초록

The purpose of this study is to induce the activation of public libraries in community through make use of public libraries as a plan for accomplishing regional informatization which based on regionalization and informatization. To acquire the twin goal of regional informatization and activation of public libraries, I propose a strategic plan which makes use of regional public libraries as an infrastructure of educating informatization and community-network concept. Especially those plans would cover recent background issues of super-national interest in rural welfare & development venture.攀＊＊＊본 논문은 윤구호교수정년 기념논문집 수록논문을 전개 보완한 것임.＊＊＊ 전주대학교 사회과학부 문헌정보학전공 교수(sj1bae@hanmail.net) 논문접수일자 : 2004년 7월 23일 게재확정일자 : 2004년 9월 18일攀攀

Abstract

초록

한국학술지인용색인 KCI의 데이터를 사용한 문헌동시인용 분석을 통해 2004년부터 2013년까지 10년 동안의 한국 문헌정보학의 연구 전선을 구체적으로 파악해보았다. KCI 웹사이트로부터 문헌정보학 분야 핵심 논문 159개와 이를 인용한 논문 정보를 수작업으로 수집하였다. 군집 분석 및 네트워크 분석 결과 27개의 복수 논문 군집과 8개의 단일 논문 군집이 도출되었다. 27개의 복수 논문 군집 중에서 논문 수가 가장 많은 것은 ‘문헌정보학 교육’ 주제 군집이었고, 인용 영향력이 가장 큰 것은 ‘인용분석 & 지적구조 분석’ 주제 군집이었다. 핵심 문헌 집합에 대한 인용 중에서 67.5%는 문헌정보학 내부에서 이루어졌고, 나머지 32.5%는 타 학문 분야로부터 발생한 것이었다. 전반적으로 문헌정보학 분야 내 인용 비율과 인용 영향력 성장 지수를 모두 고려하였을 때, 문헌정보학 분야 내부에서 최근 연구가 가장 활발해지고 있는 연구 전선 주제로는 ‘지역 기록’, ‘인용분석 & 지적구조 분석’, ‘연구동향 분석’의 세 주제가 꼽혔다. 이 연구에서 사용된 분석 기법은 국내 학제적 연구 분야의 연구 전선 분석에 효과적일 것으로 기대된다.

Abstract

By document co-citation analysis with Korean Citation Index (KCI) data, this study accurately identified the research fronts and hot topics in Korean library and information science (LIS) from 2004 to 2013. 159 core papers in LIS domain and their citations are scraped manually from Korean Citation Index web site. In the cluster analysis and network analysis, 159 core papers were grouped into 27 clusters with multiple papers and 8 singlton clusters. Among the 27 clusters which have multple papers, ‘LIS education’ cluster was the largest with 16 core papers, and ‘citation analysis & intellectual structure analysis’ cluster had the strongest citation impact according to the ehs-index. Closer observation of the citations to the core papers in each research front showed that 67.5% of the citations were made by LIS research papers and 32.5% of the citations were made by non-LIS research papers. Considering the share of citations and the citation impact growth index, ‘local documentation’, ‘citation analysis & intellectual structure analysis’, and ‘research trends analysis’ were identified as the most emerging research front in Korean library and information science. The analytical methods used in this study have great potential in discovering the characteristics of research fronts in Korean interdisciplinary research domains.

초록

대학소속 연구자들의 연구 분야가 다변화되면서 대학도서관에서는 서비스 운영을 위하여 학과별 주제 분야를 파악하는 것이 중요한 과제로 인식되고 있다. 이 연구는 대학 학과 소속구성원들의 학술지 논문 서지사항을 분석하여 학과별 주제특성을 다차원적으로 분석하고자 하였다. 게재한 학술논문을 분석하여 1차적으로 해당 학과의 주제영역을 파악하고자 하였으며 심층적으로 주제영역을 분석하기 위하여 해당 논문들이 인용한 학술지를 조사하여 확장된 주제영역을 조사하였다. 또한 상위 인용된 학술지를 대상으로 네트워크 분석을 하여 학술지간 관계를 분석하였다. 분석 결과 학과별 주제 분야별 학술지 이용현황에 차이가 있는 것으로 조사되었으며 특정 주제 분야의 경우 학술지 종수와 논문 수에 따라 주제 분야의 중요도가 비례하지 않는 것으로 나타났다. 즉, 특정분야의 경우 소수의 학술지에서 많은 논문이 인용되고 있는 현상이 있으며 게재하는 주제 분야와 인용하는 주제 분야의 중요도가 일치하지 않는 것으로 나타났다.

