- P-ISSN1229-2435
- E-ISSN2799-4767
- KCI
36권 4호
초록
본 연구는 중장년층 공공도서관 이용자를 대상으로 디지털 트랜스포메이션 인식이 이용자 만족과 지속이용의도에 미치는 영향을 실증적으로 분석하였다. 구조방정식 모형 분석 결과, 디지털 커뮤니케이션 및 조직문화, 온라인․모바일 서비스, 데이터 기반 운영은 이용자만족과 지속이용의도에 유의한 정(+)의 영향을 미쳤다. 반면 디지털 기술 도입은 지속이용의도에 통계적으로 유의하지 않았다. 또한 이용자 만족은 지속이용의도에 중요한 매개 역할을 수행하였다. 이러한 결과는 기술 중심의 단순한 혁신보다 이용자 경험과 신뢰 기반 서비스가 장기적 이용 관계를 강화하는 핵심 요인임을 시사한다. 연구는 공공도서관의 디지털 서비스 개선 방향을 제시함과 동시에, 중장년층의 디지털 격차 해소와 서비스 접근성 제고를 위한 전략적 시사점을 제공한다.
Abstract
This study empirically examined the effects of digital transformation perception on user satisfaction and intention to continue use among middle-aged public library users. Structural equation modeling results revealed that digital communication and organizational culture, online/mobile services, and data-driven operations had significant positive effects on both user satisfaction and continued use intention, while digital technology adoption showed no significant effect on continued use intention. Moreover, user satisfaction played a key mediating role in shaping continued use intention. These findings suggest that user experience and trust-based services, rather than mere technology-driven innovation, are the core drivers for strengthening long-term user relationships. The study provides strategic implications for improving digital services in public libraries and for enhancing digital accessibility for middle-aged users.
초록
본 연구는 혁신확산이론(Innovation Diffusion Theory, IDT)의 특성이 도서관 실무에서 생성형 AI 사용의도에 영향을 미치는 요인을 분석하고, 수용태도의 매개효과를 파악하는 것을 목적으로 수행하였다. 연구 수행을 위해 도서관 실무분야에서 생성형 AI를 사용해 본 경험이 있는 사서를 대상으로 온라인 설문조사를 실시하였다. 독립변수는 혁신확산 특성인 상대적 이점, 적합성, 복잡성, 시도가능성, 관찰가능성 등 다섯 가지 요인이고 종속변수는 사용의도이며 매개변수는 수용태도이다. 데이터 분석은 기술통계, 요인분석, 다중회귀분석을 통해 인과관계 및 매개효과를 검증하였다. 175명 응답자의 설문지를 분석한 결과, 생성형 AI의 사용의도에 유의미한 영향을 미치는 요인으로는 상대적 이점, 적합성, 관찰가능성 순으로 나타났다. 수용태도의 매개효과 분석 결과 상대적 이점, 적합성, 관찰가능성이 지속적 사용의도 간 관계에서 매개효과가 있음을 확인하였다. 특히 혁신확산 요인 중 적합성과 관찰가능성은 완전매개효과가 있음을 확인하였다. 본 연구의 결과는 도서관 현장 분야에서 생성형 AI 수용태도 및 사용의도에 영향을 미치는 혁신확산 요인을 실증적으로 분석함으로써 생성형 AI 기술 확산에 관한 전략 수립에 기여하고자 한다.
Abstract
This study was conducted to analyze the factors of Innovation Diffusion Theory (IDT) that influence the intention to use generative AI in library practice and to identify the mediating effect of acceptance attitude. An online survey was administered to librarians who had experience using generative AI in library practice. The independent variables were five innovation diffusion characteristics: relative advantage, compatibility, complexity, trialability, and observability. The dependent variable was intention to use, and the mediating variable was acceptance attitude. Data analysis verified causal relationships and mediating effects through descriptive statistics, factor analysis, and multiple regression analysis. Analysis of questionnaires from 175 respondents revealed that the factors significantly influencing the intention to use generative AI were relative advantage, compatibility, and observability in order. Analysis of the mediating effect of acceptance attitude confirmed that relative advantage, compatibility, and observability had mediating effects on the relationship with continuous intention to use. Notably, among the innovation diffusion factors, compatibility and observability demonstrated complete mediating effects. This study tries to contribute to establishing strategies for the diffusion of generative AI technology by empirically analyzing the innovation diffusion factors that affect acceptance attitude and intention to use generative AI in library settings.
초록
본 연구는 초등학생들의 내러티브를 바탕으로 공공도서관 이용 경험을 탐구하고, 공공도서관에 대해 갖고 있는 이미지 등 이면의 의미를 해석해 아동 대상의 적정 서비스 방안을 제시하는데 목적이 있다. 연구에는 경기도 A시의 A초등학교에 재학 중인 5학년 및 6학년 학생 20명(학년별 각 10명)이 참여했으며, 내러티브 탐구 과정은 Clandinin과 Connelly의 절차를 따랐다. 또한 결과의 분석 및 해석은 Strauss와 Corbin이 제시한 근거이론의 개방형 코딩 절차를 적용하여 의미 단위를 세분화하고 개념화한 후, 이를 분류하여 범주와 주제를 도출하였다. 그 결과 초등학생들은 공공도서관에 대해 감정적, 기능적, 건축적 측면에서의 인상을 갖고 있었으며, 정서 경험과 생활 기능, 사회관계 중심적으로 인식하고 있었다. 종합적으로 공공도서관 이미지는 240개의 개념, 59개의 범주, 33개의 주제가 도출되었다.
