본 연구는 2023년 4월 25일부터 2025년 4월 24일까지 국민신문고에 접수된 도서관 관련 민원 822건을 대상으로 Python 기반 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 주요 민원 유형과 특징을 분석하였다. 상위 키워드 분석, 연관 분석, K-평균 군집화, 시기별 민원 분포 분석을 수행한 결과, 도서관 민원은 회원 가입, 자료 대출·열람, 희망도서 신청, 시설 이용 등 기본 서비스 과정에서 집중적으로 발생하였으며, 특정 주제별로 뚜렷한 군집 구조를 형성하고 있음을 확인하였다. 분석 결과를 바탕으로 기본 서비스 프로세스 개선, 복합적 이용 경험 관점의 통합적 서비스 설계, 스마트 인프라 확충, 주제별 맞춤형 대응 전략 마련, 자료 접근성 강화 등의 시사점을 도출하였다. 본 연구는 국민신문고 민원 데이터를 활용하여 도서관 서비스 개선 방안을 실증적으로 제시한 점에서 의의가 있다.