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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
전자저널을 비롯한 전자출판물의 확산으로 최근 학술커뮤니케이션은 새로운 국면을 맞고 있다. 이 연구는 전자저널이 학술커뮤니케이션에 어느 정도 영향을 미치고 있는지를 인용분석에 기초한 영향력 측정 지표인 영향지수(impact factor)와 즉효지수(immediacy index)를 이용하여 분석하였다. 구체적으로는 JCR의 사회과학편에서 경제학, 법학, 심리학 학술지의 최근 8년간 영향지수와 즉효지수를 수집하여 연도별 추이를 분석하였다. 분석결과 세 학문분야 모두 연도별 영향지수는 거의 변화가 없는 반면에, 즉효지수는 최근 2년 동안 급격히 상승한 것으로 나타났다. 즉효지수의 상승은 학술지의 논문이 발행되는 즉시 인용되고 있음을 보여주는 것으로 학술지의 발행형식이 최근 전자저널로 급속히 전환된 데 따른 결과인 것으로 유추된다. 아울러 이를 통해 학술커뮤니케이션의 속도가 과거에 비해 증진되었다는 것을 미루어 짐작할 수 있다. 이 연구는 전자저널의 영향 정도를 구체적으로 데이터를 수집해 분석함으로써 향후 도서관에서 과학적인 장서관리를 하는데 일조를 할 것으로 기대된다.
Abstract
Electronic publications, including e-journals, show a rapid expansion due to its several advantages for the academic and research community. The purpose of this study is to analyze the impact of e-journals on scholarly communication. The impact factors and immediacy indices were provided via JCR social science edition have been used to conduct a series of analysis on three subject fields, economics, law and psychology. The data from the last eight years show that the impact factors of e-journals have not changed, but immediacy indices have intensely increased in recent two years. Significant increase of immediacy indices is probably due to prevalence of e-journals or electronic sources of articles. The result reveals that e-journals play an important role in speeding up the scholarly communication. It is expected that the findings of this study can contribute to more efficient management of the digital libraries.
초록
도서관 서비스 품질평가 도구인LibQUAL+TM에 대한 많은 연구논문이 발표되었으나, LibQUAL+TM 요인과 도서관 서비스 이용의도 사의의 관계를 연구한 사례는 매우 드물다. 본 논문은 Icek Ajzen의 계획적 행위이론을 적용하여 도서관 서비스 이용의도에 영향을 미치는 요인을 추출하고자 하였다. 이러한 요인을 추출하기 위하여 미국 대학생을 대상으로 웹 설문을 실시하였고, 요인분석 및 다중회귀분석을 통하여 수집된 데이터를 분석하였다. 분석결과, 도서관 서비스 이용의도는 도서관에서 제공되는 서비스 품질에 대한 이용자의 태도와 관련이 있었다. 통계분석결과 유의미하게 나타난 태도요인은 이용자가 지각한 (1) 정보원 및 시스템 이용시의 주도성, (2) 서비스 제공 의향 정도, (3) 제공되는 정보의 포괄성이었다. LibQUAL+TM 요인간의 상대적 중요도를 측정하였다. 반면에, 이용의도에 유의미한 영향을 미치지 않는 요인으로는 정보접근의 적시성과 물리적인 공간으로서의 도서관을 지각하는 부분이었다. 본 연구의 의의는 도서관 서비스 품질평가에 대한 연구의 영역을 확장시키고 이용의도를 고려한 새로운 평가 체계를 제시한 점이다.
Abstract
While LibQUAL+TM is in the headlines of many articles focusing on library service evaluations, little research has been conducted to study the relationship between the LibQUAL+TM factors and the adoption of library services. It remains unclear whether the factors of LibQUAL+TM have any effect on its adoption. A framework was adapted from Icek Ajzens theory of planned behavior and proposed to extract factors affecting the adoption of library services. The factors were examined via data collection from a Web-based questionnaire survey with college students in the United States. Factor analyses and multiple regression analysis were conducted. Findings show that the intention to use library services is explained by attitude toward library service quality. The attitudinal factors that are significant are (1) perceived personal control, (2) perceived affect of service, and (3) perceived comprehensiveness of information. The relative importance among the factors is also represented by the numbered sequence. However, perceived timeliness of information access and the perception of library as place do not have a significant effect on the intention. This study extends the research on library service evaluation, and provides a new evaluation framework by applying adoption behaviors.
