초록

본 연구는 2015년부터 2024년까지 국내에서 발표된 K-SDGs(한국형 지속가능발전목표) 관련 학술논문 534편을 분석하여 K-SDGs 연구의 전반적인 동향과 주요 주제적 특성을 파악하고자 하였다. 이를 위해 키워드 네트워크 분석, SBERT(Sentence-BERT) 기반 SDG 자동 매핑, 그리고 연구자들의 수동 매핑을 병행하는 정량적 및 정성적 통합 분석을 수행하였다. 연구 결과, 키워드 네트워크 분석에서는 ‘지속가능발전교육’, ‘ODA(공적개발원조)’, ‘ESG(환경․사회․지배구조)’, ‘VNR(자발적국가보고서)’ 등이 주요 키워드로 도출되었다. 특히 출현 빈도 4회 이상인 키워드들의 동시출현 네트워크 분석 결과, ‘지속가능발전교육’이 핵심적인 허브 역할을 수행하는 것으로 나타났다. SBERT를 활용한 SDG 자동 매핑에서는 ‘목표 17: 지구촌 협력 강화’와 ‘목표 4: 모두를 위한 양질의 교육’이 가장 높은 비중을 차지하였다. 또한 연구자의 수동 매핑 결과와 비교했을 때, 자동 매핑으로 추출한 대표 SDG 목표에 대해 58.1%의 일치율을 보였으며, 전체 SDG 중 하나 이상 중복되는 경우를 포함한 확장 일치율은 82.8%로 확인되었다. 이는 SBERT 기반 자동 분석이 K-SDGs 연구의 주요 주제를 상당한 정확도로 포착할 수 있으며, 인간의 수동 분석과 상호보완적인 방식으로 활용될 수 있음을 시사한다. 본 연구는 자동화 기반 분석의 실용성과 한계를 동시에 조명하고, 전문가 해석의 중요성을 강조하며, 향후 K-SDGs 관련 연구 및 정책 수립 과정에서 정량적․정성적 분석을 통합적으로 접근하는 것의 필요성을 제안한다.

Abstract

This study analyzed 534 academic papers published in Korea on K-SDGs (Korean Sustainable Development Goals) from 2015 to 2024 to identify overall research trends and key thematic characteristics of K-SDGs studies. To achieve this objective, a comprehensive quantitative and qualitative integrated analysis was conducted, employing keyword network analysis, SBERT (Sentence-BERT)-based SDG automatic mapping, and manual mapping by researchers. The keyword network analysis revealed “Sustainable Development Education,” “ODA (Official Development Assistance),” “ESG (Environmental, Social, and Governance),” and “VNR (Voluntary National Review)” as prominent keywords. Specifically, the co-occurrence network analysis of keywords appearing four or more times indicated that “Sustainable Development Education” served as a central hub. The SBERT-based SDG automatic mapping showed that “Goal 17: Partnerships for the Goals” and “Goal 4: Quality Education” accounted for the highest proportion of research topics. Furthermore, comparison with manual mapping results revealed a matching rate of 58.1% for representative SDG targets. When including cases where at least one SDG overlapped among all SDGs, the expanded matching rate reached 82.8%. These findings suggest that SBERT-based automatic analysis can capture the major themes of K-SDGs research with considerable accuracy and can be utilized in a complementary manner with manual analysis by human experts. This study illuminates both the practicality and limitations of automation-based analysis while emphasizing the importance of expert interpretation. It proposes the necessity of adopting an integrated approach that combines quantitative and qualitative analysis in future K-SDGs-related research and policy development processes.

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소셜 미디어에서의 건강정보 조우(encountering)는 정보행태의 중요한 측면임에도 불구하고, 의도적 정보탐색에 비해 기존 연구에서 충분히 다루어지지 않았다. 본 연구는 소셜 미디어 환경에서 건강정보 조우에 영향을 미치는 요인을 환경적 특성, 개인적 특성, 네트워크 특성의 세 가지 맥락에서 분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 대한민국 서울 소재 한 대학의 소셜 미디어 이용자를 대상으로 온라인 설문조사를 실시하여 총 316부의 응답을 수집하였고, 가설 검증을 위해 위계적 회귀분석을 수행하였다. 분석 결과, 소셜 미디어 내의 ‘의외성 유발(unexpected leads)’과 ‘조우 촉진 가능성(trigger connections)’과 같은 환경적 특성, 건강정보 탐색 빈도와 이용자가 인식하는 자신의 건강 상태와 같은 개인적 특성, 그리고 소셜 미디어에서의 ‘자기노출(self-disclosure)’과 같은 네트워크 특성이 건강정보 정보에 유의미한 영향을 미치는 요인으로 나타났다. 본 연구는 이용자에게 보다 일반적으로 나타나는 비의도적 건강정보 행태에 주목함으로써, 건강정보 탐색 행태 연구 분야에 이론적 기여를 한다. 또한 소셜 미디어가 신종·긴급 보건 이슈에 효과적으로 대응할 수 있는 잠재적 건강정보 탐색 채널임을 강조하고, 소셜 미디어에서의 건강정보 조우에 영향을 미치는 주요 요인을 규명하였다. 본 연구는 코로나19 팬데믹이 지속되던 2021년 9월에 수집된 설문 자료를 기반으로 하였으며, 연구 결과는 이러한 시기적 맥락을 고려하여 해석될 필요가 있다.

Abstract

Although health information encountering is a significant aspect of information behavior on social media, it has been understudied in the literature. The study aims to investigate the factors that influence health information encountering on social media in three contexts: environmental characteristics, personal characteristics, and network characteristics. Online surveys were conducted with social media users at a university in Seoul, South Korea. A total of 316 responses were collected, and hierarchical regression analysis was performed to test the hypotheses. Significant predictors affecting health information encountering included environmental characteristics, such as unexpected leads and trigger connections in social media; personal characteristics, such as frequency of health information seeking and perceived health status of users; and network characteristics, such as users’ self-disclosure on social media. It contributes to the literature on health information-seeking behavior by shedding light on unintentional health information behavior, which is a more common behavior among users. The study highlights social media as a potential health information-seeking channel to effectively cope with emergent health issues and identifies the major factors affecting health information encountering on social media. This study draws on survey data collected in September 2021, during the COVID-19 pandemic, and the findings should be interpreted within this temporal context.

