- 권한신청
- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
본 연구는 최근 많은 이슈가 되고 있는 빅데이터를 도서관 분야에 적용하여 다양한 형태의 도서관 빅데이터의 활용 가치에 대한 이해를 높이고 이에 대한 수요자의 요구 분석을 바탕으로 공공도서관 빅데이터 서비스 모형을 개발하는 것을 목적으로 하고 있다. 이를 위해 도서관 빅데이터의 개념과 내용 및 가치 등을 고찰하고, 도서관 빅데이터 서비스에 대한 수요 분석을 바탕으로 도서관 빅데이터 서비스 모형을 개발하였다. 서비스 모형 개발을 위해 도서관 빅데이터의 유형에 따라 활용 가능한 도서관 빅데이터를 분석하였으며, 수요자의 요구를 다양한 방법으로 도출하였다. 수요자의 요구 분석은 도서관계 연구자 및 현장 사서와의 심층인터뷰, 표적집단인터뷰(Focus Group Interview, 이하 FGI), 사서 및 이용자 설문조사를 통해 이루어졌다. 이를 바탕으로 총 16개의 도서관 빅데이터 서비스 모형을 정의하고, 서비스의 필요성, 시급성, 개발 가능성을 고려해 최종적으로 사서 의사결정 지원 서비스와 이용자 도서 추천 및 독서이력 관리 서비스 모형을 개발하였다.
Abstract
Big data refers to dataset whose size is beyond the ability of typical database software tools to capture, store, manage, and analyze. And now it is considered to create the new opportunity in every industry. The purpose of this study is to develop of big data services in public library for improved library services. To this end, analysed the type of library big data and needs of stockholders through the various methods such as deep interview, focus group interview, questionnaire. At first step, we defined the 16 big data service models from interview with librarians, and LIS professions. Second step, it was considered necessity, timeliness, possibility of development. We developed the final two services called on ‘Decision Support Services for Public Librarians’ and ‘Book Recommendation Services for Users.’
초록
본 연구에서는 공공도서관의 서비스 프로그램 운영과정에서 생산된 ‘서비스 데이터’를 서지데이터와 연계하여 도서관 목록을 개선시키고자 하였다. 이를 위해 2015년에 우수 도서관으로 선정된 공공도서관 7곳을 대상으로 서비스 데이터를 수집하고 분석하였다. 이를 바탕으로 서지데이터와 서비스 데이터를 서지프레임워크를 적용하여 시범적으로 연계하고, 활용 가능한 인터페이스를 제안하였다. 본 연구결과는 1) 선별적이고 가치 평가가 포함된 서지데이터를 확보하고, 2) 장서의 생애주기 동안 서지데이터를 지속적으로 업데이트할 수 있게 되며, 3) 체계적으로 관리되기 어려웠던 서지데이터의 보존성과 공유 가능성을 향상시킬 수 있으며, 4) 시맨틱웹 환경에서 외부 링크드 데이터를 추가적으로 연계할 수 있는 서지데이터 개발을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
Abstract
This study aims to improve bibliographic data of public libraries by linking service data, which are produced out of library service programs. Service data collected from the seven award-winning public libraries were selected and analyzed. A Bibliographic Framework is used for linking bibliographic data and service data. Interfaces are also suggested for the two-way data linking. The results can be used to obtain 1) selective and value-added bibliographic data, 2) bibliographic data updated continuously throughout the lifecycle, 3) structured service data for preservation and sharing, and 4) bibliographic data linked to the additional external linked data.
초록
본 연구의 목적은 연구데이터 관리서비스 구현 시 성공적인 서비스를 위한 고려사항을 도출하는 것이다. 이를 위해 선행연구를 활용하여 연구데이터 관리서비스의 영역을 파악하였고, 미국, 독일, 호주에서 연구데이터 관리서비스를 시행중인 대학도서관 6곳과 1개의 기관에서 담당자 8명을 대상으로 연구데이터 서비스에 관한 질문의 답변을 이메일을 통해 수집하였다. 또 해외서비스를 대상으로 수집한 고려사항이 국내에 적용가능한지 국내 연구데이터 관리서비스 전문가와 검토하였다. 연구데이터 서비스 영역은 총 9개의 카테고리로 구분하여 분석하였는데, 연구서비스와 연구데이터 관리서비스 연계, 국가/대학/기관 차원의 협약, 메타데이터 입력주체 및 필수 요소, 직원의 전문화 방안, 이용자 요구분석을 통한 주요서비스 영역 선정, 연구데이터와 연구결과물의 효과적인 연결방안, 이용자와 유관기관과 긴밀한 공조 등의 연구데이터 관리서비스 구축 시 고려사항을 도출할 수 있었다.
