- 권한신청
- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
본 연구에서는 한국과학기술정보연구원에서 구축중인 한국과학기술인용색인을 바탕으로 국내 주요 과학기술계 학술지에 수록된 연구 논문을 중심으로 연구자들의 인용현황을 분석하였다. 또한 기계공학 분야를 실험 대상으로 선정하여 현재 SCI의 기계공학 분야의 인용 순위와 비교한 결과 SCI의 JCR과는 실질적인 차이가 있음을 발견하였다. 본 연구는 국내 연구자에게 분야별 필수적인 연구 정보원의 제공과 국내 기관별, 분야별 과학기술 수준을 파악하고 평가하기 위한 도구로서 활용이 가능한 한국인용색인데이터베이스의 효율적인 구축방안 및 서비스모델을 제안한다.
Abstract
In this study we analyze the present situation of cited and citing references among researchers, based on Korean Science Citation Index developed by Korea Institute of Science & Technology Information. There are some differences on the rank of frequently cited journals between JCR of ISI and KSCI, especially in the field of mechanical engineering. The purpose of this study is to find an efficient way of constructing KSCI database and to propose a service model which can be available as a tool to evaluate research activities and to provide researcher with basic information resources.
초록
본 연구는 계량서지학적 분석 방법을 통해 여러 영역으로 나누어진 국내 건강정보 관련 연구를 통합적인 시각으로 보고자 하였다. 이를 위해 한국학술지인용색인 데이터베이스를 통해 2002년부터 2023년까지의 국내 ‘건강정보’ 관련 논문 1,193편을 수집하여 시기별 동향, 학문분야, 지적구조, 키워드 변화 시기를 분석하였다. 분석결과, 건강정보 관련 논문 수는 지속적으로 증가하였으며, 2021년 이후 감소하고 있다. 건강정보 관련 연구의 주요 학문분야는 ‘의공학’, ‘예방의학/직업환경의학’, ‘법학’, ‘간호학’, ‘문헌정보학’, ‘학제간연구’로 볼 수 있다. 건강정보 관련 연구의 지적구조를 파악하기 위해 단어동시출현분석을 시행하였다. 이후 도출된 네트워크의 구조와 군집파악을 위해 병렬최근접이웃클러스터링 알고리즘을 적용한 결과 ‘건강정보에 대한 의료공학적 관점’과 ‘건강정보에 대한 사회과학적 관점’이라는 2개의 대군집을 중심으로 그에 속한 4개의 중군집, 17개의 소군집을 파악할 수 있었다. 학문분야와 키워드의 변화 시기를 추적하기 위해 변곡점 분석을 시도하였으며 공통적으로 2010년과 2011년 사이에 변화가 있는 것으로 나타났다. 마지막으로 평균 출판년도와 단어출현빈도를 통해 전략 다이어그램을 도출하였으며 고빈도 키워드를 ‘유망’, ‘성장’, ‘성숙’ 영역으로 구분하여 제시하였다. 본 연구는 주로 내용분석 중심의 선행연구들과 다르게 여러 가지 계량서지학적 방법을 통해 건강정보 관련 연구영역을 통합적인 시각으로 바라보았다는 데 의의가 있다.
Abstract
This study aims to identify and comprehensively view health information-related research trends using a bibliometric analysis. To this end, 1,193 papers from 2002 to 2023 related to “health information” were collected through the Korea Citation Index (KCI) database and analyzed in diverse aspects: research trends by period, academic fields, intellectual structure, and keyword changes. Results indicated that the number of papers related to health information continued to increase and has been decreasing since 2021. The main academic fields of health information-related research included “biomedical engineering,” “preventive medicine/occupational environmental medicine,” “law,” “nursing,” “library and information science,” and “interdisciplinary research.” Moreover, a co-word analysis was performed to understand the intellectual structure of research related to health information. As a result of applying the parallel nearest neighbor clustering (PNNC) algorithm to identify the structure and cluster of the derived network, four clusters and 17 subgroups belonging to them could be identified, centering on two conglomerates: “medical engineering perspective on health information” and “social science perspective on health information.” An inflection point analysis was attempted to track the timing of change in the academic field and keywords, and common changes were observed between 2010 and 2011. Finally, a strategy diagram was derived through the average publication year and word frequency, and high-frequency keywords were presented by dividing them into “promising,” “growth,” and “mature.” Unlike previous studies that mainly focused on content analysis, this study is meaningful in that it viewed the research area related to health information from an integrated perspective using various bibliometric methods.
