- 권한신청
- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
본 연구의 목적은 국내 디지털 도서관 관련된 연구의 동향을 분석하는 것이다. 연구의 목적을 달성하기 위하여 국내 문헌정보학 분야 대표 학술지 4종으로부터 최근 10년(2007년-2016년) 동안 발표된 디지털 도서관 관련 논문 272편을 대상으로 해당 논문의 저자가 직접 부여한 영문키워드 578개를 수집하였다. 수집된 자료는 NetMiner V.4를 사용하여 연결중심성과 매개중심성을 분석하였다. 연구 결과로는, 첫째, 연구 주제의 양적인 측면에서는 ‘Academic Library’, ‘Reference Service’, ‘Public Library’, ‘E Resource’, ‘E Book’ 순으로 나타났고, 둘째, 연구 주제의 영향력 측면에서는, ‘Academic Library’, ‘Reference Service’, ‘Information Behavior’, ‘E Resource’ 등의 순으로 나타났다. 마지막으로 연구 주제의 확장성 측면에서는, ‘Academic Library’, ‘Metadata’, ‘Information Behavior’, ‘E Resource’, ‘Librarian’ 등의 순으로 파악되었다.
Abstract
The aim of this study was to analyze the research trends on the digital libraries in Korea. To achieve this objective, a total of 578 author-assigned English keywords were collected from the 272 major LIS journal articles published in Korea during last ten years-period, i.e., 2007-2016. The collected data were analyzed using NetMiner V.4 to discover their ‘degree centrality’ and ‘betweenness centrality’. As the results, ‘Academic Library’, ‘Reference Service’, ‘Public Library’, ‘E Resource’, and ‘E Book’ showed the most frequently conducted research topics, and ‘Academic Library’, ‘Reference Service’, ‘Information Behavior’, and ‘E Resource’ were the most influencing research topics. Finally, ‘Academic Library’, ‘Metadata’, ‘Information Behavior’, ‘E Resource’, and ‘Librarian’ seemed the most widely intervening research topics in this research.
초록
여러 학문 분야에서 데이터의 공유와 재이용에 관한 관심이 증가하고 있다. 실제로 다른 연구자의 데이터를 다시 연구에 사용하고 인용을 부여하는 관행이 서서히 자리를 잡아가고 있다. 이러한 변화를 반영하여 톰슨로이터는 Data Citation Index(DCI)라는 데이터인용 색인 데이터베이스 서비스를 2012년부터 제공하기 시작하였다. DCI는 모든 학문의 전 영역에서 데이터의 인용 현황을 저널의 논문과 유사하게 집계한다. 본 연구에서는 데이터인용이 활발한 사회학 분야의 인용된 연구데이터를 분석하여 해당 분야의 특성과 지적구조를 규명하고자 하였다. 이를 위해 논문 인용을 기반으로 한 사회학 분야의 지적구조와 비교하였으며, 사회학 분야의 연구데이터의 특성과 고유한 지적구조를 살펴보고자 하였다. 분석을 위한 데이터는 두 종류로 수집하였다. 첫째는 DCI에서 ‘Sociology’로 주제 검색을 수행하여 총 8,365건의 인용된 데이터를 수집하였다. 둘째로, 논문 인용 분석과의 비교를 위해서 Web of Science에서 ‘Sociology’로 주제 검색을 수행하여 총 12,132건의 데이터를 수집하였다. 이 두 데이터를 활용하여 저자키워드 동시출현단어 분석을 수행한 결과, 데이터를 기반으로 한 사회학 분야는 2영역 15군집으로 구성된 반면, 논문을 기반으로 한 사회학 분야는 3영역 17군집으로 나타났다. 내용적인 특성을 살펴보면, 전통적으로 사회학의 지적구조를 나타낸다고 볼 수 있는 논문 기반 사회학과 달리 사회학 분야의 연구데이터는 의학 분야와의 활발한 접목을 찾아볼 수 있으며, 그 중에서도 공중보건과 심리학이 중심 영역인 것으로 나타났다.
