- 권한신청
- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
인터넷 이용의 폭발적인 증가와 통신망의 발달, 개인 홈페이지에서 전문 정보서비스에 이르는 디지털콘텐츠의 폭증, 새로운 파일교환 서비스의 등장과 해킹기술의 발달은 디지털콘텐츠의 복제와 배포를 더욱 확산시킴으로서 해당 저작물의 저작권자가 법적으로 보장받던 배타적 권리를 심각하게 위협하고 있다. 이에 디지털콘텐츠 권리의 원활한 거래와 확실한 요금부과, 보안대책, 부정이용 감시 등 저작권자와 이용자간의 가교역할을 할 수 있는 집중관리를 위한 디지털저작권관리시스템 구축이 절실히 요구되고 있다. 따라서 본 연구는 디지털콘텐츠의 원활한 유통을 지원할 수 있도록 집중관리제도의 도입을 위한 법적, 제도적 검토와 국내외 저작권집중관리제도의 현황을 파악하였다. 아울러 디지털콘텐츠 집중관리의 핵심이 되는 유일한 식별을 위한 식별체계와 데이터 요소의 표준화 및 디지털저작권관리(DRM) 검토를 통하여 디지털콘텐츠 저작권관리정보의 표준화에 기초자료를 제공하고자 하였다.
Abstract
The rapidly increasing use of the Internet and advancement of the communication network, the explosive growth of digital contents from personal home pages to professional information service the emerging file exchange service and the development of hacking techniques . these are some of the trends contributing to the spread of illegal reproduction and distribution of digital contents, thus threatening the exclusive copyrights of the creative works that should be legally protected Accordingly, there is urgent need for a digital copyright management system designed to provide centralized management while playing the role of bridge between the copyright owners and users for smooth trading of the rights to digital contents, reliable billing, security measures, and monitoring of illegal use. Therefore, in this study, I examined the requirements of laws and systems for the introduction of the centralized management system to support smooth distribution of digital contents, and also researched on the current status of domestic and international centralized management system for copyrights. Furthermore, 1 tried to provide basic materials for the standardization of digital contents copyright management information through the examination of the essential elements of the centralized digital contents management such as the system for unique identification the standardization for data elements, and the digital rights management (DHM)
초록
한국과학기술정보연구원 선임연구원(sanglee@kisti.re.kr)＊＊ 한국과학기술정보연구원 연구원(lovesin@kisti.re.kr)＊＊＊ 한국과학기술정보연구원 선임연구원(jaesoo@kisti.re.kr)＊＊＊＊ 고려대학교 컴퓨터학과 교수(choi@formal.korea.re.kr)＊＊＊＊＊ 한국과학기술정보연구원 책임연구원(tychung@kisti.re.kr) 논문접수일자 : 2004년 6월 24일 게재확정일자 : 2004년 9월 17일攀攀정보통신 및 인터넷의 급속한 발전으로 기존의 물리적인 저작물이 디지털 콘텐츠로 급속히 전환되면서 디지털 콘텐츠 자원에 대한 접근 및 서비스 방식과 기존의 식별기호로는 디지털 콘텐츠의 특성을 충족시키는 식별이 미흡하고 한계가 있다. 또한, URN명세를 만족하는 DOI 식별체계도 저널, 회의자료와 같은 학술잡지형태에만 활용되고 있어 다양한 형태의 비학술잡지에 적용할 식별체계가 필요하다. 따라서, 해외 주요 디지털 콘텐츠 서비스기관의 식별체계 활용사례와 KISTI에서 소장하고 있는 학술잡지 형태 2종, 비학술잡지 형태 3종 등 5종을 분석하여 학술잡지뿐만 아니라 비학술잡지에도 적용할 수 있는 고유 식별기호를 개발하고, 고유 식별기호 기반의 전자원문 연계시스템을 설계 및 구현하고자 한다.
Abstract
With the rapid growth of information technology and the internet, the physical contents are transformed into digital contents at a fast rate. With the change, accessing the digital contents, the service methods and the identifier used for the digital contents are not systematic and limited for use. The DOI identifier system used for the URN is also limited to academic journals or magazines and are not adequately applicable for non-academic journal or digital contents. Therefore, we have developed a unique identifier based on the analysis made on the system adopted by foreign digital contents service institutes, two types of academic journals 3 types of non-academic journals owned by KISTI that can be adopted by non-academic journals. The identifier is to be used to design and implement a digital contents service system.
