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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
정보의 급격한 증가와 정보기술이 발달함에 따라 개인에게도 정보관리의 중요성이 점차 커지고 있다. 본 연구는 대학생들의 개인정보관리 동기 요인과 방해 요인이 개인정보관리 행태에 어떠한 영향을 미치는지 알아보고자 하였다. 먼저, 선행연구 분석을 통해 개인정보관리 동기 요인과 방해 요인을 도출하였으며, 이러한 요인들이 개인정보관리 행태인 정보조직 활동과 정보유지 활동에 어떠한 영향을 미치는지 분석하였다. 이를 위해, 서울 소재 대학교의 대학생들을 대상으로 온라인 설문조사를 진행하였으며, 총 593부의 유효한 응답지를 분석하였다. 분석 결과, 개인정보관리 동기 요인과 방해 요인이 개인정보관리 행태에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구는 개인의 정보관리 행태를 분석하고 행태에 영향을 미치는 요인을 도출하였다는 점에서 학문적 의의가 있다. 또한, 연구 결과를 바탕으로 대학생들이 개인정보를 효율적으로 관리할 수 있도록 개인정보관리 교육을 제공해야 한다는 실질적 함의를 제시하였다.
Abstract
With the rapid increase in information and the development of information technologies, the importance of information management is increasing for individuals. The study aimed to examine how the motivations or disturbance factors of personal information management affect college students. First, the motivation and disturbance factors of personal information management were derived through the analysis of previous studies, and the effects of these factors on information organization and information management activities were analyzed. For this purpose, an online questionnaire was conducted for college students at a university in Seoul and a total of 593 valid responses were analyzed. The study found that the motivations or disturbance factors of personal information management influenced personal information management behavior. The study extends the literature of personal information management by analyzing the information management behavior of individuals and identifying the factors influencing such behavior. Furthermore, the finding of the study suggests the practical implications that it is essential to provide personal information management education so that college students can manage personal information efficiently.
초록
본 연구는 대학도서관의 연구데이터관리서비스 개발을 위하여 수행되었다. 본 연구에서는 연구데이터관리서비스의 요소와 제공 수준을 알아보고, 국내에서 연구비 규모가 가장 큰 대학인 서울대학교 소속 연구자들을 대상으로 인터뷰를 진행하여 연구자들의 연구데이터관리 및 공유와 이용, 서비스에 대한 요구를 분석하였다. 인터뷰 참여자들은 해외 연구비지원기관 또는 학술 저널에서 제시하는 데이터 공유 의무조항에 대한 인식과 이행 경험이 부족하고 데이터를 체계적으로 관리하는데 어려움을 겪고 있었다. 그러나 상당수의 연구자들이 데이터 관리 및 연구데이터관리서비스 관련 교육에 대한 필요성에 대해 동감하고 있었다. 이를 바탕으로, 연구데이터관리서비스를 교육서비스, 전문 컨설팅 서비스, 큐레이션 기술 서비스 요소로 나누어 각 요소별 이용자의 요구를 반영한 서비스를 제안하였다. 본 연구결과는 향후 국내 대학도서관 및 연구데이터관리서비스를 계획하고 있는 기관에서 서비스 개발의 기초자료로 활용할 수 있을 것이다.
Abstract
This study aimed to develop Research Data Management (RDM) Services in a domestic university library of Korea. In this study, elements and levels of RDM services are examined and in-depth interview was conducted with university researchers affiliated in Seoul National University, which has the largest amount of research fund among universities in Korea. Interview was conducted to analyze their data management practices and needs of RDM services. Interview results show researchers’ lack of awareness toward Data Management Policy and data sharing obligations of funding agencies and academic journal publishers. Also, they had trouble managing research data systematically. However, many of the researchers understand the necessary of research data management and education of data management. Based on the interview result, service elements and contents are suggested for RDM services which is consisted of education services, professional consulting services, curation technical services. This study result will help to guide for the planning the future RDM service in university library of Korea.
