초록

본 연구는 KCI 등재지 1,890종을 대상으로 국내 학술지의 오픈액세스의 주요 특성을 분석하고자 하였다. 이를 위해서 학술지의 오픈액세스 특성을 무료접근과 자유로운 재사용이라는 2가지 측면으로 구분하였다. 분석결과, 국내 학술지의 오픈액세스 특성은 무료접근적 성향이 강하였다. 학술지 홈페이지를 기준으로 보면 67%가 로그인 없이 무료로 접근할 수 있었고 무료DB를 기준으로 보면 48%가 무료로 접근할 수 있었다. 반면 자유로운 재사용적 성향은 무료접근적 성향에 비해 약한 것으로 나타났다. 전체 등재지 중에서 14%만이 CC 라이선스를 부여하고 있었다. 또한 주제분야간에 오픈액세스 성향의 차이가 분명하게 나타났다. 의약학, 자연과학, 농수해양, 공학 분야가 인문학, 사회학, 예술체육, 복합학 분야에 비해 오픈액세스 성향이 상대적으로 강한 것으로 나타났다. 그 이유는 해당 주제분야의 학술지 유통을 지원해 주는 기관의 존재 유무에 따라 차이가 발생한 것으로 보인다. 이런 문제를 해결하기 위해서는 주제분야와 상관없이 국내 학술지의 오픈액세스 정책을 수립하고 지원하는 오픈액세스 거버넌스 체제가 구축될 필요가 있다.

Abstract

This study aimed to analyze open access features of 1,890 Korean scientific journals registered in the Korea Citation Index (KCI). To this end, this study classified open access features of the target scientific journals into two main aspects, free access and free redistribution. The analysis results indicated that the target scientific journals had strong free access aspects. Based on websites, 67% of the target scientific journals allowed for free access without a login process and based on free database, 48% provided free access. On the other hand, the target scientific journals had weaker free redistribution aspects compared to their free access aspects. Only 14% of them offered the CC (creative commons) license. Another finding was that there were clear differences in open access aspects by academic field. Medicine, pharmacy, natural science, agriculture, fisheries, oceanography, and engineering had stronger open access aspects than humanities, sociology, arts, physical education, and interdisciplinary science. It appears that the difference was caused by the presence or absence of organizations supporting distribution of scientific journals of the fields concerned. To narrow the gap, it is recommended that the open access governance system is established to set up open access policies for Korean scientific journals regardless of academic fields and to support them.

초록

Abstract

This study examined two characteristics of library and information science (LIS) journals in Korea through analysis of journal coupling with common authors. This study also illustrated the trend of Korean LIS research in the recent decade. The notable change is that record management and archival studies settle in LIS domain as a major research area. We introduced two indicators, Publishing Preference Index (PPI) and Researcher Attraction Index (RAI), based on the degree of common authors among journals. Both indicators revealed notable changes in author coupling, including reversal of PPIs in some journals, which can be interpreted as proof of changes in their author groups. The RAI analysis, which measured the degree of journals’ attractiveness to Korean LIS researchers and author sharing between two journals, illustrated the journals’ states in a domain; this result can help find both an isolated journal and strongly bonded journals in the specific domain. Journal coupling with common authors introduced in this study proved to be an effective investigative method for illustrating journals’ states in a specified domain as well as a multidisciplinary area.

초록

본 연구는 2008년과 2016년에 각각 수행된 한국연구재단등재지의 저작권 관리 현황 연구결과를 비교하고 그 변화의 의미를 파악하고자 하였다. 그 결과 저작권 소유 주체를 밝힌 등재지는 34%에서 67%로 증가하였고, 저작권은 출판기관에 양도하고 있는 경우가 90%에서 91%로 큰 변화가 없었다. 판권이라는 용어의 사용은 감소한 반면 복제권, 전송권이라는 용어사용은 증가하였다. 저작권양도동의서를 사용하는 등재지는 25%에서 50%로 증가한 반면, 저자에게 셀프아카이빙을 허용하는 경우는 13%에서 12%로 거의 변화가 없었다. 본 연구는 이러한 변화가 국내 학술지의 저작권산업화 기반구축을 의미하는 것으로 보았고, 이 과정에서 학술지 출판기관이 매우 강력한 이해당사자로 자리매김하고 있음을 발견하였다.

