- 권한신청
- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
현대사회의 다양하고 복잡한 문제들을 해결하기 위해 학문영역을 넘나드는 학제적 연구가 등장하게 되었다. 본 연구에서는 최근 다양한 영역에서 주목 받고 있는 빅데이터 분야를 대상으로 학제성을 규명하고 학제적 구조를 파악하고자 하였다. 이를 위해 빅데이터를 다룬 학술지 총 1,083종의 데이터를 수집하였다. 이 중 420종(38.8%)의 학술지에 둘 이상의 Web of Science SC범주가 부여되었고, 239종(22.1%)에 부여된 SC범주는 상이한 학문영역에 속하여 빅데이터 분야의 비교적 높은 학제성을 확인할 수 있었다. 이와 함께 논문 게재 상위 56종의 학술지를 대상으로 서지결합분석 네트워크를 생성한 결과 총 10개의 군집이 나타났다. 10개 군집 중 7개 군집이 컴퓨터공학 분야에 해당하여 대부분의 연구가 빅데이터의 저장, 처리, 분석 등 기술적인 부분에 집중되어 있었다. 이외에도 군집분석을 통해 과학기술, 공학, 커뮤니케이션, 법학, 지리학, 생명공학 등 다양한 분야에서 빅데이터의 분석과 활용에 관한 연구가 이루어지고 있음을 확인할 수 있었다. 마지막으로 네트워크에서 매개중심성, 최근접중심성, 삼각매개중심성을 측정한 결과 컴퓨터공학 분야의 학술지들이 네트워크에 미치는 영향력이 크고 주제적 연관성이 강한 것으로 나타났다.
Abstract
Interdisciplinary approach has been recognized as one of key strategies to address various and complex research problems in modern science. The purpose of this study is to investigate the interdisciplinary characteristics and structure of the field of big data. Among the 1,083 journals related to the field of big data, multiple Subject Categories (SC) from the Web of Science were assigned to 420 journals (38.8%) and 239 journals (22.1%) were assigned with the SCs from different fields. These results show that the field of big data indicates the characteristics of interdisciplinarity. In addition, through bibliographic coupling network analysis of top 56 journals, 10 clusters in the network were recognized. Among the 10 clusters, 7 clusters were from computer science field focusing on technical aspects such as storing, processing and analyzing the data. The results of cluster analysis also identified multiple research works of analyzing and utilizing big data in various fields such as science & technology, engineering, communication, law, geography, bio-engineering and etc. Finally, with measuring three types of centrality (betweenness centrality, nearest centrality, triangle betweenness centrality) of journals, computer science journals appeared to have strong impact and subjective relations to other fields in the network.
초록
본 연구에서는 지구적 환경문제의 해결 방식으로서 환경과학 분야의 학술활동과 같은 학문적 접근 방식과 환경 NGO 중심의 환경운동과 같은 실천적 접근 방식을 두 가지 주요 흐름이라 보고, 이들 각각의 특성을 계량정보학적 분석을 통해 파악하고 비교하였다. 지난 10년 간 환경과학 분야에서 인용된 저널의 주제범주 간 동시인용 관계를 분석함으로써 이 분야의 지식 구조를 파악하였고, 환경 NGO의 웹 사이트에서 수집된 외부링크 데이터를 이용하여 이들의 관심 분야를 확인하였다. 또한 저널 논문과 NGO 뉴스에서 추출된 핵심어를 이용한 동시출현단어 분석을 통해 하위 주제를 파악하여 이들 간의 주제적 유사성과 상이성을 구체화하였다.
Abstract
This study aims to understand and compare the characteristics of two major approaches to solving global environmental problems-an academic approach including scholarly activities of environmental sciences and a practical approach of environmental movements led by NGOs-by employing informetric analysis methods. Knowledge structure of environmental sciences is depicted through co-citation networks of subject categories assigned to the cited journals in the discipline of environmental sciences for the 10-year period from 2000 to 2009. Furthermore, major interests of environmental NGOs are identified on the basis of external link data collected from web sites of the NGOs. Co-word analyses are also performed using the texts of journal papers in environmental sciences as well as news articles provided by NGO sites. Through the analyses, dominant subject areas of environmental sciences and environmental movements are identified demonstrating similarities and differences between the two approaches.
