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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
본 연구는 다양한 지식이 축적되고 공유되며 구성원 간의 관계와 상호작용을 바탕으로 지식이 생산되고 활용되는 공간인 소셜 러닝 커뮤니티에서 학습자의 지식소싱 행위가 지식활용 성과에 어떠한 영향을 미치는지를 실증적으로 분석하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 한 대학의 사회과학분야 전공수업에 참여한 55명의 학습자들을 대상으로 소셜 러닝 커뮤니티를 구성하고 한 학기의 소셜 러닝 완료 후 설문조사를 통해 자료를 수집하였으며, 다중회귀분석을 사용하여 지식소싱 행위와 지식활용 성과의 영향관계를 규명하였다. 연구 결과, 양자 지식소싱과 문서 지식소싱은 지식재이용과 지식응용에 영향을 미치며, 그룹 지식소싱은 지식응용과 지식혁신에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 소셜 러닝 커뮤니티에서 지식의 이용 목적에 따라 효율적인 지식소싱 행위를 선택하는데 유용할 것으로 기대된다.
Abstract
This research aims to analyze empirically the effects of learners’ knowledge sourcing behavior on the knowledge utilization outcomes in a social learning community. This kind of virtual community is of service to users who not only produce but also share a variety of valuable knowledge which is created based on relationships and interactions among learners. In order to conduct the study, a group of learners was made of 55 undergraduate students who were majoring in social science. The data was collected by online survey at the end of the term and multiple regression methods have been used for empirical analysis. The study shows that dyadic knowledge sourcing and published knowledge sourcing both have significant effects on knowledge reuse and knowledge adaptation. In addition, knowledge adaptation and knowledge innovation were affected by group knowledge sourcing. The research results help to select appropriate knowledge sourcing behavior depending on one’s purpose of knowledge use.
초록
본 연구는 국내외 학술지에서 이론개발과 이론활용이 이루어진 이론연구를 조사함으로써, 문헌정보학 이론의 효율성과 활용성을 분석하고 이를 기반으로 문헌정보학의 학문적 본질을 규명하는 데 목적이 있다. 이를 위해 국내외 문헌정보학의 대표 학술지를 두 종씩 선정하여 1984년부터 2003년 상반기까지 게재된 연구논문 1,661편에 대한 내용분석을 실시하였다. 이론개발과 이론활용에 대한 질적 평가를 위해 4단계의 이론 효율성 모델과 5단계의 이론 활용성 모델을 각각 분석척도로 사용하였다. 이론연구에 대한 구체적인 분석을 위해 연구의 배경적 속성(학회지, 발행국, 연구시기), 연구의 내용적 속성(연구주제, 연구방법), 연구자 속성(소속, 전공, 연구경력)을 조사하고, 활용된 이론의 근원학문과 활용주기를 분석하였다. 또한 저자동시인용법을 적용하여 동시이론활용을 분석함으로써 20년간 문헌정보학 연구자들에 의해 형성된 이론적 기반에 대한 지적 구조를 규명하였다.
Abstract
The purpose of this study is to analyze the identity and relationship of library and information science by exploring theoretical aspects of LIS research, including theory building and theory use. The sample of this study consists of 1,661 research articles published from 1984 to 2003 in two Korean and two American core LIS journals. Theory articles are analyzed with two scales, such as '4-degree of theory efficiency' and '5-degree of theory use.' Each article is coded in terms of journal, country, publication year, subfield, and methodology of the article, and affiliation, department, and research experience of the first author. The theories used therein are coded according to their origin and age. Also, an author co-citation technique is applied to represent intellectual structure on a two-dimensional map, which has been constructed by theory use of LIS authors for 20 years.
