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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
최근 들어 다양한 분야에서 딥러닝이 혁신적인 기계학습 기법으로 급속하게 확산되고 있다. 이 연구에서는 딥러닝 연구동향을 분석하기 위해서 자아 중심 주제 인용분석 기법을 변형하여 응용해보았다. 이를 위해 Web of Science에서 ‘deep learning’으로 탐색하여 검색된 문헌 중 소수의 씨앗 문헌으로부터 인용 관계를 통해 분석 대상 문헌을 확보하는 방법을 시도하였다. 씨앗 문헌을 인용하는 최근 논문들을 딥러닝 분야의 현행 연구를 반영하는 자아 문헌집합으로 설정하였다. 자아 문헌으로부터 빈번히 인용된 선행 연구들은 딥러닝 분야의 연구 주제를 나타내는 인용 정체성 문헌집합으로 설정하였다. 자아 문헌집합에 대해서는 공저 네트워크 분석을 비롯한 정량적 분석을 실시하여 주요 국가와 연구 기관을 파악하였다. 인용 정체성 문헌들에 대해서는 동시인용 분석을 실시하고, 도출된 문헌 군집을 인용하는 주요 키워드인 인용 이미지 키워드를 파악하여 주요 문헌과 주요 연구 주제를 밝혀내었다. 마지막으로 특정 주제에 대한 인용 영향력이 성장하는 추세를 반영하는 인용 성장지수 CGI를 제안하고 측정하여 딥러닝 분야의 선도 연구 주제가 변화하는 동향을 밝혔다.
Abstract
Recently, deep learning has been rapidly spreading as an innovative machine learning technique in various domains. This study explored the research trends of deep learning via modified ego centered topic citation analysis. To do that, a few seed documents were selected from among the retrieved documents with the keyword ‘deep learning’ from Web of Science, and the related documents were obtained through citation relations. Those papers citing seed documents were set as ego documents reflecting current research in the field of deep learning. Preliminary studies cited frequently in the ego documents were set as the citation identity documents that represents the specific themes in the field of deep learning. For ego documents which are the result of current research activities, some quantitative analysis methods including co-authorship network analysis were performed to identify major countries and research institutes. For the citation identity documents, co-citation analysis was conducted, and key literatures and key research themes were identified by investigating the citation image keywords, which are major keywords those citing the citation identity document clusters. Finally, we proposed and measured the citation growth index which reflects the growth trend of the citation influence on a specific topic, and showed the changes in the leading research themes in the field of deep learning.
초록
본 연구는 정보활용교육 분야의 연구주제들을 파악하여 정보활용교육에 제안할 수 있는 요소들이 있는지를 살펴보는데 연구의 목적이 있다. 우선, 정보활용교육과 관련된 문헌정보학 분야의 논문 97편을 대상으로 토픽모델링을 적용하여 ‘미디어 리터러시’, ‘정보활용교육의 교수학습방법’, ‘정보원 이용 및 판단’ 등의 주요 주제를 파악하였다. 분석 결과를 바탕으로, 교육내용 측면에서는 Big 6 정보모형, 교육방법과 관련해서는 미국 사서교사협회의 정보활용 능력기준과 미국 대학 및 연구도서관협회의 정보활용교육 개발지침을 고려하여 정보활용교육 교육내용을 제안하였다. 본 연구는 정보활용교육 전반의 연구주제와 연관된 교육 요소들을 파악하였으며, 이를 바탕으로 ‘정보원 이용 및 판단’, ‘정보윤리’와 관련된 교육내용을 보다 강조하였다는 점에서 의의가 있다.
Abstract
The aim of this study is to identify the research topics and suggest an information literacy curriculum by analyzing research articles on information literacy. For this purpose, we applied the topic modeling technique to 97 scientific articles and identified the core contents of information literacy education, such as media literacy, information literacy instruction, and the use of information resources. Based on the analysis results, we suggested an information literacy curriculum by considering the Big 6 model, information literacy standards of American Association of School Library, and Association of College and Research Libraries’s information literacy competencies. This study is significant in that it considered ‘use of information resources’ and ‘information ethics’ to suggest information literacy education.
