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Abstract

The purpose of this study is to investigate image search query reformulation patterns in relation to image attribute categories. A total of 592 sessions and 2,445 queries from the Excite Web search engine log data were analyzed by utilizing Batley’s visual information types and two facets and seven sub-facets of query reformulation patterns. The results of this study are organized with two folds: query reformulation and categorical transition. As the most dominant categories of queries are specific and general/nameable, this tendency stays over various search stages. From the perspective of reformulation patterns, while the Parallel movement is the most dominant, there are slight differences depending on initial or preceding query categories. In examining categorical transitions, it was found that 60-80% of search queries were reformulated within the same categories of image attributes. These findings may be applied to practice and implementation of image retrieval systems in terms of assisting users’ query term selection and effective thesauri development.

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업무지능(Business Intelligence)은 이해관계자들이 경영 의사결정을 내리는데 활용되고 있다. 대시보드(Dashboard)는 데이터, 정보 또는 지식을 한 눈에 이해할 수 있도록 가시화해 줌으로써 업무지능을 지원해 주고 있다. 본 연구에서는 미국 ARL 소속 대학도서관의 웹사이트에서 도서관의 성과와 가치에 관한 정보공개 현황을 살펴보았다. 그리고 국외 대학도서관의 웹사이트에서 업무지능과 대시보드의 적용 사례를 분석하였다. 이를 통해 국내 대학도서관의 웹사이트에서 업무지능과 대시보드 정보시스템의 구축 및 활용을 제안하였다. 본 연구의 결과는 국내 대학도서관이 웹사이트를 통해 이해관계자들에게 도서관의 성과와 가치를 효율적으로 전달하고 의사소통의 도구로서 업무지능과 대시보드를 활용하기 위한 기초자료가 될 수 있을 것이다.

Abstract

Business Intelligence(BI) is being used by the individuals who make decisions for management. Dashboard supports business intelligence by visualizing data, information, and knowledge so that they can be grasped at a glance. In this study, applications of dashboard were analyzed in the ARL libraries websites. Furthermore, the study suggested methods to establish and use the information system of the business intelligence and dashboard on the academic library websites in Korea. The findings of this study are expected to serve as the basic data to utilize the business intelligence and dashboard as a tool with which Korean academic libraries can demonstrate their value to the stakeholders in the academic community.

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국가기록원의 기록정보콘텐츠는 사회적 관심이나 열람 요청이 많은 주제에 대해 신뢰성 있는 기록물을 누구나 쉽게 활용할 수 있도록 정리한 것이다. 그러나 기록정보콘텐츠를 이용하는데 접근성의 어려움, 상세정보부족, 사용 용이성과 흥미 유도성이 낮은 전달방식, 맞춤형 콘텐츠 부족 등의 이슈가 대두되었다. 이에 대한 타개책으로 본 연구에서는 유튜브(YouTube) 채널을 통한 기록정보콘텐츠의 활용방안을 제안한다. 이를 위해 국가기록원 기록정보콘텐츠의 서비스 현황과 문제점을 분석하고, 해외 유사 기관의 영상콘텐츠 활용 현황과 비교․분석하였다. 나아가 구체적인 유튜브 채널을 통한 기록정보콘텐츠 영상화 프로세스를 제안하고 예시를 적용하였다. 이를 통해 국가기록원 기록정보콘텐츠의 인지도와 활용성이 제고되기를 기대한다.

Abstract

The archival contents of the National Archives of Korea are organized so that anyone can easily use the records with a lot of social interest or request for reading. However, there are some problems in accessibility of archival contents, lack of detailed information, difficult to use and less interesting delivery method, and lack of customized content. As an alternative to this, this study proposed the utilization method of the archival contents of the National Archives through YouTube channel. For this purpose, we analyze the status and problems of the archival contents of the National Archives and understand the contents of the YouTube channel of the foreign agencies and the National Archives, and evaluate and compare them. Based on this, we propose and apply the process of the archival contents visualization using YouTube. Through this, We expect that the recognition and usability of the contents information of the National Archives of Records will be improved.

