초록

본 연구는 대학도서관과 공공도서관에서 영상물 이용현황과 그에 따른 저작권 문제를 조사하였다. 이를 위하여 공공도서관과 대학도서관을 대상으로 설문조사를 실시하였으며, 사서의 저작권 문제는 설문조사와 더불어 도메리와 저작권 관련 웹사이트 등의 질문을 분석하였다. 그 결과 영상자료를 위한 설비의 다양화와 서비스의 다양화에 따라 저작권 문제도 공연뿐만 아니라 대출, 보존용 복제, 디지털화, 인터넷을 통한 서비스 등 다양하게 발생하고 있음을 알 수 있었다. 또한 각 영역별 저작권 질문이 기초적인 질문에서부터 세부적인 문제에 대한 질문까지 다양하게 이루어지고 있었다. 이와 관련하여 본 연구는 저작권 문제의 복잡성을 고려해 볼 때 사서양성과 관련한 대학 정규교육과정에서 저작권에 대한 기초적 이해를 위한 교육, 직무연수과정에서 저작권법의 개정에 따른 보완 교육, 세부적인 저작권 문제에 대한 해결을 위해서 사서를 위한 온라인 질의응답 서비스가 실시될 필요가 있음을 제안하였다.

Abstract

This study investigated the present situation of the use of cinematographic works and the problems of copyright. Surveys were conducted in public and university libraries for these. Also, content analyses were conducted to make sense of copyright problems in libraries. As a result, this study found that problems of copyright had occurred in various aspects related to public performance, lending, digitization and internet services according to the diversity of facilities for watching cinematographic works and library services. Also, the librarians’ questions to the copyright were very various from the primary level to specific level. This study suggested that regular courses of study in library schools need to be opened to primitive understanding to copyright law and occupational training programs for librarians need to be opened to complementary education as revisions of copyright law. This study also suggested that the online Q&A services need to be started for librarians who have detailed copyright problems.

초록

Abstract

This exploratory study describes the social bookmarking perceptions and behaviors of students in university courses. Although an emerging discussion regarding the value of social bookmarking tools exists, how users adopt tools in practice is not well known. Students were asked to utilize the bookmarking tool del.icio.us to store information relating to course projects. They were also asked to comment how they employed del.icio.us for course projects. The study analyzed student perceptions and behaviors when using social bookmarking tools for university coursework. The study noted that the use of tags, notes, and networking within these social bookmarking tools remained less active and social bookmarking services in Web 2.0 as shared collaboration, shared communities, and vertical search were less present. Utilizing social bookmarking tools to facilitate personal information management includes the activities of information use, information re-use, and mobility.

초록

본 연구는 대학도서관에서 제공하는 서비스 가치를 극대화하기 위하여 서비스디자인 방법론을 대학도서관에 적용하였다. 이를 위하여 서비스디자인 모형인 ‘더블다이아몬드모델’(Double Diamond Model)을 대학도서관에 적용, 서비스디자인 도구인 퍼소나(Persona), 고객여정지도(Customer Journey Map), 터치포인트(Touch Points)를 활용하였다. 서비스디자인을 대학도서관에 반영하기 위하여 주제와 관련된 문헌 및 선행연구를 고찰하였으며, 설문조사 및 이용자와 사서면담, 현장조사를 통해 상황별 이슈를 발견하고 퍼소나와 상황시나리오를 도출하였다. 나아가 설정된 퍼소나의 상황별 행동과 이용자의 감정변화에 대한 정보를 종합하여 이를 고객여정지도로 시각화하고 3개 분야 11개 항목의 서비스 개선안을 제안하였다. 본 연구는 특정 서비스를 개선하기보다 서비스 개선방안을 도출하기까지의 과정에 주안점을 두었다. 또한, 대학도서관 서비스개선 및 새로운 서비스 방안을 제시하는 것이 본 연구의 목적이었다. 이를 통해 실질적인 서비스 개선 방안을 대학도서관에 적용하였다는 것에 본 연구의 의의가 있다.

