초록

본 연구는 공공도서관 직영전환결정에 대한 정책적인 관점에서, 정책옹호연합모형을 적용하여 도서관 운영체제의 변동에 영향을 미친 요인을 분석하는 것을 그 목적으로 한다. 분석 결과, 해당 사안을 둘러싼 3개 연합(직영찬성, 직영반대, 위탁유지)의 신념체계와 이들의 활동을 고려하였을 때, 기본핵심신념을 공유하는 경우 정책지향학습을 통해 부차적 신념은 변화될 수 있었다. 앞으로도 도서관 정책 전반에서 공론의 장을 활성화시키는 것은 정책추진에 있어 전략적으로 필요함을 시사한다.

Abstract

This study analyzed the policy making process by finding factors of a back-in phenomenon appeared in contracting out of public library using advocacy coalition framework. The coalitions were divided into ‘agreement of direct management’, ‘opposition of direct management’ and ‘keep the contract out’. Considering their belief and activity, to share core belief could make a change of secondary belief. It suggests that activating public sphere is necessary for enforcement of their strategies throughout the library policy.

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Abstract

This study aims to investigate the importance of author keyword with analysis the position of author keyword in journal . In the first stage, an analysis was carried out on the position of author keyword. We examined the importance of author keyword by using degree centrality, closeness centrality, betweenness centrality, eigenvector centrality and effective size of structural hole. In the next stage, We performed analysis on correlation between network centrality measures and the position of author keyword. The result of correlation analysis on network centrality measures and the position of author keyword shows that there are the more significant areas of the result of the correlation analysis on degree centrality, betweenness centrality and the position of keyword. In addition, These results show that we need to consider that the possible way as measuring the importance of author keyword in journal is not only a term frequency but also degree centrality and betweenness centrality.

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최근 의학정보 분야에서는 임상의 지식관리와 의학정보 검색의 효율화를 위한 수단으로 온톨로지의 개념 모델링을 이용한 의학용어 시스템에 관심이 모아지고 있다. 본 연구는 우리나라의 의학정보 분야에 이러한 시스템의 응용이나 새로운 시스템 개발에 기초적인 자료제공을 목적으로, 정보 모델링과 온톨로지의 이론에 대해 고찰하였고, 외국의 의학정보 분야에서 온톨로지를 이용한 용어 시스템이 개발된 4가지 대표적인 사례를 분석하여 비교하였다. 연구결과 비형식적인 수준의 온톨로지로 파악된 MeSH의 의학용어 표준화와 UMLS의 용어 개념화, 형식적인 수준의 온톨로지인 ON9의 의학 온톨로지 통합의 이론화, 그리고 GALEN의 의학지식의 의미 모델과 형식화로 핵심적 특징을 요약할 수 있었다. 온톨로지의 응용은 목적하는 시스템에 따른 수준적 차별화가 이루어져야 할 것이고, 본 연구의 분석 결과가 참고 될 수 있을 것이다.

Abstract

Recent research in the field of medical information systems has paid much attention to an ontology based medical terminology system to support clinical study and effective information search. This study aims to conduct research for further application or construction of ontology systems in Korea. This research reviews the theory of concept modeling and ontology, and analyses 4 cases of conceptual modeling of medical terminologies by ontology. The findings of this study display these specific characteristics in medical ontologies : (1) The standardization of terminology on MeSH. (2) The conceptualization of terminology on UMLS. (1) and (2) are showed as unformal ontologies. (3) The theory of ontology integration in ON9. (4) The reference model of medical knowledge with formalization in GALEN. (3) and (4) are showed as formal ontologies. The application and construction of ontology should be differentiated according to the level of the proposed system, and then this analysis will provide useful information for the researcher and developer of the system.

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이 연구는 전자저널의 평가모형 개발에 관한 연구로서 전자저널의 개념 및 특징 파악, 평가모형 개발, 그리고 평가의 세 단계로 진행되었다. 평가모형은 전자저널의 양적측면과 질적측면을 종합적으로 고려할 수 있도록 개발되었으며, P대학교 도서관이 구독 중인 ScienceDirect 수록 저널 중 기계공학분야 저널을 대상으로 평가를 실시하였다. 평가결과 P대학교가 2000년부터 기계공학분야의 주요저널로서 선정·구독해온 22종의 저널 중 10종(45.5%)이 여전히 가치가 높은 것으로 나타났다. 22종의 기계공학분야 주요저널은 양적측면보다 질적측면에서 더 높은 점수를 받았다. 2000년 당시 패키지 형태로 서비스되기 시작하였던 77종의 기계공학분야 저널 중 14종이 종합평가 결과 주요저널로서 구독될 가치가 있는 것으로 나타났다. 결론적으로 지난 8년간 P대학교 연구자들이 이용해온 총 99종의 기계공학분야 저널의 중요도에 변화가 있었으며, 이는 연구진의 교체, 학계의 연구 동향 등이 반영된 결과로 해석할 수 있다.

