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

본 연구는 인용 정보와 주제범주 분류체계를 기반으로 한 기존 하향식 접근법과 달리 문헌에 출현한 단어정보를 기반으로 세부주제를 자동 추출하는 토픽 모델링을 사용하여 학제성을 측정하였다. JCR 2013의 Information & Library Science 주제범주에서 5년 영향력 지수 상위 20개 학술지의 최근 5년 동안의 논문 제목과 초록 텍스트를 분석대상으로 사용하였다. 학제성을 측정하기 위한 지수로 ‘분야적 다양성’을 나타내는 Shannon 엔트로피 지수와 Stirling 다양성 지수, ‘네트워크 응집성’을 나타내는 지수로는 토픽 네트워크의 평균 경로길이를 사용하였다. 계산된 다양성과 응집성 지수를 통해 학제성의 유형을 분류한 후 각 유형을 대표하는 학술지들의 토픽 네트워크를 비교하였다. 이를 통해 본 연구의 텍스트 기반 다양성 지수는 기존의 인용정보 기반 다양성 지수와 다른 양상을 보이고 있어 상호보완적으로 활용될 수 있으며, 다양성과 응집성을 모두 고려하여 분류된 각 학술지의 토픽 네트워크를 통해 개별 학술지가 다루는 세부주제의 특성과 연결 정도를 직관적으로 파악할 수 있었다. 이를 통해 토픽 모델링을 통한 텍스트 기반의 학제성 측정이 학술지의 학제성을 나타내는 데에 다양한 역할이 가능함을 확인하였다.

Abstract

This study has measured interdisciplinarity using a topic modeling, which automatically extracts sub-topics based on term information appeared in documents group unlike the traditional top-down approach employing the references and classification system as a basis. We used titles and abstracts of the articles published in top 20 journals for the past five years by the 5-year impact factor under the category of ‘Information & Library Science’ in JCR 2013. We applied ‘Discipline Diversity’ and ‘Network Coherence’ as factors in measuring interdisciplinarity; ‘Shannon Entropy Index’ and ‘Stirling Diversity Index’ were used as indices to gauge diversity of fields while topic network’s average path length was employed as an index representing network cohesion. After classifying the types of interdisciplinarity with the diversity and cohesion indices produced, we compared the topic networks of journals that represent each type. As a result, we found that the text-based diversity index showed different ranking when compared to the reference-based diversity index. This signifies that those two indices can be utilized complimentarily. It was also confirmed that the characteristics and interconnectedness of the sub-topics dealt with in each journal can be intuitively understood through the topic networks classified by considering both the diversity and cohesion. In conclusion, the topic modeling-based measurement of interdisciplinarity that this study proposed was confirmed to be applicable serving multiple roles in showing the interdisciplinarity of the journals.

초록

본 연구는 장서개발관리 분야의 최근 연구동향을 분석함으로써 핵심 연구주제를 파악하고 학문의 지적구조를 규명하고자 하였다. 2003년부터 2017년까지 15년간 문헌정보학 분야 4개 학회지에 등재된 논문 중 장서개발관리 분야의 키워드를 가진 연구논문을 선정하여 저자키워드를 추출하였다. 추출된 저자키워드를 가지고 NetMiner4 프로그램을 이용하여 키워드 네트워크를 구성한 뒤 빈도분석, 연결중심성 분석, 매개중심성 분석을 수행하였다. 분석은 시간의 흐름에 따른 연구 변화를 살펴보기 위하여 2003년부터 2017년까지 전 구간을 대상으로 한 분석과 5년 단위의 3구간으로 나누어 살펴보았다. 연구결과, ‘오픈액세스’, ‘기관 레포지터리’, ‘학술지’ 등의 장서개발관리 분야의 핵심키워드를 파악하고, ‘대학도서관’ 등의 계속 연구될 분야의 주제어를 파악하였다.

