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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
본 연구는 연구문헌의 지식구조를 반영하는 의미기반 지식조직체계의 실험적 모형을 제시하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 한국연구재단의 기초학문자료센터에 대한 사례분석을 하였다. 기초학문자료센터 연구성과물 DB와 학술용어 DR의 개념클래스 및 인스턴스를 대상으로 연구문헌의 지식구조를 파악하였으며, 기초학문자료센터 시스템의 학술적 이해형성 기능을 분석하였다. 또한 연구문헌의 지식구조와 색인어의 관계를 분석하였다. 이러한 분석을 통해 지식구조와 색인어의 관계구조, 26개의 연구문헌 지식구조 공리 및 11개의 의미관계 추론규칙으로 구성되는 온톨로지 모형, 즉 연구문헌의 지식구조와 그 의미관계에 의한 실험적 지식조직체계 모형을 제시하였다.
Abstract
The purpose of this paper is to suggest a pilot model of knowledge organizing system which reflects the knowledge structure of research papers, using a case analysis on the “Korean Research Memory” of the National Research Foundation of Korea. In this paper, knowledge structure of the research papers in humanities and social science is described and the function of the “Korean Research Memory” for scholarly sense-making is analysed. In order to suggest the pilot model of the knowledge organizing system, the study also analysed the relation between indexed keyword and knowledge structure of research papers in the Korean Research Memory. As a result, this paper suggests 24 axioms and 11 inference rules for an ontology based on semantic relation of the knowledge structure.
초록
인터넷 환경에서 정보검색의 기본적인 사안은 선택된 언어의 문자와 긴밀한 연관을 갖고 있다. 매큔-라이샤워시스템은 학술적 및 비학술적 적용을 위한 국제표준으로서, 목록 및 검색시 이용되고 있을 뿐만 아니라 대부분의 한국자료 이용자들에게서 널리 사용되고 있다. 현재 ISO, UNGEGN, LC, ALA, BL, 영국지명위원회와 유럽, 호주, 캐나다 등의 유관기관들은 모두 매큔-라이샤워시스템을 채택하여 사용하고 있다. 따라서 현재 도서관 일각에서 진행하려고 시도하는 2000년식 새한글로마자시스템으로의 표기방식 전환은 도서관 목록과 온라인DB 등에서 많은 혼란을 일으키게 할 것이다. 본 논문에서는 국제기관에서의 이 분야에 대한 노력을 소개하고, 현재 사용하고 있는 상세한 규정을 통하여 로마자시스템을 심층적으로 분석, 소개하여 향후 이 문제를 둘러싼 한국 도서관계가 현명한 판단과 대처를 할 수 있도록 연구결과를 제시하였다.
Abstract
The fundamental issue of information retrieval in the Internet-based society is closely interrelated with the characteristics of language selected. The McCune-Reischauer Romanization system is not only considered as the international standard for romanizing Korean language, it is also familiar to the majority of the Korean material users internationally. McCune-Reischauer system is adopted by the ISO, UNGEGN, ALA, LC, British PCGN, BL, and the relevant agencies in Europe, Canada and Australia etc. Encouraging for switching to the new Romanization system(2000) would result in complications among the library's catalogs and online databases, causing confusion for both staffs and readers. This paper analysed that the international efforts and rules for Romanizing Korean language materials and recommended direction for bibliographical issues.
