- 권한신청
- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
본 연구는 국내 문헌정보학분야 유력 학술지간의 상호 인용관계를 바탕으로 영향지수, 즉시성지수, 피인용반감기, 자기인용비율을 밝히고자 하였다. 이를 위하여 2014년에 발행된 국내 문헌정보학 분야 학술지 4종의 학술논문 252건에서 인용한 인용문헌 9,329건을 대상으로 분석하였다. 그 결과 국내 주요 학술지의 인용문헌 비율은 한국도서관․정보학회지가 20.2%, 한국문헌정보학회지 19.1%, 한국비블리아학회지 18.8%, 정보관리학회지 17.0%의 순으로 나타나 국내 학술논문 생산에 주요 학술지 논문의 활용이 미미한 것으로 분석되었다. 또한 피인용반감기는 정보관리학회지가 4.25년, 한국문헌정보학회지가 5.87년, 한국도서관․정보학회지가 5.40년, 한국비블리아학회지가 3.57년으로 나타나 비교적 최신논문을 인용하고 있었으며, 영향력 지수는 0.47～0.67로 나타나 타 주제 분야 학술지에 비해 낮은 지수를 보였다.
Abstract
This study is to analyze impact factor, self-citation, immediacy index and cited half-life through citation analysis of scholarly journals of LIS field in Korea. This study was analysed the 9,329 references cited in Korean scholarly journal of LIS field. As a result, it analyzed that the articles of Korean LIS journal among the cited references in scholarly journal of LIS field in Korea is very insignificant. In other words, the percentage of citations was observed 19.1% in Journal of Korean Library and Information Science Society (KSLIS), 20.2% in Journal of the Korean Society for Library and Information Science (KLISS), 17.0% in Journal of the Korean Society for Information Management (KOSIM), 18.8% in Korean Biblia Society for Library and Information Science (KBIBLIA). Also, the cited half-life was analysed 5.87 years in KSLIS, 5.40 years in KLISS, 4.25 years in KOSIM, 3.57 years in KBIBLIA. And Impact factor has been found to be very low compared to journals of other fields.
초록
본 연구의 목적은 문헌정보학 중심의 인문학 기반 데이터 리터러시 개념과 세부 역량을 제안하는 것이다. 이를 위해 국내외 데이터, 정보, 디지털 리터러시 등의 관련 연구를 비교․분석하여 데이터 리터러시의 개념을 정의하고, 인문학 관련 개념으로 디지털 인문학 주요 개념을 연계하여 11개 항목의 인문학 기반 데이터 리터러시의 기본 요소를 설계하였다. 본 연구결과는 향후 데이터 리터러시 프레임워크 설계의 기초자료로 이용할 수 있을 것으로 기대된다.
Abstract
The purpose of this study is to suggest the concept of data literacy and its detailed competencies based on humanities focused on LIS. To do this, we define the concept of data literacy by comparing and analyzing researches related data literacy, data information literacy, and digital literacy in domestic and foreign. And we design the basic 11 elements of data literacy based on digital humanities concepts. The result of this study is expected to be used as a basic data when design henceforward data literacy framework.
초록
본 연구의 목적은 문헌정보학에서 미디어 교육을 적극적으로 수용해야 하는 당위성을 주장하고 문헌정보학의 관점에서 미디어의 개념과 분류기준에 따라 미디어의 종류를 제시하는 데 있다. 미디어의 개념에 따른 미디어 종류를 제시하기 위하여 미디어의 사전적 개념과 목록규칙 RDA에 제시된 미디어 분류를 고찰하였고, 고등학교 ‘언어와 매체’ 교과서와 한국언론학회의 초․중등학생용 교육 자료 및 문헌정보학 교과서를 분석하였다. 그리고 분석 결과를 바탕으로 미디어의 개념과 분류기준에 따른 미디어의 종류를 제시하였다. 본 연구에서는 미디어를 매체와 동일한 의미로 설정하고, 미디어가 의사소통의 수단으로 기능하며, 정보를 담고 있거나 전달하거나 재현하는 물리적인 물체를 통해 그 속에 담긴 정보를 인간의 감각기관을 통해 획득할 수 있는 것으로 정의하였으며, ‘미디어 속 정보’, ‘자료’, ‘재현 장치’를 미디어의 3가지의 논리적 구성요소로 설정하였다.
Abstract
The purpose of this study is to assert the justification for actively accepting media education in Library and Information Science and to suggest the media type according to the concept and classification criteria of the media from the perspective of Library and Information Science. In order to present the media type according to the concept of the media, the dictionary concept of the media was reviewed, the language and media for high school students in Korean language, the educational materials for elementary and secondary school students written by Media Education Committee of Korean Society for Journalism & Communication Studies, the educational textbooks for elementary and secondary school students in Library and Information Science, and media classification presented in the RDA of the cataloging rules were analyzed. In addition, the implications were derived based on the analysis results of the concepts and media type. The concept of media was set based on the analysis results and implications, and the media types were presented according to the concepts and classification criteria. In this study, the media was set up in the same meaning as the medium, and it was defined that the media function as a means of communication and that information contained in it can be obtained through the human sensory apparatus through physical objects that contain, transmit or reproduce information. The media was set up as three logical components of the media in this study: information in the media, materials, and representation devices.
