초록

본 연구에서는 공공연구기금으로 생산된 논문성과물에 대한 공중의 접근을 확대하기 위한 방안을 모색하기 위하여 국내외 주요학술지의 오픈액세스 관련 정책을 조사 분석하였다. 조사대상의 선정을 위하여 국가과학기술지식정보서비스(NTIS)논문의 국내외 등록현황, 원문연계 비중, 기금지원기관별 논문성과물 현황과 게재 학술지 현황을 분석하였으며, 이를 기반으로 공공연구기금 논문성과물의 게재 건수가 높은 국내외 18종의 학술지를 선정하였다. 조사 결과는 오픈액세스 관련 정책의 성문화 및 공시, 저작권 귀속주체, 재사용 권리, 셀프 아카이빙 정책, 무료접근 등의 구성요소로 구분하여 분석하고, 이를 토대로 국가차원에서 공공연구기금 논문성과물의 수집 유통 정책 수립에 참고할 사항들을 제안하였다.

Abstract

This study analyzes the open access policies of major scholarly journals that have large number of publicly funded articles, for the purposes of expanding and facilitating the public access. Eighteen scholarly journals in Korea and abroad were selected based on the number of published publicly funded articles through a survey of dissemination of publicly funded journal articles via information from NTIS. The open access policies of the selected journals were analyzed by 5 categories including codification of OA related policy, copyrights, reuse rights, self archiving policy, free access. As a result, this research proposed several considerations for establishing national policies for the collection and distribution of the publicly funded research products.

초록

문헌정보학 분야의 국내 학술지 논문으로 구성된 문헌집합을 대상으로 기계학습에 기초한 자동분류의 성능에 영향을 미치는 요소들을 검토하였다. 특히, 「정보관리학회지」에 수록된 논문에 주제 범주를 자동 할당하는 분류 성능 측면에서 용어 가중치부여 기법, 학습집합 크기, 분류 알고리즘, 범주 할당 방법 등 주요 요소들의 특성을 다각적인 실험을 통해 살펴보았다. 결과적으로 분류 환경 및 문헌집합의 특성에 따라 각 요소를 적절하게 적용하는 것이 효과적이며, 보다 단순한 모델의 사용으로 상당히 좋은 수준의 성능을 도출할 수 있었다. 또한, 국내 학술지 논문의 분류는 특정 논문에 하나 이상의 범주를 할당하는 복수-범주 분류(multi-label classification)가 실제 환경에 부합한다고 할 수 있다. 따라서 이러한 환경을 고려하여 단순하고 빠른 분류 알고리즘과 소규모의 학습집합을 사용하는 최적의 분류 모델을 제안하였다.

Abstract

This study examined the factors affecting the performance of automatic classification based on machine learning for domestic journal articles in the field of LIS. In particular, In view of the classification performance that assigning automatically the class labels to the articles in 「Journal of the Korean Society for Information Management」, I investigated the characteristics of the key factors(weighting schemes, training set size, classification algorithms, label assigning methods) through the diversified experiments. Consequently, It is effective to apply each element appropriately according to the classification environment and the characteristics of the document set, and a fairly good performance can be obtained by using a simpler model. In addition, the classification of domestic journals can be considered as a multi-label classification that assigns more than one category to a specific article. Therefore, I proposed an optimal classification model using simple and fast classification algorithm and small learning set considering this environment.

초록

이 연구에서는 국내 문헌정보학 학술지 논문의 사사표기 유형을 파악하고, 유형에 따라 학술지 논문의 계량서지적 특성에 차이가 있는지를 알아보고자 하였다. 분석을 위해서 국내 문헌정보학 분야 대표 학술지 4종에 2013년부터 2021년까지 9년간 게재된 논문 2,143편의 사사표기와 참고문헌, 인용횟수를 데이터로 확보하였다. 전체 논문 중에서 61.2%인 1,311편에 실린 사사표기 1,433건의 내용을 분석하여 유형을 나눈 다음, 각 유형에 해당하는 논문의 계량서지적 특성을 살펴보았다. 사사표기 유형은 크게 ‘윤리(중복게재회피)’와 ‘감사’ 유형으로 양분되었으며, 각각 9가지와 10가지로 세분할 수 있었다. 계량서지적 특성으로 참고문헌 수, 참고문헌의 최신성, 인용도를 살펴본 결과 모든 특성이 사사표기 유형별로 차이가 있는 것으로 나타났다.

