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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
본 연구는 왜 이용자들이 정보탐색에 많은 노력을 기울이지 않는가를 알아보기 위하여 교육심리학분야에서 개발된 정신적 노력에 관한 개념을 웹 검색엔진과 도서관시스템 정보탐색행위에 적용하여 보았다. 실험실 환경에서 학부학생 총 15명을 대상으로 탐색실험을 실시하여, 탐색전 설문조사, 탐색후 설문조사, 탐색후 인터뷰, 생각 소리내어 말하기 (think-aloud), 로그데이터를 통하여 데이터를 수집하였다. 연구결과, 이용자들은 웹 검색엔진을 도서관시스템에 비하여 휠씬 쉽다고 인지하며 스스로 탐색에 대한 높은 자신감을 가지고 있었다. 이러한 이용자성향은 이용자들이 웹 탐색에 도서관탐색때보다 더 적은 노력을 기울이는 것과 깊은 연관성을 가지고 있는 것으로 나타났다. 이용자들의 정신적 노력에 관한 개념은 결과적으로 이용자들의 정보탐색 행위와 경험을 설명하는데 매우 유용한 것으로 밝혀졌다.
Abstract
The purpose of this study was to explore whether the concept of amount of invested mental effort (AIME) developed in the field of educational psychology can help explain why people put so little effort into online searching. In this experimental study, two information retrieval systems a web search engine and a university library system were used to make a comparison. The data were collected from 15 undergraduate students through background questionnaires, think-aloud protocols, search logs, post-search questionnaires, and post-task interviews. The findings indicate that perception of the webs easy-ness and high levels of self confidence in searching capability led the subjects to put less effort into web searching than they do into library system searching. In addition, the perceived difficulty of search task influenced the extent of mental effort invested. The AIME proved a useful framework for understanding search behavior and user experience for both web search engines and library systems.
초록
디지털 도서관을 통해 제공되는 정보 자원의 형태와 종류가 다양화됨에 따라 자료의 유형별로 적정 수준의 메타데이터를 정의하고 제공하는 것이 또 다른 과제로 대두되고 있다. 일반 텍스트 자료와 달리 수치로 표현된 데이터에 대한 해석을 필요로 하는 통계 자료의 특성상, 통계 도메인에서 메타데이터는 통계 자료의 검색뿐 아니라 검색된 자료의 정확한 이해와 활용을 위한 필수적인 도구로 인식되고 있다. 하지만 기존의 통계 메타데이터 연구는 통계 작성 기관이나 분석 기관의 전문적인 요구에 중점을 두고 있어, 인터넷을 통해 통계 자료에 접근하는 일반 이용자들의 관점에서의 논의는 상대적으로 부족한 실정이다.일반 이용자를 위한 통계 메타데이터에 대한 논의의 단초로서, 본 연구는 미국의 연방 통계 기관인 the Bureau of Labor Statistics (BLS, HYPERLINK "http://www.bls.gov/" http://www.bls.gov/) 및 the Energy Information Administration (EIA, HYPERLINK "http://www.eia.doe.gov/" http://www.eia.doe.gov/)의 웹사이트에 대한 내용 분석을 통해, 현재 인터넷을 통해 통계 자료에 접근하는 이용자들에게 제공되고 있는 메타데이터의 현황을 평가하였다. 본 사례 연구의 결과는 이들 웹사이트를 통해 제공되는 방대한 양의 자료에도 불구하고 메타데이터의 제공 수준은 국제 기구에 의해 정의된 최소 수준에 미치지 못함을 나타내고 있어,이용자 중심의 메타데이터 설계의 필요성을 재확인 하고 있다.
