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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
본 연구는 공공도서관의 학습조직 특성이 사서의 혁신행동에 미치는 영향을 실증적으로 분석하기 위하여 수행되었다. 이를 위하여 한국의 수도권에 위치한 공공도서관 15곳의 사서 113명을 대상으로 설문조사를 실시하여 도서관의 학습조직 특성과 혁신행동에 대하여 조사하였다. 학습조직 특성과 혁신행동에 대한 다중회귀분석 결과, 학습조직 특성의 하위 요인 중 학습 기회 창출과 학습 체계 구축은 혁신행동의 하위 요인 중 아이디어 구현에 정적(+) 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이에 따라 공공도서관들은 사서들의 학습을 위하여 재정적, 비재정적 지원을 강화하고 사서들의 학습을 공유할 수 있는 전자게시판, 회의 등 다양한 체계를 구축할 것을 제안하였다. 이와 함께 학습조직 특성의 하위 요인들은 혁신행동의 하위 요인 중 아이디어 생성과 아이디어 홍보에는 영향을 미치지 않는 것으로 나타나 아이디어 생성과 아이디어 홍보에 영향을 미치는 조직 특성을 밝혀야 할 것으로 나타났다. 본 연구는 공공도서관 사서들의 혁신행동을 강화하는 학습조직 특성의 하위 요인들을 밝혀냈다는 점에서 의의가 있다.
Abstract
This study aims to empirically analyze the effects of the learning organization characteristics in public libraries on the innovative work behavior of librarians. In this analysis, 113 librarians from 15 public libraries in the Seoul Metropolitan Area of South Korea were surveyed to investigate the learning organization characteristics of libraries and innovative work behavior. Through a multiple regression analysis of learning organization characteristics and innovative work behavior, it was found that, among the sub-factors of learning organization characteristics, creating continuous learning opportunities and creating systems to capture and share learning had a positive effect on idea realization among the sub-factors of innovative work behavior. From this, it was interpreted that public libraries should increase financial and non-financial support for librarians to learn and also that libraries should create various systems such as electronic bulletin boards and meetings in which librarians can share their learning. Moreover, the sub-factors of learning organization characteristics were found to have no effect on idea generation and idea promotion among the sub-factors of innovative work behavior, which indicated that it will be necessary to identify the organization characteristics that affect idea generation and idea promotion. This study is significant in that it identified the sub-factors of learning organization characteristics that promote the innovative work behavior of public library librarians.
초록
본 연구는 디지털 도서관의 콘텐츠를 탐색하는 동안 이용자의 암묵적 적합성 피드백을 활용하여 적합성을 판단하기 위해 뇌파 기반 및 시선추적 기반 방법들을 제안하고 평가해 보았다. 이를 위해서 32명을 대상으로 하여 동영상, 이미지, 텍스트 데이터를 활용하여 뇌파/시선추적 실험들을 수행하였다. 제안된 방법들의 유용성을 평가하기 위해서, 딥러닝 기반의 인공지능 방법들을 경쟁 기준으로 사용하였다. 평가 결과, 주제에 적합한 동영상과 이미지(얼굴/감정)를 선택하는 데에는 뇌파 컴포넌트 기반 방법들(av_P600, f_P3b)이 높은 분류 정확도를 나타냈고, 이미지(객체)와 텍스트(신문 기사)를 선택하는 데에는 인공지능 기반 방법 즉, 객체 인식 기반 방법과 자연언어 처리 방법이 각각 높은 분류 정확도를 나타냈다. 끝으로, 뇌파, 시선추적 및 인공지능 기술에 기반한 디지털 도서관 인터페이스를 구현하기 위한 지침 즉, 암묵적 적합성 피드백에 기반한 시스템 모형을 제안하고, 분류 정확도를 향상시키기 위해서 미디어별로 적합한 뇌파 기반, 시선추적 기반 및 인공지능 기반 방법들을 제시하였다.
Abstract
This study proposed and evaluated electroencephalography (EEG)-based and eye-tracking-based methods to determine relevance by utilizing users’ implicit relevance feedback while navigating content in a digital library. For this, EEG/eye-tracking experiments were conducted on 32 participants using video, image, and text data. To assess the usefulness of the proposed methods, deep learning-based artificial intelligence (AI) techniques were used as a competitive benchmark. The evaluation results showed that EEG component-based methods (av_P600 and f_P3b components) demonstrated high classification accuracy in selecting relevant videos and images (faces/emotions). In contrast, AI-based methods, specifically object recognition and natural language processing, showed high classification accuracy for selecting images (objects) and texts (newspaper articles). Finally, guidelines for implementing a digital library interface based on EEG, eye-tracking, and artificial intelligence technologies have been proposed. Specifically, a system model based on implicit relevance feedback has been presented. Moreover, to enhance classification accuracy, methods suitable for each media type have been suggested, including EEG-based, eye-tracking-based, and AI-based approaches.