- 권한신청
- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
최근 정보검색 환경은 검색 2.0으로 대표되는 차세대 검색서비스에 대한 논의들이 활발해지고 있다. 따라서 이 연구에서는 정보검색의 발전과 진화에 대한 다양한 논의들을 토대로 정보검색의 발전 과정을 구분하였다. 그리고 현재 거론되고 있는 차세대 검색서비스의 등장 배경, 주요 개념, 그리고 관련 사례와 속성을 파악하였으며, 이러한 속성과 사례에 대한 데이터를 통해 차세대 검색서비스를 설명하는 핵심적인 키워드를 확인하기 위한 군집 분석을 수행하였다. 군집 분석의 결과 차세대 검색서비스를 대표하는 주요 키워드는 소셜 검색, 지능형 의미 검색, 그리고 관계기반 검색 등으로 나타났다.
Abstract
Recently in the area of the information environment, there are lively discussions about search 2.0 which is representative of the next generation search services. In this study, we divide information search model into matching and linking models according the developmental stages. Therefore, on the one hand, we analyze the background, main concepts, related attributes and cases of the next generation search services and the other, we identify the representative keywords by the group analysis of various attributes and cases of it. The result shows that the main keywords such as social search, artificial intelligence and semantic search, and relation/network based search are representative of the search 2.0.
초록
다양한 매체와 유형으로 생산되는 정보자원에 대한 이용이 높아짐에 따라, 정보자원을 기술하기 위한 정보조직의 도구로서 메타데이터에 대한 중요성이 높아지고 있다. 본 연구에서는 메타데이터 분야의 연구 영역을 파악할 수 있도록 동시출현단어 분석을 사용하여 메타데이터 분야의 지적 구조를 규명하고자 하였다. 이를 위하여 1998년 1월 1일부터 2016년 7월 8일까지 Web of Science 핵심컬렉션에 등재된 저널에 게재된 문헌을 대상으로 ‘metadata’라는 질의어로 Topic 검색을 수행하여, 총 727건의 논문에 대한 서지정보를 수집하였다. 이 중 저자 키워드를 가진 410건의 논문의 저자 키워드로 수집하고, 전처리 과정을 거쳐 저자 키워드 총 1,137개를 추출하여 최종적으로 빈도수 6회 이상의 키워드 37개를 분석대상으로 선정하였다. 이후 메타데이터 분야의 지적구조 규명을 위해 첫째, 네트워크 분석을 통하여 2개 영역 9개 군집을 도출하였으며, 메타데이터 분야 키워드들의 지적 관계를 시각화하고, 중심성 분석을 통한 전역 중심 키워드와 지역 중심이 높은 키워드를 제시하였다. 둘째, 군집분석을 실시하여 형성된 6개의 군집을 다차원축적지도상에 표시하였으며, 각 키워드들 간의 상관관계에 따른 지적구조를 제시하였다. 이러한 연구의 결과는 메타데이터 분야의 지적구조를 시각적으로 파악할 수 있게 하며, 향후 메타데이터 관련 교육과 연구의 방향성 모색에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
Abstract
As the usage of information resources produced in various media and forms has been increased, the importance of metadata as a tool of information organization to describe the information resources becomes increasingly crucial. The purposes of this study are to analyze and to demonstrate the intellectual structure in the field of metadata through co-word analysis. The data set was collected from the journals which were registered in the Core collection of Web of Science citation database during the period from January 1, 1998 to July 8, 2016. Among them, the bibliographic data from 727 journals was collected using Topic category search with the query word ‘metadata’. From 727 journal articles, 410 journals with author keywords were selected and after data preprocessing, 1,137 author keywords were extracted. Finally, a total of 37 final keywords which had more than 6 frequency were selected for analysis. In order to demonstrate the intellectual structure of metadata field, network analysis was conducted. As a result, 2 domains and 9 clusters were derived, and intellectual relations among keywords from metadata field were visualized, and proposed keywords with high global centrality and local centrality. Six clusters from cluster analysis were shown in the map of multidimensional scaling, and the knowledge structure was proposed based on the correlations among each keywords. The results of this study are expected to help to understand the intellectual structure of metadata field through visualization and to guide directions in new approaches of metadata related studies.