Abstract
Through a wide variety of disciplines, practices on data access and re-use have been increased recently. In fact, there has been an emerging phenomenon that researchers tend to use the data sets produced by other researchers and give scholarly credit as citation. With respect to this practice, in 2012, Thomson Reuters launched Data Citation Index (DCI). With the DCI, citation to research data published by researchers are collected and analyzed in a similar way for citation to journal articles. The purpose of this study is to identify the characteristics and intellectual structure of sociology field based on research data, which is one of actively data-citing fields. To accomplish this purpose, two data sets were collected and analyzed. First, from DCI, a total of 8,365 data were collected in the field of sociology. Second, a total of 12,132 data were collected from Web of Science with a topic search with ‘Sociology’. As a result of the co-word analysis of author provided-keywords for both data sets, the intellectual structure of research data-based sociology was composed of two areas and 15 clusters and that of article-based sociology was composed with three areas and 17 clusters. More importantly, medical science area was found to be actively studied in research data-based sociology and public health and psychology are identified to be central areas from data citation.
초록
최근 문헌정보학의 관련 분야로 주목받고 있는 데이터과학은 오랫동안 문헌정보학에서 해오던 정보의 수집, 저장, 조직, 분석, 활용 등의 활동을 데이터에 적용하여 그 가치를 이해하려는 학문이며, 통계학과 컴퓨터공학 등 다른 학문분야와의 연계가 필요한 분야이다. 이러한 데이터과학 분야의 연구 영역을 파악하기 위하여 동시출현단어 분석을 사용하여 Web of Science 핵심컬렉션에 수록된 문헌들 중 데이터과학 관련 자료들을 수집하고, 그 주제범주를 활용하여 네트워크분석을 실시하였다. 총 667건의 자료에 대한 159개의 주제범주를 기술분석하여 데이터과학 관련 연구가 많이 이루어지고 있는 학문분야를 조사하였고, 네트워크분석을 통해 데이터과학 분야 연구영역의 지적구조를 시각적으로 파악하였다. 분석결과, 데이터과학 분야의 연구들은 2개 영역 9개 군집으로 구분되었으며, 주제범주의 용어들 중 중심성이 높은 용어들을 통해 각 군집의 대표적인 주제들을 선정하였다. 연구의 결과는 데이터과학 분야의 연구들에 대한 지적구조를 파악하는데 도움이 될 수 있고, 문헌정보학과의 연계융합전공으로서의 데이터과학 교과과정 개발에 방향성을 제시할 수도 있을 것이다.
Abstract
Data Science is emerging as a closely related field of study to Library and Information Science (LIS), and as an interdisciplinary subject combining LIS, statistics and computer science in an attempt to understand the value of data by applying what LIS has been doing for collecting, storing, organizing, analyzing, and utilizing information. To investigate which subject fields other than LIS, statistics, and computer science are related to Data Science, this study retrieved 667 materials from Web of Science Core Collection, extracted terms representing Web of Science Categories, examined subject fields that are studying Data Science using descriptive analysis, analyzed the intellectual structure of the field by co-word analysis and network analysis, and visualized the results as a Pathfinder network with clustering created with the PNNC clustering algorithm. The result of this study might help to understand the intellectual structure of the Data Science field, and may be helpful to give an idea for developing relatively new curriculum.
초록
본 연구는 새로운 분석법으로 떠오르는 처방적 분석 기법을 소개하고, 이를 분류 기반의 시스템에 효율적으로 적용하는 방안을 제시하는 것을 목적으로 한다. 처방적 분석 기법은 분석의 결과를 제시함과 동시에 최적화된 결과가 나오기까지의 과정 및 다른 선택지까지 제공한다. 새로운 개념의 분석 기법을 도입함으로써 문헌 분류를 기반으로 하는 응용 시스템을 더욱 쉽게 최적화하고 효율적으로 운영하는 방안을 제시하였다. 최적화의 과정을 시뮬레이션하기 위해, 대용량의 학술문헌을 수집하고 기준 분류 체계에 따라 자동 분류를 실시하였다. 처방적 분석 개념을 적용하는 과정에서 대용량의 문헌 분류를 위한 동적 자동 분류 기법과 학문 분야의 지적 구조 분석 기법을 동시에 활용하였다. 실험의 결과로 효과적으로 서비스 분류 체계를 수정하고 재적용할 수 있는 몇 가지 최적화 시나리오를 효율적으로 도출할 수 있음을 보여 주었다.
