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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
인터넷 이용의 폭발적인 증가와 통신망의 발달, 개인 홈페이지에서 전문 정보서비스에 이르는 디지털콘텐츠의 폭증, 새로운 파일교환 서비스의 등장과 해킹기술의 발달은 디지털콘텐츠의 복제와 배포를 더욱 확산시킴으로서 해당 저작물의 저작권자가 법적으로 보장받던 배타적 권리를 심각하게 위협하고 있다. 이에 디지털콘텐츠 권리의 원활한 거래와 확실한 요금부과, 보안대책, 부정이용 감시 등 저작권자와 이용자간의 가교역할을 할 수 있는 집중관리를 위한 디지털저작권관리시스템 구축이 절실히 요구되고 있다. 따라서 본 연구는 디지털콘텐츠의 원활한 유통을 지원할 수 있도록 집중관리제도의 도입을 위한 법적, 제도적 검토와 국내외 저작권집중관리제도의 현황을 파악하였다. 아울러 디지털콘텐츠 집중관리의 핵심이 되는 유일한 식별을 위한 식별체계와 데이터 요소의 표준화 및 디지털저작권관리(DRM) 검토를 통하여 디지털콘텐츠 저작권관리정보의 표준화에 기초자료를 제공하고자 하였다.
Abstract
The rapidly increasing use of the Internet and advancement of the communication network, the explosive growth of digital contents from personal home pages to professional information service the emerging file exchange service and the development of hacking techniques . these are some of the trends contributing to the spread of illegal reproduction and distribution of digital contents, thus threatening the exclusive copyrights of the creative works that should be legally protected Accordingly, there is urgent need for a digital copyright management system designed to provide centralized management while playing the role of bridge between the copyright owners and users for smooth trading of the rights to digital contents, reliable billing, security measures, and monitoring of illegal use. Therefore, in this study, I examined the requirements of laws and systems for the introduction of the centralized management system to support smooth distribution of digital contents, and also researched on the current status of domestic and international centralized management system for copyrights. Furthermore, 1 tried to provide basic materials for the standardization of digital contents copyright management information through the examination of the essential elements of the centralized digital contents management such as the system for unique identification the standardization for data elements, and the digital rights management (DHM)
초록
오픈 데이터가 국제적인 흐름으로 주목받는 현시점에서 데이터 공유를 지원하는 한국의 국제 학술지 역할에 대한 논의가 이루어질 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 국내 발간 국제 학술지의 편집인 설문 조사와 인터뷰를 바탕으로 데이터 공유 정책 도입에 영향을 미치는 요인을 확인하고 해당 학술지 편집인의 데이터 공유 정책 도입 및 구성요소에 대한 인식을 살펴보았다. 그 결과 정책을 도입하였거나 도입할 예정인 학술지에서는 데이터 공유가 국제적인 추세이며 연구발전에 기여할 수 있다는 점을 인식하였지만, 여전히 데이터 공유에 대한 인식 개선 노력이 필요함을 강조하였다. 이에 학술지 및 학술공동체 차원에서의 교육 활동이나 데이터 공유에 따른 보상을 통해 데이터 공유에 대한 인식을 개선할 필요가 있었다. 또한 중요도가 높으며, 필수 구성요소로 편집인의 절반 이상이 선택한 구성요소로 ‘데이터 가용성 표기’, ‘데이터 공유 수준’, ‘데이터 공유 방법’, ‘데이터 인용’이 있었다. 이들 학술지에서 데이터 공유를 반드시 의무화할 필요는 없지만 데이터 가용성 표기를 통해 데이터를 공유할 수 없는 상황에 대해 언급하는 것은 필요하다고 보았다. 국내 상황에 적합한 리포지터리 개발 및 실행을 책임질 기관의 역할 또한 강조되었다. 더불어 정책 도입에 영향을 주는 요인에 따라 정책 도입 비율의 차이를 확인한 결과, 영향력지수 사분위, 출판 유형, 주제 분야에서 유의한 차이가 나타났다. 영향력지수가 높은 학술지는 데이터 공유를 지원하는 자원을 보유할 가능성이 높고 오픈액세스 혹은 하이브리드 학술지는 오픈사이언스의 일환인 오픈 데이터에 관심을 가지는 경향이 있다고 볼 수 있었다. 의학 분야에서는 학술공동체 차원의 데이터 공유를 위한 적극적인 움직임이 데이터 공유 정책 도입을 촉진하였음을 알 수 있었다. 국내에서 학술지 데이터 공유 정책 도입 및 운영을 활성화하는 기초자료로서 본 연구가 활용될 수 있을 것이다.
