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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
국내 학술연구의 동향을 구체적으로 파악하여 연구개발 활동의 체계적인 지원 및 평가는 물론 현재와 미래의 연구 방향을 설정할 수 있는 기초 데이터로서, 개별 학술지 논문에 표준화된 주제 범주(통제키워드)를 부여할 수 있는 효율적인 방안을 모색하였다. 이를 위해 한국연구재단 ｢학술연구분야분류표｣ 상의 분류 범주를 국내 학술지 논문에 자동 할당하는 과정에서, 자질선정 기법을 중심으로 자동분류의 성능에 영향을 미치는 주요 요소들에 대한 다각적인 실험을 수행하였다. 그 결과, 실제 환경의 불균형 데이터세트(imbalanced dataset)인 국내 학술지 논문의 자동분류에서는 보다 단순한 분류기와 자질선정 기법, 그리고 비교적 소규모의 학습집합을 사용하여 상당히 좋은 수준의 성능을 기대할 수 있는 것으로 나타났다.
Abstract
As basic data that can systematically support and evaluate R&D activities as well as set current and future research directions by grasping specific trends in domestic academic research, I sought efficient ways to assign standardized subject categories (control keywords) to individual journal papers. To this end, I conducted various experiments on major factors affecting the performance of automatic classification, focusing on feature selection techniques, for the purpose of automatically allocating the classification categories on the National Research Foundation of Korea’s Academic Research Classification Scheme to domestic journal papers. As a result, the automatic classification of domestic journal papers, which are imbalanced datasets of the real environment, showed that a fairly good level of performance can be expected using more simple classifiers, feature selection techniques, and relatively small training sets.
초록
음성을 통해 상품을 구매하는 음성쇼핑 서비스는 미래에 본격적으로 상용화될 것으로 예상된다. 본 연구에서는 음성쇼핑이 세계적으로 일상이 될 미래를 대비하여 디스플레이 탑재형 음성 인터페이스를 활용한 음성쇼핑 서비스 휴리스틱을 개발하였다. 첫째, 이론적 접근으로 ‘시각 인터페이스’, ‘음성 인터페이스’, ‘쇼핑 서비스’의 설계 원칙을 주제로 한 논문 50건을 읽고 문헌조사를 실시하여 총 29개의 설계 원칙 초안을 제작하였다. 둘째, 실증적 접근으로 소비자 의사결정과정에 따른 쇼핑 경험 및 쇼핑 맥락에서의 정보추구행위에 관한 포커스 그룹 인터뷰를 진행하여 문헌 연구에서 미흡했던 분야인 이용자 경험 측면을 보완한 휴리스틱 초안을 작성하였다. 셋째, 델파이 조사를 통해 위의 두 단계를 거쳐 개발된 휴리스틱 초안에 대하여 20명의 UX, 서비스기획, 인공지능 개발, 쇼핑 분야 전문가들에게 전문가 평가를 해줄 것을 요청하였다. 3회에 걸친 델파이 조사를 통해 최종 휴리스틱을 제안하였다.
Abstract
Voice shopping is gaining attention following the trend of non-contact E-commerce by enabling people to shop via voice command. Therefore, in this study, voice shopping service heuristics using a display-mounted voice interface were developed in preparation for the future where voice shopping becomes a part of daily life in the world. First, as a theoretical approach, a literature survey of 50 papers on the design principles of ‘visual interface,’ ‘voice interface,’ and ‘shopping service’ was conducted to produce a total of 29 draft design principles. Second, as an empirical approach, a focus group interview was conducted on consumer decision-making processes in shopping experiences and information-seeking behavior within the context of shopping to draft the heuristics. This was to supplement the user experience, a weak part of the literature research. Finally, a Delphi survey asked 20 experts in UX, service planning, artificial intelligence development, and shopping to evaluate the heuristics draft developed through the above two stages. After three rounds of Delphi surveys, the final heuristics were proposed.
