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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
이 연구는 정보관리학회지의 초록의 현황에 대한 조사와 분석을 통해 초록의 특징을 진단하고자 한다. 이를 위해 학회지의 저자초록을 중심으로 초록의 구성요소, 초록의 유형 등을 분석하였다. 대상초록은 1984년부터 2015년까지 간행된 학회지 논문이다. 그 결과 수록논문은 1,168편, 지시적 초록은 96.6%, 통보적 초록은 3.4%, 국어와 영어 병기 초록은 99.5%였다. 연구방법에서 문헌사례 52.8%, 설문조사 21.1%, 실험이 26.1%였다. 문단과 문장에서 1문단이 92.1%, 2문단 이상이 7.9%, 5문장 이하가 79%, 6문장 이상이 21%, 1인칭 사용이 90.5%로 나타났다. 주제영역은 도서관/정보센터경영 19.4%, 정보서비스 17.3%, 정보공학 16.4%, 정보검색 15.1%, 계량정보 9.6% 등의 순으로 나타났다.
Abstract
This study aims to identify the characteristics of abstracts by analyzing the status of abstracts published in ‘Journal of the Korean Society for Information Management.’ To this end, the study analyzed the components of and the types of abstracts. Target abstracts were those published in the journal from 1984 to 2015. The journal published 1,168 articles with indicative abstracts accounting for 96.6%, informative abstracts 3.4%, and abstracts written in both English and Korean 99.5%. As for research methods, case study through literature review was 52.8%, surveys 21.1%, and experimentation 26.1%. The percentage of abstracts consisting of one paragraph was 92.1%, more than two paragraphs were 7.9%, fewer than 5 sentences were 79%, and 6 sentences or more were 21%. The use of the first person was 90.5%. In terms of topic areas, library and information center management was 19.4%, information services 17.3%, information technology 16.2%, information retrieval 15.1%, and informetrics 9.6%, etc.
초록
전자의무기록 공유를 추진하기 위해서는 사람들의 인식을 이해할 필요가 있다. 이에 본 연구는 합리적 행동 이론과 프라이버시 계산 모형에 기반하여 전자의무기록 공유에 영향을 미치는 요인을 검증하였다. 또한 직업과 개인 병력 등 인구통계학적 특성에 따라 공유 의도가 달라지는지에 대해서 알아보았다. 145명을 대상으로 온라인 설문조사를 실시한 결과, 이타적 즐거움과 개인정보 보호 인식, 법․제도적 역할 인식 및 건강에 관한 관심 정도가 전자의무기록 공유 의도에 긍정적 영향을 미치고 있었으며 의료기관에 대한 신뢰가 법․제도적 역할 인식과 공유 의도 간의 관계를 긍정적으로 조절하였다. 이에 사람들이 공유 과정에 의료기관뿐만 아니라 정부의 역할도 중요하게 인식하고 있음을 확인할 수 있었다. 전자의무기록 공유에 대한 사람들의 참여와 수용을 촉진하기 위해서는 공유로 인한 공익적 혜택을 강조해야 할 것이며 법적으로 개인정보의 보안과 올바른 활용을 보장하는 가이드라인을 마련하는 것이 필요하다는 점을 제시하였다.
Abstract
This study examined the factors affecting the intention of the public to share electronic medical records(EMR) based on the theory of reasoned action and the privacy calculus model. It also investigated whether the purpose of EMR sharing varies depending on personal characteristics, such as the degree of interest in health and personal medical history. According to an online survey of 145 people, altruistic enjoyment, awareness of personal information protection, recognition of legal and institutional roles, and interest in health had a positive impact on the level of EMR sharing, and trust in hospitals positively adjusted the relationship between recognition of legal and institutional roles and sharing intentions. Accordingly, we confirmed that the public recognized the role of the government and hospitals in the sharing process as necessary. The public interest benefits of sharing are critical to activating public participation in the sharing of EMR, and it is also essential to prepare guidelines that legally guarantee the security and proper use of EMR.
