- 권한신청
- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
학문의 지식체계를 형성하는데 있어서 하나의 일련과정으로 밀접하게 상호연관된 이론개발 및 이론활용 연구가 뒷받침되어야 한다는 전제 하에, 본 연구는 문헌정보학 연구논문의 이론개발 및 이론활용 사례의 양적/질적 측면을 조사함으로써 문헌정보학의 이론적 기반을 분석하고자 하였다. 특히, 본 연구는 세부주제영역에 따른 이론개발 및 이론활용 연구의 특성에 주목함으로써 문헌정보학의 이론적 기반 형성에 기여한 세부주제영역을 보다 구체적으로 파악하고자 하였다. 이를 위해 1984년부터 2003년에 출판된 1,661편의 연구논문을 대상으로 내용분석을 실시하였다. 분석결과, 22개의 세부주제영역 중에서 정보이용탐색, 정보검색, 도서관경영, 학술커뮤니케이션 영역이 이론개발과 이론활용의 모든 측면에 가장 큰 기여를 한것으로 나타났다. 또한 주제영역별로 생산된 논문 수에 따른 이론적 연구의 비율을 살펴보았을 때, 계량정보학과 전문직 영역에 대한 연구가 매우 이론적인 특성을 보였다. 이 외에 각 세부주제영역별로 사용된 이론을 분석하였을 때, 일부 세부주제영역 간에 유사한 이론적 기반을 공유하고 있는 것으로 나타났다.
Abstract
Based upon the assumption that both theory building and theory use are intertwined to construct a cohesive body of knowledge in the filed, this study attempts to identify the state of theoretical framework by examining the number and the quality of theoretical articles by subfield. Theoretical article is characterized as an incident in which in which the author contributes to the development or the use of theory in his/her own paper. Theoretical incidents were identified by a content analysis of 1,661 articles in four LIS journals from 1984 to 2003. The findings suggest that the four subfields, such as information seeking/use, information retrieval, library management, and scholar communication had great contributions to both theory building and theory use. Also, two research areas such as bibliometrics and professionals are very likely to be theoretical. Further, the analysis of the name of theories used by subfields could give an insight into the understanding of how the theoretical frameworks of each subfield are related.
초록
소설을 비롯한 문학작품에 대한 접근은 기술요소 중심이었고, 주제접근 역시 작품 속에 등장하는 소재, 인물명, 지명 등 형식 요소에 국한되어 왔다. 이러한 관행은 소설 주제의 본질을 놓친 것이며 미학적 경험을 추구하는 이용자의 주제요구를 반영하지 못한다. 이 연구에서는 소설 주제접근체계의 확장을 위해 상징 및 모티프의 개념과 주제접근점으로서의 가능성을 검토하였다. 이와 함께 해당 용어사전을 정보원으로 활용하여 상징과 모티프 체계를 구성하고, 20세기 한국소설에 적용해 이용성과 한계점을 논하였다.
Abstract
The access to literary works, including fictions, has focused on descriptive elements, and the subject access has been confined to denotative elements such as the subject matter, name of character and geographical name, etc, which appear in the work. This practice will not lead to the essence of subject of fiction, and does not reflect the demand of users for the subject who pursue aesthetic experience. In this study, concepts of symbol and motif and their possibility to be used as subject access point are considered to enhance a subject access scheme. In addition, this study tries to build the scheme of symbol and motif by using the glossary as the source of information. The composed schemes are applied to 20th century Korean fictions and its usability and limits are discussed.
초록
기관 리포지토리는 오픈 액세스 운동을 실현할 수 있는 핵심적인 체제의 하나로 알려져 있다. 한국교육학술정보원은 학술 정보 공유 공간으로 대학 기관 리포지토리 컨소시엄인 dCollection을 2003년에 구성하여 현재 62개의 국사립 대학들이 회원 대학으로 참가하고 있다. 본 연구의 목적은 2005년도에 구축된 dCollection 평가 모형을 조사 도구로 활용하여, 40개의 대학 기관 리포지토리의 운영 현황을 파악하고, 이러한 조사 결과를 기초로 하여 dCollection 자료의 등록률 및 이용율 향상에 초점을 맞춰 국내 기관 리포지토리의 발전 방안을 제안하여 효율적인 국가지식정보 유통체제의 인프라 구축을 목적으로 한다.
