- 권한신청
- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
학제적 분야의 연구 전선을 분석하는 새로운 기법으로 인용 이미지 구축자 프로파일링 기법을 제안하였다. 인용 이미지 구축자 프로파일링은 해당 문헌을 인용한 문헌의 표제어를 단서로 사용하여 문헌 간의 주제관계를 파악하는 방법이다. 이 연구에서는 시험적으로 국내 여성학 연구를 대상으로 인용 이미지 구축자 프로파일링 기법을 적용하여 연구 전선과 주요 연구 주제를 파악해보았다. 분석 대상은 KCI의 2015년 기준 여성학분야 인용빈도 10회 이상에 해당하는 핵심문헌 집합이다. 여성학 분야에 문헌동시인용 기법을 적용한 결과 인용 데이터 부족 때문에 어려움이 있었던 반면에, 인용 이미지 구축자 프로파일링 기법을 적용한 결과 성공적으로 2개 대분야 및 6개 소분야를 파악할 수 있었다. 이 연구에서 제안한 인용 이미지 구축자 프로파일링 기법은 학제적 연구분야의 동향을 파악하는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
Abstract
A new technique for revealing the research fronts of a interdisciplinary discipline has been developed. Citation image makers profiling (CIMP) determines the relationships between research papers with the title words of the citing documents. We adapted this new technique to analyze the research fronts and hot topics in women’s studies of Korea. By Korean Citation Index (KCI) data in 2015, we selected 148 papers cited more than 9 times as the core documents of women’s studies. Analysis of intellectual structure using citation image makers profiling was performed with the 148 core documents and those citing papers. Document co-citation analysis was hindered by citation data sparsity, while CIMP method successfully revealed the structure of research fronts of Korean women’s studies including 2 divisions and 6 subdivisions. The CIMP method suggested in this study has good potential to discover the characteristics of research fronts of interdisciplinary research domains.
초록
2016년 1월 1일부터 공공도서관 빅데이터 플랫폼이 서비스되기 시작하여 도서관 빅데이터가 공공도서관 업무 개선에 활용되고 있다. 본 논문은 도서관 빅데이터 플랫폼 활용사례들을 살펴보고 도서관 빅데이터 플랫폼의 활용효과를 높일 수 있는 개선방안을 도출하고자 한다. 이를 위해 먼저, 도서관 빅데이터 플랫폼을 활용한 사례들에서 활용한 빅데이터와 활용유형분석 및 도출된 서비스/시행정책을 살펴본다. 다음으로, 현재 공공도서관에서 사용하는 통합도서관리시스템(ILUS)과 도서관 빅데이터 플랫폼 각각의 자료분석 방식을 비교함으로써 도서관 빅데이터 플랫폼의 한계점과 이점을 살펴본다. 사례분석 결과, 프로그램 기획 및 수행, 장서, 수서, 기타의 유형으로 빅데이터를 활용하였고 서비스/시행정책은 이용자 맞춤형 테마서가 및 독서진흥프로그램 진행, 장서활용도 증대, 특화주제에 기반한 수서 및 대출현황 데이터 공개로 요약되었다. 비교분석결과, ILUS는 자관의 자료실현황분석에 특화되어 있으며, 빅데이터 플랫폼은 다양한 속성(연령, 성별, 지역, 대출시기 등)에 따른 선택적 분석이 가능하여 분석시간단축과 유연한 분석이 가능하다. 마지막으로 사례분석과 비교분석에서 밝혀진 특징 및 한계점을 정리하고 개선방안을 제시한다.
Abstract
Since big data platform services for the public library began January 1, 2016, libraries have used big data to improve their work performance. This paper aims to examine the use cases of library big data and attempts to draw improvement plan to improve the effectiveness of library big data. For this purpose, first, we examine big data used while utilizing the library big data platform, the usage pattern of big data and services/policies drawn by big data analysis. Next, the limitations and advantages of the library big data platform are examined by comparing the data analysis of the integrated library management system (ILUS) currently used in public libraries and data analysis through the library big data platform. As a result of case analysis, big data usage patterns were found program planning and execution, collection, collection, and other types, and services/policies were summarized as customizing bookshelf themes for the book curation and reading promotion program, increasing collection utilization, and building a collection based on special topics. and disclosure of loan status data. As a result of the comparative analysis, ILUS is specialized in statistical analysis of library collection unit, and the big data platform enables selective and flexible analysis according to various attributes (age, gender, region, time of loan, etc.) reducing analysis time. Finally, the limitations revealed in case analysis and comparative analysis are summarized and suggestions for improvement are presented.