Abstract

In this study, we aimed to identify the types of acknowledgments in Korean LIS journal articles and to find out whether there are differences in the bibliometric characteristics of journal articles based on the types of acknowledgments. For the analysis, the acknowledgments, references, and citation counts of 2,143 articles published in four representative journals in the field of library and information science in Korea for nine years from 2013 to 2021 were obtained as data. We analyzed the contents of 1,433 acknowledgments in 1,311 articles (61.2% of all articles) to divide them into types and then examined the bibliometric characteristics of each type of article. The acknowledgment types were broadly divided into the ‘ethics’ type (avoiding duplicate publication) and ‘thanks’ type, which were further subdivided into 9 and 10 types, respectively. We examined the number of references, recency of references, and citations as bibliometric characteristics, and found that all of these characteristics differed between the types of acknowledgements.

초록

본 연구는 대표적인 오픈액세스 학술지 중에서 범학문적인 성격을 가진 PLoS ONE에 게재된 국내 기관 소속 연구자들의 출판 활동에 대한 계량적인 분석을 제시하고 있다. 대표적인 메가학술지인 PLoS ONE에 국내 연구자들은 2006년부터 2019년의 기간 동안 약 6,500여 개의 연구논문을 게재하였고 이는 국가 기준으로는 전세계 11위에 해당하는 수준이다. 국내 기관 소속 저자들의 PLoS ONE 논문은 대부분 의생명 공학에 집중되어 있다. 최근에는 PLoS ONE에 대한 논문 게재가 감소하고 Scientific Reports, BMJ Open 등과 같은 경쟁 메가학술지로의 이동이 감지된다. 이러한 변화는 논문심사 기간의 지연, 영향력 지수 감소에 영향을 받은 것으로 보인다. PLoS ONE에 10건 이상의 논문을 게재한 국내 교신저자의 전반적인 연구 업적을 보면 오픈액세스 출판 비중이 약 30% 수준으로 나타나 오픈액세스에 대한 수용이 상당한 것으로 분석된다. 하지만 연구자별로 최대 50% 이상의 편차가 있는 것으로 조사된다. PLoS ONE에서 제공하는 이용지표 중에서 저장수는 열람수, 인용수와의 상관계수가 높은 것으로 나오는 반면 공유수는 열람수, 인용수 그리고 저장수와 상관계수가 상대적으로 높지 않은 것으로 조사되었다. 이상의 분석결과는 국내 연구자들의 오픈액세스 출판에 대한 구체적인 데이터에 기반하고 있다는 점에서 의의가 있으며, 논문을 게재한 연구자를 대상으로 한 설문조사 형식의 후속연구를 통해 오픈액세스 출판 배경, 심사과정 등에 대한 구체적인 데이터를 수집, 분석할 예정이다.

Abstract

This research provides a quantitative analysis on research articles published in PLoS ONE, a multidisciplinary open access journal, by authors affiliated with Korean institutions. Korean authors published more than 6,500 research ariticles in the mega journal between 2006 and 2019. Korea is ranked the top 11th place in terms of article publishing in the journal. Most articles by Korean authors are concentrated in the biomedical fields. In recent years, the overall production of PLoS ONE has decreased as authors migrated to competing mega journals such as Scientific Reports and BMJ Open. The change might have been affected in part by the delay in the review period and the dropping impact factor score. The open access share of the Korean PLoS ONE authors of more than 10 articles hovers around 30%. However, there is a significant variation among researchers reaching up to 50% discrepancies. Among altmetrics provided by PLoS ONE, the saves are highly correlated with the views and the citations. On the contrary, the shares show low correlation with other use metrics. A follow up, survey questionnarie based research involving researchers who have published in PLoS ONE is planned in order to investigate author motivation and experience in the review process.

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.