Abstract

In this study, the author applied the service design methodology to the university library to maximize the service value provided by the university library. To this end, the ‘Double Diamond Model’, a service design model, was applied to the university library, and service design tools such as Persona, Customer Journey Map, and Touch Points were utilized. To reflect on the service design in the university library, the author first reviewed the literature related to the subject and researched the previous studies. Then, the issue was discovered by questionnaire surveys, interviews with users and librarians, and field investigations. Based on this, Persona and situation scenarios were derived. In addition, after synthesizing Persona’s situational behavior and user’s emotional change, the study visualized the Customer Journey Map and suggested service improvement plans for 11 items in 3 areas. This study is focused on the process of deriving service improvement plans rather than improving a specific service. The purpose of this study was to improve university library service and to suggest new service plans. The significance of this study is that the practical service improvement plans were applied to the university library.

초록

본 연구의 목적은 국내 학술논문 데이터베이스에서 검색한 언어 네트워크 분석 관련 53편의 국내 학술논문들을 대상으로 하는 내용분석을 통해, 언어 네트워크 분석 방법의 기초적인 체계를 파악하기 위한 것이다. 내용분석의 범주는 분석대상의 언어 텍스트 유형, 키워드 선정 방법, 동시출현관계의 파악 방법, 네트워크의 구성 방법, 네트워크 분석도구와 분석지표의 유형이다. 분석결과로 나타난 주요 특성은 다음과 같다. 첫째, 학술논문과 인터뷰 자료를 분석대상의 언어 텍스트로 많이 사용하고 있다. 둘째, 키워드는 주로 텍스트의 본문에서 추출한 단어의 출현빈도를 사용하여 선정하고 있다. 셋째, 키워드 간 관계의 파악은 거의 동시출현빈도를 사용하고 있다. 넷째, 언어 네트워크는 단수의 네트워크보다 복수의 네트워크를 구성하고 있다. 다섯째, 네트워크 분석을 위해 NetMiner, UCINET/NetDraw, NodeXL, Pajek 등을 사용하고 있다. 여섯째, 밀도, 중심성, 하위 네트워크 등 다양한 분석지표들을 사용하고 있다. 이러한 특성들은 언어 네트워크 분석 방법의 기초적인 체계를 구성하는 데 활용할 수 있을 것이다.

Abstract

The purpose of this study is to perform content analysis of research articles using the language network analysis method in Korea and catch the basic point of the language network analysis method. Six analytical categories are used for content analysis: types of language text, methods of keyword selection, methods of forming co-occurrence relation, methods of constructing network, network analytic tools and indexes. From the results of content analysis, this study found out various features as follows. The major types of language text are research articles and interview texts. The keywords were selected from words which are extracted from text content. To form co-occurrence relation between keywords, there use the co-occurrence count. The constructed networks are multiple-type networks rather than single-type ones. The network analytic tools such as NetMiner, UCINET/NetDraw, NodeXL, Pajek are used. The major analytic indexes are including density, centralities, sub-networks, etc. These features can be used to form the basis of the language network analysis method.

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본고는 정보산업 분야 전체를 포괄하는 연계식별자로서 ISNI의 중요성을 인식하여 ISNI의 개념 및 전거제어에서 이의 활용가능성을 모색하고자 하였다. ISNI는 창작, 생산, 관리, 내용 배포의 흐름에서 정보매체 내용산업 전체와 관련된 개인(Party)의 대중개체(Public Identities) 식별을 위한 연계식별자로 전세계 망라적 이름 전거제어를 위해 필요하다. 우선 ISNI의 개념, 목적, 용어, 식별자구조, ISNI 할당원칙, 관리방식, 메타데이터에 대해 조사하였다. 이를 바탕으로 전거제어에서 활용가능성을 모색하였다. 첫째, 국내 협력 전거제어를 위해 ISNI의 개념을 도입하는 것을 고려해야 할 것이다. 국내에 맞는 ISNI 체제인 KISNI를 구축하여 도서관 및 정보산업 분야에서 생산되는 모든 전거데이터를 상호 활용할 수 있도록 할 수 있다. 둘째, 연계식별자인 ISNI를 이용하여 여러 식별자를 연계함으로 링크드데이터 구축이 가능하게 될 것이다. 셋째, 서지레코드 및 전거레코드에 ISNI 식별자를 기술할 수 있도록 KORMARC을 확장해야 할 것이다.

