초록

본 연구에서는 2000년부터 2009년까지 10년 동안 국내의 학술지에 발표된 사회 연결망 분석과 관련된 논문들을 대상으로 하여 연도별 연구논문 추이와 학문분야별로 구분하여 연구동향을 분석하였다. 연구결과 사회 연결망 분석을 적용한 연구는 총 163편으로서 연차적으로 증가하여 수행되고 있으며, 특히 최근에 많은 연구들이 발표되고 있음을 확인할 수 있었다. 사회연결망 분석은 다양한 분야에서 적용되고 있었고 특히 경영학, 교육학, 행정학 분야 등에서 많이 적용되고 있는 것으로 나타났으며 단독연구보다는 공동연구가 많은 것으로 나타났다. 문헌정보학 분야에서는 웹계량정보학을 포함한 계량정보학 분야에서 최근 들어 상대적으로 많이 사용되고 있는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 정보학 영역에 있어 사회 연결망 분석의 접목 가능성을 확인하고, 향후 사회 연결망 분석을 정보학에 활용하기 위한 기초자료로 활용할 수 있을 것이다.

Abstract

In this study, we analyzed the research trend of social network analysis. We investigated how this topic can be linked to the information science. We analyzed 163 articles that were retrieved from searching “social network analysis” in the keyword search field from 2000 to 2009. The study revealed the fast growth of the research of social network analysis in recent years. Also, the study showed that social network analysis has been applied to many cognate disciplines including management science, education science, and administration science. Finally, the study showed that social network analysis is a field equally important to information science as to other disciplines. Particularly, the study demonstrated that social network analysis can be applied to bibliometrics, including webmetrics.

초록

본 연구는 학제성이 강한 HCI 연구 내에서 문헌정보학 분야 연구가 수행한 연구내용과 역할을 분석하고 향후 타 학문분야와의 협력 가능성 및 수행 가능한 연구주제를 살펴보고자 하였다. 연구에서 사용된 데이터는 문헌정보학 분야의 대표적인 국내 학술지 및 한국HCI학회 학술대회의 발표논문집에서 추출한 키워드와 소속 정보이며, 이들을 활용하여 네트워크 분석과 빈도 분석을 하였다. 국내 HCI 분야에서는 정보통신, 컴퓨터공학, 기술산업 등이 활발한 교류를 보이고 있었으며, 문헌정보학은 연구 협력에 있어서 비교적 소극적이었다. 문헌정보학 연구의 HCI 분야 내 역할을 살펴본 결과, 타 분야와 협력이 필요한 전문적인 주제에 대해서는 그 관심도가 높지 않음을 발견했다. 그러나 문헌정보학 분야 학술지에 타 학문분야 연구자들이 HCI 관련 논문을 다수 게재했다는 점과 기술산업 분야와도 어느 정도 연결성을 가지고 있다는 점에서, 향후 문헌정보학 분야가 기술산업 등 타 분야와의 협력을 통한 공동연구를 적극적으로 수행한다면 학계 간의 연구주제 확장 및 발전에 기여할 수 있음을 발견하였다.

Abstract

The purpose of this study was to analyze how the Library and Information Science (LIS) related research efforts in Korea contributed to the progress of the Human Computer Interaction (HCI) discipline to identify the potential collaboration research partners and topics. The following data was used for the network and frequency analysis: titles, keywords and affiliation information extracted from the Korean journals serving the LIS fields as well as the conference proceedings of the Korean HCI society. Information communication technology, computer engineering, and technology industry had been active in research collaborations but LIS field was comparatively not active. This study was able to determine that LIS researchers carried out important research but they had not much interests in the topics that required interdisciplinary collaboration. However, there were a number of papers, which were not authored by LIS discipline researchers, in the LIS related journals. In addition, there are a few ongoing interdisciplinary research projects which included LIS researchers. This reveals that it is possible for the LIS field could play an important role in the future if the researchers actively participate the collaborative projects.

초록

이 연구는 국내외 정보학 분야 학회지 동향을 파악하기 위하여 1990년부터 2013년까지 국내 정보관리학회지와 국외 JASIST의 논문 제목과 초록을 대상으로 텍스트 마이닝 기법을 통한 명사, 명사구 동시출현 분석을 수행하였다. 전 기간을 5구간으로 나누고 전체적인 동향을 살펴보기 위해 고빈도 동시출현단어를 분석하였으며, 세부 주제를 파악하기 위해 상위 키워드와 동시에 출현하는 단어를 분석하였다. 마지막으로 과거와 다르게 새로운 키워드가 등장하는 2010년 이후 동향을 중점적으로 네트워크 분석을 수행하였다. 분석 결과 전반적으로 국내의 경우 정보관리학회지는 도서관, 정보 서비스, 정보 이용자, 정보 자료 조직 주제 분야가 많이 차지하고 있었고 JASIST는 정보 검색, 정보 이용자, 웹 관련 정보학, 계량 정보학 중심으로 연구가 진행되었다.

