초록

본고는 정보산업 분야 전체를 포괄하는 연계식별자로서 ISNI의 중요성을 인식하여 ISNI의 개념 및 전거제어에서 이의 활용가능성을 모색하고자 하였다. ISNI는 창작, 생산, 관리, 내용 배포의 흐름에서 정보매체 내용산업 전체와 관련된 개인(Party)의 대중개체(Public Identities) 식별을 위한 연계식별자로 전세계 망라적 이름 전거제어를 위해 필요하다. 우선 ISNI의 개념, 목적, 용어, 식별자구조, ISNI 할당원칙, 관리방식, 메타데이터에 대해 조사하였다. 이를 바탕으로 전거제어에서 활용가능성을 모색하였다. 첫째, 국내 협력 전거제어를 위해 ISNI의 개념을 도입하는 것을 고려해야 할 것이다. 국내에 맞는 ISNI 체제인 KISNI를 구축하여 도서관 및 정보산업 분야에서 생산되는 모든 전거데이터를 상호 활용할 수 있도록 할 수 있다. 둘째, 연계식별자인 ISNI를 이용하여 여러 식별자를 연계함으로 링크드데이터 구축이 가능하게 될 것이다. 셋째, 서지레코드 및 전거레코드에 ISNI 식별자를 기술할 수 있도록 KORMARC을 확장해야 할 것이다.

Abstract

This study was to investigate the concept of ISNI and to find its availability in authority control, realizing importance of ISNI as the bridge identifier including all the information media content industries. ISNI is needed for global and comprehensive name authority control as the bridge identifier for the identification of public identities of parties involved throughout the information media content industries in the creation, production, management and content distribution chains. First of all, it was to inquire ISNI concept, goal, terms and definitions, structure and syntax, allocation of ISNI, administration of the ISNI system, and metadata. Next, it was to suggest the applicability of ISNI in authority control. First, it should be needed to consider in applying ISNI for cooperative authority control. It is possible to interactively use the authority data created in library and other information industries area by constructing KISNI system. Second, it is possible to construct linked data by linking various identifier through ISNI identifier as bridge identifier. Third, it is needed to develop KORMARC for describing ISNI identifier in KORMARC bibliographic and authority record.

초록

최근 들어 다양한 분야에서 딥러닝이 혁신적인 기계학습 기법으로 급속하게 확산되고 있다. 이 연구에서는 딥러닝 연구동향을 분석하기 위해서 자아 중심 주제 인용분석 기법을 변형하여 응용해보았다. 이를 위해 Web of Science에서 ‘deep learning’으로 탐색하여 검색된 문헌 중 소수의 씨앗 문헌으로부터 인용 관계를 통해 분석 대상 문헌을 확보하는 방법을 시도하였다. 씨앗 문헌을 인용하는 최근 논문들을 딥러닝 분야의 현행 연구를 반영하는 자아 문헌집합으로 설정하였다. 자아 문헌으로부터 빈번히 인용된 선행 연구들은 딥러닝 분야의 연구 주제를 나타내는 인용 정체성 문헌집합으로 설정하였다. 자아 문헌집합에 대해서는 공저 네트워크 분석을 비롯한 정량적 분석을 실시하여 주요 국가와 연구 기관을 파악하였다. 인용 정체성 문헌들에 대해서는 동시인용 분석을 실시하고, 도출된 문헌 군집을 인용하는 주요 키워드인 인용 이미지 키워드를 파악하여 주요 문헌과 주요 연구 주제를 밝혀내었다. 마지막으로 특정 주제에 대한 인용 영향력이 성장하는 추세를 반영하는 인용 성장지수 CGI를 제안하고 측정하여 딥러닝 분야의 선도 연구 주제가 변화하는 동향을 밝혔다.

Abstract

Recently, deep learning has been rapidly spreading as an innovative machine learning technique in various domains. This study explored the research trends of deep learning via modified ego centered topic citation analysis. To do that, a few seed documents were selected from among the retrieved documents with the keyword ‘deep learning’ from Web of Science, and the related documents were obtained through citation relations. Those papers citing seed documents were set as ego documents reflecting current research in the field of deep learning. Preliminary studies cited frequently in the ego documents were set as the citation identity documents that represents the specific themes in the field of deep learning. For ego documents which are the result of current research activities, some quantitative analysis methods including co-authorship network analysis were performed to identify major countries and research institutes. For the citation identity documents, co-citation analysis was conducted, and key literatures and key research themes were identified by investigating the citation image keywords, which are major keywords those citing the citation identity document clusters. Finally, we proposed and measured the citation growth index which reflects the growth trend of the citation influence on a specific topic, and showed the changes in the leading research themes in the field of deep learning.

