초록

검색 자원의 증가와 멀티 버전 자료의 증대에 따라 목록의 기능 중 집중기능이 필요하게 되면서, FRBR(Functional Requirements for Bibliographic Records)이 제안되었으나, 기존 서지데이터를 FRBR로 변환시 불완전함과 FRBR을 구체화할 목록규칙의 부재 등 현행 목록데이터를 FRBR로 완벽히 구현하기에는 한계가 있다. FRBR을 온라인목록에 적용하기 위해서는 방대한 양의 기존 MARC 데이터를 FRBR 알고리즘으로 처리해야 하지만, 기입력된 MARC 데이터와 현행 목록규칙은 FRBR을 완벽히 지원하지 않기 때문에 FRBR로의 변환이 용이하지 않다. 따라서 목록규칙과 MARC 기술에 대한 지침이 필요하다. 또한 국내에 FRBR 시스템을 구축하기 위해서는 FRBR 알고리즘을 실재 목록시스템에 적용하여 문제점과 해결책을 모색해야 한다. 이에 본고는 FRBR을 목록에 적용하기 위해서는 FRBR을 위한 목록규칙과 MARC 데이터 기술 방안이 선행되어야 한다는 전제하에 FRBR을 위한 저작 표현형 알고리즘을 개발하고, 실재 도서관 시스템에 적용하여 저작의 집중도와 적용시의 문제점을 분석하고, FRBR의 저작 집중성을 높이기 위한 방안으로 목록규칙과 MARC 입력방안을 제안하고 이를 검증하였다.

Abstract

The purposes of this study are to explore FRBR utilities such as work clustering and expression clustering and problems of application of the FRBR by developing work and expression clustering algorithm and implementing it into cataloging system, and to suggest new cataloging rules for FRBR and guideline of MARC description to improve FRBR work clustering. FRBR was suggested by necessitation of collocation function of bibliographic records according to increase of searching materials and multi-version materials, but FRBRization has some problems such as imperfect conversion of bibliographic records to FRBR records and inappropriateness of current cataloging rules for FRBR. Bibliographic records must be processed by FRBR algorithm to construct FRBRized system, but bibliographic records and current cataloging rules couldn't perfectly support FRBRization. Therefore cataloging rules and guidelines of MARC description for FRBR are needed. For constructing FRBRized cataloging system in Korea, it is needed to find problems and solution through FRBR practical application such as developing FRBR algorithm and applying it to cataloging records.

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Abstract

In this study, pathfinder network analysis has been carried out to identify subject domains of documents which cited articles in the ASIST Proceedings. This represents how articles in the ASIST Proceedings are flowed and used in what subjects areas. For this analysis, 240 documents were selected through a search of the Scopus database. The complete linkage clustering method was used to draw out 16 clusters from 240 documents. Through MDS and pathfinder network analysis, knowledge networks of clusters have been produced. As a result, articles in the ASIST Proceedings relating to knowledge management, bibliometrics, information retrieval and digital libraries have been cited actively by other publications. The most frequent citation flow type of ASIST proceedings was citation from proceedings(ASIST) to reviews(ARIST), via journals, and the most popular subject areas related to documents were bibliometrics.

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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.

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기록이나 문헌의 자동분류에 관한 연구는 오래 전부터 시작되었다. 최근에는 인공지능 기술이 발전하면서 기계학습이나 딥러닝을 접목한 연구로 발전되고 있다. 이 연구에서는 우선 문헌의 자동분류와 인공지능의 학습방식이 발전해 온 과정을 살펴보았다. 또 기계학습 중 특히 지도학습 방식의 특징과 다양한 사례를 통해 기록관리 분야에 인공지능 기술을 적용해야 할 필요성에 대해 알아보았다. 그리고 실제로 지도학습 방식으로 서울시의 결재문서를 ETRI의 엑소브레인을 통해 정부기능분류체계로 자동분류해 보았다. 이를 통해 기록을 다양한 방식의 분류체계로 자동분류하기 위한 각 과정의 고려사항을 도출하였다.