초록
이 연구에서는 자관의 학술지 상호인용 및 동시인용 분석을 통하여 단순 피인용빈도 이상의 학술지 인용 패턴 분석을 시도 하였다. 이 연구를 통해 학술지의 중요도 파악에 있어서 자관 인용 네트워크의 구조적 분석이 인용빈도 이상의 자관 인용 패턴에 대한 설명을 하고 있는지와, Web of Science에서 제공하는 JIF 이외의 일반적 인용 지수 서비스들을 고려해야 할 필요성이 있는지를 살펴보았다. Y대학교 생명시스템대학 생명공학과 전·현직 교수진이 2006년과 2007년에 발표한 학술논문의 인용 네트워크 분석 및 Web of Science 이외의 일반적 인용 지수들간의 관계를 분석한 결과는 다음과 같다. 첫째, 자관의 상호인용 네트워크를 통해 자관의 연구 분야를 확인할 수 있었다. 둘째, 자관의 동시인용 네트워크 지수들은 자관 인용 네트워크의 구조적 속성을 반영하는 인용 패턴의 설명이 가능하며 이는 피인용빈도와 유사하면서도 추가적인 설명력을 가지는 것을 확인하였다. 셋째, 일반적 인용지수로는 JIF 외에도 합산지향지수, h-index와 같은 다양한 일반적 인용 지수들의 설명력이 다양하므로 이를 이용하여 다각적으로 고려하는 것이 필요한 것으로 파악되었다. 또한 학술지 평가에서 인용 색인 데이터베이스의 수록범위보다는 지수의 유형에 따른 설명력 차이가 크다는 것을 확인하였다. 이와 같은 자관의 인용 네트워크 분석은 정보서비스의 여러 분야에서 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
Abstract
In this study, we testify that network structural attributes of a citation network can explain other aspects of journal citation behaviors and the importances of journals. And we also testify various citation impact indicators of journals including JIF and h-index to verify the difference among them especially focused on their ability to explain an institution's local features of citation behaviors. An institutional citation network is derived using the articles published in 2006-2007 by biotechnology faculties of Y University. And various journal citation impact indicators including JIF, SJR, h-index, EigenFactor, JII are gathered from different service sites such as Web of Science, SCImago, EigenFactor.com, Journal-Ranking.com. As a results, we can explain the institution's 5 research domains with inter-citation network. And we find that the co-citation network structural features can show explanations on the patterns of institutional journal citation behavior different from the simple cited frequency of the institution or patterns based on general citation indicators. Also We find that journal ranks with various citation indicators have differences and it implies that total-based indices, average-based indices, and hybrid index(h-index) explain different aspects of journal citation pattern. We also reveal that the coverage of citation DB doesn't be a matter in the journal ranking. Analyzing the citation networks derived from an institution's research outputs can be a useful and effective method in developing several library services.
초록
본 연구는 정리업무에서 시행하고 있는 목록업무의 아웃소싱에 대한 전국 대학도서관의 실태를 조사하여 아웃소싱된 목록을 DB화하는 과정을 상세하게 파악하고자 하였다. 그리고 업체에서 입력한 목록에 대한 사서의 견해를 심층적인 각도에서 조명하고자 하였다 그리고 도서관 사서와 업체 직원간의 목록기술 내용에 대한 양자간의 인식도의 차이를 면밀히 분석하여 문제점을 파악하고 그 해결점을 모색하고자 하였으며, 동시 현 국립중앙도서관의 CIP와 한국교육학술정보원(KERIS)의 참조목록의 기능과 역할에 대한 인식을 재조명하여, 미래 우리나라 도서관의 정리업무가 나아갈 방향을 제시하고자 시도하였다.
Abstract
This study aims at understanding in detail the process of constructing database from outsourced cataloging by investigating the actual conditions of university libraries nationwide regarding the outsourcing of cataloging processing that are being carried out in technical processing. And librarians' opinions about the cataloging inserted by outsourcing companies are considered and revised in depth. Also the degree of understanding of outsourcing company staffs regarding the cataloging is investigated then compared to that of library processing staffs and the difference is analyzed.Coupled with that, degree of understanding about CIP of National Library of Korea and functionality of reference cataloging of Korea Education & Research Information Service(KERIS) is investigated, thus the future directions to which technical processing of library should move forward are presented.
