초록

Abstract

This study reports on the motivational use of special libraries from a user’s perspective that investigated four motivational components: attention, relevance, confidence, and satisfaction (ARCS) of the library users. Even though special libraries received relatively little attention compared to public libraries, special libraries could fill the niche of public libraries for the special and specific needs of the community in the current library environments in South Korea. Qualitative data were collected through individual interviews and forty people participated in the project. The findings of this study show the four themes (ARCS) that users need motivation as a way to start using a special library, thereby staying focused and revisiting the library. It is possible that the ARCS model will contribute to the implementation, application, and practice of both special libraries and their services in the library environment. The results are expected to expand our knowledge on the motivational ARCS use of special libraries and to serve as basic data when designing motivational strategies and plans of the systems for special libraries.

초록

이 연구의 목적은 공공도서관의 노인 대상 디지털 리터러시 프로그램의 운영 현황을 조사하고 프로그램을 담당하고 있는 사서의 인식을 파악하여 국내 공공도서관의 노인 대상 디지털 리터러시 프로그램의 개선방안을 제시하기 위한 것이다. 이를 위해 첫째 전국 157개 공공도서관의 디지털 리터러시 프로그램 현황을 조사․분석하였고, 둘째 국외 공공도서관의 노인 디지털 리터러시 프로그램 사례를 조사하였고, 셋째 국내 공공도서관 프로그램 담당 사서 92명을 대상으로 온라인 설문조사를 실시하였다. 이 연구에서는 연구 결과를 토대로 공공도서관 노인 디지털 리터러시 프로그램의 개선방안을 운영요소와 내용요소로 나누어 제안하였다. 이 연구는 향후 국내 공공도서관에서 노인 디지털 리터러시 프로그램을 운영하는데 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

Abstract

The purpose of this study was to examine the operation status of digital literacy programs for the elderly in public libraries and to understand the perception of librarians in charge of the programs in order to suggest plans to improve them in Korean public libraries. To this end, this study performed the following: first, the status of digital literacy programs in 157 public libraries across Korea was examined and analyzed. Second, digital literacy programs provided for older adults by overseas public libraries were explored. Third, an online survey was conducted with 92 librarians in charge of library programs at Korean public libraries. Based on the results, this study suggested plans to improve older adults’ digital literacy programs in public libraries in terms of operational and content aspects. This study is expected to provide basic data for the operation of older adults’ digital literacy programs in Korean public libraries.

초록

본 연구는 외국인 난민의 한국 체류와 관련된 정보상황을 이해하고, 요구되는 정보와 정보원을 파악하여, 정보행태 관점에서 외국인 난민과 한국사회에 필요한 변화, 국제사회 속에서 한국의 역할, 도서관계의 정보 전문가적 대응 방안을 제시하였다. Dervin의 의미형성이론과 Chatman의 정보빈곤 이론을 바탕으로 연구설계가 진행되었다. 한국에 합법적으로 체류 중인 외국인 난민을 연구 참여자로 선정하였고, 인식, 상황, 행태를 조사하기 위한 반구조화된 심층면담을 진행하였다. 연구결과를 바탕으로 외국인 난민, 한국 공공 및 민간기관, 도서관계에 적용 가능한 정보서비스 방안을 제시하였다. 이는 관련된 실증적 연구를 보완할 수 있고, 실제 정보 문제 해결을 위한 정보서비스의 가치를 높일 것으로 기대된다.

Abstract

The purposes of this study include i) to understand the circumstances of exposure to information during foreign refugees’ stay in South Korea, ii) to investigate their information needs and the use of information sources, and iii) to propose the change needed in the Korean society, the role of South Korea in the global community, and the service direction of libraries and information professionals. To this end, legally recognized refugees who have stayed in South Korea were recruited for semi-structured in-depth interviews and observations on their perception, situation, and active behavior. The discussions were transcribed for coding. The codes were analyzed by content analysis technics based on relevant previous studies and factors of Dervin’s Sense-making theory and Chatman’s Information Poverty theory. Based on these analyses, this study proposed strategies for foreign refugees and individuals and public organizations, including libraries and NGOs, from an information service perspective. It is expected that the proposed strategies will supplement related empirical quantitative research and add value to information services for solving information problems.

