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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
다양한 분야에 걸쳐 생산성과 경쟁력 강화를 위한 IT활용 방안 중 하나인 RFID 기술은 바코드 시스템을 대체하고 시스템 이용에 보다 편리함을 가져올 기술로 주목받고 있다. RFID시스템은 이미 도서관을 비롯한 일부 기록관에도 적용되어 있으며, 한층 효과적인 기록관리 시스템 개발에 진보를 가져올 것으로 기대 받고 있다. 그러나 아직 시스템은 도입 초기단계에 놓여있고, 사소한 문제점과 불안전한 요소를 포함하고 있어 기록관 도입에 어려움을 겪고 있으며 시스템의 구체적인 문제를 파악한 연구는 이루어지지 않고 있다. 본 연구에선 이러한 점에 착안하여 RFID기반 기록관리체계를 운영하고 있는 기록관의 실무 담당자들을 대상으로 인터뷰 및 설문조사를 실시하였다. 이를 바탕으로 현재 기록관에서 운영 중인 RFID기반 기록관리체계의 운영 현황을 파악하고, RFID기반 기록관리체계의 문제점을 도출하여 이를 통해 효율적 운영방법에 있어 개선방안을 제시해보고자 한다.
Abstract
RFID technology that is one of the ways to enhance productivity and competitiveness across diverse sectors of IT, is being hailed as a technology that replaces the bar code system and brings more convenience to the system. RFID system have been already applied to libraries, and archive, and is expected to bring advancements in the development of more effective records management systems. However, the system is still in the initial stage of the introduction, and it has been difficult to introduction because of trivial problems and unsafe elements, and studies have not been conducted to identify the detailed problems of the system. So, In this study, conducted interviews and surveys of executives of archive who operate the RFID based records management system. Based on this, we found the operational status of the RFID based records management system operating in the current archive, and the problems in the RFID based records management system. In conclusion, we suggest improvements in efficient operation methods.
초록
전자저널을 비롯한 전자출판물의 확산으로 최근 학술커뮤니케이션은 새로운 국면을 맞고 있다. 이 연구는 전자저널이 학술커뮤니케이션에 어느 정도 영향을 미치고 있는지를 인용분석에 기초한 영향력 측정 지표인 영향지수(impact factor)와 즉효지수(immediacy index)를 이용하여 분석하였다. 구체적으로는 JCR의 사회과학편에서 경제학, 법학, 심리학 학술지의 최근 8년간 영향지수와 즉효지수를 수집하여 연도별 추이를 분석하였다. 분석결과 세 학문분야 모두 연도별 영향지수는 거의 변화가 없는 반면에, 즉효지수는 최근 2년 동안 급격히 상승한 것으로 나타났다. 즉효지수의 상승은 학술지의 논문이 발행되는 즉시 인용되고 있음을 보여주는 것으로 학술지의 발행형식이 최근 전자저널로 급속히 전환된 데 따른 결과인 것으로 유추된다. 아울러 이를 통해 학술커뮤니케이션의 속도가 과거에 비해 증진되었다는 것을 미루어 짐작할 수 있다. 이 연구는 전자저널의 영향 정도를 구체적으로 데이터를 수집해 분석함으로써 향후 도서관에서 과학적인 장서관리를 하는데 일조를 할 것으로 기대된다.
Abstract
Electronic publications, including e-journals, show a rapid expansion due to its several advantages for the academic and research community. The purpose of this study is to analyze the impact of e-journals on scholarly communication. The impact factors and immediacy indices were provided via JCR social science edition have been used to conduct a series of analysis on three subject fields, economics, law and psychology. The data from the last eight years show that the impact factors of e-journals have not changed, but immediacy indices have intensely increased in recent two years. Significant increase of immediacy indices is probably due to prevalence of e-journals or electronic sources of articles. The result reveals that e-journals play an important role in speeding up the scholarly communication. It is expected that the findings of this study can contribute to more efficient management of the digital libraries.
초록
본 연구는 대학 도서관 사용 증진을 위하여 개인별 맞춤 도서 추천시스템을 구축하는 것을 목적으로 한다. 특히 사용자의 아이템에 대한 선호도가 존재하는 다수의 추천시스템과는 달리, 선호도가 존재하지 않을 때에 도서 추천이 가능하도록 하는 방안인 도서관 이용자의 도서 대출 목록과 성향을 활용하여 평가지표를 생성하는 방법을 제안하고자 한다. 이용자가 아직 읽지 않은 책에 대한 예상 선호도를 산출하는 방식으로 도서를 추천하는 행렬 분해 방법인 Singular Value Decomposition(SVD)과 Stochastic Gradient Descent(SGD) 알고리즘을 활용한 모델을 구축했다. 더불어 유사도가 높은 이용자 그룹 내의 도서 대출 목록을 참조하여 추천하는 사용자 기반 협업 필터링 알고리즘을 활용해 모델을 구현했다. 최종적으로 평가지표를 활용한 세 가지 모델에 대하여 사용자 평가를 진행했다. 각각의 모델이 제시한 개인별 맞춤 도서 다섯 권의 목록을 해당 대출자에게 제공하고, 추천 도서에 대한 만족/불만족 여부를 이진화 점수화하여 모델에 대한 평가를 진행했다.
