- 권한신청
- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
최근 학술문헌의 양이 급증하고, 융복합적인 연구가 활발히 이뤄지면서 연구자들은 선행 연구에 대한 동향 분석에 어려움을 겪고 있다. 이를 해결하기 위해 우선적으로 학술논문 단위의 분류 정보가 필요하지만 국내에는 이러한 정보가 제공되는 학술 데이터베이스가 존재하지 않는다. 이에 본 연구에서는 국내 학술문헌에 대해 다중 분류가 가능한 자동 분류 시스템을 제안한다. 먼저 한국어로 기술된 기술과학 분야의 학술문헌을 수집하고 K-Means 클러스터링 기법을 활용하여 DDC 600번 대의 중분류에 맞게 매핑하여 다중 분류가 가능한 학습집합을 구축하였다. 학습집합 구축 결과, 메타데이터가 존재하지 않는 값을 제외한 총 63,915건의 한국어 기술과학 분야의 자동 분류 학습집합이 구축되었다. 이를 활용하여 심층학습 기반의 학술문헌 자동 분류 엔진을 구현하고 학습하였다. 객관적인 검증을 위해 수작업 구축한 실험집합을 통한 실험 결과, 다중 분류에 대해 78.32%의 정확도와 72.45%의 F1 성능을 얻었다.
Abstract
Recently, as the amount of academic literature has increased rapidly and complex researches have been actively conducted, researchers have difficulty in analyzing trends in previous research. In order to solve this problem, it is necessary to classify information in units of academic papers. However, in Korea, there is no academic database in which such information is provided. In this paper, we propose an automatic classification system that can classify domestic academic literature into multiple classes. To this end, first, academic documents in the technical science field described in Korean were collected and mapped according to class 600 of the DDC by using K-Means clustering technique to construct a learning set capable of multiple classification. As a result of the construction of the training set, 63,915 documents in the Korean technical science field were established except for the values in which metadata does not exist. Using this training set, we implemented and learned the automatic classification engine of academic documents based on deep learning. Experimental results obtained by hand-built experimental set-up showed 78.32% accuracy and 72.45% F1 performance for multiple classification.
초록
전통적으로 학위논문은 우수한 학술정보적 가치를 내포하고 있음에도 불구하고 물리적 이용가능성의 부재로 인하여 평가 절하되어 왔다. 이를 해소하려면 전자형 학위논문시스템의 개발이 필요하며, 그것은 정보탐색 과정에서 연구결과를 배포하는 기본채널로 그리고 학위논문이 핵심자료임을 인식시키는 계기를 제공할 것이다. 그래서 최근에 각국의 많은 대학(도서관)이 디지털 환경에 부응할 목적으로 전통적(인쇄형) 학위논문을 전자버전으로 변환하고 있다. 이에 주목하여 본 연구는 웹설문지와 홈페이지 조사방식으로 학위논문 관리시스템의 현황을 분석한 선행연구를 이론적 배경으로 삼아 국내 학위논문의 표준관리모형을 제안하였다.
Abstract
Traditionally, theses and dissertations have been extremely underutilized information sources due to their lack of physical availability. The development of electronic theses and dissertations system will provide the opportunity for theses and dissertations to be recognized as a basic channel for the dissemination of research findings and an essential resource in the discovery process. In digital environment, many universities and libraries throughout the world are now making digitized versions of traditional(print) dissertations available online. The purpose of this paper is to analyze the current theses and dissertations management system based on web questionaries and survey of home pages, and to suggest a standardized theses and dissertation management model in Korea.
초록
본 연구는 학제성이 강한 HCI 연구 내에서 문헌정보학 분야 연구가 수행한 연구내용과 역할을 분석하고 향후 타 학문분야와의 협력 가능성 및 수행 가능한 연구주제를 살펴보고자 하였다. 연구에서 사용된 데이터는 문헌정보학 분야의 대표적인 국내 학술지 및 한국HCI학회 학술대회의 발표논문집에서 추출한 키워드와 소속 정보이며, 이들을 활용하여 네트워크 분석과 빈도 분석을 하였다. 국내 HCI 분야에서는 정보통신, 컴퓨터공학, 기술산업 등이 활발한 교류를 보이고 있었으며, 문헌정보학은 연구 협력에 있어서 비교적 소극적이었다. 문헌정보학 연구의 HCI 분야 내 역할을 살펴본 결과, 타 분야와 협력이 필요한 전문적인 주제에 대해서는 그 관심도가 높지 않음을 발견했다. 그러나 문헌정보학 분야 학술지에 타 학문분야 연구자들이 HCI 관련 논문을 다수 게재했다는 점과 기술산업 분야와도 어느 정도 연결성을 가지고 있다는 점에서, 향후 문헌정보학 분야가 기술산업 등 타 분야와의 협력을 통한 공동연구를 적극적으로 수행한다면 학계 간의 연구주제 확장 및 발전에 기여할 수 있음을 발견하였다.
