- 권한신청
- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
본 연구는 문헌정보학 분야 연구논문에서 저자들의 이론 활용 정도를 분석하기 위하여 한국문헌정보학회지와 정보관리학회지를 대상으로 지난 30년간 연구된 654편의 논문에 대한 내용분석이 이루어졌다. 주요 연구내용은 연구논문의 연대별 생산성, 세부주제영역별 생산성, 연구에 활용된 이론의 유형과 근원, 개별 이론별 활용도, 세부주제 영역별 활용도, 학회지별 활용도 등에 대한 개념적 연구와 실증적 연구가 수행되었다. 이를 위하여 이론의 개념적 기준 설정과 문헌정보연구의 세부주제영역에 대한 새로운 분류 체계, 특히 이론의 활용성을 평가하기 위한 기준으로 ‘이론 활용 5단계’ 모델을 제시하였다.
Abstract
This study analyzed authorsuse of theory in 654 articles that appeared in two core library and information science journals during last three decades. In order to analyze degree of theory use of LIS, such as, publication productivity, growth and distribution of theory in subfields, name and origin of theory, usability of each theory, subfields and journals, and so on, content analysis of LIS theories was performed through conceptual and empirical study. For the purpose of this study, we suggested a couple of new analytical methods, so called, 'Subfield Classification Scheme' within LIS, and '5 Degrees of Theory Use' model for the first time.
초록
본 연구는 국내 문헌정보학 분야의 연구동향을 규명하기 위하여 문헌정보학 주요 학술지인, 정보관리학회지, 한국문헌정보학회지, 한국도서관․정보학회지, 한국비블리아학회지의 1970년도부터 2012년도까지 발표 논문 초록을 수집하여 LDA(Latent Dirichlet Allocation)기반의 토픽 모델링 실험을 수행하였다. 그 결과를 종합하면 다음과 같다. 첫째, 토픽모델링 실험에서 도출된 연구주제를 문헌정보학 주제분류표와 비교․분석한 결과, ‘정보학’영역의 디지털도서관, 이용연구, 인터넷, 전문가시스템, 계량정보학, 자동화, 정보검색, 정보시스템, ‘도서관 서비스’영역의 정보서비스, 도서관 유형별 서비스, 이용자 교육/정보리터러시, 서비스 평가, ‘문헌정보학 기초’영역의 도서관과 사회, 전문성, ‘자료조직’영역의 분류, 편목, 메타데이터, ‘도서관 경영’영역의 도서관 평가, 장서개발/관리, ‘서지학’영역의 고서지, ‘도서관 체제’영역의 도서관 및 정보정책, ‘출판’영역의 도서/출판, ‘기록관리학’영역의 하위주제 등과 연결할 수 있었다. 또한 가장 많은 연구주제가 발견된 학문영역은 정보학과 도서관서비스로 나타났다. 둘째, 문헌정보학의 주요 연구주제에서 도서관 유형별 서비스 및 평가, 인터넷, 메타데이터의 연구주제는 상승세를 보였으나, 도서, 분류, 편목, 고서지에 관한 연구주제는 하강세를 보였다. 셋째, 학술지를 구분하여 비교․분석한 결과, 정보관리학회지는 도서관에 관한 연구주제보다 정보학에 관한 연구주제가 많이 출현하였고, 한국문헌정보학회지와 한국도서관․정보학회지, 한국비블리아학회지는 도서관에 관한 연구주제가 정보학에 관한 주제보다 많이 나타났다.
Abstract
The goal of the present study is to identify the topic trend in the field of library and information science in Korea. To this end, we collected titles and abstracts of the papers published in four major journals such as Journal of the Korean Society for information Management, Journal of the Korean Society for Library and Information Science, Journal of Korean Library and Information Science Society, and Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science during 1970 and 2012. After that, we applied the well-received topic modeling technique, Latent Dirichlet Allocation(LDA), to the collected data sets. The research findings of the study are as follows: 1) Comparison of the extracted topics by LDA with the subject headings of library and information science shows that there are several distinct sub-research domains strongly tied with the field. Those include library and society in the domain of “introduction to library and information science,” professionalism, library and information policy in the domain of “library system,” library evaluation in the domain of “library management,” collection development and management, information service in the domain of “library service,” services by library type, user training/information literacy, service evaluation, classification/cataloging/meta-data in the domain of “document organization,” bibliometrics/digital libraries/user study/internet/expert system/information retrieval/information system in the domain of “information science,” antique documents in the domain of “bibliography,” books/publications in the domain of “publication,” and archival study. The results indicate that among these sub-domains, information science and library services are two most focused domains. Second, we observe that there is the growing trend in the research topics such as service and evaluation by library type, internet, and meta-data, but the research topics such as book, classification, and cataloging reveal the declining trend. Third, analysis by journal show that in Journal of the Korean Society for information Management, information science related topics appear more frequently than library science related topics whereas library science related topics are more popular in the other three journals studied in this paper.
