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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
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초록
기록관리학은 전통적인 기록학과 문서관리, 디지털 데이터의 처리에 이르기까지 복합학적인 학문으로 재정립하였다. 본 연구에서는 국내 기록관리학 대표 학술지인 「한국기록관리학회지」와 「기록학연구」에 2000년부터 2015년까지 게재된 681편의 논문을 조사하여 기록관리 분야의 학제성과 주제 변화 추이에 대해 분석하였다. 이를 위해 두 학술지에 발표된 모든 논문으로부터 저자의 소속기관, 직업, 학문분야, 공저자, 그리고 주제 분야를 추출하였다. 분석방법으로 빈도분석과 네트워크 분석을 사용하였다. 분석 내용은 다음과 같다. 첫째, 두 학회지는 연구자 배경(소속 기관, 직업, 학문문야)에서 분명한 차이를 보인다. 둘째, 공동연구는 점차 증가하는 추세이며, 대학이 중심이 되어 연구가 이루어졌다. 셋째, 각 학회지별 주제 변화 추이를 살펴보았다. 마지막으로 각 기관별로 중심이 되는 주제 영역에 차이를 확인할 수 있었다.
Abstract
In recent years, Korea’s archives management is reestablished as an academic subject. This study presents the interdisciplinarity and the research trend of Archives management in Korea. For the study, 681 articles from Journal of Records Management & Archives Society of Korea and The Korean Journal of Archival Studies published between 2000 and 2015 is analyzed. In this articles, author’s background (agency, job, discipline) and subject is extracted. Cross- tabulation analysis and network analysis are used as major methods. The summary of the study is as follows: First, there are distinct difference between two journals about researcher’s backgrounds. Second, joint-research is gradually increasing and the majority of co-authors are belong to the university. Third, two journals show different research trend. Finally, each institution have different interest about specific subjects.
초록
이 연구는 한국의 정신의학 분야 국제공동연구 활성화를 위하여, 네트워크 분석에 중점을 두어 정신의학 분야 국제공동연구의 핵심 연구동향을 반영하는 지적구조를 규명하였다. 이를 위해 데이터는 Web of Science를 기반으로 수집하였으며, 검색 대상 기간은 2009년에서 2013년까지로 하였다. 고급검색 기능을 통해 정신의학 연구 분야를 의미하는 SU=“psychiatry”의 검색 식을 사용하였으며, 국제공동연구만을 선택해 총 18,590건의 논문을 수집하였다. 총 18,590건 논문의 저자 키워드와 WoS에서 부여한 키워드를 합쳐 최종 선정된 85개 키워드를 대상으로 분석한 결과는 다음과 같다. 첫째, 질환을 중심으로 총 8개의 세부 주제 영역을 확인하였다. 둘째, 높은 영향력을 가지며 다른 키워드들 간의 매개를 도모하여 주제영역을 확장시키는 총 6개의 핵심 키워드를 확인하였다. 셋째, 커뮤니티 분석을 통해 한국연구재단의 학문분류표를 이용하여 세부 주제영역으로 규명한 결과 총 15군집, 총 12세부 주제영역을 확인하였다.
Abstract
This study clarified the intellectual structure of international collaboration in psychiatry based on analyzing networks in order to vitalize for international collaboration in psychiatry in South Korea. The data set was collected from Web of Science citation database during the period from 2009 to 2013. SU=“psychiatry” search formulary (means field of psychiatric medical research) was used through advanced retrieval function and a total of 18,590 articles were selected among international collaborations. A total of 85 different keywords were selected from the 18,590 articles, and the results of analysis were as follows. First, this study examined 8 sub-subject areas focusing on disorders, and found that major subject areas could be divided into a total of 8 sub-subject areas. Second, this study examined 6 keywords that have a strong impact, and extend subject areas by promoting intermediation between other keywords Third, this study examined sub-subject areas by using the Knowledge Classification Scheme of the National Research Foundation of Korea through community analysis, and found a total of 15 clusters and a total of 12 sub-subject areas.
