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검색어: data analysis, 검색결과: 12
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본 연구에서는 공공도서관 단위로 드러나는 이용자의 정보요구 특성을 파악하기 위해, 서울시 8개 자치구 11개 공공도서관을 대상으로 각 도서관에서 대출 이용된 도서가 지니는 다양한 속성 정보에 기반하여 이용자 요구를 분석하였다. 그 결과, 도서관별로 이용자의 정보요구의 특성이 드러나고 있었으며, 이용대상, 이용목적/동기, 관심사/취향, 도서 장르, 주제와 연관된 두드러진 도서 이용양상을 파악할 수 있었다. 또한, 도서관별 저자에 대한 선호도도 존재하고 있었으며, 선호하는 저자의 역할에서의 차이도 드러났다. 본 연구의 결과는 이용자 요구에 기반한 차별화된 장서 개발과 서비스 프로그램 개발을 위한 가이드라인을 제공하는 데 도움이 될 것이다.

Abstract

In this study, in order to understand the characteristics of the users’ information needs for each public library unit, the user needs were analyzed based on the various attribute information of the books loaned to 11 public libraries in 8 districts in Seoul. As a result, the prominent book use patterns of the libraries were revealed, specifically related to the target user groups, purpose/motivation, interests/preferences, book genre, and subject. In addition, there was a preference for authors, and a difference in the role of the preferred authors in each library was also revealed. The results of this study will help to provide guidelines for the development of differentiated collections and service programs based on user needs.

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이종욱(경북대학교 문헌정보학과) ; 강우진(경북대학교 일반대학원 문헌정보학과) ; 박중규(경북대학교 심리학과) 2021, Vol.38, No.4, pp.1-23 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2021.38.4.001
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본 연구에서는 베스트셀러 목록에 포함된 도서의 순위가 공공도서관에서의 평균 대출 건수에 미치는 영향을 패널분석을 통해 살펴보고자 하였다. 본 연구를 위해 문화 빅데이터 플랫폼을 통하여 국립중앙도서관이 제공하는 데이터를 바탕으로 2018년 1월 1일부터 2019년 12월 29일까지 총 104주 동안의 분석 대상 도서 179권의 공공도서관 대출 데이터 세트를 생성하였고, YES24 웹사이트를 통해 같은 기간 주간 베스트셀러 목록 데이터 세트를 구축하였다. 공공도서관 대출과 베스트셀러 도서 순위 간 정확한 관계를 확인하기 위해 패널자료의 특성을 활용한 분석 방식인 선형회귀모형, 고정효과모형, 확률효과모형 등 세 개의 모형을 비교한 결과, 고정효과모형이 가장 적합한 것으로 나타났다. 순위 데이터 결측값이 47주 미만인 179권의 도서의 자료를 고정효과모형으로 분석한 결과, 도서의 베스트셀러 순위가 한 단계 내려가면 공공도서관에서의 해당 도서 평균 대출 건수가 0.108권 유의미한 수준에서 감소한다는 것을 밝혀내었다. 또한, 베스트셀러 순위가 도서 평균 대출 건수에 미치는 효과가 도서의 내용분류에 따라 상이함을 알 수 있었다. 이 연구는 베스트셀러 순위가 사람들의 도서관 대출행태에 영향을 미치고 있음을 실증적으로 확인한 것으로, 공공도서관에서는 이용자의 요구를 예측하고, 장서 개발 정책 수립에 베스트셀러 목록을 비롯한 사회문화적 맥락을 고려할 필요가 있음을 시사한다.

Abstract

The purpose of this study is to analyze the effects of the bestseller ranks on the book circulations in public libraries. To achieve this goal, the weekly data sets of 179 books’ library circulation and bestseller list from January 1, 2018 to December 29, 2019 were constructed based on the data collected from BigData MarketC and YES24. Three methods for analyzing panel data including linear regression, fixed-effect, and random effect models were compared, and it turned out that fixed-effect model was better than other methods. The results show that the average ranks of bestsellers were associated with their public library circulations visually. Also, the analysis of fixed-effect model showed that the single rank decline of a book on the bestseller list decreases its average circulation of 0.108 while the size of effect varied depending on subject of books. The study empirically demonstrated the impact of a bestseller list on people’s book circulation behavior, suggesting that public libraries need to reference sociocultural context as well as bestseller book lists to predict library user needs and to formulate collection development policy.

