- 권한신청
- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
학제적 분야의 연구 전선을 분석하는 새로운 기법으로 인용 이미지 구축자 프로파일링 기법을 제안하였다. 인용 이미지 구축자 프로파일링은 해당 문헌을 인용한 문헌의 표제어를 단서로 사용하여 문헌 간의 주제관계를 파악하는 방법이다. 이 연구에서는 시험적으로 국내 여성학 연구를 대상으로 인용 이미지 구축자 프로파일링 기법을 적용하여 연구 전선과 주요 연구 주제를 파악해보았다. 분석 대상은 KCI의 2015년 기준 여성학분야 인용빈도 10회 이상에 해당하는 핵심문헌 집합이다. 여성학 분야에 문헌동시인용 기법을 적용한 결과 인용 데이터 부족 때문에 어려움이 있었던 반면에, 인용 이미지 구축자 프로파일링 기법을 적용한 결과 성공적으로 2개 대분야 및 6개 소분야를 파악할 수 있었다. 이 연구에서 제안한 인용 이미지 구축자 프로파일링 기법은 학제적 연구분야의 동향을 파악하는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
Abstract
A new technique for revealing the research fronts of a interdisciplinary discipline has been developed. Citation image makers profiling (CIMP) determines the relationships between research papers with the title words of the citing documents. We adapted this new technique to analyze the research fronts and hot topics in women’s studies of Korea. By Korean Citation Index (KCI) data in 2015, we selected 148 papers cited more than 9 times as the core documents of women’s studies. Analysis of intellectual structure using citation image makers profiling was performed with the 148 core documents and those citing papers. Document co-citation analysis was hindered by citation data sparsity, while CIMP method successfully revealed the structure of research fronts of Korean women’s studies including 2 divisions and 6 subdivisions. The CIMP method suggested in this study has good potential to discover the characteristics of research fronts of interdisciplinary research domains.
초록
기록관리학은 전통적인 기록학과 문서관리, 디지털 데이터의 처리에 이르기까지 복합학적인 학문으로 재정립하였다. 본 연구에서는 국내 기록관리학 대표 학술지인 「한국기록관리학회지」와 「기록학연구」에 2000년부터 2015년까지 게재된 681편의 논문을 조사하여 기록관리 분야의 학제성과 주제 변화 추이에 대해 분석하였다. 이를 위해 두 학술지에 발표된 모든 논문으로부터 저자의 소속기관, 직업, 학문분야, 공저자, 그리고 주제 분야를 추출하였다. 분석방법으로 빈도분석과 네트워크 분석을 사용하였다. 분석 내용은 다음과 같다. 첫째, 두 학회지는 연구자 배경(소속 기관, 직업, 학문문야)에서 분명한 차이를 보인다. 둘째, 공동연구는 점차 증가하는 추세이며, 대학이 중심이 되어 연구가 이루어졌다. 셋째, 각 학회지별 주제 변화 추이를 살펴보았다. 마지막으로 각 기관별로 중심이 되는 주제 영역에 차이를 확인할 수 있었다.
Abstract
In recent years, Korea’s archives management is reestablished as an academic subject. This study presents the interdisciplinarity and the research trend of Archives management in Korea. For the study, 681 articles from Journal of Records Management & Archives Society of Korea and The Korean Journal of Archival Studies published between 2000 and 2015 is analyzed. In this articles, author’s background (agency, job, discipline) and subject is extracted. Cross- tabulation analysis and network analysis are used as major methods. The summary of the study is as follows: First, there are distinct difference between two journals about researcher’s backgrounds. Second, joint-research is gradually increasing and the majority of co-authors are belong to the university. Third, two journals show different research trend. Finally, each institution have different interest about specific subjects.
