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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
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초록
전자기록관리시스템을 개발하기 위해서는 전통적으로 그 효용을 검증받아온 기록관리원칙과 디지털정보가 공유하는 속성을 모두 감안하여야 한다. 디지털 환경에 맞추어 전통적인 기록관리원칙을 재확인한 기록관리 국제표준 ISO 15489는 전자기록관리시스템을 구축하는 데 가장 유용한 지침이라고 할 수 있다. 이 연구에서는 ISO 15489의 기능영역별 원칙을 추출하고, 이를 대표적인 전자기록관리시스템 설계표준(미 국방성표준, 영국 국립기록보존소 표준, 유럽연합의 요건모형)과 비교하여 분석함으로써 공통적인 시스템요건을 규명하였다. 그리고 이 핵심요건을 우리나라의 자료관시스템규격의 해당항목과 비교분석하였다. 현재 각급 행정기관 내에 설치 중인 자료관의 업무전산화 시스템으로 개발된 이 표준을 본격적인 전자기록관리시스템으로 발전시킬 수 있는 방안을 제안하였다.
Abstract
In order to design effective electronic records management systems, it is viable to consider both traditional principles of records management, proven to be effective, and the characteristics of digital information. ISO 15489, an international standard for records management, is acknowledged as the most useful guidelines for this goal. The present study extracted basic principles of electronic records management from its provisions of 7 functional steps. It then compared the principles to system requirements of three system design criterion, developed by Department of Defense(U.S.A.), Public Records Office(Britain), and European Union respectively. Common requirements, included in all three criterion, were then searched in the Korean standard of developing automated systems for records centers. Finally, suggestions were made to develop a Korean standard for electronic records management system, elaborating from the core requirements of the system found by the present study.
초록
주제명은 이용자가 어린이 그림책을 효과적으로 접근하도록 지원한다. 그러나 어린이 그림책은 다른 자료에 비해 표제나 목차와 같이 자료 자체에서 주제명을 선정하기가 어렵다. 또한 텍스트 외에 그림이 주는 정보량이 큰 편이다. 따라서 그림책의 주제접근을 위해서는 별도의 주제명 목록을 작성할 필요가 있다. 그런데 어린이 그림책에 일반 도서용으로 개발된 주제명을 그대로 사용하기는 적절하지 않을 수 있다. 주제명의 유형과 수준이 상이할 수 있기 때문이다. 이에 본 연구에서는 어린이 그림책에 적합한 주제명표를 개발하고자 하였다. 기본 주제명의 선정을 위해서는 영미권에서 발행된 그림책 주제명표를 참고하였는데, 이 과정에서 우리 문화와 언어에 맞도록 기존의 표목을 수정․추가하였다. 또한 그림책의 주요 독자층인 어린이에게 적합한 표목을 선정하기 위해 초등국어사전과 같은 참고자료도 활용하였다. 그리고 시범적으로 구축된 주제명표를 어린이 그림책을 대상으로 한 권장도서 목록에 적용하여, 주제검색이나 브라우징, 도서 추천 등에 활용하는 방안을 제시하였다.
Abstract
Subject headings support the effective access of children's picture books. However, it is difficult to select subject terms from titles or table of contents in children's picture books because of their relatively little textual information. Therefore, it is necessary to assign subject terms to each picture book. However, it is not adequate to use general subject headings because the types and levels of general subject headings are different from special subject headings for the children's materials. For this reason, this study aims to develop subject headings for children's picture books. The subject terms in A to Zoo were selected, and the selected terms were translated into Korean and modified for the Korean culture and language. Other reference books, such as Elementary Korean Dictionary, were also used to determine adequate terms for children. The resulting subject headings were assigned to the recommended picture books for children and used to search by subject, browse, and recommend books.
초록
현대 업무환경 변화의 중심은 디지털 기술이라고 할 수 있다. 특히 업무관리시스템 및 문서생산시스템에서 생산한 기록으로 업무를 증명하는 일반적인 공공기관에서 기록관리체계는 업무환경 그 자체이기도 하다. 김포시는 제4차 산업혁명기술 시대에 선제적으로 대응하고 업무환경 혁신을 이루기 위해 한국지능정보사회진흥원(NIA)의 2021년 공공부문 클라우드 선도 프로젝트 사업에 지원하였고 선도 기관으로 확정되어 3억 3천의 지원을 받아 공공 클라우드 기반의 AI-OCR을 통한 기록물 검색 및 활용기능 강화 프로젝트를 진행하였다. 이를 통해 규격화된 색인 값에 의존한 검색과 이미지 열람에 그치던 비전자기록의 한계를 넘어 데이터화 하였고 AI-OCR이라는 신기술 적용으로 98%의 인식률을 구현하였다. 공공기관에 디지털 기술을 사용하여 업무 효율화, 생산성 향상, 개발비용 절감, 내․외부 이용자들의 기록관리 서비스 수준의 제고를 이루었기에 신기술과 기록물관리의 결합 사례연구를 통해 기록관리 분야 본연의 전문성을 높이는 방향과 업무환경 혁신 구현 사례를 공유하고자 한다.
Abstract
It can be said that digital technology is at the center of the change in the modern work environment. In particular, in general public institutions that prove their work with records produced by business management systems and document production systems, the record management system is also the work environment itself. Gimpo City applied for the 2021 public cloud leading project of the National Information Society Agency (NIA) to proactively respond to the 4th industrial revolution technology era and implemented a public cloud-based AI-OCR technology enhancement project with 330 million won in support of 330 million won. Through this, it was converted into data beyond the limitations of non-electronic records limited to search and image viewing that depend on standardized index values. In addition, a 98% recognition rate was realized by applying a new technology called AI-OCR. Since digital technology has been used to improve work efficiency, productivity, development cost, and record management service levels of internal and external users, we would like to share the direction of enhancing expertise in the record management and implementation of work environment innovation.
