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검색어: 융합기술, 검색결과: 5
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정도헌(덕성여자대학교) ; 주황수(덕성여자대학교) 2018, Vol.35, No.3, pp.77-100 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2018.35.3.077
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초록

본 연구는 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 대량의 데이터로부터 학제 간 융합 기술을 발굴하는 일련의 과정을 제시하는 것을 목표로 한다. 바이오공학 기술(BT) 분야와 정보통신 기술(ICT) 분야 간의 융합 연구를 위해 (1) BT 분야의 기술용어 목록을 작성하여 대량의 학술논문 메타데이터를 수집한 후 (2) 패스파인더 네트워크 척도 알고리즘을 이용해 유망 기술의 지식 구조를 생성하고 (3) 토픽 모델링 기법을 사용하여 BT분야 중심의 내용 분석을 수행하였다. 다음 단계인 BT-ICT 융합 기술 아이템 도출을 위해, (4) BT-ICT 관련 정보를 얻기 위해 BT 기술용어 목록을 상위 개념으로 확장한 후 (5) OpenAPI 서비스를 이용하여 두 분야가 관련된 학술 정보의 메타데이터를 자동 수집하여 (6) BT-ICT 토픽 모델의 내용 분석을 실시하였다. 연구를 통해 첫째, 융합 기술의 발굴을 위해서는 기술 용어 목록의 작성이 중요한 지식 베이스가 된다는 점과 둘째, 대량의 수집 문헌을 분석하기 위해서는 데이터의 차원을 줄여 분석을 용이하게 해주는 텍스트 마이닝 기법이 필요하다는 점을 확인하였다. 본 연구에서 제안한 데이터 처리 및 분석 과정이 학제 간 융합 연구의 가능성이 있는 기술 요소들을 발굴하는 데 효과적이었음을 확인할 수 있었다.

Abstract

The objectives of this study is to present a discovering process of interdisciplinary convergence technology using text mining of big data. For the convergence research of biotechnology(BT) and information communications technology (ICT), the following processes were performed. (1) Collecting sufficient meta data of research articles based on BT terminology list. (2) Generating intellectual structure of emerging technologies by using a Pathfinder network scaling algorithm. (3) Analyzing contents with topic modeling. Next three steps were also used to derive items of BT-ICT convergence technology. (4) Expanding BT terminology list into superior concepts of technology to obtain ICT-related information from BT. (5) Automatically collecting meta data of research articles of two fields by using OpenAPI service. (6) Analyzing contents of BT-ICT topic models. Our study proclaims the following findings. Firstly, terminology list can be an important knowledge base for discovering convergence technologies. Secondly, the analysis of a large quantity of literature requires text mining that facilitates the analysis by reducing the dimension of the data. The methodology we suggest here to process and analyze data is efficient to discover technologies with high possibility of interdisciplinary convergence.

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초록

학문과 기술의 발달이 전개되면서 학문 간의 융합이 이루어지고 학제적 성향을 띠는 학문이 더욱 등장하게 되었다. 현재까지 계량정보학적 방법으로 학문 분야의 지적구조를 파악한 연구는 있었지만 학제적인 학문의 특성을 규명하여 지적구조를 분석한 시도는 적었다. 따라서 본 연구에서는 학제성을 띠는 의료정보학(Medical Informatics) 분야의 저널 중 IEEE ENG MED BIOL 저널을 선정하여 저자동시인용 분석과 동시출현단어 분석을 통해 본 저널의 지적구조를 파악하였다. 또한 상위 3개 대표 저널의 저자 및 MeSH Term을 추출하여 종합적으로 비교분석하였다. 이를 통해 의료정보학 분야의 융합된 학문들의 관계를 구조적으로 파악하고 의료정보학의 학문적 성향을 분석했다.

Abstract

Due to the development of science and technology, the convergence of various disciplines has been fostered. Accordingly, interdisciplinary studies have increasingly been expanded by integrating knowledge and methodology from different disciplines. The primary focus of biblimetric methods is on investigating the intellectual structure a field, and analysis of the characterization of interdisciplinary studies is overlooked. In this study, we aim to identify the intellectual structure of the field of medical informatics through author co-citation analysis and co-word analysis by the representative journal “IEEE ENG MED BIOL.” In addition, we examine authors and MeSH Terms of top three representative journals for further analysis of the field. We examine the intellectual structure of the medical informatics field by author and word clusters to identify the network structure of medical informatics disciplines.

