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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
본 연구는 공공데이터 품질관리 모델, 빅데이터 품질관리 모델, 그리고 연구데이터 관리를 위한 데이터 생애주기 모델을 분석하여 각 품질관리 모델에서 공통적으로 나타나는 구성 요인을 분석하였다. 품질관리 모델은 품질관리를 수행하는 객체인 대상 데이터의 특성에 따라 생애주기에 맞추어 혹은 PDCA 모델을 바탕으로 구축되고 제안되는데 공통적으로 계획, 수집 및 구축, 운영 및 활용, 보존 및 폐기의 구성요소가 포함된다. 이를 바탕으로 본 연구는 연구데이터를 대상으로 한 품질관리 프로세스 모델을 제안하였는데, 특히 연구데이터를 대상 데이터로 하여 서비스를 제공하는 연구데이터 서비스 플랫폼에서 데이터를 수집하여 서비스하는 일련의 과정에서 수행해야하는 품질관리에 대해 계획, 구축 및 운영, 활용단계로 나누어 논의하였다. 본 연구는 연구데이터 품질관리 수행 방안을 위한 지식 기반을 제공하는데 의의를 갖는다.
Abstract
This study analyzed the government data quality management model, big data quality management model, and data lifecycle model for research data management, and analyzed the components common to each data quality management model. Those data quality management models are designed and proposed according to the lifecycle or based on the PDCA model according to the characteristics of target data, which is the object that performs quality management. And commonly, the components of planning, collection and construction, operation and utilization, and preservation and disposal are included. Based on this, the study proposed a process model for research data quality management, in particular, the research data quality management to be performed in a series of processes from collecting to servicing on a research data platform that provides services using research data as target data was discussed in the stages of planning, construction and operation, and utilization. This study has significance in providing knowledge based for research data quality management implementation methods.
초록
본 연구는 지금까지 제안된 거대언어모델 가운데 LLaMA 및 LLaMA 기반 모델과 같이 연구데이터를 주요 사전학습데이터로 활용한 모델의 데이터 품질에 중점을 두어 현재의 평가 기준을 분석하고 연구데이터의 관점에서 품질 평가 기준을 제안하였다. 이를 위해 데이터 품질 평가 요인 중 유효성, 기능성, 신뢰성을 중심으로 품질 평가를 논의하였으며, 거대언어모델의 특성 및 한계점을 이해하기 위해 LLaMA, Alpaca, Vicuna, ChatGPT 모델을 비교하였다. 현재 광범위하게 활용되는 거대언어모델의 평가 기준을 분석하기 위해 Holistic Evaluation for Language Models를 중심으로 평가 기준을 살펴본 후 한계점을 논의하였다. 이를 바탕으로 본 연구는 연구데이터를 주요 사전학습데이터로 활용한 거대언어모델을 대상으로 한 품질 평가 기준을 제시하고 추후 개발 방향을 논의하였으며, 이는 거대언어모델의 발전 방향을 위한 지식 기반을 제공하는데 의의를 갖는다.
Abstract
Large Language Models (LLMs) are becoming the major trend in the natural language processing field. These models were built based on research data, but information such as types, limitations, and risks of using research data are unknown. This research would present how to analyze and evaluate the LLMs that were built with research data: LLaMA or LLaMA base models such as Alpaca of Stanford, Vicuna of the large model systems organization, and ChatGPT from OpenAI from the perspective of research data. This quality evaluation focuses on the validity, functionality, and reliability of Data Quality Management (DQM). Furthermore, we adopted the Holistic Evaluation of Language Models (HELM) to understand its evaluation criteria and then discussed its limitations. This study presents quality evaluation criteria for LLMs using research data and future development directions.