초록
현대사회의 다양하고 복잡한 문제들을 해결하기 위해 학문영역을 넘나드는 학제적 연구가 등장하게 되었다. 본 연구에서는 최근 다양한 영역에서 주목 받고 있는 빅데이터 분야를 대상으로 학제성을 규명하고 학제적 구조를 파악하고자 하였다. 이를 위해 빅데이터를 다룬 학술지 총 1,083종의 데이터를 수집하였다. 이 중 420종(38.8%)의 학술지에 둘 이상의 Web of Science SC범주가 부여되었고, 239종(22.1%)에 부여된 SC범주는 상이한 학문영역에 속하여 빅데이터 분야의 비교적 높은 학제성을 확인할 수 있었다. 이와 함께 논문 게재 상위 56종의 학술지를 대상으로 서지결합분석 네트워크를 생성한 결과 총 10개의 군집이 나타났다. 10개 군집 중 7개 군집이 컴퓨터공학 분야에 해당하여 대부분의 연구가 빅데이터의 저장, 처리, 분석 등 기술적인 부분에 집중되어 있었다. 이외에도 군집분석을 통해 과학기술, 공학, 커뮤니케이션, 법학, 지리학, 생명공학 등 다양한 분야에서 빅데이터의 분석과 활용에 관한 연구가 이루어지고 있음을 확인할 수 있었다. 마지막으로 네트워크에서 매개중심성, 최근접중심성, 삼각매개중심성을 측정한 결과 컴퓨터공학 분야의 학술지들이 네트워크에 미치는 영향력이 크고 주제적 연관성이 강한 것으로 나타났다.
Abstract
Interdisciplinary approach has been recognized as one of key strategies to address various and complex research problems in modern science. The purpose of this study is to investigate the interdisciplinary characteristics and structure of the field of big data. Among the 1,083 journals related to the field of big data, multiple Subject Categories (SC) from the Web of Science were assigned to 420 journals (38.8%) and 239 journals (22.1%) were assigned with the SCs from different fields. These results show that the field of big data indicates the characteristics of interdisciplinarity. In addition, through bibliographic coupling network analysis of top 56 journals, 10 clusters in the network were recognized. Among the 10 clusters, 7 clusters were from computer science field focusing on technical aspects such as storing, processing and analyzing the data. The results of cluster analysis also identified multiple research works of analyzing and utilizing big data in various fields such as science & technology, engineering, communication, law, geography, bio-engineering and etc. Finally, with measuring three types of centrality (betweenness centrality, nearest centrality, triangle betweenness centrality) of journals, computer science journals appeared to have strong impact and subjective relations to other fields in the network.
초록
이 연구는 정보관리학회지의 초록의 현황에 대한 조사와 분석을 통해 초록의 특징을 진단하고자 한다. 이를 위해 학회지의 저자초록을 중심으로 초록의 구성요소, 초록의 유형 등을 분석하였다. 대상초록은 1984년부터 2015년까지 간행된 학회지 논문이다. 그 결과 수록논문은 1,168편, 지시적 초록은 96.6%, 통보적 초록은 3.4%, 국어와 영어 병기 초록은 99.5%였다. 연구방법에서 문헌사례 52.8%, 설문조사 21.1%, 실험이 26.1%였다. 문단과 문장에서 1문단이 92.1%, 2문단 이상이 7.9%, 5문장 이하가 79%, 6문장 이상이 21%, 1인칭 사용이 90.5%로 나타났다. 주제영역은 도서관/정보센터경영 19.4%, 정보서비스 17.3%, 정보공학 16.4%, 정보검색 15.1%, 계량정보 9.6% 등의 순으로 나타났다.
Abstract
This study aims to identify the characteristics of abstracts by analyzing the status of abstracts published in ‘Journal of the Korean Society for Information Management.’ To this end, the study analyzed the components of and the types of abstracts. Target abstracts were those published in the journal from 1984 to 2015. The journal published 1,168 articles with indicative abstracts accounting for 96.6%, informative abstracts 3.4%, and abstracts written in both English and Korean 99.5%. As for research methods, case study through literature review was 52.8%, surveys 21.1%, and experimentation 26.1%. The percentage of abstracts consisting of one paragraph was 92.1%, more than two paragraphs were 7.9%, fewer than 5 sentences were 79%, and 6 sentences or more were 21%. The use of the first person was 90.5%. In terms of topic areas, library and information center management was 19.4%, information services 17.3%, information technology 16.2%, information retrieval 15.1%, and informetrics 9.6%, etc.