Abstract
As increasingly diverse kinds of information materials are available on the Internet, it becomes a challenge to define an adequate level of metadata provision for each different type of material in the context of digital libraries. This study explores issues of metadata provision for a particular type of material, statistical tables. Statistical data always involves numbers and numeric values which should be interpreted with an understanding of underlying concepts and constructs. Because of the unique data characteristics, metadata in the statistical domain is essential not only for finding and discovering relevant data, but also for understanding and using the data found. However, in statistical metadata research, more emphasis has been put on the question of what metadata is necessary for processing the data and less on what metadata should be presented to users.In this study, a case study was conducted to gauge the status of metadata provision for statistical tables on the Internet. The websites of two federal statistical agencies in the United States were selected and a content analysis method was used for that purpose. The result showing insufficient and inconsistent provision of metadata demonstrate the need for more discussions on statistical metadata from the ordinary web users’ perspective.
초록
본 연구는 대용량 음악콘텐츠환경에서 개인화 추천 서비스를 위한 기반구조의 제공을 위하여 시도되었다. 추천서비스를 위한 기존의 많은 연구와 상용프로그램에도 불구하고 대규모의 쇼핑몰들은 개인화 추천서비스와 실시간으로 대용량의 데이터를 처리할 수 있는 추천시스템을 필요로 하고 있다. 이를 위하여 본 연구에서는 데이터마이닝 기술과 새로은 패턴매칭 알고리즘을 제안하고 있다. 콘텐츠 주제분야에 대한 이용자의 선호도를 이용한 이용자 분할을 위하여 군집화 기법이 사용되었다. 다음으로는 군집화를 통하여 생성된 분할된 이용자 그룹에서 개별 이용자의 콘텐츠에 대한 접근 패턴의 추출을 위하여 순차패턴 마이닝기법을 적용하였다. 최종적으로 각각의 이용자 군집의 콘텐츠 접근 패턴과 콘텐츠 선호도에 기반한 제안된 추천 알고리즘에 의해 추천이 이루어진다. 이러한 추천을 위하여 기반구조와 함께, 전처리과정과 원본 데이터의 형식변환이 데이터베이스에서 수행되어진다. 본 연구에서 제안하고 있는 기반구조의 적절성을 보여주기 위하여 제안된 시스템을 구현하였다. 실제 이용자에 의해 이용된 데이터를 실험에 적용하였으며, 해당 실험에서 추천은 실시간으로 이루어졌으며 추천결과에 있어서는 적절한 정확성을 보여주고 있다.
Abstract
This study attempts to give a personalized recommendation framework in large-sized music contents environment. Despite of many existing studies and commercial solutions for a recommendation service, large online shopping malls are still looking for a recommendation system that can serve personalized recommendation and handle large data in real-time.This research utilizes data mining technologies and new pattern matching algorithm. A clustering technique is used to get dynamic user segmentations using user preference to contents categories. Then a sequential pattern mining technique is used to extract contents access patterns in the user segmentations. Finally, the recommendation is given by our recommendation algorithm using user contents preference history and contents access patterns of the segment. In the framework, preprocessing and data transformation and transition are implemented on DBMS. The proposed system is implemented to show that the framework is feasible. In the experiment using real-world large data, personalized recommendation is given in almost real-time and shows acceptable correctness.
초록
본 논문은 C대학도서관의 학술정보시스템(LAS)에 구축되어 있는 장서와 대출기록 및 고객관련 데이터를 수집하여 이를 분석하고 그 결과를 고객관계관리(CRM)에 적용할 수 있는 방안을 제시하였다. 수집된 자료는 C 대학도서관에서 소장하고 있는 대출이 가능한 단행본 총 269,387책의서지데이타와고객 12,281명의 데이터, 이용자 대출기록 39,269건이었다. 대출기록 분석 데이터에서 관계변수로 이용자 신분, 대출빈도, 대출책수와 대출횟수, 출판년도를 추출하여 데이터 마이닝 기법으로 분석하고, 상관계수로 검증하였다.
Abstract
The books and circulation-related data in the Library Automation System(LAS) of C-academic library were collected and analyzed, and also the method which may be applied to the Customer Relationship Management (CRM) based on the results was suggested in this paper. Collected data were 269,387 bibliographic data of books, 12,281 patron data, and 39,269 circulation records. User identity, circulation frequencies, total number of circulated books, and publication year as relation factor from the analyzed data of circulation records were extracted. They were also analyzed, and verified by correlation coefficient.