초록
최근 대학에서는 다양하게 변화하고 있는 실무현장과 학술연구분야를 반영하여 교과과정을 개편하자는 요구가 다양하게 나타나고 있다. 이에 이 연구에서는 교육과정 개편에 필요한 해외 문헌정보학 교육과정의 동향을 파악하고자 세 가지 측면에서 미국 문헌정보학 교과과정에 개설되어 있는 교과목을 분석하였다. 교과목 분석에 적용된 기준은 국가직무능력표준(NCS)의 문헌정보관리 직무단위, 한국연구재단의 국가과학기술표준분류와 학술연구분야 분류표에 나타난 문헌정보학 주제 분류이다. 세 가지 측면으로 분석한 결과 공통되게 나타난 현상은 시스템 구축설계 및 정보기술분야의 교과목 수가 많은 것이며 도서관 및 정보센터 경영과 이용자서비스도 교과목이 많은 주제 분야인 것으로 조사되었다.
Abstract
Since new issues and topics are emerging in the information and library science fields, diverse needs are identified to enhance the curriculum of library and information science education. This study investigated curriculum of library and information science in US and identified the topics of classes in the curriculum by the three aspects such as competency areas, scientific and technology category, and research fields. Consequently, topics related various information technology including system design and implement are the most popular topics in all analyses. Library and information center management and user service are also major topics of the curriculum.
초록
본 연구는 보다 효율적인 정보서비스를 위한 주제화 모형을 개발하고자 하였다. 연구의 결과 및 제시한 주제화 모형의 구성과 특징을 요약하면 다음과 같다.첫째, 대학도서관의 운영 패러다임은 논리성보다는 실용성이 강조되고 있다. 따라서, 대학도서관의 효율적인 공간 활용, 장서 구분 및 서비스를 위해서는 ‘주제화’가 가장 바람직하다.주제화를 적용하기 위해서는 이에 대한 해결이 선행되어야 한다.셋째, 대학도서관의 효율적인 정보서비스를 위한 주제화 모형으로는 ‘광역형 주제화 모형’을 제시할 수 있다. 1) 광역형 주제화의 공간모형은 중앙도서관의 경우 대학생을 위한 ‘학부전용도서관’으로 운영하고, 각각의 주제도서관은 연구를 위주로 하는 교수와 대학원생을 위한 ‘연구도서관’으로 운영하는 방안이다. 2) 광역형 주제화의 장서 모형은 중앙도서관(학부전용도서관)의 경우 학부생들의 과제 및 학습관련 자료를 제공하고, 각각의 주제도서관은 연구를 위한 서지 및 정보제공에 치중하는 방안이다. 기능적 업무담당사서를 배치하고, 주제도서관은 주제담당사서와 기능적 업무담당사서 그리고 주제와 연관이 있는 학과의 대학원생을 조교나 보조학생으로 확보해 서비스를 주제별과 이용자별로 차별화하는 방안이다.
Abstract
Second, the necessity of adopting subject divisional plan is to secure enough subject librarians and large space. These necessities must be fulfiled prior to adopting th e subject divisional plan. rvice of university library is 'wide-area subject divisional plan model'.1) In the case of central library, the space model of wide-area subject divisional plan is programed as undergraduate library for the undergraduate students. And each subject libraries is operated as research 2) In central library, the collection model of wide-area subjec t divisional plan is practiced as ofering reference and general education centered data for undergraduate students' study. And each subject libraries is furnished with research papers, recent journals, and various ma 3) The human resource model of wide-area subject divisional pla n is aplicated by aranging apropriate librarians at the right place. In the case of central library, the reference librarians and librarians who educate the users and take charge of function are set in to hel Subject library needs to secure subject librarians, librarians who take charge of function, and graduate students who are related to the subject as student assistant. T hen it is possible to discriminate reference service by subjects and users.
초록
이 연구는 색인가가 주제 색인하는 과정에서 참조하는 여러 문서구성요소를 문서 범주화의 정보원으로 인식하여 이들이 문서 범주화 성능에 미치는 영향을 살펴보는데 그 목적이 있다. 이는 기존의 문서 범주화 연구가 전문(full text)에 치중하는 것과는 달리 문서구성요소로서 정보원의 영향을 평가하여 문서 범주화에 효율적으로 사용될 수 있는지를 파악하고자 한다. 전형적인 과학기술 분야의 저널 및 회의록 논문을 데이터 집합으로 하였을 때 정보원은 본문정보 중심과 문서구성요소 중심으로 나뉘어 질 수 있다. 본문정보 중심은 본론 자체와 서론과 결론으로 구성되며, 문서구성요소 중심은 제목, 인용, 출처, 초록, 키워드로 파악된다. 실험 결과를 살펴보면, 인용, 출처, 제목 정보원은 본문 정보원과 비교하여 유의한 차이를 보이지 않으며, 키워드 정보원은 본문 정보원과 비교하여 유의한 차이를 보인다. 이러한 결과는 색인가가 참고하는 문서구성요소로서의 정보원이 문서 범주화에 본문을 대신하여 효율적으로 활용될 수 있음을 보여주고 있다.