초록
디지털 저작물 식별체계는 체계적인 디지털 저작물 관리와 효율적인 저작물 유통시스템에서 중요한 역할을 해왔다. 국내 유일의 저작권 관리를 위해 개발된 식별자인 저작권통합관리번호(Integrated Copyright Number)는 권리자의 보호를 위해 저작물에 대한 저작권 관계 정보를 포함하고 있어 저작권 유통환경에서 다양한 서비스 모델을 제공한다. 한편 디지털 콘텐츠에 집중하여 개발된 UCI(Universal Content Identifier)는 저작권 관리에는 다소 부족한 점이 있으나 ICN과의 연계를 통해 각 식별체계의 장점으로 단점을 보완하여 보다 체계적인 저작권 및 디지털 저작물 관리와 유통체계를 구축할 수 있을 것으로 예상한다. 이에 본 논문에서는 ICN의 효과적인 활용과 효율적인 운영을 위한 UCI와의 연계구조와 서비스 시나리오를 개발하여 디지털 저작권 산업분야에서 디지털 저작물의 구체적인 운영방안을 제안하고자 한다.
Abstract
The role of digital content identification system is being considered as a useful solution for the content management system and service system. Integrated Copyright Number(ICN), only one domestic identifier to the managing of copyright, can provide the service model in the copyright industry, because it include the information of copyright between the creator and the service provider on the digital work. Universal Content Identifier(UCI), has developed on the focus of digital content service, is somewhat lacking on the copyright management, but it is expected that systematical management and distribution system for copyright and digital work to be able to build as that make up for disadvantage with each identifier's advantage by UCI associate with ICN. In this context, This article can suggest the efficiency integrated structure and the service scenario. Therefore it is contribute to the efficient using and the effective running in the digital identification system.
초록
최근 정보기술 및 인터넷의 급속한 발전으로 지식정보 자원들이 디지털화 되어 인터넷을 통해 유통되고 있으나, 디지털콘텐츠의 위치, 내용 변경 등으로 인해 이용자 접근 및 이용에 문제가 발생하고 있으므로 표준 식별체계를 활용한 디지털콘텐츠의 식별 및 유통 방안의연구가 필요하다. 본 연구의 목적은 디지털콘텐츠의 효율적인 관리와 안전한 유통을 위한식별체계 기반의 정보유통체제 구축에 기여하는데 있다. 이에 본 연구는 식별체계 개요, 활용사례, 유통모델의 조사와 정보유통 현황을 분석하고, KISTI 고유식별체계, 식별시스템 및 유통시스템 구축 방안 등을 제시하고 있다.
Abstract
With the rapid development of information technology and internet in these days, resources of knowledge information have been digitalized and distributed on the internet. However, the location of digital content and a change of content have generated problems for users access and services. In line with this regard, the research on the identification of digital content utilizing standardized identification system and distribution system is necessary. This study intends to contribute to the implementation of information system based on standard digital identifier for the effective management and safe distribution of digital contents. This study first tries to survey SDI outline, practical application case and distributed business model and to analyze information distribution status. Finally, this study tries to draw up a plan for the establishment of KISTI's SDl. content identification system, content distribution system.
초록
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.
초록
본 연구의 목적은 논문의 투고 시점부터 출판에 이르는 과정까지 부실하게 운영되는 것으로 의심되는 학술지가 지닌 특징을 식별할 수 있는 체크리스트를 개발하는 것이다. 이에, 해외 사례조사와 전문가 의견 수렴 등을 통해 총 3개의 우선순위를 기준으로 17개의 체크리스트 문항을 개발하였다. 개발된 체크리스트의 검증을 위해 Beall’s List에 포함된 100종의 학술지를 무작위로 추출하여 분석한 결과, 96종의 학술지가 부실로 의심되는 특징을 가지고 있었고, 4종은 특이사항이 없는 학술지로 식별되었다. 향후 더욱 광범위한 연구 분야에서 발간되는 학술지에 대한 사례조사와 후속 연구를 통해 본 연구에서 개발된 17개 문항을 지속적으로 수정 보완해야 할 것이다.
