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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
본 연구는 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 대량의 데이터로부터 학제 간 융합 기술을 발굴하는 일련의 과정을 제시하는 것을 목표로 한다. 바이오공학 기술(BT) 분야와 정보통신 기술(ICT) 분야 간의 융합 연구를 위해 (1) BT 분야의 기술용어 목록을 작성하여 대량의 학술논문 메타데이터를 수집한 후 (2) 패스파인더 네트워크 척도 알고리즘을 이용해 유망 기술의 지식 구조를 생성하고 (3) 토픽 모델링 기법을 사용하여 BT분야 중심의 내용 분석을 수행하였다. 다음 단계인 BT-ICT 융합 기술 아이템 도출을 위해, (4) BT-ICT 관련 정보를 얻기 위해 BT 기술용어 목록을 상위 개념으로 확장한 후 (5) OpenAPI 서비스를 이용하여 두 분야가 관련된 학술 정보의 메타데이터를 자동 수집하여 (6) BT-ICT 토픽 모델의 내용 분석을 실시하였다. 연구를 통해 첫째, 융합 기술의 발굴을 위해서는 기술 용어 목록의 작성이 중요한 지식 베이스가 된다는 점과 둘째, 대량의 수집 문헌을 분석하기 위해서는 데이터의 차원을 줄여 분석을 용이하게 해주는 텍스트 마이닝 기법이 필요하다는 점을 확인하였다. 본 연구에서 제안한 데이터 처리 및 분석 과정이 학제 간 융합 연구의 가능성이 있는 기술 요소들을 발굴하는 데 효과적이었음을 확인할 수 있었다.
Abstract
The objectives of this study is to present a discovering process of interdisciplinary convergence technology using text mining of big data. For the convergence research of biotechnology(BT) and information communications technology (ICT), the following processes were performed. (1) Collecting sufficient meta data of research articles based on BT terminology list. (2) Generating intellectual structure of emerging technologies by using a Pathfinder network scaling algorithm. (3) Analyzing contents with topic modeling. Next three steps were also used to derive items of BT-ICT convergence technology. (4) Expanding BT terminology list into superior concepts of technology to obtain ICT-related information from BT. (5) Automatically collecting meta data of research articles of two fields by using OpenAPI service. (6) Analyzing contents of BT-ICT topic models. Our study proclaims the following findings. Firstly, terminology list can be an important knowledge base for discovering convergence technologies. Secondly, the analysis of a large quantity of literature requires text mining that facilitates the analysis by reducing the dimension of the data. The methodology we suggest here to process and analyze data is efficient to discover technologies with high possibility of interdisciplinary convergence.
초록
기술 환경의 변화는 문헌정보시스템의 혁신적인 변화를 촉진하고 있다. 본 연구에서는 문헌 정보 체계기술과 인터넷 정보기술을 융합된 차세대 문헌 정보 시스템의 원형으로 시맨틱 라이브러리를 정의하고, 시맨틱 라이브러리의 기능적 요구사항과 아키텍처의 참조모델을 제시하였다. 시맨틱 라이브러리는 온톨로지와 메타데이터 기반의 의미적 상호 운용성과 통합을 실현하고 정보 자원의 개방과 공유 참여와 협업을 통하여 이용자 정보 서비스를 혁신하는 체제이다. 또한 시맨틱 라이브러리는 FRBR의 논리구조를 근간으로 하여 서비스 지향 아키텍처로 구현됨으로써 효과적으로 시스템을 구축을 실현할 수 있다. 본 연구에서는 차세대 문헌정보 시스템의 모델로 6개 수평 계층과 3개 수직요소로 구성되는 시맨틱 라이브러리의 참조 모델을 제시하였다.
Abstract
The current technological revolution pushes forward the innovation in the library information systems. This study proposes functional requirements and an architectural reference model of Semantic Library, recognized as a prototype of next-generation library information systems, that is a seamless convergence of the library information systems and the Internet technologies. Semantic Library can realize semantic interoperability and integration based on ontology and metadata, and also renovate information services for users with openness, sharing, participation and collaboration. Semantic Library will be effectively implemented by means of service-oriented architecture and the logical structure of FRBR. In this study, a reference model of Semantic Library consisting of 6 horizontal layers and 3 vertical elements is presented as a next-generation model of library information systems.