초록
전통적인 저자동시인용분석은 인용색인 데이터베이스가 색인하는 제 1저자만을 대상으로 하기 때문에 제1저자 이외의 저자의 기여도가 제외된다는 한계를 지니고 있다. 본 연구의 목적은 경제학 분야를 대상으로 하여 복수저자기반의 저자동시인용분석을 활용하여 해당 학문분야의 지적구조를 제시하고자 한다. 이를 위하여 네 가지 실험집단을 구성하였다. (1) 인용된 문헌의 제 1저자만을 고려한 저자동시인용분석, (2) 문헌당 총합 제한 없이 복수저자에게 동일한 인용빈도 부여한 저자동시인용분석, (3) 문헌당 총 합을 제한하여 인용빈도를 부여한 저자동시인용분석, (4) 저자기입 순서를 고려하여 인용빈도를 부여한 저자동시인용분석. 본 연구의 결과는 크게 제 1저자만 고려한 방식과 복수저자를 모두 고려한 방식에 따라 군집형성에 있어서 차이를 보였다. 또한 복수저자의 인용빈도를 구하는 방식에 따라서 군집의 소속이 달라지는 변화를 찾아볼 수 있다. 이러한 결과는 공동저작이 증가하는 학문적 추세에 비추어서 학문의 지적구조를 밝히기 위해서는 복수저자가 고려된 저자동시인용분석이 중요하다는 점을 시사한다.
Abstract
The author co-citation analysis is generally based on the frequency of the first author because most citation databases include only the first author in the bibliographic information. In this sense, the purpose of this study is to provide a better knowledge structure by utilizing the multiple authorship of author co-citation analysis. To achieve the purpose of this study, four different data sets are prepared: (1) counting the first author, (2) counting all the author without limiting the total frequency, (3) counting all the author with limiting the total frequency, and (4) counting adjusted frequencies based on the order of author subscription. The findings of this study show that there are clear differences between the knowledge structure counting all the author and the one counting only the first author. In addition, depending on the different methods, there are subtle changes of cluster members for authors.
초록
본 연구는 새로운 표준과 규칙의 제정이 이루어지고 또한 향후 예고되어 있음으로 큰 변화의 과정을 거치고 있는 목록학에 있어 그동안 연구가 거의 없었던 해외 연구들의 최근 동향과 지적 구조를 규명하고자 하였다. 이를 위해 2010년 이후 14년간 발행된 논문 680편을 수집한 후, 이로부터 전처리를 거쳐 추출한 1,942개의 저자 키워드를 분석해보았다. 주요 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 해외 목록학 연구는 2017년 이후 주목할만한 성장세를 보이고 있었다. 둘째, 상위빈도 연구주제는 편목, 메타데이터, RDA, 대학도서관, 전거 제어, 링크드 데이터, FRBR, 목록, LCSH, 도서관, 온라인목록이었다. 셋째, 연구주제들은 크게 도서관 목록의 전통적인 부분과 관련된 것과 최근 들어 더욱 활발하게 논의가 진행되고 있는 주제인 전거제어와 협동편목, RDA, 링크드데이터와 관련된 2개의 군집으로 나눌 수 있었고, 이를 14개 소군집으로 세분하여 분석하였다. 넷째, 키워드 군집 14개의 성장지수와 표준 성과지수를 살펴본 결과, 하나의 군집을 제외하고는 학문 분야의 성장의 측면에서 모두 성장을 나타내는 수치를 보여주었다. 본 연구는 향후 국내 학계와 현장을 위한 목록의 발전 양상 예측하기 위한 기초자료 및 관련 교육에 유용하게 활용될 수 있다는 점에서 그 의의가 있다.
Abstract
This study aims to identify the recent trends and intellectual structure of international research in the field of catalog, which is undergoing a major change due to the enactment of new standards and rules and the anticipated future. For this purpose, we collected 680 articles published in the 14 years since 2010 and analyzed 1,942 author keywords extracted from them after preprocessing. The main findings of the analysis are as follows First, overseas cataloging research has seen notable growth since 2017. Second, the most frequent research topics were: cataloging, metadata, RDA, university libraries, authority control, linked data, FRBR, catalog, LCSH, libraries, andonline cataloging. Third, the research themes were divided into two clusters, one related to the traditional aspects of library cataloging and the other related to the more recently discussed topics of authority control, cooperative cataloging, RDA, and linked data, which were further subdivided into 14 subclusters. Fourth, we looked at the growth index and standard performance index of the 14 keyword clusters and found that all but one cluster showed growth in terms of discipline growth. This study is significant in that it can be used as a basis for predicting the future development of inventories for Korean academia and the field and for related education.