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본 연구는 해외 입양인의 정보추구를 정체성 기반의 의미 구성 과정으로 파악하고, 기록 접근에서 나타나는 주요 제약을 밝히는 데 목적이 있다. 이를 위해 해외 입양인 12명을 대상으로 반구조화 인터뷰를 진행하고, 더빈의 센스메이킹 이론에 따라 ‘상황-간극-이용-장애요인’ 구조로 질적 분석을 수행하였다. 연구 결과, 입양인은 외모 차이에서 비롯된 정체성 혼란, 친생가족․의료 정보 확인 욕구 등으로 정보 요구를 형성했으며, 입양부모가 보유한 기록 열람, 입양기관․정부기관 조회, 병원․보호시설 방문 등 단계적 탐색을 시도하였다. 그러나 기록의 불완전성, 기관별 공개 범위의 불일치, 담당자 재량, 개인정보보호법 적용, 언어 장벽 등이 의미 구성 과정 전반을 제약하였다. 본 연구는 해외 입양인의 정보탐색 경험을 체계적으로 제시함으로써 향후 기록정보서비스의 표준화 및 정체성 회복 지원체계 구축에 기초 자료를 제공한다.

Abstract

This study explores intercountry adoptees’ information-seeking as an identity-based meaning-making process and examines the structural constraints shaping their access to adoption records. Twelve adoptees participated in semi-structured interviews, and the data were analyzed using Dervin’s Sense-Making framework of situation, gap, use, and barriers. The findings show that adoptees’ information needs stemmed from racialized identity confusion, curiosity about biological family members, and the desire for medical and genealogical information. Their searches followed multi-stage strategies, including reviewing records held by adoptive parents, contacting adoption and government agencies, and visiting hospitals or childcare facilities. However, incomplete records, inconsistent disclosure practices, staff discretion, restrictive interpretations of privacy laws, and language barriers significantly hindered their ability to form coherent understandings of their origins. This study provides a structured account of adoptees’ identity-driven information-seeking and offers empirical grounding for standardizing archival information services and improving institutional support for identity reconstruction.

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이 연구는 동시출현관계 분석과 네트워크 분석 방법을 적용하여, 전공개론 교재와 함께 대출된 도서를 두 가지 단위(서명 키워드․KDC 분류번호)로 분석함으로써 대학도서관에서 장서개발과 큐레이션에 활용할 수 있는 교과목 연관 주제를 다층적으로 탐색하였다. 대출 도서의 서명키워드분석 결과, 심리학개론은 전공 이외의 자기개발․사회․역사 관련 주제어가 중심에 위치하여, 학습자의 주제적 관심사가 전공을 넘어 폭넓게 확장됨을 보여주었다. 또한 교육학개론은 다양한 교육 전공을 포괄하며, 보육학개론과 사회복지개론은 교과 주제적 측면에서 밀접한 상호연관성을 보였다. 역사학개론은 주제가 다양하게 나타나지 않고 역사중심으로 주제키워드가 일관적으로 나타나는 성향이 있는 것으로 조사되었다. KDC 분류번호 기반 분석에서는 ‘교육학’, ‘사회학’, ‘심리학’, ‘역사’, ‘지리’, ‘가정생활’ 등이 핵심 노드로, 과목 간 공통 주제 구조가 명확히 드러났다. 분석결과 서명키워드를 기반으로 수행한 주제 분석에서는 교과목과 연관된 특화된 주제들이 파악된 것에 비하여 주제번호를 기반으로 수행된 주제 분석에서는 교과목 공통으로 나타나고 있어 교과 연계형 서비스에는 서명 기반 분석이, 보편적 이용자 관심 반영에는 분류번호 기반 분석이 적합한 것으로 나타났다.

Abstract

The aim of this study was to identify the major topics that can inform collection development and curation practices in university libraries. To achieve this, it applied co-occurrence and network analysis to examine books borrowed together with introductory course textbooks, using two analytical units—title keywords and KDC classification. The title keyword analysis revealed that Introduction to Psychology emphasized themes such as self-development, society, and history beyond its disciplinary scope, indicating that students’ interests extend beyond their majors. Introduction to Education encompassed various education-related subfields, while Introduction to Childcare and Introduction to Social Welfare showed strong thematic connections. In contrast, Introduction to History exhibited a consistent focus on history-related topics, suggesting limited topic diversity. The KDC-based analysis identified ‘Education,’ ‘Sociology,’ ‘Psychology,’ ‘History,’ ‘Geography,’ and ‘Home Economics’ as central nodes, highlighting common intellectual structures across courses. In the subject analysis based on title keywords, specialized topics related to each course were identified, whereas in the subject analysis based on classification numbers, topics common across courses appeared. Therefore, title keyword analysis is more suitable for course-linked curation, while KDC-based analysis provides a sound basis for general collection development.

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최근 ‘기록’이라는 개념은 조직 중심의 제도적 담론을 넘어, 개인의 일상과 문화적 경험의 영역으로까지 확장되고 있다. 본 연구는 쉽게 버려지고 잊혀져 사라지는 기록을 ‘에페메라’라는 개념으로 포착하고, 디지털 환경에서 파편화되어 소멸되는 공연예술 기록의 맥락을 복원하는 문제의식에서 출발한다. 특히 본 논문은 향후 구축될 디지털 공연예술 에페메라 아카이브의 기초를 마련하기 위한 첫 단계로서, 에페메라의 맥락적 가치를 복원하고 통합적으로 관리할 수 있는 음악 공연 패싯 기반 음악 공연 메타데이터 스키마를 설계한 뒤 그 실용성을 검증하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 디지털 에페메라의 특성과 공연예술 데이터의 구조적 특성을 고찰하고, 주요 음악 온톨로지를 분석하여 ‘작품’과 ‘악장/세부작품’, ‘인물’, ‘단체’, ‘공연’, ‘에페메라’를 비롯해 ‘출판 매체’와 ‘음원 매체’ 등 8개 핵심 패싯을 도출하였다. 이어 ‘공연’ 패싯을 에페메라 정보 구조의 중심 허브로 설정하고, 각 개체가 고유 식별자를 통해 상호 연결되는 구조를 설계하였다. 제시된 분류체계의 유용성을 검증하기 위한 사례 연구로 드뷔시의 <달빛>을 대상으로 한 ‘작품’ 패싯 중심 예시와 독창회 포스터를 기반으로 한 ‘에페메라’ 패싯 중심 예시를 분석하였다. 그 결과, 본 분류체계가 단편적인 기록으로부터 공연의 총체적 맥락을 효과적으로 복원하고, 정보의 중복을 줄이며, 다차원적 탐색을 가능하게 함을 확인하였다. 또한 표준화된 구조와 식별자 체계를 통해 상호운용성과 확장성을 확보함으로써, 향후 K-POP이나 국악 등 다양한 음악 장르는 물론 미술 전시․뮤지컬․연극 등 공연예술 전반, 나아가 스포츠 이벤트나 학술 행사 등 시간성과 맥락성이 중요한 분야의 에페메라 기록에도 폭넓게 적용될 가능성을 제시한다.

