• 한국비블리아학회지
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• 제26권4호
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• pp.263-282
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• 2015

문헌정보학 분야에서의 온라인교육은 그동안 대학 교육과정 혹은 대학간 컨소시엄을 통한 협력형 온라인 프로그램을 통해 지속적으로 확산되어 왔다. 하지만 최근 몇 년간 진행된 MOOCs의 출현과 발전은 전통적인 온라인교육과는 달리 수강 인원에 제한이 없이(Massive), 모든 사람이(Open), 무료로 온라인(Online) 환경에서 학습할 수 있는 학습자 중심의 교육강좌(Courses)란 점에서 미래교육의 새로운 패러다임으로 부각되고 있다. 문헌정보학 분야도 예외는 아니며 해외에서는 iSchool 대학을 중심으로 주요 문헌정보학 전공교과목을 MOOCs로 개설하는 현상이 나타나고 있다. 본 연구는 국내 문헌정보학 교육에서의 MOOCs 활용 가능성을 조사하기 위해 국내 A 대학 문헌정보학과 전공 기초 교과목에 해외의 문헌정보학 MOOCs 강좌의 일부를 활용함으로써 사례조사를 실시하였다. 수강생을 대상으로 진행된 설문조사 및 포커스그룹 인터뷰 결과, 참가자들은 언어적 장벽은 있으나 MOOCs 수업 콘텐츠에 대한 흥미, 유용성 및 향후 다른 MOOCS 수강 의지에 모두 대체로 긍정적인 것으로 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 문헌정보학 교과과정에 MOOCs 활용방안에 대한 제언으로 교육적 가치 및 운영방식 확립, 학생들의 동기부여 및 문헌정보학 분야의 특성을 고려한 MOOCs 설계방안 마련 등의 필요성을 제시하였다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제51권4호
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• pp.99-120
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• 2017

본 논문에서는 지속적으로 커져가는 산업 시장에 대해 관련 연구자들이 이를 효율적으로 분석할 수 있는 반자동 지원 체제개발을 위한 기술 용어와 기술 개념에 대한 정의문 및 설명문을 자동으로 생성하는 한국어 문장 생성 모델을 제시한다. 한국어 정의 문장 생성을 위하여 딥러닝 기술 중 데이터의 전/후 관계를 포함한 시퀀스 레이블링이 가능한 LSTM을 활용한다. LSTM을 근간으로 한 두 가지 모델은 기술명을 입력할 시 그에 대한 정의문 및 설명문을 생성한다. 다양하게 수집된 대규모 학습 말뭉치를 이용해 실험한 결과, 본 논문에서 구현한 2가지 모델 중 CNN 음절 임베딩을 활용한 어절 단위 LSTM 모델이 용어에 대한 정의문 및 설명문을 생성하는데 더 나은 결과를 도출시킨다는 사실을 확인하였다. 본 논문의 연구 결과를 바탕으로 동일한 주제를 다루는 문장 집합을 생성할 수 있는 확장 모델을 개발할 수 있으며 더 나아가서는 기술에 대한 문헌을 자동으로 작성하는 인공지능 모델을 구현할 수 있으리라 사료된다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제47권3호
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• pp.181-205
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• 2013

이 연구는 대학도서관 사서들이 업무수행 과정에서 받고 있는 직무스트레스를 보다 정확하게 측정할 수 있는 척도를 개발하고자, 실증연구를 통하여 기존의 국내 외 대표적 직무스트레스 척도를 분석하여 종합하고, 질적 연구방법 중 심층면접법을 도입하여 대학도서관 사서가 가지고 있는 특징적인 스트레스 요인을 추적하였다. 또한 두 척도를 종합한 직무스트레스 척도의 신뢰도와 타당도에 대한 분석을 실행하였다. 그 결과 '동료관계 갈등요인', '상하관계 갈등요인', '업무보상 평가요인', '감정노동 요인', '물리적 환경요인', '고용안정성', '심리적 직무요구요인', '의사결정 및 책임요인', '업무복잡성 요인', '업무경계 갈등요인', 그리고 '신체적 직무요구요인' 등 11개 요인, 46개 문항으로 구성된 사서를 위한 직무스트레스 척도가 개발되었다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제51권1호
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• pp.255-279
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• 2020

