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Abstract

The purpose of this study is to develop an adoptive model of institutional repositories (IRs) by identifying the key factors affecting adoptive intention of IRs and explaining the relations among these factors. Through a survey of 270 researchers and 12 in-depth interviews in the field of physics, mathematics, and life science in Korea, performance expectancy, perceived risks, socio-organizational influence, and individual characteristics were found to have substantial influences on the adoptive intention of IRs. Among the key factors, individual characteristics showed the greatest effect on the adoptive intention of IRs, followed by performance expectancy and other socio-organizational influences except for the perceived risks. Strategies to enhance the adoptive intention of IRs based on analyses of the results were suggested, in terms of the reformation of research assessment system at the national level, strengthening of role of the operational institution, and the need for voluntary scientists-participating service.

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국가적 차원의 연구 성과평가와 연구정보서비스의 연계를 위한 프레임워크를 메타데이터 표현과 교환의 두 가지 측면에서 모색하였다. 이를 위해 과학기술분야 연구개발사업을 대상으로 국가적 차원의 연구 성과평가 메타데이터의 기능적 요건을 도출하였고, 이에 기초하여 주요 기능별로 국제적인 표준의 적용 방안을 제안하였다. 또한 웹 아키텍처 상에서 연구정보를 재사용 및 교환할 수 있는 국제표준으로서 OAI-ORE에 기반하여 성과평가 메타데이터를 표현 및 연계하기 위한 구현 방안과 사례를 제시하였다.

Abstract

This study aims to investigate a framework for linkage of national research performance evaluation and research information service from the perspective of metadata representation and exchange. Based on results of the functional requirements for metadata of national research performance evaluation are derived, this study suggests strategies for the application of international metadata standards. Also, this study presents an method to implement the metadata of research performance evaluation based on OAI-ORE, which is an international standard that can reuse and exchange the research information on web architecture.

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이 연구는 연구데이터 재이용에 대한 연구자 및 재이용 데이터를 조사를 통해 연구데이터 재이용 영향에 대한 분석 및 활성화 방안을 제시하는데 있다. 이를 위해 연구데이터를 재이용하여 뉴 연구결과물을 산출한 경험이 있는 국내 사회과학분야 학술 연구자를 대상으로 설문배포와 회수를 토대로 178부를 분석하였다. 그 결과, 1) 대부분의 연구자들은 데이터 리포지터리, 데이터관리시스템, 연구데이터 DB와 같은 시스템을 통해 재이용 데이터를 획득하고, 실험 및 관찰을 통해 생산된 분석데이터를 주로 재이용하는 것으로 나타났다. 또한 성공적으로 연구데이터를 재이용한 연구자임에도 불구하고 연구데이터 공유에 대한 인식이 낮을뿐더러 다양한 문제에 직면하여 공유를 하지 않았다. 2) 문헌 검토와 요인 분석을 통해 도출한 10가지 요인(학문적 유용성, 연구의 효율성, 연구자의 우려사항, 데이터 취약성, 직접적 노력, 간접적 노력, 재이용 적합성, 데이터 완전성, 데이터 유용성, 사회적 조건)의 신뢰성과 타당성을 검증하였다. 3) 상관 분석결과 연구 효율성, 사회적 조건은 연구데이터 재이용 의도와 양적 상관관계가, 연구자의 우려사항, 데이터 취약성, 직접적 노력은 연구데이터 재이용 의도와 음적 상관관계가 나타났다. 회귀 분석 결과 이 요인들은 모두 연구데이터 재이용 의도에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 연구의 효율성, 사회적 조건, 직접적 노력, 연구자의 우려사항, 데이터 취약성 순서로 연구데이터 재이용 의도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이를 토대로 연구데이터 재이용 활성화 방안을 제시하였다.

