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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
국내 학술연구의 동향을 구체적으로 파악하여 연구개발 활동의 체계적인 지원 및 평가는 물론 현재와 미래의 연구 방향을 설정할 수 있는 기초 데이터로서, 개별 학술지 논문에 표준화된 주제 범주(통제키워드)를 부여할 수 있는 효율적인 방안을 모색하였다. 이를 위해 한국연구재단 ｢학술연구분야분류표｣ 상의 분류 범주를 국내 학술지 논문에 자동 할당하는 과정에서, 자질선정 기법을 중심으로 자동분류의 성능에 영향을 미치는 주요 요소들에 대한 다각적인 실험을 수행하였다. 그 결과, 실제 환경의 불균형 데이터세트(imbalanced dataset)인 국내 학술지 논문의 자동분류에서는 보다 단순한 분류기와 자질선정 기법, 그리고 비교적 소규모의 학습집합을 사용하여 상당히 좋은 수준의 성능을 기대할 수 있는 것으로 나타났다.
Abstract
As basic data that can systematically support and evaluate R&D activities as well as set current and future research directions by grasping specific trends in domestic academic research, I sought efficient ways to assign standardized subject categories (control keywords) to individual journal papers. To this end, I conducted various experiments on major factors affecting the performance of automatic classification, focusing on feature selection techniques, for the purpose of automatically allocating the classification categories on the National Research Foundation of Korea’s Academic Research Classification Scheme to domestic journal papers. As a result, the automatic classification of domestic journal papers, which are imbalanced datasets of the real environment, showed that a fairly good level of performance can be expected using more simple classifiers, feature selection techniques, and relatively small training sets.
초록
본 연구는 대학도서관 이용자의 도서관 불안 요인을 분석하여 비대면 서비스가 도서관 불안해소에 미치는 영향에 관한 방안 제시를 목적으로 하였다. 이를 위해 코로나19 사태에 따른 대학도서관의 이용자 서비스 대응 활동 사례를 살펴보고, 재학생 5,000명 이상 10,000명 이하의 국내 4년제 대학도서관에서 재학생 1인당 도서관 방문자수가 가장 높은 순위부터 40교를 선정하여 비대면 방식의 정보 서비스 및 프로그램 사례를 분석하였고, K대학도서관을 이용하는 재학생을 대상으로 K-LAS를 재구성하여 설문조사를 실시하였다. 수집된 데이터를 대상으로 빈도분석, 기술통계분석, 탐색적 요인분석, 신뢰도분석, 상관관계분석, 다중회귀분석을 적용하여 이용자의 도서관 불안 요인을 분석하였다. 도서관의 물리적․환경적 요인, 자료검색선정 요인, 디지털 정보시스템 요인, 사서(직원) 요인, 심리․정서적 요인등 5가지 도서관 불안 요인과 비대면 서비스 활성화 요인간 관계를 파악하고, 비대면 서비스 활성화 요인이 도서관 불안요인에 미치는 영향을 살펴보았으며, 그 결과, 비대면 서비스 활성화 요인들이 도서관 디지털 정보시스템 불안 요인에 가장 크게 영형을 끼치는 것으로 나타났다. 분석결과에 기초하여 비대면 서비스 활성화를 통하여 이용자의 도서관 불안해소 방안을 도출해보고자 하였다.
Abstract
The purpose of this study was to present a plan on the effect of non-face-to-face services on library anxiety facilities by analyzing the library anxiety factors of university library users. To this end, we look at the cases of university library user service response activities in response to the COVID-19 crisis and select 40 schools with the highest number of library visitors per student from among domestic four-year university libraries with 5,000 or more and less than 10,000 students. Methods of information service and program cases were analyzed, and K-LAS was reconstructed and surveyed for current students using the K university library, and frequency analysis, descriptive statistical analysis, exploratory factor analysis, and reliability analysis, correlation analysis, and multiple regression analysis were applied to analyze the library anxiety factors of users. Identify the relationship between 5 library anxiety factors and non-face-to-face service activation factors, such as physical/environmental factors of the library, data search selection factors, digital information system factors, librarian (staff) factors, and psychological/emotional factors, and activate non-face-to-face services. The influence of these factors on library anxiety factors was examined, and as a result, it was found that non-face-to-face service activation factors had the greatest influence on library digital information system anxiety factors. Based on the analysis results, it was attempted to derive a plan to relieve users’ library anxiety by activating non-face-to-face services.