Abstract

As topics of researchers become diverse horizontally or vertically, academic libraries have difficulties to identify the dynamic change of researchers' needs for academic publications. This research aims to illustrate the topic areas of researchers in a department of university by analyzing bibliographies of their publications. First, researchers' publications were used to discover the topic areas where the researchers had published. Second, the cited publications in those papers were analysed to identify the expanded topic areas of these researchers. Finally, highly cited journals were analyzed by network analysis method. The major finding is that the importance of topic areas by the number of journals was not necessarily proportional to that by the number of papers. Researchers have a tendency to use many papers in a small number of journals in a certain topic area. Furthermore, the importance of topic areas discovered by researchers' publications was not the same as that discovered by researchers' citations.

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

한국의 dCollection이 학위논문 수집기로 활용되고 있는데 반해, 일본의 레포지토리는 다양한 학술 컨텐츠를 수집, 보존, 확산하고 오픈 엑세스를 실현하기 위한 개별 기관의 자발적인 운영 도구로 발전되고 있다. 본 연구는 일본의 기관 레포지토리 통계 DB인 IRDB를 통해 레포지토리의 특성을 통계적으로 분석하고 구축된 컨텐츠량, 종별 구축 비율, 그리고 종간 상관성을 살펴보았다. 또한 등록된 컨텐츠 특성을 변수로 K-means 군집 분석을 수행함으로써, 일본에 형성된 기관 레포지토리가 어떻게 유형화될 수 있는지 분석하였다. 분석 결과, 일본의 기관 레포지토리는 교내학술논문, 학위논문, 기술보고서, 의학자료, 학술잡지논문 등 다양한 컨텐츠를 수용하고 있을 뿐 아니라, 컨텐츠의 특징에 따라 5개의 차별화된 군집으로 유형화됨으로써 다양한 모습으로 발전되어 가고 있었다.

Abstract

While dCollections of Korea have been initiated by a government for metadata harvesting, institutional repositories of Japan have been managed as instituion’s independent tool for not only collectiong, archiving and distributing their intellecture assets, but also realizing open access. This study analyzes IRDB of Japanese statistically for understanding features of institutional repositories and by clustering the repository on the basis of types of contents, the differences have been brightened. According to analysis result, Japanese repository contains diverse types of contents, such as journal articles, scholarly papers, text books and technical reports. etc. and clustered by five distinguished group with different contents type.

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본 연구는 우리나라 대표적인 정보학분야 학회지인 『정보관리학회지』에 25년 동안에 발표된 학술논문을 대상으로 동향분석을 시도하여 각 시기별 우리나라 정보학분야의 학문적 구조와 그 변화를 파악하였다. 이를 위하여 먼저 25년을 1984-1994, 1995-2002, 2003-2009로 나눈 다음, 각 기간별 『정보관리학회지』에 실린 학술논문의 주제를 분석한 후 각 논문의 주제분포, 주제영역별 논문의 증감, 주제영역별 연도 분포를 살펴보았다. 또한 논문의 표제어를 이용하여 기간별 정보학의 지적 구조를 생성하였고 세 개의 지적 구조를 비교하여 정보학 연구의 변화를 분석하였다. 그 결과 『정보관리학회지』 연구의 주요 대주제 영역은 ‘정보서비스’, ‘정보조직’ 그리고 ‘정보시스템’이며 소주제 영역은 도서관서비스, 이용자연구, 자동문헌처리, 도서관통합시스템, 시소러스/온톨로지, 디지털도서관인 것으로 나타났다. 또한 표제어의 지적 구조를 분석한 결과, 정보학의 핵심영역은 여전히 정보검색이지만 각종 도서관이나 시스템에 활용된 정보기술 기법이나 서비스 평가에 대한 연구가 점점 늘어나고 이에 대한 주제영역이 확장되고 있음을 알 수 있었다.