초록
본 연구는 차세대 포탈(EP) 기능의 평가 프레임워크를 지식창출의 관점에서 제시하는데 목표를 두고 있다. 스마트 엔터프라이즈 통합포탈 (SES)과 같은 차세대 상품이 기존의 EP 기능에 협업과 컨텐츠 관리를 통합시킴으로써, EP는 더 이상 정보와 컨텐츠의 단순 통로가 아니게 되었다. EP는 상호보완적인 정보기술의 통합체로서 거듭나고 있다. 이러한 통합현상의 일반화와 더불어 지식창출의 중요성을 감안한다면 EP기능을 지식창출의 관점에서 평가할 수 있는 기반을 마련하는 것은 중요하다고 할 수 있다. 본 연구는 문헌조사를 통하여 EP 기능의 기본적 요소를 설정하였다. 이를 기반으로 델파이 조사법을 이용하여 각각의 요소를 실증적으로 검증함과 동시에 지식창출 모델에 근거하여 분류하였다. 델파이 조사법에 사용된 전문가 그룹은 엔트루 컨설팅 파트너스에 근무하고 있는 7명의 지식경영 전문 컨설턴트로 구성되었다. 본 연구의 결과는 이론적 모델을 실무와 통합시킴으로써 EP의 평가에 있어서 새로운 비전을 제시하였다고 할 수 있다.
Abstract
The purpose of this paper is to imply for the assessing framework of next generation Enterprise Portals'(EPs) function through the lens of organizational knowledge creation. As the emerging “suite” products such as Smart Enterprise Suite (SES) converges EPs with collaboration and content management, EPs are no longer just a gateway to information and content. EPs are emerging as the center of convergence for many complementary technologies. Considering that this trend is common and knowledge creation is one of key goals of EPs, it is important to assess EPs’ function through the knowledge creation process. This paper reviews literatures to set initial assessing elements of EPs’ function, then adopts Delphi Technique to prove and categorize the elements according to the knowledge creation process. The samples are consisted of 7 professional knowledge management consultants at Entrue Consulting Partners, LG CNS. This paper may be significant in providing a new vision to the evaluation of EPs by combining a theoretical model with a practical situation.
초록
학문과 기술의 발달이 전개되면서 학문 간의 융합이 이루어지고 학제적 성향을 띠는 학문이 더욱 등장하게 되었다. 현재까지 계량정보학적 방법으로 학문 분야의 지적구조를 파악한 연구는 있었지만 학제적인 학문의 특성을 규명하여 지적구조를 분석한 시도는 적었다. 따라서 본 연구에서는 학제성을 띠는 의료정보학(Medical Informatics) 분야의 저널 중 IEEE ENG MED BIOL 저널을 선정하여 저자동시인용 분석과 동시출현단어 분석을 통해 본 저널의 지적구조를 파악하였다. 또한 상위 3개 대표 저널의 저자 및 MeSH Term을 추출하여 종합적으로 비교분석하였다. 이를 통해 의료정보학 분야의 융합된 학문들의 관계를 구조적으로 파악하고 의료정보학의 학문적 성향을 분석했다.
Abstract
Due to the development of science and technology, the convergence of various disciplines has been fostered. Accordingly, interdisciplinary studies have increasingly been expanded by integrating knowledge and methodology from different disciplines. The primary focus of biblimetric methods is on investigating the intellectual structure a field, and analysis of the characterization of interdisciplinary studies is overlooked. In this study, we aim to identify the intellectual structure of the field of medical informatics through author co-citation analysis and co-word analysis by the representative journal “IEEE ENG MED BIOL.” In addition, we examine authors and MeSH Terms of top three representative journals for further analysis of the field. We examine the intellectual structure of the medical informatics field by author and word clusters to identify the network structure of medical informatics disciplines.