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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
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
본 연구는 국내 문헌정보학 분야의 4대 학술지를 대상으로 구조적토픽모델과 문헌 네트워크 분석을 사용하여 연구영역을 분석하고, 각 학술지의 공통 및 특화된 연구영역을 식별하여 문헌정보학 분야의 학술 지형을 파악하는 것을 목적으로 한다. 연구결과, 문헌정보학 분야의 학술지들이 각기 다른 연구영역에 중점을 두고 있는 것으로 나타났는데, 한국문헌정보학회지는 문헌정보학 분야의 전반적인 연구영역을 가장 포괄적으로 다루고 있으며, 한국비블리아학회지 또한 유사한 연구경향을 보였으나 도서관경영 및 도서관프로그램과 관련된 주제 선호도가 높았다. 한국도서관․정보학회지는 문헌정보학 전반의 연구주제 및 타 학술지에 비해 학교도서관이나 독서교육과 관련된 분야에 특화된 주제들을 많이 다루고 있으며, 정보관리학회지는 정보기술 및 정보학 전반에 대한 주제적 비중이 높아 다른 세 학술지와 비교했을 때 주제적 차별성이 있었다. 본 연구는 학술지별 주요 연구영역을 파악함으로써 연구자들의 논문투고와 학술지의 주제 특성화 및 다양화를 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
Abstract
This study aims to identify the academic landscape of the field of Library and Information Science by analyzing the research areas of the four major domestic journals using structural topic modeling and network analysis. The results show that each journal focuses on different research areas. The Journal of the Korean Society for Library and Information Science covers the most comprehensive range of research areas in the field, while the Journal of the Korean Biblia Society for Library and Information Science shows a similar research trend but with a higher preference for research areas related to library management and library programs. The Journal of Korean Library and Information Science Society deals more with topics related to school libraries and reading education and the Journal of the Korean Society for Information Management focuses more on information technology and information science. This study is able to provide valuable foundational data for researchers in submitting their papers and for the topical specialization and diversification of the journals in the field of Library and Information Science.
초록
본 연구는 법원도서관 법마루 도서대출 데이터를 분석하여 이용자 대출 패턴을 파악하고 분석 결과를 향후 이용자 서비스에 반영하는 방안을 제안하였다. 2022년 법마루의 소장 도서는 212,608권이었으며, 법률서가 73%를 차지하고 있었다. 그러나 실제 대출은 일반서가 83%의 비중을 차지하고 있었다. 주제별 이용계수를 살펴보면 문학 분야가 5.85로 가장 활발히 이용되고 있었고 법학 분야가 0.23으로 가장 저조하게 이용되고 있었다. 상호대차의 경우, KERIS 가입 회원기관과 대한변호사협회 모두 제법 분야, 민법 분야, 사법소송절차 분야 순으로 대출 비율이 높았다. 다만, 법학계인 KERIS 가입 회원기관이 실무계인 대한변호사협회에 비해 더 다양한 주제 분야의 법률서를 대출하고 있었다. 법률정보의 접근권 향상을 위해 법마루 대국민 대출서비스를 시행했지만 실제로는 열람 공간의 이용이 높았고, 대출 역시 일반서의 비중이 월등히 높다는 것을 확인할 수 있었다. 이를 개선하기 위해서는 법마루 대출 서비스 홍보 강화 및 개인화 서비스 제공, 도서대출 규정 정비 온라인서비스 강화 및 협력네트워크 구축 등이 필요할 것으로 보인다.
Abstract
This study analyzed the Beopmaru, Supreme Court Library of Korea, circulation data to identify user lending patterns and proposed a plan to reflect the analysis results in future user services. In 2022, Beopmaru's collection of books was 212,608, with law books accounting for 73%. However, general books accounted for 83% of actual circulation. Looking at the usage coefficient by topic, the literature field was the most actively used at 5.85, and the law field was the least used at 0.23. In the case of interlibrary loan, both KERIS member institutions and the Korean Bar Association had the highest loan ratios in the legal field, civil law field, and judicial litigation procedure field, in that order. However, member institutions affiliated with KERIS, a legal academic community, were lending law books on a wider range of subject areas than the Korean Bar Association, a practical organization. To improve access to legal information, the Beopmaru public service was implemented, but in reality, the use of reading space was high, and the proportion of general books loaned was much higher. In order to improve this, it seems necessary to strengthen the promotion of Beopmaru loan services, provide personalized services, improve book lending regulations, strengthen online services, and establish a cooperative network.