Abstract
The purpose of this study is to determine crucial factors of consideration in ensuring the successful implementation of research data management services. The study begins by extracting a range of service areas from their equivalent in existing research on data management services. It then collects relevant information via e-mail survey from eight individuals respectively overseeing research data management services at six university libraries and one institution located throughout the United States, Germany, and Australia. Having originated in overseas cases, the resulting factors of consideration were reviewed by domestic experts in research data management services. The finalized areas of research data management services consist of nine categories. The crucial factors of consideration in RDM services are connection between research services and research data management services; national/university-level/institutional agreements; metadata entry personnel and required elements; strategies for the provision of specialized staff; major service area selection through user demand analysis; effective linkage between research data and research results; and close cooperation with users and related organizations.
초록
본 연구에서는 북미에서 연구데이터 관리 서비스를 제공하는 121개 대학도서관 중 연구데이터 관리 교육 프로그램을 제공하는 51개 기관을 대상으로 제공되는 교육 프로그램의 내용을 12개 데이터 리터러시 세부 역량에 기반을 두어 분석하고 시사점을 제시하는 것을 목적으로 하였다. 내용 분석을 위해 집합 교육 프로그램의 제목 317개와 온라인 튜토리얼의 상위 목차 제목 42개를 수집하였으며 선행연구에서 제시된 12개 데이터 리터러시 세부 역량에 따라 코딩을 수행하였다. 집합 교육 프로그램 중에서는 데이터 처리 및 분석 역량에 대한 교육 프로그램이 가장 많은 것으로 나타났으며, 가장 많은 수의 기관에서 데이터 관리 및 조직 역량에 대한 교육을 제공하고 있었다. 데이터 시각화 및 표현은 집합 교육 프로그램 중에서 세 번째로 많이 다루어지는 역량이었다. 그러나 나머지 9개 역량에 대한 교육 프로그램은 매우 적은 것으로 나타나 교육 프로그램 내용이 특정 역량에 집중되어 있음을 알 수 있다. 집합 교육 없이 자체 개발한 온라인 튜토리얼을 제공하는 기관은 5곳이었으며 목차 제목을 분석한 결과 데이터 보존, 윤리 및 데이터 인용, 데이터 관리 및 조직 역량에 대한 교육 내용을 중점적으로 다루고 있어 집합 교육 프로그램에서 강조되는 역량과 차이를 보였다. 효과적인 연구데이터 관리 교육 프로그램 운영을 위해서는 대학도서관 사서들이 전통적으로 교육하고 강조해왔던 역량뿐만 아니라 데이터 처리와 분석, 데이터 시각화와 표현 등 연구자들의 연구 결과 도출에 필요한 데이터 리터러시 세부 역량에 대한 이해와 지원이 요청된다. 또한 연구데이터 관리 서비스와 관련된 사서들의 계속 교육을 지원하는 교육 자원의 개발도 필요할 것이다.
Abstract
This study aimed to analyze the content of Records Data Management (RDM) training programs provided by 51 out of 121 university libraries in North America that implemented RDM services, and to provide implications from the results. For the content analysis, 317 titles of classroom training programs and 42 headings at the highest level from the tables of content of online tutorials were collected and coded based on 12 data literacy competencies identified from previous studies. Among classroom training programs, those regarding data processing and analysis competency were offered the most. The highest number of the libraries provided classroom training programs in relation to data management and organization competency. The third most classroom training programs dealt with data visualization and representation competency. However, each of the remaining 9 competencies was covered by only a few classroom training programs, and this implied that classroom training programs focused on the particular data literacy competencies. There were five university libraries that developed and provided their own online tutorials. The analysis of the headings showed that the competencies of data preservation, ethics and data citation, and data management and organization were mainly covered and the difference existed in the competencies stressed by the classroom training programs. For effective RDM training program, it is necessary to understand and support the education of data literacy competencies that researchers need to draw research results, in addition to competencies that university librarians traditionally have taught and emphasized. It is also needed to develop educational resources that support continuing education for the librarians involved in RDM services.
