초록

이 연구는 국내 연구자의 학술지 논문 발표 자료를 활용하여 학문분야간 학술지 공유도를 산출하고, 이로부터 국내 학문분야의 구조를 나타내는 네트워크를 생성하였다. 생성된 패스파인더 네트워크는 ‘생물학’분야를 핵심으로 하는 생명과학 분야가 중앙을 차지하고 있었으며, 인문학과 의약학, 공학에 속한 학문끼리는 학문간 연계가 매우 강하게 나타났다. 가중 네트워크로부터 각 학문분야의 중심성과 학제성을 파악하기 위해서 엔트로피 공식과 가중 네트워크 중심성 척도를 적용한 결과 전역 중심 학문, 지역 중심 학문, 전역 연계 학문, 기타 일반 학문의 네 가지 유형을 식별할 수 있었다. 가중 네트워크를 이진 네트워크로 변환한 패스파인더 네트워크에서는 다수의 약한 링크가 모인 데이트 허브가 드러나지 않았으나, 가중 네트워크에서의 중심성 지수인 삼각매개중심성의 측정 범위를 지역에서부터 전역까지 달리하며 측정한 결과로부터 ‘인지과학’분야와 같은 학제성이 높은 데이트 허브를 식별할 수 있었다.

Abstract

The main purposes of this study are to construct a Korean science network from journal contributions data of Korean researchers, and to analyze the structure and characteristics of the network. First of all, the association matrix of 140 scholarly domains are calculated based on the number of contributions in common journals, and then the Pathfinder network algorithm is applied to those matrix. The resulting network has several hubs such as ‘Biology’, ‘Korean Language & Linguistics’, ‘Physics’, etc. The entropy formula and several centrality measures for the weighted networks are adopted to identify the centralities and interdisciplinarity of each scholarly domain. In particular, the date hubs, which have several weak links, are successively distinguished by local and global triangle betweenness centrality measures.

초록

본 연구는 한국 통합 검색 환경에서의 이용자 적합성 판단 기준에 관한 탐색적 연구이다. 이를 위해 10명의 참가자들을 대상으로 반구조화(semi-structured) 인터뷰를 수행하여 데이터를 수집하였다. 참가자들은 네이버, 다음 등과 같은 통합 검색 환경에서 본인들이 관심 있거나 필요로 하는 다양한 검색을 수행하고, 그 과정에서 문서가 적합한지와 그 판단 기준에 대해 기술하였다. 연구 결과 8개의 적합성 판단 기준과 비적합성 판단 기준, 그리고 검색 환경이 변화하여도 이용자가 적합성을 판단하는 기준들이 크게 변화하지는 않지만 데이터 증가와 이용자 요구의 고도화로 특수성과 구체성이 중요한 적합성 판단 기준으로 부각되는 점을 발견하였다.

Abstract

This study is an exploratory research on the user relevance criteria in Korean search service environments that provide integrated search results. Data were collected from 10 participants using a semi-structured interview technique. The participants conducted a web search using integrated search services, such as Naver or Daum on a self-selected topic. They were asked to judge the relevance of retrieved documents and to report their relevance criteria. As a result, the research indicated 8 user-defined relevance and non-relevance criteria. The research shows that specificity and richness are the two most important criteria yet, the user’s relevance criteria have not changed much despite the change in search environment.

초록

Abstract

The characteristics of citation and centrality measures in citation networks can be identified using multiple linear regression analyses. In this study, we examine the relationships between bibliometric indices and centrality measures in an article-level co-citation network to determine whether the linear model is the best fitting model and to suggest the necessity of data transformation in the analysis. 703 highly cited articles in Physics published in 2004 were sampled, and four indicators were developed as variables in this study: citation counts, degree centrality, closeness centrality, and betweenness centrality in the co-citation network. As a result, the relationship pattern between citation counts and degree centrality in a co-citation network fits a non-linear rather than linear model. Also, the relationship between degree and closeness centrality measures, or that between degree and betweenness centrality measures, can be better explained by non-linear models than by a linear model. It may be controversial, however, to choose non-linear models as the best-fitting for the relationship between closeness and betweenness centrality measures, as this result implies that data transformation may be a necessary step for inferential statistics.

