초록

기존의 연구자 유형 구분 모델은 대부분 연구성과 지표를 활용해왔다. 이 연구에서는 인용 영향력이 공동연구와 관련이 있다는 점을 감안하여 인용 데이터를 활용하지 않고 공동연구 지표만으로 연구자 유형을 분석하는 새로운 방법을 모색해보았다. 공동연구 패턴과 공동연구 범위를 기준으로 연구자를 Sparse & Wide (SW) 유형, Dense & Wide (DW) 유형, Dense & Narrow (DN) 유형, Sparse & Narrow (SN) 유형의 4가지로 구분하는 모델을 제안하였다. 제안된 모델을 양자계측 분야에 적용해본 결과, 구분된 연구자 유형별로 인용지표와 공저 네트워크 지표에 차이가 있음이 통계적으로 검증되었다. 이 연구에서 제시한 공동연구 특성에 따른 연구자 유형 구분 모델은 인용정보를 필요로 하지 않으므로 연구관리 정책과 연구지원서비스 측면에서 폭넓게 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

Abstract

Traditional models for categorizing researcher types have mostly utilized research output metrics. This study proposes a new model that classifies researchers based on the characteristics of research collaboration. The model uses only research collaboration indicators and does not rely on citation data, taking into account that citation impact is related to collaborative research. The model categorizes researchers into four types based on their collaborative research pattern and scope: Sparse & Wide (SW) type, Dense & Wide (DW) type, Dense & Narrow (DN) type, Sparse & Narrow (SN) type. When applied to the quantum metrology field, the proposed model was statistically verified to show differences in citation indicators and co-author network indicators according to the classified researcher types. The proposed researcher type classification model does not require citation information. Therefore, it is expected to be widely used in research management policies and research support services.

초록

본 연구에서는 학습주제의 연결망 구조와 스캔 및 클러스터 분석을 통해서 추출한 정보활용교육의 표준 학습주제를 가지고, 교과 교육과정과의 연계성을 갖춘 통합 정보활용교육과정을 개발하고자 하였다. 그리고 개발한 통합 정보활용교육과정의 실제 운영을 위한 교수-학습모형을 설계하였다. 본 연구에서는 정보활용교육과 교과 교육과정의 공통성 분석을 위해서 간학문적 성격을 갖는 정보활용교육의 학습주제를 분석기준으로 활용하였다. 공통성 분석결과 다음과 같은 특징을 발견하였다. 첫째, 제1학습주제(기초 학습기술과 인성 영역)가 속한 정보사회, 도서관, 정보기술, 협력기술 영역은 교과 교육과정과 연계성이 높게 나타났다. 둘째, 정보활용교육의 핵심 영역인 제2학습주제(정보문제 해결능력 영역)는 교과 연계성이 낮게 나타났다.

Abstract

This study sought to develop an integrated information literacy curriculum that would have a strong relationship with curricula through the standard themes abstracted from theme network structures, scan and cluster analyses of the information literacy curricula. In addition, this study also attempted to develop a teaching-learning model for the developed integrated information literacy curriculum. This study utilized the themes of information literacy instruction that have interdisciplinary characteristics as analysis criteria in analyzing the commonality of information literacy instruction and the subject curricula. The following characteristics were found from the analyzing the areas of commonality. Foremost, the first themes(the fields of basic learning skills and nature) which belongs to the fields of information society, library, information technology, collaborative skills were found to have many relationships with the subject curricula. Next, the second themes(the field of information problem solving capabilities) which is the core field of information literacy instruction showed a weak relationship with the subject curricula.

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.

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본 연구에서는 지구적 환경문제의 해결 방식으로서 환경과학 분야의 학술활동과 같은 학문적 접근 방식과 환경 NGO 중심의 환경운동과 같은 실천적 접근 방식을 두 가지 주요 흐름이라 보고, 이들 각각의 특성을 계량정보학적 분석을 통해 파악하고 비교하였다. 지난 10년 간 환경과학 분야에서 인용된 저널의 주제범주 간 동시인용 관계를 분석함으로써 이 분야의 지식 구조를 파악하였고, 환경 NGO의 웹 사이트에서 수집된 외부링크 데이터를 이용하여 이들의 관심 분야를 확인하였다. 또한 저널 논문과 NGO 뉴스에서 추출된 핵심어를 이용한 동시출현단어 분석을 통해 하위 주제를 파악하여 이들 간의 주제적 유사성과 상이성을 구체화하였다.

