바로가기메뉴

본문 바로가기 주메뉴 바로가기

logo

검색어: 학술논문, 검색결과: 122
초록보기
초록

본 논문은 2005~2007년 사이 국내에서 발생한 학위논문 및 학술논문과 관련한 저작권 분쟁 사건을 계기로 살펴본 향후 비영리 학술저작물에 대한 저작권법상 도서관 면책 규정과 이들 저작물에 대한 저작권 정책의 방향에 관한 것이다. 본 연구에서는 비영리 학술저작물의 속성과 현행 저작권법의 비판매용 저작물에 대한 규정을 근거로 학위논문을 포함한 비판매용 저작물이 저작권법 제31조 제5항에서 규정한 보상금 지급 예외에 포함되어야 함을 제안하였다. 또한 학술논문의 경우 저작권 신탁관리기관에 의한 불법적인 신탁 및 권리 행사에 대하여 해당 기관의 관리 감독청이 이를 통제가 필요가 있음을 밝혔다. 아울러 학위논문이나 학술논문은 그 저작물의 속성상 저작권의 강력한 보호를 통한 접근과 이용의 제한보다는 그것의 공개와 이용을 활성화시킬 수 있는 정부의 정책이 필요함을 지적하였다.

Abstract

This study is about the copyright policies by Korean government and the revision of the article 31 library exemption provision in the Copyright Act of Korea for noncommercial scholarly works considering through cases of copyright disputes occurred in Korea during the 2005~2007. This study proposes that works not for sale including thesis should be exempted from the copyright compensation in the article 31(5) in the Copyright Act of Korea based on the properties of noncommercial scholarly works and the regulations on works for not for sale in the current Korean copyright act. Also, this study reports that the copyright trust of scholarly articles by the copyright trust management agency is illegal in part and the government which has a duty to direct it has to control the illegal actions. Finally, this study proposes that noncommercial scholarly works such as thesis and scientific articles are to be open access and Korean government should develop open policies for them.

초록보기
초록

본 연구는 현재 상업적인 지식거래소를 통해서 유통되고 있는 다양한 유형의 지식콘텐츠들의 저작권 문제를 저작권법에 비추어 분석하고 있다. 지식거래소에 정보를 제공하는 주체는 수많은 개인, 원문DB제공업체, 국가 및 공공기관, 출판사 등 매우 다양하다. 그러나 이러한 정보제공주체와 지식거래소간에 이루어지는 저작물의 상업적인 거래에서 정작 원저작자인 개인 저자들은 빠져있다는 점을 주목할 필요가 있다. 원칙적으로 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, 원저작자가 저작권 이양 동의서를 통하여 2차적 저작물 생성권 등을 포함한 모든 권리를 양도하지 않는 이상 저작물의 디지털화, 원문DB화 및 지식거래소를 통한 유통 등은 저작권에 위배된다는 결론을 내릴 수 있다.

Abstract

This study aims to identify copyright issues regarding the knowledge content currently circulated through knowledge exchange markets in the Republic of Korea. The content providers of knowledge exchange markets comprise government & public institutions, full-text database companies, publishers and individuals. It is worth noting that commercial trade of copyrighted content or material among academic journals, database companies and knowledge exchange markets essentially exclude individual authors who are the actual copyright holders. In principle, the original author owns the copyright whether it has an explicit notice or not. Unless the author/owner officially agrees to transfer the copyright including the right for so-called "derivative works", content-making based or derived from the copyrighted material, digitalization of the copyrighted work as well as its registration on full-text database and circulation through knowledge markets are illegal.

3
Yang, Kiduk(경북대학교) ; Lokman Meho(American University of Beirut, Lebanon) 2011, Vol.28, No.2, pp.79-96 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2011.28.2.079
초록보기
초록

Abstract

Despite the widespread use, critics claim that citation analysis has serious limitations in evaluating the research performance of scholars. First, conventional citation analysis methods yield one-dimensional and sometimes misleading evaluation as a result of not taking into account differences in citation quality, not filtering out citation noise such as self-citations, and not considering non-numeric aspects of citations such as language, culture, and time. Second, the citation database coverage of today is disjoint and incomplete, which can result in conflicting quality assessment outcomes across different data sources. This paper discuss the findings from a citation analysis study that measured the impact of scholarly publications based on the data mined from Web of Science, Scopus, and Google Scholar, and briefly describes a work-in-progress prototype system called CiteSearch, which is designed to overcome the weaknesses of existing citation analysis methods with a robust citation-based quality assessment approach.