초록
이 연구는 국내 기록관리표준의 연구동향을 분석한 것으로 이를 위해 기록관리표준 관련 논문의 표제-주제어-초록의 키워드를 추출하여 상위빈도 키워드의 분석과 키워드 네트워크 분석을 수행하였다. 분석 대상 기간은 2000년부터 현재까지이며 RISS와 ScienceON 등의 국내 학술논문 검색사이트에서 총 212편의 논문을 수집하여 연구를 수행하였다. 분석 결과 2000~2010년까지는 아카이브 설계를 위한 OAIS의 연구, OAIS를 통한 디지털 기록 보존연구 ISO 표준의 분석 연구 등이 주로 진행되었고, 2011년 이후부터 지금까지는 기록경영인증, ISAD(G)의 RiC 전환 등의 연구가 진행되었음을 알 수 있었다. 이 연구는 기록관리표준 연구의 국내 연구동향을 분석함으로써 연구 흐름을 파악하는 기초자료로 활용되며, 기존 기록관리표준을 연구할 때 참고자료로 역할을 할 것으로 기대한다.
Abstract
This study aimed to analyze and collect research trends of archival management standards in Korea. For this purpose, keywords from the titles, author keywords, and abstracts of papers related to records management standards were statistically analyzed to investigate the major keywords with high-frequency. Network analysis with high frequency keywords was also conducted to identify the subject areas of research in archival management standards. The analysis period is from 2000 to the present, and a total of 212 papers were collected from domestic academic paper search sites such as RISS and ScienceON. As a result of the analysis, from 2000 to 2010, OAIS for archive design, digital record preservation with OAIS, and analysis on ISO standards were mainly conducted in research areas. From 2011 until now, records management certification and ISAD(G)’s conversion to RiC emerged as new research areas. This study will be expected to be basic data to understand research trends in records management standards in Korea and to be a reference for research on records management standards studies.
초록
본 연구는 대학생의 이메일 기록관리 행태와 대학 이메일 정책에 관한 인식을 파악한 것이다. 이를 위해 국내 대학에 재학 중인 대학생 317명을 대상으로 이메일 기록관리의 필수요소인 이메일 공통사항, 작성, 관리, 보존, 인식, 총 5가지 항목으로 구성된 설문조사를 실시하였다. 또한 대학의 이메일 서비스 제공 방법에 따라 구글을 이용하는 대학, 마이크로소프트를 이용하는 대학, 자체 웹메일을 이용하는 대학, 총 3가지 유형으로 나눠 6명을 심층 면담하였다. 조사 결과 대학생은 이메일을 주소록, 클라우드 스토리지, 파일 저장, 협업 도구로 사용하고 있었고 기록생애주기에 따라 이메일을 체계적으로 관리하는 데에는 어려움을 겪고 있었다. 또한 모바일 서비스 및 첨부파일 보존에 한계가 있는 대학 자체 웹메일보다 부가기능의 사용이 가능한 외부 이메일 플랫폼 이용을 선호하는 경향이 나타났다. 이러한 대학생의 이메일 기록관리를 지원하기 위해 졸업생 이메일 계정 유지, 충분한 이메일 저장 공간 제공, 대학생 대상 이메일 기록관리 교육 및 가이드라인 제공 등을 제시하였다.
Abstract
This study examines email records management patterns of undergraduate students and their perceptions of university email policy. The research collected data from 317 undergraduate students using a survey based on the five essential elements of email records management: common elements, email creation, email management, email preservation, and perception. Also, an in-depth interview was conducted with 6 undergraduate students, according to the method of university email service: Google, Microsoft, and in-house webmail. As a result, undergraduate students used email as an address book, cloud storage, file storage, and collaboration tool, and they had difficulties in systematically managing the email records according to the records lifecycle. Also, there was a tendency to prefer using an external email platform that can use additional functions to in-house webmail that has limitations in mobile service and preservation of attachments. Thus, this study suggests ways to help undergraduate students manage their email records, including maintaining graduates’ email accounts, providing sufficient email storage, and providing email records management training and guidelines for undergraduate students.
