본 논문에서는 차세대 서지 기술 방법인 BIBFRAME의 적용성을 향상하기 위한 사전 연구로, 공공도서관의 서지 데이터 필드를 분석하여 사용빈도가 높은 주요 필드를 선정하고 각 필드별 태그의 의미를 제시한다. 주요 필드 선정은 실제 사용 중인 최신 서지 데이터를 대상으로 분석을 진행하며, 이를 통해 공공도서관의 다양한 KORMARC 서지 데이터 필드 중 BIBFRAME 변환을 위한 주요 데이터 필드를 추출한다.
본 연구에서는 한국어의 정서관련 어휘분석을 통하여 내적체계의 차원을 알아보고자 하였다. 이를 위해, 연구1에서는 내적경험을표현하는 데 자주 쓰이는 어휘들을 자유연상을 통해 100개를 선정하고 유사성과 빈도평가작업을 통해 대표성을 갖는다고 판단되는 어휘22개를 선정하였다. 22개의 쌍별유사성을 7점척도로 평정한 자료를 다차원분석한 결과, 1차원(63%)은 쾌/불쾌, 2차원(25%)은 각성수준으로 해석될 수 있었고, 이는 기존의 차원모형의 주장과 거의 유사한 결과였다. 다른 어휘목록을 사용하였을 때의 결과와 비교하기 위해, 연구 2에서는 표정을 보고 정서를 추론하는 실험을 통해 자주 언급된 단어를 빈도순으로 22개 선정하였다. 이를 이용하여 같은 방법으로 다차원분석한 결과 연구 3에서는 연구 1,2의 어휘목록이 전체 내적체계의 차원 공간에서 차지하는 상대적인 위치를 비교하기 위해, 두 어휘목록을 포함한 83개 내적체계의 단어를 차원평정시켜 분석하였고, 연구결과가 차원모형에서 갖는 시사점이 논의 되었다.
본 연구에서는 한국어의 정서관련 어휘분석을 통하여 내적체계의 차원을 알아보고자 하였다. 이를 위해 연구1에서는 내적경험을 표현하는 데 자주 쓰이는 어휘들을 자유연상을 통해 100개를 선정하고 유사성과 빈도평가 자료를 다차원분석한 결과, 1차원(63%)은 불쾌, 2차원(25%)은 각성수준으로 해석될 수 있었고, 이는 기존의 차원모형의 주장과 거의 유사한 결과였다. 다른 이휘목록을 사용하였을 때의 결과와 비교하기 위해, 연구 2에서는 표정을 보고 정서를 추론하는 실험을 통해 자주 언급된 단어를 빈도순으로 22개 선정하였다. 이를 이용하여 같은 방법으로 다차원 분석한 결과 역시 같은 차원들이 얻어졌으나, 1차원의 비중이 훨씬 커서(89%)각성수준의 설명력은 (6%)상대적으로 작았다. 연구 3에서는 연구 1,2의 이휘목록이 전체 재적체계의 차원 공간에서 차지하는 상대적인 위치를 비교하기 위해, 두 어휘목록을 포함한 83개 내적체계의 단어를 차원평정시켜 분석하였고, 연구결과가 차원모형에서 갖는 시사점이 논의되었다.
본 연구는 온라인 목록의 접근점과 서지사항이 이용자의 재탐색 과정에 있어서 어떠한 영향을 미치는가를 조사하였다. 두 온라인 목록(노티스 시스템과 다이닉스 시스템)을 선정하고, 대학교 학부학생들을 대상으로 하여 재탐색 빈도와 형태를 파악하였다. 재탐색의 형태는 탐색어 변경, 접근점 변경, 그리고 탐색어와 접근점 변경으로 한정하였다. 연구 결과는 접근점과 서지사항이 이용자의 재탐색 빈도와 형태에 영향을 미치는 것으로 나타났다.
본 연구는 구약 성경 코퍼스와 신약 성경 코퍼스, 그리고 구약과 신약 성경을 통합한 코퍼스에서 추출된 키워드 목록의 어휘적 특징을 분석하고, 또 사용빈도 기반의 키워드 분석보다 분포도 기반 키워드 분석이 더 우수한 분석 방식임을 밝히고자 하였다. 이를 위해 Bible Hub의 NLT 웹사이트에서 성경 파일을 다운받아 약 57만 어절의 구약 성경 코퍼스와 약 20만 어절의 신약 성경 코퍼스를 구축하였다. 목표 코퍼스와 참조 코퍼스의 비교를 통한 키워드 목록을 추출하기 위해서 Scott(2020)의 WordSmith 8.0 프로그램을 사용하였다. 그 결과, 분포도 기반 키워드 분석이 사용빈도 기반의 키워드 분석보다 키워드 목록의 어휘적 특징을 보다 더 잘 나타낼 수 있었고, 또 코퍼스 내용의 대표성과 변별성을 충분히 충족시킬 수 있는 최적의 키워드 목록을 추출하기 위해서는 분포도 기반 키워드 분석이 더 우수한 방식임을 밝혔다.