Abstract

This study was to investigate the concept of ISNI and to find its availability in authority control, realizing importance of ISNI as the bridge identifier including all the information media content industries. ISNI is needed for global and comprehensive name authority control as the bridge identifier for the identification of public identities of parties involved throughout the information media content industries in the creation, production, management and content distribution chains. First of all, it was to inquire ISNI concept, goal, terms and definitions, structure and syntax, allocation of ISNI, administration of the ISNI system, and metadata. Next, it was to suggest the applicability of ISNI in authority control. First, it should be needed to consider in applying ISNI for cooperative authority control. It is possible to interactively use the authority data created in library and other information industries area by constructing KISNI system. Second, it is possible to construct linked data by linking various identifier through ISNI identifier as bridge identifier. Third, it is needed to develop KORMARC for describing ISNI identifier in KORMARC bibliographic and authority record.

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최근 들어 다양한 분야에서 딥러닝이 혁신적인 기계학습 기법으로 급속하게 확산되고 있다. 이 연구에서는 딥러닝 연구동향을 분석하기 위해서 자아 중심 주제 인용분석 기법을 변형하여 응용해보았다. 이를 위해 Web of Science에서 ‘deep learning’으로 탐색하여 검색된 문헌 중 소수의 씨앗 문헌으로부터 인용 관계를 통해 분석 대상 문헌을 확보하는 방법을 시도하였다. 씨앗 문헌을 인용하는 최근 논문들을 딥러닝 분야의 현행 연구를 반영하는 자아 문헌집합으로 설정하였다. 자아 문헌으로부터 빈번히 인용된 선행 연구들은 딥러닝 분야의 연구 주제를 나타내는 인용 정체성 문헌집합으로 설정하였다. 자아 문헌집합에 대해서는 공저 네트워크 분석을 비롯한 정량적 분석을 실시하여 주요 국가와 연구 기관을 파악하였다. 인용 정체성 문헌들에 대해서는 동시인용 분석을 실시하고, 도출된 문헌 군집을 인용하는 주요 키워드인 인용 이미지 키워드를 파악하여 주요 문헌과 주요 연구 주제를 밝혀내었다. 마지막으로 특정 주제에 대한 인용 영향력이 성장하는 추세를 반영하는 인용 성장지수 CGI를 제안하고 측정하여 딥러닝 분야의 선도 연구 주제가 변화하는 동향을 밝혔다.

Abstract

Recently, deep learning has been rapidly spreading as an innovative machine learning technique in various domains. This study explored the research trends of deep learning via modified ego centered topic citation analysis. To do that, a few seed documents were selected from among the retrieved documents with the keyword ‘deep learning’ from Web of Science, and the related documents were obtained through citation relations. Those papers citing seed documents were set as ego documents reflecting current research in the field of deep learning. Preliminary studies cited frequently in the ego documents were set as the citation identity documents that represents the specific themes in the field of deep learning. For ego documents which are the result of current research activities, some quantitative analysis methods including co-authorship network analysis were performed to identify major countries and research institutes. For the citation identity documents, co-citation analysis was conducted, and key literatures and key research themes were identified by investigating the citation image keywords, which are major keywords those citing the citation identity document clusters. Finally, we proposed and measured the citation growth index which reflects the growth trend of the citation influence on a specific topic, and showed the changes in the leading research themes in the field of deep learning.