Abstract

This study analyzed changes to copyright policies in KCI journals comparatively using the previous 2 research results published in 2008 and 2016 and then gave insight into the meaning of the changes. The results of the study are as follows: Journals making the subject of copyright public had increased from 34% in 2008 to 67% in 2016. Journals transferring copyright from authors remained almost the same, with only a slight increase from 90% to 91% in the same period. Journals using the term ‘publication rights’ instead of ‘copyright’ had decreased; on the other hand, journals using the term ‘reproduction right’ and ‘right of transmission’ had increased. Use of copyright transfer agreement had increased from 25% to 50%; on the other hand, self archiving policy remained almost the same, decreasing slightly from 13% to 12%. This study argues that these changes mean the establishment of copyright industrialization for Korean journals and that the publishing bodies appear to be the most powerful main agent among stakeholders participating in scholarly publishing in this process.

초록

본 연구에서는 공공연구기금으로 생산된 논문성과물에 대한 공중의 접근을 확대하기 위한 방안을 모색하기 위하여 국내외 주요학술지의 오픈액세스 관련 정책을 조사 분석하였다. 조사대상의 선정을 위하여 국가과학기술지식정보서비스(NTIS)논문의 국내외 등록현황, 원문연계 비중, 기금지원기관별 논문성과물 현황과 게재 학술지 현황을 분석하였으며, 이를 기반으로 공공연구기금 논문성과물의 게재 건수가 높은 국내외 18종의 학술지를 선정하였다. 조사 결과는 오픈액세스 관련 정책의 성문화 및 공시, 저작권 귀속주체, 재사용 권리, 셀프 아카이빙 정책, 무료접근 등의 구성요소로 구분하여 분석하고, 이를 토대로 국가차원에서 공공연구기금 논문성과물의 수집 유통 정책 수립에 참고할 사항들을 제안하였다.

Abstract

This study analyzes the open access policies of major scholarly journals that have large number of publicly funded articles, for the purposes of expanding and facilitating the public access. Eighteen scholarly journals in Korea and abroad were selected based on the number of published publicly funded articles through a survey of dissemination of publicly funded journal articles via information from NTIS. The open access policies of the selected journals were analyzed by 5 categories including codification of OA related policy, copyrights, reuse rights, self archiving policy, free access. As a result, this research proposed several considerations for establishing national policies for the collection and distribution of the publicly funded research products.

초록

학술 커뮤니티 내에서 논문의 인용은 보편적인 규범으로 자리 잡은 데 비해 데이터의 인용은 아직 초보적인 단계에 머물러 있다. 이를 개선하기 위해 제기되고 있는 데이터 인용의 필요성 및 원칙과 가이드라인에 대해서 살펴보았다. 또한 데이터 인용체계 구축 사례에서는 데이터 인용 요소들을 정의하고 서비스를 제공하는 DataCite, Dataverse Network, Data Citation Index 사례를 중심으로 살펴보았다. 마지막으로 한국종합사회조사 데이터 인용 분석을 통해 국내 데이터세트 인용/이용 정보 제공 실태를 조사하였다.

Abstract

Data citation remains in its infancy, although providing the citation to a journal article is a typical norm in an academic community. This study examines the need for data citation, its principles and guidelines for improving the issue. In addition, the study investigates cases that established data citation mechanism, including DataCite, Dataverse Network and Data Citation Index that define elements of data citation and provide relevant services. At the end, it explores the current state of data citation in Korea through the analysis of citations to dataset from Korean General Social Survey.

초록

본 연구는 새로운 분석법으로 떠오르는 처방적 분석 기법을 소개하고, 이를 분류 기반의 시스템에 효율적으로 적용하는 방안을 제시하는 것을 목적으로 한다. 처방적 분석 기법은 분석의 결과를 제시함과 동시에 최적화된 결과가 나오기까지의 과정 및 다른 선택지까지 제공한다. 새로운 개념의 분석 기법을 도입함으로써 문헌 분류를 기반으로 하는 응용 시스템을 더욱 쉽게 최적화하고 효율적으로 운영하는 방안을 제시하였다. 최적화의 과정을 시뮬레이션하기 위해, 대용량의 학술문헌을 수집하고 기준 분류 체계에 따라 자동 분류를 실시하였다. 처방적 분석 개념을 적용하는 과정에서 대용량의 문헌 분류를 위한 동적 자동 분류 기법과 학문 분야의 지적 구조 분석 기법을 동시에 활용하였다. 실험의 결과로 효과적으로 서비스 분류 체계를 수정하고 재적용할 수 있는 몇 가지 최적화 시나리오를 효율적으로 도출할 수 있음을 보여 주었다.