Abstract
Building institutional repositories is known as one of powerful methods for realizing the open access movement. The Korean Education and Research Information Service(KERIS) proposed to organize institutional repositories into a consortium, called "dCollection (Digital Collection)," composed of 62 universities since 2003. The purpose of this study is to investigate the current state of 40 member universities of dCollection using the evaluation model including 4 categories and 39 indicators, and, based on the survey outcomes, to pinpoint the procedural or performance weak points of the dCollection systems in order to find its customized solutions focusing on the improvement of use and self-archiving rates.
초록
디지털 정보환경 속에서 동일한 내용이지만 형태와 표현 방식이 다른 저작들이 빈번하게 생성되어지자, IFLA는 다양한 매체, 응용 및 기능을 수용하고 이용자의 정보탐색 욕구를 충족시킬 수 있는 새로운 서지정보 기술 권고안인 FRBR(Functional Requirements for Bibliographic Records) 모형을 제안하였다. 이에 따라 여러 기관에서 이용자들이 보다 용이하게 원하는 정보를 탐색, 식별, 선정, 획득하고 또 항해할 수 있게 하는 FRBR 모형 기반의 서지정보시스템을 실험적으로 구현하고 있다. 본 연구는 앞으로 이러한 시스템이 본격적으로 개발될 때 도움이 될 수 있는 서지정보 인터페이스 개발방안을 제안하였다. 이를 위하여 먼저 새로운 검색 및 디스플레이 인터페이스를 선보이고 있는 FRBR 모형 기반 서지정보시스템의 전체적 특징을 살펴본 후, 각 시스템이 제공하는 탐색 인터페이스와 디스플레이 인터페이스를 각각 비교ㆍ분석하였다.
Abstract
New concept of bibliographic data and its scheme are needed to accommodate a change resulting from the emergence of new forms of electronic publishing, and the advent of networked access to information resources. FRBR model was developed for defining functions performed by the bibliographic data with respect to various media, various applications, and various user needs. Several institutions including OCLC and RLG or vendors have tried to implement the FRBR on OPAC systems. The purpose of this study is to propose the strategies for developing bibliographic interface based the FRBR model. This study is to review the representative FRBRized systems and compare the systems regarding on search interface and display interface.
초록
문헌범주화에서는 학습문헌집합에 부여된 주제범주의 정확성이 일정 수준을 가진다고 가정한다. 그러나, 이는 실제 문헌집단에 대한 지식이 없이 이루어진 가정이다. 본 연구는 실제 문헌집단에서 기 부여된 주제범주의 정확성의 수준을 알아보고, 학습문헌집합에 기 부여된 주제범주의 정확도와 문헌범주화 성능과의 관계를 확인하려고 시도하였다. 특히, 학습문헌집합에 부여된 주제범주의 질을 수작업 재색인을 통하여 향상시킴으로써 어느 정도까지 범주화 성능을 향상시킬 수 있는가를 파악하고자 하였다. 이를 위하여 과학기술분야의 1,150 초록 레코드 1,150건을 전문가 집단을 활용하여 재색인한 후, 15개의 중복문헌을 제거하고 907개의 학습문헌집합과 227개의 실험문헌집합으로 나누었다. 이들을 초기문헌집단, Recat-1, Recat-2의 재 색인 이전과 이후 문헌집단의 범주화 성능을 kNN 분류기를 이용하여 비교하였다. 초기문헌집단의 범주부여 평균 정확성은 16%였으며, 이 문헌집단의 범주화 성능은 F1값으로 17%였다. 반면, 주제범주의 정확성을 향상시킨 Recat-1 집단은 F1값 61%로 초기문헌집단의 성능을 3.6배나 향상시켰다.
Abstract
In text categorization a certain level of correctness of labels assigned to training documents is assumed without solid knowledge on that of real-world collections. Our research attempts to explore the quality of pre-assigned subject categories in a real-world collection, and to identify the relationship between the quality of category assignment in training set and text categorization performance. Particularly, we are interested in to what extent the performance can be improved by enhancing the quality (i.e., correctness) of category assignment in training documents. A collection of 1,150 abstracts in computer science is re-classified by an expert group, and divided into 907 training documents and 227 test documents (15 duplicates are removed). The performances of before and after re-classification groups, called Initial set and Recat-1/Recat-2 sets respectively, are compared using a kNN classifier. The average correctness of subject categories in the Initial set is 16%, and the categorization performance with the Initial set shows 17% in F1 value. On the other hand, the Recat-1 set scores F1 value of 61%, which is 3.6 times higher than that of the Initial set.