초록

이 연구의 목적은 아시아 지역의 여러 나라 중 대만을 대상으로 문헌정보학 분야의 특성을 연구하는데 있다. 이를 위해 대만 문헌정보학 분야의 주요 학술지 8개를 대상으로 연구 통계와 공저 네트워크를 분석하고, 이를 한국과 비교하였다. 그 결과 연구 통계 측면에서 우리나라와 유사하게 단독 저술이 가장 많으며, 공저 논문의 경우 저자가 2-3인이 가장 많았다. 중심성 분석에서는 대만 국립대 교수를 주축으로 주요 저자별로 공저의 범위와 강도가 높았으며, 이들과 공저한 저자들은 대학원생 또는 대학도서관 사서 등이 주류를 이루었다. 대만 문헌정보학 분야의 고유한 특징으로, 현장과 밀접히 관련된 연구가 주로 게재되는 학술지가 존재하며, 이러한 학술지를 중심으로 현장 사서들의 연구 참여가 활발히 진행되고 있음을 알 수 있다.

Abstract

The purpose of this research was to investigate the characteristics of library and information science (LIS) field in Asian countries, focusing on the case of Taiwan. In order to conduct this study, the obtained statistical data and co-authorship networks based on eight major LIS journals in Taiwan were analyzed and compared to the case of South Korea. In Taiwan like Korea, papers published by a single-author and 2 to 3 co-authors were the most common. The centrality analysis showed that leading professors in the national-level university in Taiwan have strong and distinctive ties in the network. Additional unique characteristics pertaining to collaboration in Taiwan include the existence of journals focused on practical aspects in the field of LIS and active research participation involving librarians who publish papers in these journals.

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Abstract

As co-authorship has been prevalent within science communities, counting the credit of co-authors appropriately is an important consideration, particularly in the context of identifying the knowledge structure of fields with author-based analysis. The purpose of this study is to compare the characteristics of co-author credit counting methods by utilizing correlations, multidimensional scaling, and pathfinder networks. To achieve this purpose, this study analyzed a dataset of 2,014 journal articles and 3,892 cited authors from the Journal of the Architectural Institute of Korea: Planning & Design from 2003 to 2008 in the field of Architecture in Korea. In this study, six different methods of crediting co-authors are selected for comparative analyses. These methods are first-author counting (m1), straight full counting (m2), and fractional counting (m3), proportional counting with a total score of 1 (m4), proportional counting with a total score between 1 and 2 (m5), and first-author-weighted fractional counting (m6). As shown in the data analysis, m1 and m2 are found as extreme opposites, since m1 counts only first authors and m2 assigns all co-authors equally with a credit score of 1. With correlation and multidimensional scaling analyses, among five counting methods (from m2 to m6), a group of counting methods including m3, m4, and m5 are found to be relatively similar. When the knowledge structure is visualized with pathfinder network, the knowledge structure networks from different counting methods are differently presented due to the connections of individual links. In addition, the internal validity shows that first-author-weighted fractional counting (m6) might be considered a better method to author clustering. Findings demonstrate that different co-author counting methods influence the network results of knowledge structure and a better counting method is revealed for author clustering.

초록

현대사회의 다양하고 복잡한 문제들을 해결하기 위해 학문영역을 넘나드는 학제적 연구가 등장하게 되었다. 본 연구에서는 최근 다양한 영역에서 주목 받고 있는 빅데이터 분야를 대상으로 학제성을 규명하고 학제적 구조를 파악하고자 하였다. 이를 위해 빅데이터를 다룬 학술지 총 1,083종의 데이터를 수집하였다. 이 중 420종(38.8%)의 학술지에 둘 이상의 Web of Science SC범주가 부여되었고, 239종(22.1%)에 부여된 SC범주는 상이한 학문영역에 속하여 빅데이터 분야의 비교적 높은 학제성을 확인할 수 있었다. 이와 함께 논문 게재 상위 56종의 학술지를 대상으로 서지결합분석 네트워크를 생성한 결과 총 10개의 군집이 나타났다. 10개 군집 중 7개 군집이 컴퓨터공학 분야에 해당하여 대부분의 연구가 빅데이터의 저장, 처리, 분석 등 기술적인 부분에 집중되어 있었다. 이외에도 군집분석을 통해 과학기술, 공학, 커뮤니케이션, 법학, 지리학, 생명공학 등 다양한 분야에서 빅데이터의 분석과 활용에 관한 연구가 이루어지고 있음을 확인할 수 있었다. 마지막으로 네트워크에서 매개중심성, 최근접중심성, 삼각매개중심성을 측정한 결과 컴퓨터공학 분야의 학술지들이 네트워크에 미치는 영향력이 크고 주제적 연관성이 강한 것으로 나타났다.

