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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
전거데이터 공동구축을 목표로 하는 많은 국내 연구가 시행되었음에도 불구하고 국가전거구축의 협업 환경은 표준 전거의 제정, 표준 전거 구축원칙의 제정, 기존 전거구축 기관의 업무 개편, 공동구축 업무의 핵심기관 선정 등과 같은 전제 조건의 미비로 인해 그 실질적 조성이 막혀 있다. 국가전거를 공동으로 구축하고 원활하게 활용하기 위해서는 기존 전거구축기관의 업무에 지장을 초래하지 않는 현실적 협업 방안과 지속적 추진력을 보유한 국가기관의 참여와 아울러 다수 기관의 데이터 병합을 가능케 하는 표준식별체계가 요구된다. 본 연구의 목적은 국가전거의 공동 구축을 위한 여건 조성에 있어서 필수사항이 무엇인가를 문헌조사로 밝히고, 시맨틱웹 기반으로 구축되어 상호운용성이 우수한 VIVO 온톨로지 모델의 활용을 통해 구현 가능한 국가전거 구축모델을 제시하는 것이다.
Abstract
Despite repeated efforts to develop a methodological foundation for assembling collaborative authority data in South Korea, issues such as the establishment of a standard authority model and standard authority construction as well as the reconfiguration of existing entities in authority building have prevented such research from generating a cooperative push for nation-wide authority data and progressing toward concrete implementation. The formulation of a collaborative and well-utilized collection of national authority data accordingly calls for 1) a practical approach to supporting both established authority data contributors and newly organized avenues of mutual participation in authority building, 2) committed involvement on the part of national institutions capable of providing the project with sustained assistance, and 3) a standard identification system which allows multiple organizations to merge their data. This study addresses the challenges of the current environment by taking stock of the key components necessary for the creation of collaborative authority data and using a Semantic Web-based interoperable VIVO ontology model to propose a viable national authority data framework.
초록
본 연구는 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 대량의 데이터로부터 학제 간 융합 기술을 발굴하는 일련의 과정을 제시하는 것을 목표로 한다. 바이오공학 기술(BT) 분야와 정보통신 기술(ICT) 분야 간의 융합 연구를 위해 (1) BT 분야의 기술용어 목록을 작성하여 대량의 학술논문 메타데이터를 수집한 후 (2) 패스파인더 네트워크 척도 알고리즘을 이용해 유망 기술의 지식 구조를 생성하고 (3) 토픽 모델링 기법을 사용하여 BT분야 중심의 내용 분석을 수행하였다. 다음 단계인 BT-ICT 융합 기술 아이템 도출을 위해, (4) BT-ICT 관련 정보를 얻기 위해 BT 기술용어 목록을 상위 개념으로 확장한 후 (5) OpenAPI 서비스를 이용하여 두 분야가 관련된 학술 정보의 메타데이터를 자동 수집하여 (6) BT-ICT 토픽 모델의 내용 분석을 실시하였다. 연구를 통해 첫째, 융합 기술의 발굴을 위해서는 기술 용어 목록의 작성이 중요한 지식 베이스가 된다는 점과 둘째, 대량의 수집 문헌을 분석하기 위해서는 데이터의 차원을 줄여 분석을 용이하게 해주는 텍스트 마이닝 기법이 필요하다는 점을 확인하였다. 본 연구에서 제안한 데이터 처리 및 분석 과정이 학제 간 융합 연구의 가능성이 있는 기술 요소들을 발굴하는 데 효과적이었음을 확인할 수 있었다.
Abstract
The objectives of this study is to present a discovering process of interdisciplinary convergence technology using text mining of big data. For the convergence research of biotechnology(BT) and information communications technology (ICT), the following processes were performed. (1) Collecting sufficient meta data of research articles based on BT terminology list. (2) Generating intellectual structure of emerging technologies by using a Pathfinder network scaling algorithm. (3) Analyzing contents with topic modeling. Next three steps were also used to derive items of BT-ICT convergence technology. (4) Expanding BT terminology list into superior concepts of technology to obtain ICT-related information from BT. (5) Automatically collecting meta data of research articles of two fields by using OpenAPI service. (6) Analyzing contents of BT-ICT topic models. Our study proclaims the following findings. Firstly, terminology list can be an important knowledge base for discovering convergence technologies. Secondly, the analysis of a large quantity of literature requires text mining that facilitates the analysis by reducing the dimension of the data. The methodology we suggest here to process and analyze data is efficient to discover technologies with high possibility of interdisciplinary convergence.