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검색어: 연구분야, 검색결과: 283
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이혜경(대구가톨릭대학교 문헌정보학과 강사) ; 이용구(경북대학교 문헌정보학과) 2023, Vol.40, No.4, pp.429-450 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2023.40.4.429
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초록

본 연구의 목적은 오픈 데이터 관련 연구의 최근 동향과 지적 구조를 고찰하는 것이다. 이를 위하여 본 연구는 Scopus에서 저자 키워드로 ‘open data’를 검색하여 1999년부터 2023년까지 총 6,543건의 논문을 수집하였으며, 데이터 전처리 이후 5,589편 논문의 저자 키워드를 대상으로 오픈 데이터 관련 연구 분야 및 링크드 오픈 데이터 관련 연구 분야의 중심성 도출과 네트워크 분석을 수행하였다. 그 결과, 오픈 데이터 관련 연구에서는 ‘big data’가 가장 높은 중심성을 보였으며, 주로 공공데이터 개념의 오픈 데이터로서의 활용 및 정책 적용 연구, 빅데이터와의 연관개념으로서의 오픈 데이터를 활용한 데이터 분석에 관한 연구, 오픈 데이터의 재생산이나 활용 및 접근과 같은 오픈 데이터의 이용과 관련한 주제의 연구가 이뤄지고 있음이 나타났다. 그리고 링크드 오픈 데이터 관련 연구는 삼각매개중심성 및 최근접이웃중심성에서 모두 ‘semantic web’이 가장 높은 것으로 나타났으며, 정부 정책의 공공데이터보다 데이터 연계와 관계 형성을 중점으로 한 연구가 많이 수행된 것으로 나타났다.

Abstract

The purpose of this study is to examine recent trends and intellectual structures in research related to open data. To achieve this, the study conducted a search for the keyword “open data” in Scopus and collected a total of 6,543 papers from 1999 to 2023. After data preprocessing, the study focused on the author keywords of 5,589 papers to perform network analysis and derive centrality in the field of open data research and linked open data research. As a result, the study found that “big data” exhibited the highest centrality in research related to open data. The research in this area mainly focuses on the utilization of open data as a concept of public data, studies on the application of open data in analysis related to big data as an associated concept, and research on topics related to the use of open data, such as the reproduction, utilization, and access of open data. In linked open data research, both triadic centrality and closeness centrality showed that “the semantic web” had the highest centrality. Moreover, it was observed that research emphasizing data linkage and relationship formation, rather than public data policies, was more prevalent in this field.

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김미설(전남대학교 대학원 문헌정보학과) ; 장우권(전남대학교) 2015, Vol.32, No.1, pp.171-204 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2015.32.1.171
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초록

이 연구는 국내 전문학술지를 통해 국내 도서관마케팅의 도입 시기부터 현재까지 관련연구의 시대적 흐름에 따른 변화와 앞으로의 연구동향을 살펴보고, 향후 도서관마케팅 관련 주제 분야의 연구에 도움이 되는 기초 자료를 제시하는 데 있다. 이를 위해 문헌정보학 분야 전문 학술지인 ‘한국문헌정보학회지’, ‘한국비블리아학회지’, ‘한국도서관․정보학회지’, ‘정보관리학회지’의 창간호부터 2013년까지 발행된 전체논문 3,951편 중 선택된 키워드로 검색하여 중복된 논문 및 도서관마케팅과 관련이 없는 논문을 제외하고 최종 선정된 359편의 논문을 대상으로 항목별 세부분석을 통해 연구결과를 도출하였다. 이 연구의 결과, 연고별 연구논문 발표 추이, 기관별 연구논문 발표추이, 저자별 연구논문 발표추이, 영역별 연구논문 발표추이, 관종별 연구논문 발표추이가 나타났다.

