초록

본 연구에서는 학술정보검색에 있어 국내 대학생과 대학원생들이 외국어 탐색문을 어떻게 활용하는지, 그리고 이용자의 특성에 따라 외국어 탐색문의 활용도에 차이가 나타나는지 파악하고자 하였다. 연구 모형은 Ellis의 정보탐색과정 모형을 바탕으로 설계되었으며, 실험, 인터뷰, 통계분석 등 양적․질적인 연구방법을 모두 활용하였다. 연구 결과, 학술정보검색의 각 단계에서 국문 검색 전략과는 다른 다양한 외국어 검색 전략들이 발견되었고, 이러한 검색 전략들은 특히 이용자의 전공분야와 학력에 따라 차이를 보이는 것으로 파악되었다. 특히 인문․사회과학분야 피실험자들이 과학기술분야 피실험자들에 비해 외국어 탐색문을 선정하는 데 큰 어려움을 겪으며, 이에 따라 외국어를 활용한 검색을 선호하지 않는 점을 확인하였다. 또한 외국어 학술정보검색에서 인용정보나 발행지 정보 등 본문 이외의 정보들에 대한 의존도가 높아지는 모습을 보였다. 결과적으로 이용자의 특성에 따라 학술정보검색 과정에 외국어를 활용하는 비중이나 느끼는 어려움의 정도에 차이가 존재한다는 점을 파악할 수 있었으며, 향후 대학도서관은 이러한 이용자의 특성에 맞추어 이용자교육이나 도서관 서비스를 제공할 수 있을 것이다.

Abstract

This study focused on understanding the Korean university students’ (both undergraduates and graduates) use of foreign language for scholarly information retrieval especially in different search strategies employed based on users’ characteristics. A new model was developed based on Ellis’s behavioral model of information seeking strategies. The research applied both quantitative and qualitative methods to analyze the data. The students used a variety of foreign language information seeking strategies at different stages of academic information retrieval based on his/her field of study or level of education. The liberal arts and social science students had more difficulty in selecting proper search terms in the foreign language than the science and technology students. This difficulty resulted in less preference for using foreign language queries by the liberal arts and social science students. The students relied more on the bibliographic and citation information in scholarly information retrieval using foreign language queries than the Korean queries. The research outcomes should provide some guidelines on how the Korean university libraries offer information literacy programs and other services based on the patrons’ characteristics.

초록

공공 연구기금을 지원받아 산출된 연구 성과물을 온라인상에 디지털 형태로 공개하여 이용자가 보다 쉽게 접근하고 활용할 수 있도록 하는 오픈 사이언스 프로젝트가 해외에서 활발히 진행되면서, 미국 대학도서관에서는 이에 부응하는 연구지원 서비스에 관심이 증대되고 있다. OECD가 제시하는 오픈 사이언스 프로젝트 3대 이행 수단 중에서 ‘역량강화’는 도서관의 연구지원 서비스를 통해 효과적으로 준비할 수 있다. 이에 본 연구는 학술커뮤니케이션을 바탕으로 미국 13개 유수 대학도서관에서 시행하고 있는 연구지원 서비스 정책에 대해 최근 문헌과 웹사이트를 중심으로 살펴보았다. 이를 기반으로 미국 대학도서관의 연구지원 모범 서비스 사례를 소개하고 국내 19개 연구중심대학의 도서관 홈페이지와 관련 이해 당사자들의 의견을 분석하였다. 국내 대학도서관은 미국 대학도서관과 비교했을 때 오픈액세스나 연구 데이터관리 등에 대한 서비스 개발 경험과 전문성이 낮은 것으로 나타났다. 본 연구에서는 미국 대학도서관의 우수 사례를 기반으로 국내 대학도서관의 학술커뮤니케이션 관련 연구지원 서비스 개선방안을 제시하였다. 본 연구결과는 대학도서관에서 오픈 사이언스 시대에 필요한 연구지원 서비스 계획 수립 시 기초자료로 활용될 수 있으며, 국제적으로 경쟁력 있는 연구지원 서비스를 도입하여 국내 연구자들의 연구력 향상에 도움이 될 수 있을 것이다.