초록보기
초록

본 연구의 목적은 국내 학술논문 데이터베이스에서 검색한 언어 네트워크 분석 관련 53편의 국내 학술논문들을 대상으로 하는 내용분석을 통해, 언어 네트워크 분석 방법의 기초적인 체계를 파악하기 위한 것이다. 내용분석의 범주는 분석대상의 언어 텍스트 유형, 키워드 선정 방법, 동시출현관계의 파악 방법, 네트워크의 구성 방법, 네트워크 분석도구와 분석지표의 유형이다. 분석결과로 나타난 주요 특성은 다음과 같다. 첫째, 학술논문과 인터뷰 자료를 분석대상의 언어 텍스트로 많이 사용하고 있다. 둘째, 키워드는 주로 텍스트의 본문에서 추출한 단어의 출현빈도를 사용하여 선정하고 있다. 셋째, 키워드 간 관계의 파악은 거의 동시출현빈도를 사용하고 있다. 넷째, 언어 네트워크는 단수의 네트워크보다 복수의 네트워크를 구성하고 있다. 다섯째, 네트워크 분석을 위해 NetMiner, UCINET/NetDraw, NodeXL, Pajek 등을 사용하고 있다. 여섯째, 밀도, 중심성, 하위 네트워크 등 다양한 분석지표들을 사용하고 있다. 이러한 특성들은 언어 네트워크 분석 방법의 기초적인 체계를 구성하는 데 활용할 수 있을 것이다.

Abstract

The purpose of this study is to perform content analysis of research articles using the language network analysis method in Korea and catch the basic point of the language network analysis method. Six analytical categories are used for content analysis: types of language text, methods of keyword selection, methods of forming co-occurrence relation, methods of constructing network, network analytic tools and indexes. From the results of content analysis, this study found out various features as follows. The major types of language text are research articles and interview texts. The keywords were selected from words which are extracted from text content. To form co-occurrence relation between keywords, there use the co-occurrence count. The constructed networks are multiple-type networks rather than single-type ones. The network analytic tools such as NetMiner, UCINET/NetDraw, NodeXL, Pajek are used. The major analytic indexes are including density, centralities, sub-networks, etc. These features can be used to form the basis of the language network analysis method.

초록보기
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.

6
최상희(대구가톨릭대학교) ; 이재윤(경기대학교) 2012, Vol.29, No.1, pp.331-349 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2012.29.1.331
초록보기
초록

구조적 초록은 학술 논문의 주제를 표현하는 역할을 하여 학술 논문을 처리하는데 중요한 요소로 인식되어왔다. 이 연구에서는 구조적 초록을 구성하는 세부 필드의 속성을 4개로 분석하고 초록의 구조를 활용하여 문서 클러스터링에 적용할 수 있는 가능성을 고찰고자 하였다. 구조적 초록의 필드 속성을 문서 클러스터링에 적용한 결과 클러스터링 기법간의 편차가 있었으나 연구 목적이 제공하는 정보량에 비해 주제성이 커서 클러스터링 성능에 가장 큰 영향을 미치고 있는 것으로 나타났다. 또한 분석 결과 특정 필드에 특화되어 출현하는 필드 종속적인 단어가 발생하는 것으로 나타나 필드 종속적인 단어를 배제하고 집단내 평균연결 기법을 적용하였을 때는 클러스터링의 성능이 개선되는 것으로 분석되었다.

