초록

정보통신의 기술이 발달하면서 정보의 양이 많아지고 사용자의 질의에 대한 검색 결과 리스트도 많이 추출되므로 빠르고 고품질의 문서 클러스터링 알고리즘이 중요한 역할을 하고 있다. 많은 논문들이 계층적 클러스터링 방법을 이용하여 좋은 성능을 보이지만 시간이 많이 소요된다. 반면 K-means 알고리즘은 시간 복잡도를 줄일 수 있는 방법이다. 본 논문에서는 계층적 클러스터링 시스템인 콘도르(Condor) 시스템에서 간단하고 고품질이며 효율적으로 정보 검색 할 수 있도록 구현하였다. 이 시스템은 K-Means Algorithm을 이용하였으며 클러스터 계층 깊이와 초기값을 조절하여 88%의 정확율을 보였다.

Abstract

Fast and high-quality document clustering algorithms play an important role in providing data exploration by organizing large amounts of information into a small number of meaningful clusters. Many papers have shown that the hierarchical clustering method takes good-performance, but is limited because of its quadratic time complexity. In contrast, with a large number of variables, K-means has a time complexity that is linear in the number of documents, but is thought to produce inferior clusters. In this paper, Condor system using K-Means algorithm Compares with regular method that the initial centroids have been established in advance, our method performance has been improved a lot.

초록

본 논문은 기존의 학회지 중심의 연구와는 다른 현장중심의 학술지를 통하여 문헌정보학의 연구동향을 파악하기 위하여 1996년부터 2000년까지 “도서관”, “국회도서관보”, “도서관문화”에 게재된 논문을 대상으로 하여 문헌정보학 분야의 연구영역과 주제의존도 및 핵심저널을 분석하고자 하였다. 본 연구 결과, 실무에 있어서의 주된 연구분야는 문헌정보학분야에 대한 의존도가 큰 것으로 나타났으며 정보학에 대한 의존도는 낮은 것으로 분석되었다.

Abstract

Different from the existing tendency to mainly concentrate on the study of research activities of the library and information science, this paper places the focus on grasping research patterns presented in the journal papers which reflect library practices. Actually, this paper analyzes research areas, the degree of relative dependence by subjects, and leading journals found in the papers which have been reported in the three main library journals such as "Tosogwan", "National Assembly Library Review", and "KLA Bulletin : Tosogwanmunwha," from 1996 to 2000. As a result, the study says that major research areas in library practices show the high degree of dependence on the library and information science, while the degree of dependence on the information science is low.

초록

본 연구는 학술연구 성과물의 개방과 공유 활동의 국제적인 흐름에 호응하고, 국민들의 학술연구 정보의 자유로운 접근을 보장하기 위한 오픈액세스시스템의 주제기반 온라인 학술 커뮤니티의 성공적인 운영모형을 제시하는 것을 목표로 한다. 이를 위한 세부적인 연구내용은 다음과 같이 네 영역으로 나누어 진행하였다. 첫째는 커뮤니티와 온라인 커뮤니티의 개념과 특성, 주요 성공 요인에 대한 일반적 분석이다. 둘째는 널리 알려진 온라인 학술 커뮤니티인 KISTI의 과학기술 학회마을, 생물학 연구정보센터, MIT의 DSpace를 대상으로 기능적인 요소와 구체적인 성공요인을 분석하였다. 셋째, 이들 사례의 주요 기능과 성공요인을 토대로 오픈액세스시스템의 핵심기능인 커뮤니티 서비스에 대한 주요기능을 도출하였다. 넷째, 국내 연구자들을 대상으로 커뮤니티 서비스의 기능 요구도와 참여의지를 설문으로 통해 조사, 분석하였다. 그 결과 온라인 커뮤니티 서비스의 주요 기능은 30-40대의 인문사회계열 연구자들에게 초점을 맞추어 특히 ‘연구 성과물 관리 기능’, ‘이슈 리포트 게시 기능’, ‘연구 사업 정보 통합 제공 기능’ 등을 우선적으로 제공하여야 할 것으로 나타났다.

