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

본 연구는 2004년에서 2014년까지 11년간의 KERIS 상호대차 트랜잭션 데이터를 대상으로 서비스 현황과 기간별 변화를 분석하였다. 연구 결과 발견한 주요 사실은 다음과 같다. 첫째, 4년제 대학도서관의 신청과 제공건수 사이에는 밀접한 상관관계가 있었으며, 타 관종의 경우 거의 관련이 없게 나타났다. 둘째, 상호대차 대상 자료는 주제별로 살펴보면 사회과학 분야 및 문학 분야가 상위를 차지하고 있었다. 언어별로는 영어 자료가 절반 가까이 차지하고 있었다. 셋째, 신청건수가 제공건수보다 많은 기관이 전체 중에서 약 60%를 차지하였으나, 4년제 대학도서관의 경우는 비교적 균형을 이루고 있었다. 넷째, 2012년을 기점으로 KERIS 상호대차 서비스는 모든 면에서 지속적으로 성장하고 있음을 보여주고 있다.

Abstract

This study aims to illustrate the current status and changes of interlibrary loan service in Korea. Transaction data of KERIS Interlibrary Loan (ILL) Service from 2004 to 2014 were analyzed and key findings include the following: 1) In case 4 year college libraries, there is a close correlation between requests and responses in the interlibrary loan, but there is none for other type of libraries. 2) Social science and literature were the most responded subject area of interlibrary loan materials. In the aspect of language, responses for English materials occupied almost half of all responses. 3) 60 percent of libraries, the number of outgoing requests exceeded the number of their responses to incoming requests. 4) After 2012, KERIS ILL service showed a steady progress in all aspects.

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Abstract

This study aims at proposing three prestige indices—closeness prestige, input domain, and proximity prestige- as useful measures for the impact of a particular node in citation networks. It compares these prestige indices with other impact indices as it is still unknown what dimensions of impact these indices actually measure. The prestige indices enable us to distinguish the most prominent actors in a directed network, similar to the centrality indices in undirected networks. Correlation analysis and principal component analysis were conducted on the author citation network to identify the differentiated implications of the three prestige indices from the existing impact indices. We selected simple citation counting, h-index, PageRank, and the three kinds of centrality indices which assume undirected networks as the existing impact measures for comparison with the three prestige indices. The results indicate that these prestige indices demonstrate distinct impact dimension from the other impact indices. The prestige indices reflect indirect impact while the others direct impact.

초록

본 연구는 문헌정보학에서 다뤄지는 정보격차 연구동향을 분석하기 위해서 문헌정보학관련 4개 학술지에서 발행한 195편의 논문을 수집하고, 해당 문헌을 대상으로 연구대상(11개 하위 범주), 연구목적(4개 하위 범주), 연구방법(4개 하위 범주)로 코딩하였다. 이것을 저자 키워드와 함께 패스파인더 알고리즘을 적용한 키워드 네트워크를 구축하여 분석을 진행하였다. 분석 결과, 정보취약계층(연구대상) 중 장애인, 다문화가정, 고령자에 대한 연구가 79.5%로 특정 계층에 집중되어있는 것으로 나타났다. 그리고 정보격차, 장애인, 공공도서관을 중심으로, 다문화, 고령자 등에 대한 정보취약 실태와 해소방안을 목적으로 활발히 연구가 진행되었으나, 정보취약 해소효과, 정보취약의 영향요인을 목적으로 한 연구는 고령자, 독서치료, 정보화교육, 정보활용, 독서프로그램을 구안하고 적용하여 효과를 검증하는 연구에 국한되어 있었다. 마지막으로 정보격차에서 가장 많이 활용되는 연구방법은 문헌연구와 함께 사례연구 또는 설문조사를 동시에 이용하는 것으로 나타났다.

Abstract

This study aimed to analyze research trends of ‘digital divide’ in Library and Information Science. To this end, we coded research subjects with 11 subcategories, and research objectives with 4 subcategories, and research methods with 4 subcategories, and constructed keyword networks to which a pathfinder algorithm was applied. As a result of the analysis, 79.5% of studies are on the disabled, multicultural families, and the elderly among information vulnerable groups, and it was found to be concentrated in specific groups. In addition, digital divide related studies have been actively conducted for the purpose of resolving information vulnerabilities such as people with disabilities. We also found that these studies focused on verifying the effectiveness by designing and applying treatments such as informatization education, information utilization, and reading programs. Lastly, the most frequently used research method in the digital divide was found to use case studies or questionnaires simultaneously with literature research.

초록

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.

