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불확실성이란 정보의 합의나 현존하는 지식 부족으로 인해 명제의 지식이 불완전한 상태를 의미한다. 과학적 지식의 불확실성을 연구하는 학술문헌의 양은 시간이 흐름에 따라 기하급수적으로 증가하고 있으며, 이에 따라 새로운 지식이 발견되고 연구가 발전하고 있다. 이처럼 시간의 흐름은 지식의 불확실성의 패턴을 발견하는데 중요한 요인이 될 수 있음에도 불구하고 기존의 연구들은 불확실성 단어의 단순 출현 빈도를 기반으로 특정 학문 영역에서 불확실성의 특성을 파악해왔다. 따라서, 본 연구에서는 구축한 불확실성 단어를 생의학 영역의 불확실성 연구에 적용하여 시간의 흐름에 따른 불확실성의 변화와 패턴을 파악하고자 한다. 시간의 흐름에 따른 생의학 지식의 패턴을 분석하기 위해 대표 개체 페어, 동사 유형, 대표 개체의 패턴을 살펴보았으며 선형 회귀 분석을 통해 유의성 검증을 수행했다. 개체 페어 분석에서는 17건 중 7건의 개체 페어가 유의하게 감소하는 패턴을 보였다. 10개의 대표적인 동사 유형은 모두 시간이 흐름에 따라 유의하게 감소했다. 대표 개체의 연도별 상대적 중요도 분석에서는 유의하게 상승과 하강 패턴을 보이는 개체들의 불확실성 증감을 분석했다.

Abstract

Uncertainty means incomplete stages of knowledge of propositions due to the lack of consensus of information and existing knowledge. As the amount of academic literature increases exponentially over time, new knowledge is discovered as research develops. Although the flow of time may be an important factor to identify patterns of uncertainty in scientific knowledge, existing studies have only identified the nature of uncertainty based on the frequency in a particular discipline, and they did not take into consideration of the flow of time. Therefore, in this study, we identify and analyze the uncertainty words that indicate uncertainty in the scientific literature and investigate the stream of knowledge. We examine the pattern of biomedical knowledge such as representative entity pairs, predicate types, and entities over time. We also perform the significance testing using linear regression analysis. Seven pairs out of 17 entity pairs show the significant decrease pattern statistically and all 10 representative predicates decrease significantly over time. We analyze the relative importance of representative entities by year and identify entities that display a significant rising and falling pattern.

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Abstract

This study aims to identify and categorize the content and public use patterns of social scientists’ informal communication activities. Using Twitter data, we identified Korean 736 social scientists who participated in communication activities with the public, and analyzed 4,548 tweets that revealed their informal communication activities. This study is meaningful in that it explored informal communication between social scientists and the public, which was not previously revealed in scholarly communication, and identified the types of informal communication activities, communication media, and collaborative sectors in detail.

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본 연구는 뇌파측정기술(EEG)의 ERP와 판별분석을 이용하여 이용자 기반의 비디오 키프레임들을 자동으로 추출할 수 있는 방안을 제안하였다. 구체적으로, 20명의 피험자를 대상으로 한 실험을 통해서 이미지 처리 과정을 다섯 개의 정보처리단계들(자극주목, 자극지각, 기억인출, 자극/기억 대조, 적합 판정)로 구분하여 각 단계별로 적합한 뇌파측정기술의 ERP 유형을 제안하여 검증해 보았다. 검증 결과, 각 단계별로 서로 다른 ERP 유형(N100, P200, N400, P3b, P600)을 나타냈다. 또한 세 그룹(적합, 부분적합 및 비적합 프레임)간을 구별할 수 있는 중요한 변수들로는 P3b에서 P7의 양전위 최고값과 FP2의 음전위 최저값의 잠재기로 나타났고, 이러한 변수들을 이용해 판별분석을 수행한 후 적합 및 비적합 프레임들을 분류할 수 있었다.

Abstract

This study proposed a key-frame automatic extraction method for video storyboard surrogates based on users’ cognitive responses, EEG signals and discriminant analysis. Using twenty participants, we examined which ERP pattern is suitable for each step, assuming that there are five image recognition and process steps (stimuli attention, stimuli perception, memory retrieval, stimuli/memory comparison, relevance judgement). As a result, we found that each step has a suitable ERP pattern, such as N100, P200, N400, P3b, and P600. Moreover, we also found that the peak amplitude of left parietal lobe (P7) and the latency of FP2 are important variables in distinguishing among relevant, partial, and non-relevant frames. Using these variables, we conducted a discriminant analysis to classify between relevant and non-relevant frames.