Abstract
The purpose of this study is to examine whether the information resources referenced by human indexers during indexing process are effective on Text Categorization. More specifically, information resources from bibliographic information as well as full text information were explored in the context of a typical scientific journal article data set. The experiment results pointed out that information resources such as citation, source title, and title were not significantly different with full text. Whereas keyword was found to be significantly different with full text. The findings of this study identify that information resources referenced by human indexers can be considered good candidates for text categorization for automatic subject term assignment.
초록
본 연구의 목적은 빅데이터 연구 논문의 주제 분야 간의 연관관계를 분석하는데 있다. 동시 인용 관계를 적용하여 분석 대상의 주제 분야를 추출하였으며, R 프로그램의 Apriori 알고리즘을 이용하여 연관관계의 규칙을 분석하고, arulesViz 패키지를 사용하여 시각화하였다. 연구 결과 22개 주제 분야가 추출되었는데, 이들 주제 분야는 3가지 군집으로 구분되었다. 주제 분야의 연관관계 유형을 분석한 결과, 연관관계의 복잡성에 따라 ‘전문형’, ‘일반형’, ‘확대형’으로 구분되었다. 전문형에는 문헌정보학, 신문방송학 등이 포함되었고, 일반형에는 정치외교학, 무역학, 관광학 등이 포함되었고, 확대형에는 기타인문학, 사회과학일반, 관광학일반 등이 포함되었다. 이 연관관계는 빅데이터 연구자가 한 주제 분야를 인용할 때 관계가 있는 다른 주제 분야를 인용하는 경향을 보여주는 것으로, 도서관에서 학술정보서비스를 위해 연관관계를 활용한 서비스를 고려해야 할 필요가 있다.
Abstract
The purpose of this study is to analyze the association among the subject areas of big data research papers. The subject group of the units of analysis was extracted by applying co-citation networks, and the rules of association were analyzed using Apriori algorithm of R program, and visualized using the arulesViz package of R program. As a result of the study, 22 subject areas were extracted and these subjects were divided into three clusters. As a result of analyzing the association type of the subject, it was classified into ‘professional type’, ‘general type’, ‘expanded type’ depending on the complexity of association. The professional type included library and information science and journalism. The general type included politics & diplomacy, trade, and tourism. The expanded types included other humanities, general social sciences, and general tourism. This association networks show a tendency to cite other subject areas that are relevant when citing a subject field, and the library should consider services that use the association for academic information services.
초록
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.
초록
대학소속 연구자들의 연구 분야가 다변화되면서 대학도서관에서는 서비스 운영을 위하여 학과별 주제 분야를 파악하는 것이 중요한 과제로 인식되고 있다. 이 연구는 대학 학과 소속구성원들의 학술지 논문 서지사항을 분석하여 학과별 주제특성을 다차원적으로 분석하고자 하였다. 게재한 학술논문을 분석하여 1차적으로 해당 학과의 주제영역을 파악하고자 하였으며 심층적으로 주제영역을 분석하기 위하여 해당 논문들이 인용한 학술지를 조사하여 확장된 주제영역을 조사하였다. 또한 상위 인용된 학술지를 대상으로 네트워크 분석을 하여 학술지간 관계를 분석하였다. 분석 결과 학과별 주제 분야별 학술지 이용현황에 차이가 있는 것으로 조사되었으며 특정 주제 분야의 경우 학술지 종수와 논문 수에 따라 주제 분야의 중요도가 비례하지 않는 것으로 나타났다. 즉, 특정분야의 경우 소수의 학술지에서 많은 논문이 인용되고 있는 현상이 있으며 게재하는 주제 분야와 인용하는 주제 분야의 중요도가 일치하지 않는 것으로 나타났다.