초록
이 연구에서는 웹과 학술지를 통한 학술 커뮤니케이션의 특성을 각각 분석하고, 웹상에서의 학술 커뮤니케이션 패턴이 학문 분야에 따라 어떤 차이를 보이는지 비교하였다. 경제학과 컴퓨터공학정보시스템 분야에서 키워드를 추출하여 이와 관련된 학술적 웹페이지와 학술지 논문을 수집하였고, 이를 학술적 웹페이지의 특성, 웹페이지 동시링크와 학술지 논문 동시인용 데이터의 다차원척도(MDS) 분석, 시간의 흐름에 따른 학술 활동의 변화 등 세 가지 측면에서 분석하였다. 분석 결과, 웹과 학술지를 통한 학술 커뮤니케이션에는 공통점과 차이점이 나타났으며, 이런 현상은 두 학문 분야에서 모두 확인되었다. 그리고 웹을 통한 학술 커뮤니케이션의 경우 같은 학문 분야 내의 세부 주제에 따라서 고유한 특성이 나타나는 것을 볼 수 있었다.
Abstract
In this study, the characteristics of scholarly communication through the Web and scientific journals are explored, and scholarly communication patterns in two scientific disciplines are compared to reveal the difference. Economics and Computer Science－Information Systems are selected as two disciplines to be analyzed. In the data collection process, 10 keywords are extracted from a database for each subject field, and scholarly Web pages and journal articles related to these keywords are collected and analyzed. Our investigation includes the characteristics of scholarly Web pages, Multi-Dimensional Scaling (MDS) analysis of co-linked Web pages as well as co-cited journal articles, and changes in the scholarly communication activities occurring on the Web and in scientific journals respectively over time. We found certain differences as well as common features in scholarly communication patterns between the Web and scientific journals for both fields of Economics and Computer Science. We also found that scholarly communication occurring on the Web displays unique features for each subtopic within the same field of study.
초록
디지털 큐레이션은 디지털 시대의 새로운 정보관리 및 서비스라고 할 수 있다. 디지털 환경에서 정보자원에 대한 체계적 관리 및 서비스를 추구한다는 측면에서 디지털 큐레이션은 문헌정보학의 핵심 영역에 해당한다. 본 연구는 디지털 큐레이션 관련 문헌들을 검토하여 주요 연구 영역을 설정하고, 대표적인 문헌정보학 분야 학술 데이터베이스(LISTA)에서 검색한 학술 논문들을 대상으로 연구동향을 분석하였다. 또한 이러한 연구동향 분석의 결과에 기초하여 문헌정보학 분야의 디지털 큐레이션 관련 향후 연구과제를 제시하였다.
Abstract
Digital curation can be said that the new information management and services in the digital age. In terms of exploring the systematic management and services for the information resources in the digital environment, Digital curation is one the core areas of library and information science. This study was set up a research areas as a result of reviewing the related literatures, and analyzed the research trends to the scholarly articles retrieved from a representative databases in the areas of Library and Information Science (LISTA). Also, I suggested future research agendas for digital curation in the areas of library and information science based on the results of the this analysis.
초록
본 연구는 학문의 지적 구조를 분석하는 새로운 분석기법인 저자프로파일링분석과 전통적인 분석기법인 저자동시인용분석을 비교하여 분석함으로써 국내 연구환경에 맞는 지적 구조 분석 방법을 제안하는 데 목적을 두고 있다. 이를 위하여 본 연구에서는 인용색인을 이용하지 않고 학문의 지적 구조를 분석할 수 있는 텍스트마이닝을 이용한 저자프로파일링분석을 통하여 새로운 지적 구조 방법의 유용성을 확인하고자 하였다. 분석대상 학술지는 대한건축학회 논문집 - 계획계를 대상으로 하였다.
Abstract
This study compared Author Profiling Analysis(APA) to Author Co-Citation Analysis (ACA). The former is a new analytic technique on the intellectual structure of a science whereas the latter is a traditional analytic technique. The purpose of this study was to propose appropriate methods to analyze intellectual structure of a science in the Korean research environment. In order to achieve the goal, this study adopted APA using Text Mining for analysis on the intellectual structure of a science rather than relying on citation index in order to determine a potential utility of the new analytic technique that can identify the intellectual structure.
초록
본 연구는 문헌정보학 측면에서 국외 독서 및 독서교육 연구의 동향을 분석하고 향후의 연구과제를 제시하였다. 이를 위해 첫째, 문헌정보학 분야 국외 데이터베이스(LISTA)의 통제 키워드와 DDC 23판을 검토하여 독서 및 독서교육 관련 주요 연구 영역을 설정하였다. 둘째, 문헌정보학 분야 국외 데이터베이스(LISTA)에서 검색한 지난 100년(1914년～2014년) 동안의 독서 및 독서교육 관련 학술논문(2,115편)을 대상으로 지적구조 분석을 적용하여 연구동향을 분석하였다. 셋째, 이러한 연구동향 분석의 결과에 기초하여 독서 및 독서교육 분야의 향후 연구과제를 제시하였다.
Abstract
This study aims to analyse the research areas and trends of reading (reading instruction) abroad in the respect of LIS, and suggest future research tasks. First, I reviewed the controlled keywords in SU field of LISTA database and the entries of DDC 23, and identified the research areas of reading and reading instruction in overseas. Second, I analysed the research trends of this field by applying a intellectual structure analysis on 2,115 research articles (1914～2014) retrieved from a representative database in the areas of Library and Information Science (LISTA). Third, Based on the results of these analysis, I suggested the future research tasks of this field in the domain of library and information science.
