- 권한신청
- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
본 연구는 인류의 자산이자 중요기록물인 세계기록유산의 홍보활동을 활성화하기 위한 초기 연구로, 국내 세계기록유산의 웹사이트를 통한 온라인 홍보현황을 파악하고 개선방안을 제안하였다. 세계기록유산의 홍보의 의미를 정의하고 문헌연구를 통해 현황 분석을 위한 기준을 도출하였다. 홍보활동 분석영역을 홍보내용, 홍보유형, 홍보매체으로 나누고 세부 홍보항목과 내용을 설정하였다. 도출된 분석기준을 바탕으로 국내 세계기록유산을 소장 관리하고 있으며 온라인홍보 활동을 수행하고 있는 11개 기관의 21개 웹사이트를 분석하였다. 분석 결과 내용을 바탕으로 첫째, 세계기록유산의 홍보내용에는 보존가치와 활용가치가 상호 강조되어야 하며 둘째, 이용자 세분화를 통한 홍보가 이루어져야 하며 셋째, 관련 기록유산을 통합하거나 연결하는 시스템 및 서비스 구축하여 기록유산에 대한 이용자의 접근성을 높여야 하며 끝으로, 세계기록유산 홍보 관련 지침 또는 매뉴얼을 마련해야 할 것을 개선방안으로 제언하였다.
Abstract
The research aims to recommend strategies to promote PR activities of ‘the Memory of the World(MoW)’ on the websites. To achieve the goal, the researchers analyzed the current conditions of online PRs of the MoW in S. Korea by developing the standards/elements for analysis. The research examined the two main concepts of MoW and extracted the three core standards/elements for evaluating current online PRs of MoW through reviewing earlier studies: contents of PRs, ways of PRs, and features of media. The research examined PR activities on the 21 websites of 11 institutions which manage MoW in South Korea. The research found the significant features of the online PRs and suggested detailed strategies for improving the online PRs of MoW: first, it is required to emphasize the values of both preservation and utilization of MoW equally. Second, it is necessary to promote the PRs of MoW by using the way of ‘user segmentation’. Third, it needs to develop the unit systems and/or services to integrate with related documentary heritages so that users can access documentary heritages effectively and efficiently. Finally, it is required to develop the guidelines or/and manuals to conduct and promote the PRs of the MoW by providing specific directions and methods of publicities.
초록
뉴노멀 시대로 특징지어지는 현대사회가 COVID-19 팬데믹을 겪으면서 도서관에 많은 변화를 요구하였고, 도서관계는 이에 대하여 선제적으로 그리고 다각적으로 대응하였다. 본 연구는 팬데믹과 같은 새로운 환경이 사서들이 인식하는 도서관 운영정책 우선순위를 변화시킬 것이라고 보고, 2020년 팬데믹이 시작되는 시점과 2022년 팬데믹이 정점을 지난 시점에서 도서관 운영정책 중요도를 쌍대비교 분석을 통하여 파악하였고 그 차이를 비교․분석하였다. 1차 조사에서는 도서관경영, 도서관 서비스 관련 운영정책 영역을 중요하게 여겼다면, 2차 조사에서는 인적자원과 정보자원에 관련된 운영정책 영역을 보다 중요하게 인지하고 있었다. 또한, 전체 영역 상위 5위에 인적자원과 관련된 3개의 세부 운영영역과 자료구입 예산, 이용자만족도 기반의 정책이 포함되었다. 따라서 공공도서관은 새로운 패러다임에 빠르게 적응하면서도 지속가능한 도서관 서비스를 제공하기 위해서는 지속적인 인적자원에 대한 투자, 충분하고도 다양한 형태의 정보자원 구축, 그리고 이용자 맞춤 정책 수립 등을 우선적으로 수행해야 할 것이다.
Abstract
Social changes characterized by new normal also demand changes in libraries and libraries are making preemptive efforts. This study compared and analyzed the difference in librarian perceptions between the start of COVID-19 in 2020 and after experiencing the pandemic in 2022 in terms of the relative importance of library policies considered by pairwise comparative analysis. In the 1st survey, the importance of factors related to ‘Library Management’ and ‘Library Services’ was high and in the 2nd survey, the importance of factors related to ‘Human Resources’ and ‘Information Resources’ increased. This study insists that the public libraries invest in human resources and information resources and establish a user-customized policy in order to quickly adapt to the new paradigm and to provide sustainable library services.
