- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
40권 2호
초록
본 연구는 고양시 제2차 독서문화진흥 종합계획 수립을 위해 그동안 고양시에서 시행해 왔던 주요 독서문화 진흥사업들의 추진 성과를 평가․분석함으로써, 고양시 특성을 반영한 독서문화 진흥정책의 주요 방향을 제안하기 위한 목적으로 수행되었다. 이러한 연구 목적을 달성하기 위해, 본 연구는 각종 문헌 및 통계자료를 토대로 고양시의 독서문화환경을 분석하고, 2017년에 수립된 ‘제1차 독서문화진흥 종합계획’ 및 해당 계획에 따라 수행된 주요 사업들의 추진 여부 및 주요 성과를 파악한 후, 추진 성과 평가를 위한 설문을 구성하여 고양시 사서들을 대상으로 설문 조사를 실시하였다. 마지막으로 앞서 수행된 고양시 독서문화 환경 분석 결과 및 사서 대상 설문 조사에서 도출된 독서문화진흥 사업 성과를 평가한 결과, 그리고 이전의 관련 선행연구에서 고양시민들을 대상으로 수행되었던 독서실태조사 내용 중 독서진흥사업과 관련한 의견수렴 항목의 결과 등을 종합하여 향후 제2차 고양시독서문화진흥 종합계획 수립을 위해 고양시 도서관에서 고려해야 할 여섯 가지 주요 정책 방향을 제안하였다.
Abstract
The purpose of this study is to evaluate and analyze the performance of major reading culture promotion projects implemented in Goyang City, in preparation for the establishment of the 2nd Comprehensive Reading Culture Promotion Plan in Goyang City. To achieve this research objective, this study analyzed various literature and statistical data, identified the reading culture environment in Goyang City, and determined whether major projects implemented according to the 1st Comprehensive Reading Culture Promotion Plan established in 2017 were promoted. In addition, a survey was conducted among librarians in Goyang City by constructing a questionnaire to evaluate the promotion performance of actual relevant projects. Then, by aggregating the data on the reading culture environment in Goyang City, the evaluation results of the reading culture promotion projects obtained from the survey among librarians, and the results of the opinions on the reading promotion projects of the reading surveys of Goyang citizens in the previous relevant study, six major policy directions were proposed to be considered in the establishment of the 2nd Comprehensive Reading Culture Promotion Plan in Goyang City.
초록
본 연구는 과학영재학교 재학생을 대상으로 심층면담을 실시하여 정보요구와 정보이용행태를 분석하는데 목적이 있다. 선행연구를 바탕으로 연구를 설계하고, 전국 8개의 과학영재학교 중 6개 학교에 재학 중인 10명의 학생들을 대상으로 반구조화된 면담을 진행하여 정보요구와 정보이용행태 전반을 탐색하였다. 과학영재학교 학생들의 정보요구를 교과 활동과 교과 외 활동 영역으로 확인할 수 있었고, 학생들의 주요 관심 주제인 수업 및 학습, 연구 활동에서의 정보이용행태를 ISP 모형 기반으로 살펴보았다. 정보 이용의 전 과정에서 선호정보원을 파악하고, 이를 종합하여 과학영재학교 학생들의 정보이용행태의 특이점과 시사점을 논의하였다. 본 연구는 영재학교 도서관 연구를 위한 기초자료로 사용되며, 과학 주제 분야에 심화적인 관심과 재능이 있는 학생들을 위한 서비스를 제공하기 위한 자료로도 활용할 수 있는 점에서 그 의의를 찾을 수 있다.
Abstract
This study aims to analyze students’ information needs and information-seeking behavior at science schools for gifted through in-depth interviews. The research design was conducted based on previous studies. Through in-depth interviews, this study examined ten students from six out of eight science schools for the gifted in Korea for information needs and overall information-seeking behavior. The results showed the information needs of students at science schools for gifted in the areas of curricular and extracurricular activities as well as the information-seeking behavior in teaching, learning, and research activities, which were the main topics of interest to students based on the ISP model. Based on these results, we identified the preferred information sources in the information-seeking process and discussed the peculiarities and implications of students’ information-seeking behavior. The research is meaningful as it can be used as a basis for further research on the science school for gifted library and as a resource for providing services for students with deep interests and talents in science subject areas.
