초록

Abstract

This study aims to identify and categorize the content and public use patterns of social scientists’ informal communication activities. Using Twitter data, we identified Korean 736 social scientists who participated in communication activities with the public, and analyzed 4,548 tweets that revealed their informal communication activities. This study is meaningful in that it explored informal communication between social scientists and the public, which was not previously revealed in scholarly communication, and identified the types of informal communication activities, communication media, and collaborative sectors in detail.

초록

본 연구는 시계열 특성을 갖는 데이터의 패턴 유사도 비교를 통해 유사 추세를 보이는 키워드를 자동 분류하기 위한 효과적인 방법을 제안하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 대량의 웹 뉴스 기사를 수집하고 키워드를 추출한 후 120개 구간을 갖는 시계열 데이터를 생성하였다. 제안한 모델의 성능 평가를 위한 테스트 셋을 구축하기 위해, 440개의 주요 키워드를 8종의 추세 유형에 따라 수작업으로 범주를 부여하였다. 본 연구에서는 시계열 분석에 널리 활용되는 동적 시간 와핑(DTW) 기법을 기반으로, 추세의 경향성을 잘 보여주는 이동 평균(MA) 기법을 DTW에 추가 적용한 응용 모델인 MA-DTW를 제안하였다, 자동 분류 성능 평가를 위해 k-최근접 이웃(kNN) 알고리즘을 적용한 결과, ED와 DTW가 각각 마이크로 평균 F1 기준 48.2%와 66.6%의 최고 점수를 보인 데 비해, 제안 모델은 최고 74.3%의 식별 성능을 보여주었다. 종합 성능 평가를 통해 측정된 모든 지표에서, 제안 모델이 기존의 ED와 DTW에 비해 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

Abstract

This study aims to suggest an effective method for the automatic classification of keywords with similar patterns by calculating pattern similarity of temporal data. For this, large scale news on the Web were collected and time series data composed of 120 time segments were built. To make training data set for the performance test of the proposed model, 440 representative keywords were manually classified according to 8 types of trend. This study introduces a Dynamic Time Warping(DTW) method which have been commonly used in the field of time series analytics, and proposes an application model, MA-DTW based on a Moving Average(MA) method which gives a good explanation on a tendency of trend curve. As a result of the automatic classification by a k-Nearest Neighbor(kNN) algorithm, Euclidean Distance(ED) and DTW showed 48.2% and 66.6% of maximum micro-averaged F1 score respectively, whereas the proposed model represented 74.3% of the best micro-averaged F1 score. In all respect of the comprehensive experiments, the suggested model outperformed the methods of ED and DTW.

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이 연구는 대학도서관의 웹사이트 실제 이용 데이터를 분석하여 이용자들의 이용행태를 분석하고, 웹사이트의 개선방안을 제안하는데 있다. 이 연구에서는 2018년 1월부터 2018년 12월까지 C대학교 웹사이트에서 이루어진 이용자들의 트래픽을 분석하여 이용행태를 분석하였다. 웹사이트의 분석 툴로는 ‘구글 애널리틱스’를 활용하였다. 웹 트래픽 변수는 세션, 사용자, 페이지뷰 수, 세션당 페이지수, 평균 세션 시간, 이탈률을 측정지표를 기준으로 이용자 일반적 특성, 사용자환경 분석, 방문 분석, 유입분석, 사이트 분석 5가지로 구분지어 분석하였다. 그 결과, 1) 이용자 일반적 특성을 분석 결과에서 웹사이트 접속 위치가 대한민국뿐만 아니라 중국에서도 일부 접속이 있었다. 2) 사용자 환경 분석에서는 주 이용 브라우저 유형은 인터넷 익스플로러로 나타났다. 다음 순위는 크롬이었으며, 3위와 4위인 Safari로 이탈률이 익스클로러나 크롬의 두 배에 달했다. 화면 해상도에서는 1920x1080 해상도가 가장 많은 비율을 차지하였으며 그 외에도 다양한 환경에서 접속하는 것으로 나타났다. 3) 유입 매체 분석에서는 직접 유입이 가장 높게 나타났다. 4) 사이트 분석에서는 총 페이지뷰 수인 4,534,084 페이지 중 최다 페이지뷰를 차지한 페이지는 메인페이지 다음으로 대출/연장/이력/예약 페이지, 학술DB 페이지, 소장자료 페이지 순으로 나타났다.

