- 권한신청
- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
39권 1호
초록
본 연구는 약물 연구 분야에 속하는 특허 사이에 나타나는 지식의 흐름을 살펴보고 이들 간의 영향력을 파악해보기 위해 특허데이터에서 나타나는 인용 관계를 분석하였다. 특허데이터의 수집은 Google Patents에서 진행하였다. 약물 연구와 관련된 특허 문서를 검색하여 상위 25개의 출원인을 선정하였고, 이를 바탕으로 출원인 사이에서의 인용 관계를 알아보고 각 출원인의 각 문서에 대한 피인용빈도와 순위를 활용하여 h-지수와 h-지수의 파생지표들의 값을 계산하여 비교하였다. 분석 결과를 종합하면, ‘Pfizer, MIT, Abbott’ 등의 출원인이 약물 연구 분야에서 영향력이 높은 출원인으로 드러났다. 5개의 계량서지학적 지표 중에서 g-지수와 hS-지수가 서로 유사한 결과를 보여주었고, 총인용빈도, 최대인용빈도, CPP의 순위를 가장 잘 반영하는 지표로 나타났다. 또한, 총인용빈도, CPP, 최대인용빈도 순으로 5개의 계량서지학적 지표와의 상관관계가 높았다. 한편, 기존의 특허 출원인의 기술적 영향력을 나타내는 것으로 알려진 지표인 CPP만으로는 정확한 비교가 어려운 경우도 나타났다.
Abstract
This study analyzes the relationship of citations appearing in the patent data to understand knowledge transfers and impacts between patent documents in the field of pharmaceutical research. Patent data were collected from a website, Google Patents. The top 25 assignees were selected by searching for patent documents related to pharmaceutical research. We identify the citation relationships between assignees, then calculate and compare the values of h-index and derived indicators by using the number of citations and rank for each document of each assignee. As a result, in the case of pharmaceutical research, the assignee, such as ‘Pfizer, MIT, and Abbott’ shows a high impact. Among the five bibliometric indicators, the g-index and hS-index show similar results, and the indicators are the most related to the rankings of Total Citation Frequency, Cites per Patents, and Maximum Citation Frequency. In addition, it is highly related to the five indicators in the order of Total Citation Frequency, Cites per Patents, and Maximum Citation Frequency. In some cases, it is difficult to make an accurate comparison with Cites per Patents alone, which is previously known to indicate the technological influence of patent assignees.
초록
본 연구는 대학도서관 이용자의 도서관 불안 요인을 분석하여 비대면 서비스가 도서관 불안해소에 미치는 영향에 관한 방안 제시를 목적으로 하였다. 이를 위해 코로나19 사태에 따른 대학도서관의 이용자 서비스 대응 활동 사례를 살펴보고, 재학생 5,000명 이상 10,000명 이하의 국내 4년제 대학도서관에서 재학생 1인당 도서관 방문자수가 가장 높은 순위부터 40교를 선정하여 비대면 방식의 정보 서비스 및 프로그램 사례를 분석하였고, K대학도서관을 이용하는 재학생을 대상으로 K-LAS를 재구성하여 설문조사를 실시하였다. 수집된 데이터를 대상으로 빈도분석, 기술통계분석, 탐색적 요인분석, 신뢰도분석, 상관관계분석, 다중회귀분석을 적용하여 이용자의 도서관 불안 요인을 분석하였다. 도서관의 물리적․환경적 요인, 자료검색선정 요인, 디지털 정보시스템 요인, 사서(직원) 요인, 심리․정서적 요인등 5가지 도서관 불안 요인과 비대면 서비스 활성화 요인간 관계를 파악하고, 비대면 서비스 활성화 요인이 도서관 불안요인에 미치는 영향을 살펴보았으며, 그 결과, 비대면 서비스 활성화 요인들이 도서관 디지털 정보시스템 불안 요인에 가장 크게 영형을 끼치는 것으로 나타났다. 분석결과에 기초하여 비대면 서비스 활성화를 통하여 이용자의 도서관 불안해소 방안을 도출해보고자 하였다.
Abstract
The purpose of this study was to present a plan on the effect of non-face-to-face services on library anxiety facilities by analyzing the library anxiety factors of university library users. To this end, we look at the cases of university library user service response activities in response to the COVID-19 crisis and select 40 schools with the highest number of library visitors per student from among domestic four-year university libraries with 5,000 or more and less than 10,000 students. Methods of information service and program cases were analyzed, and K-LAS was reconstructed and surveyed for current students using the K university library, and frequency analysis, descriptive statistical analysis, exploratory factor analysis, and reliability analysis, correlation analysis, and multiple regression analysis were applied to analyze the library anxiety factors of users. Identify the relationship between 5 library anxiety factors and non-face-to-face service activation factors, such as physical/environmental factors of the library, data search selection factors, digital information system factors, librarian (staff) factors, and psychological/emotional factors, and activate non-face-to-face services. The influence of these factors on library anxiety factors was examined, and as a result, it was found that non-face-to-face service activation factors had the greatest influence on library digital information system anxiety factors. Based on the analysis results, it was attempted to derive a plan to relieve users’ library anxiety by activating non-face-to-face services.