Abstract

In recent years, the concept of “records” has expanded beyond institution-centered discourse to encompass personal life and cultural experience. This study begins with the recognition that records easily discarded and forgotten can be captured as ephemera, and seeks to restore the fragmented and disappearing contexts of performing arts records in the digital environment. As the first step toward establishing a digital performing arts ephemera archive, this research aims to design and validate a faceted metadata schema for musical performances that restores the contextual value of ephemera and enables their integrated management. To this end, the study examines the characteristics of digital ephemera and the structural features of performing arts data, and analyzes major music ontologies to derive eight key facets—Work, Movement/Sub Work, Person, Group, Performance, Ephemera, Textual Media, and Recorded Media. The Performance facet is positioned as the central hub of information organization, interconnecting all entities through unique identifiers. Two case studies were conducted: a Work-centric analysis of Debussy’s Clair de Lune and an Ephemera-centric analysis based on a recital poster. The results demonstrate that the proposed classification system effectively reconstructs the holistic context of performances from fragmented records, reduces data redundancy, and supports multidimensional retrieval. Moreover, through standardized structures and identifier systems, it ensures interoperability and scalability, suggesting applicability not only to other musical genres such as K-POP and Korean traditional music but also to broader performing arts—including exhibitions, musicals, and plays—and to other time- and context-based fields such as sports events and academic conferences.

초록

디지털 전환 속에서 디지털플랫폼은 상호작용을 통해 문제 해결뿐만 아니라 사회적 연결과 가치 창출의 기반이 되고 있다. 본 연구는 급변하는 정보환경에서 도서관 디지털플랫폼의 운영성과를 제고하기 위해 동적역량의 영향력을 실증적으로 검증하고, 환경불확실성과 조직문화의 매개효과를 분석하는 데 목적이 있다. 이를 위해 디지털플랫폼을 인프라․서비스․거버넌스로 구성하고, 환경변화감지역량․조직대응역량․조직변환역량으로 구성된 동적역량 모형을 설정하였다. 전국 국립․공공․대학․전문도서관 사서를 대상으로 설문조사를 실시하여 회귀분석을 수행한 결과, 동적역량은 디지털플랫폼 운영성과 전반에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 특히 조직대응역량은 인프라와 거버넌스, 환경변화감지역량은 서비스 성과에 가장 큰 영향을 미쳤다. 매개효과는 인프라에 풍부성과 혁신지향문화, 서비스에는 동태성, 거버넌스에는 관계지향문화가 확인되었다. 도서관 디지털플랫폼과 동적역량의 영향 관계를 토대로 도서관은 변동성 있는 환경에 대응하면서 이용자가 요구하는 공적 역할을 하기 위하여 다각적인 전략 모색이 필요하다.

Abstract

Digital platforms have become essential infrastructures that facilitate problem-solving through interaction and support social connections and value creation. This study examines how dynamic capabilities influence the operational performance of library digital platforms and analyzes the mediating effects of environmental uncertainty and organizational culture. Digital platforms were defined across infrastructure, services, and governance, while dynamic capabilities included environmental sensing, organizational responsiveness, and organizational transformation. A nationwide survey of librarians across national, public, academic, and special libraries was conducted, and regression analyses were performed. The results show that dynamic capabilities significantly affect all dimensions of digital platform performance. Organizational responsiveness had the strongest impact on infrastructure and governance, whereas environmental sensing most strongly influenced service performance. Mediating effects were also identified: abundance and adhocracy culture mediated infrastructure outcomes, dynamism mediated service outcomes, and clan culture mediated governance. These findings highlight the need for libraries to adopt adaptive strategies to meet evolving user expectations in volatile environments.

초록

본 연구는 정보통신정책연구원의 2024년도 한국미디어패널 데이터를 활용하여, 비판적 미디어 이해 역량이 소비자 혁신성을 매개로 정보공유에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위해, 구조방정식모형을 활용하여 소비자 혁신성을 기능적, 쾌락적, 사회적, 인지적 혁신성의 네 차원으로 구분하고, 각 경로를 검증하였다. 분석 결과, 비판적 미디어 이해 역량은 네 가지 혁신성 모두에 정(+)의 영향을 미쳤으며, 그중 인지적 혁신성에 대한 영향력이 가장 크게 나타났다. 한편, 소비자 혁신성이 정보공유에 미치는 효과는 상이하였는데, 쾌락적 혁신성과 사회적 혁신성은 정보공유를 유의하게 촉진한 반면, 인지적 혁신성은 부(-)의 영향을 미쳤다. 이러한 결과는 비판적 미디어 이해 역량이 소비자의 혁신 성향을 강화하는 동시에, 혁신성 유형에 따라 정보공유의 양상이 달라질 수 있음을 보여준다. 특히 인지적 혁신성이 공유를 억제하는 결과는 정보의 무분별한 확산을 방지하는 긍정적 효과와 함께 공유 자체를 회피하는 부정적 결과도 동시에 나타날 수 있음을 보여준다.

Abstract

This study analyzed the effect of critical media literacy on information sharing, mediated by consumer innovativeness, utilizing data from the 2024 Korean Media Panel Survey. Consumer innovativeness was first divided into four dimensions—functional, hedonic, social, and cognitive innovativeness—and structural equation modeling was utilized to verify the respective paths. The results showed that critical media literacy had positive (+) effects on all four types of innovativeness, with the strongest effect observed on cognitive innovativeness. However, the effects of consumer innovativeness on information sharing varied: hedonic innovativeness and social innovativeness significantly facilitated information sharing, while cognitive innovativeness showed a negative (-) effect. These findings suggest that critical media literacy competency enhances consumers’ innovative tendencies, whereas the patterns of information sharing can differ depending on the type of innovativeness. Specifically, the inhibitory effect of cognitive innovativeness on information sharing suggests a dual consequence: the positive effect of preventing indiscriminate information proliferation and the concurrent negative risk of avoiding sharing altogether.

