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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
본 연구는 마케팅 분야에서 개발된 서비스 품질 모형인 SERVQUAL을 도서관의 실정에 맞게 적용한 ARL(Assoication of Research Libraries) LibQUAL+ 평가 프로그램에 국내 대학도서관 한 곳이 공식 참여한 과정과 결과를 제시하고 있다. LibQUAL+ 시행을 위해 영문으로 된 설문지의 번역, 설문 대상자 표본 선정, 설문 버전의 선택 등을 포함한 절차를 설명하고 있다. 또한 설문의 시행 결과로 입수되는 설문 데이터에 대한 설명 및 응답과 관련된 제반 사항에 대한 검토 결과를 제시한다. 마지막으로 설문 데이터를 통해 이용자 집단간, 타기관과의 다양한 비교 전략을 제시하고 있다. LibQUAL+ 프로그램은 단순한 설문도구가 아닌 총체적인 도서관 서비스 품질 평가 시스템이다. LibQUAL+ 프로그램에 참여함으로써 보다 체계적이고 국제화된 평가를 시행할 수 있을 것이다. 설문도구로서 LibQUAL+에 대한 비판에도 불구하고 LibQUAL+ 프로그램에 참여함으로써 국내 대학도서관은 새로운 평가 및 서비스 개선 노력을 경주할 수 있을 것으로 기대된다. 도입과 관련해서는 개별적인 참여 대신 다수의 도서관이 컨소시엄을 구성해서 참여하는 것이 바람직하다. 이들 도서관을 중심으로 학습공동체를 구성해서 워크샵, 사례발표 등을 통해 한 단계 높아진 평가 활동을 할 수 있다.
Abstract
The paper describes a case study in which Sungkyunkwan University Library participated in the official ARL(Assoication of Research Libraries) LibQUAL+ evaluation program. LibQUAL+ model is based on the SERVQUAL service quality evaluation model originally developed in the marketing area. It details a number of processes including translation of the LibQUAL+ survey instrument into Korean, selection of study sample and choice of survey versions. In addition, it offers a number of strategies that can be adopted in order to analyze the survey data for various comparisons among different user groups and institutions. LibQUAL+ is more that a survey instrument; it a holistic system for assessing library service quality. Despite criticisms on LibQUAL+, we expect that university libraries in Korean will benefit from participating in the program. It is preferable that a group of libraries form a consortium to participate in the LibQUAL+ program as opposed to individual participation. The consortium can function as a learning community through various workshops and sharing activities, thus elevate the overall evalution efforts in Korean libraries to a higher level.
초록
본 연구는 오늘날 점차 확장되고 있는 스마트폰을 통한 정보서비스에 대한 이용자 인식과 요구를 알아보았으며, 특히 관련 연구나 서비스 제공이 미흡한 공공도서관에 중점을 두었다. 연구를 위해서는 공공도서관 이용자를 대상으로 설문조사와 면접을 실시하였다. 연구 결과, 공공도서관 이용자들은 스마트폰을 통해 도서관 정보서비스를 이용하는 것에 대해 긍정적인 인식과 함께 e-Contents 서비스에 대한 높은 기대를 나타냈다. 그러나 이용자들은 스마트폰이 기존 정보서비스의 혁신을 가져오는 것이 아니라 정보서비스에 대한 또 하나의 접근점으로 작용할 것이라고 인식하고 있었다.
Abstract
This paper aims to examine how users view information services that use today’s rapidly expanding smart phones and what their demands are. The research focus is specifically on public libraries where related studies or the provision of services is still lacking. For this study, users of public libraries were targeted for surveys and interviews. The results that Public library users showed positive views on using library information services and e-contents service on smart phones. But the users viewed smart phones as another point of access in accessing information services, not as something revolutionary to the existing library information services.
