- 권한신청
- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
본 연구의 목적은 오픈 데이터 관련 연구의 최근 동향과 지적 구조를 고찰하는 것이다. 이를 위하여 본 연구는 Scopus에서 저자 키워드로 ‘open data’를 검색하여 1999년부터 2023년까지 총 6,543건의 논문을 수집하였으며, 데이터 전처리 이후 5,589편 논문의 저자 키워드를 대상으로 오픈 데이터 관련 연구 분야 및 링크드 오픈 데이터 관련 연구 분야의 중심성 도출과 네트워크 분석을 수행하였다. 그 결과, 오픈 데이터 관련 연구에서는 ‘big data’가 가장 높은 중심성을 보였으며, 주로 공공데이터 개념의 오픈 데이터로서의 활용 및 정책 적용 연구, 빅데이터와의 연관개념으로서의 오픈 데이터를 활용한 데이터 분석에 관한 연구, 오픈 데이터의 재생산이나 활용 및 접근과 같은 오픈 데이터의 이용과 관련한 주제의 연구가 이뤄지고 있음이 나타났다. 그리고 링크드 오픈 데이터 관련 연구는 삼각매개중심성 및 최근접이웃중심성에서 모두 ‘semantic web’이 가장 높은 것으로 나타났으며, 정부 정책의 공공데이터보다 데이터 연계와 관계 형성을 중점으로 한 연구가 많이 수행된 것으로 나타났다.
Abstract
The purpose of this study is to examine recent trends and intellectual structures in research related to open data. To achieve this, the study conducted a search for the keyword “open data” in Scopus and collected a total of 6,543 papers from 1999 to 2023. After data preprocessing, the study focused on the author keywords of 5,589 papers to perform network analysis and derive centrality in the field of open data research and linked open data research. As a result, the study found that “big data” exhibited the highest centrality in research related to open data. The research in this area mainly focuses on the utilization of open data as a concept of public data, studies on the application of open data in analysis related to big data as an associated concept, and research on topics related to the use of open data, such as the reproduction, utilization, and access of open data. In linked open data research, both triadic centrality and closeness centrality showed that “the semantic web” had the highest centrality. Moreover, it was observed that research emphasizing data linkage and relationship formation, rather than public data policies, was more prevalent in this field.
초록
본 연구는 국내 학술지 중 상용DB를 통하여 원문서비스를 제공하지 않고 무료로 원문을 공개하는 309종의 학술지들이 어떤 이유로 무료서비스를 선택하였는지를 파악하기 위하여 학술지 편집인들을 대상으로 조사하였다. 또한 이들 무료 오픈액세스 학술지 편집인의 오픈액세스에 대한 인식과 지지도 및 지지이유에 대해서도 파악해보고자 하였다. 연구결과 오픈액세스를 선택한 이유는 학술논문의 무료이용 확대와 인용 확대의지, 해당 학문분야의 국제적 분위기 때문인 것으로 나타났다. 학술지 편집인들은 오픈액세스에 대하여 알고 있는 경우가 약 65%, 지지하는 응답자가 약 75%였다. 지지 이유로는 학술연구성과 공유, 동료연구자의 이용가능성 확대, 학술지 인지도 향상 등을 제시하였다.
Abstract
This study surveyed editors of 309 gratis open access journals in Korea in order to examine the reason why they decided to open their journals to the public on the Web. Also this study examined their perceptions and attitudes toward open access publishing. The main reasons of open access publishing in Korea were expansion of free use, increasing citation, and international trends regarding open access in their scholarly fields. Also, 65% of all respondents were aware of the concepts of open access, and 75% supported open access. The reasons of supporting open access were sharing of research results with the public, increasing the availability of peer researchers, and enhancing journal reputations.
초록
본 연구는 지속적인 증가추세에 있는 대학도서관 단행본 장서폐기와 관련하여, 최근 10년간의 폐기 현황을 분석하고 사서 대상 면담을 통해 장서폐기와 관련된 이슈를 파악하고자 하였다. 한국교육학술정보원의 학술정보시스템에서 제공하는 2010년부터 2019년까지의 장서폐기 데이터를 활용하여 폐기 현황을 분석하였다. 장서 규모가 200만 권 이상인 대학도서관 그룹에서 가장 큰 규모로 장서폐기가 진행되었고, 장서구성 면에서는 단행본 복본의 감소가 두드러지게 나타났다. 최근 10년간 3회 이상의 장서폐기 작업과 1회 이상의 대량폐기를 시행한 기관의 사서 면담 결과, 대량의 장서폐기 과정에서 다수의 단행본 복본이 폐기되는 가운데 활용가치가 있는 자료가 포함되어 있음을 알 수 있었다. 사서들은 내용적 가치가 있는 자료의 디지털화 필요성을 강조하면서, 이를 위한 저작권법상의 제약도 토로하였다. 결론적으로 본 연구는 장서폐기가 장기적으로 장서구성의 변화를 초래할 수 있음을 지적하며, 대학도서관들이 거시적으로 장서구성의 변화에 관심을 두기를 제안하였다. 폐기 단행본의 가치를 평가하여 디지털장서로 구축하고 소장도서의 복본 수를 디지털장서의 이용권 개념으로 유지하는 등 다각적인 노력을 기울일 필요가 있음을 제시하였다.
