직무 분석에 관한 연구는 설문조사 및 조직구조도표 분석 방식이 자주 이용되어 졌다. 설문조사 방법은 시간, 노력, 비용이 적게 들고, 자료수집자의 주관이나 편견이 개입될 가능성이 낮아 효과적인 방법론으로 평가되지만, 부정확하거나 자기 방어적 과장 응답으로 인해, 문제 분석에 활용될 깊이 있는 정보를 제공하지 못한다는 단점도 있다(임도빈 2007). 한편 조직의 기능적 부서를 하나의 도표안에 담고있는 조직구조도표 분석은 공식적 커뮤니케이션 통로를 나타내고 있어 조직의 지휘와 감독체계를 명확하게 파악할 수 있다는 장점이 있으나, 조직도표에는 나타나지 않은 비공식적 특징을 확인하기 어렵다는 단점이 있다. 게다가 최근 조직의 속성이 위계와 기능적 경계가 거의 없는 네트워크형 구조로 변화되고 있어, 직무의 상대적 특성이나 연결성을 분석하기 위하여 네트워크 연결망 분석을 보완적으로 활용할 필요가 있다.

네트워크 연결망 분석은 의사소통집단 내 개체의 상호 작용에 관심을 두고, 개체간 연결 상태 및 구조의 특성을 계량적으로 파악하여 시각적으로 표현하는 분석 기법을 의미한다(김용학 2004). 네트워크 연결망 분석은 사회네트워크 분석, 또는 네트워크 텍스트 분석 등 다양한 방식으로 불리어지면서, 문헌정보학, 행정학, 경영학 등 다양한 학문 분야에서 공저자, 고객, 주제어 등 다양한 개념의 연계성 분석에 적용되고 있다. 네트워크 분석을 도서관의 조직 및 직무 진단에 적용한 경우는 아직까지 많지 않지만, 공식적인 업무 관계뿐 아니라, 조직 내에 숨어있는 다양한 관계 패턴을 분석해 낼 수 있으며, 눈에 보이지 않는 업무 관계 구조나 행태의 중심성 등을 파악할 수 있다(박치성, 원구환 2009). 따라서 네트워크 분석은 도서관의 기존 조직진단분석 방식에 보완적으로 사용될 수 있다.

본 연구에서는 빈도 분석과 네트워크 분석을 통해 대학도서관의 직무 분포를 밝히고 각각의 연계적 특성을 확인하고자 한다. 특히 인력이 많은 대규모 도서관과 소규모 도서관을 구분하여, 각각의 특성과 직무간의 연결성, 그리고 그 차이를 규명해 본다. 데이터 분석을 위하여 사립대학도서관협의회의 대학 편람에 수록된 서울 소재 32개 대학 545명의 직무 기술서를 수집하였다. 수집된 데이터의 동시출현단어분석 및 행렬산출을 위해 KrKwic과 KrTitle 소프트웨어를 사용하였으며, 네트워크 분석 및 시각 처리를 위해서는 NodeXL(nodexl.codeplex.com)을 활용하였다.

네트워크란 복수의 사람？조직？사물 등을 연결시키는 관계를 의미한다. 네트워크 연결망 분석은 네트워크를 형성하고 있는 개체의 구조를 기술？분석해 시각적으로 표현하는 분석기법으로, 최근 사회과학, 경영학, 응응 과학 등 다양한 학문 분야에서 응용되고 있다.

네트워크 연결망 분석에서는 연결 구조의 특성을 파악하기 위한 측정 지표로 밀도(Density)나 중심성(Centrality) 등을 사용한다(Smith 2009). 밀도는 네트워크 노드들 사이의 연결된 정도를 의미하는데, 밀도가 높은 네트워크는 정보의 교류가 활성화되어 확산이 빠름을 의미한다. 한편, 중심성은 한 행위자가 전체 네트워크에서 중심에 위치하는 정도를 표현하는 지표를 의미하는데, 이는 연결 중심성(Degree centrality), 근접 중심성(Closeness centrality), 매개 중심성(Betweenness centrality)으로 세분할 수 있다. 연결 중심성은 한 노드에 직접적으로 연결되어 있는 다른 노드들의 개수로, 연결된 노드의 수가 많아질수록 높은 지수를 보인다. 근접 중심성은 각 노드간의 거리를 근거로 하여 중심성을 측정하는 지표로 한 노드로부터 다른 노드에 도달하기 위해 필요한 최소 단계 합의 역수로 정의한다. 마지막으로 매개 중심성은 네트워크 내에서 노드와 노드간 중재자 역할의 정도를 측정하는 방법으로 한 노드가 연결망 내의 다른 노드들 사이에 최다 경로 위에 위치할수록 높은 지수를 보인다(최일영, 이용성, 김재경 2010).

