초록

본 연구는 최근 많은 이슈가 되고 있는 빅데이터를 도서관 분야에 적용하여 다양한 형태의 도서관 빅데이터의 활용 가치에 대한 이해를 높이고 이에 대한 수요자의 요구 분석을 바탕으로 공공도서관 빅데이터 서비스 모형을 개발하는 것을 목적으로 하고 있다. 이를 위해 도서관 빅데이터의 개념과 내용 및 가치 등을 고찰하고, 도서관 빅데이터 서비스에 대한 수요 분석을 바탕으로 도서관 빅데이터 서비스 모형을 개발하였다. 서비스 모형 개발을 위해 도서관 빅데이터의 유형에 따라 활용 가능한 도서관 빅데이터를 분석하였으며, 수요자의 요구를 다양한 방법으로 도출하였다. 수요자의 요구 분석은 도서관계 연구자 및 현장 사서와의 심층인터뷰, 표적집단인터뷰(Focus Group Interview, 이하 FGI), 사서 및 이용자 설문조사를 통해 이루어졌다. 이를 바탕으로 총 16개의 도서관 빅데이터 서비스 모형을 정의하고, 서비스의 필요성, 시급성, 개발 가능성을 고려해 최종적으로 사서 의사결정 지원 서비스와 이용자 도서 추천 및 독서이력 관리 서비스 모형을 개발하였다.

Abstract

Big data refers to dataset whose size is beyond the ability of typical database software tools to capture, store, manage, and analyze. And now it is considered to create the new opportunity in every industry. The purpose of this study is to develop of big data services in public library for improved library services. To this end, analysed the type of library big data and needs of stockholders through the various methods such as deep interview, focus group interview, questionnaire. At first step, we defined the 16 big data service models from interview with librarians, and LIS professions. Second step, it was considered necessity, timeliness, possibility of development. We developed the final two services called on ‘Decision Support Services for Public Librarians’ and ‘Book Recommendation Services for Users.’

초록

Abstract

The purpose of this conceptual paper is to identify the library services market and its characteristics versus the common commodity market so that marketing and management in library services can be more fruitful in terms of research and development. Based on the developed hypothetical market, a library services market is identified; the market is then characterized in comparison to the common commodity market using three theoretical characteristics of the library services market: indirect exchange, limited competition, and time-lagging exchange. Based on these characteristics, two possible research directions are suggested: development of goals for library management and consideration of applications in library marketing.

초록

이 연구에서는 토픽 모델링 결과 해석의 용이성을 위하여, 동적 인용 네트워크를 활용하여 LDA 기반 토픽 모델링의 토픽 수를 설정하고 중복 배치된 주요 키워드를 자아 중심 네트워크 분석을 통해 재배치하여 제시하는 방법을 제안하였다. ‘White LED’ 두 분야의 논문 데이터를 이용하여 분석한 결과, 동적 인용 네트워크 분석을 통해 형성된 분석대상 문헌집단에 혼잡도에 따른 토픽수를 사용하고 중복 분류된 토픽 내 주요 키워드를 자아중심 네트워크 분석 기법을 적용하여 재배치한 결과가 토픽 간의 중복도가 가장 낮은 것으로 나타났다. 따라서 동적 인용 네트워크 및 자아 중심 네트워크 분석을 적용함으로써 토픽모델링에 의한 분석 결과를 보완하는 다면적인 연구 동향 분석이 가능할 것으로 보인다.

Abstract

The combined approach of using ego-centric network analysis and dynamic citation network analysis for refining the result of LDA-based topic modeling was suggested and examined in this study. Tow datasets were constructed by collecting Web of Science bibliographic records of White LED and topic modeling was performed by setting a different number of topics on each dataset. The multi-assigned top keywords of each topic were re-assigned to one specific topic by applying an ego-centric network analysis algorithm. It was found that the topical cohesion of the result of topic modeling with the number of topic corresponding to the lowest value of perplexity to the dataset extracted by SPLC network analysis was the strongest with the best values of internal clustering evaluation indices. Furthermore, it demonstrates the possibility of developing the suggested approach as a method of multi-faceted research trend detection.

초록

네트워크 분석이 확산되면서 매개중심성이나 연결정도중심성과 같은 다양한 중심성 지수가 개발되어 활용되고 있으나, 가중 네트워크에서 지역중심성을 측정할 수 있는 지수로는 최근접이웃중심성 이외에는 거의 알려져 있지 않다. 이 연구에서는 가중 네트워크를 위한 일반화된 지역중심성 지수인 이웃중심성 지수를 새롭게 제안한다. 이웃중심성 지수는 파라미터 α를 사용하여 이진 네트워크를 위한 연결정도중심성 지수와 가중 네트워크를 위한 최근접이웃중심성 지수를 일반화한 것이다. 6가지 실제 네트워크 데이터를 대상으로 하여 제안된 지수의 특징과 적정 파라미터 값을 살펴보는 실험을 수행하고 결과를 보고하였다.

