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.

초록

한국정보문화진흥원이 관리하는 국가 지식정보자원은 여러 기관에 분산되어 있으며, 메타데이터 규격은 통합이 아니라 검색을 위한 개념적 수준의 권고 표준이었다. 그래서 데이터를 연계하거나 통합하는데 많은 문제가 발생하고 있다. 본 논문에서는 여러 기관에 분산된 지식정보자원에 대한 통합을 위하여 기존에 여러 기관에 분산된 메타데이터를 분석하여 문제점을 도출하고 이를 보완하며, 지속적으로 연계 및 통합할 수 있는 표준 모델을 제시하고자 한다.

Abstract

National Knowledge and Information Resources of KADO(Korea Agency for Digital Opportunity and Promotion) were distributed to the several data centers. The metadata for the resources was the conceptual level recommended standard. It was not for the integration, but the retrieval. So it is not easy to integrate to the central metadata DB or connect metadata among the data centers. In this paper, we analysed the metadata of the several data centers and provided the integrated standard model for the central metadata DB.

초록

SIARD_KR은 스위스 연방 기록보존소에서 개발한 관계형 데이터베이스 컨텐츠의 장기보존에 이용하는 기술인 SIARD를 우리나라의 실정에 맞게 일부 수정한 행정정보 데이터세트 보존 도구이다. 기존의 선행연구는 SIARD가 얼마나 관계형 데이터베이스안에 들어있는 모든 데이터를 손실 없이 잘 추출할 수 있는지에 초점이 맞춰져 있다. 하지만 데이터베이스에 들어있는 데이터 전부가 의미 있는 정보, 즉 행정정보 데이터세트는 아니다. 따라서 이 논문은 SIARD_KR이 행정정보 데이터세트의 특성을 반영하고 있는가에 대한 문제의식에서 시작한다. SIARD_KR이 단순히 DB에 저장된 데이터를 추출하는 도구가 아니고 의미 있는 정보만을 식별하여 추출할 수 있을지, 본래의 시스템에서 유리되어도 의미 있는 정보를 유지할 수 있을지 확인하려 한다. 본 논문은 SIARD_KR의 구조를 분석하고, 예상되는 문제점을 도출하여 그에 대한 개선방안을 제시하는 것을 목적으로 한다.

Abstract

SIARD_KR is an administrative information dataset preservation tool. It is a partially modified version of SIARD, technology used for long-term preservation of relational databases developed by the Swiss Federal Archives, to suit Korea’s situation better. Previous studies have focused on how SIARD is able to effectively extract all data contained in the relational database without loss. However, not all data contained in the database is meaningful information, that is, an administrative information dataset. This paper began, therefore, with the awareness of the problem of whether SIARD_KR reflects the characteristics of the administrative information dataset. SIARD_KR is not only a tool for extracting data stored in the DB. We want to see if it is capable of identifying and extracting only meaningful information, and maintaining meaningful information, even if it is separated from the original system. The purpose of this paper is to analyze the structure of SIARD_KR, identify expected problems, and suggest improvement measures for them.

초록

개체들 사이의 관계를 저차원 공간에 매핑하는 다차원척도법을 수행하기 위한 다양한 방법과 알고리즘이 개발되어왔다. 그러나 PROXSCAL이나 ALSCAL과 같은 기존의 기법들은 50개 이상의 개체를 포함하는 데이터 집합을 대상으로 개체 간의 관계와 군집 구조를 시각화하는데 있어서 효과적이지 못한 것으로 나타났다. 이 연구에서 제안하는 군집 지향 척도법 CLUSCAL(CLUster-oriented SCALing)은 기존 방법과 달리 입력되는 데이터의 군집 구조를 고려하도록 고안되었다. 50명의 저자동시인용 데이터와 85개 단어의 동시출현 데이터에 대해서 적용해본 결과 제안한 CLUSCAL 기법은 군집 구조를 잘 식별할 수 있는 MDS 지도를 생성하는 유용한 기법임이 확인되었다.

Abstract

There have been many methods and algorithms proposed for multidimensional scaling to mapping the relationships between data objects into low dimensional space. But traditional techniques, such as PROXSCAL or ALSCAL, were found not effective for visualizing the proximities between objects and the structure of clusters of large data sets have more than 50 objects. The CLUSCAL(CLUster-oriented SCALing) technique introduced in this paper differs from them especially in that it uses cluster structure of input data set. The CLUSCAL procedure was tested and evaluated on two data sets, one is 50 authors co-citation data and the other is 85 words co-occurrence data. The results can be regarded as promising the usefulness of CLUSCAL method especially in identifying clusters on MDS maps.