초록
동일한 인명을 갖는 서로 다른 실세계 사람들이 존재하는 현실은 인터넷 세계에서 인명으로 표현된 개체의 신원을 식별해야 하는 문제를 발생시킨다. 상기의 문제가 학술정보 내의 저자명 개체로 제한된 경우를 저자식별이라 부른다. 저자식별은 식별 대상이 되는 저자명 개체 사이의 유사도 즉 저자유사도를 계산하는 단계와 이후 저자명 개체들을 군집화하는 단계로 이루어진다. 저자유사도는 공저자, 논문제목, 게재지정보 등의 저자식별자질들의 자질유사도로부터 계산되는데, 이를 위해 기존에 교사방법과 비교사방법들이 사용되었다. 저자식별된 학습샘플을 사용하는 교사방법은 비교사방법에 비해 다양한 저자식별자질들을 결합하는 최적의 저자유사도함수를 자동학습할 수 있다는 장점이 있다. 그러나, 기존 교사방법 연구에서는 SVM, MEM 등의 일부 기계학습기법만이 시도되었다. 이 논문은 다양한 기계학습기법들이 저자식별에 미치는 성능, 오류, 효율성을 비교하고, 공저자와 논문제목 자질에 대해 자질값 추출 및 자질 유사도 계산을 위한 여러 기법들의 비교분석을 제공한다.
Abstract
In bibliographic data, the use of personal names to indicate authors makes it difficult to specify a particular author since there are numerous authors whose personal names are the same. Resolving same-name author instances into different individuals is called author resolution, which consists of two steps: calculating author similarities and then clustering same-name author instances into different person groups. Author similarities are computed from similarities of author-related bibliographic features such as coauthors, titles of papers, publication information, using supervised or unsupervised methods. Supervised approaches employ machine learning techniques to automatically learn the author similarity function from author-resolved training samples. So far, however, a few machine learning methods have been investigated for author resolution. This paper provides a comparative evaluation of a variety of recent high-performing machine learning techniques on author disambiguation, and compares several methods of processing author disambiguation features such as coauthors and titles of papers.
초록
본 연구는 시청자가 사운드 자료의 주제를 파악하는 과정과 사운드의 특성을 이해하기 위한 인지적 정보처리 모형을 구성하였다. 이후 사건관련유발전위(event related potentials, ERP)의 두뇌의 전후측에 걸쳐서 발현하는 N400, P600 구성요소들을 인지적 정보처리 모형의 언어적 표상에 접목시켜 사운드 요약을 생성하는 방안을 제안하기 위해서 연구 가설들을 수립하였다. 뇌파 실험을 통해서 연구 가설들을 검증한 결과, P600이 사운드 요약의 핵심 구성 요소로 나타났다. 본 연구 결과는 분류 알고리즘 설계에 적용되어 내용 기반 메타데이터 즉, 일반적인 또는 개인화된 미디어 요약(사운드 요약, 비디오 스킴)을 생성하는 데에 활용될 수 있을 것이다.
Abstract
This study constructed a cognitive model of information processing to understand the topic of a sound material and its characteristics. It then proposed methods to generate sound summaries, by incorporating anterior-posterior N400/P600 components of event-related potential (ERP) response, into the language representation of the cognitive model of information processing. For this end, research hypotheses were established and verified them through ERP experiments, finding that P600 is crucial in screening topic-relevant shots from topic-irrelevant shots. The results of this study can be applied to the design of classification algorithm, which can then be used to generate the content-based metadata, such as generic or personalized sound summaries and video skims.
초록
사회 전반적으로 협업의 중요성과 필요성이 강조되고 있으며, 연구자들의 협업 역시 증가하고 있다. 연구자의 협업에는 학자로서의 특성이 반영된다는 점에서 특이성을 가진다. 본 연구는 연구자 협업 패턴에 영향을 미치는 요인을 알아보기 위해 가설을 설정하고 이를 검증하였다. 영향 요인은 연구자들의 협업 행태 및 동기에 대한 선행연구를 토대로 추출하였으며, 계량정보학 분야 연구자들을 대상으로 네트워크 분석과 설문 분석의 두 가지 방법을 활용하여 가설을 검증하였다. 설문은 네트워크 분석에 포함된 연구자를 대상으로 한 웹 설문으로 진행하였다. 본 연구 결과는 연구자 인식 분석을 통한 개인적 선택 요인과 관계 계량정보학 분석을 통한 집단적 결과 요인을 분석했다는 점에서 의의가 있으며, 연구자 협업을 장려하는 정책 및 디지털 협업서비스 기획 등에 활용될 수 있을 것이라 기대된다.
