초록

본 연구는 국내외 학술지에서 이론개발과 이론활용이 이루어진 이론연구를 조사함으로써, 문헌정보학 이론의 효율성과 활용성을 분석하고 이를 기반으로 문헌정보학의 학문적 본질을 규명하는 데 목적이 있다. 이를 위해 국내외 문헌정보학의 대표 학술지를 두 종씩 선정하여 1984년부터 2003년 상반기까지 게재된 연구논문 1,661편에 대한 내용분석을 실시하였다. 이론개발과 이론활용에 대한 질적 평가를 위해 4단계의 이론 효율성 모델과 5단계의 이론 활용성 모델을 각각 분석척도로 사용하였다. 이론연구에 대한 구체적인 분석을 위해 연구의 배경적 속성(학회지, 발행국, 연구시기), 연구의 내용적 속성(연구주제, 연구방법), 연구자 속성(소속, 전공, 연구경력)을 조사하고, 활용된 이론의 근원학문과 활용주기를 분석하였다. 또한 저자동시인용법을 적용하여 동시이론활용을 분석함으로써 20년간 문헌정보학 연구자들에 의해 형성된 이론적 기반에 대한 지적 구조를 규명하였다.

Abstract

The purpose of this study is to analyze the identity and relationship of library and information science by exploring theoretical aspects of LIS research, including theory building and theory use. The sample of this study consists of 1,661 research articles published from 1984 to 2003 in two Korean and two American core LIS journals. Theory articles are analyzed with two scales, such as '4-degree of theory efficiency' and '5-degree of theory use.' Each article is coded in terms of journal, country, publication year, subfield, and methodology of the article, and affiliation, department, and research experience of the first author. The theories used therein are coded according to their origin and age. Also, an author co-citation technique is applied to represent intellectual structure on a two-dimensional map, which has been constructed by theory use of LIS authors for 20 years.

초록

본 연구는 잊힐 권리와 관련한 뉴스 기사와 학술지 게재 논문을 대상으로 텍스트마이닝 분석을 활용해 각 문서 내에 나타난 논점과 특성을 살펴보았다. 분석을 위해 ‘잊힐 권리’와 ‘잊혀질 권리’ 키워드를 검색어로 하여 2010년부터 2020년까지의 데이터를 수집하였다. 수집된 데이터를 대상으로 키워드 분석과 토픽모델링 분석을 수행한 결과, 지난 10년간 뉴스 기사와 학술지 논문에서 다루어진 쟁점은 크게 다르지 않으며, 접근 방법 또한 유사한 것으로 나타났다. 다만 뉴스 기사와 학술지 논문 간 비교를 통해 이들 간 공통적으로 나타나는 쟁점과 부분적인 쟁점의 차이가 있음을 확인하였다. 따라서 본 연구에서 도출된 쟁점을 중심으로 기록관리학 분야에서도 적극적인 논의가 이루어져야 할 필요가 있으며, 공통적인 쟁점들을 우선적으로 고려하되, 쟁점 상 이견이 존재하는 경우, 이를 다각적으로 논의하는 것이 필요하다고 볼 수 있다. 본 연구는 국내 기록관리학계에서 잊힐 권리와 관련된 논의가 이루어지고 있지 않은 현재의 상황에서 기록관리학 분야에서 잊힐 권리의 의미와 향후 발생할 수 있는 이슈를 도출해볼 수 있었다는데 의의가 있으며, 본 연구의 결과를 중심으로 기록관리학 분야에서 잊힐 권리에 대한 다양한 논의가 이루어지기를 기대한다.

Abstract

This study examined the issues and characteristics that appeared in news and journal articles related to the ‘right to be forgotten’ using text mining analysis. Data for analysis were collected from 2010 to 2020 with the keyword ‘right to be forgotten’. Keyword analysis and topic modeling analysis were performed on the collected data. As a result, in the last 10 years the issues about ‘right to be forgotten’ are not much different in news and journal articles and the approaches also are similar. However, it confirmed common issues and the partial difference between news and journal articles through comparison. Therefore in Archives and Records Management Studies, it is necessary to discuss derived in this study. In particular common issues are considered first but if there are differences in issues, it is needed to discuss them in various ways. This study is meaningful to understand the meaning and to draw issues that may arise in the future of the ‘right to be forgotten’. The results of this study will contribute to be variously discussed on the ‘right to be forgotten’ in Archives and Records Management Studies.

