초록

Abstract

In this study, research topic areas in Korean and American medical schools were analyzed to detect each nation’s major research areas. CLINICAL NEUROLOGY was identified as the Korean researchers’ major subject area by the total number of journals and ‘RADIOLOGY, NUCLEAR MEDICINE & MEDICAL IMAGING’ was the most major area by the total number of articles. On the other hand, American researchers’ top major subject area was the one same area according to all analysis, BIOCHEMISTRY & MOLECULAR BIOLOGY. In addition, Korean researchers showed publishing tendency related to journal preference in several subject areas.

초록

대학소속 연구자들의 연구 분야가 다변화되면서 대학도서관에서는 서비스 운영을 위하여 학과별 주제 분야를 파악하는 것이 중요한 과제로 인식되고 있다. 이 연구는 대학 학과 소속구성원들의 학술지 논문 서지사항을 분석하여 학과별 주제특성을 다차원적으로 분석하고자 하였다. 게재한 학술논문을 분석하여 1차적으로 해당 학과의 주제영역을 파악하고자 하였으며 심층적으로 주제영역을 분석하기 위하여 해당 논문들이 인용한 학술지를 조사하여 확장된 주제영역을 조사하였다. 또한 상위 인용된 학술지를 대상으로 네트워크 분석을 하여 학술지간 관계를 분석하였다. 분석 결과 학과별 주제 분야별 학술지 이용현황에 차이가 있는 것으로 조사되었으며 특정 주제 분야의 경우 학술지 종수와 논문 수에 따라 주제 분야의 중요도가 비례하지 않는 것으로 나타났다. 즉, 특정분야의 경우 소수의 학술지에서 많은 논문이 인용되고 있는 현상이 있으며 게재하는 주제 분야와 인용하는 주제 분야의 중요도가 일치하지 않는 것으로 나타났다.

Abstract

As topics of researchers become diverse horizontally or vertically, academic libraries have difficulties to identify the dynamic change of researchers' needs for academic publications. This research aims to illustrate the topic areas of researchers in a department of university by analyzing bibliographies of their publications. First, researchers' publications were used to discover the topic areas where the researchers had published. Second, the cited publications in those papers were analysed to identify the expanded topic areas of these researchers. Finally, highly cited journals were analyzed by network analysis method. The major finding is that the importance of topic areas by the number of journals was not necessarily proportional to that by the number of papers. Researchers have a tendency to use many papers in a small number of journals in a certain topic area. Furthermore, the importance of topic areas discovered by researchers' publications was not the same as that discovered by researchers' citations.

초록

Abstract

The purpose of this study is to identify topic areas of academic library research using two informetric methods; word clustering and Pathfinder network. For the data analysis, 139 articles published in major library and information science journals from 2005 to 2009 were collected from the Korean Science Citation Index database. The keywords that represent research topics were gathered from two sections: an abstract and titles in references. Results showed that reference titles usefully represent topics in detail, and combining abstracts and reference titles can produce an expanded topic map.

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 이용자들이 정보를 공동생산하고 소비하는 웹기반 서비스들이 활발해지면서 이용자가 정보를 이용한 기록이나 이용자가 습득한 정보를 활용하여 생산한 다양한 부가 정보들이 다시 이용자에게 제공되고 있다. 또한 쌍방향으로 이용자들이 소통할 수 있는 정보채널이 다양해짐으로써 공통된 관심사를 가진 이용자의 정보소비 경험을 공유할 수 있는 방법이 활발하게 모색되고 있다. 이 연구에서는 동시출현정보 분석기법과 자아중심 네트워크 분석 기법을 적용하여 IMDB 서비스의 기존 이용자들이 자신이 보고 싶거나 좋아하는 영화를 선별하여 만들어 놓은 영화리스트에 나타난 정보를 토대로 특정 영화를 좋아하는 이용자가 선호할 만한 다른 영화를 찾아낼 수 있도록 연관영화정보를 다각적으로 표현하였다. 한 영화를 기준으로 연관 영화, 감독, 장르로 분석을 한 결과 영화의 테마나 주인공성향과 같은 다양한 자질로도 연관영화가 연결되었고 감독의 경우 영화내용보다는 감독의 인지도에 영향을 받는 것으로 나타났다. 또한 영화는 주제의 복합성이 큰 것으로 나타나 장르가 연관영화정보를 제공하기에 적합하지 않은 것으로 분석되었다.

Abstract

Recently, many information services allow users to collaborate to produce and use information. Sharing information is also important for users who have similar taste or interest. As various channels are available for users to share their experiences and knowledge, users’ data have also been accumulated within the information services. This study collected movie lists made by users of IMDB service. Co-word analysis and ego-centered network analysis were adapted to discover relevant information for users who chose a specific movie. Three factors of movies including movie title, director and genre were used to present related movie information. Movie title is an effective feature to present related movies with various aspects such as theme or characters and the popularity of directors affects on identifying related directors. Genre is not useful to find related movies due to the complexity in the topic of a movie.