초록
최근 대학에서는 다양하게 변화하고 있는 실무현장과 학술연구분야를 반영하여 교과과정을 개편하자는 요구가 다양하게 나타나고 있다. 이에 이 연구에서는 교육과정 개편에 필요한 해외 문헌정보학 교육과정의 동향을 파악하고자 세 가지 측면에서 미국 문헌정보학 교과과정에 개설되어 있는 교과목을 분석하였다. 교과목 분석에 적용된 기준은 국가직무능력표준(NCS)의 문헌정보관리 직무단위, 한국연구재단의 국가과학기술표준분류와 학술연구분야 분류표에 나타난 문헌정보학 주제 분류이다. 세 가지 측면으로 분석한 결과 공통되게 나타난 현상은 시스템 구축설계 및 정보기술분야의 교과목 수가 많은 것이며 도서관 및 정보센터 경영과 이용자서비스도 교과목이 많은 주제 분야인 것으로 조사되었다.
Abstract
Since new issues and topics are emerging in the information and library science fields, diverse needs are identified to enhance the curriculum of library and information science education. This study investigated curriculum of library and information science in US and identified the topics of classes in the curriculum by the three aspects such as competency areas, scientific and technology category, and research fields. Consequently, topics related various information technology including system design and implement are the most popular topics in all analyses. Library and information center management and user service are also major topics of the curriculum.
초록
본 연구는 최근 7년간 문헌정보학분야에 게재된 논문 1,752건을 대상으로 빈도 분석과 네트워크텍스트 분석을 실시하여 다양한 주제 개념의 분포와 그 관계성을 도출하였다. 더불어 보다 최근의 연구 경향을 분석하고 변화 양상을 살펴보기 위해, 최근 2년 사이에 연구된 482건을 추출하여 2차 분석을 실시하였다. 분석 결과, 최근 7년간 문헌정보학 분야는 “공공도서관”과 “대학도서관” 개념을 중심으로 하는 연구가 가장 높은 출현 빈도를 보였으며, “평가”, “교육”, “웹”은 가장 높은 연결 중심성을 나타내 다양한 문헌정보학의 주제 개념들과 관련을 맺고 연구되고 있는 개념으로 파악할 수 있었다. 최근 2년간을 대상으로 한 2차 분석 결과에서는 “웹”, “분류” 개념이 종전보다 높은 상대 빈도를 보였으며, 네트워크 텍스트 분석 결과에서는 “이용자” 연구와 “공공도서관” 개념이 종전보다 더 다양한 주제 개념들과 관련을 맺고 수행되고 있음을 확인할 수 있었다.
Abstract
In this study, Network Text Analysis was performed on 1,752 articles which had been published in recent 7 years and drew the subject concept distribution and their relations in Library and Information Science research areas. Furthermore, for analyzing more recent trends and changing aspects, this study performed secondary analysis based on 482 articles published in recent 2 years. Results show that “public library”, and “academic library” concepts were most frequently studied in the field and “evaluation”, “education”, and “web” concepts showed the highest-degree centrality during the recent 7 years. In the result of recent two years analysis, “web”, and “classification” concepts showed high frequency and “user”, and “public library” showed an improvement in high degree centrality.