Abstract

Open Science Project, which enables users to access and utilize public research results in a digital format, is being actively promoted overseas, and American university libraries are interested in research support service. Among the three OECD implementation measures, ‘capacity building’ can be effectively prepared through librarians’ research support services. Therefore, this study investigated the policy of research support service implemented in leading American 13 university libraries in preparation for the open science era focusing on the recent literatures and library websites. Based on the best cases of research support service of American university libraries, I analyzed the homepage of 19 domestic research universities’ library focusing on scholarly communication service and suggested improvements. In Korea, open access service and management of research data are lacking in terms of experience and expertise. This study result can be used as a basic reference when establishing the research support service plan needed in the open science era in the university library and can contribute to the improvement of the research ability of domestic researchers by introducing internationally competitive research support services.

초록

Abstract

In this study, the author examined medical information management research trends in abroad and Korea from the perspectives of library and information science. LISA was used to collect research data in abroad from 2007 to 2010 (a total of 225 research articles). Korean studies were investigated using DBPIA to compare research trends. Content analysis results based on subject category show that research in abroad increased consistently and electronic resources and collection-related subjects were frequently studied. In Korea, the electronic resources and collection-related research proportion was also high, and much research was done in the areas of bibliometrics. However, medical information management researches did not increase in Korea between 2000 and 2010.

초록

이 연구에서는 한 대학도서관의 신착 도서 리스트 중 사회 과학 분야 6,253권에 대해 목차 정보를 이용하여 자동 분류를 적용하였다. 분류기는 kNN 알고리즘을 사용하였으며 자동 분류의 범주로 도서관에서 도서에 부여한 DDC 300대 강목을 사용하였다. 분류 자질은 도서의 서명과 목차를 사용하였으며, 목차는 인터넷 서점으로부터 Open API를 통해 획득하였다. 자동 분류 실험 결과, 목차 자질은 분류 재현율과 분류 정확률 모두를 향상시키는 좋은 자질임을 알 수 있었다. 또한 목차는 풍부한 자질로 불균형인 데이터의 과적합 문제를 완화시키는 것으로 나타났다. 법학과 교육학은 사회 과학 분야에서 특정성이 높아 서명 자질만으로도 좋은 분류 성능을 가져오는 점도 파악할 수 있었다.

Abstract

This study applied automatic classification using table of contents (TOC) text for 6,253 social science books from a newly arrived list collected by a university library. The k-nearest neighbors (kNN) algorithm was used as a classifier, and the ten divisions on the second level of the DDC’s main class 300 given to books by the library were used as classes (labels). The features used in this study were keywords extracted from titles and TOCs of the books. The TOCs were obtained through the OpenAPI from an Internet bookstore. As a result, it was found that the TOC features were good for improving both classification recall and precision. The TOC was shown to reduce the overfitting problem of imbalanced data with its rich features. Law and education have high topic specificity in the field of social sciences, so the only title features can bring good classification performance in these fields.

