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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
북아이오와주립 대학도서관은 우수한 교양 커리큘럼을 지원하는 개별화 학습 환경과 다양한 지적, 문화적 커뮤니티를 지원하는 것을 사명으로 하고 있다. 1987년부터 전략적 계획을 수립하기 시작하여 현재 5년 단위로 전략적 계획을 수립하고 있으며, 최근 전략이 어느 정도 달성되고 있는가에 대한 성과측정의 필요성이 제기되었다. 이에 본 연구는 북아이오와주립 대학도서관의 최근 전략적 계획 2004-2009의 내용을 분석하여 전략을 균형성과표의 네 관점으로 전환하는 BSC 모형과 전략지도를 개발하였다. 이와 함께 각 관점별 전략적 목적을 측정하는 핵심성과측정지표와 이를 이끄는 동인들의 인과관계 모형을 개발하여 제시하였다.
Abstract
The University of Northern Iowa Rod Library has mission statement that a personalized learning environment founded on the strong liberal arts curriculum and to supporting an intellectually and culturally diverse community. The Rod Library has been developing the strategic plans by 5 years since 1987. Recently, the strategy has been faced need to measure of performance how much does make it up. This study developed the BSC model and the strategy map that analyze the strategic plan 2004-2009 of the University of Northern Iowa Rod library and transfer the strategy into the four perspectives of BSC. In addition, this study presented the success performance indicators measuring the strategic goals of each perspectives and the cause-effect model driving the lead indicators of performance.
초록
국내 학술연구의 동향을 구체적으로 파악하여 연구개발 활동의 체계적인 지원 및 평가는 물론 현재와 미래의 연구 방향을 설정할 수 있는 기초 데이터로서, 개별 학술지 논문에 표준화된 주제 범주(통제키워드)를 부여할 수 있는 효율적인 방안을 모색하였다. 이를 위해 한국연구재단 ｢학술연구분야분류표｣ 상의 분류 범주를 국내 학술지 논문에 자동 할당하는 과정에서, 자질선정 기법을 중심으로 자동분류의 성능에 영향을 미치는 주요 요소들에 대한 다각적인 실험을 수행하였다. 그 결과, 실제 환경의 불균형 데이터세트(imbalanced dataset)인 국내 학술지 논문의 자동분류에서는 보다 단순한 분류기와 자질선정 기법, 그리고 비교적 소규모의 학습집합을 사용하여 상당히 좋은 수준의 성능을 기대할 수 있는 것으로 나타났다.
Abstract
As basic data that can systematically support and evaluate R&D activities as well as set current and future research directions by grasping specific trends in domestic academic research, I sought efficient ways to assign standardized subject categories (control keywords) to individual journal papers. To this end, I conducted various experiments on major factors affecting the performance of automatic classification, focusing on feature selection techniques, for the purpose of automatically allocating the classification categories on the National Research Foundation of Korea’s Academic Research Classification Scheme to domestic journal papers. As a result, the automatic classification of domestic journal papers, which are imbalanced datasets of the real environment, showed that a fairly good level of performance can be expected using more simple classifiers, feature selection techniques, and relatively small training sets.