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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
본 연구는 도서관 정보서비스 환경에서 도서 이용자의 도서추천에 영향을 미치는 선호요인을 파악하기 위해 전 세계 도서 이용자의 참여로 이루어지는 사회적 목록 서비스인 Goodreads 리뷰 데이터를 대상으로 내용분석하였다. 이용자 선호의 내용을 보다 세부적인 관점에서 파악하기 위해 샘플 선정 과정에서 평점 그룹별, 도서별, 이용자별 하위 데이터 집합을 구성하였으며, 다양한 토픽을 고루 반영하기 위해 리뷰 텍스트의 토픽모델링 결과에 기반하여 층화 샘플링을 수행하였다. 그 결과, ‘내용’, ‘캐릭터’, ‘글쓰기’, ‘읽기’, ‘작가’, ‘스토리’, ‘형식’의 7개 범주에 속하는 총 90개 선호요인 관련 개념을 식별하는 한편, 평점에 따라 드러나는 일반적인 선호요인은 물론 호불호가 분명한 도서와 이용자에서 드러나는 선호요인의 양상을 파악하였다. 본 연구의 결과는 이용자 선호요인의 구체적 양상을 파악하여 향후 추천시스템 등에서 보다 정교한 추천에 기여할 수 있을 것으로 보인다.
Abstract
This study analyzed the contents of Goodreads review data, which is a social cataloging service with the participation of book users around the world, to identify the preference factors that affect book users’ book recommendations in the library information service environment. To understand user preferences from a more detailed point of view, sub-datasets for each rating group, each book, and each user were constructed in the sample selection process. Stratified sampling was also performed based on the result of topic modeling of review text data to include various topics. As a result, a total of 90 preference factors belonging to 7 categories(‘Content’, ‘Character’, ‘Writing’, ‘Reading’, ‘Author’, ‘Story’, ‘Form’) were identified. Also, the general preference factors revealed according to the ratings, as well as the patterns of preference factors revealed in books and users with clear likes and dislikes were identified. The results of this study are expected to contribute to more sophisticated recommendations in future recommendation systems by identifying specific aspects of user preference factors.
초록
본 연구는 국민들에게 불안감을 야기하고 전반적인 사회활동을 위축시키는 메르스와 같은 질병의 유행이 공공도서관의 이용에 어떠한 영향을 주는지 알아보고자 하였다. 이를 위해 국립세종도서관에 위치하고 있는 “공공도서관 빅데이터 수집 및 분석 플랫폼”을 통해 전국 303개 공공도서관에서 수집된 18,711,453건의 대출기록을 분석하였다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 메르스가 유행했던 2015년도는 64,645.05권으로 2014년보다 하루 평균 6,300권 가량 대출책수가 감소하였다. 둘째, 2014년의 경우 7월 5일부터 8월 19일까지의 일평균 대출책수가 4월 4일부터 5월 19일까지와 5월 20일부터 7월 4일까지보다 많은 것으로 나타났다. 이는 학생들의 여름방학이 공공도서관의 대출책수 증가에 영향을 주었을 것으로 파악할 수 있다. 셋째, 메르스가 발생했던 2015년의 경우 메르스 유행 후 기간의 일평균 대출책수가 메르스 유행기간인 5월 20일부터 7월 4일까지보다 많은 것으로 나타났으나 메르스 유행 전 기간과는 유의한 차이가 존재하지 않았다. 넷째, 2014년과 2015년의 메르스 유행 전 기간의 일평균 대출책수와 2014년과 2015년의 메르스 유행 기간의 일평균 대출책수에는 유의한 차이가 없었으나, 2014년과 2015년의 메르스 유행 후 기간의 일평균 대출책수에서는 유의한 차이가 있었다. 연구 결과 국민들에게 불안감을 가져다 준 메르스는 질병의 유행 기간 보다는 오히려 유행 후 기간 동안 공공도서관의 일평균 대출책수에 영향을 주었음을 확인할 수 있었다.