Abstract

The purpose of this study is to provide successive online community operational model in response to the world wide open access movement which supports the broadest possible access to published research and other scholarly writings. This study is divided into four areas in a large. First, this study reviewed general community, online community and open access movement. Second, well-known online scholarly community, i.e., KISTI Society, BRIC, DSpace were analyzed precisely focusing on the administrative and functional factors to find key to success. Third, based on the above two studies, major functions of community services were identified. For this work, community service functions and participation will were asked to the researchers registered in Korea Research Foundation. According to the results of the above works, this study presents the important functions of online community services as follows: management function of research results, posting function of issue reports, and provision function of integrated information on research proposal should be provided preferentially to researchers aged 30s and 40s.

초록

본 연구는 잊힐 권리와 관련한 뉴스 기사와 학술지 게재 논문을 대상으로 텍스트마이닝 분석을 활용해 각 문서 내에 나타난 논점과 특성을 살펴보았다. 분석을 위해 ‘잊힐 권리’와 ‘잊혀질 권리’ 키워드를 검색어로 하여 2010년부터 2020년까지의 데이터를 수집하였다. 수집된 데이터를 대상으로 키워드 분석과 토픽모델링 분석을 수행한 결과, 지난 10년간 뉴스 기사와 학술지 논문에서 다루어진 쟁점은 크게 다르지 않으며, 접근 방법 또한 유사한 것으로 나타났다. 다만 뉴스 기사와 학술지 논문 간 비교를 통해 이들 간 공통적으로 나타나는 쟁점과 부분적인 쟁점의 차이가 있음을 확인하였다. 따라서 본 연구에서 도출된 쟁점을 중심으로 기록관리학 분야에서도 적극적인 논의가 이루어져야 할 필요가 있으며, 공통적인 쟁점들을 우선적으로 고려하되, 쟁점 상 이견이 존재하는 경우, 이를 다각적으로 논의하는 것이 필요하다고 볼 수 있다. 본 연구는 국내 기록관리학계에서 잊힐 권리와 관련된 논의가 이루어지고 있지 않은 현재의 상황에서 기록관리학 분야에서 잊힐 권리의 의미와 향후 발생할 수 있는 이슈를 도출해볼 수 있었다는데 의의가 있으며, 본 연구의 결과를 중심으로 기록관리학 분야에서 잊힐 권리에 대한 다양한 논의가 이루어지기를 기대한다.

Abstract

This study examined the issues and characteristics that appeared in news and journal articles related to the ‘right to be forgotten’ using text mining analysis. Data for analysis were collected from 2010 to 2020 with the keyword ‘right to be forgotten’. Keyword analysis and topic modeling analysis were performed on the collected data. As a result, in the last 10 years the issues about ‘right to be forgotten’ are not much different in news and journal articles and the approaches also are similar. However, it confirmed common issues and the partial difference between news and journal articles through comparison. Therefore in Archives and Records Management Studies, it is necessary to discuss derived in this study. In particular common issues are considered first but if there are differences in issues, it is needed to discuss them in various ways. This study is meaningful to understand the meaning and to draw issues that may arise in the future of the ‘right to be forgotten’. The results of this study will contribute to be variously discussed on the ‘right to be forgotten’ in Archives and Records Management Studies.

초록

본 연구에서는 최첨단기술을 적용한 디지털도서관서비스들을 발굴하고 이러한 기술과 서비스의 국내 도서관 적용가능성을 밝혀내고자 하였다. 이를 위해 차세대디지털도서관을 논하고 있는 주요 논문을 검토할 뿐만 아니라 기술관련 기사 및 논문 등 미래의 도서관에 응용될 수 있는 주요 기술들을 검토하였다. 그 결과 차세대디지털도서관의 핵심적인 기술, 개념, 도구는 클라우드서비스, 무한창조공간, 빅데이터, 증강현실, 상황인식기술, 구글글래스, 혁명적 디스플레이기술, 개방형의 연결된 콘텐츠제공방식이 될 것으로 분석되었다. 그리고 이러한 기술이나 개념을 적용한 구체적인 사례들도 나타나고 있는 것으로 조사되었다.

Abstract

This study proposes to identify digital library services applying cutting-edge technologies, and attempt to investigate the applicability of these technologies and services to domestic libraries. To this end, we reviewed main research which discusses next generation digital libraries, and examined thoroughly main technologies which can be applied to future libraries. As a result, the core technologies, concepts, and tools of the next generation of digital library are: cloud services, space for infinite creating (makerspace), big data, augmented reality, context-aware technologies, Google-glass, a revolutionary display technology, open linked-content-offering method, and so on. Specific cases of libraries already utilizing these technologies are also discussed.

