초록

이 연구에서는 데이터 리터러시 분야 연구의 발전 경로와 지적구조 및 떠오르는 유망 주제를 파악하고자 하였다. 이를 위해서 Web of Science에서 검색한 데이터 리터러시 관련 논문은 교육학 분야와 문헌정보학 분야 논문이 전체의 60% 가까이를 차지하였다. 우선 인용 네트워크 분석에서는 페이지랭크 알고리즘을 사용해서 인용 영향력이 높은 다양한 주제의 핵심 논문을 파악하였다. 데이터 리터러시 연구의 발전 경로를 파악하기 위해서 기존의 주경로분석법을 적용해보았으나 교육학 분야의 연구 논문만 포함되는 한계가 있었다. 이를 극복할 수 있는 새로운 기법으로 페이지랭크 주경로분석법을 개발한 결과, 교육학 분야와 문헌정보학 분야의 핵심 논문이 모두 포함되는 발전 경로를 파악할 수 있었다. 데이터 리터러시 연구의 지적구조를 분석하기 위해서 키워드 서지결합 분석을 시행하였다. 도출된 키워드 서지결합 네트워크의 세부 구조와 군집 파악을 위해서 병렬최근접이웃클러스터링 알고리즘을 적용한 결과 대군집 2개와 그에 속한 소군집 7개를 파악할 수 있었다. 부상하는 유망 주제를 도출하기 위해서 각 키워드와 군집의 성장지수와 평균출판년도를 측정하였다. 분석 결과 팬데믹 상황과 AI 챗봇의 부상이라는 시대적 배경 하에서 사회정의를 위한 비판적 데이터 리터러시가 고등교육 측면에서 급부상하고 있는 것으로 나타났다. 또한 이 연구에서 연구의 발전경로를 파악하는 수단으로 새롭게 개발한 페이지랭크 주경로분석 기법은 서로 다른 영역에서 병렬적으로 발전하는 둘 이상의 연구흐름을 발견하기에 효과적이었다.

Abstract

This study investigates the development path and intellectual structure of data literacy research, aiming to identify emerging topics in the field. A comprehensive search for data literacy-related articles on the Web of Science reveals that the field is primarily concentrated in Education & Educational Research and Information Science & Library Science, accounting for nearly 60% of the total. Citation network analysis, employing the PageRank algorithm, identifies key papers with high citation impact across various topics. To accurately trace the development path of data literacy research, an enhanced PageRank main path algorithm is developed, which overcomes the limitations of existing methods confined to the Education & Educational Research field. Keyword bibliographic coupling analysis is employed to unravel the intellectual structure of data literacy research. Utilizing the PNNC algorithm, the detailed structure and clusters of the derived keyword bibliographic coupling network are revealed, including two large clusters, one with two smaller clusters and the other with five smaller clusters. The growth index and mean publishing year of each keyword and cluster are measured to pinpoint emerging topics. The analysis highlights the emergence of critical data literacy for social justice in higher education amidst the ongoing pandemic and the rise of AI chatbots. The enhanced PageRank main path algorithm, developed in this study, demonstrates its effectiveness in identifying parallel research streams developing across different fields.

초록

h-지수는 개인의 연구성과를 측정하는 지표로 지수의 강건성과 계산의 용이성 등이 인정되면서 이를 보완하는 다양한 변형지수들이 연구되었으며, 이 지수들을 이용하여 연구자 개인의 영향력 평가는 물론, 저널, 학과, 대학, 연구소 등 기관단위 평가를 하려는 시도가 이루어지고 있다. h-지수를 이용한 기관단위의 평가 방법으로는 기관 h-지수, 평균 h-지수, 메타 h-지수 등 세 가지가 있으며, 본 연구에서는 국내 10개 경영대학을 대상으로 h-지수 및 변형지수들의 특징 및 상관관계를 살펴 본 후, 위의 세 가지 방법을 모두 적용하여 각 방법론을 비교 분석하였다.

Abstract

The h-index is a new tool for measuring research outputs based on citation and many variants of h-index have been proposed to improve the weaknesses of h-index. The h-index and its variants can be applied to institutional evaluation in three different ways. We worked out 447 practical cases of professors from 10 business schools and examined h-index and its variants. And then we compared three evaluation methods of research institution based on the h-index and its variants.

