- 권한신청
- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
대학도서관은 구성원이 교육과 연구를 수행하는 데 있어 필요수적인 자료를 선정하여 구입할 필요가 있다. 따라서 이용자의 정보 요구를 장서 개발에 반영하는 방법으로 희망도서 제도를 운영하고 있다. 본 연구는 10년간의 장기적 관점에서 희망도서 신청 과정과 결과를 분석하였다. 희망도서는 단행본에 대한 강력한 정보 요구이기 때문에 주제 분야별 이용자의 정보 요구 패턴을 파악할 수 있었다. 대학 구성원으로서 이용자는 전공하는 학문 분야에 대해서는 전공 도서를 선정하면서도 다른 주제 분야의 교양 도서를 적절히 선정하여 장서 구성에 기여하고 있었다. 결과적으로 희망도서는 소수의 이용자에 의해 선정이 이루어지지만 도서관 전체 이용자의 정보 요구를 충족시키고 있어 효율적인 장서 개발 정책으로 운용되고 있다고 볼 수 있다.
Abstract
Academic libraries need to select and purchase essential collections to support students and faculty in education and research. Therefore, libraries reflect patrons’ information needs on collection development through patron purchase requests. This study analyzed the pattern and efficiency of patron purchase requests in a longer-term perspective; for over a decade. Patron purchase requests show different tendencies depending on academic characteristics, which enabled libraries to identify the users’ information needs in various subjects. Typically users contributed to collection development by expressing information needs in their fields of study through purchase requests. In the meantime, users in certain fields showed interest in other subject areas besides their own to select general books on various topics. Through this study, it became evident that a major portion of library collections were affected by active purchase requests from a small number of users. However those books were proven to be in demand in terms of effectiveness. Patron-driven acquisition is being implemented as an effective collection development policy.
초록
여러 학문 분야에서 데이터의 공유와 재이용에 관한 관심이 증가하고 있다. 실제로 다른 연구자의 데이터를 다시 연구에 사용하고 인용을 부여하는 관행이 서서히 자리를 잡아가고 있다. 이러한 변화를 반영하여 톰슨로이터는 Data Citation Index(DCI)라는 데이터인용 색인 데이터베이스 서비스를 2012년부터 제공하기 시작하였다. DCI는 모든 학문의 전 영역에서 데이터의 인용 현황을 저널의 논문과 유사하게 집계한다. 본 연구에서는 데이터인용이 활발한 사회학 분야의 인용된 연구데이터를 분석하여 해당 분야의 특성과 지적구조를 규명하고자 하였다. 이를 위해 논문 인용을 기반으로 한 사회학 분야의 지적구조와 비교하였으며, 사회학 분야의 연구데이터의 특성과 고유한 지적구조를 살펴보고자 하였다. 분석을 위한 데이터는 두 종류로 수집하였다. 첫째는 DCI에서 ‘Sociology’로 주제 검색을 수행하여 총 8,365건의 인용된 데이터를 수집하였다. 둘째로, 논문 인용 분석과의 비교를 위해서 Web of Science에서 ‘Sociology’로 주제 검색을 수행하여 총 12,132건의 데이터를 수집하였다. 이 두 데이터를 활용하여 저자키워드 동시출현단어 분석을 수행한 결과, 데이터를 기반으로 한 사회학 분야는 2영역 15군집으로 구성된 반면, 논문을 기반으로 한 사회학 분야는 3영역 17군집으로 나타났다. 내용적인 특성을 살펴보면, 전통적으로 사회학의 지적구조를 나타낸다고 볼 수 있는 논문 기반 사회학과 달리 사회학 분야의 연구데이터는 의학 분야와의 활발한 접목을 찾아볼 수 있으며, 그 중에서도 공중보건과 심리학이 중심 영역인 것으로 나타났다.
Abstract
Through a wide variety of disciplines, practices on data access and re-use have been increased recently. In fact, there has been an emerging phenomenon that researchers tend to use the data sets produced by other researchers and give scholarly credit as citation. With respect to this practice, in 2012, Thomson Reuters launched Data Citation Index (DCI). With the DCI, citation to research data published by researchers are collected and analyzed in a similar way for citation to journal articles. The purpose of this study is to identify the characteristics and intellectual structure of sociology field based on research data, which is one of actively data-citing fields. To accomplish this purpose, two data sets were collected and analyzed. First, from DCI, a total of 8,365 data were collected in the field of sociology. Second, a total of 12,132 data were collected from Web of Science with a topic search with ‘Sociology’. As a result of the co-word analysis of author provided-keywords for both data sets, the intellectual structure of research data-based sociology was composed of two areas and 15 clusters and that of article-based sociology was composed with three areas and 17 clusters. More importantly, medical science area was found to be actively studied in research data-based sociology and public health and psychology are identified to be central areas from data citation.
