- 권한신청
- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
본 연구의 목적은 한국학 분야 국내 학술지 논문 데이터를 대상으로 계층적 군집 분석을 적용해 한국학 분야의 지식 구조를 구성하는 연구 영역을 분석하는 것이다. 이를 위해 KCI에서 탑재된 한국학 관련 학술지 중 2011년~2013년도 기준 3년치 평균 Impact Factor 값이 0.5 이상이며, 2004년부터 2013년까지의 10년치 누적 논문 데이터를 갖고 있는 14종의 학술지에 수록된 논문 중 한글 저자키워드 데이터가 포함되어 있는 3,800편을 분석하였다. 분석 결과, 중심 연구 분야는 대체로 성리학과 실학 중심의 유교 사상을 기반으로 한 정치와 사회에 관한 연구, 한반도의 분단 체제를 둘러싼 정치 관련 연구, 그리고 일제 강점기에서 근현대의 역사인 것으로 나타났다. 시기적으로는 고대나 현대 시점보다는 조선시대부터 근대 시기까지를 대상으로 하는 연구들이 많은 것으로 나타났다.
Abstract
The purpose of this study is to analyze the research fields constituting the knowledge structure of the Korean Studies by applying hierarchical clustering method to domestic journal papers in Korean Studies. We analyzed 3,800 papers containing Korean author keyword that were listed in 14 kinds of Korean Studies journals published in 2004-2013, which have average impact factor more than 0.5 in 2011-2013. The results of the analysis show that the central research fields are the subjects related to political & social problems based on Confucian ideas focusing on Neo-Confucianism(Seonglihak) and Realist School of Confucianism(Silhak), to the political situation associated with territorial division of the Korean peninsula, and to the history from the period of japanese colonialism to modern and contemporary. It has been also found that the temporal backgrounds of researches in domestic Korean Studies were related to the modern times and the Joseon Dynasty periods, rather than the time of the ancient and contemporary.
초록
이 연구는 입지선정 과정에서 다양한 집단의 의사를 반영하고 객관성 있는 입지후보지를 선정하는 방법을 제시하고자 하였다. 제안하는 도서관 입지선정 모형은 입지기준의 중요도를 측정하는 계층분석법과 구체적인 입지를 선정하는 지리정보시스템을 통해서 이루어졌고 이를 서초구에 적용하였다. 먼저, 문헌연구를 통해 도서관 입지기준을 설정하였고 설정된 기준을 계층화하였다. 계층화된 기준 중에서 서초구 환경에 적합한 기준을 추출하여 설문지를 작성하였고 이를 도서관 이용자, 전문가, 행정 공무원의 세 집단을 대상으로 설문조사를 실시했다. 일관성을 유지하고 있는 설문만을 분석하여 각 기준들의 상대적인 중요도를 측정하였다. 다음으로, 도서관 입지 배제지역을 설정하였고 입지기준들의 지도 레이어를 작성하였다. 레이어를 설문을 통해 얻은 각 기준의 상대적인 중요도를 가중치로 하여 중첩함으로써 75개 후보지를 선정하였다. 선정된 후보지들을 기준별 유사도에 따라 5개의 클러스터로 군집화했고 적합도가 낮은 한 개의 군집을 제외한 네 개의 후보지를 최종 입지후보지로 제시했다.
Abstract
This study proposes a new site selection model which reflects integrated opinions of several groups and identifies sites through objectivity of selection procedure. The proposed model consists of two parts, Analytic Hierarchy Process(AHP) and Geographic Information(GIS). This model was applied to Seocho-gu in Seoul. First, library site selection criteria were determined through literature study. Hierarchical relationship based on the questionnaire was determined and refined to be suited to Seocho-gu case. A survey was conducted with three groups, namely, library users, librarians, and public worker. A few inconsistent answers to the survey questionnaire were excluded and the relative importance of each criterion was measured. Next, an overlay method was used and the relative importance was used as a weight for selecting candidates. This process excluded the areas where a library was unable to be built, for example, rivers, military areas, other restricted areas by law, etc. and resulted in seventy-five sites. Five groups of candidates were identified according to the similarity of criteria. Finally, four groups, after eliminating one lowly fitted group, were determined.