초록

The purpose of this study is to generate the local level knowledge structure of a single document, similar to end-of-the-book indexes and table of contents of printed material, through the use of term clustering and cluster representative term selection. Furthermore, it aims to analyze the functionalities of the knowledge structure, and to confirm the applicability of these methods in user-friendly information services. The results of the term clustering experiment showed that the performance of the Ward's method was superior to that of the fuzzy K-means clustering method. In the cluster representative term selection experiment, using the highest passage frequency term as the representative yielded the best performance. Finally, the result of user task-based functionality tests illustrate that the automatically generated knowledge structure in this study functions similarly to the local level knowledge structure presented in printed material.攀＊＊＊ 본 연구는 연세대학교 대학원 박사학위논문의 일부를 요약한 것임.＊＊＊ 日本 慶應義塾大學(Keio University) 圖書館情報學科 訪問硏究員(libinfo@yonsei.ac.kr)＊＊＊＊연세대학교 문헌정보학과 교수(ymchung@yonsei.ac.kr) 논문접수일자 : 2004년 8월 17일 게재확정일자 : 2004년 9월 10일攀攀

Abstract

초록

학술지 논문에 디스크립터를 자동부여하기 위하여 기계학습 기반의 접근법을 적용하였다. 정보학 분야의 핵심 학술지를 선정하여 지난 11년간 수록된 논문들을 대상으로 문헌집단을 구성하였고, 자질 선정과 학습집합의 크기에 따른 성능을 살펴보았다. 자질 선정에서는 카이제곱 통계량(CHI)과 고빈도 선호 자질 선정 기준들(COS, GSS, JAC)을 사용하여 자질을 축소한 다음, 지지벡터기계(SVM)로 학습한 결과가 가장 좋은 성능을 보였다. 학습집합의 크기에서는 지지벡터기계(SVM)와 투표형 퍼셉트론(VPT)의 경우에는 상당한 영향을 받지만 나이브 베이즈(NB)의 경우에는 거의 영향을 받지 않는 것으로 나타났다.

Abstract

This study utilizes various approaches of machine learning in the process of automatically assigning descriptors to journal articles. After selecting core journals in the field of information science and organizing test collection from the articles of the past 11 years, the effectiveness of feature selection and the size of training set was examined. In the regard of feature selection, after reducing the feature set by χ2 statistics(CHI) and criteria which prefer high-frequency features(COS, GSS, JAC), the trained Support Vector Machines(SVM) performs the best. With respective to the size of the training set, it significantly influences the performance of Support Vector Machines(SVM) and Voted Perceptron(VTP). but it scarcely affects that of Naive Bayes(NB).

초록

본 연구는 기존의 연구성과 분석의 한계를 극복하고 영향력이나 파급효과 등 질적 중심의 연구성과 분석을 위해 텍스트 마이닝, 인용 분석 등을 활용한 새로운 계량정보학적 분석지표를 제안하였다. 즉, 논문품질지수, 인용 영향력지수, 지식확산지수, 국제협력연구지수, 우수논문 생산지수 등 새로운 연구성과 분석지표를 제안하여 질적인 측면을 중심으로 한 연구성과 분석이 가능하도록 하였다. 그리고 제안된 지표를 활용하여 사례분석을 수행하여 그 가능성을 확인하였다.

Abstract

There are some limitations in the existing bibliometric methods to satisfy the various requests of the interest parties including researchers, managers, policy makers to identify 1) which research group or researcher is the key player, and the overall trends of the particular technological sub-fields, 2) which research groups, institutions or countries mainly use their research outputs, 3) what are the spin-offs from research outputs to some scientific and technological fields, 4) in which levels they are when comparing their quantitative and qualitative research outputs to those of other competitive institutions. It is essential to develop new informetric indicators and methodologies in order to satisfy stakeholder's various demands and to strengthen qualitative analysis in measuring research performance. This study suggested informetric indicators such as article quality index, citation impact index, international cooperation index, excellent article production index and methodologies including citation analysis, text mining.

