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검색어: information value, 검색결과: 4
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초록

본 연구에서는 도서관의 사회적 가치를 평가할 수 있는 평가지표를 개발하고자 하였으며, 이를 위해 1차적으로 도서관의 가치에 대해 연구한 60여 개의 국내․외 논문들을 총체적으로 분석하여 예비 평가지표를 도출하였다. 도출한 예비 평가지표를 토대로 11명의 전문가를 선정하여 3차에 걸친 델파이조사를 실시하여 최종평가지표를 개발하였다. 최종평가지표는 공공도서관의 사회적 가치를 크게 지역 사회 개발, 지역 사회의 연계, 지역 주민의 삶의 질 향상, 지역 주민의 평등화, 지역 사회에 필요한 정보제공서비스 등의 5가지 평가영역과, 13개 평가항목, 64개 평가지표로 구성된다. 향후에는 이를 기반으로 공공도서관의 사회적 가치를 측정하는 연구가 수행되어야 할 것으로 보인다.

Abstract

The purpose of this research is to develop evaluation indicators for evaluating the social value of libraries and, for this, first of all, preliminary evaluation indicators were derived by analyzing comprehensively about 60 domestic and overseas papers which researched on the value of libraries. On the basis of the derived preliminary evaluation indicators, 11 experts were selected and the final evaluation indicators were developed by conducting Delphi survey three times. The final evaluation indicators are composed of five evaluation areas, which are the divided areas of the social value of libraries, such as the development of local communities, the linkage of local communities, the improvement of local residents’ life quality, the equalization of local residents, and the information services necessary for local communities, 13 evaluation items, and 64 evaluation indicators. In the future, it seems that researches to measure the social value of libraries based on this will have to be conducted.

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한희정(전북대학교) ; 김태영(전북대학교) ; 두효철(전북대학교) ; 오효정(전북대학교) 2017, Vol.34, No.4, pp.81-99 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2017.34.4.081
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기술문서는 지식정보사회에서 생성되는 중요 연구 성과물로, 이를 제대로 활용하기 위해서는 정보 요약 및 정보추출과 같은 개선된 정보 처리 방법을 토대로 기술문서 활용의 편의성을 높여줄 필요가 있다. 이에 본 연구는 기술문서의 핵심 정보를 추출하기 위한 방안으로, 기술문서의 구조와 정의문 패턴을 기반으로 전문용어 및 정의문을 자동 추출하고, 이를 기반으로 전문용어사전을 구축할 수 있는 시스템을 제안하였다. 나아가 전문용어사전을 지식메모리로서 보다 다양하게 활용할 수 있도록 전문용어사전에 기반한 개인화서비스 제공방안을 제안하였다. 이처럼 전문용어 및 정의문 자동추출을 기반으로 전문용어사전을 구축하게 되면 새롭게 등장하는 전문용어를 빠르게 수용할 수 있어 이용자들이 최신정보를 보다 손쉽게 찾을 수 있다. 더불어 개인화된 전문용어사전을 이용자에게 제공한다면 전문용어사전의 가치와 활용성, 검색의 효율성을 극대화할 수 있다.

Abstract

Technical documents are important research outputs generated by knowledge and information society. In order to properly use the technical documents properly, it is necessary to utilize advanced information processing techniques, such as summarization and information extraction. In this paper, to extract core information, we automatically extracted the terminologies and their definition based on definitional sentences patterns and the structure of technical documents. Based on this, we proposed the system to build a specialized terminology dictionary. And further we suggested the personalized services so that users can utilize the terminology dictionary in various ways as an knowledge memory. The results of this study will allow users to find up-to-date information faster and easier. In addition, providing a personalized terminology dictionary to users can maximize the value, usability, and retrieval efficiency of the dictionary.

