초록

정보이용자연구는 인간과 인문환경을 대상으로 삼는 연구 분야로서, 본질적으로 연구의 활용성과 확장성이 높다. 그러나 국내에서는 정보이용자연구에 대한 연구동향과 실태가 제대로 파악되지 않아, 정보이용자연구의 가치 있는 연구 결과물들의 공유와 확산이 미진한 상황이다. 따라서 본 연구에서는 1980년부터 2015년까지 국내 문헌정보학 학술지 5개에 게재된 5,392편의 논문들 중, 정보이용자연구를 주제로 또는 정보이용자연구를 방법론으로 활용하여 생산된 논문들을 전수조사한 다음, 주제 분류표 및 분류 원칙을 설계하여 분류하고, 국내 정보이용자연구의 생산성과 연구동향을 질적인 내용 분석을 가미하여 분석하였다. 그 결과, 정보이용자연구는 도서관 주제가 가장 많았다. 또한 정보이용자연구 결과물을 활용하여, 타 인접 학문과의 연계를 바탕으로 학계에의 또는 사회 제문제 해결에 기여할 수 있는 방안을 제안하였다.

Abstract

As a type of humanities discipline, information user studies tend to have influence and applicability on the related research fields. However, research trends and status of the user studies in Korea have not been extensively explored and thus resulted in limited sharing of the research outcomes. In this research, all papers related to the information user studies were selected from 5,392 articles reported in the five Korean Library and Information Science Journals. The chosen papers were classified according to the subject categories then qualitatively analyzed in terms of research productivity and trends. Library was the main theme of the information user studies. A number of suggestions were generated to apply the information user studies outcomes in solving academic as well as wider societal problems.

초록

본 연구는 디지털 도서관의 콘텐츠를 탐색하는 동안 이용자의 암묵적 적합성 피드백을 활용하여 적합성을 판단하기 위해 뇌파 기반 및 시선추적 기반 방법들을 제안하고 평가해 보았다. 이를 위해서 32명을 대상으로 하여 동영상, 이미지, 텍스트 데이터를 활용하여 뇌파/시선추적 실험들을 수행하였다. 제안된 방법들의 유용성을 평가하기 위해서, 딥러닝 기반의 인공지능 방법들을 경쟁 기준으로 사용하였다. 평가 결과, 주제에 적합한 동영상과 이미지(얼굴/감정)를 선택하는 데에는 뇌파 컴포넌트 기반 방법들(av_P600, f_P3b)이 높은 분류 정확도를 나타냈고, 이미지(객체)와 텍스트(신문 기사)를 선택하는 데에는 인공지능 기반 방법 즉, 객체 인식 기반 방법과 자연언어 처리 방법이 각각 높은 분류 정확도를 나타냈다. 끝으로, 뇌파, 시선추적 및 인공지능 기술에 기반한 디지털 도서관 인터페이스를 구현하기 위한 지침 즉, 암묵적 적합성 피드백에 기반한 시스템 모형을 제안하고, 분류 정확도를 향상시키기 위해서 미디어별로 적합한 뇌파 기반, 시선추적 기반 및 인공지능 기반 방법들을 제시하였다.

Abstract

This study proposed and evaluated electroencephalography (EEG)-based and eye-tracking-based methods to determine relevance by utilizing users’ implicit relevance feedback while navigating content in a digital library. For this, EEG/eye-tracking experiments were conducted on 32 participants using video, image, and text data. To assess the usefulness of the proposed methods, deep learning-based artificial intelligence (AI) techniques were used as a competitive benchmark. The evaluation results showed that EEG component-based methods (av_P600 and f_P3b components) demonstrated high classification accuracy in selecting relevant videos and images (faces/emotions). In contrast, AI-based methods, specifically object recognition and natural language processing, showed high classification accuracy for selecting images (objects) and texts (newspaper articles). Finally, guidelines for implementing a digital library interface based on EEG, eye-tracking, and artificial intelligence technologies have been proposed. Specifically, a system model based on implicit relevance feedback has been presented. Moreover, to enhance classification accuracy, methods suitable for each media type have been suggested, including EEG-based, eye-tracking-based, and AI-based approaches.