초록

본 연구는 국내 문헌정보학 분야에서 연구비 지원을 받은 학술논문의 특성을 분석함으로써, 연구비가 학술 커뮤니케이션과 연구 생태계에 미치는 영향을 탐색하였다. 이를 위해 한국학술지인용색인(KCI)에 등재된 문헌정보학 관련 학술논문 7,456편을 대상으로, 한국연구재단 연구비 지원 여부에 따라 연구비 지원 논문(796편)과 일반 논문(6,660편)을 비교 분석하였다. 분석은 시기별 논문 수, 저자 수, 참고문헌 수, 인용 횟수, 학술지 분포, 주제 분야, 그리고 저자 키워드의 출현 양상을 중심으로 수행하였다. 그 결과, 연구비 지원 논문은 일반 논문에 비해 공동연구가 활발하고, 참고문헌 수와 인용 횟수가 높게 나타났으며, 기록관리 및 아카이브 분야로의 주제 확장 경향을 보였다. 또한 시기별로는 정보 불평등, 지역 기반 기록학, 데이터 기반 분석 등과 관련된 연구 주제가 두드러졌다. 반면 일반 논문은 도서관 운영, 서비스, 독서교육 등 전통적 주제를 지속적으로 다루는 경향이 있었다. 이러한 결과는 연구비가 학문 내 주제 선택과 연구 방법론, 학술 커뮤니케이션 구조 전반에 영향을 미치는 중요한 요인이 될 수 있음을 보여준다. 또한, 본 연구는 연구비가 학문적 다양성과 연구자의 자율성, 그리고 학술 커뮤니케이션 구조에 미치는 영향을 종합적으로 이해하는 것의 중요성과, 이러한 이해가 학문 발전을 위한 정책 결정 및 제도적, 문화적 기반을 마련하는 데 필수적임을 논의하였다.

Abstract

This study analyzes the characteristics of research articles supported by research funding in the field of Library and Information Science (LIS) in Korea. Using data from the Korea Citation Index (KCI), a total of 7,456 LIS articles were examined, including 796 funded papers supported by the National Research Foundation of Korea and 6,660 non-funded papers. The analysis focused on annual publication trends, including the number of authors, references, and citations, as well as the distribution of journals, subject areas, and author keywords. The results show that funded papers tend to have more co-authors, include more references, and receive higher citation counts than non-funded papers, while also exhibiting a gradual thematic expansion toward records management and archival studies. Over time, funded research has focused on themes such as information inequality, community-based archiving, and data-driven analysis. In contrast, unfunded papers have continued to focus on traditional topics such as library management, information services, and reading education. These findings suggest that research funding can be an important factor influencing topic selection, research methodology, and the overall structure of scholarly communication. This study also discusses the importance of understanding how research funding affects academic diversity, researcher autonomy, and scholarly communication structures, emphasizing that such understanding is essential for developing policies and institutional and cultural foundations that support the advancement of scholarly communication.

초록

본 연구는 서지정보를 기반으로 하여 물 분야에서 연구기관이나 주요 기업 간의 협력 연구 구조를 정량적으로 분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해서 OpenAlex, Crossref, ROR(Research Organization Registry) 등에서 제공 가능한 메타데이터를 연계하여, 분석에 활용 가능한 논문 데이터를 수집하고 보강하는 프로토콜을 구축하였다. 해당 기관에서 제공하는 API를 통해 논문 메타데이터를 수집하였으며, 논문 저자의 소속기관 정보를 중심으로 정리하였다. 일부 메타데이터의 결측 값에 대해서는 Crossref와 ROR을 이용하여 보완하고자 하였다. 본 연구에서 대상으로 한 저널은 Water Research이며, 25년간(2000~2024년)의 데이터 20,135건에 대해서, 5년 단위로 5개의 시기로 구분하여 시기별로 논문 발표의 강도가 높은 주요 기관과 공저 네트워크 변화를 검토하기 위해서 중심성 지표 3가지를 선정하여 비교 분석하였다. 그 결과, 본 사례연구에서는 고유벡터 지표를 기반으로 하는 선택의 경우 합리성이 있는 것으로 판단하였다. 서지 데이터의 저자의 소속기관 정보를 통해서 특정 분야의 연구에 대해 연구기관 간 협업 구조를 체계적으로 검토하는 프로토콜을 사례로 제시함으로써, 다양한 연구 분야에 대한 협업 허브를 기반으로 하는 주제 발굴 등을 위한 분석 기초자료로서의 활용 가능성을 확인하였다.

Abstract

This study aims to quantitatively analyze collaborative research structures among research institutions and major corporations in the water sector based on bibliographic information. To achieve this, we established a protocol to collect and augment usable paper data by linking metadata available from OpenAlex, Crossref, and ROR (Research Organization Registry). Paper metadata was collected via APIs provided by these institutions and organized primarily around the affiliated institutions of paper authors. Missing DOI and RORID values were supplemented using Crossref and ROR. The journal targeted in this study is Water Research. For 20,135 data points spanning 25 years (2000-2024), divided into five periods in five-year increments, three centrality metrics were selected and compared to examine the major institutions with high publication intensity and changes in co-author networks per period. The results of this case study indicate that the selection based on the eigenvector metric is reasonable. By presenting a protocol that systematically examines the collaborative structure among research institutions for specific fields using authors' institutional affiliation information from bibliographic data, this study suggested the potential for utilizing foundational data to identify research topics based on collaboration hubs across diverse fields.

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본 연구는 작은도서관 운영 활성화를 위한 지원정책의 실효성을 진단하고 정책 개선안을 모색하는 데 목적이 있다. 이를 위해 작은도서관 관련 법령․제도 및 정부지원사업을 분석하고, 전국 244개 광역 및 기초자치단체를 대상으로 전수조사하여 운영 및 지원 현황을 분석하였다. 분석 결과, 법적 측면에서 공립 작은도서관의 등록률은 51.1%에 불과했으며, 미등록의 주된 사유는 ‘사서 요건 미충족’(54.0%)으로 확인되어 인력 기준의 현실화가 시급하였다. 지원 실적 측면에서는 인력․자료․예산․교육 등 모든 항목이 서울․경기 등 수도권에 편중되어 지역 간 서비스 질적 불균형을 초래하는 것으로 나타났다. 또한 기초자치단체의 전담부서 보유율은 21.1%에 불과하고 담당 인력의 53.1%가 겸직하는 등 행정 기반이 취약했으며, 이는 ‘운영 인력 확보’(56.4%)와 ‘예산 부족’(53.7%)을 주요 현장 어려움으로 인식하는 결과로 연결되었다. 이에 본 연구는 다음과 같은 정책 개선안을 제시하였다. 첫째, 작은도서관 관련 법령을 정비하여 공립 작은도서관에 대한 최소 재정․인력 지원의 책무와 기준을 명확화하고, 성과 및 법적 기준 미충족이 지속되는 시설에 대한 등록 취소(폐관) 기준과 절차를 구체화할 필요가 있다. 둘째, 광역 단위 작은도서관 지원센터를 확대․정비하여 정책과 현장을 잇는 중간 지원체계를 확립하고, 순회사서 지원을 중장기 공공 일자리 정책과 연계하여 운영 전문성을 강화해야 한다. 셋째, 지자체 간 지원 격차를 완화하기 위한 표준 조례안 및 운영 가이드라인 마련과 함께 통합정보시스템․실태조사 체계를 고도화하여 데이터 기반 정책 환류를 강화하고, 시설 노후도와 활용도를 반영한 차등 지원 기준 및 국고 연계 등 재정 지원 체계의 정비를 통해 지속가능하고 형평성 있는 운영을 도모해야 한다.