초록
본 논문은 고에너지 물리학(HEP) 분야 국내 연구자들의 학술 커뮤니케이션의 특성을 파악하고자 성공적인 오픈액세스 모델로 평가되는 SCOAP3 학술지를 분석하였다. HEP 분야 국내 연구자들의 협업과 연구 활동 내용을 파악하기 위한 연구방법으로 통계를 활용한 양적 분석과 저자 소속기관과 학술지에 대한 네트워크 분석을 수행하였다. 연구 결과, 국내 연구자가 참여한 10종의 SCOAP3 학술지 가운데 국내 저자 참여 논문 비율은 전체 논문 가운데 8.0%였다. 논문 한 편당 공저자 수가 천 명이 넘는 논문 비율이 전체 논문의 28.7%나 되었다. 이 분석 결과들은 HEP 글로벌 네트워크에서 국내 연구자들이 적극적으로 협업하고 있다는 것을 증명하였다. 소속기관을 중심으로 협력 관계를 파악하고자 네트워크 분석을 실시한 결과, 협력 네트워크를 3개의 클러스터로 구분할 수 있었다. 즉 S대학 중심의 클러스터, CERN과 협력 인프라를 제공하는 K연구기관 중심의 클러스터, 그리고 I연구원 중심의 클러스터로 나누어졌다. 연구기관과 학술지의 네트워크 분석을 통하여 학술지 중 JHEP, PRD, PLB가 참여도가 높은 학술지였으며 대학들과 연구원들도 협력하여 오픈 액세스 논문 저작에 참여하고 있음을 알 수 있었다. 본 연구 결과는 SCOAP3 컨소시엄에 참여하는 도서관들이 HEP 분야 연구자를 이해하고 이들을 위한 최적의 연구 정보환경을 구축하기 위한 기초자료로 활용될 수 있다.
Abstract
This paper analyzed SCOAP3 journals, which have been evaluated as successful open access models, to understand the characteristics of scholarly communication among domestic researchers in the field of high energy physics (HEP). As research methods, a quantitative analysis using statistics and a network analysis of authors’ affiliated institutions and academic journals were conducted to understand collaboration and research activities of domestic researchers in the HEP field. The results of the study revealed that, among the 10 SCOAP3 journals in which Korean researchers participated, the proportion of articles in which Korean authors participated was 8.0% of the total. The proportion of papers with more than 1,000 co-authors per paper was 28.7% of the total. The results of this analysis proved that Korean researchers were actively collaborating in the HEP global network. From the results of the network analysis to understand the cooperative relationship centered on the affiliated organization, the cooperative network could be divided into three clusters: a cluster centered on S universities, a cluster centered on K research institutes that provided researchers a cooperative infrastructure with CERN, and a cluster centered on I research institute. Through the network analysis for research institutes and journals, it was found that JHEP, PRD, and PLB among academic journals were highly participating journals, and universities and researchers were also participating in the writing of open access papers. The results of this study can be used as a basic resource for understanding researchers and building a research information environment in libraries.
초록
사용자는 원하는 자료를 검색하기 위해서 각 위치에 대한 정보를 저장하고 있는 검색엔진을 이용하는 경우가 대부분이다. 하지만 자료의 양이 방대해 짐에 따라 사용자에게 실제로 필요한 정보가 아닐 경우가 많이 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결할 수 있는 개인형 릴 인터페이스 에이전트 시스템인 7f 가이드를 제안하였다. 웹 가이드는 사용자의 행동과 에이전트의 방문을 키워드를 중심으로 각각의 사례로 저장하는 사례기반 학습 방법을 이용, 특징 개인 사용자가 웹 상에서 검색하고자 하는 자료를 입력받은 후부터 사용자의 방문 행동을 학습하여 보다 빠른 시간 내에 원하고자 하는 자료를 검색할 수 있도록 도와주는 에이전트 시스템이다.
Abstract
Users usually search for the required information via search engines which contain locations of the information. However. as the amount of data gets large, the result of the search is often not the information that users actually want. In this paper a web guide is proposed in order to resolve this problem. The web guide uses case-based learning method which stores and utilizes cases based on the keywords of user's action and agent's visit. The proposed agent system learns the user's visiting actions following the input of the data to be searched, and then helps rapid searches of the data wanted.