Abstract
This study explored elementary school students’ experiences of using public libraries based on their narratives. It also aimed to interpret the underlying meanings of their images of public libraries and suggest appropriate service strategies for children. Twenty fifth and sixth grade students (10 per grade) from A Elementary School in City A, Gyeonggi Province, participated in the study. The narrative inquiry process followed the procedures of Clandinin & Connelly. The analysis and interpretation of the results were conducted using the open coding procedure of grounded theory proposed by Strauss & Corbin. This process subdivided and conceptualized meaning units, categorizing them into categories and themes. The results revealed that elementary school students’ impressions of public libraries encompassed emotional, functional, and architectural dimensions, with a focus on emotional experiences, life functions, and social relationships. Overall, the public library image was defined by 240 concepts, 59 categories, and 33 themes.
초록
본 연구의 목적은 대학에서의 인성교육에 대한 대학생들의 인식 및 수요조사와 더불어 대학도서관 중심의 인성교육에 대한 요구사항을 조사하는 것이다. 이를 위해 A지역 대학생 178명을 대상으로 ‘설문조사법’을 통해 데이터를 수집하였다. 조사결과, 대학생의 91%가 대학에서의 인성교육의 필요성에 동의하였고, 교육내용은 관계지향적 덕목을 배우기를 선호하였다. 또한 기존 대학도서관의 정보활용교육, 독서교육 그리고 사회참여 프로그램들을 인성교육과 가장 밀접한 활동으로 인식하고 있었고, 교육 운영방식 중 도서관 자체적으로 정규 프로그램을 운영하는 방식을 가장 선호하는 것으로 조사되었다. 나아가 도서관에서의 인성교육 방법으로 서비스러닝, 토론 및 사례 중심의 운영을, 교육 후 평가방법으로는 자기성찰, 동료평가 및 관찰과 체크리스트 방법을 선호하는 것으로 조사되었다. 조사결과를 바탕으로 사서들의 인성교육 제공에 대한 인식 전환과 서비스의 고도화 전략, 홍보방법, 이용자 특성과 요구에 맞는 세분화 전략 수립 방법들이 제언되었다.
Abstract
The study aims to examine university students’ perceptions and needs about both character education in the university and university library-based character education. Using a survey method, data were collected from 178 students enrolled at universities in region A. The study found that 91% of students agreed on the necessity of character education in the university context, and they demanded relational virtues as core contents. Also, the students perceived the university library’s existing information-literacy instruction, reading education, and service learning programs as the activities most closely aligned with character education. Among delivery modes, the students most preferred regular library-administered programs. Moreover, they preferred instructional approaches such as service-learning, discussion, and case-based learning. They favored the methods of evaluation through self-reflection, peer-reviewed assessment, and observation with checklists. Based on these findings, the study recommends: a shift in librarians’ perceptions toward actively providing character education programs, strategies for advancing and upgrading related services, approaches to more effective promotion, and methods for developing segmentation strategies tailored to users’ characteristics and needs.
초록
본 연구는 구술자료의 기록화 과정의 전 영역에 AI 기술을 적용하여 구술기록화의 효율성과 품질을 제고하기 위한 지능화 방안을 제시한다. 구술기록은 비정형 데이터로 구성되어 구조화와 검색이 어려운 특성을 지니며, 이에 따라 전사와 검수, 내용 분석 등 주요 절차가 수작업에 의존해왔다. 본 연구는 이러한 한계를 극복하기 위해 음성인식(STT: Speech-to-Text)기술과 거대언어모델(LLM: Large Language Model)을 결합한 통합형 지능화 프로세스를 설계하였다. 구체적으로, 용어사전 기반 키워드 부스팅을 통해 지역 고유명사의 인식률을 향상시키고, LLM을 활용하여 문장부호와 오인식 단어를 자동 교정함으로써 전사문의 일관성과 정확성을 확보하였다. 또한 생성형 AI를 활용하여 핵심 키워드․개체명․요약문을 자동 추출하고, 구조화하여 구술기록 간 의미적 연계를 구현하였다. 실제 진행된 마을기록사업에서 생산된 구술기록을 대상으로 적용한 결과, 전사 및 분석 과정의 자동화 효율성이 향상되었으며, 구술 내용에 대한 맥락적 이해 또한 보다 정교하게 이루어지는 것으로 확인되었다. 본 연구는 구술기록 관리의 패러다임을 기존의 ‘정리 및 기술’ 중심에서 ‘지능형 활용 중심’으로 전환할 수 있음을 보여주며, 향후 지능형 구술아카이브 구축을 위한 기초적 연구로서 학문적․실무적 의의를 지닌다.