Abstract

The objectives of this study are to examine changes in research on library marketing promotion from its introduction to the present using domestic journals carrying research papers on library marketing, to forecast research trends in the future, and to provide basic information for supporting future studies on subjects related to library marketing. There were a total of 3,951 papers published through the journals in the area of library and information science including ‘The Journal of the Korean Society for Library and Information Science’, ‘The Journal of the Korea Biblia Society for Library and Information Science’, ‘The Journal of the Korean Library and Information Science Society’, and ‘The Journal of the Korean Society for Information Management’ from their first issues to the present. These papers were searched using selected keywords, and after redundant papers and those not related to library marketing were excluded, 359 papers were sampled for this study and analyzed from different aspects. Findings derived from this study, with regard to trends in research paper publishing by year, with regard to trends in research paper publishing by institution, with regard to trends in research paper publishing by author, with regard to trends in research paper publishing by area, and with regard to trends in research paper publishing by library type.

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초록

이 연구의 목적은 인문학분야를 대상으로 인용DB간 구축 정보를 비교하고 차이가 있는 경우 그 원인과 문제점을 분석하여 구축 정보의 정확성을 향상시킬 수 있는 방안을 제시하는데 있다. 이를 위해 인용정보를 구성하는 주요 항목 중의 하나인 피인용횟수를 기준으로 네이버와 KCI에서 국내학술논문을 비교하였다. 조사결과, KCI가 네이버보다 좀 더 정확한 인용정보를 제공하고 있었지만 그 차이는 크지 않았다. 각 인용DB간 차이의 원인은 수록범위의 불완전성, 서지정보의 오류, 참고문헌 구축의 불완전성, 링크와 관련된 오류 등으로 조사되었다. 두 인용DB 모두 개선의 여지가 남아있으며, 양자를 상호보완적으로 활용한다면 인문학 분야에서 더욱 완전한 인용정보를 파악할 수 있을 것이다.

Abstract

The purpose of this study was to identify differences between KCI and Naver Scholar as citation analysis tools. Four subcategories in the humanities category were selected as the subject of study. The recall of Naver Scholar was 64%(2,227 times) and the KCI's was 77%(2,665 times). There were some differences in the results at the individual article level or the subcategory level, but the gaps were not significant. Therefore, researchers who analyze citations are urged to use both databases because neither of them are complete, but supplementary to each other.

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김송이(이화여자대학교) ; 정연경(이화여자대학교) 2014, Vol.31, No.3, pp.7-27 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2014.31.3.007
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초록

한국십진분류법(Korea Decimal Classification) 5판에서는 건축학 분야가 건축공학과 건축술이라는 두 항목으로 나뉘어 분류되었으나 2013년 6판에서는 ‘건축, 건축학’으로 통합되었다. 본 연구는 KDC 5판과 KDC 6판의 비교 분석과 DDC, NDC, UDC의 비교 분석을 통하여 개정된 KDC 6판의 건축학 분야를 살펴보고 개선방안을 제안하였다. 주요 십진분류법과의 비교 분석결과 건축학은 항목 통합으로 인한 재분류의 필요성, 이전보다 길어진 건축사 분류번호 문제가 발생하였으며, 한국 전통 건축에 대한 분류 전개 개선이 필요한 것으로 나타나 이에 대한 개선방안을 제안하였다.

Abstract

Constructions and Architecture fields were divided into Architecture engineering and Architecture in the 5th edition of Korean Decimal Classification (KDC), but those were combined in the 6th edition of KDC published in 2013. The purposes of this study are to find problems and to suggest modifications through comparing and analyzing the 5th and the 6th editions of KDC, Dewey Decimal Classification, Nippon Decimal Classification and Universal Decimal Classification. The necessity of reclassification, a long classification number for History of Architecture and addition of categories of traditional building and architectural engineering are required to improve the 6th edition of KDC and the improvements and modifications of those problems are suggested.

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이재윤(명지대학교 문헌정보학과) ; 정은경(이화여자대학교 문헌정보학과) 2022, Vol.39, No.1, pp.309-330 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2022.39.1.309
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초록

