- 권한신청
- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
근세이전의 역사자료를 정보원으로 하는 역사정보시스템은 자료의 형태적, 내용적 특수성으로 인하여 일반적인 정보시스템과는 차별화된 추가적인 정보서비스의 제공이 요구되며 이는 이용자의 입장에서 이용자의 정보요구에 기초하여 고려되어야 한다. 본 연구에서는 문헌조사를 통하여 온라인 역사정보 서비스의 다양성을 분석하는 기준을 제시하였으며 제시한 분석기준을 바탕으로 국내외 역사정보서비스의 제공현황과 이용현황을 조사하고, 이용자의 정보요구를 파악하여 이용자 중심의 역사정보서비스 개선방안을 제시하였다.
Abstract
In comparison to the services provided by the typical information systems, the historical records from the period before the modern times require additional information services to reflect the format and content oriented peculiarities of the data. The additional services also need to be considered in light of the users' information needs. For this study, a series of literature reviews was conducted to present the specific analysis criteria for the historical information services. Based on these criteria, the domestic and foreign historical information service provision and use status was investigated. In addition, users' information needs were identified and user-based historical information service improvement suggestions were generated.
초록
국내를 비롯하여 전 세계적으로 우울증 환자 수가 매년 증가하는 추세이다. 그러나 대다수의 정신질환 환자들은 자신이 질병을 앓고 있다는 사실을 인식하지 못해서 적절한 치료가 이루어지지 않고 있다. 우울 증상이 방치되면 자살과 불안, 기타 심리적인 문제로 발전될 수 있기에 우울증의 조기 발견과 치료는 정신건강 증진에 있어 매우 중요하다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 본 연구에서는 한국어 소셜 미디어 텍스트를 활용한 딥러닝 기반의 우울 경향 모델을 제시하였다. 네이버 지식인, 네이버 블로그, 하이닥, 트위터에서 데이터 수집을 한 뒤 DSM-5 주요 우울 장애 진단 기준을 활용하여 우울 증상 개수에 따라 클래스를 구분하여 주석을 달았다. 이후 구축한 말뭉치의 클래스 별 특성을 살펴보고자 TF-IDF 분석과 동시 출현 단어 분석을 실시하였다. 또한, 다양한 텍스트 특징을 활용하여 우울 경향 분류 모델을 생성하기 위해 단어 임베딩과 사전 기반 감성 분석, LDA 토픽 모델링을 수행하였다. 이를 통해 문헌 별로 임베딩된 텍스트와 감성 점수, 토픽 번호를 산출하여 텍스트 특징으로 사용하였다. 그 결과 임베딩된 텍스트에 문서의 감성 점수와 토픽을 모두 결합하여 KorBERT 알고리즘을 기반으로 우울 경향을 분류하였을 때 가장 높은 정확률인 83.28%를 달성하는 것을 확인하였다. 본 연구는 다양한 텍스트 특징을 활용하여 보다 성능이 개선된 한국어 우울 경향 분류 모델을 구축함에 따라, 한국 온라인 커뮤니티 이용자 중 잠재적인 우울증 환자를 조기에 발견해 빠른 치료 및 예방이 가능하도록 하여 한국 사회의 정신건강 증진에 도움을 줄 수 있는 기반을 마련했다는 점에서 의의를 지닌다.
Abstract
The number of depressed patients in Korea and around the world is rapidly increasing every year. However, most of the mentally ill patients are not aware that they are suffering from the disease, so adequate treatment is not being performed. If depressive symptoms are neglected, it can lead to suicide, anxiety, and other psychological problems. Therefore, early detection and treatment of depression are very important in improving mental health. To improve this problem, this study presented a deep learning-based depression tendency model using Korean social media text. After collecting data from Naver KonwledgeiN, Naver Blog, Hidoc, and Twitter, DSM-5 major depressive disorder diagnosis criteria were used to classify and annotate classes according to the number of depressive symptoms. Afterwards, TF-IDF analysis and simultaneous word analysis were performed to examine the characteristics of each class of the corpus constructed. In addition, word embedding, dictionary-based sentiment analysis, and LDA topic modeling were performed to generate a depression tendency classification model using various text features. Through this, the embedded text, sentiment score, and topic number for each document were calculated and used as text features. As a result, it was confirmed that the highest accuracy rate of 83.28% was achieved when the depression tendency was classified based on the KorBERT algorithm by combining both the emotional score and the topic of the document with the embedded text. This study establishes a classification model for Korean depression trends with improved performance using various text features, and detects potential depressive patients early among Korean online community users, enabling rapid treatment and prevention, thereby enabling the mental health of Korean society. It is significant in that it can help in promotion.
