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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
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
현대사회의 다양하고 복잡한 문제들을 해결하기 위해 학문영역을 넘나드는 학제적 연구가 등장하게 되었다. 본 연구에서는 최근 다양한 영역에서 주목 받고 있는 빅데이터 분야를 대상으로 학제성을 규명하고 학제적 구조를 파악하고자 하였다. 이를 위해 빅데이터를 다룬 학술지 총 1,083종의 데이터를 수집하였다. 이 중 420종(38.8%)의 학술지에 둘 이상의 Web of Science SC범주가 부여되었고, 239종(22.1%)에 부여된 SC범주는 상이한 학문영역에 속하여 빅데이터 분야의 비교적 높은 학제성을 확인할 수 있었다. 이와 함께 논문 게재 상위 56종의 학술지를 대상으로 서지결합분석 네트워크를 생성한 결과 총 10개의 군집이 나타났다. 10개 군집 중 7개 군집이 컴퓨터공학 분야에 해당하여 대부분의 연구가 빅데이터의 저장, 처리, 분석 등 기술적인 부분에 집중되어 있었다. 이외에도 군집분석을 통해 과학기술, 공학, 커뮤니케이션, 법학, 지리학, 생명공학 등 다양한 분야에서 빅데이터의 분석과 활용에 관한 연구가 이루어지고 있음을 확인할 수 있었다. 마지막으로 네트워크에서 매개중심성, 최근접중심성, 삼각매개중심성을 측정한 결과 컴퓨터공학 분야의 학술지들이 네트워크에 미치는 영향력이 크고 주제적 연관성이 강한 것으로 나타났다.
Abstract
Interdisciplinary approach has been recognized as one of key strategies to address various and complex research problems in modern science. The purpose of this study is to investigate the interdisciplinary characteristics and structure of the field of big data. Among the 1,083 journals related to the field of big data, multiple Subject Categories (SC) from the Web of Science were assigned to 420 journals (38.8%) and 239 journals (22.1%) were assigned with the SCs from different fields. These results show that the field of big data indicates the characteristics of interdisciplinarity. In addition, through bibliographic coupling network analysis of top 56 journals, 10 clusters in the network were recognized. Among the 10 clusters, 7 clusters were from computer science field focusing on technical aspects such as storing, processing and analyzing the data. The results of cluster analysis also identified multiple research works of analyzing and utilizing big data in various fields such as science & technology, engineering, communication, law, geography, bio-engineering and etc. Finally, with measuring three types of centrality (betweenness centrality, nearest centrality, triangle betweenness centrality) of journals, computer science journals appeared to have strong impact and subjective relations to other fields in the network.
초록
이 연구에서는 웹과 학술지를 통한 학술 커뮤니케이션의 특성을 각각 분석하고, 웹상에서의 학술 커뮤니케이션 패턴이 학문 분야에 따라 어떤 차이를 보이는지 비교하였다. 경제학과 컴퓨터공학정보시스템 분야에서 키워드를 추출하여 이와 관련된 학술적 웹페이지와 학술지 논문을 수집하였고, 이를 학술적 웹페이지의 특성, 웹페이지 동시링크와 학술지 논문 동시인용 데이터의 다차원척도(MDS) 분석, 시간의 흐름에 따른 학술 활동의 변화 등 세 가지 측면에서 분석하였다. 분석 결과, 웹과 학술지를 통한 학술 커뮤니케이션에는 공통점과 차이점이 나타났으며, 이런 현상은 두 학문 분야에서 모두 확인되었다. 그리고 웹을 통한 학술 커뮤니케이션의 경우 같은 학문 분야 내의 세부 주제에 따라서 고유한 특성이 나타나는 것을 볼 수 있었다.