초록
본 연구는 연구자들의 데이터 공유 행위에 대한 이해에 목적을 두고 국내 생명공학분야 연구자와 연구학생을 대상으로 데이터 공유 의도에 영향을 미치는 요인을 살펴보았다. 이메일로 수집된 411개의 유효 응답은 PLS-SEM을 이용하여 분석하였다. 연구 결과, 첫째, 데이터 공유 규범과 학술적 상호주의는 데이터 공유 의도에 직접적으로 긍정적인 영향을 미친 것으로 나타났다. 둘째, 공동체 신뢰는 학술적 상호주의가 공동체 신뢰와 데이터 공유 의도의 매개변인일 때, 데이터 공유 의도에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 학술적 평판은 데이터 공유 규범과 학술적 상호주의, 그리고 데이터 공유 규범과 데이터 공유 의도 간의 관계에서, 학술적 상호주의와 데이터 공유 의도의 관계에서 유의한 조절효과를 보였다. 본 연구는 국내 생명공학 연구자들의 데이터 공유 의도에 영향을 미치는 요인에 대하여 Ostrom의 집단행동이론을 적용하여 살펴보았다는 점과 변인들의 영향 관계 안에서 학술적 평판의 조절효과를 발견하였다는 점에서 그 의의가 있다. 이러한 결과는 연구자들의 데이터 공유 행위를 촉진시킬 수 있는 방안으로 학술적인 보상 시스템의 개발의 필요성을 시사한다.
Abstract
The objective of this study is to investigate the factors which influence biotechnology scientists’ data sharing intention. This study employed Ostrom’s theory of collective action. The target population of this study includes scientists and students of biotechnology field in South Korea. A total of 411 responses which collected by e-mail were used for the final data analysis. The summary of this study is as follows. First, norm of data sharing and academic reciprocity were found to have significant positive influences on data sharing intention directly. Second, perceived community trust was found to have significant positive influences on data sharing intention when academic reciprocity was the mediator. Third, academic reputation showed the moderating effects on the relationship between norm of data sharing and academic reciprocity, and between norm of data sharing and data sharing intention. These findings show that researchers can approach the data sharing behaviors by using the mechanism of trust, norms, reciprocity, and reputation and indicate necessity for a development of academic reputation system to promote more data sharing behaviors of researchers.
초록
국내 학술연구의 동향을 구체적으로 파악하여 연구개발 활동의 체계적인 지원 및 평가는 물론 현재와 미래의 연구 방향을 설정할 수 있는 기초 데이터로서, 개별 학술지 논문에 표준화된 주제 범주(통제키워드)를 부여할 수 있는 효율적인 방안을 모색하였다. 이를 위해 한국연구재단 ｢학술연구분야분류표｣ 상의 분류 범주를 국내 학술지 논문에 자동 할당하는 과정에서, 자질선정 기법을 중심으로 자동분류의 성능에 영향을 미치는 주요 요소들에 대한 다각적인 실험을 수행하였다. 그 결과, 실제 환경의 불균형 데이터세트(imbalanced dataset)인 국내 학술지 논문의 자동분류에서는 보다 단순한 분류기와 자질선정 기법, 그리고 비교적 소규모의 학습집합을 사용하여 상당히 좋은 수준의 성능을 기대할 수 있는 것으로 나타났다.
Abstract
As basic data that can systematically support and evaluate R&D activities as well as set current and future research directions by grasping specific trends in domestic academic research, I sought efficient ways to assign standardized subject categories (control keywords) to individual journal papers. To this end, I conducted various experiments on major factors affecting the performance of automatic classification, focusing on feature selection techniques, for the purpose of automatically allocating the classification categories on the National Research Foundation of Korea’s Academic Research Classification Scheme to domestic journal papers. As a result, the automatic classification of domestic journal papers, which are imbalanced datasets of the real environment, showed that a fairly good level of performance can be expected using more simple classifiers, feature selection techniques, and relatively small training sets.
