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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
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초록
본 연구는 간호학과 학생들의 전자형태 문서의 이용 및 문서읽기 행태를 분석하기 위해 이들의 행태에서 나타나는 요소들에 대해 종합적으로 분석해 보고자 하였다. 이를 위해 본 연구는 간호학과 학생을 중심으로 지난 한 학기동안 학생들이 경험한 읽기행태를 조사하여 문서형태선호도와 요소 등을 다각적으로 분석하였다. 총 509명의 응답에 기초하여 분석한 결과, 간호학과 학생들은 일반적으로 전자형태문서에 대한 선호도가 높은 것으로 나타났으며, 소장하고 싶은 문서형태 또한 전자형태문서라고 응답하였다. 응답자 중, 약 94% 이상이 필요한 정보를 찾기 위해 30분 이상을 소요하고 있다고 나타났으며, 접근경로는 ‘네이버’ 검색엔진을 가장 많이 사용하는 것으로 응답하였다. 또한 주로 찾는 정보의 주제는 수업관련 정보가 가장 많았으며, 정보의 접근 장소로는 집에서 주로 정보를 찾고 이용하는 것으로 나타났다. 특히, 응답자들의 이동 중에 나타나는 문서선호도는 전자형태에 대한 선호도가 높게 나타났으며, 이동의 간편성과 접근의 용이성이 가장 높은 이유로 드러났다. 본 연구의 결과는 간호학과 학생들의 문서읽기행태를 분석하여 인쇄형태와 전자형태 문서의 읽기행태에 대한 이해를 증진시키고 향후 간호학 분야에서의 의학도서관 디지털정보이용의 서비스 설계 및 도구를 개발 또는 보완하기 위한 자료와, 더 나아가, 디지털 도서관 이용자 서비스 개선 방안을 모색하는 데 자료를 제시하고자 한다.
Abstract
The purpose of this study is to analyze undergraduate nursing students' electronic document use and reading behavior. To do this, a survey questionnaire was collected from 509 respondents who experienced reading behavior for the last semester. The results of this study show that nursing students’ preference of electronic documents is higher than that of printed documents in general. They also prefer electronic documents to printed documents when they want to keep documents. Of respondents, about 94% or higher spent 30mins or more to find information and the main source to find information is ‘Naver’ search engine as the highest information source, and the place to access information is ’Home’ as their highest information access location. In particular, the preference of the document ‘on the move’ is electronic documents and the main reason includes convenience and easiness to access and move the documents. The findings of this study expect to facilitate the understanding of undergraduate nursing students electronic document use and reading behavior so that it can be used to design and develop medical digital library services and tools more effectively and efficiently in medical area in the future. Furthermore, it expects to provide useful data in promoting user services in digital library in a whole.
초록
최근 들어 다양한 분야에서 VR 기술을 활용한 콘텐츠가 점차 증가하고 있으며 기술 또한 급속도로 보급되는 추세이다. 이러한 배경에서 공공도서관 또한 시대의 흐름에 따라 VR 기술을 활용한 서비스를 제공할 필요가 있다. 이에 본 연구는 공공도서관의 교육적, 문화적 기능을 고려한 VR 기반 교육문화프로그램을 제안하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 VR 프로그램이 진행되고 있는 국내․외 공공도서관 및 산업군 사례 조사 그리고 선행연구, 이론분석을 통해 적용점 및 시사점을 도출하였으며 이를 종합, 검토하여 공공도서관에서의 VR 기반 교육문화프로그램을 제안하였다. 본 연구에서 제시한 VR 기반 교육문화프로그램은 향후 공공도서관에서 VR 기반 교육문화프로그램 기획을 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.
Abstract
Recently, content using VR technology in various fields is gradually increasing, and the technology is also rapidly spreading. Against this background, public libraries also need to provide services using VR technology according to the flow of the times. Therefore, this study drew application points through the investigation and analysis of domestic and foreign public libraries where VR programs are underway. And based on this, a final proposal is prepared after planning and reviewing VR-based educational and cultural programs in public libraries. VR-based educational and cultural programs introduced can be used as basic data for planning VR-based cultural programs in public library.
초록
본 연구에서는 국내 공공도서관의 트위터 이용을 파악하고 분석하고자 한다. 도서관 정보서비스 환경에서 트위터 이용의 구체적인 패턴을 파악하기 위해, 트위터 이용이 활발한 14개 공공도서관 계정으로부터 3,038개의 트윗 데이터를 수집하여 내용분석을 수행하였다. 귀납적 방식으로 코딩 체계를 수립하였으며, 오픈 코딩 방식을 통해 공공도서관 트윗 데이터를 분석하였다. 또한 도서관별로 활성화된 유형을 파악하기 위해 대응일치분석을 수행하였다. 그 결과, 공공도서관 트위터 이용에 관한 상위 범주 3개와 9개의 하위 범주, 37개의 세부 항목을 파악하였다. 본 연구의 내용분석 결과는 향후 트위터 이용을 계획하는 도서관에게 참고자료로 제시될 수 있으리라 본다.