Abstract

This study aims to understand and compare the characteristics of two major approaches to solving global environmental problems-an academic approach including scholarly activities of environmental sciences and a practical approach of environmental movements led by NGOs-by employing informetric analysis methods. Knowledge structure of environmental sciences is depicted through co-citation networks of subject categories assigned to the cited journals in the discipline of environmental sciences for the 10-year period from 2000 to 2009. Furthermore, major interests of environmental NGOs are identified on the basis of external link data collected from web sites of the NGOs. Co-word analyses are also performed using the texts of journal papers in environmental sciences as well as news articles provided by NGO sites. Through the analyses, dominant subject areas of environmental sciences and environmental movements are identified demonstrating similarities and differences between the two approaches.

초록

이 연구에서는 1999년 1월부터 2018년 6월 현재까지 약 20년 간의 기록관리를 주제로 한 뉴스 빅데이터 4,680 건을 ‘빅카인즈’에서 추출하여, 이를 대상으로 우리나라 언론의 기록관리 주제에 대해 시계열 기반으로 보도 특성을 분석하고자 하였다. 먼저, 기록관리에 대한 언론 보도량의 차이를 살펴보기 위해 시기별, 주제별, 언론사 유형별 보도량을 분석하였다. 또한 기록관리 주제에 대한 언론 보도 내용의 차이에 대한 특성을 분석하기 위해 단어빈도 기반 내용 분석과 언어 네트워크 분석을 수행하여 언론 보도 내용의 시기별, 주제별, 언론사 유형별 차이를 분석하였다. 분석 결과, 기록관리 분야 뉴스 보도는 보도량과 보도 내용에 있어 시기별, 주제별, 언론사별로 차이가 있는 것으로 나타났다. 뉴스 보도량은 2007년 대통령기록물관리법이 제정된 이후부터 증가하기 시작하여 2013년에 가장 많은 뉴스가 보도된 것으로 나타났으며, 정치와 사회 주제를 중심으로 중앙지와 경제지가 가장 많은 양의 뉴스를 보도한 것으로 나타났다. 또한 뉴스 보도 내용의 분석 결과, 기록관리가 도입된 처음 10년 동안은 기록관리의 현장 적용과 확산 과정에서 발생하는 이슈들을 중심으로 뉴스 주제가 형성되다가, 대통령기록물관리법 제정 이후로 기록관리가 정치적, 사회적 이슈의 주요 요인이 되면서 정치, 사회 분야의 뉴스가 많이 보도된 것으로 나타났다.

Abstract

The purpose of this study is to analyze the characteristics of Korean media on the topic of archives & records management based on time-series analysis. In this study, from January, 1999 to June, 2018, 4,680 news articles on archives & records management topics were extracted from BigKinds. In order to examine the characteristics of the media coverage on the archives & records management topic, this study was analyzed to the difference of the press coverage by period, subject, and type of the media. In addition, this study was conducted word-frequency based content analysis and semantic network analysis to investigate the content characteristics of media on the subject. Based on these results, this study was analyzed to the differences of media coverage by period, subject, and type of media. As a result, the news in the field of records management showed that there was a difference in the amount of news coverage and news contents by period, subject, and type of media. The amount of news coverage began to increase after the Presidential Records Management Act was enacted in 2007, and the largest amount of news was reported in 2013. Daily newspapers and financial newspapers reported the largest amount of news. As a result of analyzing news reports, during the first 10 years after 1999, news topics were formed around the issues arising from the application and diffusion process of the concept of archives & records management. However, since the enactment of the Presidential Records Management Act, archives & records management has become a major factor in political and social issues, and a large amount of political and social news has been reported.

초록

최근 문화콘텐츠 관련 기관들은 분산 네트워크를 통해 이용자에게 문화콘텐츠의 접근을 점차 확대시키고 있다. 그러나 문화콘텐츠의 특성상 일반 콘텐츠와 달라서 많은 문화콘텐츠 객체는 정보의 조직과 검색에 사용할 수 있는 단어를 거의 포함하고 있지 못하다. 이러한 문화콘텐츠 시스템이 서비스 될 경우, 효율적으로 자원을 식별하고 검색할 수 없게 될 뿐 아니라 다양한 문화콘텐츠 메타데이터 요소간의 명칭, 표현, 의미가 상이하여 시스템간 연동이나 정보공유가 어렵게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 문화콘텐츠의 속성에 적합한 표준화된 메타데이터의 조직과 관리가 필요하다. 본 연구는 문화콘텐츠 분야에서 다야하게 접근되고 있는 메타데이터 포맷인 Dublin Core, EAD, VRA, CDWA, CIMI. Object ID를 중심으로 각 포맷의 데이터 요소를 비교 분석함으로써 상이한 메타데이터 포맷의 상호운용성 확보를 통하여 문화콘텐츠 통합을 위한 기초 자료를 제공하고자 하였다.