초록
기존의 연구자 유형 구분 모델은 대부분 연구성과 지표를 활용해왔다. 이 연구에서는 인용 영향력이 공동연구와 관련이 있다는 점을 감안하여 인용 데이터를 활용하지 않고 공동연구 지표만으로 연구자 유형을 분석하는 새로운 방법을 모색해보았다. 공동연구 패턴과 공동연구 범위를 기준으로 연구자를 Sparse & Wide (SW) 유형, Dense & Wide (DW) 유형, Dense & Narrow (DN) 유형, Sparse & Narrow (SN) 유형의 4가지로 구분하는 모델을 제안하였다. 제안된 모델을 양자계측 분야에 적용해본 결과, 구분된 연구자 유형별로 인용지표와 공저 네트워크 지표에 차이가 있음이 통계적으로 검증되었다. 이 연구에서 제시한 공동연구 특성에 따른 연구자 유형 구분 모델은 인용정보를 필요로 하지 않으므로 연구관리 정책과 연구지원서비스 측면에서 폭넓게 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
Abstract
Traditional models for categorizing researcher types have mostly utilized research output metrics. This study proposes a new model that classifies researchers based on the characteristics of research collaboration. The model uses only research collaboration indicators and does not rely on citation data, taking into account that citation impact is related to collaborative research. The model categorizes researchers into four types based on their collaborative research pattern and scope: Sparse & Wide (SW) type, Dense & Wide (DW) type, Dense & Narrow (DN) type, Sparse & Narrow (SN) type. When applied to the quantum metrology field, the proposed model was statistically verified to show differences in citation indicators and co-author network indicators according to the classified researcher types. The proposed researcher type classification model does not require citation information. Therefore, it is expected to be widely used in research management policies and research support services.
초록
본 연구에서는 전문도서관 사서를 대상으로 설문조사를 진행하였으며, 대내․외 환경변화와 정책적 지원방안에 따라 업무영역에 미치는 영향력을 분석하고, 설문조사 결과에서 분석된 현장사서들의 인식조사 결과를 토대로 전문도서관 발전에 영향을 미치는 요인과 이에 따른 정책적 제안을 도출하고자 하였다. 연구결과, 첫째, 개별 기관 내 도서관 위상 역할에 대한 인식에서는 도서관 발전계획 중요도에서 부정적인 의견이 58.3%, 도서관으로서 본연의 역할 수행여부에 대해서는 긍정적인 인식을 하는 것을 확인할 수가 있었다. 둘째, 전문도서관의 위상을 높이기 위해서는 주요 기능과 역할의 중요성을 인식하여 학술연구활동에 대한 인식이 필요함을 알 수 있었다. 셋째, 도서관발전종합계획 중 전문도서관 및 운영평가 인식에서는 국가 공공 정보의 대국민 서비스 확대에 대해 가장 높게 인식하고 있었다. 또한 5년간 발전전략 중 우선 시행되어야 할 정책으로는 전문도서관 현황 갱신 및 조사를 위한 시스템 구축을 선호하는 것을 확인할 수가 있었다. 넷째, 도서관 운영평가 참여율 제고를 위한 효과적인 대안 및 개선지표에 대해 분석한 결과, 공기업 평가 항목에서 “기관 도서관 운영 평가” 항목의 가중치 부여가 평균 4.01로 가장 높게 나타났다. 따라서, 전문도서관 발전을 위해서는 현재 전문도서관의 현황을 종합적으로 파악할 수 있는 체계를 구축하고 적극적인 학술 연구를 지원하는 것이 가장 시급할 것으로 파악되었다
Abstract
In this study, a survey was conducted targeting specialized librarians, and the impact on the work area according to changes in the internal and external environment and policy support measures was analyzed. In this study, we tried to derive factors that affect library development and policy suggestions accordingly. As a result of the study, first, it was confirmed that 58.3% of the negative opinions in terms of the importance of library development plans were positive in recognition of the role of library status within individual institutions. Second, in order to increase the status of specialized libraries, it was found that awareness of academic research activities was necessary by recognizing the importance of major functions and roles. Third, among the comprehensive library development plans, the recognition of specialized libraries and operational evaluation was the highest in recognition of the expansion of national public information services to the public. In addition, it was confirmed that among the five-year development strategies, the policy that should be implemented first is the preference for updating the status of specialized libraries and establishing a system for investigation. Fourth, as a result of analyzing effective alternatives and improvement indicators to increase the participation rate in library operation evaluation, the weighting of the “institutional library operation evaluation” item in the evaluation item of public enterprises was the highest at 4.01 on average. Therefore, for the development of specialized libraries, it was recognized as the most urgent task to establish a system that can comprehensively grasp the current status of specialized libraries as well as active academic research and support them.