초록
현대사회의 다양하고 복잡한 문제들을 해결하기 위해 학문영역을 넘나드는 학제적 연구가 등장하게 되었다. 본 연구에서는 최근 다양한 영역에서 주목 받고 있는 빅데이터 분야를 대상으로 학제성을 규명하고 학제적 구조를 파악하고자 하였다. 이를 위해 빅데이터를 다룬 학술지 총 1,083종의 데이터를 수집하였다. 이 중 420종(38.8%)의 학술지에 둘 이상의 Web of Science SC범주가 부여되었고, 239종(22.1%)에 부여된 SC범주는 상이한 학문영역에 속하여 빅데이터 분야의 비교적 높은 학제성을 확인할 수 있었다. 이와 함께 논문 게재 상위 56종의 학술지를 대상으로 서지결합분석 네트워크를 생성한 결과 총 10개의 군집이 나타났다. 10개 군집 중 7개 군집이 컴퓨터공학 분야에 해당하여 대부분의 연구가 빅데이터의 저장, 처리, 분석 등 기술적인 부분에 집중되어 있었다. 이외에도 군집분석을 통해 과학기술, 공학, 커뮤니케이션, 법학, 지리학, 생명공학 등 다양한 분야에서 빅데이터의 분석과 활용에 관한 연구가 이루어지고 있음을 확인할 수 있었다. 마지막으로 네트워크에서 매개중심성, 최근접중심성, 삼각매개중심성을 측정한 결과 컴퓨터공학 분야의 학술지들이 네트워크에 미치는 영향력이 크고 주제적 연관성이 강한 것으로 나타났다.
Abstract
Interdisciplinary approach has been recognized as one of key strategies to address various and complex research problems in modern science. The purpose of this study is to investigate the interdisciplinary characteristics and structure of the field of big data. Among the 1,083 journals related to the field of big data, multiple Subject Categories (SC) from the Web of Science were assigned to 420 journals (38.8%) and 239 journals (22.1%) were assigned with the SCs from different fields. These results show that the field of big data indicates the characteristics of interdisciplinarity. In addition, through bibliographic coupling network analysis of top 56 journals, 10 clusters in the network were recognized. Among the 10 clusters, 7 clusters were from computer science field focusing on technical aspects such as storing, processing and analyzing the data. The results of cluster analysis also identified multiple research works of analyzing and utilizing big data in various fields such as science & technology, engineering, communication, law, geography, bio-engineering and etc. Finally, with measuring three types of centrality (betweenness centrality, nearest centrality, triangle betweenness centrality) of journals, computer science journals appeared to have strong impact and subjective relations to other fields in the network.
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
온톨로지의 평가는 잘 구축된 기존 온톨로지와 비교하는 방법, 활용될 애플리케이션에 적용해보는 방법, 원천데이터와의 적합성․관련성을 판단해보는 방법을 통해 이뤄지고 있다. 이와 같은 방법론은 온톨로지를 통해 얻게 된 결과에 치중되어 온톨로지의 체계, 의미표현, 상호운용성과 같은 내재적인 영역의 평가에 어려움이 있다. 본 연구는 온톨로지 전문가를 통해 온톨로지 품질평가를 위한 항목을 도출하였다. 문헌조사를 통해 온톨로지의 내재적 평가를 위한 범주를 추출하였고, 각 범주에 대한 평가항목을 델파이조사를 통해 전문가들에게 수집한 뒤, 수집된 평가항목을 재검증하였다. 그 결과, 처음 수집된 70개의 평가 항목에서 최종적으로 53개의 평가항목을 선정하였다. 또한 수집된 평가항목을 온톨로지 평가에 활용하여 봄으로써 평가항목의 신뢰도를 측정하였다.
Abstract
The focus of traditional evaluations of ontologies is largely performance-based. A comparison of a new ontology with well-established ones, testing of ontologies in different applications, as well as any judgment of an ontology’s appropriateness and relatedness to source data heavily rely on what results that ontology seems to manifest. This study, on the other hand, is an attempt to evaluate the quality of a particular ontology as manifested by its structure, representation, and interoperability. To that end, major categories of quality evaluations were first identified through an extensive survey of literature. Evaluation questions were formulated from these categories using the Delphi method and were validated by ontology experts. The entire process produced a set of 53 evaluation questions, which was then employed to test the quality of a newly-developed smartphone ontology.
초록
본 연구는 A대학도서관의 효율성을 분석한 후 그 개선점을 제언하였다. 이를 위하여 A대학에 속해 있는 E그룹 대학도서관들의 효율성을 분석하고, 투입․산출요소의 세 가지 조건과 지역 범주별 조건을 구분하여 효율성을 측정하였다. 그 종합적인 결과는 E그룹의 38개 대학도서관과 A대학도서관은 투입요소를 증가시킴으로써 산출물을 증대시키는 방향으로 운영되어야 하며 이를 위한 개선방안으로는 다음과 같다. 첫째, 대학도서관에 대한 법적․제도적 근간을 마련하여 대학의 구성원들에게 도서관에 대한 인식을 고취시켜야 한다. 둘째, 도서관 이용교육이 교육과정에 편성되어야 한다. 셋째, 도서관이 책을 빌리고 컴퓨터를 사용하는 공간뿐만 아니라, 문화 공간 및 휴식공간으로 활용될 수 있도록 복합공간으로 마련되어야 한다.
