초록

본 연구에서 제안하는 기법은 최대 개념강도 인지기법(Maximal Concept-Strength Recognition Method: MCR)이다. 신규 데이터베이스가 입수되어 자동분류가 필요한 경우에, 기 구축된 여러 데이터베이스 중에서 최적의 데이터베이스가 어떤 것인지 알 수 없는 상태에서 MCR 기법은 가장 유사한 데이터베이스를 선택할 수 있는 방법을 제공한다. 실험을 위해 서로 다른 4개의 학술 데이터베이스 환경을 구성하고 MCR 기법을 이용하여 최고의 성능값을 측정하였다. 실험 결과, MCR을 이용하여 최적의 데이터베이스를 정확히 선택할 수 있었으며 MCR을 이용한 자동분류 정확률도 최고치에 근접하는 결과를 보여주었다.

Abstract

The proposed method in this study is the Maximal Concept-Strength Recognition Method(MCR). In case that we don't know which database is the most suitable for automatic-classification when new database is imported, MCR method can support to select the most similar database among many databases in the legacy system. For experiments, we constructed four heterogeneous scholarly databases and measured the best performance with MCR method. In result, we retrieved the exact database expected and the precision value of MCR based automatic-classification was close to the best performance.

초록

본 연구는 사회 네트워크 분석 기법을 통하여 K대학도서관의 학술DB 이용현황을 분석하고 이용자의 요구에 적합한 서비스를 개발 및 제공하고자 하는데 그 목적을 두고 있다. 이를 위하여 K대학 도서관의 학술DB 로그 데이터를 이용하여 학문분야별, 신분별, 학문분야 및 신분별 학술DB 네트워크를 구성하고 실증 분석하였다. 본 연구의 결과, 전임교원의 학술DB 네트워크와 박사과정의 학술DB 네트워크는 특화된 학술DB를 중심으로 강한 결속력을 보이고 있으며 다른 신분의 학술DB 네트워크보다 밀도, 연결정도 집중도 및 연결정도 중심성이 높게 나타났다.

Abstract

The purpose of this study is to analyze the usage pattern between each academic database through social network analysis, and to support the academic database for users's needs. For this purpose, we have extracted log data to construct the academic database networks in the proxy server of K university library and have analyzed the usage pattern among each research area and among each social position. Our results indicate that the specialized academic database for the research area has more cohesion than the generalized academic database in the full-time professors' network and the doctoral students' network, and the density, degree centrality and degree centralization of the full-time professors' network and the doctoral students' network are higher than those of the other social position networks.

초록

Abstract

This study aims to provide a method of extracting the most recent information on US patent documents. An HTML paring technique that can directly connect to the US Patent and Trademark Office (USPTO) Web page is adopted. After obtaining a list of 50 documents through a keyword searching method, this study suggested an algorithm, using HTML parsing techniques, which can extract a patent number, an applicant, and the US patent class information. The study also revealed an algorithm by which we can extract both patents and subsequent patents using their closely connected relationship, that is a very distinctive characteristic of US patent documents. Although the proposed method has several limitations, it can supplement existing databases effectively in terms of timeliness and comprehensiveness.

초록

오픈액세스 학술지는 무료로 원문에 접근할 수 있다는 특성을 부각시키면서 학술 연구자들이 학술정보를 찾는 주요 정보서비스로 자리를 잡아가고 있다. 그러나 최근 들어 정보환경이 변화하면서 오픈액세스 학술지 서비스의 실효성을 확보하기 위해서 서비스의 개선과 확장에 대한 필요성이 대두되고 있다. 이 연구에서는 이와 같은 환경적 변화를 반영하여 차세대 오픈액세스 학술지 서비스에 대한 방안을 기존 학술정보서비스의 서비스 요소를 분석하여 도출하고자 하였다. 분석결과 기존 학술정보서비스에서는 이용자의 참여를 유도하는 서비스가 부족한 것으로 나타났고 개방성 역시 미흡한 것으로 나타났다. 오픈액세스 차세대 모형을 위해 제시된 요소는 총 4개 영역으로 학술논문 구성 요소별 제공 및 멀티미디어 제공, 부가 정보 검색, 개방형 학술정보 공유 서비스, 모바일 서비스 등이다.

Abstract

Open access journal has been one of the major academic information sources for researchers characterizing itself as free resource. Recently, as competition among academic information service provides becomes intense, open access journal also needs to enhance its service and expand information service function. This study aims to propose service features for next generation service of open access journals by analyzing service features of leading journal database services. As a result, four service features are suggested such as journal article components and multimedia features, expanded searching features, social service features and mobile information service.