초록
본 연구는 동시출현단어 분석을 사용하여 2000년대와 2010년대 목록 분야 연구동향 및 지적구조 분석을 수행하고, 두 시기의 차이점을 비교하였다. 목록 분야는 독자적인 연구 영역을 확고히 구축하고 있었으며, 2000년대와 2010년대 연구동향 및 지적구조에 많은 차이점이 발견되었다. 첫째, 논문 수에 있어서는 2000년대에 비해 2010년대에는 연간 평균 4.2편이 감소하였으나, 저자키워드 수는 큰 차이는 나지 않았다. 연대별 키워드 출현빈도는 22.2%의 키워드만이 두 시기에 모두 3회 이상 나타났으며, 77.8%의 키워드들은 한 시기에만 3회 이상 나타났다. 둘째, 지적구조에 있어서 살펴보면, 2000년대에는 3단계 군집을 보여주어 2단계 군집으로 표현된 2010년대에 비해 보다 복잡한 형태의 네트워크를 형성하였다. 셋째, 각 군집의 특성 변화를 살펴본 결과, 일부 변화가 적은 연구주제들이 있기는 하지만, 많은 연구주제들이 더욱 활발히 진행되거나 세분되었으며, 감소하기도 하는 변화가 있었다. 이러한 연구의 결과는 목록 분야의 시대적 흐름과 함께 지적구조를 시각적으로 파악할 수 있게 하며, 미래의 모습을 예측하여 관련 교육과 연구를 준비할 수 있다는 점에서 의의가 있다.
Abstract
This study aims to analyze and to demonstrate the research trends and intellectual structure in the field of catalog in the 2000s and 2010s through co-word analysis. The field of catalog had firmly established its own research area and Many differences were found in research trends and intellectual structures in the 2000s and 2010s. First, the average number of articles decreased by 4.2 in the 2010s compared to the 2000s, but the number of author keywords was not significantly different. Only 22.2% of keywords appeared more than three times in both periods, and 77.8% of keywords appeared more than three times in one period. Second, in terms of intellectual structure, the 2000s, represented by three-level clusters, formed a more complex network than the 2010s, represented by two-level clusters. Third, as a result of examining the changes in the characteristics of each cluster, there were some research topics with few changes, but many research topics were more actively progressed or subdivided, and decreased. The results of this study are meaningful in that they can visually grasp the intellectual structure along with the trend of the age of catalogue, and can prepare for related education and research by predicting the future.
초록
최근 문헌정보학의 관련 분야로 주목받고 있는 데이터과학은 오랫동안 문헌정보학에서 해오던 정보의 수집, 저장, 조직, 분석, 활용 등의 활동을 데이터에 적용하여 그 가치를 이해하려는 학문이며, 통계학과 컴퓨터공학 등 다른 학문분야와의 연계가 필요한 분야이다. 이러한 데이터과학 분야의 연구 영역을 파악하기 위하여 동시출현단어 분석을 사용하여 Web of Science 핵심컬렉션에 수록된 문헌들 중 데이터과학 관련 자료들을 수집하고, 그 주제범주를 활용하여 네트워크분석을 실시하였다. 총 667건의 자료에 대한 159개의 주제범주를 기술분석하여 데이터과학 관련 연구가 많이 이루어지고 있는 학문분야를 조사하였고, 네트워크분석을 통해 데이터과학 분야 연구영역의 지적구조를 시각적으로 파악하였다. 분석결과, 데이터과학 분야의 연구들은 2개 영역 9개 군집으로 구분되었으며, 주제범주의 용어들 중 중심성이 높은 용어들을 통해 각 군집의 대표적인 주제들을 선정하였다. 연구의 결과는 데이터과학 분야의 연구들에 대한 지적구조를 파악하는데 도움이 될 수 있고, 문헌정보학과의 연계융합전공으로서의 데이터과학 교과과정 개발에 방향성을 제시할 수도 있을 것이다.