Abstract
This study suggested improvements after analyzing the effectiveness of “A” university library. So, this study analyzed the effectiveness of E-group “A” university, and measured the effectiveness, classifying with three conditions about input & output and factors and conditions about regional categories. As a result, it is necessary to operate E-group 38 university libraries and “A” University library by increasing input factors to increase outputs. The improvements are as followings. First, it is necessary to stir up member’s recognition on libraries. To this, there is a legal system for university library. Second, it is necessary to include library use education in curriculum. Third, it is necessary to prepare complex space so that the members can borrow books and use it for cultural space and rest space.
초록
본 연구는 학술지 평가를 위한 경제성 분석 모형을 도출하였으며, 이를 이용한 사례분석을 수행하였다. 이 모형은 비용요소에 구독비용뿐만 아니라 제본, 주문, 그리고 클레임 등의 관리에 소요되는 총 비용을 포함하였으며, 편익요소에는 이용 빈도만을 다루었던 기존의 평가 모형과는 달리 유용성을 포함하여 종합적인 분석모형을 제시하였다. 유용성은 학술지가 기관의 성격에 맞게 유용하게 활용되었는지에 따라 등급으로 평가되도록 고안되었다. 이 모형은 최근 연구에 가장 중요한 자원으로 활용되고 있는 웹 기반 전자 학술지의 통계를 토대로 측정할 수 있도록 고안되었다. KDI 국제정책대학원 도서관을 대상으로 한 사례분석에서 이용자의 연구 성과물에 활용된 학술지는 가장 높은 등급인 3점을 부여하였으며, 전문 다운로드나 검색에 활용된 학술지는 각각 2점과 1점을 부여하였다. 사례분석은 분석 결과 상위 20위에 포함되어 있는 학술지의 편익이 전체의 75%를 차지하며, 이용자의 유형별 학술지 이용 행태에 차이가 있음이 나타났다. 이 모형은 특히 전문 도서관의 사서들이 학술지의 가치를 평가할 수 있는 기본 틀을 제공할 수 있는 계기가 될 수 있을 것으로 사료된다.
Abstract
This study attempts to derive an economic analysis model for journal evaluation and conducts a case analysis based on the model. Total costs are calculated and include administrative fees (such as binding, ordering, claiming, etc.) and subscription costs. The model quantifies qualitative benefits to users, a utility that combines usage data that has also been evaluated in the existing economic analysis models. The model is designed to tallly the usage statistics of the web-based electronic journals, which have become important resources for research. Rankings are assigned based on how items are utilized to the goal of the mother institution. In the case study based on the KDI School Library, the highest ranking of 3 was assigned to journals that patrons used for citation in their outputs. For journals that were used background information, i.e. full text downloading or browsing, each was assigned ranking of 2 and 1, respectively. According to the analysis, the top 20 journals provided 75% of the entire library utility, showing different user behaviors among different cohorts. We expect that the model makes it possible for librarians to measure the value of journals. It can provide a basic tool for journal selection, particularly in special libraries with custom needs.
초록
본 연구는 온라인 과학기술정보 서비스 품질에 대한 기대수준과 성과에 대한 지각수준이 이용자 만족도와 충성도에 어떠한 영향을 미치는가를 분석하고자 하였다. 이를 위해 한국과학기술정보연구원에서 제공하고 있는 온라인 과학기술정보 서비스인 NDSL의 서비스 품질 측정 모형인 NDSLQual을 사용하여 조사 및 분석을 실시하였다. 분석 결과, 첫째, 일곱 가지 기대 요인 가운데 신뢰성, 편리성, 시스템사용성, 정보품질의 네 가지 요인이 이용자 만족도에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 일곱 가지 기대 요인 가운데 충성도에 유의한 부(-)의 영향을 미치는 서비스문제해결을 제외한 신뢰성, 편리성, 시스템사용성, 대응성, 보안, 정보품질의 여섯 가지 요인은 모두 충성도에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 일곱 가지 성과에 대한 지각 요인 가운데 신뢰성, 편리성, 정보품질의 세 가지 요인이 이용자 만족도에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 일곱 가지 성과에 대한 지각 요인 가운데 신뢰성, 편리성, 정보품질의 세 가지 요인이 충성도에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 연구 결과, 일곱 가지 서비스 요인 가운데 정보품질, 신뢰성, 편리성에 대한 기대수준과 성과에 대한 지각수준이 NDSL의 이용자 만족도와 충성도를 높일 수 있는 공통 요인으로 나타났다.