초록
본 논문은 ALA 인증 문헌정보학교를 분석하는 것이 연구의 목적이다. 현재 ALA 인증위원회로부터 인증받은 석사과정 문헌정보학교는 57개교이다. 57개교가 기본 데이터이며, 이 정보원을 이용하여 다각적으로 분석하였다. 즉, 개교 연대, 개교시 학문명칭, 어떤 시기에 학과가 가장 많이 개설되었는지, 학문의 개정명칭, 어떤 학위과정의 프로그램 등이 개설되었는지를 분석하고자 하였다. 여기에서 얻은 결과를 한국의 문헌정보학의 교육의 향상성과 그 방향을 결정하는데 타산지석으로 삼고자 하였다.
Abstract
The Council of the ALA has designated Committee on Accreditation to be responsible for the execution of the accreditation program of the ALA and to development and formulate standards of education for graduate programs of library and information studies leading to master's degree. The vast majority of employers require an ALA-accredited master's degree for professional positions in the field of library and information science; therefore, graduating from an ALA-accredited program enhances your career mobility and provides greater flexibility in the types of jobs for which you qualify. ALA-accredited master's programs can be found at colleges and universities in the United States, Canada, and Puerto Rico.
초록
본 연구는 미국의 대학, 대학도서관 및 디지털 인문학 센터의 디지털 인문학 교육 프로그램에 대한 사례를 조사한 것이다. 연구의 결과 대학 중심의 교육 프로그램은 타 학과와 연계하여 인문학 및 디지털 기술의 관련된 강좌를 전반적으로 수강할 수 있도록 하는 프로그램을 운영하고 있는 것으로 분석되었다. 또한 디지털 인문학 교육 프로그램은 완전한 학위 과정으로 운영하기 보다는 대학원 수료증 과정으로 운영되며, 이수를 위해서는 사전에 문헌정보학 및 인문학의 대학원 학위를 필수로 요구하는 기관이 대부분인 것으로 조사되었다. 디지털 인문학 센터는 인문학 전공자의 연구지원을 위해 대학 및 대학도서관과 연계하여 대학 내의 교수진 및 박사 후 연구원 등을 중심으로 교육 프로그램을 운영하고 있으며, 프로그램의 유형은 워크숍 또는 수료증 과정이었다. 한편, 대학도서관의 교육 프로그램은 대학의 모든 전공의 학생 및 연구자를 대상으로 연구지원의 형식으로 운영하고 있으며, 교육 프로그램의 내용은 이론 중심보다는 디지털 프로젝트를 위한 실습에 중점을 두고 있어 대학도서관은 가장 다양한 이용자를 대상으로 실용적인 디지털 인문학 프로그램을 운영하고 있는 것으로 파악되었다. 디지털 리터러시의 역량을 키우고 디지털 기술을 기반으로 한 연구를 수행할 수 있도록 지원하는 것은 대학도서관의 새로운 역할이 되었고 이를 위하여 도서관이 디지털 인문학 교육에 있어 중심적인 역할을 수행해야 하는 것은 분명하다. 또한 이러한 프로그램을 운영하기 위한 전문가를 양성하기 위하여 문헌정보학과에서 디지털 인문학 교육도 함께 검토되어야 할 것이다.
Abstract
This study examines cases of digital humanities education programs at universities, university libraries and digital humanities centers in the United States. As a result of the research, it was analyzed that the university-centered education program operates in conjunction with other departments to take courses related to humanities and digital technology in general. The digital humanities education program is not operated as a full degree program, but most programs are operated as graduate certificate programs, and it is required to require a graduate degree in library and information science and humanities in advance. Most of the digital humanities centers run educational programs centered on faculty and postdoctoral researchers in universities in connection with universities and university libraries to support the humanities scholars. Lastly, the university's digital humanities education program is operated in the form of research support for students and researchers of all majors. In addition, the content of the educational program focused on the practice for digital projects rather than theory. Empowering digital literacy and supporting digital technology-based research has become a new role for university libraries, which requires libraries to play a central role in digital humanities education.
