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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
본 논문은 주제분야 전문지식이 적합성 판단에 미치는 영향을 온라인 실험을 통해 살펴보고 주제분야 전문지식이 적합성개념의 기반이 될 수 있는 지를 검증해 보려고 하였다. 문헌정보학 전문가 6명, 문헌정보학 석사과정 학생 9명, 비전문가 12명이 실험에 참여해 문헌정보학 분야에 대한 14개 논문초록과 문헌정보학 영역 이외 14개 논문초록의 적합성을 판정을 실시하였다. 적합성 판단의 일관성은 공동 확률 일치성(Joint-Probability Agreement, PA)과 IBM SPSS의 클래스간 상관관계 계수(Interclass Correlation Coefficient, ICC)를 통해 산출되었다. PA를 사용한 경우, 비전문가는 과제나 그룹 구분에 상관없이 높은 일관성이 보였다. ICC 계산에 따르면, 문헌정보학 전문가들과 비교하였을 때, 문헌정보학 석사과정학생들은 비전문가들보다 높은 수준의 일관성을 가지고 있다는 것으로 나타났다. 2개 그룹(석사 및 박사를 통합으로 하는 전문가그룹과 비전문가)으로 구분하였을 때는 문헌정보학분야 과제에서 예상대로 전문가들이 더 높은 수준의 일관성을 보이는 경향을 볼 수 있었다.
Abstract
An online experiment was conducted to test the subject-knowledge view of relevance theory in order to find evidence of a conceptual basis for relevance. Six experts in Library and Information Science (LIS), nine Master’s students of LIS, and twelve non-experts judged the relevance of 14 abstracts within and outside of the LIS domain. Consistency among the judges was calculated by joint-probability agreement (PA) and interclass correlation coefficients (ICC). When using PA to analyze the judgements, non-experts had a higher consensus regardless of the task or division of groups. However, ICC calculations found Master’s candidates had a higher level of consensus than non-experts within LIS, although the experts did not; and the agreement rates on the non-LIS task for all groups were only poor to moderate. It was only when the groups were analyzed as two groups (experts including Master’s candidates and non-experts) that the expected trend of higher consistency among experts in the LIS task was seen.
초록
이 연구는 데이터세트를 관리, 보존, 서비스하기 위해 DDI 메타데이터를 기반으로 METS를 활용하는 방안을 제시하였다. DDI는 통계 데이터 처리를 위한 표준으로 현재 DDI Codebook(DDI-C)과 DDI Lifecycle(DDI-L) 두 가지 버전이 존재한다. 본 연구에서는 DDI-C의 주요 요소를 주로 하였다. 이를 위해 우선 METS와 DDI-C의 구조와 요소를 분석하였다. 그리고 METS와 DDI-C의 주요 요소들에 대한 매핑작업을 수행하였다. 여기서 기준은 최종적으로 이를 표현할 형식인 METS로 삼았다. METS와 DDI-C가 완벽하게 1:1의 매핑을 보이지 않기 때문에 기준인 METS의 각 요소들에 가장 적합하게 부합하는 DDI-C 요소를 선택하였다. 그 결과 DDI-C 메타데이터요소를 활용한 새로운 데이터세트 관리전송 표준 METS를 설계하여 제시하였다.
Abstract
This study suggested a method of utilizing METS based on DDI metadata to manage, preserve, and service datasets. DDI is a standard for statistical data processing, and there are currently two versions of DDI Codebook (DDI-C) and DDI Lifecycle (DDI-L). In this study, the main elements of DDI-C were mainly used. First the structures and elements of METS and DDI-C were first analyzed. And the mapping of the major elements of METS and DDI-C. The standard was finally taken as METS, the format to express it. Since METS and DDI-C do not show a perfect 1:1 mapping, the DDI-C element that best matches each element of the standard METS was selected. As a result, a new dataset management transmission standard METS using DDI-C metadata elements was designed and presented.
초록
본 연구에서는 가톨릭교회에서 생산되는 기록물 중 생산 비중이 높고 중요하게 여겨지고 있는 ‘성사 기록물’에 초점을 맞추어 성사 기록물을 체계적으로 관리․보존할 수 있도록 오픈소스 소프트웨어를 활용한 가톨릭교회 기록관리시스템을 구축하는 방안을 모색하고자 하였다. 이를 위해 각종 가톨릭교회의 규정과 참고문헌, 오픈소스 소프트웨어 홈페이지를 분석하였고 천주교 대구대교구의 주교좌 성당인 G성당을 대상으로 인터뷰를 진행하여 가톨릭교회의 기록관리 현황을 조사하였다. 조사한 내용을 바탕으로 성사 기록물의 특성을 반영한 4가지 기술계층 및 기술계층별 메타데이터 구조, 전거 데이터를 설계하였으며 이를 기반으로 오픈소스를 활용한 기록관리시스템에 실험적으로 구현하기 위해 적합한 오픈소스 기록관리시스템으로 AtoM을 선정하여 설계한 내용을 적용하였다.