초록

이 연구에서는 특정 주제 분야의 핵심적이고 전역적인 연구 동향을 제공하는 연구지원 정보서비스 개발을 위해 SPLC(Search Path Link Count) 분석을 적용할 때, 데이터의 범위와 인용빈도 설정에 대하여 탐험적으로 살펴보고자 하였다. 이를 위하여 Web of Science에서 검색된 RGB LED 분야의 2,318개 논문과 20,109개 상위 인용논문으로 5개의 데이터셋을 구성하였다. 각 데이터셋에서 히스토리오그래프와 SPLC 네트워크를 인용빈도 임계치를 변화시키면서 28개 주요 연구 동향 네트워크를 추출하여, 인용문헌의 포함여부와 인용빈도 임계치 설정이 SPLC 네트워크에 미치는 영향을 살펴보았다. 그리고 특정 기관 소속 연구자들에게 SPLC 네트워크에 포함된 198개 주요 논문 리스트를 제공하고 피드백을 받음으로써, 전역적 연구 동향이 개인 연구자의 정보 요구에 부합하는지 살펴보았다. 분석 결과, 분석 대상에 상위 인용문헌 포함 여부와 인용빈도임계치에 따라 추출되는 SPLC 네트워크가 변화되었으나, 일정 인용빈도임계치값에서는 수렴하였다. 그리고 개인 연구자의 정보 요구는 SPLC를 통해 제공된 전역적 연구 동향과 출판년도의 차이는 있지만 대체적으로 일치하는 것으로 나타나, 인용문헌을 포함하여 인용빈도임계치를 변화시키는 SPLC 분석을 통해 개인 이용자가 원하는 전역적 연구 정보를 제공해 줄 수 있는 것으로 해석된다. 이를 일반화하기 위해서는 이 탐색적 연구에서 제안된 방법을 다양한 분야에 적용하는 후속 연구가 필요할 것이다.

Abstract

The purpose of this study is to examine the data coverage and citation threshold for analyzing SPLC(Search Path Link Count) as a main path of a historiograph of a certain topic in order to provide ‘core’ papers of global research trends to a researcher affiliated with a local R&D institution. 5 datasets were constructed by retrieving and collecting 2,318 articles on RGB LED on Web of Science published from 1990-2013 and 20,109 articles which cited these original 2,318. The SPLC analysis was performed on each dataset by increasing the threshold of citation counts, and the changes and resilience of the 28 extraced networks were compared. The results of user feedback on 198 unique core papers from 28 SPLC networks received from LED researchers affiliated with a Korean government-sponsored research institution were also analyzed. As a result, it is found that the nodes in each SPLC network in each dataset were differentiated by the citation counts, while the changes in the structure of SPLC networks were slight after the networks’ citation counts were set at 40. Additionally, the user feedback showed that personalized research interest generally matched to the global research trends identified by the SPLC analysis.

초록

본 연구는 장서개발관리 분야의 최근 연구동향을 분석함으로써 핵심 연구주제를 파악하고 학문의 지적구조를 규명하고자 하였다. 2003년부터 2017년까지 15년간 문헌정보학 분야 4개 학회지에 등재된 논문 중 장서개발관리 분야의 키워드를 가진 연구논문을 선정하여 저자키워드를 추출하였다. 추출된 저자키워드를 가지고 NetMiner4 프로그램을 이용하여 키워드 네트워크를 구성한 뒤 빈도분석, 연결중심성 분석, 매개중심성 분석을 수행하였다. 분석은 시간의 흐름에 따른 연구 변화를 살펴보기 위하여 2003년부터 2017년까지 전 구간을 대상으로 한 분석과 5년 단위의 3구간으로 나누어 살펴보았다. 연구결과, ‘오픈액세스’, ‘기관 레포지터리’, ‘학술지’ 등의 장서개발관리 분야의 핵심키워드를 파악하고, ‘대학도서관’ 등의 계속 연구될 분야의 주제어를 파악하였다.

Abstract

The purpose of this study is to investigate the development direction of future scholarship by analyzing recent research trends in collection development and management field using keyword network analysis. Data was collected from four journals in library and information science field during period of 2003 to 2017. Related articles of Collection Development and Management field were retrieved, and author keywords were extracted from selected papers. Keyword network analysis using NetMiner4 program was performed based on frequency analysis, connection-centered analysis, and parametric analysis. The analysis covers all sections from 2003 to 2017 to look at the changes in research over time, and three sections on five-year basis. As a result, main keywords such as ‘open access’, ‘institutional repository’ and ‘academic journals’ were identified, and topics to be continuously researched were identified.