모든 조직은 구성원과 이들 간의 관계로 이루어진 사회 네트워크이다. 즉 조직구성원들이 일정한 연결 관계를 가지고 상호 작용을 통하여 조직의 업무를 수행해 나간다. 조직을 둘러싸고 있는 환경 역시 다른 조직들과의 관계라는 네트워크로 파악되고, 구성원은 네트워크 관계에 따른 구조적 위치에 의해 설명되어질 수 있다. 따라서 네트워크 분석 방법은 조직과 직무 분석에 있어 효과적으로 적용될 수 있다고 평가되어 진다(박치성, 원구환 2009).

네트워크 연결망 분석에서 주요 측정 지표로 활용되는 연결 중심성과 매개 중심성이 직무 분석에서는 어떠한 의미를 가질 수 있는지를 살펴보도록 하자. 먼저 연결 중심성은 한 직무에 직접적으로 연결되어 있는 점의 수로 측정된다. 따라서 연결 중심성이 높은 직무는 많은 연결 관계를 가지는 직무로 표현될 수 있으며, 소시오그램에서는 중심부에 위치하게 된다. 반면 연결 중심성이 낮은 직무는 상대적으로 적은 수의 연결 관계를 가지는 직무로 표현될 수 있으며, 주변부에 위치하게 된다. 그러나 직무 분석에 있어, 연결 중심성이 높다고 해서 반드시 핵심 업무라고 말하기는 어렵다(정천수, 신길환, 한우철 2011). 전문성을 가지는 특정 업무가 주변 업무로 나타날 확률이 크며, 총무, 회계 등 내부관리기능과 복수의 조직원에 의해 중복적으로 수행될 수 있는 일상적 관리업무가 높은 연결 중심성을 보일 수 있기 때문이다.

한편, 네트워크 연결망 분석에서 또 다른 주요 측정 지표인 매개 중심성은 여기에서는 특정 노드를 거치지 않고는 소통이 되지 않는 전체 조직 구성원 쌍의 수를 의미한다. 다시 말해 특정 직무 a가 얼마나 타 조직 구성원들을 매개하는 역할을 수행하는 가를 보여주는 지표라고 말할 수 있다. 매개 중심성은 조직에서 매개자 또는 조정자의 역할을 수행하는 정도를 나타낼 수 있어, 업무 충돌 시 조정 역할을 수행하는 구조적 위치에 있다고 평가된다. 다시 말해 연결 중심성에 의해 업무 관계가 많은 직무와 그렇지 않은 직무를 구분할 수 있다면, 매개 중심성을 통해서는 업무의 중재 및 조정 역할을 수행하는 직무를 파악할 수 있다는 것이다. 이는 다른 점들과의 네트워크를 형성하는데 있어 중간 통로의 역할, 다시 말해 다른 업무와의 연대 활동을 촉진시켜, 경우에 따라 업무 지원 및 조정을 위한 팀으로 개편 가능하다(최선주 외 2011).

사회 연결망 분석을 직무 및 조직 분석에 활용한 연구는 다수 존재한다. 이는 다음과 같이 특정 사업에 관련된 다수 조직 간의 외적 연결망을 분석한 연구, 그리고 조직 내부의 지식공유나 비공식 연결망의 실체를 분석한 연구로 구분해 볼 수 있다. 먼저 조직간의 연결망을 분석한 연구에는 “LH 초록사회만들기”와 같은 복지 및 사회 사업 조직을 중심으로 행정기관, 기업, 시민단체, 지역주민단체 등의 연계성을 분석하거나, 그들 사이에서 중개자 역할을 수행하는 “중간 지원 조직”의 연결망을 분석한 연구가 수행된 바 있다(최선주 외 2011; 이미홍 외 2011). 한편, 조직내 연결망을 분석한 연구로는 기업의 IT 조직내 직원간의 의사 소통 네트워크를 분석한 연구(정천수 외 2011), 대학 행정 조직내 사회 연결망을 통해 지식 공유 및 혁신 행동의 관계를 분석한 연구(최재훈 2011), 대학 조직의 비공식 연결망을 분석한 연구(최창현 2006), 그리고 조직의 네트워크적 특성이 성과에 미치는 영향을 분석한 연구 등이 수행된 바 있다(박호철 2011).