Abstract

Recently, the organizations related to cultural contens are gradually expanding access to cultural contents for general public through the distributed network. However, since cultural contents have different characteristics than general contents, the objects of cultural contents seldom contain the words generally used for organization and seach of information. If the cultural contents system is created without any consideration of such differences, we cannot effectively identify and search resources. Moreover, because the names, expressions and meanings are different between matadata elements of various cultural contents, it is very difficult to interconnect or share information between different systems. In order to solve these problems, proper organization and management of metadata is vital. In this study, we have comparatively analyzed the data elements of each format based on Dublin Core, EAD, VRA, CDWA, CIMI, and Object ID, the metadata formats approached from various aspects in the cultural contents area. Through this study, we tried to provide the basic materials for integration of cultural contents by securing interoperability of different meta formats.

초록

본 연구는 동시출현단어 분석을 사용하여 2000년대와 2010년대 목록 분야 연구동향 및 지적구조 분석을 수행하고, 두 시기의 차이점을 비교하였다. 목록 분야는 독자적인 연구 영역을 확고히 구축하고 있었으며, 2000년대와 2010년대 연구동향 및 지적구조에 많은 차이점이 발견되었다. 첫째, 논문 수에 있어서는 2000년대에 비해 2010년대에는 연간 평균 4.2편이 감소하였으나, 저자키워드 수는 큰 차이는 나지 않았다. 연대별 키워드 출현빈도는 22.2%의 키워드만이 두 시기에 모두 3회 이상 나타났으며, 77.8%의 키워드들은 한 시기에만 3회 이상 나타났다. 둘째, 지적구조에 있어서 살펴보면, 2000년대에는 3단계 군집을 보여주어 2단계 군집으로 표현된 2010년대에 비해 보다 복잡한 형태의 네트워크를 형성하였다. 셋째, 각 군집의 특성 변화를 살펴본 결과, 일부 변화가 적은 연구주제들이 있기는 하지만, 많은 연구주제들이 더욱 활발히 진행되거나 세분되었으며, 감소하기도 하는 변화가 있었다. 이러한 연구의 결과는 목록 분야의 시대적 흐름과 함께 지적구조를 시각적으로 파악할 수 있게 하며, 미래의 모습을 예측하여 관련 교육과 연구를 준비할 수 있다는 점에서 의의가 있다.

Abstract

This study aims to analyze and to demonstrate the research trends and intellectual structure in the field of catalog in the 2000s and 2010s through co-word analysis. The field of catalog had firmly established its own research area and Many differences were found in research trends and intellectual structures in the 2000s and 2010s. First, the average number of articles decreased by 4.2 in the 2010s compared to the 2000s, but the number of author keywords was not significantly different. Only 22.2% of keywords appeared more than three times in both periods, and 77.8% of keywords appeared more than three times in one period. Second, in terms of intellectual structure, the 2000s, represented by three-level clusters, formed a more complex network than the 2010s, represented by two-level clusters. Third, as a result of examining the changes in the characteristics of each cluster, there were some research topics with few changes, but many research topics were more actively progressed or subdivided, and decreased. The results of this study are meaningful in that they can visually grasp the intellectual structure along with the trend of the age of catalogue, and can prepare for related education and research by predicting the future.

초록

한국학술지인용색인 KCI의 데이터를 사용한 문헌동시인용 분석을 통해 2004년부터 2013년까지 10년 동안의 한국 문헌정보학의 연구 전선을 구체적으로 파악해보았다. KCI 웹사이트로부터 문헌정보학 분야 핵심 논문 159개와 이를 인용한 논문 정보를 수작업으로 수집하였다. 군집 분석 및 네트워크 분석 결과 27개의 복수 논문 군집과 8개의 단일 논문 군집이 도출되었다. 27개의 복수 논문 군집 중에서 논문 수가 가장 많은 것은 ‘문헌정보학 교육’ 주제 군집이었고, 인용 영향력이 가장 큰 것은 ‘인용분석 & 지적구조 분석’ 주제 군집이었다. 핵심 문헌 집합에 대한 인용 중에서 67.5%는 문헌정보학 내부에서 이루어졌고, 나머지 32.5%는 타 학문 분야로부터 발생한 것이었다. 전반적으로 문헌정보학 분야 내 인용 비율과 인용 영향력 성장 지수를 모두 고려하였을 때, 문헌정보학 분야 내부에서 최근 연구가 가장 활발해지고 있는 연구 전선 주제로는 ‘지역 기록’, ‘인용분석 & 지적구조 분석’, ‘연구동향 분석’의 세 주제가 꼽혔다. 이 연구에서 사용된 분석 기법은 국내 학제적 연구 분야의 연구 전선 분석에 효과적일 것으로 기대된다.