Abstract
As topics of researchers become diverse horizontally or vertically, academic libraries have difficulties to identify the dynamic change of researchers' needs for academic publications. This research aims to illustrate the topic areas of researchers in a department of university by analyzing bibliographies of their publications. First, researchers' publications were used to discover the topic areas where the researchers had published. Second, the cited publications in those papers were analysed to identify the expanded topic areas of these researchers. Finally, highly cited journals were analyzed by network analysis method. The major finding is that the importance of topic areas by the number of journals was not necessarily proportional to that by the number of papers. Researchers have a tendency to use many papers in a small number of journals in a certain topic area. Furthermore, the importance of topic areas discovered by researchers' publications was not the same as that discovered by researchers' citations.
초록
본 연구는 대학도서관에서 주제전문사서제에 의한 도서선정의 효과를 입증하기 위하여 주제전문사서제도가 도입되기 이전과 이후에 선정된 개별 도서에 대한 대출 현황을 조사하여 그 효과성의 차이를 분석하였다. 이를 위하여 조사대상이 된 S대학교 도서관에서 주제전문사서제도를 도입한 2005년 9월을 기점으로 이전과 이후 3년씩 총 6년 동안에 선정된 도서 186,435권에 대한 총 대출 현황(622,213권)을 t-test와 ANOVA를 통하여 검정하였다. 연구 결과, 첫째, 주제전문사서제의 도입 이후에는 사서에 의한 도서선정의 비율이 높아졌다. 둘째, 주제전문사서제의 도입 이전과 비교하여 도입 이후에는 교수와 사서에 의해 선정된 국외서에 대한 대출이 유의미하게 증가하였다. 셋째, 주제전문사서제의 도입 이전과 비교하여 도입 이후에는 교수가 선정한 도서에 대한 대출 횟수가 유의미하게 증가한 학문분야가 많아진 반면, 학생이 선정한 도서는 대출 횟수가 유의미하게 감소한 분야가 많았다.
Abstract
This study analyzed the difference between the two situations to verify the effectiveness of the book selection by the subject professionals in a academic library. In this, some circulation statistics before and after introduction to subject specialists were compared. Moreover, by using Minitab and t-test, ANOVA among other statistical techniques, 186,435 books selected 3 years before September 2005 and after 3 years and 622,213 circulation statistics about those books in ‘S’ University Library were compared and analysed. The results were as follows: (1) After introduction to the subject librarian, the proportion of books selected by librarians were increased. (2) After introduction to subject reference librarian, the foreign books selected by the faculty and the librarians were statistically significantly increased. (3) By academic field, the academic fields of the books selected by the faculty were significantly increased, but the academic fields of the books selected by the students were significantly decreased.
초록
본 연구는 세계의 실 운용중인 리포지터리 중 성공 사례들을 조사하고 그것의 실태와 운영정책을 분석하여 향후의 성공적인 리포지터리 구축과 운영시 유용한 전략적 토대를 마련하고자 하였다. 본 연구의 목적을 달성하기 위해 리포지터리의 성공 사례는 CSIC에서 제공하는 Ranking Web of World Repositories의 Top 10과 JISC에서 지원하는 Registry of Open Access Repositories을 통해 선정되었다. 성공적인 리포지터리의 운영정책 및 관련 자료는 주로 해당 사이트를 통해 수집하였고 큰 범주에서 주제 리포지터리와 기관 리포지터리로 나누었다. 운영정책은 운영 및 지원정책, 수집정책, 관리정책, 배포 및 이용활성화정책, 장기보존 정책, 기술정책, 그리고 저작권 정책으로 구분하여 분석하였다. 또한 성공적인 주제 리포지터리와 기관 리포지터리의 운영정책의 차이 및 국내와 국외 리포지터리간의 차이점도 살펴보았다.
Abstract
This study investigated and analyzed operating policies and status of the best practices repository in the world to propose the successful strategies of management and establishment of repository. The best practices were selected from the top 10 of the Ranking Web of World Repositories by CSIC and Registry of Open Access Repositories by JISC. These repositories fell into two rough classes, disciplinary and institutional repositories. Policies on operation and support, collection, management, distribution and information services, long-term preservation, technology and copyright were analyzed. Characteristic of disciplinary and institutional repository policies were also identified.