학문의 구조, 특성, 하위 분야 등을 계량적으로 규명하는 지적구조 분석 연구가 최근 급격히 증가하는 추세이다. 지적구조 분석 연구를 수행하기 위하여 전통적으로 사용되는 분석기법은 서지결합분석, 동시인용분석, 단어동시출현분석, 저자서지결합분석 등이다. 이 연구의 목적은 키워드서지결합분석(KBCA, Keyword Bibliographic Coupling Analysis)을 새로운 지적구조 분석 방식으로 제안하고자 한다. 키워드서지결합분석 기법은 저자서지결합분석의 변형으로 저자 대신에 키워드를 표지로 하여 키워드가 공유한 참고문헌의 수를 두 키워드의 주제적 결합 정도로 산정한다. 제안된 키워드서지결합분석 기법을 사용하여 Web of Science에서 검색된 ‘Open Data’ 분야의 1,366건의 논문집합을 대상으로 분석하였다. 1,366건의 논문집합에서 추출된 7회 이상 출현한 63종의 키워드를 오픈데이터 분야의 핵심 키워드로 선정하였다. 63종의 핵심 키워드를 대상으로 키워드서지결합분석 기법으로 제시된 지적구조는 열린정부와 오픈사이언스라는 주된 영역과 10개의 소주제로 규명되었다. 이에 반해 단어동시출현분석의 지적구조 네트워크는 전체 구성과 세부 영역 구조 규명에 있어 미진한 것으로 나타났다. 이러한 결과는 키워드서지결합분석이 키워드 간의 서지결합도를 사용하여 키워드 간의 관계를 풍부하게 측정하기 때문이라고 볼 수 있다.

Abstract

Intellectual structure analysis, which quantitatively identifies the structure, characteristics, and sub-domains of fields, has rapidly increased in recent years. Analysis techniques traditionally used to conduct intellectual structure analysis research include bibliographic coupling analysis, co-citation analysis, co-occurrence analysis, and author bibliographic coupling analysis. This study proposes a novel intellectual structure analysis method, Keyword Bibliographic Coupling Analysis (KBCA). The Keyword Bibliographic Coupling Analysis (KBCA) is a variation of the author bibliographic coupling analysis, which targets keywords instead of authors. It calculates the number of references shared by two keywords to the degree of coupling between the two keywords. A set of 1,366 articles in the field of ‘Open Data’ searched in the Web of Science were collected using the proposed KBCA technique. A total of 63 keywords that appeared more than 7 times, extracted from 1,366 article sets, were selected as core keywords in the open data field. The intellectual structure presented by the KBCA technique with 63 key keywords identified the main areas of open government and open science and 10 sub-areas. On the other hand, the intellectual structure network of co-occurrence word analysis was found to be insufficient in the overall structure and detailed domain structure. This result can be considered because the KBCA sufficiently measures the relationship between keywords using the degree of bibliographic coupling.

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초록

본 연구는 국내 문헌정보학분야 유력 학술지간의 상호 인용관계를 바탕으로 영향지수, 즉시성지수, 피인용반감기, 자기인용비율을 밝히고자 하였다. 이를 위하여 2014년에 발행된 국내 문헌정보학 분야 학술지 4종의 학술논문 252건에서 인용한 인용문헌 9,329건을 대상으로 분석하였다. 그 결과 국내 주요 학술지의 인용문헌 비율은 한국도서관․정보학회지가 20.2%, 한국문헌정보학회지 19.1%, 한국비블리아학회지 18.8%, 정보관리학회지 17.0%의 순으로 나타나 국내 학술논문 생산에 주요 학술지 논문의 활용이 미미한 것으로 분석되었다. 또한 피인용반감기는 정보관리학회지가 4.25년, 한국문헌정보학회지가 5.87년, 한국도서관․정보학회지가 5.40년, 한국비블리아학회지가 3.57년으로 나타나 비교적 최신논문을 인용하고 있었으며, 영향력 지수는 0.47~0.67로 나타나 타 주제 분야 학술지에 비해 낮은 지수를 보였다.

Abstract

This study is to analyze impact factor, self-citation, immediacy index and cited half-life through citation analysis of scholarly journals of LIS field in Korea. This study was analysed the 9,329 references cited in Korean scholarly journal of LIS field. As a result, it analyzed that the articles of Korean LIS journal among the cited references in scholarly journal of LIS field in Korea is very insignificant. In other words, the percentage of citations was observed 19.1% in Journal of Korean Library and Information Science Society (KSLIS), 20.2% in Journal of the Korean Society for Library and Information Science (KLISS), 17.0% in Journal of the Korean Society for Information Management (KOSIM), 18.8% in Korean Biblia Society for Library and Information Science (KBIBLIA). Also, the cited half-life was analysed 5.87 years in KSLIS, 5.40 years in KLISS, 4.25 years in KOSIM, 3.57 years in KBIBLIA. And Impact factor has been found to be very low compared to journals of other fields.