Abstract
This study aims to develop a records management system for catholic churches that use open-source software to ensure systemic management and preservation of sacrament records, which accounts for the highest percentage among all records produced by catholic churches and holds great significance for them. To that end, the researcher analyzed catholic church regulations and reference materials, as well as the websites of open-source software. The researcher also interviewed members at the G Cathedral of the Catholic Archdiocese of Daegu, to examine the current status of records management at catholic churches. Based on the investigation, the researcher designed four layers of metadata and authority data that reflected the characteristics of the sacramental records. Then the design was experimentally implemented using AtoM, an open-source records management system.
초록
본 연구는 대학도서관의 서비스 개발을 위해 대학을 둘러싼 환경에 대한 인식에 기반하여 이용자가 가진 정보요구와 정보행위를 탐색하였다. 질적 데이터의 내용분석 결과, 심층면담 참여자들은 사회, 교육, 연구 환경의 변화를 경험하면서, ‘적합성, 최신성, 고유성, 신뢰성, 현장성, 편의성’의 6가지 특성을 띠는 심층적 정보요구를 갖고 있었다. 참여자들은 정보요구를 해결하기 위해 정보매체와 인적자원, 그리고 장소매체를 활용하고 있었다. 이러한 정보행위를 수행하는 가운데, 참여자들의 신분이나 주제분야, 소속대학을 뛰어넘어 공통적으로 겪고 있는 정보문제로서 ‘개개인의 미디어․정보활용역량 차이, 대학간 자원인프라 격차, 저작권과 소통채널의 문제’ 등을 발견하였다. 이에 본 연구는 대학도서관 서비스 방향성으로 ‘개인화된 미디어․정보리터러시 서비스, 정보요구 특성에 부합하는 장소매체로서의 도서관, 인적교류장소로서 자원인프라플랫폼, 접근성 높은 정보매체 활용지원 서비스’를 제시하였다.
Abstract
This study explored the user’s information needs and information behavior for the development of academic library services. The content analysis of qualitative data showed that the in-depth interview participants have six types of information needs such as ‘suitability, up-to-dateness, uniqueness, reliability, practicality, and convenience’ while going through societal, educational, and research-related changes. Interview participants solved their information needs by acquiring the resources necessary for each individual’s task through information behaviors using information media, human resources and the places. Each participant tried to solve his/her information problem through individual efforts based on their different media and information utilization capabilities. Based on the analysis, this study presented four directions in the development of academic library services. They are an personalized information literacy service, a space to meet the characteristics of information needs, an infrastructure platform for exchanging human resources, and an accessible support service for utilizing information media.
초록
본 연구에서는 베스트셀러 목록에 포함된 도서의 순위가 공공도서관에서의 평균 대출 건수에 미치는 영향을 패널분석을 통해 살펴보고자 하였다. 본 연구를 위해 문화 빅데이터 플랫폼을 통하여 국립중앙도서관이 제공하는 데이터를 바탕으로 2018년 1월 1일부터 2019년 12월 29일까지 총 104주 동안의 분석 대상 도서 179권의 공공도서관 대출 데이터 세트를 생성하였고, YES24 웹사이트를 통해 같은 기간 주간 베스트셀러 목록 데이터 세트를 구축하였다. 공공도서관 대출과 베스트셀러 도서 순위 간 정확한 관계를 확인하기 위해 패널자료의 특성을 활용한 분석 방식인 선형회귀모형, 고정효과모형, 확률효과모형 등 세 개의 모형을 비교한 결과, 고정효과모형이 가장 적합한 것으로 나타났다. 순위 데이터 결측값이 47주 미만인 179권의 도서의 자료를 고정효과모형으로 분석한 결과, 도서의 베스트셀러 순위가 한 단계 내려가면 공공도서관에서의 해당 도서 평균 대출 건수가 0.108권 유의미한 수준에서 감소한다는 것을 밝혀내었다. 또한, 베스트셀러 순위가 도서 평균 대출 건수에 미치는 효과가 도서의 내용분류에 따라 상이함을 알 수 있었다. 이 연구는 베스트셀러 순위가 사람들의 도서관 대출행태에 영향을 미치고 있음을 실증적으로 확인한 것으로, 공공도서관에서는 이용자의 요구를 예측하고, 장서 개발 정책 수립에 베스트셀러 목록을 비롯한 사회문화적 맥락을 고려할 필요가 있음을 시사한다.