초록

본 연구는 한국과학기술정보연구원(KISTI)에서 개발하고 있는 국가연구데이터커먼즈(KRDC)를 실제 이용할 국가과학기술연구회(NST) 산하 정부출연연구기관의 연구데이터 관리자를 대상으로 연구데이터를 분석하기 위한 인프라와 서비스의 현황을 파악하고, KRDC 체계 구축과 관련한 연구데이터 관리자들의 인식을 조사하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 KISTI를 제외한 24개의 정부출연연구기관을 대상으로 설문을 실시하였으며, 설문조사에 응답한 15개 기관 중 후속 인터뷰에 동의한 9개 기관의 연구데이터 관리자를 대상으로 인터뷰를 수행하였다. 설문 결과, 대부분의 기관들이 관련 서비스를 제공하고 있었으며, 연구데이터 활용을 위한 통합 분석 프레임워크의 도입과 외부에 공개된 분석 SW를 사용할 수 있는 체제에 대한 제공 의향 역시 높은 것으로 나타났다. 한편 후속 인터뷰를 통해 각 기관별로 제공하는 분석 서비스의 외부 공개 현황을 파악해보았을 때, 매우 소수의 기관만이 이를 외부에 공개하고 있었다. 이러한 연구 결과를 분석해보면, 프레임워크를 통해 분석 인프라와 서비스가 제공될 경우 활용하고자 하는 수요가 있으나, 각 기관에서 보유하고 있는 분석 자원을 공개 및 공유하기 어렵다는 것을 알 수 있다. KRDC 체계 구축을 위해서는 연구 현장에서의 분석 인프라와 분석 서비스의 공유가 필수적인 만큼 연구 현장에서의 인식 전환, 나아가 제도적 변화가 필요하며, 후속 인터뷰에서 제시된 시스템의 편리성, 보안, 보상체계 등을 잘 고려하는 정책을 수립하기 위해 노력할 필요가 있다.

Abstract

The purpose of this study is to identify the current status of infrastructure and services for analyzing research data for research data managers at government-funded research institutions under the National Research Council for Science and Technology (NST) who will actually use the Korea Research Data Commons (KRDC), which is being developed by the Korea Institute of Science and Technology Information (KISTI) and to investigate the perceptions of research data managers related to the establishment of KRDC system. For the study, we conducted a survey targeting 24 government-funded research institutes, excluding KISTI, and interviewed research data managers from 9 of the 15 institutions surveyed who agreed to follow-up interviews. As a result of the survey, most institutions were providing related services, and their willingness to introduce an integrated analysis framework for the use of research data and provide a system for using externally released analysis software was also high. Meanwhile, when we investigated the external disclosure status of each institution’s analysis services through follow-up interviews, only a minimal number of institutions were disclosing them to the outside world. The findings reveal that there is a demand to utilize analysis infrastructure and services when provided through the framework. However, it is difficult to disclose and share the analysis resources held by each organization. In order to establish the KRDC system, it is essential to share research sites’ analysis infrastructure and services, and in addition, changes in the perception of research sites and institutional changes are necessary. Furthermore, there is a need to establish policies that consider the system’s convenience, security, and compensation system raised in the follow-up interviews.

초록

전자정보가 일반화되면서 전자정보 사용에 대한 이해가 절실해졌다. 본 논문은 전자정보의 이용통계가 무엇인지, 이 통계가 도서관 의사결정에 어떻게 사용될 수 있는지 그리고 데이터의 수집, 처리 및 분석과 관련된 제반 사항에 대해 기술하고 있다. 또한 이용통계와 관련된 대표적인 표준을 제시한다. 전자정보 이용 통계는 개별 도서관에서 활용하는 자료가 될 뿐 아니라 문헌정보학의 여러 분야에서 활용될 수 있는 연구 자료가 된다는 측면에서 이용통계를 사용하는 구체적인 연구방향을 제시하고 있다.

Abstract

As the use of electronic information sources becomes increasingly common, the need for understanding their use becomes critical. This paper describes what usage statistics of electronic materials entail, how they can be used for a variety of library decision making, and the process in which the data can be best acquired, processed, analyzed and presented. It also offers a general introduction to on-going standardization efforts related to usage statistics of electronic resources and services. Some of the research opportunities that these newly developed data sources present to library and information science field are identified.

