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Abstract

This study aims at proposing three prestige indices—closeness prestige, input domain, and proximity prestige- as useful measures for the impact of a particular node in citation networks. It compares these prestige indices with other impact indices as it is still unknown what dimensions of impact these indices actually measure. The prestige indices enable us to distinguish the most prominent actors in a directed network, similar to the centrality indices in undirected networks. Correlation analysis and principal component analysis were conducted on the author citation network to identify the differentiated implications of the three prestige indices from the existing impact indices. We selected simple citation counting, h-index, PageRank, and the three kinds of centrality indices which assume undirected networks as the existing impact measures for comparison with the three prestige indices. The results indicate that these prestige indices demonstrate distinct impact dimension from the other impact indices. The prestige indices reflect indirect impact while the others direct impact.

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본 연구의 목적은 지역정보화의 측면에서 장노년층이 인지하는 정보화교육의 유용성을 분석하는 것이다. 본 연구의 목적을 달성하기 위하여 데이터 수집은 대구지역에 거주하고 있으며 인터넷 사용 경험이 있는 만50세 이상을 대상으로 설문조사와 인터뷰를 통하여 이루어졌다. 수집된 데이터 중 311명의 유효한 응답자 데이터를 정보화교육 참여경험의 유무에 따라 두 집단으로 구분하여 정보화교육의 유용성을 구조방정식으로 분석하였다. 분석결과 두 집단 모두 정보화교육의 유용성은 ‘정보활용 편의성’, ‘정보활용 유용성’, 그리고 ‘삶의 만족감’에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 두 집단 모두 ‘정보활용 편의성’은 ‘삶의 만족감’에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으나, ‘정보활용 유용성’과 ‘삶의 만족감’은 통계적으로 유의미한 수준은 나타나지 않았다.

Abstract

The aim of this study was to analyse the usefulness of information literacy education for the over 50-years older adults in Daegu, Korea. To achieve this objective, data were collected through the questionnaire survey and interview. Of the 311 valid data were categorized into two groups in accordance with their experience of information literacy education, and analysed using AMOS for the structural equation modeling. As the results, both groups showed that the information literacy education influences positively among in ‘information convenience’, in ‘information usefulness’ and in ‘life satisfaction’. Also, regardless of their experience of information literacy education, the group revealed that ‘information convenience’ positively impacts on the ‘life satisfaction’, however, ‘information usefulness’ did not show any significant relationship with the ‘life satisfaction’ in this study.

초록

이 연구는 한국의 정신의학 분야 국제공동연구 활성화를 위하여, 네트워크 분석에 중점을 두어 정신의학 분야 국제공동연구의 핵심 연구동향을 반영하는 지적구조를 규명하였다. 이를 위해 데이터는 Web of Science를 기반으로 수집하였으며, 검색 대상 기간은 2009년에서 2013년까지로 하였다. 고급검색 기능을 통해 정신의학 연구 분야를 의미하는 SU=“psychiatry”의 검색 식을 사용하였으며, 국제공동연구만을 선택해 총 18,590건의 논문을 수집하였다. 총 18,590건 논문의 저자 키워드와 WoS에서 부여한 키워드를 합쳐 최종 선정된 85개 키워드를 대상으로 분석한 결과는 다음과 같다. 첫째, 질환을 중심으로 총 8개의 세부 주제 영역을 확인하였다. 둘째, 높은 영향력을 가지며 다른 키워드들 간의 매개를 도모하여 주제영역을 확장시키는 총 6개의 핵심 키워드를 확인하였다. 셋째, 커뮤니티 분석을 통해 한국연구재단의 학문분류표를 이용하여 세부 주제영역으로 규명한 결과 총 15군집, 총 12세부 주제영역을 확인하였다.

Abstract

This study clarified the intellectual structure of international collaboration in psychiatry based on analyzing networks in order to vitalize for international collaboration in psychiatry in South Korea. The data set was collected from Web of Science citation database during the period from 2009 to 2013. SU=“psychiatry” search formulary (means field of psychiatric medical research) was used through advanced retrieval function and a total of 18,590 articles were selected among international collaborations. A total of 85 different keywords were selected from the 18,590 articles, and the results of analysis were as follows. First, this study examined 8 sub-subject areas focusing on disorders, and found that major subject areas could be divided into a total of 8 sub-subject areas. Second, this study examined 6 keywords that have a strong impact, and extend subject areas by promoting intermediation between other keywords Third, this study examined sub-subject areas by using the Knowledge Classification Scheme of the National Research Foundation of Korea through community analysis, and found a total of 15 clusters and a total of 12 sub-subject areas.

