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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
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초록
학술 커뮤니티 내에서 논문의 인용은 보편적인 규범으로 자리 잡은 데 비해 데이터의 인용은 아직 초보적인 단계에 머물러 있다. 이를 개선하기 위해 제기되고 있는 데이터 인용의 필요성 및 원칙과 가이드라인에 대해서 살펴보았다. 또한 데이터 인용체계 구축 사례에서는 데이터 인용 요소들을 정의하고 서비스를 제공하는 DataCite, Dataverse Network, Data Citation Index 사례를 중심으로 살펴보았다. 마지막으로 한국종합사회조사 데이터 인용 분석을 통해 국내 데이터세트 인용/이용 정보 제공 실태를 조사하였다.
Abstract
Data citation remains in its infancy, although providing the citation to a journal article is a typical norm in an academic community. This study examines the need for data citation, its principles and guidelines for improving the issue. In addition, the study investigates cases that established data citation mechanism, including DataCite, Dataverse Network and Data Citation Index that define elements of data citation and provide relevant services. At the end, it explores the current state of data citation in Korea through the analysis of citations to dataset from Korean General Social Survey.
초록
본 연구는 토픽 모델링 및 네트워크 분석 기법을 활용하여 여대생들의 웨어러블 디바이스에 대한 인식 및 선호도 분석, 건강관리에 대한 요구를 분석함으로써 여대생에게 맞는 웨어러블 디바이스 개발 방안을 제시하였다. 이를 위하여 S여자대학교 재학생들이 사용하는 커뮤니티에서 건강관리 및 웨어러블 디바이스와 관련된 게시글 2,457건을 수집하였고. 수집된 게시글과 댓글 데이터를 전처리한 뒤 LDA 기반의 토픽 모델링을 실시하였다. 토픽 모델링 기법을 통해 건강관리 및 웨어러블 디바이스와 관련하여 여대생들의 주요 쟁점들을 도출하고, 관련 키워드가 포함된 포스팅에 대해 바이그램 분석과 네트워크 분석을 수행하여 여대생들이 웨어러블 기기에 대해 가지고 있는 견해를 파악하고자 한다.
Abstract
This study proposed a plan to develop wearable devices suitable for female college students by analyzing female college students’ perceptions and preferences for wearable devices and their needs for health care using topic modeling and network analysis techniques. To this end, 2,457 posts related to health care and wearable devices were collected from the community used by S Women’s University students. After preprocessing the collected posts and comment data, LDA-based topic modeling was performed. Through topic modeling techniques, major issues of female college students related to health care and wearable devices are derived, and bi-gram analysis and network analysis are performed on posts containing related keywords to understand female college students’ views on wearable devices.
초록
북아이오와주립 대학도서관은 우수한 교양 커리큘럼을 지원하는 개별화 학습 환경과 다양한 지적, 문화적 커뮤니티를 지원하는 것을 사명으로 하고 있다. 1987년부터 전략적 계획을 수립하기 시작하여 현재 5년 단위로 전략적 계획을 수립하고 있으며, 최근 전략이 어느 정도 달성되고 있는가에 대한 성과측정의 필요성이 제기되었다. 이에 본 연구는 북아이오와주립 대학도서관의 최근 전략적 계획 2004-2009의 내용을 분석하여 전략을 균형성과표의 네 관점으로 전환하는 BSC 모형과 전략지도를 개발하였다. 이와 함께 각 관점별 전략적 목적을 측정하는 핵심성과측정지표와 이를 이끄는 동인들의 인과관계 모형을 개발하여 제시하였다.
Abstract
The University of Northern Iowa Rod Library has mission statement that a personalized learning environment founded on the strong liberal arts curriculum and to supporting an intellectually and culturally diverse community. The Rod Library has been developing the strategic plans by 5 years since 1987. Recently, the strategy has been faced need to measure of performance how much does make it up. This study developed the BSC model and the strategy map that analyze the strategic plan 2004-2009 of the University of Northern Iowa Rod library and transfer the strategy into the four perspectives of BSC. In addition, this study presented the success performance indicators measuring the strategic goals of each perspectives and the cause-effect model driving the lead indicators of performance.
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.
