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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
대학생의 전자책 이용에 대한 이해를 돕고 현황을 파악하기 위하여 A대학교 학생들을 표집하여 설문조사와 면접을 수행하였다. 466명의 응답에 기초하여 분석한 결과를 보면, 대학생들의 전자책과 서비스에 대한 인지도는 낮은편이며, 약 30%가 이용경험을 가지고 있고, 접근경로는 대학도서관사이트가 지배적이다. 이용자의 73%가 3권 이하의 전자책을 읽었으며, 이용 분야는 다양하나 문학과 장르문학에 치우쳐 있고, 목적은 학술적 독서와 개인적 독서로 양분되어 있다. 부가기능에 대한 인지도와 활용 수준은 미약하다. 이용자들의 만족도 또한 낮고, 50% 이상이 중립적 견해를 보이고 있다. 이용 경험이 없는 학생들의 비이용 요인은 주로 불편함과 관련지식 부족으로 나타났다. 그러나 비이용자의 약 88%가 향후 이용의지를 표명하고 있다. 면접조사 결과를 보면, 적극적 이용자들은 전자책의 유용성을 인식하고, 화면독서에 친숙하며, 실용도서를 이용하는 것을 알 수 있다. 그러나 이들의 부가기능 인지도 및 활용수준 그리고 만족도 또한 낮다. 분석 결과에 따라, 이용 활성화를 위한 홍보, 생산의 다양화, 교육, 서비스 평가의 필요성이 제언되었다.
Abstract
To understand the use of the ebooks among undergraduate students, a questionnaire was devised and collected data from 466 respondents. The level of ebook and its service awareness appears to be low, and only about 30% of the students have used ebooks in the past. Students access ebooks primarily through the library homepage. 73% of the users read 3 ebooks and below. The subject and area of reading is fairly spread, however literary works and genre fiction were most popular. And the purpose is split into academic and private reading. Most of the users lack of knowledge about additional functions. Overall satisfaction level is low. Discomfort and ebooks illiteracy constitute the major reasons of nonuse, however about 88% of the nonusers show willingness to use in the future. According to the interview, active users are familiar with the screen reading as well as perceived advantages of ebooks. Nontheless, their satisfaction level is still low. Based on the results, recommendations for creating awareness, education, production development and service evaluation are suggested to promote the ebooks use.
초록
문헌범주화에서는 학습문헌집합에 부여된 주제범주의 정확성이 일정 수준을 가진다고 가정한다. 그러나, 이는 실제 문헌집단에 대한 지식이 없이 이루어진 가정이다. 본 연구는 실제 문헌집단에서 기 부여된 주제범주의 정확성의 수준을 알아보고, 학습문헌집합에 기 부여된 주제범주의 정확도와 문헌범주화 성능과의 관계를 확인하려고 시도하였다. 특히, 학습문헌집합에 부여된 주제범주의 질을 수작업 재색인을 통하여 향상시킴으로써 어느 정도까지 범주화 성능을 향상시킬 수 있는가를 파악하고자 하였다. 이를 위하여 과학기술분야의 1,150 초록 레코드 1,150건을 전문가 집단을 활용하여 재색인한 후, 15개의 중복문헌을 제거하고 907개의 학습문헌집합과 227개의 실험문헌집합으로 나누었다. 이들을 초기문헌집단, Recat-1, Recat-2의 재 색인 이전과 이후 문헌집단의 범주화 성능을 kNN 분류기를 이용하여 비교하였다. 초기문헌집단의 범주부여 평균 정확성은 16%였으며, 이 문헌집단의 범주화 성능은 F1값으로 17%였다. 반면, 주제범주의 정확성을 향상시킨 Recat-1 집단은 F1값 61%로 초기문헌집단의 성능을 3.6배나 향상시켰다.
Abstract
In text categorization a certain level of correctness of labels assigned to training documents is assumed without solid knowledge on that of real-world collections. Our research attempts to explore the quality of pre-assigned subject categories in a real-world collection, and to identify the relationship between the quality of category assignment in training set and text categorization performance. Particularly, we are interested in to what extent the performance can be improved by enhancing the quality (i.e., correctness) of category assignment in training documents. A collection of 1,150 abstracts in computer science is re-classified by an expert group, and divided into 907 training documents and 227 test documents (15 duplicates are removed). The performances of before and after re-classification groups, called Initial set and Recat-1/Recat-2 sets respectively, are compared using a kNN classifier. The average correctness of subject categories in the Initial set is 16%, and the categorization performance with the Initial set shows 17% in F1 value. On the other hand, the Recat-1 set scores F1 value of 61%, which is 3.6 times higher than that of the Initial set.