초록
이 연구는 정보관리학회지의 초록의 현황에 대한 조사와 분석을 통해 초록의 특징을 진단하고자 한다. 이를 위해 학회지의 저자초록을 중심으로 초록의 구성요소, 초록의 유형 등을 분석하였다. 대상초록은 1984년부터 2015년까지 간행된 학회지 논문이다. 그 결과 수록논문은 1,168편, 지시적 초록은 96.6%, 통보적 초록은 3.4%, 국어와 영어 병기 초록은 99.5%였다. 연구방법에서 문헌사례 52.8%, 설문조사 21.1%, 실험이 26.1%였다. 문단과 문장에서 1문단이 92.1%, 2문단 이상이 7.9%, 5문장 이하가 79%, 6문장 이상이 21%, 1인칭 사용이 90.5%로 나타났다. 주제영역은 도서관/정보센터경영 19.4%, 정보서비스 17.3%, 정보공학 16.4%, 정보검색 15.1%, 계량정보 9.6% 등의 순으로 나타났다.
Abstract
This study aims to identify the characteristics of abstracts by analyzing the status of abstracts published in ‘Journal of the Korean Society for Information Management.’ To this end, the study analyzed the components of and the types of abstracts. Target abstracts were those published in the journal from 1984 to 2015. The journal published 1,168 articles with indicative abstracts accounting for 96.6%, informative abstracts 3.4%, and abstracts written in both English and Korean 99.5%. As for research methods, case study through literature review was 52.8%, surveys 21.1%, and experimentation 26.1%. The percentage of abstracts consisting of one paragraph was 92.1%, more than two paragraphs were 7.9%, fewer than 5 sentences were 79%, and 6 sentences or more were 21%. The use of the first person was 90.5%. In terms of topic areas, library and information center management was 19.4%, information services 17.3%, information technology 16.2%, information retrieval 15.1%, and informetrics 9.6%, etc.
초록
본 연구에서는 2001년 개발을 시작으로 학교도서관의 자료 관리를 해결하고, 자료의 공동 활용을 위한 데이터 구축을 지원해 온 DLS의 근본적인 문제점을 조사하고, 이를 해결할 수 있는 개선방안을 모색하고자 한다. 연구방법으로 DLS 전문위원 9명을 대상으로 자료선정, 자료등록, 대출반납, 장서점검, 통계, 이용자검색의 6가지 영역에서 DLS의 사용현황과 문제점을 조사하고 이를 해결할 개선방안을 제안하였다. 자료선정 측면에서는 수서시스템 도입 및 온라인 희망도서 구입신청 기능 추가가 필요하다. 자료등록 측면에서는 데이터 품질 관리 향상과 검색기능 향상을 위한 색인어의 체계적 입력 및 어휘통제가 필요하다. 대출반납 측면에서는 대출속도 향상이, 장서점검 측면에서는 폐기자료의 복원 기능이, 통계 측면에서는 정확한 통계자료 생성이 필요하다. 이용자검색에서는 검색속도 향상 및 이용자 인터페이스 기능 향상이 필요하다. 본 연구는 앞으로 DLS 시스템 개선에 많은 기여를 할 것이며 이에 따라 DLS 이용도 향상될 것이다.
Abstract
This study was to suggest the problems and the improvement plan of Digital Library System (DLS) which has solved the library management and has supported the data building for resource sharing in school libraries since 2001. The 9 DLS committees were interviewed about the current situation of DLS use and the problems of DLS system in the 6 areas of acquisition, cataloging, circulation and discharge, inventory, library statistics, and searching interface as the research methods. Based on the interviews, the improvement plans were suggested as followed. In acquisition, it was to need the acquisition system development and online purchase for users. In cataloging, the improvement of data quality management, and indexes and vocabularies control for upgrade of searching function were needed. The advanced circulation speed in circulation, the restoration of discarded data in inventory and the exact statistic data in library statistics were need to improve the DLS. This study would contribute to the betterment of DLS and increase the use of DLS.