초록

오늘날 점차 데이터 집약적으로 변모하는 학문 환경 속에서 데이터는 연구부산물이 아닌 연구성과물로써 학술 커뮤니케이션의 기반으로 자리 잡아가고 있다. 그러나 데이터 공급의 확대나 접근가능성의 확보만으로는 실제적인 데이터 재이용을 담보하는 데 한계가 있다. 이를 극복하기 위해서는 학술연구자의 데이터 재이용 행위와 데이터요구를 심층적으로 파악할 필요성이 있다. 따라서 본 연구는 연구자의 주요 데이터 재이용 행위와 데이터요구를 규명하고자 하였다. 이를 위해 한국사회과학자료원(KOSSDA)의 최근 3개년 데이터 재이용문헌 중 KCI 등재 논문의 저자를 연구대상으로 선정하고, 인터뷰를 수락한 연구자 12명과의 심층면담을 수행하였다. 심층면담 분석결과, 데이터를 재이용하는 요인은 개인적, 경제적, 기술적, 사회적 측면 모두에서 나타났으며, 데이터 재이용 목적에 따라 데이터 그 자체를 이용하거나 데이터가 지닌 맥락정보를 활용하였다. 웹 기반의 정보원으로부터 데이터를 주로 습득하였으나 비공식적인 커뮤니케이션을 통해 파악하는 경우도 있었다. 한편 데이터 재이용 시에 발생하는 학술연구자의 데이터요구를 살펴보면 생산 단위는 기관을, 언어는 영어를, 국가로는 미국을 선호하였다. 또한 조사원 기입식 대인면접 조사 방식으로 수집된 양적 데이터를 우선시하였다. 메타데이터와 식별정보를 충분히 포함한 원자료 수준의 데이터를 긍정적으로 인식하였으나, 접근 및 이용이 통제된 데이터는 데이터가 지닌 가치에 대한 확신을 갖기 어려워 부정적으로 받아들였다. 그러나 데이터의 규모나 최신성과 관련된 선호는 뚜렷하게 나타나지 않았는데 이는 선택 가능한 유사 데이터가 부재하였기 때문이었다.

Abstract

In today’s increasingly data-intensive academic environment, data is becoming the foundation of academic communication as a research outcome rather than a research by-product. However, there is a limit to guaranteeing actual data reuse only by expanding the data supply or securing accessibility. In order to overcome this, it is necessary to understand the data reuse behavior and data needs in-depth. Therefore, this study attempted to identify the major data reuse behavior and data needs among researchers. To this end, the authors of KCI papers among the data reuse documents of the Korea Social Science Data Archive (KOSSDA) for the past 3 years were targeted. An in-depth interview was conducted with 12 researchers who accepted the interview. As a result, factors considered when reusing data were personal, economic, technical, and social aspects, and it was found that the data itself was used or contextual information of the data was used depending on the purpose of data reuse. The path to acquiring data is a web-based source of information, and a path through informal communication can also be found. In terms of the data needs, it was found that they prefer English, the United States, and institutional producers. Also they have a clear preference for quantitative data from an interviewer-filled interpersonal interview survey method, rich metadata along with raw data, and data that contains identification information. However, due to the lack of confidence in the value, it is negative for the use of data with controlled access and use, and it is difficult to confirm a clear preference because there is no similar data available for selection in terms of size and freshness.

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과학기술분야 국제협력은 국가 경쟁력 확보를 위해서 필수적이다. 한국은 과학기술의 인적․물적 자원의 한계를 극복하고자 연구의 국제화를 추진하고 있으며 최근 아시아 국가와 연구협력에서 높은 성장률을 보여주었다. 본 연구에서는 네트워크 분석을 이용하여 한국과의 공동연구가 크게 증가한 아시아 국가 간 공동연구 현황을 공저논문 수와 주제범주로 구분하여 실증적으로 파악하였다. 최근 5년간 아시아 국가 간 공저논문 수 기반 네트워크를 살펴보면, 일본, 중국, 한국 등 동북아시아 국가들이 네트워크 중심부에 있었으며 국가 상호 간 공동연구가 활발하게 이루어졌다. 또한 아시아 지역별로 공동연구의 주제범주를 분석한 결과, 동북아시아 지역은 기초과학 분야에서, 남부아시아, 동남아시아, 서남아시아 지역은 의학 분야에서 공동연구가 활발하게 이루어진 것으로 나타났다.

Abstract

Recently, research community in Korea has shown a rapid growth in collaborating with Asian countries. In this study, we analyzed research collaboration among Asian countries using network analysis of co-authored papers as well as subject categories. The network of co-authored papers among Asian countries over the 5-year period since 2005 revealed that Japan, China, and Korea were positioned at the central part of the network and highly productive in collaborative research. In the analysis of the subject categories of co-authored papers in four different Asian regions with 2009 data, physics and material science were found the most productive subject fields in collaborative research in Northeast Asia. On the other hand, medical science was the most collaborative subject field in the remaining Asian regions.

