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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
본 연구에서는 국내 블록체인 연구의 전반적인 동향 및 시간에 따른 주제를 파악하기 위해 대학 및 기관 협력 네트워크 분석, 키워드 동시출현 네트워크 분석, 다이나믹 토픽모델링 기법을 활용한 시계열 주제 분석을 실시하였다. 대학 및 기관 협력 네트워크 분석 결과, 숭실대학교, 순천향대학교, 고려대학교, 한국과학기술원 등이 블록체인 연구의 주요 대학으로 나타났으며 대학 이외의 기관으로는 국방부, 한국철도기술연구원, 삼일회계법인, 한국전자통신연구원 등이 주요 연구기관으로 나타났다. 키워드 동시출현 네트워크 분석 결과, 가상자산(암호화폐, 비트코인, 이더리움, 가상화폐), 블록체인 기술(분산원장, 분산원장기술), 금융(스마트계약), 정보보안(보안, 프라이버시, 개인정보) 등에 대한 키워드들이 주요하게 나타났으며, 모든 네트워크 중심성 지표에서 스마트계약이 가장 높은 수치를 나타내어 주요한 주제임을 확인할 수 있었다. 마지막으로 시계열 주제분석 결과, 블록체인기술, 블록체인생태계, 블록체인 적용분야1(무역, 온라인투표, 부동산), 블록체인 적용분야2(식품, 관광, 유통, 미디어), 블록체인 적용분야3(경제, 금융) 등 다섯 개의 주요 주제들을 도출하였으며, 각 주제별 대표 키워드들의 비율변화를 통해 주제별 변화를 관찰할 수 있었다. 본 연구는 기존의 국내 블록체인 연구동향 연구들과 크게 세 가지 관점(데이터, 방법론, 해석)에서 차이점을 나타내고 있다. 1) 최근 2년 사이 급증한 블록체인 연구를 포함하였고, 2) 대학 및 기관 네트워크 분석과 시계열 주제분석이라는 새로운 분석기법 및 연구방법을 활용하였으며, 3) 이를 통해 블록체인 연구를 주도하는 대학 및 기관을 식별하고 국내 블록체인 연구 트렌드를 파악하였다. 끝으로, 연구결과가 블록체인 관련 연구 협력 및 정책 수립과 관련 기술 개발 계획에 활용될 수 있다는 점에서 실질적인 함의를 시사한다.
Abstract
This study aims to explore research trends in Blockchain studies in South Korea using dynamic topic modeling and network analysis. To achieve this goal, we conducted the university & institute collaboration network analysis, the keyword co-occurrence network analysis, and times series topic analysis using dynamic topic modeling. Through the university & institute collaboration network analysis, we found major universities such as Soongsil University, Soonchunhyang University, Korea University, Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST) and major institutes such as Ministry of National Defense, Korea Railroad Research Institute, Samil PricewaterhouseCoopers, Electronics and Telecommunications Research Institute that led collaborative research. Next, through the analysis of the keyword co-occurrence network, we found major research keywords including virtual assets (Cryptocurrency, Bitcoin, Ethereum, Virtual currency), blockchain technology (Distributed ledger, Distributed ledger technology), finance (Smart contract), and information security (Security, privacy, Personal information). Smart contracts showed the highest scores in all network centrality measures showing its importance in the field. Finally, through the time series topic analysis, we identified five major topics including blockchain technology, blockchain ecosystem, blockchain application 1 (trade, online voting, real estate), blockchain application 2 (food, tourism, distribution, media), and blockchain application 3 (economy, finance). Changes of topics were also investigated by exploring proportions of representative keywords for each topic. The study is the first of its kind to attempt to conduct university & institute collaboration networks analysis and dynamic topic modeling-based times series topic analysis for exploring research trends in Blockchain studies in South Korea. Our results can be used by government agencies, universities, and research institutes to develop effective strategies of promoting university & institutes collaboration and interdisciplinary research in the field.