초록
이 연구는 한국의 정신의학 분야 국제공동연구 활성화를 위하여, 네트워크 분석에 중점을 두어 정신의학 분야 국제공동연구의 핵심 연구동향을 반영하는 지적구조를 규명하였다. 이를 위해 데이터는 Web of Science를 기반으로 수집하였으며, 검색 대상 기간은 2009년에서 2013년까지로 하였다. 고급검색 기능을 통해 정신의학 연구 분야를 의미하는 SU=“psychiatry”의 검색 식을 사용하였으며, 국제공동연구만을 선택해 총 18,590건의 논문을 수집하였다. 총 18,590건 논문의 저자 키워드와 WoS에서 부여한 키워드를 합쳐 최종 선정된 85개 키워드를 대상으로 분석한 결과는 다음과 같다. 첫째, 질환을 중심으로 총 8개의 세부 주제 영역을 확인하였다. 둘째, 높은 영향력을 가지며 다른 키워드들 간의 매개를 도모하여 주제영역을 확장시키는 총 6개의 핵심 키워드를 확인하였다. 셋째, 커뮤니티 분석을 통해 한국연구재단의 학문분류표를 이용하여 세부 주제영역으로 규명한 결과 총 15군집, 총 12세부 주제영역을 확인하였다.
Abstract
This study clarified the intellectual structure of international collaboration in psychiatry based on analyzing networks in order to vitalize for international collaboration in psychiatry in South Korea. The data set was collected from Web of Science citation database during the period from 2009 to 2013. SU=“psychiatry” search formulary (means field of psychiatric medical research) was used through advanced retrieval function and a total of 18,590 articles were selected among international collaborations. A total of 85 different keywords were selected from the 18,590 articles, and the results of analysis were as follows. First, this study examined 8 sub-subject areas focusing on disorders, and found that major subject areas could be divided into a total of 8 sub-subject areas. Second, this study examined 6 keywords that have a strong impact, and extend subject areas by promoting intermediation between other keywords Third, this study examined sub-subject areas by using the Knowledge Classification Scheme of the National Research Foundation of Korea through community analysis, and found a total of 15 clusters and a total of 12 sub-subject areas.
초록
차세대 인터넷 기술로 각광받은 시맨틱 웹의 완전한 사용은 도메인 영역의 지식표현과 지식추론의 성능에 달려있다. 특히 표현된 지식을 기계가 이해하여 인간과 도메인들 간의 상호작용을 위해서는 더욱 형식적이고 명시적인 지식과 추론 표현이 기반된 웹 온톨로지 구축이 중요하다. 더구나 웹 온톨로지간의 상호작용은 시맨틱 웹의 기술적 완성을 위한 중요 요소이나 현재 웹 온톨로지의 구축을 위한 표준화된 모델링 방법의 부족으로 인해, 구축된 웹 온톨로지의 상호작용과 이해가 어려운 상황이다. 따라서 이같은 문제를 해결하기 위해 본 논문은 온톨로지의 지식 표현과 추론에 따른 단계를 명확하게 정의하고 정의된 각 단계에 따라 기술논리의 TBox와 ABox의 지식표현 구조와 SWRL 기반의 추론 규칙을 바탕으로 하는 웹 온톨로지 모델링 방법을 제안한다. 제안된 방법의 성능 검증을 위해 제안된 웹 온톨로지 모델링 과정에 따라 웹 온톨로지들을 구축하였고, 구축된 웹 온톨로지들의 추론에 따른 상호작용 성능을 실험하여 본 논문의 유용성을 입증하였다.
Abstract
Actually a diffusion of a Semantic Web application and utilization are situations insufficient extremely. Technology most important in Semantic Web application is construction of the Ontology which contents itself with characteristics of Semantic Web. Proposed a suitable a Method of Building Web Ontology for characteristics of Semantic Web and Web Ontology as we compared the existing Ontology construction and Ontology construction techniques proposed for Web Ontology construction, and we analyzed. And modeling did Ontology to bases to Description Logic and the any axiom rule that used an expression way of SWRL, and established Inference-based Web Ontology according to proposed ways. Verified performance of Ontology established through Ontology inference experiment. Also, established an Web Ontology-based Intelligence Image Retrieval System, to experiment systems for performance evaluation of established Web Ontology, and present an example of implementation of a Semantic Web application and utilization. Demonstrated excellence of a Semantic Web application to be based on Ontology through inference experiment of an experiment system.