Abstract
This study aims to introduce an emerging prescriptive analytics method and suggest its efficient application to a category-based service system. Prescriptive analytics method provides the whole process of analysis and available alternatives as well as the results of analysis. To simulate the process of optimization, large scale journal articles have been collected and categorized by classification scheme. In the process of applying the concept of prescriptive analytics to a real system, we have fused a dynamic automatic-categorization method for large scale documents and intellectual structure analysis method for scholarly subject fields. The test result shows that some optimized scenarios can be generated efficiently and utilized effectively for reorganizing the classification-based service system.
초록
본 연구에서는 국내 공공도서관의 트위터 이용을 파악하고 분석하고자 한다. 도서관 정보서비스 환경에서 트위터 이용의 구체적인 패턴을 파악하기 위해, 트위터 이용이 활발한 14개 공공도서관 계정으로부터 3,038개의 트윗 데이터를 수집하여 내용분석을 수행하였다. 귀납적 방식으로 코딩 체계를 수립하였으며, 오픈 코딩 방식을 통해 공공도서관 트윗 데이터를 분석하였다. 또한 도서관별로 활성화된 유형을 파악하기 위해 대응일치분석을 수행하였다. 그 결과, 공공도서관 트위터 이용에 관한 상위 범주 3개와 9개의 하위 범주, 37개의 세부 항목을 파악하였다. 본 연구의 내용분석 결과는 향후 트위터 이용을 계획하는 도서관에게 참고자료로 제시될 수 있으리라 본다.
Abstract
This study aims to identify and analyze the Twitter use of domestic public libraries. In order to identify the detailed patterns of Twitter use in library and information services, a content analysis was conducted for the 3,038 tweet data from the top 14 public libraries’ accounts on Twitter use. Inductive approach was adopted to develop a coding scheme and open coding was conducted with the entire tweet. Additionally, correspondence analysis was conducted for the result of content analysis to identify how library accounts correspond to specific types. As a result, 3 main categories and 9 sub-categories of public libraries’ Twitter use were developed. And the 37 detailed patterns of public libraries’ use of Twitter were identified. The identified patterns can provide the libraries interested in Twitter use with guidelines.
초록
본 연구에서는 공공연구기금으로 생산된 논문성과물에 대한 공중의 접근을 확대하기 위한 방안을 모색하기 위하여 국내외 주요학술지의 오픈액세스 관련 정책을 조사 분석하였다. 조사대상의 선정을 위하여 국가과학기술지식정보서비스(NTIS)논문의 국내외 등록현황, 원문연계 비중, 기금지원기관별 논문성과물 현황과 게재 학술지 현황을 분석하였으며, 이를 기반으로 공공연구기금 논문성과물의 게재 건수가 높은 국내외 18종의 학술지를 선정하였다. 조사 결과는 오픈액세스 관련 정책의 성문화 및 공시, 저작권 귀속주체, 재사용 권리, 셀프 아카이빙 정책, 무료접근 등의 구성요소로 구분하여 분석하고, 이를 토대로 국가차원에서 공공연구기금 논문성과물의 수집 유통 정책 수립에 참고할 사항들을 제안하였다.
Abstract
This study analyzes the open access policies of major scholarly journals that have large number of publicly funded articles, for the purposes of expanding and facilitating the public access. Eighteen scholarly journals in Korea and abroad were selected based on the number of published publicly funded articles through a survey of dissemination of publicly funded journal articles via information from NTIS. The open access policies of the selected journals were analyzed by 5 categories including codification of OA related policy, copyrights, reuse rights, self archiving policy, free access. As a result, this research proposed several considerations for establishing national policies for the collection and distribution of the publicly funded research products.