Abstract
This study aims to identify and analyze the Twitter use of domestic public libraries. In order to identify the detailed patterns of Twitter use in library and information services, a content analysis was conducted for the 3,038 tweet data from the top 14 public libraries’ accounts on Twitter use. Inductive approach was adopted to develop a coding scheme and open coding was conducted with the entire tweet. Additionally, correspondence analysis was conducted for the result of content analysis to identify how library accounts correspond to specific types. As a result, 3 main categories and 9 sub-categories of public libraries’ Twitter use were developed. And the 37 detailed patterns of public libraries’ use of Twitter were identified. The identified patterns can provide the libraries interested in Twitter use with guidelines.
초록
본 연구는 기존의 도서추천 시스템 연구에서 간과되어 온 도서이용의 맥락 요소를 파악하기 위해, 다양한 도서탐색 배경을 지닌 적극적인 도서 이용자 15명을 대상으로 6가지 도서탐색 상황에서 생성하는 내용을 사고구술(think-aloud) 프로토콜을 통해 수집하였다. 수집된 도서이용 내용은 내용분석 과정을 통해 독자자문 서비스의 이론적 개념인 ‘어필 요소(appeal factor)’를 토대로 도서이용에 영향을 미치는 내부 어필 요소와 외부 어필 요소를 각각 식별하였으며, 도서탐색에 사용하는 정보원과 탐색방법 관련 개념들을 또한 세분화하였다. 본 연구의 결과는 향후 도서추천 시스템 설계에 의미 있는 속성 데이터를 추출하고 반영하는 데 사용될 수 있을 것이다.
Abstract
In this study, in order to explore the contextual elements of book use that were overlooked in the existing book recommender system research, for 15 avid readers with various book search backgrounds, the contents generated in 6 book search situations were collected through the think-aloud protocol. By using content analysis from the collected book use contents, not only the internal and external appeal factors affecting book use, based on the ‘appeal factor’, the theoretical concept of the readers’ advisory service, but also information sources and search methods regarding book use were identified and categorized. The results of this study can be used to extract and reflect meaningful attribute data in the future book recommender system design process.
초록
본 연구는 이메일에 나타난 감성정보 메타데이터 추출에 있어 자연언어처리에 기반한 방식을 적용하였다. 투자분석가와 고객 사이에 주고받은 이메일을 통하여 개인화 정보를 추출하였다. 개인화란 이용자에게 개인적으로 의미 있는 방식으로 컨텐츠를 제공함으로써 온라인 상에서 관계를 생성하고, 성장시키고, 지속시키는 것을 의미한다. 전자상거래나 온라인 상의 비즈니스 경우, 본 연구는 대량의 정보에서 개인에게 의미 있는 정보를 선별하여 개인화 서비스에 활용할 수 있도록, 이메일이나 토론게시판 게시물, 채팅기록 등의 텍스트를 자연언어처리 기법에 의하여 자동적으로 메타데이터를 추출할 수 있는 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템은 온라인 비즈니스와 같이 커뮤니케이션이 중요하고, 상호 교환되는 메시지의 의도나 상대방의 감정을 파악하는 것이 중요한 경우에 그러한 감성정보 관련 메타데이터를 자동으로 추출하는 시도를 했다는 점에서 연구의 가치를 찾을 수 있다.
Abstract
This paper describes a metadata extraction technique based on natural language processing (NLP) which extracts personalized information from email communications between financial analysts and their clients. Personalized means connecting users with content in a personally meaningful way to create, grow, and retain online relationships. Personalization often results in the creation of user profiles that store individuals preferences regarding goods or services offered by various e-commerce merchants. We developed an automatic metadata extraction system designed to process textual data such as emails, discussion group postings, or chat group transcriptions. The focus of this paper is the recognition of emotional contents such as mood and urgency, which are embedded in the business communications, as metadata.