Abstract
This study attempted to discover the problems related to the increasing book disposal trend within academic libraries by analyzing the disposal status over ten years and interviews with the librarians. The analysis utilized Korea Education and Research Information Service provided disposal information from 2010 to 2019. The academic libraries with more than 2 million books had disposed of the most number of books. This trend led to a distinctive decrease in the books’ duplicate copies in terms of the collection composition. The librarians from the organizations, which conducted disposal more than three times and one massive removal within ten years, revealed in the interviews that they discarded many valuable duplicate books. They discussed the importance of digitizing high-value resources and also the limitation imposed by the copyright law. In conclusion, this study pointed out that book disposal can cause changes in the collection composition in the long run and suggested that academic libraries pay attention to these changes. The study also suggested evaluating the discarded books’ values to guide the digitization efforts and count the number of books to include digital book use rights.
초록
이 연구는 한국의 정신의학 국제공동연구 협력망 구축을 위하여, 네트워크 분석에 중점을 두어 정신의학 국제공동연구의 공저관계를 반영하는 지식구조를 규명하였다. 먼저 국가 레벨에서의 지식구조 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 5년 간 공동연구 비율은 89.97%로 높은 편이며, 시간의 경과에 따라 국제공동연구의 비율은 증가함을 확인하였다. 둘째, 아시아 국가들 간의 협업은 저조한 상태임을 확인하였다. 셋째, 국제공동연구 논문 수 및 중심성 값이 가장 높은 국가(또는 집단)는 EU-28로 확인되었다. 또한 연구성과 레벨에서의 지식구조 분석 결과는 다음과 같다. 중심성과 연구성과와의 상관관계를 분석하였으며, 분석 결과 세 가지 중심성 지표 간에는 정적 상관관계가 나타났고 중심성이 높은 국가는 연구성과도 좋았다.
Abstract
This study clarified the knowledge structure of international collaboration in psychiatry based on analyzing networks in order to construct cooperation networks for international collaboration in psychiatry in South Korea. The result of analysis of knowledge structure at a state-level is as follows. First, this study found that the rate of collaboration for five years is high as 89.97%. Moreover, this study investigated the change of rate of collaboration and international collaboration according to the passage of time, and ascertained that while the rate of international collaboration has increased, Second, this study examined the trend of research on collaboration between Asian countries, and found that collaboration between Asian countries is on a low level. Third, the country (or group) that the number of papers of international collaboration and the value of centrality are the highest is EU-28. The result of analysis of knowledge structure at a research output-level is as follows. this study analyzed the correlation of centrality with research output, and found that positive correlation exists in the three indicators of centrality, and a country with high centrality has good research output.
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
과학적 지식을 얻는 과정은 연구자의 연구를 통해 이루어진다. 연구자들은 과학의 불확실성을 다루고 과학적 지식의 확실성을 구축해나간다. 즉, 과학적 지식을 얻기 위해서 불확실성은 반드시 거쳐가야 하는 필수적인 단계로 인식되고 있다. 현존하는 불확실성의 특성을 파악하는 연구는 언어학적 접근의 hedging 연구를 통해 소개되었으며 컴퓨터 언어학에서 수작업 기반으로 불확실성 단어 코퍼스를 구축해왔다. 기존의 연구들은 불확실성 단어의 단순 출현 빈도를 기반으로 특정 학문 영역의 불확실성의 특성을 파악해오는데 그쳤다. 따라서 본 연구에서는 문장 내 생의학적 주장이 중요한 역할을 하는 생의학 문헌을 대상으로 불확실성 단어 기반 과학적 지식의 패턴을 시간의 흐름에 따라 살펴보고자 한다. 이를 위해 생의학 온톨로지인 UMLS에서 제공하는 의미적 술어를 기반으로 생의학 명제를 분석하였으며, 학문 분야의 패턴을 파악하는데 용이한 DMR 토픽 모델링을 적용하여 생의학 개체의 불확실성 기반 토픽의 동향을 종합적으로 파악하였다. 시간이 흐름에 따라 과학적 지식의 표현은 불확실성이 감소하는 패턴으로 연구의 발전이 이루어지고 있음을 확인하였다.
Abstract
The process of obtaining scientific knowledge is conducted through research. Researchers deal with the uncertainty of science and establish certainty of scientific knowledge. In other words, in order to obtain scientific knowledge, uncertainty is an essential step that must be performed. The existing studies were predominantly performed through a hedging study of linguistic approaches and constructed corpus with uncertainty word manually in computational linguistics. They have only been able to identify characteristics of uncertainty in a particular research field based on the simple frequency. Therefore, in this study, we examine pattern of scientific knowledge based on uncertainty word according to the passage of time in biomedical literature where biomedical claims in sentences play an important role. For this purpose, biomedical propositions are analyzed based on semantic predications provided by UMLS and DMR topic modeling which is useful method to identify patterns in disciplines is applied to understand the trend of entity based topic with uncertainty. As time goes by, the development of research has been confirmed that uncertainty in scientific knowledge is moving toward a decreasing pattern.
