초록

본 연구의 목적은 스마트 사회/스마트 세대를 위한 스마트 도서관을 지향하기 위해 필요한 우리나라 도서관의 정책적 과제들을 발굴하는 데 있다. 이러한 목적을 위해 본 연구에서는 도서관 R&D 정책과제 탐색을 위한 방법론을 정립하고, 계량정보 분석 방법과 주제분석 방법, 브레인스토밍 기법을 활용하여 도서관 분야의 유망과제를 발굴하는 작업을 수행하였다. 이렇게 하여 도출한 도서관 R&D 유망과제 예비 리스트는 연구팀의 브레인스토밍과 전문가 평가를 통해 최종 과제화 되었다. 또한, 본 연구에서 도출한 최종 과제의 중요도를 산출하기 위해 전문가에 의한 AHP 분석 작업을 수행하였다. 이 연구의 결과는 우리나라 도서관 정보서비스의 질적 향상뿐만 아니라 미래의 변화를 스스로 주도할 수 있는 지적 기반의 마련을 위한 R&D 과제 개발 및 이행을 위한 기초자료로 활용할 수 있을 것이다.

Abstract

This study intends to develop R&D policy agendas that are required to prepare a smart library/smart society in Korea libraries. To the end, methodology was established to explore policy issues and agenda for library R&D, and the preliminary agendas were drawn from informetrics, subject analysis, and brainstorming techniques. Then, the preliminary agendas were revised through supplementary works, such as the comprehensive investigation into research papers and the recent research projects. Based on the results, evaluation for the R&D agendas was performed. The Analytic Hierarchy Process (AHP) method was used as a structured technique for analyzing the importance and the priority of the agendas. This study can be used for improving and/or expanding quality of information services in Korean libraries and for exploring the requirements to play a crucial role in the future society.

초록

이 연구에서는 연구자의 연구 이력을 분석하기 위해서 White(2000)가 제안한 인용 정체성과 Hellsten 등(2007)이 제안한 자기 인용 네트워크의 두 가지 최신 기법을 비교해보았다. 국내 대표적인 정보학자인 정영미의 연구 성과물을 대상으로 실험적인 분석을 수행해본 결과 두 기법에서 구분한 연구 시기가 동일하게 나뉘었으며 주요 연구 주제도 유사하게 파악되었다. 그러나 인용 정체성 지도에서는 주제영역별로 영향받은 주요 저자를 파악할 수 있는 반면에 자기 인용 네트워크에서는 시기별 핵심 문헌과 선도 문헌이 식별되었다. 따라서 이 두 가지 기법을 상호보완적으로 사용할 때 연구자의 연구 이력에 대해서 풍부한 정보를 획득할 수 있다는 결론을 얻었다.

Abstract

This paper compares two recent methods for exploring a scientist's research history: citation identity and self-citation network. The former is proposed by White(2000), while the latter is suggested by Hellsten et al.(2007). An experimental citation analysis was carried out on the research output of Young Mee Chung, a renouned Korean information scientist. The result shows that the two methods divided the research period into two sub-periods in the same way. They also identified the major research themes very similarly. In the analysis of each method's performance in depth, the two methods revealed different functions to understand a researcher's history. Citation identity was useful to identify authors who have affected Chung's research in terms of research topics. whereas, self-citation network was successful to identify the core papers and leading papers of the research sub-periods. This study indicates the combination of two methods can provide rich information on a scientist's research history.

초록

Abstract

Social Q&A sites such as Yahoo! Answers and Naver Knowledge-iN have become a viable method for information seeking and sharing on the Web. Considering their immense popularity and growing concerns about their validity as information sources, questions about the credibility of the information provided on social Q&As are timely. Therefore, this paper summarizes recent research on credibility related to the social Q&A context, identifies research gaps, and presents a research agenda for future research to advance this newly developing area.

초록

불리언 검색만을 제공하는 정보시스템들은 순위화된 검색 결과를 제공하지 않아 이용자들이 많은 시간을 들여 수많은 결과를 일일이 확인해야하는 단점이 있다. 따라서 본 연구에서는 불리언 검색 모델의 단점을 극복하기 위한 방법으로써 불리언 검색에서 적용되고 있는 색인 가중치 정보 대신에 태그 간의 결합 관계 정보를 이용하여 순위화된 검색 결과를 제공하기 위한 시스템을 제안한다. 본 연구에서 제안하고 있는 방법은 일반적인 키워드 질의 대신에 문서를 질의로 사용하기 때문에 해당 문서에서 질의로 사용하는 핵심태그를 추출한다. 질의 생성 과정에서는 태그결합도에 따라 다양한 그룹의 불리언 질의를 생성하고, 매칭 과정에서는 해당 질의어 그룹 간에 차별성 정보와 태그 중요도 정보를 이용하여 순위화를 처리한다. 본 연구에서 제안하고 있는 방법의 유용성을 평가하기 위하여 선정된 연구정보와 관련된 동향분석정보를 추출하는 과정에 적용하여 실험을 수행하였다. 또한 제안된 방법에 대한 이용자 평가를 위하여 다수의 이용자들을 대상으로 약 1년간 서비스를 제공하였으며 그 결과 높은 이용자 만족도를 확보할 수 있다고 조사되었다.