Abstract

This paper carried out co-word analysis of noun and noun phrase using text-mining technique in order to grasp the research trends on domestic and international information science articles. It was conducted based on collected titles and articles of the papers published in the Journal of the Korean Society for Information Management (KOSIM) and Journal of American Society for Information Science and Technology (JASIST) from 1990 to 2013. By dividing whole period into five publication window, this paper was organized into the following processes: 1) analysis of high frequency co-word pair to examine the overall trends of both information science articles 2) analysis of each word appearing with high frequency keyword to grasp the detailed subject 3) focused network analysis of trend after 2010 when distinctively new keyword appeared. The result of the analysis shows that KOSIM has considerable portion of studies conducted regarding topics such as library, information service, information user and information organization. Whereas, JASIST has focused on studies regarding information retrieval, information user, web information, and bibliometrics.

초록

이 연구에서는 프로파일링 분석과 동시출현단어 분석을 이용해 인접 학문과의 연관성을 바탕으로 한국어교육학의 정체성을 분석하고자 하였다. 먼저, 한국어교육학, 국어교육학, 국어학 학술지의 논문에서 추출한 주제어를 기반으로 저널 프로파일링 분석을 수행하였고 그 결과 한국어교육학 분야의 학술지들이 하나의 독립된 군집을 형성하는 것으로 나타났다. 그리고 학문 분야 프로파일링 분석과 동시출현단어 분석을 이용해 학문 분야 간 관계를 분석한 결과 한국어교육학이 국어학보다 국어교육학과 더 큰 유사성을 가지는 것으로 나타났다. 마지막으로, 동시출현단어 분석을 통해 세 학문 분야의 지적 구조를 비교․분석하였다. 이를 통해 한국어교육학에서만 출현한 주제들을 확인함으로써 인접학문들과의 관계 속에서 한국어교육학이 드러내는 정체성을 파악할 수 있었다.

Abstract

This study aims at establishing the identity of teaching Korean as a Foreign Language (KFL) domain by using journal profiling and co-word analysis in comparison with the relevant and adjacent domains. Firstly, by extracting and comparing topic terms, we calculate the similarity of academic journals of the three domains, KFL, teaching Korean as a Native Language (KNL), and Korean Linguistics (KL). The result shows that the journals of KFL form a distinct cluster from the others. The profiling analysis and co-word analysis are then conducted to visualize the relationship among all the three domains in order to uncover the characteristics of KFL. The findings show that KFL is more similar to KNL than to KL. Finally, the comparison of knowledge structures of these three domains based on the co-word analysis demonstrates the uniqueness of KFL as an independent domain in relation with the other relevant domains.

초록

본 연구는 동시출현단어 분석을 사용하여 2000년대와 2010년대 목록 분야 연구동향 및 지적구조 분석을 수행하고, 두 시기의 차이점을 비교하였다. 목록 분야는 독자적인 연구 영역을 확고히 구축하고 있었으며, 2000년대와 2010년대 연구동향 및 지적구조에 많은 차이점이 발견되었다. 첫째, 논문 수에 있어서는 2000년대에 비해 2010년대에는 연간 평균 4.2편이 감소하였으나, 저자키워드 수는 큰 차이는 나지 않았다. 연대별 키워드 출현빈도는 22.2%의 키워드만이 두 시기에 모두 3회 이상 나타났으며, 77.8%의 키워드들은 한 시기에만 3회 이상 나타났다. 둘째, 지적구조에 있어서 살펴보면, 2000년대에는 3단계 군집을 보여주어 2단계 군집으로 표현된 2010년대에 비해 보다 복잡한 형태의 네트워크를 형성하였다. 셋째, 각 군집의 특성 변화를 살펴본 결과, 일부 변화가 적은 연구주제들이 있기는 하지만, 많은 연구주제들이 더욱 활발히 진행되거나 세분되었으며, 감소하기도 하는 변화가 있었다. 이러한 연구의 결과는 목록 분야의 시대적 흐름과 함께 지적구조를 시각적으로 파악할 수 있게 하며, 미래의 모습을 예측하여 관련 교육과 연구를 준비할 수 있다는 점에서 의의가 있다.