Abstract
This study aims to develop a checklist that could identify the characteristics of predatory journals suspected of being poorly operated from the time of submission to publication. Accordingly 17 checklist questions were developed based on 3 priorities through overseas case studies and expert opinions. To verify the developed checklist, 100 journals included in Beall’s list were randomly extracted and analyzed. As a result, 96 journals had features that were suspected to be questionable, there were not found in the 4 journals. A further case study and follow-up study of journals published in a broader field of research will require continued revision and supplementation of the 17 questions developed in this study.
초록
학문의 구조, 특성, 하위 분야 등을 계량적으로 규명하는 지적구조 분석 연구가 최근 급격히 증가하는 추세이다. 지적구조 분석 연구를 수행하기 위하여 전통적으로 사용되는 분석기법은 서지결합분석, 동시인용분석, 단어동시출현분석, 저자서지결합분석 등이다. 이 연구의 목적은 키워드서지결합분석(KBCA, Keyword Bibliographic Coupling Analysis)을 새로운 지적구조 분석 방식으로 제안하고자 한다. 키워드서지결합분석 기법은 저자서지결합분석의 변형으로 저자 대신에 키워드를 표지로 하여 키워드가 공유한 참고문헌의 수를 두 키워드의 주제적 결합 정도로 산정한다. 제안된 키워드서지결합분석 기법을 사용하여 Web of Science에서 검색된 ‘Open Data’ 분야의 1,366건의 논문집합을 대상으로 분석하였다. 1,366건의 논문집합에서 추출된 7회 이상 출현한 63종의 키워드를 오픈데이터 분야의 핵심 키워드로 선정하였다. 63종의 핵심 키워드를 대상으로 키워드서지결합분석 기법으로 제시된 지적구조는 열린정부와 오픈사이언스라는 주된 영역과 10개의 소주제로 규명되었다. 이에 반해 단어동시출현분석의 지적구조 네트워크는 전체 구성과 세부 영역 구조 규명에 있어 미진한 것으로 나타났다. 이러한 결과는 키워드서지결합분석이 키워드 간의 서지결합도를 사용하여 키워드 간의 관계를 풍부하게 측정하기 때문이라고 볼 수 있다.
Abstract
Intellectual structure analysis, which quantitatively identifies the structure, characteristics, and sub-domains of fields, has rapidly increased in recent years. Analysis techniques traditionally used to conduct intellectual structure analysis research include bibliographic coupling analysis, co-citation analysis, co-occurrence analysis, and author bibliographic coupling analysis. This study proposes a novel intellectual structure analysis method, Keyword Bibliographic Coupling Analysis (KBCA). The Keyword Bibliographic Coupling Analysis (KBCA) is a variation of the author bibliographic coupling analysis, which targets keywords instead of authors. It calculates the number of references shared by two keywords to the degree of coupling between the two keywords. A set of 1,366 articles in the field of ‘Open Data’ searched in the Web of Science were collected using the proposed KBCA technique. A total of 63 keywords that appeared more than 7 times, extracted from 1,366 article sets, were selected as core keywords in the open data field. The intellectual structure presented by the KBCA technique with 63 key keywords identified the main areas of open government and open science and 10 sub-areas. On the other hand, the intellectual structure network of co-occurrence word analysis was found to be insufficient in the overall structure and detailed domain structure. This result can be considered because the KBCA sufficiently measures the relationship between keywords using the degree of bibliographic coupling.
초록
저자동시인용분석 기법은 특정 분야의 연구 주제와 동향을 파악하는 수단으로 널리 사용되어왔다. 그러나 저자동시인용분석 기법은 인용 지체 현상 때문에 최근 동향을 나타내거나 활동적인 현역 연구자를 파악하기에는 다소 한계가 있음이 알려져 있다. 이 연구에서는 최신 연구 동향을 분석함과 동시에 활동적인 연구자를 파악하기위한 새로운 방법으로 서지적 저자결합분석 기법을 제안한다. 이 기법은 Kessler가 제안한 서지결합에 기반을 두되 분석 단위를 문헌이 아닌 저자로 삼고 있다. 즉 서지적 저자결합분석 기법은 같은 저자를 인용하는 저자끼리는 연구 주제가 유사할 것이라는 가정에 근거한 분석 기법이다. 저자동시인용분석 기법을 사용한 기존 연구의 분석 결과를 서지적 저자결합분석을 적용한 경우와 비교해본 결과, 제안된 기법이 저자동시인용분석 기법에 비해서 최근 연구 동향을 더 잘 반영하며 활동적인 현역 연구자 위주의 해석을 가능케 하는 것으로 나타났다.