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 연구는 국내 문헌정보학 분야의 4대 학술지를 대상으로 구조적토픽모델과 문헌 네트워크 분석을 사용하여 연구영역을 분석하고, 각 학술지의 공통 및 특화된 연구영역을 식별하여 문헌정보학 분야의 학술 지형을 파악하는 것을 목적으로 한다. 연구결과, 문헌정보학 분야의 학술지들이 각기 다른 연구영역에 중점을 두고 있는 것으로 나타났는데, 한국문헌정보학회지는 문헌정보학 분야의 전반적인 연구영역을 가장 포괄적으로 다루고 있으며, 한국비블리아학회지 또한 유사한 연구경향을 보였으나 도서관경영 및 도서관프로그램과 관련된 주제 선호도가 높았다. 한국도서관․정보학회지는 문헌정보학 전반의 연구주제 및 타 학술지에 비해 학교도서관이나 독서교육과 관련된 분야에 특화된 주제들을 많이 다루고 있으며, 정보관리학회지는 정보기술 및 정보학 전반에 대한 주제적 비중이 높아 다른 세 학술지와 비교했을 때 주제적 차별성이 있었다. 본 연구는 학술지별 주요 연구영역을 파악함으로써 연구자들의 논문투고와 학술지의 주제 특성화 및 다양화를 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
Abstract
This study aims to identify the academic landscape of the field of Library and Information Science by analyzing the research areas of the four major domestic journals using structural topic modeling and network analysis. The results show that each journal focuses on different research areas. The Journal of the Korean Society for Library and Information Science covers the most comprehensive range of research areas in the field, while the Journal of the Korean Biblia Society for Library and Information Science shows a similar research trend but with a higher preference for research areas related to library management and library programs. The Journal of Korean Library and Information Science Society deals more with topics related to school libraries and reading education and the Journal of the Korean Society for Information Management focuses more on information technology and information science. This study is able to provide valuable foundational data for researchers in submitting their papers and for the topical specialization and diversification of the journals in the field of Library and Information Science.
초록
본 연구는 여성의 건강과 밀접한 관련이 있는 모바일 월경주기 측정 애플리케이션을 대상으로 토픽모델링 기법과 함께 다양한 텍스트 마이닝 기법을 도입하여 사용자 경험 평가를 실시하였으며 그 결과를 허니콤(Honeycomb)모델과 결합하여 분석하였다. 월경주기측정 애플리케이션 리뷰에서 드러난 사용자 경험을 평가하기 위해 월경주기측정 애플리케이션의 한국어 리뷰 47,117개를 수집하였다. 리뷰에서 드러난 사용자 경험에 관한 전체적인 담론 확인을 위해 토픽모델링 분석을 실시하였고, 각 토픽 별 구체적인 경험을 확인하고자 동시출현 네트워크 관계로 구축한 텍스트 네트워크 분석을 실시하였다. 또한 사용자의 정서적 경험을 파악하기 위해 감정분석(Sentiment Analysis)을 실시하였다. 이를 기반으로 월경주기측정 애플리케이션의 개발 전략을 정확도, 디자인, 모니터링, 데이터관리 및 사용자관리 측면에서 제시하였다. 연구 결과, 애플리케이션의 월경주기측정 정확도 및 모니터링 기능을 개선해야 함이 확인되었으며 다양한 디자인적 시도가 필요함이 관찰되었다. 또한 개인정보와 사용자의 생체 데이터 관리방법에 대한 보완의 필요성도 확인되었다. 본 연구는 월경주기측정 애플리케이션의 사용자 경험(UX)을 심층적으로 탐색하여 이용자들이 경험한 다양한 요인을 밝히고 더 나은 경험을 제공하기 위한 실질적인 개선점을 제시하였다. 또한 사용자 경험을 평가하는 과정에서 방대한 양의 리뷰 데이터를 연구자가 면밀하게 파악할 수 있도록 토픽모델링과 텍스트 네트워크 분석 기법을 결합하여 방법론을 제시하였다는 점에서 의의가 있다.
