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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
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초록
Mendeley의 독자 정보는 학계 밖에서 학문의 결과물이 어떻게 소비되고 있는지 다각도로 파악하여 피인용도로는 해석할 수 없었던 미지의 세계를 예측하는데 활용될 수 있다. 본 연구는 Mendeley의 co-readership 데이터를 활용해 한국 관련 논문의 독자 국가 네트워크 분석을 수행하여 공통의 학문적 관심사를 공유하는 국가 군집을 이해하고 이들 국가가 네트워크 상에서 어떠한 영향력을 가지는지 확인하였다. 그 결과 전 분야에서 미국을 비롯한 선진국은 대체로 높은 전역중심성을 보여 한국 관련 연구에 대한 전반적인 협력과 잠재적 교류 가능성을 가지는 것으로 나타났으며, 일부 개발도상국은 높은 지역중심성을 보여 상호간 공통의 학문적 관심사로 연계되어 있는 것으로 확인되었다. 한편 의학과 사회과학 분야는 OECD 국가와 개발도상국이 분리된 독자층을 이루었으며, 공학 분야는 신흥경제개발국이 대규모 독자 군집으로 형성되는 특징을 보였다. 또한 공학은 네트워크 밀도가 상대적으로 높게 나타나 국가간 학문적 교류와 지식의 확산, 협력의 가능성이 높은 것으로 분석되었다.
Abstract
Mendeley readership data could be used to understand how research outcome be spent outside of academia in multi way. So it could be utilized to understand unknown world which citation rate could not explain still now. This study, by conducting a country network analysis using Mendeley’s co readership data about articles of Korea related research, clusters countries that share common academic interest. As a result, the US and other advanced countries in all fields showed high overall and regional centrality, indicating that they have overall cooperation and potential for exchange of Korea related studies. Some developing countries have shown high regional centrality and are linked to common academic interests. In the medical and social sciences, the OECD and developing countries have formed a separate group of readers, and the engineering sector has been characterized by emerging developing countries as a large community of readers. In addition, engineering science field has shown that network density is relatively high, so there might be high possibility of academic exchanges, knowledge dissemination and cooperation among countries.
초록
본 연구는 연구문헌의 지식구조를 반영하는 의미기반 지식조직체계의 실험적 모형을 제시하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 한국연구재단의 기초학문자료센터에 대한 사례분석을 하였다. 기초학문자료센터 연구성과물 DB와 학술용어 DR의 개념클래스 및 인스턴스를 대상으로 연구문헌의 지식구조를 파악하였으며, 기초학문자료센터 시스템의 학술적 이해형성 기능을 분석하였다. 또한 연구문헌의 지식구조와 색인어의 관계를 분석하였다. 이러한 분석을 통해 지식구조와 색인어의 관계구조, 26개의 연구문헌 지식구조 공리 및 11개의 의미관계 추론규칙으로 구성되는 온톨로지 모형, 즉 연구문헌의 지식구조와 그 의미관계에 의한 실험적 지식조직체계 모형을 제시하였다.
Abstract
The purpose of this paper is to suggest a pilot model of knowledge organizing system which reflects the knowledge structure of research papers, using a case analysis on the “Korean Research Memory” of the National Research Foundation of Korea. In this paper, knowledge structure of the research papers in humanities and social science is described and the function of the “Korean Research Memory” for scholarly sense-making is analysed. In order to suggest the pilot model of the knowledge organizing system, the study also analysed the relation between indexed keyword and knowledge structure of research papers in the Korean Research Memory. As a result, this paper suggests 24 axioms and 11 inference rules for an ontology based on semantic relation of the knowledge structure.
초록
학문의 전문화와 학제성은 학문의 발전과 함께 이루어지며, 학제성을 규명하는 것은 학문의 좌표 설정에 있어서 중요하다. 본 연구는 연구자의 소속 학과와 연구 영역 간의 상관관계 분석을 통해서 학제성을 규명하는데 목적이 있다. 한국학술진흥재단에 등록된 63,578명의 연구자 소속 학과와 대분류 및 중분류 연구영역 간의 상관관계를 분석하였다. 이러한 상관관계 분석을 통해서, 대분류 연구영역 간에는 사회과학과 복합학, 의약학과 복합학, 자연과학과 의약학, 자연과학과 농수해양 간의 학제성을 찾아볼 수 있었다. 보다 구체적인 상관관계는 중분류 연구영역 단계와 소속 학과 간의 상관관계 분석을 통해 나타났다. 즉, 복합학과 사회과학은 다양한 연구영역이 서로 학제적 성격을 나타내며, 복합학과 의약학은 복합학 하위의 뇌과학 연구영역 때문인 것으로 분석되었다. 또한 자연과학과 의약학은 자연과학 내의 기타자연과학, 화학, 생물학에 기인한 것이며, 자연과학과 농수해양은 농수해양 내의 농학, 수산학, 식품과학 연구영역에 인한 것으로 나타났다.