Abstract

This study aims to introduce an emerging prescriptive analytics method and suggest its efficient application to a category-based service system. Prescriptive analytics method provides the whole process of analysis and available alternatives as well as the results of analysis. To simulate the process of optimization, large scale journal articles have been collected and categorized by classification scheme. In the process of applying the concept of prescriptive analytics to a real system, we have fused a dynamic automatic-categorization method for large scale documents and intellectual structure analysis method for scholarly subject fields. The test result shows that some optimized scenarios can be generated efficiently and utilized effectively for reorganizing the classification-based service system.

초록

본 연구의 목적은 국내 디지털 도서관 관련된 연구의 동향을 분석하는 것이다. 연구의 목적을 달성하기 위하여 국내 문헌정보학 분야 대표 학술지 4종으로부터 최근 10년(2007년-2016년) 동안 발표된 디지털 도서관 관련 논문 272편을 대상으로 해당 논문의 저자가 직접 부여한 영문키워드 578개를 수집하였다. 수집된 자료는 NetMiner V.4를 사용하여 연결중심성과 매개중심성을 분석하였다. 연구 결과로는, 첫째, 연구 주제의 양적인 측면에서는 ‘Academic Library’, ‘Reference Service’, ‘Public Library’, ‘E Resource’, ‘E Book’ 순으로 나타났고, 둘째, 연구 주제의 영향력 측면에서는, ‘Academic Library’, ‘Reference Service’, ‘Information Behavior’, ‘E Resource’ 등의 순으로 나타났다. 마지막으로 연구 주제의 확장성 측면에서는, ‘Academic Library’, ‘Metadata’, ‘Information Behavior’, ‘E Resource’, ‘Librarian’ 등의 순으로 파악되었다.

Abstract

The aim of this study was to analyze the research trends on the digital libraries in Korea. To achieve this objective, a total of 578 author-assigned English keywords were collected from the 272 major LIS journal articles published in Korea during last ten years-period, i.e., 2007-2016. The collected data were analyzed using NetMiner V.4 to discover their ‘degree centrality’ and ‘betweenness centrality’. As the results, ‘Academic Library’, ‘Reference Service’, ‘Public Library’, ‘E Resource’, and ‘E Book’ showed the most frequently conducted research topics, and ‘Academic Library’, ‘Reference Service’, ‘Information Behavior’, and ‘E Resource’ were the most influencing research topics. Finally, ‘Academic Library’, ‘Metadata’, ‘Information Behavior’, ‘E Resource’, and ‘Librarian’ seemed the most widely intervening research topics in this research.

초록

연구전선이란 연구논문들 간에 인용이 빈번하게 발생하며, 지속적으로 발전이 이루어지고 있는 연구영역을 의미한다. 연구행위가 집중되는 핵심 연구분야로 발전 가능성이 높은 연구전선을 조기에 예측해내는 것은 학계와 산업계, 정부기관, 나아가 국가의 과학기술 발전에 큰 유익을 가져다 줄 수 있는 유용한 사회적 자원이 된다. 본 연구는 복합자질을 활용하여 연구전선을 추론하는 모델을 제시하고자 시도하였다. 연구전선 추론은 핵심 연구영역으로 발전할 가능성이 높은 문헌들이 포함될 수 있도록 문헌을 복합자질로 표현하고, 그 자질들을 심층학습하여 새로 발행된 문헌들이 연구전선에 포함될 수 있는지 그 가능성을 예측하였다. 서지 자질, 네트워크 자질, 내용 자질 등 복합자질 세트를 사용하여 문헌을 표현하고 피인용을 많이 받을 가능성이 있는 문헌을 추론하기 위해서 확률기반 팩터그래프 모델을 적용하였다. 추출된 자질들은 팩터그래프의 변수로 표현되어 합-곱 알고리즘과 접합 트리 알고리즘을 적용하여 연구전선 추론이 이루어졌다. 팩터그래프 확률모델을 적용하여 연구전선을 추론․구축한 결과, 서지결합도 4 이상으로 구축된 베이스라인 연구전선과 큰 차이를 보였다. 팩터그래프 기반 연구전선그룹이 서지결합 기반 연구전선그룹보다 문헌 간의 직접 연결정도가 강하며 연결 관계에 있지 않은 두 개의 문헌을 연결시키는 매개정도 또한 강한 집단으로 나타났다.