Abstract

Structured abstracts have been regarded as an essential information factor to represent topics of journal articles. This study aims to provide an unconventional view to utilize structured abstracts with the analysis on sub fields of a structured abstract in depth. In this study, a structured abstract was segmented into four fields, namely, purpose, design, findings, and values/implications. Each field was compared in the performance analysis of document clustering. In result, the purpose statement of an abstract affected on the performance of journal article clustering more than any other fields. Furthermore, certain types of keywords were identified to be excluded in the document clustering to improve clustering performance, especially by Within group average clustering method. These keywords had stronger relationship to a specific abstract field such as research design than the topic of an article.

초록보기
초록

데이터 학술지와 데이터 논문이 오픈과학 패러다임에서 데이터 공유와 재이용이라는 학술활동이 등장하여 지속적으로 성장하고 있다. 본 논문은 영향력있는 다학제적 분야의 데이터 학술지인 Scientific Data에 게제된 총 713건의 논문을 대상으로 저자, 인용, 주제분야 측면을 분석하였다. 그 결과 저자의 주된 주제 영역은 생명공학, 물리학 등으로 나타났으며, 공저자 수는 평균 12명이다. 공저 형태를 네트워크로 살펴보면, 특정 연구자 그룹이 패쇄적으로 공저활동을 수행하는 것으로 나타났다. 인용의 주제영역을 살펴보면, 데이터 논문 저자의 주제영역과 크게 다르지 않게 나타났으나, 방법론을 주로 다루는 학술지의 인용 비중이 높은 것은 데이터 논문의 특징으로 볼 수 있다. 데이터 논문 저자의 키워드를 사용하여 동시출현단어분석 네트워크로 살펴본 데이터 논문의 주제영역은 생물학이 중심이며, 구체적으로 해양생태, 암, 게놈, 데이터베이스, 기온 등의 세부 주제 영역을 확인할 수 있다. 이러한 결과는 다학제학문 분야를 다루는 데이터 학술지이지만, 데이터 학술지 출간에 관한 논의를 일찍부터 시작해온 생명공학 분야에 집중된 현상을 보여준다.

Abstract

Data journals and data papers have grown and considered an important scholarly practice in the paradigm of open science in the context of data sharing and data reuse. This study investigates a total of 713 data papers published in Scientific Data in terms of author, citation, and subject areas. The findings of the study show that the subject areas of core authors are found as the areas of Biotechnology and Physics. An average number of co-authors is 12 and the patterns of co-authorship are recognized as several closed sub-networks. In terms of citation status, the subject areas of cited publications are highly similar to the areas of data paper authors. However, the citation analysis indicates that there are considerable citations on the journals specialized on methodology. The network with authors’ keywords identifies more detailed areas such as marine ecology, cancer, genome, database, and temperature. This result indicates that biology oriented-subjects are primary areas in the journal although Scientific Data is categorized in multidisciplinary science in Web of Science database.

초록보기
초록

본 연구는 Web of Science (WoS) 논문을 기반으로 주요 5개국의 Open Access (OA) 논문 비중과 방식을 분석하고 조절효과(Moderating Effect) 검증을 통해 OA의 피인용 유도에 차이가 나타나는지 검증하였다. 분석 결과, OA 비중은 영국이 62.7%로 가장 높았으며, 중국이 38.0%로 가장 낮게 나타났다. 또한 셀프 아카이빙과 Gold Hybrid가 OA의 주요 실천 방법 중 하나로 나타난 영미와 달리, 중국과 한국의 OA 논문은 Gold 저널 출판에 집중되어 있는 것으로 분석되었다. 두 번째, 조절효과 분석 결과, 우수 논문의 OA 출판 및 유통이 활성화된 영국, 미국, 일본의 경우 OA 비중이 높을수록 피인용량을 유도하는 효과가 커지는 것으로 나타났으나, 한국(B=-0.00003, p<0.01)과 중국(B=-0.00001, p<0.01)에서는 역의 방향성이 나타나 차이를 보였다. 더불어 대부분의 학문분야에서 OA가 피인용을 유도하였으나 공학 분야(B=-0.00002, p<0.01)에서는 역의 방향성을 보이는 것으로 분석되었다.

