초록

본 연구는 최근 학술지 출판에 있어 전통적인 동료 심사 방식의 문제점을 개선하기 위해 새롭게 시도되고 있는 오픈 피어 리뷰(OPR)에 대한 연구자의 인식을 파악하고자 대표적인 메가 오픈 액세스(OA) 학술지의 국내 저자를 대상으로 설문조사를 실시하고 그 결과를 분석하였다. 설문조사 대상은 국제적인 OA 학술지이며 메가학술지인 PLOS 학술지에 논문을 출판한 국내 교신 저자로 선정하였고, 설문조사는 온라인 설문으로 진행하였으며, 총 238명이 응답하였고 202개의 유효 설문을 대상으로 분석을 수행하였다. 수집된 설문 데이터에 대해 빈도 분석, 집단 간 평균 비교를 수행하여 통계분석을 하였다. 연구자의 연령, 연구경력, OPR 경험 유무 등에 따라 OPR에 대한 인식에 차이가 나타나는지 분석한 결과 44세 이하 연구자, 9년 이하의 연구경력을 갖는 연구자, OPR 참여 경험이 있는 연구자의 경우 OPR 인식에서 몇 가지 차이를 보였다. 44세 이하 연구자의 경우 현재 동료 심사 방식의 변화를 바라지만 OPR에 대해서는 적극적으로 수용하지 않고 있는 것으로 나타났다. 연구자가 OPR에 동의하지 않는 이유를 분석한 결과 객관성 결여, 심사자 부담 증가, 감정 및 관계 문제를 제기하였고, 잊혀질 권리도 필요하다고 응답하였다.

Abstract

This study was conducted to ascertain a better understanding of researchers’ perception of open peer review (OPR), which is being attempted to improve the problems of traditional peer review methods in recent journal publications. A survey was conducted on the Korean authors of a mega open access (OA) journals and the results were analyzed. The subjects of the survey were selected as Korean corresponding authors published on PLOS, an international OA journal and mega journal. The survey was conducted as an online questionnaire and a total of 238 responses were collected; the analysis was based on 202 valid responses. Data were analyzed by performing frequency analysis and average comparison between groups for the collected questionnaire results. As a result of analyzing whether there is a difference in perception of OPR depending on the age, research experience, and OPR experience of the researcher, researchers under the age of 44, researchers with research experience of 9 years or less, and researchers with OPR participation experience had differences in some OPR perceptions. Results show that researchers under the age of 44 want to change the current peer review approach, but they are not yet actively accepting OPR. As a result of analyzing the reasons why the researcher disagrees with OPR, they raised questions about lack of objectivity, increased burden of reviewers, emotions and relationships, and responded that the right to be forgotten was also necessary.

초록

최근 문헌정보학의 관련 분야로 주목받고 있는 데이터과학은 오랫동안 문헌정보학에서 해오던 정보의 수집, 저장, 조직, 분석, 활용 등의 활동을 데이터에 적용하여 그 가치를 이해하려는 학문이며, 통계학과 컴퓨터공학 등 다른 학문분야와의 연계가 필요한 분야이다. 이러한 데이터과학 분야의 연구 영역을 파악하기 위하여 동시출현단어 분석을 사용하여 Web of Science 핵심컬렉션에 수록된 문헌들 중 데이터과학 관련 자료들을 수집하고, 그 주제범주를 활용하여 네트워크분석을 실시하였다. 총 667건의 자료에 대한 159개의 주제범주를 기술분석하여 데이터과학 관련 연구가 많이 이루어지고 있는 학문분야를 조사하였고, 네트워크분석을 통해 데이터과학 분야 연구영역의 지적구조를 시각적으로 파악하였다. 분석결과, 데이터과학 분야의 연구들은 2개 영역 9개 군집으로 구분되었으며, 주제범주의 용어들 중 중심성이 높은 용어들을 통해 각 군집의 대표적인 주제들을 선정하였다. 연구의 결과는 데이터과학 분야의 연구들에 대한 지적구조를 파악하는데 도움이 될 수 있고, 문헌정보학과의 연계융합전공으로서의 데이터과학 교과과정 개발에 방향성을 제시할 수도 있을 것이다.