초록
본 연구는 차세대 포탈(EP) 기능의 평가 프레임워크를 지식창출의 관점에서 제시하는데 목표를 두고 있다. 스마트 엔터프라이즈 통합포탈 (SES)과 같은 차세대 상품이 기존의 EP 기능에 협업과 컨텐츠 관리를 통합시킴으로써, EP는 더 이상 정보와 컨텐츠의 단순 통로가 아니게 되었다. EP는 상호보완적인 정보기술의 통합체로서 거듭나고 있다. 이러한 통합현상의 일반화와 더불어 지식창출의 중요성을 감안한다면 EP기능을 지식창출의 관점에서 평가할 수 있는 기반을 마련하는 것은 중요하다고 할 수 있다. 본 연구는 문헌조사를 통하여 EP 기능의 기본적 요소를 설정하였다. 이를 기반으로 델파이 조사법을 이용하여 각각의 요소를 실증적으로 검증함과 동시에 지식창출 모델에 근거하여 분류하였다. 델파이 조사법에 사용된 전문가 그룹은 엔트루 컨설팅 파트너스에 근무하고 있는 7명의 지식경영 전문 컨설턴트로 구성되었다. 본 연구의 결과는 이론적 모델을 실무와 통합시킴으로써 EP의 평가에 있어서 새로운 비전을 제시하였다고 할 수 있다.
Abstract
The purpose of this paper is to imply for the assessing framework of next generation Enterprise Portals'(EPs) function through the lens of organizational knowledge creation. As the emerging “suite” products such as Smart Enterprise Suite (SES) converges EPs with collaboration and content management, EPs are no longer just a gateway to information and content. EPs are emerging as the center of convergence for many complementary technologies. Considering that this trend is common and knowledge creation is one of key goals of EPs, it is important to assess EPs’ function through the knowledge creation process. This paper reviews literatures to set initial assessing elements of EPs’ function, then adopts Delphi Technique to prove and categorize the elements according to the knowledge creation process. The samples are consisted of 7 professional knowledge management consultants at Entrue Consulting Partners, LG CNS. This paper may be significant in providing a new vision to the evaluation of EPs by combining a theoretical model with a practical situation.
초록
이 연구에서는 특허의 인용에 영향을 미치는 주요 변수들을 토대로 특허의 피인용횟수를 예측하기 위한 모형을 제시하였다. 이를 위해 미국특허를 대상으로 5개 주제분야에 걸쳐 특허의 피인용횟수와 일정 수준 이상의 상관관계, 즉 5% 이상의 설명력을 갖는 것으로 밝혀진 페이지 수, 청구항 수, 참고문헌 평균 피인용횟수, 서지결합도, 문헌간유사도 등 5개 변수들을 토대로 다중회귀분석을 실시하였다. 연구결과에 따르면, 제시된 5개 주제분야의 특허인용 예측모형의 설명력은 주제분야에 따라 58.3%~89.6%로 나타났으며, 예측변수로 사용된 5개의 독립변수 중 특허 피인용횟수에 가장 영향력이 높은 변수는 ‘문헌간유사도’로 나타났다. 또한 이 연구에서 추정된 주제분야별 예측모형을 토대로 산출한 특허 피인용횟수에 대한 예측값과 실제값을 비교한 결과 이들 예측모형은 5개 주제분야에서 모두 적합한 것으로 나타났다.
Abstract
The purpose of this study is to develop a prediction model of patent citation counts based on major factors which affect patent citation. To this end, we performed multiple regression analysis between the patent citation counts and five explanatory variables such as the number of pages, the number of claims, the reference-average-citation rate, the strength of bibliographic coupling, and the document similarity proved as having 5% or more standardized variances(r2) with patent citation counts, with a test dataset of U.S. patents in five subject fields. As a result, our prediction models showed 58.3% to 89.6% predictability depending on subject fields and revealed the document similarity has the highest impact on citation counts among the five predictive variables in all the subject fields. The result of comparison between the predicted citation counts and the actual ones confirmed the usefulness of the citation prediction models built for each subject field.