초록
국내를 비롯하여 전 세계적으로 우울증 환자 수가 매년 증가하는 추세이다. 그러나 대다수의 정신질환 환자들은 자신이 질병을 앓고 있다는 사실을 인식하지 못해서 적절한 치료가 이루어지지 않고 있다. 우울 증상이 방치되면 자살과 불안, 기타 심리적인 문제로 발전될 수 있기에 우울증의 조기 발견과 치료는 정신건강 증진에 있어 매우 중요하다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 본 연구에서는 한국어 소셜 미디어 텍스트를 활용한 딥러닝 기반의 우울 경향 모델을 제시하였다. 네이버 지식인, 네이버 블로그, 하이닥, 트위터에서 데이터 수집을 한 뒤 DSM-5 주요 우울 장애 진단 기준을 활용하여 우울 증상 개수에 따라 클래스를 구분하여 주석을 달았다. 이후 구축한 말뭉치의 클래스 별 특성을 살펴보고자 TF-IDF 분석과 동시 출현 단어 분석을 실시하였다. 또한, 다양한 텍스트 특징을 활용하여 우울 경향 분류 모델을 생성하기 위해 단어 임베딩과 사전 기반 감성 분석, LDA 토픽 모델링을 수행하였다. 이를 통해 문헌 별로 임베딩된 텍스트와 감성 점수, 토픽 번호를 산출하여 텍스트 특징으로 사용하였다. 그 결과 임베딩된 텍스트에 문서의 감성 점수와 토픽을 모두 결합하여 KorBERT 알고리즘을 기반으로 우울 경향을 분류하였을 때 가장 높은 정확률인 83.28%를 달성하는 것을 확인하였다. 본 연구는 다양한 텍스트 특징을 활용하여 보다 성능이 개선된 한국어 우울 경향 분류 모델을 구축함에 따라, 한국 온라인 커뮤니티 이용자 중 잠재적인 우울증 환자를 조기에 발견해 빠른 치료 및 예방이 가능하도록 하여 한국 사회의 정신건강 증진에 도움을 줄 수 있는 기반을 마련했다는 점에서 의의를 지닌다.
Abstract
The number of depressed patients in Korea and around the world is rapidly increasing every year. However, most of the mentally ill patients are not aware that they are suffering from the disease, so adequate treatment is not being performed. If depressive symptoms are neglected, it can lead to suicide, anxiety, and other psychological problems. Therefore, early detection and treatment of depression are very important in improving mental health. To improve this problem, this study presented a deep learning-based depression tendency model using Korean social media text. After collecting data from Naver KonwledgeiN, Naver Blog, Hidoc, and Twitter, DSM-5 major depressive disorder diagnosis criteria were used to classify and annotate classes according to the number of depressive symptoms. Afterwards, TF-IDF analysis and simultaneous word analysis were performed to examine the characteristics of each class of the corpus constructed. In addition, word embedding, dictionary-based sentiment analysis, and LDA topic modeling were performed to generate a depression tendency classification model using various text features. Through this, the embedded text, sentiment score, and topic number for each document were calculated and used as text features. As a result, it was confirmed that the highest accuracy rate of 83.28% was achieved when the depression tendency was classified based on the KorBERT algorithm by combining both the emotional score and the topic of the document with the embedded text. This study establishes a classification model for Korean depression trends with improved performance using various text features, and detects potential depressive patients early among Korean online community users, enabling rapid treatment and prevention, thereby enabling the mental health of Korean society. It is significant in that it can help in promotion.
초록
본 연구는 미국도서관협회(American Library Association, ALA)의 인가를 받은 문헌정보학 프로그램에서 제공하는 데이터사이언스와 관련된 수업의 내용을 조사했다. 연구의 목적은 강의 계획서의 내용 분석을 통해 해당 수업에서 다뤄지는 교과목 명, 교과 설명, 학습 목표, 주차 별 주제를 살펴보는 것이다. 문헌정보학 프로그램에서의 데이터사이언스와 관련된 필수 과목 및 선택 과목은, 데이터사이언스 개론, 데이터 마이닝, 데이터베이스, 데이터 분석, 데이터 시각화, 데이터 큐레이션 및 관리, 머신 러닝, 메타데이터, 컴퓨터 프로그래밍 등 데이터사이언스 전 분야에 걸쳐 다양하게 교과목이 개설되어 있었다. 본 연구의 결과는 문헌정보학 프로그램에서 데이터사이언스 교과 과정을 개설 및 개정할 때 논의의 시작점이 될 수 있는 기초 자료가 되어 운영 역량을 강화하는데 활용되기를 기대한다.
Abstract
This preliminary study examined the status of data science-related course syllabi in the American Library Association (ALA) accredited Library and Information Science (LIS) programs. The purpose of this study was to explore LIS course syllabi related to data science, such as course title, course description, learning outcomes, and weekly topics. LIS programs offer various topics in data science such as the introduction to data science, data mining, database, data analysis, data visualization, data curation and management, machine learning, metadata, and computer programming. This study contributes to helping instructors develop or revise course materials to improve course competencies related to data science in the ALA-accredited LIS programs.