Abstract

This study analyzes the actual use data of the websites of university libraries, analyzes the users’ usage behavior, and proposes improvement measures for the websites. The study analyzed users’ traffic and analyzed their usage behavior from January 2018 to December 2018 on the C University website. The website’s analysis tool used ‘Google Analytics’. The web traffic variables were analyzed in five categories: user general characteristics, user environment analysis, visit analysis, inflow analysis, site analysis, and site analysis based on the metrics of sessions, users, page views, pages per session, average session time, and bounce rate. As a result, 1) In the analysis results of general characteristics of users, there was some access to the website not only in Korea but also in China. 2) In the user experience analysis, the main browser type appeared as Internet Explorer. The next place was Chrome, with a bounce rate of Safari, third and fourth, double that of the Explore or Chrome. In terms of screen resolution, 1920x1080 resolution accounted for the largest percentage, with access in a variety of other environments. 3) Direct inflow was the highest in the inflow media analysis. 4) The site analysis showed the most page views out of 4,534,084 pages, followed by the main page, followed by the lending/extension/history/booking page, the academic DB page, and the collection page.

초록

본 연구는 대학도서관의 연구데이터관리서비스 개발을 위하여 수행되었다. 본 연구에서는 연구데이터관리서비스의 요소와 제공 수준을 알아보고, 국내에서 연구비 규모가 가장 큰 대학인 서울대학교 소속 연구자들을 대상으로 인터뷰를 진행하여 연구자들의 연구데이터관리 및 공유와 이용, 서비스에 대한 요구를 분석하였다. 인터뷰 참여자들은 해외 연구비지원기관 또는 학술 저널에서 제시하는 데이터 공유 의무조항에 대한 인식과 이행 경험이 부족하고 데이터를 체계적으로 관리하는데 어려움을 겪고 있었다. 그러나 상당수의 연구자들이 데이터 관리 및 연구데이터관리서비스 관련 교육에 대한 필요성에 대해 동감하고 있었다. 이를 바탕으로, 연구데이터관리서비스를 교육서비스, 전문 컨설팅 서비스, 큐레이션 기술 서비스 요소로 나누어 각 요소별 이용자의 요구를 반영한 서비스를 제안하였다. 본 연구결과는 향후 국내 대학도서관 및 연구데이터관리서비스를 계획하고 있는 기관에서 서비스 개발의 기초자료로 활용할 수 있을 것이다.

Abstract

This study aimed to develop Research Data Management (RDM) Services in a domestic university library of Korea. In this study, elements and levels of RDM services are examined and in-depth interview was conducted with university researchers affiliated in Seoul National University, which has the largest amount of research fund among universities in Korea. Interview was conducted to analyze their data management practices and needs of RDM services. Interview results show researchers’ lack of awareness toward Data Management Policy and data sharing obligations of funding agencies and academic journal publishers. Also, they had trouble managing research data systematically. However, many of the researchers understand the necessary of research data management and education of data management. Based on the interview result, service elements and contents are suggested for RDM services which is consisted of education services, professional consulting services, curation technical services. This study result will help to guide for the planning the future RDM service in university library of Korea.

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본 연구의 목적은 이용자의 스마트폰 무선신호를 이용하여 이용자가 공공도서관 공간을 어떻게 이용하는지에 대한 이용행태를 분석하는 것이다. 공간이용 데이터를 수집하는 방법으로 이용자의 스마트폰 무선신호를 감지하여 이용자의 동선을 추적하였고 수집된 데이터를 로데이터로 하여 추가적인 분석을 진행하였다. 서울 시내 한 구립도서관에서 4개월 동안 수집된 이용자 공간이용 데이터를 분석한 결과, 전월 대비 평균 37.9%의 이용자들이 익월에도 이용을 하는 것으로 나타났고 이용자 중의 50%는 7분 미만으로 도서관에 머무는 것으로 나타났다. 또한 도서관을 이용하는 시간을 분석한 결과, 오후 2-3시 사이에 이용자들이 가장 많았으며 주말 오후 5시 이후에는 이용자가 매우 적게 나타났다. 층간 공간이동을 분석한 결과, 서가가 위치한 3층과 4층 사이의 공간이동이 유사하게 높게 나타났다. 이러한 결과는 스마트폰 무선신호를 이용한 도서관 공간이용행태를 분석하는 방법론이 기존에 주로 사용되었던 관찰을 통한 분석보다 효과적임을 제시하고 있다. 따라서 향후 도서관 공간이용 분석에 적극 활용된다면 도서관 공간운영의 활용성을 높일 것으로 기대된다.

