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Abstract

This study explores knowledge structures of science and technology disciplines using a cocitation analysis of journal subject categories with the publication data of a science & technology oriented university in Korea. References cited in the articles published by the faculty of the university were analyzed to produce MDS maps and network centralities. For the whole university research domain, six clusters were created including clusters of Biology related subjects, Medicine related subjects, Chemistry plus Engineering subjects, and multidisciplinary sciences plus other subjects of multidisciplinary nature. It was found that subjects of multidisciplinary nature and Biology related subjects function as central nodes in knowledge communication network in science and technology. Same analysis procedure was applied to two natural science disciplines and another two engineering disciplines to present knowledge structures of the departmental research domains.

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본 연구의 목적은 국내 디지털 도서관 관련된 연구의 동향을 분석하는 것이다. 연구의 목적을 달성하기 위하여 국내 문헌정보학 분야 대표 학술지 4종으로부터 최근 10년(2007년-2016년) 동안 발표된 디지털 도서관 관련 논문 272편을 대상으로 해당 논문의 저자가 직접 부여한 영문키워드 578개를 수집하였다. 수집된 자료는 NetMiner V.4를 사용하여 연결중심성과 매개중심성을 분석하였다. 연구 결과로는, 첫째, 연구 주제의 양적인 측면에서는 ‘Academic Library’, ‘Reference Service’, ‘Public Library’, ‘E Resource’, ‘E Book’ 순으로 나타났고, 둘째, 연구 주제의 영향력 측면에서는, ‘Academic Library’, ‘Reference Service’, ‘Information Behavior’, ‘E Resource’ 등의 순으로 나타났다. 마지막으로 연구 주제의 확장성 측면에서는, ‘Academic Library’, ‘Metadata’, ‘Information Behavior’, ‘E Resource’, ‘Librarian’ 등의 순으로 파악되었다.

Abstract

The aim of this study was to analyze the research trends on the digital libraries in Korea. To achieve this objective, a total of 578 author-assigned English keywords were collected from the 272 major LIS journal articles published in Korea during last ten years-period, i.e., 2007-2016. The collected data were analyzed using NetMiner V.4 to discover their ‘degree centrality’ and ‘betweenness centrality’. As the results, ‘Academic Library’, ‘Reference Service’, ‘Public Library’, ‘E Resource’, and ‘E Book’ showed the most frequently conducted research topics, and ‘Academic Library’, ‘Reference Service’, ‘Information Behavior’, and ‘E Resource’ were the most influencing research topics. Finally, ‘Academic Library’, ‘Metadata’, ‘Information Behavior’, ‘E Resource’, and ‘Librarian’ seemed the most widely intervening research topics in this research.

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Abstract

This study aims to investigate the importance of author keyword with analysis the position of author keyword in journal . In the first stage, an analysis was carried out on the position of author keyword. We examined the importance of author keyword by using degree centrality, closeness centrality, betweenness centrality, eigenvector centrality and effective size of structural hole. In the next stage, We performed analysis on correlation between network centrality measures and the position of author keyword. The result of correlation analysis on network centrality measures and the position of author keyword shows that there are the more significant areas of the result of the correlation analysis on degree centrality, betweenness centrality and the position of keyword. In addition, These results show that we need to consider that the possible way as measuring the importance of author keyword in journal is not only a term frequency but also degree centrality and betweenness centrality.

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본 연구는 학교도서관에서 활용할 수 있는 도서추천시스템을 제안하는데 목적이 있다. 도서추천시스템은 DLS의 대출 데이터를 활용하여 연관규칙 기반의 알고리즘을 적용하였으며, 학교도서관 이용자들에게 개인화 도서추천 서비스 제공이 가능하도록 설계하였다. 이를 위해 Apriori 알고리즘 기반의 연관규칙과 매개 중심성 분석을 적용하고, 기술통계, 연관규칙 생성, 학생중심 추천, 도서 중심추천 등 세부 기능을 구현하였다. 이어서 사서교사를 대상으로 심층면담을 통해 도서추천시스템 사용에 대한 의견을 조사하였다. 조사 결과, 도서추천의 필요성 및 어려움, 학생의 반응, 기존 추천방식과의 차이점 및 활용방안, 개선 사항에 대한 의견을 확인할 수 있었으며, 이를 토대로 다음의 논의점을 제안하였다. 첫째, 개별학교의 특성을 파악하기 위해서 장기간의 대출 데이터의 제공이 필요하다. 둘째, 지역별 혹은 학교 특성별 데이터 통합 방안에 대한 논의가 필요하다. 셋째, 독서교육종합시스템에서 제공하는 도서추천시스템의 구축이 필요하다. 본 연구에서 제안된 내용을 토대로 향후 학교도서관 현장에서 활용할 수 있는 개인화 추천시스템 적용에 대한 다양한 논의가 이루어지길 기대한다.

