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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
인적 네트워크는 지식공유의 중요한 창구로서 암묵적 지식을 비롯한 다양한 정보문제에 주요한 해결 수단이 될 수 있다. 특히 조직에서 1인으로 구성된 학교도서관의 사서교사(또는 사서)의 경우, 업무를 위한 인적 네트워크는 조직 내부 구성원보다는 동일 직무를 담당하는 조직 외부인과의 관계가 효과적일 수 있다. 이에 본 연구는 1인 사서교사의 업무 관련 인적 네트워크 특성을 탐색하고 이러한 네트워크 특성과 직무 만족 및 역할 모호성 해소와의 관계성을 파악하는 것을 목적으로 한다. 서울시 지역 내 사서교사 네트워크 협의회 1곳을 대상으로 설문조사를 실시하였으며, 수집된 설문데이터는 소셜네트워크분석(SNA: social network analysis) 방법을 활용하여 분석하였다. 연구결과, 사서교사의 인적 네트워크는 네트워크 협의회 내 대표 교 이력의 사서교사를 중심으로 업무 도움 관계가 활발하였으며, 저 경력의 초임 교사에게는 업무 도움을 요청할 수 있는 대상이 적은 특징이 확인되었다. 또한 개인의 인적 네트워크 특성은 직무 만족과 역할 모호성 해소에 영향을 주지 않는 것으로 나타났다. 연구결과를 토대로 1인 사서교사의 업무 관련 정보문제 해결을 위한 사서교사 간 협력 및 네트워크의 활성화 방안의 필요성을 제안하였다.
Abstract
Human networks can be an important means of solving various information problems including tacit knowledge, as an essential channel of knowledge sharing. Particularly, in the case of a teacher librarian(or librarian) of a school library composed of one person in the organization, the human networks for work can be more effective with people outside the organization who are in charge of the same duties than with members inside the organization. Thus, this study aims at exploring the characteristics of the personal networks related to the work of teacher librarians and understanding the effect of these network characteristics on job satisfaction and role ambiguity resolution. A survey was conducted on one of the teacher librarian associations in Seoul, and the collected data were analyzed using social network analysis(SNA) method. As a result, it was found that personal networking of teacher librarians is active in experienced teacher librarians, while those with shorter career have fewer channels of help-seeking. Also, the characteristics of personal networking do not affect job satisfaction and the resolution of role ambiguity. Based on these results, this study proposes the expansion of collaborating and networking among teacher librarians to solve information problems in a single-person workplace.
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 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.