초록
대표적인 앙상블 기법으로서 랜덤포레스트(RF)를 문헌정보학 분야의 학술지 논문에 대한 자동분류에 적용하였다. 특히, 국내 학술지 논문에 주제 범주를 자동 할당하는 분류 성능 측면에서 트리 수, 자질선정, 학습집합 크기 등 주요 요소들에 대한 다각적인 실험을 수행하였다. 이를 통해, 실제 환경의 불균형 데이터세트(imbalanced dataset)에 대하여 랜덤포레스트(RF)의 성능을 최적화할 수 있는 방안을 모색하였다. 결과적으로 국내 학술지 논문의 자동분류에서 랜덤포레스트(RF)는 트리 수 구간 100〜1000(C)과 카이제곱통계량(CHI)으로 선정한 소규모의 자질집합(10%), 대부분의 학습집합(9〜10년)을 사용하는 경우에 가장 좋은 분류 성능을 기대할 수 있는 것으로 나타났다.
Abstract
Random Forest (RF), a representative ensemble technique, was applied to automatic classification of journal articles in the field of library and information science. Especially, I performed various experiments on the main factors such as tree number, feature selection, and learning set size in terms of classification performance that automatically assigns class labels to domestic journals. Through this, I explored ways to optimize the performance of random forests (RF) for imbalanced datasets in real environments. Consequently, for the automatic classification of domestic journal articles, Random Forest (RF) can be expected to have the best classification performance when using tree number interval 100〜1000(C), small feature set (10%) based on chi-square statistic (CHI), and most learning sets (9-10 years).
초록
본 연구는 미국도서관협회(American Library Association, ALA)의 인가를 받은 문헌정보학 프로그램에서 제공하는 데이터사이언스와 관련된 수업의 내용을 조사했다. 연구의 목적은 강의 계획서의 내용 분석을 통해 해당 수업에서 다뤄지는 교과목 명, 교과 설명, 학습 목표, 주차 별 주제를 살펴보는 것이다. 문헌정보학 프로그램에서의 데이터사이언스와 관련된 필수 과목 및 선택 과목은, 데이터사이언스 개론, 데이터 마이닝, 데이터베이스, 데이터 분석, 데이터 시각화, 데이터 큐레이션 및 관리, 머신 러닝, 메타데이터, 컴퓨터 프로그래밍 등 데이터사이언스 전 분야에 걸쳐 다양하게 교과목이 개설되어 있었다. 본 연구의 결과는 문헌정보학 프로그램에서 데이터사이언스 교과 과정을 개설 및 개정할 때 논의의 시작점이 될 수 있는 기초 자료가 되어 운영 역량을 강화하는데 활용되기를 기대한다.
Abstract
This preliminary study examined the status of data science-related course syllabi in the American Library Association (ALA) accredited Library and Information Science (LIS) programs. The purpose of this study was to explore LIS course syllabi related to data science, such as course title, course description, learning outcomes, and weekly topics. LIS programs offer various topics in data science such as the introduction to data science, data mining, database, data analysis, data visualization, data curation and management, machine learning, metadata, and computer programming. This study contributes to helping instructors develop or revise course materials to improve course competencies related to data science in the ALA-accredited LIS programs.
초록
정보관리기관은 기관의 디지털 성숙도를 효과적으로 평가하고 개선 방향을 명확히 하여 급속도로 발전하는 정보기술환경에 대응할 필요가 있다. 본 연구는 급변하는 정보환경 속에서 정보관리기관의 효과적인 평가 및 방향설정이 용이하도록 디지털 전환의 관점에서 KISTI가 개발한 디지털 큐레이션 성숙도 모델의 가중치를 도출하였다. AHP기법을 통해 모델의 대분류와 중분류에서 상대적 중요도를 가중치로서 도출하였다. 그 결과를 정리해 보면, 전체 모형의 대분류를 100점 기준으로 측정할 때 기술은 27점, 데이터는 24점, 전략은 19점, 조직(인력)은 16점, (사회적)영향력은 14점으로 계산 가능하였다. 그리고 각 대분류 내 중분류에 대해서도 세부항목 별 가중치를 각각 100점 만점을 기준으로 제시하였다. 본 연구에서 도출한 영역별 가중치를 디지털전환 성숙도 평가 모델에 적용함으로써 보다 객관적이고 합리적인 평가가 가능할 것으로 기대된다.
