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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
본 연구는 과학기술분야 R&D 라이프사이클 각 단계 세부연구 목표를 달성하는 과정에서 이루어지는 정보행동(정보요구, 정보검색, 정보도구, 정보채널, 정보장애)을 과학기술커뮤니티 환경의 맥락에서 분석하였다. 이 연구는 의미형성이론, 일상생활정보탐색이론, 활동이론에 근거하여 과학기술자를 대상으로 질적 인터뷰연구를 통해 이루어졌으며, 연구결과 과학기술분야 R&D 라이프사이클 5단계는 14개의 세부 정보행동 단계로 이루어짐을 밝혀내었다. 과학기술 R&D 연구 세부단계별로 문제상황 극복을 위한 정보행동 규명은 연구자와 연구환경의 변화를 이해할 뿐만 아니라 향후 도서관 및 정보서비스 기관에서 과학기술 전주기적 정보서비스 전략을 수립하는데 기초자료로 활용될 것이다.
Abstract
This study analyzed scientists information behaviors when they engage in solving specific research problems in various situations throughout the entire scientific R&D lifecycle process. In-depth interviews with a total of 24 scientists were conducted in their research laboratories, the scientists’ everyday workplace and the contexts of scientific research. The theoretical and methodological frameworks employed for this study were Dervin’s Sense-making, Savolainen’s Everyday Life Information Seeking, and Engeström's Activity Theory. The findings of this study informed context-specific research and information behaviors of the scientists in the 14 sub stages of the five-stage of R&D lifecycle. Specifically, the study revealed the research objectives and related information behaviors (e.g., information needs, information seeking, information sources and channels, information barriers, etc.) to achieve the objectives at each sub-stage. The study results provided essential information to re-design the information services and strategies that accommodate the scientific R&D lifecycle.
초록
연구성과평가와 연구비 배분에 인용분석을 포함한 계량정보학적 분석방법이 많이 사용되고 있으며, 부적절한 적용 및 해석에 대한 우려와 지적 또한 계속되고 있다. 이에 따라 최근 연구성과평가 지침과 권고안이 학술 커뮤니티와 계량서지학적 연구집단에서 연이어 발표되고 있다. 따라서 이 연구에서는 2015년 발표된 라이덴 선언(Leiden Manifesto)을 중심으로 Thomson Reuters 백서, 프랑스 과학원 권고안, DORA 선언, IEEE 권고안을 비교하고 이를 통해 국내 연구성과평가 환경에의 제안 가능성을 살펴보고자 하였다. 비교분석 결과, 다수의 권고안은 연구의 목적과 연구 주제분야별 특성을 반영하고 다양한 지표를 활용한 다면적 평가를 통해 총체적인 평가를 지향하고 있는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 국내 연구성과평가시스템 적용에서 고려해 볼 주요 권고안이라고 할 수 있으며, 추후 이에 대한 이해관계자들의 의견 수렴 등을 통하여 국내 연구성과시스템에의 적용가능성을 보다 심층적으로 살펴볼 필요가 있을 것이다.
Abstract
Inappropriate applications of bibliometric approach and misinterpretation on the analysis in research evaluation have been found and recognized nationally and internationally as the use of the approach has been rapidly adopted in various sectors in research evaluation systems and research funding agencies. The flood of misuse led to several numbers of declarations and statements on appropriate research evaluation, including Leiden Manifesto, DORA, IEEE Statement, etc. The similar recommendations from five different declarations, Leiden Manifest, IEEE Statement, DORA, Institut de France, and Thomson Reuters White paper were reviewed and meta-analyzed in this study and it is revealed that most of them emphasize evaluation on quality in various aspects with multiple indicators. Research evaluation with assessing multiple aspects of individual research based on the understandings of its purpose and pertinent subject area was revealed as being mostly advised in the declarations, and this recommendation can be regarded as being mostly requested in national research evaluation system. For future study, interviews with relevant stakeholders of national research evaluation system in order to explore its application are needed to confirm the findings of this review.