초록
본 연구의 목적은 연구데이터 서비스 자체의 유용성과 연구데이터에 대한 사용경험 기반의 유용성 측면에서 평가 모형을 개발하는 것이다. 다양한 사례에서 도출한 데이터 서비스의 유용성 평가 요소로부터 연구데이터에 내재된 평가척도인 검색성, 접근성, 상호운용성, 재활용성 4개와 각각의 측정지표 총 20개를 도출하였다. 그리고 Google Analytics, YouTube 광고료 책정 기준, 서울특별시, Altmetrics의 사례를 분석하여 연구데이터에 대한 이용자 경험 기반의 유용성 측정지표 12개를 도출하였다. 평가척도와 측정지표에 대한 타당성과 신뢰성 검정을 위해 연구데이터의 잠재적 이용자 164명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 평가척도의 타당성 검정을 위해 KMO Bartlett 분석을 하였으며, 측정지표의 성분분석을 위해 주성분 분석과 베리맥스 회전분석법을 사용하였다. 내재적 평가척도의 경우 4개 척도 모두 KMO Bartlett의 타당성 값을 충족시켰으며, 평가척도에 대한 측정지표의 성분분석 결과 모두 단일 성분으로 나타나 현재의 척도로 해당 지표에 대한 설명이 가능하였다. 그러나 이용자 경험 기반의 12개 측정지표의 성분분석 결과는 2개 성분으로 나누어지는 것으로 나타나 각각을 활용도와 참여도라는 개념의 2개 평가척도로 구분하였다. Cronbach’s alpha 계수에 의한 신뢰도 측정 결과 6개의 평가척도 모두 0.6 이상의 측정치를 충족시키는 것으로 나타났다.
Abstract
The Purpose of this study is to develop an evaluation model for usability of research data service from the angles of evaluating usefulness of research data service itself and research data use experience-based usability. First, the various cases of evaluating usability of data services are examined and 4 rating scales and 20 measuring indicators for research data service are derived as a result of comparative analysis. In order to verify validity and reliability of the rating scale and the measuring indicators, the study conducted a survey of 164 potential research data users. KMO Bartlett Analysis was performed for validity test, and Principle Component Analysis and Verimax Rotating Method were used for component analysis on measuring indicators. The result shows that the 4 intrinsic rating scales satisfy the validity criteria of KMO Barlett; A single component was determined from component analysis, which verifies the validity of measuring indicators of the current rating scale. However, the result of 12 user experience-based measuring indicators analysis identified 2 components that are each classified as rating scale of utilization level and that of participation level. Cronbach’s alpha of all 6 rating scales was 0.6 or more for the overall scale.
초록
본 연구는 대학도서관의 연구데이터관리서비스 개발을 위하여 수행되었다. 본 연구에서는 연구데이터관리서비스의 요소와 제공 수준을 알아보고, 국내에서 연구비 규모가 가장 큰 대학인 서울대학교 소속 연구자들을 대상으로 인터뷰를 진행하여 연구자들의 연구데이터관리 및 공유와 이용, 서비스에 대한 요구를 분석하였다. 인터뷰 참여자들은 해외 연구비지원기관 또는 학술 저널에서 제시하는 데이터 공유 의무조항에 대한 인식과 이행 경험이 부족하고 데이터를 체계적으로 관리하는데 어려움을 겪고 있었다. 그러나 상당수의 연구자들이 데이터 관리 및 연구데이터관리서비스 관련 교육에 대한 필요성에 대해 동감하고 있었다. 이를 바탕으로, 연구데이터관리서비스를 교육서비스, 전문 컨설팅 서비스, 큐레이션 기술 서비스 요소로 나누어 각 요소별 이용자의 요구를 반영한 서비스를 제안하였다. 본 연구결과는 향후 국내 대학도서관 및 연구데이터관리서비스를 계획하고 있는 기관에서 서비스 개발의 기초자료로 활용할 수 있을 것이다.
Abstract
This study aimed to develop Research Data Management (RDM) Services in a domestic university library of Korea. In this study, elements and levels of RDM services are examined and in-depth interview was conducted with university researchers affiliated in Seoul National University, which has the largest amount of research fund among universities in Korea. Interview was conducted to analyze their data management practices and needs of RDM services. Interview results show researchers’ lack of awareness toward Data Management Policy and data sharing obligations of funding agencies and academic journal publishers. Also, they had trouble managing research data systematically. However, many of the researchers understand the necessary of research data management and education of data management. Based on the interview result, service elements and contents are suggested for RDM services which is consisted of education services, professional consulting services, curation technical services. This study result will help to guide for the planning the future RDM service in university library of Korea.
