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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
이 연구는 한국의 정신의학 국제공동연구 협력망 구축을 위하여, 네트워크 분석에 중점을 두어 정신의학 국제공동연구의 공저관계를 반영하는 지식구조를 규명하였다. 먼저 국가 레벨에서의 지식구조 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 5년 간 공동연구 비율은 89.97%로 높은 편이며, 시간의 경과에 따라 국제공동연구의 비율은 증가함을 확인하였다. 둘째, 아시아 국가들 간의 협업은 저조한 상태임을 확인하였다. 셋째, 국제공동연구 논문 수 및 중심성 값이 가장 높은 국가(또는 집단)는 EU-28로 확인되었다. 또한 연구성과 레벨에서의 지식구조 분석 결과는 다음과 같다. 중심성과 연구성과와의 상관관계를 분석하였으며, 분석 결과 세 가지 중심성 지표 간에는 정적 상관관계가 나타났고 중심성이 높은 국가는 연구성과도 좋았다.
Abstract
This study clarified the knowledge structure of international collaboration in psychiatry based on analyzing networks in order to construct cooperation networks for international collaboration in psychiatry in South Korea. The result of analysis of knowledge structure at a state-level is as follows. First, this study found that the rate of collaboration for five years is high as 89.97%. Moreover, this study investigated the change of rate of collaboration and international collaboration according to the passage of time, and ascertained that while the rate of international collaboration has increased, Second, this study examined the trend of research on collaboration between Asian countries, and found that collaboration between Asian countries is on a low level. Third, the country (or group) that the number of papers of international collaboration and the value of centrality are the highest is EU-28. The result of analysis of knowledge structure at a research output-level is as follows. this study analyzed the correlation of centrality with research output, and found that positive correlation exists in the three indicators of centrality, and a country with high centrality has good research output.
초록
과거에는 오픈 데이터에 공감한다 하더라도 이를 실천할 방법이 마땅하지 않았으나 요즈음은 디지털 형태의 연구데이터를 IT를 통해 공유하는 것이 어렵지 않은 상황이 되었다. 그러나 많은 연구자가 오픈 데이터를 시행하였을 때의 부작용과 추가 작업에 대한 부담을 느끼고 있고 이외 해결하여야 할 문제도 다소 있어, 오픈 데이터는 현재 기대만큼 활발히 수행되고 있지는 않다. 지구과학, 기상학 등 일부 학문 분야에서 활발하게 추진되고 있을 뿐 나머지 학문 분야에서는 오픈 데이터에 대하여 큰 관심을 보이지 않는 듯하다. 연구결과 해외의 학회, 비영리단체, 대학, 연구지원기관에서는 오픈 데이터를 공공의 이익 추구 차원에서, 주요 출판사에서는 오픈 데이터를 논문을 엄격하게 심사하기 위한 보완책 차원에서 추진하고 있었다. 오픈 데이터는 후속 연구를 이끌고 학문을 발전시키는 발판 역할을 한다는 점에서 중요하고 앞으로 나아가야 할 방향이라는 것은 분명해 보인다. 따라서, 국내에서도 해외의 사례를 충분히 고찰하고 정책에 반영함은 물론이려니와, 연구자, 대학, 도서관 모두 오픈 데이터의 필요성과 향후 전개될 상황에 관하여 관심을 갖고 보다 적극적으로 협력하여야 할 것이며, 이 연구는 이에 관한 구체적인 내용을 기술하였다.
Abstract
There were not many ways to share research data in the past, but modern information technology has allowed us to share these data. As data sharing has its side effects, researchers’ attitude and practice to sharing data vary by individual discipline. This study found that foreign learned societies, NGOs, universities and research funders support data sharing in a utilitarian perspective, while major publishers demand it so that other researchers can verify the data in peer review. It is important that open data policy should be settled down in near future for evoking further studies and encouraging progress in science. In order to establish data sharing successfully in Korea, efforts could be made by researchers, universities, academic libraries, and governments as well as the stakeholder. This study also proposed specific ways to perform it.