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박지원(전남대학교 대학원 기록관리학과) ; 장우권(전남대학교) 2021, Vol.38, No.4, pp.199-230 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2021.38.4.199
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이 연구는 연구데이터 재이용에 대한 연구자 및 재이용 데이터를 조사를 통해 연구데이터 재이용 영향에 대한 분석 및 활성화 방안을 제시하는데 있다. 이를 위해 연구데이터를 재이용하여 뉴 연구결과물을 산출한 경험이 있는 국내 사회과학분야 학술 연구자를 대상으로 설문배포와 회수를 토대로 178부를 분석하였다. 그 결과, 1) 대부분의 연구자들은 데이터 리포지터리, 데이터관리시스템, 연구데이터 DB와 같은 시스템을 통해 재이용 데이터를 획득하고, 실험 및 관찰을 통해 생산된 분석데이터를 주로 재이용하는 것으로 나타났다. 또한 성공적으로 연구데이터를 재이용한 연구자임에도 불구하고 연구데이터 공유에 대한 인식이 낮을뿐더러 다양한 문제에 직면하여 공유를 하지 않았다. 2) 문헌 검토와 요인 분석을 통해 도출한 10가지 요인(학문적 유용성, 연구의 효율성, 연구자의 우려사항, 데이터 취약성, 직접적 노력, 간접적 노력, 재이용 적합성, 데이터 완전성, 데이터 유용성, 사회적 조건)의 신뢰성과 타당성을 검증하였다. 3) 상관 분석결과 연구 효율성, 사회적 조건은 연구데이터 재이용 의도와 양적 상관관계가, 연구자의 우려사항, 데이터 취약성, 직접적 노력은 연구데이터 재이용 의도와 음적 상관관계가 나타났다. 회귀 분석 결과 이 요인들은 모두 연구데이터 재이용 의도에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 연구의 효율성, 사회적 조건, 직접적 노력, 연구자의 우려사항, 데이터 취약성 순서로 연구데이터 재이용 의도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이를 토대로 연구데이터 재이용 활성화 방안을 제시하였다.

Abstract

This study is to present an analysis and activation plan for the effect of reuse of research data through investigation of researchers and reuse data on reuse of research data. To this end, 178 copies were analyzed based on the distribution and collection of surveys targeting academic researchers in the field of social science in Korea who have experience in calculating new research results by reusing research data. As a result, 1) Most researchers acquire reuse data through systems such as data repositories, data management systems, and research data DBs, and mainly reuse analysis data produced through experiments and observations. In addition, despite being a researcher who successfully reused research data, the awareness of research data sharing was low and did not share it in the face of various problems. 2) The reliability and validity of 10 factors derived through literature review and factor analysis (academic usefulness, research efficiency, researcher concerns, data vulnerability, direct effort, indirect effort, suitability for reuse, data completeness, data usefulness, and social conditions) were verified. 3) As a result of correlation analysis, research efficiency, social conditions showed a quantitative correlation with research data reuse intention, researcher concerns, data vulnerability, and direct effort showed a negative correlation with research data reuse intention. As a result of regression analysis, all of these factors had a significant effect on the intention to reuse research data, and in the order of research efficiency, social conditions, direct efforts, researchers’ concerns, and data vulnerability. Based on this, a plan to revitalize the reuse of research data was proposed.

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정우진(성균관대학교 문헌정보학과) ; 김규리(성균관대학교 문헌정보학과) ; 유승희(성균관대학교) ; 주영준(성균관대학교) 2021, Vol.38, No.4, pp.113-128 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2021.38.4.113
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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.

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본 연구는 토픽 모델링 및 네트워크 분석 기법을 활용하여 여대생들의 웨어러블 디바이스에 대한 인식 및 선호도 분석, 건강관리에 대한 요구를 분석함으로써 여대생에게 맞는 웨어러블 디바이스 개발 방안을 제시하였다. 이를 위하여 S여자대학교 재학생들이 사용하는 커뮤니티에서 건강관리 및 웨어러블 디바이스와 관련된 게시글 2,457건을 수집하였고. 수집된 게시글과 댓글 데이터를 전처리한 뒤 LDA 기반의 토픽 모델링을 실시하였다. 토픽 모델링 기법을 통해 건강관리 및 웨어러블 디바이스와 관련하여 여대생들의 주요 쟁점들을 도출하고, 관련 키워드가 포함된 포스팅에 대해 바이그램 분석과 네트워크 분석을 수행하여 여대생들이 웨어러블 기기에 대해 가지고 있는 견해를 파악하고자 한다.

Abstract

This study proposed a plan to develop wearable devices suitable for female college students by analyzing female college students’ perceptions and preferences for wearable devices and their needs for health care using topic modeling and network analysis techniques. To this end, 2,457 posts related to health care and wearable devices were collected from the community used by S Women’s University students. After preprocessing the collected posts and comment data, LDA-based topic modeling was performed. Through topic modeling techniques, major issues of female college students related to health care and wearable devices are derived, and bi-gram analysis and network analysis are performed on posts containing related keywords to understand female college students’ views on wearable devices.