초록
‘국가 연구데이터플랫폼’과 ‘바이오 연구데이터플랫폼’은 비교적 최근 구축되어 활발하게 각각의 생태계를 만들어 가고 있다. 따라서 다른 메타데이터 표준을 기반으로 독립적으로 구축되어 향후 상호운용성의 문제가 발생할 수 있다. 본 연구의 목적은 각 플랫폼의 메타데이터 요소를 매핑하고, 이를 검증하여 상호운용성을 확보하기 위한 기반을 제안하는 것이다. 이를 위해 각 플랫폼의 메타데이터 표준을 분석하고 크로스워크 대상을 선정하여 매핑한 후, 바이오 분야 전문가를 통해 매핑된 요소의 적합성을 검증하고 더 적절한 매핑 요소를 추천받아 데이터셋 및 파일에 대한 메타데이터 요소를 도출하였다. 이를 통해 각 플랫폼의 메타데이터가 의미적으로 연결될 수 있는 가능성과 상호운용성 확보를 위한 기반을 확인할 수 있었다.
Abstract
The ‘National Research Data Platform’ and the ‘Bio Research Data Platform’ were recently built and each is actively creating an ecosystem. It is built independently based on other metadata standards, which may cause future interoperability issues. The purpose of this study is to propose a basis for metadata interoperability between the two platforms. To this end, the metadata standards of each platform were analyzed, crosswork targets were selected and mapped, and the suitability of the mapped elements was verified through experts in the bio field. And more appropriate mapping elements were recommended to derive metadata elements for datasets and files. Through this, it was possible to confirm the possibility that the metadata of each platform could be semantically linked and the basis for securing interoperability.
초록
본 연구의 목적은 물리적 환경의 품질을 측정하는 도구로서의 서비스스케이프 개념을 이용하여 학습공간의 서비스스케이프 요인이 이용자 만족과 지속의도에 미치는 영향과 학습활동유형의 조절효과를 확인하는데 있다. 선행연구 및 심층면담을 통해 청결성, 쾌적성, 편의성, 심미성, 접근성, 유연성의 6개의 학습공간 서비스스케이프 요인을 선정하였고, 수도권 지역의 대학생을 대상으로 설문조사를 진행하였다. 연구 결과, 청결성, 쾌적성, 편의성과 접근성 요인이 이용자 만족에 유의한 영향을, 이용자 만족은 지속의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 학습활동유형은 청결성, 쾌적성 요인과 이용자 만족 관계에 부(-)적 조절효과가 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 학습공간으로의 대학도서관에 대한 이용자 만족을 높이는 물리적인 환경 구성의 기초자료를 제공하였다는데 의의를 둔다.
Abstract
The purpose of this study is to investigate the effect of learning space Servicescape on the user satisfaction level and continuance intention and to identify moderating effect of the learning activity. The six Servicescape factors are selected after literature review and in-depth interviews; cleanliness, comfort, convenience, aesthetics, accessibility, and flexibility. The online survey is given to the university students at four-year private universities in Seoul metropolitan area. The result shows that among the learning space Servicescape factors, cleanliness, comfort, convenience, and accessibility have a significant impact on the user’s satisfaction and the user’s satisfaction response determines the continuance intention to the learning space. It is also found that the factors of cleanliness and comfort have a negative moderating effect on user satisfaction. This study implies that the result provides methods to develop the space arrangement for university libraries that provide the better-support to students’ learning experience.