Abstract
This study aimed to investigate the impact of the epidemic disease including Middle East Respiratory Syndrome Coronavirus (MERS) on the usage of public libraries. Such disease yields anxiety throughout the nation and discourages social activities in general. 18,711,453 records from 303 public libraries were examined with “big data retrieval & analysis platform for public libraries” located in Sejong National Library. The results are as follows. First, in 2015, when MERS was prevalent, the daily mean of books checked out was 64,645.05, showing decrease of 6,300 per day compared to that of 2014. Second, in 2014, the daily mean of books checked out from July 5th to August 19th was greater than that of from April 4th to May 19th and that of from May 20th to July 4th, implying the impact of summer vacation on the increase in books checked out in public libraries. Third, in 2015, the daily mean of books checked out from July 5th was greater than during MERS outbreak(from May 20th to July 4th), while it did not show statistically significant difference with that of before the outbreak. Fourth, the daily mean of books checked out did not show statistically significant difference between 2014 and 2015 before and during the outbreak, while it showed statistically significant difference between 2014 and 2015 after the epidemic period. The results indicate that MERS and the anxiety it brought nationwide had an impact on the daily mean of books checked out in public libraries after the epidemic period rather than during the outbreak.
초록
디지털화가 급속히 진행됨에 따라, 온라인 자료의 식별 및 관리의 중요성이 대두되고 있다. 특히, 디지털 콘텐츠의 효율적인 유통 및 보존을 위한 체계적인 식별체계의 필요성이 증가하고 있다. 본 연구는 이러한 시대적 요구에 부응하여, 온라인 자료의 식별 및 관리를 위한 현행 식별체계의 실태를 조사하고, 이를 납본과 연계하여 보다 체계적인 관리 및 활용 방안을 모색하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 온라인 자료 식별체계와 발급실태를 조사하고 온라인 자료에 관련된 선행연구를 분석하였다. 분석결과를 기반으로 한 납본 연계방안은 다음과 같이 세 가지로 요약할 수 있다. 첫째, 납본의 우선순위 및 활용성을 위해 납본과 이용의 상호보완 강화, 납본의 우선순위 부여, 납본자료의 활용성 증대 전략이 요구된다. 둘째, 국제표준번호를 기반으로 한 납본 연계 방안으로서, ISBN과 UCI의 연계 납본, 국제표준자료번호와 납본 연계, 국제표준번호와 UCI의 메타데이터연계, UCI와 ICN의 연계 통합, 납본시스템 고도화를 위한 자동화 기술 도입 전략이 요구된다. 셋째, 위에서 제안한 전략들이 그 효과적으로 작용하기 위해서는 정책적인 지원도 같이 이루어져야 할 것이다. 한국서지표준센터의 납본 역할 강화를 포함하여 출판사와의 협력강화, 납본자료에 대한 보상, 납본제도에 대한 인식 제고 및 제도적 보상 등의 측면에서 고려되어야 할 부분이 있다.
Abstract
The rapid digitalization has highlighted the importance of identifying and managing online resources. Especially, the need for a systematic identification system for the efficient distribution and preservation of digital content is growing. This study aims to respond to these contemporary demands by investigating the current state of identification systems for online resources and exploring more systematic management and utilization methods through linking these systems with legal deposit. To achieve this, the study surveyed the identification systems and their issuance status for online resources and analyzed prior research related to these online resources. Based on the analysis, the proposed strategies for linking with legal deposit can be summarized into three categories: First, to prioritize and enhance the utilization of legal deposit, strategies are required to strengthen the mutual complementarity of deposit and use, to assign priorities to certain deposits, and to increase the usability of deposited materials. Second, as strategies based on international standard numbers for linking with legal deposit, it is necessary to integrate ISBN and UCI in the deposit process, to link international standard resource numbers with deposit, to interconnect metadata between international standard numbers and UCI, to integrate UCI and ICN, and to introduce automation technology for upgrading the deposit system. Third, to effectively implement the aforementioned strategies, policy support is essential. This includes enhancing the role of the Korean Bibliographic Standards Center, strengthening cooperation with publishers, compensating for deposited materials, and increasing awareness and institutional compensation for the legal deposit system.