Abstract
This study proposes an intelligent framework that applies AI technologies throughout the entire process of collecting, managing, and utilizing oral history materials to enhance the efficiency and quality of oral documentation. Oral records consist of unstructured data, making them difficult to organize and search, and key procedures—such as transcription, verification, and content analysis—have therefore relied heavily on manual labor. To overcome these limitations, this study designs an integrated intelligent process that combines Speech-to-Text (STT) technology with Large Language Models (LLMs). Specifically, keyword boosting based on a domain-specific glossary was used to improve recognition accuracy for local proper nouns, and LLM-based automatic correction of punctuation and misrecognized words ensured consistency and accuracy in transcripts. In addition, generative AI was employed to automatically extract key terms, named entities, and summaries, and to structure this information to enable semantic linkages across oral records. Applying this model to oral history materials produced in an actual community documentation project demonstrated improvements in the automation efficiency of transcription and analysis, as well as more refined contextual understanding of oral content. This study shows that the paradigm of oral record management can shift from traditional manual “description” workflows to an “intelligent utilization-centered” model and provides foundational academic and practical insights for building intelligent oral archives in the future.
초록
본 연구는 의학사서 대상의 국내외 SR 교육프로그램 사례 비교․분석을 통해 국내 의학사서의 SR 교육프로그램 발전 방안을 제시하고자 수행되었다. 8개 세부항목을 교육 기본설계, 교육 실행체계, 교육운영 및 발전의 3개 범주로 분석한 결과, 국내 프로그램은 전 범주에서 국외와 비교 시 개선점이 확인되었다. 이에 ① 교육 일관성 확보 및 브랜드 정체성 확립, ② 커리큘럼 확대․심화 및 국제표준 연계, ③ 교육방법의 다양화, ④ 체계적 평가시스템 구축, ⑤ 교육운영을 위한 지속 가능한 지원 체계 및 인프라 구축, ⑥ 국내외 협력 강화 및 AI 대응 역량 개발, ⑦ 의학사서에 대한 인식 전환의 7가지 발전 방안을 제안하였다.
Abstract
This study was carried out to propose improvement strategies for Korean medical librarians’ educational program in Systematic Review (SR) by comparing and analyzing domestic and international SR educational programs for medical librarians. Eight specific items were analyzed through three categories: educational design fundamentals, educational implementation system, and educational management and development. As a result, the analysis showed that domestic programs had improvement needs in all categories when compared with international programs. Based on these findings, seven developmental strategies were proposed: ① ensuring educational consistency and establishing brand identity, ② extending and deepening curricular frameworks with integration of international standards, ③ diversifying educational methods, ④ building a systematic evaluation system, ⑤ establishing sustainable support frameworks and infrastructure for educational management, ⑥ enhancing domestic and international cooperation and developing AI response capabilities, ⑦ transforming perceptions of medical librarians.
초록
이 연구는 지역 아카이브를 주제로 한 학술연구의 흐름을 파악하기 위해 SCOPUS에서 수집한 지역 아카이브 논문을 대상으로 연구현황과 주제를 분석한 것이다. 연도별 연구 동향을 살펴본 결과, 지역 아카이브 연구는 1950~90년대까지 매우 미미한 수준에 머물렀으나 2000년대에 49편으로 증가하며 본격적인 연구가 시작되었고, 전체 논문의 약 88%가 2010년 이후 발표되어 최근 20년 동안 폭발적으로 성장한 것으로 나타났다. 주제 분석은 학술지 단위와 논문 단위로 수행되었으며, 학술지 단위 분석은 SCOPUS의 학술지 주제분류를 기반으로 주제 영역을 분석하여 지역 아카이브 연구가 주요 영역을 파악하였다. 학술논문 단위분석에서는 논문 제목 키워드의 네트워크 분석을 통해 주제 간 연관성과 핵심 연구영역을 도출하였다. 학술논문 제목 키워드를 기반으로 한 지역 아카이브 연구 주제 분석에서는 기록 중심 연구와 문화유산․지역성 연구가 결합된 형태로 발전하고 있는 것으로 나타났으며 디지털 아카이브와 관련된 연구도 활발하게 수행되고 있는 것으로 분석되었다.
Abstract
This study examines research trends on local archives using articles retrieved from SCOPUS. The analysis shows that scholarly interest remained minimal until the 1990s but increased notably in the 2000s, with 88% of all publications appearing after 2010, indicating rapid growth over the past two decades. Journal-level analysis using SCOPUS subject classifications identified the major disciplinary areas contributing to local archive research, while article-level keyword network analysis revealed core themes and their interrelationships. Overall, local archive studies have evolved through a convergence of record-centered research with cultural heritage and regional studies, alongside a growing body of work related to digital archives.
초록
본 연구는 인공지능(Artificial Intelligence, 이하 AI) 기술이 도서관 환경에 미치는 영향을 살펴보고 AI 시대에 도서관 정보서비스가 직면한 윤리적 도전과 과제(데이터 편향성 문제를 중심으로)를 심층 분석하고, 이를 극복하기 위한 도서관과 사서의 역할 및 도서관 정보서비스의 전략적 전환에 관한 제언을 제시하고자 방대한 문헌을 종합 분석하여 결과를 제시한 연구이다. 이를 위해 다음과 같은 세 가지 연구 질문을 제시하였다. 먼저 AI 기술이 도서관의 핵심 서비스를 어떻게 변화시키고, 이 변화 과정에서 발생하는 주요 윤리적 문제는 무엇인지 살펴보았다. 이후 AI로 인해 발생하는 데이터 편향과 같은 윤리적 문제점을 극복하기 위한 도서관과 사서의 전략적 역할에 대하여 분석하였다. 마지막으로 도서관 서비스 환경에서 AI 기술을 안정적으로 적용하기 위한 도서관과 정보 전문가의 전략 및 정책 방향을 제시하고자 하였다. 결론적으로 도서관은 AI 기술의 수동적 도입을 넘어 데이터 편향성과 같은 윤리적 문제를 해결하는 사회적 책무의 주체로 자리잡아야 하며 리터러시 교육의 다면화 속에 비판적 리터러시의 중요성이 강조되었다. 마지막으로 기술도입의 전 과정에서 명확한 가이드라인 수립과 알고리즘 감사 절차를 포함하는 윤리적 거버넌스 체계 마련을 핵심적으로 강조하였다.