Abstract

Interdisciplinary approach has been recognized as one of key strategies to address various and complex research problems in modern science. The purpose of this study is to investigate the interdisciplinary characteristics and structure of the field of big data. Among the 1,083 journals related to the field of big data, multiple Subject Categories (SC) from the Web of Science were assigned to 420 journals (38.8%) and 239 journals (22.1%) were assigned with the SCs from different fields. These results show that the field of big data indicates the characteristics of interdisciplinarity. In addition, through bibliographic coupling network analysis of top 56 journals, 10 clusters in the network were recognized. Among the 10 clusters, 7 clusters were from computer science field focusing on technical aspects such as storing, processing and analyzing the data. The results of cluster analysis also identified multiple research works of analyzing and utilizing big data in various fields such as science & technology, engineering, communication, law, geography, bio-engineering and etc. Finally, with measuring three types of centrality (betweenness centrality, nearest centrality, triangle betweenness centrality) of journals, computer science journals appeared to have strong impact and subjective relations to other fields in the network.

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This study examines basic concepts and characteristics of QuestionPoint, the typical model of Collaborative Digital Reference Service and Global Reference Network, and analyzes the case of Question포인트 service at Korea Institute of Science and Technology Information where the service is initiated first time in Korea by developing Korean interface. 114 reference questions were analyzed, and questionnaires were sent to 63 service users to find out their overall attitudes and degree of satisfaction. Some suggestions were made by discussing the necessity of the enhancement of CDRS and mutual cooperation among Korean libraries.

Abstract

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본 연구는 인용 정보와 주제범주 분류체계를 기반으로 한 기존 하향식 접근법과 달리 문헌에 출현한 단어정보를 기반으로 세부주제를 자동 추출하는 토픽 모델링을 사용하여 학제성을 측정하였다. JCR 2013의 Information & Library Science 주제범주에서 5년 영향력 지수 상위 20개 학술지의 최근 5년 동안의 논문 제목과 초록 텍스트를 분석대상으로 사용하였다. 학제성을 측정하기 위한 지수로 ‘분야적 다양성’을 나타내는 Shannon 엔트로피 지수와 Stirling 다양성 지수, ‘네트워크 응집성’을 나타내는 지수로는 토픽 네트워크의 평균 경로길이를 사용하였다. 계산된 다양성과 응집성 지수를 통해 학제성의 유형을 분류한 후 각 유형을 대표하는 학술지들의 토픽 네트워크를 비교하였다. 이를 통해 본 연구의 텍스트 기반 다양성 지수는 기존의 인용정보 기반 다양성 지수와 다른 양상을 보이고 있어 상호보완적으로 활용될 수 있으며, 다양성과 응집성을 모두 고려하여 분류된 각 학술지의 토픽 네트워크를 통해 개별 학술지가 다루는 세부주제의 특성과 연결 정도를 직관적으로 파악할 수 있었다. 이를 통해 토픽 모델링을 통한 텍스트 기반의 학제성 측정이 학술지의 학제성을 나타내는 데에 다양한 역할이 가능함을 확인하였다.

Abstract

This study has measured interdisciplinarity using a topic modeling, which automatically extracts sub-topics based on term information appeared in documents group unlike the traditional top-down approach employing the references and classification system as a basis. We used titles and abstracts of the articles published in top 20 journals for the past five years by the 5-year impact factor under the category of ‘Information & Library Science’ in JCR 2013. We applied ‘Discipline Diversity’ and ‘Network Coherence’ as factors in measuring interdisciplinarity; ‘Shannon Entropy Index’ and ‘Stirling Diversity Index’ were used as indices to gauge diversity of fields while topic network’s average path length was employed as an index representing network cohesion. After classifying the types of interdisciplinarity with the diversity and cohesion indices produced, we compared the topic networks of journals that represent each type. As a result, we found that the text-based diversity index showed different ranking when compared to the reference-based diversity index. This signifies that those two indices can be utilized complimentarily. It was also confirmed that the characteristics and interconnectedness of the sub-topics dealt with in each journal can be intuitively understood through the topic networks classified by considering both the diversity and cohesion. In conclusion, the topic modeling-based measurement of interdisciplinarity that this study proposed was confirmed to be applicable serving multiple roles in showing the interdisciplinarity of the journals.