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.
초록
본 연구는 공공도서관에서 운영하는 프로그램의 성과를 로직모델을 기반으로 개발된 평가 프레임워크를 적용하여 측정하고자 하였다. 성과 측정을 위해 서울 소재 한 공공도서관에서 운영하는 여러 프로그램 중 어린이 독서 프로그램을 선정하였다. 성과 측정 과정은 어린이 독서 프로그램의 계획, 진행, 평가 등의 업무 과정 일체를 분석하여 로직 모델을 구현하였으며 이에 의거하여 예상되는 성과를 측정하였다. 데이터는 KOLAS를 통해 회원정보, 서지정보, 대출정보 등을 수집하였고, 프로그램 운영 현황에 대한 데이터는 프로그램 진행 후 작성된 보고서에서 추출하였다. 측정 결과 어린이 독서 프로그램에 참여한 회원들의 대출빈도가 상승하였고, 프로그램의 주제에 따라 대출 장서의 주제가 변화하는 것을 볼 수 있었다. 본 연구를 통해 독서 프로그램이 갖는 효과와 의미를 확인할 수 있었으며, 성과평가가 도서관에서 운영하는 타 프로그램 및 도서관 업무 등의 효과성을 측정하는데 유용한 도구가 될 수 있음을 보여주었다.
Abstract
The purpose of this study is to measure the outcomes of a program provided by a public library using the evaluation framework based on Logic Model. A reading program for children which was operated by a public library in Seoul was selected. The outcome evaluation was started with the analysis of the reading program process including planning, operation, and evaluation. Based on the analysis, a logic model framework for outcome evaluation was developed. For evaluation, user, bibliography, and circulation data were collected from the library KOLAS system. Additionally, the participant information were extracted from the final report drafted after the program. The research results show that the number of circulation of program participants was increased after the program. In addition, the range of reading topic was expanded. These findings indicate that the reading program is an effective program for promoting children’s reading habit and that outcome evaluation might be a valid tool to measure the effectiveness of public library programs.
초록
본 연구는 법원도서관 법마루 도서대출 데이터를 분석하여 이용자 대출 패턴을 파악하고 분석 결과를 향후 이용자 서비스에 반영하는 방안을 제안하였다. 2022년 법마루의 소장 도서는 212,608권이었으며, 법률서가 73%를 차지하고 있었다. 그러나 실제 대출은 일반서가 83%의 비중을 차지하고 있었다. 주제별 이용계수를 살펴보면 문학 분야가 5.85로 가장 활발히 이용되고 있었고 법학 분야가 0.23으로 가장 저조하게 이용되고 있었다. 상호대차의 경우, KERIS 가입 회원기관과 대한변호사협회 모두 제법 분야, 민법 분야, 사법소송절차 분야 순으로 대출 비율이 높았다. 다만, 법학계인 KERIS 가입 회원기관이 실무계인 대한변호사협회에 비해 더 다양한 주제 분야의 법률서를 대출하고 있었다. 법률정보의 접근권 향상을 위해 법마루 대국민 대출서비스를 시행했지만 실제로는 열람 공간의 이용이 높았고, 대출 역시 일반서의 비중이 월등히 높다는 것을 확인할 수 있었다. 이를 개선하기 위해서는 법마루 대출 서비스 홍보 강화 및 개인화 서비스 제공, 도서대출 규정 정비 온라인서비스 강화 및 협력네트워크 구축 등이 필요할 것으로 보인다.
Abstract
This study analyzed the Beopmaru, Supreme Court Library of Korea, circulation data to identify user lending patterns and proposed a plan to reflect the analysis results in future user services. In 2022, Beopmaru's collection of books was 212,608, with law books accounting for 73%. However, general books accounted for 83% of actual circulation. Looking at the usage coefficient by topic, the literature field was the most actively used at 5.85, and the law field was the least used at 0.23. In the case of interlibrary loan, both KERIS member institutions and the Korean Bar Association had the highest loan ratios in the legal field, civil law field, and judicial litigation procedure field, in that order. However, member institutions affiliated with KERIS, a legal academic community, were lending law books on a wider range of subject areas than the Korean Bar Association, a practical organization. To improve access to legal information, the Beopmaru public service was implemented, but in reality, the use of reading space was high, and the proportion of general books loaned was much higher. In order to improve this, it seems necessary to strengthen the promotion of Beopmaru loan services, provide personalized services, improve book lending regulations, strengthen online services, and establish a cooperative network.