초록

구조적 초록은 학술 논문의 주제를 표현하는 역할을 하여 학술 논문을 처리하는데 중요한 요소로 인식되어왔다. 이 연구에서는 구조적 초록을 구성하는 세부 필드의 속성을 4개로 분석하고 초록의 구조를 활용하여 문서 클러스터링에 적용할 수 있는 가능성을 고찰고자 하였다. 구조적 초록의 필드 속성을 문서 클러스터링에 적용한 결과 클러스터링 기법간의 편차가 있었으나 연구 목적이 제공하는 정보량에 비해 주제성이 커서 클러스터링 성능에 가장 큰 영향을 미치고 있는 것으로 나타났다. 또한 분석 결과 특정 필드에 특화되어 출현하는 필드 종속적인 단어가 발생하는 것으로 나타나 필드 종속적인 단어를 배제하고 집단내 평균연결 기법을 적용하였을 때는 클러스터링의 성능이 개선되는 것으로 분석되었다.

Abstract

Structured abstracts have been regarded as an essential information factor to represent topics of journal articles. This study aims to provide an unconventional view to utilize structured abstracts with the analysis on sub fields of a structured abstract in depth. In this study, a structured abstract was segmented into four fields, namely, purpose, design, findings, and values/implications. Each field was compared in the performance analysis of document clustering. In result, the purpose statement of an abstract affected on the performance of journal article clustering more than any other fields. Furthermore, certain types of keywords were identified to be excluded in the document clustering to improve clustering performance, especially by Within group average clustering method. These keywords had stronger relationship to a specific abstract field such as research design than the topic of an article.

초록

Abstract

There have been little comprehensive research for studying impact of foreign journals on Korean scientists. The main reason for this is because there was no extensive citation index database of domestic journals for analysis. Korea Institute of Science and Technology Information (KISTI) built the Korea Science Citation Database (KSCD), and have provided Korea Science Citation Index (KSCI) and Korea Journal Citation Reports (KJCR) services. In this article, citing behavior of Korean scientists on foreign journals was examined by using KSCD that covers Korean core journals. This research covers (1) analysis of foreign document types cited, (2) analysis of citation counts of foreign journals by subject and the ratio of citing different disciplines, (3) analysis of language and country of foreign documents cited, (4) analysis of publishers of journals and whether or not journals are listed on global citation index services and (5) analysis for current situation of subscribing to foreign electronic journals in Korea. The results of this research would be useful for establishing strategies for licensing foreign electronic journals and for information services. From this research, immediacy citation rate (average 1.46%), peak-time (average 3.9 years) and half-life (average 8 years) of cited foreign journals were identified. It was also found that Korean scientistis tend to cite journals covered in SCI(E) or SCOPUS, and 90% of cited foreign journals have been licensed by institutions in Korea.

초록

이 연구에서는 접근점제어를 위한 국가적인 협력 모형을 전제로, 자관의 전거레코드를 별도로 구축운영하면서 서지레코드와 연결하는 방안 대신, 기 구축된 국가 접근점제어 레코드를 자관의 서지레코드와 바로 연계하여 활용할 수 있는 방안을 제시하였다. 이를 위하여 ZING(Z39.50 International: Next Generation)의 SRU (Search and Retrieve URL Service) 프로토콜을 적용하여 클라이언트/서버 시스템을 구축하였다. 이 연구에서 구축한 접근점제어 시스템은 로컬기관 전거제어 시스템 구축에 소요되는 비용과 시간을 절감할 수 있으며, 전거형 선정을 배제한 접근점제어 레코드의 이용, XML 레코드 형식 및 SRU 프로토콜의 도입을 통하여 기존 전거제어 협력 모형에 비해 보다 편리하고 융통성있게 활용될 수 있을 것이다.

Abstract

This study proposes a national cooperative model of access point control, that enables local systems to utilize national access point control record, without creating their own authority records. In order to applying this model, a client/server system is developed using SRU (Search and Retrieve URL Service) protocol. The suggested access point control system will be a cost-effective and time-saving model for the local system, and will be more flexible and extensible with concept of access point control, XML record format and SRU protocol.