초록
본 연구의 목적은 디지털 인문학 분야의 국내외 주요 연구의 동향을 살펴보고 비교 분석하는 데 있다. 기존의 디지털 인문학 동향에 관한 연구들은 해외의 주요 연구사례와 국가정책, 발전 방향 등을 검토하는 연구들로, 디지틸 인문학 분야의 세부 연구주제 및 하위 분야를 파악하는 것과는 거리가 있었다. 본 연구에서는 국내외 학술 문헌의 계량서지적 분석을 통해 디지털 인문학 분야의 지적 구조를 살펴보고자 한다. 이를 위해 Web of Science와 RISS로부터 2020년 3월까지 출판된 디지털 인문학 관련 국내외 학술 문헌을 수집하여 분석에 사용하였다. 이 자료들을 대상으로 구조적 토픽모델을 적용하여 세부 주제들을 살펴보았으며, 이 주제들의 시계열적 추이를 파악하였다. 분석결과, 국내외 공통적으로 인문학 기반의 융합 연구들이 수행되었으며, 주로 사료의 디지털화가 주된 연구의 관심사였다. 국내는 문화콘텐츠와 스토리텔링 관련된 연구주제가 두드러지게 나타났으며, 해외는 디지털화된 자료의 제공 측면에서 문헌정보학 관련 주제들이 주목을 받는 것으로 나타났다. 이를 통해 국내의 디지털 인문학 분야의 연구 공백을 파악하고 연구주제 확장이 가능한 영역들을 제안하였다.
Abstract
The purpose of this study is investigate the research trend on digital humanities. Previous studies focused on analyzing representative cases and national policies, not overall research trends in the digital humanities field. To this problem, this study intends to identify the intellectual structure of the digital humanities by adopting bibliometric approach. In this study, 1,765 articles retrieved from Web of Science and 514 records from RISS were analyzed to investigate research trends. Structural topic models were applied to examine research topics and to grasp the time-series trend. The results show that humanities-based convergence studies and digitization were main research interests in both side. In Korea, research topics related to cultural contents and storytelling were prominent, while in terms of providing digitized data, library and information science field was one of the important research topic abroad.
초록
본 연구의 목적은 빅데이터 연구 논문의 주제 분야 간의 연관관계를 분석하는데 있다. 동시 인용 관계를 적용하여 분석 대상의 주제 분야를 추출하였으며, R 프로그램의 Apriori 알고리즘을 이용하여 연관관계의 규칙을 분석하고, arulesViz 패키지를 사용하여 시각화하였다. 연구 결과 22개 주제 분야가 추출되었는데, 이들 주제 분야는 3가지 군집으로 구분되었다. 주제 분야의 연관관계 유형을 분석한 결과, 연관관계의 복잡성에 따라 ‘전문형’, ‘일반형’, ‘확대형’으로 구분되었다. 전문형에는 문헌정보학, 신문방송학 등이 포함되었고, 일반형에는 정치외교학, 무역학, 관광학 등이 포함되었고, 확대형에는 기타인문학, 사회과학일반, 관광학일반 등이 포함되었다. 이 연관관계는 빅데이터 연구자가 한 주제 분야를 인용할 때 관계가 있는 다른 주제 분야를 인용하는 경향을 보여주는 것으로, 도서관에서 학술정보서비스를 위해 연관관계를 활용한 서비스를 고려해야 할 필요가 있다.
Abstract
The purpose of this study is to analyze the association among the subject areas of big data research papers. The subject group of the units of analysis was extracted by applying co-citation networks, and the rules of association were analyzed using Apriori algorithm of R program, and visualized using the arulesViz package of R program. As a result of the study, 22 subject areas were extracted and these subjects were divided into three clusters. As a result of analyzing the association type of the subject, it was classified into ‘professional type’, ‘general type’, ‘expanded type’ depending on the complexity of association. The professional type included library and information science and journalism. The general type included politics & diplomacy, trade, and tourism. The expanded types included other humanities, general social sciences, and general tourism. This association networks show a tendency to cite other subject areas that are relevant when citing a subject field, and the library should consider services that use the association for academic information services.