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
학문 분야의 연구 동향 변화에 대한 연구는 해당 분야의 세부 연구주제와 구조에 대한 파악뿐만 아니라 시간 흐름에 따른 변화 모습을 관찰할 수 있는 방법이다. 이에 본 연구에서는 국내 문헌정보학 분야의 연구 동향을 살펴보기 위하여 2003년부터 2017년까지 한국학술지인용색인(KCI)에 등재된 문헌정보학 분야 학술지 중 인용지수가 가장 높은 3종에 개제된 논문의 한국어 저자키워드를 대상으로 동시출현단어 분석을 수행하였다. 시계열 분석을 위해 15년의 연구 기간을 5년 단위로 누적하여 2003년~2007년, 2003년~2012년, 2003년~2017년으로 구분하였고, 기간별로 출현빈도 10회 이상의 저자키워드를 선정하여 분석하고 이를 시각화하였다. 분석 결과, 2003년~2007년 기간의 지적구조는 총 25개의 키워드로 구성된 8개의 영역이 확인되었으며, 2003년~2012년 기간의 지적구조에서는 총 76개의 키워드로 구성된 3영역 17 군집이 확인되었다. 또한, 2003년~2017년 기간의 지적구조는 총 132개의 키워드로 구성된 6영역 32군집으로 나타났다. 누적 기간별 종합 분석 결과, 한국의 문헌정보학 분야는 지난 15년간 기간별로 새로운 키워드가 포괄적으로 추가되었으며, 세부 주제 역시 세분화 되어 점차 세분화되고 확장되고 있음을 확인하였다.
Abstract
Research on changes in research trends in academic disciplines is a method that enables observation of not only the detailed research subject and structure of the field but also the state of change in the flow of time. Therefore, in this study, in order to observe the changes of research trend in library and information science field in Korea, co-word analysis was conducted with Korean author keywords from three types of journals which were listed in the Korea Citation Index(KCI) and have top citation impact factor were selected. For the time series analysis, the 15-year research period was accumulated in 5-years units, and divided into 2003~2007, 2003~2012, and 2003~2017. The keywords which limited to the frequency of appearance 10 or more, respectively, were analyzed and visualized. As a result of the analysis, during the period from 2003 to 2007, the intellectual structure composed with 25 keywords and 8 areas was confirmed, and during the period from 2003 to 2012, the structure composed by 3 areas 17 sub-areas with 76 keywords was confirmed. Also, the intellectual structure during the period from 2003 to 2017 was crowded into 6 areas 32 consisting of a total of 132 keywords. As a result of comprehensive period analysis, in the field of library and information science in Korea, over the past 15 years, new keywords have been added for each period, and detailed topics have also been subdivided and gradually segmented and expanded.
초록
본 연구는 Chatman(1996)의 정보빈곤이론(Theory of Information Poverty)을 바탕으로 정보 빈곤이 북한이탈주민의 한국사회적응에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 연구를 위해 정보빈곤이론을 기반으로 정보빈곤의 개념을 은폐(Secrecy), 기만(Deception), 위험감수(Risk-taking), 상황적 관련성(Situational relevance)에 따른 정보 수용이라는 네 가지 변인으로 구성하였고, 선행연구 분석 결과를 바탕으로 한국사회적응을 사회적 적응과 심리적 적응으로 구분하였다. 또한 생명윤리위원회(IRB)의 승인을 거쳐 2021년 8월 4일부터 8월 30일까지 북한이탈주민 지원 단체 <우리온>을 통해 국내 입국 후 최소 1년이 경과한 민법상 성년인 만 19세 이상의 북한이탈주민을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 수집된 100개의 유효한 데이터를 빈도 분석, 신뢰도 분석, 상관관계 분석, 다중회귀분석을 통해 분석한 결과, 정보빈곤은 북한이탈주민의 사회적 적응과 심리적 적응에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 특히, “기만” 변수는 북한이탈주민의 사회적 적응과 심리적 적응에 유의한 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구는 북한이탈주민을 정보빈곤층으로 정의하고, 그들의 한국사회적응을 Chatman의 정보빈곤이론을 기반으로 설명하였다는 점에서 학문적 의의가 있다. 무엇보다도, 질적 연구를 수행한 선행연구들과 달리 변수의 조작화를 통해 양적 연구를 시도하였다는 점에서 의미가 있다.