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본 연구는 시청자가 사운드 자료의 주제를 파악하는 과정과 사운드의 특성을 이해하기 위한 인지적 정보처리 모형을 구성하였다. 이후 사건관련유발전위(event related potentials, ERP)의 두뇌의 전후측에 걸쳐서 발현하는 N400, P600 구성요소들을 인지적 정보처리 모형의 언어적 표상에 접목시켜 사운드 요약을 생성하는 방안을 제안하기 위해서 연구 가설들을 수립하였다. 뇌파 실험을 통해서 연구 가설들을 검증한 결과, P600이 사운드 요약의 핵심 구성 요소로 나타났다. 본 연구 결과는 분류 알고리즘 설계에 적용되어 내용 기반 메타데이터 즉, 일반적인 또는 개인화된 미디어 요약(사운드 요약, 비디오 스킴)을 생성하는 데에 활용될 수 있을 것이다.

Abstract

This study constructed a cognitive model of information processing to understand the topic of a sound material and its characteristics. It then proposed methods to generate sound summaries, by incorporating anterior-posterior N400/P600 components of event-related potential (ERP) response, into the language representation of the cognitive model of information processing. For this end, research hypotheses were established and verified them through ERP experiments, finding that P600 is crucial in screening topic-relevant shots from topic-irrelevant shots. The results of this study can be applied to the design of classification algorithm, which can then be used to generate the content-based metadata, such as generic or personalized sound summaries and video skims.

초록

구조적 초록은 학술 논문의 주제를 표현하는 역할을 하여 학술 논문을 처리하는데 중요한 요소로 인식되어왔다. 이 연구에서는 구조적 초록을 구성하는 세부 필드의 속성을 4개로 분석하고 초록의 구조를 활용하여 문서 클러스터링에 적용할 수 있는 가능성을 고찰고자 하였다. 구조적 초록의 필드 속성을 문서 클러스터링에 적용한 결과 클러스터링 기법간의 편차가 있었으나 연구 목적이 제공하는 정보량에 비해 주제성이 커서 클러스터링 성능에 가장 큰 영향을 미치고 있는 것으로 나타났다. 또한 분석 결과 특정 필드에 특화되어 출현하는 필드 종속적인 단어가 발생하는 것으로 나타나 필드 종속적인 단어를 배제하고 집단내 평균연결 기법을 적용하였을 때는 클러스터링의 성능이 개선되는 것으로 분석되었다.

Abstract

Structured abstracts have been regarded as an essential information factor to represent topics of journal articles. This study aims to provide an unconventional view to utilize structured abstracts with the analysis on sub fields of a structured abstract in depth. In this study, a structured abstract was segmented into four fields, namely, purpose, design, findings, and values/implications. Each field was compared in the performance analysis of document clustering. In result, the purpose statement of an abstract affected on the performance of journal article clustering more than any other fields. Furthermore, certain types of keywords were identified to be excluded in the document clustering to improve clustering performance, especially by Within group average clustering method. These keywords had stronger relationship to a specific abstract field such as research design than the topic of an article.

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Abstract

There have been little comprehensive research for studying impact of foreign journals on Korean scientists. The main reason for this is because there was no extensive citation index database of domestic journals for analysis. Korea Institute of Science and Technology Information (KISTI) built the Korea Science Citation Database (KSCD), and have provided Korea Science Citation Index (KSCI) and Korea Journal Citation Reports (KJCR) services. In this article, citing behavior of Korean scientists on foreign journals was examined by using KSCD that covers Korean core journals. This research covers (1) analysis of foreign document types cited, (2) analysis of citation counts of foreign journals by subject and the ratio of citing different disciplines, (3) analysis of language and country of foreign documents cited, (4) analysis of publishers of journals and whether or not journals are listed on global citation index services and (5) analysis for current situation of subscribing to foreign electronic journals in Korea. The results of this research would be useful for establishing strategies for licensing foreign electronic journals and for information services. From this research, immediacy citation rate (average 1.46%), peak-time (average 3.9 years) and half-life (average 8 years) of cited foreign journals were identified. It was also found that Korean scientistis tend to cite journals covered in SCI(E) or SCOPUS, and 90% of cited foreign journals have been licensed by institutions in Korea.

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.