초록
본 연구는 한국과학기술정보연구원(KISTI)에서 개발하고 있는 국가연구데이터커먼즈(KRDC)를 실제 이용할 국가과학기술연구회(NST) 산하 정부출연연구기관의 연구데이터 관리자를 대상으로 연구데이터를 분석하기 위한 인프라와 서비스의 현황을 파악하고, KRDC 체계 구축과 관련한 연구데이터 관리자들의 인식을 조사하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 KISTI를 제외한 24개의 정부출연연구기관을 대상으로 설문을 실시하였으며, 설문조사에 응답한 15개 기관 중 후속 인터뷰에 동의한 9개 기관의 연구데이터 관리자를 대상으로 인터뷰를 수행하였다. 설문 결과, 대부분의 기관들이 관련 서비스를 제공하고 있었으며, 연구데이터 활용을 위한 통합 분석 프레임워크의 도입과 외부에 공개된 분석 SW를 사용할 수 있는 체제에 대한 제공 의향 역시 높은 것으로 나타났다. 한편 후속 인터뷰를 통해 각 기관별로 제공하는 분석 서비스의 외부 공개 현황을 파악해보았을 때, 매우 소수의 기관만이 이를 외부에 공개하고 있었다. 이러한 연구 결과를 분석해보면, 프레임워크를 통해 분석 인프라와 서비스가 제공될 경우 활용하고자 하는 수요가 있으나, 각 기관에서 보유하고 있는 분석 자원을 공개 및 공유하기 어렵다는 것을 알 수 있다. KRDC 체계 구축을 위해서는 연구 현장에서의 분석 인프라와 분석 서비스의 공유가 필수적인 만큼 연구 현장에서의 인식 전환, 나아가 제도적 변화가 필요하며, 후속 인터뷰에서 제시된 시스템의 편리성, 보안, 보상체계 등을 잘 고려하는 정책을 수립하기 위해 노력할 필요가 있다.
Abstract
The purpose of this study is to identify the current status of infrastructure and services for analyzing research data for research data managers at government-funded research institutions under the National Research Council for Science and Technology (NST) who will actually use the Korea Research Data Commons (KRDC), which is being developed by the Korea Institute of Science and Technology Information (KISTI) and to investigate the perceptions of research data managers related to the establishment of KRDC system. For the study, we conducted a survey targeting 24 government-funded research institutes, excluding KISTI, and interviewed research data managers from 9 of the 15 institutions surveyed who agreed to follow-up interviews. As a result of the survey, most institutions were providing related services, and their willingness to introduce an integrated analysis framework for the use of research data and provide a system for using externally released analysis software was also high. Meanwhile, when we investigated the external disclosure status of each institution’s analysis services through follow-up interviews, only a minimal number of institutions were disclosing them to the outside world. The findings reveal that there is a demand to utilize analysis infrastructure and services when provided through the framework. However, it is difficult to disclose and share the analysis resources held by each organization. In order to establish the KRDC system, it is essential to share research sites’ analysis infrastructure and services, and in addition, changes in the perception of research sites and institutional changes are necessary. Furthermore, there is a need to establish policies that consider the system’s convenience, security, and compensation system raised in the follow-up interviews.
초록
최근 우리나라에서도 관련 법개정을 통해 해외 국가의 연구비 지원기관 등에서 시행하고 있는 데이터관리계획 정책이 도입되었다. 본 연구는 앞으로 연구데이터의 공유 및 재사용을 지원할 수 있는 인프라와 지원 서비스를 개발함에 있어 참고가 될 수 있는 호주의 사례를 분석하여 시사점을 도출하고자 하였다. 이를 위해 호주의 연구비 지원기관, 연구데이터 전담기관, 대학도서관의 다양한 전문가와의 면담을 시행하고 관련 문헌을 조사하였다. 호주의 경우 연방 차원에서 2015년 제정된 Public Data Policy에 연구데이터를 공공데이터 범위에 포함시키고, 연구비 지원기관의 정책 가이드라인에 연구데이터의 체계적인 관리와 공유를 권장하고 있지만 의무규정은 아니다. 연구데이터 전담기관인 Australian National Data Service(ANDS)는 국가의 연구인프라 구축의 중요한 부분이며 연구데이터 인프라의 구축, 교육, 정책 지원, 소규모 연구개발사업 지원 등의 다양한 역할을 수행하고 있다. 호주 대학도서관은 연구데이터 관련 일부 자체 시스템을 제공하고 있으나 아직까지는 연구데이터와 관련된 주요한 수요는 없는 것으로 보인다. 호주 사례의 시사점으로는 연구데이터 관련 정책 수립에 있어서 높은 투명성과 예측가능성, 연구데이터 전담 기관 설립을 통한 전문적 인프라 구축 및 교육/홍보 기능 수행, 대학도서관의 데이터 역량 개발을 들 수 있다.