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

지식활용은 조직의 역량 제고와 직접적으로 연결하는 활동이며 새로운 가치를 다시 생산하게 하는 지식관리의 가장 핵심적 활동이라 할 수 있다. 따라서 지식활용 활동에 영향을 미치는 요인 및 환경에 대한 체계적이며 종합적인 연구는 더욱 필요하다고 본다. 본 연구의 목적은 지식관리 활동 중 마지막 단계인 지식활용에 직접적으로 영향을 미치는 정보문화와 조직문화를 파악하고자 지식활용에 영향을 미치는 정보문화 및 조직문화 요인을 규명하는 것이다. 이를 위하여 정부출연연구소, 도서관, 기업연구소에 근무하는 사서직, 연구직, 일반직 300명을 대상으로 설문조사를 수행하였고 이를 통하여 수집된 데이터는 다중회귀분석을 적용하여 정보문화의 여섯 가지 속성과 조직문화의 네 가지 유형이 지식활용의 문제대처, 지식재생산, 지식확산에 미치는 영향관계를 분석하였다. 분석결과, 정보문화(제어성, 공개성, 적극성)와 조직문화(관계지향문화, 혁신지향문화, 과업지향문화)가 지식활용의 중요한 요인으로 나타났으며, 이러한 연구결과를 토대로 조직의 지식활용에 있어서 시사점을 논의하였다.

Abstract

Knowledge utilization is an activity directly linked to organizational capacity and is the most essential activity in knowledge management that is to produce new values. Thus, systematic and comprehensive understanding of factors and the environment that affect knowledge utilization are needed. The purpose of this study is to investigate the effects of information culture and organizational culture on knowledge utilization. For this, data were collected from 300 workers from 6 institutions including government-funded research institutes, libraries, and cooperation research institutes. This study analyzes the effects of six aspects of information cultures and four organizational culture types on knowledge utilization. The results show that information cultures(control, transparency, proactiveness) and organizational culture (The Clan Culture, The Adhocracy Culture, The Market Culture, The Hierarchy Culture) are significantly influential factors for the knowledge utilization. Based on results, this study provides the implication of knowledge sharing in the organizations and suggests further studies.

초록

현재 메타데이터와 폭소노미는 정보의 표현과 조직, 검색에 널리 사용되고 있다. 그러나 각각이 지닌 고유한 특성과 장점을 모두 활용하기 위해 이 두 가지 방식을 연결시키기 위한 연구가 많이 수행되고 있다. 본 연구에서는 폭소노미와 메타데이터가 지닌 공통점을 활용해 이 두 가지 방식을 마이크로컨텐츠를 이용해 연결시켜 정보자원의 활용을 극대화하는 방안을 제안하고 있다. 마이크로컨텐츠는 폭소노미의 동적인 특성과 메타데이터의 명확한 체계를 모두 반영한 구조로서, 실질적인 태그나 요소의 값을 갖지 않는 개념적인 구조이다. 이 마이크로컨텐츠를 이용한 접근방법은 폭소노미 태그와 메타데이터 구조에서 제공받은 접근점을 통해 이들 두 가지 방식의 단점을 상호보완하고 장점을 극대화하는데 활용될 수 있다.

Abstract

Metadata and folksonomy are two main approaches in representing, organizing, and retrieving resources in the current information environment. Many researches have conducted studies to combine of metadata and folksonomy in order to utilize the strengths of both approaches. This research proposed an approach to utilize both metadata and folksonomy in representing resources by using microcontents. Microcontents in this research is a conceptual structure that reflects dynamic characteristics of folksonomy and the structure of metadata. By connecting folksonomy with metadata through this microcontents structure, both approaches can maximize their strengths and minimize their weaknesses in representing, organizing, and retrieving resources.

