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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
이 연구의 목적은 도서관이 데이터베이스 구축에 많은 비용을 투자할 가치가 있는지를 결정하기 위하여 원문정보서비스의 경제적 가치를 측정하는 것이다. 경제적 가치 측정을 위하여 조건부가치측정법을 적용하였다. 비시장재인 국내단행본 원문정보서비스의 가치를 측정하기 위해 가상시나리오를 설계하고 설문의 신뢰도를 높이기 위해 사전조사와 전문가의 검토, 질문방법으로 이중양분선택형을 선택하였다. 연구 결과, 국내단행본 원문정보서비스에 대해 이용자 1인당 지불하고자 하는 사용가치는 1책당 836원, 비사용가치는 연간 236원으로 측정되었다. 대학생 전체의 연간 경제적 총 가치는 831.8억원으로 산출되었다.
Abstract
The purpose of this study is to measure economic value of full-text information services in order to determine whether it is worth for libraries to invest a large amount of money in constructing database to begin with. The study applied an contingent valuation method to measure its economic value. The imaginary scenarios are designed for estimation the value of Non-market-goods, estimation in advance and experts investigation are needed for rising the confidence level, double-bounded dichotomous choice is chosen in question method. The use value, which one user is willing to pay for domestic monograph full-text information services, was 836 won per one monograph. And, the annual non-use value was 236 won. The total annual economic value of all the students was 831 billion won.
초록
생명과학은 인간이 살아가는데 있어 직접적으로 영향을 미치는 중요한 학문분야 중 하나이다. 국내 생명과학 관련 연구자들은 산학연에 흩어져 중요한 연구를 수행하고 있으며, 이를 통한 연구결과는 다양한 형태(실질적인 연구결과물, 논문, 연구노트, 세미나 자료, 단행본, 교재 등)로 생산되고 있다. KISTI에서는 생명과학 관련 연구정보의 신속한 획득을 위해 생명과학관련 정보를 공유하고 교환할 수 있는 오픈 아카이빙 커뮤니티 (BioInfoNet)를 구축하여 연구자들이 커뮤니티를 발전시켜 가도록 인프라를 제공하고 있다. 본 연구에서는 최근 플랫폼으로서의 웹인 웹 2.0을 기반으로 오픈 액세스가 가능한 생명과학 문헌정보를 수집하여 메타 데이터베이스를 구축하였으며, 이용자들이 자발적으로 주제별 공개 BBS(BioBBS)를 구성하고 운영할 수 있도록 커뮤니티를 설계하고 구현하였다.
Abstract
Life science is one of the most important fields which have direct influence on human life. Many domestic life scientists in the industries, educational organizations and research institutes have been producing important results in a variety of forms such as papers, research notes, presentation materials, books and teaching materials. Open Archiving Community has been constructed in order to share and exchange research information related to life science between researchers. The domestic life scientists can acquire valuable information through the community quickly and efficiently. In this study, the community system has been designed and implemented to provide free access to all data including metadata registry of the bibliographic information on life science and research results accumulated by researchers of their own accord. The community system also has been designed and implemented based on Web 2.0 and provides users with BBS by subjects.
초록
본 연구에서는 인용 정보를 활용하여, 특허 인용색인의 기법을 분석하고, 이를 바탕으로 새로운 특허지수를 제시하였다. 이를 위해 문헌정보 및 특허정보 관련 인용색인데이터베이스에서 제공하는 인용색인지수를 비교 분석하였다. 특히 JCR의 영향력 지수와 CHI의 기술영향력 지수가 갖고 있는 정보적 가치와 의미를 재해석하였다. 전자는 상대적 인용빈도를 사용하여, 연속간행물과 같은 매체의 가치를 중시하고 있다. 후자의 경우는 특허고유의 가치를 평가하기 때문에, 자체정보만을 중시하고 있다. 이러한 차이점을 극복하기 위해 후자의 경우 해당 특허를 보유하고 있는 기관의 기술영향력 지수를 이용하여 상대적 가치를 재부여하였다. 이를 보완하기 위해 인용정보에 기반하여 다음 특정 특허의 피인용지수를 비롯하여 상대적 반감기 평가지수, 특허기술 활용 통합지수 등 세가지의 새로운 지수를 제안하였다. 단 비교분석대상은 출원특허사항에 인용정보를 제시하고 있는 미국 특허정보로 제한하여 국내 특허정보에 대한 비교분석은 수행하지 못하였다.
Abstract
This research suggested a new patent information based on patent citation technique using cited information. For this purpose, comparison research on library and patent information related citation database providing citation index was done. The information quality and meaning on the impact factor of JCR and the technology factor of CHI was reinterpreted. The former emphasizes the quality of continuous publication using relative citation frequency. The latter only emphasizes the information itself because it assesses the quality of patent characteristics. To overcome these difficulties, the latter re-authorized a relative quality to the organization possessing the patent using technology impact factor. Three new patent index was proposed on the basis of cited information to complement this. However, the comparative object was limited to American patent information that presented cited information of patent applied cases, and the comparison and research of domestic patent information could not be done.
초록
본 연구는 실재 시스템 환경에서 문헌 분류를 위해 범주화 기법을 적용할 경우, 범주화 성능이 어느 정도이며, 적정한 문헌범주화 성능의 달성을 위하여 분류기 학습에 필요한 범주당 가장 이상적인 학습문헌집합의 규모는 무엇인가를 파악하기 위하여 kNN 분류기를 사용하여 실험하였다. 실험문헌집단으로15만 여건의 실제 서비스되는 데이터베이스에서 2,556건 이상의 문헌을 가진 8개 범주를 선정하였다. 이들을 대상으로 범주당 학습문헌수 20개(Tr20)에서 2,000개(Tr2000)까지 단계별로 증가시키며 8개 학습문헌집합 규모를 갖도록 하위문헌집단을 구성한 후, 학습문헌집합 규모에 따른 하위문헌집단 간 범주화 성능을 비교하였다. 8개 하위문헌집단의 거시평균 성능은 F1 값 30%로 선행연구에서 발견된 kNN 분류기의 일반적인 성능에 미치지 못하는 낮은 성능을 보였다. 실험을 수행한 8개 대상문헌집단 중 학습문헌수가 100개인 Tr100 문헌집단이 F1 값 31%로 비용대 효과면에서 분류기 학습에 필요한 최적정의 실험문헌집합수로 판단되었다. 또한, 실험문헌집단에 부여된 주제범주 정확도를 수작업 재분류를 통하여 확인한 후, 이들의 범주별 범주화 성능과 관련성을 기반으로 위 결론의 신빙성을 높였다.
Abstract
This paper examines a level of categorization performance in a reallife collection of abstract articles in the fields of science and technology, and tests the optimal size of documents per category in a training set using a kNN classifier. The corpus is built by choosing categories that hold more than 2,556 documents first, and then 2,556 documents per category are randomly selected. It is further divided into eight subsets of different size of training documents: each set is randomly selected to build training documents ranging from 20 documents (Tr20) to 2,000 documents (Tr2000) per category. The categorization performances of the 8 subsets are compared. The average performance of the eight subsets is 30% in F1 measure which is relatively poor compared to the findings of previous studies. The experimental results suggest that among the eight subsets the Tr100 appears to be the most optimal size for training a kNN classifier. In addition, the correctness of subject categories assigned to the training sets is probed by manually reclassifying the training sets in order to support the above conclusion by establishing a relation between and the correctness and categorization performance.