Abstract
This study examines the impact of Artificial Intelligence (AI) technologies on library environments and provides an in-depth analysis of the ethical challenges and issues—particularly data bias—that library information services face in the AI era. By synthesizing and critically reviewing a broad body of literature, the study offers insights into the roles that libraries and librarians must assume to address these challenges and presents recommendations for the strategic transformation of library information services. The research addresses three key questions: (1) how AI technologies are transforming core library services; (2) what ethical issues emerge throughout this transformation; and (3) how to present strategic and policy directions for the stable implementation of AI technologies in library service environments. Based on this analysis, the study proposes directions for the strategic role transition of libraries and information professionals to ensure the responsible and stable integration of AI technologies into library service environments. The findings emphasize that libraries must move beyond the passive adoption of AI and position themselves as responsible agents in addressing ethical issues arising from AI-driven systems. The study highlights the growing importance of critical literacy within increasingly diversified literacy education frameworks and underscores the need for a comprehensive ethical governance structure - including clear guidelines and algorithmic auditing procedures - across all stages of AI implementation.
초록
2022 개정 교육과정은 지식정보처리 및 협력적 소통 역량을 핵심 가치로 명시하였으나, PISA 2022 결과는 우리나라 학생들의 정보 비판 및 평가 역량이 여전히 정체 상태임을 보여준다. 이러한 간극은 교과 교육과 정보활용교육 간의 유기적 결합이 부재하여, 학습자에게 분절된 지식을 맥락적으로 연결하고 재구성할 ‘통합적 학습 기회’를 충분히 제공하지 못한 구조적 한계에서 기인한다. 이에 본 연구는 이러한 과제를 해결할 실천적 대안으로 ‘협력적 지식조직화(CKO)’를 제안하고, 이를 학교 현장에 착근시키기 위한 전략적 프레임워크를 구안하는 데 목적을 두었다. 연구 방법으로는 문헌 고찰과 질적 연구(FGI)를 병행하였다. 문헌 고찰을 통해 사회구성주의와 메타인지 이론을 토대로 CKO의 이론적 정합성을 확보하였으며, 실증적 연구로서 사서교사, 교과교사, 교육 전문가 9인과의 표적 집단 면담(FGI)을 통해 현장의 맥락을 분석하였다. 분석 결과, 현장에서는 일회성 운영, 평가 연계의 미비, 협력 시스템의 부재 등 다층적인 구조적 제약에 직면해 있음이 규명되었다. 이를 토대로 본 연구는 FGI에서 도출된 핵심 기제를 ‘시각화(Visualization)’, ‘순환적 상호작용(Cyclic Interaction)’, ‘협력적 정교화(Collaborative Refinement)’로 구조화하여, ‘기반(Foundation)’, ‘프로세스(Process)’, ‘목표(Goal)’의 3차원 실행 프레임워크를 설계하였다. 본 연구는 CKO를 교사 개인의 역량이 아닌 학교 교육과정 내의 제도적 협력 기제로 재정의했다는 점에서 의의를 지닌다. 본 프레임워크가 향후 정보활용교육의 현실적 제약을 보완하고, 실천적․제도적 적용을 견인하는 구체적인 실행 준거를 제시하였다.
Abstract
While the 2022 Revised Curriculum explicitly mandates knowledge information processing and collaborative communication as core competencies, the PISA 2022 results corroborate that Korean students’ capabilities in critical information evaluation remain stagnant. This discrepancy stems from structural limitations where current information literacy education remains at the level of acquiring isolated information, failing to provide learners with opportunities to contextually connect knowledge and reconstruct it collaboratively. To address this challenge, this study proposes ‘Collaborative Knowledge Organization (CKO)’ as a practical alternative and aims to devise a strategic framework for its implementation in school settings.The research methodology employed a parallel approach of literature review and qualitative research (FGI). The literature review established the theoretical consistency of CKO based on social constructivism and metacognition theories, while the empirical study involved in-depth analysis of the field context through Focus Group Interviews (FGI) with nine experts, including teacher librarians, subject teachers, and education specialists. The analysis identified multifaceted structural constraints, including one-off operations, insufficient linkage with evaluation, and the absence of collaborative systems. Based on these findings, the study structured the key mechanisms derived from FGI into ‘Visualization,’ ‘Cyclic Interaction,’ and ‘Collaborative Refinement,’ designing a three-layered CKO execution framework comprising ‘Foundation,’ ‘Process,’ and ‘Goal.’ This study holds significance in redefining CKO not as an individual teacher’s competence but as an institutional collaborative mechanism within the school curriculum. Ultimately, this framework presents concrete execution criteria to complement the realistic constraints of information literacy education and to drive its practical and institutional settlement.
