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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
이 연구의 목적은 연구소프트웨어의 공유, 재사용, 인용 현황을 분석하는 것이다. 학술커뮤니케이션에서 연구소프트웨어는 최근 들어 더욱 중요한 역할을 하고 있다. 현재 연구소프트웨어의 인용이 일반적인 관행이 아니거나, 적어도 데이터인용색인(DCI)이 연구소프트웨어의 인용과 재사용을 제대로 인덱싱하지 못하는 것으로 관찰되었다. 소프트웨어인용은 주요 레포지토리(prominent repositories)에서 발견되었다. 소프트웨어인용이 많은 레포지토리는 CRAN(Comprehensive R Archive Network)과 Zenodo였다. 연구소프트웨어가 재사용되는 경우, 비공식 소프트웨어인용(informal software citation)과 공식 소프트웨어인용(formal software citation)이 동시에 관찰되었다. 비공식 소프트웨어인용은 연구소프트웨어가 논문의 본문에서는 언급되지만 참고문헌에는 없는 경우였고, 공식 소프트웨어인용은 참고문헌에도 있는 경우였다. 또한, 이 연구의 결과는 연구소프트웨어의 자기 인용(self-citation) 현황을 설명했다.
Abstract
The purpose of this research is to explore the phenomenon of the sharing, reuse, and citation of research software. These practices are playing an increasingly important role in scholarly communication. The researchers found that the citation and reuse of research software are currently uncommon or at least not reflected in the Data Citation Index (DCI). Such citation was observed, however, for the newer software in a number of prominent repositories. The repositories Comprehensive R Archive Network (CRAN) and Zenodo received the most formal software citations. The researchers observed both formal and informal forms of citation when researchers reused software. The latter form involves mentioning research software in passing in the main text of articles, while formal citations appear in the references section. In addition, our comparative analysis helps to explain the phenomenon of self-citation of research software.
초록
본 연구는 고령화 사회에서 국내 공공도서관 노인서비스 현황을 파악하여 개선점을 도출하기 위한 목적으로 수행되었다. 전국의 도시지역 공공도서관을 대상으로 온라인 설문조사를 수행한 결과 총 172개 도서관이 응답하였다. 연구 결과, 국내 공공도서관은 대체로 노인이용자의 중요성에 대해서 인식하고 있으나, 적극적인 대응에는 한계가 있는 것으로 나타났다. 도서관 장서 및 공간/시설에 대해 우선적으로 강화해야 할 영역은 큰활자․음성도서/정기간행물 장서 확충과 높은 서가의 책을 찾기 위해 직원에게 도움 요청이 가능하도록 해야 한다는 점으로 조사되었다. 도서관 서비스/프로그램의 경우 우선적으로 강화해야 할 영역은 사회참여 프로그램과 인문학 프로그램으로 분석되었다. 정보서비스 담당 사서들은 다른 노인서비스 기관과 차별화된 도서관만의 노인서비스를 제공하기 위해서 노인세대의 계층을 세분화하고 보다 전문화된 서비스 및 프로그램을 기획하여야 한다는 의견을 개진하였다.
Abstract
This study was conducted with the aim of identifying the current state and improvements of the public library services for older adult in Korea. According to the online survey of public libraries in urban areas across the country, a total of 172 libraries responded. Research shows that public libraries generally recognize the importance of elderly users, but there are limitations in active efforts. The priority area for library collection and space/facilities was to be strengthened by the expansion of large type and voice books/periodical books, as well as the need to ask librarians for help to find books in high bookshelves. In the case of library services/programs, the areas that need to be strengthened first were analyzed as social participation programs and humanities programs. The librarians in charge of information services expressed their opinions that more specialized services and programs should be planned and subdivided for the elderly generation in order to provide older adults’ services unique to other older adults’ service institutions.
초록
국내의 외국인 유학생들의 증가에도 불구하고, 유학생들의 건강정보탐색행위에 대한 연구는 부족한 실정이다. 본 연구는 한국에 거주하는 외국인 유학생의 건강정보탐색행위를 설문지와 결정적사건기법을 이용한 면담을 병행하여 조사하였다. 최근 경험한 건강정보 요구 중에는 코로나와 관련된 정보요구(코로나 검사, 증상, 백신)와 병원을 찾는 요구가 가장 많이 보고되었다. 건강정보탐색 과정에서 경험한 어려움으로는 언어의 문제가 가장 많았고, 한국 의료시스템에 대한 이해의 부족, 인터넷상의 정보 불충분 또는 정보과잉 등도 보고되었다. 언어의 장벽에도 불구하고, 유학생들은 한국어 정보원(친구/가족, 웹사이트, 소셜미디어)을 주요 건강정보원으로 사용하였다. 유학생들은 구글번역기를 사용하거나, 이중언어가 가능한 친구/가족의 도움을 받아 한국어 정보원을 통해 건강정보를 탐색하는 것으로 조사되었다. 한국 체류기간이 짧거나 한국어 능력이 부족한 경우, 소셜네트워크 상의 커뮤니티를 통해 건강정보를 얻는 경향을 보이는 반면, 한국 체류기간이 길고 한국어 능력이 좋을수록 웹사이트를 사용하는 것으로 나타났다. 필요한 건강정보를 찾는데 있어 어느 정도 자신감을 가지는가에 대한 질문에는 참가자의 28%만이 긍정적인 대답을 하였다. 본 연구 결과를 통한 유학생들의 건강정보추구행위에 대한 이해를 바탕으로 유학생들이 필요한 건강정보를 탐색하는데 도움을 줄 수 있는 방안에 관한 제언을 제시하였다.