초록
이 연구는 대학도서관의 웹사이트 실제 이용 데이터를 분석하여 이용자들의 이용행태를 분석하고, 웹사이트의 개선방안을 제안하는데 있다. 이 연구에서는 2018년 1월부터 2018년 12월까지 C대학교 웹사이트에서 이루어진 이용자들의 트래픽을 분석하여 이용행태를 분석하였다. 웹사이트의 분석 툴로는 ‘구글 애널리틱스’를 활용하였다. 웹 트래픽 변수는 세션, 사용자, 페이지뷰 수, 세션당 페이지수, 평균 세션 시간, 이탈률을 측정지표를 기준으로 이용자 일반적 특성, 사용자환경 분석, 방문 분석, 유입분석, 사이트 분석 5가지로 구분지어 분석하였다. 그 결과, 1) 이용자 일반적 특성을 분석 결과에서 웹사이트 접속 위치가 대한민국뿐만 아니라 중국에서도 일부 접속이 있었다. 2) 사용자 환경 분석에서는 주 이용 브라우저 유형은 인터넷 익스플로러로 나타났다. 다음 순위는 크롬이었으며, 3위와 4위인 Safari로 이탈률이 익스클로러나 크롬의 두 배에 달했다. 화면 해상도에서는 1920x1080 해상도가 가장 많은 비율을 차지하였으며 그 외에도 다양한 환경에서 접속하는 것으로 나타났다. 3) 유입 매체 분석에서는 직접 유입이 가장 높게 나타났다. 4) 사이트 분석에서는 총 페이지뷰 수인 4,534,084 페이지 중 최다 페이지뷰를 차지한 페이지는 메인페이지 다음으로 대출/연장/이력/예약 페이지, 학술DB 페이지, 소장자료 페이지 순으로 나타났다.
Abstract
This study analyzes the actual use data of the websites of university libraries, analyzes the users’ usage behavior, and proposes improvement measures for the websites. The study analyzed users’ traffic and analyzed their usage behavior from January 2018 to December 2018 on the C University website. The website’s analysis tool used ‘Google Analytics’. The web traffic variables were analyzed in five categories: user general characteristics, user environment analysis, visit analysis, inflow analysis, site analysis, and site analysis based on the metrics of sessions, users, page views, pages per session, average session time, and bounce rate. As a result, 1) In the analysis results of general characteristics of users, there was some access to the website not only in Korea but also in China. 2) In the user experience analysis, the main browser type appeared as Internet Explorer. The next place was Chrome, with a bounce rate of Safari, third and fourth, double that of the Explore or Chrome. In terms of screen resolution, 1920x1080 resolution accounted for the largest percentage, with access in a variety of other environments. 3) Direct inflow was the highest in the inflow media analysis. 4) The site analysis showed the most page views out of 4,534,084 pages, followed by the main page, followed by the lending/extension/history/booking page, the academic DB page, and the collection page.
초록
이 연구는 국제학술지에 나타난 ‘동해’ 관련 연구에서 ‘동해’ 표기유형별 특성을 계량적으로 분석한 것이다. 이 때 동해표기 유형은 ‘동해 단독’, ‘일본해 단독’, ‘병행표기’로 구분하였다. 분석을 위해 Web of Science DB에서 총 4,192편을 대상으로, 표기유형별 시계열 변화, 저자 소속국가별 표기유형, 연구주제의 차이, 피인용도, 연구협력 및 공저 네트워크를 분석하였다. 그 결과 ‘동해’ 연구에서 ‘일본해 단독 표기’의 비율이 가장 많은 것으로 나타났고, 1990년대 이후 ‘동해 단독 표기’과 ‘병기’의 비율이 지속적으로 상승하고 있었다. 또한 ‘동해’ 연구의 핵심국가는 ‘일본’, ‘러시아’, ‘한국’, ‘미국’, ‘중국’ 5개국이며, ‘일본해 단독 표기’의 경우 ‘일본’을 중심으로 ‘미국’, ‘러시아’, ‘중국’과 공동연구가 활발히 이루어지며, ‘동해 단독 표기’와 ‘병기’는 ‘한국’ 연구자를 중심으로 ‘미국’, ‘일본’과의 연구의 비율이 높았다. 공저 네트워크는 ‘일본해 단독 표기’의 경우 하나의 “거대 구성집단”(Giant Component)을 형성하여 이(異) 집단 간의 협업이 활발히 이루어지고 있으나, ‘동해 단독 표기’의 경우 소속기관을 중심으로 소규모의 연구그룹이 분산된 것으로 나타났다.