초록

현대사회의 다양하고 복잡한 문제들을 해결하기 위해 학문영역을 넘나드는 학제적 연구가 등장하게 되었다. 본 연구에서는 최근 다양한 영역에서 주목 받고 있는 빅데이터 분야를 대상으로 학제성을 규명하고 학제적 구조를 파악하고자 하였다. 이를 위해 빅데이터를 다룬 학술지 총 1,083종의 데이터를 수집하였다. 이 중 420종(38.8%)의 학술지에 둘 이상의 Web of Science SC범주가 부여되었고, 239종(22.1%)에 부여된 SC범주는 상이한 학문영역에 속하여 빅데이터 분야의 비교적 높은 학제성을 확인할 수 있었다. 이와 함께 논문 게재 상위 56종의 학술지를 대상으로 서지결합분석 네트워크를 생성한 결과 총 10개의 군집이 나타났다. 10개 군집 중 7개 군집이 컴퓨터공학 분야에 해당하여 대부분의 연구가 빅데이터의 저장, 처리, 분석 등 기술적인 부분에 집중되어 있었다. 이외에도 군집분석을 통해 과학기술, 공학, 커뮤니케이션, 법학, 지리학, 생명공학 등 다양한 분야에서 빅데이터의 분석과 활용에 관한 연구가 이루어지고 있음을 확인할 수 있었다. 마지막으로 네트워크에서 매개중심성, 최근접중심성, 삼각매개중심성을 측정한 결과 컴퓨터공학 분야의 학술지들이 네트워크에 미치는 영향력이 크고 주제적 연관성이 강한 것으로 나타났다.

Abstract

Interdisciplinary approach has been recognized as one of key strategies to address various and complex research problems in modern science. The purpose of this study is to investigate the interdisciplinary characteristics and structure of the field of big data. Among the 1,083 journals related to the field of big data, multiple Subject Categories (SC) from the Web of Science were assigned to 420 journals (38.8%) and 239 journals (22.1%) were assigned with the SCs from different fields. These results show that the field of big data indicates the characteristics of interdisciplinarity. In addition, through bibliographic coupling network analysis of top 56 journals, 10 clusters in the network were recognized. Among the 10 clusters, 7 clusters were from computer science field focusing on technical aspects such as storing, processing and analyzing the data. The results of cluster analysis also identified multiple research works of analyzing and utilizing big data in various fields such as science & technology, engineering, communication, law, geography, bio-engineering and etc. Finally, with measuring three types of centrality (betweenness centrality, nearest centrality, triangle betweenness centrality) of journals, computer science journals appeared to have strong impact and subjective relations to other fields in the network.

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본 연구는 모바일 개인건강기록(Personal health record: PHR) 어플리케이션의 장단점을 분석하고 그 어플리케이션의 사용이 소비자 건강정보행태에 미치는 영향을 파악하고자 하였다. 본 연구를 위해 총 27명의 대학생들이 3개월 동안 PHR 어플리케이션을 사용하였으며, 그 경험을 바탕으로 서면인터뷰를 실시하였다. 내용분석 결과, 시각적 인터페이스를 통한 예방 차원의 건강관리 및 건강 향상을 위한 동기부여와 구체적 가이드라인의 제공, 가족과의 데이터 공유 및 간병인(caregiver)의 환자 건강관리지원, 무엇보다도 환자와 의료전문가와의 상호작용 강화 등이 PHR의 혜택으로 부각되었다. 반면 근력운동과 같은 콘텐츠의 미비 내지는 타 기기와의 호환성 미흡 등이 문제점으로 지적되었다. PHR의 도움으로 건강을 향상시키고자 하는 소비자들은 감정적 지원을 받는가 하면, 수면장애극복, 금주, 금연, 그리고 체중감량 및 식습관의 변화 등 건강행태를 변화시키고자 하는 동기부여가 생겼으며, 실제로 건강행태의 변화를 성취함으로써 자기효능이 증가하기도 하였다. 본 연구는 국내 연구에서는 도입단계인 PHR에 대한 연구를 시도했다는 것에 학문적 의의가 있으며, 헬스케어분야의 패러다임 변화에 대응하기 위한 건강 및 의료정보서비스를 모색하는데 통찰력 있는 시사점을 제공한다.

