• 한국도서관정보학회지
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• 제52권4호
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• pp.229-253
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• 2021

공공도서관의 서비스 전략은 사회 환경 변화에 대한 조망을 포함해서 실질적인 서비스 수요자인 이용자에 기반하여 수립될 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 부산지역 공공도서관 이용자를 대상으로 현재 제공되는 도서관 기능과 서비스에 대한 이용자들의 인식을 파악하고 앞으로의 서비스에 대한 수요를 조사·분석하였다. 데이터는 설문을 통해 수집되었고, 응답자는 부산지역의 공공도서관 이용자 733명이다. 주요한 결과는 첫째, 부산지역 이용자가 가장 중요하게 생각하는 공공도서관의 역할과 기능은 여전히 자료수집제공에 있었다. 둘째, 정보서비스 영역에서는 문화/평생학습 프로그램 서비스, 서비스 유형에서는 새로운 IT기술 체험·교육에 대한 수요가 가장 높게 나타났다. 셋째, 정보서비스 영역에 대한 ISA 분석결과에서는 자료수집제공 서비스와 정보활용교육 서비스는 계속 유지 관리해야 하고 독서 관련 서비스는 집중관리하여 확대할 필요가 있는 영역으로 나타났다. 넷째, 연령별 서비스 수요 분석에서는 41세 이상~50세 이하가 정보활용교육 서비스 영역을 제외하고 모든 영역에서 수요가 가장 높은 세대로 나타났고 정보활용교육에 대한 수요는 61세 이상의 고령층 세대에서 가장 높게 나타났다. 또한 부산의 서부권 이용자 집단이 거의 모든 서비스 영역의 수요에서 다른 지역의 이용자 집단보다 높게 나타났다. 본 연구의 결과는 지역사회 공공도서관 서비스를 이용자에게 최적화하기 위한 전략 수립시 기본 데이터로 활용할 수 있을 것이다.

• 한국비블리아학회지
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• 제33권3호
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• pp.295-324
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• 2022

본 연구는 병사들의 독서환경 접근성을 높이고, 병영도서관의 활성화 방안을 제시하기 위하여 전자책 서비스를 중심으로 병영도서관 및 전자책 서비스 운영 현황을 분석하였으며, 병사 대상 설문조사를 실시하였다. 또한 전자책 이용현황 및 관리의 문제점을 보다 심층적으로 파악하기 위해 도서관 관계자 및 전자책 운영 실무자(담당자)와 포커스그룹 인터뷰를 진행하였다. 설문조사 결과 병사들의 부대 내 전자책 접근 환경에 대한 만족도는 낮게 나타났으며, 전자책 이용 활성화를 위해서는 부대 내 IT 환경, 기기, 접근 허용 시간 등의 환경 개선이 필요한 것으로 분석되었다. 인터뷰 결과에서는 전자도서관의 낮은 이용률 및 인지도, 전자책 보급 시 유통업체마다 각기 다른 전자책 뷰어 및 관리 시스템 문제, 진중문고 관리 및 접근성 향상을 위한 전자책 보급, 전자책 전용기기 보급 등의 문제점과 개선사항 등이 제기되었다. 이를 바탕으로 본 연구에서는 전자책 서비스 홍보 및 교육 프로그램 다양화, 전자책 운영 및 이용 증진을 위한 디바이스 및 플랫폼 활용, 전자책 라이선스 및 수서 시스템 개선, 진중문고 전자책 서비스의 단계적 도입 등의 활성화 방안을 제시하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.67-74
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• 2015

최근, 아이템들의 가치를 고려한 빈발 아이템셋 마이닝 방법은 데이터 마이닝 분야에서 가장 중요한 이슈 중 하나로 활발히 연구되어왔다. 아이템들의 가치를 고려한 마이닝 기법들은 적용 방법에 따라 크게 가중화 빈발 아이템셋 마이닝, 트랜잭션 가중치 기반의 빈발 아이템셋 마이닝, 유틸리티 아이템셋 마이닝으로 구분된다. 본 논문에서는 트랜잭션 가중치 기반의 빈발 아이템셋 마이닝들에 대해 실증적인 분석을 수행한다. 일반적으로 트랜잭션 가중치 기반의 빈발 아이템셋 마이닝 기법들은 데이터베이스 내 아이템들의 가치를 고려함으로써 트랜잭션 가중치를 계산한다. 또한, 그 기법들은 계산된 각 트랜잭션의 가중치를 바탕으로 가중화 빈발 아이템셋들을 마이닝 한다. 트랜잭션 가중치는 트랜잭션 내에 높은 가치의 아이템이 많이 포함 될수록 높은 값으로 나타나기 때문에 우리는 각 트랜잭션의 가중치의 분석을 통해 그 가치를 파악할 수 있다. 우리는 트랜잭션 가중치 기반의 빈발 아이템셋 마이닝 기법 중에서 가장 유명한 알고리즘인 WIS와 WIT-FWIs, IT-FWIs-MODIFY, WIT-FWIs-DIFF의 장 단점을 분석하고 각각의 성능을 비교한다. WIS는 트랜잭션 가중치 기반의 빈발 아이템셋 마이닝의 개념과 그 기법이 처음 제안된 알고리즘이며, 전통적인 빈발 아이템셋 마이닝 기법인 Apriori를 기반으로 하고 있다. 또 다른 트랜잭션 가중치 기반의 빈발 아이템셋 마이닝 방법인 WIT-FWIs와 WIT-FWIs-MODIFY, WIT-FWIs-DIFF는 가중화된 빈발 아이템셋 마이닝을 더 효율적으로 수행하기 위해 격자구조(Lattice) 형태의 특별한 저장구조인 WIT-tree를 이용한다. WIT-tree의 각 노드에는 아이템셋 정보와 아이템셋이 포함된 트랜잭션의 ID들이 저장되며, 이 구조를 사용함으로써 아이템셋 마이닝 과정에서 발생되는 다수의 데이터베이스 스캔 과정이 감소된다. 특히, 전통적인 알고리즘들이 수많은 데이터베이스 스캔을 수행하는 반면에, 이 알고리즘들은 WIT-tree를 이용해 데이터베이스를 오직 한번만 읽음으로써 마이닝과정에서 발생 가능한 오버헤드 문제를 해결한다. 또한, 공통적으로 길이 N의 두 아이템셋을 이용해 길이 N+1의 새로운 아이템셋을 생성한다. 먼저, WIT-FWIs는 각 아이템셋이 동시에 발생되는 트랜잭션들의 정보를 활용하는 것이 특징이다. WIT-FWIs-MODIFY는 조합되는 아이템셋의 정보를 이용해 빈도수 계산에 필요한 연산을 줄인 알고리즘이다. WIT-FWIs-DIFF는 두 아이템셋 중 하나만 발생한 트랜잭션의 정보를 이용한다. 우리는 다양한 실험환경에서 각 알고리즘의 성능을 비교분석하기 위해 각 트랜잭션의 형태가 유사한 dense 데이터와 각 트랜잭션의 구성이 서로 다른 sparse 데이터를 이용해 마이닝 시간과 최대 메모리 사용량을 평가한다. 또한, 각 알고리즘의 안정성을 평가하기 위한 확장성 테스트를 수행한다. 결과적으로, dense 데이터에서는 WIT-FWIs와 WIT-FWIs-MODIFY가 다른 알고리즘들보다 좋은 성능을 보이고 sparse 데이터에서는 WIT-FWI-DIFF가 가장 좋은 효율성을 갖는다. WIS는 더 많은 연산을 수행하는 알고리즘을 기반으로 했기 때문에 평균적으로 가장 낮은 성능을 보인다.