초록
본 연구의 목적은 오픈 데이터 관련 연구의 최근 동향과 지적 구조를 고찰하는 것이다. 이를 위하여 본 연구는 Scopus에서 저자 키워드로 ‘open data’를 검색하여 1999년부터 2023년까지 총 6,543건의 논문을 수집하였으며, 데이터 전처리 이후 5,589편 논문의 저자 키워드를 대상으로 오픈 데이터 관련 연구 분야 및 링크드 오픈 데이터 관련 연구 분야의 중심성 도출과 네트워크 분석을 수행하였다. 그 결과, 오픈 데이터 관련 연구에서는 ‘big data’가 가장 높은 중심성을 보였으며, 주로 공공데이터 개념의 오픈 데이터로서의 활용 및 정책 적용 연구, 빅데이터와의 연관개념으로서의 오픈 데이터를 활용한 데이터 분석에 관한 연구, 오픈 데이터의 재생산이나 활용 및 접근과 같은 오픈 데이터의 이용과 관련한 주제의 연구가 이뤄지고 있음이 나타났다. 그리고 링크드 오픈 데이터 관련 연구는 삼각매개중심성 및 최근접이웃중심성에서 모두 ‘semantic web’이 가장 높은 것으로 나타났으며, 정부 정책의 공공데이터보다 데이터 연계와 관계 형성을 중점으로 한 연구가 많이 수행된 것으로 나타났다.
Abstract
The purpose of this study is to examine recent trends and intellectual structures in research related to open data. To achieve this, the study conducted a search for the keyword “open data” in Scopus and collected a total of 6,543 papers from 1999 to 2023. After data preprocessing, the study focused on the author keywords of 5,589 papers to perform network analysis and derive centrality in the field of open data research and linked open data research. As a result, the study found that “big data” exhibited the highest centrality in research related to open data. The research in this area mainly focuses on the utilization of open data as a concept of public data, studies on the application of open data in analysis related to big data as an associated concept, and research on topics related to the use of open data, such as the reproduction, utilization, and access of open data. In linked open data research, both triadic centrality and closeness centrality showed that “the semantic web” had the highest centrality. Moreover, it was observed that research emphasizing data linkage and relationship formation, rather than public data policies, was more prevalent in this field.
초록
본 연구는 Web of Science (WoS) 논문을 기반으로 주요 5개국의 Open Access (OA) 논문 비중과 방식을 분석하고 조절효과(Moderating Effect) 검증을 통해 OA의 피인용 유도에 차이가 나타나는지 검증하였다. 분석 결과, OA 비중은 영국이 62.7%로 가장 높았으며, 중국이 38.0%로 가장 낮게 나타났다. 또한 셀프 아카이빙과 Gold Hybrid가 OA의 주요 실천 방법 중 하나로 나타난 영미와 달리, 중국과 한국의 OA 논문은 Gold 저널 출판에 집중되어 있는 것으로 분석되었다. 두 번째, 조절효과 분석 결과, 우수 논문의 OA 출판 및 유통이 활성화된 영국, 미국, 일본의 경우 OA 비중이 높을수록 피인용량을 유도하는 효과가 커지는 것으로 나타났으나, 한국(B=-0.00003, p<0.01)과 중국(B=-0.00001, p<0.01)에서는 역의 방향성이 나타나 차이를 보였다. 더불어 대부분의 학문분야에서 OA가 피인용을 유도하였으나 공학 분야(B=-0.00002, p<0.01)에서는 역의 방향성을 보이는 것으로 분석되었다.
Abstract
This study empirically analyzed the proportion and method of Open Access (OA) in Korea, China, Japan, the United States, United Kingdom based on the Web of Science (WoS) papers. In addition, through the verification of the moderating effect, it was verified whether there is a difference in the effect of the amount of citation depending on the maturity of OA according to the countries or academic fields. As a result of the analysis, the proportion of OA was the highest in the UK at 62.7%, and the lowest in China at 38.0%. Second, the UK and US had a high proportion of indicators through self-archiving and APC-based Gold Hybrid, while only the Gold indicators were found to be prominent in China and Korea. Third, in the UK, US and Japan, the higher the proportion of OA, the greater the effect of inducing the citations. However, Korea (B=-0.00003, p<0.01) and China (B=-0.00001, p<0.01) showed the opposite direction. In addition, in most academic fields, the OA proportion had an effect of inducing citation, but a negative effect was found in the engineering field (B=-0.00002, p<0.01).