Abstract

Research on automatic classification of records and documents has been conducted for a long time. Recently, artificial intelligence technology has been developed to combine machine learning and deep learning. In this study, we first looked at the process of automatic classification of documents and learning method of artificial intelligence. We also discussed the necessity of applying artificial intelligence technology to records management using various cases of machine learning, especially supervised methods. And we conducted a test to automatically classify the public records of the Seoul metropolitan government into BRM using ETRI’s Exobrain, based on supervised machine learning method. Through this, we have drawn up issues to be considered in each step in records management agencies to automatically classify the records into various classification schemes.

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이 연구는 도서관에서 도입 및 운영 중인 로봇에 대한 분석을 통해 다양한 활용 방안과 기능 개선 방안을 제안하고자 하였으며, 이를 위하여 먼저 국내외 16개 도서관이 운영 중인 로봇의 종류, 기능에 대해서 살펴보았다. 대부분 사서보조업무(장서점검, 자료이송 등)와 이용자 서비스업무(도서관 안내, 자료검색 보조 등)에 활용되고 있었다. 그리고 국립중앙도서관이 도입한 로봇의 특징과 기능적 한계를 살펴보았다. 이러한 결과를 종합하여, 1) 로봇의 추가기능 개발 필요성, 2) 방역 및 안전관리 로봇 도입 필요성, 3) 국가차원의 로봇 확산정책의 필요성, 4) 로봇생태계 구축의 필요성을 제안하였다.

Abstract

This study attempted to propose various application and function improvement plans by analyzing robots operated in the libraries. Thus, the types and functions of robots operated by 16 domestic and foreign libraries were examined. Most of them were used for Librarian Assistance (Book Inventory, Book Delivery, Etc.) and User Service (Facility Guide, Search Aids, Etc.). Besides, the introduction of robots in the National Library of Korea (NLK) and their functional limitations were analyzed. As a result, this study presented the need to develop additional functions for the robot, develop quarantine and security robots, the need for a national-level policy for robot diffusion, and build a robot ecosystem.

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본 연구는 대학도서관과 공공도서관에서 영상물 이용현황과 그에 따른 저작권 문제를 조사하였다. 이를 위하여 공공도서관과 대학도서관을 대상으로 설문조사를 실시하였으며, 사서의 저작권 문제는 설문조사와 더불어 도메리와 저작권 관련 웹사이트 등의 질문을 분석하였다. 그 결과 영상자료를 위한 설비의 다양화와 서비스의 다양화에 따라 저작권 문제도 공연뿐만 아니라 대출, 보존용 복제, 디지털화, 인터넷을 통한 서비스 등 다양하게 발생하고 있음을 알 수 있었다. 또한 각 영역별 저작권 질문이 기초적인 질문에서부터 세부적인 문제에 대한 질문까지 다양하게 이루어지고 있었다. 이와 관련하여 본 연구는 저작권 문제의 복잡성을 고려해 볼 때 사서양성과 관련한 대학 정규교육과정에서 저작권에 대한 기초적 이해를 위한 교육, 직무연수과정에서 저작권법의 개정에 따른 보완 교육, 세부적인 저작권 문제에 대한 해결을 위해서 사서를 위한 온라인 질의응답 서비스가 실시될 필요가 있음을 제안하였다.

Abstract

This study investigated the present situation of the use of cinematographic works and the problems of copyright. Surveys were conducted in public and university libraries for these. Also, content analyses were conducted to make sense of copyright problems in libraries. As a result, this study found that problems of copyright had occurred in various aspects related to public performance, lending, digitization and internet services according to the diversity of facilities for watching cinematographic works and library services. Also, the librarians’ questions to the copyright were very various from the primary level to specific level. This study suggested that regular courses of study in library schools need to be opened to primitive understanding to copyright law and occupational training programs for librarians need to be opened to complementary education as revisions of copyright law. This study also suggested that the online Q&A services need to be started for librarians who have detailed copyright problems.