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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.

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이 연구에서는 자관의 학술지 상호인용 및 동시인용 분석을 통하여 단순 피인용빈도 이상의 학술지 인용 패턴 분석을 시도 하였다. 이 연구를 통해 학술지의 중요도 파악에 있어서 자관 인용 네트워크의 구조적 분석이 인용빈도 이상의 자관 인용 패턴에 대한 설명을 하고 있는지와, Web of Science에서 제공하는 JIF 이외의 일반적 인용 지수 서비스들을 고려해야 할 필요성이 있는지를 살펴보았다. Y대학교 생명시스템대학 생명공학과 전·현직 교수진이 2006년과 2007년에 발표한 학술논문의 인용 네트워크 분석 및 Web of Science 이외의 일반적 인용 지수들간의 관계를 분석한 결과는 다음과 같다. 첫째, 자관의 상호인용 네트워크를 통해 자관의 연구 분야를 확인할 수 있었다. 둘째, 자관의 동시인용 네트워크 지수들은 자관 인용 네트워크의 구조적 속성을 반영하는 인용 패턴의 설명이 가능하며 이는 피인용빈도와 유사하면서도 추가적인 설명력을 가지는 것을 확인하였다. 셋째, 일반적 인용지수로는 JIF 외에도 합산지향지수, h-index와 같은 다양한 일반적 인용 지수들의 설명력이 다양하므로 이를 이용하여 다각적으로 고려하는 것이 필요한 것으로 파악되었다. 또한 학술지 평가에서 인용 색인 데이터베이스의 수록범위보다는 지수의 유형에 따른 설명력 차이가 크다는 것을 확인하였다. 이와 같은 자관의 인용 네트워크 분석은 정보서비스의 여러 분야에서 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

Abstract

In this study, we testify that network structural attributes of a citation network can explain other aspects of journal citation behaviors and the importances of journals. And we also testify various citation impact indicators of journals including JIF and h-index to verify the difference among them especially focused on their ability to explain an institution's local features of citation behaviors. An institutional citation network is derived using the articles published in 2006-2007 by biotechnology faculties of Y University. And various journal citation impact indicators including JIF, SJR, h-index, EigenFactor, JII are gathered from different service sites such as Web of Science, SCImago, EigenFactor.com, Journal-Ranking.com. As a results, we can explain the institution's 5 research domains with inter-citation network. And we find that the co-citation network structural features can show explanations on the patterns of institutional journal citation behavior different from the simple cited frequency of the institution or patterns based on general citation indicators. Also We find that journal ranks with various citation indicators have differences and it implies that total-based indices, average-based indices, and hybrid index(h-index) explain different aspects of journal citation pattern. We also reveal that the coverage of citation DB doesn't be a matter in the journal ranking. Analyzing the citation networks derived from an institution's research outputs can be a useful and effective method in developing several library services.

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본 연구는 음악의 내용에 해당하는 음렬 패턴을 대상으로 분류자질을 선정하고 이를 기준으로 음렬간 유사도를 측정한 후 음렬간 군집을 형성하였다. 이는 내용기반음악검색 시스템에서 유사한 음렬을 검색 결과로 제시함으로써 이용자 탐색을 용이하게 하기 위함이다. 실험문헌집단으로는 「A Dictionary of Musical Themes」에 수록된 주제소절의 kern 형식 파일을 사용하였으며, 음렬 처리도구로는 Humdrum Toolkit version 1.0을 사용하였다. 음렬의 분절 여부와 시작 위치에 따른 네 가지 형태의 유사도 행렬을 대상으로 계층적 클러스터링 기법을 사용하여 유사한 음렬간 군집을 형성하였다. 이들 결과에 대한 평가는 외적 기준이 되는 수작업 분류표가 있는 경우 WACS 척도를 사용하였고, 음렬 내 임의의 위치에서부터 시작한 음렬을 대상으로 한 경우, 클러스터링 결과로부터 얻어낸 군집 내 공통 자질 패턴 분포를 통해 내적 기준을 마련하여 평가하였다. 평가 결과에 의하면 음렬의 시작 위치와 무관하게 분절한 자질을 사용하여 클러스터링한 결과가 그렇지 않은 것에 비해 뚜렷한 차이를 보이며 높게 나타났다.

