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

오픈액세스 학술지는 무료로 원문에 접근할 수 있다는 특성을 부각시키면서 학술 연구자들이 학술정보를 찾는 주요 정보서비스로 자리를 잡아가고 있다. 그러나 최근 들어 정보환경이 변화하면서 오픈액세스 학술지 서비스의 실효성을 확보하기 위해서 서비스의 개선과 확장에 대한 필요성이 대두되고 있다. 이 연구에서는 이와 같은 환경적 변화를 반영하여 차세대 오픈액세스 학술지 서비스에 대한 방안을 기존 학술정보서비스의 서비스 요소를 분석하여 도출하고자 하였다. 분석결과 기존 학술정보서비스에서는 이용자의 참여를 유도하는 서비스가 부족한 것으로 나타났고 개방성 역시 미흡한 것으로 나타났다. 오픈액세스 차세대 모형을 위해 제시된 요소는 총 4개 영역으로 학술논문 구성 요소별 제공 및 멀티미디어 제공, 부가 정보 검색, 개방형 학술정보 공유 서비스, 모바일 서비스 등이다.

Abstract

Open access journal has been one of the major academic information sources for researchers characterizing itself as free resource. Recently, as competition among academic information service provides becomes intense, open access journal also needs to enhance its service and expand information service function. This study aims to propose service features for next generation service of open access journals by analyzing service features of leading journal database services. As a result, four service features are suggested such as journal article components and multimedia features, expanded searching features, social service features and mobile information service.

초록

Abstract

This paper aims to find out the kinds of sub-topics that were researched in relation to Information Literacy (IL). The text mining method was applied to the articles with ‘information literacy’ in the fields of the descriptor, title and abstract in the LISA Database. Also, out of 214 journals that published these articles, those with the top ten highest frequencies were listed and analyzed. Research results show that 908 articles on information literacy were published in 214 journals and ‘User training’ and ‘Students’ were major descriptors in the sub-topic area of information literacy. Also, Reference Services Review and The Journal of Academic Librarianship are two key journals in IL research as they have the highest frequency of related articles and have shown increasing trends.

초록

본 연구는 단행본, 학술지, 보고서 등 다양한 종류의 발간물로 구성된 연구보고서의 참고문헌 데이터베이스를 효율적으로 구축하기 위한 것으로 딥러닝 언어 모델을 이용하여 참고문헌의 자동추출 성능을 비교 분석하고자 한다. 연구보고서는 학술지와는 다르게 기관마다 양식이 상이하여 참고문헌 자동추출에 어려움이 있다. 본 연구에서는 참고문헌 자동추출에 널리 사용되는 연구인 메타데이터 추출과 더불어 참고문헌과 참고문헌이 아닌 문구가 섞여 있는 환경에서 참고문헌만을 분리해내는 원문 분리 연구를 통해 이 문제를 해결하였다. 자동 추출 모델을 구축하기 위해 특정 연구기관의 연구보고서 내 참고문헌셋, 학술지 유형의 참고문헌셋, 학술지 참고문헌과 비참고문헌 문구를 병합한 데이터셋을 구성했고, 딥러닝 언어 모델인 RoBERTa+CRF와 ChatGPT를 학습시켜 메타데이터 추출과 자료유형 구분 및 원문 분리 성능을 측정하였다. 그 결과 F1-score 기준 메타데이터 추출 최대 95.41%, 자료유형 구분 및 원문 분리 최대 98.91% 성능을 달성하는 등 유의미한 결과를 얻었다. 이를 통해 비참고문헌 문구가 포함된 연구보고서의 참고문헌 추출에 대한 딥러닝 언어 모델과 데이터셋 유형별 참고문헌 구축 방향을 제안하였다.

Abstract

The purpose of this study is to assess the effectiveness of using deep learning language models to extract references automatically and create a reference database for research reports in an efficient manner. Unlike academic journals, research reports present difficulties in automatically extracting references due to variations in formatting across institutions. In this study, we addressed this issue by introducing the task of separating references from non-reference phrases, in addition to the commonly used metadata extraction task for reference extraction. The study employed datasets that included various types of references, such as those from research reports of a particular institution, academic journals, and a combination of academic journal references and non-reference texts. Two deep learning language models, namely RoBERTa+CRF and ChatGPT, were compared to evaluate their performance in automatic extraction. They were used to extract metadata, categorize data types, and separate original text. The research findings showed that the deep learning language models were highly effective, achieving maximum F1-scores of 95.41% for metadata extraction and 98.91% for categorization of data types and separation of the original text. These results provide valuable insights into the use of deep learning language models and different types of datasets for constructing reference databases for research reports including both reference and non-reference texts.