초록
본 연구는 ‘우수한 성능의 메타데이터 속성 유사도 기반의 학술 문헌추천시스템’을 제안하는 데에 목적을 두고 있다. 본 연구에서는 정보조직에서 다루는 메타데이터의 활용과 계량정보학에서 다루고 있는 동시인용, 저자-서지결합법, 동시출현 빈도, 코사인 유사도의 개념을 활용한 문헌정보학 기반의 학술 문헌 추천기법을 제안하고자 하였다. 실험을 위해 수집한 ‘불평등’, ‘격차’ 관련 총 9,643개의 논문 메타데이터를 정제하여 코사인 유사도를 활용한 저자, 키워드, 제목 속성 간의 상대적 좌표 수치를 도출하였고, 성능 좋은 가중치 조건 및 차원의 수를 선정하기 위해 실험을 수행하였다. 실험 결과를 제시하여 이용자의 평가를 거쳤으며, 이를 이용해 기준노드와 추천조합 특성 분석 및 컨조인트 분석, 결과 비교 분석을 수행하여 연구질문 중심의 논의를 수행하였다. 그 결과 전반적으로는 저자 관련 속성을 제한 조합 혹은 제목 관련 속성만 사용하는 경우 성능이 뛰어난 것으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 기법을 활용하고 광범위한 표본의 확보를 이룬다면, 향후 정보서비스의 문헌 추천 분야뿐 아니라 사회의 다양한 분야에 대한 추천기법 성능 향상에 도움을 줄 수 있을 것이다.
Abstract
The purpose of this study is to propose a scholarly paper recommendation system based on metadata attribute similarity with excellent performance. This study suggests a scholarly paper recommendation method that combines techniques from two sub-fields of Library and Information Science, namely metadata use in Information Organization and co-citation analysis, author bibliographic coupling, co-occurrence frequency, and cosine similarity in Bibliometrics. To conduct experiments, a total of 9,643 paper metadata related to “inequality” and “divide” were collected and refined to derive relative coordinate values between author, keyword, and title attributes using cosine similarity. The study then conducted experiments to select weight conditions and dimension numbers that resulted in a good performance. The results were presented and evaluated by users, and based on this, the study conducted discussions centered on the research questions through reference node and recommendation combination characteristic analysis, conjoint analysis, and results from comparative analysis. Overall, the study showed that the performance was excellent when author-related attributes were used alone or in combination with title-related attributes. If the technique proposed in this study is utilized and a wide range of samples are secured, it could help improve the performance of recommendation techniques not only in the field of literature recommendation in information services but also in various other fields in society.
초록
본 연구는 연구 영역 분석을 위하여 통제어휘와 비통제어휘를 연계해서 사용하는 새로운 방법을 모색하기 위한 것이다. 동시출현단어분석은 크게 통제어휘와 비통제어휘를 사용하는 경우의 두 가지 유형으로 구분할 수 있는데, 통제어휘를 사용할 경우에는 자료 희귀성 및 색인자 효과가 단점이며, 비통제어휘를 사용할 경우에는 저자의 주관에 따른 단어 선택 및 단어의 중의성이 문제가 된다. 이 연구에서는 양자를 보완할 수 있는 방법으로, 통제어휘인 디스크립터를 비통제어휘인 단어와의 동시출현 정보로 표현하는 디스크립터 프로파일링을 제안하였다. 정보학 분야에 적용해본 결과, 디스크립터 프로파일링은 특정 영역의 최신 동향을 파악하는데 있어 통제어휘와 비통제어휘가 갖는 본질적인 문제점을 어느 정도 보완할 수 있는 것으로 나타났다.
Abstract
This study aims to explore a new technique making complementary linkage between controlled vocabularies and uncontrolled vocabularies for analyzing a research domain. Co-word analysis can be largely divided into two based on the types of vocabulary used: controlled and uncontrolled. In the case of using controlled vocabulary, data sparseness and indexer effect are inherent drawbacks. On the other case, word selection by the author's perspective and word ambiguity. To complement each other, we suggest a descriptor profiling that represents descriptors(controlled vocabulary) as the co-occurrence with words from the text(uncontrolled vocabulary). Applying the profiling to the domain of information science implies that this method can complement each other by reducing the inherent shortcoming of the controlled and uncontrolled vocabulary.
초록
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.
