초록

본연구는 한의학 처방 지식관리시스템 설계에 요구되는 사항들이 온톨로지의 추상적 개념구조를 기반으로 용어의 개념, 속성, 관계의 명확한 정의를 통해 더욱 합리적이고 효과적으로 실현된다는 것을 전제로 하였다. 이에 따라 실세계 개념 모델링 방식으로 한의학 처방지식 온톨로지를 개발하여 peotege-2000을 기반으로 온톨로지 시스템을 구축하였고, 시스템을 응용할 수 있는 마크업 언어의 설계와 편집기를 만들어 지식의 추론이 가능한 한의학 처방 지식관리시스템을 구현하였다. 본 연구에서 구현한 시스템은 XML 기반의 RDF와 온톨로지 기술에 기반을 두고 있으므로 차세대 인터넷 기술인 의미웹광의 연동이 가능하다.

Abstract

초록

이 연구는 한국의 정신의학 국제공동연구 협력망 구축을 위하여, 네트워크 분석에 중점을 두어 정신의학 국제공동연구의 공저관계를 반영하는 지식구조를 규명하였다. 먼저 국가 레벨에서의 지식구조 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 5년 간 공동연구 비율은 89.97%로 높은 편이며, 시간의 경과에 따라 국제공동연구의 비율은 증가함을 확인하였다. 둘째, 아시아 국가들 간의 협업은 저조한 상태임을 확인하였다. 셋째, 국제공동연구 논문 수 및 중심성 값이 가장 높은 국가(또는 집단)는 EU-28로 확인되었다. 또한 연구성과 레벨에서의 지식구조 분석 결과는 다음과 같다. 중심성과 연구성과와의 상관관계를 분석하였으며, 분석 결과 세 가지 중심성 지표 간에는 정적 상관관계가 나타났고 중심성이 높은 국가는 연구성과도 좋았다.

Abstract

This study clarified the knowledge structure of international collaboration in psychiatry based on analyzing networks in order to construct cooperation networks for international collaboration in psychiatry in South Korea. The result of analysis of knowledge structure at a state-level is as follows. First, this study found that the rate of collaboration for five years is high as 89.97%. Moreover, this study investigated the change of rate of collaboration and international collaboration according to the passage of time, and ascertained that while the rate of international collaboration has increased, Second, this study examined the trend of research on collaboration between Asian countries, and found that collaboration between Asian countries is on a low level. Third, the country (or group) that the number of papers of international collaboration and the value of centrality are the highest is EU-28. The result of analysis of knowledge structure at a research output-level is as follows. this study analyzed the correlation of centrality with research output, and found that positive correlation exists in the three indicators of centrality, and a country with high centrality has good research output.

초록

본 연구는 중소병원에서 근무하는 보건의료인 중에서도 지금까지 연구 대상으로 채택되지 못한 간호사, 의료기사, 약사의 정보이용행태 및 정보요구를 탐색하여 병원 내 의학도서관의 정보서비스 개선 방향을 제시하는 것을 목적으로 한다. 이론적 배경과 선행연구 분석을 기반으로 하여 연구 설계를 진행하였으며, 전국의 중소병원에서 근무 중인 간호사, 의료기사, 약사를 대상으로 심층면담을 실시하였다. 연구 결과, 중소병원 보건의료인의 정보요구 발생 동기와 정보이용행태, 병원 내 의학도서관에 대한 인식을 파악할 수 있었으며, 이를 종합하여 병원 내 의학도서관 정보서비스 개선 방향을 제시하였다. 본 연구는 중소병원에서 근무하는 다양한 보건의료인의 정보이용행태 및 정보요구를 탐색한 초기 시도라는 점에서 의의를 갖는다.

Abstract

This study aims to present directions for improving information services of medical libraries in small and medium-sized hospitals by exploring the information use behavior and information needs of nurses, medical technicians, and pharmacists who had not been studied. The research design was conducted based on the reviewing theoretical background studies, and in-depth semi-structured interviews were conducted with nurses, medical technicians, and pharmacists working in small and medium-sized hospitals. The results show their information needs, information use behavior, and perceptions of the medical library in the hospital. Based on these results, this study suggests ways to improve the information services provided by medical libraries in hospitals. This research is meaningful because it was first to explore the information use behavior and information needs of health care professionals working in small and medium-sized hospitals.

