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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
본 연구는 네이버 전문정보, 구글 스칼라, 그리고 MS Academic Search에서 제공하는 학술정보서비스에 대한 특성을 살펴보고 135명의 대학생을 대상으로 그 이용 및 품질에 대해 콘텐츠, 서비스 및 효과성을 중심으로 비교․평가 하였다. 분석결과 콘텐츠 부분에서는 구글 스칼라에 대한 이용자 평가가 높게 나타났고, 검색성의 경우 구글 스칼라가, 디자인 부분에서는 네이버 전문정보가 상대적으로 높게 평가되었다. 접근성에 있어서는 네이버 전문정보와 구글 스칼라가 MS Academic Search보다 높게 평가되었고, 정보의 유용성과 이용자 만족도에서는 구글 스칼라가 다른 포털 학술정보서비스보다 높게 평가되었다.
Abstract
This study was to evaluate the quality of academic information services provided by Naver Academic Information Service, Google Scholar, and MS Academic Search. This academic information services were evaluated in terms of the contents, service, and effectiveness. 135 four year college students were recruited for the survey. The results showed that the Google Scholar in contents section had higher score than Naver and MS Academic Search. In regard to service, Google Scholar had higher score in retrieval section while Naver had higher score in design section respectively. Finally, both Google Scholar and Naver in the access section had higher score than MS Academic Search.
초록
본 연구에서는 지식관리 및 지식관리구성요소의 개념적 정의에 대해 살펴보고 지식관리를 효율적으로 수행하기 위한 요인을 신뢰, 의사소통의 개방성, 의사결정의 참여정도, 혁신성, 공유된 가치, 최고경영자의 지원으로 구분해서 조사. 분석하였다. 이러한 연구결과는 조직구성원들의 원활한 지식관리역할을 수행하기 위한 기초 자료로써 활용할 수 있을 것이다.
Abstract
This study examines the concept of knowledge and knowledge management. Then, it analyzes some factors for successful knowledge management in terms of trust, communication channels, decision making participation, innovativeness, shared value, and CKO support. The suggestions of the study can be used to establish knowledge management in organizations.
초록
본 연구에서는 한국어 데이터로 학습된 BERT 모델을 기반으로 문헌정보학 분야의 문서를 자동으로 분류하여 성능을 분석하였다. 이를 위해 문헌정보학 분야의 7개 학술지의 5,357개 논문의 초록 데이터를 학습된 데이터의 크기에 따라서 자동분류의 성능에 어떠한 차이가 있는지를 분석, 평가하였다. 성능 평가척도는 정확률(Precision), 재현율(Recall), F 척도를 사용하였다. 평가결과 데이터의 양이 많고 품질이 높은 주제 분야들은 F 척도가 90% 이상으로 높은 수준의 성능을 보였다. 반면에 데이터 품질이 낮고 내용적으로 다른 주제 분야들과 유사도가 높고 주제적으로 확실히 구별되는 자질이 적을 경우 유의미한 높은 수준의 성능 평가가 도출되지 못하였다. 이러한 연구는 미래 학술 문헌에서 지속적으로 활용할 수 있는 사전학습모델의 활용 가능성을 제시하기 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
Abstract
In this study, we analyzed the performance of the BERT-based document classification model by automatically classifying documents in the field of library and information science based on the KoBERT. For this purpose, abstract data of 5,357 papers in 7 journals in the field of library and information science were analyzed and evaluated for any difference in the performance of automatic classification according to the size of the learned data. As performance evaluation scales, precision, recall, and F scale were used. As a result of the evaluation, subject areas with large amounts of data and high quality showed a high level of performance with an F scale of 90% or more. On the other hand, if the data quality was low, the similarity with other subject areas was high, and there were few features that were clearly distinguished thematically, a meaningful high-level performance evaluation could not be derived. This study is expected to be used as basic data to suggest the possibility of using a pre-trained learning model to automatically classify the academic documents.
초록
본 연구에서는 2000년부터 2009년까지 10년 동안 국내의 학술지에 발표된 사회 연결망 분석과 관련된 논문들을 대상으로 하여 연도별 연구논문 추이와 학문분야별로 구분하여 연구동향을 분석하였다. 연구결과 사회 연결망 분석을 적용한 연구는 총 163편으로서 연차적으로 증가하여 수행되고 있으며, 특히 최근에 많은 연구들이 발표되고 있음을 확인할 수 있었다. 사회연결망 분석은 다양한 분야에서 적용되고 있었고 특히 경영학, 교육학, 행정학 분야 등에서 많이 적용되고 있는 것으로 나타났으며 단독연구보다는 공동연구가 많은 것으로 나타났다. 문헌정보학 분야에서는 웹계량정보학을 포함한 계량정보학 분야에서 최근 들어 상대적으로 많이 사용되고 있는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 정보학 영역에 있어 사회 연결망 분석의 접목 가능성을 확인하고, 향후 사회 연결망 분석을 정보학에 활용하기 위한 기초자료로 활용할 수 있을 것이다.
Abstract
In this study, we analyzed the research trend of social network analysis. We investigated how this topic can be linked to the information science. We analyzed 163 articles that were retrieved from searching “social network analysis” in the keyword search field from 2000 to 2009. The study revealed the fast growth of the research of social network analysis in recent years. Also, the study showed that social network analysis has been applied to many cognate disciplines including management science, education science, and administration science. Finally, the study showed that social network analysis is a field equally important to information science as to other disciplines. Particularly, the study demonstrated that social network analysis can be applied to bibliometrics, including webmetrics.
초록
본 연구에서는 이용자를 고객의 개념으로 이해하고 고객가치와 고객만족간의 관련성에 기초한 고객중심의 인터넷 컨텐츠 서비스에 관해 조사하였다. 그 결과 효율적인 인터넷 컨텐츠 서비스를 위한 고객가치 창출 핵심요인인 품질, 서비스, 비용은 컨텐츠 사이트 재방문 및 구매의도에 중요한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 특히, 컨텐츠 서비스면에서 불만대응시간 및 고객지원체제에 대한 만족도 조사결과 다른 품질이나 비용에 비해 만족도가 낮은 것으로 나타나 이에 대한 개선이 필요한 것으로 나타났다. 따라서 학술정보기관에서도 이용자 서비스 연구를 고객가치수준에서 연구해야 할 것으로 보인다.
Abstract
This study explores a user as a customer and analyzed a customer centered contents service based on the customer value and custoner satisfaction. This study showed that revisit of the site and content purchase are strongly affected by contents quality, service and cost. Especially, the ratio of satisfaction of the the complaint-response time and customer support system in cpnparison to the quality and cost factors was low. Therefore, library and infprmation center meed to improve the contents service in terms of customer relations.