초록
본 연구는 도서관 정보서비스 환경에서 도서 이용자의 도서추천에 영향을 미치는 선호요인을 파악하기 위해 전 세계 도서 이용자의 참여로 이루어지는 사회적 목록 서비스인 Goodreads 리뷰 데이터를 대상으로 내용분석하였다. 이용자 선호의 내용을 보다 세부적인 관점에서 파악하기 위해 샘플 선정 과정에서 평점 그룹별, 도서별, 이용자별 하위 데이터 집합을 구성하였으며, 다양한 토픽을 고루 반영하기 위해 리뷰 텍스트의 토픽모델링 결과에 기반하여 층화 샘플링을 수행하였다. 그 결과, ‘내용’, ‘캐릭터’, ‘글쓰기’, ‘읽기’, ‘작가’, ‘스토리’, ‘형식’의 7개 범주에 속하는 총 90개 선호요인 관련 개념을 식별하는 한편, 평점에 따라 드러나는 일반적인 선호요인은 물론 호불호가 분명한 도서와 이용자에서 드러나는 선호요인의 양상을 파악하였다. 본 연구의 결과는 이용자 선호요인의 구체적 양상을 파악하여 향후 추천시스템 등에서 보다 정교한 추천에 기여할 수 있을 것으로 보인다.
Abstract
This study analyzed the contents of Goodreads review data, which is a social cataloging service with the participation of book users around the world, to identify the preference factors that affect book users’ book recommendations in the library information service environment. To understand user preferences from a more detailed point of view, sub-datasets for each rating group, each book, and each user were constructed in the sample selection process. Stratified sampling was also performed based on the result of topic modeling of review text data to include various topics. As a result, a total of 90 preference factors belonging to 7 categories(‘Content’, ‘Character’, ‘Writing’, ‘Reading’, ‘Author’, ‘Story’, ‘Form’) were identified. Also, the general preference factors revealed according to the ratings, as well as the patterns of preference factors revealed in books and users with clear likes and dislikes were identified. The results of this study are expected to contribute to more sophisticated recommendations in future recommendation systems by identifying specific aspects of user preference factors.
초록
본 연구는 약물 연구 분야에 속하는 특허 사이에 나타나는 지식의 흐름을 살펴보고 이들 간의 영향력을 파악해보기 위해 특허데이터에서 나타나는 인용 관계를 분석하였다. 특허데이터의 수집은 Google Patents에서 진행하였다. 약물 연구와 관련된 특허 문서를 검색하여 상위 25개의 출원인을 선정하였고, 이를 바탕으로 출원인 사이에서의 인용 관계를 알아보고 각 출원인의 각 문서에 대한 피인용빈도와 순위를 활용하여 h-지수와 h-지수의 파생지표들의 값을 계산하여 비교하였다. 분석 결과를 종합하면, ‘Pfizer, MIT, Abbott’ 등의 출원인이 약물 연구 분야에서 영향력이 높은 출원인으로 드러났다. 5개의 계량서지학적 지표 중에서 g-지수와 hS-지수가 서로 유사한 결과를 보여주었고, 총인용빈도, 최대인용빈도, CPP의 순위를 가장 잘 반영하는 지표로 나타났다. 또한, 총인용빈도, CPP, 최대인용빈도 순으로 5개의 계량서지학적 지표와의 상관관계가 높았다. 한편, 기존의 특허 출원인의 기술적 영향력을 나타내는 것으로 알려진 지표인 CPP만으로는 정확한 비교가 어려운 경우도 나타났다.