도서관의 직무 분석에 관련된 연구는 주로 특정 관종의 도서관을 대상으로 직무의 특성과 변화를 파악하여 표준 직무 모형을 제시하기 위한 목적으로 수행되어졌다. 분석 방법으로는 실무자를 대상으로 한 설문 조사 방식이 다수 이용되어 졌으며, 구인 광고나 직무 기술서에 나타난 직무의 변화 추이를 분석해 직무 수행에 필요한 능력 등이 조사되기도 하였다.

도서관의 직무 분석이 수행된 연구들을 관종별로 정리해 보면, 먼저, 학교도서관과 공공도서관 영역에서는 사서직의 직무를 분석하거나 효율적인 직무 체계를 제안한 연구(안인자 외 2008; 김유진 2008)가 다수 수행되었으며, 그밖에 어린이 서비스 강화를 위해 표준 직무 모형을 제시한 연구(윤희윤 2008) 등도 수행되었다. 대학도서관을 대상으로는 사서의 직무 만족 요인(유길호 2002)이나, 업무의 아웃소싱(윤정옥 2004)과 관련된 연구가 다수 수행되었으며, 직무 내용 실태를 분석하여 표준 모형을 제시한 연구(김신영 2010) 등도 수행되었다. 정리하자면, 도서관의 직무 분석에 관한 연구는 주로 직무의 변화를 파악하여 바람직한 모형을 제시하거나 교과 과정 개발의 기초 자료 형성을 목적으로 수행되어졌다. 본 연구와 같이 직무간의 연결성을 분석하거나 도서관의 규모에 따라 어떻게 달라질 수 있는지를 다루는 연구는 아직까지 수행된 바 없는 것으로 파악된다.

도서관 직무 연결성을 분석하기 위해서는 관련된 직무간의 인접 행렬 데이터를 도출해야 한다. 인접 행렬은 “열람-대출”, “열람-반납”, “대출-반납”과 같이 연관된 직무로 구성된 쌍을 의미한다. 네트워크 연결망 분석 방법 중, 네트워크 텍스트 분석은 텍스트 상에 구축된 특정 개념 간의 관계성을 도출하기 위하여 활용되는 방법인데, 여기에서는 인접 행렬 도출을 위한 전단계로 단어가 메시지에서 출현한 빈도를 나타내는 이원 모드 행렬과 단어대단어공출현(co-occurrence)빈도의 일원 모드 대칭형 매트릭스를 먼저 산출하게 된다. 그리고 그 데이터를 기반으로 네트워크 연결망 분석을 위한 인접 행렬로 재작성하게 된다. 다시 말해, “열람, 대출, 반납, 연체료관리”와 같은 연관

된 직무의 행렬을 도출하고, 다시 “열람-대출”, “열람-반납”, “열람-연체료관리” 등과 같은 인접 행렬로 변환한다는 것이다. 본 연구에서는 초기 데이터로서 이러한 직무 행렬을 도출하기 위하여 2011년 10월을 기준으로 사립대학 도서관협의회에서 구축한 개인별 직무 기술서(http://www.kpula.or.kr/present/view/list.php)를 수집하였다. 직무 기술서에는 담당자 별로 개인이 담당하는 직무의 범위를 <표 1>과 같이 명시하고 있다. 사서 1인이 평균 2.4 개의 직무를 열거하고 있는데, 개인에게 할당된 직무는 일반적으로 특정 팀이나 부서 내에서 유사성 및 연계성이 있는 세부 직무들로 배정됨을 전제로, 이를 인접 행렬 도출을 위한 기초데이터로 활용하였다.

본 연구에서는 서울 소재 총 32개 사립 대학 545명의 직무 기술서를 수집하였으며, 이 데이터를 1차 분석 대상으로 하였다. 규모별 비교를 위한 2차 분석에서는, 소규모 대학으로 사서 인력 수 10명 미만 11개교 81명의 직무 행렬을 추출하였고, 대규모 대학으로 20명 이상 9개교 258명의 직무 행렬을 추출하였다.