초록
음성을 통해 상품을 구매하는 음성쇼핑 서비스는 미래에 본격적으로 상용화될 것으로 예상된다. 본 연구에서는 음성쇼핑이 세계적으로 일상이 될 미래를 대비하여 디스플레이 탑재형 음성 인터페이스를 활용한 음성쇼핑 서비스 휴리스틱을 개발하였다. 첫째, 이론적 접근으로 ‘시각 인터페이스’, ‘음성 인터페이스’, ‘쇼핑 서비스’의 설계 원칙을 주제로 한 논문 50건을 읽고 문헌조사를 실시하여 총 29개의 설계 원칙 초안을 제작하였다. 둘째, 실증적 접근으로 소비자 의사결정과정에 따른 쇼핑 경험 및 쇼핑 맥락에서의 정보추구행위에 관한 포커스 그룹 인터뷰를 진행하여 문헌 연구에서 미흡했던 분야인 이용자 경험 측면을 보완한 휴리스틱 초안을 작성하였다. 셋째, 델파이 조사를 통해 위의 두 단계를 거쳐 개발된 휴리스틱 초안에 대하여 20명의 UX, 서비스기획, 인공지능 개발, 쇼핑 분야 전문가들에게 전문가 평가를 해줄 것을 요청하였다. 3회에 걸친 델파이 조사를 통해 최종 휴리스틱을 제안하였다.
Abstract
Voice shopping is gaining attention following the trend of non-contact E-commerce by enabling people to shop via voice command. Therefore, in this study, voice shopping service heuristics using a display-mounted voice interface were developed in preparation for the future where voice shopping becomes a part of daily life in the world. First, as a theoretical approach, a literature survey of 50 papers on the design principles of ‘visual interface,’ ‘voice interface,’ and ‘shopping service’ was conducted to produce a total of 29 draft design principles. Second, as an empirical approach, a focus group interview was conducted on consumer decision-making processes in shopping experiences and information-seeking behavior within the context of shopping to draft the heuristics. This was to supplement the user experience, a weak part of the literature research. Finally, a Delphi survey asked 20 experts in UX, service planning, artificial intelligence development, and shopping to evaluate the heuristics draft developed through the above two stages. After three rounds of Delphi surveys, the final heuristics were proposed.
초록
본 연구는 문헌정보학 현장인 도서관에서 제공되는 서비스인 이용자 교육의 관련 개념인 리터러시가 각종 문헌정보학 연구 분야에서 어떠한 연구 주제를 다루는지 확인하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 WoS와 KCI 데이터베이스에서 문헌정보학 분야 리터러시 관련 논문을 수집하여 키워드 분석 및 토픽 모델링 분석 기법을 상호보완적으로 사용해 분석하였다. 분석 결과, WoS와 KCI의 문헌정보학 분야 리티러시 관련 연구 동향은 저자 키워드, 주요 주제 등에서 차이가 있는 것으로 나타났으며, 토픽 모델링을 통해 KCI의 리터러시 관련 연구를 3개의 토픽으로 분류하였다. 또한, 연구에서 확인한 국내 문헌정보학 분야 리터러시 연구 동향은 전체 리터러시 관련 연구 동향과 연구량 급증 시기, 핵심 다빈출 키워드 차이가 있음을 분석하였다. 특히, 전체 분야 리터러시 연구는 ‘리터러시’, ‘교육’, ‘미디어’, ‘디지털’ 등의 단어가 다수 도출되었지만 문헌정보학 분야의 리터러시 연구는 ‘정보활용능력’, ‘학교도서관’ 등의 키워드가 다수 등장하였다. 이를 바탕으로 향후 국내에서도 정보가 급증하는 오늘날의 정보화 환경에 맞춰 정보에 대한 평가적인 안목을 기를 수 있는 능력에 관한 연구가 필요하다는 결론을 도출하였다.
Abstract
The purpose of this study is to identify the topics of research related to the concepts of literacy in the field of Library and Information Science which is related to user education in libraries. Data were collected from the WoS and KCI databases, and complementary keyword analysis and topic modeling analysis techniques were used to identify topics of literature-related research articles in the field of Library and Information Science. Findings presented that there was a difference in keywords and topics between the two databases. Literacy-related topics identified from the KCI database were classified into three groups through topic modeling. Also, it was analyzed that there is a difference between the overall literacy-related research trend, the timing of the surge in research volume, and key frequent keywords in the Library and Information Science field confirmed in the study. In particular, in the study of literacy in all fields, a number of words such as ‘literacy’, ‘education’, ‘media’, and ‘digital’ were derived. However, in literature research in the field of Library and Information Science, keywords such as ‘information utilization ability’ and ‘school library’ appeared. Based on this, it was concluded that research on the ability to develop an evaluative eye for information is needed in line with today’s information environment, where information is rapidly increasing in Korea in the future.