Abstract
The purpose of this study is to identify interdisciplinarity among eight research areas based upon the correlations between researchers' department affiliations and research areas. More specifically, eight research areas and their sub-areas, 153 sub-areas with researchers' department affiliations were analyzed in terms of Pearson correlation analyses. The findings demonstrated that there was interdisciplinarity between Social Science and Multiple Science Areas, Social Science and Medical & Pharmaceutical Area, Natural Science and Medical & Pharmaceutical Area, and Medical & Pharmaceutical Area and Agricultural Science.
초록
이 논문에서는 학술지 인용 데이터와 웹 링크 데이터를 이용하여 8개 과학기술 분야의 학제적 구조를 파악하고 각 학문분야 간 학제성을 비교하였다. 분석 대상이 되는 학술지와 웹 페이지의 주제적 성격을 파악하기 위해 기존의 과학기술 분류체계를 재구성하여 이용하였다. 이 연구에서 학제성은 여러 학문분야 간 학제적 연결의 측면에서 파악하였으며, 학제성의 정도는 연관 학문분야의 수로 측정한 학제적 다양성과 자기인용률에 의해 평가하였다. 분석 결과 학술지 인용 분석에서는 밝혀내지 못한 새로운 학제적 연결을 웹 링크 분석에 의해 파악하였으며, 이를 통해 웹 링크 분석이 학제성을 연구하는 수단으로서 유용함을 알 수 있었다. 또한 인용 분석과 링크 분석에서 모두 자연과학 분야에 비해 공학 분야의 학제성이 대체로 더 높게 나타났다.
Abstract
This study identifies the interdisciplinary structures of 8 scientific disciplines in science and technology using the data from journal citations and web links, and compares the interdisciplinarity among these scientific disciplines. The interdisciplinarity refers to interdisciplinary connections among scientific fields and the degree of interdisciplinarity is measured by the number of associated fields and the rate of self-citation. A re-arranged classification scheme for science and technology was adopted to identify subject categories of journals and web pages. Web link analysis revealed a few additional interdisciplinary connections that were not identified by the journal citation analysis, thus demonstrating that it is useful means of investigating the interdisciplinarity of scientific fields. Besides, in most of the cases the interdisciplinarity of the engineering fields were found greater than that of the fields in natural sciences in both analyses.
초록
본 연구는 2014년부터 2018년까지 최근 5년간 미국에서 발표된 도서관학 및 정보과학 분야 학위논문의 연구 동향을 파악하기 위해 PQDT Global 데이터베이스에 수록된 1,016편의 박사학위 논문을 수집하여 각 논문의 관련 학문 분야를 나타내는 분야명들을 추출하고 네트워크 분석을 통해 분야명 간의 관계와 네트워크 전반에 걸쳐 다른 분야들과 관계가 있는 전역중심성이 높은 분야명을 파악하는 것과 동시에 군집분석을 통해 연관성 높은 분야명들이 어떠한 군집을 형성하는지, 각 군집 안에서 지역중심성이 높은 분야명들은 어떤 것들인지 살펴보았다. 103개 핵심 분야명 키워드를 이용한 네트워크 분석 결과 최근 5년간 미국의 도서관학 및 정보과학 분야 박사학위 논문의 관련 학문분야로는 컴퓨터 관련 분야, 교육 관련 분야, 커뮤니케이션 관련 분야 외에도 다양한 이용자 집단에 관한 연구와 정보시스템 관련 분야 등을 포함하여 26개의 군집을 형성하는 것으로 나타났다. 26개 군집들 중 정보과학을 중심으로 하는 군집에는 컴퓨터 관련 학문 분야명들이 다수 포함되었고, 도서관학을 중심으로 하는 군집에는 대부분 교육 관련 분야명들이 포함되었으며, 그 외에도 이용자 연구와 관련하여 특정 이용자 그룹과 관련된 젠더연구 분야나 정보시스템과 관련하여 경영학, 지리학, 의공학 등 다양한 학문 분야와 연관되어 있음을 알 수 있다.
Abstract
The study examines the research trends of doctoral dissertations in Library Science and Information Science published in the U.S. for the last 5 years. Data collected from PQDT Global includes 1,016 doctoral dissertations containing “Library Science” or “Information Science” as subject headings, and keywords extracted from those dissertations were used for a network analysis, which helps identifying the intellectual structure of the dissertations. Also, the analysis using 103 subject heading keywords resulted in various centrality measures, including triangle betweenness centrality and nearest neighbor centrality, as well as 26 clusters of associated subject headings. The most frequently studied subjects include computer-related subjects, education-related subjects, and communication-related subjects, and a cluster with information science as the most central subject contains most of the computer-related keywords, while a cluster with library science as the most central subject contains many of the education-related keywords. Other related subjects include various user groups for user studies, and subjects related to information systems such as management, economics, geography, and biomedical engineering.