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본 논문은 고에너지 물리학(HEP) 분야 국내 연구자들의 학술 커뮤니케이션의 특성을 파악하고자 성공적인 오픈액세스 모델로 평가되는 SCOAP3 학술지를 분석하였다. HEP 분야 국내 연구자들의 협업과 연구 활동 내용을 파악하기 위한 연구방법으로 통계를 활용한 양적 분석과 저자 소속기관과 학술지에 대한 네트워크 분석을 수행하였다. 연구 결과, 국내 연구자가 참여한 10종의 SCOAP3 학술지 가운데 국내 저자 참여 논문 비율은 전체 논문 가운데 8.0%였다. 논문 한 편당 공저자 수가 천 명이 넘는 논문 비율이 전체 논문의 28.7%나 되었다. 이 분석 결과들은 HEP 글로벌 네트워크에서 국내 연구자들이 적극적으로 협업하고 있다는 것을 증명하였다. 소속기관을 중심으로 협력 관계를 파악하고자 네트워크 분석을 실시한 결과, 협력 네트워크를 3개의 클러스터로 구분할 수 있었다. 즉 S대학 중심의 클러스터, CERN과 협력 인프라를 제공하는 K연구기관 중심의 클러스터, 그리고 I연구원 중심의 클러스터로 나누어졌다. 연구기관과 학술지의 네트워크 분석을 통하여 학술지 중 JHEP, PRD, PLB가 참여도가 높은 학술지였으며 대학들과 연구원들도 협력하여 오픈 액세스 논문 저작에 참여하고 있음을 알 수 있었다. 본 연구 결과는 SCOAP3 컨소시엄에 참여하는 도서관들이 HEP 분야 연구자를 이해하고 이들을 위한 최적의 연구 정보환경을 구축하기 위한 기초자료로 활용될 수 있다.

Abstract

This paper analyzed SCOAP3 journals, which have been evaluated as successful open access models, to understand the characteristics of scholarly communication among domestic researchers in the field of high energy physics (HEP). As research methods, a quantitative analysis using statistics and a network analysis of authors’ affiliated institutions and academic journals were conducted to understand collaboration and research activities of domestic researchers in the HEP field. The results of the study revealed that, among the 10 SCOAP3 journals in which Korean researchers participated, the proportion of articles in which Korean authors participated was 8.0% of the total. The proportion of papers with more than 1,000 co-authors per paper was 28.7% of the total. The results of this analysis proved that Korean researchers were actively collaborating in the HEP global network. From the results of the network analysis to understand the cooperative relationship centered on the affiliated organization, the cooperative network could be divided into three clusters: a cluster centered on S universities, a cluster centered on K research institutes that provided researchers a cooperative infrastructure with CERN, and a cluster centered on I research institute. Through the network analysis for research institutes and journals, it was found that JHEP, PRD, and PLB among academic journals were highly participating journals, and universities and researchers were also participating in the writing of open access papers. The results of this study can be used as a basic resource for understanding researchers and building a research information environment in libraries.

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본 연구는 높은 접근성과 간결성으로 인해 방대한 양의 텍스트를 생산하는 트위터 데이터를 분석하여 토픽의 변화 시점 및 패턴을 파악하였다. 먼저 특정 상품명에 관한 키워드를 추출한 후, 동시출현단어분석(Co-word Analysis)을 이용하여 노드와 에지를 통해 토픽과 관련 키워드를 직관적으로 파악 가능한 네트워크로 표현하였다. 이후 네트워크 분석 결과를 검증하기 위해 출현빈도 기반의 시계열 분석과 LDA 토픽 모델링을 실시하였다. 또한 트위터 상의 토픽 변화와 언론 기사 검색결과를 비교한 결과, 트위터는 언론 뉴스에 즉각적으로 반응하며 부정적 이슈를 빠르게 확산시키는 것을 확인하였다. 이를 통해 기업은 대중의 부정적 의견을 신속하게 파악하고 이에 대한 즉각적인 의사결정 및 대응을 위한 도구로 본 연구방법을 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

Abstract

This study identified topic shifts and patterns over time by analyzing an enormous amount of Twitter data whose characteristics are high accessibility and briefness. First, we extracted keywords for a certain product and used them for representing the topic network allows for intuitive understanding of keywords associated with topics by nodes and edges by co-word analysis. We conducted temporal analysis of term co-occurrence as well as topic modeling to examine the results of network analysis. In addition, the results of comparing topic shifts on Twitter with the corresponding retrieval results from newspapers confirm that Twitter makes immediate responses to news media and spreads the negative issues out quickly. Our findings may suggest that companies utilize the proposed technique to identify public’s negative opinions as quickly as possible and to apply for the timely decision making and effective responses to their customers.