초록

국내 학술연구의 동향을 구체적으로 파악하여 연구개발 활동의 체계적인 지원 및 평가는 물론 현재와 미래의 연구 방향을 설정할 수 있는 기초 데이터로서, 개별 학술지 논문에 표준화된 주제 범주(통제키워드)를 부여할 수 있는 효율적인 방안을 모색하였다. 이를 위해 한국연구재단 ｢학술연구분야분류표｣ 상의 분류 범주를 국내 학술지 논문에 자동 할당하는 과정에서, 자질선정 기법을 중심으로 자동분류의 성능에 영향을 미치는 주요 요소들에 대한 다각적인 실험을 수행하였다. 그 결과, 실제 환경의 불균형 데이터세트(imbalanced dataset)인 국내 학술지 논문의 자동분류에서는 보다 단순한 분류기와 자질선정 기법, 그리고 비교적 소규모의 학습집합을 사용하여 상당히 좋은 수준의 성능을 기대할 수 있는 것으로 나타났다.

Abstract

As basic data that can systematically support and evaluate R&D activities as well as set current and future research directions by grasping specific trends in domestic academic research, I sought efficient ways to assign standardized subject categories (control keywords) to individual journal papers. To this end, I conducted various experiments on major factors affecting the performance of automatic classification, focusing on feature selection techniques, for the purpose of automatically allocating the classification categories on the National Research Foundation of Korea’s Academic Research Classification Scheme to domestic journal papers. As a result, the automatic classification of domestic journal papers, which are imbalanced datasets of the real environment, showed that a fairly good level of performance can be expected using more simple classifiers, feature selection techniques, and relatively small training sets.

초록

최근 연구데이터가 국가자산이라는 인식의 확산으로 원시데이터 관리 및 재사용의 필요성이 이슈이다. 본 연구에서는 데이터의 체계적인 관리를 위해, 스키마 클래스를 상속하는 방식의 메타데이터 설계 모델과 상속을 통해 생성된 스키마 객체들을 대상으로 메타데이터 통합 검색 모델을 제안하였다. 스키마 클래스를 상속한 스키마 객체가 데이터 컬렉션에 1대1의 관계를 갖도록 데이터 아키텍처를 설계하였으며, 제안된 모델의 검증을 위해서 가상 스키마 클래스 및 객체가 시스템적으로 구현 가능함을 증명하였다. 본 연구에서 제안하는 스키마 클래스 상속 및 통합검색 모델은 일반적으로 사용되는 ‘하향식 계층 모델’의 단점을 극복하는 모델로서, 정부 기관에서 생산되는 데이터를 독립적으로 관리하는데 활용될 수 있다고 사료된다.

Abstract

The necessity of the raw data management and reuse is issued by diffusion of the recognition that research data is a national asset. In this paper, a metadata design model by schema class inheritance and a metadata integrated search model by schema objects are suggested for a structural management of the data. A data architecture in which an schema object has an 1：1 relation to the data collection was designed. A suggested model was testified by creation of a virtual schema class and objects which inherit the schema class. It showed the possibility of implement systematically. A suggested model can be used to manage the data which are produced by government agencies because schema inheritance and integrated search model present way to overcome the weak points of the ‘Top-dow Hierarchy model’ which is being used to design the metadata schema.

초록

Abstract

Despite the widespread use, critics claim that citation analysis has serious limitations in evaluating the research performance of scholars. First, conventional citation analysis methods yield one-dimensional and sometimes misleading evaluation as a result of not taking into account differences in citation quality, not filtering out citation noise such as self-citations, and not considering non-numeric aspects of citations such as language, culture, and time. Second, the citation database coverage of today is disjoint and incomplete, which can result in conflicting quality assessment outcomes across different data sources. This paper discuss the findings from a citation analysis study that measured the impact of scholarly publications based on the data mined from Web of Science, Scopus, and Google Scholar, and briefly describes a work-in-progress prototype system called CiteSearch, which is designed to overcome the weaknesses of existing citation analysis methods with a robust citation-based quality assessment approach.

초록

사용자는 원하는 자료를 검색하기 위해서 각 위치에 대한 정보를 저장하고 있는 검색엔진을 이용하는 경우가 대부분이다. 하지만 자료의 양이 방대해 짐에 따라 사용자에게 실제로 필요한 정보가 아닐 경우가 많이 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결할 수 있는 개인형 릴 인터페이스 에이전트 시스템인 7f 가이드를 제안하였다. 웹 가이드는 사용자의 행동과 에이전트의 방문을 키워드를 중심으로 각각의 사례로 저장하는 사례기반 학습 방법을 이용, 특징 개인 사용자가 웹 상에서 검색하고자 하는 자료를 입력받은 후부터 사용자의 방문 행동을 학습하여 보다 빠른 시간 내에 원하고자 하는 자료를 검색할 수 있도록 도와주는 에이전트 시스템이다.

Abstract

Users usually search for the required information via search engines which contain locations of the information. However. as the amount of data gets large, the result of the search is often not the information that users actually want. In this paper a web guide is proposed in order to resolve this problem. The web guide uses case-based learning method which stores and utilizes cases based on the keywords of user's action and agent's visit. The proposed agent system learns the user's visiting actions following the input of the data to be searched, and then helps rapid searches of the data wanted.