Abstract

In this paper, classification feature is selected with focus of musical content, note sequences pattern, and measures similarity between note sequences followed by constructing clusters by similar note sequences, which is easier for users to search by showing the similar note sequences with the search result in the CBMR system. Experimental document was 「A Dictionary of Musical Themes」, the index of theme bar focused on classical music and obtained kern-type file. Humdrum Toolkit version 1.0 was used as note sequences treat tool. The hierarchical clustering method is by stages focused on four-type similarity matrices by whether the note sequences segmentation or not and where the starting point is. For the measurement of the result, WACS standard is used in the case of being manual classification and in the case of the note sequences starling from any point in the note sequences, there is used common feature pattern distribution in the cluster obtained from the clustering result. According to the result, clustering with segmented feature unconnected with the starting point Is higher with distinct difference compared with clustering with non-segmented feature.

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Abstract

Since the 1990s, informetrics has grown in popularity among information scientists. Today it is a general discipline that comprises all kinds of metrics, including bibliometrics and scientometrics. To illustrate the dynamic progress of this field, this study aims to identify the structure and infrastructure of the informetrics literature using statistical and profiling methods. Informetrics literature was obtained from the Web of Knowledge for the years 2001-2010. The selected articles contain least one of these keywords: ‘informetrics’, ‘bibliometrics’, ‘scientometrics’, ‘webometrics’, and ‘citation analysis.’ Noteworthy publication patterns of major countries were identified by a statistical method. Intellectual structure analysis shows major research areas, authors, and journals.

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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.

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본 연구는 대학생들의 개인적 특성이 도서관 모바일 이용도와 도서관 모바일 콘텐츠 이용 패턴에 어떤 영향을 미치는지 살펴보았다. 개인적 특성의 변인들로는 대학생의 성별, 전공, 학년, 대학, 인지된 유용성, 개인적 혁신성 및 스마트폰 의존도를 사용하였다. 설문 조사는 두 개의 대학들의 학부생 309명을 대상으로 진행하였다. 조사 결과, 전공, 학년, 인지된 유용성 및 개인적 혁신성은 모바일 이용도에, 그리고 성별, 전공, 대학 및 스마트폰 의존도는 모바일 콘텐츠 이용 패턴에 유의미한 영향을 미쳤다. 끝으로 이러한 연구 결과를 반영하여 효율적인 대학도서관 모바일 구현을 위한 방안들을 제안하였다.

Abstract

This study aims to investigate the influence of undergraduate students’ personal characteristics on the use behaviors of library mobiles and its contents. We used gender, major, grade, university, perceived usefulness, personal innovativeness, and smartphone dependency variables to measure their personal characteristics. We conducted a survey with 309 undergraduate students who belong to two universities. The results showed that the major, grade, perceived usefulness, and innovativeness variables significantly influenced the use frequency of library mobiles, while the gender, major, university, and smartphone dependency ones did the use pattern of library mobile contents. Based on the results, we proposed three methods for constructing an efficient university library mobile.

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본 연구는 2004년에서 2012년까지 9년간의 KERIS 문헌복사 트랜잭션 데이터를 대상으로 문헌복사 서비스 참여기관에 대한 통계 분석과 네트워크 분석을 수행하였다. 연구 결과 발견한 주요 사실은 다음과 같다. 첫째, 신청건수가 제공건수에 비해 많은 기관이 전체 기관 중에서 약 80%를 차지하고 있었다. 둘째, 신청과 제공면 모두 건수가 많은 상위기관들에게 문헌복사 서비스 의존도가 높으며, 특히 제공면에서 그 집중도가 더욱 높았다. 셋째, 2012년 대학도서관 학술지를 대상으로 주제별 네트워크 분석 결과 각 주제별로 단일기관 집중형, 복수기관 주도형, 다수기관 분산형과 같은 세 가지 유형의 협력체제가 나타남을 파악하였다.

Abstract

In this study, we analyzed KERIS Document Delivery Service (DDS) using its transaction data for the period of nine years from 2004 to 2012. We first examined the overall statistics focusing on member contributions, and conducted a network analysis based on the records of request/response (supply) between member libraries. Key findings include the following: First, in over 80% of member libraries, the number of outgoing requests exceeded the number of their responses to incoming requests. That is, for the vast majority of member libraries, their participation was concentrated on the request side. Second, KERIS DDS relies heavily on a relatively small number of top contributors, especially on the supply side. While the top contributors were active in both requests and responses (supplies), in most cases, they received and processed a disproportionally large number of requests. Third, the network analysis based on DDS requests for journal articles in 2012 further revealed the central role of top contributors. The level and pattern of concentration, however, appeared to differ by subjects (DDC). Three main patterns of centralization were found in different subjects - a network centered on a single member, a network having multiple centers, or a distributed network.