초록
국내를 비롯하여 전 세계적으로 우울증 환자 수가 매년 증가하는 추세이다. 그러나 대다수의 정신질환 환자들은 자신이 질병을 앓고 있다는 사실을 인식하지 못해서 적절한 치료가 이루어지지 않고 있다. 우울 증상이 방치되면 자살과 불안, 기타 심리적인 문제로 발전될 수 있기에 우울증의 조기 발견과 치료는 정신건강 증진에 있어 매우 중요하다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 본 연구에서는 한국어 소셜 미디어 텍스트를 활용한 딥러닝 기반의 우울 경향 모델을 제시하였다. 네이버 지식인, 네이버 블로그, 하이닥, 트위터에서 데이터 수집을 한 뒤 DSM-5 주요 우울 장애 진단 기준을 활용하여 우울 증상 개수에 따라 클래스를 구분하여 주석을 달았다. 이후 구축한 말뭉치의 클래스 별 특성을 살펴보고자 TF-IDF 분석과 동시 출현 단어 분석을 실시하였다. 또한, 다양한 텍스트 특징을 활용하여 우울 경향 분류 모델을 생성하기 위해 단어 임베딩과 사전 기반 감성 분석, LDA 토픽 모델링을 수행하였다. 이를 통해 문헌 별로 임베딩된 텍스트와 감성 점수, 토픽 번호를 산출하여 텍스트 특징으로 사용하였다. 그 결과 임베딩된 텍스트에 문서의 감성 점수와 토픽을 모두 결합하여 KorBERT 알고리즘을 기반으로 우울 경향을 분류하였을 때 가장 높은 정확률인 83.28%를 달성하는 것을 확인하였다. 본 연구는 다양한 텍스트 특징을 활용하여 보다 성능이 개선된 한국어 우울 경향 분류 모델을 구축함에 따라, 한국 온라인 커뮤니티 이용자 중 잠재적인 우울증 환자를 조기에 발견해 빠른 치료 및 예방이 가능하도록 하여 한국 사회의 정신건강 증진에 도움을 줄 수 있는 기반을 마련했다는 점에서 의의를 지닌다.
Abstract
The number of depressed patients in Korea and around the world is rapidly increasing every year. However, most of the mentally ill patients are not aware that they are suffering from the disease, so adequate treatment is not being performed. If depressive symptoms are neglected, it can lead to suicide, anxiety, and other psychological problems. Therefore, early detection and treatment of depression are very important in improving mental health. To improve this problem, this study presented a deep learning-based depression tendency model using Korean social media text. After collecting data from Naver KonwledgeiN, Naver Blog, Hidoc, and Twitter, DSM-5 major depressive disorder diagnosis criteria were used to classify and annotate classes according to the number of depressive symptoms. Afterwards, TF-IDF analysis and simultaneous word analysis were performed to examine the characteristics of each class of the corpus constructed. In addition, word embedding, dictionary-based sentiment analysis, and LDA topic modeling were performed to generate a depression tendency classification model using various text features. Through this, the embedded text, sentiment score, and topic number for each document were calculated and used as text features. As a result, it was confirmed that the highest accuracy rate of 83.28% was achieved when the depression tendency was classified based on the KorBERT algorithm by combining both the emotional score and the topic of the document with the embedded text. This study establishes a classification model for Korean depression trends with improved performance using various text features, and detects potential depressive patients early among Korean online community users, enabling rapid treatment and prevention, thereby enabling the mental health of Korean society. It is significant in that it can help in promotion.
초록
본 논문은 임상의사가 환자치료 시 발생하는 문제를 해결하기 위해 온라인상에서 정보검색하는 과정을 연구하였다. 이를 위해 국내 대학병원 내과 전문의 10명을 대상으로 관찰조사와 심층면담을 수행하였다. Wilson의 문제 해결 모형을 기반으로 임상의사가 임상질문 해결을 위해 온라인상에서 검색하는 단계별 특성과 정보검색의 효용성에 대해 분석하였다. 그 결과, 임상의사는 사전 배경지식을 바탕으로 즉각적인 임상질문을 구성하지만, 실제 검색에서는 대부분 기본 검색전략만 사용하였으며, 본인에게 익숙한 특정 정보원만을 선호하였다. 하지만, 온라인 정보검색 평균 만족도는 7점 리커트 스케일 기준 5.7로 높게 나타났으며, 정보검색 후에 문제해결지수가 상승하였다. 임상의사는 잘 정리된 근거 중심의 신뢰성 높은 정보를 빠르고 쉽게 이용하기를 원하기 때문에 환자 진료시스템에서 바로 치료에 필요한 정보를 보여줄 수 있는 검색시스템의 연계가 필요함을 알 수 있다. 또한, 구글이나 PubMed 외에 다른 온라인 정보원에 대한 인지도는 현격히 낮게 나타나 다른 정보원에 대한 적극적인 홍보와 정보활용교육의 활성화도 필요함을 알 수 있다.