Abstract

This study attempts to infer research fronts using factor graph model based on heterogeneous features. The model suggested by this study infers research fronts having documents with the potential to be cited multiple times in the future. To this end, the documents are represented by bibliographic, network, and content features. Bibliographic features contain bibliographic information such as the number of authors, the number of institutions to which the authors belong, proceedings, the number of keywords the authors provide, funds, the number of references, the number of pages, and the journal impact factor. Network features include degree centrality, betweenness, and closeness among the document network. Content features include keywords from the title and abstract using keyphrase extraction techniques. The model learns these features of a publication and infers whether the document would be an RF using sum-product algorithm and junction tree algorithm on a factor graph. We experimentally demonstrate that when predicting RFs, the FG predicted more densely connected documents than those predicted by RFs constructed using a traditional bibliometric approach. Our results also indicate that FG-predicted documents exhibit stronger degrees of centrality and betweenness among RFs.

초록

여러 학문 분야에서 데이터의 공유와 재이용에 관한 관심이 증가하고 있다. 실제로 다른 연구자의 데이터를 다시 연구에 사용하고 인용을 부여하는 관행이 서서히 자리를 잡아가고 있다. 이러한 변화를 반영하여 톰슨로이터는 Data Citation Index(DCI)라는 데이터인용 색인 데이터베이스 서비스를 2012년부터 제공하기 시작하였다. DCI는 모든 학문의 전 영역에서 데이터의 인용 현황을 저널의 논문과 유사하게 집계한다. 본 연구에서는 데이터인용이 활발한 사회학 분야의 인용된 연구데이터를 분석하여 해당 분야의 특성과 지적구조를 규명하고자 하였다. 이를 위해 논문 인용을 기반으로 한 사회학 분야의 지적구조와 비교하였으며, 사회학 분야의 연구데이터의 특성과 고유한 지적구조를 살펴보고자 하였다. 분석을 위한 데이터는 두 종류로 수집하였다. 첫째는 DCI에서 ‘Sociology’로 주제 검색을 수행하여 총 8,365건의 인용된 데이터를 수집하였다. 둘째로, 논문 인용 분석과의 비교를 위해서 Web of Science에서 ‘Sociology’로 주제 검색을 수행하여 총 12,132건의 데이터를 수집하였다. 이 두 데이터를 활용하여 저자키워드 동시출현단어 분석을 수행한 결과, 데이터를 기반으로 한 사회학 분야는 2영역 15군집으로 구성된 반면, 논문을 기반으로 한 사회학 분야는 3영역 17군집으로 나타났다. 내용적인 특성을 살펴보면, 전통적으로 사회학의 지적구조를 나타낸다고 볼 수 있는 논문 기반 사회학과 달리 사회학 분야의 연구데이터는 의학 분야와의 활발한 접목을 찾아볼 수 있으며, 그 중에서도 공중보건과 심리학이 중심 영역인 것으로 나타났다.

Abstract

Through a wide variety of disciplines, practices on data access and re-use have been increased recently. In fact, there has been an emerging phenomenon that researchers tend to use the data sets produced by other researchers and give scholarly credit as citation. With respect to this practice, in 2012, Thomson Reuters launched Data Citation Index (DCI). With the DCI, citation to research data published by researchers are collected and analyzed in a similar way for citation to journal articles. The purpose of this study is to identify the characteristics and intellectual structure of sociology field based on research data, which is one of actively data-citing fields. To accomplish this purpose, two data sets were collected and analyzed. First, from DCI, a total of 8,365 data were collected in the field of sociology. Second, a total of 12,132 data were collected from Web of Science with a topic search with ‘Sociology’. As a result of the co-word analysis of author provided-keywords for both data sets, the intellectual structure of research data-based sociology was composed of two areas and 15 clusters and that of article-based sociology was composed with three areas and 17 clusters. More importantly, medical science area was found to be actively studied in research data-based sociology and public health and psychology are identified to be central areas from data citation.