초록
본 연구는 온라인목록의 Open API 기반 일반 검색시스템과 온라인목록의 Open API 기반 메타 검색시스템을 구축하고 두 실험시스템의 사용성을 비교 평가하여 온라인목록의 Open API 기반 메타 검색시스템의 유용성을 밝히고자 하였다. 사용성은 전체적으로 온라인목록의 Open API 기반 일반 검색시스템 보다 온라인목록의 Open API 기반 메타 검색시스템이 더 높게 나타났고, 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 국내 도서관들이 인터넷서점, 검색엔진, 웹포털 등에서 공개한 도서검색용 Open API를 통해 제공되는 풍부한 콘텐트를 온라인목록에서 공유하고 활용하면 서지데이터의 확충, 주제접근과 주제검색 능력의 확대, 메타 검색서비스의 확장, 소장도서의 이용가능성 증대, 목록비용의 절감 등에 도움이 될 것으로 기대된다.
Abstract
The purpose of this study is aimed to clarify the usefulness of meta search system using Open API of library online catalog by constructing OPAC-based search system using Open API of library online catalog and meta search system using Open API of library online catalog, and comparing the usability of the two experimental search systems. As for usability, on the whole, it was higher in meta search system using Open API of library online catalog than OPAC-based search system using Open API of library online catalog, and there was statistically significant difference. Therefore, if libraries share and use enriched content which is provided through Open API for book search, which is opened by Internet bookstores, search engines and Web portals, it is expected that it will be helpful in enhancing bibliographic data, expanding subject access point, empowering subject search ability, extending meta search service, improving book availability, and reducing catalog cost.
초록
다양한 매체와 유형으로 생산되는 정보자원에 대한 이용이 높아짐에 따라, 정보자원을 기술하기 위한 정보조직의 도구로서 메타데이터에 대한 중요성이 높아지고 있다. 본 연구에서는 메타데이터 분야의 연구 영역을 파악할 수 있도록 동시출현단어 분석을 사용하여 메타데이터 분야의 지적 구조를 규명하고자 하였다. 이를 위하여 1998년 1월 1일부터 2016년 7월 8일까지 Web of Science 핵심컬렉션에 등재된 저널에 게재된 문헌을 대상으로 ‘metadata’라는 질의어로 Topic 검색을 수행하여, 총 727건의 논문에 대한 서지정보를 수집하였다. 이 중 저자 키워드를 가진 410건의 논문의 저자 키워드로 수집하고, 전처리 과정을 거쳐 저자 키워드 총 1,137개를 추출하여 최종적으로 빈도수 6회 이상의 키워드 37개를 분석대상으로 선정하였다. 이후 메타데이터 분야의 지적구조 규명을 위해 첫째, 네트워크 분석을 통하여 2개 영역 9개 군집을 도출하였으며, 메타데이터 분야 키워드들의 지적 관계를 시각화하고, 중심성 분석을 통한 전역 중심 키워드와 지역 중심이 높은 키워드를 제시하였다. 둘째, 군집분석을 실시하여 형성된 6개의 군집을 다차원축적지도상에 표시하였으며, 각 키워드들 간의 상관관계에 따른 지적구조를 제시하였다. 이러한 연구의 결과는 메타데이터 분야의 지적구조를 시각적으로 파악할 수 있게 하며, 향후 메타데이터 관련 교육과 연구의 방향성 모색에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
Abstract
As the usage of information resources produced in various media and forms has been increased, the importance of metadata as a tool of information organization to describe the information resources becomes increasingly crucial. The purposes of this study are to analyze and to demonstrate the intellectual structure in the field of metadata through co-word analysis. The data set was collected from the journals which were registered in the Core collection of Web of Science citation database during the period from January 1, 1998 to July 8, 2016. Among them, the bibliographic data from 727 journals was collected using Topic category search with the query word ‘metadata’. From 727 journal articles, 410 journals with author keywords were selected and after data preprocessing, 1,137 author keywords were extracted. Finally, a total of 37 final keywords which had more than 6 frequency were selected for analysis. In order to demonstrate the intellectual structure of metadata field, network analysis was conducted. As a result, 2 domains and 9 clusters were derived, and intellectual relations among keywords from metadata field were visualized, and proposed keywords with high global centrality and local centrality. Six clusters from cluster analysis were shown in the map of multidimensional scaling, and the knowledge structure was proposed based on the correlations among each keywords. The results of this study are expected to help to understand the intellectual structure of metadata field through visualization and to guide directions in new approaches of metadata related studies.