초록
연구성과평가와 연구비 배분에 인용분석을 포함한 계량정보학적 분석방법이 많이 사용되고 있으며, 부적절한 적용 및 해석에 대한 우려와 지적 또한 계속되고 있다. 이에 따라 최근 연구성과평가 지침과 권고안이 학술 커뮤니티와 계량서지학적 연구집단에서 연이어 발표되고 있다. 따라서 이 연구에서는 2015년 발표된 라이덴 선언(Leiden Manifesto)을 중심으로 Thomson Reuters 백서, 프랑스 과학원 권고안, DORA 선언, IEEE 권고안을 비교하고 이를 통해 국내 연구성과평가 환경에의 제안 가능성을 살펴보고자 하였다. 비교분석 결과, 다수의 권고안은 연구의 목적과 연구 주제분야별 특성을 반영하고 다양한 지표를 활용한 다면적 평가를 통해 총체적인 평가를 지향하고 있는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 국내 연구성과평가시스템 적용에서 고려해 볼 주요 권고안이라고 할 수 있으며, 추후 이에 대한 이해관계자들의 의견 수렴 등을 통하여 국내 연구성과시스템에의 적용가능성을 보다 심층적으로 살펴볼 필요가 있을 것이다.
Abstract
Inappropriate applications of bibliometric approach and misinterpretation on the analysis in research evaluation have been found and recognized nationally and internationally as the use of the approach has been rapidly adopted in various sectors in research evaluation systems and research funding agencies. The flood of misuse led to several numbers of declarations and statements on appropriate research evaluation, including Leiden Manifesto, DORA, IEEE Statement, etc. The similar recommendations from five different declarations, Leiden Manifest, IEEE Statement, DORA, Institut de France, and Thomson Reuters White paper were reviewed and meta-analyzed in this study and it is revealed that most of them emphasize evaluation on quality in various aspects with multiple indicators. Research evaluation with assessing multiple aspects of individual research based on the understandings of its purpose and pertinent subject area was revealed as being mostly advised in the declarations, and this recommendation can be regarded as being mostly requested in national research evaluation system. For future study, interviews with relevant stakeholders of national research evaluation system in order to explore its application are needed to confirm the findings of this review.
초록
의료기술과 생활환경의 발달로 인해 급속하게 노령화 사회가 진행되면서 노년의 삶에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 연구는 32명의 노령이용자와의 심층면접을 통하여 정보요구와 이용행태를 파악하고 정보 접근 경로 및 온라인 커뮤니케이션 방식에 대하여 알아보고자 하였다. 면담내용 분석 결과 노령이용자들이 주로 정보를 찾고자 하는 주제들은 건강과 뉴스, 여가 및 취미 생활로 조사되었고, 주로 이용하는 매체는 TV, 라디오, 인터넷, 가족 및 친지, 그리고 신문 등이었으며, 온라인 커뮤니티, 블로그, 소셜 네트워크 사이트와 같은 소셜 컴퓨팅 서비스는 현재 노령이용자층의 이용률은 낮지만 가족 및 사회 구성원과의 접촉 및 커뮤니케이션 기회를 확대함으로써 삶에 대한 만족감과 정신적 행복감을 증가시킬 수 있는 효과가 있을 것으로 인지하고 있는 것으로 파악되었다.
Abstract
The population aging occurs rapidly due to the advancement of the medical technology and living conditions and this led increased interests in how the elderly manages their lives. This study attempted to understand the information needs and behavior of the elderly users as well as to find about their information access and online communications. Based on the analysis of the interviews with thirty-two elderly users, they mainly looked for information on the topics such as health, news, leisure, and hobby. In addition, they primarily used television, radio, Internet, family members, relatives, and newspaper to obtain information. Their current use of social computing services including online communities, blogs, social network sites were low. However, the elderly users were aware of the social computing services’ effectiveness in increasing the satisfaction and happiness of their lives by expanding the opportunities for them to communicate with family members and other social members.
초록
본 연구는 과학기술분야 R&D 라이프사이클 각 단계 세부연구 목표를 달성하는 과정에서 이루어지는 정보행동(정보요구, 정보검색, 정보도구, 정보채널, 정보장애)을 과학기술커뮤니티 환경의 맥락에서 분석하였다. 이 연구는 의미형성이론, 일상생활정보탐색이론, 활동이론에 근거하여 과학기술자를 대상으로 질적 인터뷰연구를 통해 이루어졌으며, 연구결과 과학기술분야 R&D 라이프사이클 5단계는 14개의 세부 정보행동 단계로 이루어짐을 밝혀내었다. 과학기술 R&D 연구 세부단계별로 문제상황 극복을 위한 정보행동 규명은 연구자와 연구환경의 변화를 이해할 뿐만 아니라 향후 도서관 및 정보서비스 기관에서 과학기술 전주기적 정보서비스 전략을 수립하는데 기초자료로 활용될 것이다.
Abstract
This study analyzed scientists information behaviors when they engage in solving specific research problems in various situations throughout the entire scientific R&D lifecycle process. In-depth interviews with a total of 24 scientists were conducted in their research laboratories, the scientists’ everyday workplace and the contexts of scientific research. The theoretical and methodological frameworks employed for this study were Dervin’s Sense-making, Savolainen’s Everyday Life Information Seeking, and Engeström's Activity Theory. The findings of this study informed context-specific research and information behaviors of the scientists in the 14 sub stages of the five-stage of R&D lifecycle. Specifically, the study revealed the research objectives and related information behaviors (e.g., information needs, information seeking, information sources and channels, information barriers, etc.) to achieve the objectives at each sub-stage. The study results provided essential information to re-design the information services and strategies that accommodate the scientific R&D lifecycle.