초록
본 연구는 안양시의 정체성과 특수성을 고려한 도서관 중장기 종합 발전 계획 수립을 위한 운영 전략들을 도출하고자 하는 목적으로 수행되었다. 이를 위해 본 연구에서는 다음과 같은 내용으로 진행되었다. 첫째, 안양시의 대내외 환경과 지역적 특수성 등을 파악하기 위해 안양시와 관련된 각종 문헌 자료 및 통계 자료들을 수집․분석해 정리하였다. 둘째, ｢국가도서관통계시스템｣ 및 ｢경기도 공공도서관 연감｣, 각종 도서관 관련 법규 등의 자료를 토대로 안양시 공공도서관의 운영 현황에 대해 파악하였다. 셋째, 안양시 공공도서관에서 근무하고 있는 사서 26명을 대상으로 안양시 정체성부터 현재의 도서관 운영 전반에 대한 의견을 수렴하기 위해 주관식 개방형 질문으로 구성한 설문조사를 실시해 분석하였다. 마지막으로, 앞서 정리한 현황 분석 내용과 최근의 도서관 트렌드, 정책 및 사회문화 환경 등을 반영해 향후 안양시 공공도서관의 중장기 발전 계획 수립의 토대가 될 수 있는 구체적인 운영 전략들을 ① 조직체계 및 인력 구성, ② 지역 간 균형 발전을 위한 시설 계획, ③ 장서 개발 및 보존 방향, ④ 특화주제 서비스 방안, ⑤ 협력체계 구축, ⑥ 홍보 방안의 여섯 가지 영역으로 구분해 제안하였다.
Abstract
The purpose of this study is to derive the operation strategies for establishing the mid-to-long-term comprehensive library development plans considering the identity and specificity of Anyang City. For this purpose, this study proceeded as follows. First, to understand the internal and external environment and regional characteristics of Anyang City, various literature and statistical data related to Anyang City were collected, analyzed, and organized. Second, the operation status of Anyang municipal libraries was analyzed with data such as ｢National Library Statistics System｣, ｢Gyeonggido Public Library Yearbook｣, and various library-related laws. Third, a survey with open-ended questions was conducted for twenty-six librarians working in Anyang municipal libraries to collect opinions on the identity of Anyang and the overall operations of the libraries. Lastly, by reflecting the current status analysis, the latest library trends, policies, and sociocultural environments, detailed operation strategies that can serve as a basis for establishing mid-to long term development plans for Anyang municipal libraries in the future were proposed. The above operating strategies were proposed by dividing into six areas such as (1) the plans for organizational system and manpower composition, (2) the facility plans for balanced regional development, (3) the collection development and preservation direction, (4) the special subject materials service plans, (5) the for establishing cooperation system, and (6) the public relations plans.
초록
현대 사회에서 ‘시민참여’는 다종의 분야에서 중요성이 인지되어 적극적으로 활용되고 있다. 기록관 역시 추세에 맞게 시민참여 활동 도입이 시도되고 있지만, 대부분이 공모전 참가와 기록물 기증 등과 같이 소극적인 참여 활동 형태를 띤다는 한계가 있다. 본 논문은 국내 기록관에 보다 적극적인 형태의 시민참여형 프로그램을 도입하기 위해 준비해야 할 사안과 구체적인 실행 방안을 마련하는 데 궁극적인 목적이 있다. 이를 위해 먼저 기록관리 영역에서 시민참여와 관련된 선행연구를 살피고, 관련 용어와 개념을 정립하였다. 다음으로 해외에서 안정적으로 운영 중인 선진사례를 선정하여 다양한 측면에서 분석하였고, 이를 통해 구체적인 프로그램 운영요소와 장․단점을 파악하였다. 이후 시민참여 활동이 이루어지고 있거나 이를 계획하고 있는 국내 기록관 현황조사를 통해 실제 프로그램 도입 시 실무적인 관점에서 고려해야 할 요소를 도출하였다. 본 연구를 기반으로 개별 기록관에 적합한 시민참여형 프로그램을 설계하고 운영함으로써 함께하는 기록문화 정립에 이바지하기를 바란다.
Abstract
In contemporary society, the importance of ‘Citizen Participation’ has been recognized and actively used in various fields. Archives are also planning citizen participation activities according to the trend, but there is a limit to taking the form of passive participation activities such as participation in contests and donation of records. The ultimate purpose of this study is to prepare issues and specific action plans to induce more active citizen participation in domestic archives. To this end, first, previous studies related to citizen participation in the field of records management were reviewed, and terms and concepts were established. Next, advanced cases that are stably operating overseas were selected and analyzed from various aspects, and through this, specific program operation elements and pros and cons were identified. After that, the current status of domestic archives that have or are planning to engage in citizen participation activities was investigated to derive factors to be considered from a practical point of view when introducing the actual program. Based on this study, it is hoped that it will contribute to the establishment of a participating recording culture by designing and operating Citizen-Participating Programs suitable for individual archives.