Abstract
The collaboration is becoming ever more widespread in scientific research. Unlike collaboration in other areas such as in a company, research collaboration has an unique feature that it is reflected by scholars’ characteristics. Based on previous studies on research collaboration, five major factors are identified. We propose five hypotheses from them and examine these by using both in-person questionnaire survey and relational bibliometric analysis. The survey analysis informs individual choice factors and the bibliometric analysis informs collective consequence factors. The results of this study may have implications for science policies and digital collaboration services.
초록
오늘날 점차 데이터 집약적으로 변모하는 학문 환경 속에서 데이터는 연구부산물이 아닌 연구성과물로써 학술 커뮤니케이션의 기반으로 자리 잡아가고 있다. 그러나 데이터 공급의 확대나 접근가능성의 확보만으로는 실제적인 데이터 재이용을 담보하는 데 한계가 있다. 이를 극복하기 위해서는 학술연구자의 데이터 재이용 행위와 데이터요구를 심층적으로 파악할 필요성이 있다. 따라서 본 연구는 연구자의 주요 데이터 재이용 행위와 데이터요구를 규명하고자 하였다. 이를 위해 한국사회과학자료원(KOSSDA)의 최근 3개년 데이터 재이용문헌 중 KCI 등재 논문의 저자를 연구대상으로 선정하고, 인터뷰를 수락한 연구자 12명과의 심층면담을 수행하였다. 심층면담 분석결과, 데이터를 재이용하는 요인은 개인적, 경제적, 기술적, 사회적 측면 모두에서 나타났으며, 데이터 재이용 목적에 따라 데이터 그 자체를 이용하거나 데이터가 지닌 맥락정보를 활용하였다. 웹 기반의 정보원으로부터 데이터를 주로 습득하였으나 비공식적인 커뮤니케이션을 통해 파악하는 경우도 있었다. 한편 데이터 재이용 시에 발생하는 학술연구자의 데이터요구를 살펴보면 생산 단위는 기관을, 언어는 영어를, 국가로는 미국을 선호하였다. 또한 조사원 기입식 대인면접 조사 방식으로 수집된 양적 데이터를 우선시하였다. 메타데이터와 식별정보를 충분히 포함한 원자료 수준의 데이터를 긍정적으로 인식하였으나, 접근 및 이용이 통제된 데이터는 데이터가 지닌 가치에 대한 확신을 갖기 어려워 부정적으로 받아들였다. 그러나 데이터의 규모나 최신성과 관련된 선호는 뚜렷하게 나타나지 않았는데 이는 선택 가능한 유사 데이터가 부재하였기 때문이었다.
Abstract
In today’s increasingly data-intensive academic environment, data is becoming the foundation of academic communication as a research outcome rather than a research by-product. However, there is a limit to guaranteeing actual data reuse only by expanding the data supply or securing accessibility. In order to overcome this, it is necessary to understand the data reuse behavior and data needs in-depth. Therefore, this study attempted to identify the major data reuse behavior and data needs among researchers. To this end, the authors of KCI papers among the data reuse documents of the Korea Social Science Data Archive (KOSSDA) for the past 3 years were targeted. An in-depth interview was conducted with 12 researchers who accepted the interview. As a result, factors considered when reusing data were personal, economic, technical, and social aspects, and it was found that the data itself was used or contextual information of the data was used depending on the purpose of data reuse. The path to acquiring data is a web-based source of information, and a path through informal communication can also be found. In terms of the data needs, it was found that they prefer English, the United States, and institutional producers. Also they have a clear preference for quantitative data from an interviewer-filled interpersonal interview survey method, rich metadata along with raw data, and data that contains identification information. However, due to the lack of confidence in the value, it is negative for the use of data with controlled access and use, and it is difficult to confirm a clear preference because there is no similar data available for selection in terms of size and freshness.