초록
현재 기관이나 조직 내에 수많은 양의 데이터가 축적되어 존재하고 있으나 대부분의 데이터는 각 기관이나 조직에 따라 정형화된 형태로 남아있는 실정이다. 정형화된 정보는 정보의 교환 및 공유에 어려움이 있다. 이러한 단점을 극복하고자 지식정보자원관리라는 새로운 개념이 도입되었으며, 축적된 데이터들을 공유 및 관리하기 위한 지식정보자원의 디지털화가 실행되고 있다. 특히 과학기술 또는 교육학술 분야에서는 지식정보자원의 교환 및 공유에 필요한 데이터를 구조적으로 처리하고자 XML을 도입하려는 움직임이 일고 있으며, 이들 분야의 전자문서 안에 사용되어지는 수많은 수학식의 표현이 이미지나 텍스트 등의 비구조적인 데이터로 처리됨에 따라 검색과 인덱싱 또는 재사용성 등의 제한사항이 발생하게 된다. 이를 극복하고자 MathML을 이용한 수학식의 처리에 관심이 집중되고, MathML을 구조적인 문서상에 쉽고 효율적으로 처리할 수 있는 솔루션이 요구되고 있는 실정이다. 이에 본 논문에서는 지식정보자원을 목적으로 하는 전자문서의 구조적인 처리를 용이하게 하고, MathML에 대한 전문적인 지식이 없어도 구조적인 문서상에 쉽게 MathML을 생성 및 표현할 수 있는 XML 문서 편집 시스템을 구현하였다.
Abstract
A lot of accumulated data of many quantity exist within a institution or an organization, but most data is remained in form of standardization as each institution or organization. There are difficulty in exchange and share of information. New concept of knowledge information resource management to overcome this disadvantage was introduced, and the digitization of knowledge information resources to share and manage accumulated data is been doing. Specially, in science technic or education scholarship it, the tendency that importing XML to process necessary data to exchange and share of knowledge information resources structurally, and limitation of back for search and indexing or reusability is happened according as expression of great many mathematics used inside electron document of these sphere is processed to nonstructural data of image or text and so on. There is interest converged in processing of mathematics that use MathML to overcome this, and we require the solution to be able to process MathML easily and efficiently on structural document. In this paper, designed and implemented of XML document editing system which easy structural process of electronic document for knowledge information resources, and create and express MathML easily on structural document without expert knowledge about MathML.
초록
이 연구에서는 한 대학도서관의 신착 도서 리스트 중 사회 과학 분야 6,253권에 대해 목차 정보를 이용하여 자동 분류를 적용하였다. 분류기는 kNN 알고리즘을 사용하였으며 자동 분류의 범주로 도서관에서 도서에 부여한 DDC 300대 강목을 사용하였다. 분류 자질은 도서의 서명과 목차를 사용하였으며, 목차는 인터넷 서점으로부터 Open API를 통해 획득하였다. 자동 분류 실험 결과, 목차 자질은 분류 재현율과 분류 정확률 모두를 향상시키는 좋은 자질임을 알 수 있었다. 또한 목차는 풍부한 자질로 불균형인 데이터의 과적합 문제를 완화시키는 것으로 나타났다. 법학과 교육학은 사회 과학 분야에서 특정성이 높아 서명 자질만으로도 좋은 분류 성능을 가져오는 점도 파악할 수 있었다.
Abstract
This study applied automatic classification using table of contents (TOC) text for 6,253 social science books from a newly arrived list collected by a university library. The k-nearest neighbors (kNN) algorithm was used as a classifier, and the ten divisions on the second level of the DDC’s main class 300 given to books by the library were used as classes (labels). The features used in this study were keywords extracted from titles and TOCs of the books. The TOCs were obtained through the OpenAPI from an Internet bookstore. As a result, it was found that the TOC features were good for improving both classification recall and precision. The TOC was shown to reduce the overfitting problem of imbalanced data with its rich features. Law and education have high topic specificity in the field of social sciences, so the only title features can bring good classification performance in these fields.
초록
이 연구는 의학도서관 이용자의 대출기록을 이용하여 자료이용행태를 분석하고 이를 통해 이용자를 위한 효율적인 장서구성과 도서관서비스 개선에 목적이 있다. 이를 위해 A 의학도서관에서 2012년부터 2014년까지 최근 3년간 발생한 대출기록 90,420건의 신분별/주제별 대출 통계와 상위 대출빈도 도서, 상호대차 서비스 이용 데이터를 수집하여 분석하였다. 연구 대상은 학부생과 대학원생, 교수직, 수련직, 일반직을 포함한 병원 직원을 대상으로 하였다. 그 결과, 의학도서관 이용자들은 기술과학 분야의 자료와 문학자료, 사회과학 분야 자료를 집중적으로 대출하였다. 특히 장서구성대비 문학자료에 대한 요구가 상대적으로 다른 주제 영역에 비해 높았다.