초록
이 연구는 한국학의 주류를 이루는 연구영역들의 기원과 발전경로를 파악하기 위하여 텍스트 마이닝과 주경로 분석(main path analysis, MPA) 기법을 수행하였다. 이를 위하여 전통적인 인문학 연구방법론이 아닌 디지털 텍스트를 기반으로 한 정량적 분석을 시도하였고 인용 데이터베이스를 활용하여 인용정보가 포함된 한국학 관련 문헌들을 수집하고 직접 인용 네트워크를 구축하여 한국학 분야 주경로를 추출하였다. 주경로 추출 결과, 한국학 인문분야에서는 키루트(key-route) 주경로 탐색에서 두 개의 주경로 군집(①한국 고대 농경문화(역사․문화․고고학), ②한국인의 영어습득(언어학))이 발견되었고, 한국학 인문․사회분야에서는 키루트 주경로 탐색에서 네 개의 주경로 군집(①한국 지역(공간)개발․조경, ②한국 경제발전(경제원조․소프트파워), ③한국의 산업(정치경제학), ④한국의 인구구성(남아선호)․북한경제(빈곤․중국협력))이 발견되었다. 이 연구의 결과가 한국학의 정체성을 파악하는데 기존의 지엽적 분석에서 벗어나 한국학이라는 학문에서 논의되고 있는 주 영역의 발전과 진화를 거시적으로 분석․제시함으로써 한국학이 가지는 포괄성과 모호성을 다소 해소하고 한국학 외연을 가시적으로 조망하는데 기여할 수 있으리라 기대한다.
Abstract
In this study, text mining and main path analysis (MPA) were applied to understand the origins and development paths of research areas that make up the mainstream of Korean studies. To this end, a quantitative analysis was attempted based on digital texts rather than the traditional humanities research methodology, and the main paths of Korean studies were extracted by collecting documents related to Korean studies including citation information using a citation database, and establishing a direct citation network. As a result of the main path analysis, two main path clusters (Korean ancient agricultural culture (history, culture, archeology) and Korean acquisition of English (linguistics)) were found in the key-route search for the Humanities field of Korean studies. In the field of Korean Studies Humanities and Social Sciences, four main path clusters were discovered: (1) Korea regional/spatial development, (2) Korean economic development (Economic aid/Soft power), (3) Korean industry (Political economics), and (4) population of Korea (Sex selection) & North Korean economy (Poverty, South-South cooperation).
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
이 연구에서는 데이터 리터러시 분야 연구의 발전 경로와 지적구조 및 떠오르는 유망 주제를 파악하고자 하였다. 이를 위해서 Web of Science에서 검색한 데이터 리터러시 관련 논문은 교육학 분야와 문헌정보학 분야 논문이 전체의 60% 가까이를 차지하였다. 우선 인용 네트워크 분석에서는 페이지랭크 알고리즘을 사용해서 인용 영향력이 높은 다양한 주제의 핵심 논문을 파악하였다. 데이터 리터러시 연구의 발전 경로를 파악하기 위해서 기존의 주경로분석법을 적용해보았으나 교육학 분야의 연구 논문만 포함되는 한계가 있었다. 이를 극복할 수 있는 새로운 기법으로 페이지랭크 주경로분석법을 개발한 결과, 교육학 분야와 문헌정보학 분야의 핵심 논문이 모두 포함되는 발전 경로를 파악할 수 있었다. 데이터 리터러시 연구의 지적구조를 분석하기 위해서 키워드 서지결합 분석을 시행하였다. 도출된 키워드 서지결합 네트워크의 세부 구조와 군집 파악을 위해서 병렬최근접이웃클러스터링 알고리즘을 적용한 결과 대군집 2개와 그에 속한 소군집 7개를 파악할 수 있었다. 부상하는 유망 주제를 도출하기 위해서 각 키워드와 군집의 성장지수와 평균출판년도를 측정하였다. 분석 결과 팬데믹 상황과 AI 챗봇의 부상이라는 시대적 배경 하에서 사회정의를 위한 비판적 데이터 리터러시가 고등교육 측면에서 급부상하고 있는 것으로 나타났다. 또한 이 연구에서 연구의 발전경로를 파악하는 수단으로 새롭게 개발한 페이지랭크 주경로분석 기법은 서로 다른 영역에서 병렬적으로 발전하는 둘 이상의 연구흐름을 발견하기에 효과적이었다.
Abstract
This study investigates the development path and intellectual structure of data literacy research, aiming to identify emerging topics in the field. A comprehensive search for data literacy-related articles on the Web of Science reveals that the field is primarily concentrated in Education & Educational Research and Information Science & Library Science, accounting for nearly 60% of the total. Citation network analysis, employing the PageRank algorithm, identifies key papers with high citation impact across various topics. To accurately trace the development path of data literacy research, an enhanced PageRank main path algorithm is developed, which overcomes the limitations of existing methods confined to the Education & Educational Research field. Keyword bibliographic coupling analysis is employed to unravel the intellectual structure of data literacy research. Utilizing the PNNC algorithm, the detailed structure and clusters of the derived keyword bibliographic coupling network are revealed, including two large clusters, one with two smaller clusters and the other with five smaller clusters. The growth index and mean publishing year of each keyword and cluster are measured to pinpoint emerging topics. The analysis highlights the emergence of critical data literacy for social justice in higher education amidst the ongoing pandemic and the rise of AI chatbots. The enhanced PageRank main path algorithm, developed in this study, demonstrates its effectiveness in identifying parallel research streams developing across different fields.