초록
다양한 최신 정보기기가 학업과 여가를 위한 일상 속 정보이용에서 매우 폭넓게 사용되고 있는 최근 동향을 볼 때, 학생들의 정보기기 활용행태에 대한 이해는 정보행동연구에서 필수적이다. 본 연구에서는 차세대 과학기술발전을 담당할 주역인 과학기술전공 대학생과 대학원생들이 그들의 일상 속에서 사용하고 있는 정보기기의 유형과 사용 목적, 그리고, 최신 스마트 정보기기의 활용도와 활용 패턴 등을 조사하고자 하였다. 본 연구에서는 대학생과 대학원생의 정보기기활용 패턴을 비교하는 한편, 학업과 비학업 영역에서의 활용패턴도 함께 비교분석하였다. 연구방법으로 일상관찰기록법과 설문지법을 사용하여 국내 4개 대학에 재학 중인 총 83명의 과학기술전공 학생을 대상으로 조사하였다. 본 연구의 결과는 넷세대 과학기술전공 대학(원)생들의 스마트기기를 포함한 총체적 정보기기 활용 패턴을 그들의 일상생활을 통해 파악함으로써 차세대 과학기술자들을 위한 정보서비스 및 시스템 설계에 토대가 될 기초자료를 제공할 것으로 기대된다.
Abstract
This study purported to study the uses of information and communication technology (ICT) tools in their daily life among the undergraduate and graduate students majoring science and engineering. It also examined the purposes of the uses of the major ICT tools, the differences in their information technology uses between graduate and undergraduate students. The data were collected from 83 undergraduate and graduate students from four universities using content analysis of an observational logs and a survey questionnaire. The observational logs were collected using an instant message application available on a smart phone. Study results revealed desktop computers, laptop computers, and smart phones as the three most heavily used ICT tools among the participants and typical situations students use each of the three tools. There were also sharp distinctions between graduate and undergraduate students in their selection of the tools, and distinctions between work and non-work situations. The findings of this study can be used to redesign information services and systems for the scientists and engineers in the next generation.
초록
현대사회의 다양하고 복잡한 문제들을 해결하기 위해 학문영역을 넘나드는 학제적 연구가 등장하게 되었다. 본 연구에서는 최근 다양한 영역에서 주목 받고 있는 빅데이터 분야를 대상으로 학제성을 규명하고 학제적 구조를 파악하고자 하였다. 이를 위해 빅데이터를 다룬 학술지 총 1,083종의 데이터를 수집하였다. 이 중 420종(38.8%)의 학술지에 둘 이상의 Web of Science SC범주가 부여되었고, 239종(22.1%)에 부여된 SC범주는 상이한 학문영역에 속하여 빅데이터 분야의 비교적 높은 학제성을 확인할 수 있었다. 이와 함께 논문 게재 상위 56종의 학술지를 대상으로 서지결합분석 네트워크를 생성한 결과 총 10개의 군집이 나타났다. 10개 군집 중 7개 군집이 컴퓨터공학 분야에 해당하여 대부분의 연구가 빅데이터의 저장, 처리, 분석 등 기술적인 부분에 집중되어 있었다. 이외에도 군집분석을 통해 과학기술, 공학, 커뮤니케이션, 법학, 지리학, 생명공학 등 다양한 분야에서 빅데이터의 분석과 활용에 관한 연구가 이루어지고 있음을 확인할 수 있었다. 마지막으로 네트워크에서 매개중심성, 최근접중심성, 삼각매개중심성을 측정한 결과 컴퓨터공학 분야의 학술지들이 네트워크에 미치는 영향력이 크고 주제적 연관성이 강한 것으로 나타났다.
Abstract
Interdisciplinary approach has been recognized as one of key strategies to address various and complex research problems in modern science. The purpose of this study is to investigate the interdisciplinary characteristics and structure of the field of big data. Among the 1,083 journals related to the field of big data, multiple Subject Categories (SC) from the Web of Science were assigned to 420 journals (38.8%) and 239 journals (22.1%) were assigned with the SCs from different fields. These results show that the field of big data indicates the characteristics of interdisciplinarity. In addition, through bibliographic coupling network analysis of top 56 journals, 10 clusters in the network were recognized. Among the 10 clusters, 7 clusters were from computer science field focusing on technical aspects such as storing, processing and analyzing the data. The results of cluster analysis also identified multiple research works of analyzing and utilizing big data in various fields such as science & technology, engineering, communication, law, geography, bio-engineering and etc. Finally, with measuring three types of centrality (betweenness centrality, nearest centrality, triangle betweenness centrality) of journals, computer science journals appeared to have strong impact and subjective relations to other fields in the network.
