초록

Abstract

The purpose of this study is to identify topic areas of academic library research using two informetric methods; word clustering and Pathfinder network. For the data analysis, 139 articles published in major library and information science journals from 2005 to 2009 were collected from the Korean Science Citation Index database. The keywords that represent research topics were gathered from two sections: an abstract and titles in references. Results showed that reference titles usefully represent topics in detail, and combining abstracts and reference titles can produce an expanded topic map.

초록

구조적 초록은 학술 논문의 주제를 표현하는 역할을 하여 학술 논문을 처리하는데 중요한 요소로 인식되어왔다. 이 연구에서는 구조적 초록을 구성하는 세부 필드의 속성을 4개로 분석하고 초록의 구조를 활용하여 문서 클러스터링에 적용할 수 있는 가능성을 고찰고자 하였다. 구조적 초록의 필드 속성을 문서 클러스터링에 적용한 결과 클러스터링 기법간의 편차가 있었으나 연구 목적이 제공하는 정보량에 비해 주제성이 커서 클러스터링 성능에 가장 큰 영향을 미치고 있는 것으로 나타났다. 또한 분석 결과 특정 필드에 특화되어 출현하는 필드 종속적인 단어가 발생하는 것으로 나타나 필드 종속적인 단어를 배제하고 집단내 평균연결 기법을 적용하였을 때는 클러스터링의 성능이 개선되는 것으로 분석되었다.

Abstract

Structured abstracts have been regarded as an essential information factor to represent topics of journal articles. This study aims to provide an unconventional view to utilize structured abstracts with the analysis on sub fields of a structured abstract in depth. In this study, a structured abstract was segmented into four fields, namely, purpose, design, findings, and values/implications. Each field was compared in the performance analysis of document clustering. In result, the purpose statement of an abstract affected on the performance of journal article clustering more than any other fields. Furthermore, certain types of keywords were identified to be excluded in the document clustering to improve clustering performance, especially by Within group average clustering method. These keywords had stronger relationship to a specific abstract field such as research design than the topic of an article.

초록

Abstract

Authoritative as well as objective information on ranking or dominant research areas of academic departments/schools in a certain discipline is essential for the graduate school applicants. In this study, we performed an informetric analysis to identify dominant research areas in the top 10 U.S. LIS schools. We used two different datasets of research productivity and research interests of the LIS faculty. The correspondence analysis method was employed to graphically display the association between research areas and the LIS schools. We found that the research productivity data collected from SSCI database generated a very informative map presenting which research areas were dominant in which LIS schools. We also found that for the two most productive subject areas in LIS over the past 10-year period, the proportion of research articles in information retrieval decreased to a great extent in the recent 5-year period, whereas that of information seeking behavior showed an almost same degree of increase.

초록

본 연구는 계량정보학적 분석을 통해 국내 재난 관련 연구의 동향을 파악하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 KCI 데이터베이스를 검색하여 2002년부터 2016년 사이에 출간된 재난 관련 학술지 논문 772편을 분석하였다. 논문들이 발표된 학문분야의 프로파일링 분석과 저널 프로파일링 분석 및 키워드 동시출현분석을 실시하였다. 분석 결과, 국내 재난 관련 연구의 수는 지속적으로 증가하고 있으며 특히 2014년 세월호 사건 이후에 재난 연구의 수가 급증하였다. 재난 연구의 주요 학문영역은 재난관리 정책을 제시하는 정책학/행정학 영역, 관련 기술을 개발하는 ‘공학’ 영역, 지리정보시스템과 통신기술을 연구하는 ‘GIS/통신’ 영역, 재난을 정신건강학 혹은 인문사회학적 측면에서 연구하는 ‘의학/인문사회과학’ 영역으로 확인되었다. 시기별로 살펴보면, 2014년 이후에는 행정학과 정책학 분야의 비중이 감소한 반면에 법학, 의학, 신문방송학 등의 다양한 학문 분야에서 재난 관련 연구가 활발해졌다.

Abstract

This study aims to investigate the research trends of disaster in Korea through a bibliometric analysis. To do that, it analyzed 772 scholarly articles published from 2002 to 2016, retrieved from KCI (Korean Citation Index) database. For analysis, discipline profiling analysis, journal profiling analysis, and co-word analysis methods were used. The study found that the number of scholarly articles on disaster has increased, especially after Sewol ferry disaster occurred in 2004. The major discipline areas were identified as ‘policy sciences/public administration’ area, ‘engineering’ area, ‘GIS/telecommunication’ area, and ‘medical/humanities/social sciences’ area. In terms of time series, the proportion of scholarly articles published in ‘policy sciences/public administration’ area has decreased since 2014 and at the same time, discipline areas have been diversified including law, medical, and journalism.