초록
본 연구는 단행본, 학술지, 보고서 등 다양한 종류의 발간물로 구성된 연구보고서의 참고문헌 데이터베이스를 효율적으로 구축하기 위한 것으로 딥러닝 언어 모델을 이용하여 참고문헌의 자동추출 성능을 비교 분석하고자 한다. 연구보고서는 학술지와는 다르게 기관마다 양식이 상이하여 참고문헌 자동추출에 어려움이 있다. 본 연구에서는 참고문헌 자동추출에 널리 사용되는 연구인 메타데이터 추출과 더불어 참고문헌과 참고문헌이 아닌 문구가 섞여 있는 환경에서 참고문헌만을 분리해내는 원문 분리 연구를 통해 이 문제를 해결하였다. 자동 추출 모델을 구축하기 위해 특정 연구기관의 연구보고서 내 참고문헌셋, 학술지 유형의 참고문헌셋, 학술지 참고문헌과 비참고문헌 문구를 병합한 데이터셋을 구성했고, 딥러닝 언어 모델인 RoBERTa+CRF와 ChatGPT를 학습시켜 메타데이터 추출과 자료유형 구분 및 원문 분리 성능을 측정하였다. 그 결과 F1-score 기준 메타데이터 추출 최대 95.41%, 자료유형 구분 및 원문 분리 최대 98.91% 성능을 달성하는 등 유의미한 결과를 얻었다. 이를 통해 비참고문헌 문구가 포함된 연구보고서의 참고문헌 추출에 대한 딥러닝 언어 모델과 데이터셋 유형별 참고문헌 구축 방향을 제안하였다.
Abstract
The purpose of this study is to assess the effectiveness of using deep learning language models to extract references automatically and create a reference database for research reports in an efficient manner. Unlike academic journals, research reports present difficulties in automatically extracting references due to variations in formatting across institutions. In this study, we addressed this issue by introducing the task of separating references from non-reference phrases, in addition to the commonly used metadata extraction task for reference extraction. The study employed datasets that included various types of references, such as those from research reports of a particular institution, academic journals, and a combination of academic journal references and non-reference texts. Two deep learning language models, namely RoBERTa+CRF and ChatGPT, were compared to evaluate their performance in automatic extraction. They were used to extract metadata, categorize data types, and separate original text. The research findings showed that the deep learning language models were highly effective, achieving maximum F1-scores of 95.41% for metadata extraction and 98.91% for categorization of data types and separation of the original text. These results provide valuable insights into the use of deep learning language models and different types of datasets for constructing reference databases for research reports including both reference and non-reference texts.
초록
사회․정치적 패러다임의 변화에 따라 공공기관의 기관업무 및 직제는 시시각각 신설되거나 통합 또는 폐지된다. 효과적인 기록관리 관점에서는 이러한 변화를 반영하여 이전에 구축된 기록물 분류체계와 현행 업무 맥락이 적정한지 검토할 필요가 있다. 그러나 대부분 기관에서는 분류체계 재정비 과정이 실무담당자나 기관 기록물 담당자의 실무 경험적 판단에 의존한 수작업으로 진행되고 있어, 기업의 변화가 적시에 반영되거나 전체 큰 맥락을 통합적으로 파악하기가 어렵다. 이에 본 연구는 이러한 문제를 보완하고 나아가 기록의 효율적인 관리를 위해 자동화 및 지능화 기술을 활용한 기록물 분류체계 재정비 방안을 제안한다. 또한 제안된 방법론을 실제 공공기관에 적용하고, 도출된 결과물을 기관의 기능분류 담당 실무자와 면담을 수행하여 그 실효성과 한계점을 검증하였다. 이를 통해 재정비한 기록물 분류체계의 정확도와 신뢰도를 높여 기록물 관리의 표준화 실현을 도모하고자 한다.