Abstract

This study is aiming to develop an evaluation model considering electronic journal's properties and terms of subscription. As the first step to develop an evaluation model, this study analyzed features of electronic journals and various terms of subscription through reviewing literature. Second, it developed the evaluation model for electronic journals by using proper evaluation indicators which were extracted from previous studies on the evaluation journals and considering the terms of ScienceDirect subscription. Third, this evaluation model was applied to the 99 journals in the field of mechanical engineering in ScienceDirect. As a result of the evaluation, it was found out that there were variations in the value of journals between in 2000 and 2007. Some implications regarding e-journal subscription were also added.

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본 연구에서는 정보매체 및 정보서비스 연구영역에서 새로운 분석기준으로 대두되고 있는 이용자 경험의 관점에서 지식정보자원시스템을 분석하기 위한 경험요인을 개발하였다. 문헌분석을 통해 선정한 분석 기준을 기반으로 이용자 경험 샘플링 방법을 적용한 실험연구를 통해 지식정보자원시스템 이용에 영향을 미치는 시스템 지각요인과 이용자 경험요인을 도출하였다. 수행결과 총 9개의 경험요인에 대한 55개의 세부 경험요인, 138개의 시스템 지각요인으로 구성된 이용자 경험요인이 도출되었다. 본 연구는 추상적 개념인 이용자 경험을 실험을 통해 실제적이고 구체적인, 측정 가능한 요인으로 도출하여 제시하였다는데 의의가 있다. 도출된 이용자 경험 요인은 지식정보자원시스템 이용자들이 지각하는 이용자 경험 정도를 측정하기 위한 기준으로 활용될 수 있을 것으로 예상한다.

Abstract

This study developed a user experience factors for the evaluation of knowledge and information resource system from the user experience perspectives, which is emerging as a new analysis standard in the field of information media and information service research. Based on the analysis criteria selected through literature analysis, ‘system perception factor’ and ‘user experience factor’ were derived as factors influencing the use of information systems through an experimental study based on the user experience sampling method. As a result, the user experience factors of final knowledge and information resource system includes nine user experience factors, 55 detailed user experience factors, and 138 system perception factors. This study is significant in that the abstract concept ‘user experience’ was derived and presented as a practical, concrete, measurable factor through experiments. The derived user experience factors should serve as a basis for measuring user experience perceived by users of the knowledge and information resource system.

초록

최근 국내적으로 e-Book 산업에 대한 성장 전망을 실현화하기 위한 노력은 끊임없이 진보되어 왔다. e-Book의 경우 정보 시스템 영역에서 가치 시스템을 구현하고 있음에도 불구하고, e-Book을 정보 시스템 영역으로 확장하여 사용자 입장에서 성공 메커니즘을 살펴본 연구는 찾아보기 힘들다. 이에 본 연구에서는 e-Book의 성공 모형을 제안하고 평가를 수행하였다. 전체 241명의 e-Book 사용자들로부터 자료를 수집하여 구조방정식 모형을 통해 검증하였다. 그 결과 모든 구성개념들의 관계가 유의적으로 도출됨으로써 e-Book의 연구 영역을 정보 시스템 연구 영역으로 확장할 수 있는 이론적 토대를 마련하였다. 아울러 경로별 멀티그룹 구조모형 분석을 통해 개인의 지각된 효용 차이에 따라 e-Book의 성공 요소들이 서로 상이하게 영향력을 행사함을 밝힘으로써 e-Book 시장을 활성화 할 수 있는 실무적인 시사점을 논의하였다.

Abstract

With the proliferation of the e-Book industry, people are increasingly interacting with e-Book as information systems. While e-Book contains the components regarded as an information system(IS), few studies have been conducted to assess the success of e-Book from IS perspective. This study proposed and empirically evaluated an e-Book success model. Structural equation modeling techniques were applied to the data collected by questionnaire from 241 users of e-Book. Every relationship among constructs was significantly supported by the data. This finding provided theoretical implications to extend existing e-Book research into the broader IS research area. Furthermore, this study illustrated the use of multi-group structural analysis to test the differences in structural weights between high e-Book and high paper book utility groups. The managerial implications of the results in setting different relationships and allocating appropriate paths to vitalize the e-Book market were discussed.

