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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
핵심 학술저널이 디지털화하면서 도서관에서 구독한 자료에 대한 항구 접근 및 장기 보존에 대한 요구가 증대하였다. 이러한 요구에 부응하여 국내외에서는 다양한 기관 및 기구를 수행 주체로 하여 디지털 학술자료의 보존 활동을 해오고 있다. 본 논문은 국가출연기관인 KISTI가 국내외 학술논문 아카이빙 데이터의 활용성을 증진시킬 수 있는 시스템 및 서비스 전략을 중심으로 논의하고자 한다. 또한 KISTI의 전략을 국내외 연구와 비교하였고, NDA 체제 구축의 비용편익 분석을 통해 본 연구에서 제안한 연구의 타당성을 밝히고자 하였다. 마지막으로 아카이빙 데이터 활용성 증진을 위해 정책적, 법제적 기반 마련 방안과 아카이빙 데이터의 고부가가치 서비스 제공 방안을 제안함으로써 향후 연구 방향을 제시하였다.
Abstract
Since core scholarly journals have been digitalized, demands on the perpetual access and long-term preservation of subscribed digital information resources by libraries are increasing. Various institutions and organizations have performed the preservation activities of digital scholarly resources for the purpose of responding those demands. This paper illustrates the National Digital Archive(NDA) system proposed and developed by KISTI and discusses on the NDA strategies which aim to improve the usability of archived journal articles. In addition, NDA strategies of KISTI have been compared with those of international researches and the economic validity of NDA has been verified by analyzing NPV, BCR and IRR. Legal system for improving the application of the archived data should be studied next and high value-added data services have been suggested as our future studies in the final section.
초록
구조적 초록은 학술 논문의 주제를 표현하는 역할을 하여 학술 논문을 처리하는데 중요한 요소로 인식되어왔다. 이 연구에서는 구조적 초록을 구성하는 세부 필드의 속성을 4개로 분석하고 초록의 구조를 활용하여 문서 클러스터링에 적용할 수 있는 가능성을 고찰고자 하였다. 구조적 초록의 필드 속성을 문서 클러스터링에 적용한 결과 클러스터링 기법간의 편차가 있었으나 연구 목적이 제공하는 정보량에 비해 주제성이 커서 클러스터링 성능에 가장 큰 영향을 미치고 있는 것으로 나타났다. 또한 분석 결과 특정 필드에 특화되어 출현하는 필드 종속적인 단어가 발생하는 것으로 나타나 필드 종속적인 단어를 배제하고 집단내 평균연결 기법을 적용하였을 때는 클러스터링의 성능이 개선되는 것으로 분석되었다.
Abstract
Structured abstracts have been regarded as an essential information factor to represent topics of journal articles. This study aims to provide an unconventional view to utilize structured abstracts with the analysis on sub fields of a structured abstract in depth. In this study, a structured abstract was segmented into four fields, namely, purpose, design, findings, and values/implications. Each field was compared in the performance analysis of document clustering. In result, the purpose statement of an abstract affected on the performance of journal article clustering more than any other fields. Furthermore, certain types of keywords were identified to be excluded in the document clustering to improve clustering performance, especially by Within group average clustering method. These keywords had stronger relationship to a specific abstract field such as research design than the topic of an article.