초록
본 연구는 디지털 전환이 가속화된 교육 환경에서 학교도서관을 기반으로 이루어지는 에듀테크 수업의 실제와 사서교사의 인식을 심층 인터뷰를 통해 분석하였다. 특히 2022 개정 교육과정과 제4차 학교도서관 진흥 종합계획의 방향을 고려하여, 사서교사가 에듀테크를 도입하는 동기와 배경, 수업 설계 방식과 실행 전략 내용, 학생의 학습 과정(참여도, 디지털 리터러시 활용, 창의적인 결과물 제작, 협업활동)에서 나타나는 변화 내용을 집중 분석하였다. 인터뷰 대상은 중․고등학교 사서교사 5인으로, 의도적 표집을 통해 실제 수업 경험과 설계 역량을 갖춘 참여자를 선정하였다. 심층 인터뷰 분석 결과, 사서교사는 정책․교육과정, 학교 조직 여건, 개인 전문성의 상호작용 속에서 에듀테크 도입을 결정하였으며, 수업목표-도구선택-활동․평가․피드백을 연계한 교수설계를 적용하여 재조정하였다. 또한 학생들의 수업 몰입도, 디지털 리터러시의 실제적 적용, 협업 기반의 창의적 결과물 제작 능력은 향상된 반면, 기기부족, 와이파이 불안정, 학생의 정보기술 활용 능력의 격차는 수업 효과를 제약하는 요인으로 확인되었다. 사서교사는 자신의 역할을 자료 제공자에서 수업 설계자․디지털 리터러시 교육자로 확장하여 인식하였고, 이를 뒷받침할 예산 및 제도적 지원과 교사 대상 정기 연수의 필요성을 제안하였다.
Abstract
This study analyzed the actual features of EduTech-integrated instruction implemented in school libraries and the perceptions of teacher librarians through in-depth interviews amid accelerated digital transformation in education. Drawing on the directions set by the 2022 Revised National Curriculum and the Fourth Comprehensive Plan for the Promotion of teacher Libraries, the study focused on teacher librarians’ motivations and rationales for adopting EduTech, their instructional design approaches and implementation strategies, and the changes observed in students’ learning processes—participation, use of digital literacy, production of creative outcomes and collaborative activities. The participants were five middle and high teacher teacher-librarians selected through purposive sampling on the basis of their experience in conducting EduTech-integrated lessons and their instructional design competence. Analysis of the interviews showed that the teacher-librarians decided to introduce EduTech through the interplay of policy and curriculum requirements, school organizational conditions, and their individual professional expertise, and they restructured their lessons by applying an instructional design that aligned learning objectives, tool selection, learning activities, assessment, and feedback. Students’ engagement in class, practical application of digital literacy, and ability to collaboratively produce creative products improved, whereas a shortage of devices, unstable Wi-Fi connectivity, and disparities in students’ information technology skills constrained the effectiveness of the lessons. The teacher-librarians reconceptualized their role from providers of resources to instructional designers and digital literacy educators and proposed the need for increased financial and institutional support and regular professional development programs for teachers to sustain such practices.
초록
생성형 인공지능의 등장은 정보 환경의 패러다임을 근본적으로 변화시키며, 이에 따라 요구되는 정보 리터러시 또한 달라지고 있다. 본 연구는 이러한 변화에 대응하여, 정보 리터러시의 대표적인 이론적 틀인 ACRL의 고등교육을 위한 정보 리터러시 프레임워크를 AI 시대 맥락에서 분석 및 재해석하여 현시대에 적합한 정보 리터러시 프레임워크로 확장하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 이론 적응(Theory Adaptation) 방법에 기초한 문헌 기반 개념 연구를 수행하였다. 연구 결과, ACRL 프레임워크의 기존 6개 프레임은 AI 시대에도 여전히 유효하게 적용될 수 있으나, 그 의미와 범위는 AI 시대 정보 환경의 특성을 반영하여 보다 정교한 재해석이 필요함이 드러났다. 또한 문헌 분석을 통해 드러난 이론적 공백을 보완하기 위해, 알고리즘의 가치 내재성을 다루는 ‘제7프레임: 알고리즘은 인간의 가치를 반영한다’와 데이터의 윤리적 책무성을 강조하는 ‘제8프레임: 데이터는 윤리적 책임을 동반한다’를 새롭게 제안하였다. 본 연구는 생성형 AI 시대에 요구되는 정보 리터러시의 새로운 이론적 기반을 제시한다는 점에서 의의를 갖는다.
Abstract
The emergence of Generative Artificial Intelligence(AI) has fundamentally transformed the information environment, consequently reshaping what constitutes information literacy. In response to these changes, this study attempts to expand the Framework for Information Literacy for Higher Education by the Association of College and Research Libraries (ACRL), by analyzing and reinterpreting its core concepts within the contemporary context of the AI era. To achieve this objective, a conceptual analysis was conducted employing the method of Theory Adaptation. The findings indicate that although the original six frames of the ACRL Framework remain relevant in the age of AI, their meanings and scopes require more precise reinterpretation in light of the distinctive characteristics of AI-driven information environments. Furthermore, to address theoretical gaps identified through literature analysis, the study proposes two additional frames: “Frame 7: Algorithms Reflect Human Values” and “Frame 8: Data Entails Ethical Responsibilities,” emphasizing the value-laden nature of algorithms and the ethical responsibilities associated with data practices. This study contributes to the ongoing discourse by offering a renewed theoretical foundation for information literacy required in the era of Generative AI.