Abstract

Data Science is emerging as a closely related field of study to Library and Information Science (LIS), and as an interdisciplinary subject combining LIS, statistics and computer science in an attempt to understand the value of data by applying what LIS has been doing for collecting, storing, organizing, analyzing, and utilizing information. To investigate which subject fields other than LIS, statistics, and computer science are related to Data Science, this study retrieved 667 materials from Web of Science Core Collection, extracted terms representing Web of Science Categories, examined subject fields that are studying Data Science using descriptive analysis, analyzed the intellectual structure of the field by co-word analysis and network analysis, and visualized the results as a Pathfinder network with clustering created with the PNNC clustering algorithm. The result of this study might help to understand the intellectual structure of the Data Science field, and may be helpful to give an idea for developing relatively new curriculum.

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Abstract

The purpose of this study is to identify topic areas of academic library research using two informetric methods; word clustering and Pathfinder network. For the data analysis, 139 articles published in major library and information science journals from 2005 to 2009 were collected from the Korean Science Citation Index database. The keywords that represent research topics were gathered from two sections: an abstract and titles in references. Results showed that reference titles usefully represent topics in detail, and combining abstracts and reference titles can produce an expanded topic map.

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Abstract

The goal of this paper is to explore the field of Computer and Information Science with the aid of text mining techniques by mining Computer and Information Science related conference data available in DBLP (Digital Bibliography & Library Project). Although studies based on bibliometric analysis are most prevalent in investigating dynamics of a research field, we attempt to understand dynamics of the field by utilizing Latent Dirichlet Allocation (LDA)-based multinomial topic modeling. For this study, we collect 236,170 documents from 353 conferences related to Computer and Information Science in DBLP. We aim to include conferences in the field of Computer and Information Science as broad as possible. We analyze topic modeling results along with datasets collected over the period of 2000 to 2011 including top authors per topic and top conferences per topic. We identify the following four different patterns in topic trends in the field of computer and information science during this period: growing (network related topics), shrinking (AI and data mining related topics), continuing (web, text mining information retrieval and database related topics), and fluctuating pattern (HCI, information system and multimedia system related topics).

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대학도서관에서 제공하고 있는 디지털참고봉사의 현황을 이해하기 위하여 전국적인 조사를 수행하여 분석하였다. 2003년 7월 8일부터 7월 22일까지 직접 접속을 통한 관찰과 질문응답 기록을 통하여 데이터를 수집하였다. 우리나라 4년제 대학 중 171개 도서관이 디지털참고봉사를 제공하는 것으로 나타났으며, 접근수준, 명칭, 서비스방식, 웹폼, 서비스정책 등 디지털참고봉사 제공 관련 특성과 이용량, 응답비율, 질문유형 등 이용관련 특성을 분석하였다. 현황과 문제점이 식별되고, 도서관 서비스로 확립되기 위한 제언이 이루어졌다.

Abstract

To understand current state of the digital reference services in Korean academic libraries, a comprehensive examination and analysis was performed. Data was collected from July 8. 2003 to July 22. 2003, through direct site examination and recording the question and answer transcripts. The analysis focused on the provision characteristics and use of the digital reference services. Results revealed interesting findings and related problems. Suggestions for future development are provided.

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Abstract

Authoritative as well as objective information on ranking or dominant research areas of academic departments/schools in a certain discipline is essential for the graduate school applicants. In this study, we performed an informetric analysis to identify dominant research areas in the top 10 U.S. LIS schools. We used two different datasets of research productivity and research interests of the LIS faculty. The correspondence analysis method was employed to graphically display the association between research areas and the LIS schools. We found that the research productivity data collected from SSCI database generated a very informative map presenting which research areas were dominant in which LIS schools. We also found that for the two most productive subject areas in LIS over the past 10-year period, the proportion of research articles in information retrieval decreased to a great extent in the recent 5-year period, whereas that of information seeking behavior showed an almost same degree of increase.