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이 연구에서는 한국언론진흥재단의 빅카인즈에서 제공하는 1990년부터 2022년까지 약 30년간의 5․18 관련 뉴스데이터를 빈도분석과 네트워크 분석하였다. 구체적으로 시기별과 지역별 기사량을 분석하여 양적 변화 추이를 살펴보았으며 동시 출현 키워드를 활용한 정부별 네트워크 분석을 통해 정부별 주요 키워드 간의 연결 구조를 탐색하였다. 분석 결과, 시기적으로는 사회적 이슈가 많았던 2019년의 보도량이 가장 많은 것으로 나타났으며 지역적으로는 전라권의 보도량이 가장 많은 것으로 나타났다. 그리고 네트워크 분석 결과, 정권이 5․18을 바라보는 인식과 정책에 따라 뉴스데이터 내 5․18과 관련된 단어에 차이가 있었다. 5․18 뉴스데이터 분석을 종합한 결과, 5․18이 지역과 상관없이 시간이 지남에 따라 민주화운동으로 자리매김해 나가고 있었으나 동시에 5․18에 대한 왜곡이 해소되지 못하고 있음을 확인하였다.

Abstract

This study attempted to analyze newspaper articles related to May 18 through frequency analysis and network analysis using news data related to May 18 for about 30 years from 1990 to 2022 at the Korea Press Foundation’s Big Kinds. Specifically, quantitative change trends were examined by analyzing the amount of articles by period and region, and the connection structure between major keywords by the regime was explored through network analysis by regime using co-appearance keywords. As a result of the analysis, it was found that 2019 had the largest amount of coverage, which had many social issues in time, and the Jeolla-do region had the largest amount of coverage in the region. And as a result of network analysis, there were differences in words related to May 18 in news data according to the perception and policy of the regime toward May 18. As a result of synthesizing the analysis of May 18 news data, it was confirmed that May 18 was becoming a democratic movement over time regardless of region, but at the same time, the distortion of May 18 was not resolved.

초록

본 연구는 정보활용능력의 기준과 범위를 설정하여 평가영역 및 평가문항을 설계함과 동시에 대학생들의 현재 정보활용능력의 수준을 진단하고 분석하여 정보활용능력 개발을 위한 평가모형을 제시하는데 목적이 있다. 실증적인 연구를 위해 정보활용능력 웹 평가사이트를 설계하여 학부학생을 대상으로 정보활용능력을 측정하였다. 정보활용능력 구성영역을 통계적 요인분석을 통해 정보자원 영역, 정보요구 영역, 정보검색 영역, 정보분석 영역, 정보기술 및 표현 영역, 정보윤리 영역임을 밝혀내었고, 기초환경 요인, 자가진단 요인, 영역별 요인, 정보활용능력 총점 요인 및 문항분석을 통해 평가설계 요소와 평가절차, 영역별, 수준별 교육 및 평가지침을 제시하였으며, 이를 근거로 정보활용능력의 통합적 평가모형을 개발하였다.

Abstract

This study is aimed to evaluate the undergraduate students’ information literacy, examine the current level of their capability of using information, and make a evaluation model to develop information literacy. Information literacy consists of six fields: information resources, information needs, information search, information analysis, information technology and presentation, and information ethics. Based on the result of statistic factor analysis, the integrated evaluation model of information literacy, evaluation factor, and evaluation procedure can be suggested based on the instruction guidance.

초록

업무지능(Business Intelligence)은 이해관계자들이 경영 의사결정을 내리는데 활용되고 있다. 대시보드(Dashboard)는 데이터, 정보 또는 지식을 한 눈에 이해할 수 있도록 가시화해 줌으로써 업무지능을 지원해 주고 있다. 본 연구에서는 미국 ARL 소속 대학도서관의 웹사이트에서 도서관의 성과와 가치에 관한 정보공개 현황을 살펴보았다. 그리고 국외 대학도서관의 웹사이트에서 업무지능과 대시보드의 적용 사례를 분석하였다. 이를 통해 국내 대학도서관의 웹사이트에서 업무지능과 대시보드 정보시스템의 구축 및 활용을 제안하였다. 본 연구의 결과는 국내 대학도서관이 웹사이트를 통해 이해관계자들에게 도서관의 성과와 가치를 효율적으로 전달하고 의사소통의 도구로서 업무지능과 대시보드를 활용하기 위한 기초자료가 될 수 있을 것이다.

Abstract

Business Intelligence(BI) is being used by the individuals who make decisions for management. Dashboard supports business intelligence by visualizing data, information, and knowledge so that they can be grasped at a glance. In this study, applications of dashboard were analyzed in the ARL libraries websites. Furthermore, the study suggested methods to establish and use the information system of the business intelligence and dashboard on the academic library websites in Korea. The findings of this study are expected to serve as the basic data to utilize the business intelligence and dashboard as a tool with which Korean academic libraries can demonstrate their value to the stakeholders in the academic community.