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현재와 장래에 이용될 신뢰할 수 있는 디지털 정보를 유지하고, 가치를 부여하는 디지털 큐레이션은 전문도서관에서의 중요한 업무로 인지되기 시작하였다. 본 연구의 목적은 지속적으로 변화하는 디지털정보 환경 하에서 전문도서관이 수행하고 있는 디지털 큐레이션 업무에 대한 전반적인 실태조사와 현재 전문도서관에서 수행되는 큐레이션 업무 수준 및 전문도서관 사서가 인지하는 큐레이션 업무의 중요도 정도를 파악하는데 있다. 이를 위하여 본 연구는 먼저 디지털 큐레이션 프로세스를 대표할 수 있는 활동범주와 이에 해당되는 세부업무를 도출한 후, 이에 대한 전문도서관의 수행정도와 중요정도를 조사하였다. 그 결과, 첫째, 전문도서관의 디지털 큐레이션 활동은 전반적으로 미흡하였고 이에 대한 중요도 인식도 그다지 높지 않음을 알 수 있었다. 둘째, 전문도서관 사서들이 기관으로부터 지원을 받지 못하는 어려움을 겪고 있고 내부적으로는 장기적인 정책 및 업무절차를 수립하지 못하여 체계적인 디지털 큐레이션을 못하고 있으며, 셋째, 사서들은 여전히 도서관의 전통적인 업무 사이클인 정보조직-소장-이용을 중요시 여기고 이 업무들을 중심으로 하여 디지털 큐레이션 활동을 수행하고 있음을 알 수 있었다. 마지막으로 새로운 개념으로 새로운 실무와 기술을 익혀야 수행할 수 있는 디지털 보존에 대한 중요도 인지와 이와 관련된 기술적 역량을 확장시키는 노력이 요구됨을 알 수 있었다.

Abstract

Digital curation which maintains digital information over time and adds value becomes, nowadays, one of the important business process in the special libraries. This study is to investigate the business practice level of the digital curation in the special libraries and the librarians’ perception on the importancy of digital curation. In results, it is found that most librarian, in general, think that the level of digital curation practice in the special libraries is insufficiency. Also, the study finds that the librarians of special libraries have difficulties in terms of the lack of willingness and funding problems as well as the lack of long-term policies and suitable business procedures; they only focus the cycle of information organization-information storage-information use among the 8 processes of digital curation; they need to recognize the importance of digital preservation as one of the essential process of digital curation and make effort to extend technological capacity of digital preservation.

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최근 문헌정보학의 관련 분야로 주목받고 있는 데이터과학은 오랫동안 문헌정보학에서 해오던 정보의 수집, 저장, 조직, 분석, 활용 등의 활동을 데이터에 적용하여 그 가치를 이해하려는 학문이며, 통계학과 컴퓨터공학 등 다른 학문분야와의 연계가 필요한 분야이다. 이러한 데이터과학 분야의 연구 영역을 파악하기 위하여 동시출현단어 분석을 사용하여 Web of Science 핵심컬렉션에 수록된 문헌들 중 데이터과학 관련 자료들을 수집하고, 그 주제범주를 활용하여 네트워크분석을 실시하였다. 총 667건의 자료에 대한 159개의 주제범주를 기술분석하여 데이터과학 관련 연구가 많이 이루어지고 있는 학문분야를 조사하였고, 네트워크분석을 통해 데이터과학 분야 연구영역의 지적구조를 시각적으로 파악하였다. 분석결과, 데이터과학 분야의 연구들은 2개 영역 9개 군집으로 구분되었으며, 주제범주의 용어들 중 중심성이 높은 용어들을 통해 각 군집의 대표적인 주제들을 선정하였다. 연구의 결과는 데이터과학 분야의 연구들에 대한 지적구조를 파악하는데 도움이 될 수 있고, 문헌정보학과의 연계융합전공으로서의 데이터과학 교과과정 개발에 방향성을 제시할 수도 있을 것이다.

Abstract

Data Science is emerging as a closely related field of study to Library and Information Science (LIS), and as an interdisciplinary subject combining LIS, statistics and computer science in an attempt to understand the value of data by applying what LIS has been doing for collecting, storing, organizing, analyzing, and utilizing information. To investigate which subject fields other than LIS, statistics, and computer science are related to Data Science, this study retrieved 667 materials from Web of Science Core Collection, extracted terms representing Web of Science Categories, examined subject fields that are studying Data Science using descriptive analysis, analyzed the intellectual structure of the field by co-word analysis and network analysis, and visualized the results as a Pathfinder network with clustering created with the PNNC clustering algorithm. The result of this study might help to understand the intellectual structure of the Data Science field, and may be helpful to give an idea for developing relatively new curriculum.

정보관리학회지