Abstract

The purpose of this study is to investigate the development direction of future scholarship by analyzing recent research trends in collection development and management field using keyword network analysis. Data was collected from four journals in library and information science field during period of 2003 to 2017. Related articles of Collection Development and Management field were retrieved, and author keywords were extracted from selected papers. Keyword network analysis using NetMiner4 program was performed based on frequency analysis, connection-centered analysis, and parametric analysis. The analysis covers all sections from 2003 to 2017 to look at the changes in research over time, and three sections on five-year basis. As a result, main keywords such as ‘open access’, ‘institutional repository’ and ‘academic journals’ were identified, and topics to be continuously researched were identified.

초록

본 연구에서는 지구적 환경문제의 해결 방식으로서 환경과학 분야의 학술활동과 같은 학문적 접근 방식과 환경 NGO 중심의 환경운동과 같은 실천적 접근 방식을 두 가지 주요 흐름이라 보고, 이들 각각의 특성을 계량정보학적 분석을 통해 파악하고 비교하였다. 지난 10년 간 환경과학 분야에서 인용된 저널의 주제범주 간 동시인용 관계를 분석함으로써 이 분야의 지식 구조를 파악하였고, 환경 NGO의 웹 사이트에서 수집된 외부링크 데이터를 이용하여 이들의 관심 분야를 확인하였다. 또한 저널 논문과 NGO 뉴스에서 추출된 핵심어를 이용한 동시출현단어 분석을 통해 하위 주제를 파악하여 이들 간의 주제적 유사성과 상이성을 구체화하였다.

Abstract

This study aims to understand and compare the characteristics of two major approaches to solving global environmental problems-an academic approach including scholarly activities of environmental sciences and a practical approach of environmental movements led by NGOs-by employing informetric analysis methods. Knowledge structure of environmental sciences is depicted through co-citation networks of subject categories assigned to the cited journals in the discipline of environmental sciences for the 10-year period from 2000 to 2009. Furthermore, major interests of environmental NGOs are identified on the basis of external link data collected from web sites of the NGOs. Co-word analyses are also performed using the texts of journal papers in environmental sciences as well as news articles provided by NGO sites. Through the analyses, dominant subject areas of environmental sciences and environmental movements are identified demonstrating similarities and differences between the two approaches.

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Abstract

This study explores knowledge structures of science and technology disciplines using a cocitation analysis of journal subject categories with the publication data of a science & technology oriented university in Korea. References cited in the articles published by the faculty of the university were analyzed to produce MDS maps and network centralities. For the whole university research domain, six clusters were created including clusters of Biology related subjects, Medicine related subjects, Chemistry plus Engineering subjects, and multidisciplinary sciences plus other subjects of multidisciplinary nature. It was found that subjects of multidisciplinary nature and Biology related subjects function as central nodes in knowledge communication network in science and technology. Same analysis procedure was applied to two natural science disciplines and another two engineering disciplines to present knowledge structures of the departmental research domains.

초록

본 연구는 이용자 중심 웹 정보탐색 분야의 실체이론을 분석함으로써 웹 정보탐색행위 영역의 통합이론 구축 가능성을 검토하고자 한다. 실체이론은 웹 이용자의 정보탐색행위를 설명하는 변인들 간의 유의한 관계를 밝히거나 이용자 행위를 일반화한 연구결과로 정의되었다. 1995년부터 2005년 사이에 네 종의 학술지에 출판된 이용자 중심의 웹 정보탐색 연구는 총 42편이었고, 이 중에서 10편이 실체이론 개발에 기여하였다. 분석결과, 13개의 종속변인과 10개의 독립변인이 다루어졌고 이 중 22개의 관계가 유의한 것으로 나타났다. 실체이론의 대부분은 이용자의 개별적 차이에 초점을 두고 각기 다른 속성을 갖는 이용자의 웹 정보탐색행위를 설명하고자 하였으며, 이용자 행위의 일부 측면(검색행위, 탐색시간 등)만을 다루는 것이 특징이었다. 분석결과를 바탕으로 통합이론 구축을 위한 시사점이 제안되었다.