초록
본 연구에서는 데이터베이스평가요소 중요도를 산출하기 위해 AHP기법 활용에 대한 연구를 수행하였다. 먼저 데이터베이스 평가를 위해 적용 가능한 기법들을 살펴본 후 데이터평가요소 일부를 AHP기법을 이용하여 중요도를 산출하였다. 그 결과 AHP기법을 활용할 경우 평가요소의 중요도를 상대적으로 평가할 수 있었다. 이런 연구결과는 앞으로 특정목적에 따른 상대적인 DB평가에 활용될 수 있을 것이다.
Abstract
This study examined weight techniques for applying to DB evaluation This study, then analyzed DB evaluation criteria in terms of category, content, and business model. Finally, it showed the use example of AHP technique to rank the important evaluation factors. These results will be used to evaluate factors which we significant in determining how well the given DB is appropriate in your environment.
초록
자동 분류에서 문헌을 표현하는 일반적인 방식인 BOW는 용어를 독립적으로 처리하기 때문에 주변 문맥을 반영하지 못한다는 한계가 있다. 이에 본 연구는 각 용어마다 주제범주별 문맥적 특징을 파악해 프로파일로 정의하고, 이 프로파일과 실제 문헌에서의 문맥을 비교하는 과정을 통해 동일한 형태의 용어라도 그 의미나 주제적 배경에 따라 구분하고자 하였다. 이를 통해 주제가 서로 다름에도 불구하고 특정 용어의 출현만으로 잘못된 분류 판정을 하는 문제를 극복하고자 하였다. 본 연구에서는 이러한 문맥적 요소를 용어 가중치, 분류기 결합, 자질선정의 3가지 항목에 적용해 보고 그 분류 성능을 측정했다. 그 결과, 세 경우 모두 베이스라인보다 분류 성능이 향상되었고 가장 큰 성능 향상을 보인 것은 분류기 결합이었다. 또한 제안한 방법은 학습문헌 수가 많고 적음에 따라 발생하는 성능의 편향을 완화하는데도 효과적인 것으로 나타났다.
Abstract
One of the limitations of BOW method is that each term is recognized only by its form, failing to represent the term’s meaning or thematic background. To overcome the limitation, different profiles for each term were defined by thematic categories depending on contextual characteristics. In this study, a specific term was used as a classification feature based on its meaning or thematic background through the process of comparing the context in those profiles with the occurrences in an actual document. The experiment was conducted in three phases; term weighting, ensemble classifier implementation, and feature selection. The classification performance was enhanced in all the phases with the ensemble classifier showing the highest performance score. Also, the outcome showed that the proposed method was effective in reducing the performance bias caused by the total number of learning documents.