초록
과학기술분야 국제협력은 국가 경쟁력 확보를 위해서 필수적이다. 한국은 과학기술의 인적․물적 자원의 한계를 극복하고자 연구의 국제화를 추진하고 있으며 최근 아시아 국가와 연구협력에서 높은 성장률을 보여주었다. 본 연구에서는 네트워크 분석을 이용하여 한국과의 공동연구가 크게 증가한 아시아 국가 간 공동연구 현황을 공저논문 수와 주제범주로 구분하여 실증적으로 파악하였다. 최근 5년간 아시아 국가 간 공저논문 수 기반 네트워크를 살펴보면, 일본, 중국, 한국 등 동북아시아 국가들이 네트워크 중심부에 있었으며 국가 상호 간 공동연구가 활발하게 이루어졌다. 또한 아시아 지역별로 공동연구의 주제범주를 분석한 결과, 동북아시아 지역은 기초과학 분야에서, 남부아시아, 동남아시아, 서남아시아 지역은 의학 분야에서 공동연구가 활발하게 이루어진 것으로 나타났다.
Abstract
Recently, research community in Korea has shown a rapid growth in collaborating with Asian countries. In this study, we analyzed research collaboration among Asian countries using network analysis of co-authored papers as well as subject categories. The network of co-authored papers among Asian countries over the 5-year period since 2005 revealed that Japan, China, and Korea were positioned at the central part of the network and highly productive in collaborative research. In the analysis of the subject categories of co-authored papers in four different Asian regions with 2009 data, physics and material science were found the most productive subject fields in collaborative research in Northeast Asia. On the other hand, medical science was the most collaborative subject field in the remaining Asian regions.
초록
본 연구는 문헌정보학 현장인 도서관에서 제공되는 서비스인 이용자 교육의 관련 개념인 리터러시가 각종 문헌정보학 연구 분야에서 어떠한 연구 주제를 다루는지 확인하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 WoS와 KCI 데이터베이스에서 문헌정보학 분야 리터러시 관련 논문을 수집하여 키워드 분석 및 토픽 모델링 분석 기법을 상호보완적으로 사용해 분석하였다. 분석 결과, WoS와 KCI의 문헌정보학 분야 리티러시 관련 연구 동향은 저자 키워드, 주요 주제 등에서 차이가 있는 것으로 나타났으며, 토픽 모델링을 통해 KCI의 리터러시 관련 연구를 3개의 토픽으로 분류하였다. 또한, 연구에서 확인한 국내 문헌정보학 분야 리터러시 연구 동향은 전체 리터러시 관련 연구 동향과 연구량 급증 시기, 핵심 다빈출 키워드 차이가 있음을 분석하였다. 특히, 전체 분야 리터러시 연구는 ‘리터러시’, ‘교육’, ‘미디어’, ‘디지털’ 등의 단어가 다수 도출되었지만 문헌정보학 분야의 리터러시 연구는 ‘정보활용능력’, ‘학교도서관’ 등의 키워드가 다수 등장하였다. 이를 바탕으로 향후 국내에서도 정보가 급증하는 오늘날의 정보화 환경에 맞춰 정보에 대한 평가적인 안목을 기를 수 있는 능력에 관한 연구가 필요하다는 결론을 도출하였다.
Abstract
The purpose of this study is to identify the topics of research related to the concepts of literacy in the field of Library and Information Science which is related to user education in libraries. Data were collected from the WoS and KCI databases, and complementary keyword analysis and topic modeling analysis techniques were used to identify topics of literature-related research articles in the field of Library and Information Science. Findings presented that there was a difference in keywords and topics between the two databases. Literacy-related topics identified from the KCI database were classified into three groups through topic modeling. Also, it was analyzed that there is a difference between the overall literacy-related research trend, the timing of the surge in research volume, and key frequent keywords in the Library and Information Science field confirmed in the study. In particular, in the study of literacy in all fields, a number of words such as ‘literacy’, ‘education’, ‘media’, and ‘digital’ were derived. However, in literature research in the field of Library and Information Science, keywords such as ‘information utilization ability’ and ‘school library’ appeared. Based on this, it was concluded that research on the ability to develop an evaluative eye for information is needed in line with today’s information environment, where information is rapidly increasing in Korea in the future.