Abstract
In this study, the characteristics of scholarly communication through the Web and scientific journals are explored, and scholarly communication patterns in two scientific disciplines are compared to reveal the difference. Economics and Computer Science－Information Systems are selected as two disciplines to be analyzed. In the data collection process, 10 keywords are extracted from a database for each subject field, and scholarly Web pages and journal articles related to these keywords are collected and analyzed. Our investigation includes the characteristics of scholarly Web pages, Multi-Dimensional Scaling (MDS) analysis of co-linked Web pages as well as co-cited journal articles, and changes in the scholarly communication activities occurring on the Web and in scientific journals respectively over time. We found certain differences as well as common features in scholarly communication patterns between the Web and scientific journals for both fields of Economics and Computer Science. We also found that scholarly communication occurring on the Web displays unique features for each subtopic within the same field of study.
초록
의견 검색은 사용자의 정보 요구에 주제적으로 연관되면서도 의견이 포함되어 있는 정보를 검색하는 태스크이다. 본 연구는 효과적인 의견 검색을 위해 사용자 정보 요구를 표현하는 방법과 이 요구를 만족시킬만한 여러 의견 자질들을 효과적으로 결합할 수 있는 방법에 대하여 실험을 통해 분석하였다. 본 실험에서는 추론 네트워크 모델을 기본 검색 모델로 사용하였고, Blogs06 컬렉션과 100개의 TREC 토픽에 대해 실험을 수행하였다. 실험 결과, 가상의 ‘의견’ 개념을 설정하여 효과적으로 의견 검색의 정보 요구를 표현할 수 있었으며, 극히 소량의 일반 의견 단어집만을 사용했는데도 동일한 환경에서 기존 모델과 견줄 만한 의견 검색 성능을 달성할 수 있었다.
Abstract
Opinion retrieval is to retrieve items which are relevant to the user information need topically and include opinion about the topic. This paper aims to find a method to represent user information need for effective opinion retrieval and to analyze the combination methods for opinion features through various experiments. The experiments are carried out in the inference network framework using the Blogs06 collection and 100 TREC test topics. The results show that our suggested representation method based on hidden ‘opinion’ concept is effective, and the compact model with very small opinion lexicon shows the comparable performance to the previous model on the same test data set.
초록
본 연구의 목적은 고령층을 위한 웹 사이트의 정보 구조를 조직화 체계와 레이블링 체계의 측면에서 평가하는데 있다. 본 연구의 목적을 달성하기 위하여 고령자들이 비교적 많이 이용하는 국내 웹 사이트 한 곳(네이버)을 선정하고, 실험참가자들은 주어진 세 가지의 정보탐색 과제를 수행한 후, 사후 설문과 필요한 경우 추가적인 인터뷰를 통하여 총 74명의 실험 데이터를 수집하였다. 수집된 데이터는 SPSS Ver.20으로 통계분석을 실시했다. 연구 결과를 요약하면, 실험대상으로 선정한 웹 사이트는 정보 구조의 조직화 측면에서 실험참가자들에게 긍정적인 평가를 받았는데, 특히 콘텐츠의 체계적인 주제별 분류와 시간순이나 연대순 브라우징에 대하여 긍정적이었다. 또한 실험참가자들은 단어 레이블보다 아이콘 레이블을 더 잘 이해하는 것으로 파악되었고, 이는 실험참가자 개인의 학습정도에 따라 차이가 있는 것으로 나타났다.
Abstract
The objective of this study is to evaluate the organization system and the labeling system of information architecture of a website for the elderly. To achieve this aims, we selected a representative website, i.e., Naver, and the participants were conducted given three types of search tasks using their own information literacy skills and they were answered to the questionnaire and an additional interview, if necessary. A total of 74 valid data were collected through the experiment, and we analyzed the data using SPSS Ver. 20. It revealed that Naver received a positive evaluation in the organization system aspect, particularly its systematic subject categorization and chronological browsing mechanisms. Old adults were preferred the icon-based labeling than the text-based labeling system, and showed a significant difference among their academic backgrounds.
