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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
정보관리기관은 기관의 디지털 성숙도를 효과적으로 평가하고 개선 방향을 명확히 하여 급속도로 발전하는 정보기술환경에 대응할 필요가 있다. 본 연구는 급변하는 정보환경 속에서 정보관리기관의 효과적인 평가 및 방향설정이 용이하도록 디지털 전환의 관점에서 KISTI가 개발한 디지털 큐레이션 성숙도 모델의 가중치를 도출하였다. AHP기법을 통해 모델의 대분류와 중분류에서 상대적 중요도를 가중치로서 도출하였다. 그 결과를 정리해 보면, 전체 모형의 대분류를 100점 기준으로 측정할 때 기술은 27점, 데이터는 24점, 전략은 19점, 조직(인력)은 16점, (사회적)영향력은 14점으로 계산 가능하였다. 그리고 각 대분류 내 중분류에 대해서도 세부항목 별 가중치를 각각 100점 만점을 기준으로 제시하였다. 본 연구에서 도출한 영역별 가중치를 디지털전환 성숙도 평가 모델에 적용함으로써 보다 객관적이고 합리적인 평가가 가능할 것으로 기대된다.
Abstract
In the rapidly developing information technology environment, information management organizations need to effectively evaluate their digital maturity and clarify the direction of improvement to effectively respond to rapidly changing environments. This study derived weights for the digital curation maturity model developed by KISTI from the perspective of digital transformation to facilitate effective evaluation and direction setting of information management organizations. Relative importance was derived as a weight in the major and middle categories of the model through the AHP technique. Summarizing the results, when the major categories of the entire model are measured on the basis of 100 points, technology is 27 points, data is 24 points, strategy is 19 points, organization (manpower) is 16 points, and (social) influence is calculated as 14 points. In addition, weights for each subcategory were presented for each major classification based on a perfect score of 100 points. It is expected that a more objective and reasonable evaluation will be possible by applying the weights for each area derived from this study to the digital transformation maturity evaluation model.
초록
기존의 연구자 유형 구분 모델은 대부분 연구성과 지표를 활용해왔다. 이 연구에서는 인용 영향력이 공동연구와 관련이 있다는 점을 감안하여 인용 데이터를 활용하지 않고 공동연구 지표만으로 연구자 유형을 분석하는 새로운 방법을 모색해보았다. 공동연구 패턴과 공동연구 범위를 기준으로 연구자를 Sparse & Wide (SW) 유형, Dense & Wide (DW) 유형, Dense & Narrow (DN) 유형, Sparse & Narrow (SN) 유형의 4가지로 구분하는 모델을 제안하였다. 제안된 모델을 양자계측 분야에 적용해본 결과, 구분된 연구자 유형별로 인용지표와 공저 네트워크 지표에 차이가 있음이 통계적으로 검증되었다. 이 연구에서 제시한 공동연구 특성에 따른 연구자 유형 구분 모델은 인용정보를 필요로 하지 않으므로 연구관리 정책과 연구지원서비스 측면에서 폭넓게 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
Abstract
Traditional models for categorizing researcher types have mostly utilized research output metrics. This study proposes a new model that classifies researchers based on the characteristics of research collaboration. The model uses only research collaboration indicators and does not rely on citation data, taking into account that citation impact is related to collaborative research. The model categorizes researchers into four types based on their collaborative research pattern and scope: Sparse & Wide (SW) type, Dense & Wide (DW) type, Dense & Narrow (DN) type, Sparse & Narrow (SN) type. When applied to the quantum metrology field, the proposed model was statistically verified to show differences in citation indicators and co-author network indicators according to the classified researcher types. The proposed researcher type classification model does not require citation information. Therefore, it is expected to be widely used in research management policies and research support services.