Abstract

초록

본 연구는 초등학교 현장에 도입된 AI 디지털 교과서에 대한 교사의 사용의도와 그 영향요인을 통합기술수용모형(UTAUT)에 기반하여 분석하고자 하였다. 이를 위해 서울, 경기, 인천 지역의 공립 초등교사를 대상으로 설문조사를 수행하였다. 수집된 자료는 기술통계, 신뢰도 및 타당도 분석, 회귀분석을 통해 분석하였고, 주관식 응답은 NVivo 프로그램을 활용하여 질적 분석을 실시하였다. 이를 통해 교사의 인식, 기대효과, 사용 과정의 어려움, 태도 등을 파악하고 성과기대, 노력기대, 사회적 영향, 촉진조건이 사용의도에 미치는 영향을 검증하였다. 분석 결과 네 요인(성과기대, 노력기대, 사회적 영향, 촉진조건) 모두 사용의도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 이 가운데 성과기대가 가장 큰 영향력을 보였다. 또한, AI 디지털 교과서 도입 과정에서 초등교사들의 인식과 사용의도는 학년군과 교직 경력에 따라 차이를 보였다. 본 연구는 향후 AI 디지털 교과서의 효과적인 활용 방안 마련, 교원 연수 프로그램 개발, 그리고 교육정책 수립에 중요한 시사점을 제공한다.

Abstract

This study aims to examine elementary school teachers’ intention to use AI digital textbooks and the factors influencing those intentions, based on the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT). To this end, a survey was conducted with teachers at public elementary schools in Seoul, Gyeonggi, and Incheon. The collected data were analyzed using descriptive statistics, reliability and validity testing, and regression, while responses to open-ended questions were qualitatively analyzed using NVivo. Through these analyses, the study identified teachers’ perceptions, expected benefits, challenges experienced during use, and attitudes, and verified the effects of performance expectancy, effort expectancy, social influence, and facilitating conditions on their intention to use AI digital textbooks. The results indicated that all four factors had positive effects on behavioral intention, with performance expectancy emerging as the most influential predictor. In addition, teachers’ perceptions and behavioral intentions varied according to grade level and years of teaching experience. The findings offer meaningful implications for the effective implementation of AI digital textbooks, the development of teacher training programs, and future educational policy planning.

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본 연구는 공공도서관 운영평가에 생성형 AI 기반 자동평가를 적용해 보고, 그 도입 가능성을 검토하는 기초연구이다. 이를 위해 현행 공공도서관 운영평가 지표 중 증빙자료를 근거로 사람이 평가하는 4개 영역(공간, 협력, 경영계획, 우수사례)의 문헌정보학 분야 전문가와 생성형 AI 평가 결과를 비교 분석하였으며, 프롬프트 엔지니어링 기법에 따른 신뢰도 변화를 확인하였다. 2024년 서울시 공공도서관 운영평가를 위해 평가 대상 공공도서관 164개 관이 제출한 증빙자료를 대상으로 ChatGPT 5.1을 활용하여 평가를 진행했으며, 그 결과 비교적 평가 내용이 간단하고 평가 척도가 명확한 공간, 협력, 경영계획 영역에서는 전문가와 AI 평가점수 간 일치도가 높은 것으로 나타났다. 반면, 정성평가에 해당하는 우수사례 영역에서는 전문가와 AI 평가 결과 간 차이가 큰 것으로 나타났다. 또한, 평가에 필요한 정보를 구조화하여 입력하는 Task Information(TI)과 예시를 제시하는 Demonstration Information(DI) 프롬프트를 조합하는 조건에서 전문가와 AI 간 신뢰도가 가장 높은 것으로 확인되었으며, 특히 정성평가 영역에서 DI 프롬프트를 추가했을 때 신뢰도가 크게 향상하는 것으로 나타났다.

Abstract

This study is an exploratory research that applies generative AI-based automated assessment to public library performance evaluation and examines its feasibility for adoption. To this end, we compared the evaluation results produced by a human expert in library and information science and by a generative AI system. The comparison focused on four domains of the current evaluation indicators that are scored by humans on the basis of submitted documents: space, collaboration, management planning, and best practices, and examined changes in reliability according to different prompt-engineering techniques. Using ChatGPT 5.1, we conducted automated evaluations on the documents submitted by 164 public libraries in Seoul for the 2024 public library performance evaluation. The results indicated that for domains with relatively simple content and clearly defined rating scales—space, collaboration, and management planning—the agreement between expert and AI scores was high. In contrast, in the best practices domain, which requires qualitative judgment, the discrepancy between expert and AI evaluation results was substantial. Furthermore, the highest level of reliability between expert and AI scores was observed under the condition that combined Task Information (TI) prompts, which provide structured input of the information required for evaluation, with Demonstration Information (DI) prompts, which offer illustrative examples. In particular, in the qualitative assessment domain, reliability improved significantly when DI prompts were added.

초록

본 연구는 공공데이터 관리 직무의 전문성 강화를 위해 요구되는 역량을 탐색하고, 문헌정보학 관점에서 융합형 교육과정의 방향을 제시하는 데 목적을 둔다. 이를 위해 공공기관에서 데이터 관리 업무를 수행하는 현직자 5인을 대상으로 심층 면담을 수행하고 질적 내용분석을 적용하였다. 분석 결과, 공공데이터 관리 직무는 기술적 전문성과 행정적 조정 능력을 동시에 요구하며, 법․제도적 틀과 현장 운영 간 불일치, 인력․조직 구조의 제약, 직무 전문성의 모호성, 기술 변화의 압력, 데이터 표준화․품질관리의 어려움, 평가 중심 행정의 영향 등 여섯 개 핵심 주제가 도출되었다. 나아가 실무자들은 기획 역량을 포함한 기술․정책․행정의 융합형 역량의 필요성을 강조하였다. 이러한 결과는 공공데이터 관리 직무의 전문성이 단선적 기술 능력이 아니라 전문직 기반 통제․자율성․전문가적 책임의 조정을 포함하고 있음을 보여준다. 이에 따라 문헌정보학 기반 교육은 데이터 품질관리․표준화 등 기술적 내용에 더해 행정학의 관리 역량, 정책 이해, 협업․조정 역량을 포괄하는 융합형 교육과정으로 재구조화될 필요가 있다. 본 연구는 공공데이터 관리 직무의 실증적 경험을 바탕으로, 데이터 기반 사회에서 요구되는 정보전문직의 역할 정립과 교육체계 개선에 기여하고자 한다.

