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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
여가를 위해 독서를 하는 독자는 특정 작가를 선호하는 경우가 많은데 독서분야를 확장할 때에도 자신이 선호하는 작가와 연관된 작가나 장르로 독서분야를 확장하는 성향이 있다. 이 연구에서는 중심작가로 에드거 앨런 포를 선정한 후 독자들이 에드거 앨런 포와 연관하여 다른 독자에게 추천하는 작가와 작품정보를 기반으로 작가 이미지를 분석하였다. 에드거 앨런 포와 동시출현한 작가와 작품의 빈도수를 분석하고 추천작가간, 작품간 관계를 네트워크 기법으로 분석하였다. 분석결과 에드거 앨런 포의 장르적 이미지와 연관된 작가군, 작가들 간의 관계, 연관 도서가 파악되었다, 이 연구에서 제시한 특정 작가의 이미지, 연관 작가 및 작품 정보를 도출하는 방안은 특정 작가를 중심으로 도서관 독서 프로그램이나 문화 프로그램, 북 큐레이션을 하게 될 경우 활용할 수 있는 도구가 될 것이다.
Abstract
Many readers tend to read books of a specific author and to expand their reading areas according to the author. This study chose Edgar Allan Poe and analyzed the image of the author using co-recommended authors and books by other readers. The frequencies of co-occurred authors and books were investigated and the relations of authors and books were analyzed with network analysis methods. As a result, genre images of Poe, related authors, and related books are discovered. This study also suggested the methods to identify the image of a author, related author groups, and related books for libraries’ reading programs and book curation.
초록
최근 문헌정보학의 관련 분야로 주목받고 있는 데이터과학은 오랫동안 문헌정보학에서 해오던 정보의 수집, 저장, 조직, 분석, 활용 등의 활동을 데이터에 적용하여 그 가치를 이해하려는 학문이며, 통계학과 컴퓨터공학 등 다른 학문분야와의 연계가 필요한 분야이다. 이러한 데이터과학 분야의 연구 영역을 파악하기 위하여 동시출현단어 분석을 사용하여 Web of Science 핵심컬렉션에 수록된 문헌들 중 데이터과학 관련 자료들을 수집하고, 그 주제범주를 활용하여 네트워크분석을 실시하였다. 총 667건의 자료에 대한 159개의 주제범주를 기술분석하여 데이터과학 관련 연구가 많이 이루어지고 있는 학문분야를 조사하였고, 네트워크분석을 통해 데이터과학 분야 연구영역의 지적구조를 시각적으로 파악하였다. 분석결과, 데이터과학 분야의 연구들은 2개 영역 9개 군집으로 구분되었으며, 주제범주의 용어들 중 중심성이 높은 용어들을 통해 각 군집의 대표적인 주제들을 선정하였다. 연구의 결과는 데이터과학 분야의 연구들에 대한 지적구조를 파악하는데 도움이 될 수 있고, 문헌정보학과의 연계융합전공으로서의 데이터과학 교과과정 개발에 방향성을 제시할 수도 있을 것이다.
Abstract
Data Science is emerging as a closely related field of study to Library and Information Science (LIS), and as an interdisciplinary subject combining LIS, statistics and computer science in an attempt to understand the value of data by applying what LIS has been doing for collecting, storing, organizing, analyzing, and utilizing information. To investigate which subject fields other than LIS, statistics, and computer science are related to Data Science, this study retrieved 667 materials from Web of Science Core Collection, extracted terms representing Web of Science Categories, examined subject fields that are studying Data Science using descriptive analysis, analyzed the intellectual structure of the field by co-word analysis and network analysis, and visualized the results as a Pathfinder network with clustering created with the PNNC clustering algorithm. The result of this study might help to understand the intellectual structure of the Data Science field, and may be helpful to give an idea for developing relatively new curriculum.
초록
재난은 국민의 생명․신체․재산에 직접적인 영향을 미치는 사건으로, 재난 발생 시 신속하고 효과적인 대응을 위해서는 관련 정보들을 효율적으로 공유, 활용하는 협조 과정이 무엇보다도 중요하다. 현재 재난안전 유관기관별로 다양한 재난안전정보가 생산 및 관리되고 있지만, 각 기관별로 개별적인 용어와 의미를 정의하여 활용하고 있다. 이는 재난안전정보를 검색하고 접근하려는 실무자 입장에서 큰 걸림돌이며, 기관별 정보 활용도를 저해시키는 요인 중에 하나이다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 재난안전정보의 통합적 관리를 위한 어휘자원의 표준화 작업의 선행 연구로, 본 연구에서는 재난안전 유관기관에서 관리하고 있는 어휘자원의 현황분석을 수행하였다. 또한 수집된 어휘자원을 대상으로 정보제공자 및 이용자 관점에서의 활용도 분석을 통해 어휘 그룹별 특성을 파악하고 이에 기반해 재난안전정보 관리를 위한 활용방안을 제안하였다.
Abstract
Disaster has a direct influence on the lives of the people, the body, and the property. For effective and rapid disaster responses, coordination process based on sharing and utilizing disaster information is the essential requirement Disaster and safety control agencies produce and manage heterogeneous information. They also develop and use word dictionaries individually. This is a major obstacle to retrieve and access disaster and safety information in terms of practitioners. To solve this problem, standardization of lexical resources related disaster and safety is essentially required. In this paper, we conducted current status analysis about lexical resources in disaster and safety domain. Consequently, we identified the characteristics according to lexical groups. And then we proposed the utilization plan of lexical resources for disaster and safety information management.