초록

이 연구에서는 기존의 h-지수와 g-지수에 대해 달리 해석해보고 새로운 Hirsch 유형 복합 지표인 전치 g-지수를 제안하고자 한다. 새로운 해석에 따라서 h-지수 및 g-지수 산출 그래프의 가로축이 인용빈도 기준값에 해당하고 세로축이 논문 수가 되도록 축을 전치하고, 이로부터 새로운 전치 g-지수를 제안하였다. 한국학술지인용색인 KCI의 문헌정보학 분야 연구자들을 대상으로 적용해본 결과, 제안된 새 지수는 h-지수 및 g-지수에 비해서 변별력이 높으며 연구의 질보다 연구의 양 차이에 더 민감한 것으로 나타났다. 연구를 지속하는 꾸준한 연구자를 그렇지 못한 연구자와 변별해주는 차별화된 특성을 가지고 있으므로 전치 g-지수는 다면적인 연구 성과 평가에 도움이 될 것으로 기대된다.

Abstract

This study suggests a new Hirsch-type composite index, ‘transposed g-index’ with a different viewpoint on h-index and g-index. From this new point of view, the axes of the graph describing the h-index and g-index are transposed so that the horizontal axis corresponds to the citation frequency threshold and the vertical axis corresponds to the number of documents. Based on this transposed graph, a new indicator transposed g-index is suggested and applied to library and information science researchers’ outcomes in Korean Citation Index database. The results show that this new index has more discriminating power than h-index and g-index, and is more sensitive to differences in quantitative aspects than quality of research. It is expected that the transposed g-index will be helpful for the multifaceted evaluation of the research outcome because it has differentiating characteristics that distinguish consistent researchers who continue to study from those who do not.

초록

Abstract

The purpose of this study is to develop an adoptive model of institutional repositories (IRs) by identifying the key factors affecting adoptive intention of IRs and explaining the relations among these factors. Through a survey of 270 researchers and 12 in-depth interviews in the field of physics, mathematics, and life science in Korea, performance expectancy, perceived risks, socio-organizational influence, and individual characteristics were found to have substantial influences on the adoptive intention of IRs. Among the key factors, individual characteristics showed the greatest effect on the adoptive intention of IRs, followed by performance expectancy and other socio-organizational influences except for the perceived risks. Strategies to enhance the adoptive intention of IRs based on analyses of the results were suggested, in terms of the reformation of research assessment system at the national level, strengthening of role of the operational institution, and the need for voluntary scientists-participating service.

초록

공공연구 성과물(출판물 및 데이터)을 디지털 포맷으로 공개하여 이들 자료에 대한 접근성을 높이고자 하는 오픈 사이언스 프로젝트가 국외에서 활발히 진행되고 있다. 해외에서는 오픈 사이언스의 주요 특징인 공개 연구, 오픈 액세스, 연구데이터 공유, 공개적인 동료 평가, 투명한 연구 성과 평가에 맞추어 연구자 중심의 다양한 연구지원 서비스가 이루어지고 있다. 본 연구는 오픈 사이언스 시대를 대비하여 해외의 과학기술정보 서비스에 대해 심층 분석하고 국내 활용현황을 조사하였다. 국외의 적극적인 오픈 사이언스 대응현황에 비해 국내에서는 오픈 액세스나 기관 리포지터리 정도만 준비가 되어 있고, 연구데이터 관리나 협력 연구에 대해서는 아직까지 준비가 미비한 상태로 분석되었다. 따라서 국내 정보서비스 기관에서도 오픈 사이언스 시대를 대비하여 해외 우수 사례들을 충분히 고찰하여 이를 효과적으로 실행할 수 있는 연구지원 서비스 정책과 가이드라인 마련이 시급한 것으로 나타났다.

Abstract

Open science projects are being actively carried out globally. Publishing the results of public research (publications and data) in digital format and enhancing access to these materials are getting more important. Various research support tools are being used to support open research, open access, open data, open peer review and open research performance evaluation. We analyzed research support services to prepare open science movement in Korea. Korea is not ready for research data management and research collaboration except open access and institutional repositories. It can be seen as an urgent matter to analyze these international open science research support services carefully and reflect them in research support policy and service guideline.

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

교육훈련 평가는 교육프로그램과 관련한 내용을 측정, 관찰하여 품질을 평가하고 이를 통해 교육훈련 변경에 대한 근거를 제공하는 행위이다. 국립중앙도서관은 사서교육 훈련프로그램 교육과정의 성과와 질을 제고할 수 있는 평가방법의 도입이 필요한 시점이다. 이에 본 연구는 국립중앙도서관의 사서교육훈련 직무교육의 효과성을 객관적이고 복합적으로 측정할 수 있는 평가모형을 개발하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 Kirkpatrick의 4단계 평가모형을 적용하였으며, 선행연구, 국립중앙도서관 사서교육훈련 교육과정 현황조사, 이해관계자 요구분석을 실시하였다. 이를 바탕으로 사서교육훈련 평가체계 방향성을 설정하기 위한 평가체계 및 평가도구를 제시하였다. 본 연구 결과는 실제 국립중앙도서관 사서교육훈련과정의 현실적인 평가체계로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

Abstract

Evaluation of education and training is the act of measuring and observing contents related to an educational program and evaluating its quality; and thereby providing the basis for the changes in the curriculum. The National Library of Korea (NLK) has urgently needed to introduce an evaluation method that can enhance the performance and quality of its continuing education program. Therefore, this study is aimed at developing an evaluation model that can objectively and comprehensively measure the effectiveness of NLK’s job training program for its librarians. To this end, the study applied Kirkpatrick’s 4-Level Training Evaluation Model and conducted review of preceding researches, investigation of NLK’s librarian continuing education program, along with analysis on the stakeholders’ needs. Based on the results, the study suggested evaluation system to establish the directions of the evaluation system. The findings of this study are expected to be used as a practical evaluation system for NLK’s librarian education program.