초록
정보시스템을 사용하는 이용자들의 만족지수를 측정함으로써 시스템 투자 대비 효과를 정성적으로 측정할 수 있을 뿐만 아니라 향후 시스템의 효율성 및 시스템 개선노력을 위한 방안도 도출할 수 있다. 본 연구에서는 정보시스템의 이용자만족지수 모델을 제안하고 대표적인 정보시스템들의 이용자만족지수를 측정함으로써 이들 시스템 운영자 및 관리자들에게 시스템 만족도 제고 및 효율성 향상을 위한 개선방안을 제시하고자 한다. 본 연구의 수행을 위해 대표적인 정보시스템들을 대상으로 웹 설문조사를 실시하였으며, 분석결과를 바탕으로 만족지수를 산출하고 Matrix 분석을 통해 시스템 개선방안을 도출하였다.
Abstract
By measuring satisfaction index of the users of Information System, it is possible not only to estimate ROI(Return on Investment) but also to draw the device for the efficiency and improvement of the System. This study tries to give User Satisfaction Index Model for the System, and present operators and managers of the system with the method for improving satisfaction and efficiency by measuring the User Satisfaction Index of representative information systems. For this, the survey was carried out for the representative information systems. On the basis of the analysis, Satisfaction Index was drawn and through Matrix Analysis, the strategy for system improvement was derived.
초록
본 논문은 다음과 같은 두 부분으로 구성된다. 논문의 전반부는 네 개의 정보검색 모형을 다루고 있는데 이는 전통적 정보검색 모형과 보다 최근에 나온 세 연구자의 이용자 중심 인터액티브 모형을 포함한다. 인터액티브 정보검색 모형은 Belkin, Ingwersen, 그리고 Saracevic 에 의하여 제시된 것인데, 전통적 정보검색 모형을 포함한 각 모형의 장점과 한계점이 기술된다. 논문의 후반부에서 저자는 이상과 같은 모형들의 분석을 토대로 그 자신의 인터액티브 모형, 즉 빙산모형(Iceberg Model)을 제시하고 있다. 빙산모형의 타당성으로 다음과 같은 세 가지 사항을 강조하고 있는데, 즉, 보다 구체화된 시스템 특성의 포함, 보다 명확한 인터액티브 정보검색 요소간의 상호작용, 그리고 정보매개자의 증가된 역할 등이 그것이다. 요약하면, 빙산모형은 변화하는 정보추구환경에서 진화할 수 있는 틀을 제시하고 있다.
Abstract
This paper is divided into two parts. The first part elaborates on four Information Retrieval (IR) models: a traditional IR model and three more recent, user-oriented models of IR interaction presented by Belkin, Ingwersen, and Saracevic. The strengths and limitations of each model are discussed. The second part, based on an analysis of the previous models, presents the author's interactive model, namely, the Iceberg Model. The rationales that are given to explain the design of this model are associated with the following: a greater specificity of system attributes; more concrete interplays among different components of IR interaction; and, the increased role of the Human Information Intermediary (HII). In sum, the new model presents a framework that can evolve in varying information-seeking contexts.
초록
이 연구는 통합 목록/메타데이터 시스템으로 전 세계에 광범위한 서비스가 제공되고 있는 OCLC의 Connexion 시스템에 관한 유저빌러티를 실험한 연구이다. 유저빌러티 실험은 상업적인 성공을 달성하기 위한 기업들의 노력의 하나로써 시작되었으며 문헌정보학에는 특정한 정보 검색 시스템이 자신의 이용자들에게 좀 더 나은 서비스를 제공하기 위해 시스템 인터페이스를 개선시키고자하는 노력의 일환으로 도입되어 사용되어 왔다. Connexion 서비스는 기본적으로 MARC 기준을 바탕으로 인코딩 되어 메타데이터 서비스를 통합하여 제공하는 대표적인 통합 목록/메타데이터 서비스로 알려져 있다. 실험 전반을 통해서 이용자의 실험과정이 녹화 분석 되었으며, 6개 영역 17 가지 사항의 유저빌러티 문제점들이 파악되었다. 또한 마지막으로 17 가지 사항들에 대한 각각의 개선책들이 조심스럽게 제안되었다.