Abstract
The purpose of this study is to analyze the effects of the bestseller ranks on the book circulations in public libraries. To achieve this goal, the weekly data sets of 179 books’ library circulation and bestseller list from January 1, 2018 to December 29, 2019 were constructed based on the data collected from BigData MarketC and YES24. Three methods for analyzing panel data including linear regression, fixed-effect, and random effect models were compared, and it turned out that fixed-effect model was better than other methods. The results show that the average ranks of bestsellers were associated with their public library circulations visually. Also, the analysis of fixed-effect model showed that the single rank decline of a book on the bestseller list decreases its average circulation of 0.108 while the size of effect varied depending on subject of books. The study empirically demonstrated the impact of a bestseller list on people’s book circulation behavior, suggesting that public libraries need to reference sociocultural context as well as bestseller book lists to predict library user needs and to formulate collection development policy.
초록
이 연구는 연구데이터 재이용에 대한 연구자 및 재이용 데이터를 조사를 통해 연구데이터 재이용 영향에 대한 분석 및 활성화 방안을 제시하는데 있다. 이를 위해 연구데이터를 재이용하여 뉴 연구결과물을 산출한 경험이 있는 국내 사회과학분야 학술 연구자를 대상으로 설문배포와 회수를 토대로 178부를 분석하였다. 그 결과, 1) 대부분의 연구자들은 데이터 리포지터리, 데이터관리시스템, 연구데이터 DB와 같은 시스템을 통해 재이용 데이터를 획득하고, 실험 및 관찰을 통해 생산된 분석데이터를 주로 재이용하는 것으로 나타났다. 또한 성공적으로 연구데이터를 재이용한 연구자임에도 불구하고 연구데이터 공유에 대한 인식이 낮을뿐더러 다양한 문제에 직면하여 공유를 하지 않았다. 2) 문헌 검토와 요인 분석을 통해 도출한 10가지 요인(학문적 유용성, 연구의 효율성, 연구자의 우려사항, 데이터 취약성, 직접적 노력, 간접적 노력, 재이용 적합성, 데이터 완전성, 데이터 유용성, 사회적 조건)의 신뢰성과 타당성을 검증하였다. 3) 상관 분석결과 연구 효율성, 사회적 조건은 연구데이터 재이용 의도와 양적 상관관계가, 연구자의 우려사항, 데이터 취약성, 직접적 노력은 연구데이터 재이용 의도와 음적 상관관계가 나타났다. 회귀 분석 결과 이 요인들은 모두 연구데이터 재이용 의도에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 연구의 효율성, 사회적 조건, 직접적 노력, 연구자의 우려사항, 데이터 취약성 순서로 연구데이터 재이용 의도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이를 토대로 연구데이터 재이용 활성화 방안을 제시하였다.
Abstract
This study is to present an analysis and activation plan for the effect of reuse of research data through investigation of researchers and reuse data on reuse of research data. To this end, 178 copies were analyzed based on the distribution and collection of surveys targeting academic researchers in the field of social science in Korea who have experience in calculating new research results by reusing research data. As a result, 1) Most researchers acquire reuse data through systems such as data repositories, data management systems, and research data DBs, and mainly reuse analysis data produced through experiments and observations. In addition, despite being a researcher who successfully reused research data, the awareness of research data sharing was low and did not share it in the face of various problems. 2) The reliability and validity of 10 factors derived through literature review and factor analysis (academic usefulness, research efficiency, researcher concerns, data vulnerability, direct effort, indirect effort, suitability for reuse, data completeness, data usefulness, and social conditions) were verified. 3) As a result of correlation analysis, research efficiency, social conditions showed a quantitative correlation with research data reuse intention, researcher concerns, data vulnerability, and direct effort showed a negative correlation with research data reuse intention. As a result of regression analysis, all of these factors had a significant effect on the intention to reuse research data, and in the order of research efficiency, social conditions, direct efforts, researchers’ concerns, and data vulnerability. Based on this, a plan to revitalize the reuse of research data was proposed.