초록

본 연구는 국내 과학기술분야 인용정보의 형태 및 출판경과시간에 따른 인용비율과 인용나이를 분석하여 과학기술문헌의 수명을 측정하고, 국내 연구자들의 국내외 정보원의 의존도를 밝히는데 그 목적이 있다. 이를 위하여 국내 과학기술분야 가운데 대표적인 영역인 기계, 건축, 화학, 전기전자분야에 대한 학술잡지 198건의 논문기사에 인용된 2,619건의 문헌을 대상으로 정보 인용형태의 차이와 특성을 비교 분석하였다. 그 결과 학술잡지, 도서, 회의자료, 연구보고서의 순서로 많이 인용되고 있었으며, 정보의 해외의존도는 화학분야가 가장 높았다. 인용문헌의 나이분석에서 국내문헌의 약 70%이상이 출판된 지 5년 이내의 문헌이었고, 전체로는 약60% 이상이 출판된 지 10년 이내의 정보원으로 나타났다. 또한 문헌의 반감기는 기계 6.50년, 건축 5.45년, 화학 9.65년, 전기전자 5.60년으로 측정되었다.

Abstract

The purpose of this study is to analysis the types of cited materials. dependence ratio of foreign information of researchers. and half-life of some cited analysis. Journal articles from four science & technology fields-mechanical, architectural, chemical, electrical-are selected, and the literatures cited by those journal articles are analysed in terms of resource types. languages, publication year of cited analysis. In result, it was found that the order of frequency of citation is scholarly journal, monograph, proceeding, technical report. And dependence ratio of foreign information of researchers was most higher in the chemical field. Also. it was found that half-life of mechanical is 6.50, that of architectural is 5.45, that of chemical is 9.65, that of electrical is 5.60.

초록

많은 연구들 가운데 살펴볼 가치가 있는 대상을 찾아 제시해주는 문헌기반 발견의 접근법은 연구자들에게 매우 유용할 것이다. 문헌기반 발견 연구의 대표 이론인 Swanson의 ABC 모델은 기존에 검증되지 않은 개체들의 관계를 연구할 것을 제안해 준다. 본 연구는 Swanson의 ABC 모델에 인용 정보를 고려하여 유의한 관계에 있는 개체들을 더 효율적으로 찾아내고자 하였다. 수집 논문들의 참고문헌 목록에서 인용 정보를 확인하고 논문의 표제와 초록을 대상으로 텍스트 마이닝 기법으로 중요한 단어들을 추출하였다. Swanson의 연구들 중 어유와 레이노드 질병 및 증상의 관계를 재현하였으며 기존의 접근법으로 확인되는 개체들과 어떤 차이가 있는지 분석하였다.

Abstract

It is useful to find something valuable for researching through literature based discovery. Swanson’s ABC model, known as literature based discovery, suggests the relationship between entities undiscovered yet. This study tries to find the valid relationship between entities by referring to citation which connects articles on similar topic. We collect citation from references in articles, and extract important concepts in titles and abstracts through text mining techniques. We reproduce the relationship between fish oil and Raynaud’s disease, which is known as one of Swanson’s works, and compare the results with entities identified from traditional approach.

초록

이 연구에서는 특정 주제 분야의 핵심적이고 전역적인 연구 동향을 제공하는 연구지원 정보서비스 개발을 위해 SPLC(Search Path Link Count) 분석을 적용할 때, 데이터의 범위와 인용빈도 설정에 대하여 탐험적으로 살펴보고자 하였다. 이를 위하여 Web of Science에서 검색된 RGB LED 분야의 2,318개 논문과 20,109개 상위 인용논문으로 5개의 데이터셋을 구성하였다. 각 데이터셋에서 히스토리오그래프와 SPLC 네트워크를 인용빈도 임계치를 변화시키면서 28개 주요 연구 동향 네트워크를 추출하여, 인용문헌의 포함여부와 인용빈도 임계치 설정이 SPLC 네트워크에 미치는 영향을 살펴보았다. 그리고 특정 기관 소속 연구자들에게 SPLC 네트워크에 포함된 198개 주요 논문 리스트를 제공하고 피드백을 받음으로써, 전역적 연구 동향이 개인 연구자의 정보 요구에 부합하는지 살펴보았다. 분석 결과, 분석 대상에 상위 인용문헌 포함 여부와 인용빈도임계치에 따라 추출되는 SPLC 네트워크가 변화되었으나, 일정 인용빈도임계치값에서는 수렴하였다. 그리고 개인 연구자의 정보 요구는 SPLC를 통해 제공된 전역적 연구 동향과 출판년도의 차이는 있지만 대체적으로 일치하는 것으로 나타나, 인용문헌을 포함하여 인용빈도임계치를 변화시키는 SPLC 분석을 통해 개인 이용자가 원하는 전역적 연구 정보를 제공해 줄 수 있는 것으로 해석된다. 이를 일반화하기 위해서는 이 탐색적 연구에서 제안된 방법을 다양한 분야에 적용하는 후속 연구가 필요할 것이다.