Abstract
This study worked on the qualitative analysis about nomenclature East Sea by the record type in researches related to East Sea shown in the scientific journals. Here in this study, the way of marking is classified as three: ‘sole notation of East Sea’, ‘sole notation of Sea of Japan’, and ‘simultaneous notation of both’. Based on a total of 4,192 selections from Web of Science DB, the analysis was followed up for change in time series by the notation type, notation type according to the nation that authors belong to, difference in research topic, impact factor, collaboration in research, and co-authorship network. The result turned out in this work that the sole notation of Sea of Japan accounted for the largest portion. It also showed that the rates of sole notation of East Sea and simultaneous notation have kept increasing continuously since the 1990s. Hub nations regarding the research of East Sea is five including Japan, Russia, Korea, USA, and China. In the case of sole notation of Sea of Japan, active collaboration studies are performed in USA, Russia, and China with a focus in Japan. In the case of sole notation of East Sea and simultaneous use, the research rate is relatively high in USA and Japan with a focus in Korea. As to the co-authorship network in the sole notation of Sea of Japan, sort of a “giant component” among different groups has been set up and through which the collaborative works are actively underway. However, it was found that the research of sole notation of East Sea is dispersed into small groups on the base of relevant individual institution.
초록
이 연구는 연구데이터 재이용에 대한 연구자 및 재이용 데이터를 조사를 통해 연구데이터 재이용 영향에 대한 분석 및 활성화 방안을 제시하는데 있다. 이를 위해 연구데이터를 재이용하여 뉴 연구결과물을 산출한 경험이 있는 국내 사회과학분야 학술 연구자를 대상으로 설문배포와 회수를 토대로 178부를 분석하였다. 그 결과, 1) 대부분의 연구자들은 데이터 리포지터리, 데이터관리시스템, 연구데이터 DB와 같은 시스템을 통해 재이용 데이터를 획득하고, 실험 및 관찰을 통해 생산된 분석데이터를 주로 재이용하는 것으로 나타났다. 또한 성공적으로 연구데이터를 재이용한 연구자임에도 불구하고 연구데이터 공유에 대한 인식이 낮을뿐더러 다양한 문제에 직면하여 공유를 하지 않았다. 2) 문헌 검토와 요인 분석을 통해 도출한 10가지 요인(학문적 유용성, 연구의 효율성, 연구자의 우려사항, 데이터 취약성, 직접적 노력, 간접적 노력, 재이용 적합성, 데이터 완전성, 데이터 유용성, 사회적 조건)의 신뢰성과 타당성을 검증하였다. 3) 상관 분석결과 연구 효율성, 사회적 조건은 연구데이터 재이용 의도와 양적 상관관계가, 연구자의 우려사항, 데이터 취약성, 직접적 노력은 연구데이터 재이용 의도와 음적 상관관계가 나타났다. 회귀 분석 결과 이 요인들은 모두 연구데이터 재이용 의도에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 연구의 효율성, 사회적 조건, 직접적 노력, 연구자의 우려사항, 데이터 취약성 순서로 연구데이터 재이용 의도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이를 토대로 연구데이터 재이용 활성화 방안을 제시하였다.
Abstract
This study is to present an analysis and activation plan for the effect of reuse of research data through investigation of researchers and reuse data on reuse of research data. To this end, 178 copies were analyzed based on the distribution and collection of surveys targeting academic researchers in the field of social science in Korea who have experience in calculating new research results by reusing research data. As a result, 1) Most researchers acquire reuse data through systems such as data repositories, data management systems, and research data DBs, and mainly reuse analysis data produced through experiments and observations. In addition, despite being a researcher who successfully reused research data, the awareness of research data sharing was low and did not share it in the face of various problems. 2) The reliability and validity of 10 factors derived through literature review and factor analysis (academic usefulness, research efficiency, researcher concerns, data vulnerability, direct effort, indirect effort, suitability for reuse, data completeness, data usefulness, and social conditions) were verified. 3) As a result of correlation analysis, research efficiency, social conditions showed a quantitative correlation with research data reuse intention, researcher concerns, data vulnerability, and direct effort showed a negative correlation with research data reuse intention. As a result of regression analysis, all of these factors had a significant effect on the intention to reuse research data, and in the order of research efficiency, social conditions, direct efforts, researchers’ concerns, and data vulnerability. Based on this, a plan to revitalize the reuse of research data was proposed.