Abstract

This study investigates the core competencies required for professionalism in public-sector data management and proposes directions for a convergent curriculum from the perspective of Library and Information Science(LIS). In-depth interviews were conducted with five practitioners responsible for data management in public institutions, and the data were analyzed using qualitative content analysis. The findings reveal that public-sector data management exhibits a hybrid form of professionalism in which technical expertise and administrative coordination are simultaneously required. Six key themes emerged: gaps between legal-institutional frameworks and actual practice, staffing and organizational constraints, ambiguity surrounding job professionalism, pressures from rapid technological change, difficulties in data standardization and quality management, and the dominance of evaluation-centered administrative practices. Practitioners further emphasized the need for convergent competencies that integrate technical, administrative, and policy-oriented skills, particularly strategic data planning capabilities. These results indicate that professionalism in data management involves navigating tensions among professional control, autonomy, and responsibility, rather than relying solely on technical skills. Accordingly, LIS-based education should be restructured into a convergent curriculum that incorporates administrative management, policy understanding, and collaborative governance, alongside technical components such as metadata, standardization, and quality management. This study contributes to redefining the role of information professionals in the data-driven public sector.

초록

이 연구는 사사표기 관행이 학문 분야와 연구 환경에 따라 상이하게 나타난다는 문제의식에 기반하여, 문헌정보학 분야를 중심으로 구축된 기존 사사표기 유형 분류 체계를 사회과학 분야로 확장하고, 학문 분야별 사사표기 실태와 유형 분포의 차이를 실증적으로 분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 2017년부터 2021년까지 국내 KCI 우수등재지를 중심으로 심리학, 신문방송학, 사회학 분야 학술지에 게재된 논문 922편을 분석 대상으로 선정하였다. 사사표기 내용은 원문을 직접 수집한 후 내용분석 기법과 개방 코딩 방식을 적용하여 유형을 분류하고, 사회과학 분야의 특성을 반영한 확장 분류 체계를 도출하였다. 분석 결과 사회과학 분야 논문의 사사표기 포함 비율은 74.7%로 동일 기간 문헌정보학 분야보다 높게 나타났으며, 기존 분류 체계는 사회과학 분야의 사사표기 특성을 충분히 반영하지 못하는 것으로 확인되었다. 특히 문헌정보학 분야에서는 거의 발견되지 않았던 동료 간 상호소통 유형이 사회학을 중심으로 높은 비중을 차지하는 것으로 나타나, 국내 학문 분야별 사사표기 관행과 학술 커뮤니케이션 특성의 차이를 시사한다.

Abstract

This study examines acknowledgment practices in Korean social science journals by extending an acknowledgment classification framework originally developed in library and information science. Focusing on whether existing typologies adequately capture social science practices and how acknowledgment patterns differ across disciplines, this study analyzes 922 articles published between 2017 and 2021 in KCI-listed journals in psychology, journalism and communication, and sociology. Acknowledgment statements were manually collected from full-text articles and analyzed using qualitative content analysis with an open coding approach. Based on this process, the original classification scheme was revised and expanded to reflect disciplinary characteristics of the social sciences. The results indicate that 74.7% of social science articles included acknowledgments, a higher proportion than that observed in library and information science during the same period. The findings also show that the existing classification framework was insufficient to capture key features of social science acknowledgment practices, leading to the development of an expanded scheme with five major categories and twenty-five subcategories. In particular, peer interactive communication emerged as a prominent acknowledgment type, especially in sociology, despite being rarely observed in library and information science journals. These results highlight substantial disciplinary variation in acknowledgment practices and provide empirical evidence for developing field-sensitive acknowledgment classification and data construction in the Korean academic context.

초록

본 연구는 연구자의 연구 맥락을 반영한 학술정보 서비스 고도화를 위해 연구 단계와 행동 수준을 핵심 기준으로 하는 이용자 프로파일링 프레임워크를 제안한다. 기존 학술정보 서비스는 정적 프로필과 단순 행동 데이터에 의존하여 연구자의 실제 정보 요구와 연구 과정 단계를 반영하기 어렵다는 한계가 있다. 이를 보완하기 위해 본 프레임워크는 정적 정보, 동적 탐색 정보, 의미 기반 속성, 연구 단계, 행동 수준을 통합한 다차원 프로파일 구조를 설계하였다. 또한 임베딩․지식그래프․토픽 모델링 기반의 의미 분석 계층을 통해 논문․특허․보고서 등 이기종 학술정보를 의미적으로 연결하고, 연구 단계와 행동 수준에 따라 차별화된 추천을 제공하도록 구성하였다. 타당성 검증을 위해 문헌정보학, 학술정보 플랫폼, AI 개발 전문가로 구성된 3인의 패널 평가를 실시한 결과, 프레임워크는 이론적 타당성, 구조적 정합성, 실무적 유용성에서 높은 평가를 받았다. 다만 연구 단계 및 행동 수준 판별을 위한 레이블 데이터 확보의 어려움이 주요 고려사항으로 제기되었으며, 이를 위해 규칙 기반 초기 레이블링과 능동 학습 전략을 제안하였다. 본 연구는 연구자 중심의 개인화된 학술정보 서비스의 구현 가능성을 제시하며, 향후 지능형 학술정보 플랫폼 구축의 핵심 기반으로 활용될 수 있다.

Abstract

This study proposes a user-profiling framework for scholarly information services that integrates research stages, behavior levels, and semantic analysis to overcome the limits of keyword-based systems. The framework unifies static attributes, dynamic behavioral signals, semantic topic representations, and contextual research states to support adaptive, researcher-centered information services. Five core components structure the model: research stage modeling (SE-1), behavior-level classification (SE-2), embedding- and knowledge-graph-based semantic analysis (SE-3), log-driven dynamic profiling (SE-4), and a modular architecture for interoperability (SE-5). Structural validation confirmed that the framework satisfies ten requirements derived from prior studies, including semantic linkage, quality filtering, adaptive interfaces, and predictive recommendations. Expert evaluation by three specialists yielded an average score of 4.6 out of 5, highlighting strong theoretical grounding and practical usefulness. The main challenge identified was the scarcity of labeled data for inferring contextual user states. To address this, heuristic bootstrapping and active-learning strategies are proposed.