초록
기존 국립세종도서관 정책정보포털(POINT)의 국정과제 서비스를 뛰어넘는 고품질 정책정보서비스 제공을 위하여, 새로운 국정과제 이행에 필요한 정책자료를 효과적으로 서비스할 수 있는 방안이 필요하다고 생각된다. 이에 본 연구에서는 BRM기반 국정과제와 정책정보콘텐츠 연계 및 구축방안을 모색하고자 하였다. 이를 위해, 첫째, 新정부 120대 국정과제를 중심으로 국정과제 유형과 정부기능분류체계 분야․영역별 콘텐츠를 분석하였다. 또 이전 정부의 국정과제와 현 정보의 국정과제를 비교․분석하여 국정과제 관련 콘텐츠 구축 시 중점적으로 반영해야 할 내용을 파악하였다. 둘째, 정책정보 및 국가 정보 포털의 현황 분석 등을 통해 정책 정보의 연계 및 수집 방안을 모색하였다. 연구 결과, 첫째, 국정과제의 1단계 BRM을 보면, 사회복지 21개, 통일외교 14개, 산업통상중소기업 17개, 일반공공행정 12개, 재정세제금융이 8개, 문화체육관광과 과학기술, 교육이 각 6개, 통신과 공공질서및안전이 5개, 보건, 교통및물류, 환경이 각 4개, 농림 3개, 국방, 지역개발이 각 2개, 해양수산이 각 1개 등의 순으로 나타났다. 新정부의 경우 과학기술과 IT를 중시하는 것을 알 수 있어 핵심 국정과제 정보서비스 구축 시에도 이를 고려할 필요가 있다. 둘째, 외부 기관과의 데이터베이스 연계를 위해서는 연계운영협의회를 구성하고, 국정과제 정보의 연계 및 수집, 국정과제 관련 정보 POINT 연계 및 제공이 필요하다.
Abstract
With a view to providing a high-quality policy information service beyond the existing national task service of the national policy information portal (POINT) of the National Library of Korea Sejong, it would be necessary to effectively provide the policy data needed for the implementation of the new national tasks. Accordingly, in this study, an attempt has been made to find a way to connect and develop the BRM-based national tasks and the policy information contents. Towards this end, first, the types of national tasks and the contents of each field and area of the government function’s classification system were analyzed, with a focus placed on the 120 national tasks of the new administration. Furthermore, by comparing and analyzing the national tasks of the previous administration and the current information, the contents ought to be reflected for the development of contents related to the national tasks identified. Second, the method for linking and collecting the policy information was sought based on the analysis of the current status of policy information and the national information portal. As a result of the study, first, examining the 1st stage BRM of the national tasks, it turned out that there were 21 tasks for social welfare, 14 for unification and diplomacy, 17 for small and medium-sized businesses in industry and trade, 12 for general public administration, 8 for the economy, taxation and finance, 6 for culture, sports and tourism, science and technology, and education each, 5 for communication, public order and safety each, 4 for health, transportation and logistics, and environment each, 3 for agriculture and forestry, 2 for national defense and regional development each, and 1 for maritime and fisheries each, among others. As for the new administration, it is apparent that science technology and IT are important, and hence, it is necessary to consider such when developing the information services for the core national tasks. Second, to link the database with external organizations, it would be necessary to form a linked operation council, link and collect the information on the national tasks, and link and provide the national task-related information for the POINTs.
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
이 연구에서는 COVID-19 발병 전후 대학도서관 홈페이지 실제 이용 데이터를 조사하여 이용자들의 이용행태를 분석하고, 바이러스 발병 이전과 이후의 데이터를 대조하여, 팬데믹 상황에서 대학도서관이 보다 효율적인 정보서비스를 할 수 있도록 개선방안을 제안하고자 한다. 이 연구는 C대학교 홈페이지에서 이루어진 이용자 트래픽을 ‘구글애널리틱스를 활용하여’, COVID-19 바이러스가 발병하기 이전인 2018년 1월부터 2018년 12월까지와 바이러스 발병 이후인 2020년 1월부터 2020년 12월까지를 비교분석하였다. 웹 트래픽 변수는 세션, 사용자, 페이지뷰 수, 세션당 페이지 수, 평균 세션 시간, 이탈률을 측정지표를 기준으로 ‘이용자 정보’, ‘경로’, ‘사이트 행동’ 3가지 특성으로 구분하여 분석하였다. 연구결과를 요약하면, 첫째, COVID-19 발병 이전 1월 1일부터 1월 20일까지의 데이터와 대조했을 때, 2018년 이후 사용자, 신규방문자, 세션 모두 3년 동안 감소하였지만, 2020년은 2019년 대비 사용자, 신규 방문자, 세션 모두 증가하였으며, 2020년 바이러스 발병 이전 상승세를 보였던 사용자당 세션 수, 페이지뷰 수, 세션당 페이지 수가 크게 증가하였다. 둘째, 사회적 거리 두기 2단계로 격상함에 따라 대학도서관 홈페이지 이용 추이에도 변화가 나타났다. 재학생이 가장 적었던 2020년, 2018년 대비 2020년에 페이지뷰가 10만 뷰 더 증가했으며, 세션당 페이지 수 역시 2018년 대비 약 2페이지를 더 조회한 10.46을 기록했다. 이탈률 역시 2018년, 2019년 14.38을 기록한데 반해, 2020년 1% 포인트 가량 감소한 13.05를 기록하여 사회적 거리 두기 단계가 격상한 시점에, 더욱 활발한 홈페이지 이용이 이루어졌다.