초록
본 연구는 문헌정보학 현장인 도서관에서 제공되는 서비스인 이용자 교육의 관련 개념인 리터러시가 각종 문헌정보학 연구 분야에서 어떠한 연구 주제를 다루는지 확인하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 WoS와 KCI 데이터베이스에서 문헌정보학 분야 리터러시 관련 논문을 수집하여 키워드 분석 및 토픽 모델링 분석 기법을 상호보완적으로 사용해 분석하였다. 분석 결과, WoS와 KCI의 문헌정보학 분야 리티러시 관련 연구 동향은 저자 키워드, 주요 주제 등에서 차이가 있는 것으로 나타났으며, 토픽 모델링을 통해 KCI의 리터러시 관련 연구를 3개의 토픽으로 분류하였다. 또한, 연구에서 확인한 국내 문헌정보학 분야 리터러시 연구 동향은 전체 리터러시 관련 연구 동향과 연구량 급증 시기, 핵심 다빈출 키워드 차이가 있음을 분석하였다. 특히, 전체 분야 리터러시 연구는 ‘리터러시’, ‘교육’, ‘미디어’, ‘디지털’ 등의 단어가 다수 도출되었지만 문헌정보학 분야의 리터러시 연구는 ‘정보활용능력’, ‘학교도서관’ 등의 키워드가 다수 등장하였다. 이를 바탕으로 향후 국내에서도 정보가 급증하는 오늘날의 정보화 환경에 맞춰 정보에 대한 평가적인 안목을 기를 수 있는 능력에 관한 연구가 필요하다는 결론을 도출하였다.
Abstract
The purpose of this study is to identify the topics of research related to the concepts of literacy in the field of Library and Information Science which is related to user education in libraries. Data were collected from the WoS and KCI databases, and complementary keyword analysis and topic modeling analysis techniques were used to identify topics of literature-related research articles in the field of Library and Information Science. Findings presented that there was a difference in keywords and topics between the two databases. Literacy-related topics identified from the KCI database were classified into three groups through topic modeling. Also, it was analyzed that there is a difference between the overall literacy-related research trend, the timing of the surge in research volume, and key frequent keywords in the Library and Information Science field confirmed in the study. In particular, in the study of literacy in all fields, a number of words such as ‘literacy’, ‘education’, ‘media’, and ‘digital’ were derived. However, in literature research in the field of Library and Information Science, keywords such as ‘information utilization ability’ and ‘school library’ appeared. Based on this, it was concluded that research on the ability to develop an evaluative eye for information is needed in line with today’s information environment, where information is rapidly increasing in Korea in the future.
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
정보이용자연구는 인간과 인문환경을 대상으로 삼는 연구 분야로서, 본질적으로 연구의 활용성과 확장성이 높다. 그러나 국내에서는 정보이용자연구에 대한 연구동향과 실태가 제대로 파악되지 않아, 정보이용자연구의 가치 있는 연구 결과물들의 공유와 확산이 미진한 상황이다. 따라서 본 연구에서는 1980년부터 2015년까지 국내 문헌정보학 학술지 5개에 게재된 5,392편의 논문들 중, 정보이용자연구를 주제로 또는 정보이용자연구를 방법론으로 활용하여 생산된 논문들을 전수조사한 다음, 주제 분류표 및 분류 원칙을 설계하여 분류하고, 국내 정보이용자연구의 생산성과 연구동향을 질적인 내용 분석을 가미하여 분석하였다. 그 결과, 정보이용자연구는 도서관 주제가 가장 많았다. 또한 정보이용자연구 결과물을 활용하여, 타 인접 학문과의 연계를 바탕으로 학계에의 또는 사회 제문제 해결에 기여할 수 있는 방안을 제안하였다.
Abstract
As a type of humanities discipline, information user studies tend to have influence and applicability on the related research fields. However, research trends and status of the user studies in Korea have not been extensively explored and thus resulted in limited sharing of the research outcomes. In this research, all papers related to the information user studies were selected from 5,392 articles reported in the five Korean Library and Information Science Journals. The chosen papers were classified according to the subject categories then qualitatively analyzed in terms of research productivity and trends. Library was the main theme of the information user studies. A number of suggestions were generated to apply the information user studies outcomes in solving academic as well as wider societal problems.
초록
문헌정보학 분야의 국내 학술지 논문으로 구성된 문헌집합을 대상으로 기계학습에 기초한 자동분류의 성능에 영향을 미치는 요소들을 검토하였다. 특히, 「정보관리학회지」에 수록된 논문에 주제 범주를 자동 할당하는 분류 성능 측면에서 용어 가중치부여 기법, 학습집합 크기, 분류 알고리즘, 범주 할당 방법 등 주요 요소들의 특성을 다각적인 실험을 통해 살펴보았다. 결과적으로 분류 환경 및 문헌집합의 특성에 따라 각 요소를 적절하게 적용하는 것이 효과적이며, 보다 단순한 모델의 사용으로 상당히 좋은 수준의 성능을 도출할 수 있었다. 또한, 국내 학술지 논문의 분류는 특정 논문에 하나 이상의 범주를 할당하는 복수-범주 분류(multi-label classification)가 실제 환경에 부합한다고 할 수 있다. 따라서 이러한 환경을 고려하여 단순하고 빠른 분류 알고리즘과 소규모의 학습집합을 사용하는 최적의 분류 모델을 제안하였다.