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Abstract

This paper examines the characteristics of the JASIST (Journal of the Association for Information Science and Technology) editorial board members and their research areas through author co-citation analysis, and investigates whether the editorial board members’ research areas are related with keywords frequently appeared in the journal’s research articles. In the process, research areas of the central members and those appeared most frequently as keywords will be identified. Research areas of the 36 members on the JASIST editorial board are collected and categorized to compare with the categorization of keywords extracted from 169 research articles published in JASIST, 2013. The result shows that members with higher centrality in the co-citation network are related with research areas that are also dominant in the distribution of article keywords. The areas include information behavior and searching, information retrieval, information system design, and bibliometrics.

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본 연구는 빠르게 발전되는 네트워크 환경을 고려한 분산된 자원 활용에 필요한 기반 연구이다. 앞으로의 자원공유에 대한 노력은 기술적인 문제가 아닌 의미적인 상호운용성이 강조되어야 한다. 이를 위해 본 연구에서는 자원공유를 위한 컬렉션 단위 기술(collection level description; 이하 CLD라고 함) 모형을 제안하였다. 먼저 컬렉션의 범위, 구축목적, 관련 행위자들을 기반으로 하여 컬렉션에 대한 정의를 설명하였으며, CLD의 중요성을 강조한 연구와 그와 관련된 표준들을 비교·분석하였다. 마지막으로는 기존의 CLD의 기능에서 보강되어야 할 관계 중심의 모형 구축을 시도하였으며, 이를 위해 온톨로지 개념을 사용하였다. 온톨로지기반 CLD 모형은 새로운 관계를 창출하기 위한 다양한 표현 기술들을 정의하였다. 기존 연구와는 달리 클래스와 속성을 구별하고, 속성 중에서도 클래스 자체에 대한 특성과 클래스들 간의 관계를 연결하는 속성으로 나누어서 제시하였다.

Abstract

This study is based on the practical use for distributed resources considering growing network rapidly. The focal point of this study will be argued on semantic interoperability for sharing of resources, not be emphasized the technical issues of network. The aim of this article is developing the model of Collection-Level Description(CLD) for sharing of resources. The present article consists of a definition of collection in relation to the scope, objectives, and agents of the collection and an analysis of researches about CLD strengths and standards. Lastly, it was intended to construct the model focused on relation which was needed to be strengthened the existing CLD's function, thus, this study attempted to use the concept of ontology. The model of CLD based on ontology suggested the description could represent new relations inferred between classes and properties. Distinguishing class and property, furthermore, this study suggested properties were separated the characteristic of class and the relation with classes.

초록

요즘 커뮤니케이션 수단으로 가장 각광받고 있는 도구는 소셜네트워크서비스(Social Network Service, 이하 SNS)로, 이용자들의 접근성과 편의성을 증진시키는 가장 효과적인 서비스로 자리 잡았다. 본 연구에서는 가장 대표적인 SNS 서비스 중 자동수집이 가능한 서비스인 트위터(Twittter)를 선정, 국내외 국립기록관의 트위터 운용 현황을 비교 분석하고 그 특징을 파악함으로써 이용자들의 관심도를 향상시키기 위한 활성화 방안을 제언하고자 한다. 이를 위해 미국의 NARA를 비롯해 영국의 TNA, 호주의 NAA와 국내의 국가기록원의 트윗(tweet)을 수집하고 이에 대한 정보 유형 분석과 시계열 분석을 실시하였다. 정보 유형 분석은 국립기록관이 제공하는 정보가 이용자의 정보 요구에 부응하는가를 살펴보는데 목적이 있으며 시계열 분석은 시간의 추이에 따른 이용자의 반응 추이를 살펴보는데 그 목적이 있다. 각국의 국립기록관 트위터 운용의 비교분석을 통해 4가지의 특성을 도출하였으며 이를 바탕으로 우리나라 국가기록원의 트위터 활성화 방안을 제언하였다.

Abstract

Nowadays, Social Network Service (SNS), which has been in the spotlight as a way of communication, has become a most effective tool to improve easy of information use and accessibility for users. In this paper, we chose Twitter as the most representative SNS services because of automatic crawling and investigated tweet data gathered from domestic and foreign National Archives - NARA of U.S.A., TNA of U.K.. NAA of Australia, and National Archives of Korea. We also conducted information genres analysis and trend analysis by timeline. Information genres analysis shows how archives satisfied users’ information needs as well as trends analysis of tweets helps to understand how users’ interestedness was changed. Based on comparison results, we distilled four characteristics of National Archives and suggested vitalization ways for National Archives of Korea.