Abstract
As social and political paradigms change, public institution tasks and structures are constantly created, integrated, or abolished. From an effective record management perspective, it is necessary to review whether the previously established record classification schemes reflect these changes and remain relevant to current tasks. However, in most institutions, the restructuring process relies on manual labor and the experiential judgment of practitioners or institutional record managers, making it difficult to reflect changes in a timely manner or comprehensively understand the overall context. To address these issues and improve the efficiency of record management, this study proposes an approach using automation and intelligence technologies to restructure the classification schemes, ensuring records are filed within an appropriate context. Furthermore, the proposed approach was applied to the target institution, its results were used as the basis for interviews with the practitioners to verify the effectiveness and limitations of the approach. It is, aiming to enhance the accuracy and reliability of the restructured record classification schemes and promote the standardization of record management.
초록
이 연구는 국립중앙도서관에서 개발한 주제명표목표의 구성 현황과 2003년부터 2022년까지 국가서지 1,218,867건에 부여된 주제명의 현황을 분석하였다. 그 결과 첫째, 주제명표목표의 전체 주제명 중 우선어는 257,103개로 전체 용어의 50.2% 이상이었으며, 외국어가 169,466개(33.1%), 비우선어가 61,442개(12.0%) 등으로 구성되었다. 우선어 중에 활용된 주제명은 57,312종으로 22.3%에 해당하며 이 중 54.7%인 31,351종의 주제명은 부여횟수 5회 미만으로, 전체 중에서 적은 수의 주제명만을 활용하고 있음을 파악하였다. 둘째, 관계지시기호의 빈도는 RT, BT, NT 순으로 나타났으며, 최상위 주제명은 12,602종, 최하위 주제명은 143,704종이었고 최대 심도는 17수준이었다. 셋째, 서지 당 평균 1.72회의 주제명이 부여되었으며, 자료의 내용이 특정적일수록 주제명 부여 횟수가 많아지고 심도도 깊어지는 경향을 보였다. 그리고 최근에 입력한 서지일수록 부여된 주제명 수가 증가하였고 심도도 깊어졌으나, KDC 주류에 따라 서지 당 부여된 주제명 수는 편차가 있는 것으로 나타났다. 현황 분석을 통해 결과적으로 주제명표목표가 수록한 용어의 범위에 대한 평가와 주제명의 계층 관계 및 심도의 재정비가 요구되며, 주제명표목표의 세목 개발을 통한 개선이 필요한 것으로 판단하였다.
Abstract
This study analyzed the structure and utilization of subject headings in the National Library of Korea Subject Headings List (NLSH) based on an analysis of subject headings assigned to 1,218,867 national bibliographies from 2003 to 2022. The findings of the study are as follows: Firstly, among all subject headings in the NLSH, there were 257,103 preferred terms, accounting for 50.2% of the total terms. Foreign language terms constituted 33% (169,466), while non-preferred terms comprised 12% (61,442). Among the preferred terms, 57,312 subject headings were used, accounting for 22.3%. However, it was observed that 54.7% (31,351) of these subject headings were assigned less than 5 times, indicating that only a small number of subject headings were frequently utilized. Secondly, the frequency of relationship indicators appeared in the order of RT, BT, and NT. The NLSH consisted of 12,602 top-level subject headings and 143,704 lowest-level subject headings, with a maximum depth of 17 levels. Thirdly, on average, 1.72 subject headings were assigned per bibliographic record. The number of subject headings assigned and the depth of the hierarchy increased for materials with more specific contents. Recent bibliographic records have been assigned more subject headings and deeper into the hierarchy of the NLSH. It was also found that the number of subject headings assigned per bibliography varied depending on the main class of KDC. Based on the findings, it is recommended to evaluate the coverage of terms in the NLSH, reorganize hierarchical relationships and depth of subject headings, and enhance the development of subdivisions within the NLSH.
