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검색어: journals, 검색결과: 167
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초록

본 연구는 대학도서관의 연구데이터관리서비스 개발을 위하여 수행되었다. 본 연구에서는 연구데이터관리서비스의 요소와 제공 수준을 알아보고, 국내에서 연구비 규모가 가장 큰 대학인 서울대학교 소속 연구자들을 대상으로 인터뷰를 진행하여 연구자들의 연구데이터관리 및 공유와 이용, 서비스에 대한 요구를 분석하였다. 인터뷰 참여자들은 해외 연구비지원기관 또는 학술 저널에서 제시하는 데이터 공유 의무조항에 대한 인식과 이행 경험이 부족하고 데이터를 체계적으로 관리하는데 어려움을 겪고 있었다. 그러나 상당수의 연구자들이 데이터 관리 및 연구데이터관리서비스 관련 교육에 대한 필요성에 대해 동감하고 있었다. 이를 바탕으로, 연구데이터관리서비스를 교육서비스, 전문 컨설팅 서비스, 큐레이션 기술 서비스 요소로 나누어 각 요소별 이용자의 요구를 반영한 서비스를 제안하였다. 본 연구결과는 향후 국내 대학도서관 및 연구데이터관리서비스를 계획하고 있는 기관에서 서비스 개발의 기초자료로 활용할 수 있을 것이다.

Abstract

This study aimed to develop Research Data Management (RDM) Services in a domestic university library of Korea. In this study, elements and levels of RDM services are examined and in-depth interview was conducted with university researchers affiliated in Seoul National University, which has the largest amount of research fund among universities in Korea. Interview was conducted to analyze their data management practices and needs of RDM services. Interview results show researchers’ lack of awareness toward Data Management Policy and data sharing obligations of funding agencies and academic journal publishers. Also, they had trouble managing research data systematically. However, many of the researchers understand the necessary of research data management and education of data management. Based on the interview result, service elements and contents are suggested for RDM services which is consisted of education services, professional consulting services, curation technical services. This study result will help to guide for the planning the future RDM service in university library of Korea.

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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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이지원(대구가톨릭대학교) ; 오정선(University of Pittsburgh) 2014, Vol.31, No.3, pp.89-110 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2014.31.3.089
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본 연구는 2004년에서 2012년까지 9년간의 KERIS 문헌복사 트랜잭션 데이터를 대상으로 문헌복사 서비스 참여기관에 대한 통계 분석과 네트워크 분석을 수행하였다. 연구 결과 발견한 주요 사실은 다음과 같다. 첫째, 신청건수가 제공건수에 비해 많은 기관이 전체 기관 중에서 약 80%를 차지하고 있었다. 둘째, 신청과 제공면 모두 건수가 많은 상위기관들에게 문헌복사 서비스 의존도가 높으며, 특히 제공면에서 그 집중도가 더욱 높았다. 셋째, 2012년 대학도서관 학술지를 대상으로 주제별 네트워크 분석 결과 각 주제별로 단일기관 집중형, 복수기관 주도형, 다수기관 분산형과 같은 세 가지 유형의 협력체제가 나타남을 파악하였다.

Abstract

In this study, we analyzed KERIS Document Delivery Service (DDS) using its transaction data for the period of nine years from 2004 to 2012. We first examined the overall statistics focusing on member contributions, and conducted a network analysis based on the records of request/response (supply) between member libraries. Key findings include the following: First, in over 80% of member libraries, the number of outgoing requests exceeded the number of their responses to incoming requests. That is, for the vast majority of member libraries, their participation was concentrated on the request side. Second, KERIS DDS relies heavily on a relatively small number of top contributors, especially on the supply side. While the top contributors were active in both requests and responses (supplies), in most cases, they received and processed a disproportionally large number of requests. Third, the network analysis based on DDS requests for journal articles in 2012 further revealed the central role of top contributors. The level and pattern of concentration, however, appeared to differ by subjects (DDC). Three main patterns of centralization were found in different subjects - a network centered on a single member, a network having multiple centers, or a distributed network.