초록
이 연구에서는 계량정보학적 기법을 사용하여 국내 트위터 관련 연구의 동향을 분석하고자 하였다. 이를 위해 KCI에서 검색된 2009년부터 2014년 4월까지의 트위터 관련 논문 539편에서 제목, 초록, 키워드를 추출하여 분석 자료로 삼았다. 프로파일링 기법을 이용해 트위터 관련 연구가 수행된 학문 분야와 저널을 분석하였고, 동시출현단어 분석을 통해 트위터 관련 연구의 세부 주제 영역을 파악하였다. 그 결과, 국내 트위터 관련 연구는 53개 학문분야에서 다양하게 다루어지고 있으며 핵심 분야는 신문방송학, 경영학, 컴퓨터학 분야로 나타났다. 세부 주제로는 선거를 비롯한 정치 관련 이슈가 가장 많이 다루어졌으며, 기업/구매 관련 이슈도 활발히 연구되었음을 확인할 수 있었다.
Abstract
This study explored the research trends on Twitter in Korea by informetric methods. All 539 articles on Twitter published from 2009 to the April of 2014 were obtained from the KCI. Only article titles, abstracts, and keywords by authors were used in analysis. Academic journals in many different disciplines where Twitter articles were produced were analysed by profiling, and then, the subject areas of researches on Twitter were analysed by co-word analysis. The results of this study showed that Twitter-related papers were published in as many as 53 disciplines with journalism, business administration, and computer science to be core fields. It was also found that the core subject areas are political issues and business.
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
SIARD_KR은 스위스 연방 기록보존소에서 개발한 관계형 데이터베이스 컨텐츠의 장기보존에 이용하는 기술인 SIARD를 우리나라의 실정에 맞게 일부 수정한 행정정보 데이터세트 보존 도구이다. 기존의 선행연구는 SIARD가 얼마나 관계형 데이터베이스안에 들어있는 모든 데이터를 손실 없이 잘 추출할 수 있는지에 초점이 맞춰져 있다. 하지만 데이터베이스에 들어있는 데이터 전부가 의미 있는 정보, 즉 행정정보 데이터세트는 아니다. 따라서 이 논문은 SIARD_KR이 행정정보 데이터세트의 특성을 반영하고 있는가에 대한 문제의식에서 시작한다. SIARD_KR이 단순히 DB에 저장된 데이터를 추출하는 도구가 아니고 의미 있는 정보만을 식별하여 추출할 수 있을지, 본래의 시스템에서 유리되어도 의미 있는 정보를 유지할 수 있을지 확인하려 한다. 본 논문은 SIARD_KR의 구조를 분석하고, 예상되는 문제점을 도출하여 그에 대한 개선방안을 제시하는 것을 목적으로 한다.
Abstract
SIARD_KR is an administrative information dataset preservation tool. It is a partially modified version of SIARD, technology used for long-term preservation of relational databases developed by the Swiss Federal Archives, to suit Korea’s situation better. Previous studies have focused on how SIARD is able to effectively extract all data contained in the relational database without loss. However, not all data contained in the database is meaningful information, that is, an administrative information dataset. This paper began, therefore, with the awareness of the problem of whether SIARD_KR reflects the characteristics of the administrative information dataset. SIARD_KR is not only a tool for extracting data stored in the DB. We want to see if it is capable of identifying and extracting only meaningful information, and maintaining meaningful information, even if it is separated from the original system. The purpose of this paper is to analyze the structure of SIARD_KR, identify expected problems, and suggest improvement measures for them.
초록
본 논문은 우리나라에서 문헌정보학 교육과 연구 분야에서의 활동과 실적을 조사 및 정리해 보고, 이 분야 발전을 위하여 앞으로의 방향을 모색해보는데 연구 의의가 있다. 연구결과 문헌정보학 분야에서의 주요 이슈는 다음과 같이 나타났다. 1) 국내 문헌정보학과들은 교과과정을 꾸준히 재구성 중에 있다 2) IT 교육을 강화해나가고 있다 3) (주제)전문직 사서를 배출하기 위하여 학부과정에서 복수전공 과정을 도입하고 있다 4) 연구영역에서 활발한 분야는 도서관경영, 정보조직, 정보학 등으로 나타났다 5) 최근 들어 연구 분야가 다양화되고 있는데 정보검색, 기록관리, 출판 분야로 영역이 확장되고 있다.
Abstract
This study examines the history and issues of the LIS field in Korea in order to identify problems of the current librarian education & research areas and provide a new direction for development in this field. As the result of the research, the issues in the department of LIS are found as follows: 1) the LIS departments are restructuring their curriculums 2) the departments are strengthening IT education 3) the foundation for producing professional librarians with area expertise is established by double major programs 4) most popular research areas are library management, organization of information, information sciences etc. 5) the research areas have been diversified as well including information search, record management and publishing.