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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
본 연구의 목적은 국내 대학도서관에서 수행하고 있는 연구성과 서비스의 도입, 성장, 현재 운영 내용 및 향후 계획을 구체적으로 살펴봄으로써 향후 서비스 도입을 고려하는 도서관이 참고할 수 있도록 하기 위한 것이다. 이를 위해 연구성과 서비스를 선도적으로 제공하고 있는 4개의 대학도서관을 대상으로 서비스 담당자와의 심층면담을 수행하였다. 심층면담의 내용은 성장, 운영, 서비스를 포함하는 5개의 범주로 구성되었다. 연구 결과, 연구성과 서비스는 대학 연구경쟁력 강화를 지원하려는 목적으로 학내 구성원의 요구 또는 서비스 확대를 위한 도서관 내부의 기획으로 2010년 전후로 시작되었고, 시스템의 개선과 서비스 내용의 확대를 통하여 지속적으로 서비스가 강화되어온 것으로 나타났다. 또한 연구성과 서비스의 개발과 운영을 위해 참조할 수 있는 연구성과 서비스의 종합적인 모형을 제시하였다.
Abstract
This study describes the introduction, growth, current practices and future plans of research evaluation services performed in domestic academic libraries, with a view to informing other libraries considering similar endeavours. To that end, in-depth interviews were conducted with four librarians from academic libraries leading in research evaluation services. The contents of the interviews were grouped into five categories including growth, management, and services. The study found that their research evaluation services were launched around 2010 by demands of members of a university or as a library’s initiative to expand the existing services for the purpose of enhancing the university’s research competitiveness. The research evaluation services have been strengthened by extending the service scope and improving related systems. Also, the study suggests a comprehensive model that can guide the development and operation of research evaluation services.
초록
심사자 자동추천시스템은 심사 대상에 대한 포괄성, 전문성, 공정성, 타당성을 확보할 수 있도록 설계되어야 한다. 이를 위해 본 연구는 다면적인 학문분야분류표의 각 범주 간 연관성을 자동으로 산출할 수 있는 확률적 온톨로지를 적용하여 포괄적으로 심사자 추천 범위를 넓히고 전문성을 반영한 심사자 랭킹을 가능하도록 한다. 또한 연구자 간의 멘터, 공저역, 공동연구를 포함하는 연구자 네트워크를 구축하고 이를 심사자 배제 규칙으로 활용함으로써 공정한 심사자 추천이 이루어질 수 있도록 한다. 아울러, 전문가들을 통해 상기 방법론과 패널 결과를 검증 받아 타당성 있는 시스템이 갖추어야 할 방향을 제시한다.
Abstract
Automatic Recommendation System of Panel pool should be designed to support universal, expertness, fairness, and reasonableness in the process of review of proposals. In this research, we apply the theory of probabilistic ontology to measure relatedness between terms in the classification of academic domain, enlarge the number of review candidates , and rank recommendable reviewers according to their expertness. In addition, we construct a researcher network connecting among researchers according to their various relationships like mentor, coauthor, and cooperative research. We use the researcher network to exclude inappropriate reviewers and support fairness of reviewer recommendation process. Our methodology recommending proper reviewers is verified from experts in the field of proposal examination. It propose the proper method for developing a resonable reviewer recommendation system.