초록
SIARD_KR은 스위스 연방 기록보존소에서 개발한 관계형 데이터베이스 컨텐츠의 장기보존에 이용하는 기술인 SIARD를 우리나라의 실정에 맞게 일부 수정한 행정정보 데이터세트 보존 도구이다. 기존의 선행연구는 SIARD가 얼마나 관계형 데이터베이스안에 들어있는 모든 데이터를 손실 없이 잘 추출할 수 있는지에 초점이 맞춰져 있다. 하지만 데이터베이스에 들어있는 데이터 전부가 의미 있는 정보, 즉 행정정보 데이터세트는 아니다. 따라서 이 논문은 SIARD_KR이 행정정보 데이터세트의 특성을 반영하고 있는가에 대한 문제의식에서 시작한다. SIARD_KR이 단순히 DB에 저장된 데이터를 추출하는 도구가 아니고 의미 있는 정보만을 식별하여 추출할 수 있을지, 본래의 시스템에서 유리되어도 의미 있는 정보를 유지할 수 있을지 확인하려 한다. 본 논문은 SIARD_KR의 구조를 분석하고, 예상되는 문제점을 도출하여 그에 대한 개선방안을 제시하는 것을 목적으로 한다.
Abstract
SIARD_KR is an administrative information dataset preservation tool. It is a partially modified version of SIARD, technology used for long-term preservation of relational databases developed by the Swiss Federal Archives, to suit Korea’s situation better. Previous studies have focused on how SIARD is able to effectively extract all data contained in the relational database without loss. However, not all data contained in the database is meaningful information, that is, an administrative information dataset. This paper began, therefore, with the awareness of the problem of whether SIARD_KR reflects the characteristics of the administrative information dataset. SIARD_KR is not only a tool for extracting data stored in the DB. We want to see if it is capable of identifying and extracting only meaningful information, and maintaining meaningful information, even if it is separated from the original system. The purpose of this paper is to analyze the structure of SIARD_KR, identify expected problems, and suggest improvement measures for them.
초록
지능정보사회에서 VR 기술은 차세대 기술로서 주목받으며 그 중요성이 더욱 강조되고 있다. 이러한 배경에서 도서관에서도 VR 기술을 접목해야 할 필요성이 대두되고 있다. 본 연구는 국내외 도서관에서 이용되고 있는 VR 콘텐츠를 조사하여 분류하고 유형과 특징을 분석하는 데 목적이 있다. 따라서 본 연구에서는 VR 기술이 적용되고 있는 국내외 도서관을 대상으로 VR 콘텐츠 사례를 수집하여 분석하였으며, 분석 결과가 시사하는 바를 바탕으로 향후 VR 콘텐츠를 도서관에 적용하고자 할 때 유의해야 할 사항들을 제언하였다. 본 연구는 기존의 연구에서 중점적으로 논의되지 않았던 VR 콘텐츠를 대상으로 실제 사례에 기반하여 연구를 진행하였다는 점에서 의의가 있다.
Abstract
In an intelligent information society, VR technology is attracting attention as next-generation technology, and its importance as been emphasized. Against this background, there is a need to incorporate VR technology in libraries. The purpose of this study is to investigate and classify VR contents used in domestic and foreign libraries, and to analyze their characteristics and status. Therefore, in this study, cases of VR content were collected and analyzed for domestic and foreign libraries to which VR technology is applied and based on the implications of the analysis results, matters to be noted when applying VR content to the library in the future were suggested. This study is meaningful in that it conducted a study based on actual cases targeting VR content that was not discussed intensively in previous studies.