초록

개체들 사이의 관계를 저차원 공간에 매핑하는 다차원척도법을 수행하기 위한 다양한 방법과 알고리즘이 개발되어왔다. 그러나 PROXSCAL이나 ALSCAL과 같은 기존의 기법들은 50개 이상의 개체를 포함하는 데이터 집합을 대상으로 개체 간의 관계와 군집 구조를 시각화하는데 있어서 효과적이지 못한 것으로 나타났다. 이 연구에서 제안하는 군집 지향 척도법 CLUSCAL(CLUster-oriented SCALing)은 기존 방법과 달리 입력되는 데이터의 군집 구조를 고려하도록 고안되었다. 50명의 저자동시인용 데이터와 85개 단어의 동시출현 데이터에 대해서 적용해본 결과 제안한 CLUSCAL 기법은 군집 구조를 잘 식별할 수 있는 MDS 지도를 생성하는 유용한 기법임이 확인되었다.

Abstract

There have been many methods and algorithms proposed for multidimensional scaling to mapping the relationships between data objects into low dimensional space. But traditional techniques, such as PROXSCAL or ALSCAL, were found not effective for visualizing the proximities between objects and the structure of clusters of large data sets have more than 50 objects. The CLUSCAL(CLUster-oriented SCALing) technique introduced in this paper differs from them especially in that it uses cluster structure of input data set. The CLUSCAL procedure was tested and evaluated on two data sets, one is 50 authors co-citation data and the other is 85 words co-occurrence data. The results can be regarded as promising the usefulness of CLUSCAL method especially in identifying clusters on MDS maps.

초록

본 연구는 국내 학술지 중 상용DB를 통하여 원문서비스를 제공하지 않고 무료로 원문을 공개하는 309종의 학술지들이 어떤 이유로 무료서비스를 선택하였는지를 파악하기 위하여 학술지 편집인들을 대상으로 조사하였다. 또한 이들 무료 오픈액세스 학술지 편집인의 오픈액세스에 대한 인식과 지지도 및 지지이유에 대해서도 파악해보고자 하였다. 연구결과 오픈액세스를 선택한 이유는 학술논문의 무료이용 확대와 인용 확대의지, 해당 학문분야의 국제적 분위기 때문인 것으로 나타났다. 학술지 편집인들은 오픈액세스에 대하여 알고 있는 경우가 약 65%, 지지하는 응답자가 약 75%였다. 지지 이유로는 학술연구성과 공유, 동료연구자의 이용가능성 확대, 학술지 인지도 향상 등을 제시하였다.

Abstract

This study surveyed editors of 309 gratis open access journals in Korea in order to examine the reason why they decided to open their journals to the public on the Web. Also this study examined their perceptions and attitudes toward open access publishing. The main reasons of open access publishing in Korea were expansion of free use, increasing citation, and international trends regarding open access in their scholarly fields. Also, 65% of all respondents were aware of the concepts of open access, and 75% supported open access. The reasons of supporting open access were sharing of research results with the public, increasing the availability of peer researchers, and enhancing journal reputations.

초록

본 연구는 ‘우수한 성능의 메타데이터 속성 유사도 기반의 학술 문헌추천시스템’을 제안하는 데에 목적을 두고 있다. 본 연구에서는 정보조직에서 다루는 메타데이터의 활용과 계량정보학에서 다루고 있는 동시인용, 저자-서지결합법, 동시출현 빈도, 코사인 유사도의 개념을 활용한 문헌정보학 기반의 학술 문헌 추천기법을 제안하고자 하였다. 실험을 위해 수집한 ‘불평등’, ‘격차’ 관련 총 9,643개의 논문 메타데이터를 정제하여 코사인 유사도를 활용한 저자, 키워드, 제목 속성 간의 상대적 좌표 수치를 도출하였고, 성능 좋은 가중치 조건 및 차원의 수를 선정하기 위해 실험을 수행하였다. 실험 결과를 제시하여 이용자의 평가를 거쳤으며, 이를 이용해 기준노드와 추천조합 특성 분석 및 컨조인트 분석, 결과 비교 분석을 수행하여 연구질문 중심의 논의를 수행하였다. 그 결과 전반적으로는 저자 관련 속성을 제한 조합 혹은 제목 관련 속성만 사용하는 경우 성능이 뛰어난 것으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 기법을 활용하고 광범위한 표본의 확보를 이룬다면, 향후 정보서비스의 문헌 추천 분야뿐 아니라 사회의 다양한 분야에 대한 추천기법 성능 향상에 도움을 줄 수 있을 것이다.

