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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
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초록
이용자들은 유사문서를 검색할 때, 각 가지 문서의 시각적표현을 통하여 도움을 얻게 되며, 모든 정보검색에 관한 연구는 이용자들의 다양한 요구를 충족시키기 위한 여러 가지의 해결책을 제시하고 있다. 제안되어진 해결책은 알파벳 순서로 만들어 진 파피루스 문서로부터 카드목록, 마이크로 필름을 이용한 저장, 컴퓨터 디스크를 이용한 파일 보관 등에 이르기까지 다양한 방법들을 들 수 있을 것이다. 또한 대부분의 정보검색 시스템들은 Document Surrogate(문헌을 대체할 수 있는 것들), 즉 요약문, 목차, 초록, 리뷰한 내용, 기계가독형목록(MARC) 기록물 등과 같은 서지자료들을 전체논문을 대체하여 이용하게 된다.본 논문에서는 또 다른 형태의 Document Surrogate로서 용어 리스트의 집단화 방법을 이용해서 찾아보았다. 이 Document Surrogate들은 Multidimensional Scaling (MDS)을 이용해서 2차원 그래프 위에 좌표로써 표현되어지고 있다. 사용된 2차원의그래프 위에서 좌표간의 거리는 문헌들의 유사성을 나타낸다고 해석할 수 있으며 거리가 가까우면 가까울수록 두 문서는 더욱 유사한내용을 포함하고 있다고 해석할 수 있는 것으로 밝혀졌다.
Abstract
Visualization of documents will help users when they do search similar documents, and all research in information retrieval addresses itself to the problem of a user with an information need facing a data source containing an acceptable solution to that need. In various contexts, adequate solutions to this problem have included alphabetized cubbyholes housing papyrus rolls, microfilm registers, card catalogs and inverted files coded onto discs. Many information retrieval systems rely on the use of a document surrogate. Though they might be surprise to discover it, nearly every information seeker uses an array of document surrogates. Summaries, tables of contents, abstracts, reviews, and MARC recordsthese are all document surrogates. That is, they stand infor a document allowing a user to make some decision regarding it, whether to retrieve a book from the stacks, whether to read an entire article, etc.In this paper another type of document surrogate is investigated using a grouping method of term list. Using Multidimensional Scaling Method (MDS) those surrogates are visualized on two-dimensional graph. The distances between dots on the two-dimensional graph can be represented as the similarity of the documents. More close the distance, more similar the documents.
초록
이 연구는 색인가가 주제 색인하는 과정에서 참조하는 여러 문서구성요소를 문서 범주화의 정보원으로 인식하여 이들이 문서 범주화 성능에 미치는 영향을 살펴보는데 그 목적이 있다. 이는 기존의 문서 범주화 연구가 전문(full text)에 치중하는 것과는 달리 문서구성요소로서 정보원의 영향을 평가하여 문서 범주화에 효율적으로 사용될 수 있는지를 파악하고자 한다. 전형적인 과학기술 분야의 저널 및 회의록 논문을 데이터 집합으로 하였을 때 정보원은 본문정보 중심과 문서구성요소 중심으로 나뉘어 질 수 있다. 본문정보 중심은 본론 자체와 서론과 결론으로 구성되며, 문서구성요소 중심은 제목, 인용, 출처, 초록, 키워드로 파악된다. 실험 결과를 살펴보면, 인용, 출처, 제목 정보원은 본문 정보원과 비교하여 유의한 차이를 보이지 않으며, 키워드 정보원은 본문 정보원과 비교하여 유의한 차이를 보인다. 이러한 결과는 색인가가 참고하는 문서구성요소로서의 정보원이 문서 범주화에 본문을 대신하여 효율적으로 활용될 수 있음을 보여주고 있다.
Abstract
The purpose of this study is to examine whether the information resources referenced by human indexers during indexing process are effective on Text Categorization. More specifically, information resources from bibliographic information as well as full text information were explored in the context of a typical scientific journal article data set. The experiment results pointed out that information resources such as citation, source title, and title were not significantly different with full text. Whereas keyword was found to be significantly different with full text. The findings of this study identify that information resources referenced by human indexers can be considered good candidates for text categorization for automatic subject term assignment.