Abstract

This study is to present an analysis and activation plan for the effect of reuse of research data through investigation of researchers and reuse data on reuse of research data. To this end, 178 copies were analyzed based on the distribution and collection of surveys targeting academic researchers in the field of social science in Korea who have experience in calculating new research results by reusing research data. As a result, 1) Most researchers acquire reuse data through systems such as data repositories, data management systems, and research data DBs, and mainly reuse analysis data produced through experiments and observations. In addition, despite being a researcher who successfully reused research data, the awareness of research data sharing was low and did not share it in the face of various problems. 2) The reliability and validity of 10 factors derived through literature review and factor analysis (academic usefulness, research efficiency, researcher concerns, data vulnerability, direct effort, indirect effort, suitability for reuse, data completeness, data usefulness, and social conditions) were verified. 3) As a result of correlation analysis, research efficiency, social conditions showed a quantitative correlation with research data reuse intention, researcher concerns, data vulnerability, and direct effort showed a negative correlation with research data reuse intention. As a result of regression analysis, all of these factors had a significant effect on the intention to reuse research data, and in the order of research efficiency, social conditions, direct efforts, researchers’ concerns, and data vulnerability. Based on this, a plan to revitalize the reuse of research data was proposed.

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Abstract

This study explores knowledge structures of science and technology disciplines using a cocitation analysis of journal subject categories with the publication data of a science & technology oriented university in Korea. References cited in the articles published by the faculty of the university were analyzed to produce MDS maps and network centralities. For the whole university research domain, six clusters were created including clusters of Biology related subjects, Medicine related subjects, Chemistry plus Engineering subjects, and multidisciplinary sciences plus other subjects of multidisciplinary nature. It was found that subjects of multidisciplinary nature and Biology related subjects function as central nodes in knowledge communication network in science and technology. Same analysis procedure was applied to two natural science disciplines and another two engineering disciplines to present knowledge structures of the departmental research domains.

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과학기술 분류표, 시소러스, 용어사전 등의 주요한 색인 및 검색 도구를 한국어, 영어, 일본어의 3개 언어로 통합 구축하고 활용할 수 있도록 다기능, 다국어 과학기술 통합 개념체계의 개발 방안을 마련하였다. 개념을 기본 단위로 시소러스 모델을 개발하였으며, 용어사전 레코드는 ISO 12620 표준에 근거하여 필수요소를 지정하였다. 또한 과학기술분야 표준분류표를 대분류 수준까지 작성하고 기존 분류표와의 매핑 테이블을 작성하여 다른 분류표를 통한 접근이 가능하도록 하였다. 시소러스, 용어사전, 분류표의 원활한 상호 연계와 운용을 위해서 통합 개념체계 모형을 설계하였다. 본 연구에서 개발한 통합 개념체계를 이용하여 원자력 분야를 대상으로 한 프로토타입 시스템을 구축하고 실제 검색 사례를 제시하였다.

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Abstract

In this study, research topic areas in Korean and American medical schools were analyzed to detect each nation’s major research areas. CLINICAL NEUROLOGY was identified as the Korean researchers’ major subject area by the total number of journals and ‘RADIOLOGY, NUCLEAR MEDICINE & MEDICAL IMAGING’ was the most major area by the total number of articles. On the other hand, American researchers’ top major subject area was the one same area according to all analysis, BIOCHEMISTRY & MOLECULAR BIOLOGY. In addition, Korean researchers showed publishing tendency related to journal preference in several subject areas.

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웹 상의 의학 분야 자료들은 방대한 규모로 존재하며, 각 검색엔진에서는 이를 분류하여 제공하고 있으나 그 구성에 있어서 일관성과 체계성이 부족하다. 따라서 본 논문은 검색엔진에서 의학 분야 웹 자료 분류체계를 구성하기 위하여 의학 전문 문헌분류표인 NLMC를 준용하고, 항목의 배열이 주제간 관련성을 기반으로 이루어져야 한다는 것을 제안하였다. 또한 순환성을 고려한 1차 분류 및 2차 분류 항목에서의 중복 분류시, 그에 대한 명확한 기준이 설정되어야 하며, 분류 항목명을 의학 분야 표준 용어집인 MeSH와 의학용어집의 용어로 선택하여 기존의 도서관 정보검색시스템과의 상호호환성을 높여야 한다는 것을 제안하였다.