초록
본 연구는 ‘우수한 성능의 메타데이터 속성 유사도 기반의 학술 문헌추천시스템’을 제안하는 데에 목적을 두고 있다. 본 연구에서는 정보조직에서 다루는 메타데이터의 활용과 계량정보학에서 다루고 있는 동시인용, 저자-서지결합법, 동시출현 빈도, 코사인 유사도의 개념을 활용한 문헌정보학 기반의 학술 문헌 추천기법을 제안하고자 하였다. 실험을 위해 수집한 ‘불평등’, ‘격차’ 관련 총 9,643개의 논문 메타데이터를 정제하여 코사인 유사도를 활용한 저자, 키워드, 제목 속성 간의 상대적 좌표 수치를 도출하였고, 성능 좋은 가중치 조건 및 차원의 수를 선정하기 위해 실험을 수행하였다. 실험 결과를 제시하여 이용자의 평가를 거쳤으며, 이를 이용해 기준노드와 추천조합 특성 분석 및 컨조인트 분석, 결과 비교 분석을 수행하여 연구질문 중심의 논의를 수행하였다. 그 결과 전반적으로는 저자 관련 속성을 제한 조합 혹은 제목 관련 속성만 사용하는 경우 성능이 뛰어난 것으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 기법을 활용하고 광범위한 표본의 확보를 이룬다면, 향후 정보서비스의 문헌 추천 분야뿐 아니라 사회의 다양한 분야에 대한 추천기법 성능 향상에 도움을 줄 수 있을 것이다.
Abstract
The purpose of this study is to propose a scholarly paper recommendation system based on metadata attribute similarity with excellent performance. This study suggests a scholarly paper recommendation method that combines techniques from two sub-fields of Library and Information Science, namely metadata use in Information Organization and co-citation analysis, author bibliographic coupling, co-occurrence frequency, and cosine similarity in Bibliometrics. To conduct experiments, a total of 9,643 paper metadata related to “inequality” and “divide” were collected and refined to derive relative coordinate values between author, keyword, and title attributes using cosine similarity. The study then conducted experiments to select weight conditions and dimension numbers that resulted in a good performance. The results were presented and evaluated by users, and based on this, the study conducted discussions centered on the research questions through reference node and recommendation combination characteristic analysis, conjoint analysis, and results from comparative analysis. Overall, the study showed that the performance was excellent when author-related attributes were used alone or in combination with title-related attributes. If the technique proposed in this study is utilized and a wide range of samples are secured, it could help improve the performance of recommendation techniques not only in the field of literature recommendation in information services but also in various other fields in society.
초록
기존의 연구자 유형 구분 모델은 대부분 연구성과 지표를 활용해왔다. 이 연구에서는 인용 영향력이 공동연구와 관련이 있다는 점을 감안하여 인용 데이터를 활용하지 않고 공동연구 지표만으로 연구자 유형을 분석하는 새로운 방법을 모색해보았다. 공동연구 패턴과 공동연구 범위를 기준으로 연구자를 Sparse & Wide (SW) 유형, Dense & Wide (DW) 유형, Dense & Narrow (DN) 유형, Sparse & Narrow (SN) 유형의 4가지로 구분하는 모델을 제안하였다. 제안된 모델을 양자계측 분야에 적용해본 결과, 구분된 연구자 유형별로 인용지표와 공저 네트워크 지표에 차이가 있음이 통계적으로 검증되었다. 이 연구에서 제시한 공동연구 특성에 따른 연구자 유형 구분 모델은 인용정보를 필요로 하지 않으므로 연구관리 정책과 연구지원서비스 측면에서 폭넓게 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
Abstract
Traditional models for categorizing researcher types have mostly utilized research output metrics. This study proposes a new model that classifies researchers based on the characteristics of research collaboration. The model uses only research collaboration indicators and does not rely on citation data, taking into account that citation impact is related to collaborative research. The model categorizes researchers into four types based on their collaborative research pattern and scope: Sparse & Wide (SW) type, Dense & Wide (DW) type, Dense & Narrow (DN) type, Sparse & Narrow (SN) type. When applied to the quantum metrology field, the proposed model was statistically verified to show differences in citation indicators and co-author network indicators according to the classified researcher types. The proposed researcher type classification model does not require citation information. Therefore, it is expected to be widely used in research management policies and research support services.
초록
본 연구는 대학도서관 실무자인 사서의 인식을 바탕으로 대학도서관 서비스 범주별로 활용할 수 있는 4차 산업혁명 기술 조합을 탐색하고 효과적인 서비스 전략을 모색하는 데 목적이 있다. 문헌조사를 바탕으로 4차 산업혁명 기술의 개념과 유형을 파악하였고, 국내외 도서관 서비스의 기술 활용 사례를 살펴보았다. 국내 대학도서관이 서비스하고 있는 항목들을 조사하고 범주화하여 대학도서관 서비스 분야-범주-항목 체계를 정립하였고, 이를 바탕으로 설문조사를 실시하여 대학도서관 사서들이 인식하고 있는 서비스별 기술 도입 필요성과 적정 서비스 자동화 수준을 파악하였다. 조사 결과 우선적으로 고려할 필요가 있는 대학도서관 서비스-기술 조합 9가지를 선별할 수 있었다. 조사 및 분석 결과를 종합하여 서비스 범주별 서비스-기술 전략을 제안하였다. 본 연구는 대학도서관 서비스의 고도화 및 효율화를 위해 신기술 도입 및 활용 가능성을 탐색하고, 실무자들이 공감하고 있는 인식을 통해 서비스-기술 결합을 위해 추진해야 할 방향성을 살펴보았다는 점에서 의의가 있다.