Abstract
This study examined the factors affecting the performance of automatic classification based on machine learning for domestic journal articles in the field of LIS. In particular, In view of the classification performance that assigning automatically the class labels to the articles in 「Journal of the Korean Society for Information Management」, I investigated the characteristics of the key factors(weighting schemes, training set size, classification algorithms, label assigning methods) through the diversified experiments. Consequently, It is effective to apply each element appropriately according to the classification environment and the characteristics of the document set, and a fairly good performance can be obtained by using a simpler model. In addition, the classification of domestic journals can be considered as a multi-label classification that assigns more than one category to a specific article. Therefore, I proposed an optimal classification model using simple and fast classification algorithm and small learning set considering this environment.
초록
이 연구는 색인어가 특정 주제 영역의 지식 구조를 표현할 수 있다는 것을 전제로 한다. 여기에서는 문헌정보학 관련 학술지인 정보관리학회지, 한국도서관정보학회지, 한국문헌정보학회지 등에 수록된 논문을 대상으로 국회도서관이 배정한 색인어를 클러스터링하여 문헌정보학의 지식 구조를 파악하였다.그 과정에서, 색인어간의 연관도 및 동시 출현 빈도를 이용하여 색인어 군집을 생성하였고, 초출색인어와 시기 구분에 의한 시계열 분석을 수행함으로써 문헌정보학의 발전 과정과 그 동향을 밝혔다. 또한 색인어 군집에 의해 도출된 지식 구조와 기존의 전통적인 분류체계의 지식 구조를 비교하여 두 지식 구조간의 차이를 분석하였다.
Abstract
This study was conducted upon the premise that index terms display the intellectual structure of a specific subject field. In this study, an attempt was made to grasp the intellectual structure of Library and Information Science by clustering the index terms of the journals of the related academic societies at the Library of National Assembly - such as the Journal of the Korean Society for Information Management, the Journal of the Korean Library and Information Science Society, and the Journal of the Korean Society for Library and Information Science. Through the course of the study, index term clusters were generated based on the linkage of the index terms and the frequency of co-occurrence, and moreover, time periods analysis was conducted along with studies on first-appearing terms, in order to clarify the trend and development process of the Library and Information Science. This study also analysed the difference between two intellectual structure by comparing the structure generated by index term clusters with the existing structure of traditional classification systems.
초록
대표적인 앙상블 기법으로서 랜덤포레스트(RF)를 문헌정보학 분야의 학술지 논문에 대한 자동분류에 적용하였다. 특히, 국내 학술지 논문에 주제 범주를 자동 할당하는 분류 성능 측면에서 트리 수, 자질선정, 학습집합 크기 등 주요 요소들에 대한 다각적인 실험을 수행하였다. 이를 통해, 실제 환경의 불균형 데이터세트(imbalanced dataset)에 대하여 랜덤포레스트(RF)의 성능을 최적화할 수 있는 방안을 모색하였다. 결과적으로 국내 학술지 논문의 자동분류에서 랜덤포레스트(RF)는 트리 수 구간 100〜1000(C)과 카이제곱통계량(CHI)으로 선정한 소규모의 자질집합(10%), 대부분의 학습집합(9〜10년)을 사용하는 경우에 가장 좋은 분류 성능을 기대할 수 있는 것으로 나타났다.
Abstract
Random Forest (RF), a representative ensemble technique, was applied to automatic classification of journal articles in the field of library and information science. Especially, I performed various experiments on the main factors such as tree number, feature selection, and learning set size in terms of classification performance that automatically assigns class labels to domestic journals. Through this, I explored ways to optimize the performance of random forests (RF) for imbalanced datasets in real environments. Consequently, for the automatic classification of domestic journal articles, Random Forest (RF) can be expected to have the best classification performance when using tree number interval 100〜1000(C), small feature set (10%) based on chi-square statistic (CHI), and most learning sets (9-10 years).