Abstract

The aims of this study were to provide a global overview of research trends in information science and to trace its changes in the main research topics over time using trends analysis. The study examined the topics of research articles published in Journal of Korean Society for Information Management between 1984 and 2009. Rather than taking a single snapshot of a given point in time, this study attempted to present a series of such pictures in order to identify trends over time. The fairly arbitrary decision was taken to divide the period under consideration into three ‘publication windows’: 1984-1994, 1995-2002, 2003-2009. The study revealed that the most productive areas were ‘Information Service’, followed by ‘Information Organization’, and ‘Information System’. The most productive sub-areas were ‘Library Service’, ‘User Study’, ‘Automatic Document Analysis’, ‘ILS’, ‘Thesaurus/Ontology’, and ‘Digital Library’. From the comparisons of intellectual structures of title keywords, the key research area in the field of Information Science was ‘Information Retrieval’. The studies of IT applications and service system evaluation have been expanded.

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교수연구업적을 보다 효과적으로 평가하기 위해서는 연구의 정량 및 정성적 측면을 고려하여야 한다. 본 연구에서는 연구의 양적 측면을 보여주는 논문 수와 질적 측면을 반영하는 피인용 수에 의한 국내 문헌정보학과 교수의 연구업적 평가순위를 국내 대학에서 사용되는 연구업적 평가규정을 적용한 순위와 비교․분석하였다. 연구결과, 논문 수에 의한 교수별 순위가 피인용 수에 의한 순위와 차이가 있으며, 대학별 교수 업적평가는 피인용 수보다는 논문 수에 의한 평가와 가까운 것으로 나타났다. 또한 대학별 상이한 논문 배점기준은 교수업적평가 결과에 별다른 영향을 끼치지 않았다. 향후 연구에서는 연구의 양적 및 질적 수준을 보다 잘 반영하는 계량서지학적 지표에 관한 연구가 진행되어야 할 것으로 본다.

Abstract

Effective assessment of faculty research performance should involve considerations of both quality and quantity of faculty research. This study analyzed methods for evaluating faculty research output by comparing the rankings of Library and Information Science(LIS) faculty by publication counts, citation counts, and research performance assessment guidelines employed by Korean universities. The study results indicated that faculty rankings based on publication counts to be significantly different from those based on citation counts. Additionally, faculty rankings measured by university guidelines showed bigger correlations with rankings based on publication counts than rankings by citation counts, while differences in universities guidelines did not significantly affect the faculty rankings. The study findings suggest the need for bibliometric indicators that reflect the quality as well as the quantity of research output.

초록

기계학습 기반 문서범주화 기법에 있어서 최적의 자질을 구성하는 것이 성능향상에 있어서 중요하다. 본 연구는 학술지 수록 논문의 필수적 구성요소인 저자 제공 키워드와 논문제목을 대상으로 자질확장에 관한 실험을 수행하였다. 자질확장은 기본적으로 선정된 자질에 기반하여 WordNet과 같은 의미기반 사전 도구를 활용하는 것이 일반적이다. 본 연구는 키워드와 논문제목을 대상으로 WordNet 동의어 관계 용어를 활용하여 자질확장을 수행하였으며, 실험 결과 문서범주화 성능이 자질확장을 적용하지 않은 결과와 비교하여 월등히 향상됨을 보여주었다. 이러한 성능향상에 긍정적인 영향을 미치는 요소로 파악된 것은 정제된 자질 기반 및 분류어 기준의 동의어 자질확장이다. 이때 용어의 중의성 해소 적용과 비적용 모두 성능향상에 영향을 미친 것으로 파악되었다. 본 연구의 결과로 키워드와 논문제목을 활용한 분류어 기준 동의어 자질 확장은 문서 범주화 성능향상에 긍정적인 요소라는 것을 제시하였다.