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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

사회 전반적으로 협업의 중요성과 필요성이 강조되고 있으며, 연구자들의 협업 역시 증가하고 있다. 연구자의 협업에는 학자로서의 특성이 반영된다는 점에서 특이성을 가진다. 본 연구는 연구자 협업 패턴에 영향을 미치는 요인을 알아보기 위해 가설을 설정하고 이를 검증하였다. 영향 요인은 연구자들의 협업 행태 및 동기에 대한 선행연구를 토대로 추출하였으며, 계량정보학 분야 연구자들을 대상으로 네트워크 분석과 설문 분석의 두 가지 방법을 활용하여 가설을 검증하였다. 설문은 네트워크 분석에 포함된 연구자를 대상으로 한 웹 설문으로 진행하였다. 본 연구 결과는 연구자 인식 분석을 통한 개인적 선택 요인과 관계 계량정보학 분석을 통한 집단적 결과 요인을 분석했다는 점에서 의의가 있으며, 연구자 협업을 장려하는 정책 및 디지털 협업서비스 기획 등에 활용될 수 있을 것이라 기대된다.

Abstract

The collaboration is becoming ever more widespread in scientific research. Unlike collaboration in other areas such as in a company, research collaboration has an unique feature that it is reflected by scholars’ characteristics. Based on previous studies on research collaboration, five major factors are identified. We propose five hypotheses from them and examine these by using both in-person questionnaire survey and relational bibliometric analysis. The survey analysis informs individual choice factors and the bibliometric analysis informs collective consequence factors. The results of this study may have implications for science policies and digital collaboration services.

초록

이 연구에서는 토픽 모델링 결과 해석의 용이성을 위하여, 동적 인용 네트워크를 활용하여 LDA 기반 토픽 모델링의 토픽 수를 설정하고 중복 배치된 주요 키워드를 자아 중심 네트워크 분석을 통해 재배치하여 제시하는 방법을 제안하였다. ‘White LED’ 두 분야의 논문 데이터를 이용하여 분석한 결과, 동적 인용 네트워크 분석을 통해 형성된 분석대상 문헌집단에 혼잡도에 따른 토픽수를 사용하고 중복 분류된 토픽 내 주요 키워드를 자아중심 네트워크 분석 기법을 적용하여 재배치한 결과가 토픽 간의 중복도가 가장 낮은 것으로 나타났다. 따라서 동적 인용 네트워크 및 자아 중심 네트워크 분석을 적용함으로써 토픽모델링에 의한 분석 결과를 보완하는 다면적인 연구 동향 분석이 가능할 것으로 보인다.

Abstract

The combined approach of using ego-centric network analysis and dynamic citation network analysis for refining the result of LDA-based topic modeling was suggested and examined in this study. Tow datasets were constructed by collecting Web of Science bibliographic records of White LED and topic modeling was performed by setting a different number of topics on each dataset. The multi-assigned top keywords of each topic were re-assigned to one specific topic by applying an ego-centric network analysis algorithm. It was found that the topical cohesion of the result of topic modeling with the number of topic corresponding to the lowest value of perplexity to the dataset extracted by SPLC network analysis was the strongest with the best values of internal clustering evaluation indices. Furthermore, it demonstrates the possibility of developing the suggested approach as a method of multi-faceted research trend detection.

초록

본 연구는 구술자료 아카이브 정보시스템 설계를 위하여 구술기록물의 생산, 수집절차, 접근의 용이성, 저작권 등에 대하여 논의하였으며, 웹 구술사료 아카이브 설계 구축을 위한 기본 방안과 평가를 위한 가이드라인을 개발함으로써 웹 구술사료 아카이브 구축을 위해 활용 가능한 기준을 제시해 보고자 하였다. 이를 위해 평가 프레임워크를 기반으로 국내외 웹 구술사료 아카이브 5개 기관을 선정하여 연구자가 제시한 평가용 가이드라인을 적용하여 사례분석을 하였다. 여기에서 얻어진 결과를 바탕으로 국내의 웹 구술사료 아카이브 정보시스템 구축을 위한 개선점을 논의하였다.

Abstract

This study discussed on production, procedures of collection, accessibility, copyright of archival records for designing oral history archive information system, and aimed to suggest practical standards by developing guidelines for evaluation and building of web oral history archives. For this, based on evaluation framework, guidelines for evaluation designed by researchers were applied to five domestic and foreign web oral history archives as case study analysis. Base on the results of the analysis, some possible suggestions were made for building successful web oral history archive information system in Korea.