초록

이 연구에서는 우리나라 토목공학분야 연구자들이 참조하는 정보원의 유형을 인용분석을 통해 조사하였다. 분석 결과는 다음과 같다. 1)주요 인용정보원은 학술지(55.7%)와 단행본(15.6%)과 회의자료(10.2%) 순이었다. 2)출판 후 10년 이내(26.1%)의 문헌을 가장 많이 인용하였다. 3)핵심학술지는 국내학술지였으며, 상위권 핵심학술지 선호도에서도 국내와 국외문헌의 의존도가 유사하였다. 4)최신자료의 경우 국내문헌을, 출판 이후 경과시간이 오래된 자료의 경우 국외문헌을 선호하였다. 5)국내외 모든 핵심학술지들이 영향력 지수와 즉시성 지수의 값이 동시에 높게 나타나지 않았다.

Abstract

This study analyzes types of primary sources cited by South Korean civil engineers. The results are as follows: 1) primary sources by preference are academic journal (55.7%), book (15.6%), seminar contents (10.2%). 2) documents published within last 10 years (26.1%) are cited most often. 3) domestic journal is the primary academic journal cited, and the finding is similar in preference of top-ranked primary reference (domestic and foreign combined). 4) In terms of time, domestic sources are preferred for up-to-date publications, and foreign sources for relatively non-recent publications. 5) The indices of influence and extemporaneity for both domestic and foreign sources do not show high numbers simultaneously.

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본 연구는 KCI 등재지 1,890종을 대상으로 국내 학술지의 오픈액세스의 주요 특성을 분석하고자 하였다. 이를 위해서 학술지의 오픈액세스 특성을 무료접근과 자유로운 재사용이라는 2가지 측면으로 구분하였다. 분석결과, 국내 학술지의 오픈액세스 특성은 무료접근적 성향이 강하였다. 학술지 홈페이지를 기준으로 보면 67%가 로그인 없이 무료로 접근할 수 있었고 무료DB를 기준으로 보면 48%가 무료로 접근할 수 있었다. 반면 자유로운 재사용적 성향은 무료접근적 성향에 비해 약한 것으로 나타났다. 전체 등재지 중에서 14%만이 CC 라이선스를 부여하고 있었다. 또한 주제분야간에 오픈액세스 성향의 차이가 분명하게 나타났다. 의약학, 자연과학, 농수해양, 공학 분야가 인문학, 사회학, 예술체육, 복합학 분야에 비해 오픈액세스 성향이 상대적으로 강한 것으로 나타났다. 그 이유는 해당 주제분야의 학술지 유통을 지원해 주는 기관의 존재 유무에 따라 차이가 발생한 것으로 보인다. 이런 문제를 해결하기 위해서는 주제분야와 상관없이 국내 학술지의 오픈액세스 정책을 수립하고 지원하는 오픈액세스 거버넌스 체제가 구축될 필요가 있다.

Abstract

This study aimed to analyze open access features of 1,890 Korean scientific journals registered in the Korea Citation Index (KCI). To this end, this study classified open access features of the target scientific journals into two main aspects, free access and free redistribution. The analysis results indicated that the target scientific journals had strong free access aspects. Based on websites, 67% of the target scientific journals allowed for free access without a login process and based on free database, 48% provided free access. On the other hand, the target scientific journals had weaker free redistribution aspects compared to their free access aspects. Only 14% of them offered the CC (creative commons) license. Another finding was that there were clear differences in open access aspects by academic field. Medicine, pharmacy, natural science, agriculture, fisheries, oceanography, and engineering had stronger open access aspects than humanities, sociology, arts, physical education, and interdisciplinary science. It appears that the difference was caused by the presence or absence of organizations supporting distribution of scientific journals of the fields concerned. To narrow the gap, it is recommended that the open access governance system is established to set up open access policies for Korean scientific journals regardless of academic fields and to support them.

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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

저널을 중심으로 한 학술커뮤니케이션의 문제는 저작권 문제라고 할 수 있다. 영리적 기관이 논문의 저작권을 배타적으로 양도받아, 원문데이터베이스를 구축할 경우 가격상승으로 인한 이용의 제한과 보존의 문제가 발생한다. 본 연구는 이러한 문제를 해결할 수 있는 방안으로 정보공유적 학술커뮤니케이션에 대한 개념적 모델을 제시하였다. 이 모델은 저자가 저작권을 가지되, 학술적이고 비영리적인 이용일 경우 해당 저작물을 자유롭게 이용할 수 있다는 공유적 라이센스를 채택하도록 하는 것이다. 따라서 도서관이 학술논문의 원문데이터베이스를 구축하고 자유롭게 이용시킬 수 있으며, 학술정보의 보존문제도 해결할 수 있을 것이다.