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송민선(성균관대학교 정보관리연구소) ; 고영만(성균관대학교) ; 이승준(성균관대학교 정보관리연구소) 2016, Vol.33, No.3, pp.155-176 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2016.33.3.155
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본 연구는 한국학 연구 논문 텍스트의 의미 구조를 기반으로 하는 메타데이터를 적용한 학술정보시스템을 구축하여 기존 유사 시스템과의 비교를 통해, 텍스트 구조 기반 메타데이터의 활용 가능성을 확인해 보고자 하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 한국학술지인용색인(Korea Citation Index, KCI)에서 일정 기준을 충족하는 한국학 분야 연구 논문 데이터를 대상으로 의미 구조 메타데이터 항목을 적용한 시범적 검색 시스템(Korean Studies Metadata Database, KMD)을 구축하였으며, 동일한 검색 키워드를 적용하여 기존의 KCI 시스템과 비교했을 때 어떤 특징과 차이점을 갖는지 비교해 보았다. 연구 결과, KMD 시스템이 KCI에 비해 이용자의 검색 의도에 맞는 결과를 보다 효율적으로 보여주는 것으로 확인되었다. 즉 검색하고자 하는 키워드의 조합이나 조건식이 기존 시스템과 동일하더라도 검색 결과를 통해 최종적으로 연구 진행과 관련해 찾고자 하는 연구 목적, 연구의 대상 데이터나 시공간적 배경 등에 따른 검색 결과를 다양하게 보여줄 수 있는 것으로 나타났다.

Abstract

This study aims to develope a scholarly metadata information system based on conceptual elements of text structure of Korean studies research articles and to identify the applicability of text structure based metadata as compared with the existing similar system. For the study, we constructed a database(Korean Studies Metadata Database, KMD) with text structure based on metadata of Korean Studies journal articles selected from the Korea Citation Index(KCI). Then we verified differences between KCI system and KMD system through search results using same keywords. As a result, KMD system shows the search results which meet the users’ intention of searching more efficiently in comparison with the KCI system. In other words, even if keyword combinations and conditional expressions of searching execution are same, KMD system can directly present the content of research purposes, research data, and spatial-temporal contexts of research et cetera as search results through the search procedure.

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김인후(중앙대학교 문헌정보학과 대학원) ; 김성희(중앙대학교 문헌정보학과) 2022, Vol.39, No.3, pp.293-310 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2022.39.3.293
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본 연구에서는 한국어 데이터로 학습된 BERT 모델을 기반으로 문헌정보학 분야의 문서를 자동으로 분류하여 성능을 분석하였다. 이를 위해 문헌정보학 분야의 7개 학술지의 5,357개 논문의 초록 데이터를 학습된 데이터의 크기에 따라서 자동분류의 성능에 어떠한 차이가 있는지를 분석, 평가하였다. 성능 평가척도는 정확률(Precision), 재현율(Recall), F 척도를 사용하였다. 평가결과 데이터의 양이 많고 품질이 높은 주제 분야들은 F 척도가 90% 이상으로 높은 수준의 성능을 보였다. 반면에 데이터 품질이 낮고 내용적으로 다른 주제 분야들과 유사도가 높고 주제적으로 확실히 구별되는 자질이 적을 경우 유의미한 높은 수준의 성능 평가가 도출되지 못하였다. 이러한 연구는 미래 학술 문헌에서 지속적으로 활용할 수 있는 사전학습모델의 활용 가능성을 제시하기 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

Abstract

In this study, we analyzed the performance of the BERT-based document classification model by automatically classifying documents in the field of library and information science based on the KoBERT. For this purpose, abstract data of 5,357 papers in 7 journals in the field of library and information science were analyzed and evaluated for any difference in the performance of automatic classification according to the size of the learned data. As performance evaluation scales, precision, recall, and F scale were used. As a result of the evaluation, subject areas with large amounts of data and high quality showed a high level of performance with an F scale of 90% or more. On the other hand, if the data quality was low, the similarity with other subject areas was high, and there were few features that were clearly distinguished thematically, a meaningful high-level performance evaluation could not be derived. This study is expected to be used as basic data to suggest the possibility of using a pre-trained learning model to automatically classify the academic documents.