Abstract

The present study aimed at investigating the strengths and weaknesses of a mobile personal health record (PHR) application and identifying its impacts on consumer health information behavior. For the study, twenty-seven college students used a PHR application for three months, based on which the study conducted paper-based interviews with them. The results of content analysis highlighted the benefits of the PHR such as supporting preventive healthcare and motivating and providing specific guidelines for healthy lifestyles by utilizing visual interface design, sharing the data with family and assisting caregivers to manage patients’ healthcare, and above all enhancing the interaction between patients and healthcare professionals. However, the study found the drawbacks of the PHR such as a lack of data entry for strength training and the incompatibility with other healthcare applications. The participants were motivated to change their health behaviors in ways such as getting rid of sleep disorders, avoiding alcohol and smoking tobacco, and losing weight, and changing eating habits. Some consumers improved self-efficacy by changing their health behaviors, while the PHR provided emotional supports to the consumers who wanted to improve their health. The present study has an academic significance because the study of PHR is a burgeoning area in Korea. The study provides insights for promoting health and medical information services to cope with the paradigm shift of healthcare fields.

초록

본 연구는 인용 정보와 주제범주 분류체계를 기반으로 한 기존 하향식 접근법과 달리 문헌에 출현한 단어정보를 기반으로 세부주제를 자동 추출하는 토픽 모델링을 사용하여 학제성을 측정하였다. JCR 2013의 Information & Library Science 주제범주에서 5년 영향력 지수 상위 20개 학술지의 최근 5년 동안의 논문 제목과 초록 텍스트를 분석대상으로 사용하였다. 학제성을 측정하기 위한 지수로 ‘분야적 다양성’을 나타내는 Shannon 엔트로피 지수와 Stirling 다양성 지수, ‘네트워크 응집성’을 나타내는 지수로는 토픽 네트워크의 평균 경로길이를 사용하였다. 계산된 다양성과 응집성 지수를 통해 학제성의 유형을 분류한 후 각 유형을 대표하는 학술지들의 토픽 네트워크를 비교하였다. 이를 통해 본 연구의 텍스트 기반 다양성 지수는 기존의 인용정보 기반 다양성 지수와 다른 양상을 보이고 있어 상호보완적으로 활용될 수 있으며, 다양성과 응집성을 모두 고려하여 분류된 각 학술지의 토픽 네트워크를 통해 개별 학술지가 다루는 세부주제의 특성과 연결 정도를 직관적으로 파악할 수 있었다. 이를 통해 토픽 모델링을 통한 텍스트 기반의 학제성 측정이 학술지의 학제성을 나타내는 데에 다양한 역할이 가능함을 확인하였다.

Abstract

This study has measured interdisciplinarity using a topic modeling, which automatically extracts sub-topics based on term information appeared in documents group unlike the traditional top-down approach employing the references and classification system as a basis. We used titles and abstracts of the articles published in top 20 journals for the past five years by the 5-year impact factor under the category of ‘Information & Library Science’ in JCR 2013. We applied ‘Discipline Diversity’ and ‘Network Coherence’ as factors in measuring interdisciplinarity; ‘Shannon Entropy Index’ and ‘Stirling Diversity Index’ were used as indices to gauge diversity of fields while topic network’s average path length was employed as an index representing network cohesion. After classifying the types of interdisciplinarity with the diversity and cohesion indices produced, we compared the topic networks of journals that represent each type. As a result, we found that the text-based diversity index showed different ranking when compared to the reference-based diversity index. This signifies that those two indices can be utilized complimentarily. It was also confirmed that the characteristics and interconnectedness of the sub-topics dealt with in each journal can be intuitively understood through the topic networks classified by considering both the diversity and cohesion. In conclusion, the topic modeling-based measurement of interdisciplinarity that this study proposed was confirmed to be applicable serving multiple roles in showing the interdisciplinarity of the journals.