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김에스더(중앙대학교 문헌정보학과) ; 남영준(중앙대학교) 2015, Vol.32, No.3, pp.261-276 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2015.32.3.261
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초록

이 연구는 의학도서관 이용자의 대출기록을 이용하여 자료이용행태를 분석하고 이를 통해 이용자를 위한 효율적인 장서구성과 도서관서비스 개선에 목적이 있다. 이를 위해 A 의학도서관에서 2012년부터 2014년까지 최근 3년간 발생한 대출기록 90,420건의 신분별/주제별 대출 통계와 상위 대출빈도 도서, 상호대차 서비스 이용 데이터를 수집하여 분석하였다. 연구 대상은 학부생과 대학원생, 교수직, 수련직, 일반직을 포함한 병원 직원을 대상으로 하였다. 그 결과, 의학도서관 이용자들은 기술과학 분야의 자료와 문학자료, 사회과학 분야 자료를 집중적으로 대출하였다. 특히 장서구성대비 문학자료에 대한 요구가 상대적으로 다른 주제 영역에 비해 높았다.

Abstract

The aim of this study is supporting efficient development of library collection and improvement of library service for users by analyzing utilization patterns of library collection using circulation statistics of medical library users. With this purpose, circulation statistics were extracted from 90,420 cases of circulation records in A library for recent 3 years (from 2012 to 2014). Specifically, circulation data categorized according to status and subject, loan data of most popular books and use data of inter-library loan service were collected and analyzed. Subject groups of this study are undergraduate students, graduate students and incumbent hospital employees including faculty members, training members and nondoctor members. For the result, medical library users intensively lent materials of Technology (Applied Sciences), Literature and Social science areas. Especially, the demand of the materials of literature was higher than the demand of the other subject areas compared in the base of collection development.

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최윤수(한국과학기술정보연구원) ; 정창후(한국과학기술정보연구원) ; 조현양(경기대학교) 2011, Vol.28, No.1, pp.89-104 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2011.28.1.089
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초록

대용량 문서에서 정보를 추출하는 작업은 정보검색 분야뿐 아니라 질의응답과 요약 분야에서 매우 유용하다. 정보추출은 비정형 데이터로부터 정형화된 정보를 자동으로 추출하는 작업으로서 개체명 인식, 전문용어 인식, 대용어 참조해소, 관계 추출 작업 등으로 구성된다. 이들 각각의 기술들은 지금까지 독립적으로 연구되어왔기 때문에, 구조적으로 상이한 입출력 방식을 가지며, 하부모듈인 언어처리 엔진들은 특성에 따라 개발 환경이 매우 다양하여 통합 활용이 어렵다. 과학기술문헌의 경우 개체명과 전문용어가 혼재되어 있는 형태로 구성된 문서가 많으므로, 기존의 연구결과를 이용하여 접근한다면 결과물 통합과정의 불편함과 처리속도에 많은 제약이 따른다. 본 연구에서는 과학기술문헌을 분석하여 개체명과 전문용어를 통합 추출할 수 있는 기반 프레임워크를 개발한다. 이를 위하여, 문장자동분리, 품사태깅, 기저구인식 등과 같은 기반 언어 분석 모듈은 물론 이를 활용한 개체명 인식기, 전문용어 인식기를 개발하고 이들을 하나의 플랫폼으로 통합한 과학기술 핵심개체 인식 체계를 제안한다.

Abstract

Large-scaled information extraction plays an important role in advanced information retrieval as well as question answering and summarization. Information extraction can be defined as a process of converting unstructured documents into formalized, tabular information, which consists of named-entity recognition, terminology extraction, coreference resolution and relation extraction. Since all the elementary technologies have been studied independently so far, it is not trivial to integrate all the necessary processes of information extraction due to the diversity of their input/output formation approaches and operating environments. As a result, it is difficult to handle scientific documents to extract both named-entities and technical terms at once. In order to extract these entities automatically from scientific documents at once, we developed a framework for scientific core entity extraction which embraces all the pivotal language processors, named-entity recognizer and terminology extractor.