Abstract
The goal of this study was to examine the relationships between usability and the searching experience, and to uncover where an integrated cataloging and metadata system lay the usability problems of its primary users, catalogers. This study showed that the most important aspect of usability in Connexion lay in the experience of information retrieval system. Also, it showed there are seventeen usability problems to be improved in Connexion. Needless to say, it is most important to note that usability is not an exclusive goal of such an integrated cataloging and metadata system. Other goals such as quality of catalogs, and the reliability of its cataloging and metadata system are equally its concern. This study also suggested more testing on diverse cataloging systems and specific user groups, especially catalogers.
초록
도서관 서비스 품질평가 도구인LibQUAL+TM에 대한 많은 연구논문이 발표되었으나, LibQUAL+TM 요인과 도서관 서비스 이용의도 사의의 관계를 연구한 사례는 매우 드물다. 본 논문은 Icek Ajzen의 계획적 행위이론을 적용하여 도서관 서비스 이용의도에 영향을 미치는 요인을 추출하고자 하였다. 이러한 요인을 추출하기 위하여 미국 대학생을 대상으로 웹 설문을 실시하였고, 요인분석 및 다중회귀분석을 통하여 수집된 데이터를 분석하였다. 분석결과, 도서관 서비스 이용의도는 도서관에서 제공되는 서비스 품질에 대한 이용자의 태도와 관련이 있었다. 통계분석결과 유의미하게 나타난 태도요인은 이용자가 지각한 (1) 정보원 및 시스템 이용시의 주도성, (2) 서비스 제공 의향 정도, (3) 제공되는 정보의 포괄성이었다. LibQUAL+TM 요인간의 상대적 중요도를 측정하였다. 반면에, 이용의도에 유의미한 영향을 미치지 않는 요인으로는 정보접근의 적시성과 물리적인 공간으로서의 도서관을 지각하는 부분이었다. 본 연구의 의의는 도서관 서비스 품질평가에 대한 연구의 영역을 확장시키고 이용의도를 고려한 새로운 평가 체계를 제시한 점이다.
Abstract
While LibQUAL+TM is in the headlines of many articles focusing on library service evaluations, little research has been conducted to study the relationship between the LibQUAL+TM factors and the adoption of library services. It remains unclear whether the factors of LibQUAL+TM have any effect on its adoption. A framework was adapted from Icek Ajzens theory of planned behavior and proposed to extract factors affecting the adoption of library services. The factors were examined via data collection from a Web-based questionnaire survey with college students in the United States. Factor analyses and multiple regression analysis were conducted. Findings show that the intention to use library services is explained by attitude toward library service quality. The attitudinal factors that are significant are (1) perceived personal control, (2) perceived affect of service, and (3) perceived comprehensiveness of information. The relative importance among the factors is also represented by the numbered sequence. However, perceived timeliness of information access and the perception of library as place do not have a significant effect on the intention. This study extends the research on library service evaluation, and provides a new evaluation framework by applying adoption behaviors.