Abstract

The purpose of this study is to propose a scholarly paper recommendation system based on metadata attribute similarity with excellent performance. This study suggests a scholarly paper recommendation method that combines techniques from two sub-fields of Library and Information Science, namely metadata use in Information Organization and co-citation analysis, author bibliographic coupling, co-occurrence frequency, and cosine similarity in Bibliometrics. To conduct experiments, a total of 9,643 paper metadata related to “inequality” and “divide” were collected and refined to derive relative coordinate values between author, keyword, and title attributes using cosine similarity. The study then conducted experiments to select weight conditions and dimension numbers that resulted in a good performance. The results were presented and evaluated by users, and based on this, the study conducted discussions centered on the research questions through reference node and recommendation combination characteristic analysis, conjoint analysis, and results from comparative analysis. Overall, the study showed that the performance was excellent when author-related attributes were used alone or in combination with title-related attributes. If the technique proposed in this study is utilized and a wide range of samples are secured, it could help improve the performance of recommendation techniques not only in the field of literature recommendation in information services but also in various other fields in society.

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

Abstract

Even though the overall scholarly community has recognized a dramatic growth and changes in the Information Science research in Korea over the last few decades, there are still only few studies that have identified the changes in terms of long-term and dynamic point of view. We have analyzed 1,007 IS-research articles from leading Korean journals in KCI (Korea Citation Index), published between 2000 and 2011. To discern the trendline of changes in research interests over time, we conducted a time-series analysis by developing grounded subject scheme from the article set and checking the growth rate of the number of published articles and title keywords. A comparative analysis was also conducted by constructing and comparing co-word maps over time to discover visible changes in research topics over this 12-year period of the IS-research in Korea. As a result, we identified some developments and transformations in major subject areas and knowledge structure of the IS-research in Korea over time. The major trend we discovered is that IS-studies over the 12-year period evolved from system-oriented research to library-application research. The changes are especially observed in knowledge management, Web-based system evaluation, and information retrieval areas. When compared to the results of other studies, the result of our study may serve as an evidence of the localization of Korean IS-studies in the first decade of the 21st century.

초록

국가도서관은 문화유산의 일환으로 국가의 출판물을 망라적으로 수집하고 보존한다. 본 연구는 서지대조법을 활용하여 국립중앙도서관의 판매도서 포괄성을 측정하였다. 2007년과 2008년 출판 도서에 대해 교보문고 판매용목록을 기준서지로 설정하고 10%를 체계적으로 표집한 후, 국립중앙도서관 온라인목록을 탐색함으로써 수록 비율을 측정하였다. 탐색 시점에서, 2007년 출판 도서의 포괄성은 92.25%, 2008년 출판 도서의 포괄성은 78.10%, 누적 포괄성은 85.16%로 나타났다. 주제별 분석에 따라 포괄성이 낮은 분야를 알 수 있었고, 미소장도서의 출판사 규모를 분석하였으며, 국내외 선행연구 결과와 포괄성을 비교하였다. 납본지연 등 불완전한 수집의 원인이 식별되었으며, 포괄성 향상 및 후속 연구를 위하여 제언하였다.

Abstract

The purpose of the national library is to collect all publications as part of the national heritage and preserve them. This study is undertaken to determine the coverage of the book collection of the National Library of Korea. Bibliographies for the year 2007 and 2008 publications are obtained from the Kyobo Book Centre and sampled 10 % systematically to be used as checklists. Coverage was determined by searching the citations against the OPAC of the National Library of Korea. Results indicate 92.25% of coverage for the books published in 2008, 78.10% coverage for the books published in 2007, and the cumulative coverage is 85.16%. The analysis shows time lag and subject fields with low coverage. Results are compared with previous studies. Reasons for the unpossessed books, such as delay of deposit and publisher characteristics, are identified. Recommendations for the coverage improvements and future research are suggested.