초록
본 연구의 목적은 LDA 토픽모델링 결과와 BERTopic 토픽모델링 결과를 합성하는 방법론인 Augmented and Extended Topics(AET)를 제안하고, 이를 사용해 문헌정보학 분야의 연구주제를 분석하는 데 있다. AET의 실제 적용결과를 확인하기 위해 2001년 1월부터 2021년 10월까지의 Web of Science 내 문헌정보학 학술지 85종에 게재된 학술논문 서지 데이터 55,442건을 분석하였다. AET는 서로 다른 토픽모델링 결과의 관계를 WORD2VEC 기반 코사인 유사도 매트릭스로 구축하고, 매트릭스 내 의미적 관계가 유효한 범위 내에서 매트릭스 재정렬 및 분할 과정을 반복해 증강토픽(Augmented Topics, 이하 AT)을 추출한 뒤, 나머지 영역에서 코사인 유사도 평균값 순위와 BERTopic 토픽 규모 순위에 대한 조화평균을 통해 확장토픽(Extended Topics, 이하 ET)을 결정한다. 최적 표준으로 도출된 LDA 토픽모델링 결과와 AET 결과를 비교한 결과, AT는 LDA 토픽모델링 토픽을 한층 더 구체화하고 세분화하였으며 ET는 유효한 토픽을 발견하였다. AT(Augmented Topics)의 성능은 LDA 이상이었으며 ET(Extended Topics)는 일부 경우를 제외하고 대부분 LDA와 유사한 수준의 성능을 나타내었다.
Abstract
The purpose of this study is to propose AET (Augmented and Extended Topics), a novel method of synthesizing both LDA and BERTopic results, and to analyze the recently published LIS articles as an experimental approach. To achieve the purpose of this study, 55,442 abstracts from 85 LIS journals within the WoS database, which spans from January 2001 to October 2021, were analyzed. AET first constructs a WORD2VEC-based cosine similarity matrix between LDA and BERTopic results, extracts AT (Augmented Topics) by repeating the matrix reordering and segmentation procedures as long as their semantic relations are still valid, and finally determines ET (Extended Topics) by removing any LDA related residual subtopics from the matrix and ordering the rest of them by (BERTopic topic size rank, Inverse cosine similarity rank). AET, by comparing with the baseline LDA result, shows that AT has effectively concretized the original LDA topic model and ET has discovered new meaningful topics that LDA didn’t. When it comes to the qualitative performance evaluation, AT performs better than LDA while ET shows similar performances except in a few cases.
초록
본 연구는 대학도서관에서 제공하는 서비스 가치를 극대화하기 위하여 서비스디자인 방법론을 대학도서관에 적용하였다. 이를 위하여 서비스디자인 모형인 ‘더블다이아몬드모델’(Double Diamond Model)을 대학도서관에 적용, 서비스디자인 도구인 퍼소나(Persona), 고객여정지도(Customer Journey Map), 터치포인트(Touch Points)를 활용하였다. 서비스디자인을 대학도서관에 반영하기 위하여 주제와 관련된 문헌 및 선행연구를 고찰하였으며, 설문조사 및 이용자와 사서면담, 현장조사를 통해 상황별 이슈를 발견하고 퍼소나와 상황시나리오를 도출하였다. 나아가 설정된 퍼소나의 상황별 행동과 이용자의 감정변화에 대한 정보를 종합하여 이를 고객여정지도로 시각화하고 3개 분야 11개 항목의 서비스 개선안을 제안하였다. 본 연구는 특정 서비스를 개선하기보다 서비스 개선방안을 도출하기까지의 과정에 주안점을 두었다. 또한, 대학도서관 서비스개선 및 새로운 서비스 방안을 제시하는 것이 본 연구의 목적이었다. 이를 통해 실질적인 서비스 개선 방안을 대학도서관에 적용하였다는 것에 본 연구의 의의가 있다.
Abstract
In this study, the author applied the service design methodology to the university library to maximize the service value provided by the university library. To this end, the ‘Double Diamond Model’, a service design model, was applied to the university library, and service design tools such as Persona, Customer Journey Map, and Touch Points were utilized. To reflect on the service design in the university library, the author first reviewed the literature related to the subject and researched the previous studies. Then, the issue was discovered by questionnaire surveys, interviews with users and librarians, and field investigations. Based on this, Persona and situation scenarios were derived. In addition, after synthesizing Persona’s situational behavior and user’s emotional change, the study visualized the Customer Journey Map and suggested service improvement plans for 11 items in 3 areas. This study is focused on the process of deriving service improvement plans rather than improving a specific service. The purpose of this study was to improve university library service and to suggest new service plans. The significance of this study is that the practical service improvement plans were applied to the university library.
