공공도서관 인공지능 서비스에 대한 사서 경험 연구

Abstract

오늘날 도서관은 디지털 매체와 기술을 활용한 서비스 제공 환경으로 확장되고 있으며, 이에 인공지능 서비스가 본격적으로 도입되고 있다. 이러한 변화 속에서 도입 방안, 기술적 특징 및 사용성, 인식에 관한 연구는 활발히 이루어졌으나, 현재 현장에 실제로 도입 및 운영되고 있는 도서관 인공지능 서비스에 대한 연구는 부족하다. 또한, 기존 연구는 대학 및 학교도서관에 초점이 맞춰져 공공도서관에 대한 논의는 제한적이었다. 특히, 보편적 정보 접근을 보장하고 디지털 정보 격차를 해소하는 공공도서관의 역할을 고려할 때, 공공도서관의 인공지능 서비스에 대한 논의가 더욱 필요하다. 더불어, 사서는 기술을 직접 익히고 서비스를 운영하는 핵심 주체로, 그들의 경험과 인식을 통해 도서관 인공지능 서비스의 원활한 도입과 운영 방안을 모색할 수 있다. 따라서, 본 연구에서는 공공도서관에서 어떤 인공지능 서비스를 제공하는지 조사하여 이를 체계적으로 분석하고, 공공도서관 인공지능 서비스를 제공하는 사서들의 경험을 통해 서비스 운영의 실제를 파악하며, 공공도서관 인공지능 서비스를 둘러싼 환경을 규명함으로써 공공도서관 인공지능 서비스를 도입 및 운영할 때 고려해야 할 사항을 제안하고자 하였다. 이를 위한 연구의 방법으로 문헌연구, 사례분석, 심층면담의 순서로 진행하였다. 문헌연구를 통해 도서관 인공지능 서비스의 정의와 범위를 규명하고자 하였다. 선행연구에서 제시된 도서관 인공지능 서비스와 관련된 개념을 살펴보고, 이를 바탕으로 본 연구의 용어를 정의하였다. 사례조사는 도서관 인공지능 서비스의 종류에 따라 나누어 실시하였다. 여러 형태와 종류로 제공되는 도서관 인공지능 서비스의 사례 총 30개(국내 17개, 국외 13개) 중 최신성과 지속성, 다양성을 기준으로 10개의 사례를 선정하였다. 이후, 도서관 인공지능 서비스의 사례를 종합 프레임워크의 활용 사례(use-case), 디지털 전환 요소, 서비스 혁신 요소를 준거로 분석하였다. 심층면담은 공공도서관에서 인공지능 서비스를 제공하는 사서의 경험을 분석하기 위하여, 연구참여자 모집을 2024년 9월 23일부터 시작하였다. 전화와 이메일로 26개의 기관에 연락을 취하였으나, 대부분의 기관에서 연구 참여를 거절하였다. 이 과정에서 10분 내외의 간단한 질의를 통해 연구의 중요한 기초자료를 수집하였다. 이후, 연구자는 지인 중 인공지능 서비스 담당 사서를 알고 있는 사람들에게 협조를 요청하였고, 이를 통해 최종적으로 3명의 연구참여자를 모집할 수 있었다. 연구참여자 면담은 2024년 11월 12일부터 12월 18일까지 실시하였다. 총 3명의 사서가 연구에 참여하였으며, 연구참여자 당 1시간 5분에서 1시간 31분 가량 면담하였다. 1차는 직접 만나 대면으로 진행하였고, 2차는 전화를 통해 진행하였다. 본 연구는 초기에 연구자의 시각에서 원자료를 연역 코딩을 진행하였으나, 그 결과 사서 경험을 구성하는 세부적인 요인이나 현상의 관계를 파악하기 어려웠다. 따라서, 처음부터 다시 귀납적 코딩 과정을 거쳤다. 자료 분석을 위한 코딩은 두 단계로 구분하여 기술하였다. 1단계 개방 코딩 결과 146개의 각기 다른 의미 있는 단어와 문장이 분석되었으며, 40개의 잠재적 범주가 도출되었다. 2단계 코딩 결과, 총 8개의 상위 범주와 19개의 하위 범주, 53개의 개념이 도출되었다. 분석 자료의 신뢰도 및 타당성 확보를 위한 방법으로, 연구자는 문헌정보학 석사 1명, 교육학 박사 1명에게 동료 검토(peer review)를 받았고, 평가와 피드백을 반영하였다. 코딩 결과, 상위 범주는 ‘인공지능 서비스 도입과 담당자가 된 배경’, ‘도서관 인공지능 서비스 개발 과정’, ‘인공지능 도구의 한계’, ‘도서관 인공지능 도구와 서비스 개선을 위한 노력’, ‘기관에 적합한 다양한 결정’, ‘도서관 인공지능 서비스에 대한 미래 계획’, ‘도서관 인공지능 사서 교육의 한계와 요구’, ‘도서관 인공지능 서비스 활성화 방안’으로 나타났다. 이와 같은 상위 범주는 도서관 인공지능 서비스의 도입 및 운영 과정에 따라, 최종적으로 ‘도서관 인공지능 서비스 도입의 과정’, ‘도서관 인공지능 서비스 운영의 과정’, ‘도서관 인공지능 서비스에 관한 계획’으로 종합될 수 있다. 이를 바탕으로 하여 본 연구에서는 공공도서관 인공지능 서비스 도입 및 운영 시 고려할 사항을 인공지능 서비스의 특성 측면과 운영 측면으로 나누어 제안하였다. 인공지능 서비스 특성 측면으로는, 인공지능 서비스는 여러 요소 중 ‘운영의 방식’, ‘인공지능 도구의 특징’, ‘사서의 역량’, ‘기관의 여건과 상황’을 주의깊게 고려해야 한다. 운영 측면으로는 도서관 인공지능 서비스를 도입하는 과정에서 인공지능 서비스를 둘러싼 환경의 주체들인 상위관리자, 업체, 정책과 사서 자신이 사서의 역할을 인식하고 이를 위한 지원을 제공해야 한다. 공공도서관 인공지능 서비스 운영의 과정에서는 업체는 사서 및 이용자와 적극적으로 협력하여 상생의 방안을 마련해야 한다. 공공도서관 인공지능 서비스에 관한 계획으로는 사서, 이용자, 업체의 양방향적 소통을 강화하는 방안을 고려해야 한다. 본 연구는 공공도서관 인공지능 서비스를 제공하는 사서의 경험을 통해 현장의 운영 방식과 이를 둘러싼 환경 속 관계 요인들을 파악함으로써, 앞으로 도서관 인공지능 서비스의 도입 및 운영이 도서관 현장의 지원으로 이어지는 하향식 접근(top-down)과 이용자의 요구와 사서의 직무 역량을 고려한 개발로 이루어지는 상향식 접근이 균형을 이루는 접근법으로 발전해 나갈 필요성을 제안하였다. 이를 통해 정책적 방향성과 현장의 실질적 요구를 동시에 충족시키는 균형적 운영 모델을 도출할 수 있을 것이다. 본 연구는 최종적으로 확보된 참여자 수가 많지 않다. 그럼에도 불구하고, 본 연구에서 수집한 데이터는 내용적 심도와 질적 풍부함에서 중요한 학문적 가치를 지닌다. 