초록
본 연구는 국내 문헌정보학 분야의 연구동향을 규명하기 위하여 문헌정보학 주요 학술지인, 정보관리학회지, 한국문헌정보학회지, 한국도서관․정보학회지, 한국비블리아학회지의 1970년도부터 2012년도까지 발표 논문 초록을 수집하여 LDA(Latent Dirichlet Allocation)기반의 토픽 모델링 실험을 수행하였다. 그 결과를 종합하면 다음과 같다. 첫째, 토픽모델링 실험에서 도출된 연구주제를 문헌정보학 주제분류표와 비교․분석한 결과, ‘정보학’영역의 디지털도서관, 이용연구, 인터넷, 전문가시스템, 계량정보학, 자동화, 정보검색, 정보시스템, ‘도서관 서비스’영역의 정보서비스, 도서관 유형별 서비스, 이용자 교육/정보리터러시, 서비스 평가, ‘문헌정보학 기초’영역의 도서관과 사회, 전문성, ‘자료조직’영역의 분류, 편목, 메타데이터, ‘도서관 경영’영역의 도서관 평가, 장서개발/관리, ‘서지학’영역의 고서지, ‘도서관 체제’영역의 도서관 및 정보정책, ‘출판’영역의 도서/출판, ‘기록관리학’영역의 하위주제 등과 연결할 수 있었다. 또한 가장 많은 연구주제가 발견된 학문영역은 정보학과 도서관서비스로 나타났다. 둘째, 문헌정보학의 주요 연구주제에서 도서관 유형별 서비스 및 평가, 인터넷, 메타데이터의 연구주제는 상승세를 보였으나, 도서, 분류, 편목, 고서지에 관한 연구주제는 하강세를 보였다. 셋째, 학술지를 구분하여 비교․분석한 결과, 정보관리학회지는 도서관에 관한 연구주제보다 정보학에 관한 연구주제가 많이 출현하였고, 한국문헌정보학회지와 한국도서관․정보학회지, 한국비블리아학회지는 도서관에 관한 연구주제가 정보학에 관한 주제보다 많이 나타났다.
Abstract
The goal of the present study is to identify the topic trend in the field of library and information science in Korea. To this end, we collected titles and abstracts of the papers published in four major journals such as Journal of the Korean Society for information Management, Journal of the Korean Society for Library and Information Science, Journal of Korean Library and Information Science Society, and Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science during 1970 and 2012. After that, we applied the well-received topic modeling technique, Latent Dirichlet Allocation(LDA), to the collected data sets. The research findings of the study are as follows: 1) Comparison of the extracted topics by LDA with the subject headings of library and information science shows that there are several distinct sub-research domains strongly tied with the field. Those include library and society in the domain of “introduction to library and information science,” professionalism, library and information policy in the domain of “library system,” library evaluation in the domain of “library management,” collection development and management, information service in the domain of “library service,” services by library type, user training/information literacy, service evaluation, classification/cataloging/meta-data in the domain of “document organization,” bibliometrics/digital libraries/user study/internet/expert system/information retrieval/information system in the domain of “information science,” antique documents in the domain of “bibliography,” books/publications in the domain of “publication,” and archival study. The results indicate that among these sub-domains, information science and library services are two most focused domains. Second, we observe that there is the growing trend in the research topics such as service and evaluation by library type, internet, and meta-data, but the research topics such as book, classification, and cataloging reveal the declining trend. Third, analysis by journal show that in Journal of the Korean Society for information Management, information science related topics appear more frequently than library science related topics whereas library science related topics are more popular in the other three journals studied in this paper.
초록
본 연구는 디지털 형태의 학위논문, 학술지논문, 연구보고서 등과 같은 다양한 형태의 학술자료를 저장, 배포, 관리하는 학술 기관 레포지터리를 활성화시키기 위한 방안으로 이용자, 연구자, 학회기관 등을 위한 부가 서비스 페이지를 제안하였다. 이를 위하여 문헌조사, 사례조사 및 이화여자대학교 학과교수 홈페이지 분석을 실시하였으며, 이 결과를 바탕으로 부가 서비스 페이지 구성에 필요한 기능 및 요소 등을 도출하였다. 제안하는 부가 서비스 페이지의 도입은 연구자들의 기관 레포지터리에 대한 참여를 유도하여 보다 적극적으로 저작물을 제출하게 함으로써, 궁극적으로 기관 레포지터리 활성화를 도모할 것이다.
Abstract
This study proposes additional service pages for users, researchers, institutions to activate academic institutional repository which captures, disseminates, and manages various academic resources, i.e. theses, dissertations, journal articles, research reports, and so on. The research methods include literature study, case study, and site analysis on the current homepages of Ewha Womans University faculties & institutions. As a result, components and functions of additional service pages such as researchers' pages are suggested. Additional service pages will be made it possible for researchers to submit their products willingly and for academic institutional repositories to activate their services and improve content recruitment in the end.