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세대적 특성과 정보기술의 발달은 이미지의 생산과 이용을 가속화한다. 본 연구는 이미지 이용자의 일상생활 맥락에서 정보요구를 분석하여 이미지 접근점 확장에 관한 논의를 목적으로 하였다. 이를 위하여 소셜 Q&A 서비스인 네이버 지식인에서 이미지를 검색하고자 하는 질문 105건을 추출하였다. 이미지 질문은 이용 목적과 이미지 속성으로 구분한 프레임워크를 이용하여 분석하였다. 분석결과로서 이용 목적은 총 8가지로, 이미지를 데이터로서 이용하고자 하는 목적이 두드러졌으며, 이중에서 ‘보고그리기’는 기존 연구결과에서 찾아볼 수 없었던 이용 목적으로 새롭게 도출되었다. 이미지 속성에서는 의미, 비시각적, 구성 측면에서 의미와 비시각적 속성이 우세하게 나타났다. 전통적으로 이미지 검색과 접근에서 의미 측면의 속성은 중요하게 인식되어 왔으나, 본 연구의 분석결과에서 보여주는 바와 같이 비시각적 측면 특히, 맥락 요소의 비중은 접근점 제공에 있어서 중요한 시사점으로 볼 수 있다.

Abstract

Images have been substantially searched and used due to not only the advanced internet and digital technologies but the characteristics of a younger generation. The purpose of this study aims to discuss the ways on expanding the access points to images by analyzing the needs of users in context of everyday life. In order to achieve the purpose of this study, 105 questions of image seeking in NAVER, which is one of social Q&A services in Korea, were analyzed. For the analysis, a two-dimensional framework with image uses and image attributes were utilized. The findings of this study demonstrate that considerable use purposes on data oriented pole, such as information processing, information dissemination and learning are identified. On the other hand, image attributes from the needs of image show that non-visual aspects including contextual attributes are recognized substantially in addition to the traditional semantic attributes.

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본 연구의 목적은 빅데이터 연구 논문의 주제 분야 간의 연관관계를 분석하는데 있다. 동시 인용 관계를 적용하여 분석 대상의 주제 분야를 추출하였으며, R 프로그램의 Apriori 알고리즘을 이용하여 연관관계의 규칙을 분석하고, arulesViz 패키지를 사용하여 시각화하였다. 연구 결과 22개 주제 분야가 추출되었는데, 이들 주제 분야는 3가지 군집으로 구분되었다. 주제 분야의 연관관계 유형을 분석한 결과, 연관관계의 복잡성에 따라 ‘전문형’, ‘일반형’, ‘확대형’으로 구분되었다. 전문형에는 문헌정보학, 신문방송학 등이 포함되었고, 일반형에는 정치외교학, 무역학, 관광학 등이 포함되었고, 확대형에는 기타인문학, 사회과학일반, 관광학일반 등이 포함되었다. 이 연관관계는 빅데이터 연구자가 한 주제 분야를 인용할 때 관계가 있는 다른 주제 분야를 인용하는 경향을 보여주는 것으로, 도서관에서 학술정보서비스를 위해 연관관계를 활용한 서비스를 고려해야 할 필요가 있다.

Abstract

The purpose of this study is to analyze the association among the subject areas of big data research papers. The subject group of the units of analysis was extracted by applying co-citation networks, and the rules of association were analyzed using Apriori algorithm of R program, and visualized using the arulesViz package of R program. As a result of the study, 22 subject areas were extracted and these subjects were divided into three clusters. As a result of analyzing the association type of the subject, it was classified into ‘professional type’, ‘general type’, ‘expanded type’ depending on the complexity of association. The professional type included library and information science and journalism. The general type included politics & diplomacy, trade, and tourism. The expanded types included other humanities, general social sciences, and general tourism. This association networks show a tendency to cite other subject areas that are relevant when citing a subject field, and the library should consider services that use the association for academic information services.