초록
본 연구에서는 대한민국 정부가 지정한 국가전략기술 사업인 반도체, 이차전지, 바이오 산업에 대한 여론을 파악하고 여론의 변화와 주가 흐름의 연관성을 분석하기 위해 각 산업별 대표 기업에 대한 기사의 댓글을 분석하였다. 반도체 산업에서 ‘삼성전자’, ‘SK하이닉스’, 이차전지 산업에서 ‘삼성SDI’, ‘LG화학’, 바이오 산업에서 ‘삼성바이오로직스’, ‘셀트리온’을 선정하여 이를 제목에 포함하고 있는 2020년 1월 1일부터 2020년 12월 31일까지 발행된 네이버 뉴스 기사의 댓글 47,452개를 수집하고 분석하였다. 먼저, 해당 댓글을 긍정, 중립, 부정의 감성으로 나누고 각 감성 그룹에서의 시간의 흐름에 따른 댓글의 동적인 주제를 분석하여 각 산업별 여론의 트렌드를 파악하였다. 분석 결과 반도체 산업 분야의 경우 투자, 코로나19관련 이슈, 삼성전자라는 대기업에 대한 신뢰, 정부 정책 변화로 인한 타격에 대한 언급이 주제 토픽으로 나타났다. 이차전지 산업체의 경우 투자, 배터리, 기업 이슈에 대한 언급이 주제 토픽으로 나타났다. 바이오 산업체의 경우 투자, 코로나19 관련 이슈 및 기업 이슈에 대한 언급이 주제 토픽으로 나타났다. 다음으로, 댓글의 감성이 실제 주가와 연관성이 있는지를 알아보고자 각 대표 기업 별 주가의 변화와 댓글의 감성 점수 변화를 시각적 분석기법을 이용하여 비교 분석하였다. 분석 결과, 댓글의 감성 점수와 주가의 변화 흐름이 매우 유사하게 나타남을 통해 여론의 감성 점수 변화와 주가의 흐름에는 연관성이 있음을 확인하였다. 본 연구는 주가와의 연관성이 높은 뉴스 기사 댓글을 분석했다는 점, 수집 시기를 코로나19로 선정하여 코로나19라는 특수한 상황에서의 여론 트렌드 변화를 파악했다는 점, 국가전략기술제도에 속하는 산업 기업에 대한 여론을 분석하여 정부기관의 관련 정책 제정에 객관적인 근거를 제공하였다는 점에서 의의를 지닌다.
Abstract
In this study, we analyzed comments on news articles of representative companies of the three industries (i.e., semiconductor, secondary battery, and bio industries) that had been listed as national strategic technology projects of South Korea to identify public opinions towards them. In addition, we analyzed the relationship between changes in public opinion and stock price. ‘Samsung Electronics’ and ‘SK Hynix’ in the semiconductor industry, ‘Samsung SDI’ and ‘LG Chem’ in the secondary battery industry, and ‘Samsung Biologics’ and ‘Celltrion’ in the bio-industry were selected as the representative companies and 47,452 comments of news articles about the companies that had been published from January 1, 2020, to December 31, 2020, were collected from Naver News. The comments were grouped into positive, neutral, and negative emotions, and the dynamic topics of comments over time in each group were analyzed to identify the trends of public opinion in each industry. As a result, in the case of the semiconductor industry, investment, COVID-19 related issues, trust in large companies such as Samsung Electronics, and mention of the damage caused by changes in government policy were the topics. In the case of secondary battery industries, references to investment, battery, and corporate issues were the topics. In the case of bio-industries, references to investment, COVID-19 related issues, and corporate issues were the topics. Next, to understand whether the sentiment of the comments is related to the actual stock price, for each company, the changes in the stock price and the sentiment values of the comments were compared and analyzed using visual analytics. As a result, we found a clear relationship between the changes in the sentiment value of public opinion and the stock price through the similar patterns shown in the change graphs. This study analyzed comments on news articles that are highly related to stock price, identified changes in public opinion trends in the COVID-19 era, and provided objective feedback to government agencies’ policymaking.
초록
본 연구는 중소병원에서 근무하는 보건의료인 중에서도 지금까지 연구 대상으로 채택되지 못한 간호사, 의료기사, 약사의 정보이용행태 및 정보요구를 탐색하여 병원 내 의학도서관의 정보서비스 개선 방향을 제시하는 것을 목적으로 한다. 이론적 배경과 선행연구 분석을 기반으로 하여 연구 설계를 진행하였으며, 전국의 중소병원에서 근무 중인 간호사, 의료기사, 약사를 대상으로 심층면담을 실시하였다. 연구 결과, 중소병원 보건의료인의 정보요구 발생 동기와 정보이용행태, 병원 내 의학도서관에 대한 인식을 파악할 수 있었으며, 이를 종합하여 병원 내 의학도서관 정보서비스 개선 방향을 제시하였다. 본 연구는 중소병원에서 근무하는 다양한 보건의료인의 정보이용행태 및 정보요구를 탐색한 초기 시도라는 점에서 의의를 갖는다.
Abstract
This study aims to present directions for improving information services of medical libraries in small and medium-sized hospitals by exploring the information use behavior and information needs of nurses, medical technicians, and pharmacists who had not been studied. The research design was conducted based on the reviewing theoretical background studies, and in-depth semi-structured interviews were conducted with nurses, medical technicians, and pharmacists working in small and medium-sized hospitals. The results show their information needs, information use behavior, and perceptions of the medical library in the hospital. Based on these results, this study suggests ways to improve the information services provided by medical libraries in hospitals. This research is meaningful because it was first to explore the information use behavior and information needs of health care professionals working in small and medium-sized hospitals.