초록

과학적 지식을 얻는 과정은 연구자의 연구를 통해 이루어진다. 연구자들은 과학의 불확실성을 다루고 과학적 지식의 확실성을 구축해나간다. 즉, 과학적 지식을 얻기 위해서 불확실성은 반드시 거쳐가야 하는 필수적인 단계로 인식되고 있다. 현존하는 불확실성의 특성을 파악하는 연구는 언어학적 접근의 hedging 연구를 통해 소개되었으며 컴퓨터 언어학에서 수작업 기반으로 불확실성 단어 코퍼스를 구축해왔다. 기존의 연구들은 불확실성 단어의 단순 출현 빈도를 기반으로 특정 학문 영역의 불확실성의 특성을 파악해오는데 그쳤다. 따라서 본 연구에서는 문장 내 생의학적 주장이 중요한 역할을 하는 생의학 문헌을 대상으로 불확실성 단어 기반 과학적 지식의 패턴을 시간의 흐름에 따라 살펴보고자 한다. 이를 위해 생의학 온톨로지인 UMLS에서 제공하는 의미적 술어를 기반으로 생의학 명제를 분석하였으며, 학문 분야의 패턴을 파악하는데 용이한 DMR 토픽 모델링을 적용하여 생의학 개체의 불확실성 기반 토픽의 동향을 종합적으로 파악하였다. 시간이 흐름에 따라 과학적 지식의 표현은 불확실성이 감소하는 패턴으로 연구의 발전이 이루어지고 있음을 확인하였다.

Abstract

The process of obtaining scientific knowledge is conducted through research. Researchers deal with the uncertainty of science and establish certainty of scientific knowledge. In other words, in order to obtain scientific knowledge, uncertainty is an essential step that must be performed. The existing studies were predominantly performed through a hedging study of linguistic approaches and constructed corpus with uncertainty word manually in computational linguistics. They have only been able to identify characteristics of uncertainty in a particular research field based on the simple frequency. Therefore, in this study, we examine pattern of scientific knowledge based on uncertainty word according to the passage of time in biomedical literature where biomedical claims in sentences play an important role. For this purpose, biomedical propositions are analyzed based on semantic predications provided by UMLS and DMR topic modeling which is useful method to identify patterns in disciplines is applied to understand the trend of entity based topic with uncertainty. As time goes by, the development of research has been confirmed that uncertainty in scientific knowledge is moving toward a decreasing pattern.

초록

불확실성이란 정보의 합의나 현존하는 지식 부족으로 인해 명제의 지식이 불완전한 상태를 의미한다. 과학적 지식의 불확실성을 연구하는 학술문헌의 양은 시간이 흐름에 따라 기하급수적으로 증가하고 있으며, 이에 따라 새로운 지식이 발견되고 연구가 발전하고 있다. 이처럼 시간의 흐름은 지식의 불확실성의 패턴을 발견하는데 중요한 요인이 될 수 있음에도 불구하고 기존의 연구들은 불확실성 단어의 단순 출현 빈도를 기반으로 특정 학문 영역에서 불확실성의 특성을 파악해왔다. 따라서, 본 연구에서는 구축한 불확실성 단어를 생의학 영역의 불확실성 연구에 적용하여 시간의 흐름에 따른 불확실성의 변화와 패턴을 파악하고자 한다. 시간의 흐름에 따른 생의학 지식의 패턴을 분석하기 위해 대표 개체 페어, 동사 유형, 대표 개체의 패턴을 살펴보았으며 선형 회귀 분석을 통해 유의성 검증을 수행했다. 개체 페어 분석에서는 17건 중 7건의 개체 페어가 유의하게 감소하는 패턴을 보였다. 10개의 대표적인 동사 유형은 모두 시간이 흐름에 따라 유의하게 감소했다. 대표 개체의 연도별 상대적 중요도 분석에서는 유의하게 상승과 하강 패턴을 보이는 개체들의 불확실성 증감을 분석했다.

Abstract

Uncertainty means incomplete stages of knowledge of propositions due to the lack of consensus of information and existing knowledge. As the amount of academic literature increases exponentially over time, new knowledge is discovered as research develops. Although the flow of time may be an important factor to identify patterns of uncertainty in scientific knowledge, existing studies have only identified the nature of uncertainty based on the frequency in a particular discipline, and they did not take into consideration of the flow of time. Therefore, in this study, we identify and analyze the uncertainty words that indicate uncertainty in the scientific literature and investigate the stream of knowledge. We examine the pattern of biomedical knowledge such as representative entity pairs, predicate types, and entities over time. We also perform the significance testing using linear regression analysis. Seven pairs out of 17 entity pairs show the significant decrease pattern statistically and all 10 representative predicates decrease significantly over time. We analyze the relative importance of representative entities by year and identify entities that display a significant rising and falling pattern.