초록
본 연구는 소설 검색 환경을 개선하기 위해, 도서태그로부터 소설 이용자가 소설 탐색 상황에서 요구하는 다양한 패싯 요소를 식별하고 체계화하는 것을 목적으로 한다. 소설의 기본 패싯 체계를 랑가나단의 PMEST 기본 패싯에 기반하여, 1) 소설 자료를 형성하는 주체, 2) 소설을 구성하는 내용적, 외형적 성질, 3) 독자가 책과 상호작용하는 행위, 4) 소설 및 독서활동과 관련된 공간 정보, 5) 소설 및 독서활동과 관련된 시간 정보로 정의하고, 소설 7,174건에 부여된 약 31만 건의 태그 중 핵심 태그 3,730건을 선별하여 내용분석하였다. 그 결과, 소설 패싯의 상위범주 25개를 중심으로 다양한 속성을 체계화하였다. 본 연구의 결과는 향후 도서관 OPAC이나 소설 DB에 패싯 내비게이션 형태로 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
Abstract
The purpose of this study is to identify and systematize various facet elements required by users in fiction search situations from book tags to improve the fiction search environment. Based on the Ranganathan’s PMEST formula, the basic facet system of the fiction was defined as 1) the personality that forms the fiction material, 2) the content and external characteristics that compose the fiction, 3) the reader interaction with books, 4) spatial information related to fiction and reading activities, and 5) time information related to fiction and reading activities. Out of approximately 310,000 tags assigned to 7,174 fiction, 3,730 core tags were selected and content-analyzed. As a result, various attributes were systematized around the top 25 categories of the fiction facets. The results of this study can be applied to facet navigation of OPAC and fiction DB in the future.
초록
본 연구는 대학도서관 연구동향을 살펴보고자 함이 목적이며 이를 수행하기 위하여 2000년부터 2014년까지 문헌정보학 4개 학회지인 한국문헌정보학회지, 한국도서관․정보학회지, 정보관리학회지, 한국비블리아학회지에 발표된 대학도서관 주제 논문을 대상으로 내용분석을 실시하였다. 조사결과, 총 1,023건 중 대학도서관 연구(332건, 32.5%)가 공공도서관 연구(418건, 40.9%) 다음으로 많은 연구가 수행되고 있었으며 대학도서관 연구의 관심주제는 ‘도서관 경영’(95건, 28.6%), ‘정보학’(76건, 22.9%), ‘도서관 서비스’(31건, 9.3%)순으로 나타났다. 대학도서관 연구에 사용된 주된 연구방법으로는 질문지 조사(112건, 33.7%), 사례조사(40건, 12.0%), 면접조사 50건(15.1%) 그리고 기타 방법(132건, 39.8%) 순으로 나타났다. 대학도서관 연구의 학제별 연구 대상으로는 4년제 대학교도서관이 244건(73.5%), 2년제 대학도서관(6건, 1.8%) 그리고 기타 대학도서관이(82건, 24.7%)로 조사되었다. 대학도서관 연구의 연구자별 분포는 1인 연구는 교수(136건, 41%), 사서(35건, 10.5%), 강사(14건, 4.2%) 순으로, 공동 연구인 경우에는 교수/사서(53건, 16%), 교수/대학원생(27건, 8.1%), 교수/교수(19건, 5.7%) 순으로 나타났다.
Abstract
This study aims at a trend of research topics on university library. This study analyzed the contents of the study, under the theme of university library, published on four academic society journals, related to library and information science, from 2000 to 2014, such as Journal of the Korean Society for Library and Information, Journal of Korean Library and Information Science Society, Journal of the Korean Society for Information Management, and Journal of the Korean Biblia Society for Library and Information Science. As a result of investigation, of total 1,023 researches, the research on university library was performed (332 researches, 32.5%), next to the research on public library (418 researches, 40.9%) in frequency. The concernment themes of university library research were ‘management of library’ (95 researches, 28.6%), ‘information science’ (76 researches, 22.9%), ‘library service’ (31 researches, 9.3%) in order. Major research methods applied to university library research were questionnaire investigation (112 researches, 33.7%), case investigation (40 researches, 12.0%), interview investigation (50 researches, 15.1%), and other methods (132 researches, 39.8%) in order. The objects, classified with academic system, on university library research, were four year university library 244 researches (73.5%), two year university library (6 researches, 1.8%), and other university library (82 researches, 24.7%). The researcher dispersion was, in the case of one person research, professor (136 researches, 41%), librarian (35 researchers, 10.5%), and lecturer (14 researches, 4.2%) in order. In the case of group researches, the research dispersion was professor /librarian (53 researches, 16%), professor/ graduate school student (27 researches, 8.1%), and professor/professor (19 researches, 5.7%) in order.