이는 연구 참여자들이 공공도서관 인공지능 서비스 운영에 관한 실질적 경험과 통찰을 적극적으로 공유할 수 있는 사서들로 선별되었기 때문이다. 또한, 연구참여자들은 도서관 인공지능 서비스를 시범 운영의 형태로 제공하고 있었다. 앞으로 확대될 도서관 인공지능 서비스의 도입 및 운영의 실제는 인공지능에 대한 변화하는 관심, 정책적 지원, 기관별 상황과 이용자들의 요구 등을 고려하여 지속적으로 살펴볼 필요가 있다. 추후 이용자의 입장에서 공공도서관 인공지능 서비스 경험에 관한 질적 연구를 통해 도서관 인공지능 서비스를 둘러싼 관계와 활성화 방안을 보다 심층적으로 파악할 수 있을 것으로 생각된다. 본 연구는 향후 공공도서관 인공지능 서비스 도입을 고려하는 현장 사서와 인공지능 서비스 운영의 실제에 관심을 갖는 상위관리자에 기초자료로 사용될 수 있을 것이다.;Today, libraries are expanding their service environments by incorporating digital media and technology, including the active introduction of artificial intelligence (AI) services. While numerous studies have focused on strategies for implementation, technological characteristics, usability, and perceptions of AI in libraries, research on AI services that are currently in use and operation within libraries is still limited. Additionally, existing studies tend to focus on academic and school libraries, with minimal attention to public libraries. Given the critical role of public libraries in ensuring universal access to information and bridging the digital divide, it is imperative to examine AI services in public libraries. Furthermore, as librarians are the primary agents directly learning and managing these technologies, their experiences and perceptions provide valuable insights into the effective adoption and operation of AI services in libraries. This study investigates the types of AI services provided in public libraries, systematically analyzes these services, examines librarians' experiences in offering them, and identifies the surrounding environment to propose considerations for adopting and operating AI services in public libraries. The research employed a combination of literature review, case analysis, and in-depth interviews. The literature review clarified the definitions and scope of library AI services, refining terminology based on prior research. Case analysis categorized library AI services into different types, selecting 10 cases (7 domestic, 3 international) from 30 examples based on criteria such as recency, sustainability, and diversity. These cases were analyzed using a comprehensive framework addressing use cases, digital transformation elements, and service innovation components. In-depth interviews were conducted to explore librarians' experiences with AI services in public libraries. From September 23, 2024, invitations were extended to 26 institutions via phone and email, resulting in limited participation. However, brief inquiries during this process yielded essential preliminary data. Through personal networks, three librarians who oversee AI services were recruited for participation. Interviews were conducted between November 12 and December 18, 2024, each lasting 1 hour and 5 to 31 minutes. The first interviews were conducted in person, and follow-up interviews