초록

본 연구는 기관 레포지터리에 셀프 아카이빙하고 있는 미국 연구중심 대학 교수 109명의 데이터를 혁신확산이론의 주요 개념을 바탕으로 분석한 것이다. 이들 교수들의 대다수가 기관 레포지터리 담당자의 직접적인 연락이나 발표를 통해 기관 레포지터리를 인식하고 있었다. 혁신의 5가지 특성과 관련하여 디지털 보존과 이용통계 제공이 기관 레포지터리의 상대적 우위성을 강조할 수 있는 서비스 기능으로 나타났다. 또한 기관 레포지터리의 기반이 되는 오픈액세스의 가치와 학자들이 지향하는 지식과 학문의 발전이라는 가치 사이에 적합성이 존재하는 것으로 나타났다. 파일럿 프로젝트를 통한 기관 레포지터리의 시험적 사용가능성을 확인할 수 있었으며 기관 레포지터리의 수용을 통해 긍정적이고 가시적인 피드백을 얻은 교수들은 기관 레포지터리를 보다 적극적으로 지원하고 있었다. 혁신의 계속 수용이라는 측면에서 볼 때 기관 레포지터리의 수용을 지속시킬 수 있는 안정적이고 효율적인 서비스를 제공하는 것이 필요할 것이다.

Abstract

This study examined perceptions of 109 professors at doctorate-granting universities in the U.S. who have self-archived in Institutional Repositories(IRs), predicated on the Diffusion of Innovations Theory. The majority of the faculty learned about IRs through the contact from IR staff or their presentations. Relating to five characteristics of an innovation, digital preservation and usage statistics of an IR were considered to be its relative advantage. The principle of Open Access(OA) was found to have compatibility with the values that professors ultimately pursued. The trialability of an IR was determined by the fact that IRs were adopted by faculty through the participation of pilot projects. Professors who gained positive and visible results from IR adoption seemed more strongly support the repository. In addition, it is necessary for IRs to provide stable and effective services that support the continued adoption of IRs.

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.

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이 연구에서는 사건중심 뉴스기사 요약문을 자동생성하기 위해 뉴스기사들을 SVM 분류기를 이용하여 사건 주제범주로 먼저 분류한 후, 각 주제범주 내에서 싱글패스 클러스터링 알고리즘을 통해 특정한 사건 관련 기사들을 탐지하는 기법을 제안하였다. 사건탐지 성능을 높이기 위해 고유명사에 가중치를 부여하고, 뉴스의 발생시간을 고려한 시간벌점함수를 제안하였다. 또한 일정 규모 이상의 클러스터를 분할하여 적절한 크기의 사건 클러스터를 생성하도록 수정된 싱글패스 알고리즘을 사용하였다. 이 연구에서 제안한 사건탐지 기법의 성능은 단순 싱글패스 클러스터링 기법에 비해 정확률, 재현율, F-척도에서 각각 37.1%, 0.1%, 35.4%의 성능 향상률을 보였고, 오보율과 탐지비용에서는 각각 74.7%, 11.3%의 향상률을 나타냈다.

Abstract

This study investigates an event detection method with the aim of generating an event-focused news summary from a set of news articles on a certain event using a multi-document summarization technique. The event detection method first classifies news articles into the event related topic categories by employing a SVM classifier and then creates event clusters containing news articles on an event by a modified single pass clustering algorithm. The clustering algorithm applies a time penalty function as well as cluster partitioning to enhance the clustering performance. It was found that the event detection method proposed in this study showed a satisfactory performance in terms of both the F-measure and the detection cost.