Abstract

While there are several measures for node centralities, such as betweenness and degree, few centrality measures for local centralities in weighted networks have been suggested. This study developed a generalized centrality measure for calculating local centralities in weighted networks. Neighbor centrality, which was suggested in this study, is the generalization of the degree centrality for binary networks and the nearest neighbor centrality for weighted networks with the parameter α. The characteristics of suggested measure and the proper value of parameter α are investigated with 6 real network datasets and the results are reported.

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이 연구는 한국의 정신의학 국제공동연구 협력망 구축을 위하여, 네트워크 분석에 중점을 두어 정신의학 국제공동연구의 공저관계를 반영하는 지식구조를 규명하였다. 먼저 국가 레벨에서의 지식구조 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 5년 간 공동연구 비율은 89.97%로 높은 편이며, 시간의 경과에 따라 국제공동연구의 비율은 증가함을 확인하였다. 둘째, 아시아 국가들 간의 협업은 저조한 상태임을 확인하였다. 셋째, 국제공동연구 논문 수 및 중심성 값이 가장 높은 국가(또는 집단)는 EU-28로 확인되었다. 또한 연구성과 레벨에서의 지식구조 분석 결과는 다음과 같다. 중심성과 연구성과와의 상관관계를 분석하였으며, 분석 결과 세 가지 중심성 지표 간에는 정적 상관관계가 나타났고 중심성이 높은 국가는 연구성과도 좋았다.

Abstract

This study clarified the knowledge structure of international collaboration in psychiatry based on analyzing networks in order to construct cooperation networks for international collaboration in psychiatry in South Korea. The result of analysis of knowledge structure at a state-level is as follows. First, this study found that the rate of collaboration for five years is high as 89.97%. Moreover, this study investigated the change of rate of collaboration and international collaboration according to the passage of time, and ascertained that while the rate of international collaboration has increased, Second, this study examined the trend of research on collaboration between Asian countries, and found that collaboration between Asian countries is on a low level. Third, the country (or group) that the number of papers of international collaboration and the value of centrality are the highest is EU-28. The result of analysis of knowledge structure at a research output-level is as follows. this study analyzed the correlation of centrality with research output, and found that positive correlation exists in the three indicators of centrality, and a country with high centrality has good research output.

초록

학술지의 인용빈도를 특정하여 산출된 지수로 단일 논문의 영향력을 평가하는 것에 대한 비판으로 인해 단일 논문의 인용 영향력을 측정하는 인용지수에 대한 연구가 다양하게 시도되었다. 이 연구에서는 8개의 단일 논문 인용영향력 평가 지수를 살펴보고 KCI 논문 데이터베이스를 대상으로 각 인용지수의 분야별 편향성을 조사하여 보았다. 대상 지수는 단순 인용빈도, 페이지랭크, f-값, CCI, c-지수, 단일문헌 h-지수, 단일문헌 hs-지수, cl-지수였다. 분석결과 페이지랭크가 학문 분야별 균등성, 학문 분야 내에서 학술지별 균등성 영역에서 가장 편향성이 없는 것으로 나타났다. 반면에 단순 인용빈도는 특정 학문분야나 특정 학술지에 편향된 결과를 산출할 가능성이 높은 것으로 나타났다. KCI 데이터베이스에서는 논문의 단순 인용빈도만 제공하고 있는데, 분야별 균등성을 가장 잘 유지하는 지수인 논문 페이지랭크를 함께 제공할 필요가 있다. 아울러 인용한 문헌의 인용빈도만으로 산출이 가능해서 이용자의 검색 결과로부터 바로 산출할 수 있는 지역 네크워크 지수 중에서는 cl-지수가 가장 균등성을 잘 유지하므로 계산 과정과 서비스가 손쉬운 지수로 함께 제공하는 것도 검토해야 한다.

Abstract

The impact of a journal is commonly used as the impact of an individual paper within that journal. It is problematic to interpret a journal’s impact as a single paper’s impact of the journal, so there are several researches to measure a single paper’s impact with its own citation counts. This study applied 8 impact indicators to Korean Citation Index database and examined discipline bias of each indicator. Analyzed indicators are simple citation counts, PageRank, f-value, CCI, c-index, single publication h-index, single publication hs-index, and cl-index. PageRank has the least discipline bias at highly ranked papers and journal bias in a discipline. On the contrary, simple citation counts showed strongly biased results toward a certain discipline or a journal. KCI database provides only simple citation counts. It needs to show PageRank (global indicator) to discover influential papers in diverse areas. Furthermore it needs to consider to provide the best of local indicators. Local indicators can be calculated only with papers in users’ search results because they uses citation counts of citing papers and the number of references. They are more efficient than global indicators which explore the whole database. KCI should also consider to provide Cl-index (local indicator).