초록

본 연구는 성숙도 모델 개념을 활용하여 디지털 전환 성과를 측정할 수 있는 지표 개발을 시도하였다. 디지털 전환을 위해서는 단순한 서비스 개선이 아니라 조직, 업무 변화까지를 고려할 필요가 있다. 여기서는 우리나라의 대표적인 과학기술정보서비스 기관인 KISTI의 디지털 전환 측정을 위한 모델 개발을 목표로 하였다. KSITI는 이미 디지털 전환을 위한 BPR 작업을 수행한 바 있으며, 성숙도 모델 개념을 차용하였다. 단, BPR에서는 해당 결과를 측정할 수 있는 방법은 존재하지 않는다. 본 논문에서는 성숙모 모델을 기반으로 디지털 전환을 측정할 수 있는 지표를 개발하였다. 지표개발은 모델 개발과 평가 두 가지 방법으로 수행하였다. 모델 구성을 위한 사례는 기존 KISTI에서 수행한 관련 연구, 다양한 국내․외 사례를 통해 이루어졌다. 검증 전 모델은 대분류를 기준으로 기술(37개), 데이터(45개), 전략(18개), 조직(인력)(36개), (사회적)영향력(14개)이었다. 검증 후에 최종 모델은 기술(20개/17개 지표 탈락), 데이터(36개/9개 지표 탈락), 전략(18개/유지), 조직(인력)(30개/6개 지표 탈락), (사회적)영향력(13개/1개 지표 탈락)으로 구성되었다.

Abstract

This study aimed to develop indicators that can measure the digital transformation performance of science and technology information construction and sharing systems by utilizing the Digital Curation Maturity Models. For digital transformation, it is necessary to consider not only simple service improvement but also organizational and business changes. In this study, we aimed to develop a model for measuring the digital transformation of KISTI, Korea’s representative science and technology information service organization. KISTI has already carried out BPR work for digital transformation and borrowed the concept of a maturity model. However, in BPR, there is no method to measure the result. Therefore, in this paper, we developed an index to measure digital transformation based on the maturity model. Indicator development was carried out in two ways: model development and evaluation. Cases for model construction were made through a comprehensive review of existing KISTI and various domestic and foreign cases. The models before verification were technology (37), data (45), strategy (18), organization (36), and (social)influence (14) based on the major categories. After verification using confirmatory factor analysis, the model is classified as technology (20 / 17 indicators dropped), data (36 / 9 indicators dropped), strategy (18 / maintenance), organization(30 / 6 indicators dropped), and (social) influence (13 indicators / 1 indicator dropped).

초록

이 연구는 최근 접근 및 활용이 높아지고 있는 목차에 대해 품사 측면과 주제 측면에서 가지는 기술 통계와 비교 분석을 수행하였다. 이를 위해 대학 도서관의 수서 목록에서 사회과학분야 도서를 추출하고 해당하는 도서에 대해 종합목록으로부터 DDC 분류기호를, 인터넷 서점으로부터 목차 정보를 추출하였다. 서명과 목차를 대상으로 형태소 분석하여 명사 중심의 어휘에 대해 기술통계와 빈도 분석을 실시하였다. 그 결과 형태소 측면에서 서명과 목차는 명사가 대략 절반가량 차지하며, 서명과 비교하여 목차는 50배 정도 더 많은 명사를 가지며, 목차에 출현한 명사 중에 목차만이 고유하게 가지는 비율이 95.2%에 달하는 것으로 파악되었다. 또한 목차는 사회과학 학문분야에 따라 길이가 차이가 나는 것으로 나타났다.

Abstract

Recently, the table of contents (TOC) has been becoming increasingly accessible and utilized. The study conducted descriptive statistics and comparative analysis of the table of contents in terms of parts of speech and subject in text. For this purpose, this study chose the books of the social sciences field from acquisition lists of an academic library, obtained Dewey class numbers of target books from KERIS union catalog, and extracted TOC data from online bookstore. Morphological analysis was performed on each book titles and TOCs, and descriptive statistics and frequency analysis were carried out. As a result, nouns made up roughly half of the morphemes of titles or the TOCs. TOCs had about 50 times more nouns than titles. The percentage of unique nouns that appeared only in the table of contents is estimated to be 95.2% of the TOC’s total nouns. The table of contents also showed a differences in its lengths depending on the field of social science.