본 연구는 공공도서관 온라인목록에 대한 이용자들의 이용상황과 이용목적, 이용빈도, 이용유형 등의 이용실태를 조사하고 현행 온라인목록 시스템상의 문제점과 개선방안을 제시함으로써 정보이용 서비스의 개선과 새로운 시스템 구축시 이용자 인터페이스를 향상시킬 수 있는 기초자료를 제공하는데 그 목적을 두고 있다. 연구의 방법과 대상은 온라인목록의 이론정립을 위하여 선행연구를 근거로 한 문헌연구와 온라인목록 이용에 영향을 미치는 제 요인과 이용수준과의 관계를 규명하기 위하여 시민도서관 온라인목록 이용자 308명을 분석대상으로 하여 질문지기법과 면담에 의한 실증연구를 병행하였다.
도서관목록에 있어 '이용자'의 중요성은 아무리 강조하여도 지나침이 없다. 그러나 도서관목록에 대한 요구와 기대가 이용자 집단별로 얼마나 어떻게 다른지에 대해서는 제대로 검증된 바가 없다. 이 연구는 도서관목록에 대한 이용자 집단별 차이를 이해하고, 나아가 그러한 차이에 근거한 실행 방안을 마련하는데 필요한 기초 자료를 확보하고자 하는 목적에서 이루어졌다. 구체적으로, 이 연구에서는 이용자 집단을 초등학생, 중 고등학생, 대학생, 일반인 등 네 집단으로 나누고, 이들의 도서관목록 탐색행태에 대해 조사한 다음, 각 집단에서 발견되는 보편적 속성과 집단별 차이를 규명하고자 하였다. 연구에 필요한 데이터는 544명을 대상으로 한 설문조사를 통해 수집하였으며, 수집된 데이터는 빈도분석과 교차분석을 이용하여 분석하였다. 목록과 관련한 행태적 특징을 10개의 지표로 나누어 분석한 결과, 이용자 집단 간에 통계적으로 의미 있는 차이가 확인되었다. 연구의 결론에서는 후속연구를 통해 이용자 집단별로 보다 심층적인 조사와 분석이 필요함을 제언하였다.
협업 필터링(CF, Collaborative Filtering)은 추천을 수행하기 위해 필요한 비용(시간/공간 복잡도 등)이 현실 데이터에 적용하기에는 한계가 있다. 평점 빈도 가중치 기반의 Baseline Predictor(RFWBP, Rating Frequency Weight-based Baseline Predictor)는 정확도가 기존의 방법과 근사하며, 비용을 크게 줄일 수 있는 효율적인 방법 중 하나이다. 그러나 효율성을 고려해 RFWBP만 사용할 경우, 1)학습을 수행하지 않기 때문에 발생되는 오차를 감소시킬 수 없고, 2)적합한 추천 목록을 작성하기 위한 조건이 없기 때문에 모두 추천했다. 본 논문은, 제시된 문제를 해결하기 위한 BBP(Bias-Based Predictor)를 제안한다. BBP는 Bias를 보정하여 오차의 범위를 감소시킴으로써 1)을 해결했고, 선호에 적합한 추천 목록 작성을 위한 몇 가지 Case를 정하고, 추천 목록을 구성함으로써 2)를 해결하였다.
이 연구는 권장도서의 학교 간 중복 여부를 실증적으로 분석하고 권장도서가 실제 대출로 이어지는 정도를 통계적으로 분석한 연구이다. 이러한 분석 자료는 권장도서가 활용되고 있는 근거를 기반으로 권장도서가 갖는 유효성을 확인하기 위한 목적이다. 연구 방법으로 18개 초등학교의 권장도서 목록과 그중 13개 초등학교의 대출데이터를 수집하여 학교별 비교 분석을 통해 기초 통계자료를 도출해냈다. 분석 결과 권장도서 목록의 학교별 유사도는 낮게 나타났으며 권장도서는 전체 대출량에 영향을 주었다. 학년별 대출 빈도의 차이를 보였고 모든 학교에서 저학년의 대출 빈도가 높은 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 초등학교 도서관에서 권장도서 활용 정도의 기초 근거자료가 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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