최근 공공데이터를 활용하는 이용자의 범위가 전문가부터 학생, 정부 관계자, 일반 시민까지 확대됨에 따라, 공공데이터포털의 역할도 변화하고 있다. 과거의 포털은 단순한 데이터 저장소(Data Repository)로서의 역할에 치우쳐 시민의 참여를 통한 데이터 활용을 높이는 데에는 다소 소홀하였다면, 현재는 이용자가 적극적으로 데이터를 활용할 수 있도록 이해·협업·공유 가치에 방점을 두는 추세이다. 이러한 사회적 흐름에 부응하기 위해 공공데이터 포털은 시민의 참여를 장려할 수 있는 이용자 중심의 서비스 개선 방안을 모색할 필요가 있다. 이에 본 연구는 공공데이터포털에 시민참여를 위한 주요 기능을 규명하고 현재 운영 중인 공공데이터포털 이용자 서비스의 현황을 분석하여 그에 따른 개선방안 제시를 최종 목적으로 한다. 이를 위해 먼저, 문헌 조사를 통해 시민참여를 위해 포털 서비스에서 제공되고 있는 기능들을 조사하고 분류하여 이용자 서비스 유형을 도출한 후, 이를 기준으로 국내외 공공데이터포털 이용자 서비스 현황을 분석하였다. 이를 통해 공공데이터포털이 제공하는 이용자 서비스의 문제점과 방향성에 대한 시사점을 도출한 후 시민참여를 위한 이용자 중심의 공공데이터 포털 서비스 개선방안을 제안하였다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제56권2호
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• pp.35-55
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• 2022

연구의 다면적 영향력 평가 도구로 알트메트릭스가 등장하면서 피인용 기반의 연구 성과 평가 체계를 대체 또는 보완할 수 있을지 주목되고 있다. 본 연구는 최근 10년간 Scopus에 색인된 고피인용 논문(Sample A)과 연도를 제한하지 않은 고피인용 논문(Sample B)을 각 1,600건씩 샘플링해 알트메트릭스와 피인용이 어떠한 영향 관계에 있는지 비교 분석해 보았다. 또한 논문의 OA(Open Access) 여부가 피인용에 미치는 영향에 있어 조절효과(Moderating effect)를 수행하는지 분석하고 집단에 따른 차이를 확인하였다. 분석 결과, 두 집단 모두에서 Mendeley 북마크 독자수만이 피인용에 정(+)적 영향을 미치는 것으로 검증되었으며, 이러한 영향관계에서 OA 여부는 유의한 조절 효과를 하는 것으로 확인되었다. 그러나 최근 논문 집단인 Sample A에서는 강화효과가, Sample B에서는 약화효과가 나타나는 차이를 보였다. 한편 언론보도와 같은 사회적 언급은 OA 조건에 무관하게 대부분 피인용에 유의미한 정(+)의 영향력을 발휘하지 못하지만, 학계 밖 대중적 독자들을 대상으로 한 사회적 영향력을 이해하는데 활용될 수 있다.

• 한국비블리아학회지
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• 제33권3호
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• pp.267-293
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• 2022

웹진은 기관 구성원과 이용자 사이의 커뮤니케이션 역할을 담당할 뿐만 아니라 그 자체가 하나의 의미 있는 기록물이라고 할 수 있다. 또한 기록관의 경영기법 중 하나로 서비스를 홍보하고 잠재적 이용자들이 기록관을 찾게 하는 적극적 마케팅이 필요하다는 인식이 확산되고 있다. 따라서 웹진을 설계함에 있어서 이용자의 수요를 파악한 뒤 이를 반영한 콘텐츠를 구성하고 이용자 중심의 인터페이스를 적절하게 선택함으로써 이용자의 만족도를 높이는 노력이 필요하다. 따라서 본 연구는 스마트 디바이스 환경에서 대통령기록관 소식지인 '온기(On-記)'를 이용자 참여형 스마트 플랫폼으로 설계하는 것을 제안하고자 하였다. 이를 위하여 국내 유관기관의 웹진 발행 현황을 살펴보고 나아가 대통령기록관에서 제공하고 있는 '온기'의 발행사항과 주요 콘텐츠를 비교 분석하여 대통령기록관 마케팅을 위한 웹진의 설계 모형을 제안하였다. 이는 스마트 디바이스의 기술 혁신이라는 새로운 이용자 환경에서 대통령기록관의 핵심 마케팅 전략으로 활용할 수 있다.