Abstract

By document co-citation analysis with Korean Citation Index (KCI) data, this study accurately identified the research fronts and hot topics in Korean library and information science (LIS) from 2004 to 2013. 159 core papers in LIS domain and their citations are scraped manually from Korean Citation Index web site. In the cluster analysis and network analysis, 159 core papers were grouped into 27 clusters with multiple papers and 8 singlton clusters. Among the 27 clusters which have multple papers, ‘LIS education’ cluster was the largest with 16 core papers, and ‘citation analysis & intellectual structure analysis’ cluster had the strongest citation impact according to the ehs-index. Closer observation of the citations to the core papers in each research front showed that 67.5% of the citations were made by LIS research papers and 32.5% of the citations were made by non-LIS research papers. Considering the share of citations and the citation impact growth index, ‘local documentation’, ‘citation analysis & intellectual structure analysis’, and ‘research trends analysis’ were identified as the most emerging research front in Korean library and information science. The analytical methods used in this study have great potential in discovering the characteristics of research fronts in Korean interdisciplinary research domains.

초록

학문의 구조, 특성, 하위 분야 등을 계량적으로 규명하는 지적구조 분석 연구가 최근 급격히 증가하는 추세이다. 지적구조 분석 연구를 수행하기 위하여 전통적으로 사용되는 분석기법은 서지결합분석, 동시인용분석, 단어동시출현분석, 저자서지결합분석 등이다. 이 연구의 목적은 키워드서지결합분석(KBCA, Keyword Bibliographic Coupling Analysis)을 새로운 지적구조 분석 방식으로 제안하고자 한다. 키워드서지결합분석 기법은 저자서지결합분석의 변형으로 저자 대신에 키워드를 표지로 하여 키워드가 공유한 참고문헌의 수를 두 키워드의 주제적 결합 정도로 산정한다. 제안된 키워드서지결합분석 기법을 사용하여 Web of Science에서 검색된 ‘Open Data’ 분야의 1,366건의 논문집합을 대상으로 분석하였다. 1,366건의 논문집합에서 추출된 7회 이상 출현한 63종의 키워드를 오픈데이터 분야의 핵심 키워드로 선정하였다. 63종의 핵심 키워드를 대상으로 키워드서지결합분석 기법으로 제시된 지적구조는 열린정부와 오픈사이언스라는 주된 영역과 10개의 소주제로 규명되었다. 이에 반해 단어동시출현분석의 지적구조 네트워크는 전체 구성과 세부 영역 구조 규명에 있어 미진한 것으로 나타났다. 이러한 결과는 키워드서지결합분석이 키워드 간의 서지결합도를 사용하여 키워드 간의 관계를 풍부하게 측정하기 때문이라고 볼 수 있다.

Abstract

Intellectual structure analysis, which quantitatively identifies the structure, characteristics, and sub-domains of fields, has rapidly increased in recent years. Analysis techniques traditionally used to conduct intellectual structure analysis research include bibliographic coupling analysis, co-citation analysis, co-occurrence analysis, and author bibliographic coupling analysis. This study proposes a novel intellectual structure analysis method, Keyword Bibliographic Coupling Analysis (KBCA). The Keyword Bibliographic Coupling Analysis (KBCA) is a variation of the author bibliographic coupling analysis, which targets keywords instead of authors. It calculates the number of references shared by two keywords to the degree of coupling between the two keywords. A set of 1,366 articles in the field of ‘Open Data’ searched in the Web of Science were collected using the proposed KBCA technique. A total of 63 keywords that appeared more than 7 times, extracted from 1,366 article sets, were selected as core keywords in the open data field. The intellectual structure presented by the KBCA technique with 63 key keywords identified the main areas of open government and open science and 10 sub-areas. On the other hand, the intellectual structure network of co-occurrence word analysis was found to be insufficient in the overall structure and detailed domain structure. This result can be considered because the KBCA sufficiently measures the relationship between keywords using the degree of bibliographic coupling.