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본 연구는 미국도서관협회(American Library Association, ALA)의 인가를 받은 문헌정보학 프로그램에서 제공하는 데이터사이언스와 관련된 수업의 내용을 조사했다. 연구의 목적은 강의 계획서의 내용 분석을 통해 해당 수업에서 다뤄지는 교과목 명, 교과 설명, 학습 목표, 주차 별 주제를 살펴보는 것이다. 문헌정보학 프로그램에서의 데이터사이언스와 관련된 필수 과목 및 선택 과목은, 데이터사이언스 개론, 데이터 마이닝, 데이터베이스, 데이터 분석, 데이터 시각화, 데이터 큐레이션 및 관리, 머신 러닝, 메타데이터, 컴퓨터 프로그래밍 등 데이터사이언스 전 분야에 걸쳐 다양하게 교과목이 개설되어 있었다. 본 연구의 결과는 문헌정보학 프로그램에서 데이터사이언스 교과 과정을 개설 및 개정할 때 논의의 시작점이 될 수 있는 기초 자료가 되어 운영 역량을 강화하는데 활용되기를 기대한다.

Abstract

This preliminary study examined the status of data science-related course syllabi in the American Library Association (ALA) accredited Library and Information Science (LIS) programs. The purpose of this study was to explore LIS course syllabi related to data science, such as course title, course description, learning outcomes, and weekly topics. LIS programs offer various topics in data science such as the introduction to data science, data mining, database, data analysis, data visualization, data curation and management, machine learning, metadata, and computer programming. This study contributes to helping instructors develop or revise course materials to improve course competencies related to data science in the ALA-accredited LIS programs.

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최근 문헌정보학의 관련 분야로 주목받고 있는 데이터과학은 오랫동안 문헌정보학에서 해오던 정보의 수집, 저장, 조직, 분석, 활용 등의 활동을 데이터에 적용하여 그 가치를 이해하려는 학문이며, 통계학과 컴퓨터공학 등 다른 학문분야와의 연계가 필요한 분야이다. 이러한 데이터과학 분야의 연구 영역을 파악하기 위하여 동시출현단어 분석을 사용하여 Web of Science 핵심컬렉션에 수록된 문헌들 중 데이터과학 관련 자료들을 수집하고, 그 주제범주를 활용하여 네트워크분석을 실시하였다. 총 667건의 자료에 대한 159개의 주제범주를 기술분석하여 데이터과학 관련 연구가 많이 이루어지고 있는 학문분야를 조사하였고, 네트워크분석을 통해 데이터과학 분야 연구영역의 지적구조를 시각적으로 파악하였다. 분석결과, 데이터과학 분야의 연구들은 2개 영역 9개 군집으로 구분되었으며, 주제범주의 용어들 중 중심성이 높은 용어들을 통해 각 군집의 대표적인 주제들을 선정하였다. 연구의 결과는 데이터과학 분야의 연구들에 대한 지적구조를 파악하는데 도움이 될 수 있고, 문헌정보학과의 연계융합전공으로서의 데이터과학 교과과정 개발에 방향성을 제시할 수도 있을 것이다.

Abstract

Data Science is emerging as a closely related field of study to Library and Information Science (LIS), and as an interdisciplinary subject combining LIS, statistics and computer science in an attempt to understand the value of data by applying what LIS has been doing for collecting, storing, organizing, analyzing, and utilizing information. To investigate which subject fields other than LIS, statistics, and computer science are related to Data Science, this study retrieved 667 materials from Web of Science Core Collection, extracted terms representing Web of Science Categories, examined subject fields that are studying Data Science using descriptive analysis, analyzed the intellectual structure of the field by co-word analysis and network analysis, and visualized the results as a Pathfinder network with clustering created with the PNNC clustering algorithm. The result of this study might help to understand the intellectual structure of the Data Science field, and may be helpful to give an idea for developing relatively new curriculum.