초록

이 연구에서는 웹과 학술지를 통한 학술 커뮤니케이션의 특성을 각각 분석하고, 웹상에서의 학술 커뮤니케이션 패턴이 학문 분야에 따라 어떤 차이를 보이는지 비교하였다. 경제학과 컴퓨터공학정보시스템 분야에서 키워드를 추출하여 이와 관련된 학술적 웹페이지와 학술지 논문을 수집하였고, 이를 학술적 웹페이지의 특성, 웹페이지 동시링크와 학술지 논문 동시인용 데이터의 다차원척도(MDS) 분석, 시간의 흐름에 따른 학술 활동의 변화 등 세 가지 측면에서 분석하였다. 분석 결과, 웹과 학술지를 통한 학술 커뮤니케이션에는 공통점과 차이점이 나타났으며, 이런 현상은 두 학문 분야에서 모두 확인되었다. 그리고 웹을 통한 학술 커뮤니케이션의 경우 같은 학문 분야 내의 세부 주제에 따라서 고유한 특성이 나타나는 것을 볼 수 있었다.

Abstract

In this study, the characteristics of scholarly communication through the Web and scientific journals are explored, and scholarly communication patterns in two scientific disciplines are compared to reveal the difference. Economics and Computer Science－Information Systems are selected as two disciplines to be analyzed. In the data collection process, 10 keywords are extracted from a database for each subject field, and scholarly Web pages and journal articles related to these keywords are collected and analyzed. Our investigation includes the characteristics of scholarly Web pages, Multi-Dimensional Scaling (MDS) analysis of co-linked Web pages as well as co-cited journal articles, and changes in the scholarly communication activities occurring on the Web and in scientific journals respectively over time. We found certain differences as well as common features in scholarly communication patterns between the Web and scientific journals for both fields of Economics and Computer Science. We also found that scholarly communication occurring on the Web displays unique features for each subtopic within the same field of study.

초록

본 연구에서는 성격유형과 흥미유형에 따른 독서 감상문에 나타난 독서에 대한 반응의 차이를 탐구하였다. 이를 위해 대전의 D과학고등학교 3학년 학생 81명을 대상으로 성격유형분석 데이터, 흥미유형분석 데이터, 교과독서 활동으로 작성된 독서 감상문 데이터를 수집하였다. 수집된 독서 감상문의 토픽 분석을 수행하고, 성격유형(사고형, 감정형)과 흥미유형(탐구형, 탐구형 외)에 따른 독서 감상문의 토픽 발현 확률을 통계적으로 검증하였다. 이어서 키워드 네트워크 분석을 통해 단어들의 개념 연결 구조를 측정하고, 중심성 지표를 통해 토픽모델링의 분석 결과를 보완하였다. 연구 결과, 토픽 회귀분석을 통해 토픽2(이해와 공부)와 토픽3(읽기와 사고)에서 사고형(T)과 감정형(F) 간에 통계적으로 유의한 차이를 확인할 수 있었으며, 토픽2(이해와 공부)에서 탐구형과 탐구형 외 간에 통계적으로 유의한 차이가 확인되었다. 본 연구의 결과는 맞춤형 도서 추천이나 개인화를 고려한 독서교육의 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

Abstract

This study aimed to investigate the difference in response to reading as shown in book reports by personality type and interest type. For this purpose, personality type analysis data, interest type analysis data, and book report data written in subject reading activities were collected from 81 third graders at D Science High School in Daejeon. Topic analysis was conducted on the collected book reports, and the probability of a topic being mentioned was statistically tested according to personality type (thinking type, feeling type) and interest type (investigative type, types other than investigative). Subsequently, the conceptual connection structure of words was measured by keyword network analysis, and the analysis results of topic modeling were complemented by the centrality index. As a result of the study, the topic regression analysis showed statistically significant differences between thinking type (T) and feeling type (F) in topic 2 (understanding and studying) and topic 3 (reading and thinking), and statistically significant differences between investigative type and non-investigative type in topic 2 (understanding and studying). The results of this study can be used as a basis for tailored book recommendations and personalized reading education.