초록
본 연구는 키워드 네트워크 분석과 토픽모델링을 활용하여 국내 정보활용교육 연구의 흐름을 살펴보고 향후 정보활용교육의 방향성을 모색하는데 목적이 있다. 이를 위하여 국내 문헌정보학 분야의 학술지에 게재된 정보활용교육과 관련된 논문 306편을 선정하고, 논문의 초록을 대상으로 전처리 과정을 거쳐 전체 키워드 출현 빈도, 시기별 키워드 출현 빈도, 키워드 동시출현 빈도분석을 수행하였다. 이어서 키워드 네트워크 분석을 통해 키워드의 연결중심성과 매개중심성, 위세중심성을 분석하였다. 또한 구조적 토픽모델링 분석을 활용하여 15개의 토픽(교육과정, 정보활용교육 효과, 정보활용교육 내용, 학교도서관 교육, 정보매체활용, 정보활용능력 평가 지표, 도서관 불안, 공공도서관 프로그램, 대학도서관 이용자교육, 건강정보 활용능력, 정보격차, 도서관활용수업 개선, 연구 동향, 정보활용교육 모델, 교사 역할)을 도출하고, 토픽별로 비중의 변화를 확인하기 위해 연도별 토픽 추이를 분석하였다. 이러한 결과를 바탕으로 정보활용교육의 방향성과 후속 연구에 대한 제언을 제시하였다.
Abstract
The purpose of this study is to investigate the flow of domestic information literacy education research using keyword network analysis and topic modeling and to explore the direction of information literacy education in the future. For this reason, 306 academic papers related to information literacy education published in academic journals of the library and information science field in Korea were chosen. And through the preprocessing process for abstracts of the paper, total keyword appearance frequency, keyword appearance frequency by period, and keyword simultaneous occurrence frequency were analyzed. Subsequently, keyword network analysis analyzed the degree centrality, between centrality, and eigenvector centrality of keywords. Using structural topic modeling analysis, 15 topics -curriculum, information literacy effect, contents of information literacy education, school library education, information media literacy, information literacy ability evaluation index, library anxiety, public library program, health information literacy ability, digital divide, library assisted instruction improvement, research trend, information literacy model, and teacher role-were derived. In addition, the trend of topics by year was analyzed to confirm the change in relative weight by topic. Based on these results, the direction of information literacy education and the suggestions for follow-up research were presented.
초록
이 연구는 국내외 정보학 분야 학회지 동향을 파악하기 위하여 1990년부터 2013년까지 국내 정보관리학회지와 국외 JASIST의 논문 제목과 초록을 대상으로 텍스트 마이닝 기법을 통한 명사, 명사구 동시출현 분석을 수행하였다. 전 기간을 5구간으로 나누고 전체적인 동향을 살펴보기 위해 고빈도 동시출현단어를 분석하였으며, 세부 주제를 파악하기 위해 상위 키워드와 동시에 출현하는 단어를 분석하였다. 마지막으로 과거와 다르게 새로운 키워드가 등장하는 2010년 이후 동향을 중점적으로 네트워크 분석을 수행하였다. 분석 결과 전반적으로 국내의 경우 정보관리학회지는 도서관, 정보 서비스, 정보 이용자, 정보 자료 조직 주제 분야가 많이 차지하고 있었고 JASIST는 정보 검색, 정보 이용자, 웹 관련 정보학, 계량 정보학 중심으로 연구가 진행되었다.
Abstract
This paper carried out co-word analysis of noun and noun phrase using text-mining technique in order to grasp the research trends on domestic and international information science articles. It was conducted based on collected titles and articles of the papers published in the Journal of the Korean Society for Information Management (KOSIM) and Journal of American Society for Information Science and Technology (JASIST) from 1990 to 2013. By dividing whole period into five publication window, this paper was organized into the following processes: 1) analysis of high frequency co-word pair to examine the overall trends of both information science articles 2) analysis of each word appearing with high frequency keyword to grasp the detailed subject 3) focused network analysis of trend after 2010 when distinctively new keyword appeared. The result of the analysis shows that KOSIM has considerable portion of studies conducted regarding topics such as library, information service, information user and information organization. Whereas, JASIST has focused on studies regarding information retrieval, information user, web information, and bibliometrics.