초록

본 연구에서는 웹 환경에서의 학습 방법이 학생들의 정보검색 및 정보종합 능력에 어떠한 영향을 미치는가를 규명하고자 하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 과제 중심형 학습 집단이 기법 중심형 학습 집단보다 정보검색 능력 중 정보성취도 검사점수가 높게 나타났으며, 통계적으로 유의미한 차이를 보였다 (t=3.59, p〈.05). 둘째, 네이버 국내 웹 1차 검색 (재현율 t=1.81, 정확율 t=.61)에서 과제 중심형 학습 집단과 기법 중심형 학습 집단간에 재현율과 정확율 모두 유의미한 차이가 없었다 (p〉.05). 그러나 2차 검색 (재현율 t=2.93, 정확율 t=2.45)과 3차 검색 (재현율 t=3.48, 정확율 t=2.50)에서는 과제중심형 학습 집단이 기법 중심형 학습 집단보다 재현율과 정확율이 높게 나타났으며, 통계적으로 유의미한 차이를 보였다 (p〈.05). 셋째, 과제 중심형 학습 집단과 기법 중심형 학습 집단은 정보종합 능력의 검사 점수 차이가 통계적으로 유의미하지 않았다 (t=1.95, p〉.05). 위 실험 결과를 종합해 보면, 인터넷에서 정보를 검색하는 경우에 과제에 대한 분석과 그에 알맞는 정보검색 기법을 적용하는 것이 중요하다. 기법에 의존하기보다는 과제를 분석하고 그에 알맞는 검색을 수행해야 한다. 또 정보 이용 교육이 정보검색 수준에서 머무르는 것이 아니라, 정보검색과 정보종합에 관한 교육이 정보 문제 해결의 맥락에서 이루어져야 할 것이다.

Abstract

The purpose of this study is to investigate the effects of learning methods on students'''' information retrieval and information synthesis capability in web. This is an experimental study comparing the two different learning methods as task-based learning and technic-based learning. The findings of this study were as follows: 1. The task-based learning was more effective than the technic-based learning in information achievements as information retrieval capability (t= 3.59, p〈.05). 2. In the 1st retrieval (recall ratio t=1.81 precision ratio t=.61) of Naver Korean Web Retrieval, there was no significant difference (p〉.05). In the 2nd retrieval (recall ratio t=2.93 precision ratio t=2.45) and 3rd retrieval (recall ratio t=3.48 precision ratio t= 2.50), the task-based group was more effective than the technic-based group (p〈.05). 3. There was no significant difference in students'''' information synthesis capability between the task-based learning and technic-based learning (t= 1.95, p〉.05). The findings of this study suggest that the task-based learning approach is more effective to improve students'''' information literacy, and that professionals should consider better instructional principles for the improvement of instructional quality.

초록

공동발의 네트워크는 법안 공동발의로 형성되는 국회의원 간의 관계를 통해 국회 입법과정을 보여준다. 본 연구는 제19대 국회 임기기간 중 발의된 도서관법안을 중심으로 공동발의 네트워크 분석과 국회의원 액터의 중심성 분석 및 키워드 중심 네트워크의 서브그룹 분석을 실시하였다. 연구결과, 도서관법안 공동발의 네트워크는 정당에 따라 분절된 모습을 보였으며, 다른 소속 정당 의원과 근접한 거리에 위치하면서 매개적 역할을 수행하는 의원들이 네트워크에서 중요한 영향력을 미치고 있었다. 키워드중심 네트워크로 재구조화할 경우, 다른 정당 소속 의원들이 동일한 키워드를 공유하면서 서브그룹을 형성함에 따라 정당으로 분절된 네트워크 구조가 개선되는 모습을 보였다. 연구결과를 토대로, 도서관계 입법활동 활성화를 위해서는 정당 간 매개적 역할을 하는 의원들을 중심으로 도서관 법안이 아닌 주요 키워드를 중심으로 정책이슈를 확산하고 공유하는 전략이 필요하다는 점을 제시하였다.