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학문 분야의 연구 동향 변화에 대한 연구는 해당 분야의 세부 연구주제와 구조에 대한 파악뿐만 아니라 시간 흐름에 따른 변화 모습을 관찰할 수 있는 방법이다. 이에 본 연구에서는 국내 문헌정보학 분야의 연구 동향을 살펴보기 위하여 2003년부터 2017년까지 한국학술지인용색인(KCI)에 등재된 문헌정보학 분야 학술지 중 인용지수가 가장 높은 3종에 개제된 논문의 한국어 저자키워드를 대상으로 동시출현단어 분석을 수행하였다. 시계열 분석을 위해 15년의 연구 기간을 5년 단위로 누적하여 2003년~2007년, 2003년~2012년, 2003년~2017년으로 구분하였고, 기간별로 출현빈도 10회 이상의 저자키워드를 선정하여 분석하고 이를 시각화하였다. 분석 결과, 2003년~2007년 기간의 지적구조는 총 25개의 키워드로 구성된 8개의 영역이 확인되었으며, 2003년~2012년 기간의 지적구조에서는 총 76개의 키워드로 구성된 3영역 17 군집이 확인되었다. 또한, 2003년~2017년 기간의 지적구조는 총 132개의 키워드로 구성된 6영역 32군집으로 나타났다. 누적 기간별 종합 분석 결과, 한국의 문헌정보학 분야는 지난 15년간 기간별로 새로운 키워드가 포괄적으로 추가되었으며, 세부 주제 역시 세분화 되어 점차 세분화되고 확장되고 있음을 확인하였다.

Abstract

Research on changes in research trends in academic disciplines is a method that enables observation of not only the detailed research subject and structure of the field but also the state of change in the flow of time. Therefore, in this study, in order to observe the changes of research trend in library and information science field in Korea, co-word analysis was conducted with Korean author keywords from three types of journals which were listed in the Korea Citation Index(KCI) and have top citation impact factor were selected. For the time series analysis, the 15-year research period was accumulated in 5-years units, and divided into 2003~2007, 2003~2012, and 2003~2017. The keywords which limited to the frequency of appearance 10 or more, respectively, were analyzed and visualized. As a result of the analysis, during the period from 2003 to 2007, the intellectual structure composed with 25 keywords and 8 areas was confirmed, and during the period from 2003 to 2012, the structure composed by 3 areas 17 sub-areas with 76 keywords was confirmed. Also, the intellectual structure during the period from 2003 to 2017 was crowded into 6 areas 32 consisting of a total of 132 keywords. As a result of comprehensive period analysis, in the field of library and information science in Korea, over the past 15 years, new keywords have been added for each period, and detailed topics have also been subdivided and gradually segmented and expanded.

초록

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 지적구조분석의 동시단어분석(co-word Analysis)방법을 ‘기업가정신’의 연구에 접목하여 지난 50여 년 간의 ‘기업가정신’과 관련한 국내 연구를 단계별로 분석하였다. 동시단어분석 방법은 연구주제 간의 정보를 시각화하고 이차원 평면에 주제들을 배치하여 연구의 전체적인 동향과 향후 연구 주제를 분석하는 정량적 분석방법으로, 연구 결과 크게 4가지 단계의 연구 경로의 방향성이 도출되었다. 분석에 따르면, 태동기 연구단계(3사분면)에서 연구가 시작되고, 독자적 연구단계(2사분면)의 연구 주제는 연구로서의 독자적인 분야로 정착되는 단계이며, 시대적 상황을 반영하는 연구의 주제들이 포함되어 있다. 성장기 연구단계(1사분면)는 연구주제에 가장 밀접한 관계에 있는 연구주제들이 배치되어 있으며, 성숙기(4사분면)의 연구주제들이 연구의 중심에 위치하는 것을 알 수 있었다.

Abstract

This study conducted time-series analysis on domestic studies related to entrepreneurship for more than last 50 years by integrating the co-word analysis method of intellectual structure analysis into the study of entrepreneurship. The co-word analysis method is a quantitative analysis method to analyze the overall trend of the study and further study topics by visualizing the information between study topics and arranging the topics on two-dimensional plane and the study result showed largely four phases and the direction of the study path. According to the analysis, the study is started at embryonic study phase(third quadrant), the study topic of independent study phase(second quadrant) is a phase to be a settled independent area as a study and the topics of the study include topics of the study reflecting the situation of the times. At growing study phase(first quadrant) study topics which are closely related to the study topic are arranged, and the topics, the center of the study, are positioned at the study topics of maturity phase(4th quadrant).