초록
학문의 구조, 특성, 하위 분야 등을 계량적으로 규명하는 지적구조 분석 연구가 최근 급격히 증가하는 추세이다. 지적구조 분석 연구를 수행하기 위하여 전통적으로 사용되는 분석기법은 서지결합분석, 동시인용분석, 단어동시출현분석, 저자서지결합분석 등이다. 이 연구의 목적은 키워드서지결합분석(KBCA, Keyword Bibliographic Coupling Analysis)을 새로운 지적구조 분석 방식으로 제안하고자 한다. 키워드서지결합분석 기법은 저자서지결합분석의 변형으로 저자 대신에 키워드를 표지로 하여 키워드가 공유한 참고문헌의 수를 두 키워드의 주제적 결합 정도로 산정한다. 제안된 키워드서지결합분석 기법을 사용하여 Web of Science에서 검색된 ‘Open Data’ 분야의 1,366건의 논문집합을 대상으로 분석하였다. 1,366건의 논문집합에서 추출된 7회 이상 출현한 63종의 키워드를 오픈데이터 분야의 핵심 키워드로 선정하였다. 63종의 핵심 키워드를 대상으로 키워드서지결합분석 기법으로 제시된 지적구조는 열린정부와 오픈사이언스라는 주된 영역과 10개의 소주제로 규명되었다. 이에 반해 단어동시출현분석의 지적구조 네트워크는 전체 구성과 세부 영역 구조 규명에 있어 미진한 것으로 나타났다. 이러한 결과는 키워드서지결합분석이 키워드 간의 서지결합도를 사용하여 키워드 간의 관계를 풍부하게 측정하기 때문이라고 볼 수 있다.
Abstract
Intellectual structure analysis, which quantitatively identifies the structure, characteristics, and sub-domains of fields, has rapidly increased in recent years. Analysis techniques traditionally used to conduct intellectual structure analysis research include bibliographic coupling analysis, co-citation analysis, co-occurrence analysis, and author bibliographic coupling analysis. This study proposes a novel intellectual structure analysis method, Keyword Bibliographic Coupling Analysis (KBCA). The Keyword Bibliographic Coupling Analysis (KBCA) is a variation of the author bibliographic coupling analysis, which targets keywords instead of authors. It calculates the number of references shared by two keywords to the degree of coupling between the two keywords. A set of 1,366 articles in the field of ‘Open Data’ searched in the Web of Science were collected using the proposed KBCA technique. A total of 63 keywords that appeared more than 7 times, extracted from 1,366 article sets, were selected as core keywords in the open data field. The intellectual structure presented by the KBCA technique with 63 key keywords identified the main areas of open government and open science and 10 sub-areas. On the other hand, the intellectual structure network of co-occurrence word analysis was found to be insufficient in the overall structure and detailed domain structure. This result can be considered because the KBCA sufficiently measures the relationship between keywords using the degree of bibliographic coupling.
초록
본 연구는 코로나바이러스감염증-19 (이하 코로나19)로 인해 생겨난 코로나19 반시민성 주제와 코로나19 혐오 정서를 파악하기 위해 소셜 미디어 중 하나인 트위터의 코로나19 관련 게시물을 분석하였다. 2019년 12월 1일부터 2021년 8월 31일까지 21개월 동안 작성된 코로나19 관련 혐오 대상별(지역, 공공시설 혐오, 특정 인구 집단 혐오, 종교 혐오) 게시물 수집 및 전처리를 진행하여 총 63,802개의 게시물을 분석하였다. 혐오 대상별 빈도 분석, 다이나믹 토픽 모델링, 키워드 동시 출현 네트워크 분석 기법을 통하여 혐오 대상별 반시민성 주제와 혐오 키워드를 파악하였다. 첫째, 빈도 분석 결과, 지역, 공공시설 혐오는 상대적으로 증가하는 추세를 보이고 특정 인구 집단과 종교 혐오는 상대적으로 감소하는 추세를 확인할 수 있었다. 둘째, 다이나믹 토픽 모델링 분석 결과, 지역, 공공시설 혐오는 ‘대구, 경북지방 혐오’, ‘지역 간 혐오’, ‘공공시설 혐오’로 나타났고, 특정 인구 집단 혐오는 ‘중국 혐오’, ‘바이러스 전파자’, ‘실외(야외)활동 제재’로 나타났으며, 종교 혐오는 ‘신천지’, ‘기독교’, ‘종교 내 감염’, ‘방역 의무 거부’, ‘확진자 동선 비난’으로 나타났다. 셋째, 키워드 동시 출현 네트워크 분석 결과, 지역, 공공시설 혐오(코로나, 대구, 확진자, 신천지, 경북, 지역), 특정 인구 집단 혐오(코로나바이러스, 우한폐렴, 우한, 중국, 중국인, 사람, 입국, 금지), 종교 혐오(신천지, 코로나, 교회, 대구, 확진자, 감염) 등을 핵심 키워드로 확인할 수 있었다. 본 연구는 소셜 미디어를 활용한 국내 코로나19 혐오 대상 및 키워드 파악을 통해 코로나19 관련한 대중의 반시민성 여론을 파악하고자 하였다. 특히 기존의 선행연구에서 시도하지 않았던 주제인 코로나19 관련 혐오에 데이터 마이닝 기법을 이용하여 소셜 미디어에서 표출하는 대중의 반시민성 주제와 혐오 정서 탐색은 대중들의 여론을 파악하는 것이 의의가 있다. 더불어 본 연구 결과는 포스트 코로나 시대를 대비하는 문화적 소통 방안의 제도 및 정책 수립 기여를 위한 기본 자료에 기초할 수 있다는 점에서 실질적 함의를 시사한다.