초록
기록관리학은 전통적인 기록학과 문서관리, 디지털 데이터의 처리에 이르기까지 복합학적인 학문으로 재정립하였다. 본 연구에서는 국내 기록관리학 대표 학술지인 「한국기록관리학회지」와 「기록학연구」에 2000년부터 2015년까지 게재된 681편의 논문을 조사하여 기록관리 분야의 학제성과 주제 변화 추이에 대해 분석하였다. 이를 위해 두 학술지에 발표된 모든 논문으로부터 저자의 소속기관, 직업, 학문분야, 공저자, 그리고 주제 분야를 추출하였다. 분석방법으로 빈도분석과 네트워크 분석을 사용하였다. 분석 내용은 다음과 같다. 첫째, 두 학회지는 연구자 배경(소속 기관, 직업, 학문문야)에서 분명한 차이를 보인다. 둘째, 공동연구는 점차 증가하는 추세이며, 대학이 중심이 되어 연구가 이루어졌다. 셋째, 각 학회지별 주제 변화 추이를 살펴보았다. 마지막으로 각 기관별로 중심이 되는 주제 영역에 차이를 확인할 수 있었다.
Abstract
In recent years, Korea’s archives management is reestablished as an academic subject. This study presents the interdisciplinarity and the research trend of Archives management in Korea. For the study, 681 articles from Journal of Records Management & Archives Society of Korea and The Korean Journal of Archival Studies published between 2000 and 2015 is analyzed. In this articles, author’s background (agency, job, discipline) and subject is extracted. Cross- tabulation analysis and network analysis are used as major methods. The summary of the study is as follows: First, there are distinct difference between two journals about researcher’s backgrounds. Second, joint-research is gradually increasing and the majority of co-authors are belong to the university. Third, two journals show different research trend. Finally, each institution have different interest about specific subjects.
초록
이 연구에서는 웹과 학술지를 통한 학술 커뮤니케이션의 특성을 각각 분석하고, 웹상에서의 학술 커뮤니케이션 패턴이 학문 분야에 따라 어떤 차이를 보이는지 비교하였다. 경제학과 컴퓨터공학정보시스템 분야에서 키워드를 추출하여 이와 관련된 학술적 웹페이지와 학술지 논문을 수집하였고, 이를 학술적 웹페이지의 특성, 웹페이지 동시링크와 학술지 논문 동시인용 데이터의 다차원척도(MDS) 분석, 시간의 흐름에 따른 학술 활동의 변화 등 세 가지 측면에서 분석하였다. 분석 결과, 웹과 학술지를 통한 학술 커뮤니케이션에는 공통점과 차이점이 나타났으며, 이런 현상은 두 학문 분야에서 모두 확인되었다. 그리고 웹을 통한 학술 커뮤니케이션의 경우 같은 학문 분야 내의 세부 주제에 따라서 고유한 특성이 나타나는 것을 볼 수 있었다.
Abstract
In this study, the characteristics of scholarly communication through the Web and scientific journals are explored, and scholarly communication patterns in two scientific disciplines are compared to reveal the difference. Economics and Computer Science－Information Systems are selected as two disciplines to be analyzed. In the data collection process, 10 keywords are extracted from a database for each subject field, and scholarly Web pages and journal articles related to these keywords are collected and analyzed. Our investigation includes the characteristics of scholarly Web pages, Multi-Dimensional Scaling (MDS) analysis of co-linked Web pages as well as co-cited journal articles, and changes in the scholarly communication activities occurring on the Web and in scientific journals respectively over time. We found certain differences as well as common features in scholarly communication patterns between the Web and scientific journals for both fields of Economics and Computer Science. We also found that scholarly communication occurring on the Web displays unique features for each subtopic within the same field of study.