Abstract
In early 2019, Korea passed the law that introduced data management plan policy similar to those adopted by national funding agencies in other countries. In anticipation of developing research data infrastructure and support services, this study analyzed Australia’s relevant policies and policy instruments. A number of face-to-face interviews with the experts at the national funding agency, a national research data agency and a number of research libraries, along with focused literature analysis. In Australia, the 2015 Public Data Policy is applied to research data from publicly funded research. Research data management and sharing is recommended but not required by the national funding agency it its policy documents. Australian National Data Service(ANDS), Australia’s national research data agency, is an important component of the national research infrastructure. ANDS plays a wide range of roles including research data platform development, education and training, policy support, and funding agency for small-scale R&D. Some of the Australian research libraries have developed in-house systems for research data storage and publishing. However, there is no significant demand for research data service as yet. Lessons learned include the following: ensuring transparency and predictability of research data policies, establishing a dedicated agency responsible for research data platform development and training, and cultivating data capabilities at research libraries.
초록
본 연구는 2004년에서 2012년까지 9년간의 KERIS 문헌복사 트랜잭션 데이터를 대상으로 문헌복사 서비스 참여기관에 대한 통계 분석과 네트워크 분석을 수행하였다. 연구 결과 발견한 주요 사실은 다음과 같다. 첫째, 신청건수가 제공건수에 비해 많은 기관이 전체 기관 중에서 약 80%를 차지하고 있었다. 둘째, 신청과 제공면 모두 건수가 많은 상위기관들에게 문헌복사 서비스 의존도가 높으며, 특히 제공면에서 그 집중도가 더욱 높았다. 셋째, 2012년 대학도서관 학술지를 대상으로 주제별 네트워크 분석 결과 각 주제별로 단일기관 집중형, 복수기관 주도형, 다수기관 분산형과 같은 세 가지 유형의 협력체제가 나타남을 파악하였다.
Abstract
In this study, we analyzed KERIS Document Delivery Service (DDS) using its transaction data for the period of nine years from 2004 to 2012. We first examined the overall statistics focusing on member contributions, and conducted a network analysis based on the records of request/response (supply) between member libraries. Key findings include the following: First, in over 80% of member libraries, the number of outgoing requests exceeded the number of their responses to incoming requests. That is, for the vast majority of member libraries, their participation was concentrated on the request side. Second, KERIS DDS relies heavily on a relatively small number of top contributors, especially on the supply side. While the top contributors were active in both requests and responses (supplies), in most cases, they received and processed a disproportionally large number of requests. Third, the network analysis based on DDS requests for journal articles in 2012 further revealed the central role of top contributors. The level and pattern of concentration, however, appeared to differ by subjects (DDC). Three main patterns of centralization were found in different subjects - a network centered on a single member, a network having multiple centers, or a distributed network.
초록
본 연구는 기초학문자료센터가 인문자산 원스톱(One-Stop) 포털 서비스 구축에 있어 효과적인 데이터연계 방향성 제안을 목적으로 하였다. 이를 위해 인문자산을 보유한 국내 기관에 대한 현황을 수집하고 분석하였으며, 대상 기관이 보유한 데이터 분석을 통해 연계 방향성을 제시하였다. 본 연구에서는 첫째, 인문자산의 주제에 대하여 기존 분류체계 검토를 기반으로 인문자산의 분류체계를 제안하였다. 둘째, 조사 대상기관이 보유하고 있는 데이터의 주제와 유형에 대한 구체적인 분석을 통해 인문자산으로 편입될 수 있는 잠재적 데이터의 범주를 설정하였다. 셋째, 인문자산 원스톱 포털 서비스를 제공하고 있는 유사사례 기관의 플랫폼을 분석하였으며, 유사성을 중심으로 원스톱 시스템 구축 시, 적용 가능한 메타필드를 제시하였다.
Abstract
The purpose of this study is to propose an effective direction of data linkage for building the humanities assets one-stop portal service. For this purpose, We collected and analyzed the actual status of the domestic institution with humanities assets, and presented the linkage direction through analysis of the data held by the target organization. The results of this study are as follows: First, we proposed a classification system of humanities assets based on the reviewing the existing classification system on the subject of humanities assets. Second, we set up the categories of potential data that can be incorporated into humanities assets through a detailed analysis of the subject and type of data held by the subject institutions. Third, we analyzed the platforms of similar case organizations providing one-stop portal services for humanities assets and proposed the applicable meta fields when constructing one-stop system based on similarity.