Abstract
In this study, by examining the actual usage data of the university library website before and after COVID-19 outbreak, the usage behavior of users was analyzed, and the data before and after the virus outbreak was compared, so that university libraries can provide more efficient information services in a pandemic situation. We would like to suggest ways to improve it. In this study, the user traffic made on the website of University C was ‘using Google Analytics’, from January 2018 to December 2018 before the oneself of the COVID-19 virus and from January 2020 to 2020 after the outbreak of the virus. A comparative analysis was conducted until December. Web traffic variables were analyzed by classifying them into three characteristics: ‘User information’, ‘Path’, and ‘Site behavior’ based on metrics such as session, user, number of pageviews, number of pages per session time, and bounce rate. To summarize the study results, first, when compared with data from January 1 to January 20 before the oneself of COVID-19, users, new visitors, and sessions all increased compared to the previous year, and the number of sessions per user, number of pageviews, and number of pages per session, which showed an upward trend before the virus outbreak in 2020, increased significantly. Second, as social distancing was upgraded to the second stage, there was also a change in the use of university library websites. In 2020 and 2018, when the number os students was the lowest, the number of page views increased by 100,000 more in 2020 compared to 2018, and the number of pages per session also recorded10.46, which was about 2 more pages compared to 2018. The bounce rate also recorded 14.38 in 2018 and 2019, but decreased by 1 percentage point to 13.05 in 2020, which led to more active use of the website at a time when social distancing was raised.
초록
이 연구는 데이터세트를 관리, 보존, 서비스하기 위해 DDI 메타데이터를 기반으로 METS를 활용하는 방안을 제시하였다. DDI는 통계 데이터 처리를 위한 표준으로 현재 DDI Codebook(DDI-C)과 DDI Lifecycle(DDI-L) 두 가지 버전이 존재한다. 본 연구에서는 DDI-C의 주요 요소를 주로 하였다. 이를 위해 우선 METS와 DDI-C의 구조와 요소를 분석하였다. 그리고 METS와 DDI-C의 주요 요소들에 대한 매핑작업을 수행하였다. 여기서 기준은 최종적으로 이를 표현할 형식인 METS로 삼았다. METS와 DDI-C가 완벽하게 1:1의 매핑을 보이지 않기 때문에 기준인 METS의 각 요소들에 가장 적합하게 부합하는 DDI-C 요소를 선택하였다. 그 결과 DDI-C 메타데이터요소를 활용한 새로운 데이터세트 관리전송 표준 METS를 설계하여 제시하였다.
Abstract
This study suggested a method of utilizing METS based on DDI metadata to manage, preserve, and service datasets. DDI is a standard for statistical data processing, and there are currently two versions of DDI Codebook (DDI-C) and DDI Lifecycle (DDI-L). In this study, the main elements of DDI-C were mainly used. First the structures and elements of METS and DDI-C were first analyzed. And the mapping of the major elements of METS and DDI-C. The standard was finally taken as METS, the format to express it. Since METS and DDI-C do not show a perfect 1:1 mapping, the DDI-C element that best matches each element of the standard METS was selected. As a result, a new dataset management transmission standard METS using DDI-C metadata elements was designed and presented.
초록
학술 문헌 원문에서 발견되는 인용문은 인용에 기초한 학술문헌 자동 요약, 리뷰 논문 자동 생성, 인용문 감성 분석, 인용문 기반 문헌 검색 등 다양한 학술 정보 서비스의 창출을 가능케 한다. 이러한 서비스가 가능하기 위해서는 원문 텍스트로부터 인용문의 자동 인식이 선행되어야 한다. 그러나 인용문의 인식은 인용 표지가 부착되지 않은 암묵 인용문의 존재로 인해 그 처리가 용이하지 않다. 영어의 경우 최근 이에 대한 연구가 집중되고 있으나 한국어 학술 문헌 내 인용문의 자동 인식 연구는 찾기 힘들다. 이 논문은 한국어 인용문을 자동 인식하는 규칙 기반의 방법을 제시하고 다양한 베이스라인 기법들과 인용문 인식 성능을 비교하였다. 제안된 방법은 테스트 셋 내 전체 암묵 인용문의 30%를 약 70%의 정확률로 인식할 수 있었다.
Abstract
Identifying citing sentences from article full-text is a prerequisite for creating a variety of future academic information services such as citation-based automatic summarization, automatic generation of review articles, sentiment analysis of citing statements, information retrieval based on citation contexts, etc. However, finding citing sentences is not easy due to the existence of implicit citing sentences which do not have explicit citation markers. While several methods have been proposed to attack this problem for English, it is difficult to find such automatic methods for Korean academic literature. This article presents a rule-based approach to identifying Korean citing sentences. Experiments show that the proposed method could find 30% of implicit citing sentences in our test data in nearly 70% precision.