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이 연구에서는 전체 문헌집단으로부터 초기 질의어에 대한 연관용어 선정 시 사용할 수 있는 최적의 기법을 찾기 위해 연관규칙 마이닝과 용어 클러스터링 기법을 이용하여 연관용어 선정 실험을 수행하였다. 연관규칙 마이닝 기법에서는 Apriori 알고리즘을 사용하였으며, 용어 클러스터링 기법에서는 연관성 척도로 GSS 계수, 자카드계수, 코사인계수, 소칼 & 스니스 5, 상호정보량을 사용하였다. 성능평가 척도로는 연관용어 정확률과 연관용어 일치율을 사용하였으며, 실험결과 Apriori 알고리즘과 GSS 계수가 가장 좋은 성능을 나타냈다.

Abstract

In this study, experiments for selection of association terms were conducted in order to discover the optimum method in selecting additional terms that are related to an initial query term. Association term sets were generated by using support, confidence, and lift measures of the Apriori algorithm, and also by using the similarity measures such as GSS, Jaccard coefficient, cosine coefficient, and Sokal & Sneath 5, and mutual information. In performance evaluation of term selection methods, precision of association terms as well as the overlap ratio of association terms and relevant documents' indexing terms were used. It was found that Apriori algorithm and GSS achieved the highest level of performances.

초록

LC나 OCLC에서 RDA 서지레코드를 반입함에 따라 RDA 규칙 적용에 관한 실질적인 방안이 모색되어야 한다. 특히, RDA에는 여러 대안과 선택사항이 포함되어 있어 규칙을 적용하기가 용이하지 않다. 이에 본 연구에서는 국내에서 RDA 적용을 위한 실질적인 방안을 모색하기 위해 LC RDA 지침을 분석하고, 사례로 시카고대학교, 노스캐롤라이나주립대학교, 스탠포드대학교의 3개 도서관에서 RDA 적용 방안을 조사하였다. 분석결과 모든 도서관은 기본적으로 LC RDA 지침을 바탕으로 RDA 레코드를 작성하였으나 각 기관별로 특정 지침을 만들어 적용하였다. 즉 책임사항 기술시 모든 창작자를 기술하는 것뿐만 아니라 첫 번째 창작자만을 기술하도록 예외조항을 두었다. 발행사항에서 도서관에 따라 일부는 260 필드를 일부는 264 필드를 사용하였다. 자원유형 기술에서 33X 필드를 거의 모든 도서관이 입력하였으며, 일부 도서관은 RDA로 구축되지 않은 레코드에 대해 GMD와 33X 필드를 모두 기술하였다. 사례조사를 바탕으로 국내 도서관에서 RDA 적용시 고려할 사항으로 첫째, RDA 규칙 및 LC RDA 지침을 준용하되, 기관별 특수성을 고려하여 변형 적용해야 한다. 둘째, 반입한 레코드 중 RDA 서지레코드가 아닌 경우 최소한의 RDA 요소를 입력하는 하이브리드레코드를 구축해야 한다. 셋째, 33X 필드에 다양한 자원유형 용어가 기술되는 만큼 효과적인 이용자 화면 출력 방안이 모색되어야 할 것이다.

Abstract

It is necessary to find the practical considerations for applying RDA in building up the bibliographic records by importing RDA records from LC or OCLC in Korea. Especially, it is not easy to apply RDA appropriately because there are many alternatives and options in RDA. Therefore, this study is to grasp the way for applying RDA in building up the bibliographic records by reviewing LC RDA guidelines and analyzing RDA cataloging policies of libraries such as University of Chicago, North Carolina State University, and Standford University. As a result, these libraries have catalogued according to LC RDA guidelines and each library has its own guidelines, i.e., in statement of responsibilities, to transcribe all but exceptionally allow to transcribe only first, in publication statement, to use 264 field or 260 field, and in resource types, to transcribe all types of content, media and carrier or to transcribe 33X with GMD. Therefore followings would be considered for RDA application. First, some variations could be allowed for special situations of libraries in applying RDA and LC RDA guidelines. Second, the hybrid records that describe the core element of RDA to non-RDA records would be written in processing AACR2 to RDA. Third, the display of 33X field would be designed for expressing the resource types.

