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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
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
본 연구에서는 전문도서관 사서를 대상으로 설문조사를 진행하였으며, 대내․외 환경변화와 정책적 지원방안에 따라 업무영역에 미치는 영향력을 분석하고, 설문조사 결과에서 분석된 현장사서들의 인식조사 결과를 토대로 전문도서관 발전에 영향을 미치는 요인과 이에 따른 정책적 제안을 도출하고자 하였다. 연구결과, 첫째, 개별 기관 내 도서관 위상 역할에 대한 인식에서는 도서관 발전계획 중요도에서 부정적인 의견이 58.3%, 도서관으로서 본연의 역할 수행여부에 대해서는 긍정적인 인식을 하는 것을 확인할 수가 있었다. 둘째, 전문도서관의 위상을 높이기 위해서는 주요 기능과 역할의 중요성을 인식하여 학술연구활동에 대한 인식이 필요함을 알 수 있었다. 셋째, 도서관발전종합계획 중 전문도서관 및 운영평가 인식에서는 국가 공공 정보의 대국민 서비스 확대에 대해 가장 높게 인식하고 있었다. 또한 5년간 발전전략 중 우선 시행되어야 할 정책으로는 전문도서관 현황 갱신 및 조사를 위한 시스템 구축을 선호하는 것을 확인할 수가 있었다. 넷째, 도서관 운영평가 참여율 제고를 위한 효과적인 대안 및 개선지표에 대해 분석한 결과, 공기업 평가 항목에서 “기관 도서관 운영 평가” 항목의 가중치 부여가 평균 4.01로 가장 높게 나타났다. 따라서, 전문도서관 발전을 위해서는 현재 전문도서관의 현황을 종합적으로 파악할 수 있는 체계를 구축하고 적극적인 학술 연구를 지원하는 것이 가장 시급할 것으로 파악되었다
Abstract
In this study, a survey was conducted targeting specialized librarians, and the impact on the work area according to changes in the internal and external environment and policy support measures was analyzed. In this study, we tried to derive factors that affect library development and policy suggestions accordingly. As a result of the study, first, it was confirmed that 58.3% of the negative opinions in terms of the importance of library development plans were positive in recognition of the role of library status within individual institutions. Second, in order to increase the status of specialized libraries, it was found that awareness of academic research activities was necessary by recognizing the importance of major functions and roles. Third, among the comprehensive library development plans, the recognition of specialized libraries and operational evaluation was the highest in recognition of the expansion of national public information services to the public. In addition, it was confirmed that among the five-year development strategies, the policy that should be implemented first is the preference for updating the status of specialized libraries and establishing a system for investigation. Fourth, as a result of analyzing effective alternatives and improvement indicators to increase the participation rate in library operation evaluation, the weighting of the “institutional library operation evaluation” item in the evaluation item of public enterprises was the highest at 4.01 on average. Therefore, for the development of specialized libraries, it was recognized as the most urgent task to establish a system that can comprehensively grasp the current status of specialized libraries as well as active academic research and support them.
초록
본 연구는 단행본, 학술지, 보고서 등 다양한 종류의 발간물로 구성된 연구보고서의 참고문헌 데이터베이스를 효율적으로 구축하기 위한 것으로 딥러닝 언어 모델을 이용하여 참고문헌의 자동추출 성능을 비교 분석하고자 한다. 연구보고서는 학술지와는 다르게 기관마다 양식이 상이하여 참고문헌 자동추출에 어려움이 있다. 본 연구에서는 참고문헌 자동추출에 널리 사용되는 연구인 메타데이터 추출과 더불어 참고문헌과 참고문헌이 아닌 문구가 섞여 있는 환경에서 참고문헌만을 분리해내는 원문 분리 연구를 통해 이 문제를 해결하였다. 자동 추출 모델을 구축하기 위해 특정 연구기관의 연구보고서 내 참고문헌셋, 학술지 유형의 참고문헌셋, 학술지 참고문헌과 비참고문헌 문구를 병합한 데이터셋을 구성했고, 딥러닝 언어 모델인 RoBERTa+CRF와 ChatGPT를 학습시켜 메타데이터 추출과 자료유형 구분 및 원문 분리 성능을 측정하였다. 그 결과 F1-score 기준 메타데이터 추출 최대 95.41%, 자료유형 구분 및 원문 분리 최대 98.91% 성능을 달성하는 등 유의미한 결과를 얻었다. 이를 통해 비참고문헌 문구가 포함된 연구보고서의 참고문헌 추출에 대한 딥러닝 언어 모델과 데이터셋 유형별 참고문헌 구축 방향을 제안하였다.
Abstract
The purpose of this study is to assess the effectiveness of using deep learning language models to extract references automatically and create a reference database for research reports in an efficient manner. Unlike academic journals, research reports present difficulties in automatically extracting references due to variations in formatting across institutions. In this study, we addressed this issue by introducing the task of separating references from non-reference phrases, in addition to the commonly used metadata extraction task for reference extraction. The study employed datasets that included various types of references, such as those from research reports of a particular institution, academic journals, and a combination of academic journal references and non-reference texts. Two deep learning language models, namely RoBERTa+CRF and ChatGPT, were compared to evaluate their performance in automatic extraction. They were used to extract metadata, categorize data types, and separate original text. The research findings showed that the deep learning language models were highly effective, achieving maximum F1-scores of 95.41% for metadata extraction and 98.91% for categorization of data types and separation of the original text. These results provide valuable insights into the use of deep learning language models and different types of datasets for constructing reference databases for research reports including both reference and non-reference texts.
초록
본 연구는 대학도서관의 주제가이드 개발 및 개선을 위한 고려사항을 도출하기 위해 대학도서관의 주 이용자인 대학생을 중심으로 학술정보 탐색행태를 분석하였다. 분석 결과, 대학생들은 자신의 주관적 정보탐색능력 수준을 높게 평가하고 있었으나, 구체적인 검색어의 설정을 어려워하는 것으로 나타났다. 학술정보 이용 목적은 구체적이며, 하나의 데이터베이스에서 모든 정보탐색행위를 수행하고자 하는 경향을 보이고 있다. 또한 정보자원 선택 시 신뢰성, 적합성, 최신성을 주로 고려하고 있으며, 대학도서관 및 주제가이드에 대한 인식은 전반적으로 낮게 나타났으나 이에 대한 신뢰성은 높은 것으로 분석되었다. 이를 기반으로 향후 대학도서관에서 주제가이드를 개발하거나 개선할 때는 구체적인 정보탐색 목적에 따른 정보원 분류, 정보자원의 유형별 구성, 정보자원 선택 기준 관련 설명 요소 기술, 종합 데이터베이스에 대한 안내, 주제 키워드 추천, 도서관 마케팅 및 내부 기관과의 긴밀한 협업 관계를 고려하는 것이 필요하다.
Abstract
This study analyzed academic information seeking behavior, focusing on university students, the main users of the university library, to derive considerations for the development and improvement of the subject guide of the university library. As a result of the analysis, university students highly evaluated their subjective information seeking ability, but it was found that it was difficult to set specific search terms. The purpose of using academic information is specific, and it has been shown that there is a tendency to perform all information search activities in one database. In addition, when selecting information resources, reliability, suitability, and recency are primarily taken into consideration. Awareness of university libraries and subject guides was generally low, but their reliability was found to be high. Based on this, it is necessary to consider the classification of information sources according to specific information seeking purposes, the composition of information resources, explanatory element technology related to information resource selection criteria, comprehensive database, topic keyword recommendation, library marketing, and close cooperation with internal institutions.