Abstract
This study analyzes the relationship of citations appearing in the patent data to understand knowledge transfers and impacts between patent documents in the field of pharmaceutical research. Patent data were collected from a website, Google Patents. The top 25 assignees were selected by searching for patent documents related to pharmaceutical research. We identify the citation relationships between assignees, then calculate and compare the values of h-index and derived indicators by using the number of citations and rank for each document of each assignee. As a result, in the case of pharmaceutical research, the assignee, such as ‘Pfizer, MIT, and Abbott’ shows a high impact. Among the five bibliometric indicators, the g-index and hS-index show similar results, and the indicators are the most related to the rankings of Total Citation Frequency, Cites per Patents, and Maximum Citation Frequency. In addition, it is highly related to the five indicators in the order of Total Citation Frequency, Cites per Patents, and Maximum Citation Frequency. In some cases, it is difficult to make an accurate comparison with Cites per Patents alone, which is previously known to indicate the technological influence of patent assignees.
초록
현대 사회에서 ‘시민참여’는 다종의 분야에서 중요성이 인지되어 적극적으로 활용되고 있다. 기록관 역시 추세에 맞게 시민참여 활동 도입이 시도되고 있지만, 대부분이 공모전 참가와 기록물 기증 등과 같이 소극적인 참여 활동 형태를 띤다는 한계가 있다. 본 논문은 국내 기록관에 보다 적극적인 형태의 시민참여형 프로그램을 도입하기 위해 준비해야 할 사안과 구체적인 실행 방안을 마련하는 데 궁극적인 목적이 있다. 이를 위해 먼저 기록관리 영역에서 시민참여와 관련된 선행연구를 살피고, 관련 용어와 개념을 정립하였다. 다음으로 해외에서 안정적으로 운영 중인 선진사례를 선정하여 다양한 측면에서 분석하였고, 이를 통해 구체적인 프로그램 운영요소와 장․단점을 파악하였다. 이후 시민참여 활동이 이루어지고 있거나 이를 계획하고 있는 국내 기록관 현황조사를 통해 실제 프로그램 도입 시 실무적인 관점에서 고려해야 할 요소를 도출하였다. 본 연구를 기반으로 개별 기록관에 적합한 시민참여형 프로그램을 설계하고 운영함으로써 함께하는 기록문화 정립에 이바지하기를 바란다.
Abstract
In contemporary society, the importance of ‘Citizen Participation’ has been recognized and actively used in various fields. Archives are also planning citizen participation activities according to the trend, but there is a limit to taking the form of passive participation activities such as participation in contests and donation of records. The ultimate purpose of this study is to prepare issues and specific action plans to induce more active citizen participation in domestic archives. To this end, first, previous studies related to citizen participation in the field of records management were reviewed, and terms and concepts were established. Next, advanced cases that are stably operating overseas were selected and analyzed from various aspects, and through this, specific program operation elements and pros and cons were identified. After that, the current status of domestic archives that have or are planning to engage in citizen participation activities was investigated to derive factors to be considered from a practical point of view when introducing the actual program. Based on this study, it is hoped that it will contribute to the establishment of a participating recording culture by designing and operating Citizen-Participating Programs suitable for individual archives.
초록
지적구조 분석을 위해 가중 네트워크를 시각화해야 하는 경우에 패스파인더 네트워크와 같은 링크 삭감 알고리즘이 널리 사용되고 있다. 이 연구에서는 네트워크 시각화를 위한 링크 삭감 알고리즘의 적합도를 측정하기 위한 지표로 NetRSQ를 제안하였다. NetRSQ는 개체간 연관성 데이터와 생성된 네트워크에서의 경로 길이 사이의 순위 상관도에 기반하여 네트워크의 적합도를 측정한다. NetRSQ의 타당성을 확인하기 위해서 몇 가지 네트워크 생성 방식에 대해 정성적으로 평가를 했었던 선행 연구의 데이터를 대상으로 시험적으로 NetRSQ를 측정해보았다. 그 결과 품질이 좋게 평가된 네트워크일수록 NetRSQ가 높게 측정됨을 확인하였다. 40가지 계량서지적 데이터에 대해서 4가지 링크 삭감 알고리즘을 적용한 결과에 대해서 NetRSQ로 품질을 측정하는 실험을 수행한 결과, 특정 알고리즘의 네트워크 표현 결과가 항상 좋은 품질을 보이는 것은 아니며, 반대로 항상 나쁜 품질을 보이는 것도 아님을 알 수 있었다. 따라서 이 연구에서 제안한 NetRSQ는 생성된 계량서지적 네트워크의 품질을 측정하여 최적의 기법을 선택하는 근거로 활용될 수 있을 것이다.