초록

이 연구는 한국의 정신의학 분야 국제공동연구 활성화를 위하여, 네트워크 분석에 중점을 두어 정신의학 분야 국제공동연구의 핵심 연구동향을 반영하는 지적구조를 규명하였다. 이를 위해 데이터는 Web of Science를 기반으로 수집하였으며, 검색 대상 기간은 2009년에서 2013년까지로 하였다. 고급검색 기능을 통해 정신의학 연구 분야를 의미하는 SU=“psychiatry”의 검색 식을 사용하였으며, 국제공동연구만을 선택해 총 18,590건의 논문을 수집하였다. 총 18,590건 논문의 저자 키워드와 WoS에서 부여한 키워드를 합쳐 최종 선정된 85개 키워드를 대상으로 분석한 결과는 다음과 같다. 첫째, 질환을 중심으로 총 8개의 세부 주제 영역을 확인하였다. 둘째, 높은 영향력을 가지며 다른 키워드들 간의 매개를 도모하여 주제영역을 확장시키는 총 6개의 핵심 키워드를 확인하였다. 셋째, 커뮤니티 분석을 통해 한국연구재단의 학문분류표를 이용하여 세부 주제영역으로 규명한 결과 총 15군집, 총 12세부 주제영역을 확인하였다.

Abstract

This study clarified the intellectual structure of international collaboration in psychiatry based on analyzing networks in order to vitalize for international collaboration in psychiatry in South Korea. The data set was collected from Web of Science citation database during the period from 2009 to 2013. SU=“psychiatry” search formulary (means field of psychiatric medical research) was used through advanced retrieval function and a total of 18,590 articles were selected among international collaborations. A total of 85 different keywords were selected from the 18,590 articles, and the results of analysis were as follows. First, this study examined 8 sub-subject areas focusing on disorders, and found that major subject areas could be divided into a total of 8 sub-subject areas. Second, this study examined 6 keywords that have a strong impact, and extend subject areas by promoting intermediation between other keywords Third, this study examined sub-subject areas by using the Knowledge Classification Scheme of the National Research Foundation of Korea through community analysis, and found a total of 15 clusters and a total of 12 sub-subject areas.

초록

Abstract

In this study, research topic areas in Korean and American medical schools were analyzed to detect each nation’s major research areas. CLINICAL NEUROLOGY was identified as the Korean researchers’ major subject area by the total number of journals and ‘RADIOLOGY, NUCLEAR MEDICINE & MEDICAL IMAGING’ was the most major area by the total number of articles. On the other hand, American researchers’ top major subject area was the one same area according to all analysis, BIOCHEMISTRY & MOLECULAR BIOLOGY. In addition, Korean researchers showed publishing tendency related to journal preference in several subject areas.

초록

본 연구는 전통적인 학술커뮤니케이션 모델이 새로운 대안적인 모델로 전환되는 과정에는 다양한 사회문화적 요인들이 작용한다는 것을 하나의 사례를 통하여 설명하고 있다. 본 연구는 국내 의학 분야의 학술커뮤니케이션을 오픈 억세스 모델로 전환시키려는 과정을 추적하면서, 첫째, 의학 분야 학회들의 협의체에서 오픈 억세스형 DB에 수록될 학술지에 대한 질적 통제장치를 중요하게 여기고 있다는 점, 로 학회 홈페이지를 통하여 오픈 억세스 방식으로 학술지 원문을 서비스하고 있다는 것을 파악하였다. 이러한 요인들은 국내 의학 분야에 오픈 억세스 모델을 적용하여 학술지 원문 DB를 구축하는데 큰 변수로 작용하고 있었다. 궁극적으로 본 연구는 오픈 억세스 등 대안적인 학술커뮤니케이션 모델을 적용하여 한다는 것을 보여준다.