초록
최근 문헌정보학의 관련 분야로 주목받고 있는 데이터과학은 오랫동안 문헌정보학에서 해오던 정보의 수집, 저장, 조직, 분석, 활용 등의 활동을 데이터에 적용하여 그 가치를 이해하려는 학문이며, 통계학과 컴퓨터공학 등 다른 학문분야와의 연계가 필요한 분야이다. 이러한 데이터과학 분야의 연구 영역을 파악하기 위하여 동시출현단어 분석을 사용하여 Web of Science 핵심컬렉션에 수록된 문헌들 중 데이터과학 관련 자료들을 수집하고, 그 주제범주를 활용하여 네트워크분석을 실시하였다. 총 667건의 자료에 대한 159개의 주제범주를 기술분석하여 데이터과학 관련 연구가 많이 이루어지고 있는 학문분야를 조사하였고, 네트워크분석을 통해 데이터과학 분야 연구영역의 지적구조를 시각적으로 파악하였다. 분석결과, 데이터과학 분야의 연구들은 2개 영역 9개 군집으로 구분되었으며, 주제범주의 용어들 중 중심성이 높은 용어들을 통해 각 군집의 대표적인 주제들을 선정하였다. 연구의 결과는 데이터과학 분야의 연구들에 대한 지적구조를 파악하는데 도움이 될 수 있고, 문헌정보학과의 연계융합전공으로서의 데이터과학 교과과정 개발에 방향성을 제시할 수도 있을 것이다.
Abstract
Data Science is emerging as a closely related field of study to Library and Information Science (LIS), and as an interdisciplinary subject combining LIS, statistics and computer science in an attempt to understand the value of data by applying what LIS has been doing for collecting, storing, organizing, analyzing, and utilizing information. To investigate which subject fields other than LIS, statistics, and computer science are related to Data Science, this study retrieved 667 materials from Web of Science Core Collection, extracted terms representing Web of Science Categories, examined subject fields that are studying Data Science using descriptive analysis, analyzed the intellectual structure of the field by co-word analysis and network analysis, and visualized the results as a Pathfinder network with clustering created with the PNNC clustering algorithm. The result of this study might help to understand the intellectual structure of the Data Science field, and may be helpful to give an idea for developing relatively new curriculum.
초록
본 연구에서는 의견이나 감정을 담고 있는 의견 문서들의 자동 분류 성능을 향상시키기 위하여 개념색인의 하나인 잠재의미색인 기법을 사용한 분류 실험을 수행하였다. 실험을 위해 수집한 1,000개의 의견 문서는 500개씩의 긍정 문서와 부정 문서를 포함한다. 의견 문서 텍스트의 형태소 분석을 통해 명사 형태의 내용어 집합과 용언, 부사, 어기로 구성되는 의견어 집합을 생성하였다. 각기 다른 자질 집합들을 대상으로 의견 문서를 분류한 결과 용어색인에서는 의견어 집합, 잠재의미색인에서는 내용어와 의견어를 통합한 집합, 지도적 잠재의미색인에서는 내용어 집합이 가장 좋은 성능을 보였다. 전체적으로 의견 문서의 자동 분류에서 용어색인 보다는 잠재의미색인 기법의 분류 성능이 더 좋았으며, 특히 지도적 잠재의미색인 기법을 사용할 경우 최고의 분류 성능을 보였다.
Abstract
The aim of this study is to apply latent semantic indexing(LSI) techniques for efficient automatic classification of opinionated documents. For the experiments, we collected 1,000 opinionated documents such as reviews and news, with 500 among them labelled as positive documents and the remaining 500 as negative. In this study, sets of content words and sentiment words were extracted using a POS tagger in order to identify the optimal feature set in opinion classification. Findings addressed that it was more effective to employ LSI techniques than using a term indexing method in sentiment classification. The best performance was achieved by a supervised LSI technique.