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로치오 알고리즘에 기초한 통제어휘 자동색인 또는 텍스트 범주화에서 적용되어 온 여러 성능 요인들을 재검토하였고, 성능 향상을 위한 기본적인 방법을 찾아보았다. 또한, 동등한 조건에서 통제어휘 자동색인을 위한 로치오 알고리즘 기반 방법의 성능을 다른 학습기반 방법들의 성능과 비교하였다. 결과에 따르면, 통제어휘 자동색인을 위한 로치오 기반의 프로파일 방법은 구현의 용이성과 컴퓨터 처리시간 측면의 경제성이라는 기존의 장점을 그대로 유지하면서도, 다른 학습기반 방법들(SVM, VPT, NB)과 거의 동등하거나 더 나은 성능을 보여주었다. 특히, 색인전문가의 색인작업을 지원하는 반-자동 색인의 목적으로는 비교적 높은 수준의 재현율을 유지하면서 학습 데이터의 증가에 따라 정확률이 크게 향상되는 로치오 알고리즘을 이용한 방법을 우선적으로 고려할 수 있을 것이다.

Abstract

Several performance factors which have applied to the automatic indexing with controlled vocabulary and text categorization based on Rocchio algorithm were examined, and the simple method for performance improvement of them were tried. Also, results of the methods using Rocchio algorithm were compared with those of other learning based methods on the same conditions. As a result, keeping with the strong points which are implementational easiness and computational efficiency, the methods based Rocchio algorithms showed equivalent or better results than other learning based methods(SVM, VPT, NB). Especially, for the semi-automatic indexing(computer-aided indexing), the methods using Rocchio algorithm with a high recall level could be used preferentially.

초록

핵심 학술저널이 디지털화하면서 도서관에서 구독한 자료에 대한 항구 접근 및 장기 보존에 대한 요구가 증대하였다. 이러한 요구에 부응하여 국내외에서는 다양한 기관 및 기구를 수행 주체로 하여 디지털 학술자료의 보존 활동을 해오고 있다. 본 논문은 국가출연기관인 KISTI가 국내외 학술논문 아카이빙 데이터의 활용성을 증진시킬 수 있는 시스템 및 서비스 전략을 중심으로 논의하고자 한다. 또한 KISTI의 전략을 국내외 연구와 비교하였고, NDA 체제 구축의 비용편익 분석을 통해 본 연구에서 제안한 연구의 타당성을 밝히고자 하였다. 마지막으로 아카이빙 데이터 활용성 증진을 위해 정책적, 법제적 기반 마련 방안과 아카이빙 데이터의 고부가가치 서비스 제공 방안을 제안함으로써 향후 연구 방향을 제시하였다.

Abstract

Since core scholarly journals have been digitalized, demands on the perpetual access and long-term preservation of subscribed digital information resources by libraries are increasing. Various institutions and organizations have performed the preservation activities of digital scholarly resources for the purpose of responding those demands. This paper illustrates the National Digital Archive(NDA) system proposed and developed by KISTI and discusses on the NDA strategies which aim to improve the usability of archived journal articles. In addition, NDA strategies of KISTI have been compared with those of international researches and the economic validity of NDA has been verified by analyzing NPV, BCR and IRR. Legal system for improving the application of the archived data should be studied next and high value-added data services have been suggested as our future studies in the final section.

초록

This study proposes the analysis method in sentence semantics that can be automatically identified and processed as appropriate items in the system according to the composition of the sentences contained in the data corresponding to the logical semantic structure metadata of the research papers. In order to achieve the purpose, the structure of sentences corresponding to ‘Research Objectives’ and ‘Research Outcomes’ among the semantic structure metadata was analyzed based on the number of words, the link word types, the role of many-appeared words in sentences, and the end types of a word. As a result of this study, the number of words in the sentences was 38 in ‘Research Objectives’ and 212 in ‘Research Outcomes’. The link word types in ‘Research Objectives’ were occurred in the order such as Causality, Sequence, Equivalence, In-other-word/Summary relation, and the link word types in ‘Research Outcomes’ were appeared in the order such as Causality, Equivalence, Sequence, In-other-word/Summary relation. Analysis target words like ‘역할(Role)’, ‘요인(Factor)’ and ‘관계(Relation)’ played a similar role in both purpose and result part, but the role of ‘연구(Study)’ was little different. Finally, the verb endings in sentences were appeared many times such as ‘∼고자’, ‘∼였다’ in ‘Research Objectives’, and ‘∼었다’, ‘∼있다’, ‘∼였다’ in ‘Research Outcomes’. This study is significant as a fundamental research that can be utilized to automatically identify and input the metadata element reflecting the common logical semantics of research papers in order to support researchers’ scholarly sensemaking.