Abstract
This study aims to explore the combinations of services and technologies for academic libraries to use based on librarians’ perception and establish effective service strategies accordingly. The literature review facilitated an understanding of Fourth Industrial Revolution technologies impacting the libraries. We discovered how technologies are transforming library services. We analyzed the academic library services to categorize their service structure. The survey revealed the necessity of introducing technology for each service category and the appropriate automation levels of services based on the perception of librarians. The survey results identified nine prioritized combinations of academic library services and technologies. Based on the analysis, we proposed the service-technology strategies for each category. This study has significance in exploring the potential for introducing and utilizing new technologies to enhance academic library services and exploring ways to combine services and technologies based on the common opinion of librarians.
초록
정보통신 기술이 빠르게 발전하면서 데이터의 생산 속도가 급증하였고, 이는 빅데이터라는 개념으로 대표되고 있다. 단시간에 데이터 규모가 급격하게 증가한 빅데이터에 대해 품질과 신뢰성에 대한 논의도 진행되고 있다. 반면 스몰데이터는 품질이 우수한 최소한의 데이터로, 특정 문제 상황에 필요한 데이터를 의미한다. 문화예술 분야는 다양한 유형과 주제의 데이터가 존재하며 빅데이터 기술을 활용한 연구가 진행되고 있다. 하지만 문화예술기관의 기본정보가 정확하게 제공되고 활용되는지를 탐색한 연구는 부족하다. 기관의 기본정보는 대부분의 빅데이터 분석에서 사용하는 필수적인 근거일 수 있고, 기관을 식별하기 위한 출발점이 된다. 본 연구는 문화예술 기관의 기본정보를 다루는 데이터를 수집하여 공통 메타데이터를 정의하고, 공통 메타데이터를 중심으로 기관을 연계하는 지식그래프 형태로 스몰데이터를 구축하였다. 이는 통합적으로 문화예술기관의 유형과 특징을 탐색할 수 있는 방안이 될 수 있다.
Abstract
With the rapid development of information and communication technology, the speed of data production has increased rapidly, and this is represented by the concept of big data. Discussions on quality and reliability are also underway for big data whose data scale has rapidly increased in a short period of time. On the other hand, small data is minimal data of excellent quality and means data necessary for a specific problem situation. In the field of culture and arts, data of various types and topics exist, and research using big data technology is being conducted. However, research on whether basic information about culture and arts institutions is accurately provided and utilized is insufficient. The basic information of an institution can be an essential basis used in most big data analysis and becomes a starting point for identifying an institution. This study collected data dealing with the basic information of culture and arts institutions to define common metadata and constructed small data in the form of a knowledge graph linking institutions around common metadata. This can be a way to explore the types and characteristics of culture and arts institutions in an integrated way.
초록
전체 인구에서 65세 이상인 인구가 차지하는 비중이 갈수록 늘어가고 있으나 여러 세대가 교류하는 기회는 적으며 세대 갈등이 사회적인 문제로 대두되고 있다. 세대교류를 통해 이러한 문제점을 해결하려는 노력은 여러 분야에서 이루어졌으나 독서와 관련해서는 부족한 실정이다. 이러한 상황을 고려하여 노인과 청년이 참여하는 독서모임을 운영하고 참여자들과 개별 인터뷰를 진행하여 분석하고 시사점을 제시하는 질적 연구를 수행하였다. 연구 참여자들은 세대 간 교류를 할 기회가 적다는 점에 공감하였으며, 노인과 청년이 함께하는 독서모임 참여 경험을 통해 독서를 중심으로 한 세대교류가 서로에게 도움이 됨을 알게 되었고, 이러한 기회가 많아지기를 희망하였다. 이를 통해 다양한 세대가 교류하는 독서모임의 시사점을 제시하였다. 본 연구를 통해 다른 세대와 함께하는 독서모임이 활성화되고 사회적 독서의 장점이 널리 알려지기를 기대한다.
Abstract
There are few opportunities for different generations to interact, and generational conflicts are emerging as a social problem as the number of people aged 65 and over is increasing. Efforts to solve the problem through interactions between the young and the old have been made in various fields, but reading-related intergenerational activities are rare. A qualitative study was conducted to provide constructive suggestions by hosting a book club for the young and the old, carrying out individual interviews, and analyzing them. Participants in this study agreed that there were few opportunities for intergenerational exchanges. However, they found that reading-based intergenerational activities were mutually beneficial in the intergenerational book club. The participants hoped the number of such occasions would increase. The study resulted in a few implications for intergenerational book clubs, which should help vitalize the book clubs and accentuate the benefits of social reading.