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본 연구에서는 인용 정보를 활용하여, 특허 인용색인의 기법을 분석하고, 이를 바탕으로 새로운 특허지수를 제시하였다. 이를 위해 문헌정보 및 특허정보 관련 인용색인데이터베이스에서 제공하는 인용색인지수를 비교 분석하였다. 특히 JCR의 영향력 지수와 CHI의 기술영향력 지수가 갖고 있는 정보적 가치와 의미를 재해석하였다. 전자는 상대적 인용빈도를 사용하여, 연속간행물과 같은 매체의 가치를 중시하고 있다. 후자의 경우는 특허고유의 가치를 평가하기 때문에, 자체정보만을 중시하고 있다. 이러한 차이점을 극복하기 위해 후자의 경우 해당 특허를 보유하고 있는 기관의 기술영향력 지수를 이용하여 상대적 가치를 재부여하였다. 이를 보완하기 위해 인용정보에 기반하여 다음 특정 특허의 피인용지수를 비롯하여 상대적 반감기 평가지수, 특허기술 활용 통합지수 등 세가지의 새로운 지수를 제안하였다. 단 비교분석대상은 출원특허사항에 인용정보를 제시하고 있는 미국 특허정보로 제한하여 국내 특허정보에 대한 비교분석은 수행하지 못하였다.

Abstract

This research suggested a new patent information based on patent citation technique using cited information. For this purpose, comparison research on library and patent information related citation database providing citation index was done. The information quality and meaning on the impact factor of JCR and the technology factor of CHI was reinterpreted. The former emphasizes the quality of continuous publication using relative citation frequency. The latter only emphasizes the information itself because it assesses the quality of patent characteristics. To overcome these difficulties, the latter re-authorized a relative quality to the organization possessing the patent using technology impact factor. Three new patent index was proposed on the basis of cited information to complement this. However, the comparative object was limited to American patent information that presented cited information of patent applied cases, and the comparison and research of domestic patent information could not be done.

초록

최근 이용자들이 정보를 공동생산하고 소비하는 웹기반 서비스들이 활발해지면서 이용자가 정보를 이용한 기록이나 이용자가 습득한 정보를 활용하여 생산한 다양한 부가 정보들이 다시 이용자에게 제공되고 있다. 또한 쌍방향으로 이용자들이 소통할 수 있는 정보채널이 다양해짐으로써 공통된 관심사를 가진 이용자의 정보소비 경험을 공유할 수 있는 방법이 활발하게 모색되고 있다. 이 연구에서는 동시출현정보 분석기법과 자아중심 네트워크 분석 기법을 적용하여 IMDB 서비스의 기존 이용자들이 자신이 보고 싶거나 좋아하는 영화를 선별하여 만들어 놓은 영화리스트에 나타난 정보를 토대로 특정 영화를 좋아하는 이용자가 선호할 만한 다른 영화를 찾아낼 수 있도록 연관영화정보를 다각적으로 표현하였다. 한 영화를 기준으로 연관 영화, 감독, 장르로 분석을 한 결과 영화의 테마나 주인공성향과 같은 다양한 자질로도 연관영화가 연결되었고 감독의 경우 영화내용보다는 감독의 인지도에 영향을 받는 것으로 나타났다. 또한 영화는 주제의 복합성이 큰 것으로 나타나 장르가 연관영화정보를 제공하기에 적합하지 않은 것으로 분석되었다.

Abstract

Recently, many information services allow users to collaborate to produce and use information. Sharing information is also important for users who have similar taste or interest. As various channels are available for users to share their experiences and knowledge, users’ data have also been accumulated within the information services. This study collected movie lists made by users of IMDB service. Co-word analysis and ego-centered network analysis were adapted to discover relevant information for users who chose a specific movie. Three factors of movies including movie title, director and genre were used to present related movie information. Movie title is an effective feature to present related movies with various aspects such as theme or characters and the popularity of directors affects on identifying related directors. Genre is not useful to find related movies due to the complexity in the topic of a movie.