Abstract
The purpose of this study is to reveal the influence of the expectation and perceived performance of the online science & technology information service quality on user satisfaction and royalty. To achieve this goal, we use the NDSLQual model to measure the quality of NDSL service. The results were as follows: First, among seven expectation factors, four factors (reliability, convenience, system usability and information quality) had a positive effect on the user satisfaction. Second, while service recovery had a negative effect on the royalty, the other six factors (reliability, convenience, system usability, responsiveness, security and information quality) had a positive effect on the royalty. Third, among seven perceived performance factors, three factors (reliability, convenience and information quality) had a positive effect on the user satisfaction. Fourth, among seven perceived performance factors, three factors (reliability, convenience and information quality) had a positive effect on the royalty. As a result, information quality, reliability and convenience of the expectation and perceived performance are common factors influencing user satisfaction and royalty.
초록
정보기술의 발전과 더불어 국가경쟁력 및 대국민 서비스 강화를 위한 공공정보시스템의 구축이 확산되고 있다. 또한 막대한 공공재원이 투자되는 공공정보시스템은 효율성에 대한 정기적인 평가를 통한 존재가치의 입증 및 문제점 진단을 통한 성능개선의 요구도 증대되고 있다. 따라서 본 연구는 국내의 대표적인 웹 기반 공공고용정보시스템 워크넷(Work-Net)의 데이터 및 서비스 품질을 102명의 이용자를 대상으로 평가하였다. 측정도구는 학계에서 많이 사용해온 정보내용, 정확성, 적시성, 출력형태, 사용의 용이성, 지원성으로 구성하였으며 t-test와 일원변량분석(one-way ANOVA)을 실시하여 이용자의 특성 및 검색정보에 따른 차이를 살펴보았다. 또한 최근 구직자들의 고용정보시스템에 대한 요구사항들을 분석하였다. 본 연구결과는 공공 및 민간운영 고용정보시스템 운영체제 효율화에 기여할 수 있는 유용한 기초자료를 제공할 것으로 본다.
Abstract
A public information system is being expanded, along with the advance of information technology, to strengthen national competitiveness and provide people with better services. And there also is a growing need for the better performance of that system, as a tremendous amount of public finacial resources is invested in that. To address that need, it's required to make an evaluation of its efficiency on a regular basis to identify its problems and make it work better. The purpose of this study was, accordingly, to examine the quality of data and services provided by the Work-Net, a Web-based public employment information system. The subjects in this study were 102 users of it, and the system was evaluated in terms of content, accuracy, timelines, display format, ease of use and customer support. For data analysis, t-test and one-way ANOVA were implemented to find out the general characteristics of the users, and to see whether or not their view was different according to the type of information they searched for. The findings of this study are expected to lay some foundation for intensifying the efficiency of the public and private employment information systems.
초록
본 연구는 시계열 특성을 갖는 데이터의 패턴 유사도 비교를 통해 유사 추세를 보이는 키워드를 자동 분류하기 위한 효과적인 방법을 제안하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 대량의 웹 뉴스 기사를 수집하고 키워드를 추출한 후 120개 구간을 갖는 시계열 데이터를 생성하였다. 제안한 모델의 성능 평가를 위한 테스트 셋을 구축하기 위해, 440개의 주요 키워드를 8종의 추세 유형에 따라 수작업으로 범주를 부여하였다. 본 연구에서는 시계열 분석에 널리 활용되는 동적 시간 와핑(DTW) 기법을 기반으로, 추세의 경향성을 잘 보여주는 이동 평균(MA) 기법을 DTW에 추가 적용한 응용 모델인 MA-DTW를 제안하였다, 자동 분류 성능 평가를 위해 k-최근접 이웃(kNN) 알고리즘을 적용한 결과, ED와 DTW가 각각 마이크로 평균 F1 기준 48.2%와 66.6%의 최고 점수를 보인 데 비해, 제안 모델은 최고 74.3%의 식별 성능을 보여주었다. 종합 성능 평가를 통해 측정된 모든 지표에서, 제안 모델이 기존의 ED와 DTW에 비해 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
Abstract
This study aims to suggest an effective method for the automatic classification of keywords with similar patterns by calculating pattern similarity of temporal data. For this, large scale news on the Web were collected and time series data composed of 120 time segments were built. To make training data set for the performance test of the proposed model, 440 representative keywords were manually classified according to 8 types of trend. This study introduces a Dynamic Time Warping(DTW) method which have been commonly used in the field of time series analytics, and proposes an application model, MA-DTW based on a Moving Average(MA) method which gives a good explanation on a tendency of trend curve. As a result of the automatic classification by a k-Nearest Neighbor(kNN) algorithm, Euclidean Distance(ED) and DTW showed 48.2% and 66.6% of maximum micro-averaged F1 score respectively, whereas the proposed model represented 74.3% of the best micro-averaged F1 score. In all respect of the comprehensive experiments, the suggested model outperformed the methods of ED and DTW.