in addition to the basic elements from the Dublin Core.

초록

본 연구는 기업의 독서경영과 문화경영이 직원의 직무만족과 조직몰입을 높이는 데 도움이 된다는 선행연구들을 기반으로, 공공도서관 직원의 독서활동이 직무만족도와 조직몰입도에 미치는 영향에 대하여 분석하는 것을 목적으로 하였다. 설문조사를 통해 수집된 데이터의 분석결과, 이용자 독서모임 참여 정도에 따라 직무자체 만족도, 인간관계 만족도, 자아실현 만족도, 정서적 몰입도, 지속적 몰입도에서 유의한 차이가 있었다. 또한 공공도서관 직원의 독서량, 독서시간은 직무자체 만족도에 유의한 영향을 미쳤으며, 독서시간은 정서적 몰입도에도 유의한 영향을 미치고 있었다. 이용자 독서모임 참여 기간은 사회적 인식 만족도, 지속적 몰입도, 규범적 몰입도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 직무자체 만족도는 독서시간과 정서적 몰입도 간에 완전매개효과를 가지고 있었고, 사회적 인식 만족도는 이용자 독서모임 참여기간과 지속적 몰입도 및 규범적 몰입도 간에 완전매개효과를 가졌다. 이러한 결과에 따라 본 연구는 공공도서관의 독서경영 도입을 통한 직원 독서환경 조성을 위한 방안을 다음과 같이 제시하였다. 첫째, 공공도서관 운영진의 독서경영에 대한 적극적인 관심이 필요하며, 직원들의 독서활동을 위한 다양한 프로그램을 제공해야 한다. 둘째, 공공도서관은 직원들의 이용자 독서모임에 참여를 도모하고, 담당 직원은 지속적으로 참여할 수 있도록 지원해야 한다. 셋째, 공공도서관 직원들의 적극적인 독서활동을 위한 기관 차원의 지속적인 동기부여가 필요하다.

Abstract

The purpose of this study is to analyze the effect of reading activity of employees in public libraries on their job satisfaction and organizational commitment which was suggested by previous studies proving the relationship among the variables in the business area. The results from the survey indicate that there were significant differences in job satisfaction, satisfaction with human relationship, satisfaction of self-realization, affective commitment, and continuance commitment in terms of the frequency of participation in a book club. Additionally, the number of employees’ reading books and hours spent for reading significantly influenced their job satisfaction and the hours spent for reading significantly influenced affective commitment. It was also found that participation continuity for a book club influenced on satisfaction level of social recognition, continuance commitment, and normative commitment. Job satisfaction level had a complete mediation effect between reading hours and affective commitment, and satisfaction from social recognition had a complete mediation effect between participation continuity in a reading meeting, continuance commitment, and normative commitment. Based on these results, this study suggests a plan for constructing a good environment for employees to read through introducing a reading management as follows. Firstly, managers of public libraries need to take an active interest in reading management and various programs to encourage employees to read need to be provided. Secondly, public libraries are required to encourage their employees’ participation in book clubs and support them, so that the employees are able to participate in the book club consistently. Finally, institution-level consistent motivation is needed for an active reading activity.

초록

이 연구의 목적은 인문학분야를 대상으로 인용DB간 구축 정보를 비교하고 차이가 있는 경우 그 원인과 문제점을 분석하여 구축 정보의 정확성을 향상시킬 수 있는 방안을 제시하는데 있다. 이를 위해 인용정보를 구성하는 주요 항목 중의 하나인 피인용횟수를 기준으로 네이버와 KCI에서 국내학술논문을 비교하였다. 조사결과, KCI가 네이버보다 좀 더 정확한 인용정보를 제공하고 있었지만 그 차이는 크지 않았다. 각 인용DB간 차이의 원인은 수록범위의 불완전성, 서지정보의 오류, 참고문헌 구축의 불완전성, 링크와 관련된 오류 등으로 조사되었다. 두 인용DB 모두 개선의 여지가 남아있으며, 양자를 상호보완적으로 활용한다면 인문학 분야에서 더욱 완전한 인용정보를 파악할 수 있을 것이다.

Abstract

The purpose of this study was to identify differences between KCI and Naver Scholar as citation analysis tools. Four subcategories in the humanities category were selected as the subject of study. The recall of Naver Scholar was 64%(2,227 times) and the KCI's was 77%(2,665 times). There were some differences in the results at the individual article level or the subcategory level, but the gaps were not significant. Therefore, researchers who analyze citations are urged to use both databases because neither of them are complete, but supplementary to each other.

초록

본 연구의 목적은 이용자의 인지적 특성 중 하나인 성격 유형과 OPAC 탐색 과정에서 나타나는 이용자의 정보 탐색 성향 및 만족도의 관계를 파악하고자 하였다. 본 연구에서는 실험대상자들을 대상으로 KEPTI 에니어그램 검사를 통해 성격 유형을 파악하였고, 데이터는 실험-전 질문지, 태스크A 질문지, 태스크B 질문지, 그리고 실험-후 질문지로 수집되었다. 분석결과, 에니어그램의 힘의 중심에 의한 집단 간에는 탐색의 용이성, 탐색시간, 탐색시간의 충분성, 탐색결과의 유용성, 탐색과정의 쉬움에서 통계적으로 유의한 차이가 나타났고 호니비언 집단 간에는 질의에 대한 친숙성과 흥미에서 통계적으로 유의한 차이가 나타났다.

Abstract

This study examined the relation between personality types and users' searching trait and satisfaction when interacting with OPAC system. In this study, personality type was measured by the KEPTI Enneagram tools. Data was collected through four questionnaires, pre-test, TaskA, TaskB, and post-test survey. The results indicated that there was a statistically significant difference in perceptions on the expected ease of search, completion time, adequacy of search time, usefulness of search results, and performed ease of search within the Three Triads of Enneagram. Also a statistically significant difference was found on familiarity and interest in the selected queries within the Hornivian group.