초록
이 연구에서는 토픽 모델링 결과 해석의 용이성을 위하여, 동적 인용 네트워크를 활용하여 LDA 기반 토픽 모델링의 토픽 수를 설정하고 중복 배치된 주요 키워드를 자아 중심 네트워크 분석을 통해 재배치하여 제시하는 방법을 제안하였다. ‘White LED’ 두 분야의 논문 데이터를 이용하여 분석한 결과, 동적 인용 네트워크 분석을 통해 형성된 분석대상 문헌집단에 혼잡도에 따른 토픽수를 사용하고 중복 분류된 토픽 내 주요 키워드를 자아중심 네트워크 분석 기법을 적용하여 재배치한 결과가 토픽 간의 중복도가 가장 낮은 것으로 나타났다. 따라서 동적 인용 네트워크 및 자아 중심 네트워크 분석을 적용함으로써 토픽모델링에 의한 분석 결과를 보완하는 다면적인 연구 동향 분석이 가능할 것으로 보인다.
Abstract
The combined approach of using ego-centric network analysis and dynamic citation network analysis for refining the result of LDA-based topic modeling was suggested and examined in this study. Tow datasets were constructed by collecting Web of Science bibliographic records of White LED and topic modeling was performed by setting a different number of topics on each dataset. The multi-assigned top keywords of each topic were re-assigned to one specific topic by applying an ego-centric network analysis algorithm. It was found that the topical cohesion of the result of topic modeling with the number of topic corresponding to the lowest value of perplexity to the dataset extracted by SPLC network analysis was the strongest with the best values of internal clustering evaluation indices. Furthermore, it demonstrates the possibility of developing the suggested approach as a method of multi-faceted research trend detection.
초록
본 논문은 현대목록법의 기초를 세운 Seymour Lubetzky의 생애 및 저술분석을 통하여 도서관 사상 및 목록법 이론을 도출하였다. 문헌조사와 역사연구방법을 적용하여 시대적인 사회적, 사상적, 문화적 배경을 조사하였다. 국내․외 단편적인 연구결과를 토대로 종합적인 연구를 지향하였으며, Lubetzky의 목록법 사상의 영향관계를 분석하였다. 그리하여 Lubetzky의 도서관 및 목록법 사상을 도출하였다. Lubetzky의 목록법 이론은 목록원칙의 설계 및 서지적 관계 정립이다. 먼저 기술목록법의 원칙은 필요성, 단순성, 통일성, 일관성, 목적성, 상호연관성의 특성을 포함해야 하며, 목록의 목적을 명시해야 한다. 서지적 관계는 지적 생산물인 저작과 구체적인 실체인 저서로 구분하는 것을 토대로 형성되었다. 또한 기본저록을 저자명 기준으로 기입하여 저작의 집중을 도모하였고, 저자명에 단체명과 무저자명을 포함시켜 저자의 개념을 확장하였다.
Abstract
This study came up a library thought and the theory of cataloging through analyzing the life and writings of Seymour Lubetzky who founded the principals of cataloging in the twentieth century. This study investigated the historical social, ideological, and cultural context, using a literature survey and the methodology of historical research. Moreover, this study aimed a comprehensive research based on the results of domestic and foreign fragmentary studies, and analyzed the effects of Lubetzky’s thought of cataloging. Thus, this study found Lubetzky’s library and cataloging thought. The theory of cataloging that analyzes the above findings is the design of cataloging rules and a bibliographical relationship establishment. First of all, the principles of descriptive cataloging should contain the necessity, simplicity, unity, consistency, finality, and the characteristics of interrelations, and clarify the purpose of cataloging. The bibliographical relationship is built on dividing a work as an intellectual product into a book as a physical substance. Moreover, a basic entry is entered on the basis of author names for planning the concentration of works, and a corporate name and an anonym are contained in the author names for extending the concept of author.
초록
본 연구는 대학도서관 연구동향을 살펴보고자 함이 목적이며 이를 수행하기 위하여 2000년부터 2014년까지 문헌정보학 4개 학회지인 한국문헌정보학회지, 한국도서관․정보학회지, 정보관리학회지, 한국비블리아학회지에 발표된 대학도서관 주제 논문을 대상으로 내용분석을 실시하였다. 조사결과, 총 1,023건 중 대학도서관 연구(332건, 32.5%)가 공공도서관 연구(418건, 40.9%) 다음으로 많은 연구가 수행되고 있었으며 대학도서관 연구의 관심주제는 ‘도서관 경영’(95건, 28.6%), ‘정보학’(76건, 22.9%), ‘도서관 서비스’(31건, 9.3%)순으로 나타났다. 대학도서관 연구에 사용된 주된 연구방법으로는 질문지 조사(112건, 33.7%), 사례조사(40건, 12.0%), 면접조사 50건(15.1%) 그리고 기타 방법(132건, 39.8%) 순으로 나타났다. 대학도서관 연구의 학제별 연구 대상으로는 4년제 대학교도서관이 244건(73.5%), 2년제 대학도서관(6건, 1.8%) 그리고 기타 대학도서관이(82건, 24.7%)로 조사되었다. 대학도서관 연구의 연구자별 분포는 1인 연구는 교수(136건, 41%), 사서(35건, 10.5%), 강사(14건, 4.2%) 순으로, 공동 연구인 경우에는 교수/사서(53건, 16%), 교수/대학원생(27건, 8.1%), 교수/교수(19건, 5.7%) 순으로 나타났다.