Abstract
This study aims to analyze physicians’ online information search process to solve the clinical questions at the point of care. To achieve this purpose, ten university hospital-based physicians participated in-depth interviews and observation studies. Based on Wilson’s problem solving process, this study analyzed the characteristics of each information search stage and efficiency of online searching. The results showed that participants tend to relatively immediately formulate their clinical questions. However, basic searching strategies were only used and a few preferred information sources were chosen. However, average satisfaction degree of online searching appeared high with 5.7 (7 Likert-scale) and problem-solving index increased after searching. As physicians are likely to use well organized and evidenced-based credible information easily, it implies the needs for an integrated search system within the electronic medical record (EMR). In addition, as other online resources’ awareness is lower comparing Google and PubMed, active promotions and training of other resources are needed.
초록
대학도서관은 급변하는 정보통신기술과 대학환경에 대응하기 위해 그동안 도서관의 신축 및 리노베이션을 통한 공간구성의 변화를 시도해왔다. 이러한 변화는 대학도서관의 전통적 기능인 자료 보존 및 제공 그리고 대학교 구성원의 학습에 필요한 공간과 서비스를 제공하는 지원자(supporter)의 기능을 넘어서, 공간구성의 변화를 통해 학습과 연구를 지속할 수 있게 하는 조력자(facilitator)의 기능으로의 전환에 대한 필요성이 반영된 것으로 해석될 수 있다. 하지만 대학도서관 공간 기능의 변화와는 달리 이에 대한 평가는 여전히 리노베이션이나 신축 전후의 도서관 이용자의 만족도 혹은 도서관 이용의 변화에 국한되고 있어서, 대학의 비전과 목표를 반영한 도서관의 학습커먼즈(learning commons)로서의 기능을 평가하는 측정도구 개발의 필요성이 대두되고 있다. 이에 본 연구는 대학도서관 공간구성에 대한 변천과정을 분석하고 이에 대한 평가와 관련된 연구조사를 통해 대학도서관의 공간구성에 대한 효과성을 평가하는 도구의 개발과 미래의 공간구성 및 평가 전략을 위한 기초 자료를 제공하고자 하였다.
Abstract
University libraries have been attempting to reorganize their space through new building construction and remodeling to cope with the rapid changes in information and communication technologies and university environment. These changes seem to reflect the need for the shift of the university library functions toward the facilitator role of enabling continuous learning and research through space reorganization beyond the traditional supporter role of preserving and supplying library materials and providing learning space and services to university members. Despite all these changes of university library space functions, however, their assessment has been still limited to the library users’ satisfaction and usage changes before and after library building renovation or new construction, calling for the need to develop proper measurement tools for evaluating the library functions as learning commons that reflect university vision and goals. Therefore, this study intends to analyze the trend of space reorganization practices in university libraries and the studies of evaluating its effect, in order to develop tools to evaluate the effectiveness of space reorganization and to provide basic data for future space reorganization and assessment strategies.
초록
본 연구는 연구자들의 데이터 공유 행위에 대한 이해에 목적을 두고 국내 생명공학분야 연구자와 연구학생을 대상으로 데이터 공유 의도에 영향을 미치는 요인을 살펴보았다. 이메일로 수집된 411개의 유효 응답은 PLS-SEM을 이용하여 분석하였다. 연구 결과, 첫째, 데이터 공유 규범과 학술적 상호주의는 데이터 공유 의도에 직접적으로 긍정적인 영향을 미친 것으로 나타났다. 둘째, 공동체 신뢰는 학술적 상호주의가 공동체 신뢰와 데이터 공유 의도의 매개변인일 때, 데이터 공유 의도에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 학술적 평판은 데이터 공유 규범과 학술적 상호주의, 그리고 데이터 공유 규범과 데이터 공유 의도 간의 관계에서, 학술적 상호주의와 데이터 공유 의도의 관계에서 유의한 조절효과를 보였다. 본 연구는 국내 생명공학 연구자들의 데이터 공유 의도에 영향을 미치는 요인에 대하여 Ostrom의 집단행동이론을 적용하여 살펴보았다는 점과 변인들의 영향 관계 안에서 학술적 평판의 조절효과를 발견하였다는 점에서 그 의의가 있다. 이러한 결과는 연구자들의 데이터 공유 행위를 촉진시킬 수 있는 방안으로 학술적인 보상 시스템의 개발의 필요성을 시사한다.