Abstract
At a time when open data receives attention as an international trend, there is a need to discuss the role of international journals in Korea to support data sharing. Based on surveys and interviews of editors from the international journals, we identified factors affecting the policy adoption and examined the journal editors' perception on the adoption and components of the data sharing policy. As a result, scholarly journals that have adopted or are planning to adopt policies have recognized that data sharing is an international trend and can contribute to research development, but they stressed that efforts to improve the perception of data sharing were still necessary. Educational activities and compensation for sharing data were needed at scholarly journals’ and communities’ level. Also, components perceived important and selected by more than half of the editors as mandatory were ‘data availability statement’, ‘data sharing level’, ‘data sharing method’, and ‘data citation’. While scholarly journals do not always need to mandate data sharing, it was necessary to mention conditions where data cannot be shared through data availability statements. The role of the organization developing and operating a repository appropriate for situations in Korea was also emphasized. In addition, by identifying factors affecting the policy adoption, significant differences were found in Journal Impact Factor quartiles, publication type, and subject area. This finding indicated that journals with a high impact factor are likely to have resources to support data sharing, and open access or hybrid journals are likely to have interest in open data as a part of open science. In the medical research area, active movements for data sharing in academic communities have promoted the adoption of data sharing policies. This study would be used as basic data to facilitate the adopton and operation of scholarly journals’ data sharing policies in Korea.
초록
이 논문은 학술지가 지니는 다양한 속성들(내부적인 요소, 외부적인 요소, 그리고 요구론적 요소)이 학술지의 이용 가치에 어떠한 영향을 미치는 지에 대한 실증적 사례분석을 목적으로 하였다. 이 사례연구의 방법은 웹 질문지법을 채택하였으며, K기관 원문서비스 이용자와 DDS 담당자들을 대상으로 수집된 총 383개의 유효한 데이터를 분석하였다. 학술지의 내부적인 요소(즉, IF, 학술지 가격, 사용언어)가 학술지 이용가치에 영향을 미치는 것으로 나타났고, 학술지의 외부적인 요소와 요구론적 요소는 학술지 이용가치에 별다른 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다.
Abstract
The purpose of this empirical case study is to explore what factors affect on the economic valuation of academic journals and to ascertain the degree of each impact. For this study, factors were categorized into three groups: internal factors, external factors and demand theory factors. The on-line questionnaire was used to collect data and 383 responded from individual users of and the persons in charge of the DDS(Document Delivery Service). Collected data were analyzed using SPSS 12.0 for Windows/PC. The result showed that there exist a strong relationship between the internal factors of academic journals(i.e., Impact Factor, Cost, and Language) and economic valuation in terms of its use value.
초록
전자책 서비스업체는 전자책에 대한 충분한 데이터를 제공하고 있지 않기 때문에 대부분의 도서관은 전자책의 목록정보를 도서관의 목록에 자동으로 다운로드할 수 없다. 본 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위하여 다양한 메타데이터 간의 호환성 및 상호운용성을 확보하기 위하여 전자책 라이브러리를 위한 메타데이터를 개발하였다. 이를 위해 전자책 서비스업체에서 사용하는 메타데이터, KS X 6100 메타데이터, 더블린코어, MARC, TEI Header등을 비교 분석하여 공통의 메타데이터 요소들을 도출하였다. 도출된 공통의 메타데이터 요소를 핵심 기술 요소로 정의하고, 그 외 전자책 고유 특성을 나타내는 메타데이터 요소를 상세 및 추가 기술 요소로 정의하였다.
Abstract
The information about eBook cannot be added automatically to library catalog because the eBook Service Provider does not provide enough eBook metadata. Therefore, this paper was developed the eBook library's metadata in order to maintain the compatibility and interoperability among various metadata standard. In trying to accomplish this, we have comparatively analyzed the eBook service provider's metadata, KS X 6100 metadata, Dublin Core, MARC, and TEI Header, and extracted common metadata elements from them. We defined these common metadata elements as a core element and added other elements that uniquely describe eBook characteristics as a detailed and additional elements for eBook metadata.