초록
포털사이트는 검색엔진을 넘어 사이버스페이스 자체를 의미할 정도로 개념과 영역이 확대되었다. 일반인들뿐만 아니라, 필요로 하는 학술정보가 서비스되기 때문에 연구자도 포털사이트를 많이 이용한다. 그동안 포털의 검색은 얼마나 많은 정보를 검색하게 해 줄 것인가 하는 양적인 면에 관심을 두었다. 그러나 최근에는 검색의 질에 보다 관심이 많아지고 있다. 이 논문은 포털이 제공하는 학술정보검색의 문제점을 분석하고, 비교적 신뢰성을 인정받는 사전 서비스와 학술정보를 연계함으로써 학술정보검색의 질을 향상하기 위한 시범적인 시도이다. 즉, 검증되고 압축적으로 정리된 사전의 표제어와 해당 표제어를 키워드로 하는 권위 있는 연구 성과를 연계시킴으로써, 사전을 검색할 때 주제어 관련 연구 성과까지 검색할 수 있게 하는 방안을 제시하고자 한다.
Abstract
Internet portals have been revolutionized not only as simple search engines but also as a new space for the Internet users. They have developed to give satisfying search results for academic information users. academic fields. However, their attention was given to the quantity rather than the quality of the results. This tendency is now changing. This study addresses the problems in the search process using the current portal sites and presents an integrated scholarly information service where users can access more organized and trustworthy information linked with online technical keyword dictionary. When a user enter a keyword on a portal site, he/she can access to high quality scholarly information resources linked with keyword. This could assure the user to get an expanded knowledge with confirmation.
초록
본 연구에서는 공공도서관 단위로 드러나는 이용자의 정보요구 특성을 파악하기 위해, 서울시 8개 자치구 11개 공공도서관을 대상으로 각 도서관에서 대출 이용된 도서가 지니는 다양한 속성 정보에 기반하여 이용자 요구를 분석하였다. 그 결과, 도서관별로 이용자의 정보요구의 특성이 드러나고 있었으며, 이용대상, 이용목적/동기, 관심사/취향, 도서 장르, 주제와 연관된 두드러진 도서 이용양상을 파악할 수 있었다. 또한, 도서관별 저자에 대한 선호도도 존재하고 있었으며, 선호하는 저자의 역할에서의 차이도 드러났다. 본 연구의 결과는 이용자 요구에 기반한 차별화된 장서 개발과 서비스 프로그램 개발을 위한 가이드라인을 제공하는 데 도움이 될 것이다.
Abstract
In this study, in order to understand the characteristics of the users’ information needs for each public library unit, the user needs were analyzed based on the various attribute information of the books loaned to 11 public libraries in 8 districts in Seoul. As a result, the prominent book use patterns of the libraries were revealed, specifically related to the target user groups, purpose/motivation, interests/preferences, book genre, and subject. In addition, there was a preference for authors, and a difference in the role of the preferred authors in each library was also revealed. The results of this study will help to provide guidelines for the development of differentiated collections and service programs based on user needs.
초록
본 연구는 2004년에서 2014년까지 11년간의 KERIS 상호대차 트랜잭션 데이터를 대상으로 서비스 현황과 기간별 변화를 분석하였다. 연구 결과 발견한 주요 사실은 다음과 같다. 첫째, 4년제 대학도서관의 신청과 제공건수 사이에는 밀접한 상관관계가 있었으며, 타 관종의 경우 거의 관련이 없게 나타났다. 둘째, 상호대차 대상 자료는 주제별로 살펴보면 사회과학 분야 및 문학 분야가 상위를 차지하고 있었다. 언어별로는 영어 자료가 절반 가까이 차지하고 있었다. 셋째, 신청건수가 제공건수보다 많은 기관이 전체 중에서 약 60%를 차지하였으나, 4년제 대학도서관의 경우는 비교적 균형을 이루고 있었다. 넷째, 2012년을 기점으로 KERIS 상호대차 서비스는 모든 면에서 지속적으로 성장하고 있음을 보여주고 있다.
Abstract
This study aims to illustrate the current status and changes of interlibrary loan service in Korea. Transaction data of KERIS Interlibrary Loan (ILL) Service from 2004 to 2014 were analyzed and key findings include the following: 1) In case 4 year college libraries, there is a close correlation between requests and responses in the interlibrary loan, but there is none for other type of libraries. 2) Social science and literature were the most responded subject area of interlibrary loan materials. In the aspect of language, responses for English materials occupied almost half of all responses. 3) 60 percent of libraries, the number of outgoing requests exceeded the number of their responses to incoming requests. 4) After 2012, KERIS ILL service showed a steady progress in all aspects.