초록

본 연구에서는 한국어 데이터로 학습된 BERT 모델을 기반으로 문헌정보학 분야의 문서를 자동으로 분류하여 성능을 분석하였다. 이를 위해 문헌정보학 분야의 7개 학술지의 5,357개 논문의 초록 데이터를 학습된 데이터의 크기에 따라서 자동분류의 성능에 어떠한 차이가 있는지를 분석, 평가하였다. 성능 평가척도는 정확률(Precision), 재현율(Recall), F 척도를 사용하였다. 평가결과 데이터의 양이 많고 품질이 높은 주제 분야들은 F 척도가 90% 이상으로 높은 수준의 성능을 보였다. 반면에 데이터 품질이 낮고 내용적으로 다른 주제 분야들과 유사도가 높고 주제적으로 확실히 구별되는 자질이 적을 경우 유의미한 높은 수준의 성능 평가가 도출되지 못하였다. 이러한 연구는 미래 학술 문헌에서 지속적으로 활용할 수 있는 사전학습모델의 활용 가능성을 제시하기 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

Abstract

In this study, we analyzed the performance of the BERT-based document classification model by automatically classifying documents in the field of library and information science based on the KoBERT. For this purpose, abstract data of 5,357 papers in 7 journals in the field of library and information science were analyzed and evaluated for any difference in the performance of automatic classification according to the size of the learned data. As performance evaluation scales, precision, recall, and F scale were used. As a result of the evaluation, subject areas with large amounts of data and high quality showed a high level of performance with an F scale of 90% or more. On the other hand, if the data quality was low, the similarity with other subject areas was high, and there were few features that were clearly distinguished thematically, a meaningful high-level performance evaluation could not be derived. This study is expected to be used as basic data to suggest the possibility of using a pre-trained learning model to automatically classify the academic documents.

초록

본 연구는 학교도서관에서 활용할 수 있는 도서추천시스템을 제안하는데 목적이 있다. 도서추천시스템은 DLS의 대출 데이터를 활용하여 연관규칙 기반의 알고리즘을 적용하였으며, 학교도서관 이용자들에게 개인화 도서추천 서비스 제공이 가능하도록 설계하였다. 이를 위해 Apriori 알고리즘 기반의 연관규칙과 매개 중심성 분석을 적용하고, 기술통계, 연관규칙 생성, 학생중심 추천, 도서 중심추천 등 세부 기능을 구현하였다. 이어서 사서교사를 대상으로 심층면담을 통해 도서추천시스템 사용에 대한 의견을 조사하였다. 조사 결과, 도서추천의 필요성 및 어려움, 학생의 반응, 기존 추천방식과의 차이점 및 활용방안, 개선 사항에 대한 의견을 확인할 수 있었으며, 이를 토대로 다음의 논의점을 제안하였다. 첫째, 개별학교의 특성을 파악하기 위해서 장기간의 대출 데이터의 제공이 필요하다. 둘째, 지역별 혹은 학교 특성별 데이터 통합 방안에 대한 논의가 필요하다. 셋째, 독서교육종합시스템에서 제공하는 도서추천시스템의 구축이 필요하다. 본 연구에서 제안된 내용을 토대로 향후 학교도서관 현장에서 활용할 수 있는 개인화 추천시스템 적용에 대한 다양한 논의가 이루어지길 기대한다.

Abstract

The purpose of this study is to propose a book recommendation system that can be used in school libraries. The book recommendation system applies an algorithm based on association rules using DLS lending data and is designed to provide personalized book recommendation services to school library users. For this purpose, association rules based on the Apriori algorithm and betweenness centrality analysis were applied and detailed functions such as descriptive statistics, generation of association rules, student-centered recommendation, and book-centered recommendation were materialized. Subsequently, opinions on the use of the book recommendation system were investigated through in-depth interviews with teacher librarians. As a result of the investigation, opinions on the necessity and difficulty of book recommendation, student responses, differences from existing recommendation methods, utilization methods, and improvements were confirmed and based on this, the following discussions were proposed. First, it is necessary to provide long-term lending data to understand the characteristics of each school. Second, it is necessary to discuss the data integration plan by region or school characteristics. Third, It is necessary to establish a book recommendation system provided by the Comprehensive Support System for Reading Education. Based on the contents proposed in this study, it is expected that various discussions will be made on the application of a personalization recommendation system that can be used in the school library in the future.

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.