Abstract
The aim of this study is supporting efficient development of library collection and improvement of library service for users by analyzing utilization patterns of library collection using circulation statistics of medical library users. With this purpose, circulation statistics were extracted from 90,420 cases of circulation records in A library for recent 3 years (from 2012 to 2014). Specifically, circulation data categorized according to status and subject, loan data of most popular books and use data of inter-library loan service were collected and analyzed. Subject groups of this study are undergraduate students, graduate students and incumbent hospital employees including faculty members, training members and nondoctor members. For the result, medical library users intensively lent materials of Technology (Applied Sciences), Literature and Social science areas. Especially, the demand of the materials of literature was higher than the demand of the other subject areas compared in the base of collection development.
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
전자저널을 비롯한 전자출판물의 확산으로 최근 학술커뮤니케이션은 새로운 국면을 맞고 있다. 이 연구는 전자저널이 학술커뮤니케이션에 어느 정도 영향을 미치고 있는지를 인용분석에 기초한 영향력 측정 지표인 영향지수(impact factor)와 즉효지수(immediacy index)를 이용하여 분석하였다. 구체적으로는 JCR의 사회과학편에서 경제학, 법학, 심리학 학술지의 최근 8년간 영향지수와 즉효지수를 수집하여 연도별 추이를 분석하였다. 분석결과 세 학문분야 모두 연도별 영향지수는 거의 변화가 없는 반면에, 즉효지수는 최근 2년 동안 급격히 상승한 것으로 나타났다. 즉효지수의 상승은 학술지의 논문이 발행되는 즉시 인용되고 있음을 보여주는 것으로 학술지의 발행형식이 최근 전자저널로 급속히 전환된 데 따른 결과인 것으로 유추된다. 아울러 이를 통해 학술커뮤니케이션의 속도가 과거에 비해 증진되었다는 것을 미루어 짐작할 수 있다. 이 연구는 전자저널의 영향 정도를 구체적으로 데이터를 수집해 분석함으로써 향후 도서관에서 과학적인 장서관리를 하는데 일조를 할 것으로 기대된다.
Abstract
Electronic publications, including e-journals, show a rapid expansion due to its several advantages for the academic and research community. The purpose of this study is to analyze the impact of e-journals on scholarly communication. The impact factors and immediacy indices were provided via JCR social science edition have been used to conduct a series of analysis on three subject fields, economics, law and psychology. The data from the last eight years show that the impact factors of e-journals have not changed, but immediacy indices have intensely increased in recent two years. Significant increase of immediacy indices is probably due to prevalence of e-journals or electronic sources of articles. The result reveals that e-journals play an important role in speeding up the scholarly communication. It is expected that the findings of this study can contribute to more efficient management of the digital libraries.
초록
본 연구의 목적은 빅데이터 연구 논문의 주제 분야 간의 연관관계를 분석하는데 있다. 동시 인용 관계를 적용하여 분석 대상의 주제 분야를 추출하였으며, R 프로그램의 Apriori 알고리즘을 이용하여 연관관계의 규칙을 분석하고, arulesViz 패키지를 사용하여 시각화하였다. 연구 결과 22개 주제 분야가 추출되었는데, 이들 주제 분야는 3가지 군집으로 구분되었다. 주제 분야의 연관관계 유형을 분석한 결과, 연관관계의 복잡성에 따라 ‘전문형’, ‘일반형’, ‘확대형’으로 구분되었다. 전문형에는 문헌정보학, 신문방송학 등이 포함되었고, 일반형에는 정치외교학, 무역학, 관광학 등이 포함되었고, 확대형에는 기타인문학, 사회과학일반, 관광학일반 등이 포함되었다. 이 연관관계는 빅데이터 연구자가 한 주제 분야를 인용할 때 관계가 있는 다른 주제 분야를 인용하는 경향을 보여주는 것으로, 도서관에서 학술정보서비스를 위해 연관관계를 활용한 서비스를 고려해야 할 필요가 있다.