초록
재난은 국민의 생명․신체․재산에 직접적인 영향을 미치는 사건으로, 재난 발생 시 신속하고 효과적인 대응을 위해서는 관련 정보들을 효율적으로 공유, 활용하는 협조 과정이 무엇보다도 중요하다. 현재 재난안전 유관기관별로 다양한 재난안전정보가 생산 및 관리되고 있지만, 각 기관별로 개별적인 용어와 의미를 정의하여 활용하고 있다. 이는 재난안전정보를 검색하고 접근하려는 실무자 입장에서 큰 걸림돌이며, 기관별 정보 활용도를 저해시키는 요인 중에 하나이다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 재난안전정보의 통합적 관리를 위한 어휘자원의 표준화 작업의 선행 연구로, 본 연구에서는 재난안전 유관기관에서 관리하고 있는 어휘자원의 현황분석을 수행하였다. 또한 수집된 어휘자원을 대상으로 정보제공자 및 이용자 관점에서의 활용도 분석을 통해 어휘 그룹별 특성을 파악하고 이에 기반해 재난안전정보 관리를 위한 활용방안을 제안하였다.
Abstract
Disaster has a direct influence on the lives of the people, the body, and the property. For effective and rapid disaster responses, coordination process based on sharing and utilizing disaster information is the essential requirement Disaster and safety control agencies produce and manage heterogeneous information. They also develop and use word dictionaries individually. This is a major obstacle to retrieve and access disaster and safety information in terms of practitioners. To solve this problem, standardization of lexical resources related disaster and safety is essentially required. In this paper, we conducted current status analysis about lexical resources in disaster and safety domain. Consequently, we identified the characteristics according to lexical groups. And then we proposed the utilization plan of lexical resources for disaster and safety information management.
초록
이 연구는 국내 대학 리포지터리의 글로벌 가시성과 영향력을 파악하기 위하여 관련 사이트인 OpenDOAR, ROAR, RWR 등에서 데이터를 수집하여 분석하였다. 그리고 이 분석 결과를 기관 리포지터리의 위상을 공고히 하고 영향력 확산에 노력하는 비영어권 아시아 주요 국가와 비교함으로써 국내 대학 리포지터리의 경쟁력을 확인하였다. 연구 결과 세 사이트에 모두 등재되어 있는 국내 대학 리포지터리는 9개에 불과하였다. 이 가운데 RWR 세계 순위 500위 안에 든 대학은 한 곳일 정도로 국내 대학 리포지터리의 세계적인 위상은 매우 낮았다. 반면 아시아 주요국인 일본과 대만은 대학의 리포지터리 수가 각각 257개, 52개일 정도로 많아 국내 대학 리포지터리 현황과 대조적이었다. 그렇지만 이 연구는 국내 선도적인 대학 리포지터리가 최근 연구업적관리시스템과 연계하여 구성원의 샐프 아카이빙을 보다 적극적으로 수행하기 시작하였다는 점을 새롭게 확인하였다. 이는 향후 대학 리포지터리의 양적 성장을 기대할 수 있게 하는 단서라는 점에서 긍정적이었다.
Abstract
This study attempts to measure visibility and impact of university repositories in South Korea with the help of web-sites, OpenDOAR, ROAR and RWR. Further understanding the self-archiving status of South Korea, the analysis results were compared with the reputation and power of major Asian countries’ university repositories. The results showed that only nine institutional repositories of the universities in South Korea were active. There was only one South Korean university repository in the RWR top 500. All the other repositories ranked in bottom level. However, among Asian countries, Japan and Taiwan have established many institutional repositories. They had 257 and 52 repositories respectively. Fortunately, some leading university repositories in South Korea began activating self-archiving with the help of linking their own research outputs management system. Also, the attempts by other South Korean university repositories expect a substantial quantitative growth in the near future.