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김성진(Syarcuse University, USA) ; 정동열(이화여자대학교) 2006, Vol.23, No.2, pp.21-37 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2006.23.2.021
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학문의 지식체계를 형성하는데 있어서 하나의 일련과정으로 밀접하게 상호연관된 이론개발 및 이론활용 연구가 뒷받침되어야 한다는 전제 하에, 본 연구는 문헌정보학 연구논문의 이론개발 및 이론활용 사례의 양적/질적 측면을 조사함으로써 문헌정보학의 이론적 기반을 분석하고자 하였다. 특히, 본 연구는 세부주제영역에 따른 이론개발 및 이론활용 연구의 특성에 주목함으로써 문헌정보학의 이론적 기반 형성에 기여한 세부주제영역을 보다 구체적으로 파악하고자 하였다. 이를 위해 1984년부터 2003년에 출판된 1,661편의 연구논문을 대상으로 내용분석을 실시하였다. 분석결과, 22개의 세부주제영역 중에서 정보이용탐색, 정보검색, 도서관경영, 학술커뮤니케이션 영역이 이론개발과 이론활용의 모든 측면에 가장 큰 기여를 한것으로 나타났다. 또한 주제영역별로 생산된 논문 수에 따른 이론적 연구의 비율을 살펴보았을 때, 계량정보학과 전문직 영역에 대한 연구가 매우 이론적인 특성을 보였다. 이 외에 각 세부주제영역별로 사용된 이론을 분석하였을 때, 일부 세부주제영역 간에 유사한 이론적 기반을 공유하고 있는 것으로 나타났다.

Abstract

Based upon the assumption that both theory building and theory use are intertwined to construct a cohesive body of knowledge in the filed, this study attempts to identify the state of theoretical framework by examining the number and the quality of theoretical articles by subfield. Theoretical article is characterized as an incident in which in which the author contributes to the development or the use of theory in his/her own paper. Theoretical incidents were identified by a content analysis of 1,661 articles in four LIS journals from 1984 to 2003. The findings suggest that the four subfields, such as information seeking/use, information retrieval, library management, and scholar communication had great contributions to both theory building and theory use. Also, two research areas such as bibliometrics and professionals are very likely to be theoretical. Further, the analysis of the name of theories used by subfields could give an insight into the understanding of how the theoretical frameworks of each subfield are related.

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김선욱(경북대학교 사회과학대학 문헌정보학과) ; 양기덕(영남고문헌아카이브센터) 2022, Vol.39, No.3, pp.99-132 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2022.39.3.099
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본 연구의 목적은 LDA 토픽모델링 결과와 BERTopic 토픽모델링 결과를 합성하는 방법론인 Augmented and Extended Topics(AET)를 제안하고, 이를 사용해 문헌정보학 분야의 연구주제를 분석하는 데 있다. AET의 실제 적용결과를 확인하기 위해 2001년 1월부터 2021년 10월까지의 Web of Science 내 문헌정보학 학술지 85종에 게재된 학술논문 서지 데이터 55,442건을 분석하였다. AET는 서로 다른 토픽모델링 결과의 관계를 WORD2VEC 기반 코사인 유사도 매트릭스로 구축하고, 매트릭스 내 의미적 관계가 유효한 범위 내에서 매트릭스 재정렬 및 분할 과정을 반복해 증강토픽(Augmented Topics, 이하 AT)을 추출한 뒤, 나머지 영역에서 코사인 유사도 평균값 순위와 BERTopic 토픽 규모 순위에 대한 조화평균을 통해 확장토픽(Extended Topics, 이하 ET)을 결정한다. 최적 표준으로 도출된 LDA 토픽모델링 결과와 AET 결과를 비교한 결과, AT는 LDA 토픽모델링 토픽을 한층 더 구체화하고 세분화하였으며 ET는 유효한 토픽을 발견하였다. AT(Augmented Topics)의 성능은 LDA 이상이었으며 ET(Extended Topics)는 일부 경우를 제외하고 대부분 LDA와 유사한 수준의 성능을 나타내었다.