• 한국비블리아학회지
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• 제28권3호
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• pp.95-123
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• 2017

이 연구는 학생기록물의 효과적인 관리를 위해 주체적 생산자인 대학생의 인식에 대한 심층적인 연구가 필요함을 제기하고 Q 방법론을 통해 학생기록물의 중요도에 관한 주관적인 인식(Q1)유형과 학생기록물에 관한 주관적인 인식(Q2) 유형을 도출하는데 목적이 있다. 이를 위해 전남대학교의 학생을 대상으로 학년별로 8명씩 설문과 인터뷰를 진행한 결과, Q1 유형은 집단적 증거형, 주체적 활동형, 민주적 증거형, 성취 중시형이 도출되었으며, Q2 유형은 공동체 역사적 가치형, 개인적 소유형, 역사적 전문가 관리형, 역사적 활용 가치형, 비역사적 보존형이 도출되었다. 연구결과를 바탕으로 첫째, 다양한 기록물 속성을 포괄할 수 있는 관점에서 학생기록물의 관리방안의 수립이 필요하다는 점과 둘째, 공동체 아카이브의 관점에서 학생기록물의 관리방안이 수립되어야 한다는 점, 셋째, 학생들이 생산한 학생기록물의 보존을 위한 전략적인 방안(학생기록물의 생애주기를 고려한 보존을 위한 캠페인 등)이 필요함을 제안했다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제41권4호
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• pp.211-240
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• 2010

"광국원종공신녹권(光國原從功臣錄券)"은 선조가 1591년 조선 왕실의 종계변무(宗系辨誣)에 공을 세운 신하들을 광국원종공신으로 책봉한 후 반사(頒賜)한 책이다. 이 연구는 현존하는 재주갑인자(再鑄甲寅字)인 경진자(庚辰字)로 인출된 "광국원종공신녹권" 4책을 대상으로, 녹권이 반사된 사유 및 경위를 알아본다. 녹권의 형태와 그 체제를 자세히 분석하여, 이를 바탕으로 녹권에 기재된 공신들을 각 등급별로 나누어 책봉된 공신들의 직함과 그들의 신분에 대한 특성을 분석하고자 하였다. 연구결과, "광국원종공신녹권"은 경진자로 찍은 금속활자본으로 크게 권수(卷首) 본문(本文) 권말(卷末)의 3부분의 체계로 구성되었다. 또한 354개의 직함에 모두 872명(1등 137명, 2등 136명, 3등 599명)이 기재되어 있었으며, 직함이 비교적 자세하게 기술되었으며 1등원종공신 직함의 품계가 2등과 3등에 비해 높았다. 문관이 무관에 비해 많았다. 그리고 원종공신들을 4개의 신분(身分)으로 분석한 결과, 다양한 신분으로 구성되어 있었으며 양반 748명, 중인 103명, 양인 13명, 천인 8명 등의 순으로 나타났으며, 양반이 원종공신의 대다수를 차지하고 있었음이 확인되었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권8호
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• pp.1061-1067
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• 2018

최근 4차 산업혁명 시대에서는 소프트웨어 분야의 기술이 많은 부가가치를 낳으면서 국가의 성패를 좌우하기도 한다. 이에 세계 각 나라들은 소프트웨어 교육에 많은 노력을 아끼지 않고 있다. 본 연구에서는 전문가들을 활용하여 성격유형검사의 설문 항목을 재구성하고 학습자들에게 적용한 연구를 진행하였다. 프로그래밍 수업을 하면서 학습자들의 태도를 관찰하였고, 성격유형에 따라 학습 동기와 자기주도적 학습 능력에 미치는 영향을 알아보았다. 연구결과, 학습자의 성격유형에 따른 학습 동기와 자기주도적 학습의 측면에서 유의미한 차이가 나타났다. 따라서 각 성격유형의 장점을 적용하면 학습 동기와 자기주도적 학습의 효과 증진을 도모할 수 있을 것으로 기대한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권12호
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• pp.3330-3344
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• 2023

This paper proposes an antenna performance prediction model in the autonomous driving radar manufacturing process. Our research work is based upon a challenge dataset, Driving Radar Manufacturing Process Dataset, and a typical AutoML machine learning workflow engine, Pycaret open-source Python library. Note that the dataset contains the total 70 data-items, out of which 54 used as input features and 16 used as output features, and the dataset is properly built into resolving the multi-output regression problem. During the data regression analysis and preprocessing phase, we identified several input features having similar correlations and so detached some of those input features, which may become a serious cause of the multicollinearity problem that affect the overall model performance. In the training phase, we train each of output-feature regression models by using the AutoML approach. Next, we selected the top 5 models showing the higher performances in the AutoML result reports and applied the ensemble method so as for the selected models' performances to be improved. In performing the experimental performance evaluation of the regression prediction model, we particularly used two metrics, MAE and RMSE, and the results of which were 0.6928 and 1.2065, respectively. Additionally, we carried out a series of experiments to verify the proposed model's performance by comparing with other existing models' performances. In conclusion, we enhance accuracy for safer autonomous vehicles, reduces manufacturing costs through AutoML-Pycaret and machine learning ensembled model, and prevents the production of faulty radar systems, conserving resources. Ultimately, the proposed model holds significant promise not only for antenna performance but also for improving manufacturing quality and advancing radar systems in autonomous vehicles.