초록

학술지 논문에 디스크립터를 자동부여하기 위하여 기계학습 기반의 접근법을 적용하였다. 정보학 분야의 핵심 학술지를 선정하여 지난 11년간 수록된 논문들을 대상으로 문헌집단을 구성하였고, 자질 선정과 학습집합의 크기에 따른 성능을 살펴보았다. 자질 선정에서는 카이제곱 통계량(CHI)과 고빈도 선호 자질 선정 기준들(COS, GSS, JAC)을 사용하여 자질을 축소한 다음, 지지벡터기계(SVM)로 학습한 결과가 가장 좋은 성능을 보였다. 학습집합의 크기에서는 지지벡터기계(SVM)와 투표형 퍼셉트론(VPT)의 경우에는 상당한 영향을 받지만 나이브 베이즈(NB)의 경우에는 거의 영향을 받지 않는 것으로 나타났다.

Abstract

This study utilizes various approaches of machine learning in the process of automatically assigning descriptors to journal articles. After selecting core journals in the field of information science and organizing test collection from the articles of the past 11 years, the effectiveness of feature selection and the size of training set was examined. In the regard of feature selection, after reducing the feature set by χ2 statistics(CHI) and criteria which prefer high-frequency features(COS, GSS, JAC), the trained Support Vector Machines(SVM) performs the best. With respective to the size of the training set, it significantly influences the performance of Support Vector Machines(SVM) and Voted Perceptron(VTP). but it scarcely affects that of Naive Bayes(NB).

초록

본 연구는 국내 문헌정보학분야 유력 학술지간의 상호 인용관계를 바탕으로 영향지수, 즉시성지수, 피인용반감기, 자기인용비율을 밝히고자 하였다. 이를 위하여 2014년에 발행된 국내 문헌정보학 분야 학술지 4종의 학술논문 252건에서 인용한 인용문헌 9,329건을 대상으로 분석하였다. 그 결과 국내 주요 학술지의 인용문헌 비율은 한국도서관․정보학회지가 20.2%, 한국문헌정보학회지 19.1%, 한국비블리아학회지 18.8%, 정보관리학회지 17.0%의 순으로 나타나 국내 학술논문 생산에 주요 학술지 논문의 활용이 미미한 것으로 분석되었다. 또한 피인용반감기는 정보관리학회지가 4.25년, 한국문헌정보학회지가 5.87년, 한국도서관․정보학회지가 5.40년, 한국비블리아학회지가 3.57년으로 나타나 비교적 최신논문을 인용하고 있었으며, 영향력 지수는 0.47～0.67로 나타나 타 주제 분야 학술지에 비해 낮은 지수를 보였다.

Abstract

This study is to analyze impact factor, self-citation, immediacy index and cited half-life through citation analysis of scholarly journals of LIS field in Korea. This study was analysed the 9,329 references cited in Korean scholarly journal of LIS field. As a result, it analyzed that the articles of Korean LIS journal among the cited references in scholarly journal of LIS field in Korea is very insignificant. In other words, the percentage of citations was observed 19.1% in Journal of Korean Library and Information Science Society (KSLIS), 20.2% in Journal of the Korean Society for Library and Information Science (KLISS), 17.0% in Journal of the Korean Society for Information Management (KOSIM), 18.8% in Korean Biblia Society for Library and Information Science (KBIBLIA). Also, the cited half-life was analysed 5.87 years in KSLIS, 5.40 years in KLISS, 4.25 years in KOSIM, 3.57 years in KBIBLIA. And Impact factor has been found to be very low compared to journals of other fields.

초록

이 연구는 국내외 정보학 분야 학회지 동향을 파악하기 위하여 1990년부터 2013년까지 국내 정보관리학회지와 국외 JASIST의 논문 제목과 초록을 대상으로 텍스트 마이닝 기법을 통한 명사, 명사구 동시출현 분석을 수행하였다. 전 기간을 5구간으로 나누고 전체적인 동향을 살펴보기 위해 고빈도 동시출현단어를 분석하였으며, 세부 주제를 파악하기 위해 상위 키워드와 동시에 출현하는 단어를 분석하였다. 마지막으로 과거와 다르게 새로운 키워드가 등장하는 2010년 이후 동향을 중점적으로 네트워크 분석을 수행하였다. 분석 결과 전반적으로 국내의 경우 정보관리학회지는 도서관, 정보 서비스, 정보 이용자, 정보 자료 조직 주제 분야가 많이 차지하고 있었고 JASIST는 정보 검색, 정보 이용자, 웹 관련 정보학, 계량 정보학 중심으로 연구가 진행되었다.

Abstract

This paper carried out co-word analysis of noun and noun phrase using text-mining technique in order to grasp the research trends on domestic and international information science articles. It was conducted based on collected titles and articles of the papers published in the Journal of the Korean Society for Information Management (KOSIM) and Journal of American Society for Information Science and Technology (JASIST) from 1990 to 2013. By dividing whole period into five publication window, this paper was organized into the following processes: 1) analysis of high frequency co-word pair to examine the overall trends of both information science articles 2) analysis of each word appearing with high frequency keyword to grasp the detailed subject 3) focused network analysis of trend after 2010 when distinctively new keyword appeared. The result of the analysis shows that KOSIM has considerable portion of studies conducted regarding topics such as library, information service, information user and information organization. Whereas, JASIST has focused on studies regarding information retrieval, information user, web information, and bibliometrics.

