- 권한신청
- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
전 세계적으로 협동연구가 증가함에 따라 복수저자 연구업적물 상의 개별저자 기여도를 보다 정확하고 합리적으로 산정하는 것이 중요해지고 있다. 효과적인 저자 기여도 산정을 위해서는 개별 학문분야의 고유한 연구행태 및 규범에 대한 이해가 우선되어야 한다. 그럼에도 불구하고 연구업적 평가 시 개별 학문분야의 특수성을 고려하지 않고 일률적인 방식으로 저자 기여도를 산정하는 경우가 많다. 따라서 본 연구에서는 국내 대학에서 사용하는 교수 연구업적 평가방식에 제시된 복수저자 기여도 측정방식이 특정 학문분야 즉, 경제학 분야 교수의 연구업적 평가에 적용되었을 때 나타나는 문제점을 제시하고 이를 해결할 수 있는 방안을 제안하였다. 본 연구에서는 문헌연구, 업적평가 규정분석 및 경제학 분야 교수 면담 등을 통하여 경제학 분야의 알파벳 순 저자표기 관행을 확인하였고, 이러한 표기방식이 연구업적 평가과정에 제대로 고려되고 있지 않음을 알 수 있었다. 연구결과를 토대로 저자들은 세 가지 즉, (1) 대학 업적평가 규정상의 주저자에 대한 명확한 정의 및 인정기준 확립, (2) 복수저자 기여율 평가규정의 융통성 제고, (3) 저자 기여율에 대한 인식연구의 필요성 등을 제안하였다.
Abstract
There has been growing interest in the methods for measuring the credits of individual authors in multi-authored research papers in response to the increase of research collaboration. Having a good understanding for academic norms of individual discipline is essential to measure author credit effectively. However, many Korean universities do not consider different norms for determining the order of authors across disciplines. Rather, they tend to use a standardized method to assess the credits of authors in multi-authored papers. Therefore, this study presented some problems of applying a standardized method to measure author credits in multi-authored papers in economics. The findings of this study confirmed the frequent use of alphabetical author order in economics papers; however, many university guidelines for research evaluation do not take account the alphabetical authorship in measuring the credits of authors. The authors suggest the needs for (1) establishment of a clear definition for primary authors, (2) flexibility in assessment methods for author credit, and (3) empirical research on author credit.
초록
본 연구에서는 국립중앙도서관 링크드 데이터를 대상으로 인물 정보가 표현되고 연계되는 방식을 분석하고, 이를 확장하기 위한 방안을 제안하였다. 분석 결과, 저자로서의 인물 정보는 링크드 데이터에서도 인물을 표현하는 어휘와 연계되어 기술되고 있는 반면에, 주제로 표현된 인물은 개념으로만 취급되고 있었다. 또한 링크드 데이터 구축과정에서 기존의 전거 정보를 변환한 것 외에는 별도의 부가 정보를 추가했는지를 확인할 수 없었다. 이에 본 연구에서는 저자로서의 인물 정보뿐 아니라 주제로서의 인물 정보도 서지 정보에 포함시키고, 저자로서의 인물 정보와 주제로서의 인물 정보를 연계할 때 링크드 데이터의 품질을 제고할 수 있다고 판단하였다. 그리고 이와 더불어 인물과 관련된 부가 링크 정보를 함께 구축하고 이를 활용하여 서지데이터 검색의 접근점을 확장하는 방안도 함께 제안하였다.
Abstract
This study analyzed the methods for representing and linking personal information in the linked data of National Library of Korea and provided suggestions for expanding the scope of identifying and linking of the personal information. As a result, the personal information as a subject has been dealt with a concept, where the personal information as a contributor has been linked with a vocabulary of personal name. In addition, there have not been assured of including additional information except existing authority data in the process of building the linked data. Therefore, this study suggested that linking personal information as a subject and personal information as a contributor was essential for the quality of linked data. In addition, we proposed to provide additional information related to the person in linked data for expanding the scope of access points in information discovery.
초록
본 연구의 목적은 국내 디지털 도서관 관련된 연구의 동향을 분석하는 것이다. 연구의 목적을 달성하기 위하여 국내 문헌정보학 분야 대표 학술지 4종으로부터 최근 10년(2007년-2016년) 동안 발표된 디지털 도서관 관련 논문 272편을 대상으로 해당 논문의 저자가 직접 부여한 영문키워드 578개를 수집하였다. 수집된 자료는 NetMiner V.4를 사용하여 연결중심성과 매개중심성을 분석하였다. 연구 결과로는, 첫째, 연구 주제의 양적인 측면에서는 ‘Academic Library’, ‘Reference Service’, ‘Public Library’, ‘E Resource’, ‘E Book’ 순으로 나타났고, 둘째, 연구 주제의 영향력 측면에서는, ‘Academic Library’, ‘Reference Service’, ‘Information Behavior’, ‘E Resource’ 등의 순으로 나타났다. 마지막으로 연구 주제의 확장성 측면에서는, ‘Academic Library’, ‘Metadata’, ‘Information Behavior’, ‘E Resource’, ‘Librarian’ 등의 순으로 파악되었다.