초록
이 연구는 색인가가 주제 색인하는 과정에서 참조하는 여러 문서구성요소를 문서 범주화의 정보원으로 인식하여 이들이 문서 범주화 성능에 미치는 영향을 살펴보는데 그 목적이 있다. 이는 기존의 문서 범주화 연구가 전문(full text)에 치중하는 것과는 달리 문서구성요소로서 정보원의 영향을 평가하여 문서 범주화에 효율적으로 사용될 수 있는지를 파악하고자 한다. 전형적인 과학기술 분야의 저널 및 회의록 논문을 데이터 집합으로 하였을 때 정보원은 본문정보 중심과 문서구성요소 중심으로 나뉘어 질 수 있다. 본문정보 중심은 본론 자체와 서론과 결론으로 구성되며, 문서구성요소 중심은 제목, 인용, 출처, 초록, 키워드로 파악된다. 실험 결과를 살펴보면, 인용, 출처, 제목 정보원은 본문 정보원과 비교하여 유의한 차이를 보이지 않으며, 키워드 정보원은 본문 정보원과 비교하여 유의한 차이를 보인다. 이러한 결과는 색인가가 참고하는 문서구성요소로서의 정보원이 문서 범주화에 본문을 대신하여 효율적으로 활용될 수 있음을 보여주고 있다.
Abstract
The purpose of this study is to examine whether the information resources referenced by human indexers during indexing process are effective on Text Categorization. More specifically, information resources from bibliographic information as well as full text information were explored in the context of a typical scientific journal article data set. The experiment results pointed out that information resources such as citation, source title, and title were not significantly different with full text. Whereas keyword was found to be significantly different with full text. The findings of this study identify that information resources referenced by human indexers can be considered good candidates for text categorization for automatic subject term assignment.
초록
오늘날 점차 데이터 집약적으로 변모하는 학문 환경 속에서 데이터는 연구부산물이 아닌 연구성과물로써 학술 커뮤니케이션의 기반으로 자리 잡아가고 있다. 그러나 데이터 공급의 확대나 접근가능성의 확보만으로는 실제적인 데이터 재이용을 담보하는 데 한계가 있다. 이를 극복하기 위해서는 학술연구자의 데이터 재이용 행위와 데이터요구를 심층적으로 파악할 필요성이 있다. 따라서 본 연구는 연구자의 주요 데이터 재이용 행위와 데이터요구를 규명하고자 하였다. 이를 위해 한국사회과학자료원(KOSSDA)의 최근 3개년 데이터 재이용문헌 중 KCI 등재 논문의 저자를 연구대상으로 선정하고, 인터뷰를 수락한 연구자 12명과의 심층면담을 수행하였다. 심층면담 분석결과, 데이터를 재이용하는 요인은 개인적, 경제적, 기술적, 사회적 측면 모두에서 나타났으며, 데이터 재이용 목적에 따라 데이터 그 자체를 이용하거나 데이터가 지닌 맥락정보를 활용하였다. 웹 기반의 정보원으로부터 데이터를 주로 습득하였으나 비공식적인 커뮤니케이션을 통해 파악하는 경우도 있었다. 한편 데이터 재이용 시에 발생하는 학술연구자의 데이터요구를 살펴보면 생산 단위는 기관을, 언어는 영어를, 국가로는 미국을 선호하였다. 또한 조사원 기입식 대인면접 조사 방식으로 수집된 양적 데이터를 우선시하였다. 메타데이터와 식별정보를 충분히 포함한 원자료 수준의 데이터를 긍정적으로 인식하였으나, 접근 및 이용이 통제된 데이터는 데이터가 지닌 가치에 대한 확신을 갖기 어려워 부정적으로 받아들였다. 그러나 데이터의 규모나 최신성과 관련된 선호는 뚜렷하게 나타나지 않았는데 이는 선택 가능한 유사 데이터가 부재하였기 때문이었다.
Abstract
In today’s increasingly data-intensive academic environment, data is becoming the foundation of academic communication as a research outcome rather than a research by-product. However, there is a limit to guaranteeing actual data reuse only by expanding the data supply or securing accessibility. In order to overcome this, it is necessary to understand the data reuse behavior and data needs in-depth. Therefore, this study attempted to identify the major data reuse behavior and data needs among researchers. To this end, the authors of KCI papers among the data reuse documents of the Korea Social Science Data Archive (KOSSDA) for the past 3 years were targeted. An in-depth interview was conducted with 12 researchers who accepted the interview. As a result, factors considered when reusing data were personal, economic, technical, and social aspects, and it was found that the data itself was used or contextual information of the data was used depending on the purpose of data reuse. The path to acquiring data is a web-based source of information, and a path through informal communication can also be found. In terms of the data needs, it was found that they prefer English, the United States, and institutional producers. Also they have a clear preference for quantitative data from an interviewer-filled interpersonal interview survey method, rich metadata along with raw data, and data that contains identification information. However, due to the lack of confidence in the value, it is negative for the use of data with controlled access and use, and it is difficult to confirm a clear preference because there is no similar data available for selection in terms of size and freshness.