Abstract
The purpose of this study was to analyze how the Library and Information Science (LIS) related research efforts in Korea contributed to the progress of the Human Computer Interaction (HCI) discipline to identify the potential collaboration research partners and topics. The following data was used for the network and frequency analysis: titles, keywords and affiliation information extracted from the Korean journals serving the LIS fields as well as the conference proceedings of the Korean HCI society. Information communication technology, computer engineering, and technology industry had been active in research collaborations but LIS field was comparatively not active. This study was able to determine that LIS researchers carried out important research but they had not much interests in the topics that required interdisciplinary collaboration. However, there were a number of papers, which were not authored by LIS discipline researchers, in the LIS related journals. In addition, there are a few ongoing interdisciplinary research projects which included LIS researchers. This reveals that it is possible for the LIS field could play an important role in the future if the researchers actively participate the collaborative projects.
초록
한국연구재단의 등재학술지에 게재된 논문의 약 18%가 공공기금을 지원받고 있으며, 특히 공학분야에 공공기금논문이 많았고, 다른 공공기관보다 재단의 지원을 받은 논문이 가장 많았다. 그러나 이들 공공기금논문의 상당수가 상용DB를 통하여 유료 서비스되고 있는 반면, 기초학문자료센터나 NTIS에서 무료 원문서비스되는 경우는 극히 적었다. 국외의 연구기관 다수가 공공기금논문에 대한 오픈액세스정책을 채택하고 있는 반면 국내 공공기금 지원기관은 이러한 정책이 없었다. 본 연구는 공공기금논문이 가장 많았던 공학 및 농수해 분야와 기금지원 빈도가 가장 높았던 한국연구재단을 중심으로 오픈액세스 이해당사자들과 협의를 통한 정책개발과, 오픈액세스 정책에 규정되어야 할 세부사항을 제시하였다.
Abstract
This paper studied on the open access to public funded research articles in Korea. The 18% of articles published in the journals of the Korea Research Foundation was the output of research that received public fund. The field of engineering science had the most number of public funded articles and the most frequently supported funding agency was the KRF. But most of the public funded articles in Korea has been serviced through the commercial DBs, whereas the small number of articles serviced freely through the Korea Research Memory and NTIS. This paper proposed that the KRF will have to develop the open access policy focus on the engineering science.
초록
기록관리학은 전통적인 기록학과 문서관리, 디지털 데이터의 처리에 이르기까지 복합학적인 학문으로 재정립하였다. 본 연구에서는 국내 기록관리학 대표 학술지인 「한국기록관리학회지」와 「기록학연구」에 2000년부터 2015년까지 게재된 681편의 논문을 조사하여 기록관리 분야의 학제성과 주제 변화 추이에 대해 분석하였다. 이를 위해 두 학술지에 발표된 모든 논문으로부터 저자의 소속기관, 직업, 학문분야, 공저자, 그리고 주제 분야를 추출하였다. 분석방법으로 빈도분석과 네트워크 분석을 사용하였다. 분석 내용은 다음과 같다. 첫째, 두 학회지는 연구자 배경(소속 기관, 직업, 학문문야)에서 분명한 차이를 보인다. 둘째, 공동연구는 점차 증가하는 추세이며, 대학이 중심이 되어 연구가 이루어졌다. 셋째, 각 학회지별 주제 변화 추이를 살펴보았다. 마지막으로 각 기관별로 중심이 되는 주제 영역에 차이를 확인할 수 있었다.
Abstract
In recent years, Korea’s archives management is reestablished as an academic subject. This study presents the interdisciplinarity and the research trend of Archives management in Korea. For the study, 681 articles from Journal of Records Management & Archives Society of Korea and The Korean Journal of Archival Studies published between 2000 and 2015 is analyzed. In this articles, author’s background (agency, job, discipline) and subject is extracted. Cross- tabulation analysis and network analysis are used as major methods. The summary of the study is as follows: First, there are distinct difference between two journals about researcher’s backgrounds. Second, joint-research is gradually increasing and the majority of co-authors are belong to the university. Third, two journals show different research trend. Finally, each institution have different interest about specific subjects.