초록
본 연구의 목적은 지난 20년 간 국내 작은도서관 연구 동향을 탐색하는데 있다. 수집된 102편의 논문에서 초록을 추출하여 텍스트네트워크분석과 토픽모델링을 활용하여 빈도분석, 중심성분석, 토픽모델링을 실시하였다. 그 결과 빈도분석에서는 ‘독서’, ‘주민’, ‘문화’, ‘활성화’, ‘평가’, ‘지방자치단체’, ‘정책’, ‘공동체’ 순으로 많이 등장하였다. 중심성 분석에서는 ‘주민’이 연결중심성, 위세중심성, 매개중심성 모두 가장 높게 나타났다. 연결중심성과 위세중심성에서는 ‘문화’, ‘참여’, ‘지역공동체’, ‘활성화’가 높게 나타났다. 매개중심성이 높아 세부 주제로 확장성이 높은 키워드로는 ‘주민’, ‘독서’, ‘프로그램’, ‘지방자치단체’, ‘정책’ 등이다. 토픽모델링에서는 7개의 토픽으로 분류되었는데, ‘주민 참여 공동체 학습’, ‘관련 법령 및 제도’, ‘활성화 정책’, ‘장서개발’, ‘운영 평가’, ‘문화프로그램 및 협력’, ‘농촌 마을문고운동’으로 나타났다. 토픽모델링 시각화에서 나타난 토픽별 연결고리는 ‘독서’와 ‘교육’, ‘자료’, ‘협력’으로 나타났다. 분석 결과를 바탕으로 향후 연구 방향을 제시하였다. 본 연구는 지금까지 시도된 적이 없었던 작은도서관의 연구 동향을 분석함으로써 연구의 전체를 조망하고 주요 키워드와 토픽들 간의 관계를 명료화했다는 점에서 의의가 있다.
Abstract
The purpose of this study is to explore research trends related to small libraries in Korea over the past 20 years. By extracting abstracts from 102 papers collected, frequency analysis, centrality analysis, and topic modeling using by text-network analysis and topic modeling. As a result, in frequency analysis, ‘reading,’ ‘residents,’ ‘culture,’ ‘revitalization,’ ‘evaluation,’ ‘local government,’ ‘policies,’ and ‘community’ appeared in the order of frequency analysis. In the centrality analysis, ‘residents’ was found to be the highest in all Degree centrality, Eigenvector centrality, and Betweenness centrality. In Degree centrality and Eigenvector centrality, ‘culture,’ ‘participation,’ ‘local community,’ and ‘revitalization’ were high. Keywords with high Betweenness centrality and high scalability into subtopics include ‘residents,’ ‘reading,’ ‘program,’ ‘local government,’ and ‘policies.’ In the topic modeling, it was classified into seven topics: ‘revitalization policies,’ ‘collection development,’ ‘operation evaluation,’ ‘cultural programs and collaboration,’ and ‘the village library movement.’ The topic-specific links revealed in the topic modeling visualization were ‘reading,’ ‘education,’ ‘materials,’ and ‘collaboration.’ Based on the analysis results, future research directions were suggested. This study is significant because it provides a comprehensive overview of research trends in small libraries, clarifying the relationships between major keywords and topics by analyzing research trends in small libraries that have never been attempted before.
초록
본 연구는 국내 소버린 AI와 글로벌 LLM을 비교하여 도서관 메타데이터 자동 생성을 위한 활용 가능성 파악하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 GPT, Gemini, Grok, HyperCLOVA, EXAONE, A.X 총 6종의 생성형 대규모 인공지능 언어모델을 대상으로 국내외 도서 40권의 MARC 레코드를 생성하게 하고, 완전성, 정확성, 규칙성의 세 가지 척도에 따라 필드 단위 성능을 평가하였다. 분석 결과, 첫째, GPT, Gemini, Grok의 글로벌 LLM 3종은 필드 누락이 적고 지시기호, 식별기호 등 형식 요소를 비교적 안정적으로 처리하여, 전반적으로 국내 소버린 AI 모델보다 높은 성능을 보였으나, 국내 도서로 전환될 경우, 필드 구성과 작성방식 등에서 오류를 보이며 성능이 저하되는 경향이 확인되었다. 둘째, HyperCLOVA, EXAONE, A.X의 국내 소버린 AI 모델은 MARC21 및 KORMARC 기술 모두에서 전반적인 성능 수준이 낮았고, 국내 도서에 대해서도 뚜렷한 성능 향상을 보이지 못하였다. 셋째, 필드별로는 표제와 책임표시사항(245)처럼 대부분의 모델이 비교적 안정적으로 생성하는 영역이 있는 반면, 총서사항(490/830)이나 기본표목의 설정 등 규칙 의존도가 있는 필드에서 모델 간 성능 격차 및 MARC21의 총서 처리 방식을 KORMARC에 기계적으로 적용하는 등 서지 작성 규칙 구조에 대한 이해 부족을 드러냈다. 이에 따라 현시점에서 생성형 인공지능을 도서관 메타데이터 업무에 도입할 때, 전면적인 자동목록 도구로의 전환 보다, 서지 레코드 초안 생성과 오류 탐지, 보완을 지원하는 보조 도구로 활용하는 것이 타당함을 시사하며, 아울러 국내 소버린 AI의 성능 안정성을 확보하기 위해서는 KORMARC를 포함한 국내 서지 데이터를 기반으로 한 체계적인 학습이 필요할 것으로 보였다. 또한 도서관용 소버린 AI를 구축하기 위해서는 학습 데이터의 선별이 주요한 과제로 요구된다.