초록

본 연구는 독서로 도서 검색 기능의 사용성을 평가하고, 개선 방안을 제시하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 Nielsen의 휴리스틱 평가 원칙을 적용한 전문가 평가와 고등학생 10명을 대상으로 한 이용자 대상 사용성 평가를 병행하였다. 전문가 평가는 휴리스틱 10개 영역 중 ‘오류대처’와 ‘도움말’ 영역에서 높은 수준의 심각도가 나타난 반면, ‘심미성’과 ‘일관성’은 우수한 결과를 보였다. 또한, 이용자 대상 사용성 평가에서는 평균 정확률 92.7%를 기록하였고, 효율성은 검색 유형에 따라 차이를 보였으며, 만족도는 5점 만점에 3.8점으로 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 독서로 도서 검색 기능의 주요 문제점을 도출하고, 인터페이스 개선 방안으로 오류 예방 및 대처 시스템 구축, 다양한 검색 기능 지원, 용어 안내, 도움말 제공, 시각적 요소 강화 등을 제시하였다. 또한, 목록데이터에 포함된 주제 색인어와 세부 자료 유형 정보를 인터페이스에서 적극적으로 제공하고, 학교급별 특성을 반영한 맞춤형 인터페이스를 개발할 것을 제안하였다.

Abstract

This study aims to evaluate the usability of the book search function in the “Dokseoro” system and propose improvement measures. To accomplish this, a heuristic evaluation by experts based on Nielsen’s principles and a user evaluation involving 10 high school students were conducted. Expert assessment revealed high levels of severity in the “Help users recognize, diagnose, and recover from errors” and “Help and documentation” domains among the ten heuristic categories, while “Aesthetic and minimalist design” and “Consistency and standards” showed excellent results. The user evaluation recorded an average accuracy rate of 92.7%, with efficiency differing by search type, and a user satisfaction score of 3.8 out of 5. Based on these findings, the study identified key problems in the book search function of the Dokseoro system and proposed the following improvements: establishing error prevention and handling systems, supporting diverse search techniques, providing terminology guidance and help documents, and strengthening visual elements to improve usability. In addition, the study suggests actively presenting subject index terms and detailed material type information contained in the bibliographic data within the interface. It also proposes the development of customized interfaces tailored to different school levels.

초록

본 연구는 문헌정보학 교육 맥락에서 생성형 AI의 활용 양상을 활동이론의 틀을 통해 분석하고자 하였다. 서울 소재 한 대학의 ‘프로그램 기획과 평가’ 수업에 참여한 학부생들의 10주간 팀 프로젝트 수행 과정을 중심으로, 생성형 AI가 학습 과정에 미치는 영향과 학습자의 반응, 활동체계 내에서 발생하는 모순을 질적으로 분석하였다. 분석결과, 생성형 AI는 아이디어 생성, 문서 초안 작성, 정보 요약, 인터뷰 질문 설계, 보고서 구조화 등 다양한 측면에서 학습자의 인지적 부담을 경감시키고 학습 효율을 제고하는 도구로 활용되었다. 그러나 생성형 AI의 신뢰성 한계, 맥락적 부적합성, 전통적 학습 방식과의 충돌 등의 활동체계 내 다양한 수준의 모순이 발생하였다. 이러한 모순은 확장적 학습을 촉진하는 계기로 작용하여 새로운 협업 구조와 학습 전략이 형성되는 과정을 이끌었다. 본 연구는 문헌정보학 교육에서의 생성형 AI 활용 가능성과 교육적 과제를 검토하고 향후 AI 리터러시 교육과 수업 설계의 방향성을 제시한다는 점에서 의의가 있다.

Abstract

This study analyzes the utilization of generative AI in the context of Library and Information Science education through the framework of Activity Theory. Focusing on a 10-week team project conducted by undergraduate students enrolled in a “Program Design and Evaluation” course at a university in Seoul, South Korea, the research qualitatively examines the impact of generative AI on the learning process, student responses, and contradictions within the activity system. The analysis reveals that generative AI served as a tool to reduce cognitive load and enhance learning efficiency across multiple domains, including idea generation, drafting and structuring a program proposal, summarizing information, development of interview questions, etc. However, it also triggered various levels of contradictions, such as limitations in reliability, contextual inappropriateness, and tensions with traditional learning practices. These contradictions acted as catalysts for expansive learning, leading to the emergence of new collaborative structures and learning strategies. This study provides insights into both the pedagogical potential and educational challenges of integrating generative AI into LIS education and offers guidance for the future direction of AI literacy instruction and curriculum design.

초록

전 세계의 수제 양조장들은 대중 시장이나 대형 맥주가 지배하는 시장에서 더 높은 품질과 다양한 맥주를 만들기 위해 노력하고 있다. 문헌정보학에서는 수제 양조사들의 정보 요구와 정보 행동에 대한 연구가 부족한 반면, 경영학 등 다른 분야 연구에서는 수제 양조 산업에서 상호 이익을 위해 경쟁하는 수제 양조사들의 ‘협력적 경쟁 현상’을 설명하고 있다. 이 연구는 정보 세계 이론을 활용하여 가장 발달된 수제 양조 시장 중 하나인 미국의 수제 양조장을 대상으로 목적표집을 통해 추출된 수제 양조사들과의 반구조화된 인터뷰를 통해 수제 양조사들의 정보 행동과 그 사회적 맥락을 탐구한다. 이 연구의 결과는 수제 양조사들이 안전, 전문성 및 자기 통제와 관련된 양조사 세계의 사회적 규범과 “떠오르는 파도가 모든 선박을 끌어올린다”는 철학, 그리고 수제 양조사들이 다른 양조사들, 심지어 경쟁자들과도 정보와 자원을 공유하도록 동기를 부여하는 ‘친절함’을 장려하고 강화하며, 대중 시장 맥주의 공동 적에 맞서 더욱 통합되는 ‘공유된 공동체 정체성’을 조성한다는 것을 보여준다. 그러나 협력이 보장되는 것은 아니며 수제 양조사 간의 잠재적 협력에 영향을 미치는 요인들 뿐만 아니라 정보 세계 이론의 주요 개념 이외에 품질, 지속 가능성, 혁신, 접근성, 포용성 같은 새롭게 분석된 주제들에 대해 논의함으로써, 이 연구가 제시하는 분석 결과가 가지는 문헌정보학에 대한 이론적 함의와 수제 양조사와 사서들을 위한 실질적인 적용방안에 대해서도 논의한다.