초록
21세기 지식기반 사회는 사서직에게 전문직으로서의 윤리규정의 필요성과 준수를 요구하고 있다. 세계 각국의 협회 및 전문직 단체에서는 전문직의 기준과 윤리강령을 발표하고 있으며, 도서관이 나아가야 할 방향 제시와 더불어 사서들로 하여금 명시된 기본적인 윤리 개념을 준수하도록 하고 있다. 이에 본 연구에서는 미국을 비롯하여 영국, 일본, 한국 도서관의 사서직의 윤리규정을 조사하였다. 조사된 결과를 바탕으로 각국의 윤리규정과 한국의 것을 비교하여 개선된 사서직 윤리규정 모델을 제안하였다. 개선된 사서직 윤리규정은 크게 정보윤리와 전문직 윤리로 구성된다. 정보윤리는 평등한 접근 및 서비스, 검열의 거부, 사생활 보호, 사서의 중립성, 지적자유보장의 6가지 항목을 필수요소로 제안하였다. 전문직 윤리에는 개인적 이익배제, 전문지식의 계속적 발전 및 노력, 전문직 위상 유지, 전문직 임무와 소속된 기관에 대한 갈등, 동료 및 다른 업자와의 관계, 권리와 복지를 위한 고용조건 확보, 도서관간의 상호협력, 문화창조에의 공헌 등을 주요 요소로 제안하였다.
Abstract
In this knowledge-based society of this age, librarianship takes a professional position and requires essential principles of ethics that has to be observed. Therefore, library associations and professional communities all over the world have released criteria and code of ethics to make their professional positions to keep. This research investigated and analyzed the codes of ethics for librarians in United States, Great Britain, Japan, and South Korea which are based on the mission of each library of each country. Based on these analysis and comparison, this research proposed more advanced codes of ethics for South Korea. The proposed model of codes of ethics consists of two parts: ethics for information and ethics for professional positions. The ethics for information contains six essential elements: equal access and services for information, denial of inspection, protection of privacy, neutralization of librarian, and security of intellectual freedom. The ethics for professional positions consists of 8 essential aspects: exclusion of personal benefit, continuous efforts for developing knowledge, keep the professional position, conflicts between professional task and organization, relationship with co-workers, ensure the conditions of rights and welfare for employees, cooperations among libraries, and contribution for creation of new culture.
초록
이 연구는 국내 대학도서관에서 운영하는 유튜브 콘텐츠에 대한 내용분석과 이용자의 댓글에 대한 감성 반응 분석을 통해 국내 대학도서관들의 유튜브를 활용한 도서관 서비스에 대해 종합적인 분석과 평가를 하였다. 연구 분석대상은 61개 대학도서관의 2,169개 유튜브 콘텐츠와 이용자의 댓글 6,487개였다. 연구결과로 국내 대학도서관의 유튜브 콘텐츠는 대분류 중 ‘자료’ 콘텐츠의 수량이 가장 많고 ‘소통’ 콘텐츠와 ‘교육’ 콘텐츠가 뒤를 이었으며, ‘홍보’ 콘텐츠가 가장 적었다. 소분류 중 ‘정보서비스’ 콘텐츠의 수량이 가장 많았으며 연구지원 서비스를 주된 내용으로 수록하였다. 국내 대학도서관의 유튜브 콘텐츠를 열람한 이용자의 감성 반응에 대한 분석에서 이용자 감성 반응이 가장 높게 나타난 대분류는 ‘자료’ 콘텐츠와 ‘소통’ 콘텐츠였다. 이용자 감성 반응은 모든 범주의 콘텐츠에서 긍정 반응이 대부분이었고 부정 반응은 긍정 반응에 비하여 적었으며, 빈번히 나타난 이용자 감성 표현은 ‘좋다’였다. 또한, 이용자 감성 반응에 사용된 어휘는 유튜브 콘텐츠의 내용에 대한 표현보다 영상에 등장하는 인물에 대한 표현이 많았다. 이용자의 평가는 콘텐츠의 기술적 품질에 관한 것 평가보다 콘텐츠의 내용에 관한 것이 많았다.
Abstract
This study conducted a comprehensive analysis and evaluation of library services using YouTube through content analysis of YouTube content and emotional response analysis of user comments. This study analyzed 2,169 YouTube contents and 6,487 comments of users from 61 university libraries. The results showed that the number of ‘data’ content was the largest among 4 categories, followed by ‘communication’ and ‘education’ content, and ‘promotion’ content. Among the sub-classifications, the number of ‘information services’ contents was the largest. In the analysis of users’ emotional responses to YouTube content, the major categories of users’ emotional responses were ‘data’ content and ‘communication’ content. Most of the user’s emotional responses were positive in all categories of content, and the most frequent user emotional expression was ‘good’. In addition, the vocabulary used in the user’s emotional response was more about the person appearing in the video than the expression of the content of YouTube contents.