초록
학문 분야의 연구 동향 변화에 대한 연구는 해당 분야의 세부 연구주제와 구조에 대한 파악뿐만 아니라 시간 흐름에 따른 변화 모습을 관찰할 수 있는 방법이다. 이에 본 연구에서는 국내 문헌정보학 분야의 연구 동향을 살펴보기 위하여 2003년부터 2017년까지 한국학술지인용색인(KCI)에 등재된 문헌정보학 분야 학술지 중 인용지수가 가장 높은 3종에 개제된 논문의 한국어 저자키워드를 대상으로 동시출현단어 분석을 수행하였다. 시계열 분석을 위해 15년의 연구 기간을 5년 단위로 누적하여 2003년~2007년, 2003년~2012년, 2003년~2017년으로 구분하였고, 기간별로 출현빈도 10회 이상의 저자키워드를 선정하여 분석하고 이를 시각화하였다. 분석 결과, 2003년~2007년 기간의 지적구조는 총 25개의 키워드로 구성된 8개의 영역이 확인되었으며, 2003년~2012년 기간의 지적구조에서는 총 76개의 키워드로 구성된 3영역 17 군집이 확인되었다. 또한, 2003년~2017년 기간의 지적구조는 총 132개의 키워드로 구성된 6영역 32군집으로 나타났다. 누적 기간별 종합 분석 결과, 한국의 문헌정보학 분야는 지난 15년간 기간별로 새로운 키워드가 포괄적으로 추가되었으며, 세부 주제 역시 세분화 되어 점차 세분화되고 확장되고 있음을 확인하였다.
Abstract
Research on changes in research trends in academic disciplines is a method that enables observation of not only the detailed research subject and structure of the field but also the state of change in the flow of time. Therefore, in this study, in order to observe the changes of research trend in library and information science field in Korea, co-word analysis was conducted with Korean author keywords from three types of journals which were listed in the Korea Citation Index(KCI) and have top citation impact factor were selected. For the time series analysis, the 15-year research period was accumulated in 5-years units, and divided into 2003~2007, 2003~2012, and 2003~2017. The keywords which limited to the frequency of appearance 10 or more, respectively, were analyzed and visualized. As a result of the analysis, during the period from 2003 to 2007, the intellectual structure composed with 25 keywords and 8 areas was confirmed, and during the period from 2003 to 2012, the structure composed by 3 areas 17 sub-areas with 76 keywords was confirmed. Also, the intellectual structure during the period from 2003 to 2017 was crowded into 6 areas 32 consisting of a total of 132 keywords. As a result of comprehensive period analysis, in the field of library and information science in Korea, over the past 15 years, new keywords have been added for each period, and detailed topics have also been subdivided and gradually segmented and expanded.
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
의료기술과 생활환경의 발달로 인해 급속하게 노령화 사회가 진행되면서 노년의 삶에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 연구는 32명의 노령이용자와의 심층면접을 통하여 정보요구와 이용행태를 파악하고 정보 접근 경로 및 온라인 커뮤니케이션 방식에 대하여 알아보고자 하였다. 면담내용 분석 결과 노령이용자들이 주로 정보를 찾고자 하는 주제들은 건강과 뉴스, 여가 및 취미 생활로 조사되었고, 주로 이용하는 매체는 TV, 라디오, 인터넷, 가족 및 친지, 그리고 신문 등이었으며, 온라인 커뮤니티, 블로그, 소셜 네트워크 사이트와 같은 소셜 컴퓨팅 서비스는 현재 노령이용자층의 이용률은 낮지만 가족 및 사회 구성원과의 접촉 및 커뮤니케이션 기회를 확대함으로써 삶에 대한 만족감과 정신적 행복감을 증가시킬 수 있는 효과가 있을 것으로 인지하고 있는 것으로 파악되었다.
Abstract
The population aging occurs rapidly due to the advancement of the medical technology and living conditions and this led increased interests in how the elderly manages their lives. This study attempted to understand the information needs and behavior of the elderly users as well as to find about their information access and online communications. Based on the analysis of the interviews with thirty-two elderly users, they mainly looked for information on the topics such as health, news, leisure, and hobby. In addition, they primarily used television, radio, Internet, family members, relatives, and newspaper to obtain information. Their current use of social computing services including online communities, blogs, social network sites were low. However, the elderly users were aware of the social computing services’ effectiveness in increasing the satisfaction and happiness of their lives by expanding the opportunities for them to communicate with family members and other social members.