Abstract

The purpose of this study is to propose AET (Augmented and Extended Topics), a novel method of synthesizing both LDA and BERTopic results, and to analyze the recently published LIS articles as an experimental approach. To achieve the purpose of this study, 55,442 abstracts from 85 LIS journals within the WoS database, which spans from January 2001 to October 2021, were analyzed. AET first constructs a WORD2VEC-based cosine similarity matrix between LDA and BERTopic results, extracts AT (Augmented Topics) by repeating the matrix reordering and segmentation procedures as long as their semantic relations are still valid, and finally determines ET (Extended Topics) by removing any LDA related residual subtopics from the matrix and ordering the rest of them by (BERTopic topic size rank, Inverse cosine similarity rank). AET, by comparing with the baseline LDA result, shows that AT has effectively concretized the original LDA topic model and ET has discovered new meaningful topics that LDA didn’t. When it comes to the qualitative performance evaluation, AT performs better than LDA while ET shows similar performances except in a few cases.

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박주현(건국초등학교 사서교사) ; 박성훈(행정안전부 국가정보자원관리원) ; 강봉숙(대구 다사고등학교) 2019, Vol.36, No.3, pp.81-107 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2019.36.3.081
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본 연구의 목적은 문헌정보학에서 미디어 교육을 적극적으로 수용해야 하는 당위성을 주장하고 문헌정보학의 관점에서 미디어의 개념과 분류기준에 따라 미디어의 종류를 제시하는 데 있다. 미디어의 개념에 따른 미디어 종류를 제시하기 위하여 미디어의 사전적 개념과 목록규칙 RDA에 제시된 미디어 분류를 고찰하였고, 고등학교 ‘언어와 매체’ 교과서와 한국언론학회의 초․중등학생용 교육 자료 및 문헌정보학 교과서를 분석하였다. 그리고 분석 결과를 바탕으로 미디어의 개념과 분류기준에 따른 미디어의 종류를 제시하였다. 본 연구에서는 미디어를 매체와 동일한 의미로 설정하고, 미디어가 의사소통의 수단으로 기능하며, 정보를 담고 있거나 전달하거나 재현하는 물리적인 물체를 통해 그 속에 담긴 정보를 인간의 감각기관을 통해 획득할 수 있는 것으로 정의하였으며, ‘미디어 속 정보’, ‘자료’, ‘재현 장치’를 미디어의 3가지의 논리적 구성요소로 설정하였다.

Abstract

The purpose of this study is to assert the justification for actively accepting media education in Library and Information Science and to suggest the media type according to the concept and classification criteria of the media from the perspective of Library and Information Science. In order to present the media type according to the concept of the media, the dictionary concept of the media was reviewed, the language and media for high school students in Korean language, the educational materials for elementary and secondary school students written by Media Education Committee of Korean Society for Journalism & Communication Studies, the educational textbooks for elementary and secondary school students in Library and Information Science, and media classification presented in the RDA of the cataloging rules were analyzed. In addition, the implications were derived based on the analysis results of the concepts and media type. The concept of media was set based on the analysis results and implications, and the media types were presented according to the concepts and classification criteria. In this study, the media was set up in the same meaning as the medium, and it was defined that the media function as a means of communication and that information contained in it can be obtained through the human sensory apparatus through physical objects that contain, transmit or reproduce information. The media was set up as three logical components of the media in this study: information in the media, materials, and representation devices.

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김나원(연세대학교 의학도서관 사서) ; 박지홍(연세대학교) 2009, Vol.26, No.3, pp.435-449 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2009.26.3.435
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새로운 기술의 발달과 병행하는 정보이용환경의 급격한 변화는 정보원의 이용 및 정보서비스에 대한 새로운 고찰을 요구한다. 이용자 정보추구의 올바른 이해는 정보서비스의 향상에 핵심적인 역할을 하고 있으므로 변화하는 정보이용환경에 따라 이용자의 정보추구를 시기적절하게 새롭게 고찰할 필요가 있다. 많은 이전 연구들이 이용자 정보추구에 초점을 맞추고 있으나 의사들의 정보추구, 특히 진료정보 및 의학지식 추구를 동시에 대상으로 한 연구는 거의 없다. 이에 따라 본 연구는 진료와 의학연구를 동시에 수행하는 대학병원의 강사인 의사들의 정보추구행태를 탐구하는 것을 목적으로 하고 있다. 본 연구는 연세의료원 강사 12명을 대상으로 개방형 반구조화 형식의 심층 면접을 통하여 수집하였다. 면접 내용은 크게 연구 환경, 진료와 관련된 정보 추구 행태, 선호하는 정보원과 자료 유형, 검색과정과 만족도의 4가지 주제로 구성하였다. 응답 결과 연구 목적의 정보추구에 있어서는 PubMed를 통한 전자학술지 대한 신뢰도가 더 높았으나 진료 목적인 경우에는 인쇄형태의 교과서를 더 선호하는 것으로 나타났다. 이는 정보원에 대한 권위와 근거를 매우 중요시하는 의사들의 태도에서 그 원인을 찾을 수 있다.