Abstract
Data Science is emerging as a closely related field of study to Library and Information Science (LIS), and as an interdisciplinary subject combining LIS, statistics and computer science in an attempt to understand the value of data by applying what LIS has been doing for collecting, storing, organizing, analyzing, and utilizing information. To investigate which subject fields other than LIS, statistics, and computer science are related to Data Science, this study retrieved 667 materials from Web of Science Core Collection, extracted terms representing Web of Science Categories, examined subject fields that are studying Data Science using descriptive analysis, analyzed the intellectual structure of the field by co-word analysis and network analysis, and visualized the results as a Pathfinder network with clustering created with the PNNC clustering algorithm. The result of this study might help to understand the intellectual structure of the Data Science field, and may be helpful to give an idea for developing relatively new curriculum.
초록
본 연구는 통합서지용 한국문헌자동화목록(KORMARC)으로 작성된 서지레코드를 FRBR의 저작(Work) 단위로 군집화 하는 과정에서 나타난 이슈사항들을 분석하고, 이에 대한 해결방안을 고안하였다. 특히 기존의 연구에서는 대표저작자를 식별하고 처리하는 기준이 명확하게 드러나지 않거나 파생저작 레코드의 대표저작자를 선정하는 방법에 대한 논의가 충분히 이루어지지 않았다. 따라서 본 연구는 저작을 창작하는 데 기여한 사람이 다수일 때 대표저작자를 명확하게 식별하기 위한 방법을 고안하는 데 초점을 맞추었다. 이를 위해 책임표시사항(245) 필드의 책임표시 태그(▼d, ▼e)에서 추출한 역할용어를 토대로 표준화된 저자역할용어사전을 개발하여 대표저작자 판별에 활용하는 방안을 마련하였다. 또한 저자명의 유사도와 표제의 유사도를 각각 계산하여 유사도가 일정 수준 이상인 경우 동일한 저작으로 군집화 하는 방법을 채택하였다. 각각의 유사도를 계산하여 동일 저작을 판단하므로 공백, 관제처리, 괄호제거와 같은 데이터 정제 조건을 조정하여 6가지 패턴에 따른 군집화의 정확도를 비교하였고, 저자명과 표제의 유사도가 모두 80퍼센트 이상일 때의 정확도가 가장 높게 나타났다. 본 연구는 대표저작자 선정을 위한 역할용어사전 개발, 대표저작자와 표제의 유사도를 별도로 측정하여 저작군집화를 시도한 실험연구이며 후속 연구에서는 표제 간 유사도 측정의 정확도를 향상시키는 방안과 FRBR 1그룹의 다른 개체(표현형, 구현형, 개별자료) 수준으로 확대하여 활용하는 방안, 국내에서 사용하고 있는 다른 형태의 MARC 데이터에 적용하는 방안을 고안할 예정이다.
Abstract
The purpose of this study is to analyze the issues resulted from the process of grouping KORMARC records using FRBR WORK concept and to suggest a new method. The previous studies did not sufficiently address the criteria or processes for identifying representative authors of records and their derivatives. Therefore, our study focused on devising a method of identifying the representative author when there are multiple contributors in a work. The study developed a method of identifying representative authors using an author role dictionary constructed by extracting role-terms from the statement of responsibility field (245). We also designed another way to group records as a work by calculating similarity measures of authors and titles. The accuracy rate of WORK grouping was the highest when blank spaces, parentheses, and controling processes were removed from titles and the measured similarity rates of authors and titles were higher than 80 percent. This was an experiment study where we developed an author-role dictionary that can be utilized in selecting a representative author and measured the similarity rate of authors and titles in order to achieve effective WORK grouping of KORMARC records. The future study will attempt to devise a way to improve the similarity measure of titles, incorporate FRBR Group 1 entities such as expression, manifestation and item data into the algorithm, and a method of improving the algorithm by utilizing other forms of MARC data that are widely used in Korea.
초록
이 연구는 색인어가 특정 주제 영역의 지식 구조를 표현할 수 있다는 것을 전제로 한다. 여기에서는 문헌정보학 관련 학술지인 정보관리학회지, 한국도서관정보학회지, 한국문헌정보학회지 등에 수록된 논문을 대상으로 국회도서관이 배정한 색인어를 클러스터링하여 문헌정보학의 지식 구조를 파악하였다.그 과정에서, 색인어간의 연관도 및 동시 출현 빈도를 이용하여 색인어 군집을 생성하였고, 초출색인어와 시기 구분에 의한 시계열 분석을 수행함으로써 문헌정보학의 발전 과정과 그 동향을 밝혔다. 또한 색인어 군집에 의해 도출된 지식 구조와 기존의 전통적인 분류체계의 지식 구조를 비교하여 두 지식 구조간의 차이를 분석하였다.