Abstract
This study conducted user experience evaluation by introducing various text mining techniques along with topic modeling techniques for mobile menstrual cycle measurement applications that are closely related to women’s health and analyzed the results by combining them with a honeycomb model. To evaluate the user experience revealed in the menstrual cycle measurement application review, 47,117 Korean reviews of the menstrual cycle measurement application were collected. Topic modeling analysis was conducted to confirm the overall discourse on the user experience revealed in the review, and text network analysis was conducted to confirm the specific experience of each topic. In addition, sentimental analysis was conducted to understand the emotional experience of users. Based on this, the development strategy of the menstrual cycle measurement application was presented in terms of accuracy, design, monitoring, data management, and user management. As a result of the study, it was confirmed that the accuracy and monitoring function of the menstrual cycle measurement of the application should be improved, and it was observed that various design attempts were required. In addition, the necessity of supplementing personal information and the user’s biometric data management method was also confirmed. By exploring the user experience (UX) of the menstrual cycle measurement application in-depth, this study revealed various factors experienced by users and suggested practical improvements to provide a better experience. It is also significant in that it presents a methodology by combines topic modeling and text network analysis techniques so that researchers can closely grasp vast amounts of review data in the process of evaluating user experiences.
초록
본 연구는 국내외 사서 채용 동향을 분석하기 위해 수행되었다. 연구 대상으로 국내데이터는 인터넷 포털 사이트인 “사서e마을”에 게시된 사서 채용 공고를 총 489개를 수집하였고, 해외데이터는 “ALAJobList”에서 6,600개의 자료를 수집하였다. 기간은 2020년 1월부터 2022년 8월까지이며 수집된 데이터를 대상으로 지역 분포도 분석, 빈도 분석, 토픽모델링을 수행하였다. 연구 결과, 채용 공고의 지역분포도는 국내데이터에서 서울이 280건으로 가장 많았으며, 해외데이터는 캘리포니아(California)가 662건으로 상위로 도출되었다. 빈도분석 결과, 국내데이터의 담당업무에서는 ‘관리’ 23.42% 키워드가 높게 나왔고, 자격요건은 ‘자격증’ 16.61%이 가장 많은 비율을 차지했다. 해외데이터의 담당업무에서는 ‘LibraryService’ 8.72% 비율이 높게 나왔으며, 자격요건은 ‘CommunicationSkills’ 10.13% 키워드가 가장 높은 순위에 위치함을 확인했다. 토픽모델링에서는 국내외 담당업무, 자격요건으로 나눠 총 4가지의 영역을 살펴보았다. 분석 결과, 국내외 채용 공고에서 도출된 사서의 담당업무 및 자격요건이 미국도서관협회(ALA) 및 한국도서관협회 등 주요 도서관 관련 협회에서 제시한 핵심 역량과 연관이 있음을 확인하였다.
Abstract
This study was conducted to analyze the trends of librarian job recruitment in Korea and overseas. A total of 489 librarian job postings posted on the internet portal site “Saseo e-Ma-eul” were collected for the Korean data, and 6,600 data were collected from “ALAJobList” for the international data. The research period spans from January 2020 to August 2022. The data were subjected to regional distribution analysis, frequency analysis, and topic modeling. As a result of the study, the number of Korean librarian job postings was the highest in Seoul with 280, while California was the state with the highest number of job postings overseas with 662. According to the frequency analysis, the main task of Korean data is ‘management’ 23.42%, and the core competency is ‘certificate’ 16.61%. For overseas data, ‘Library Service’ is the main task of 8.72%, and ‘Communication Skills’ is the most important core competency of 10.13%. In topic modeling, five topics were identified for each area 4 in total, including Korean and international job description and requirements. The analysis results confirm that the duties and qualifications derived from Korean and international job postings for librarians are related to the core competencies proposed by major library associations such as the American Library Association (ALA) and the Korean Library Association.