Abstract
This study aims at a trend of research topics on university library. This study analyzed the contents of the study, under the theme of university library, published on four academic society journals, related to library and information science, from 2000 to 2014, such as Journal of the Korean Society for Library and Information, Journal of Korean Library and Information Science Society, Journal of the Korean Society for Information Management, and Journal of the Korean Biblia Society for Library and Information Science. As a result of investigation, of total 1,023 researches, the research on university library was performed (332 researches, 32.5%), next to the research on public library (418 researches, 40.9%) in frequency. The concernment themes of university library research were ‘management of library’ (95 researches, 28.6%), ‘information science’ (76 researches, 22.9%), ‘library service’ (31 researches, 9.3%) in order. Major research methods applied to university library research were questionnaire investigation (112 researches, 33.7%), case investigation (40 researches, 12.0%), interview investigation (50 researches, 15.1%), and other methods (132 researches, 39.8%) in order. The objects, classified with academic system, on university library research, were four year university library 244 researches (73.5%), two year university library (6 researches, 1.8%), and other university library (82 researches, 24.7%). The researcher dispersion was, in the case of one person research, professor (136 researches, 41%), librarian (35 researchers, 10.5%), and lecturer (14 researches, 4.2%) in order. In the case of group researches, the research dispersion was professor /librarian (53 researches, 16%), professor/ graduate school student (27 researches, 8.1%), and professor/professor (19 researches, 5.7%) in order.
초록
본 논문에서는 문헌의 적합성수준을 적합성정도에 따라 4그룹(부적합한, 조금 적합한, 적합한, 매우 적합한)으로 나눈 후 서로 다른 심사자가 적합성 판정을 내린 4개의 적합성 판정세트(A, B, C, D)에서 “조금 적합한” 문헌을 부적합문헌으로 분류했을 때와 적합문헌으로 분류하였을 때에, 초록/표제 시스템과 전문검색시스템에서 적합성피드백으로 인한 검색효율성의 증진은 어느 쪽이 더 혜택을 받게 되는 지를 연구하였다. “조금 적합한” 문헌을 적합문헌으로 포함시켰을 때 초록/표제시스템이 전문검색시스템보다 모든 적합성판정세트에서 검색효율성의 증가율이 높았고, 반면에 전문검색시스템에서는 “조금 적합한” 문헌을 적합문헌그룹에서 제외시켰을 때 검색효율성의 증가율이 일관성 있게 높아지는 것을 발견하였다. 이는 전문검색시스템에서는 적합문헌으로 포함된 “조금 적합한” 문헌으로부터 얻어지는 적합성피드백 정보는 잡음의 역할을 하게 되어 검색효율성의 증진에 도움이 안 되고 있음을 암시하고 있다. 특히, 매우 동질적인 문헌을 색인 및 검색대상으로 하고 있는 전문검색시스템에서는 잡음에 의해 초래되는 낮은 정확률을 개선하는 정교한 검색기법에 대한 연구가 지속되어야만 한다.
Abstract
This study examined the relative retrieval effectiveness after relevance feedback between two systems (Title/Abstract and Full-text) using four different sets of relevance judgment. Four relevance levels (not relevant, marginally relevant, relevant, highly relevant) are also used, each of which is determined by referees giving a relevance score to documents. This study also investigated how much the average precision was improved after relevance feedback when “marginally relevant” documents are included in the relevant class with the Title/Abstract system, and with the Full-text retrieval system as well. It is found that the Title/Abstract system benefited from relevance feedback with the marginally relevant documents. In case of the Title/Abstract system, the higher percentage of improvement was consistently obtained when including the marginally relevant documents in the relevance class, however the result was vice versa in case of the Full-text retrieval system. It implied that the marginally relevant documents in the relevant class had caused noises in the Full-text retrieval system.