초록
본 연구는 안양시의 정체성과 특수성을 고려한 도서관 중장기 종합 발전 계획 수립을 위한 운영 전략들을 도출하고자 하는 목적으로 수행되었다. 이를 위해 본 연구에서는 다음과 같은 내용으로 진행되었다. 첫째, 안양시의 대내외 환경과 지역적 특수성 등을 파악하기 위해 안양시와 관련된 각종 문헌 자료 및 통계 자료들을 수집․분석해 정리하였다. 둘째, ｢국가도서관통계시스템｣ 및 ｢경기도 공공도서관 연감｣, 각종 도서관 관련 법규 등의 자료를 토대로 안양시 공공도서관의 운영 현황에 대해 파악하였다. 셋째, 안양시 공공도서관에서 근무하고 있는 사서 26명을 대상으로 안양시 정체성부터 현재의 도서관 운영 전반에 대한 의견을 수렴하기 위해 주관식 개방형 질문으로 구성한 설문조사를 실시해 분석하였다. 마지막으로, 앞서 정리한 현황 분석 내용과 최근의 도서관 트렌드, 정책 및 사회문화 환경 등을 반영해 향후 안양시 공공도서관의 중장기 발전 계획 수립의 토대가 될 수 있는 구체적인 운영 전략들을 ① 조직체계 및 인력 구성, ② 지역 간 균형 발전을 위한 시설 계획, ③ 장서 개발 및 보존 방향, ④ 특화주제 서비스 방안, ⑤ 협력체계 구축, ⑥ 홍보 방안의 여섯 가지 영역으로 구분해 제안하였다.
Abstract
The purpose of this study is to derive the operation strategies for establishing the mid-to-long-term comprehensive library development plans considering the identity and specificity of Anyang City. For this purpose, this study proceeded as follows. First, to understand the internal and external environment and regional characteristics of Anyang City, various literature and statistical data related to Anyang City were collected, analyzed, and organized. Second, the operation status of Anyang municipal libraries was analyzed with data such as ｢National Library Statistics System｣, ｢Gyeonggido Public Library Yearbook｣, and various library-related laws. Third, a survey with open-ended questions was conducted for twenty-six librarians working in Anyang municipal libraries to collect opinions on the identity of Anyang and the overall operations of the libraries. Lastly, by reflecting the current status analysis, the latest library trends, policies, and sociocultural environments, detailed operation strategies that can serve as a basis for establishing mid-to long term development plans for Anyang municipal libraries in the future were proposed. The above operating strategies were proposed by dividing into six areas such as (1) the plans for organizational system and manpower composition, (2) the facility plans for balanced regional development, (3) the collection development and preservation direction, (4) the special subject materials service plans, (5) the for establishing cooperation system, and (6) the public relations plans.
초록
학문의 구조, 특성, 하위 분야 등을 계량적으로 규명하는 지적구조 분석 연구가 최근 급격히 증가하는 추세이다. 지적구조 분석 연구를 수행하기 위하여 전통적으로 사용되는 분석기법은 서지결합분석, 동시인용분석, 단어동시출현분석, 저자서지결합분석 등이다. 이 연구의 목적은 키워드서지결합분석(KBCA, Keyword Bibliographic Coupling Analysis)을 새로운 지적구조 분석 방식으로 제안하고자 한다. 키워드서지결합분석 기법은 저자서지결합분석의 변형으로 저자 대신에 키워드를 표지로 하여 키워드가 공유한 참고문헌의 수를 두 키워드의 주제적 결합 정도로 산정한다. 제안된 키워드서지결합분석 기법을 사용하여 Web of Science에서 검색된 ‘Open Data’ 분야의 1,366건의 논문집합을 대상으로 분석하였다. 1,366건의 논문집합에서 추출된 7회 이상 출현한 63종의 키워드를 오픈데이터 분야의 핵심 키워드로 선정하였다. 63종의 핵심 키워드를 대상으로 키워드서지결합분석 기법으로 제시된 지적구조는 열린정부와 오픈사이언스라는 주된 영역과 10개의 소주제로 규명되었다. 이에 반해 단어동시출현분석의 지적구조 네트워크는 전체 구성과 세부 영역 구조 규명에 있어 미진한 것으로 나타났다. 이러한 결과는 키워드서지결합분석이 키워드 간의 서지결합도를 사용하여 키워드 간의 관계를 풍부하게 측정하기 때문이라고 볼 수 있다.
Abstract
Intellectual structure analysis, which quantitatively identifies the structure, characteristics, and sub-domains of fields, has rapidly increased in recent years. Analysis techniques traditionally used to conduct intellectual structure analysis research include bibliographic coupling analysis, co-citation analysis, co-occurrence analysis, and author bibliographic coupling analysis. This study proposes a novel intellectual structure analysis method, Keyword Bibliographic Coupling Analysis (KBCA). The Keyword Bibliographic Coupling Analysis (KBCA) is a variation of the author bibliographic coupling analysis, which targets keywords instead of authors. It calculates the number of references shared by two keywords to the degree of coupling between the two keywords. A set of 1,366 articles in the field of ‘Open Data’ searched in the Web of Science were collected using the proposed KBCA technique. A total of 63 keywords that appeared more than 7 times, extracted from 1,366 article sets, were selected as core keywords in the open data field. The intellectual structure presented by the KBCA technique with 63 key keywords identified the main areas of open government and open science and 10 sub-areas. On the other hand, the intellectual structure network of co-occurrence word analysis was found to be insufficient in the overall structure and detailed domain structure. This result can be considered because the KBCA sufficiently measures the relationship between keywords using the degree of bibliographic coupling.