Abstract
In the rapidly developing information technology environment, information management organizations need to effectively evaluate their digital maturity and clarify the direction of improvement to effectively respond to rapidly changing environments. This study derived weights for the digital curation maturity model developed by KISTI from the perspective of digital transformation to facilitate effective evaluation and direction setting of information management organizations. Relative importance was derived as a weight in the major and middle categories of the model through the AHP technique. Summarizing the results, when the major categories of the entire model are measured on the basis of 100 points, technology is 27 points, data is 24 points, strategy is 19 points, organization (manpower) is 16 points, and (social) influence is calculated as 14 points. In addition, weights for each subcategory were presented for each major classification based on a perfect score of 100 points. It is expected that a more objective and reasonable evaluation will be possible by applying the weights for each area derived from this study to the digital transformation maturity evaluation model.
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 연구는 성숙도 모델 개념을 활용하여 디지털 전환 성과를 측정할 수 있는 지표 개발을 시도하였다. 디지털 전환을 위해서는 단순한 서비스 개선이 아니라 조직, 업무 변화까지를 고려할 필요가 있다. 여기서는 우리나라의 대표적인 과학기술정보서비스 기관인 KISTI의 디지털 전환 측정을 위한 모델 개발을 목표로 하였다. KSITI는 이미 디지털 전환을 위한 BPR 작업을 수행한 바 있으며, 성숙도 모델 개념을 차용하였다. 단, BPR에서는 해당 결과를 측정할 수 있는 방법은 존재하지 않는다. 본 논문에서는 성숙모 모델을 기반으로 디지털 전환을 측정할 수 있는 지표를 개발하였다. 지표개발은 모델 개발과 평가 두 가지 방법으로 수행하였다. 모델 구성을 위한 사례는 기존 KISTI에서 수행한 관련 연구, 다양한 국내․외 사례를 통해 이루어졌다. 검증 전 모델은 대분류를 기준으로 기술(37개), 데이터(45개), 전략(18개), 조직(인력)(36개), (사회적)영향력(14개)이었다. 검증 후에 최종 모델은 기술(20개/17개 지표 탈락), 데이터(36개/9개 지표 탈락), 전략(18개/유지), 조직(인력)(30개/6개 지표 탈락), (사회적)영향력(13개/1개 지표 탈락)으로 구성되었다.
Abstract
This study aimed to develop indicators that can measure the digital transformation performance of science and technology information construction and sharing systems by utilizing the Digital Curation Maturity Models. For digital transformation, it is necessary to consider not only simple service improvement but also organizational and business changes. In this study, we aimed to develop a model for measuring the digital transformation of KISTI, Korea’s representative science and technology information service organization. KISTI has already carried out BPR work for digital transformation and borrowed the concept of a maturity model. However, in BPR, there is no method to measure the result. Therefore, in this paper, we developed an index to measure digital transformation based on the maturity model. Indicator development was carried out in two ways: model development and evaluation. Cases for model construction were made through a comprehensive review of existing KISTI and various domestic and foreign cases. The models before verification were technology (37), data (45), strategy (18), organization (36), and (social)influence (14) based on the major categories. After verification using confirmatory factor analysis, the model is classified as technology (20 / 17 indicators dropped), data (36 / 9 indicators dropped), strategy (18 / maintenance), organization(30 / 6 indicators dropped), and (social) influence (13 indicators / 1 indicator dropped).