본 연구는 빈도 분석을 위한 도구와 네트워크 텍스트 분석을 위한 도구를 연계하는 방식을 채택하고 있다. <표 2>와 같이 빈도 분석 단계에서는 분석 자료에 출현하는 단어의 빈도를 고찰하고, 네트워크 텍스트 분석 단계에서는 소시오그램 개념에 근거한 네트워크 지도 및 연결/매개 중심성 수식을 통해 고찰하였다. 빈도 분석과 공출현빈도 매트릭스를 산출하기 위해서는 KrKwic과 KrTitle 소프트웨어(박한우 외 2004)를 활용하였으며, 공출현빈도 매트릭스에서 인접 행렬을 도출하기 위한 도구로는 비쥬얼 베이직의 Transpose 함수를 이용하였다. 그리고 마지막으로 네트워크 분석을 위

한 연결 중심성 지수와 매개 중심성 지수, 네트워크 지도 및 클러스터 산출을 위해서 Nodexl 소프트웨어를 활용하였다.

사립대학도서관협의회의 업무 편람에 기재된 직무는 용어의 통일이 이루어지지 않았으므로 <표 3>과 같이, 데이터를 수집한 후, 수작업으로 용어를 정제하는 과정을 거쳤다. 동의어 및 유사어, 광의어/협의어, 생략어 등의 정제작업을 수행하였으나, 용어 추출 과정에서 등장한 유사용어를 통일하고 불용어를 제거하는 과정은 연구자 주관에 의한 것이므로 그에 따라 용어 출현 빈도에 차이가 나타날 수 있다.

3.2.1 1차 분석 방법

번째, 사립대학도서관협의회의 업무 편람에서 서울 소재 32개 대학 545명의 직무 행렬을 텍스트 파일로 추출한다. 두 번째, 동의어, 유사어, 광의어, 협의어, 생략어, 오류어 통제를 수행한다. 세번째, DOS 모드용 KrKwic 소프트웨어를 이용하여 색인어를 추출한다. 약 333개의 직무가 텍스트 파일로 도출되었다. 네번째, 4회 이상 등장한 색인어 52개를 추출한다. 다섯 번째, 단어의 빈도 분석을 수행한다. 여섯 번째, KrTitle 소프트웨어를 이용하여 단어가 메시지에서 출현한 빈도를 나타내는 이원모드 행렬과 단어대단어 공출현빈도의 일원 모드 대칭형 매트릭스를 산출한다. 일곱 번째, 그 중 공출현빈도행렬을 대상으로 비쥬얼베이직의 Transpose 함수를 이용하여 네트워크 분석을 위한 인접 행렬 데이터를 재작성한다. 여덟번째, Nodexl을 이용하여 연결 중심성 지수, 매개 중심성 지수, Fruchterman-Reingold 방식의 네트워크 지도, Clauset-Newman-Moore 알고리즘을 이용한 클러스터를 산출한다.

3.2.2 2차 분석 방법

첫 번째, 사립대학도서관협의회에 등록된 서울 소재 대학에서 직원 수의 규모에 의해 대규모 도서관과 소규모 도서관을 구분한다. 직원 수 규모에 있어, 최소값은 3, 최대값은 53으로 나타났으며, 기술통계 분석 결과, 평균값은 17, 중위수는 15로 나타났다. 중위수 값인 15를 기준으로 양 그룹의 파일럿 테스트를 수행한 결과, 여기에서는 가시적인 차이를 발견하기 어려웠다. 따라서, 10 이하를 소규모, 10이상 20이하를 중규모, 20 이상을 대규모로 재설정하였다. 그 중 9개로 지정된 대규모 도서관에 포함된 258명의 직원, 11개로 지정된 소규모 도서관 81명의 직무 행렬을 최종 분석 대상으로 설정하였다. 두 번째, 동의어, 유사어, 광의어, 협의어, 생략어, 오류어 통제를 수행한다. 세 번째, DOS 모드용 KrKwic 소프트웨어를 이용하여 색인어를 추출한다. 대규모에서는 약 175개가 소규모에서는 약 61개의 직무가 텍스트 파일로 도출되었다. 네 번째, 각각의 경우에서 2회 및 3회 이상 등장한 색인어를 추출한다. 대규모에서는 33개, 소규모에서는 24개가 추출되었다. 다섯 번째, 단어의 빈도 분석을 수행한다. 여섯 번째, KrTitle 소프트웨어를 이용하여 단어가 메시지에서 출현한 빈도를 나타내는 이원 모드 행렬과 단어대단어 공출현빈도의 일원 모드 대칭형 매트릭스를 산출한다. 일곱 번째, 그 중 공출현빈도행렬을 대상으로 비쥬얼베이직의 Transpose 함수를 이용하여 네트워크 분석을 위한 인접 행렬 데이터를 재작성한다. 여덟번째, Nodexl을 이용하여 연결 중심성 지수, 매개 중심성 지수, Fruchterman-Reingold 방식의 네트워크 지도, Clauset-Newman-Moore 알고리즘을 이용한 클러스터를 산출한다.