Abstract

Since IR systems which adopt only Boolean IR model can not provide ranked search result, users have to conduct time-consuming checking process for huge result sets one by one. This study proposes a method to provide search results ranked by using coupling information between tags instead of index weight information in Boolean IR model. Because document queries are used instead of general user queries in the proposed method, key tags used as queries in a relevant document are extracted. A variety of groups of Boolean queries based on tag couplings are created in the process of extracting queries. Ranked search result can be extracted through the process of matching conducted with differential information among the query groups and tag significance information. To prove the usability of the proposed method, the experiment was conducted to find research trend analysis information on selected research information. Aslo, the service based on the proposed methods was provided to get user feedback for a year. The result showed high user satisfaction.

초록

본 연구는 연구과정에서 생산되는 연구데이터 공유를 위한 수집을 활성화하기 위해 연구자들의 연구데이터 제출의도를 측정하고, 이러한 제출의도에 영향을 미치는 요인을 분석하였다. 이를 위해 국내외 연구관리규정과 선행연구를 통해 요인항목을 도출하였다. 도출된 항목을 바탕으로 영향요인 분석을 위해 국내 35개 기관 연구원 135명으로부터 설문 결과를 받았다. 결과분석을 통해 정보인프라, 동기부여, 장애 측면에서의 영향요인을 파악하고, 이를 바탕으로 연구데이터 수집을 활성화할 수 있는 방안을 제시하였다.

Abstract

The purpose of this study is to examine the factors which have an effect on researcher’s behavior and attitudes about depositing data from sponsored research. I analyzed the behavior, barriers, incentives and information infrastructure of 135 researchers in 35 Korean research institutes. The survey identified several factors that may encourage timely deposit of data by researchers. According to the analyzing factors, I propose the following methods in perception, incentives, use, policy and information infrastructure aspects.

초록

최근 효과적인 정보검색을 제공하기 위해 시맨틱 웹을 비롯한 다양한 검색기법들을 사용하고 있다. 이중에서 효과적인 방법은 온톨로지를 이용한 검색기술을 적용하는 것이라 할 수 있다. 본 논문에서는 국가과학기술지식정보서비스(NTIS)에서 구축한 국가R&D정보를 분석하여 온톨로지를 구축하고, 이용자가 관심있어 하는 주제분야(과제, 인물, 성과, 기관)를 중심으로 온톨로지의 객체관계를 표현하고 정보를 탐색하기 위한 국가R&D지식맵(knowledge map)을 구축하였다. 국가R&D지식맵은 사용자가 선택한 객체를 중심노드로 설정하여, 주제분야를 노드로 표현하고, 객체와 주제분야간의 관계를 분석하여 사용자가 관심 있어 하는 질의를 주제분야의 하위노드로 표현하였다. 사용자가 하위노드의 질의를 선택하면 시스템에서는 선택한 질의를 온톨로지로부터 추론할 수 있는 SPAQL 질의어를 생성하고 추론엔진으로부터 검색결과를 받아 사용자에게 제시하였다.

Abstract

To develop an intelligent search engine to help users retrieve information effectively, various methods, such as Semantic Web, have been used, An effective retrieval method of such methods uses ontology technology. In this paper, we built National R&D ontology after analyzing National R&D Information in NTIS and then implemented National R&D Knowledge Map to represent and retrieve information of the relationship between object and subject (project, human information, organization, research result) in R&D Ontology. In the National R&D Knowledge Map, center-node is the object selected by users, node is subject, subject's sub-node is user's favorite query in National R&D ontology after analyzing the relationship between object and subject. When a user selects sub-node, the system displays the results from inference engine after making query by SPARQL in National R&D ontology.

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

최근 대학교육에서 구성주의 교육 이론을 실천하는 방법으로서 팀 기반 학습에 대한 중요성이 점차 부각되고 있다. 그러나 이와 반대로 대학생들의 팀 과제에 대한 선호도는 매우 낮은 편이어서, 팀 과제 수행시의 정보문제 해결과정을 분석하여 대학의 정보문해 교육을 통해서 주요 문제점에 대한 해결방안을 지원할 필요성이 있다. 본 연구에서는 대학생들의 과제 중심 정보문제 해결과정을 두 차례의 인터뷰를 통해 분석한 결과 팀 과제 수행시 과제정의, 적합정보 판단, 결과와 과정의 평가, 팀원 간의 책임의 부재, 통합정리가 주요한 어려움으로서 분석되었다. 그 결과 정보문해 교육 내용에 반영할 권장사항으로서 다양한 정보원의 소개와 활용법 교육, 팀원 간의 커뮤니케이션 문제 해결, 정보의 신뢰성 판단 기준에 대한 교육, 과제 평가의 기준 및 방법이 제시되었다.

Abstract

Recently, the importance of team based learning has emerged as the method for conducting the constructivist learning theory. College students, however, have the low preference toward team projects. Thus, this research suggested that the information literacy education should be designed to overcome the problems in team project activities after analyzing the college students' information problem solving process. The in-depth interviews were conducted twice with 10 subjects. As a result, the main problems during team project activities were task definition, judgement on relevant information, evaluation of result and process, absence of accountability and synthesis. The recommendations for information literacy course are as follows: introduction to different types of information sources, support for communication problems between team members, education of credibility judgment on information and criteria for evaluating the results.