초록
본 연구의 목적은 연구데이터 관리서비스 구현 시 성공적인 서비스를 위한 고려사항을 도출하는 것이다. 이를 위해 선행연구를 활용하여 연구데이터 관리서비스의 영역을 파악하였고, 미국, 독일, 호주에서 연구데이터 관리서비스를 시행중인 대학도서관 6곳과 1개의 기관에서 담당자 8명을 대상으로 연구데이터 서비스에 관한 질문의 답변을 이메일을 통해 수집하였다. 또 해외서비스를 대상으로 수집한 고려사항이 국내에 적용가능한지 국내 연구데이터 관리서비스 전문가와 검토하였다. 연구데이터 서비스 영역은 총 9개의 카테고리로 구분하여 분석하였는데, 연구서비스와 연구데이터 관리서비스 연계, 국가/대학/기관 차원의 협약, 메타데이터 입력주체 및 필수 요소, 직원의 전문화 방안, 이용자 요구분석을 통한 주요서비스 영역 선정, 연구데이터와 연구결과물의 효과적인 연결방안, 이용자와 유관기관과 긴밀한 공조 등의 연구데이터 관리서비스 구축 시 고려사항을 도출할 수 있었다.
Abstract
The purpose of this study is to determine crucial factors of consideration in ensuring the successful implementation of research data management services. The study begins by extracting a range of service areas from their equivalent in existing research on data management services. It then collects relevant information via e-mail survey from eight individuals respectively overseeing research data management services at six university libraries and one institution located throughout the United States, Germany, and Australia. Having originated in overseas cases, the resulting factors of consideration were reviewed by domestic experts in research data management services. The finalized areas of research data management services consist of nine categories. The crucial factors of consideration in RDM services are connection between research services and research data management services; national/university-level/institutional agreements; metadata entry personnel and required elements; strategies for the provision of specialized staff; major service area selection through user demand analysis; effective linkage between research data and research results; and close cooperation with users and related organizations.
초록
4차 산업혁명시대를 맞아 데이터의 중요성은 심화되고 있으나, 개인정보보호 등의 문제로 데이터의 활용이 쉽지 않은 경우가 많이 있다. 형사사법정보는 범죄 예측 및 예방, 범죄수사 과학화, 양형합리화 등 다양한 활용가치가 예상됨에도 현재 개인정보보호와 형사사법정보 관련 법률적 해석 문제로 활용이 상당히 제한되고 있다. 본 연구는 형사사법정보의 구조화․범주화를 통해 ‘범죄데이터’로 전환하여 빅데이터로서 활용하도록 제안하였으며, ‘범죄데이터’ 활용시 법률적 문제, 활용가치, 데이터 생성 및 활용시 고려사항을 전문가를 통해 검증하고 향후 전략적 발전방안을 도출하였다. 연구결과, ‘범죄데이터’는 개인정보보호문제는 해결된 것으로 보여지나, 형사사법정보 관련법에 명시할 필요는 있으며, 빅데이터 활용을 위해 분석 가능하도록 표준화된 형태로 정리되는 것이 시급함이 밝혀졌다. 향후 진행방향으로는 데이터 요소 도출, 용어사전 시소러스 구축, 데이터 등급화를 위한 개인민감정보 정의 및 등급지정, 비정형데이터의 정형화를 위한 알고리즘 개발 등을 제시하였다.
Abstract
In the era of the 4th Industrial Revolution, the importance of data is intensifying, but there are many cases where it is not easy to use data due to personal information protection. Although criminal justice information is expected to have various useful values such as crime prediction and prevention, scientific investigation of criminal investigations, and rationalization of sentencing, the use of criminal justice information is currently limited as a matter of legal interpretation related to privacy protection and criminal justice information. This study proposed to convert criminal justice information into ‘crime data’ and use it as big data through the structuralization and categorization of criminal justice information. And when using “crime data,” legal issues, value in use, considerations for data generation and use were verified by experts, and future strategic development plans were identified. Finally we found that ‘crime data’ seems to have solved the privacy problem, but it is necessary to specify in the criminal justice information related law and it is urgent to be organized in a standardized form for analysis to use big data. Future directions are to derive data elements, construct a dictionary thesaurus, define and classify personal sensitive information for data grading, and develop algorithms for shaping unstructured data.