Abstract
This study aims to understand topics of incivility related to COVID-19 from analyzing Twitter posts including COVID-19-related hate speech. To achieve the goal, a total of 63,802 tweets that were created between December 1st, 2019, and August 31st, 2021, covering three targets of hate speech including region and public facilities, groups of people, and religion were analyzed. Frequency analysis, dynamic topic modeling, and keyword co-occurrence network analysis were used to explore topics and keywords. 1) Results of frequency analysis revealed that hate against regions and public facilities showed a relatively increasing trend while hate against specific groups of people and religion showed a relatively decreasing trend. 2) Results of dynamic topic modeling analysis showed keywords of each of the three targets of hate speech. Keywords of the region and public facilities included “Daegu, Gyeongbuk local hate”, “interregional hate”, and “public facility hate”; groups of people included “China hate”, “virus spreaders”, and “outdoor activity sanctions”; and religion included “Shincheonji”, “Christianity”, “religious infection”, “refusal of quarantine”, and “places visited by confirmed cases”. 3) Similarly, results of keyword co-occurrence network analysis revealed keywords of three targets: region and public facilities (Corona, Daegu, confirmed cases, Shincheonji, Gyeongbuk, region); specific groups of people (Coronavirus, Wuhan pneumonia, Wuhan, China, Chinese, People, Entry, Banned); and religion (Corona, Church, Daegu, confirmed cases, infection). This study attempted to grasp the public’s anti-citizenship public opinion related to COVID-19 by identifying domestic COVID-19 hate targets and keywords using social media. In particular, it is meaningful to grasp public opinion on incivility topics and hate emotions expressed on social media using data mining techniques for hate-related to COVID-19, which has not been attempted in previous studies. In addition, the results of this study suggest practical implications in that they can be based on basic data for contributing to the establishment of systems and policies for cultural communication measures in preparation for the post-COVID-19 era.
초록
본 연구는 외국인 난민의 한국 체류와 관련된 정보상황을 이해하고, 요구되는 정보와 정보원을 파악하여, 정보행태 관점에서 외국인 난민과 한국사회에 필요한 변화, 국제사회 속에서 한국의 역할, 도서관계의 정보 전문가적 대응 방안을 제시하였다. Dervin의 의미형성이론과 Chatman의 정보빈곤 이론을 바탕으로 연구설계가 진행되었다. 한국에 합법적으로 체류 중인 외국인 난민을 연구 참여자로 선정하였고, 인식, 상황, 행태를 조사하기 위한 반구조화된 심층면담을 진행하였다. 연구결과를 바탕으로 외국인 난민, 한국 공공 및 민간기관, 도서관계에 적용 가능한 정보서비스 방안을 제시하였다. 이는 관련된 실증적 연구를 보완할 수 있고, 실제 정보 문제 해결을 위한 정보서비스의 가치를 높일 것으로 기대된다.
Abstract
The purposes of this study include i) to understand the circumstances of exposure to information during foreign refugees’ stay in South Korea, ii) to investigate their information needs and the use of information sources, and iii) to propose the change needed in the Korean society, the role of South Korea in the global community, and the service direction of libraries and information professionals. To this end, legally recognized refugees who have stayed in South Korea were recruited for semi-structured in-depth interviews and observations on their perception, situation, and active behavior. The discussions were transcribed for coding. The codes were analyzed by content analysis technics based on relevant previous studies and factors of Dervin’s Sense-making theory and Chatman’s Information Poverty theory. Based on these analyses, this study proposed strategies for foreign refugees and individuals and public organizations, including libraries and NGOs, from an information service perspective. It is expected that the proposed strategies will supplement related empirical quantitative research and add value to information services for solving information problems.