RSC 1604

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논문ID	RSC_1604
주제분야	문헌정보학
관련 KOS	한국십진분류법
논문명	대학도서관 대출데이터를 활용한 교과목 주제 분석 (Analysis of Course Topics Using Circulation Data of an Academic Library)
저자명	안철민;최상희
발행정보	2025. 정보관리학회지, 42(4): 73-97.
DOI	https://doi.org/10.3743/KOSIM.2025.42.4.073
외부 링크	한국학술지인용색인(KCI)
학술지명	정보관리학회지
국문 키워드	대학도서관, 교재, 대출데이터, 동시출현분석, 네트워크분석, 장서개발, 큐레이션
영문 키워드	university libraries, course textbook, circulation data, co-occurrence analysis, network analysis, collection development, library curation
국문초록	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.
영문초록	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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