초록
본 연구는 과학영재학교 재학생을 대상으로 심층면담을 실시하여 정보요구와 정보이용행태를 분석하는데 목적이 있다. 선행연구를 바탕으로 연구를 설계하고, 전국 8개의 과학영재학교 중 6개 학교에 재학 중인 10명의 학생들을 대상으로 반구조화된 면담을 진행하여 정보요구와 정보이용행태 전반을 탐색하였다. 과학영재학교 학생들의 정보요구를 교과 활동과 교과 외 활동 영역으로 확인할 수 있었고, 학생들의 주요 관심 주제인 수업 및 학습, 연구 활동에서의 정보이용행태를 ISP 모형 기반으로 살펴보았다. 정보 이용의 전 과정에서 선호정보원을 파악하고, 이를 종합하여 과학영재학교 학생들의 정보이용행태의 특이점과 시사점을 논의하였다. 본 연구는 영재학교 도서관 연구를 위한 기초자료로 사용되며, 과학 주제 분야에 심화적인 관심과 재능이 있는 학생들을 위한 서비스를 제공하기 위한 자료로도 활용할 수 있는 점에서 그 의의를 찾을 수 있다.
Abstract
This study aims to analyze students’ information needs and information-seeking behavior at science schools for gifted through in-depth interviews. The research design was conducted based on previous studies. Through in-depth interviews, this study examined ten students from six out of eight science schools for the gifted in Korea for information needs and overall information-seeking behavior. The results showed the information needs of students at science schools for gifted in the areas of curricular and extracurricular activities as well as the information-seeking behavior in teaching, learning, and research activities, which were the main topics of interest to students based on the ISP model. Based on these results, we identified the preferred information sources in the information-seeking process and discussed the peculiarities and implications of students’ information-seeking behavior. The research is meaningful as it can be used as a basis for further research on the science school for gifted library and as a resource for providing services for students with deep interests and talents in science subject areas.
초록
최근 이용자들이 정보를 공동생산하고 소비하는 웹기반 서비스들이 활발해지면서 이용자가 정보를 이용한 기록이나 이용자가 습득한 정보를 활용하여 생산한 다양한 부가 정보들이 다시 이용자에게 제공되고 있다. 또한 쌍방향으로 이용자들이 소통할 수 있는 정보채널이 다양해짐으로써 공통된 관심사를 가진 이용자의 정보소비 경험을 공유할 수 있는 방법이 활발하게 모색되고 있다. 이 연구에서는 동시출현정보 분석기법과 자아중심 네트워크 분석 기법을 적용하여 IMDB 서비스의 기존 이용자들이 자신이 보고 싶거나 좋아하는 영화를 선별하여 만들어 놓은 영화리스트에 나타난 정보를 토대로 특정 영화를 좋아하는 이용자가 선호할 만한 다른 영화를 찾아낼 수 있도록 연관영화정보를 다각적으로 표현하였다. 한 영화를 기준으로 연관 영화, 감독, 장르로 분석을 한 결과 영화의 테마나 주인공성향과 같은 다양한 자질로도 연관영화가 연결되었고 감독의 경우 영화내용보다는 감독의 인지도에 영향을 받는 것으로 나타났다. 또한 영화는 주제의 복합성이 큰 것으로 나타나 장르가 연관영화정보를 제공하기에 적합하지 않은 것으로 분석되었다.
Abstract
Recently, many information services allow users to collaborate to produce and use information. Sharing information is also important for users who have similar taste or interest. As various channels are available for users to share their experiences and knowledge, users’ data have also been accumulated within the information services. This study collected movie lists made by users of IMDB service. Co-word analysis and ego-centered network analysis were adapted to discover relevant information for users who chose a specific movie. Three factors of movies including movie title, director and genre were used to present related movie information. Movie title is an effective feature to present related movies with various aspects such as theme or characters and the popularity of directors affects on identifying related directors. Genre is not useful to find related movies due to the complexity in the topic of a movie.