Abstract

This study aims to analyze and to demonstrate the research trends and intellectual structure in the field of catalog in the 2000s and 2010s through co-word analysis. The field of catalog had firmly established its own research area and Many differences were found in research trends and intellectual structures in the 2000s and 2010s. First, the average number of articles decreased by 4.2 in the 2010s compared to the 2000s, but the number of author keywords was not significantly different. Only 22.2% of keywords appeared more than three times in both periods, and 77.8% of keywords appeared more than three times in one period. Second, in terms of intellectual structure, the 2000s, represented by three-level clusters, formed a more complex network than the 2010s, represented by two-level clusters. Third, as a result of examining the changes in the characteristics of each cluster, there were some research topics with few changes, but many research topics were more actively progressed or subdivided, and decreased. The results of this study are meaningful in that they can visually grasp the intellectual structure along with the trend of the age of catalogue, and can prepare for related education and research by predicting the future.

초록

Abstract

Even though the overall scholarly community has recognized a dramatic growth and changes in the Information Science research in Korea over the last few decades, there are still only few studies that have identified the changes in terms of long-term and dynamic point of view. We have analyzed 1,007 IS-research articles from leading Korean journals in KCI (Korea Citation Index), published between 2000 and 2011. To discern the trendline of changes in research interests over time, we conducted a time-series analysis by developing grounded subject scheme from the article set and checking the growth rate of the number of published articles and title keywords. A comparative analysis was also conducted by constructing and comparing co-word maps over time to discover visible changes in research topics over this 12-year period of the IS-research in Korea. As a result, we identified some developments and transformations in major subject areas and knowledge structure of the IS-research in Korea over time. The major trend we discovered is that IS-studies over the 12-year period evolved from system-oriented research to library-application research. The changes are especially observed in knowledge management, Web-based system evaluation, and information retrieval areas. When compared to the results of other studies, the result of our study may serve as an evidence of the localization of Korean IS-studies in the first decade of the 21st century.

초록

본 연구는 새로운 표준과 규칙의 제정이 이루어지고 또한 향후 예고되어 있음으로 큰 변화의 과정을 거치고 있는 목록학에 있어 그동안 연구가 거의 없었던 해외 연구들의 최근 동향과 지적 구조를 규명하고자 하였다. 이를 위해 2010년 이후 14년간 발행된 논문 680편을 수집한 후, 이로부터 전처리를 거쳐 추출한 1,942개의 저자 키워드를 분석해보았다. 주요 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 해외 목록학 연구는 2017년 이후 주목할만한 성장세를 보이고 있었다. 둘째, 상위빈도 연구주제는 편목, 메타데이터, RDA, 대학도서관, 전거 제어, 링크드 데이터, FRBR, 목록, LCSH, 도서관, 온라인목록이었다. 셋째, 연구주제들은 크게 도서관 목록의 전통적인 부분과 관련된 것과 최근 들어 더욱 활발하게 논의가 진행되고 있는 주제인 전거제어와 협동편목, RDA, 링크드데이터와 관련된 2개의 군집으로 나눌 수 있었고, 이를 14개 소군집으로 세분하여 분석하였다. 넷째, 키워드 군집 14개의 성장지수와 표준 성과지수를 살펴본 결과, 하나의 군집을 제외하고는 학문 분야의 성장의 측면에서 모두 성장을 나타내는 수치를 보여주었다. 본 연구는 향후 국내 학계와 현장을 위한 목록의 발전 양상 예측하기 위한 기초자료 및 관련 교육에 유용하게 활용될 수 있다는 점에서 그 의의가 있다.

Abstract

This study aims to identify the recent trends and intellectual structure of international research in the field of catalog, which is undergoing a major change due to the enactment of new standards and rules and the anticipated future. For this purpose, we collected 680 articles published in the 14 years since 2010 and analyzed 1,942 author keywords extracted from them after preprocessing. The main findings of the analysis are as follows First, overseas cataloging research has seen notable growth since 2017. Second, the most frequent research topics were: cataloging, metadata, RDA, university libraries, authority control, linked data, FRBR, catalog, LCSH, libraries, andonline cataloging. Third, the research themes were divided into two clusters, one related to the traditional aspects of library cataloging and the other related to the more recently discussed topics of authority control, cooperative cataloging, RDA, and linked data, which were further subdivided into 14 subclusters. Fourth, we looked at the growth index and standard performance index of the 14 keyword clusters and found that all but one cluster showed growth in terms of discipline growth. This study is significant in that it can be used as a basis for predicting the future development of inventories for Korean academia and the field and for related education.