초록
이 연구의 목적은 기록물의 맥락정보를 담고 있는 메타데이터를 활용하여 기록물 자동분류 과정에서의 성능요소를 파악하는데 있다. 연구를 위해 2022년 중앙행정기관 원문정보 약 97,064건을 수집하였다.수집한 데이터를 대상으로 다양한 분류 알고리즘과 데이터선정방법, 문헌표현기법을 적용하고 그 결과를 비교하여 기록물 자동 분류를 위한 최적의 성능요소를 파악하고자 하였다. 연구 결과 분류 알고리즘으로는 Random Forest가, 문헌표현기법으로는 TF 기법이 가장 높은 성능을 보였으며, 단위과제의 최소데이터 수량은 성능에 미치는 영향이 미미하였고 자질은 성능변화에 명확한 영향을 미친다는 것이 확인되었다.
Abstract
The objective of this study is to identify performance factors in the automatic classification of records by utilizing metadata that contains the contextual information of records. For this study, we collected 97,064 records of original textual information from Korean central administrative agencies in 2022. Various classification algorithms, data selection methods, and feature extraction techniques are applied and compared with the intent to discern the optimal performance-inducing technique. The study results demonstrated that among classification algorithms, Random Forest displayed higher performance, and among feature extraction techniques, the TF method proved to be the most effective. The minimum data quantity of unit tasks had a minimal influence on performance, and the addition of features positively affected performance, while their removal had a discernible negative impact.
초록
본 연구는 기존의 도서추천 시스템 연구에서 간과되어 온 도서이용의 맥락 요소를 파악하기 위해, 다양한 도서탐색 배경을 지닌 적극적인 도서 이용자 15명을 대상으로 6가지 도서탐색 상황에서 생성하는 내용을 사고구술(think-aloud) 프로토콜을 통해 수집하였다. 수집된 도서이용 내용은 내용분석 과정을 통해 독자자문 서비스의 이론적 개념인 ‘어필 요소(appeal factor)’를 토대로 도서이용에 영향을 미치는 내부 어필 요소와 외부 어필 요소를 각각 식별하였으며, 도서탐색에 사용하는 정보원과 탐색방법 관련 개념들을 또한 세분화하였다. 본 연구의 결과는 향후 도서추천 시스템 설계에 의미 있는 속성 데이터를 추출하고 반영하는 데 사용될 수 있을 것이다.
Abstract
In this study, in order to explore the contextual elements of book use that were overlooked in the existing book recommender system research, for 15 avid readers with various book search backgrounds, the contents generated in 6 book search situations were collected through the think-aloud protocol. By using content analysis from the collected book use contents, not only the internal and external appeal factors affecting book use, based on the ‘appeal factor’, the theoretical concept of the readers’ advisory service, but also information sources and search methods regarding book use were identified and categorized. The results of this study can be used to extract and reflect meaningful attribute data in the future book recommender system design process.
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 공공데이터 품질관리 모델, 빅데이터 품질관리 모델, 그리고 연구데이터 관리를 위한 데이터 생애주기 모델을 분석하여 각 품질관리 모델에서 공통적으로 나타나는 구성 요인을 분석하였다. 품질관리 모델은 품질관리를 수행하는 객체인 대상 데이터의 특성에 따라 생애주기에 맞추어 혹은 PDCA 모델을 바탕으로 구축되고 제안되는데 공통적으로 계획, 수집 및 구축, 운영 및 활용, 보존 및 폐기의 구성요소가 포함된다. 이를 바탕으로 본 연구는 연구데이터를 대상으로 한 품질관리 프로세스 모델을 제안하였는데, 특히 연구데이터를 대상 데이터로 하여 서비스를 제공하는 연구데이터 서비스 플랫폼에서 데이터를 수집하여 서비스하는 일련의 과정에서 수행해야하는 품질관리에 대해 계획, 구축 및 운영, 활용단계로 나누어 논의하였다. 본 연구는 연구데이터 품질관리 수행 방안을 위한 지식 기반을 제공하는데 의의를 갖는다.
Abstract
This study analyzed the government data quality management model, big data quality management model, and data lifecycle model for research data management, and analyzed the components common to each data quality management model. Those data quality management models are designed and proposed according to the lifecycle or based on the PDCA model according to the characteristics of target data, which is the object that performs quality management. And commonly, the components of planning, collection and construction, operation and utilization, and preservation and disposal are included. Based on this, the study proposed a process model for research data quality management, in particular, the research data quality management to be performed in a series of processes from collecting to servicing on a research data platform that provides services using research data as target data was discussed in the stages of planning, construction and operation, and utilization. This study has significance in providing knowledge based for research data quality management implementation methods.