초록
불면증은 최근 5년 새 환자가 20% 이상 증가하고 있는 현대 사회의 만성적인 질병이다. 수면이 부족할 경우 나타나는 개인 및 사회적 문제가 심각하고 불면증의 유발 요인이 복합적으로 작용하고 있어서 진단 및 치료가 중요한 질환이다. 본 연구는 자유롭게 의견을 표출하는 소셜 미디어 ‘Reddit’의 불면증 커뮤니티인 ‘insomnia’를 대상으로 5,699개의 데이터를 수집하였고 이를 국제수면장애분류 ICSD-3 기준과 정신의학과 전문의의 자문을 받은 가이드라인을 바탕으로 불면증 경향 문헌과 비경향 문헌으로 태깅하여 불면증 말뭉치를 구축하였다. 구축된 불면증 말뭉치를 학습데이터로 하여 5개의 딥러닝 언어모델(BERT, RoBERTa, ALBERT, ELECTRA, XLNet)을 훈련시켰고 성능 평가 결과 RoBERTa가 정확도, 정밀도, 재현율, F1점수에서 가장 높은 성능을 보였다. 불면증 소셜 데이터를 심층적으로 분석하기 위해 기존에 많이 사용되었던 LDA의 약점을 보완하며 새롭게 등장한 BERTopic 방법을 사용하여 토픽 모델링을 진행하였다. 계층적 클러스터링 분석 결과 8개의 주제군(‘부정적 감정’, ‘조언 및 도움과 감사’, ‘불면증 관련 질병’, ‘수면제’, ‘운동 및 식습관’, ‘신체적 특징’, ‘활동적 특징’, ‘환경적 특징’)을 확인할 수 있었다. 이용자들은 불면증 커뮤니티에서 부정 감정을 표현하고 도움과 조언을 구하는 모습을 보였다. 또한, 불면증과 관련된 질병들을 언급하고 수면제 사용에 대한 담론을 나누며 운동 및 식습관에 관한 관심을 표현하고 있었다. 발견된 불면증 관련 특징으로는 호흡, 임신, 심장 등의 신체적 특징과 좀비, 수면 경련, 그로기상태 등의 활동적 특징, 햇빛, 담요, 온도, 낮잠 등의 환경적 특징이 확인되었다.
Abstract
Insomnia is a chronic disease in modern society, with the number of new patients increasing by more than 20% in the last 5 years. Insomnia is a serious disease that requires diagnosis and treatment because the individual and social problems that occur when there is a lack of sleep are serious and the triggers of insomnia are complex. This study collected 5,699 data from ‘insomnia’, a community on ‘Reddit’, a social media that freely expresses opinions. Based on the International Classification of Sleep Disorders ICSD-3 standard and the guidelines with the help of experts, the insomnia corpus was constructed by tagging them as insomnia tendency documents and non-insomnia tendency documents. Five deep learning language models (BERT, RoBERTa, ALBERT, ELECTRA, XLNet) were trained using the constructed insomnia corpus as training data. As a result of performance evaluation, RoBERTa showed the highest performance with an accuracy of 81.33%. In order to in-depth analysis of insomnia social data, topic modeling was performed using the newly emerged BERTopic method by supplementing the weaknesses of LDA, which is widely used in the past. As a result of the analysis, 8 subject groups (‘Negative emotions’, ‘Advice and help and gratitude’, ‘Insomnia-related diseases’, ‘Sleeping pills’, ‘Exercise and eating habits’, ‘Physical characteristics’, ‘Activity characteristics’, ‘Environmental characteristics’) could be confirmed. Users expressed negative emotions and sought help and advice from the Reddit insomnia community. In addition, they mentioned diseases related to insomnia, shared discourse on the use of sleeping pills, and expressed interest in exercise and eating habits. As insomnia-related characteristics, we found physical characteristics such as breathing, pregnancy, and heart, active characteristics such as zombies, hypnic jerk, and groggy, and environmental characteristics such as sunlight, blankets, temperature, and naps.