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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
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초록
최근 국가기록원은 표준영구기록관리시스템 개발 계획을 검토하였다. 서울시 등의 지방기록물관리기관 건립에 따라 경제적이고 효율적인 영구기록관리시스템 구축을 지원하기 위함이다. 또한 국가기록원은 디지털 아카이브 구축과 전문인력 양성을 위해 한국정보화진흥원과 업무협약을 체결하였다. 이러한 움직임은 디지털 아카이브에 대한 국내 수요에 기반한 것이다. 이 연구의 목적은 국내의 디지털 아카이브 시스템 구축 수요에 대응하여 지속 가능하며 효율적인 시스템 구축 방안을 제시하는 것이다. 이를 위해 국내외 디지털 아카이브 시스템 현황과 공개 소프트웨어 분석 프로젝트를 조사하였다. 도출된 시사점을 바탕으로 디지털 아카이브 시스템 구축을 위한 기능 모듈 도출 방법과 각 기능모듈에 공개 소프트웨어를 활용하기 위한 방안을 제시하였다. 또한 공개 소프트웨어 기반으로 시스템을 설계할 때 필요한 재정적, 운영적 요건과 모듈 간의 연계 등 기술적 고려사항을 정리하였다.
Abstract
Recently, National Archives of Korea has planned to develop the Standard Archive Management System, to make it economical and efficient in accordance with the local archives establishments by Seoul Metropolitan City. Also, the institution signed the MOU with National Information Society Agency to set up a digital archive system and foster professional archival manpower. These movements are rooted on the current domestic demands for digital archive systems. Keeping pace with it, the purpose of this study is suggesting feasible ways to establish the sustainable and efficient archive systems. To this end, a status study on the existing digital archive systems at both domestic and overseas bases was carried out, with the many of open source software analysis. Based on the primary implications of this study, to implement the digital archive system, functional module deducting methods and an open source software application process on each module were designed. Financial, operational and technical considerations such as the links between modules are also considered.
초록
현대사회의 다양하고 복잡한 문제들을 해결하기 위해 학문영역을 넘나드는 학제적 연구가 등장하게 되었다. 본 연구에서는 최근 다양한 영역에서 주목 받고 있는 빅데이터 분야를 대상으로 학제성을 규명하고 학제적 구조를 파악하고자 하였다. 이를 위해 빅데이터를 다룬 학술지 총 1,083종의 데이터를 수집하였다. 이 중 420종(38.8%)의 학술지에 둘 이상의 Web of Science SC범주가 부여되었고, 239종(22.1%)에 부여된 SC범주는 상이한 학문영역에 속하여 빅데이터 분야의 비교적 높은 학제성을 확인할 수 있었다. 이와 함께 논문 게재 상위 56종의 학술지를 대상으로 서지결합분석 네트워크를 생성한 결과 총 10개의 군집이 나타났다. 10개 군집 중 7개 군집이 컴퓨터공학 분야에 해당하여 대부분의 연구가 빅데이터의 저장, 처리, 분석 등 기술적인 부분에 집중되어 있었다. 이외에도 군집분석을 통해 과학기술, 공학, 커뮤니케이션, 법학, 지리학, 생명공학 등 다양한 분야에서 빅데이터의 분석과 활용에 관한 연구가 이루어지고 있음을 확인할 수 있었다. 마지막으로 네트워크에서 매개중심성, 최근접중심성, 삼각매개중심성을 측정한 결과 컴퓨터공학 분야의 학술지들이 네트워크에 미치는 영향력이 크고 주제적 연관성이 강한 것으로 나타났다.
Abstract
Interdisciplinary approach has been recognized as one of key strategies to address various and complex research problems in modern science. The purpose of this study is to investigate the interdisciplinary characteristics and structure of the field of big data. Among the 1,083 journals related to the field of big data, multiple Subject Categories (SC) from the Web of Science were assigned to 420 journals (38.8%) and 239 journals (22.1%) were assigned with the SCs from different fields. These results show that the field of big data indicates the characteristics of interdisciplinarity. In addition, through bibliographic coupling network analysis of top 56 journals, 10 clusters in the network were recognized. Among the 10 clusters, 7 clusters were from computer science field focusing on technical aspects such as storing, processing and analyzing the data. The results of cluster analysis also identified multiple research works of analyzing and utilizing big data in various fields such as science & technology, engineering, communication, law, geography, bio-engineering and etc. Finally, with measuring three types of centrality (betweenness centrality, nearest centrality, triangle betweenness centrality) of journals, computer science journals appeared to have strong impact and subjective relations to other fields in the network.