초록

본 연구에서는 다학제적 연구가 활발해진 국내 연구의 동향을 파악하기 위하여 2020 구글 스칼라 매트릭스에 색인된 국내 주요 학술지 데이터를 활용하여 전 학문분야를 포괄하는 네트워크 분석(대학협력 네트워크, 키워드 동시출현 네트워크, 학술지 인용 네트워크, 학문분야 인용 네트워크)을 실시하였다. 대학협력 네트워크 분석결과, 서울대학교, 계명대학교, 성균관대학교 등 협력연구를 활발히 진행하는 대학을 파악할 수 있었고, 키워드 동시출현 네트워크 분석결과, 이직의도, 직무만족 등 직무 관련 키워드가 높은 빈도로 나타남을 확인하였다. 학술지 인용 네트워크에서는 한국콘텐츠학회논문지, 한국사회학, 한국심리학회지: 문화 및 사회문제 등 인용이 많이 되고 있는 핵심 학술지들을 확인하였으며, 학문분야 인용 네트워크에서는 교육학, 경영학, 사회복지학이 다른 학문에 가장 많은 영향을 미치는 학문임을 확인하였다. 본 연구에서는 기존의 국내 계량서지분석연구에서 시도하지 않았던 구글 스칼라 매트릭스 데이터를 처음 활용하였으며, 키워드, 학술지, 학문분야로 범위를 확장시켜가며 단계적 네트워크 분석을 실시하였다는 점에서 학술적 의의를 가지며, 연구결과는 국내 대학 간 공동연구의 전략 수립 및 다학제적 융합 연구 기획에 활용될 수 있다는 점에서 실질적인 함의를 시사한다.

Abstract

This study aims to understand the research landscape of South Korea using the data of 2020 Google Scholar Metrics. To achieve the goal, we constructed and analyzed four types of networks including the university collaboration network, the keyword co-occurrence network, the journal citation network, and the discipline citation network. Through the analysis of the university collaboration network, we found major universities such as Seoul National University, Keimyung University, and Sungkyunkwan University that have led collaborative research. Job related keywords such as job change intention and job satisfaction have been frequently studied with other keywords. Through the analysis of the journal citation network, we found multiple journals such as The Journal of the Korea Contents Association, Korean Journal of Sociology, and Korean Journal of Culture and Social Issues that have been widely cited by the other journals and influenced them. Finally, Education, Business administration, and Social welfare were identified as the top influential disciplines that have influenced other disciplines through the knowledge diffusion. The study is the first of its kind to use the data of Google Scholar Metrics and conduct a stepwise network analysis (e.g., keyword, journal, and discipline) to broadly understand the research landscape of South Korea. Our results can be used by government agencies and universities to develop effective strategies of promoting university collaboration and interdisciplinary research.

초록

인적 네트워크는 지식공유의 중요한 창구로서 암묵적 지식을 비롯한 다양한 정보문제에 주요한 해결 수단이 될 수 있다. 특히 조직에서 1인으로 구성된 학교도서관의 사서교사(또는 사서)의 경우, 업무를 위한 인적 네트워크는 조직 내부 구성원보다는 동일 직무를 담당하는 조직 외부인과의 관계가 효과적일 수 있다. 이에 본 연구는 1인 사서교사의 업무 관련 인적 네트워크 특성을 탐색하고 이러한 네트워크 특성과 직무 만족 및 역할 모호성 해소와의 관계성을 파악하는 것을 목적으로 한다. 서울시 지역 내 사서교사 네트워크 협의회 1곳을 대상으로 설문조사를 실시하였으며, 수집된 설문데이터는 소셜네트워크분석(SNA: social network analysis) 방법을 활용하여 분석하였다. 연구결과, 사서교사의 인적 네트워크는 네트워크 협의회 내 대표 교 이력의 사서교사를 중심으로 업무 도움 관계가 활발하였으며, 저 경력의 초임 교사에게는 업무 도움을 요청할 수 있는 대상이 적은 특징이 확인되었다. 또한 개인의 인적 네트워크 특성은 직무 만족과 역할 모호성 해소에 영향을 주지 않는 것으로 나타났다. 연구결과를 토대로 1인 사서교사의 업무 관련 정보문제 해결을 위한 사서교사 간 협력 및 네트워크의 활성화 방안의 필요성을 제안하였다.

Abstract

Human networks can be an important means of solving various information problems including tacit knowledge, as an essential channel of knowledge sharing. Particularly, in the case of a teacher librarian(or librarian) of a school library composed of one person in the organization, the human networks for work can be more effective with people outside the organization who are in charge of the same duties than with members inside the organization. Thus, this study aims at exploring the characteristics of the personal networks related to the work of teacher librarians and understanding the effect of these network characteristics on job satisfaction and role ambiguity resolution. A survey was conducted on one of the teacher librarian associations in Seoul, and the collected data were analyzed using social network analysis(SNA) method. As a result, it was found that personal networking of teacher librarians is active in experienced teacher librarians, while those with shorter career have fewer channels of help-seeking. Also, the characteristics of personal networking do not affect job satisfaction and the resolution of role ambiguity. Based on these results, this study proposes the expansion of collaborating and networking among teacher librarians to solve information problems in a single-person workplace.

