- 권한신청
- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
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.
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).
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
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
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
본 연구는 상호대차활성화에 따른 이.공계열 외국학술지의 이용빈도를 조사해보고, 외국학술지 분담구독의 모델을 제시하는데 그 목적이 있다. 본 이용연구는 2000년도 E대학도서관의 459종의 구독학술지와 144종의 분담구독 학술지를 포함한 총 603종을 평가대상으로 하여 관내 이용통계와 상호대차통계를 분석한 것이다. 본 연구결과 439종의 학술지가 1회 이상 이용되었으며, 164종의 불용학술지가 조사되었다. 또한 E대학 이용자의 이용빈도와 JCR의 주제분야별 총인용빈도 상위학술지간에는 상관성이 있는 것으로 나타났다. 다양한 이용분석을 통하여 본 연구는 효과적인 학술지 관리방안을 제시하였다.
Abstract
The purpose of this use study is to evaluate foreign science and technology serials with reference to the result of interlibrary loan activity and to present the model of cooperative acquisition. This study was based upon an analysis of actual use data by library users and interlibrary loan from March 1, 2000 to February 28, 2001. 603 titles of foreign serials which were composed of 459 subscription titles of E University Library and 144 cooperative acquisition titles in the fields of science and technology were analyzed. The study reveals that only 439 serials(72.8%) were used even more once and 164 serials were not used at all during 1 year interval. A relationship was found between rankings of serials as measured by use and JCR citation ranking. Based upon various aspects of use analysis, this study suggested effective techniques for managing academic serials.
초록
본 연구의 목적은 국내에서 구축되고 있는 참고문헌 데이터베이스의 현황을 분석하여 문제점을 밝히고, 이들 문제점을 토대로 정보원으로서의 기능과 평가도구로서의 기능을 적절하게 수행할 수 있는 참고문헌 데이터베이스를 구축하기 위한 활성화 방안을 제언하는데 있다. 이를 위하여 국내에서 구축되는 참고문헌 데이터베이스 가운데 전문연구정보센터에서 구축하는 참고문헌 DB, 한국과학기술정보연구원의 KSCI, 학술진흥재단의 KCI, 대한의학회의 KoMCI를 연구대상으로 분석하였다. 이를 근거로 국내 참고문헌 데이터베이스 구축 사업을 위한 방안을 도출하여 제시하였다. 이들 자료는 참고문헌DB 구축을 위한 제도 및 정책, 기술적 방향을 제시하는데 근거자료로 활용할 수 있을 것이다.
Abstract
The purpose of this study was to analyzes the present conditions of reference databases which is constructed from Korea. The object which is used in analysis concludes on KSCI(Korean Science Citation Index) of KISTI, KCI(Korean Citation Index) of KRF, KoMCI(Korean Medical Citation Index) of Korean Academy of Medical Sciences, and reference database of KOSEF. And then, this paper proposes the activation plan for reference database construction based on this analysis result. The proposed plan will be able to apply with fundamental data of the system, policy and technical direction for reference database construction.
초록
이 연구에서는 웹과 학술지를 통한 학술 커뮤니케이션의 특성을 각각 분석하고, 웹상에서의 학술 커뮤니케이션 패턴이 학문 분야에 따라 어떤 차이를 보이는지 비교하였다. 경제학과 컴퓨터공학정보시스템 분야에서 키워드를 추출하여 이와 관련된 학술적 웹페이지와 학술지 논문을 수집하였고, 이를 학술적 웹페이지의 특성, 웹페이지 동시링크와 학술지 논문 동시인용 데이터의 다차원척도(MDS) 분석, 시간의 흐름에 따른 학술 활동의 변화 등 세 가지 측면에서 분석하였다. 분석 결과, 웹과 학술지를 통한 학술 커뮤니케이션에는 공통점과 차이점이 나타났으며, 이런 현상은 두 학문 분야에서 모두 확인되었다. 그리고 웹을 통한 학술 커뮤니케이션의 경우 같은 학문 분야 내의 세부 주제에 따라서 고유한 특성이 나타나는 것을 볼 수 있었다.
Abstract
In this study, the characteristics of scholarly communication through the Web and scientific journals are explored, and scholarly communication patterns in two scientific disciplines are compared to reveal the difference. Economics and Computer Science－Information Systems are selected as two disciplines to be analyzed. In the data collection process, 10 keywords are extracted from a database for each subject field, and scholarly Web pages and journal articles related to these keywords are collected and analyzed. Our investigation includes the characteristics of scholarly Web pages, Multi-Dimensional Scaling (MDS) analysis of co-linked Web pages as well as co-cited journal articles, and changes in the scholarly communication activities occurring on the Web and in scientific journals respectively over time. We found certain differences as well as common features in scholarly communication patterns between the Web and scientific journals for both fields of Economics and Computer Science. We also found that scholarly communication occurring on the Web displays unique features for each subtopic within the same field of study.
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 인쇄형 해외학술지 원문제공서비스(DDS)의 경제성을 분석하기 위해 이용자 기반의 경제적 가치 평가 방법론 및 모델을 개발하고자 하였다. 본 연구를 위해 K기관의 구독중인 해외학술지 원문제공서비스의 데이터 중 일부가 분석을 위해 사용되었고 K기관 원문제공서비스 이용자를 대상으로 웹 서베이를 실시하였다. 해외학술지 원문제공서비스의 경제적 가치는 사용가치, 비사용가치, 그리고 기대가치가 고려되었고 사용가치 산출을 위해서는 소득접근법과 시장접근법을 제안하였다. 이용자에 의한 가치 산출을 위해, 본 연구는 조건부가치평가법을 적용하였고 이를 위해 가상 시나리오를 설정하였다.
Abstract
This study is to develope a user-based economic valuation methodology and model for the economic analysis on the DDS of foreign journals. For this study, the sampling data on the annual subscribed journals by K institution was used and the online questionnaire was used to collect data. There are three aspects of the economic value of DDS journals was classified as use value, non-use value, and expectancy value. We suggested the income and market approach to measure its economic use value. To estimate the its value by individual users, this study applied a contingent valuation method and designed the imaginary scenarios.