Abstract

The legislative cosponsorship network shows the legislative process of the National Assembly through the relationship between the members of the National Assembly formed by cosponsorship. This study focused on the library bill proposed during the 19th National Assembly term, and conducted the cosponsorship network analysis, the centrality analysis of actors of the National Assembly, and a subgroup analysis of keyword-centric networks. As the result of the study, the library bill’s cosponsorship network was segmented according to political parties, and lawmakers who played an intermediary role in close proximity to other political party members had an important influence on the network. When restructured into a keyword-oriented network, the network structure segmented into political parties improved as members of different parties shared the same keywords and formed subgroups. Based on the results, it was suggested that a strategy for spreading and sharing policy issues based on core keywords rather than library legislation, centered on lawmakers who play a mediating role between parties, is needed to activate library legislation.

초록

이 연구에서는 White가 제안한 자아 중심 인용 분석을 응용하여 연구 주제에 대한 다층적인 분석을 가능하게 해주는 자아 중심 주제 인용 분석 기법을 제안하였다. 시험적으로 폭소노미에 대한 연구문헌을 Web of Science 데이터베이스로부터 검색한 후 이에 대한 주제 인용 분석을 수행해보았다. 폭소노미 주제에 대한 자아 중심 인용 분석은 자아 문헌 집단 분석, 주제 인용 정체성 분석, 주제 인용 이미지 분석의 세 단계로 나뉘어 수행되었다. 분석 결과 이 연구에서 제안된 자아 중심 주제 인용 분석을 통해서 폭소노미 연구의 내부 지적 구조와 외부 지적 구조를 함께 파악하는 것이 가능함이 확인되었다.

Abstract

This research aims to present the ego-centered topic citation analysis, which is a new application of White’s ego-centered citation analysis, for analyzing multilayered knowledge structure of a subject domain. An experimental topic citation analysis was carried out on the folksonomy research documents retrieved from Web of Science. Ego-centered topic citation analyses on folksonomy research domain were conducted in three stages: ego-documents set analysis, topic citation identity analysis, and topic citation image analysis. The results showed that the ego-centered topic citation analysis suggested in this study was successfully performed to illustrate the inner and the outer knowledge structures of folksonomy research domain.

초록

문화재 관련 기록물은 문화재에 대한 구체적인 증거이며 보존에 있어 중요한 근거자료 역할을 하므로 문화재만큼이나 중요한 의미가 있다. 특히 국가적이나 사회적으로 중요한 가치를 가진 특정 문화재인 경우 해당 문화재가 하나의 주제로 다양한 연구가 진행되고 문화재를 주제로 한 프로그램이 기획되는 경우가 많다. 그러나 유명한 문화재를 중심으로 생산되는 기록물은 긴 시간 동안 발생하면서 분산되어 관리되어 왔고 다양한 형태로 나타나고 있어 해당 기록물의 범위와 소재, 내용을 파악하기 어렵다. 이와 같은 문제들의 해결 방안으로, 이 연구는 황룡사와 같이 사회적, 역사적 가치를 가지는 주요 문화재를 중심으로 발생하는 관련 기록물을 11개 공공기관 및 웹서비스에서 수집하여 기록물의 유형, 기록물과 관련된 활동, 메타데이터 분석을 통해 전체 기록물의 범위와 관계를 파악할 수 있는 온톨로지 설계를 하여 특정 문화재 중심으로 기록물을 이해할 수 있도록 하고자 하였다.

Abstract

Records related to a certain cultural heritage are concrete evidence that prove the value of the cultural heritage and become a criterion for long-term preservation of its records. The value of the records is as important as cultural heritage value. In the case of specific cultural heritage with national or socially important values, various studies are conducted on cultural heritage as one theme, and various programs about cultural heritage are developed. However, it is difficult to grasp the scope, record types, and contents of the records because they have been distributed and managed in many institutes. They also appear in various forms. As a solution to these problems, this study collected records of a major cultural heritage with social and historical values such as Hwangnyongsa from 11 public institutions and web services and analyzed the types of records, activities related to the records, and metadata. Through data analysis, an ontology that can understand the range and relationship of the entire record was suggested so that the record can be understood with a focus on specific cultural heritage.