초록
본 연구는 학교도서관에서 활용할 수 있는 도서추천시스템을 제안하는데 목적이 있다. 도서추천시스템은 DLS의 대출 데이터를 활용하여 연관규칙 기반의 알고리즘을 적용하였으며, 학교도서관 이용자들에게 개인화 도서추천 서비스 제공이 가능하도록 설계하였다. 이를 위해 Apriori 알고리즘 기반의 연관규칙과 매개 중심성 분석을 적용하고, 기술통계, 연관규칙 생성, 학생중심 추천, 도서 중심추천 등 세부 기능을 구현하였다. 이어서 사서교사를 대상으로 심층면담을 통해 도서추천시스템 사용에 대한 의견을 조사하였다. 조사 결과, 도서추천의 필요성 및 어려움, 학생의 반응, 기존 추천방식과의 차이점 및 활용방안, 개선 사항에 대한 의견을 확인할 수 있었으며, 이를 토대로 다음의 논의점을 제안하였다. 첫째, 개별학교의 특성을 파악하기 위해서 장기간의 대출 데이터의 제공이 필요하다. 둘째, 지역별 혹은 학교 특성별 데이터 통합 방안에 대한 논의가 필요하다. 셋째, 독서교육종합시스템에서 제공하는 도서추천시스템의 구축이 필요하다. 본 연구에서 제안된 내용을 토대로 향후 학교도서관 현장에서 활용할 수 있는 개인화 추천시스템 적용에 대한 다양한 논의가 이루어지길 기대한다.
Abstract
The purpose of this study is to propose a book recommendation system that can be used in school libraries. The book recommendation system applies an algorithm based on association rules using DLS lending data and is designed to provide personalized book recommendation services to school library users. For this purpose, association rules based on the Apriori algorithm and betweenness centrality analysis were applied and detailed functions such as descriptive statistics, generation of association rules, student-centered recommendation, and book-centered recommendation were materialized. Subsequently, opinions on the use of the book recommendation system were investigated through in-depth interviews with teacher librarians. As a result of the investigation, opinions on the necessity and difficulty of book recommendation, student responses, differences from existing recommendation methods, utilization methods, and improvements were confirmed and based on this, the following discussions were proposed. First, it is necessary to provide long-term lending data to understand the characteristics of each school. Second, it is necessary to discuss the data integration plan by region or school characteristics. Third, It is necessary to establish a book recommendation system provided by the Comprehensive Support System for Reading Education. Based on the contents proposed in this study, it is expected that various discussions will be made on the application of a personalization recommendation system that can be used in the school library in the future.
초록
하나의 기록을 이해하기 위해서는 기록의 내용뿐 아니라 그 기록의 생산배경과 업무 맥락을 함께 파악해야 한다. 또한 다양한 부서와 기관에 흩어져 있는 관련 기록들을 쉽게 찾을 수 있는 기능도 필요하다. 따라서 기록 검색서비스에서 정보 간의 ‘연계’는 갈수록 중요해지고 있다. 국가기록원 역시 영구기록관리시스템의 검색서비스 기능으로 ‘연계’를 강조하고 있지만, 정작 국가기록포털을 살펴보면 전거정보의 연계 부족, 독립적으로 존재하는 내부 서비스와 콘텐츠, 유관 기관과의 연계 부재 등의 문제가 확인된다. 본 연구는 이와 같은 국가기록포털의 한계를 해결하고자, 이상적인 연계서비스를 구축한 기록관리 선진기관을 선정하여 이들 기관의 연계구조를 전반적으로 확인하고, 연계구조 중 타 기록관리 기관에서 볼 수 없었던 특이점과 국가기록포털에서 차용 가능한 요소를 도출하였다. 다음으로, 국가기록포털 연계구조의 현황을 분석하여 연계가 이루어지지 않은 부분을 비롯해 연계방식을 개선해야 할 항목 등을 규명, 이를 해결하기 위한 구체적인 개선방안을 제시하였다. 본 연구의 목적은 국가기록포털의 개선된 연계 서비스를 통해 이용자의 검색 만족도를 높이고, 소장기록 및 기 구축된 내부 서비스와 콘텐츠의 접근성 및 활용성을 향상시키는 데에 있다.