Abstract
Link reduction algorithms such as pathfinder network are the widely used methods to overcome problems with the visualization of weighted networks for knowledge domain analysis. This study proposed NetRSQ, an indicator to measure the goodness of fit of a link reduction algorithm for the network visualization. NetRSQ is developed to calculate the fitness of a network based on the rank correlation between the path length and the degree of association between entities. The validity of NetRSQ was investigated with data from previous research which qualitatively evaluated several network generation algorithms. As the primary test result, the higher degree of NetRSQ appeared in the network with better intellectual structures in the quality evaluation of networks built by various methods. The performance of 4 link reduction algorithms was tested in 40 datasets from various domains and compared with NetRSQ. The test shows that there is no specific link reduction algorithm that performs better over others in all cases. Therefore, the NetRSQ can be a useful tool as a basis of reliability to select the most fitting algorithm for the network visualization of intellectual structures.
초록
하나의 기록을 이해하기 위해서는 기록의 내용뿐 아니라 그 기록의 생산배경과 업무 맥락을 함께 파악해야 한다. 또한 다양한 부서와 기관에 흩어져 있는 관련 기록들을 쉽게 찾을 수 있는 기능도 필요하다. 따라서 기록 검색서비스에서 정보 간의 ‘연계’는 갈수록 중요해지고 있다. 국가기록원 역시 영구기록관리시스템의 검색서비스 기능으로 ‘연계’를 강조하고 있지만, 정작 국가기록포털을 살펴보면 전거정보의 연계 부족, 독립적으로 존재하는 내부 서비스와 콘텐츠, 유관 기관과의 연계 부재 등의 문제가 확인된다. 본 연구는 이와 같은 국가기록포털의 한계를 해결하고자, 이상적인 연계서비스를 구축한 기록관리 선진기관을 선정하여 이들 기관의 연계구조를 전반적으로 확인하고, 연계구조 중 타 기록관리 기관에서 볼 수 없었던 특이점과 국가기록포털에서 차용 가능한 요소를 도출하였다. 다음으로, 국가기록포털 연계구조의 현황을 분석하여 연계가 이루어지지 않은 부분을 비롯해 연계방식을 개선해야 할 항목 등을 규명, 이를 해결하기 위한 구체적인 개선방안을 제시하였다. 본 연구의 목적은 국가기록포털의 개선된 연계 서비스를 통해 이용자의 검색 만족도를 높이고, 소장기록 및 기 구축된 내부 서비스와 콘텐츠의 접근성 및 활용성을 향상시키는 데에 있다.
Abstract
In order to understand a record, not only the contents of the record but also the production background and work context of the record must be grasped. It also requires a function that makes it easy to find related records scattered across various departments and agencies. Accordingly, the ‘linkage’ of information in archival information services is becoming more important. NAK also emphasizes ‘linkage’ as a search service function of the archives management system, but some problems were identified at the National Archives Portal Service (NAPS) such as a lack of linkage with authority data, disruption of internal service, and absence of linkage with other related organizations. To solve the limitations of the NAPS, we selected and analyzed advanced record management institutions that have built an ideal linkage service; checked the overall linkage structure of these institutions; and identified characteristics that could not be seen by other institutions. Also, elements that can be adopted from the NAPS were derived. Next, the current status of the NAPS linkage structure was analyzed to identify the parts that were not linked and the items that need to be improved in the linkage method, and specific advancement plans were suggested to solve these problems. The purpose of this study is to increase users’ satisfaction with search and to advance the accessibility and utilization of records and internal services through improved linkage services of NAPS.
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.