Abstract

The purpose of this study is to propose a book recommendation system that can be used in school libraries. The book recommendation system applies an algorithm based on association rules using DLS lending data and is designed to provide personalized book recommendation services to school library users. For this purpose, association rules based on the Apriori algorithm and betweenness centrality analysis were applied and detailed functions such as descriptive statistics, generation of association rules, student-centered recommendation, and book-centered recommendation were materialized. Subsequently, opinions on the use of the book recommendation system were investigated through in-depth interviews with teacher librarians. As a result of the investigation, opinions on the necessity and difficulty of book recommendation, student responses, differences from existing recommendation methods, utilization methods, and improvements were confirmed and based on this, the following discussions were proposed. First, it is necessary to provide long-term lending data to understand the characteristics of each school. Second, it is necessary to discuss the data integration plan by region or school characteristics. Third, It is necessary to establish a book recommendation system provided by the Comprehensive Support System for Reading Education. Based on the contents proposed in this study, it is expected that various discussions will be made on the application of a personalization recommendation system that can be used in the school library in the future.

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본 연구는 다양한 관점의 이용요구가 혼재되어있는 독서자료의 속성을 파악하기 위해, 도서의 동시이용(동시대출, 동시구매) 데이터에 기반하여 독서자료의 선택 및 이용과 관계된 서지적 속성을 분석하였다. KDC 주제, 독자대상, 이용자 연령 관련 26개 하위 속성 단위로 구분하여 서지적 속성 용어의 동시출현행렬을 생성하고 네트워크 분석을 수행한 결과, 독서자료의 서지적 속성의 세부 내용 및 두드러진 매개 역할을 파악하였다. 본 연구의 결과는 향후 도서관 OPAC을 비롯한 독서정보 시스템의 패싯 설계에 도움이 될 것이다.

Abstract

This study analyzed bibliographic attributes related to the selection and use of reading materials based on data on books borrowed or purchased together in order to understand the properties of reading materials that have complex user needs from various perspectives. As a result of creating co-occurrence matrices of bibliographic attribute terms by dividing them into 26 sub-attribute units related to KDC main class, target reader, and user age, and performing network analyses, the details and prominent mediating role of bibliographic attributes of reading materials were identified. The results of this study will be helpful in designing facets of reading information systems, including library OPAC, in the future.

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국내 문헌정보학 분야에서 10년간 발표된 논문의 저자와 인용빈도를 대상으로 공저 네트워크에서의 중심성과 연구성과 지수 사이의 관계를 분석하였다. 특히 공저를 고려하지 않고 연구성과 지수를 산출하는 경우와 공저를 고려하여 연구성과 지수를 산출하는 경우로 나누어서 분석하였다. 또한 저자 집단을 논문 수에 따라 다르게 설정하여 지수 사이의 상관관계를 분석한 결과, 연구자의 인용지수와 연구자 중심성 사이의 상관관계에 대한 선행 연구의 일관성없는 결과를 설명해낼 수 있었다. 전체적으로 공저 활동의 정도는 연구성과와 상관관계가 유의하지 않았으며 일부에서는 오히려 부정적인 상관관계를 가진 것으로 나타났다. 중심성과 연구성과 사이의 관계는 통계적으로 유의한 긍정적인 상관관계가 나타났으나 상위 저자 30명만을 대상으로 분석한 결과에서는 상관관계가 유의하지 않았다.

Abstract

We analyzed the relationships between the co-authorship network centralities and the research performance indicators with the authors and the number of citations of the papers published for 10 years in Korean library and information science journals. In particular, the research performance indicators were calculated with normal counting and with fractional counting also. As a result of correlation analysis between the variables by setting the different ranges of the author groups to be analyzed according to the number of articles, it was possible to explain the inconsistent results of the previous studies on the correlations between the researchers' citation indicators and their co-authorship network centralities. Overall, the degree of co-authorship activities measured by collaboration coefficient showed no or negatively correlated with research performance. There were statistically significant positive correlations between the centralities and the research performance indicators, but the correlation was not significant in the analysis of the top 30 authors by number of articles.

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Abstract

The characteristics of citation and centrality measures in citation networks can be identified using multiple linear regression analyses. In this study, we examine the relationships between bibliometric indices and centrality measures in an article-level co-citation network to determine whether the linear model is the best fitting model and to suggest the necessity of data transformation in the analysis. 703 highly cited articles in Physics published in 2004 were sampled, and four indicators were developed as variables in this study: citation counts, degree centrality, closeness centrality, and betweenness centrality in the co-citation network. As a result, the relationship pattern between citation counts and degree centrality in a co-citation network fits a non-linear rather than linear model. Also, the relationship between degree and closeness centrality measures, or that between degree and betweenness centrality measures, can be better explained by non-linear models than by a linear model. It may be controversial, however, to choose non-linear models as the best-fitting for the relationship between closeness and betweenness centrality measures, as this result implies that data transformation may be a necessary step for inferential statistics.