Abstract

This study aims to analyze substantive theories in user studies on Web-based information seeking in order to explore the implications of building a unified theory in this field. Substantive theory is defined as research which generalized user behaviors during information seeking on the Web or suggested significant relationships between variables in Web-based information seeking context. The sample of research articles were published in four core journals from 1995 to 2005. Among 42 articles of user-based information seeking on the Web, ten articles were contributed to the development of substantive theories. Findings show that substantive theories used thirteen dependent and ten independent variables and 22 relationships were considered as significant. They have a tendency to focus on individual differences of users and on some specific narrow aspects(i.e. searching or searching time) of user behaviors. Findings suggested a range of implications for a unified theory construction.

초록

다양한 매체와 유형으로 생산되는 정보자원에 대한 이용이 높아짐에 따라, 정보자원을 기술하기 위한 정보조직의 도구로서 메타데이터에 대한 중요성이 높아지고 있다. 본 연구에서는 메타데이터 분야의 연구 영역을 파악할 수 있도록 동시출현단어 분석을 사용하여 메타데이터 분야의 지적 구조를 규명하고자 하였다. 이를 위하여 1998년 1월 1일부터 2016년 7월 8일까지 Web of Science 핵심컬렉션에 등재된 저널에 게재된 문헌을 대상으로 ‘metadata’라는 질의어로 Topic 검색을 수행하여, 총 727건의 논문에 대한 서지정보를 수집하였다. 이 중 저자 키워드를 가진 410건의 논문의 저자 키워드로 수집하고, 전처리 과정을 거쳐 저자 키워드 총 1,137개를 추출하여 최종적으로 빈도수 6회 이상의 키워드 37개를 분석대상으로 선정하였다. 이후 메타데이터 분야의 지적구조 규명을 위해 첫째, 네트워크 분석을 통하여 2개 영역 9개 군집을 도출하였으며, 메타데이터 분야 키워드들의 지적 관계를 시각화하고, 중심성 분석을 통한 전역 중심 키워드와 지역 중심이 높은 키워드를 제시하였다. 둘째, 군집분석을 실시하여 형성된 6개의 군집을 다차원축적지도상에 표시하였으며, 각 키워드들 간의 상관관계에 따른 지적구조를 제시하였다. 이러한 연구의 결과는 메타데이터 분야의 지적구조를 시각적으로 파악할 수 있게 하며, 향후 메타데이터 관련 교육과 연구의 방향성 모색에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.

Abstract

As the usage of information resources produced in various media and forms has been increased, the importance of metadata as a tool of information organization to describe the information resources becomes increasingly crucial. The purposes of this study are to analyze and to demonstrate the intellectual structure in the field of metadata through co-word analysis. The data set was collected from the journals which were registered in the Core collection of Web of Science citation database during the period from January 1, 1998 to July 8, 2016. Among them, the bibliographic data from 727 journals was collected using Topic category search with the query word ‘metadata’. From 727 journal articles, 410 journals with author keywords were selected and after data preprocessing, 1,137 author keywords were extracted. Finally, a total of 37 final keywords which had more than 6 frequency were selected for analysis. In order to demonstrate the intellectual structure of metadata field, network analysis was conducted. As a result, 2 domains and 9 clusters were derived, and intellectual relations among keywords from metadata field were visualized, and proposed keywords with high global centrality and local centrality. Six clusters from cluster analysis were shown in the map of multidimensional scaling, and the knowledge structure was proposed based on the correlations among each keywords. The results of this study are expected to help to understand the intellectual structure of metadata field through visualization and to guide directions in new approaches of metadata related studies.

초록

본 연구에서는 ‘학술지의 피인용횟수 순위’를 적용한 tapered h-지수의 변형지표 Kor-hT를 고안하여 제안하였다. Kor-hT의 의미를 평가하기 위하여 Kor-hT 지수 값의 중복률 및 지수 값과 평가요소 사이의 연관성 변화를 다른 학술지 평가지표인 h-지수, tapered h-지수 및 IF와 비교 분석하였다. 지수 값의 중복률 분석은 지표의 변별력을 살펴보기 위한 것이며, 지수 값과 평가요소와의 상관관계 분석은 지표의 평가요소인 피인용횟수 및 논문 수가 지수 값에 각각 어떻게 반영되는지를 알아보기 위한 것이다. 분석을 위해 2008년부터 2010년까지의 한국학술지인용색인(KCI) 3개년 데이터를 사용하였다. 분석 결과 본 연구에서 제안한 Kor-hT가 비교 대상 지표에 비해 지수 값의 중복률이 가장 낮아 높은 변별력을 보였으며, 지수 값과 평가요소와의 상관관계에 있어서도 피인용횟수와 논문 수 모두에서 상관관계가 가장 높은 것으로 나타났다.