초록
본 연구의 목적은 논문의 투고 시점부터 출판에 이르는 과정까지 부실하게 운영되는 것으로 의심되는 학술지가 지닌 특징을 식별할 수 있는 체크리스트를 개발하는 것이다. 이에, 해외 사례조사와 전문가 의견 수렴 등을 통해 총 3개의 우선순위를 기준으로 17개의 체크리스트 문항을 개발하였다. 개발된 체크리스트의 검증을 위해 Beall’s List에 포함된 100종의 학술지를 무작위로 추출하여 분석한 결과, 96종의 학술지가 부실로 의심되는 특징을 가지고 있었고, 4종은 특이사항이 없는 학술지로 식별되었다. 향후 더욱 광범위한 연구 분야에서 발간되는 학술지에 대한 사례조사와 후속 연구를 통해 본 연구에서 개발된 17개 문항을 지속적으로 수정 보완해야 할 것이다.
Abstract
This study aims to develop a checklist that could identify the characteristics of predatory journals suspected of being poorly operated from the time of submission to publication. Accordingly 17 checklist questions were developed based on 3 priorities through overseas case studies and expert opinions. To verify the developed checklist, 100 journals included in Beall’s list were randomly extracted and analyzed. As a result, 96 journals had features that were suspected to be questionable, there were not found in the 4 journals. A further case study and follow-up study of journals published in a broader field of research will require continued revision and supplementation of the 17 questions developed in this study.
초록
이 연구의 목적은 아시아 지역의 여러 나라 중 대만을 대상으로 문헌정보학 분야의 특성을 연구하는데 있다. 이를 위해 대만 문헌정보학 분야의 주요 학술지 8개를 대상으로 연구 통계와 공저 네트워크를 분석하고, 이를 한국과 비교하였다. 그 결과 연구 통계 측면에서 우리나라와 유사하게 단독 저술이 가장 많으며, 공저 논문의 경우 저자가 2-3인이 가장 많았다. 중심성 분석에서는 대만 국립대 교수를 주축으로 주요 저자별로 공저의 범위와 강도가 높았으며, 이들과 공저한 저자들은 대학원생 또는 대학도서관 사서 등이 주류를 이루었다. 대만 문헌정보학 분야의 고유한 특징으로, 현장과 밀접히 관련된 연구가 주로 게재되는 학술지가 존재하며, 이러한 학술지를 중심으로 현장 사서들의 연구 참여가 활발히 진행되고 있음을 알 수 있다.
Abstract
The purpose of this research was to investigate the characteristics of library and information science (LIS) field in Asian countries, focusing on the case of Taiwan. In order to conduct this study, the obtained statistical data and co-authorship networks based on eight major LIS journals in Taiwan were analyzed and compared to the case of South Korea. In Taiwan like Korea, papers published by a single-author and 2 to 3 co-authors were the most common. The centrality analysis showed that leading professors in the national-level university in Taiwan have strong and distinctive ties in the network. Additional unique characteristics pertaining to collaboration in Taiwan include the existence of journals focused on practical aspects in the field of LIS and active research participation involving librarians who publish papers in these journals.
초록
최근 제안된 완벽주의 지수 PI는 연구자를 유력자와 대량생산자로 구분하는 지표이다. 이 연구에서는 PI를 개량한 새로운 지표인 준완벽주의 지수 NPI를 제안하였다. NPI는 특히 발행시기 등을 고려하지 않고 저인용논문에 무조건 획일적인 기준으로 패널티를 부과하던 PI의 방식을 개선하는 보완 지수이다. NPI에서는 꼬리 보상 영역에 인용빈도 곡선을 고려하면서 패널티를 부과함으로써, h-지수의 향상이 오히려 영향력 지표에 불리하게 작용하는 것을 방지한다. 이렇게 개발된 NPI를 Web of Science 문헌정보학 관련 분야 학술지에 시험 적용해본 결과 h-지수와 평균 인용횟수로는 불가능했던, 유력 학술지와 대량생산 학술지의 구분을 성공적으로 수행할 수 있었다.
Abstract
The Perfectionism Index (PI) is an indicator that is recently proposed to distinguish influential researchers from mass producers. In this study, Near Perfectionism Index (NPI), an improved indicator of Perfectionism Index, can be a solution to the problem of PI that indiscriminately gives a penalty to all low-cited papers regardless of publishing time or other issues. NPI improved the method to give a penalty to tail complement area considering the citation distribution curve. It prevents the improvement of the h-index from adversely affecting the researcher’s influence indicator. This study uses NPI to evaluate information and library science journals in Web of Science database. It successfully distinguishes between influential journals and mass producers unlike journal h-index or average citation frequency which could not differentiate influentials from mass producers.