초록
이 연구의 목적은 ChatGPT가 도서의 표지, 표제지, 판권기 데이터를 활용하여 생성한 더블린코어의 품질 평가를 통하여 ChatGPT의 메타데이터의 생성 능력과 그 가능성을 확인하는 데 있다. 이를 위하여 90건의 도서의 표지, 표제지와 판권기 데이터를 수집하여 ChatGPT에 입력하고 더블린 코어를 생성하게 하였으며, 산출물에 대해 완전성과 정확성 척도로 성능을 파악하였다. 그 결과, 전체 데이터에 있어 완전성은 0.87, 정확성은 0.71로 준수한 수준이었다. 요소별로 성능을 보면 Title, Creator, Publisher, Date, Identifier, Right, Language 요소가 다른 요소에 비해 상대적으로 높은 성능을 보였다. Subject와 Description 요소는 완전성과 정확성에 대해 다소 낮은 성능을 보였으나, 이들 요소에서 ChatGPT의 장점으로 알려진 생성 능력을 확인할 수 있었다. 한편, DDC 주류인 사회과학과 기술과학 분야에서 Contributor 요소의 정확성이 다소 낮았는데, 이는 ChatGPT의 책임표시사항 추출 오류 및 데이터 자체에서 메타데이터 요소용 서지 기술 내용의 누락, ChatGPT가 지닌 영어 위주의 학습데이터 구성 등에 따른 것으로 판단하였다.
Abstract
The purpose of this study is to evaluate the Dublin Core metadata generated by ChatGPT using book covers, title pages, and colophons from a collection of books. To achieve this, we collected book covers, title pages, and colophons from 90 books and inputted them into ChatGPT to generate Dublin Core metadata. The performance was evaluated in terms of completeness and accuracy. The overall results showed a satisfactory level of completeness at 0.87 and accuracy at 0.71. Among the individual elements, Title, Creator, Publisher, Date, Identifier, Rights, and Language exhibited higher performance. Subject and Description elements showed relatively lower performance in terms of completeness and accuracy, but it confirmed the generation capability known as the inherent strength of ChatGPT. On the other hand, books in the sections of social sciences and technology of DDC showed slightly lower accuracy in the Contributor element. This was attributed to ChatGPT’s attribution extraction errors, omissions in the original bibliographic description contents for metadata, and the language composition of the training data used by ChatGPT.
초록
급속히 발전하고 있는 정보통신기술은 기업과 조직의 운영시스템에도 영향을 미치고 있으며, 다수의 산업 분야에서 혁신적인 정보 및 지식관리 전략을 수립하기 위해 많은 연구가 진행되고 있다. 외교부는 지난 20년간 지식정보관리 관련 시스템의 많은 부분에 디지털 기술을 적용하고 있으나, 그에 맞는 전략을 분석하기 위한 기존 연구는 미흡한 실정이다. 본 연구는 인터뷰 및 외교부 내부 혁신 보고서 분석을 통해 현재 한국 외교부의 지식정보관리의 개념과 제약 사항을 진단하고, 외교부가 조직의 양면성 역량과 수용능력을 강화하여, 조직 혁신을 촉진하는 지식정보 관리체계를 제공하는 방법을 평가하는 목적으로 수행되었다. 외교부의 지식정보관리는 디지털 기술 변화에 적응할 수 있는 동적인 역량을 갖추고 있으나, 본질적인 내부의 한계(기밀 문서 처리구조, 지식정보관리 관련 협업체계 부재)와 외부의 한계(국내 정치 상황, 정부 조직의 위계질서)에 직면하고 있다. 이러한 내부적 한계와 외부적 요인으로 인한 영향을 최소화하는 방안을 마련하는 조직의 양면성 역량과 수용능력 증진을 통해 외교부가 조직 혁신을 위한 지식정보관리 체계를 개발해야 하는 것으로 관찰된다. 이를 위해 실질적으로 활용 가능한 IKM 시스템 개발을 위한 이후의 세부 연구에는 변화하는 환경에 대비한 직군 간 대화와 직원 역량 강화 방안이 포함되어야 할 것이다.