초록
오픈과학의 흐름에서 데이터 공유와 재이용은 중요한 연구자의 활동이 되어가고 있다. 데이터 공유와 재이용에 관한 여러 논의 중에서 데이터학술지와 데이터논문의 발간이 가시적인 결과를 보여주고 있다. 데이터학술지는 여러 학문 분야에서 발간되고 있으며, 논문의 수도 점차 증가하고 있다. 데이터논문은 데이터 자체와는 다르게 인용을 주고 받는 활동이 포함되어, 따라서 이들이 형성하는 고유한 지적구조가 생겨나게 된다. 본 연구는 데이터학술지와 데이터논문이 학술커뮤니티에서 구성하는 지적구조를 규명하고자 Web of Science에 색인된 14종의 데이터학술지와 6,086건의 데이터논문과 인용된 참고문헌 84,908건을 분석하였다. 저자사항과 함께 동시인용분석과 서지결합분석을 네트워크로 시각화하여 데이터논문이 형성한 세부 주제 분야를 규명하였다. 분석결과, 저자, 저자소속기관, 국가를 추출하여 출현빈도를 살펴보면, 전통적인 학술지 논문과 다른 양상을 보인다. 이러한 결과는 데이터의 생산이 용이한 기관과 국가에 주로 데이터논문을 출간하기 때문이라고 해석될 수 있다. 동시인용분석와 서지결합분석 모두 분석도구, 데이터베이스, 게놈구성 등이 주된 세부 주제 영역으로 나타났다. 동시인용분석결과는 9개의 군집으로 형성되었는데, 특정 주제 분야로 나타난 영역은 수질과 기후 등의 분야이다. 서지결합분석은 총 27개의 컴포넌트로 구성되었는데, 수질, 기후 이 외에도 해양, 대기 등의 세부 주제 영역이 파악되었다. 특기할만한 사항으로는 사회과학 분야의 주제 영역도 나타났다는 점이다.
Abstract
In the context of open science, data sharing and reuse are becoming important researchers’ activities. Among the discussions about data sharing and reuse, data journals and data papers shows visible results. Data journals are published in many academic fields, and the number of papers is increasing. Unlike the data itself, data papers contain activities that cite and receive citations, thus creating their own intellectual structures. This study analyzed 14 data journals indexed by Web of Science, 6,086 data papers and 84,908 cited references to examine the intellectual structure of data journals and data papers in academic community. Along with the author’s details, the co-citation analysis and bibliographic coupling analysis were visualized in network to identify the detailed subject areas. The results of the analysis show that the frequent authors, affiliated institutions, and countries are different from that of traditional journal papers. These results can be interpreted as mainly because the authors who can easily produce data publish data papers. In both co-citation and bibliographic analysis, analytical tools, databases, and genome composition were the main subtopic areas. The co-citation analysis resulted in nine clusters, with specific subject areas being water quality and climate. The bibliographic analysis consisted of a total of 27 components, and detailed subject areas such as ocean and atmosphere were identified in addition to water quality and climate. Notably, the subject areas of the social sciences have also emerged.
초록
본 연구는 전국적으로 공공도서관 디지털자료실 구축사업이 완료된 이후 약 5년이 경과한 현 시점에서 디지털자료실의 운영 현황을 조사․분석한 결과를 토대로 향후 디지털 자료실의 활성화와 효율적인 운영 방안을 모색해 보았다. 그 결과, 무엇보다도 인프라 측면의 보완 및 개선이 가장 시급한 것으로 드러났다. 또한 공공도서관 디지털자료실의 향후 운영 방안으로는 크게 디지털자료실 통합운영체계 구축과 디지털자료실 기능 다변화를 추진하여야 한다. 먼저 공공도서관 디지털자료실의 운영실태 조사 내용과 활성화 전략을 다각도로 검토한 결과, 현 시점에서는 디지털자료실에서 가능한 부문을 위주로 최대한 통합하여 운영하는 것이 최선의 대안이 될 수 있다. 다음으로 공공도서관 디지털자료실의 기능 다변화는 기존의 디지털자료실 기능에 다양한 유형의 원자료 및 전용 어플리케이션을 활용한 정보의 제작뿐만 아니라 교육 기능, 참고정보서비스 기능, 온라인/오프라인 커뮤니티 형성 및 정보공유 활성화 기능 등을 추가 또는 강화하여 효율적으로 추진할 수 있다. 이를 통해 향후 공공도서관 디지털자료실은 단순한 인터넷 정보의 접근 및 이용을 위한 장소에서 사서와 이용자, 이용자와 이용자간 커뮤니케이션의 활성화는 물론 정보나 지식의 공유 및 협력활동을 위한 온라인/오프라인 공간으로 발전되어야 할 것이다.