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

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

빅 데이터 시대에 접어들면서 저장 기술과 처리 기술이 급속도로 발전함에 따라, 과거에는 간과되었던 롱테일(long tail) 데이터가 많은 기업과 연구자들에게 관심의 대상이 되고 있다. 본 연구는 롱테일 법칙의 영역에 존재하는 데이터의 활용률을 높이기 위해 텍스트 마이닝 기반의 기술 용어 네트워크 생성 및 통제 기법을 제안한다. 특히 텍스트 마이닝의 편집 거리(edit distance) 기법을 이용해 학문 분야에서 사용되는 기술 용어의 상호 네트워크를 자동으로 생성하는 효과적인 방안을 제시하였다. 데이터의 활용률 향상 실험을 위한 데이터 수집을 위해 LOD(linked open data) 환경을 이용하였으며, 이 과정에서 효과적으로 LOD 시스템의 데이터를 활용하는 기법과 용어의 패턴 처리 알고리즘을 제안하였다. 마지막으로, 생성된 기술 용어 네트워크의 성능 측정을 통해 제안한 기법이 롱테일 데이터의 활용률 제고에 효과적이었음을 확인하였다.

Abstract

As data management and processing techniques have been developed rapidly in the era of big data, nowadays a lot of business companies and researchers have been interested in long tail data which were ignored in the past. This study proposes methods for generating and controlling a network of technical terms based on text mining technique to enhance data utilization in the distribution of long tail theory. Especially, an edit distance technique of text mining has given us efficient methods to automatically create an interlinking network of technical terms in the scholarly field. We have also used linked open data system to gather experimental data to improve data utilization and proposed effective methods to use data of LOD systems and algorithm to recognize patterns of terms. Finally, the performance evaluation test of the network of technical terms has shown that the proposed methods were useful to enhance the rate of data utilization.

초록

본 연구의 목적은 지리정보시스템(GIS)이 공공도서관 자료선정과 서비스개발에 갖는 의미를 마케팅적 시각에서 탐색해보고자 하는 데 있다. 지리정보시스템이란 지리적 정보를 수집하고, 조작해서 표현해낼 수 있는 컴퓨터시스템이다. 지리정보시스템을 통해, 공공도서관은 지역사회의 교통관련정보, 정치적, 법적, 인구 통계적, 경제적, 사회적, 문화적, 교육적 정보를 수집하는 것이 가능하다. 따라서 공공도서관은 지리정보시스템을 마케팅의 첫 단계인 시장조사 즉 이용자분석에 활용함으로써 이용자의 요구에 부합되는 자료선정과 서비스개발을 할 수 있을 것이다. 이는 또한 이용자와의 지속적 관계형성이라는 마케팅의 최종목적을 달성하는데도 도움이 될 것이다.

Abstract

The purpose of this study is to investigate the implications that GIS(Geographic Information Systems) can have in public library collection selection and service development from a marketing perspective. GIS is a computer system capable of assembling, storing, manipulating, and displaying geographically referenced information. Through the understanding and utilization of GIS, we can collect geographical, transportation, political, legal, demographic, economic, social, cultural, educational, and recreational information of the community. Public libraries can utilize GIS for market research, including customer analysis to select library collection and develop library service based on library users' needs. As a result, public libraries can find a way to make a lasting relationship with users which is the final goal of marketing activities.

초록

This study proposes the analysis method in sentence semantics that can be automatically identified and processed as appropriate items in the system according to the composition of the sentences contained in the data corresponding to the logical semantic structure metadata of the research papers. In order to achieve the purpose, the structure of sentences corresponding to ‘Research Objectives’ and ‘Research Outcomes’ among the semantic structure metadata was analyzed based on the number of words, the link word types, the role of many-appeared words in sentences, and the end types of a word. As a result of this study, the number of words in the sentences was 38 in ‘Research Objectives’ and 212 in ‘Research Outcomes’. The link word types in ‘Research Objectives’ were occurred in the order such as Causality, Sequence, Equivalence, In-other-word/Summary relation, and the link word types in ‘Research Outcomes’ were appeared in the order such as Causality, Equivalence, Sequence, In-other-word/Summary relation. Analysis target words like ‘역할(Role)’, ‘요인(Factor)’ and ‘관계(Relation)’ played a similar role in both purpose and result part, but the role of ‘연구(Study)’ was little different. Finally, the verb endings in sentences were appeared many times such as ‘∼고자’, ‘∼였다’ in ‘Research Objectives’, and ‘∼었다’, ‘∼있다’, ‘∼였다’ in ‘Research Outcomes’. This study is significant as a fundamental research that can be utilized to automatically identify and input the metadata element reflecting the common logical semantics of research papers in order to support researchers’ scholarly sensemaking.

Abstract