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이 연구의 목적은 공동연구 네트워크에서 연구자의 영향력과 입지를 분석하는데 사용되는 중심성 지수들의 특징에 대해서 고찰하는 것이다. 전통적인 이진 네트워크 중심성 지수로는 연결정도중심성, 매개중심성, 근접중심성, 페이지랭크를 다루었고, 공동연구 네트워크에서의 중심성을 측정하기 위해서 개발되었거나 사용된 가중 네트워크 중심성 지수로는 삼각매개중심성, 평균연관성, 가중페이지랭크, 공동연구 h-지수와 공동연구 hs-지수, 복합연결정도중심성, c-지수에 대해서 살펴보았으며, 새로운 지수로 제곱근합 지수 SSR을 제안하였다. 이들 12종의 중심성 지수를 건축학, 문헌정보학, 마케팅 분야의 세 가지 공동연구 네트워크에 적용해본 결과 각 지수들의 특성과 지수 간 관계를 파악할 수 있었다. 분석 결과 공동연구 네트워크에서 공동연구 범위와 공동연구 강도를 모두 고려하기 위해서는 가중 네트워크 중심성 지수를 사용해야 하는 것으로 나타났다. 특히 공동연구 범위와 강도를 모두 고려하는 전역중심성을 측정하기 위해서는 삼각매개중심성 지수를 사용하고, 지역중심성을 측정하기 위해서는 SSR 지수를 사용하는 것이 바람직하다고 제안하였다.

Abstract

This study explores the characteristics of centrality measures for analyzing researchers’ impact and structural positions in research collaboration networks. We investigate four binary network centrality measures (degree centrality, closeness centrality, betweenness centrality, and PageRank), and seven existing weighted network centrality measures (triangle betweenness centrality, mean association, weighted PageRank, collaboration h-index, collaboration hs-index, complex degree centrality, and c-index) for research collaboration networks. And we propose SSR, which is a new weighted centrality measure for collaboration networks. Using research collaboration data from three different research domains including architecture, library and information science, and marketing, the above twelve centrality measures are calculated and compared each other. Results indicate that the weighted network centrality measures are needed to consider collaboration strength as well as collaboration range in research collaboration networks. We also recommend that when considering both collaboration strength and range, it is appropriate to apply triangle betweenness centrality and SSR to investigate global centrality and local centrality in collaboration networks.

초록

이 연구에서는 공개된 가중 네트워크 분석용 소프트웨어인 Opsahl의 tnet과 이재윤의 WNET에서 지원하는 가중 네트워크 중심성 지수를 비교 분석해보았다. tnet은 가중 연결정도중심성, 가중 근접중심성, 가중 매개중심성을 지원하고, WNET은 최근접이웃중심성, 평균연관성, 평균프로파일연관성, 삼각매개중심성을 지원한다. 가상 데이터를 대상으로 한 분석에서 tnet의 중심성 지수는 링크 가중치의 선형 변화에 민감한 반면 WNET의 중심성 지수는 선형 변화에 영향을 받지 않았다. 실제 네트워크 6종을 대상으로 가중 네트워크 중심성을 측정하고 결과를 비교하여 두 소프트웨어의 가중 네트워크 중심성 지수들의 특징을 파악하고 중심성 지수 간 관계를 살펴보았다.

Abstract

This study compared and analyzed weighted network centrality measures supported by Opsahl’s tnet and Lee’s WNET, which are free softwares for weighted network analysis. Three node centrality measures including weighted degree, weighted closeness, and weighted betweenness are supported by tnet, and four node centrality measures including nearest neighbor centrality, mean association, mean profile association, triangle betweenness centrality are supported by WNET. An experimental analysis carried out on artificial network data showed tnet’s high sensitiveness on linear transformations of link weights, however, WNET’s centrality measures were insensitive to linear transformations. Seven centrality measures from both tools, tnet and WNET, were calculated on six real network datasets. The results showed the characteristics of weighted network centrality measures of tnet and WNET, and the relationships between them were also discussed.

초록

네트워크 분석이 확산되면서 매개중심성이나 연결정도중심성과 같은 다양한 중심성 지수가 개발되어 활용되고 있으나, 가중 네트워크에서 지역중심성을 측정할 수 있는 지수로는 최근접이웃중심성 이외에는 거의 알려져 있지 않다. 이 연구에서는 가중 네트워크를 위한 일반화된 지역중심성 지수인 이웃중심성 지수를 새롭게 제안한다. 이웃중심성 지수는 파라미터 α를 사용하여 이진 네트워크를 위한 연결정도중심성 지수와 가중 네트워크를 위한 최근접이웃중심성 지수를 일반화한 것이다. 6가지 실제 네트워크 데이터를 대상으로 하여 제안된 지수의 특징과 적정 파라미터 값을 살펴보는 실험을 수행하고 결과를 보고하였다.

Abstract

While there are several measures for node centralities, such as betweenness and degree, few centrality measures for local centralities in weighted networks have been suggested. This study developed a generalized centrality measure for calculating local centralities in weighted networks. Neighbor centrality, which was suggested in this study, is the generalization of the degree centrality for binary networks and the nearest neighbor centrality for weighted networks with the parameter α. The characteristics of suggested measure and the proper value of parameter α are investigated with 6 real network datasets and the results are reported.