Abstract
With rapidly changing technological implementation of operating systems of businesses, the Ministry of foreign affairs (MOFA) of the Republic of Korea (ROK) has been undergoing digital transformation to its overall operations with the intent to innovate information and knowledge management (IKM) strategies since the mid-2000s. However, assessment as to the effectiveness of implemented IKM has been inadequately analyzed. This study aims to assess the concepts and limitations of the MOFA’s current IKM strategies and the methods it employs to deliver its IKM framework, in light of strengthening the organizational ambidexterity and absorptive capacity, and also fostering organizational innovation through a qualitative study that involves interviews and analysis of reports from MOFA. The MOFA’s IKM possesses dynamic capabilities to adapt to changing digital technologies. However, the institution’s IKM is constrained by limitations associated with the utilization of the IKM system such as a structure that handles confidential documents and a lack of a collaborative system for IKM, and external limitations such as changes in the domestic political situation governing MOFA’s priorities and the hierarchy of government organizations. Consequently, developing the organizational ambidexterity and absorptive capacity was not possible. To develop an IKM framework for organizational innovation, the MOFA must devise a way to minimize the impact of external changes by overcoming internal limitations. To that end, a detailed study on the development of a practically usable IKM system should include establishing a dialogue between job groups and enhancing employee competency in preparation for a changing environment.
초록
정보관리기관은 기관의 디지털 성숙도를 효과적으로 평가하고 개선 방향을 명확히 하여 급속도로 발전하는 정보기술환경에 대응할 필요가 있다. 본 연구는 급변하는 정보환경 속에서 정보관리기관의 효과적인 평가 및 방향설정이 용이하도록 디지털 전환의 관점에서 KISTI가 개발한 디지털 큐레이션 성숙도 모델의 가중치를 도출하였다. AHP기법을 통해 모델의 대분류와 중분류에서 상대적 중요도를 가중치로서 도출하였다. 그 결과를 정리해 보면, 전체 모형의 대분류를 100점 기준으로 측정할 때 기술은 27점, 데이터는 24점, 전략은 19점, 조직(인력)은 16점, (사회적)영향력은 14점으로 계산 가능하였다. 그리고 각 대분류 내 중분류에 대해서도 세부항목 별 가중치를 각각 100점 만점을 기준으로 제시하였다. 본 연구에서 도출한 영역별 가중치를 디지털전환 성숙도 평가 모델에 적용함으로써 보다 객관적이고 합리적인 평가가 가능할 것으로 기대된다.
Abstract
In the rapidly developing information technology environment, information management organizations need to effectively evaluate their digital maturity and clarify the direction of improvement to effectively respond to rapidly changing environments. This study derived weights for the digital curation maturity model developed by KISTI from the perspective of digital transformation to facilitate effective evaluation and direction setting of information management organizations. Relative importance was derived as a weight in the major and middle categories of the model through the AHP technique. Summarizing the results, when the major categories of the entire model are measured on the basis of 100 points, technology is 27 points, data is 24 points, strategy is 19 points, organization (manpower) is 16 points, and (social) influence is calculated as 14 points. In addition, weights for each subcategory were presented for each major classification based on a perfect score of 100 points. It is expected that a more objective and reasonable evaluation will be possible by applying the weights for each area derived from this study to the digital transformation maturity evaluation model.
초록
본 연구의 목적은 변화하는 지능 정보 사회에서 핵심 역량으로 대두되고 있는 AI 리터러시와 관련하여, 국내 대학도서관들의 이용자들 대상으로 한 AI 리터러시 교육의 현황과 대학도서관의 AI 리터러시 교육에 대한 인식과 당위성을 파악하고자 하는 것이다. 이를 위해 AI 리터러시에 대한 개념의 변화 양상과 대학도서관 이용자인 학생들의 생성형 AI를 포함한 AI 리터러시의 자가 인식을 분석하였다. 분석 결과, 대학도서관에서 AI 리터리시 교육 및 생성형 AI 리터러시 교육 진행 시 수강 의향의 경우 긍정적인 응답이 주로 확인되었으며, 본 연구는 대학도서관의 AI 리터러시 교육의 대학 필수 교육과정 내 AI 리터러시 함양 기초 교육과 연계하여 진행하는 방향을 제안한다.
Abstract
The purpose of this study is to understand the current status of AI literacy education for users of Korean university libraries and the perception and justification of AI literacy education in university libraries in relation to AI literacy, which is emerging as a key capability in the changing intelligent information society. To this end, this study analyzed the change in the concept of AI literacy and the self-awareness of AI literacy, including generative AI by students who are university library users. As a result of the analysis, positive responses were mainly confirmed in the case of willingness to take AI literacy education and generative AI literacy education in university libraries, and this study suggests that AI literacy education in university essential curriculum is conducted in connection with essential basic education.