초록

한국학술지인용색인 KCI의 데이터를 사용한 문헌동시인용 분석을 통해 2004년부터 2013년까지 10년 동안의 한국 문헌정보학의 연구 전선을 구체적으로 파악해보았다. KCI 웹사이트로부터 문헌정보학 분야 핵심 논문 159개와 이를 인용한 논문 정보를 수작업으로 수집하였다. 군집 분석 및 네트워크 분석 결과 27개의 복수 논문 군집과 8개의 단일 논문 군집이 도출되었다. 27개의 복수 논문 군집 중에서 논문 수가 가장 많은 것은 ‘문헌정보학 교육’ 주제 군집이었고, 인용 영향력이 가장 큰 것은 ‘인용분석 & 지적구조 분석’ 주제 군집이었다. 핵심 문헌 집합에 대한 인용 중에서 67.5%는 문헌정보학 내부에서 이루어졌고, 나머지 32.5%는 타 학문 분야로부터 발생한 것이었다. 전반적으로 문헌정보학 분야 내 인용 비율과 인용 영향력 성장 지수를 모두 고려하였을 때, 문헌정보학 분야 내부에서 최근 연구가 가장 활발해지고 있는 연구 전선 주제로는 ‘지역 기록’, ‘인용분석 & 지적구조 분석’, ‘연구동향 분석’의 세 주제가 꼽혔다. 이 연구에서 사용된 분석 기법은 국내 학제적 연구 분야의 연구 전선 분석에 효과적일 것으로 기대된다.

Abstract

By document co-citation analysis with Korean Citation Index (KCI) data, this study accurately identified the research fronts and hot topics in Korean library and information science (LIS) from 2004 to 2013. 159 core papers in LIS domain and their citations are scraped manually from Korean Citation Index web site. In the cluster analysis and network analysis, 159 core papers were grouped into 27 clusters with multiple papers and 8 singlton clusters. Among the 27 clusters which have multple papers, ‘LIS education’ cluster was the largest with 16 core papers, and ‘citation analysis & intellectual structure analysis’ cluster had the strongest citation impact according to the ehs-index. Closer observation of the citations to the core papers in each research front showed that 67.5% of the citations were made by LIS research papers and 32.5% of the citations were made by non-LIS research papers. Considering the share of citations and the citation impact growth index, ‘local documentation’, ‘citation analysis & intellectual structure analysis’, and ‘research trends analysis’ were identified as the most emerging research front in Korean library and information science. The analytical methods used in this study have great potential in discovering the characteristics of research fronts in Korean interdisciplinary research domains.

초록

본 연구는 대학도서관의 주제가이드 개발 및 개선을 위한 고려사항을 도출하기 위해 대학도서관의 주 이용자인 대학생을 중심으로 학술정보 탐색행태를 분석하였다. 분석 결과, 대학생들은 자신의 주관적 정보탐색능력 수준을 높게 평가하고 있었으나, 구체적인 검색어의 설정을 어려워하는 것으로 나타났다. 학술정보 이용 목적은 구체적이며, 하나의 데이터베이스에서 모든 정보탐색행위를 수행하고자 하는 경향을 보이고 있다. 또한 정보자원 선택 시 신뢰성, 적합성, 최신성을 주로 고려하고 있으며, 대학도서관 및 주제가이드에 대한 인식은 전반적으로 낮게 나타났으나 이에 대한 신뢰성은 높은 것으로 분석되었다. 이를 기반으로 향후 대학도서관에서 주제가이드를 개발하거나 개선할 때는 구체적인 정보탐색 목적에 따른 정보원 분류, 정보자원의 유형별 구성, 정보자원 선택 기준 관련 설명 요소 기술, 종합 데이터베이스에 대한 안내, 주제 키워드 추천, 도서관 마케팅 및 내부 기관과의 긴밀한 협업 관계를 고려하는 것이 필요하다.

Abstract

This study analyzed academic information seeking behavior, focusing on university students, the main users of the university library, to derive considerations for the development and improvement of the subject guide of the university library. As a result of the analysis, university students highly evaluated their subjective information seeking ability, but it was found that it was difficult to set specific search terms. The purpose of using academic information is specific, and it has been shown that there is a tendency to perform all information search activities in one database. In addition, when selecting information resources, reliability, suitability, and recency are primarily taken into consideration. Awareness of university libraries and subject guides was generally low, but their reliability was found to be high. Based on this, it is necessary to consider the classification of information sources according to specific information seeking purposes, the composition of information resources, explanatory element technology related to information resource selection criteria, comprehensive database, topic keyword recommendation, library marketing, and close cooperation with internal institutions.

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.