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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
디지털도서관은 그것을 구성하는 다양한 요소들이 상호작용 하는 네트워크로 이해될 필요가 있다. 본 논문은 사회 문화적 맥락에서 ICT를 연구하는 사회정보학적 관점에서 제안된STIN모델을 적용하여 LC에서 개발한 디지털도서관인 American Memory를 분석하였다. American Memory의 핵심 이용자로 파악된 미국 초ㆍ중ㆍ고등학교 교사와 학생들을 디지털도서관으로 끌어들이기 위하여 개발된 참여전략과정은 이용자, 터지털장서, 직원들 간의상호작용을 유도하고, 그들 간 관계와 역할을 변경시키면서 지식작업의 기반에 영향을 미치고 있음을 발견하였다. 본 연구는 디지털도서관에 대한 분석과 이해에 새로운 방향을 제시해 줄 것이라고 기대한다.
Abstract
This paper shows that digital libraries can be understood through STIN models which emphasize interactions among components in networks. The enrollment strategies in the American Memory make human and non-human factors interact. Specifically, this paper articulates that the relationships between users and collections, between users and staff, and between users and users are closely linked through the strategies. Observing the linkages among these components, this paper found that the enrollment processes not only draw users to the American Memory, but also alter roles of components and creates new roles and players for them. The alterations of roles and the resulting changes of relationships among components mean that digital libraries lead to transform the grounding of knowledge works in a society.
초록
본 연구는 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 대량의 데이터로부터 학제 간 융합 기술을 발굴하는 일련의 과정을 제시하는 것을 목표로 한다. 바이오공학 기술(BT) 분야와 정보통신 기술(ICT) 분야 간의 융합 연구를 위해 (1) BT 분야의 기술용어 목록을 작성하여 대량의 학술논문 메타데이터를 수집한 후 (2) 패스파인더 네트워크 척도 알고리즘을 이용해 유망 기술의 지식 구조를 생성하고 (3) 토픽 모델링 기법을 사용하여 BT분야 중심의 내용 분석을 수행하였다. 다음 단계인 BT-ICT 융합 기술 아이템 도출을 위해, (4) BT-ICT 관련 정보를 얻기 위해 BT 기술용어 목록을 상위 개념으로 확장한 후 (5) OpenAPI 서비스를 이용하여 두 분야가 관련된 학술 정보의 메타데이터를 자동 수집하여 (6) BT-ICT 토픽 모델의 내용 분석을 실시하였다. 연구를 통해 첫째, 융합 기술의 발굴을 위해서는 기술 용어 목록의 작성이 중요한 지식 베이스가 된다는 점과 둘째, 대량의 수집 문헌을 분석하기 위해서는 데이터의 차원을 줄여 분석을 용이하게 해주는 텍스트 마이닝 기법이 필요하다는 점을 확인하였다. 본 연구에서 제안한 데이터 처리 및 분석 과정이 학제 간 융합 연구의 가능성이 있는 기술 요소들을 발굴하는 데 효과적이었음을 확인할 수 있었다.
Abstract
The objectives of this study is to present a discovering process of interdisciplinary convergence technology using text mining of big data. For the convergence research of biotechnology(BT) and information communications technology (ICT), the following processes were performed. (1) Collecting sufficient meta data of research articles based on BT terminology list. (2) Generating intellectual structure of emerging technologies by using a Pathfinder network scaling algorithm. (3) Analyzing contents with topic modeling. Next three steps were also used to derive items of BT-ICT convergence technology. (4) Expanding BT terminology list into superior concepts of technology to obtain ICT-related information from BT. (5) Automatically collecting meta data of research articles of two fields by using OpenAPI service. (6) Analyzing contents of BT-ICT topic models. Our study proclaims the following findings. Firstly, terminology list can be an important knowledge base for discovering convergence technologies. Secondly, the analysis of a large quantity of literature requires text mining that facilitates the analysis by reducing the dimension of the data. The methodology we suggest here to process and analyze data is efficient to discover technologies with high possibility of interdisciplinary convergence.