초록
본 연구는 계량정보학적 분석을 통해 국내 재난 관련 연구의 동향을 파악하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 KCI 데이터베이스를 검색하여 2002년부터 2016년 사이에 출간된 재난 관련 학술지 논문 772편을 분석하였다. 논문들이 발표된 학문분야의 프로파일링 분석과 저널 프로파일링 분석 및 키워드 동시출현분석을 실시하였다. 분석 결과, 국내 재난 관련 연구의 수는 지속적으로 증가하고 있으며 특히 2014년 세월호 사건 이후에 재난 연구의 수가 급증하였다. 재난 연구의 주요 학문영역은 재난관리 정책을 제시하는 정책학/행정학 영역, 관련 기술을 개발하는 ‘공학’ 영역, 지리정보시스템과 통신기술을 연구하는 ‘GIS/통신’ 영역, 재난을 정신건강학 혹은 인문사회학적 측면에서 연구하는 ‘의학/인문사회과학’ 영역으로 확인되었다. 시기별로 살펴보면, 2014년 이후에는 행정학과 정책학 분야의 비중이 감소한 반면에 법학, 의학, 신문방송학 등의 다양한 학문 분야에서 재난 관련 연구가 활발해졌다.
Abstract
This study aims to investigate the research trends of disaster in Korea through a bibliometric analysis. To do that, it analyzed 772 scholarly articles published from 2002 to 2016, retrieved from KCI (Korean Citation Index) database. For analysis, discipline profiling analysis, journal profiling analysis, and co-word analysis methods were used. The study found that the number of scholarly articles on disaster has increased, especially after Sewol ferry disaster occurred in 2004. The major discipline areas were identified as ‘policy sciences/public administration’ area, ‘engineering’ area, ‘GIS/telecommunication’ area, and ‘medical/humanities/social sciences’ area. In terms of time series, the proportion of scholarly articles published in ‘policy sciences/public administration’ area has decreased since 2014 and at the same time, discipline areas have been diversified including law, medical, and journalism.
초록
이 연구는 한국의 정신의학 분야 국제공동연구 활성화를 위하여, 네트워크 분석에 중점을 두어 정신의학 분야 국제공동연구의 핵심 연구동향을 반영하는 지적구조를 규명하였다. 이를 위해 데이터는 Web of Science를 기반으로 수집하였으며, 검색 대상 기간은 2009년에서 2013년까지로 하였다. 고급검색 기능을 통해 정신의학 연구 분야를 의미하는 SU=“psychiatry”의 검색 식을 사용하였으며, 국제공동연구만을 선택해 총 18,590건의 논문을 수집하였다. 총 18,590건 논문의 저자 키워드와 WoS에서 부여한 키워드를 합쳐 최종 선정된 85개 키워드를 대상으로 분석한 결과는 다음과 같다. 첫째, 질환을 중심으로 총 8개의 세부 주제 영역을 확인하였다. 둘째, 높은 영향력을 가지며 다른 키워드들 간의 매개를 도모하여 주제영역을 확장시키는 총 6개의 핵심 키워드를 확인하였다. 셋째, 커뮤니티 분석을 통해 한국연구재단의 학문분류표를 이용하여 세부 주제영역으로 규명한 결과 총 15군집, 총 12세부 주제영역을 확인하였다.
Abstract
This study clarified the intellectual structure of international collaboration in psychiatry based on analyzing networks in order to vitalize for international collaboration in psychiatry in South Korea. The data set was collected from Web of Science citation database during the period from 2009 to 2013. SU=“psychiatry” search formulary (means field of psychiatric medical research) was used through advanced retrieval function and a total of 18,590 articles were selected among international collaborations. A total of 85 different keywords were selected from the 18,590 articles, and the results of analysis were as follows. First, this study examined 8 sub-subject areas focusing on disorders, and found that major subject areas could be divided into a total of 8 sub-subject areas. Second, this study examined 6 keywords that have a strong impact, and extend subject areas by promoting intermediation between other keywords Third, this study examined sub-subject areas by using the Knowledge Classification Scheme of the National Research Foundation of Korea through community analysis, and found a total of 15 clusters and a total of 12 sub-subject areas.