초록
이 연구의 목적은 인문학분야를 대상으로 인용DB간 구축 정보를 비교하고 차이가 있는 경우 그 원인과 문제점을 분석하여 구축 정보의 정확성을 향상시킬 수 있는 방안을 제시하는데 있다. 이를 위해 인용정보를 구성하는 주요 항목 중의 하나인 피인용횟수를 기준으로 네이버와 KCI에서 국내학술논문을 비교하였다. 조사결과, KCI가 네이버보다 좀 더 정확한 인용정보를 제공하고 있었지만 그 차이는 크지 않았다. 각 인용DB간 차이의 원인은 수록범위의 불완전성, 서지정보의 오류, 참고문헌 구축의 불완전성, 링크와 관련된 오류 등으로 조사되었다. 두 인용DB 모두 개선의 여지가 남아있으며, 양자를 상호보완적으로 활용한다면 인문학 분야에서 더욱 완전한 인용정보를 파악할 수 있을 것이다.
Abstract
The purpose of this study was to identify differences between KCI and Naver Scholar as citation analysis tools. Four subcategories in the humanities category were selected as the subject of study. The recall of Naver Scholar was 64%(2,227 times) and the KCI's was 77%(2,665 times). There were some differences in the results at the individual article level or the subcategory level, but the gaps were not significant. Therefore, researchers who analyze citations are urged to use both databases because neither of them are complete, but supplementary to each other.
초록
본 연구는 문헌정보학 정규교육과정에서 중점적으로 다뤄야 하는 정보조직분야의 주요 영역을 도출하고, 영역별 내용요소를 제안하였다. 이를 위해 문헌연구, 내용분석, 설문조사 및 전문가평가를 수행하였다. 이를 통해 정보조직분야를 정보조직일반, 분류, 목록, 실습이라는 4영역으로 구성하고, 총 31개의 영역별 내용요소를 제시하였다. 본 연구를 통해 영역별로 도출된 내용요소들은 정보조직분야 교과목에 대한 강의계획안이나 교수 요목을 설계할 때 도움이 될 수 있는 기초자료로 활용할 수 있다. 또한, 본 연구에서 사용한 연구방법을 적용하여 정보조직분야의 주요 영역별 내용요소를 확장할 수 있기 때문에, 정보조직분야 교육내용을 설계를 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
Abstract
This study derives the main areas of information organization that should be covered in the formal curriculum of Library and Information Science, and suggests content elements for each area. Literature research, content analysis, survey and expert evaluation were conducted. Based upon these, information organization field was composed of four areas: information organization in general, classification, inventory, and practice, and a total of 31 content elements were presented. The content elements derived from each area through this study can be used as basic and helpful data when designing syllabus or teaching subjects in the field. In addition, it is possible to expand the content elements of each area of the information organization field through the research method used in this study. Finally, the results of this study will be used as basic materials when conducting the educational contents of information organization field.
초록
본 연구에서는 한국어 데이터로 학습된 BERT 모델을 기반으로 문헌정보학 분야의 문서를 자동으로 분류하여 성능을 분석하였다. 이를 위해 문헌정보학 분야의 7개 학술지의 5,357개 논문의 초록 데이터를 학습된 데이터의 크기에 따라서 자동분류의 성능에 어떠한 차이가 있는지를 분석, 평가하였다. 성능 평가척도는 정확률(Precision), 재현율(Recall), F 척도를 사용하였다. 평가결과 데이터의 양이 많고 품질이 높은 주제 분야들은 F 척도가 90% 이상으로 높은 수준의 성능을 보였다. 반면에 데이터 품질이 낮고 내용적으로 다른 주제 분야들과 유사도가 높고 주제적으로 확실히 구별되는 자질이 적을 경우 유의미한 높은 수준의 성능 평가가 도출되지 못하였다. 이러한 연구는 미래 학술 문헌에서 지속적으로 활용할 수 있는 사전학습모델의 활용 가능성을 제시하기 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
Abstract
In this study, we analyzed the performance of the BERT-based document classification model by automatically classifying documents in the field of library and information science based on the KoBERT. For this purpose, abstract data of 5,357 papers in 7 journals in the field of library and information science were analyzed and evaluated for any difference in the performance of automatic classification according to the size of the learned data. As performance evaluation scales, precision, recall, and F scale were used. As a result of the evaluation, subject areas with large amounts of data and high quality showed a high level of performance with an F scale of 90% or more. On the other hand, if the data quality was low, the similarity with other subject areas was high, and there were few features that were clearly distinguished thematically, a meaningful high-level performance evaluation could not be derived. This study is expected to be used as basic data to suggest the possibility of using a pre-trained learning model to automatically classify the academic documents.