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초록

본 연구는 우리나라 대표적인 정보학분야 학회지인 『정보관리학회지』에 25년 동안에 발표된 학술논문을 대상으로 동향분석을 시도하여 각 시기별 우리나라 정보학분야의 학문적 구조와 그 변화를 파악하였다. 이를 위하여 먼저 25년을 1984-1994, 1995-2002, 2003-2009로 나눈 다음, 각 기간별 『정보관리학회지』에 실린 학술논문의 주제를 분석한 후 각 논문의 주제분포, 주제영역별 논문의 증감, 주제영역별 연도 분포를 살펴보았다. 또한 논문의 표제어를 이용하여 기간별 정보학의 지적 구조를 생성하였고 세 개의 지적 구조를 비교하여 정보학 연구의 변화를 분석하였다. 그 결과 『정보관리학회지』 연구의 주요 대주제 영역은 ‘정보서비스’, ‘정보조직’ 그리고 ‘정보시스템’이며 소주제 영역은 도서관서비스, 이용자연구, 자동문헌처리, 도서관통합시스템, 시소러스/온톨로지, 디지털도서관인 것으로 나타났다. 또한 표제어의 지적 구조를 분석한 결과, 정보학의 핵심영역은 여전히 정보검색이지만 각종 도서관이나 시스템에 활용된 정보기술 기법이나 서비스 평가에 대한 연구가 점점 늘어나고 이에 대한 주제영역이 확장되고 있음을 알 수 있었다.

Abstract

The aims of this study were to provide a global overview of research trends in information science and to trace its changes in the main research topics over time using trends analysis. The study examined the topics of research articles published in Journal of Korean Society for Information Management between 1984 and 2009. Rather than taking a single snapshot of a given point in time, this study attempted to present a series of such pictures in order to identify trends over time. The fairly arbitrary decision was taken to divide the period under consideration into three ‘publication windows’: 1984-1994, 1995-2002, 2003-2009. The study revealed that the most productive areas were ‘Information Service’, followed by ‘Information Organization’, and ‘Information System’. The most productive sub-areas were ‘Library Service’, ‘User Study’, ‘Automatic Document Analysis’, ‘ILS’, ‘Thesaurus/Ontology’, and ‘Digital Library’. From the comparisons of intellectual structures of title keywords, the key research area in the field of Information Science was ‘Information Retrieval’. The studies of IT applications and service system evaluation have been expanded.

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유병희(덕성여자대학교) ; 박소연(덕성여자대학교) 2016, Vol.33, No.4, pp.159-174 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2016.33.4.159
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초록

본 연구는 관계 마케팅 분야의 핵심 개념인 전환비용을 도서관 분야에 적용하기 위하여, 문헌 조사 및 면접 조사에 근거하여 대학 도서관 이용자들이 지각하는 전환비용을 정의한 후, 전환비용에 관한 척도를 개발하고 그 타당성을 검증하였다, 또한 210명의 대학 도서관 이용자들을 대상으로 수행된 설문 조사를 통하여 이들이 지각하는 전환비용이 도서관에 대한 태도적, 행동적 충성도에 미치는 영향을 조사하였다. 도서관 이용자들이 지각하는 전환 비용은 이용자가 사용 중인 도서관에서 다른 도서관으로 전환하는 경우 발생하는 절차적, 관계적 비용으로 정의되었다. 조사 결과, 절차적 전환비용 및 관계적 전환비용은 이용자 만족도와 함께 정서적 몰입을 통해 행동적 충성도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 결과를 토대로 한 이론적, 실무적 시사점이 논의되었다.

Abstract

In order to apply the concept of switching costs to the library context, this study aims to identify library users’ perceived switching costs, develop and validate a measurement scale for switching costs. A survey involving 210 university students was performed in order to examine the influence of switching costs on the affective commitment and behavioral commitment. Library users’ perceived switching costs refer to the procedural and relational costs involved in switching from one library to another. The results of this study show that two types of switching costs as well as library service satisfaction have positive influences on affective commitment, which in turn affects behavioral commitment. The theoretical and practical implications of this study are discussed.

정보관리학회지