Abstract

Rapid change in information use environments that corresponds with the development of new technologies requires a new perspective in examining information source uses and information services. As understanding information seeking behaviors is an essential element for improving information services, the changing information seeking behaviors should be examined in a timely manner. While several prior studies focus on this topic, few studies deal with medical doctors’ information seeking behaviors especially focusing on information seeking in both medical practices and research. Thus, this study aims to explore the information seeking behaviors of medical doctors who are both medical practitioners and researchers. Data were obtained by open-ended and semi-structured in-depth interviews during one month from April to May, 2009. The interview-question topics ranged from research contexts, medical-practice-related information seeking behaviors, favorable information sources, and information search process and satisfaction. Findings include that, for research purpose, digital journal articles accessed through the PubMed were more favorable sources while, for practice purpose, printed textbooks were preferred. Overall, the most-frequently-used sources were PubMed and articles because medical doctors regard the reliability and authority very highly.

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초록

본 연구는 키워드 네트워크 분석과 토픽모델링을 활용하여 국내 정보활용교육 연구의 흐름을 살펴보고 향후 정보활용교육의 방향성을 모색하는데 목적이 있다. 이를 위하여 국내 문헌정보학 분야의 학술지에 게재된 정보활용교육과 관련된 논문 306편을 선정하고, 논문의 초록을 대상으로 전처리 과정을 거쳐 전체 키워드 출현 빈도, 시기별 키워드 출현 빈도, 키워드 동시출현 빈도분석을 수행하였다. 이어서 키워드 네트워크 분석을 통해 키워드의 연결중심성과 매개중심성, 위세중심성을 분석하였다. 또한 구조적 토픽모델링 분석을 활용하여 15개의 토픽(교육과정, 정보활용교육 효과, 정보활용교육 내용, 학교도서관 교육, 정보매체활용, 정보활용능력 평가 지표, 도서관 불안, 공공도서관 프로그램, 대학도서관 이용자교육, 건강정보 활용능력, 정보격차, 도서관활용수업 개선, 연구 동향, 정보활용교육 모델, 교사 역할)을 도출하고, 토픽별로 비중의 변화를 확인하기 위해 연도별 토픽 추이를 분석하였다. 이러한 결과를 바탕으로 정보활용교육의 방향성과 후속 연구에 대한 제언을 제시하였다.

Abstract

The purpose of this study is to investigate the flow of domestic information literacy education research using keyword network analysis and topic modeling and to explore the direction of information literacy education in the future. For this reason, 306 academic papers related to information literacy education published in academic journals of the library and information science field in Korea were chosen. And through the preprocessing process for abstracts of the paper, total keyword appearance frequency, keyword appearance frequency by period, and keyword simultaneous occurrence frequency were analyzed. Subsequently, keyword network analysis analyzed the degree centrality, between centrality, and eigenvector centrality of keywords. Using structural topic modeling analysis, 15 topics -curriculum, information literacy effect, contents of information literacy education, school library education, information media literacy, information literacy ability evaluation index, library anxiety, public library program, health information literacy ability, digital divide, library assisted instruction improvement, research trend, information literacy model, and teacher role-were derived. In addition, the trend of topics by year was analyzed to confirm the change in relative weight by topic. Based on these results, the direction of information literacy education and the suggestions for follow-up research were presented.

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