Abstract

This paper explains that socio-cultural contexts affect the transition in scholarly communication. Observing the process of introducing the open access model to the field of medicine in Korea, this paper found that the first, associations of medical societies considered a quality control system very important in the construction of an open access based fulltext DB, the second, there was an medical journal DB with a quality control procedure, and the third, many medical societies provided their journals fulltext to the public on their homepages. Consequently, this paper found that these factors had an effect on the process of transition in scholarly communication in the field of medicine in Korea.

초록

학술잡지 구입 예산의 구입비용의 상승에 따른 압력으로 지난 수십년간 학술잡지의 선택에 영향을 미치는 요인들에 대한 연구가 활발히 진행되어 왔지만, 학술잡지의 선택에 대한 만족할만한 이론적 틀이 제시되지 못하였다. 이에 따라 본 연구에서는 의학도서관에서 의학분야의 학술잡지의 선택에 영향을 미치는 요인들을 확인하여 이러한 이론적 틀을 제시할 수 있는 근거를 마련코자 한다. 본 연구는 상관관계 분석과 로지스틱회귀분석을 통해 학술잡지선택의 분산을 설명하고, 나아가 예측하는 통계적 모델들을 여러 변수조합을 이용해 제시한다. 또한 이러한 모델의 실제적 적용과 향후 연구방향을 논의한다.

Abstract

Since the beginning of discussions on serial collection management, as budgets have waxed and waned over the ensuing decades, a number of key variables affecting selection/deselection have emerged but without the framework of a coherent and accepted theoretical model. This study is an effort to identify variables which affect the serial collection decision with special attention to selection/deselection in the context of an academic health science library. Based on results from correlation analyses and logistic regression analyses, the serial collection decision can be explained and predicted using various combinations of a reduced set of objective variables. Applications of the results to libraries are discussed, and further research is proposed.

초록

연구전선이란 연구논문들 간에 인용이 빈번하게 발생하며, 지속적으로 발전이 이루어지고 있는 연구영역을 의미한다. 연구행위가 집중되는 핵심 연구분야로 발전 가능성이 높은 연구전선을 조기에 예측해내는 것은 학계와 산업계, 정부기관, 나아가 국가의 과학기술 발전에 큰 유익을 가져다 줄 수 있는 유용한 사회적 자원이 된다. 본 연구는 복합자질을 활용하여 연구전선을 추론하는 모델을 제시하고자 시도하였다. 연구전선 추론은 핵심 연구영역으로 발전할 가능성이 높은 문헌들이 포함될 수 있도록 문헌을 복합자질로 표현하고, 그 자질들을 심층학습하여 새로 발행된 문헌들이 연구전선에 포함될 수 있는지 그 가능성을 예측하였다. 서지 자질, 네트워크 자질, 내용 자질 등 복합자질 세트를 사용하여 문헌을 표현하고 피인용을 많이 받을 가능성이 있는 문헌을 추론하기 위해서 확률기반 팩터그래프 모델을 적용하였다. 추출된 자질들은 팩터그래프의 변수로 표현되어 합-곱 알고리즘과 접합 트리 알고리즘을 적용하여 연구전선 추론이 이루어졌다. 팩터그래프 확률모델을 적용하여 연구전선을 추론․구축한 결과, 서지결합도 4 이상으로 구축된 베이스라인 연구전선과 큰 차이를 보였다. 팩터그래프 기반 연구전선그룹이 서지결합 기반 연구전선그룹보다 문헌 간의 직접 연결정도가 강하며 연결 관계에 있지 않은 두 개의 문헌을 연결시키는 매개정도 또한 강한 집단으로 나타났다.

Abstract

This study attempts to infer research fronts using factor graph model based on heterogeneous features. The model suggested by this study infers research fronts having documents with the potential to be cited multiple times in the future. To this end, the documents are represented by bibliographic, network, and content features. Bibliographic features contain bibliographic information such as the number of authors, the number of institutions to which the authors belong, proceedings, the number of keywords the authors provide, funds, the number of references, the number of pages, and the journal impact factor. Network features include degree centrality, betweenness, and closeness among the document network. Content features include keywords from the title and abstract using keyphrase extraction techniques. The model learns these features of a publication and infers whether the document would be an RF using sum-product algorithm and junction tree algorithm on a factor graph. We experimentally demonstrate that when predicting RFs, the FG predicted more densely connected documents than those predicted by RFs constructed using a traditional bibliometric approach. Our results also indicate that FG-predicted documents exhibit stronger degrees of centrality and betweenness among RFs.