Abstract
The present study aims to investigate the effects of information poverty on North Korean refugees’ social adaptation to South Korea based on Chatman’s Theory of Information Poverty (1996). Based on the Theory of Information Poverty, information poverty consists of four variables: Secrecy, Deception, Risk-taking, and information acceptance in response to situational relevance. And based on the previous studies, adaptation to South Korean life is divided into social adaptation and psychological adaptation. From August 4 to August 30, 2021, after approval by the IRB through the North Korean refugee support organization <Urion>, surveys were conducted with North Korean refugees who had lived in South Korea for at least one year and were aged 19 or older. The 100 collected valid data were analyzed using frequency analysis, reliability analysis, correlation analysis, and multiple linear regression analysis. Findings of the study indicated that information poverty had significant effects on North Korean refugees’ social and psychological adaptation. In particular, the “deception” variable had negative effects on social and psychological adaptation. The study has theoretical implications that it explains North Korean refugees’ adaptation to South Korea based on Theory of Information Poverty by defining them as information poor. Above all, it attempts a quantitative approach through operationalization of key concepts unlike previous studies that were conducted with qualitative approaches.
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.
초록
본 연구는 국내 문헌정보학 분야의 연구동향을 규명하기 위하여 문헌정보학 주요 학술지인, 정보관리학회지, 한국문헌정보학회지, 한국도서관․정보학회지, 한국비블리아학회지의 1970년도부터 2012년도까지 발표 논문 초록을 수집하여 LDA(Latent Dirichlet Allocation)기반의 토픽 모델링 실험을 수행하였다. 그 결과를 종합하면 다음과 같다. 첫째, 토픽모델링 실험에서 도출된 연구주제를 문헌정보학 주제분류표와 비교․분석한 결과, ‘정보학’영역의 디지털도서관, 이용연구, 인터넷, 전문가시스템, 계량정보학, 자동화, 정보검색, 정보시스템, ‘도서관 서비스’영역의 정보서비스, 도서관 유형별 서비스, 이용자 교육/정보리터러시, 서비스 평가, ‘문헌정보학 기초’영역의 도서관과 사회, 전문성, ‘자료조직’영역의 분류, 편목, 메타데이터, ‘도서관 경영’영역의 도서관 평가, 장서개발/관리, ‘서지학’영역의 고서지, ‘도서관 체제’영역의 도서관 및 정보정책, ‘출판’영역의 도서/출판, ‘기록관리학’영역의 하위주제 등과 연결할 수 있었다. 또한 가장 많은 연구주제가 발견된 학문영역은 정보학과 도서관서비스로 나타났다. 둘째, 문헌정보학의 주요 연구주제에서 도서관 유형별 서비스 및 평가, 인터넷, 메타데이터의 연구주제는 상승세를 보였으나, 도서, 분류, 편목, 고서지에 관한 연구주제는 하강세를 보였다. 셋째, 학술지를 구분하여 비교․분석한 결과, 정보관리학회지는 도서관에 관한 연구주제보다 정보학에 관한 연구주제가 많이 출현하였고, 한국문헌정보학회지와 한국도서관․정보학회지, 한국비블리아학회지는 도서관에 관한 연구주제가 정보학에 관한 주제보다 많이 나타났다.