Abstract

This study describes the meaning of and the formula for Kor-hT, which is a modified index built on the tapered h-index by applying ‘the ranking according to the number of citations of journals’. This study evaluated the de-duplication rate of index values of Kor-hT and analyzed the change in the correlation between the index values and evaluation elements using the Korea Citation Index data from 2008 to 2010. Kor-hT is compared with h-index, tapered h-index, and IF. As a result, Kor-hT appeared to be superior to other indexes on de-duplication rate. It is also shown that there is a very strong positive correlation between the evaluation elements, the number of citations and the number of articles of journals, and the index values of Kor-hT.

초록

기계학습 기반 문서범주화 기법에 있어서 최적의 자질을 구성하는 것이 성능향상에 있어서 중요하다. 본 연구는 학술지 수록 논문의 필수적 구성요소인 저자 제공 키워드와 논문제목을 대상으로 자질확장에 관한 실험을 수행하였다. 자질확장은 기본적으로 선정된 자질에 기반하여 WordNet과 같은 의미기반 사전 도구를 활용하는 것이 일반적이다. 본 연구는 키워드와 논문제목을 대상으로 WordNet 동의어 관계 용어를 활용하여 자질확장을 수행하였으며, 실험 결과 문서범주화 성능이 자질확장을 적용하지 않은 결과와 비교하여 월등히 향상됨을 보여주었다. 이러한 성능향상에 긍정적인 영향을 미치는 요소로 파악된 것은 정제된 자질 기반 및 분류어 기준의 동의어 자질확장이다. 이때 용어의 중의성 해소 적용과 비적용 모두 성능향상에 영향을 미친 것으로 파악되었다. 본 연구의 결과로 키워드와 논문제목을 활용한 분류어 기준 동의어 자질 확장은 문서 범주화 성능향상에 긍정적인 요소라는 것을 제시하였다.

Abstract

Identifying optimal feature sets in Text Categorization(TC) is crucial in terms of improving the effectiveness. In this study, experiments on feature expansion were conducted using author provided keyword sets and article titles from typical scientific journal articles. The tool used for expanding feature sets is WordNet, a lexical database for English words. Given a data set and a lexical tool, this study presented that feature expansion with synonymous relationship was significantly effective on improving the results of TC. The experiment results pointed out that when expanding feature sets with synonyms using on classifier names, the effectiveness of TC was considerably improved regardless of word sense disambiguation.

초록

학술 커뮤니티 내에서 논문의 인용은 보편적인 규범으로 자리 잡은 데 비해 데이터의 인용은 아직 초보적인 단계에 머물러 있다. 이를 개선하기 위해 제기되고 있는 데이터 인용의 필요성 및 원칙과 가이드라인에 대해서 살펴보았다. 또한 데이터 인용체계 구축 사례에서는 데이터 인용 요소들을 정의하고 서비스를 제공하는 DataCite, Dataverse Network, Data Citation Index 사례를 중심으로 살펴보았다. 마지막으로 한국종합사회조사 데이터 인용 분석을 통해 국내 데이터세트 인용/이용 정보 제공 실태를 조사하였다.

Abstract

Data citation remains in its infancy, although providing the citation to a journal article is a typical norm in an academic community. This study examines the need for data citation, its principles and guidelines for improving the issue. In addition, the study investigates cases that established data citation mechanism, including DataCite, Dataverse Network and Data Citation Index that define elements of data citation and provide relevant services. At the end, it explores the current state of data citation in Korea through the analysis of citations to dataset from Korean General Social Survey.