Abstract

Identifying optimal feature sets in Text Categorization(TC) is crucial in terms of improving the effectiveness. In this study, experiments on feature expansion were conducted using author provided keyword sets and article titles from typical scientific journal articles. The tool used for expanding feature sets is WordNet, a lexical database for English words. Given a data set and a lexical tool, this study presented that feature expansion with synonymous relationship was significantly effective on improving the results of TC. The experiment results pointed out that when expanding feature sets with synonyms using on classifier names, the effectiveness of TC was considerably improved regardless of word sense disambiguation.

초록

본 논문에서는 다중 모델 기계학습 기법을 이용하여 자동 문서 분류의 성능과 신뢰도를 향상시킬 수 있는 연구와 실험 결과를 기술하였다. 기존의 다중 모델 기계 학습법들이 훈련 데이터 또는 학습 알고리즘의 편향에 의한 오류를 극복하고자 한 것인데 비해 본 논문에서 제안한 메타 학습을 이용한 하이브리드 다중 모델 방식은 이 두 가지의 오류 원인을 동시에 해소하고자 하였다. 다양한 문서 집합에 대한 실험 결과. 본 논문에서 제안한 하이브리드 다중 모델 학습법이 전반적으로 기존의 일반 다중모델 학습법들에 비해 높은 성능을 보였으며, 다중 모델의 결합 방식으로서 메타 학습이 투표 방식에 비해 효율적인 것으로 나타났다.

Abstract

Inductive learning and classification techniques have been employed in various research and applications that organize textual data to solve the problem of information access. In this study, we develop hybrid model combination methods which incorporate the concepts and techniques for multiple modeling algorithms to improve the accuracy of text classification, and conduct experiments to evaluate the performances of proposed schemes. Boosted stacking, one of the extended stacking schemes proposed in this study yields higher accuracy relative to the conventional model combination methods and single classifiers.

초록

오늘날 정보환경은 정보이용자로 하여금 도서관 장서뿐만 아니라 다양한 디지털 정보자원으로의 접근을 가능하게 하였다. 변화하는 환경에서 이용률이 증가하는 디지털 정보자원으로 웹사이트, 각종 데이터, 홈페이지 등을 들 수 있다. 이 연구는 ISI Web of Knowledge의 Essential Science Indicators에서 제공하는 인용정보를 이용하여 임상의학 분야의 피인용 횟수가 높은 저자들과 이 저자들의 논문을 인용한 저자들의 홈페이지에 수록된 연구 성과물을 추출한 후, 의학대학 디지털 도서관 및 학술포털과 비교 분석하였다. 10,000여명의 저자 중 연구 성과물 정보를 제시하는 146명의 홈페이지 연구정보를 분석하였는데, 홈페이지에서만 제공하는 연구정보는 학술지 논문, 단행본, 학술대회 발표논문, 강의노트를 포함하였다. 이 중 학술지 논문은 약 15%, 단행본은 약 32%, 학술대회 발표논문은 약 48%, 강의노트는 100% 모두 홈페이지를 통해서만 접근할 수 있는 연구 성과물로 분석되었다. 실제로 의학대학 도서관과 학술포털에서 제공하는 연구정보가 대부분 일치했던 점을 고려할 때, 저명한 연구자들의 홈페이지를 통한 연구정보의 확충이 디지털 도서관 장서개발의 양적, 질적 향상을 위한 방안이 될 수 있다.

Abstract

Nowadays the information environment enables users to access the traditional library collection as well as various digital information resources. In this rapidly changing environment, the use of digital information resources such as web sites, data, and homepages has increased. In this research, highly-cited authors' research outcomes as well as the research outcomes of the people, who cited the highly-cited authors' works, were extracted then compared with information stored in the medical colleges' digital libraries and the academic information portals in the clinical medicine area by using the citation information provided by Essential Science Indicators from ISI Web of Knowledge. Out of 10,000 authors, 146 people's homepages, which present research outcomes, were analyzed. The research outcomes listed in the homepages included journal papers, monographs, conference proceedings, and lecture notes. About 15% of the journal papers, 32% of the monographs, 48% of the conference proceedings, and 100% of lecture notes were accessible only through the homepages. The research outcomes accessible from the homepages were almost analogous to the ones available through the medical college's digital libraries and the academic information portals. Therefore, the digital library collection will be improved and expanded quantitatively and qualitatively by collecting and using the information in the homepages of the prestigious researchers.