Abstract
Despite the increasing number of international students in Korea, there is a lack of research on the health information-seeking behavior of international students. This study examined the health information search behavior of international students in Korea through a questionnaires and in-depth interviews adopting Critical Incident Technique. Most frequent health information needs that the participants experienced were related to Covid-19 and locating doctors/hospitals. The difficulties in seeking health information were language barriers, lack of knowledge of the Korean medical system, insufficient or overflowing information on the Internet. However, despite the language barrier, international students mainly used Korean sources (friends/family, websites, social media) for searching health information. In order to search health information on Korean websites, they used Google Translator or got help from bilingual friends/family members. The participants who have lived in Korea for a shorter period of time or who have lower Korean language proficiency tend to obtain health information through the community on social networks; whereas the longer the period of residence in Korea and the better the Korean language proficiency, the more likely to use websites. Only 28% of the participants gave positive answers to the question asking their confidence in finding the health information they needed. It is discussed how to help international students find accurate and credible health information.
초록
본 연구는 후기수용모델을 통해 병원정보탐색 어플리케이션(이하 병원 앱)의 지속적인 이용과 이용 중단에 영향을 미치는 요인을 파악하고자 하였다. 병원 앱을 사용한 경험이 있는 이용자를 대상으로 2019년 10월 11일부터 18일까지 설문조사를 실시하여 125개의 유효한 데이터를 수집하였고 구조방정식 모형을 사용하여 데이터를 분석하였다. 연구 결과, 병원 앱 사용자의 만족도와 기대일치도는 지속적 이용의도와 지각된 유용성에 각각 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 하지만 지각된 유용성은 지속적 이용의도에 유의미한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 본 연구는 기존에 많이 조명되지 않았던 병원 앱에 관한 연구를 통해 이러한 혁신적 기술의 지속적 사용여부에 영향을 미치는 변인들을 파악하였다. 연구 결과는 병원앱의 수용과 이용을 관찰하여 후기수용모델을 재검증하였으며, 응급상황과 같은 긴급한 도움탐색이나 신속함이 강조되는 정보요구를 만족시키는 병원앱의 특수성을 논의함으로써 이론적 확장을 도모하였다. 또한 소비자가 보고한 병원 앱의 유익성과 한계점을 바탕으로 병원 앱 개발자나 운영자들에게 보다 이용자 친화적인 앱을 제공하기 위한 실질적인 시사점을 제공하였다.
Abstract
The present study aims to identify the factors that affect the continuous use and discontinuance of the hospital information seeking applications(hospital apps thereafter) by employing the post acceptance model. The surveys were conducted with people who used the hospital apps from October 11 to 18, 2019. Researchers collected 125 valid data and analyzed them by using the structural equation model. The study found that the satisfaction and confirmation of expectation for the hospital apps users had significant effects on intention for continuous use and perceived usefulness, respectively. However, the perceived usefulness did not have a significant effect on the intention for continue use. The present study has identified the variables that influence the continuous use of these innovative technologies. The findings of the study confirmed the post acceptance model by observing the adoption and use of the hospital apps and extended the literature of the post acceptance model by discussing the unique characteristics of the hospital apps that satisfy the urgent help-seekers under emergency situations or the information needs emphasizing promptness. In addition, based on the benefits and limitations of hospital apps reported by consumers, the study provided practical implications for designing more user-friendly apps to hospital app developers or managers.
초록
본 연구는 공황장애 말뭉치 구축과 분석을 통해 공황장애의 특성을 살펴보고 공황장애 경향 문헌을 분류할 수 있는 딥러닝 자동 분류 모델을 만들고자 하였다. 이를 위해 소셜미디어에서 수집한 공황장애 관련 문헌 5,884개를 정신 질환 진단 매뉴얼 기준으로 직접 주석 처리하여 공황장애 경향 문헌과 비 경향 문헌으로 분류하였다. 이 중 공황장애 경향 문헌에 나타난 어휘적 특성 및 어휘의 관계성을 분석하기 위해 TF-IDF값을 산출하고 단어 동시출현 분석을 실시하였다. 공황장애의 특성 및 증상 간의 관련성을 분석하기 위해 증상 빈도수와 주석 처리된 증상 번호 간의 동시출현 빈도수를 산출하였다. 또한, 구축한 말뭉치를 활용하여 딥러닝 자동 분류 모델 학습 및 성능 평가를 하였다. 이를 위하여 최신 딥러닝 언어 모델 BERT 중 세 가지 모델을 활용하였고 이 중 KcBERT가 가장 우수한 성능을 보였다. 본 연구는 공황장애 관련 증상을 겪는 사람들의 조기 진단 및 치료를 돕고 소셜미디어 말뭉치를 활용한 정신 질환 연구의 영역을 확장하고자 시도한 점에서 의의가 있다.
Abstract
This study is to create a deep learning based classification model to examine the characteristics of panic disorder and to classify the panic disorder tendency literature by the panic disorder corpus constructed for the present study. For this purpose, 5,884 documents of the panic disorder corpus collected from social media were directly annotated based on the mental disease diagnosis manual and were classified into panic disorder-prone and non-panic-disorder documents. Then, TF-IDF scores were calculated and word co-occurrence analysis was performed to analyze the lexical characteristics of the corpus. In addition, the co-occurrence between the symptom frequency measurement and the annotated symptom was calculated to analyze the characteristics of panic disorder symptoms and the relationship between symptoms. We also conducted the performance evaluation for a deep learning based classification model. Three pre-trained models, BERT multi-lingual, KoBERT, and KcBERT, were adopted for classification model, and KcBERT showed the best performance among them. This study demonstrated that it can help early diagnosis and treatment of people suffering from related symptoms by examining the characteristics of panic disorder and expand the field of mental illness research to social media.