초록
패스파인더 네트워크를 사용하여 지적 구조의 분석과 규명을 시도한 여러 연구가 발표되었다. 패스파인더 네트워크는 다차원척도법에 비해서 여러 장점을 가지고 있지만 구축 알고리즘의 복잡도가 매우 높아서 실행 시간이 오래 걸리며, 전통적인 지적 구조 분석에 유용하게 사용되어온 군집분석을 함께 적용하기가 어려운 것이 단점이다. 이 연구에서는 이와 같은 패스파인더 네트워크의 약점을 보완할 수 있는 새로운 기법으로 병렬 최근접 이웃 클러스터링(PNNC) 기법을 제안하였다. PNNC 기법의 클러스터링 성능을 전통적인 계층적 병합식 클러스터링 기법들과 비교해본 결과 효과성과 효율성 양면에서 기존 기법보다 우세한 것으로 확인되었다.
Abstract
Recently there are many bibliometric studies attempting to utilize Pathfinder networks(PFNets) for examining and analyzing the intellectual structure of a scholarly field. Pathfinder network scaling has many advantages over traditional multidimensional scaling, including its ability to represent local details as well as global intellectual structure. However there are some limitations in PFNets including very high time complexity. And Pathfinder network scaling cannot be combined with cluster analysis, which has been combined well with traditional multidimensional scaling method. In this paper, a new method named as Parallel Nearest Neighbor Clustering (PNNC) are proposed for complementing those weak points of PFNets. Comparing the clustering performance with traditional hierarchical agglomerative clustering methods shows that PNNC is not only a complement to PFNets but also a fast and powerful clustering method for organizing informations.
초록
대학의 재정 악화는 대학도서관 예산 삭감으로 이어지고, 특히 자료구입비 예산에 큰 영향을 끼쳤다. 이에 대한 해결책으로 대학도서관 자원공유에 관한 논의가 이루어지고 있으며, 상호대차 데이터를 분석하는 연구들이 진행되었다. 본 연구는 이러한 연구 흐름과 같이 국내 4년제 대학도서관 상호대차 장서 프로파일을 규명하고자 하였다. 이를 위해 2011년부터 2017년까지 KERIS 종합목록의 서지와 상호대차 데이터를 활용하여 상호대차 현황을 분석하였다. 그 결과로 첫째, 2011년에는 대규모 대학도서관을 중심으로 서양서 상호대차의 제공이 이루어졌으나, 2014년 이후 점차적으로 고유장서의 비율이 증가하면서 상호대차 네트워크 내 주요 권역의 범위가 확대되고, 권역 내 영향력이 증가하는 기관이 다수 출현하였다. 둘째, 2012년에는 서양서 소장 종수가 많고, 공통장서의 비율이 높을수록 상호대차 네트워크 내 영향력이 크게 나타났으나, 2016년에는 이러한 경향과 더불어 고유장서의 비중이 높을수록 제공 측면에서 영향력이 증가하였다. 셋째, 서양서 소장과 상호대차 지수에 의한 계층적 군집 분석에 따른 6개 군집의 대학도서관이 규명되었다. 이러한 연구결과는 향후 대학도서관 자원공유를 위한 정책 수립에 있어서 활용할 수 있으리라 기대한다.
Abstract
Since the recent financial crisis in universities has caused the decrease of academic library budget, the resource sharing has been considered by utilizing inter-library loan (ILL) data for solving the financial deficit. This study aims to identify the collection profiles of western monographs’ ILL data among 4-year academic libraries. In order to achieve the purpose of this study, this study analyzes ILL data from 2011 to 2017 using the bibliographic data and ILL transactions of the KERIS union catalog. The findings of the study show that the western monographs was significantly provided by large-scale academic libraries in 2011, however, the extent of major regions expanded, and the number of influential institutions rose in 2016. Second, in 2012, the influence in the ILL network increased in the quantity of western monographs holdings and the proportion of common collections. On the other hand, in 2016, it was also shown that the influence in terms of provision in the ILL network increased in the proportion of unique collections. Lastly, the ILL participating academic libraries were classified into six clusters by a hierarchical clustering analysis of holdings and ILL indexes.