초록

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

자녀에게 부모의 관심과 돌봄은 성장하는 과정에서 매우 중요한 요건이지만 부모도 양육이 매우 생소하고 어려운 일이다. 양육과정에서 부모는 양육과 관련된 끊임없는 정보요구가 발생하며 이를 해결하기 위하여 개인 수준에서 학부모 간 모임이나 관계를 통해 정보를 획득하고자 노력하는데 이 과정에서 갈등 및 스트레스를 받는 경우가 종종 발생한다. 이에 본 연구는 학부모 간 소셜네트워크의 특성을 탐색하고 이러한 소셜네트워크 특성이 정보공유의도 및 정보공유만족도에 미치는 영향을 파악하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 선행 연구를 조사하여 설문지를 개발하였으며 어린이집 한 곳을 선정하여 학부모를 대상으로 설문조사를 실시하였고 수집된 설문데이터는 소셜네트워크분석(SNA: social network analysis) 방법을 활용하여 분석하였다. 분석 결과, 소셜네트워크 특성과 정보공유의도, 정보공유만족도간 관계는 상관관계를 가지지만 학부모 소셜네트워크의 특성과 정보공유의도, 정보공유만족도의 영향관계는 성립되지 않았으며, 도움을 주고자 하는 것보다 받고자 하는 의도가 높은 것으로 나타났다. 이에 학부모들의 정보요구 충족을 위한 정책 지원 방안과 지역 공공도서관의 역할 재고의 필요성을 제시하였다.

Abstract

Parents’ interest and care are very important for their children in the process of growing up, but parenting is also very unfamiliar and difficult for themselves. Parents constantly need information related to parenting, and in order to solve this problem, they try to obtain information through informal meetings or social relationships among parents at an individual level, which often brings up conflicts and stresses. Accordingly, the purpose of this study is to explore the characteristics of social networks among parents and to understand the influence of the network characteristics on information-sharing intention and information-sharing satisfaction. To this end, a survey questionnaire was developed based on previous studies and was administered among parents whose children are in a daycare center. Then, the data was analyzed using social network analysis (SNA) method. Findings indicate that the correlation among the social networks, the information -sharing intention, and the information-sharing satisfaction was significant, but the influence of the social networks on the information-sharing intention, and the information-sharing satisfaction was not established. It was also found that the intention to receive help was higher than the desire to help others. Policy suggestions to meet parents’ information needs and the need to reconsider the role of local public libraries were presented.

초록

이 연구에서는 한국언론진흥재단의 빅카인즈에서 제공하는 1990년부터 2022년까지 약 30년간의 5․18 관련 뉴스데이터를 빈도분석과 네트워크 분석하였다. 구체적으로 시기별과 지역별 기사량을 분석하여 양적 변화 추이를 살펴보았으며 동시 출현 키워드를 활용한 정부별 네트워크 분석을 통해 정부별 주요 키워드 간의 연결 구조를 탐색하였다. 분석 결과, 시기적으로는 사회적 이슈가 많았던 2019년의 보도량이 가장 많은 것으로 나타났으며 지역적으로는 전라권의 보도량이 가장 많은 것으로 나타났다. 그리고 네트워크 분석 결과, 정권이 5․18을 바라보는 인식과 정책에 따라 뉴스데이터 내 5․18과 관련된 단어에 차이가 있었다. 5․18 뉴스데이터 분석을 종합한 결과, 5․18이 지역과 상관없이 시간이 지남에 따라 민주화운동으로 자리매김해 나가고 있었으나 동시에 5․18에 대한 왜곡이 해소되지 못하고 있음을 확인하였다.

Abstract

This study attempted to analyze newspaper articles related to May 18 through frequency analysis and network analysis using news data related to May 18 for about 30 years from 1990 to 2022 at the Korea Press Foundation’s Big Kinds. Specifically, quantitative change trends were examined by analyzing the amount of articles by period and region, and the connection structure between major keywords by the regime was explored through network analysis by regime using co-appearance keywords. As a result of the analysis, it was found that 2019 had the largest amount of coverage, which had many social issues in time, and the Jeolla-do region had the largest amount of coverage in the region. And as a result of network analysis, there were differences in words related to May 18 in news data according to the perception and policy of the regime toward May 18. As a result of synthesizing the analysis of May 18 news data, it was confirmed that May 18 was becoming a democratic movement over time regardless of region, but at the same time, the distortion of May 18 was not resolved.