Abstract
This study aims to examine the feasibility of using domestic sovereign AI models and global large language models (LLMs) for automated creation of library metadata by comparing their performance in MARC record generation. To this end, six generative AI models (GPT, Gemini, Grok, HyperCLOVA, EXAONE, and A.X) were used to generate MARC records for 40 domestic and foreign monographs, and their field-level performance was evaluated using three criteria: completeness, correctness, and rule compliance. The analysis showed, first, that the three global LLMs (GPT, Gemini, Grok) generally outperformed domestic sovereign AI models, with fewer missing fields and more stable handling of formal elements such as indicators and codes. However, their performance tended to decline when the cataloguing target shifted from English-language to Korean books, as errors increased in field configuration and statement of responsibility. Second, the domestic sovereign AI models (HyperCLOVA, EXAONE, A.X) exhibited relatively low overall performance in both MARC21 and KORMARC, and did not show clear performance gains even for Korean books. Third, at the field level, most models generated relatively stable results for title and statement of responsibility (245), whereas rule-dependent fields such as series statements (490/830) and the choice of main entry showed large performance gaps between models and revealed structural misunderstandings of cataloguing rules for example, mechanically transferring MARC21 practices for series treatment to KORMARC. These findings suggest that, at present, generative AI should be introduced into library metadata workflows primarily as an assistive tool for generating draft records and supporting error detection and correction, rather than as a fully automated cataloguing system. The results also indicate that, in order to ensure stable performance of domestic sovereign AI models, systematic training on Korean bibliographic data, including KORMARC records, is required. Furthermore, the careful selection and curation of training data emerges as a key task in building sovereign AI systems for library applications.
초록
이 연구는 각 연령대의 독서활동과 독서효능감을 측정하여 독서태도에 대한 각 변인들 간의 주요 영향과 상호관계를 조사하였다. 조사방법은 중고등학교와 대학교, 인근 공공도서관에서 설문조사를 실시하여 117건의 응답에 대해 분석하였다. 연구결과, 30대와 40대보다 20대의 독서 효능감이 높게 분석되었고, 독서효능감이 높을수록 독서태도에 긍정적인 영향을 주는 것으로 분석되었다. 주간 독서량에 대한 분석에서 독서를 하지 않는다고 응답한 집단에서 독서효능감이 가장 낮았다. 독서태도에 대한 조사에서 전반적으로 독서시간이 적은 집단에서 독서태도가 낮았고, 많은 책을 오랜 시간 읽을수록 긍정적인 독서태도를 가진다고 분석되었다.
Abstract
This study measured reading activities and reading efficacy of each age group and investigated the main influences and interrelationships among variables on reading attitudes. The survey was conducted at middle and high schools, universities, and nearby public libraries of all age groups, and analyzing 117 responses. The results showed that higher reading efficacy positively influenced reading attitudes, with adolescents and 20s reporting higher reading efficacy than 30s and 40s. Analysis of weekly reading volume revealed that those who reported no reading per week had the lowest reading efficacy. In terms of reading attitudes, it was found that groups with less reading time had lower reading attitudes overall, and that reading more books and longer periods of time was associated with a more positive reading attitude.
초록
본 연구의 목적은 고등교육기관의 기록관 설치․운영 현황을 분석하고 사립대학을 중심으로 개선방안을 제시하는 것이다. 이를 위해 국가기록원의 ｢주요통계연보｣를 바탕으로 고등교육기관 설립 현황, 고등교육기관 기록관 설치 현황, 기록물관리 전문요원 배치 현황 등의 분석을 실시하였다. 또한, ｢고등교육법｣과 ｢사립학교법｣에서 규정한 고등교육기관의 범위와 최근 제정된 ｢사립대학의 구조개선 지원에 관한 법률｣을 통해 향후 사립대학의 환경적 변화를 분석하였다. 분석 결과, 고등교육기관은 국립학교 대비 사립학교가 많고 기록관 설치 대상 역시 사립학교가 많았다. 사립대학의 기록관 설치율 및 기록물관리 전문요원 배치율이 매우 낮고, ｢공공기록물관리에 관한 법률｣ 전부 개정 이후부터 지금까지 개선되지 않았다는 문제점이 도출되었다. 이러한 문제들을 해결하기 위해 기록관 설치 기준을 보완하고, 사립대학의 기록물관리 전문요원 배치율 및 경영위기대학으로 지정된 사립학교의 기록물관리 체계를 조정하고, 고등교육기관의 기록물관리를 총괄․조정하는 별도의 영구기록물관리기관을 설치하는 방안을 제안하였다.