초록
전통적인 저자동시인용분석은 인용색인 데이터베이스가 색인하는 제 1저자만을 대상으로 하기 때문에 제1저자 이외의 저자의 기여도가 제외된다는 한계를 지니고 있다. 본 연구의 목적은 경제학 분야를 대상으로 하여 복수저자기반의 저자동시인용분석을 활용하여 해당 학문분야의 지적구조를 제시하고자 한다. 이를 위하여 네 가지 실험집단을 구성하였다. (1) 인용된 문헌의 제 1저자만을 고려한 저자동시인용분석, (2) 문헌당 총합 제한 없이 복수저자에게 동일한 인용빈도 부여한 저자동시인용분석, (3) 문헌당 총 합을 제한하여 인용빈도를 부여한 저자동시인용분석, (4) 저자기입 순서를 고려하여 인용빈도를 부여한 저자동시인용분석. 본 연구의 결과는 크게 제 1저자만 고려한 방식과 복수저자를 모두 고려한 방식에 따라 군집형성에 있어서 차이를 보였다. 또한 복수저자의 인용빈도를 구하는 방식에 따라서 군집의 소속이 달라지는 변화를 찾아볼 수 있다. 이러한 결과는 공동저작이 증가하는 학문적 추세에 비추어서 학문의 지적구조를 밝히기 위해서는 복수저자가 고려된 저자동시인용분석이 중요하다는 점을 시사한다.
Abstract
The author co-citation analysis is generally based on the frequency of the first author because most citation databases include only the first author in the bibliographic information. In this sense, the purpose of this study is to provide a better knowledge structure by utilizing the multiple authorship of author co-citation analysis. To achieve the purpose of this study, four different data sets are prepared: (1) counting the first author, (2) counting all the author without limiting the total frequency, (3) counting all the author with limiting the total frequency, and (4) counting adjusted frequencies based on the order of author subscription. The findings of this study show that there are clear differences between the knowledge structure counting all the author and the one counting only the first author. In addition, depending on the different methods, there are subtle changes of cluster members for authors.
초록
과거에는 오픈 데이터에 공감한다 하더라도 이를 실천할 방법이 마땅하지 않았으나 요즈음은 디지털 형태의 연구데이터를 IT를 통해 공유하는 것이 어렵지 않은 상황이 되었다. 그러나 많은 연구자가 오픈 데이터를 시행하였을 때의 부작용과 추가 작업에 대한 부담을 느끼고 있고 이외 해결하여야 할 문제도 다소 있어, 오픈 데이터는 현재 기대만큼 활발히 수행되고 있지는 않다. 지구과학, 기상학 등 일부 학문 분야에서 활발하게 추진되고 있을 뿐 나머지 학문 분야에서는 오픈 데이터에 대하여 큰 관심을 보이지 않는 듯하다. 연구결과 해외의 학회, 비영리단체, 대학, 연구지원기관에서는 오픈 데이터를 공공의 이익 추구 차원에서, 주요 출판사에서는 오픈 데이터를 논문을 엄격하게 심사하기 위한 보완책 차원에서 추진하고 있었다. 오픈 데이터는 후속 연구를 이끌고 학문을 발전시키는 발판 역할을 한다는 점에서 중요하고 앞으로 나아가야 할 방향이라는 것은 분명해 보인다. 따라서, 국내에서도 해외의 사례를 충분히 고찰하고 정책에 반영함은 물론이려니와, 연구자, 대학, 도서관 모두 오픈 데이터의 필요성과 향후 전개될 상황에 관하여 관심을 갖고 보다 적극적으로 협력하여야 할 것이며, 이 연구는 이에 관한 구체적인 내용을 기술하였다.
Abstract
There were not many ways to share research data in the past, but modern information technology has allowed us to share these data. As data sharing has its side effects, researchers’ attitude and practice to sharing data vary by individual discipline. This study found that foreign learned societies, NGOs, universities and research funders support data sharing in a utilitarian perspective, while major publishers demand it so that other researchers can verify the data in peer review. It is important that open data policy should be settled down in near future for evoking further studies and encouraging progress in science. In order to establish data sharing successfully in Korea, efforts could be made by researchers, universities, academic libraries, and governments as well as the stakeholder. This study also proposed specific ways to perform it.
초록
본 연구는 학문의 지적 구조를 분석하는 새로운 분석기법인 저자프로파일링분석과 전통적인 분석기법인 저자동시인용분석을 비교하여 분석함으로써 국내 연구환경에 맞는 지적 구조 분석 방법을 제안하는 데 목적을 두고 있다. 이를 위하여 본 연구에서는 인용색인을 이용하지 않고 학문의 지적 구조를 분석할 수 있는 텍스트마이닝을 이용한 저자프로파일링분석을 통하여 새로운 지적 구조 방법의 유용성을 확인하고자 하였다. 분석대상 학술지는 대한건축학회 논문집 - 계획계를 대상으로 하였다.
Abstract
This study compared Author Profiling Analysis(APA) to Author Co-Citation Analysis (ACA). The former is a new analytic technique on the intellectual structure of a science whereas the latter is a traditional analytic technique. The purpose of this study was to propose appropriate methods to analyze intellectual structure of a science in the Korean research environment. In order to achieve the goal, this study adopted APA using Text Mining for analysis on the intellectual structure of a science rather than relying on citation index in order to determine a potential utility of the new analytic technique that can identify the intellectual structure.