were conducted by phone. Data analysis initially used deductive coding based on the researcher’s perspective but later adopted an inductive coding approach to better capture detailed factors and relationships within librarians' experiences. The coding process involved two phases: 146 distinct meaningful phrases and sentences were identified in the first phase, leading to 40 potential categories. In the second phase, these were refined into eight major categories, 19 subcategories, and 53 concepts. Peer reviews by experts in library and information science and educational psychology ensured the reliability and validity of the analysis. The major categories derived include: "Background of AI Service Adoption and Librarian Roles," "Development Processes for Library AI Services," "Limitations of AI Tools," "Efforts to Improve AI Tools and Services," "Institutional Decision-Making," "Future Plans for Library AI Services," "Challenges and Needs in Librarian AI Training," and "Strategies for Activating Library AI Services." These categories were synthesized into three overarching processes: the adoption, operation, and planning of AI services in libraries. Based on these findings, this study proposes considerations for AI services in public libraries, divided into service characteristics and operational aspects. Regarding service characteristics, attention should be paid to the operational methods, features of AI tools, librarian competencies, and institutional conditions. Operationally, stakeholders—including administrators, vendors, policymakers, and librarians—must recognize librarians' roles and provide support. In service planning, fostering collaborative communication between librarians, users, and vendors is essential. This study highlights the need for a balanced approach to library AI service adoption and operation, integrating top-down support from library management with bottom-up development that addresses user needs and librarians' competencies. Such an approach can yield a sustainable and practical operational model that aligns policy directions with field requirements. Although the study faced limitations due to a small sample size, the depth and richness of the data collected hold significant academic value, reflecting the meaningful insights and experiences of participating librarians. The findings underscore the need for continuous examination of the evolving interest in AI, policy support, institutional contexts, and user demands as AI services expand in libraries. Future research should explore user experiences with public library AI services to deepen understanding of the relationships and activation strategies surrounding these services. This study provides foundational insights for librarians considering AI adoption and for administrators interested in the practicalities of managing AI services in public libraries.