Abstract
This study examines the establishment and operation of record centers higher education institutions, focusing on private universities, and propose improvement measures. Using data from the National Archives’s Major Statistical Yearbook and relevant legislation - including the Higher Education Act, the Private School Act, and the newly enacted Act on Support for the Structural Improvement of Private Universities - the study analyzes institution characterizes, records center statue, and the placement of records managers. The findings show that private universities, though larger in number, have very low installation and staffing rates for records centers, with little progress since the revision of the Public Records Management Act. To address these issues, the study suggests refining establishment criteria, strengthening staffing in private universities, and creating a dedicated archival institution to oversee records management in higher education.
초록
본 연구는 노인 디지털 리터러시를 주제로 한 국외 연구 동향을 체계적으로 분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 통해 공공도서관의 노인 대상 서비스 관련 정책 및 제도 마련, 그리고 문헌정보학 분야의 연구 주제 확장에 기초자료를 제공하고자 하였다. 연구 목적 달성을 위해 Web of Science(WoS)에서 619편의 학술 데이터를 수집하였으며, 연도별․국가별․학술지별․연구 주제별 동향을 분석하였다. 이후 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 단어 빈도분석, 네트워크 분석, LDA토픽모델링을 수행함으로써 연구 내용의 구조적 특징을 탐색하였다. 분석 결과, 노인 디지털 리터러시 관련 국외 연구는 2020년을 전후하여 급격히 증가하였으며, 지속적인 성장세를 보였다. 주요 연구는 북미와 유럽 지역을 중심으로 이루어졌으며, 대한민국과 중국에서도 활발히 수행되었다. 연구 주제의 경우, 건강․의료 정보학 및 노년학 분야에서 두드러진 성과를 보였다. 빈도분석에서는 ‘Digital’, ‘Health’, ‘Technology’, ‘Internet’, ‘Social’, ‘Improvement’, ‘Education’, ‘Telehealth’ 등이 핵심 단어로 확인되었으며, LDA 기반 토픽모델링 결과 도출된 다섯 개 토픽은 전반적으로 고르게 분포하는 경향을 보였다. 이러한 결과는 노인 디지털 리터러시 연구가 다양한 분야에서 폭넓게 전개되고 있음을 시사한다.
Abstract
This study examines International Research Trends on Older Adults’ Digital Literacy to provide foundational insights for Public Library policy and expand Research themes in Library and Information Science (LIS). Based on 619 publications indexed in Web of Science, the basic descriptive analyses were conducted and the major research areas were examined. Text mining methods including word frequency analysis, network analysis and LDA topic modeling were applied. The Findings show a rapid expansion of research around 2020 and a continued upward trend, Mainly in North America and Europe within Health․Medical Informatics and Gerontology. The Major keywords were ‘Digital,’ ‘Health,’ ‘Technology,’ ‘Internet,’ ‘Social,’ ‘Improvement,’ ‘Education,’ ‘Telehealth’ and related terms. the 5 LDA Topics were evenly distributed, indicating that research on Older Adults’ Digital Literacy spans diverse Fields.
초록
본 연구는 스마트시티 프로젝트의 확산과 Public AI 시대를 맞아 도서관의 공공성 확대를 위한 역할을 재정립한다. 본 연구는 미국 브로워드 카운티 도서관, 브루클린 공공도서관, 호주 브리즈번 시의회 도서관과 시드니 파라마타 도서관의 사례를 스마트시티 관점으로 분석하였다. 더불어 미국 주 도서관의 SLAAIT 프로젝트와 국내 국립중앙도서관과 국회도서관의 AI 서비스, 네덜란드 아인트호벤 도서관의 시민숙의 프로그램을 Public AI 시대의 혁신 사례로 분석하였다. 분석 결과 도서관은 지식취약계층을 위한 포용적 접근점, 지역 경제를 위한 창조적 허브, 시민의 비판적 역량을 키우는 교육기관, 정치 거버넌스 구성이라는 다차원적 역할을 수행하는 것으로 나타났다. 이러한 도서관 역할의 확대가 공식화되기 위해 본 연구는 정책적․제도적 지원의 필요성을 강조하였으며, 도서관 성과지표를 공공 가치 중심으로 재설계하고 도서관 네트워크를 확립하는 방안을 제시하였다.
Abstract
This study redefines the role of libraries in expanding their public nature in the era of smart city projects and public AI. This study analyzes the cases of the Broward County and Brooklyn public libraries in the United States and the Brisbane City Council Library and Parramata Library in Australia from a smart city perspective. Furthermore, it examines the SLAAIT project at a state library in the United States, the AI services of the National Library of Korea and the Library of Congress in Korea, and the Citizen Deliberation Program at the Eindhoven Library in the Netherlands as examples of innovation in the era of public AI. The analysis reveals that libraries serve multifaceted roles: as inclusive access points for the knowledge-vulnerable, creative hubs for the local economy, educational institutions that foster citizens’ critical capacity, and guardians of public values. To formalize this expanded role of libraries, this study emphasizes the need for policy and institutional support. It also proposes measures to redesign library performance indicators to focus on public values and establish library networks.