초록
약물중독 혹은 약물사용장애(substance use disorder)는 세계적으로 그 위험성과 유행성이 지속적으로 관측 되고 있다. 이러한 배경에서 수많은 관련 연구들이 진행이 되어왔지만, 이와 관련한 계량서지학적 분석은 미진한 상황이다. 특히, 약물중독과 관련된 다양한 특성들을 종합적으로 반영한 거시적 차원의 계량서지학적 접근법을 활용한 연구는 찾아보기가 힘든 상황이다. 이 연구에서는 이러한 약물중독의 다차원적 특성을 반영하기 위해 사회과학, 자연과학기술, 융복합 분야에서의 약물중독 연구 동향을 비교 분석하였다. 이 연구는 2002년부터 2021년까지의 약물중독 연구 논문을 Web of Science로부터 검색 후 수집하였으며, SCI(E) 및 SSCI 정보를 토대로 학문 분야를 분류하였다. 저자 키워드 동시출현 분석을 수행한 결과, 자연과학기술은 신경정신약물과 보상시스템에 관한 연구가 주를 이루었고, 사회과학 분야에서는 이보다는 인구학적 특성이 반영된 약물중독 연구가 수행되어 왔음을 알 수 있었고, 융복합 분야에서는 이러한 동향을 모두 아우르고 있는 것을 확인할 수 있었다. 저자 동시인용 분석도 수행을 하였는데, 이를 통해 자연과학기술 분야는 슈퍼 저자들이 관측된 반면, 사회과학 분야에서는 개인 저자뿐 아니라 기관 저자까지도 인용이 많이 되는 것으로 확인이 되었다.
Abstract
Drug addiction or substance use disorder is continuously observed worldwide for its risks and prevalence. In this context, numerous studies have been conducted regarding this issue. However, bibliometric analysis related to drug addiction is insufficient. In particular, it is difficult to find research that utilizes a macro-level bibliographic approach that comprehensively reflects various characteristics related to drug addiction. In this study, to reflect the multidimensional features of drug addiction, research trends in drug addiction in social science, natural science, and multidisciplinary studies were compared and analyzed. This study collected drug addiction research articles from 2002 to 2021 by searching from the Web of Science, and classified academic disciplines based on SCI(E) and SSCI information. Author keyword co-occurrence analysis was also conducted, which provided confirmation that natural science mainly studied psychoactive substances and the reward system in the brain, while drug addiction studies reflecting demographic characteristics were conducted in the domain of social science. In the multidisciplinary field, all of the above topics were covered. Author co-citation analysis was also employed, which showed that there are superstars (i.e., authors who receive a rigorous amount of citation) in the field of natural science, while in the social science domain, authors were highly cited not only at the individual level but also at the institutional level.
초록
인터넷의 보급 및 이용 활성화에 따라 인터넷을 통한 정보의 검색 및 획득이 정보검색의 일차적인 행태가 되고 있다. 인터넷을 통한 정보검색의 보편화는 인터넷 정보검색 포털이 제공하는 검색서비스의 중요성을 증대시키고 있다. 포털에서 제공하는 정보검색 서비스의 효율화는 인터넷 정보검색 환경의 효율화로 직결될 수 있다. 이에 본 고에서는 인터넷 정보검색 포털에서 제공하고 있는 서비스 가운데 인터넷 정보자료를 선별하고 조직화하여 제공하고 있는 디렉토리 서비스의 분류체계에 대해 고찰하였다. 구체적인 연구주제로 전통적인 문헌분류법에서 여러 주제분야에 공통적으로 적용될 수 있는 형식, 접근법을 모아 구성한 표준구분(standard subdivision) 항목들을 디렉토리 분류체계에서 어떻게 전개하고 있는 지 현황을 분석해 보았다. 이러한 분석을 기반으로 전통적인 문헌분류법의 표준구분에 포함된 항목들을 디렉토리 서비스에서 전개하는 방안을 제시하였다.
Abstract
With the rapid distribution and active usage of the Internet, information search and retrieval through Internet has become a primary form of information access. This ubiquity of information access through Internet means the increased significance of search performance offered by Internet portals, since the optimization of search performance by portal has strong implication for the effective access of information through Internet in general. In this context, this paper investigates the classification scheme used in the directory service of internet portals, which provides selected and organized access to Internet information. First, the author analyzes the deployment of directory classification of standard subdivision topics used in traditional library classification system, with emphasis on the table composed of the form and approach, which are applicable to diverse subject areas. Then, based on this analysis, he proposed a method of applying certain subdivisions of the standard subdivision to directory service of Internet portals.