초록
웹을 통해 제공되는 서비스는 현재 문서중심에서 데이터 중심으로 변화를 겪고 있으며, 그 변화의 중심에는 Linked Open Data(LOD)가 존재한다. 본 연구는 이러한 흐름에 부응하여 기록정보의 LOD 구축을 위한 구체적인 절차와 방법을 살펴보고자 하였다. 또한 소규모 아카이브의 서비스 지속가능성을 염두에 두고, 오픈소스 소프트웨어를 활용하여 LOD 구축 절차를 진행하는 범례를 제시하고자 했다. 이에 본 연구에서는 LOD 구축을 위한 5단계의 프레임워크를 제안했다. 그리고 일상아카이브인 ‘인간과 기억 아카이브’의 일기 기록물 컬렉션을 수집하여, 제안된 5단계 프레임워크에 따라 오픈소스 소프트웨어인 Protege와 Apache Jena Fuseki를 활용하여 POC(Proof of concept)를 진행하였다. 오픈소스를 활용하여 기록정보의 LOD를 구축한 뒤, 상호연결(Interlinking)과 SPARQL 검색을 통해서 외부 LOD와 연결되는 모습을 확인할 수 있었다. 또한 기록정보의 LOD 구축 절차 진행과정의 경험을 바탕으로 내용정보 기술의 품질 향상, 아키비스트의 역량 고도화, 기록정보의 접근성 향상을 위한 상호연결 고도화, LOD 서비스의 수준 결정, LOD 구축을 위한 도구 선정 등, 기록관 LOD 구축을 위한 필요요건을 제시했다.
Abstract
Recently, the web service environment has changed from document-centered to data-oriented focus, and the Linked Open Data(LOD) exists at the core of the new environment. Specific procedures and methods were examined to build the LOD of records information in accordance with this trend. With the service sustainability of small-scale archive in consideration, an exemplification on LOD building process by utilizing open source software was developed in this paper. To this end, a 5-step service framework for LOD construction was proposed and applied to a collection of diary records from ‘Human and Memory Archive’. Proof of Concept(POC) utilizing open source softwares, Protege and Apache Jena Fuseki, was conducted according to the proposed 5 step framework. After establishing the LOD of record information by utilizing the open source software, the connection with external LOD through interlinking and SPARQL search has been successfully performed. In addition, archives’ considerations for LOD construction, including improvement on the quality of content information, the role of the archivist, were suggested based on the understanding obtained through the LOD construction process of records information.
초록
본 연구에서는 국내 대표적 쇼핑 검색 사이트인 1300K 이용자들의 PC와 모바일 검색 행태를 비교, 분석하였다. 이를 위하여 1300K에서 2016년 4월 한 달 동안 생성된 검색 로그를 수집, 분석하였다. 연구 결과, 모바일에서 발생한 세션 수가 PC에서 발생한 세션 수보다 약간 많았으며, PC에서는 이용자들이 질의 검색 방식보다 디렉토리 브라우징을 약간 더 많이 수행하는 반면, 모바일에서는 디렉토리 브라우징보다 질의 검색을 2배 이상 더 많이 수행하는 것으로 나타났다. 제품 정보 클릭은 PC에서 더 빈번하게 발생하는 반면, 장바구니 담기, 제품 주문하기와 같은 주요 의사 결정은 모바일에서 더 빈번하게 발생하는 것으로 나타났다. 이용자들이 PC와 모바일에서 검색하는 인기 질의들은 다수 중복되었으며, 이용자들이 PC와 모바일에서 브라우징하는 인기 카테고리들 역시 다수 중복되었다. 또한 PC보다 모바일에서 특정 인기 질의 및 카테고리에 대한 쏠림 현상이 매우 강한 것으로 나타났다. 전반적으로 모바일 상에서의 검색 행태가 더 단순하고 수동적이며, 집중 현상이 큰 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 향후 매체별로 차별화된 검색 서비스의 개선 및 개발에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
Abstract
This study aims to compare information seeking behavior of 1300K users on PC and mobile phone. Transaction logs of 1300K, a major Korean shopping search engine, were analyzed. These transaction logs were collected over 1 month period, from April 1 to April 31, 2016. The results of this study show that there are a little more mobile sessions than PC sessions. Users conducted slightly more browsing on PCs than mobile phones, whereas users submitted queries more than two times on mobile phones than on PCs. Users clicked more search results on PCs than mobile phones, whereas users made important decision makings such as product purchases more on mobile phones than PCs. Top queries and categories were similar between PCs and mobile phones. Queries and categories on mobile phones were more focused than queries on PCs. Overall, mobile search behavior is more simple, passive, and focused than PC search behavior. The results of this study can be implemented to the effective improvement and development of search services for different devices.