Abstract

This study empirically analyzed the proportion and method of Open Access (OA) in Korea, China, Japan, the United States, United Kingdom based on the Web of Science (WoS) papers. In addition, through the verification of the moderating effect, it was verified whether there is a difference in the effect of the amount of citation depending on the maturity of OA according to the countries or academic fields. As a result of the analysis, the proportion of OA was the highest in the UK at 62.7%, and the lowest in China at 38.0%. Second, the UK and US had a high proportion of indicators through self-archiving and APC-based Gold Hybrid, while only the Gold indicators were found to be prominent in China and Korea. Third, in the UK, US and Japan, the higher the proportion of OA, the greater the effect of inducing the citations. However, Korea (B=-0.00003, p<0.01) and China (B=-0.00001, p<0.01) showed the opposite direction. In addition, in most academic fields, the OA proportion had an effect of inducing citation, but a negative effect was found in the engineering field (B=-0.00002, p<0.01).

초록보기
초록

과학기술분야 전문학술지의 학술논문 투고와 심사처리 전과정에 대한 영문전용의 웹기반 시스템을 설계하기 위하여 국내외의 대표적인 사례로 Elsevier Editorial System과 KISTI-ACOMS를 조사하고 분석하였다. 이를 통하여 해양과학기술분야 전문학술지 Ocean Science Journal에 적용할 수 있는 웹기반 논문투고심사시스템이 구현되었다. 웹기반 시스템은 기존의 오프라인 논문심사과정에서 발생하는 원고관리, 심사기간의 지연과 원고분실 등의 문제점을 해결할 수 있을 뿐만 아니라 e-journal 전자출판의 기반이 자연스럽게 조성되어 효율적이고 신속한 학술정보 유통환경이 구축된다. 이러한 시스템의 개발과 활용은 과학기술분야 전문학술지의 수준제고 및 국제화 과정에 크게 기여할 것이다.

Abstract

In order to design a web-based English Article Submission & Management System for science and technology research papers, Elsevier Editorial System and KISTI-ACOMS, international and domestic models--respectively--are studied and analysed. Through this analysis, a web-based paper submission and review system which can be applied to Ocean Science Journal, a research journal in the field of Oceanography, is developed. The web-based system is not only able to solve problems such as complex manuscript management, delays in the reviewing process, and loss of manuscripts that occur often in off-line paper review processes, but also is able to construct the basis for e-journal electronic publication. As a result, an effective and rapid scholarly communication environment can be made. The development and utilization of this system can improve the reputation and the globalization of science and technology research journals.

초록보기
초록

대표적인 앙상블 기법으로서 랜덤포레스트(RF)를 문헌정보학 분야의 학술지 논문에 대한 자동분류에 적용하였다. 특히, 국내 학술지 논문에 주제 범주를 자동 할당하는 분류 성능 측면에서 트리 수, 자질선정, 학습집합 크기 등 주요 요소들에 대한 다각적인 실험을 수행하였다. 이를 통해, 실제 환경의 불균형 데이터세트(imbalanced dataset)에 대하여 랜덤포레스트(RF)의 성능을 최적화할 수 있는 방안을 모색하였다. 결과적으로 국내 학술지 논문의 자동분류에서 랜덤포레스트(RF)는 트리 수 구간 100〜1000(C)과 카이제곱통계량(CHI)으로 선정한 소규모의 자질집합(10%), 대부분의 학습집합(9〜10년)을 사용하는 경우에 가장 좋은 분류 성능을 기대할 수 있는 것으로 나타났다.

Abstract

Random Forest (RF), a representative ensemble technique, was applied to automatic classification of journal articles in the field of library and information science. Especially, I performed various experiments on the main factors such as tree number, feature selection, and learning set size in terms of classification performance that automatically assigns class labels to domestic journals. Through this, I explored ways to optimize the performance of random forests (RF) for imbalanced datasets in real environments. Consequently, for the automatic classification of domestic journal articles, Random Forest (RF) can be expected to have the best classification performance when using tree number interval 100〜1000(C), small feature set (10%) based on chi-square statistic (CHI), and most learning sets (9-10 years).

정보관리학회지