초록
이 논문에서는 학술지 인용 데이터와 웹 링크 데이터를 이용하여 8개 과학기술 분야의 학제적 구조를 파악하고 각 학문분야 간 학제성을 비교하였다. 분석 대상이 되는 학술지와 웹 페이지의 주제적 성격을 파악하기 위해 기존의 과학기술 분류체계를 재구성하여 이용하였다. 이 연구에서 학제성은 여러 학문분야 간 학제적 연결의 측면에서 파악하였으며, 학제성의 정도는 연관 학문분야의 수로 측정한 학제적 다양성과 자기인용률에 의해 평가하였다. 분석 결과 학술지 인용 분석에서는 밝혀내지 못한 새로운 학제적 연결을 웹 링크 분석에 의해 파악하였으며, 이를 통해 웹 링크 분석이 학제성을 연구하는 수단으로서 유용함을 알 수 있었다. 또한 인용 분석과 링크 분석에서 모두 자연과학 분야에 비해 공학 분야의 학제성이 대체로 더 높게 나타났다.
Abstract
This study identifies the interdisciplinary structures of 8 scientific disciplines in science and technology using the data from journal citations and web links, and compares the interdisciplinarity among these scientific disciplines. The interdisciplinarity refers to interdisciplinary connections among scientific fields and the degree of interdisciplinarity is measured by the number of associated fields and the rate of self-citation. A re-arranged classification scheme for science and technology was adopted to identify subject categories of journals and web pages. Web link analysis revealed a few additional interdisciplinary connections that were not identified by the journal citation analysis, thus demonstrating that it is useful means of investigating the interdisciplinarity of scientific fields. Besides, in most of the cases the interdisciplinarity of the engineering fields were found greater than that of the fields in natural sciences in both analyses.
초록
본 연구에서는 다학제적 연구가 활발해진 국내 연구의 동향을 파악하기 위하여 2020 구글 스칼라 매트릭스에 색인된 국내 주요 학술지 데이터를 활용하여 전 학문분야를 포괄하는 네트워크 분석(대학협력 네트워크, 키워드 동시출현 네트워크, 학술지 인용 네트워크, 학문분야 인용 네트워크)을 실시하였다. 대학협력 네트워크 분석결과, 서울대학교, 계명대학교, 성균관대학교 등 협력연구를 활발히 진행하는 대학을 파악할 수 있었고, 키워드 동시출현 네트워크 분석결과, 이직의도, 직무만족 등 직무 관련 키워드가 높은 빈도로 나타남을 확인하였다. 학술지 인용 네트워크에서는 한국콘텐츠학회논문지, 한국사회학, 한국심리학회지: 문화 및 사회문제 등 인용이 많이 되고 있는 핵심 학술지들을 확인하였으며, 학문분야 인용 네트워크에서는 교육학, 경영학, 사회복지학이 다른 학문에 가장 많은 영향을 미치는 학문임을 확인하였다. 본 연구에서는 기존의 국내 계량서지분석연구에서 시도하지 않았던 구글 스칼라 매트릭스 데이터를 처음 활용하였으며, 키워드, 학술지, 학문분야로 범위를 확장시켜가며 단계적 네트워크 분석을 실시하였다는 점에서 학술적 의의를 가지며, 연구결과는 국내 대학 간 공동연구의 전략 수립 및 다학제적 융합 연구 기획에 활용될 수 있다는 점에서 실질적인 함의를 시사한다.
Abstract
This study aims to understand the research landscape of South Korea using the data of 2020 Google Scholar Metrics. To achieve the goal, we constructed and analyzed four types of networks including the university collaboration network, the keyword co-occurrence network, the journal citation network, and the discipline citation network. Through the analysis of the university collaboration network, we found major universities such as Seoul National University, Keimyung University, and Sungkyunkwan University that have led collaborative research. Job related keywords such as job change intention and job satisfaction have been frequently studied with other keywords. Through the analysis of the journal citation network, we found multiple journals such as The Journal of the Korea Contents Association, Korean Journal of Sociology, and Korean Journal of Culture and Social Issues that have been widely cited by the other journals and influenced them. Finally, Education, Business administration, and Social welfare were identified as the top influential disciplines that have influenced other disciplines through the knowledge diffusion. The study is the first of its kind to use the data of Google Scholar Metrics and conduct a stepwise network analysis (e.g., keyword, journal, and discipline) to broadly understand the research landscape of South Korea. Our results can be used by government agencies and universities to develop effective strategies of promoting university collaboration and interdisciplinary research.