- 권한신청
- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
본 연구는 이용이 매우 활발한 국내 학위논문의 원문 검색 서비스를 개선하기 위한 하나의 방법으로 한국직업능력개발원이 개발한 커리어넷의 학과정보 분류체계를 한국교육학술정보원이 운영하는 RISS에 포함된 학위논문 정보에 적용한 것이다. 연구 결과 커리어넷의 학과정보 분류체계는 최근 3년간 국내에서 생산되거나 이용된 학위논문을 분류하는데 비교적 적합한 것으로 나타났다. 최근 3개년 동안의 학과분류별 논문생산량과 논문이용량을 분석하였으며, 이를 바탕으로 학과분류 적용 가능성을 검토하고 활용방안을 모색하였다.
Abstract
This study suggests that improvement of theses and dissertations retrieval can be made by applying appropriate academic department classification. We applied the Korea Research Institute for Vocational Education and Training(KRIVET)'s department classification to these and dissertations being serviced by Korea Education & Research Information Service(KERIS). The results show that the chosen classification appropriately represents diverse academic department information contained in the theses and dissertations either published or used within the recent three year period. The study also makes a number of suggestions that will facilitate the application of an academic department classification to a live system.
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.
초록
본 논문은 C대학도서관의 학술정보시스템(LAS)에 구축되어 있는 장서와 대출기록 및 고객관련 데이터를 수집하여 이를 분석하고 그 결과를 고객관계관리(CRM)에 적용할 수 있는 방안을 제시하였다. 수집된 자료는 C 대학도서관에서 소장하고 있는 대출이 가능한 단행본 총 269,387책의서지데이타와고객 12,281명의 데이터, 이용자 대출기록 39,269건이었다. 대출기록 분석 데이터에서 관계변수로 이용자 신분, 대출빈도, 대출책수와 대출횟수, 출판년도를 추출하여 데이터 마이닝 기법으로 분석하고, 상관계수로 검증하였다.
Abstract
The books and circulation-related data in the Library Automation System(LAS) of C-academic library were collected and analyzed, and also the method which may be applied to the Customer Relationship Management (CRM) based on the results was suggested in this paper. Collected data were 269,387 bibliographic data of books, 12,281 patron data, and 39,269 circulation records. User identity, circulation frequencies, total number of circulated books, and publication year as relation factor from the analyzed data of circulation records were extracted. They were also analyzed, and verified by correlation coefficient.