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네트워크 분석 기법을 활용한 연구가 다양한 학문 분야에서 수행되고 있다. 본 연구는 2003년부터 2021년까지 국내 학술지에 게재된 네트워크 분석 논문 총 2,187건을 대상으로 계량서지적 분석과 내용분석을 수행하였다. 분석결과는 살펴보면, 논문 생산에 있어서 교육학, 학제간연구, 컴퓨터학, 문헌정보학, 행정학, 경영학 등의 우위를 확인할 수 있다. 학술지 단위로 보면, 메가 학술지의 강세가 나타난다. 그러나 피인용 기반의 영향력을 살펴보면, 행정학, 문헌정보학, 교육학의 영향력을 뚜렷하게 확인할 수 있다. 저자 단위로 분석한 결과 역시 언론정보학, 행정학, 문헌정보학의 우위를 확인할 수 있다. 파악된 1,537명의 저자 중에서 극소수의 저자가 활발한 연구활동을 하는 것으로 나타났으며, 이를 통해 연구자 저변 확대의 필요성도 확인할 수 있다. 내용분석의 결과를 살펴보면, 논문을 데이터셋으로 하여 가중/비방향네트워크를 형성하는 것이 가장 일반적인 네트워크 형태로 나타났다. 노드는 단어, 링크는 동시출현으로 표현되는 것이 보편적이며, 분석을 위해서는 KrKwic, UCINET, NetMiner, NetDraw의 활용이 가장 두드러졌다.

Abstract

Research in various academic fields using network analysis techniques has been conducted and grown. This study performed bibliographical analysis and content analysis on a total of 2,187 network analysis papers published in journals from 2003 to 2021. The results showed that the fields of Pedagogy, Interdisciplinary Research, Computer Science, Library and Information Science, Public Administration, and Business Administration were higher in terms of the number of research papers. From the perspective of journal, mega-journals were indicated as the most productive journals. However, when looking at the impact based on the number of citations, the strength of Public Administration, Library and Information Science, and Pedagogy is clearly revealed. The results of the analysis by authors can also confirm the higher impact of Journalism, Public Administration Science, and Library and Information Science. Of the 1,537 authors identified, very few authors are active in research, confirming the need to expand the researcher base. The results of content analysis showed that the weighted and non-directional network was the most common network type with using the research papers as a data set. Generally nodes are expressed as words and links are expressed as relationship. For network analysis, the use of KrKwic, UCINET, NetMiner, and NetDraw is the most prominent.

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김동훈(성균관대학교 문헌정보학과) ; 김규리(성균관대학교 문헌정보학과) ; 주영준(성균관대학교 문헌정보학과) 2021, Vol.38, No.1, pp.53-69 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2021.38.1.053
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본 연구에서는 다학제적 연구가 활발해진 국내 연구의 동향을 파악하기 위하여 2020 구글 스칼라 매트릭스에 색인된 국내 주요 학술지 데이터를 활용하여 전 학문분야를 포괄하는 네트워크 분석(대학협력 네트워크, 키워드 동시출현 네트워크, 학술지 인용 네트워크, 학문분야 인용 네트워크)을 실시하였다. 대학협력 네트워크 분석결과, 서울대학교, 계명대학교, 성균관대학교 등 협력연구를 활발히 진행하는 대학을 파악할 수 있었고, 키워드 동시출현 네트워크 분석결과, 이직의도, 직무만족 등 직무 관련 키워드가 높은 빈도로 나타남을 확인하였다. 학술지 인용 네트워크에서는 한국콘텐츠학회논문지, 한국사회학, 한국심리학회지: 문화 및 사회문제 등 인용이 많이 되고 있는 핵심 학술지들을 확인하였으며, 학문분야 인용 네트워크에서는 교육학, 경영학, 사회복지학이 다른 학문에 가장 많은 영향을 미치는 학문임을 확인하였다. 본 연구에서는 기존의 국내 계량서지분석연구에서 시도하지 않았던 구글 스칼라 매트릭스 데이터를 처음 활용하였으며, 키워드, 학술지, 학문분야로 범위를 확장시켜가며 단계적 네트워크 분석을 실시하였다는 점에서 학술적 의의를 가지며, 연구결과는 국내 대학 간 공동연구의 전략 수립 및 다학제적 융합 연구 기획에 활용될 수 있다는 점에서 실질적인 함의를 시사한다.