초록
본 연구는 참고정보원 관리도구를 데스크탑 기반, 웹 기반, 웹 2.0 기반의 세 가지 유형으로 구분하고, 각 유형에 대한 대표적인 도구를 선정하여 각 도구의 제공기능에 대한 비교ㆍ분석과 이용자 중심에서 사용성을 비교ㆍ평가하기 위한 것이다. 도구의 제공기능에 대한 조사를 위해 먼저 각 도구의 제공기능에 대한 비교분석을 수행하였다. 유형별 도구에 대한 사용성 평가는 실험 후 각 참고정보원 관리도구의 만족도, 이해 편리성, 적합성, 효율성에 대한 비교 연구로 진행하였으며, 정량적 연구방법과 정성적 연구방법을 병행하였다. 정량적 연구의 데이터 수집을 위한 조사도구로 설문조사를 사용하였으며, 정성적 연구는 각각의 실험자에 대한 면담을 통하여 그 내용을 분석하였다. 유형별 참고정보원 관리도구에 대한 사용성 비교 평가를 통해 얻어진 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 이용자 만족도의 평균값은 도구 B(웹 기반)가 가장 높았으며, 다음으로 도구 A(데스크탑 기반), 도구 C(웹 2.0기반) 순으로 나타났다. 둘째, 이해 편리성은 도구 B, 도구 C, 도구 A 순으로 나타났다. 셋째, 적합성은 도구 A, 도구 B, 도구 C 순으로 나타났다. 넷째, 효율성은 도구 B, 도구 A, 도구 C 순으로 나타났다.
Abstract
Reference resources management tools can be divided into three types: Desktop-based, Web-based, and Web 2.0-based. This study is intended to compare and analyze the functions provided by the three types of tools and also to compare and evaluate their usability. Each Tools were chosen to represent each type. For comparison and analysis of the functions provided by the three types of tools, we divided the process of using reference resources management tools into four steps and then compared and analyzed sub items in each step. Satisfaction, understandability, conformance and efficiency that items for comparison and evaluation of the usability were compared using both quantitative and qualitative approaches. We surveyed the participants to collect data for quantitative research; and interviewed them and analyzed the results for qualitative research. Here are the results from evaluating the usability of Tool A(Desktop-based), B(Web-based), C(Web 2.0 based). First, Tool B had the highest mean user satisfaction, followed by Tool A and Tool C. Secondly, Tool B had the lead in understandability, followed by Tool A and Tool C. Thirdly, Tool A had the highest mean conformance, followed by Tool B and Tool C. Fourth, Tool B had the highest mean efficiency, followed by Tool A and Tool C.
초록
인터넷 환경과 디지털자원의 활용환경이 빠르게 변화됨에 따라 탐색과 브라우징을 제공해주는 정보시스템의 인터페이스 또한 새롭게 변해가고 있다. 특히 최근에 검색 인터페이스에서 많이 사용되고 있는 긴 리스트의 메뉴항목을 이용자가 보다 쉽게 브라우징하고 선택할 수 있도록 하기 위하여 시각화기법을 이용하여 디스플레이하고 있다. 본 연구는 이용자와 데이터 특성에 맞는 긴 메뉴항목 시각화 기법을 제안하기 위하여 긴 리스트의 메뉴항목을 시각화하기 위하여 많이 사용되고 있는 기법 즉 트리구조 메뉴, 목차방식 메뉴, 롤-오버방식 메뉴, 클릭방식 메뉴, 어안렌즈방식 메뉴를 비교하였다 그 결과 계층구조 메뉴 중에서는 전문가는 목차방식 메뉴를, 초보자는 트리구조 메뉴를 선호하고, 또 순차적 구조 메뉴 중에서는 전문가와 초보자 모두 롤-오보방식 메뉴를 선호하고 있음을 알 수 있었다.
Abstract
With the rapid change of the Web and E-transaction application, the search interface is providing more powerful search and visualization methods, while offering smoother integration of technology with task. Especially, visualization techniques for long menu-lists are applied in retrieval system with the goal of improving performance in users ability to select one item from a long list. In order to review visualization techniques appropriate to the types of users and data set, this study compared the five visualization browsers such as the Tree-structured menu, the Table-of-contents menu, the Roll-over menu, the Click menu, and Fisheye menu. The result of general analyses shows that among the hierarchical methods, the experienced group prefers the Table-of-contents method menu, whereas the novices group prefers the Tree-structure method menu. Among the linear methods, the two groups prefer the Roll-over menu. The Roll-over menu is most preferred among the five browsers by the two groups.