Abstract
In order to understand a record, not only the contents of the record but also the production background and work context of the record must be grasped. It also requires a function that makes it easy to find related records scattered across various departments and agencies. Accordingly, the ‘linkage’ of information in archival information services is becoming more important. NAK also emphasizes ‘linkage’ as a search service function of the archives management system, but some problems were identified at the National Archives Portal Service (NAPS) such as a lack of linkage with authority data, disruption of internal service, and absence of linkage with other related organizations. To solve the limitations of the NAPS, we selected and analyzed advanced record management institutions that have built an ideal linkage service; checked the overall linkage structure of these institutions; and identified characteristics that could not be seen by other institutions. Also, elements that can be adopted from the NAPS were derived. Next, the current status of the NAPS linkage structure was analyzed to identify the parts that were not linked and the items that need to be improved in the linkage method, and specific advancement plans were suggested to solve these problems. The purpose of this study is to increase users’ satisfaction with search and to advance the accessibility and utilization of records and internal services through improved linkage services of NAPS.
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
불면증은 최근 5년 새 환자가 20% 이상 증가하고 있는 현대 사회의 만성적인 질병이다. 수면이 부족할 경우 나타나는 개인 및 사회적 문제가 심각하고 불면증의 유발 요인이 복합적으로 작용하고 있어서 진단 및 치료가 중요한 질환이다. 본 연구는 자유롭게 의견을 표출하는 소셜 미디어 ‘Reddit’의 불면증 커뮤니티인 ‘insomnia’를 대상으로 5,699개의 데이터를 수집하였고 이를 국제수면장애분류 ICSD-3 기준과 정신의학과 전문의의 자문을 받은 가이드라인을 바탕으로 불면증 경향 문헌과 비경향 문헌으로 태깅하여 불면증 말뭉치를 구축하였다. 구축된 불면증 말뭉치를 학습데이터로 하여 5개의 딥러닝 언어모델(BERT, RoBERTa, ALBERT, ELECTRA, XLNet)을 훈련시켰고 성능 평가 결과 RoBERTa가 정확도, 정밀도, 재현율, F1점수에서 가장 높은 성능을 보였다. 불면증 소셜 데이터를 심층적으로 분석하기 위해 기존에 많이 사용되었던 LDA의 약점을 보완하며 새롭게 등장한 BERTopic 방법을 사용하여 토픽 모델링을 진행하였다. 계층적 클러스터링 분석 결과 8개의 주제군(‘부정적 감정’, ‘조언 및 도움과 감사’, ‘불면증 관련 질병’, ‘수면제’, ‘운동 및 식습관’, ‘신체적 특징’, ‘활동적 특징’, ‘환경적 특징’)을 확인할 수 있었다. 이용자들은 불면증 커뮤니티에서 부정 감정을 표현하고 도움과 조언을 구하는 모습을 보였다. 또한, 불면증과 관련된 질병들을 언급하고 수면제 사용에 대한 담론을 나누며 운동 및 식습관에 관한 관심을 표현하고 있었다. 발견된 불면증 관련 특징으로는 호흡, 임신, 심장 등의 신체적 특징과 좀비, 수면 경련, 그로기상태 등의 활동적 특징, 햇빛, 담요, 온도, 낮잠 등의 환경적 특징이 확인되었다.
Abstract
Insomnia is a chronic disease in modern society, with the number of new patients increasing by more than 20% in the last 5 years. Insomnia is a serious disease that requires diagnosis and treatment because the individual and social problems that occur when there is a lack of sleep are serious and the triggers of insomnia are complex. This study collected 5,699 data from ‘insomnia’, a community on ‘Reddit’, a social media that freely expresses opinions. Based on the International Classification of Sleep Disorders ICSD-3 standard and the guidelines with the help of experts, the insomnia corpus was constructed by tagging them as insomnia tendency documents and non-insomnia tendency documents. Five deep learning language models (BERT, RoBERTa, ALBERT, ELECTRA, XLNet) were trained using the constructed insomnia corpus as training data. As a result of performance evaluation, RoBERTa showed the highest performance with an accuracy of 81.33%. In order to in-depth analysis of insomnia social data, topic modeling was performed using the newly emerged BERTopic method by supplementing the weaknesses of LDA, which is widely used in the past. As a result of the analysis, 8 subject groups (‘Negative emotions’, ‘Advice and help and gratitude’, ‘Insomnia-related diseases’, ‘Sleeping pills’, ‘Exercise and eating habits’, ‘Physical characteristics’, ‘Activity characteristics’, ‘Environmental characteristics’) could be confirmed. Users expressed negative emotions and sought help and advice from the Reddit insomnia community. In addition, they mentioned diseases related to insomnia, shared discourse on the use of sleeping pills, and expressed interest in exercise and eating habits. As insomnia-related characteristics, we found physical characteristics such as breathing, pregnancy, and heart, active characteristics such as zombies, hypnic jerk, and groggy, and environmental characteristics such as sunlight, blankets, temperature, and naps.