Abstract
The purpose of this study is to propose a personalized book recommendation system to promote the use of university libraries. In particular, unlike many recommended services that are based on existing users’ preferences, this study proposes a method that derive evaluation metrics using individual users’ book rental history and tendencies, which can be an effective alternative when users’ preferences are not available. This study suggests models using two matrix decomposition methods: Singular Value Decomposition(SVD) and Stochastic Gradient Descent(SGD) that recommend books to users in a way that yields an expected preference score for books that have not yet been read by them. In addition, the model was implemented using a user-based collaborative filtering algorithm by referring to book rental history of other users that have high similarities with the target user. Finally, user evaluation was conducted for the three models using the derived evaluation metrics. Each of the three models recommended five books to users who can either accept or reject the recommendations as the way to evaluate the models.
초록
본 연구는 도서관 정보서비스 환경에서 도서 이용자의 도서추천에 영향을 미치는 선호요인을 파악하기 위해 전 세계 도서 이용자의 참여로 이루어지는 사회적 목록 서비스인 Goodreads 리뷰 데이터를 대상으로 내용분석하였다. 이용자 선호의 내용을 보다 세부적인 관점에서 파악하기 위해 샘플 선정 과정에서 평점 그룹별, 도서별, 이용자별 하위 데이터 집합을 구성하였으며, 다양한 토픽을 고루 반영하기 위해 리뷰 텍스트의 토픽모델링 결과에 기반하여 층화 샘플링을 수행하였다. 그 결과, ‘내용’, ‘캐릭터’, ‘글쓰기’, ‘읽기’, ‘작가’, ‘스토리’, ‘형식’의 7개 범주에 속하는 총 90개 선호요인 관련 개념을 식별하는 한편, 평점에 따라 드러나는 일반적인 선호요인은 물론 호불호가 분명한 도서와 이용자에서 드러나는 선호요인의 양상을 파악하였다. 본 연구의 결과는 이용자 선호요인의 구체적 양상을 파악하여 향후 추천시스템 등에서 보다 정교한 추천에 기여할 수 있을 것으로 보인다.
Abstract
This study analyzed the contents of Goodreads review data, which is a social cataloging service with the participation of book users around the world, to identify the preference factors that affect book users’ book recommendations in the library information service environment. To understand user preferences from a more detailed point of view, sub-datasets for each rating group, each book, and each user were constructed in the sample selection process. Stratified sampling was also performed based on the result of topic modeling of review text data to include various topics. As a result, a total of 90 preference factors belonging to 7 categories(‘Content’, ‘Character’, ‘Writing’, ‘Reading’, ‘Author’, ‘Story’, ‘Form’) were identified. Also, the general preference factors revealed according to the ratings, as well as the patterns of preference factors revealed in books and users with clear likes and dislikes were identified. The results of this study are expected to contribute to more sophisticated recommendations in future recommendation systems by identifying specific aspects of user preference factors.
초록
본 논문은 주제분야 전문지식이 적합성 판단에 미치는 영향을 온라인 실험을 통해 살펴보고 주제분야 전문지식이 적합성개념의 기반이 될 수 있는 지를 검증해 보려고 하였다. 문헌정보학 전문가 6명, 문헌정보학 석사과정 학생 9명, 비전문가 12명이 실험에 참여해 문헌정보학 분야에 대한 14개 논문초록과 문헌정보학 영역 이외 14개 논문초록의 적합성을 판정을 실시하였다. 적합성 판단의 일관성은 공동 확률 일치성(Joint-Probability Agreement, PA)과 IBM SPSS의 클래스간 상관관계 계수(Interclass Correlation Coefficient, ICC)를 통해 산출되었다. PA를 사용한 경우, 비전문가는 과제나 그룹 구분에 상관없이 높은 일관성이 보였다. ICC 계산에 따르면, 문헌정보학 전문가들과 비교하였을 때, 문헌정보학 석사과정학생들은 비전문가들보다 높은 수준의 일관성을 가지고 있다는 것으로 나타났다. 2개 그룹(석사 및 박사를 통합으로 하는 전문가그룹과 비전문가)으로 구분하였을 때는 문헌정보학분야 과제에서 예상대로 전문가들이 더 높은 수준의 일관성을 보이는 경향을 볼 수 있었다.
Abstract
An online experiment was conducted to test the subject-knowledge view of relevance theory in order to find evidence of a conceptual basis for relevance. Six experts in Library and Information Science (LIS), nine Master’s students of LIS, and twelve non-experts judged the relevance of 14 abstracts within and outside of the LIS domain. Consistency among the judges was calculated by joint-probability agreement (PA) and interclass correlation coefficients (ICC). When using PA to analyze the judgements, non-experts had a higher consensus regardless of the task or division of groups. However, ICC calculations found Master’s candidates had a higher level of consensus than non-experts within LIS, although the experts did not; and the agreement rates on the non-LIS task for all groups were only poor to moderate. It was only when the groups were analyzed as two groups (experts including Master’s candidates and non-experts) that the expected trend of higher consistency among experts in the LIS task was seen.