Abstract

This study aims to understand the research landscape of South Korea using the data of 2020 Google Scholar Metrics. To achieve the goal, we constructed and analyzed four types of networks including the university collaboration network, the keyword co-occurrence network, the journal citation network, and the discipline citation network. Through the analysis of the university collaboration network, we found major universities such as Seoul National University, Keimyung University, and Sungkyunkwan University that have led collaborative research. Job related keywords such as job change intention and job satisfaction have been frequently studied with other keywords. Through the analysis of the journal citation network, we found multiple journals such as The Journal of the Korea Contents Association, Korean Journal of Sociology, and Korean Journal of Culture and Social Issues that have been widely cited by the other journals and influenced them. Finally, Education, Business administration, and Social welfare were identified as the top influential disciplines that have influenced other disciplines through the knowledge diffusion. The study is the first of its kind to use the data of Google Scholar Metrics and conduct a stepwise network analysis (e.g., keyword, journal, and discipline) to broadly understand the research landscape of South Korea. Our results can be used by government agencies and universities to develop effective strategies of promoting university collaboration and interdisciplinary research.

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김혜영(연세대학교 문헌정보학과) ; 김기영(연세대학교) ; 민윤경(연세대학교 문헌정보학과 대학도서관발전연구소) ; 이지연(연세대학교) 2021, Vol.38, No.2, pp.305-336 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2021.38.2.305
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본 연구는 대학도서관의 서비스 개발을 위해 대학을 둘러싼 환경에 대한 인식에 기반하여 이용자가 가진 정보요구와 정보행위를 탐색하였다. 질적 데이터의 내용분석 결과, 심층면담 참여자들은 사회, 교육, 연구 환경의 변화를 경험하면서, ‘적합성, 최신성, 고유성, 신뢰성, 현장성, 편의성’의 6가지 특성을 띠는 심층적 정보요구를 갖고 있었다. 참여자들은 정보요구를 해결하기 위해 정보매체와 인적자원, 그리고 장소매체를 활용하고 있었다. 이러한 정보행위를 수행하는 가운데, 참여자들의 신분이나 주제분야, 소속대학을 뛰어넘어 공통적으로 겪고 있는 정보문제로서 ‘개개인의 미디어․정보활용역량 차이, 대학간 자원인프라 격차, 저작권과 소통채널의 문제’ 등을 발견하였다. 이에 본 연구는 대학도서관 서비스 방향성으로 ‘개인화된 미디어․정보리터러시 서비스, 정보요구 특성에 부합하는 장소매체로서의 도서관, 인적교류장소로서 자원인프라플랫폼, 접근성 높은 정보매체 활용지원 서비스’를 제시하였다.

Abstract

This study explored the user’s information needs and information behavior for the development of academic library services. The content analysis of qualitative data showed that the in-depth interview participants have six types of information needs such as ‘suitability, up-to-dateness, uniqueness, reliability, practicality, and convenience’ while going through societal, educational, and research-related changes. Interview participants solved their information needs by acquiring the resources necessary for each individual’s task through information behaviors using information media, human resources and the places. Each participant tried to solve his/her information problem through individual efforts based on their different media and information utilization capabilities. Based on the analysis, this study presented four directions in the development of academic library services. They are an personalized information literacy service, a space to meet the characteristics of information needs, an infrastructure platform for exchanging human resources, and an accessible support service for utilizing information media.

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이선우(한국교육학술정보원 KORUS 연구원) ; 장우권(전남대학교 문헌정보학과 교수) 2021, Vol.38, No.3, pp.141-174 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2021.38.3.141
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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.

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김지수(한남대학교 정보융합연구소) ; 김성주(한남대학교 정보융합연구소) ; 박신이(한남대학교 정보융합연구소) ; 신지원(한남대학교 정보융합연구소) ; 권선영(한남대학교) 2021, Vol.38, No.2, pp.87-112 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2021.38.2.087
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초록

최근 들어 다양한 분야에서 VR 기술을 활용한 콘텐츠가 점차 증가하고 있으며 기술 또한 급속도로 보급되는 추세이다. 이러한 배경에서 공공도서관 또한 시대의 흐름에 따라 VR 기술을 활용한 서비스를 제공할 필요가 있다. 이에 본 연구는 공공도서관의 교육적, 문화적 기능을 고려한 VR 기반 교육문화프로그램을 제안하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 VR 프로그램이 진행되고 있는 국내․외 공공도서관 및 산업군 사례 조사 그리고 선행연구, 이론분석을 통해 적용점 및 시사점을 도출하였으며 이를 종합, 검토하여 공공도서관에서의 VR 기반 교육문화프로그램을 제안하였다. 본 연구에서 제시한 VR 기반 교육문화프로그램은 향후 공공도서관에서 VR 기반 교육문화프로그램 기획을 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.

Abstract

Recently, content using VR technology in various fields is gradually increasing, and the technology is also rapidly spreading. Against this background, public libraries also need to provide services using VR technology according to the flow of the times. Therefore, this study drew application points through the investigation and analysis of domestic and foreign public libraries where VR programs are underway. And based on this, a final proposal is prepared after planning and reviewing VR-based educational and cultural programs in public libraries. VR-based educational and cultural programs introduced can be used as basic data for planning VR-based cultural programs in public library.

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