Abstract

The purpose of this study is to analyze library space use patterns through users’ smartphone WiFi. This study is applied a method to detect WiFi signal of users’ smartphone to analyze the in-library wayfinding of users. The library usage data were collected for four months in a library in Seoul, Korea. The results show that the average 37.9% of library users revisits the library the next month. Half of users stay under 7 minutes in the library. Users mainly visit the library between 2 and 3 o’clock, and few users visit the library after 5 pm on weekends. The floor moving pattern result shows that the co-visit rate between the third and fourth floor is higher than others, in that these two floors are mainly composed of book shelves. These results indicate that the method to detect the WiFi signal for spatial pattern analysis could be more effective than observation which was used in previous research. It, therefore, is expected that this method would be applied in other libraries to analyze and enhance the library space usage.

초록

데이터 학술지와 데이터 논문이 오픈과학 패러다임에서 데이터 공유와 재이용이라는 학술활동이 등장하여 지속적으로 성장하고 있다. 본 논문은 영향력있는 다학제적 분야의 데이터 학술지인 Scientific Data에 게제된 총 713건의 논문을 대상으로 저자, 인용, 주제분야 측면을 분석하였다. 그 결과 저자의 주된 주제 영역은 생명공학, 물리학 등으로 나타났으며, 공저자 수는 평균 12명이다. 공저 형태를 네트워크로 살펴보면, 특정 연구자 그룹이 패쇄적으로 공저활동을 수행하는 것으로 나타났다. 인용의 주제영역을 살펴보면, 데이터 논문 저자의 주제영역과 크게 다르지 않게 나타났으나, 방법론을 주로 다루는 학술지의 인용 비중이 높은 것은 데이터 논문의 특징으로 볼 수 있다. 데이터 논문 저자의 키워드를 사용하여 동시출현단어분석 네트워크로 살펴본 데이터 논문의 주제영역은 생물학이 중심이며, 구체적으로 해양생태, 암, 게놈, 데이터베이스, 기온 등의 세부 주제 영역을 확인할 수 있다. 이러한 결과는 다학제학문 분야를 다루는 데이터 학술지이지만, 데이터 학술지 출간에 관한 논의를 일찍부터 시작해온 생명공학 분야에 집중된 현상을 보여준다.

Abstract

Data journals and data papers have grown and considered an important scholarly practice in the paradigm of open science in the context of data sharing and data reuse. This study investigates a total of 713 data papers published in Scientific Data in terms of author, citation, and subject areas. The findings of the study show that the subject areas of core authors are found as the areas of Biotechnology and Physics. An average number of co-authors is 12 and the patterns of co-authorship are recognized as several closed sub-networks. In terms of citation status, the subject areas of cited publications are highly similar to the areas of data paper authors. However, the citation analysis indicates that there are considerable citations on the journals specialized on methodology. The network with authors’ keywords identifies more detailed areas such as marine ecology, cancer, genome, database, and temperature. This result indicates that biology oriented-subjects are primary areas in the journal although Scientific Data is categorized in multidisciplinary science in Web of Science database.

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우울증은 전 세계적으로 많은 사람들이 겪고 있으며, 최근 다양한 분야에서 꾸준히 우울증에 대한 연구가 수행되고 있다. 특히 사람들이 본인의 스트레스나 감정 상태에 대해 소셜미디어에 공유한 글을 통해 그들의 심리나 정신건강에 대해 파악해보고자 하는 맥락에서 소셜미디어를 활용한 연구 역시 유의미하게 받아들여지고 있다. 이에 본 연구에서는 우울 경향의 이용자와 그렇지 않은 이용자들의 2016년부터 2019년 2월까지의 트위터 데이터를 수집하여 어떤 주제적, 어휘 사용의 특성을 보이는지 보고자 하였으며, 우울 경향의 시기별로도 어떤 차이를 보이는지 살펴보기 위해 우울 경향 관측 날짜를 기준으로 하여 이전(before) 시기와 이후(after) 시기를 구분하여 실험을 수행하였다. 토픽모델링, 동시출현 단어분석, 감성분석 방법을 통해 우울 경향과 비(非)우울 경향 이용자의 텍스트의 주제적 차이를 살펴보았고, 감성 반응에 따라 사용한 어휘에 대해서도 살펴봄으로써 어떠한 특성이 있는지 확인해 보았다. 데이터 수집 단계에서 ‘우울’ 표현을 포함한 텍스트 데이터 수집방법을 통해 비교적 긴 기간, 많은 양의 데이터를 수집할 수 있었고, 또한 우울 경향의 여부와 시기적 구분에 따른 관심 주제에 대한 차이도 확인할 수 있었다는 점에서 유의미하다고 볼 수 있다.