4.1.1 빈도 분석 결과

서울 소재 32개 대학도서관 545명의 직무를 대상으로 빈도분석을 수행한 결과, 4회 이상 등장한 직무는 <표 4>와 같이 나타났다. 빈도 분석 결과 가장 높게 나타난 것은 “총괄”로 179 회였으며, “수서”가 115회, “분류”가 108회, “목록” 103회 순으로 높게 나타났다. 그 밖에 50회 이상 등장한 직무는 “전자정보” 90회, “열람” 86회, “정기간행물” 76회, “시스템” 52회 등으로 나타났고, 10회 이상 나타난 직무는 “주제전문서비스” 31회, “이용교육” 32회, “홈페이지” 15회, “연구지원” 13회 등으로 나타났다. 그 밖에 “과제도서” 8회, “홍보” 8회, “강의” 7회, “희망도서관리” 5회, “디지털콘텐츠 제작” 4회 등도 눈에 띈다.

빈도분석 결과를 종합해 보면, 다음과 같이 설명해 볼 수 있을 것이다. 첫 번째, 대학도서관 직무 내용 중, 가장 높은 빈도를 보인 것은 “총괄”업무였다. 대부분의 대학도서관이 총괄 업무를 전체 조직뿐 아니라, 팀, 과 등의 단위

조직별로도 배정하고 있기 때문에 가장 높은 수치를 보이는 것으로 파악된다. 두 번째, “수서” 업무와 “분류”, “목록” 업무가 그 다음으로 높은 빈도를 나타냈다. 도서관의 기술 업무(Technical Service)로 분류되는 “수서”와 자료조직 업무가 “총괄”을 제외한 실무 영역에서 가장 높은 빈도를 나타내고 있어, 아직까지 물리적 소장 자원의 도입 및 조직과 관련된 업무가 이용자 서비스 영역보다 도서관에서 높은 비중을 보이고 있는 것으로 파악할 수 있다. 세 번째, “전자정보”, “시스템”, “멀티미디어”, “홈페이지”와 같은 전자 자원 또는 전산 관련 업무도 높은 빈도를 나타냈으며, 대학의 교육 및 연구 지원을 위해 최근 강조되고 있는 “주제전문서비스”도 눈에 띄었다.

4.1.2 네트워크 분석 결과

빈도 분석 결과에서 4회 이상 등장한 직무 52개를 대상으로 네트워크 텍스트 분석을 수행한 결과를 살펴보면 다음과 같다. 50개의 노드와 3,375개의 링크가 생성되었다. 또한 최대 4개의 노드만 건너면 모두 연계가 가능한 좁은 세상 네트워크(Small World Network)를 보이고 있으며, 평균 거리는 1.82를 나타내고 있었다. 가장 연결 중앙성이 높은 주제는 33개가 연계되어 있는 것으로 나타났으며, 가장 낮은 주제는 1개의 노드가 연결되어 있는 것으로 나타났다.

연결 중심도가 높은 직무는 연결성이 많거나 중복성이 높은 직무로 이해할 수 있는데, 가장 높은 지수를 보인 직무로 나타난 것은 “수서(32)”였다. 그 밖에 “열람”과 “정기간행물”

도 30으로 높게 나타났다. “수서”의 경우, “희망도서”, “예산”, “전자정보”, “정기간행물”, “기증”, “기자재”, “비도서” 등 다양한 업무와 연결성을 보이고 있었으며, “열람”은 “대출”, “반납” 이외에도 “정기간행물”, “서고”, “학위 논문” 등 다양한 직무와 연계되어 있었다. 두 번째, 빈도분석에서 높은 수치를 보인 “분류”와 “목록”은 각각 25로 여기에서는 상대적으로 낮은 수치를 보였다. “분류”와 “목록”은 도서관에서 다수의 사서에 의해 수행되고 있는 직무이기는 하지만, 이 직무를 수행하는 직원이 동시에 수행하고 있는 다른 직무는 상대적으로 적다는 것을 의미한다. 다시 말해, 전문적