Abstract

There are lots of Web materials in the field of medicine and many search engines classify the medical materials on the Web through directories. But the organization of these directories are wanting in consistency and systematization. In order for manager of search engines to organize medical materials on the Web systematically, this paper suggests several guidelines. NLMC, a special classification system for medicine, need to be applied to develop directories of medicine in search engines. Also, items of the directories should be arranged based on the relevance of subjects among subfields of medical science. For classifying an item to several directories repeatedly, clear criteria should be established. In addition to, controlled vocabularies or glossaries for medicine such as MeSH and the English-Korean, Korean-English Medical Terminology Collection should be used for selection of the name of items in medical directories.

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본 연구는 동시출현단어 분석을 사용하여 2000년대와 2010년대 목록 분야 연구동향 및 지적구조 분석을 수행하고, 두 시기의 차이점을 비교하였다. 목록 분야는 독자적인 연구 영역을 확고히 구축하고 있었으며, 2000년대와 2010년대 연구동향 및 지적구조에 많은 차이점이 발견되었다. 첫째, 논문 수에 있어서는 2000년대에 비해 2010년대에는 연간 평균 4.2편이 감소하였으나, 저자키워드 수는 큰 차이는 나지 않았다. 연대별 키워드 출현빈도는 22.2%의 키워드만이 두 시기에 모두 3회 이상 나타났으며, 77.8%의 키워드들은 한 시기에만 3회 이상 나타났다. 둘째, 지적구조에 있어서 살펴보면, 2000년대에는 3단계 군집을 보여주어 2단계 군집으로 표현된 2010년대에 비해 보다 복잡한 형태의 네트워크를 형성하였다. 셋째, 각 군집의 특성 변화를 살펴본 결과, 일부 변화가 적은 연구주제들이 있기는 하지만, 많은 연구주제들이 더욱 활발히 진행되거나 세분되었으며, 감소하기도 하는 변화가 있었다. 이러한 연구의 결과는 목록 분야의 시대적 흐름과 함께 지적구조를 시각적으로 파악할 수 있게 하며, 미래의 모습을 예측하여 관련 교육과 연구를 준비할 수 있다는 점에서 의의가 있다.

Abstract

This study aims to analyze and to demonstrate the research trends and intellectual structure in the field of catalog in the 2000s and 2010s through co-word analysis. The field of catalog had firmly established its own research area and Many differences were found in research trends and intellectual structures in the 2000s and 2010s. First, the average number of articles decreased by 4.2 in the 2010s compared to the 2000s, but the number of author keywords was not significantly different. Only 22.2% of keywords appeared more than three times in both periods, and 77.8% of keywords appeared more than three times in one period. Second, in terms of intellectual structure, the 2000s, represented by three-level clusters, formed a more complex network than the 2010s, represented by two-level clusters. Third, as a result of examining the changes in the characteristics of each cluster, there were some research topics with few changes, but many research topics were more actively progressed or subdivided, and decreased. The results of this study are meaningful in that they can visually grasp the intellectual structure along with the trend of the age of catalogue, and can prepare for related education and research by predicting the future.

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광고산업과 미디어의 발전에 따라 광고물의 증가뿐만 아니라 광고와 관련한 많은 연구가 이루어지고 있으며, 그 결과 광고 관련 자료가 꾸준히 증가하고 있는 추세이다. 그런데 KDC 광고분야의 분류체계를 살펴보면 광고관련 분류항목이 너무나 미비하며, 더욱이 주류 배치에 있어 관련 학문과의 연관성을 고려하지 않아 사서나 이용자 모두에게 혼란을 초래하고 있다. 이러한 점을 감안하여 본 연구에서는 광고의 유형 및 학문적 특성에 대해 고찰하고, KDC를 비롯한 NDC, DDC, LCC와 같은 문헌분류법 및 광고 전문도서관, 그리고 인터넷 포털사이트와 인터넷서점 등의 분류체계를 분석함으로써 KDC 광고분야의 분류체계에 대한 문제점을 알아보고 이에 대한 개선방안을 제시하였다.