초록
이 연구의 목적은 대량의 최신정보를 제공하는 정보필터링 시스템에서 이용자 피드백에 의해 수정질의를 자동생성하여 재검색을 수행함으로써 검색 성능을 최적화할 수 있는 방안을 찾는 데 있다. 이용자가 입력한 초기질의를 사용하여 정보필터링 시스템이 검색한 문헌에 대해 이용자가 적합성 여부를 온라인으로 입력하도록 하고, 이 피드백 결과를 토대로 '중복제거법'과 '저빈도제거법' 두 가지 방법에 의해각각 17개의 수정질의를 생성하여 재검색한 결과를 초기 검색결과와 비교 분석하였다. 수정질의는 각각의 방법마다 17개 패턴의 불논리 질의형태를 미리 만든 다음 초기질의에 디스크립터와 분류기호를 결합하여 생성하였으며, 재검색 결과에 대한 적합성 평가를 통해 최적의 수정질의식을 도출하였다.
Abstract
In this study an information filtering system was implemented and a series of relevance feedback experiments were conducted using the system. For the relevance feedback, the original queries were searched against the database and the results were reviewed by the researchers. Based on users' online relevance judgements a pair of 17 refined queries were generated using two methods called "co-occurrence exclusion method" and "lower frequencies exclusion method." In order to generate them, the original queries. the descriptors and category codes appeared in either relevant or irrelevant document sets were applied as elements. Users' relevance judgments on the search results of the refined queries were compared and analyzed against those of the original queries. [ 더 많은 내용 보기 ]
초록
본 연구에서는 다학제적 연구가 활발해진 국내 연구의 동향을 파악하기 위하여 2020 구글 스칼라 매트릭스에 색인된 국내 주요 학술지 데이터를 활용하여 전 학문분야를 포괄하는 네트워크 분석(대학협력 네트워크, 키워드 동시출현 네트워크, 학술지 인용 네트워크, 학문분야 인용 네트워크)을 실시하였다. 대학협력 네트워크 분석결과, 서울대학교, 계명대학교, 성균관대학교 등 협력연구를 활발히 진행하는 대학을 파악할 수 있었고, 키워드 동시출현 네트워크 분석결과, 이직의도, 직무만족 등 직무 관련 키워드가 높은 빈도로 나타남을 확인하였다. 학술지 인용 네트워크에서는 한국콘텐츠학회논문지, 한국사회학, 한국심리학회지: 문화 및 사회문제 등 인용이 많이 되고 있는 핵심 학술지들을 확인하였으며, 학문분야 인용 네트워크에서는 교육학, 경영학, 사회복지학이 다른 학문에 가장 많은 영향을 미치는 학문임을 확인하였다. 본 연구에서는 기존의 국내 계량서지분석연구에서 시도하지 않았던 구글 스칼라 매트릭스 데이터를 처음 활용하였으며, 키워드, 학술지, 학문분야로 범위를 확장시켜가며 단계적 네트워크 분석을 실시하였다는 점에서 학술적 의의를 가지며, 연구결과는 국내 대학 간 공동연구의 전략 수립 및 다학제적 융합 연구 기획에 활용될 수 있다는 점에서 실질적인 함의를 시사한다.
Abstract
This study aims to understand the research landscape of South Korea using the data of 2020 Google Scholar Metrics. To achieve the goal, we constructed and analyzed four types of networks including the university collaboration network, the keyword co-occurrence network, the journal citation network, and the discipline citation network. Through the analysis of the university collaboration network, we found major universities such as Seoul National University, Keimyung University, and Sungkyunkwan University that have led collaborative research. Job related keywords such as job change intention and job satisfaction have been frequently studied with other keywords. Through the analysis of the journal citation network, we found multiple journals such as The Journal of the Korea Contents Association, Korean Journal of Sociology, and Korean Journal of Culture and Social Issues that have been widely cited by the other journals and influenced them. Finally, Education, Business administration, and Social welfare were identified as the top influential disciplines that have influenced other disciplines through the knowledge diffusion. The study is the first of its kind to use the data of Google Scholar Metrics and conduct a stepwise network analysis (e.g., keyword, journal, and discipline) to broadly understand the research landscape of South Korea. Our results can be used by government agencies and universities to develop effective strategies of promoting university collaboration and interdisciplinary research.