인 업무로 취급되어, 해당 직무만을 전담하는 경우가 다른 직무들에 비해 많다고 해석해 볼 수 있을 것이다. 세 번째, 매개중심도 분석 결과는 “전자정보”가 162.068로 가장 높게 나타났다. 매개중심도가 높다는 것은 해당 직무가 매개자 또는 조정자의 역할을 수행할 수 있다는 것을 의미한다. 다시 말해 배타적으로 더 많은 정보 공유를 할 수 있으며 통제 역할을 하거나 인접한 다른 행위자들 간의 정보 격차를 중 재해 줄 수 있다는 것을 의미한다. “전자정보”는 “디지털컨텐츠제작”, “학술정보색인” 등 연계성이 낮게 나온 직무들을 “기획”, “수서” 등의 타 직무와 연계해 줄 수 있는 위치라고 해석해 볼 수 있겠다.

본 장에서는 대학도서관 규모의 차이에 따라 직무 출현 빈도 및 그 연계적 특성이 어떻게 달라질 수 있는지를 분석해 보도록 한다. 여기에서는 사서가 20명이 이상인 9개교 258명의 직무를 추출하여 대규모 도서관으로 분석하였고, 사서가 10명 이하인 11개교의 81명의 직무를 추출하여 소규모 도서관으로 분석하였다.

4.2.1 빈도 분석 결과

소규모 도서관과 대규모 도서관의 직무에 대한 빈도 분석을 수행한 결과, 소규모 도서관에서 2회 이상의 빈도를 보인 직무는 24개로 나타났으며, 대규모 도서관에서 3회 이상의 빈도를 보인 직무는 33개로 나타났다. 분석 결과 다음과 같은 해석을 해 볼 수 있겠다.

첫 번째, 소규모 도서관에서는 “분류”가 가장 높은 빈도를 보였다. 이는 많은 직원들의 직무가 “분류”업무에 집중되어 있다는 것을 의미한다. 반면, 대규모 도서관은 “총괄”업무가 가장 압도적인 빈도를 보이고 있었다. 대규모 도서관은 규모 자체가 방대하므로 전체 총괄 업무자를 배정할 뿐 아니라, 단위 부서에서도 총괄 업무를 책임지는 사서를 배정하고 있어 높은 빈도를 나타내고 있는 것으로 해석해 볼 수 있겠다. 두 번째, 소규모 도서관은 “분류” 이외에도 “목록”, “수서” 등 기술 업무의 빈도 순위가 매우 높게 나타났다. 반면, “주제전문 서비스”나 “이용자교육” 등은 매우 낮게 나타나, 상대적으로 연구 및 교육 지원 서비스에 대한 비중이 기술 업무보다 낮은 것으로 해석해 볼 수 있겠다. 세 번째, 대규모 도서관 역시 “목록”, “수서”, “분류” 등 기술 업무의 빈도 순위는 상위권으로 나타났다. 그러나 “주제전문서비스”, “상호대차”, “이용자교육”과 같은 이용자 서비스 영역 또한 높은 빈도를 보였으며 “고서”, “지정도서”, “과제도서”, “홍보” 등 다양한 영역의 업무가 수행되고 있음이 파악되었다. 뿐만 아니라, “주제전문서비스”가 매우 높은 빈도 순위를 보여 주목되는데, 이는 대 규모 도서관이 최근 주제전문서비스를 강화하기 위하여 다수의 직원에게 특정 주제를 할당하고 주제전문서비스와 관련된 직무를 배정하고 있기 때문인 것으로 파악된다.

4.2.2 네트워크 분석 결과

네트워크 분석 결과 <표 7>과 같이 소규모 도서관은 24개의 노드와 527개의 링크로 연계되고 있었다. 단어사이의 평균 도달거리는 14.86 단계로 나타났으며, 밀도는 0.489, 연결 중심성 평균은 11.250으로 나타났다. 가장 도달거리가 먼 경우에도 3단계를 거치면 모두 연관되는 직무로 나타났다. 한편, 대규모 도서관은 31개의 노드와 559개의 링크로 연계되고 있었다. 단어 사이의 평균 도달거리는 21.45로 소규모 도서관보다 다소 먼편이며, 가장 도달거리가 먼 경우 5개의 단계를 거쳐야 하는 것으로 나타났다. 밀도는 0.208, 연결 중심성 평균은 6.258로 나타나 전반적으로 소규모 도서관보다 느슨한 연결성을 가지고 있는 것으로 보인다. 구체적인 분석 결과는 다음과 같다.