Abstract
The aim of this study was to analyze the research trends on the digital libraries in Korea. To achieve this objective, a total of 578 author-assigned English keywords were collected from the 272 major LIS journal articles published in Korea during last ten years-period, i.e., 2007-2016. The collected data were analyzed using NetMiner V.4 to discover their ‘degree centrality’ and ‘betweenness centrality’. As the results, ‘Academic Library’, ‘Reference Service’, ‘Public Library’, ‘E Resource’, and ‘E Book’ showed the most frequently conducted research topics, and ‘Academic Library’, ‘Reference Service’, ‘Information Behavior’, and ‘E Resource’ were the most influencing research topics. Finally, ‘Academic Library’, ‘Metadata’, ‘Information Behavior’, ‘E Resource’, and ‘Librarian’ seemed the most widely intervening research topics in this research.
초록
본 연구는 2008년과 2016년에 각각 수행된 한국연구재단등재지의 저작권 관리 현황 연구결과를 비교하고 그 변화의 의미를 파악하고자 하였다. 그 결과 저작권 소유 주체를 밝힌 등재지는 34%에서 67%로 증가하였고, 저작권은 출판기관에 양도하고 있는 경우가 90%에서 91%로 큰 변화가 없었다. 판권이라는 용어의 사용은 감소한 반면 복제권, 전송권이라는 용어사용은 증가하였다. 저작권양도동의서를 사용하는 등재지는 25%에서 50%로 증가한 반면, 저자에게 셀프아카이빙을 허용하는 경우는 13%에서 12%로 거의 변화가 없었다. 본 연구는 이러한 변화가 국내 학술지의 저작권산업화 기반구축을 의미하는 것으로 보았고, 이 과정에서 학술지 출판기관이 매우 강력한 이해당사자로 자리매김하고 있음을 발견하였다.
Abstract
This study analyzed changes to copyright policies in KCI journals comparatively using the previous 2 research results published in 2008 and 2016 and then gave insight into the meaning of the changes. The results of the study are as follows: Journals making the subject of copyright public had increased from 34% in 2008 to 67% in 2016. Journals transferring copyright from authors remained almost the same, with only a slight increase from 90% to 91% in the same period. Journals using the term ‘publication rights’ instead of ‘copyright’ had decreased; on the other hand, journals using the term ‘reproduction right’ and ‘right of transmission’ had increased. Use of copyright transfer agreement had increased from 25% to 50%; on the other hand, self archiving policy remained almost the same, decreasing slightly from 13% to 12%. This study argues that these changes mean the establishment of copyright industrialization for Korean journals and that the publishing bodies appear to be the most powerful main agent among stakeholders participating in scholarly publishing in this process.
초록
여러 학문 분야에서 데이터의 공유와 재이용에 관한 관심이 증가하고 있다. 실제로 다른 연구자의 데이터를 다시 연구에 사용하고 인용을 부여하는 관행이 서서히 자리를 잡아가고 있다. 이러한 변화를 반영하여 톰슨로이터는 Data Citation Index(DCI)라는 데이터인용 색인 데이터베이스 서비스를 2012년부터 제공하기 시작하였다. DCI는 모든 학문의 전 영역에서 데이터의 인용 현황을 저널의 논문과 유사하게 집계한다. 본 연구에서는 데이터인용이 활발한 사회학 분야의 인용된 연구데이터를 분석하여 해당 분야의 특성과 지적구조를 규명하고자 하였다. 이를 위해 논문 인용을 기반으로 한 사회학 분야의 지적구조와 비교하였으며, 사회학 분야의 연구데이터의 특성과 고유한 지적구조를 살펴보고자 하였다. 분석을 위한 데이터는 두 종류로 수집하였다. 첫째는 DCI에서 ‘Sociology’로 주제 검색을 수행하여 총 8,365건의 인용된 데이터를 수집하였다. 둘째로, 논문 인용 분석과의 비교를 위해서 Web of Science에서 ‘Sociology’로 주제 검색을 수행하여 총 12,132건의 데이터를 수집하였다. 이 두 데이터를 활용하여 저자키워드 동시출현단어 분석을 수행한 결과, 데이터를 기반으로 한 사회학 분야는 2영역 15군집으로 구성된 반면, 논문을 기반으로 한 사회학 분야는 3영역 17군집으로 나타났다. 내용적인 특성을 살펴보면, 전통적으로 사회학의 지적구조를 나타낸다고 볼 수 있는 논문 기반 사회학과 달리 사회학 분야의 연구데이터는 의학 분야와의 활발한 접목을 찾아볼 수 있으며, 그 중에서도 공중보건과 심리학이 중심 영역인 것으로 나타났다.
Abstract
Through a wide variety of disciplines, practices on data access and re-use have been increased recently. In fact, there has been an emerging phenomenon that researchers tend to use the data sets produced by other researchers and give scholarly credit as citation. With respect to this practice, in 2012, Thomson Reuters launched Data Citation Index (DCI). With the DCI, citation to research data published by researchers are collected and analyzed in a similar way for citation to journal articles. The purpose of this study is to identify the characteristics and intellectual structure of sociology field based on research data, which is one of actively data-citing fields. To accomplish this purpose, two data sets were collected and analyzed. First, from DCI, a total of 8,365 data were collected in the field of sociology. Second, a total of 12,132 data were collected from Web of Science with a topic search with ‘Sociology’. As a result of the co-word analysis of author provided-keywords for both data sets, the intellectual structure of research data-based sociology was composed of two areas and 15 clusters and that of article-based sociology was composed with three areas and 17 clusters. More importantly, medical science area was found to be actively studied in research data-based sociology and public health and psychology are identified to be central areas from data citation.