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.

초록

Abstract

In this study, pathfinder network analysis has been carried out to identify subject domains of documents which cited articles in the ASIST Proceedings. This represents how articles in the ASIST Proceedings are flowed and used in what subjects areas. For this analysis, 240 documents were selected through a search of the Scopus database. The complete linkage clustering method was used to draw out 16 clusters from 240 documents. Through MDS and pathfinder network analysis, knowledge networks of clusters have been produced. As a result, articles in the ASIST Proceedings relating to knowledge management, bibliometrics, information retrieval and digital libraries have been cited actively by other publications. The most frequent citation flow type of ASIST proceedings was citation from proceedings(ASIST) to reviews(ARIST), via journals, and the most popular subject areas related to documents were bibliometrics.

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｢조선의보｣는 일제강점기에 일본의 의사단체에 대항하여 조선인 의학자들이 창립한 단체인 조선의사협회에서 발간된 최초의 우리말 의학학술지이다. 본 연구는 계량서지학적 연구방법을 사용하여 ｢조선의보｣를 분석하였다. 먼저, 112편의 논문 제목에서 MeSH (Medical Subject Headings) 용어를 추출하여 주제 경향을 분석하고, 저자의 특성, 논문에 사용된 언어를 파악하였다. 이어서 참고문헌의 발행국과 발행 연도를 분석하고 좌담회의 제목에서 추출한 키워드의 빈도분석을 통하여 당시 연구자들의 관심사를 살펴보았다. 연구의 결과 감염 및 전염병, 병리학적 증상, 소화기 질환을 주제로 하는 연구가 많이 수행되었고, 연구자의 소속은 세브란스연합의학전문학교가 가장 많았으며 주로 내과와 외과 교실에 속해있었다. 논문의 제목과 본문은 국한문혼용으로 표기된 것이 가장 많았고, 131편의 논문 중 40편만 초록이 있었으며, 이 중 영문 초록이 22편으로 가장 많았다. 연구자들이 인용한 1,103개의 참고문헌을 분석한 결과 주로 일본, 독일, 미국에서 발행된 최신 학술지를 인용하였음을 확인하였다. 좌담회의 주요 논제는 결핵, 신경쇠약, 임질 순이었다. 이 연구를 통하여 우리말로 된 의학학술지 간행의 역사를 고찰하였으며, 1930년대 조선인 의학자들이 ｢조선의보｣에 연구 성과를 축적하고, 의학 학술 커뮤니티를 통하여 의학 수준을 높이는데 기여하였음을 확인하였다.

Abstract

The Korean Medical Journal (1930-1937) is the first Korean medical journal published by The Korean Medical Association, which Korean doctors established to resist Japanese medical organizations during the Japanese colonial period. Using the bibliometric research method for The Korean Medical Journal, this study aimed to analyze the journal as follows. First, the study analyzed the subject trends of medical research by extracting the MeSH terms from the title of the articles. Next, the study identified characteristics of authors, type of language used in the papers, publication year and countries of references included in the papers. Also, this study identified the researchers’ interests by analyzing the frequency of keywords appearing in the roundtable titles. As a result of the research, infections, pathological symptoms and diseases of the digestive system were studied most often. Most authors belonged to Severance Union Medical College, and internal medicine and general surgery departments had the most authors. Most of the titles and texts of the papers were written in Korean and Chinese characters in combination. Of the 131 papers, only 40 contained abstracts, 22 of which were English abstracts, the most number. The study analyzed 1,103 references in the papers and found that the authors mainly cited the latest journals published in Japan, Germany, and the United States. The topics discussed the most in the roundtable talks were tuberculosis, neurasthenia, and gonorrhea in order. This research examined the history of the publication of The Korean medical journal. Also, it showed that Korean doctors accumulated their academic medical research results and contributed to improving medical conditions.

초록

최근까지 학술지의 영향력을 측정하기 위하여 Thomson Reuters(ISI)의 영향력지수(JIF: Journal Impact Factor)가 널리 사용되어왔다. 그러나, 이러한 JIF는 학술지 단위가 아니라 수록 논문의 평균 영향력을 측정하는 지표라는 근본적인 한계를 가지고 있으며, 이외에도 다양한 측면에서 많은 문제점들이 지적되었다. 특히 국내 인용색인은 국제적인 인용색인 데이터베이스에 비해서 인용 데이터의 규모가 상당히 제한적이므로, 이를 고려하여 국내 학술지 인용 환경에 적합한 지수의 적용이 필요하다. 따라서 이 연구는 최근 급속히 확산되고 있는 Hirsch 유형 지수(h-type indices)를 적용하여 국내 학술지의 영향력을 보다 더 상세하게 측정할 수 있는 실제적인 방안을 모색하였다. 결과적으로, h-지수의 변형지수(hs-지수, fs-지수)를 사용하거나 호 단위 합산(호 기반 h-지수, 호 기반 f-지수) 방법을 통하여, 기존 Hirsch 유형 지수들의 변별력을 향상시킬 수 있음은 물론 국내 학술지의 영향력을 더욱 정밀하게 측정할 수 있는 것으로 나타났다.