초록

이 연구는 색인가가 주제 색인하는 과정에서 참조하는 여러 문서구성요소를 문서 범주화의 정보원으로 인식하여 이들이 문서 범주화 성능에 미치는 영향을 살펴보는데 그 목적이 있다. 이는 기존의 문서 범주화 연구가 전문(full text)에 치중하는 것과는 달리 문서구성요소로서 정보원의 영향을 평가하여 문서 범주화에 효율적으로 사용될 수 있는지를 파악하고자 한다. 전형적인 과학기술 분야의 저널 및 회의록 논문을 데이터 집합으로 하였을 때 정보원은 본문정보 중심과 문서구성요소 중심으로 나뉘어 질 수 있다. 본문정보 중심은 본론 자체와 서론과 결론으로 구성되며, 문서구성요소 중심은 제목, 인용, 출처, 초록, 키워드로 파악된다. 실험 결과를 살펴보면, 인용, 출처, 제목 정보원은 본문 정보원과 비교하여 유의한 차이를 보이지 않으며, 키워드 정보원은 본문 정보원과 비교하여 유의한 차이를 보인다. 이러한 결과는 색인가가 참고하는 문서구성요소로서의 정보원이 문서 범주화에 본문을 대신하여 효율적으로 활용될 수 있음을 보여주고 있다.

Abstract

The purpose of this study is to examine whether the information resources referenced by human indexers during indexing process are effective on Text Categorization. More specifically, information resources from bibliographic information as well as full text information were explored in the context of a typical scientific journal article data set. The experiment results pointed out that information resources such as citation, source title, and title were not significantly different with full text. Whereas keyword was found to be significantly different with full text. The findings of this study identify that information resources referenced by human indexers can be considered good candidates for text categorization for automatic subject term assignment.

초록

본 연구는 계량정보학적 분석을 통해 국내 재난 관련 연구의 동향을 파악하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 KCI 데이터베이스를 검색하여 2002년부터 2016년 사이에 출간된 재난 관련 학술지 논문 772편을 분석하였다. 논문들이 발표된 학문분야의 프로파일링 분석과 저널 프로파일링 분석 및 키워드 동시출현분석을 실시하였다. 분석 결과, 국내 재난 관련 연구의 수는 지속적으로 증가하고 있으며 특히 2014년 세월호 사건 이후에 재난 연구의 수가 급증하였다. 재난 연구의 주요 학문영역은 재난관리 정책을 제시하는 정책학/행정학 영역, 관련 기술을 개발하는 ‘공학’ 영역, 지리정보시스템과 통신기술을 연구하는 ‘GIS/통신’ 영역, 재난을 정신건강학 혹은 인문사회학적 측면에서 연구하는 ‘의학/인문사회과학’ 영역으로 확인되었다. 시기별로 살펴보면, 2014년 이후에는 행정학과 정책학 분야의 비중이 감소한 반면에 법학, 의학, 신문방송학 등의 다양한 학문 분야에서 재난 관련 연구가 활발해졌다.

Abstract

This study aims to investigate the research trends of disaster in Korea through a bibliometric analysis. To do that, it analyzed 772 scholarly articles published from 2002 to 2016, retrieved from KCI (Korean Citation Index) database. For analysis, discipline profiling analysis, journal profiling analysis, and co-word analysis methods were used. The study found that the number of scholarly articles on disaster has increased, especially after Sewol ferry disaster occurred in 2004. The major discipline areas were identified as ‘policy sciences/public administration’ area, ‘engineering’ area, ‘GIS/telecommunication’ area, and ‘medical/humanities/social sciences’ area. In terms of time series, the proportion of scholarly articles published in ‘policy sciences/public administration’ area has decreased since 2014 and at the same time, discipline areas have been diversified including law, medical, and journalism.