초록

여가를 위해 독서를 하는 독자는 특정 작가를 선호하는 경우가 많은데 독서분야를 확장할 때에도 자신이 선호하는 작가와 연관된 작가나 장르로 독서분야를 확장하는 성향이 있다. 이 연구에서는 중심작가로 에드거 앨런 포를 선정한 후 독자들이 에드거 앨런 포와 연관하여 다른 독자에게 추천하는 작가와 작품정보를 기반으로 작가 이미지를 분석하였다. 에드거 앨런 포와 동시출현한 작가와 작품의 빈도수를 분석하고 추천작가간, 작품간 관계를 네트워크 기법으로 분석하였다. 분석결과 에드거 앨런 포의 장르적 이미지와 연관된 작가군, 작가들 간의 관계, 연관 도서가 파악되었다, 이 연구에서 제시한 특정 작가의 이미지, 연관 작가 및 작품 정보를 도출하는 방안은 특정 작가를 중심으로 도서관 독서 프로그램이나 문화 프로그램, 북 큐레이션을 하게 될 경우 활용할 수 있는 도구가 될 것이다.

Abstract

Many readers tend to read books of a specific author and to expand their reading areas according to the author. This study chose Edgar Allan Poe and analyzed the image of the author using co-recommended authors and books by other readers. The frequencies of co-occurred authors and books were investigated and the relations of authors and books were analyzed with network analysis methods. As a result, genre images of Poe, related authors, and related books are discovered. This study also suggested the methods to identify the image of a author, related author groups, and related books for libraries’ reading programs and book curation.

초록

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.

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.

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

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

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

최근 들어 다양한 분야에서 딥러닝이 혁신적인 기계학습 기법으로 급속하게 확산되고 있다. 이 연구에서는 딥러닝 연구동향을 분석하기 위해서 자아 중심 주제 인용분석 기법을 변형하여 응용해보았다. 이를 위해 Web of Science에서 ‘deep learning’으로 탐색하여 검색된 문헌 중 소수의 씨앗 문헌으로부터 인용 관계를 통해 분석 대상 문헌을 확보하는 방법을 시도하였다. 씨앗 문헌을 인용하는 최근 논문들을 딥러닝 분야의 현행 연구를 반영하는 자아 문헌집합으로 설정하였다. 자아 문헌으로부터 빈번히 인용된 선행 연구들은 딥러닝 분야의 연구 주제를 나타내는 인용 정체성 문헌집합으로 설정하였다. 자아 문헌집합에 대해서는 공저 네트워크 분석을 비롯한 정량적 분석을 실시하여 주요 국가와 연구 기관을 파악하였다. 인용 정체성 문헌들에 대해서는 동시인용 분석을 실시하고, 도출된 문헌 군집을 인용하는 주요 키워드인 인용 이미지 키워드를 파악하여 주요 문헌과 주요 연구 주제를 밝혀내었다. 마지막으로 특정 주제에 대한 인용 영향력이 성장하는 추세를 반영하는 인용 성장지수 CGI를 제안하고 측정하여 딥러닝 분야의 선도 연구 주제가 변화하는 동향을 밝혔다.

Abstract

Recently, deep learning has been rapidly spreading as an innovative machine learning technique in various domains. This study explored the research trends of deep learning via modified ego centered topic citation analysis. To do that, a few seed documents were selected from among the retrieved documents with the keyword ‘deep learning’ from Web of Science, and the related documents were obtained through citation relations. Those papers citing seed documents were set as ego documents reflecting current research in the field of deep learning. Preliminary studies cited frequently in the ego documents were set as the citation identity documents that represents the specific themes in the field of deep learning. For ego documents which are the result of current research activities, some quantitative analysis methods including co-authorship network analysis were performed to identify major countries and research institutes. For the citation identity documents, co-citation analysis was conducted, and key literatures and key research themes were identified by investigating the citation image keywords, which are major keywords those citing the citation identity document clusters. Finally, we proposed and measured the citation growth index which reflects the growth trend of the citation influence on a specific topic, and showed the changes in the leading research themes in the field of deep learning.

초록

Abstract

As IT technology develops rapidly and the personal dissemination of smart devices increases, video material is especially used as a medium of information transmission among audiovisual materials. Video as an information service content has become an indispensable element, and it has been used in various ways such as unidirectional delivery through TV, interactive service through the Internet, and audiovisual library borrowing. Especially, in the Internet environment, the information provider tries to reduce the effort and cost for the processing of the provided information in view of the video service through the smart device. In addition, users want to utilize only the desired parts because of the burden on excessive network usage, time and space constraints. Therefore, it is necessary to enhance the usability of the video by automatically classifying, summarizing, and indexing similar parts of the contents. In this paper, we propose a method of automatically segmenting the shots that make up videos by analyzing the contents and characteristics of language education videos and indexing the detailed contents information of the linguistic videos by combining visual features. The accuracy of the semantic based shot segmentation is high, and it can be effectively applied to the summary service of language education videos.