Abstract

초록

Cited-by Linking 서비스는 CrossRef에서 제공하는 주요 서비스 중 하나로 해당 논문이 DOI를 통하여 얼마나 인용되었는지 누적하여 집계된 데이터이다. 이에 본 연구에서는 KISTI의 학술정보통합관리시스템에서 월단위로 구축․관리하는 Cited-by Linking 데이터를 분석하여 자연과학과 공학 분야의 인용 패턴을 규명하고자 하였다. 이를 위해서 전체 기탁된 21만 건 중 자연과학과 공학 분야 총 170,999건(315종)을 분석 대상으로 하고, 2016년 3월까지 누적된 Cited-by Linking 데이터를 수집하였다. 연구의 분석 결과, 첫째, 글로벌하게 인용될 가능성에서 사용 언어는 영향을 미치고 있으며, 둘째, SCIE 및 SCOPUS 등재 여부 역시 인용가능성에 상당 부분 기여하고 있음을 확인하였다. 셋째, 자연과학 분야는 거의 동일한 주제 분야에서 인용을 받고 있으며, 상대적으로 공학 분야는 타주제 분야에서 더 인용 받고 있음을 파악하였다. 이러한 연구의 결과는 자연과학과 공학 분야의 세부주제 분야별 인용 행태를 규명하고, 향후, 인용 행태에 관한 연구에서 유용하게 활용될 것으로 기대한다.

Abstract

Cited-by Linking Service is one of the CrossRef’s information services that allows you to discover how your publications are being cited and to incorporate that information into your online publication platform. This study tries to investigate citation patterns in the field of both Natural Science and Engineering using all of DOI assigned articles and Cited-by Linking data which are accumulated and managed by KISTI. The investigating approach is designed to verify the theory of 1) cognitive accessibility, 2) ‘perceived quality and significance’ and 3) ‘subject relativity’. For cognitive accessibility verification the fulltext language portion of Korean and English between “Cited DOI Source Data” and “NOT Cited DOI Source Data” was compared. For perceived quality and significance verification the availability of the “Cited DOI Source Data” and “NOT Cited DOI Source Data” from SCIE and SCOPUS was employed. For subject relativity DOI data were classified and analysed on the basis of OECD subject classification scheme. Findings are that global citability is closely related to the fulltext language of the articles and their quality and significance. And in the natural science field most of citations are from the same subject categories, while relatively more citations are from other subject categories in the engineering field.

초록

국내 학술회의 논문으로 구성된 문헌집합을 대상으로 기계학습에 기초한 자동분류의 성능에 영향을 미치는 요소들을 검토하였다. 특히 구현이 쉽고 컴퓨터 처리 속도가 빠른 로치오 알고리즘을 사용하여 『한국정보관리학회 학술대회 논문집』의 논문에 주제 범주를 자동 할당하는 분류 성능 측면에서 분류기 생성 방법, 학습집합 규모, 가중치부여 기법, 범주 할당 방법 등 주요 요소들의 특성을 다각적인 실험을 통해 살펴보았다. 결과적으로 분류 환경 및 문헌집합의 특성에 따라 파라미터(β, λ)와 학습집합의 크기(5년 이상)를 적절하게 적용하는 것이 효과적이며, 동등한 성능 수준이라면 보다 단순한 단일 가중치부여 기법을 사용하여 분류의 효율성을 높일 수 있음을 발견하였다. 또한 국내 학술회의 논문의 분류는 특정 논문에 하나 이상의 범주가 부여되는 복수-범주 분류(multi-label classification)가 실제 환경에 부합한다고 할 수 있으므로, 이러한 환경을 고려하여 주요 성능 요소들의 특성에 기초한 최적의 분류 모델을 개발할 필요가 있다.

Abstract

This study examined the factors affecting the performance of automatic classification for the domestic conference papers based on machine learning techniques. In particular, In view of the classification performance that assigning automatically the class labels to the papers in Proceedings of the Conference of Korean Society for Information Management using Rocchio algorithm, I investigated the characteristics of the key factors (classifier formation methods, training set size, weighting schemes, label assigning methods) through the diversified experiments. Consequently, It is more effective that apply proper parameters (β, λ) and training set size (more than 5 years) according to the classification environments and properties of the document set. and If the performance is equivalent, I discovered that the use of the more simple methods (single weighting schemes) is very efficient. Also, because the classification of domestic papers is corresponding with multi-label classification which assigning more than one label to an article, it is necessary to develop the optimum classification model based on the characteristics of the key factors in consideration of this environment.