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
다양한 매체와 유형으로 생산되는 정보자원에 대한 이용이 높아짐에 따라, 정보자원을 기술하기 위한 정보조직의 도구로서 메타데이터에 대한 중요성이 높아지고 있다. 본 연구에서는 메타데이터 분야의 연구 영역을 파악할 수 있도록 동시출현단어 분석을 사용하여 메타데이터 분야의 지적 구조를 규명하고자 하였다. 이를 위하여 1998년 1월 1일부터 2016년 7월 8일까지 Web of Science 핵심컬렉션에 등재된 저널에 게재된 문헌을 대상으로 ‘metadata’라는 질의어로 Topic 검색을 수행하여, 총 727건의 논문에 대한 서지정보를 수집하였다. 이 중 저자 키워드를 가진 410건의 논문의 저자 키워드로 수집하고, 전처리 과정을 거쳐 저자 키워드 총 1,137개를 추출하여 최종적으로 빈도수 6회 이상의 키워드 37개를 분석대상으로 선정하였다. 이후 메타데이터 분야의 지적구조 규명을 위해 첫째, 네트워크 분석을 통하여 2개 영역 9개 군집을 도출하였으며, 메타데이터 분야 키워드들의 지적 관계를 시각화하고, 중심성 분석을 통한 전역 중심 키워드와 지역 중심이 높은 키워드를 제시하였다. 둘째, 군집분석을 실시하여 형성된 6개의 군집을 다차원축적지도상에 표시하였으며, 각 키워드들 간의 상관관계에 따른 지적구조를 제시하였다. 이러한 연구의 결과는 메타데이터 분야의 지적구조를 시각적으로 파악할 수 있게 하며, 향후 메타데이터 관련 교육과 연구의 방향성 모색에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
Abstract
As the usage of information resources produced in various media and forms has been increased, the importance of metadata as a tool of information organization to describe the information resources becomes increasingly crucial. The purposes of this study are to analyze and to demonstrate the intellectual structure in the field of metadata through co-word analysis. The data set was collected from the journals which were registered in the Core collection of Web of Science citation database during the period from January 1, 1998 to July 8, 2016. Among them, the bibliographic data from 727 journals was collected using Topic category search with the query word ‘metadata’. From 727 journal articles, 410 journals with author keywords were selected and after data preprocessing, 1,137 author keywords were extracted. Finally, a total of 37 final keywords which had more than 6 frequency were selected for analysis. In order to demonstrate the intellectual structure of metadata field, network analysis was conducted. As a result, 2 domains and 9 clusters were derived, and intellectual relations among keywords from metadata field were visualized, and proposed keywords with high global centrality and local centrality. Six clusters from cluster analysis were shown in the map of multidimensional scaling, and the knowledge structure was proposed based on the correlations among each keywords. The results of this study are expected to help to understand the intellectual structure of metadata field through visualization and to guide directions in new approaches of metadata related studies.
초록
이 연구는 정보관리학회지의 초록의 현황에 대한 조사와 분석을 통해 초록의 특징을 진단하고자 한다. 이를 위해 학회지의 저자초록을 중심으로 초록의 구성요소, 초록의 유형 등을 분석하였다. 대상초록은 1984년부터 2015년까지 간행된 학회지 논문이다. 그 결과 수록논문은 1,168편, 지시적 초록은 96.6%, 통보적 초록은 3.4%, 국어와 영어 병기 초록은 99.5%였다. 연구방법에서 문헌사례 52.8%, 설문조사 21.1%, 실험이 26.1%였다. 문단과 문장에서 1문단이 92.1%, 2문단 이상이 7.9%, 5문장 이하가 79%, 6문장 이상이 21%, 1인칭 사용이 90.5%로 나타났다. 주제영역은 도서관/정보센터경영 19.4%, 정보서비스 17.3%, 정보공학 16.4%, 정보검색 15.1%, 계량정보 9.6% 등의 순으로 나타났다.
Abstract
This study aims to identify the characteristics of abstracts by analyzing the status of abstracts published in ‘Journal of the Korean Society for Information Management.’ To this end, the study analyzed the components of and the types of abstracts. Target abstracts were those published in the journal from 1984 to 2015. The journal published 1,168 articles with indicative abstracts accounting for 96.6%, informative abstracts 3.4%, and abstracts written in both English and Korean 99.5%. As for research methods, case study through literature review was 52.8%, surveys 21.1%, and experimentation 26.1%. The percentage of abstracts consisting of one paragraph was 92.1%, more than two paragraphs were 7.9%, fewer than 5 sentences were 79%, and 6 sentences or more were 21%. The use of the first person was 90.5%. In terms of topic areas, library and information center management was 19.4%, information services 17.3%, information technology 16.2%, information retrieval 15.1%, and informetrics 9.6%, etc.