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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
연구․이용․수정․재배포를 허용하는 오프소스 소프트웨어(OSS)는 경쟁이 아닌 협력과 공유를 통해 발전해 나가는 도서관 정신과 유사하다. OSS는 사서들의 창의적 아이디어와 표준 업무프로세스를 기반으로 저비용 기술혁신을 실현할 수 있는 대안으로 평가되고 있으나, 지속적 발전을 위해서는 경험과 지식을 공유하는 성숙한 커뮤니티 정신이 요구된다. 본 연구에서는 커뮤니티 중심의 OSS ILS 사례인 KOHA와 Next_L을 심층 분석하고 이를 기반으로 국내 OSS ILS의 실현 방안을 제안하였다. 우리나라의 경우 관종별 도서관 컨소시엄을 중심으로 중소규모 도서관을 위한 OSS ILS 개발을 추진해 나가는 것이 바람직해 보인다. 그러나 아직 생소한 OSS ILS 필요성에 대한 현장의 공감대 형성, 커뮤니티 활성화를 위한 기운의 성숙이 전제되어야 할 것이다.
Abstract
The idea behind Open Source Software(OSS) that permits users to study, change, and improve, is similar to the spirit of the library that has been developed through cooperations and resource sharing rather than competition. OSS is regarded as an alternative, low-cost technical innovation based on librarian’s creative idea and standardized business process. Enthusiasm of the community is fundamental to successful installations and sustainable development. This study analyzed two community-based OSS ILS, namely KOHA and Next_L and suggested a future direction for domestic libraries. In the case of Korea, it is desirable for a library consortium to develop an OSS ILS for small- and medium-sized libraries. Most importantly, strong consensus about OSS ILS among the practiting librarians should be developed first.
초록
본 연구는 Figshare를 통해 공유되고 있는 문헌정보학분야 연구데이터의 유형, 주제, 공개 수준 등을 분석하고 재사용성이 상대적으로 높은 데이터의 특성을 통계적으로 해석해 보았다. 분석 결과 데이터의 유형은 dataset과 paper 유형이, 주제 분야는 open access와 research data가 가장 많은 비중을 차지하였으며, 70%에 가까운 연구데이터가 pdf와 같이 편집과 재사용이 원활하지 않은 형태로 공개되어 있는 것으로 조사되었다. 또한 연구데이터의 특성과 활용 정도간의 관계 분석 결과, 주제에 있어서는 APC(Article Processing Charge)를 비롯한 open access 영역이 가장 많이 활용되고 있는 것으로 나타났으며, 데이터 유형에 있어서는 paper의 활용도가 가장 높은 것으로 나타났다.
Abstract
This study analyzed the type, subject and open level of research data in the field of library and information science field shared by Figshare, and statistically analyzed the characteristics of data with relatively high recyclability. The results of the analysis showed that datasets and papers were most common data types, and open access and research data were the most common keywords of data, and that 70% of the data were published in a form that can not be processed mechanically such as pdf. As a result of analysis of the relationship between characteristics of research data and degree of sharing, open access areas such as APC (Article Processing Charge) were found to be most common in the subject. However in data type, gray literature such as paper found to be highly utilized rather than dataset.