Abstract

Depression is a serious psychological disease that is expected to afflict an increasing number of people. And studies on depression have been conducted in the context of social media because social media is a platform through which users often frankly express their emotions and often reveal their mental states. In this study, large amounts of Korean text were collected and analyzed to determine whether such data could be used to detect depression in users. This study analyzed data collected from Twitter users who had and did not have depressive tendencies between January 2016 and February 2019. The data for each user was separately analyzed before and after the appearance of depressive tendencies to see how their expression changed. In this study the data were analyzed through co-occurrence word analysis, topic modeling, and sentiment analysis. This study’s automated data collection method enabled analyses of data collected over a relatively long period of time. Also it compared the textual characteristics of users with depressive tendencies to those without depressive tendencies.

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본 연구의 목적은 연구데이터 서비스 자체의 유용성과 연구데이터에 대한 사용경험 기반의 유용성 측면에서 평가 모형을 개발하는 것이다. 다양한 사례에서 도출한 데이터 서비스의 유용성 평가 요소로부터 연구데이터에 내재된 평가척도인 검색성, 접근성, 상호운용성, 재활용성 4개와 각각의 측정지표 총 20개를 도출하였다. 그리고 Google Analytics, YouTube 광고료 책정 기준, 서울특별시, Altmetrics의 사례를 분석하여 연구데이터에 대한 이용자 경험 기반의 유용성 측정지표 12개를 도출하였다. 평가척도와 측정지표에 대한 타당성과 신뢰성 검정을 위해 연구데이터의 잠재적 이용자 164명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 평가척도의 타당성 검정을 위해 KMO Bartlett 분석을 하였으며, 측정지표의 성분분석을 위해 주성분 분석과 베리맥스 회전분석법을 사용하였다. 내재적 평가척도의 경우 4개 척도 모두 KMO Bartlett의 타당성 값을 충족시켰으며, 평가척도에 대한 측정지표의 성분분석 결과 모두 단일 성분으로 나타나 현재의 척도로 해당 지표에 대한 설명이 가능하였다. 그러나 이용자 경험 기반의 12개 측정지표의 성분분석 결과는 2개 성분으로 나누어지는 것으로 나타나 각각을 활용도와 참여도라는 개념의 2개 평가척도로 구분하였다. Cronbach’s alpha 계수에 의한 신뢰도 측정 결과 6개의 평가척도 모두 0.6 이상의 측정치를 충족시키는 것으로 나타났다.

Abstract

The Purpose of this study is to develop an evaluation model for usability of research data service from the angles of evaluating usefulness of research data service itself and research data use experience-based usability. First, the various cases of evaluating usability of data services are examined and 4 rating scales and 20 measuring indicators for research data service are derived as a result of comparative analysis. In order to verify validity and reliability of the rating scale and the measuring indicators, the study conducted a survey of 164 potential research data users. KMO Bartlett Analysis was performed for validity test, and Principle Component Analysis and Verimax Rotating Method were used for component analysis on measuring indicators. The result shows that the 4 intrinsic rating scales satisfy the validity criteria of KMO Barlett; A single component was determined from component analysis, which verifies the validity of measuring indicators of the current rating scale. However, the result of 12 user experience-based measuring indicators analysis identified 2 components that are each classified as rating scale of utilization level and that of participation level. Cronbach’s alpha of all 6 rating scales was 0.6 or more for the overall scale.

