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검색어: law library, 검색결과: 3
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김보일(구립 은뜨락도서관) ; 김홍렬(전주대학교 문헌정보학과) ; 이보라(송파위례도서관) 2020, Vol.37, No.3, pp.157-175 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2020.37.3.157
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이 연구는 사회적 관심의 증대와 작은도서관 관련 독립법률인 「작은도서관 진흥법」의 제정 등을 통해 지속해서 증가하고 있는 작은도서관에 대하여 활성화 부진 원인을 진단하고 이를 개선하기 위한 정책을 제안하고자하였다. 이를 위해 작은도서관 운영 실태조사, 정책 및 지원과 법규 조사를 진행하였다. 이를 종합하여 작은도서관 활성화를 위한 정책 방향 및 과제를 제안하였다. 작은도서관 활성화를 위한 정책 과제는 ‘지역주민의 행복한 삶을 지원하는 작은도서관 활성화’라는 비전과 ‘포괄적 정책 근거, 정책 체계 혁신, 지속할 수 있는 운영 지원’의 핵심가치 아래 ‘정책기반 마련 및 실천 동력 확보를 위한 법․제도 개선’, ‘정책 단위별 역할 재정립 및 협력체계 강화’, ‘작은도서관의 안정적 운영지원체계 구축’이라는 3가지 추진과제와 14가지 세부과제로 구성하였다.

Abstract

This study aimed to understand why small libraries, which have been continuously extended by the increase of social interest in them and the enactment of 「Promotion of Small Library Act」, an independent law about small libraries, are poorly activated. To this end, it examined the actual status of small library operation, related policies, support and legislations. By summarizing the results, it proposed a policy direction and tasks for activating small libraries. The policy tasks for activating them consist of three main tasks such as ‘the improvement of laws and institutions for establishing the base of policies and securing practical momentum’, ‘the reestablishment of roles by policy units and the reinforcement of cooperation systems’ and ‘the construction of stable operation support system for small libraries’, and their 14 sub-tasks, under the vision of ‘the activation of small libraries support local residents’ happy life’ and the core value of ‘a comprehensive policy ground, the innovation of policy systems and sustainable management support’.

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이호신(한성대학교 디지털인문정보학 트랙) ; 정경희(한성대학교 디지털인문정보학 트랙) 2020, Vol.37, No.3, pp.107-131 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2020.37.3.107
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이 연구는 최근 신설된 저작권법 제35조의 4와 동법 시행령의 관련 규정을 디지털도서관의 구축과 서비스에 적용할 수 있는지 점검하기 위한 것이다. 「저작권법」 제31조와 제50조를 비롯한 관련 규정과 선행연구에서의 논의들을 살펴보면서 법률 개정이 이루어지게 된 배경과 필요성을 이해하였다. 그리고 나서 신설된 법령의 구체적인 내용을 법률과 시행령, 문화체육관광부령을 두루 참조하여 상세하게 분석하였다. 아울러 「저작권법」 제31조와 제50조와의 비교를 통하여 신설된 조항의 특징과 의의, 한계와 문제점을 분석하였다. 이를 바탕으로 그 실효성을 높일 수 있는 네 가지의 방안을 제안하였다.

Abstract

This study is to examine the possibility of applying the Article 35-4 of the Copyright Act and the relevant regulations of the enforcement decree of the same law to the construction and service of digital library. The background and necessity of the revision were understood by examining the related regulations and discussions in previous studies, including Articles 31 and 50 of the Copyright Act. Then, the detailed contents of the provision were analyzed by referring to the laws, enforcement decrees, and ordinance of the Ministry of Culture, Sports and Tourism. In addition, through comparison with Articles 31 and 50 of the Copyright Act, the characteristics, significance, limitations, and problems of this provisions were analyzed. Based on this, we proposed four ways to increase the effectiveness of this provision.

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이 연구에서는 한 대학도서관의 신착 도서 리스트 중 사회 과학 분야 6,253권에 대해 목차 정보를 이용하여 자동 분류를 적용하였다. 분류기는 kNN 알고리즘을 사용하였으며 자동 분류의 범주로 도서관에서 도서에 부여한 DDC 300대 강목을 사용하였다. 분류 자질은 도서의 서명과 목차를 사용하였으며, 목차는 인터넷 서점으로부터 Open API를 통해 획득하였다. 자동 분류 실험 결과, 목차 자질은 분류 재현율과 분류 정확률 모두를 향상시키는 좋은 자질임을 알 수 있었다. 또한 목차는 풍부한 자질로 불균형인 데이터의 과적합 문제를 완화시키는 것으로 나타났다. 법학과 교육학은 사회 과학 분야에서 특정성이 높아 서명 자질만으로도 좋은 분류 성능을 가져오는 점도 파악할 수 있었다.

Abstract

This study applied automatic classification using table of contents (TOC) text for 6,253 social science books from a newly arrived list collected by a university library. The k-nearest neighbors (kNN) algorithm was used as a classifier, and the ten divisions on the second level of the DDC’s main class 300 given to books by the library were used as classes (labels). The features used in this study were keywords extracted from titles and TOCs of the books. The TOCs were obtained through the OpenAPI from an Internet bookstore. As a result, it was found that the TOC features were good for improving both classification recall and precision. The TOC was shown to reduce the overfitting problem of imbalanced data with its rich features. Law and education have high topic specificity in the field of social sciences, so the only title features can bring good classification performance in these fields.

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