Abstract

The purpose of this study is to examine the data coverage and citation threshold for analyzing SPLC(Search Path Link Count) as a main path of a historiograph of a certain topic in order to provide ‘core’ papers of global research trends to a researcher affiliated with a local R&D institution. 5 datasets were constructed by retrieving and collecting 2,318 articles on RGB LED on Web of Science published from 1990-2013 and 20,109 articles which cited these original 2,318. The SPLC analysis was performed on each dataset by increasing the threshold of citation counts, and the changes and resilience of the 28 extraced networks were compared. The results of user feedback on 198 unique core papers from 28 SPLC networks received from LED researchers affiliated with a Korean government-sponsored research institution were also analyzed. As a result, it is found that the nodes in each SPLC network in each dataset were differentiated by the citation counts, while the changes in the structure of SPLC networks were slight after the networks’ citation counts were set at 40. Additionally, the user feedback showed that personalized research interest generally matched to the global research trends identified by the SPLC analysis.

초록

새로운 기술의 발달과 병행하는 정보이용환경의 급격한 변화는 정보원의 이용 및 정보서비스에 대한 새로운 고찰을 요구한다. 이용자 정보추구의 올바른 이해는 정보서비스의 향상에 핵심적인 역할을 하고 있으므로 변화하는 정보이용환경에 따라 이용자의 정보추구를 시기적절하게 새롭게 고찰할 필요가 있다. 많은 이전 연구들이 이용자 정보추구에 초점을 맞추고 있으나 의사들의 정보추구, 특히 진료정보 및 의학지식 추구를 동시에 대상으로 한 연구는 거의 없다. 이에 따라 본 연구는 진료와 의학연구를 동시에 수행하는 대학병원의 강사인 의사들의 정보추구행태를 탐구하는 것을 목적으로 하고 있다. 본 연구는 연세의료원 강사 12명을 대상으로 개방형 반구조화 형식의 심층 면접을 통하여 수집하였다. 면접 내용은 크게 연구 환경, 진료와 관련된 정보 추구 행태, 선호하는 정보원과 자료 유형, 검색과정과 만족도의 4가지 주제로 구성하였다. 응답 결과 연구 목적의 정보추구에 있어서는 PubMed를 통한 전자학술지 대한 신뢰도가 더 높았으나 진료 목적인 경우에는 인쇄형태의 교과서를 더 선호하는 것으로 나타났다. 이는 정보원에 대한 권위와 근거를 매우 중요시하는 의사들의 태도에서 그 원인을 찾을 수 있다.

Abstract

Rapid change in information use environments that corresponds with the development of new technologies requires a new perspective in examining information source uses and information services. As understanding information seeking behaviors is an essential element for improving information services, the changing information seeking behaviors should be examined in a timely manner. While several prior studies focus on this topic, few studies deal with medical doctors’ information seeking behaviors especially focusing on information seeking in both medical practices and research. Thus, this study aims to explore the information seeking behaviors of medical doctors who are both medical practitioners and researchers. Data were obtained by open-ended and semi-structured in-depth interviews during one month from April to May, 2009. The interview-question topics ranged from research contexts, medical-practice-related information seeking behaviors, favorable information sources, and information search process and satisfaction. Findings include that, for research purpose, digital journal articles accessed through the PubMed were more favorable sources while, for practice purpose, printed textbooks were preferred. Overall, the most-frequently-used sources were PubMed and articles because medical doctors regard the reliability and authority very highly.

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

Abstract

This study explores knowledge structures of science and technology disciplines using a cocitation analysis of journal subject categories with the publication data of a science & technology oriented university in Korea. References cited in the articles published by the faculty of the university were analyzed to produce MDS maps and network centralities. For the whole university research domain, six clusters were created including clusters of Biology related subjects, Medicine related subjects, Chemistry plus Engineering subjects, and multidisciplinary sciences plus other subjects of multidisciplinary nature. It was found that subjects of multidisciplinary nature and Biology related subjects function as central nodes in knowledge communication network in science and technology. Same analysis procedure was applied to two natural science disciplines and another two engineering disciplines to present knowledge structures of the departmental research domains.