Abstract
The purpose of this study is to find methods for utilizing digital room in public library and its efficient operation by analyzing the status quo of the digital rooms in public libraries, which had been built nation-widely about 5 years ago. It is found that it is urgent to supplement and improve the infrastructure of them. It is also required to build multi-functional digital rooms and an integrated operational system for digital rooms. Implementation of an integrated operational system, first of all, for applicable sections of digital room may be the best alternative. The multi-functional digital rooms can be built, which, in addition to its traditional function, can include a variety of original information resources and function of information creation using application programs, as well as functions such as education, information services, online/offline community creation, and activating information sharing. In the future, the digital rooms in public libraries must play a significant role as online/offline spaces, which are not the places for use and access to internet information resource, but for information/knowledge sharing and collaborative activities. It also must provide a communication channel between librarians and users as well as among users themselves.
초록
국내를 비롯하여 전 세계적으로 우울증 환자 수가 매년 증가하는 추세이다. 그러나 대다수의 정신질환 환자들은 자신이 질병을 앓고 있다는 사실을 인식하지 못해서 적절한 치료가 이루어지지 않고 있다. 우울 증상이 방치되면 자살과 불안, 기타 심리적인 문제로 발전될 수 있기에 우울증의 조기 발견과 치료는 정신건강 증진에 있어 매우 중요하다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 본 연구에서는 한국어 소셜 미디어 텍스트를 활용한 딥러닝 기반의 우울 경향 모델을 제시하였다. 네이버 지식인, 네이버 블로그, 하이닥, 트위터에서 데이터 수집을 한 뒤 DSM-5 주요 우울 장애 진단 기준을 활용하여 우울 증상 개수에 따라 클래스를 구분하여 주석을 달았다. 이후 구축한 말뭉치의 클래스 별 특성을 살펴보고자 TF-IDF 분석과 동시 출현 단어 분석을 실시하였다. 또한, 다양한 텍스트 특징을 활용하여 우울 경향 분류 모델을 생성하기 위해 단어 임베딩과 사전 기반 감성 분석, LDA 토픽 모델링을 수행하였다. 이를 통해 문헌 별로 임베딩된 텍스트와 감성 점수, 토픽 번호를 산출하여 텍스트 특징으로 사용하였다. 그 결과 임베딩된 텍스트에 문서의 감성 점수와 토픽을 모두 결합하여 KorBERT 알고리즘을 기반으로 우울 경향을 분류하였을 때 가장 높은 정확률인 83.28%를 달성하는 것을 확인하였다. 본 연구는 다양한 텍스트 특징을 활용하여 보다 성능이 개선된 한국어 우울 경향 분류 모델을 구축함에 따라, 한국 온라인 커뮤니티 이용자 중 잠재적인 우울증 환자를 조기에 발견해 빠른 치료 및 예방이 가능하도록 하여 한국 사회의 정신건강 증진에 도움을 줄 수 있는 기반을 마련했다는 점에서 의의를 지닌다.
Abstract
The number of depressed patients in Korea and around the world is rapidly increasing every year. However, most of the mentally ill patients are not aware that they are suffering from the disease, so adequate treatment is not being performed. If depressive symptoms are neglected, it can lead to suicide, anxiety, and other psychological problems. Therefore, early detection and treatment of depression are very important in improving mental health. To improve this problem, this study presented a deep learning-based depression tendency model using Korean social media text. After collecting data from Naver KonwledgeiN, Naver Blog, Hidoc, and Twitter, DSM-5 major depressive disorder diagnosis criteria were used to classify and annotate classes according to the number of depressive symptoms. Afterwards, TF-IDF analysis and simultaneous word analysis were performed to examine the characteristics of each class of the corpus constructed. In addition, word embedding, dictionary-based sentiment analysis, and LDA topic modeling were performed to generate a depression tendency classification model using various text features. Through this, the embedded text, sentiment score, and topic number for each document were calculated and used as text features. As a result, it was confirmed that the highest accuracy rate of 83.28% was achieved when the depression tendency was classified based on the KorBERT algorithm by combining both the emotional score and the topic of the document with the embedded text. This study establishes a classification model for Korean depression trends with improved performance using various text features, and detects potential depressive patients early among Korean online community users, enabling rapid treatment and prevention, thereby enabling the mental health of Korean society. It is significant in that it can help in promotion.