초록
본 연구에서는 한국어 데이터로 학습된 BERT 모델을 기반으로 문헌정보학 분야의 문서를 자동으로 분류하여 성능을 분석하였다. 이를 위해 문헌정보학 분야의 7개 학술지의 5,357개 논문의 초록 데이터를 학습된 데이터의 크기에 따라서 자동분류의 성능에 어떠한 차이가 있는지를 분석, 평가하였다. 성능 평가척도는 정확률(Precision), 재현율(Recall), F 척도를 사용하였다. 평가결과 데이터의 양이 많고 품질이 높은 주제 분야들은 F 척도가 90% 이상으로 높은 수준의 성능을 보였다. 반면에 데이터 품질이 낮고 내용적으로 다른 주제 분야들과 유사도가 높고 주제적으로 확실히 구별되는 자질이 적을 경우 유의미한 높은 수준의 성능 평가가 도출되지 못하였다. 이러한 연구는 미래 학술 문헌에서 지속적으로 활용할 수 있는 사전학습모델의 활용 가능성을 제시하기 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
Abstract
In this study, we analyzed the performance of the BERT-based document classification model by automatically classifying documents in the field of library and information science based on the KoBERT. For this purpose, abstract data of 5,357 papers in 7 journals in the field of library and information science were analyzed and evaluated for any difference in the performance of automatic classification according to the size of the learned data. As performance evaluation scales, precision, recall, and F scale were used. As a result of the evaluation, subject areas with large amounts of data and high quality showed a high level of performance with an F scale of 90% or more. On the other hand, if the data quality was low, the similarity with other subject areas was high, and there were few features that were clearly distinguished thematically, a meaningful high-level performance evaluation could not be derived. This study is expected to be used as basic data to suggest the possibility of using a pre-trained learning model to automatically classify the academic documents.
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.
초록
본 연구는 국내 문헌정보학 분야의 연구동향을 규명하기 위하여 문헌정보학 주요 학술지인, 정보관리학회지, 한국문헌정보학회지, 한국도서관․정보학회지, 한국비블리아학회지의 1970년도부터 2012년도까지 발표 논문 초록을 수집하여 LDA(Latent Dirichlet Allocation)기반의 토픽 모델링 실험을 수행하였다. 그 결과를 종합하면 다음과 같다. 첫째, 토픽모델링 실험에서 도출된 연구주제를 문헌정보학 주제분류표와 비교․분석한 결과, ‘정보학’영역의 디지털도서관, 이용연구, 인터넷, 전문가시스템, 계량정보학, 자동화, 정보검색, 정보시스템, ‘도서관 서비스’영역의 정보서비스, 도서관 유형별 서비스, 이용자 교육/정보리터러시, 서비스 평가, ‘문헌정보학 기초’영역의 도서관과 사회, 전문성, ‘자료조직’영역의 분류, 편목, 메타데이터, ‘도서관 경영’영역의 도서관 평가, 장서개발/관리, ‘서지학’영역의 고서지, ‘도서관 체제’영역의 도서관 및 정보정책, ‘출판’영역의 도서/출판, ‘기록관리학’영역의 하위주제 등과 연결할 수 있었다. 또한 가장 많은 연구주제가 발견된 학문영역은 정보학과 도서관서비스로 나타났다. 둘째, 문헌정보학의 주요 연구주제에서 도서관 유형별 서비스 및 평가, 인터넷, 메타데이터의 연구주제는 상승세를 보였으나, 도서, 분류, 편목, 고서지에 관한 연구주제는 하강세를 보였다. 셋째, 학술지를 구분하여 비교․분석한 결과, 정보관리학회지는 도서관에 관한 연구주제보다 정보학에 관한 연구주제가 많이 출현하였고, 한국문헌정보학회지와 한국도서관․정보학회지, 한국비블리아학회지는 도서관에 관한 연구주제가 정보학에 관한 주제보다 많이 나타났다.
Abstract
The goal of the present study is to identify the topic trend in the field of library and information science in Korea. To this end, we collected titles and abstracts of the papers published in four major journals such as Journal of the Korean Society for information Management, Journal of the Korean Society for Library and Information Science, Journal of Korean Library and Information Science Society, and Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science during 1970 and 2012. After that, we applied the well-received topic modeling technique, Latent Dirichlet Allocation(LDA), to the collected data sets. The research findings of the study are as follows: 1) Comparison of the extracted topics by LDA with the subject headings of library and information science shows that there are several distinct sub-research domains strongly tied with the field. Those include library and society in the domain of “introduction to library and information science,” professionalism, library and information policy in the domain of “library system,” library evaluation in the domain of “library management,” collection development and management, information service in the domain of “library service,” services by library type, user training/information literacy, service evaluation, classification/cataloging/meta-data in the domain of “document organization,” bibliometrics/digital libraries/user study/internet/expert system/information retrieval/information system in the domain of “information science,” antique documents in the domain of “bibliography,” books/publications in the domain of “publication,” and archival study. The results indicate that among these sub-domains, information science and library services are two most focused domains. Second, we observe that there is the growing trend in the research topics such as service and evaluation by library type, internet, and meta-data, but the research topics such as book, classification, and cataloging reveal the declining trend. Third, analysis by journal show that in Journal of the Korean Society for information Management, information science related topics appear more frequently than library science related topics whereas library science related topics are more popular in the other three journals studied in this paper.