첫 번째 소규모 도서관은 “수서”가 가장 높은 연결 중심성을 보였고, 그 다음이 “목록”, “상호대차”, “분류”순으로 나타났다. “수서”는 “학위논문”, “기증”, “분류”, “총괄” 등과 연관성을 가지고 있으며, “목록”은 “정기간행물”, “분류”, “전자정보” 등과 연관성을 가지고 있었다. 다시 말해, 소규모 도서관에서는 “수서”, “목록”, “분류” 등의 업무가 독립적으로 수행되지 않고 다른 업무와의 연장선상에서 또는 개인이 맡은 여러 업무 중 하나로 수행되고 있음을 이해할 수 있겠다. 두 번째, 대규모 도서관에서는 “시스템”이 가장 높은 연결 중심도를

보였다. 그 다음 “총괄”, “열람”순으로 나타났다. “시스템”은 “멀티미디어”, “전자정보”, “이용자교육”, “학위논문” 등과 연관성이 높은 것으로 나타났으며, “총괄”업무는 “수서”, “예산”, “시설관리”, “서무” 등과 관련성이 높은것으로 나타났다. 한편, 소규모 도서관에서 연결중심도가 높게 나타난 “수서”, “분류”, “목록”과 같은 기본 직무들이 대규모 도서관에서는 상대적으로 낮게 나타나, 이들 직무는 타 직무와 비교적 적은 연결 관계를 가지며, 독립적으로 수행되고 있음을 알 수 있었다. 세 번째, 매개중심도에 있어, 소규모 도서관에서는 “수서”가 가장 높은 것으로 나타나, “수서”를 통해 연계성이 적은 “학위논문”, “기증” 등의 업무가 “전자정보”, “시스템” 등 타 업무와 매개되는 것으로 나타났다. 반면, 대규모 도서관은 “시스템”이 매개중심도가 가장 높은 것으로 나타나, “멀티미디어”와 같은 연계성이 낮은 업무를 “전자정보”, “이용자교육” 등의 업무와 매개하는 것으로 이해할 수 있겠다. “총괄”업무도 “예산”이나 “서무” 등의 업무를 “분류”, “목록” 등 타 서비스와 매개하는 것으로 나타났다.

네 번째, 대규모 도서관과 소규모 도서관의 네트워크를 대상으로 클러스터를 형성한 결과

는 다음과 같은 차이를 보이고 있다. 소규모 도서관은 3개의 클러스터를 형성한 반면, 대규모 도서관은 4개의 클러스터를 형성하였다. 소규모 도서관은 ① 이용자서비스와 전자자원, ② 목록, 분류와 같은 기술업무, ③ 대출과 반납업무를 각각 독립된 클러스터로 형성하고 있었다. 반면 대규모 도서관은 ① 기술업무와 전자자원이 별도의 클러스터를 형성하고 있으며, ② 주제전문서비스, ③ 정기간행물, ④ 열람과 상호대차를 중심으로도 독립된 클러스트를 형

성하고 있었다. 대규모 도서관의 ②, ③, ④번 클러스트는 모두 이용자 서비스 영역으로 해석할 수 있다. 따라서 대규모 도서관에는 이용자 서비스 영역에 다양한 직무가 존재하고 있으며, 이들 간의 유사성에 의해 독립된 하위 클러스트로 구분될 수 있음을 파악할 수 있다.