초록
이 연구에서는 데이터 리터러시 분야 연구의 발전 경로와 지적구조 및 떠오르는 유망 주제를 파악하고자 하였다. 이를 위해서 Web of Science에서 검색한 데이터 리터러시 관련 논문은 교육학 분야와 문헌정보학 분야 논문이 전체의 60% 가까이를 차지하였다. 우선 인용 네트워크 분석에서는 페이지랭크 알고리즘을 사용해서 인용 영향력이 높은 다양한 주제의 핵심 논문을 파악하였다. 데이터 리터러시 연구의 발전 경로를 파악하기 위해서 기존의 주경로분석법을 적용해보았으나 교육학 분야의 연구 논문만 포함되는 한계가 있었다. 이를 극복할 수 있는 새로운 기법으로 페이지랭크 주경로분석법을 개발한 결과, 교육학 분야와 문헌정보학 분야의 핵심 논문이 모두 포함되는 발전 경로를 파악할 수 있었다. 데이터 리터러시 연구의 지적구조를 분석하기 위해서 키워드 서지결합 분석을 시행하였다. 도출된 키워드 서지결합 네트워크의 세부 구조와 군집 파악을 위해서 병렬최근접이웃클러스터링 알고리즘을 적용한 결과 대군집 2개와 그에 속한 소군집 7개를 파악할 수 있었다. 부상하는 유망 주제를 도출하기 위해서 각 키워드와 군집의 성장지수와 평균출판년도를 측정하였다. 분석 결과 팬데믹 상황과 AI 챗봇의 부상이라는 시대적 배경 하에서 사회정의를 위한 비판적 데이터 리터러시가 고등교육 측면에서 급부상하고 있는 것으로 나타났다. 또한 이 연구에서 연구의 발전경로를 파악하는 수단으로 새롭게 개발한 페이지랭크 주경로분석 기법은 서로 다른 영역에서 병렬적으로 발전하는 둘 이상의 연구흐름을 발견하기에 효과적이었다.
Abstract
This study investigates the development path and intellectual structure of data literacy research, aiming to identify emerging topics in the field. A comprehensive search for data literacy-related articles on the Web of Science reveals that the field is primarily concentrated in Education & Educational Research and Information Science & Library Science, accounting for nearly 60% of the total. Citation network analysis, employing the PageRank algorithm, identifies key papers with high citation impact across various topics. To accurately trace the development path of data literacy research, an enhanced PageRank main path algorithm is developed, which overcomes the limitations of existing methods confined to the Education & Educational Research field. Keyword bibliographic coupling analysis is employed to unravel the intellectual structure of data literacy research. Utilizing the PNNC algorithm, the detailed structure and clusters of the derived keyword bibliographic coupling network are revealed, including two large clusters, one with two smaller clusters and the other with five smaller clusters. The growth index and mean publishing year of each keyword and cluster are measured to pinpoint emerging topics. The analysis highlights the emergence of critical data literacy for social justice in higher education amidst the ongoing pandemic and the rise of AI chatbots. The enhanced PageRank main path algorithm, developed in this study, demonstrates its effectiveness in identifying parallel research streams developing across different fields.
초록
정보통신기술의 발달로 학술 정보의 양이 기하급수적으로 증가하였고 방대한 양의 텍스트 데이터를 처리하기 위한 자동화된 텍스트 처리의 필요성이 대두되었다. 생의학 문헌에서 생물학적 의미와 치료 효과 등에 대한 정보를 발견해내는 바이오 텍스트 마이닝은 문헌 내의 각 개념들 간의 유의미한 연관성을 발견하여 의학 영역에서 상당한 시간과 비용을 줄여준다. 문헌 기반 발견 연구로 새로운 생의학적 가설들이 발견되었지만 기존의 연구들은 반자동화된 기법으로 전문가의 개입이 필수적이며 원인과 결과의 한가지의 관계만을 밝히는 제한점이 있다. 따라서 본 연구에서는 중간 개념인 B를 다수준으로 확장하여 다양한 관계성을 동시출현 개체와 동사 추출을 통해 확인한다. 그래프 기반의 경로 추론을 통해 각 노드 사이의 관계성을 체계적으로 분석하여 규명할 수 있었으며 새로운 방법론적 시도를 통해 기존에 밝혀지지 않았던 새로운 가설 제시의 가능성을 기대할 수 있다.
Abstract
Due to the recent development of Information and Communication Technologies (ICT), the amount of research publications has increased exponentially. In response to this rapid growth, the demand of automated text processing methods has risen to deal with massive amount of text data. Biomedical text mining discovering hidden biological meanings and treatments from biomedical literatures becomes a pivotal methodology and it helps medical disciplines reduce the time and cost. Many researchers have conducted literature-based discovery studies to generate new hypotheses. However, existing approaches either require intensive manual process of during the procedures or a semi-automatic procedure to find and select biomedical entities. In addition, they had limitations of showing one dimension that is, the cause-and-effect relationship between two concepts. Thus, this study proposed a novel approach to discover various relationships among source and target concepts and their intermediate concepts by expanding intermediate concepts to multi-levels. This study provided distinct perspectives for literature-based discovery by not only discovering the meaningful relationship among concepts in biomedical literature through graph-based path interference but also being able to generate feasible new hypotheses.