초록

강의별학술정보페이지는 하나의 게이트웨이에서 강의정보와 도서관자원을 통합하여 제공하는 서비스로 대학도서관의 정보서비스를 더욱 강화시킬 수 있다. 이는 여러 검색게이트를 갖는 기존의 도서관 자료 제공방식과 달리 강의별 맞춤 정보를 제공할 뿐만 아니라, 강의관리시스템과 연계하여 강의와 도서관자원을 더욱 밀접하게 연계시킬 수 있다. 국외 대학도서관의 경우 강의별학술정보페이지를 대학의 특성에 맞게 다양한 내용으로 구축하며, 대학에 개설된 전체 강의에 대한 페이지를 구축하기 위해 수작업이 아닌 자동화 처리 프로그램을 도입하거나 개발하고 있다. 따라서 강의별학술정보페이지 구축 프로그램도 자체 개발 혹은 상업 벤더시스템 등으로 다양하다. 하지만, 국내에서는 강의별학술정보페이지 개발이 활성화되고 있지 않으며, 시스템 개발에 대한 구축방안도 모색되지 않고 있다. 이에 본고에서는 문헌연구와 사례조사 방법을 이용해 국내 대학도서관의 적극적인 서비스 방안의 하나인 강의별학술정보페이지 구축 방안을 제안한다. 본 연구에서 제안한 강의별학술정보페이지 구축 방안을 통해 도서관의 적극적 서비스를 마련할 수 있을 것이다.

Abstract

Library course pages are an integrated service providing both course management information and library resources as one gateway to strengthen university libraries' information services. It is possible to associate course management system and library resources, and to provide course-specific information rather than library interface with various searching gateways. In the case of foreign university libraries, library course pages have been developed more effectively and variously for university's environment and characteristics, and have been built for all the courses in a university by system processing, not manually. In foreign libraries, there are many sophisticated, dynamic, database-driven house-developed and vendor- developed systems for library course pages than hand coded HTML pages. But in Korea, there is a lack of awareness of the importance of library course pages among librarians, and the programs of library course pages have not yet been developed. Therefore, this study is to build the model for library course pages using literature reviews and case studies. Then, this study could also lay the foundation for effective library services and the system development of library course pages.

초록

최근까지 학술지의 영향력을 측정하기 위하여 Thomson Reuters(ISI)의 영향력지수(JIF: Journal Impact Factor)가 널리 사용되어왔다. 그러나, 이러한 JIF는 학술지 단위가 아니라 수록 논문의 평균 영향력을 측정하는 지표라는 근본적인 한계를 가지고 있으며, 이외에도 다양한 측면에서 많은 문제점들이 지적되었다. 특히 국내 인용색인은 국제적인 인용색인 데이터베이스에 비해서 인용 데이터의 규모가 상당히 제한적이므로, 이를 고려하여 국내 학술지 인용 환경에 적합한 지수의 적용이 필요하다. 따라서 이 연구는 최근 급속히 확산되고 있는 Hirsch 유형 지수(h-type indices)를 적용하여 국내 학술지의 영향력을 보다 더 상세하게 측정할 수 있는 실제적인 방안을 모색하였다. 결과적으로, h-지수의 변형지수(hs-지수, fs-지수)를 사용하거나 호 단위 합산(호 기반 h-지수, 호 기반 f-지수) 방법을 통하여, 기존 Hirsch 유형 지수들의 변별력을 향상시킬 수 있음은 물론 국내 학술지의 영향력을 더욱 정밀하게 측정할 수 있는 것으로 나타났다.

Abstract

The journal impact factor(JIF) of the Thomson Reuters(ISI) has been widely used to assess the impact of journal as well as its quality. However, the JIF contains its critical limitation, in which it does not measure the impact of journal but the average impact of articles in journal. Besides significant number of problems of the JIF has been noticed. Furthermore, given the limited coverage of domestic citation index database in comparison to those of international citation index, it is necessary to apply a more appropriate index with a high level of discriminating power. This study, therefore, aims to introduce some practical methods to measure the impact of domestic journals by using the Hirsch-type indices. As the Hirsch-type indices has been often used for overcoming the limitations of the JIF in worldwide, we hope that our research outcome offers an effective alternative to gauge the impact of journals more accurately. Consequently, using the variations of the h-index(hs-index, fs-index) or the sum of issue level(issue based h-index, issue based f-index), we argue that it would improve the discrimination capacity of the Hirsch-type indices significantly and that we can measure the impact of domestic journals more clearly.