Abstract

The ownership of scholarly communication, i.e. copyright is very important to solve the problem of access to many academic journals in network environment. The purpose of this article is to give a conceptual model for the open access based scholarly communication. The main point of this model is for the authors of research paper to retain copyright on their works and to license the work whenever it is reproduced or redistributed for non-profit use with academic purpose. And library have to construct full text journal databases under this open access license.

초록

Abstract

The objective of this research was to quantitatively examine the uses of first person pronouns in academic journal paper abstracts. An approximate total of 144,400 abstracts that comprising of four disciplines (chemistry, computer sciences, social sciences, and medicine) from nine countries (China, Germany, India, Japan, South Korea, France, Spain, United Kingdom, and U.S.) were quantitatively examined. By exploring the use of first person pronoun in abstracts, this paper examined the current practices among academics in the world. The results indicate the norms of each author’s country and the norms of each discipline. Furthermore, the frequency-count result of this study contradicted viewpoints of academics who disapprove the use of personal person expressions in abstracts. An implication of this study is that there is a need for academics to acknowledge the uses of first person pronoun in the real world before forming personal opinions regarding the first person pronoun.

초록

본 논문은 고에너지 물리학(HEP) 분야 국내 연구자들의 학술 커뮤니케이션의 특성을 파악하고자 성공적인 오픈액세스 모델로 평가되는 SCOAP3 학술지를 분석하였다. HEP 분야 국내 연구자들의 협업과 연구 활동 내용을 파악하기 위한 연구방법으로 통계를 활용한 양적 분석과 저자 소속기관과 학술지에 대한 네트워크 분석을 수행하였다. 연구 결과, 국내 연구자가 참여한 10종의 SCOAP3 학술지 가운데 국내 저자 참여 논문 비율은 전체 논문 가운데 8.0%였다. 논문 한 편당 공저자 수가 천 명이 넘는 논문 비율이 전체 논문의 28.7%나 되었다. 이 분석 결과들은 HEP 글로벌 네트워크에서 국내 연구자들이 적극적으로 협업하고 있다는 것을 증명하였다. 소속기관을 중심으로 협력 관계를 파악하고자 네트워크 분석을 실시한 결과, 협력 네트워크를 3개의 클러스터로 구분할 수 있었다. 즉 S대학 중심의 클러스터, CERN과 협력 인프라를 제공하는 K연구기관 중심의 클러스터, 그리고 I연구원 중심의 클러스터로 나누어졌다. 연구기관과 학술지의 네트워크 분석을 통하여 학술지 중 JHEP, PRD, PLB가 참여도가 높은 학술지였으며 대학들과 연구원들도 협력하여 오픈 액세스 논문 저작에 참여하고 있음을 알 수 있었다. 본 연구 결과는 SCOAP3 컨소시엄에 참여하는 도서관들이 HEP 분야 연구자를 이해하고 이들을 위한 최적의 연구 정보환경을 구축하기 위한 기초자료로 활용될 수 있다.

Abstract

This paper analyzed SCOAP3 journals, which have been evaluated as successful open access models, to understand the characteristics of scholarly communication among domestic researchers in the field of high energy physics (HEP). As research methods, a quantitative analysis using statistics and a network analysis of authors’ affiliated institutions and academic journals were conducted to understand collaboration and research activities of domestic researchers in the HEP field. The results of the study revealed that, among the 10 SCOAP3 journals in which Korean researchers participated, the proportion of articles in which Korean authors participated was 8.0% of the total. The proportion of papers with more than 1,000 co-authors per paper was 28.7% of the total. The results of this analysis proved that Korean researchers were actively collaborating in the HEP global network. From the results of the network analysis to understand the cooperative relationship centered on the affiliated organization, the cooperative network could be divided into three clusters: a cluster centered on S universities, a cluster centered on K research institutes that provided researchers a cooperative infrastructure with CERN, and a cluster centered on I research institute. Through the network analysis for research institutes and journals, it was found that JHEP, PRD, and PLB among academic journals were highly participating journals, and universities and researchers were also participating in the writing of open access papers. The results of this study can be used as a basic resource for understanding researchers and building a research information environment in libraries.