초록

문헌간 유사도를 자질로 사용하는 분류기에서 미분류 문헌을 학습에 활용하여 분류 성능을 높이는 방안을 모색해보았다. 자동분류를 위해서 다량의 학습문헌을 수작업으로 확보하는 것은 많은 비용이 들기 때문에 미분류 문헌의 활용은 실용적인 면에서 중요하다. 미분류 문헌을 활용하는 준지도학습 알고리즘은 대부분 수작업으로 분류된 문헌을 학습데이터로 삼아서 미분류 문헌을 분류하는 첫 번째 단계와, 수작업으로 분류된 문헌과 자동으로 분류된 문헌을 모두 학습 데이터로 삼아서 분류기를 학습시키는 두 번째 단계로 구성된다. 이 논문에서는 문헌간 유사도 자질을 적용하는 상황을 고려하여 두 가지 준지도학습 알고리즘을 검토하였다. 이중에서 1단계 준지도학습 방식은 미분류 문헌을 문헌유사도 자질 생성에만 활용하므로 간단하며, 2단계 준지도학습 방식은 미분류 문헌을 문헌유사도 자질 생성과 함께 학습 예제로도 활용하는 알고리즘이다. 지지벡터기계와 나이브베이즈 분류기를 이용한 실험 결과, 두 가지 준지도학습 방식 모두 미분류 문헌을 활용하지 않는 지도학습 방식보다 높은 성능을 보이는 것으로 나타났다. 특히 실행효율을 고려한다면 제안된 1단계 준지도학습 방식이 미분류 문헌을 활용하여 분류 성능을 높일 수 있는 좋은 방안이라는 결론을 얻었다

Abstract

This paper studies the problem of classifying documents with labeled and unlabeled learning data, especially with regards to using document similarity features. The problem of using unlabeled data is practically important because in many information systems obtaining training labels is expensive, while large quantities of unlabeled documents are readily available. There are two steps in general semi-supervised learning algorithm. First, it trains a classifier using the available labeled documents, and classifies the unlabeled documents. Then, it trains a new classifier using all the training documents which were labeled either manually or automatically. We suggested two types of semi-supervised learning algorithm with regards to using document similarity features. The one is one step semi-supervised learning which is using unlabeled documents only to generate document similarity features. And the other is two step semi-supervised learning which is using unlabeled documents as learning examples as well as similarity features. Experimental results, obtained using support vector machines and naive Bayes classifier, show that we can get improved performance with small labeled and large unlabeled documents then the performance of supervised learning which uses labeled-only data. When considering the efficiency of a classifier system, the one step semi-supervised learning algorithm which is suggested in this study could be a good solution for improving classification performance with unlabeled documents.

초록

최근 국가기록원은 표준영구기록관리시스템 개발 계획을 검토하였다. 서울시 등의 지방기록물관리기관 건립에 따라 경제적이고 효율적인 영구기록관리시스템 구축을 지원하기 위함이다. 또한 국가기록원은 디지털 아카이브 구축과 전문인력 양성을 위해 한국정보화진흥원과 업무협약을 체결하였다. 이러한 움직임은 디지털 아카이브에 대한 국내 수요에 기반한 것이다. 이 연구의 목적은 국내의 디지털 아카이브 시스템 구축 수요에 대응하여 지속 가능하며 효율적인 시스템 구축 방안을 제시하는 것이다. 이를 위해 국내외 디지털 아카이브 시스템 현황과 공개 소프트웨어 분석 프로젝트를 조사하였다. 도출된 시사점을 바탕으로 디지털 아카이브 시스템 구축을 위한 기능 모듈 도출 방법과 각 기능모듈에 공개 소프트웨어를 활용하기 위한 방안을 제시하였다. 또한 공개 소프트웨어 기반으로 시스템을 설계할 때 필요한 재정적, 운영적 요건과 모듈 간의 연계 등 기술적 고려사항을 정리하였다.

Abstract

Recently, National Archives of Korea has planned to develop the Standard Archive Management System, to make it economical and efficient in accordance with the local archives establishments by Seoul Metropolitan City. Also, the institution signed the MOU with National Information Society Agency to set up a digital archive system and foster professional archival manpower. These movements are rooted on the current domestic demands for digital archive systems. Keeping pace with it, the purpose of this study is suggesting feasible ways to establish the sustainable and efficient archive systems. To this end, a status study on the existing digital archive systems at both domestic and overseas bases was carried out, with the many of open source software analysis. Based on the primary implications of this study, to implement the digital archive system, functional module deducting methods and an open source software application process on each module were designed. Financial, operational and technical considerations such as the links between modules are also considered.