Abstract
The goal of the present study is to identify the topic trend in the field of library and information science in Korea. To this end, we collected titles and abstracts of the papers published in four major journals such as Journal of the Korean Society for information Management, Journal of the Korean Society for Library and Information Science, Journal of Korean Library and Information Science Society, and Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science during 1970 and 2012. After that, we applied the well-received topic modeling technique, Latent Dirichlet Allocation(LDA), to the collected data sets. The research findings of the study are as follows: 1) Comparison of the extracted topics by LDA with the subject headings of library and information science shows that there are several distinct sub-research domains strongly tied with the field. Those include library and society in the domain of “introduction to library and information science,” professionalism, library and information policy in the domain of “library system,” library evaluation in the domain of “library management,” collection development and management, information service in the domain of “library service,” services by library type, user training/information literacy, service evaluation, classification/cataloging/meta-data in the domain of “document organization,” bibliometrics/digital libraries/user study/internet/expert system/information retrieval/information system in the domain of “information science,” antique documents in the domain of “bibliography,” books/publications in the domain of “publication,” and archival study. The results indicate that among these sub-domains, information science and library services are two most focused domains. Second, we observe that there is the growing trend in the research topics such as service and evaluation by library type, internet, and meta-data, but the research topics such as book, classification, and cataloging reveal the declining trend. Third, analysis by journal show that in Journal of the Korean Society for information Management, information science related topics appear more frequently than library science related topics whereas library science related topics are more popular in the other three journals studied in this paper.
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
본 연구는 호주 이메일메타데이터표준 및 한국기록관리메타데이터 표준에 기반하여 국제표준을 준용하는 이메일기록에 대한 표준화된 메타데이터요소를 개발하는데 있다. 이러한 목표를 달성하기 위하여 본 연구에서는 기록관리 및 기록물 메타데이터와 관련된 국제표준인 ISO 15489와 ISO 23081을 분석 및 조사하였다. 두 번째로, 국내 공공기관에서 생산된 이메일기록에 대한 특징을 추출하기 위하여 사례연구를 수행하였다. 또한, 호주의 이메일 메타데이터표준에 대한 상대평가 연구를 수행하였다. 위의 과정을 통하여 추출된 결과와 함께, 본 연구에서는 이메일기록에 대한 관리를 위한 필수 및 선택적 메타데이터요소를 제안하였다. 또한 제안된 이메일 메타데이터요소에 적용 가능한 XML DTD를 개발하였다. 한편, 제안된 이메일 메타데이터요소는 한국의 지방자치단체의 행정정보시스템에서 생산된 실제 이메일기록에 적용하였다.
Abstract
The purpose of this paper is to develop standardized metadata elements of e-mail records with respect to international standards based on analyzing the Australian Government Email Metadata Standard(AGEMS) elements and Korean Records Management Metadata Standard including e-mail records. To achieve the goal, we investigated and analyzed ISO15489 and ISO 23081 which are the international standard related to records and metadata of records. Second, a case study related to the features of e-mail records produced in public institutions in Korea was performed. Third, we made a comparative study of Australian Government Email Metadata Standard(AGEMS). With the results, we proposed mandatory and optional metadata elements for managing e-mail records. Also, the DTD of proposed metadata elements were developed. The proposed metadata elements of e-mail was applied to e-mails which were produced from a administrative information system of a local government in Korea.
초록
이 연구는 색인어가 특정 주제 영역의 지식 구조를 표현할 수 있다는 것을 전제로 한다. 여기에서는 문헌정보학 관련 학술지인 정보관리학회지, 한국도서관정보학회지, 한국문헌정보학회지 등에 수록된 논문을 대상으로 국회도서관이 배정한 색인어를 클러스터링하여 문헌정보학의 지식 구조를 파악하였다.그 과정에서, 색인어간의 연관도 및 동시 출현 빈도를 이용하여 색인어 군집을 생성하였고, 초출색인어와 시기 구분에 의한 시계열 분석을 수행함으로써 문헌정보학의 발전 과정과 그 동향을 밝혔다. 또한 색인어 군집에 의해 도출된 지식 구조와 기존의 전통적인 분류체계의 지식 구조를 비교하여 두 지식 구조간의 차이를 분석하였다.
Abstract
This study was conducted upon the premise that index terms display the intellectual structure of a specific subject field. In this study, an attempt was made to grasp the intellectual structure of Library and Information Science by clustering the index terms of the journals of the related academic societies at the Library of National Assembly - such as the Journal of the Korean Society for Information Management, the Journal of the Korean Library and Information Science Society, and the Journal of the Korean Society for Library and Information Science. Through the course of the study, index term clusters were generated based on the linkage of the index terms and the frequency of co-occurrence, and moreover, time periods analysis was conducted along with studies on first-appearing terms, in order to clarify the trend and development process of the Library and Information Science. This study also analysed the difference between two intellectual structure by comparing the structure generated by index term clusters with the existing structure of traditional classification systems.