Abstract

As the development of advertising industry and media the research about an advertisement get accomplished. As the result information resources called on the advertising materials are on an increasing trend. However, it looks into the classification system in advertising field of KDC, the problems are as the follows: ① the classification items are too incomplete, ② the main class is badly arranged. The reason have no regard for the correlation with a science. So, it gives rise to confusion to the librarian and user. The purpose of the study is to present the improvement plan on the classification system in advertising field of KDC. In order to build the improvement plan, the four steps are utilized. The first step is to investigate the characteristic of sciences on advertising and a type. The second one is to survey the current status of the library classification as KDC, NDC, DDC, and LCC. The third one is to analyse the classification system of library and web site on the advertising. The forth one is to grasp the problems on the classification system in advertising field of KDC.

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본 연구는 인용 정보와 주제범주 분류체계를 기반으로 한 기존 하향식 접근법과 달리 문헌에 출현한 단어정보를 기반으로 세부주제를 자동 추출하는 토픽 모델링을 사용하여 학제성을 측정하였다. JCR 2013의 Information & Library Science 주제범주에서 5년 영향력 지수 상위 20개 학술지의 최근 5년 동안의 논문 제목과 초록 텍스트를 분석대상으로 사용하였다. 학제성을 측정하기 위한 지수로 ‘분야적 다양성’을 나타내는 Shannon 엔트로피 지수와 Stirling 다양성 지수, ‘네트워크 응집성’을 나타내는 지수로는 토픽 네트워크의 평균 경로길이를 사용하였다. 계산된 다양성과 응집성 지수를 통해 학제성의 유형을 분류한 후 각 유형을 대표하는 학술지들의 토픽 네트워크를 비교하였다. 이를 통해 본 연구의 텍스트 기반 다양성 지수는 기존의 인용정보 기반 다양성 지수와 다른 양상을 보이고 있어 상호보완적으로 활용될 수 있으며, 다양성과 응집성을 모두 고려하여 분류된 각 학술지의 토픽 네트워크를 통해 개별 학술지가 다루는 세부주제의 특성과 연결 정도를 직관적으로 파악할 수 있었다. 이를 통해 토픽 모델링을 통한 텍스트 기반의 학제성 측정이 학술지의 학제성을 나타내는 데에 다양한 역할이 가능함을 확인하였다.

Abstract

This study has measured interdisciplinarity using a topic modeling, which automatically extracts sub-topics based on term information appeared in documents group unlike the traditional top-down approach employing the references and classification system as a basis. We used titles and abstracts of the articles published in top 20 journals for the past five years by the 5-year impact factor under the category of ‘Information & Library Science’ in JCR 2013. We applied ‘Discipline Diversity’ and ‘Network Coherence’ as factors in measuring interdisciplinarity; ‘Shannon Entropy Index’ and ‘Stirling Diversity Index’ were used as indices to gauge diversity of fields while topic network’s average path length was employed as an index representing network cohesion. After classifying the types of interdisciplinarity with the diversity and cohesion indices produced, we compared the topic networks of journals that represent each type. As a result, we found that the text-based diversity index showed different ranking when compared to the reference-based diversity index. This signifies that those two indices can be utilized complimentarily. It was also confirmed that the characteristics and interconnectedness of the sub-topics dealt with in each journal can be intuitively understood through the topic networks classified by considering both the diversity and cohesion. In conclusion, the topic modeling-based measurement of interdisciplinarity that this study proposed was confirmed to be applicable serving multiple roles in showing the interdisciplinarity of the journals.