최근 다양하고 복잡한 의사소통과 비공식적 활동에 대한 중요성이 강조되면서, 수평적 네트워크와 조직 내 숨어 있는 관계에 대한 분석이 매우 중요한 요소가 되고 있다. 따라서 조직 진단에 있어 네트워크 분석의 활용은 직무간의 밀도나 연결성 등 조직 내 업무 연결 패턴에 대한 이해와 분석을 가능하게 한다. 본 연구에서는 네트워크 연결망 분석을 통해 대학도서관의 규모에 따른 직무의 출현 빈도, 그리고 직무간의 연계성과 매개성의 차이를 분석하였다. 서울 소재 사립대학도서관의 직무 중 가장 많은 사서 직원에 의해 수행되고 있는 직무는 “총괄” 업무로 나타났고, 그 다음 “수서”, “분류”, “목록”순을 나타내고 있었다. 네트워크 분석을 통해 직무간의 연계성을 살펴 본 결과에서는 “수서”가 가장 많이 타 업무와 연관 관계를 가지고 수행되고 있음을 파악할 수 있었다. 반면 빈도 분석에서 높은 수치를 보인 “분류”와 “목록”은 “수서”에 비해서는 낮은 연결 중심성을 보여, 어느 정도 특정성을 인정받아 독립적으로 수행되고 있는 직무로 해석해 볼 수 있었다. 한편, 매개 중심도에서는 “전자정보”가 가장 높게 나타나, 직무와 직무간의 매개 또는 통로 역할을 하고 있다고 해석되었다.

규모가 큰 곳과 작은 곳의 직무 빈도와 밀도, 그리고 업무간의 연계성을 살펴보기 위해 수행한 2차 분석에서는 다음과 같은 결과가 나타났다. 빈도 분석 결과 소규모 도서관에서는 “분류”가 가장 높은 빈도를 보인 반면, 대규모 도서관에서는 “총괄” 및 “주제전문서비스”가 가장 높은 빈도를 나타냈다. 또한 소규모 도서관에서는 높게 나타나지 않았던 이용자 서비스 영역이 여기에서는 높은 수치를 보였으며, “고서”, “지정도서”, “홍보” 등의 다양한 직무들이 수행되고 있음을 파악할 수 있었다.

한편, 네트워크 분석 결과는 다음과 같이 나타났다. 소규모 도서관은 밀도가 0.489, 평균 연결중심도가 11.250인데 반해, 대규모 도서관은 밀도 0.208, 평균 연결중심도가 6.528로 훨씬 느슨한 연결 관계를 가지고 있는 것으로 나타났다. 평균 거리도 소규모 도서관은 14.86이며, 최대 3개만 거치면 연결되는 좁은세상 네트워크를 보이고 있는 반면, 대규모 도서관의 평균 거리는 21.45로 나타났고 5단계를 거쳐야 연결될 수 있는 노드가 존재하고 있는 것으로 나타났다. 다시 말해, 소규모 도서관보다는 더 넓은 네트워크 구조를 나타내고 있는데, 이는 대규모 도서관의 사서 1인의 업무 범위가 소규모 도서관 사서에 비해 좁으며, 전문적, 독립적으로 수행되고 있는 업무가 다수 존재하고 있다는 것을 의미한다. 반대로 소규모 도서관은 적은 인원이 많은 업무를 수행하기 위해 사서 1인에게 배정된 업무의 영역이 넓다고 해석해 볼 수도 있을 것이다. 세부 직무별로 보면, 소규모 도서관에서는 “수서”가 가장 연결중심도가 높았고 “목록”과 “분류”도 연결 중심도가 높은 편으로 나타났다. 반면 대규모 도서관은 “시스템”, “총괄”, “열람” 업무가 높게 나타난 반면, “목록”, “분류” 등의 업무는 소규모 도서관에 비해 낮게 나타났다.

규모별로 분석한 클러스터 형성 결과에서도 차이를 나타냈다. 소규모 도서관은 이용자서비스, 기술업무, 대출/반납의 3개의 클러스트가 형성된 반면, 대규모 도서관은 기술업무와 3개 그룹의 이용자 서비스를 포함하여 도합 4개의 클러스터가 형성되었다. 다시 말해 기술업무는 소규모와 대규모 도서관에서 모두 별도의 클러스터로 형성되었으나, 이용자 서비스 영역에 있어서는 대규모 도서관이 훨씬 다양한 직무를 수행하고 있으며, 그 안에서도 유사성에 의해 세부 직무가 그룹핑될 수 있다는 것을 의미한다.

네트워크 기법을 통해 도서관의 직무 연계성을 분석한 이 연구를 통해 도서관 직무의 상대적 특성과 연결성을 이해하고, 대규모 도서관과 소규모 도서관 직무의 특성과 그 차이를 파악해 볼 수 있었다. 대학도서관은 대학의 구조 개혁 등 내부적 문제, 정보 환경 등 대외적 변화에 의해 지속적인 기능적, 구조적 개혁을 요구받고 있다. 따라서 이 연구는 도서관 업무의 재조직에 있어, 유용한 참고 자료로 활용될 수 있을 것으로 본다.