Abstract
The objective of this study is to investigate the factors which influence biotechnology scientists’ data sharing intention. This study employed Ostrom’s theory of collective action. The target population of this study includes scientists and students of biotechnology field in South Korea. A total of 411 responses which collected by e-mail were used for the final data analysis. The summary of this study is as follows. First, norm of data sharing and academic reciprocity were found to have significant positive influences on data sharing intention directly. Second, perceived community trust was found to have significant positive influences on data sharing intention when academic reciprocity was the mediator. Third, academic reputation showed the moderating effects on the relationship between norm of data sharing and academic reciprocity, and between norm of data sharing and data sharing intention. These findings show that researchers can approach the data sharing behaviors by using the mechanism of trust, norms, reciprocity, and reputation and indicate necessity for a development of academic reputation system to promote more data sharing behaviors of researchers.
초록
본 연구는 ‘우수한 성능의 메타데이터 속성 유사도 기반의 학술 문헌추천시스템’을 제안하는 데에 목적을 두고 있다. 본 연구에서는 정보조직에서 다루는 메타데이터의 활용과 계량정보학에서 다루고 있는 동시인용, 저자-서지결합법, 동시출현 빈도, 코사인 유사도의 개념을 활용한 문헌정보학 기반의 학술 문헌 추천기법을 제안하고자 하였다. 실험을 위해 수집한 ‘불평등’, ‘격차’ 관련 총 9,643개의 논문 메타데이터를 정제하여 코사인 유사도를 활용한 저자, 키워드, 제목 속성 간의 상대적 좌표 수치를 도출하였고, 성능 좋은 가중치 조건 및 차원의 수를 선정하기 위해 실험을 수행하였다. 실험 결과를 제시하여 이용자의 평가를 거쳤으며, 이를 이용해 기준노드와 추천조합 특성 분석 및 컨조인트 분석, 결과 비교 분석을 수행하여 연구질문 중심의 논의를 수행하였다. 그 결과 전반적으로는 저자 관련 속성을 제한 조합 혹은 제목 관련 속성만 사용하는 경우 성능이 뛰어난 것으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 기법을 활용하고 광범위한 표본의 확보를 이룬다면, 향후 정보서비스의 문헌 추천 분야뿐 아니라 사회의 다양한 분야에 대한 추천기법 성능 향상에 도움을 줄 수 있을 것이다.
Abstract
The purpose of this study is to propose a scholarly paper recommendation system based on metadata attribute similarity with excellent performance. This study suggests a scholarly paper recommendation method that combines techniques from two sub-fields of Library and Information Science, namely metadata use in Information Organization and co-citation analysis, author bibliographic coupling, co-occurrence frequency, and cosine similarity in Bibliometrics. To conduct experiments, a total of 9,643 paper metadata related to “inequality” and “divide” were collected and refined to derive relative coordinate values between author, keyword, and title attributes using cosine similarity. The study then conducted experiments to select weight conditions and dimension numbers that resulted in a good performance. The results were presented and evaluated by users, and based on this, the study conducted discussions centered on the research questions through reference node and recommendation combination characteristic analysis, conjoint analysis, and results from comparative analysis. Overall, the study showed that the performance was excellent when author-related attributes were used alone or in combination with title-related attributes. If the technique proposed in this study is utilized and a wide range of samples are secured, it could help improve the performance of recommendation techniques not only in the field of literature recommendation in information services but also in various other fields in society.