Abstract
The purpose of this study is to analyze the association among the subject areas of big data research papers. The subject group of the units of analysis was extracted by applying co-citation networks, and the rules of association were analyzed using Apriori algorithm of R program, and visualized using the arulesViz package of R program. As a result of the study, 22 subject areas were extracted and these subjects were divided into three clusters. As a result of analyzing the association type of the subject, it was classified into ‘professional type’, ‘general type’, ‘expanded type’ depending on the complexity of association. The professional type included library and information science and journalism. The general type included politics & diplomacy, trade, and tourism. The expanded types included other humanities, general social sciences, and general tourism. This association networks show a tendency to cite other subject areas that are relevant when citing a subject field, and the library should consider services that use the association for academic information services.
초록
최근 학술문헌의 양이 급증하고, 융복합적인 연구가 활발히 이뤄지면서 연구자들은 선행 연구에 대한 동향 분석에 어려움을 겪고 있다. 이를 해결하기 위해 우선적으로 학술논문 단위의 분류 정보가 필요하지만 국내에는 이러한 정보가 제공되는 학술 데이터베이스가 존재하지 않는다. 이에 본 연구에서는 국내 학술문헌에 대해 다중 분류가 가능한 자동 분류 시스템을 제안한다. 먼저 한국어로 기술된 기술과학 분야의 학술문헌을 수집하고 K-Means 클러스터링 기법을 활용하여 DDC 600번 대의 중분류에 맞게 매핑하여 다중 분류가 가능한 학습집합을 구축하였다. 학습집합 구축 결과, 메타데이터가 존재하지 않는 값을 제외한 총 63,915건의 한국어 기술과학 분야의 자동 분류 학습집합이 구축되었다. 이를 활용하여 심층학습 기반의 학술문헌 자동 분류 엔진을 구현하고 학습하였다. 객관적인 검증을 위해 수작업 구축한 실험집합을 통한 실험 결과, 다중 분류에 대해 78.32%의 정확도와 72.45%의 F1 성능을 얻었다.
Abstract
Recently, as the amount of academic literature has increased rapidly and complex researches have been actively conducted, researchers have difficulty in analyzing trends in previous research. In order to solve this problem, it is necessary to classify information in units of academic papers. However, in Korea, there is no academic database in which such information is provided. In this paper, we propose an automatic classification system that can classify domestic academic literature into multiple classes. To this end, first, academic documents in the technical science field described in Korean were collected and mapped according to class 600 of the DDC by using K-Means clustering technique to construct a learning set capable of multiple classification. As a result of the construction of the training set, 63,915 documents in the Korean technical science field were established except for the values in which metadata does not exist. Using this training set, we implemented and learned the automatic classification engine of academic documents based on deep learning. Experimental results obtained by hand-built experimental set-up showed 78.32% accuracy and 72.45% F1 performance for multiple classification.
초록
본 연구는 2004년에서 2014년까지 11년간의 KERIS 상호대차 트랜잭션 데이터를 대상으로 서비스 현황과 기간별 변화를 분석하였다. 연구 결과 발견한 주요 사실은 다음과 같다. 첫째, 4년제 대학도서관의 신청과 제공건수 사이에는 밀접한 상관관계가 있었으며, 타 관종의 경우 거의 관련이 없게 나타났다. 둘째, 상호대차 대상 자료는 주제별로 살펴보면 사회과학 분야 및 문학 분야가 상위를 차지하고 있었다. 언어별로는 영어 자료가 절반 가까이 차지하고 있었다. 셋째, 신청건수가 제공건수보다 많은 기관이 전체 중에서 약 60%를 차지하였으나, 4년제 대학도서관의 경우는 비교적 균형을 이루고 있었다. 넷째, 2012년을 기점으로 KERIS 상호대차 서비스는 모든 면에서 지속적으로 성장하고 있음을 보여주고 있다.
Abstract
This study aims to illustrate the current status and changes of interlibrary loan service in Korea. Transaction data of KERIS Interlibrary Loan (ILL) Service from 2004 to 2014 were analyzed and key findings include the following: 1) In case 4 year college libraries, there is a close correlation between requests and responses in the interlibrary loan, but there is none for other type of libraries. 2) Social science and literature were the most responded subject area of interlibrary loan materials. In the aspect of language, responses for English materials occupied almost half of all responses. 3) 60 percent of libraries, the number of outgoing requests exceeded the number of their responses to incoming requests. 4) After 2012, KERIS ILL service showed a steady progress in all aspects.