Abstract
This study was conducted upon the premise that index terms display the intellectual structure of a specific subject field. In this study, an attempt was made to grasp the intellectual structure of Library and Information Science by clustering the index terms of the journals of the related academic societies at the Library of National Assembly - such as the Journal of the Korean Society for Information Management, the Journal of the Korean Library and Information Science Society, and the Journal of the Korean Society for Library and Information Science. Through the course of the study, index term clusters were generated based on the linkage of the index terms and the frequency of co-occurrence, and moreover, time periods analysis was conducted along with studies on first-appearing terms, in order to clarify the trend and development process of the Library and Information Science. This study also analysed the difference between two intellectual structure by comparing the structure generated by index term clusters with the existing structure of traditional classification systems.
초록
이 연구는 한국학의 주류를 이루는 연구영역들의 기원과 발전경로를 파악하기 위하여 텍스트 마이닝과 주경로 분석(main path analysis, MPA) 기법을 수행하였다. 이를 위하여 전통적인 인문학 연구방법론이 아닌 디지털 텍스트를 기반으로 한 정량적 분석을 시도하였고 인용 데이터베이스를 활용하여 인용정보가 포함된 한국학 관련 문헌들을 수집하고 직접 인용 네트워크를 구축하여 한국학 분야 주경로를 추출하였다. 주경로 추출 결과, 한국학 인문분야에서는 키루트(key-route) 주경로 탐색에서 두 개의 주경로 군집(①한국 고대 농경문화(역사․문화․고고학), ②한국인의 영어습득(언어학))이 발견되었고, 한국학 인문․사회분야에서는 키루트 주경로 탐색에서 네 개의 주경로 군집(①한국 지역(공간)개발․조경, ②한국 경제발전(경제원조․소프트파워), ③한국의 산업(정치경제학), ④한국의 인구구성(남아선호)․북한경제(빈곤․중국협력))이 발견되었다. 이 연구의 결과가 한국학의 정체성을 파악하는데 기존의 지엽적 분석에서 벗어나 한국학이라는 학문에서 논의되고 있는 주 영역의 발전과 진화를 거시적으로 분석․제시함으로써 한국학이 가지는 포괄성과 모호성을 다소 해소하고 한국학 외연을 가시적으로 조망하는데 기여할 수 있으리라 기대한다.
Abstract
In this study, text mining and main path analysis (MPA) were applied to understand the origins and development paths of research areas that make up the mainstream of Korean studies. To this end, a quantitative analysis was attempted based on digital texts rather than the traditional humanities research methodology, and the main paths of Korean studies were extracted by collecting documents related to Korean studies including citation information using a citation database, and establishing a direct citation network. As a result of the main path analysis, two main path clusters (Korean ancient agricultural culture (history, culture, archeology) and Korean acquisition of English (linguistics)) were found in the key-route search for the Humanities field of Korean studies. In the field of Korean Studies Humanities and Social Sciences, four main path clusters were discovered: (1) Korea regional/spatial development, (2) Korean economic development (Economic aid/Soft power), (3) Korean industry (Political economics), and (4) population of Korea (Sex selection) & North Korean economy (Poverty, South-South cooperation).
초록
본 연구는 저자서지결합분석을 사용하여 한국 문헌정보학의 1990년대와 2000년대 지적구조와 그 변화를 분석하는데 목적을 두고 있다. 이를 위해 첫째, 군집분석, 다차원척도법을 통하여 시기별 세부 주제 영역을 밝혔다. 둘째, 네트워크 분석을 통해 세부 주제 영역 간 관계를 시각화하고 전역 중심성이 높은 주제 영역을 확인하였다. 셋째, 1990년대와 2000년대 지적구조 비교를 통해 시간의 경과에 따른 주제 영역의 흐름을 규명하였다.
Abstract
The purpose of this study was to examine the intellectual structure of domestic LIS in the 1990s and 2000s using author bibliographic coupling analysis (ABCA). First, cluster analysis and multi-dimensional scaling analysis were performed to examine core subject areas and to map authors in two-dimensional space. Second, network analysis was used to visualize intellectual relationships among subject areas and to reveal the top subject areas for global centrality. Third, the 1990s and 2000s intellectual structures was compared to identify the changes of the intellectual structure over the course of time.