초록
본 연구의 목적은 국내 디지털 도서관 관련된 연구의 동향을 분석하는 것이다. 연구의 목적을 달성하기 위하여 국내 문헌정보학 분야 대표 학술지 4종으로부터 최근 10년(2007년-2016년) 동안 발표된 디지털 도서관 관련 논문 272편을 대상으로 해당 논문의 저자가 직접 부여한 영문키워드 578개를 수집하였다. 수집된 자료는 NetMiner V.4를 사용하여 연결중심성과 매개중심성을 분석하였다. 연구 결과로는, 첫째, 연구 주제의 양적인 측면에서는 ‘Academic Library’, ‘Reference Service’, ‘Public Library’, ‘E Resource’, ‘E Book’ 순으로 나타났고, 둘째, 연구 주제의 영향력 측면에서는, ‘Academic Library’, ‘Reference Service’, ‘Information Behavior’, ‘E Resource’ 등의 순으로 나타났다. 마지막으로 연구 주제의 확장성 측면에서는, ‘Academic Library’, ‘Metadata’, ‘Information Behavior’, ‘E Resource’, ‘Librarian’ 등의 순으로 파악되었다.
Abstract
The aim of this study was to analyze the research trends on the digital libraries in Korea. To achieve this objective, a total of 578 author-assigned English keywords were collected from the 272 major LIS journal articles published in Korea during last ten years-period, i.e., 2007-2016. The collected data were analyzed using NetMiner V.4 to discover their ‘degree centrality’ and ‘betweenness centrality’. As the results, ‘Academic Library’, ‘Reference Service’, ‘Public Library’, ‘E Resource’, and ‘E Book’ showed the most frequently conducted research topics, and ‘Academic Library’, ‘Reference Service’, ‘Information Behavior’, and ‘E Resource’ were the most influencing research topics. Finally, ‘Academic Library’, ‘Metadata’, ‘Information Behavior’, ‘E Resource’, and ‘Librarian’ seemed the most widely intervening research topics in this research.
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
본 연구는 인용 정보와 주제범주 분류체계를 기반으로 한 기존 하향식 접근법과 달리 문헌에 출현한 단어정보를 기반으로 세부주제를 자동 추출하는 토픽 모델링을 사용하여 학제성을 측정하였다. JCR 2013의 Information & Library Science 주제범주에서 5년 영향력 지수 상위 20개 학술지의 최근 5년 동안의 논문 제목과 초록 텍스트를 분석대상으로 사용하였다. 학제성을 측정하기 위한 지수로 ‘분야적 다양성’을 나타내는 Shannon 엔트로피 지수와 Stirling 다양성 지수, ‘네트워크 응집성’을 나타내는 지수로는 토픽 네트워크의 평균 경로길이를 사용하였다. 계산된 다양성과 응집성 지수를 통해 학제성의 유형을 분류한 후 각 유형을 대표하는 학술지들의 토픽 네트워크를 비교하였다. 이를 통해 본 연구의 텍스트 기반 다양성 지수는 기존의 인용정보 기반 다양성 지수와 다른 양상을 보이고 있어 상호보완적으로 활용될 수 있으며, 다양성과 응집성을 모두 고려하여 분류된 각 학술지의 토픽 네트워크를 통해 개별 학술지가 다루는 세부주제의 특성과 연결 정도를 직관적으로 파악할 수 있었다. 이를 통해 토픽 모델링을 통한 텍스트 기반의 학제성 측정이 학술지의 학제성을 나타내는 데에 다양한 역할이 가능함을 확인하였다.
Abstract
This study has measured interdisciplinarity using a topic modeling, which automatically extracts sub-topics based on term information appeared in documents group unlike the traditional top-down approach employing the references and classification system as a basis. We used titles and abstracts of the articles published in top 20 journals for the past five years by the 5-year impact factor under the category of ‘Information & Library Science’ in JCR 2013. We applied ‘Discipline Diversity’ and ‘Network Coherence’ as factors in measuring interdisciplinarity; ‘Shannon Entropy Index’ and ‘Stirling Diversity Index’ were used as indices to gauge diversity of fields while topic network’s average path length was employed as an index representing network cohesion. After classifying the types of interdisciplinarity with the diversity and cohesion indices produced, we compared the topic networks of journals that represent each type. As a result, we found that the text-based diversity index showed different ranking when compared to the reference-based diversity index. This signifies that those two indices can be utilized complimentarily. It was also confirmed that the characteristics and interconnectedness of the sub-topics dealt with in each journal can be intuitively understood through the topic networks classified by considering both the diversity and cohesion. In conclusion, the topic modeling-based measurement of interdisciplinarity that this study proposed was confirmed to be applicable serving multiple roles in showing the interdisciplinarity of the journals.