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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
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초록
본 논문은 북미 대학에서 한국학 장서 구축의 역사가 오래된 대학을 대상으로 그동안 구축된 한국학 장서의 현황 규모에 대한 적정성을 현장을 중심으로 객관적으로 조사 분석한 것이다. 장서와 이용자 그룹에 근거하여 ACRL 표준공식을 적용하여 분석하였고, ARL 중앙값을 산출하여 비교하였다. ACRL 기준에 따른 평가결과, 이 대학의 한국학 장서는 B 등급으로 평가되었고, ARL 비교치 결과에서도 비교 대상교 15개 중에서 중간정도에 그치는 것으로 나타나서, 한국학 장서의 꾸준한 증가를 통해 한국학 교육과정 지원을 보다 충실히 해야 한다는 결론을 도출하게 되었다.
Abstract
This paper evaluated the collection development of the Korean collection at the A university over the several decade. Compared against the ACRL standard Formula A, the result demonstrated that the Korean library collection is still needed to increase Korean collection to support Korean-related program and Korean community in the area. When we share western language materials in the library as the same area studies resources, we can evaluate Korean studies collection as Level B. Comparison with similar institutions (ARL comparisons) shows that the collection is the middle among 15 universities which provide Korean programs. The situation for Korean resources at the A university is needed to get more support from Korean institutes and Korean societies to keep up with the Korean collection for academics and regional community users as well.
초록
이 연구는 국내 연구자의 학술지 논문 발표 자료를 활용하여 학문분야간 학술지 공유도를 산출하고, 이로부터 국내 학문분야의 구조를 나타내는 네트워크를 생성하였다. 생성된 패스파인더 네트워크는 ‘생물학’분야를 핵심으로 하는 생명과학 분야가 중앙을 차지하고 있었으며, 인문학과 의약학, 공학에 속한 학문끼리는 학문간 연계가 매우 강하게 나타났다. 가중 네트워크로부터 각 학문분야의 중심성과 학제성을 파악하기 위해서 엔트로피 공식과 가중 네트워크 중심성 척도를 적용한 결과 전역 중심 학문, 지역 중심 학문, 전역 연계 학문, 기타 일반 학문의 네 가지 유형을 식별할 수 있었다. 가중 네트워크를 이진 네트워크로 변환한 패스파인더 네트워크에서는 다수의 약한 링크가 모인 데이트 허브가 드러나지 않았으나, 가중 네트워크에서의 중심성 지수인 삼각매개중심성의 측정 범위를 지역에서부터 전역까지 달리하며 측정한 결과로부터 ‘인지과학’분야와 같은 학제성이 높은 데이트 허브를 식별할 수 있었다.
Abstract
The main purposes of this study are to construct a Korean science network from journal contributions data of Korean researchers, and to analyze the structure and characteristics of the network. First of all, the association matrix of 140 scholarly domains are calculated based on the number of contributions in common journals, and then the Pathfinder network algorithm is applied to those matrix. The resulting network has several hubs such as ‘Biology’, ‘Korean Language & Linguistics’, ‘Physics’, etc. The entropy formula and several centrality measures for the weighted networks are adopted to identify the centralities and interdisciplinarity of each scholarly domain. In particular, the date hubs, which have several weak links, are successively distinguished by local and global triangle betweenness centrality measures.