초록
웹, XML, EAD 등을 포함한 새로운 기술과 기술(description)도구의 출현으로 기존의 도서관자료와 기록물을 통합 관리할 수 있고, 정보교환을 위한 다양한 검색보조도구를 모두 수용할 수 있는 내용표준에 대한 필요성이 부각되고 있다. 이에 본 연구에서는 기록물업계의 국제적 동향을 반영하여 ISAD(G) 및 ISAAR(CPF)와 조화를 이루고, MARC과 EAD 등 다양한 검색보조도구의 데이터구조 표현을 수용할 수 있도록 제정된 DACS와 기존의 기술규칙인 APPM2를 비교분석하였다. 분석결과를 토대로 우리나라 기록물 기술규칙 제정시 고려해야 할 사항들을 제시하였다.
Abstract
The advent of new technologies and descriptive tools, including the Web, XML, and EAD, have highlighted the necessity of content standard which can integrate and manage to library materials and archives and accommodate various finding aids for information exchange. This research analyzes both APPM2 and DACS. The former is an old established description rule. On the other hand, the latter keeps step with ISAD(G) and ISAAR(CPF) as adopting the international trend of archives and is able to describe the data structure of a variety of finding aids including MARC, EAD, etc. As a result, it presents the points to take into consideration as making descriptive rules about our archives.
초록
웹기반 학술정보 커뮤니케이션이 보편화되고 정보공급자 및 이용자와의 직접적인 커뮤니케이션이 확산되는 등 원문서비스 환경의 변화는 원문서비스 기관에 적지 않은 영향을 미치고 있다. 특히 웹을 통하여 이용자에게 원문을 제공하는 전자원문서비스의 등장은 전자형태 정보의 신속하고 용이한 복제 및 배포로 인하여 그 운영에 있어서 저작권과의 마찰을 피할 수 없다. 이 연구에서는 원문서비스 환경의 주요 변화와 동향을 검토하고, 해외 전자원문서비스 사례를 파악함으로써 국내 웹기반 원문서비스인 e-DDS가 국내 저작권법에서 이슈가 되는 부분 및 향후 해결해 나가야 할 부분들을 검토하고자 한다.
Abstract
Changes in document delivery service environment such as spread of web-based research information communication and direct communication between users and information providers have considerable effects on document delivery service institutes. Swift advances in information technology have allowed users to receive information on their desktops via web. Web-based document delivery makes the massive scale of reproduction and distribution possible so it need to protect the copyright holders' rights. This study identifies the current trends and issues of document delivery service environment and reviews electronic document delivery services of foreign countries. Also this study introduces the domestic electronic document delivery service, e-DDS, and evaluates the copyright issues for the service.
초록
최근 학술문헌의 양이 급증하고, 융복합적인 연구가 활발히 이뤄지면서 연구자들은 선행 연구에 대한 동향 분석에 어려움을 겪고 있다. 이를 해결하기 위해 우선적으로 학술논문 단위의 분류 정보가 필요하지만 국내에는 이러한 정보가 제공되는 학술 데이터베이스가 존재하지 않는다. 이에 본 연구에서는 국내 학술문헌에 대해 다중 분류가 가능한 자동 분류 시스템을 제안한다. 먼저 한국어로 기술된 기술과학 분야의 학술문헌을 수집하고 K-Means 클러스터링 기법을 활용하여 DDC 600번 대의 중분류에 맞게 매핑하여 다중 분류가 가능한 학습집합을 구축하였다. 학습집합 구축 결과, 메타데이터가 존재하지 않는 값을 제외한 총 63,915건의 한국어 기술과학 분야의 자동 분류 학습집합이 구축되었다. 이를 활용하여 심층학습 기반의 학술문헌 자동 분류 엔진을 구현하고 학습하였다. 객관적인 검증을 위해 수작업 구축한 실험집합을 통한 실험 결과, 다중 분류에 대해 78.32%의 정확도와 72.45%의 F1 성능을 얻었다.
Abstract
Recently, as the amount of academic literature has increased rapidly and complex researches have been actively conducted, researchers have difficulty in analyzing trends in previous research. In order to solve this problem, it is necessary to classify information in units of academic papers. However, in Korea, there is no academic database in which such information is provided. In this paper, we propose an automatic classification system that can classify domestic academic literature into multiple classes. To this end, first, academic documents in the technical science field described in Korean were collected and mapped according to class 600 of the DDC by using K-Means clustering technique to construct a learning set capable of multiple classification. As a result of the construction of the training set, 63,915 documents in the Korean technical science field were established except for the values in which metadata does not exist. Using this training set, we implemented and learned the automatic classification engine of academic documents based on deep learning. Experimental results obtained by hand-built experimental set-up showed 78.32% accuracy and 72.45% F1 performance for multiple classification.
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.