Abstract

The journal impact factor(JIF) of the Thomson Reuters(ISI) has been widely used to assess the impact of journal as well as its quality. However, the JIF contains its critical limitation, in which it does not measure the impact of journal but the average impact of articles in journal. Besides significant number of problems of the JIF has been noticed. Furthermore, given the limited coverage of domestic citation index database in comparison to those of international citation index, it is necessary to apply a more appropriate index with a high level of discriminating power. This study, therefore, aims to introduce some practical methods to measure the impact of domestic journals by using the Hirsch-type indices. As the Hirsch-type indices has been often used for overcoming the limitations of the JIF in worldwide, we hope that our research outcome offers an effective alternative to gauge the impact of journals more accurately. Consequently, using the variations of the h-index(hs-index, fs-index) or the sum of issue level(issue based h-index, issue based f-index), we argue that it would improve the discrimination capacity of the Hirsch-type indices significantly and that we can measure the impact of domestic journals more clearly.

초록

현재 국내외 대학도서관의 전자학술정보 입수는 일명 빅딜로 불리는 수백, 수천 종의 전자학술지 묶음을 다년간, 고정된 인상율로 계약하는 구독방식이 주류를 이루고 있다. 1990년대 중반에 시작된 이러한 구독방식은 대학도서관과 이용자에게 많은 장점을 제공했다. 하지만 이들 패키지의 가격이 지속적으로 상승함에 따라 이러한 방식의 지속가능성에 대한 의문이 제기되고 있다. 현재까지 pay-per-view 방식을 제외하면 구독기반 모형의 구체적인 대안은 제시되지 않고 있으며 향후 도서관 예산문제가 심각한 뇌관으로 남아있다. 2000년대 초반 시작된 오픈액세스 운동은 다양한 방법으로 학술지의 출판과 유통의 장벽을 제거하고 있다. 오픈액세스 출판 규모는 매년 두 자릿수로 증가하고 있고, 오픈액세스 학술지 논문은 Scopus와 Web of Science 인용데이터베이스에의 편입비율이 20%에 육박하는 등 양적, 질적인 성장을 보이고 있다. 2004년에 시작된 구글 학술검색은 현재 대다수 학술출판사의 학술지 논문에 대한 편리한 검색 및 접근 도구로 성장하고 있다. 비록 학술지 선택의 기준, 제한된 검색 기능, 독점화에 대한 우려 등이 있지만 구글 학술검색을 대학도서관 데이터베이스의 대안으로 진지하게 주목할 필요가 있다. 대학도서관의 예산 문제, 오픈액세스 출판의 활성화, 구글 학술검색과 같은 무료 도구의 성장은 구독기반 모형을 대체할 수 있는 파괴적인 변화로 인식되고 있으며 대학도서관 사서는 새로운 환경에 대한 구체적인 대응을 고민해야 한다.

Abstract

The dominant model of acquiring scholarly contents at academic libraries is so called big deal where libraries subscribe to a bundle of hundreds, if not thousands of journals in a multi-year contract with fixed annual rate increase. The bid deal, started in the mid-1990s, offered a number of advantages for academic libraries and their users. However, escalating prices for these packages have become a serious issue casting doubts about the sustainability of the subscription-based model. At the moment, it appears there is no viable alternative other than pay-per-view method that is being tested at some libraries. Libraries’ budget situation will remain a key factor that might change the situation. Open access started in the 2000s as a vehicle to eliminate barriers to publishing and distributing peer-reviewed scholarly journal articles. Open access publishing is witnessing two-digit growth annually. Open access articles now occupy close to 20% of two major citation databases: Scopus and Web of Science. Google Scholar service, debuted in late 2004, is now a popular tool for discovering and accessing scholarly articles from a vast selection of journals around the world. There is a call for taking Google Scholar seriously as a potential replacement of library databases amid concerns regarding the quality of journals indexed, limited search capabilities vis-à-vis library databases, and monopoly of public goods. Escalating budget problems, rapid growth of open access publishing and the emergence of powerful free tool, such as Google Scholar, need to be taken seriously as these forces might bring disruptive changes to the existing subscription-based model of scholarly contents at academic libraries