Abstract
Author co-citation analysis(ACA) technique has been widely used for identifying research areas and trends in a discipline. But this technique has some limitations, mainly due to citation delay, on analyzing current trends and identifying active researchers. In this study, a new method, named as Bibliographic Author Coupling Analysis(BACA), is suggested for overcoming those limitations of author co-citation analysis. BACA is based on Kessler's bibliographic coupling approach and focuses not on documents but on authors. Simply stated, BACA technique assumes that those likewise citing authors have the same research interests. For the purpose of comparing with author co-citation analysis, two preceding studies with author co-citation analysis are reconsidered and re-examined using BACA. The comparing results can be regarded as promising the usefulness of BACA in analyzing current research trends and identifying active researchers.
초록
학술 문헌 원문에서 발견되는 인용문은 인용에 기초한 학술문헌 자동 요약, 리뷰 논문 자동 생성, 인용문 감성 분석, 인용문 기반 문헌 검색 등 다양한 학술 정보 서비스의 창출을 가능케 한다. 이러한 서비스가 가능하기 위해서는 원문 텍스트로부터 인용문의 자동 인식이 선행되어야 한다. 그러나 인용문의 인식은 인용 표지가 부착되지 않은 암묵 인용문의 존재로 인해 그 처리가 용이하지 않다. 영어의 경우 최근 이에 대한 연구가 집중되고 있으나 한국어 학술 문헌 내 인용문의 자동 인식 연구는 찾기 힘들다. 이 논문은 한국어 인용문을 자동 인식하는 규칙 기반의 방법을 제시하고 다양한 베이스라인 기법들과 인용문 인식 성능을 비교하였다. 제안된 방법은 테스트 셋 내 전체 암묵 인용문의 30%를 약 70%의 정확률로 인식할 수 있었다.
Abstract
Identifying citing sentences from article full-text is a prerequisite for creating a variety of future academic information services such as citation-based automatic summarization, automatic generation of review articles, sentiment analysis of citing statements, information retrieval based on citation contexts, etc. However, finding citing sentences is not easy due to the existence of implicit citing sentences which do not have explicit citation markers. While several methods have been proposed to attack this problem for English, it is difficult to find such automatic methods for Korean academic literature. This article presents a rule-based approach to identifying Korean citing sentences. Experiments show that the proposed method could find 30% of implicit citing sentences in our test data in nearly 70% precision.
초록
최근 제안된 완벽주의 지수 PI는 연구자를 유력자와 대량생산자로 구분하는 지표이다. 이 연구에서는 PI를 개량한 새로운 지표인 준완벽주의 지수 NPI를 제안하였다. NPI는 특히 발행시기 등을 고려하지 않고 저인용논문에 무조건 획일적인 기준으로 패널티를 부과하던 PI의 방식을 개선하는 보완 지수이다. NPI에서는 꼬리 보상 영역에 인용빈도 곡선을 고려하면서 패널티를 부과함으로써, h-지수의 향상이 오히려 영향력 지표에 불리하게 작용하는 것을 방지한다. 이렇게 개발된 NPI를 Web of Science 문헌정보학 관련 분야 학술지에 시험 적용해본 결과 h-지수와 평균 인용횟수로는 불가능했던, 유력 학술지와 대량생산 학술지의 구분을 성공적으로 수행할 수 있었다.
Abstract
The Perfectionism Index (PI) is an indicator that is recently proposed to distinguish influential researchers from mass producers. In this study, Near Perfectionism Index (NPI), an improved indicator of Perfectionism Index, can be a solution to the problem of PI that indiscriminately gives a penalty to all low-cited papers regardless of publishing time or other issues. NPI improved the method to give a penalty to tail complement area considering the citation distribution curve. It prevents the improvement of the h-index from adversely affecting the researcher’s influence indicator. This study uses NPI to evaluate information and library science journals in Web of Science database. It successfully distinguishes between influential journals and mass producers unlike journal h-index or average citation frequency which could not differentiate influentials from mass producers.