Abstract

Craft breweries around the world are striving to create a higher quality and diversity of beer in markets dominated by mass market or big beer. While the information needs and behaviors of craft brewers are understudied in library and information science, research in other disciplines has described the phenomenon of ‘coopetition’ in the craft brewing industry, in which craft brewers collaborate with competing craft brewers for their mutual benefit. This study employs the theory of information worlds to explore the social contexts of craft brewers’ information behaviors using semi-structured interviews with a purposive sample of craft brewers in the United States, one of the most developed craft brewing markets. The findings of this study indicate that craft brewers promote and enforce social norms related to safety, professionalism and self-control, a “rising tide raises all ships” philosophy, and kindness that motivate craft brewers to share information and resources with other craft brewers, even competitors, and foster ‘a shared community identity’ that further unifies against the shared enemy of mass market beer. However, collaboration is not guaranteed. Factors that impact potential collaborations, as well as emergent themes, such as quality, sustainability, innovation, accessibility, and inclusion, are identified and discussed. Theoretical implications for library and information science research, as well as practical applications for craft brewers and librarians, are discussed.

초록

본 연구는 국내 디지털 인문학 분야의 지적 구조와 학제 간 융합 양상을 파악하는 데 목적이 있다. 이를 위해 2005년부터 2025년까지 한국학술지인용색인에 수록된 디지털 인문학 관련 논문 563편과 해당 논문의 참고문헌 14,068건을 대상으로 인용빈도 분석 및 학술지 동시인용 네트워크 분석을 수행하였다. 분석 결과, 국내 디지털 인문학 연구는 양적인 성장을 보였으나 지적 토대는 전통적인 인문학 분야에 집중되어 있었다. 구체적으로 인용의 상당 부분이 역사학, 고전문학, 국문학 등 인문학 하위 분과에 집중되어 있었다. 고전 문헌의 번역 및 데이터베이스 구축과 관련된 연구 주제가 독립적인 영역을 구축하고 있었으며, 기술 분야와의 직접적인 연계는 상대적으로 약하게 나타났다. 이는 국내 연구가 디지털 기술의 방법론적 활용보다는 인문학적 자료의 구축과 해석에 주안점을 두고 있다는 것을 의미한다. 본 연구는 국내 디지털 인문학이 인문학 내부의 결속력은 강화되었으나 인문학 이외의 기술 분야와의 융합은 제한적임을 확인하였다는 데 의의가 있으며, 이를 토대로 기술 방법론을 다루는 타 학문 영역과의 활발한 융합 연구가 필요함을 제안하였다.

Abstract

This study aims to identify the knowledge structure and patterns of interdisciplinary convergence of Digital Humanities (DH) in South Korea. To this end, citation frequency analysis and journal co-citation network analysis were conducted on 563 DH-related articles and 14,068 references indexed in the Korea Citation Index from 2005 to 2025. The study revealed that despite quantitative growth, the field remained concentrated in traditional humanities such as history, classical literature, and Korean literature. While research on classical text translation and database construction formed a distinct domain, direct linkages with technological fields were relatively weak. These findings indicate a priority on humanities data compilation over the methodological application of digital technologies. The study revealed strong internal cohesion within the humanities and limited technical convergence, indicating a need for active integration with technological disciplines.

초록

행정 업무가 종이 기반 관리체계에서 디지털 매체 관리체계로 전환되었음에도 불구하고, 여전히 공공기록물 관리에 관한 법률은 “종이기록의 전자적 관리”에 기반하고 있다. 특히 정부기능분류체계(BRM)의 단위과제별로 보존기간, 공개 여부 등을 포함한 기록관리기준표를 통해 생산기록이 분류되고 있으나, 이러한 체계는 복잡한 기록 생산 환경을 제대로 반영하지 못하고 있다. 그 결과 중앙정부의 노력과 선행 연구자들의 다양한 방법에도 불구하고, 기록 생산자의 주관적 판단을 충분히 반영할 수 있는 업무 운영 방식의 부재와 지속 가능한 운영을 위한 피드백의 부족으로 인해, 모든 기관에서 기록관리의 시작 단계인 기록 분류 과정에 여전히 많은 어려움을 겪고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 공공기관의 문서등록대장 데이터를 기반으로 기록관리기준표를 자동으로 점검․적용하는 것을 제안한다. 점검․적용 방법으로 첫째, 레벤슈타인 거리 알고리즘을 적용하여 단위과제 안에 기록물들의 편철이 적절한지 확인할 수 있다. 둘째, 기록관리기준표의 단위과제와 문서등록대장 데이터 간의 상관관계 분석을 통해 사용되지 않는 단위과제 카드를 식별하고 동일 단위과제명에 대한 보존기간 점검, 공개 여부의 적정성 확인이 가능하다. 셋째, 이 방법을 실제 업무에 적용하고 성능 평가를 위해 일반사용자 집단을 모집하고 연구방법에 대한 평가를 진행한다. 연구의 결론은 첫째, 기관에서 누적된 데이터를 기반으로 기록관리기준표가 자동 점검되기 때문에 실무적으로 높은 정확도를 보여준다. 둘째, 효율성과 용이성에 대해서는 높은 결과를 얻었지만 정보성에서는 다소 부정적인 결과를 얻었다. 셋째, 실무자들의 주관적인 의견이 대부분 적용되었던 종이기반의 기록관리업무가 데이터를 기반으로 하는 기록정보관리업무로 사고의 확장전환이 가능하다.

Abstract

Despite the transition of administrative work from a paper-based management system to a digital media management system, the Public Records Management Act is still based on “electronic management of paper records”. In particular, production records are classified through the record management standard including the retention period and disclosure status for each unit task of the Government Functional Classification System (BRM), but this system does not properly reflect the complex record production environment. As a result, despite the efforts of the central government and various methods of preceding researchers, due to the lack of a business operation method that can sufficiently reflect the subjective judgment of the record producer and the lack of feedback for sustainable operation, all institutions still face many difficulties in the record classification process, which is the beginning stage of record management. Therefore, the purpose of this study is to automatically check and apply the record management standard table based on the document registration ledger data of public institutions. As a method of inspection and application, first, the Levenstein distance algorithm can be applied to check whether the compilation of records is appropriate within the unit task. Second, it is possible to identify unused unit task cards, check the retention period for the same unit task name, and check the appropriateness of disclosure by analyzing the correlation between the unit task of the record management standard and the document registration ledger data. Third, this method is applied to actual work, and general user groups are recruited for performance evaluation and research methods are evaluated. The conclusion of the study is, first, because the record management reference table is automatically checked based on data accumulated by the institution, It shows high accuracy in practice. it shows high accuracy. Second, high results were obtained for efficiency and ease, but somewhat negative results were obtained for informativity. Third, it is possible to expand and convert thinking to data-based record information management, where most of the subjective opinions of practitioners were applied.