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이현실(원광대학교) ; 한성국(원광대학교) 2007, Vol.24, No.1, pp.75-101 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2007.24.1.075
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기술 환경의 변화는 문헌정보시스템의 혁신적인 변화를 촉진하고 있다. 본 연구에서는 문헌 정보 체계기술과 인터넷 정보기술을 융합된 차세대 문헌 정보 시스템의 원형으로 시맨틱 라이브러리를 정의하고, 시맨틱 라이브러리의 기능적 요구사항과 아키텍처의 참조모델을 제시하였다. 시맨틱 라이브러리는 온톨로지와 메타데이터 기반의 의미적 상호 운용성과 통합을 실현하고 정보 자원의 개방과 공유 참여와 협업을 통하여 이용자 정보 서비스를 혁신하는 체제이다. 또한 시맨틱 라이브러리는 FRBR의 논리구조를 근간으로 하여 서비스 지향 아키텍처로 구현됨으로써 효과적으로 시스템을 구축을 실현할 수 있다. 본 연구에서는 차세대 문헌정보 시스템의 모델로 6개 수평 계층과 3개 수직요소로 구성되는 시맨틱 라이브러리의 참조 모델을 제시하였다.

Abstract

The current technological revolution pushes forward the innovation in the library information systems. This study proposes functional requirements and an architectural reference model of Semantic Library, recognized as a prototype of next-generation library information systems, that is a seamless convergence of the library information systems and the Internet technologies. Semantic Library can realize semantic interoperability and integration based on ontology and metadata, and also renovate information services for users with openness, sharing, participation and collaboration. Semantic Library will be effectively implemented by means of service-oriented architecture and the logical structure of FRBR. In this study, a reference model of Semantic Library consisting of 6 horizontal layers and 3 vertical elements is presented as a next-generation model of library information systems.

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디지털도서관은 통합관리를 위해 정보기술의 표준화 모델인 아키텍처와 거버넌스를 도입하고 있으며, 도서관의 체계적인 정보기술 거버넌스는 도서관의 정보기술과 업무 부문의 효과적인 융합으로 통합적인 조직의 전략 및 목표를 개발하고, 추진하여 관리하는 조직 기능이라 할 수 있다. 이러한 맥락에서, 본 연구의 목적은 도서관 조직 내의 정보기술 및 업무 관련 사회연결망 구조를 통해 도서관의 통합적 관리․운영을 위한 전략적 연계의 사회적 자본에 대한 분석 모델을 제시하는 데 있다. 전략적 연계를 위한 사회적 자본의 분석 모형은 첫째, 인적자원의 특성을 통한 전체 사회연결망 분석으로 둘째, 1) 커뮤니케이션 2) 경쟁력 및 가치 3) 거버넌스 4) 파트너쉽 5) 범위와 아키텍처 6) 역량의 전략적 연계 요소 분석으로 셋째, 전략적 통합성 및 기능적 통합성의 전략 적 연계 분석으로 설계하였다. 이러한 세 가지 사회적 자본은 사회연결망 분석 이론의 연결성, 중심성, 관계성으로 평가된다.

Abstract

This research applied the concepts of IT architecture and IT governance for managing with an integrated computing environment and organized structure, which base a digital library’s management and operation. It also aims to analyze the structural system between information technology of human resources and strategy alignment elements of business, which both constitute the core content. Social network analysis software was used to investigate the complicated relationship between IT and business-related strategy alignment elements. The following is the results of carrying out this research on the social network structure and features of strategy alignment elements for a digital library. First, analysis indexes for strategy alignment elements and social network of a digital library were developed. Second, an analysis model was designed based on the analysis index for social network as to strategy alignment elements. Analysis model was appraised by collecting social network datasets for such strategy alignment elements as Communications, Competency and Value, Governance, Partnership, Scope and Architecture, and Skills against the Business strategy, Information strategy, Business and Technology of a digital library. As for the content of analysis, social network structure and specific features were analyzed in relation to a digital library’s (1) General social network, (2) Structure of strategy alignment elements, (3) Strategy fit and Functional integration.

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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.

정보관리학회지