초록

사람들은 청소년기에 성적 지향이나 성 정체성에 대해 인식하기 시작하며, 청소년들은 성에 관한 민감한 건강정보 탐색을 위해 접근이 편하고 익명성이 보장된 지식검색 커뮤니티를 자주 이용한다. 본 연구는 지식검색 커뮤니티에 나타난 청소년들의 성 정체성에 관련된 질문과 답변을 바탕으로 그들의 정보탐색 행태를 관찰하고자 하였다. 먼저, 그들의 정보 요구를 파악하고 그들이 공유한 질문에 제공된 답변들 가운데 채택된 답변과 비 채택된 답변의 특성을 비교하여 청소년들이 어떠한 답변을 선호하는지 조사하였다. 이를 위해 국내의 대표적인 지식검색 커뮤니티인 네이버 지식iN에서 2016년 1월부터 2018년 12월까지 3년간 채택된 답변과 비 채택된 답변으로 구성된 총 358세트의 데이터를 분석하였다. 분석 결과, 성 정체성에 관한 고민을 가진 청소년들은 성 정체성에 대한 정의나 혼란에 관한 정보 요구가 많았다. 이용자들이 채택한 답변에는 공감 및 긍정적인 느낌을 주는 요인들이 채택되지 않은 답변에 비해 많았으며, 반면에 채택되지 않은 답변에는 부정적인 요인들이 높게 나타났다. 본 연구는 성 정체성이 확립되지 않은 청소년들이 가진 정보 요구와 정보탐색 행태를 분석하여 정보탐색 분야의 논의를 확장하고 건강정보 이용자의 정보 평가에 이용되는 인지적 및 감정적 모델을 검증했다는 데 학문적 의의가 있다. 또한 연구 결과를 바탕으로 소셜 미디어가 청소년에게 제공해야 할 성 정체성에 관한 효과적인 정보서비스에 대한 실질적인 함의를 제안한다.

Abstract

People begin to recognize sexual orientation or gender identity in adolescence, and adolescents frequently use an accessible and anonymous anonymity knowledge retrieval community to explore sensitive health information about gender. This study attempted to observe their information search behavior based on questions and answers about adolescents’ gender identity in the knowledge retrieval community. First, we wanted to examine their information needs and to investigate what factors they preferred to answer by comparing the characteristics of the answers adopted with the non-adopted answers among the answers provided in the questions they shared. To this end, Naver, Korea’s representative knowledge search community. In Knowledge-iN, a total of 358 sets of data were analyzed, consisting of responses adopted over three years from January 2016 to December 2018. As a result, adolescents with concerns about gender identity demanded information about definition or confusion about gender identity. In the responses adopted by the users, the factors that gave empathy and positive feelings were higher than those that were not adopted, whereas the negative responses were higher in the unaccepted answers. This study is meaningful in that it analyzes the information needs and information search behaviors of adolescents with no established gender identity, expands the discussion in the information search field, and confirms cognitive and emotional models for information evaluation of health information users. Also, based on the research results, we propose practical implications for effective information services on gender identity that social media should provide to young people.

초록

이용자의 정보요구를 파악하기 위한 다양한 방법 중 로그 분석 방법은 이용자의 실제 검색 행위를 사실적으로 반영하고, 대다수 이용자의 전반적인 이용행태를 분석할 수 있다. 이에 본 연구에서는 국가기록원 웹 포털서비스를 통해 입수된 대량의 질의로그 빅데이터를 기반으로 이용자의 정보요구를 파악하기 위해 1) 질의에 내포된 정보요구 유형별과 2) 검색결과로 제공한 기록 유형별 분석을 진행하였다. 분석에 활용한 질의로그는 국가기록원이 웹을 통해 검색서비스를 제공한 2007년부터 2018년 12월까지, 총 141개월 동안 수집된 월별 상위 100개 질의어 1,571,547개를 대상으로 하였다. 나아가 분석결과를 토대로 이용자 검색 만족도를 향상시킬 수 있는 개선방안을 제안하였다. 본 연구의 결과는 국가기록원 검색 서비스 개선 및 고도화를 위한 구체적이고 실질적 방안을 제시했다는 점에서 의의가 있다.

Abstract

Among the various methods for identifying users’s information needs, Log analysis methods can realistically reflect the users’ actual search behavior and analyze the overall usage of most users. Based on the large quantity of query log big data obtained through the portal service of the National Archives of Korea, this study conducted an analysis by the information type and search result type in order to identify the users’ information needs. The Query log used in analysis were based on 1,571,547 query data collected over a total of 141 months from 2007 to December 2018, when the National Archives of Korea provided search services via the web. Furthermore, based on the analysis results, improvement methods were proposed to improve user search satisfaction. The results of this study could actually be used to improve and upgrade the National Archives of Korea search service.