초록
이 연구는 짧은 텍스트인 서명에 단어 임베딩이 미치는 영향을 분석하기 위해 Word2vec, GloVe, fastText 모형을 이용하여 단행본 서명을 임베딩 벡터로 생성하고, 이를 분류자질로 활용하여 자동분류에 적용하였다. 분류기는 k-최근접 이웃(kNN) 알고리즘을 사용하였고 자동분류의 범주는 도서관에서 도서에 부여한 DDC 300대 강목을 기준으로 하였다. 서명에 대한 단어 임베딩을 적용한 자동분류 실험 결과, Word2vec와 fastText의 Skip-gram 모형이 TF-IDF 자질보다 kNN 분류기의 자동분류 성능에서 더 우수한 결과를 보였다. 세 모형의 다양한 하이퍼파라미터 최적화 실험에서는 fastText의 Skip-gram 모형이 전반적으로 우수한 성능을 나타냈다. 특히, 이 모형의 하이퍼파라미터로는 계층적 소프트맥스와 더 큰 임베딩 차원을 사용할수록 성능이 향상되었다. 성능 측면에서 fastText는 n-gram 방식을 사용하여 하부문자열 또는 하위단어에 대한 임베딩을 생성할 수 있어 재현율을 높이는 것으로 나타났다. 반면에 Word2vec의 Skip-gram 모형은 주로 낮은 차원(크기 300)과 작은 네거티브 샘플링 크기(3이나 5)에서 우수한 성능을 보였다.
Abstract
To analyze the impact of word embedding on book titles, this study utilized word embedding models (Word2vec, GloVe, fastText) to generate embedding vectors from book titles. These vectors were then used as classification features for automatic classification. The classifier utilized the k-nearest neighbors (kNN) algorithm, with the categories for automatic classification based on the DDC (Dewey Decimal Classification) main class 300 assigned by libraries to books. In the automatic classification experiment applying word embeddings to book titles, the Skip-gram architectures of Word2vec and fastText showed better results in the automatic classification performance of the kNN classifier compared to the TF-IDF features. In the optimization of various hyperparameters across the three models, the Skip-gram architecture of the fastText model demonstrated overall good performance. Specifically, better performance was observed when using hierarchical softmax and larger embedding dimensions as hyperparameters in this model. From a performance perspective, fastText can generate embeddings for substrings or subwords using the n-gram method, which has been shown to increase recall. The Skip-gram architecture of the Word2vec model generally showed good performance at low dimensions(size 300) and with small sizes of negative sampling (3 or 5).
초록
오늘날 공공도서관은 정보제공뿐만 아니라 문화생활 기능 제공 등 그 역할이 변화하고 있으며, 도서관 공간 역시 도서관의 서비스를 반영해 변화하고 있다. 본 연구는 이러한 도서관 공간에 대한 탐색적 연구를 수행하고자 한다. 본 연구는 도서관 공간과 이용자의 도서관 인식 간 상관관계를 탐색하고, 도서관의 물리적 특성을 기반으로 도서관 공간 유형을 제안하는데 그 목적이 있다. 본 연구를 위해 관찰조사 및 설문조사를 수행했다. 관찰조사 결과, 도서관의 공간 유형은 ‘분리형’, ‘부분통합형’, ‘완전통합형’ 세 가지로 나타났다. 본 연구에서 제안한 공간 유형의 타당성을 검증하기 위해 통계 분석을 수행한 결과, 공간 유형에 따라 이용자의 도서관 인식과 이용 목적에서 유의한 차이가 나타났다. 즉, 도서관의 공간 구성에 따라 도서관 공간을 유형화할 수 있으며, 공간 유형이 이용자의 인식에 영향을 미치는 것으로 판단된다. 본 연구는 이제까지 고려되지 않았던 도서관 공간과 도서관 인식 간의 관계를 탐색하고, 공공도서관에 대한 긍정적인 인식을 형성하는데 적합한 도서관 공간 구성을 제안했다는데 그 의의가 있다.
Abstract
The roles of public libraries have been diverse not only provision of information but also provision of cultural programs. According to this trend, the spatial composition of public libraries have been also changed to reflect the diverse roles. This study is conducted to explore the spatial characteristics in public libraries with two objectives: 1) to suggest spatial types in public libraries based on their physical characteristics, and 2) to explore the relationships between the spatial types and users’ perception. To accomplish these objectives, we adopted observation and questionnaire survey as research methods. Consequently, three spatial types of public libraries are identified based on an investigation of several public libraries: divided, partially integrated, and integrated. Then, several statistical analyses, including one-way analysis of variance (ANOVA), are conducted with the questionnaire survey data. The results from the statical analyses show that there are significant differences in users’ perceptions and behaviors between the spatial types. That is, the spatial type influences user’s perceptions. This study is meaningful in terms of its first attempt to explore the relationships between spatial factors in libraries and users’ perceptions. Based on this, it is suggested that libraries should consider their spatial structures for developing user’s positive perception on the libraries.