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검색어: university library service, 검색결과: 4
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김수정(전북대학교 문헌정보학과 교수, 문화융복합아카이빙연구소 연구원) ; 이재윤(명지대학교 문헌정보학과 교수) ; 이지원(대구가톨릭대학교 도서관학과 부교수) 2021, Vol.38, No.3, pp.287-309 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2021.38.3.287
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초록

본 연구의 목적은 국내 대학도서관에서 수행하고 있는 연구성과 서비스의 도입, 성장, 현재 운영 내용 및 향후 계획을 구체적으로 살펴봄으로써 향후 서비스 도입을 고려하는 도서관이 참고할 수 있도록 하기 위한 것이다. 이를 위해 연구성과 서비스를 선도적으로 제공하고 있는 4개의 대학도서관을 대상으로 서비스 담당자와의 심층면담을 수행하였다. 심층면담의 내용은 성장, 운영, 서비스를 포함하는 5개의 범주로 구성되었다. 연구 결과, 연구성과 서비스는 대학 연구경쟁력 강화를 지원하려는 목적으로 학내 구성원의 요구 또는 서비스 확대를 위한 도서관 내부의 기획으로 2010년 전후로 시작되었고, 시스템의 개선과 서비스 내용의 확대를 통하여 지속적으로 서비스가 강화되어온 것으로 나타났다. 또한 연구성과 서비스의 개발과 운영을 위해 참조할 수 있는 연구성과 서비스의 종합적인 모형을 제시하였다.

Abstract

This study describes the introduction, growth, current practices and future plans of research evaluation services performed in domestic academic libraries, with a view to informing other libraries considering similar endeavours. To that end, in-depth interviews were conducted with four librarians from academic libraries leading in research evaluation services. The contents of the interviews were grouped into five categories including growth, management, and services. The study found that their research evaluation services were launched around 2010 by demands of members of a university or as a library’s initiative to expand the existing services for the purpose of enhancing the university’s research competitiveness. The research evaluation services have been strengthened by extending the service scope and improving related systems. Also, the study suggests a comprehensive model that can guide the development and operation of research evaluation services.

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유가의(성균관대학교 문헌정보학과) ; 이용정(성균관대학교 글로벌융합학부) 2021, Vol.38, No.2, pp.1-18 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2021.38.2.001
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대학도서관은 유학생들이 학습 자원을 얻는 가장 주요한 정보원에 속하므로 유학생들의 학업에 미치는 영향이 크다. 그러나 현재 대다수의 대학도서관은 영어를 제외한 다국어 지원 서비스를 적절히 제공하지 않기 때문에 영어가 모국어가 아닌 유학생들의 학업 수행을 어렵게 만들 수 있다. 따라서 본 연구는 대학도서관 서비스 중 다국어로 제공할 수 있는 서비스를 유학생 맞춤형 서비스로 정의하고, 이러한 맞춤형 서비스가 대학도서관 이용자 만족도에 미치는 영향을 살펴보고자 하였다. 더 나아가서, 본 연구는 유학생 맞춤형 서비스를 적절히 제공하고 있는 대학도서관의 유학생들과 그렇지 않은 대학도서관의 유학생들의 이용자 만족도를 비교하였다. 이를 위해 서로 다른 두 대학에 재학 중인 중국인 유학생을 대상으로 설문 조사하여 총 138부의 응답을 분석하였다. 본 연구는 유학생 맞춤형 서비스가 유학생의 대학도서관 이용 만족도에 영향을 미친다는 것을 발견하였다. 특히, 다국어 서비스의 지원은 안내 책자/표지판, 홈페이지를 통한 자료 접근 및 이용, 그리고 이용자 교육 등과 같은 서비스에 대한 만족도에 긍정적인 영향을 주었다. 본 연구의 결과는 대학도서관이 유학생들의 학업 활동을 효과적으로 지원하는 서비스에 대한 실질적 함의를 시사한다.

Abstract

An academic library is one of the largest information sources for international students to obtain learning resources, which have a great impact on their studies. However, most academic libraries currently have not provided adequate multilingual services except English, which makes it difficult for international students whose mother language is not English to perform academic work. Accordingly, the present study defines the customized services for international students as the ones that have been supported in ltiple languages among academic library services and aims to examine their effect on user satisfaction in academic libraries. Furthermore, the study has compared international students’ satisfaction with academic libraries - one that provides appropriate customized services with the other that does not. The surveys have been conducted with Chinese international students in two different universities and a total of 138 responses were analyzed. The study found that the customized services for the international students influenced their satisfaction with library use. In particular, multilingual services had positive effects on satisfaction with services such as brochures/signs, access to and use of resources through the homepage, and user instruction. The findings of the study suggest practical insights on how academic libraries provide effective services for supporting international students’ academic tasks.

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이선우(한국교육학술정보원 KORUS 연구원) ; 장우권(전남대학교 문헌정보학과 교수) 2021, Vol.38, No.3, pp.141-174 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2021.38.3.141
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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.

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홍연경(성균관대학교 문헌정보학과) ; 전서영(성균관대학교 문헌정보학과) ; 최재영(성균관대학교 문헌정보학과) ; 양희윤(성균관대학교 문헌정보학과) ; 한채은(성균관대학교 문헌정보학과) ; 주영준(성균관대학교) 2021, Vol.38, No.2, pp.113-127 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2021.38.2.113
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본 연구는 대학 도서관 사용 증진을 위하여 개인별 맞춤 도서 추천시스템을 구축하는 것을 목적으로 한다. 특히 사용자의 아이템에 대한 선호도가 존재하는 다수의 추천시스템과는 달리, 선호도가 존재하지 않을 때에 도서 추천이 가능하도록 하는 방안인 도서관 이용자의 도서 대출 목록과 성향을 활용하여 평가지표를 생성하는 방법을 제안하고자 한다. 이용자가 아직 읽지 않은 책에 대한 예상 선호도를 산출하는 방식으로 도서를 추천하는 행렬 분해 방법인 Singular Value Decomposition(SVD)과 Stochastic Gradient Descent(SGD) 알고리즘을 활용한 모델을 구축했다. 더불어 유사도가 높은 이용자 그룹 내의 도서 대출 목록을 참조하여 추천하는 사용자 기반 협업 필터링 알고리즘을 활용해 모델을 구현했다. 최종적으로 평가지표를 활용한 세 가지 모델에 대하여 사용자 평가를 진행했다. 각각의 모델이 제시한 개인별 맞춤 도서 다섯 권의 목록을 해당 대출자에게 제공하고, 추천 도서에 대한 만족/불만족 여부를 이진화 점수화하여 모델에 대한 평가를 진행했다.

Abstract

The purpose of this study is to propose a personalized book recommendation system to promote the use of university libraries. In particular, unlike many recommended services that are based on existing users’ preferences, this study proposes a method that derive evaluation metrics using individual users’ book rental history and tendencies, which can be an effective alternative when users’ preferences are not available. This study suggests models using two matrix decomposition methods: Singular Value Decomposition(SVD) and Stochastic Gradient Descent(SGD) that recommend books to users in a way that yields an expected preference score for books that have not yet been read by them. In addition, the model was implemented using a user-based collaborative filtering algorithm by referring to book rental history of other users that have high similarities with the target user. Finally, user evaluation was conducted for the three models using the derived evaluation metrics. Each of the three models recommended five books to users who can either accept or reject the recommendations as the way to evaluate the models.

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