초록

본 연구는 잊힐 권리와 관련한 뉴스 기사와 학술지 게재 논문을 대상으로 텍스트마이닝 분석을 활용해 각 문서 내에 나타난 논점과 특성을 살펴보았다. 분석을 위해 ‘잊힐 권리’와 ‘잊혀질 권리’ 키워드를 검색어로 하여 2010년부터 2020년까지의 데이터를 수집하였다. 수집된 데이터를 대상으로 키워드 분석과 토픽모델링 분석을 수행한 결과, 지난 10년간 뉴스 기사와 학술지 논문에서 다루어진 쟁점은 크게 다르지 않으며, 접근 방법 또한 유사한 것으로 나타났다. 다만 뉴스 기사와 학술지 논문 간 비교를 통해 이들 간 공통적으로 나타나는 쟁점과 부분적인 쟁점의 차이가 있음을 확인하였다. 따라서 본 연구에서 도출된 쟁점을 중심으로 기록관리학 분야에서도 적극적인 논의가 이루어져야 할 필요가 있으며, 공통적인 쟁점들을 우선적으로 고려하되, 쟁점 상 이견이 존재하는 경우, 이를 다각적으로 논의하는 것이 필요하다고 볼 수 있다. 본 연구는 국내 기록관리학계에서 잊힐 권리와 관련된 논의가 이루어지고 있지 않은 현재의 상황에서 기록관리학 분야에서 잊힐 권리의 의미와 향후 발생할 수 있는 이슈를 도출해볼 수 있었다는데 의의가 있으며, 본 연구의 결과를 중심으로 기록관리학 분야에서 잊힐 권리에 대한 다양한 논의가 이루어지기를 기대한다.

Abstract

This study examined the issues and characteristics that appeared in news and journal articles related to the ‘right to be forgotten’ using text mining analysis. Data for analysis were collected from 2010 to 2020 with the keyword ‘right to be forgotten’. Keyword analysis and topic modeling analysis were performed on the collected data. As a result, in the last 10 years the issues about ‘right to be forgotten’ are not much different in news and journal articles and the approaches also are similar. However, it confirmed common issues and the partial difference between news and journal articles through comparison. Therefore in Archives and Records Management Studies, it is necessary to discuss derived in this study. In particular common issues are considered first but if there are differences in issues, it is needed to discuss them in various ways. This study is meaningful to understand the meaning and to draw issues that may arise in the future of the ‘right to be forgotten’. The results of this study will contribute to be variously discussed on the ‘right to be forgotten’ in Archives and Records Management Studies.

초록

불면증은 최근 5년 새 환자가 20% 이상 증가하고 있는 현대 사회의 만성적인 질병이다. 수면이 부족할 경우 나타나는 개인 및 사회적 문제가 심각하고 불면증의 유발 요인이 복합적으로 작용하고 있어서 진단 및 치료가 중요한 질환이다. 본 연구는 자유롭게 의견을 표출하는 소셜 미디어 ‘Reddit’의 불면증 커뮤니티인 ‘insomnia’를 대상으로 5,699개의 데이터를 수집하였고 이를 국제수면장애분류 ICSD-3 기준과 정신의학과 전문의의 자문을 받은 가이드라인을 바탕으로 불면증 경향 문헌과 비경향 문헌으로 태깅하여 불면증 말뭉치를 구축하였다. 구축된 불면증 말뭉치를 학습데이터로 하여 5개의 딥러닝 언어모델(BERT, RoBERTa, ALBERT, ELECTRA, XLNet)을 훈련시켰고 성능 평가 결과 RoBERTa가 정확도, 정밀도, 재현율, F1점수에서 가장 높은 성능을 보였다. 불면증 소셜 데이터를 심층적으로 분석하기 위해 기존에 많이 사용되었던 LDA의 약점을 보완하며 새롭게 등장한 BERTopic 방법을 사용하여 토픽 모델링을 진행하였다. 계층적 클러스터링 분석 결과 8개의 주제군(‘부정적 감정’, ‘조언 및 도움과 감사’, ‘불면증 관련 질병’, ‘수면제’, ‘운동 및 식습관’, ‘신체적 특징’, ‘활동적 특징’, ‘환경적 특징’)을 확인할 수 있었다. 이용자들은 불면증 커뮤니티에서 부정 감정을 표현하고 도움과 조언을 구하는 모습을 보였다. 또한, 불면증과 관련된 질병들을 언급하고 수면제 사용에 대한 담론을 나누며 운동 및 식습관에 관한 관심을 표현하고 있었다. 발견된 불면증 관련 특징으로는 호흡, 임신, 심장 등의 신체적 특징과 좀비, 수면 경련, 그로기상태 등의 활동적 특징, 햇빛, 담요, 온도, 낮잠 등의 환경적 특징이 확인되었다.

Abstract

Insomnia is a chronic disease in modern society, with the number of new patients increasing by more than 20% in the last 5 years. Insomnia is a serious disease that requires diagnosis and treatment because the individual and social problems that occur when there is a lack of sleep are serious and the triggers of insomnia are complex. This study collected 5,699 data from ‘insomnia’, a community on ‘Reddit’, a social media that freely expresses opinions. Based on the International Classification of Sleep Disorders ICSD-3 standard and the guidelines with the help of experts, the insomnia corpus was constructed by tagging them as insomnia tendency documents and non-insomnia tendency documents. Five deep learning language models (BERT, RoBERTa, ALBERT, ELECTRA, XLNet) were trained using the constructed insomnia corpus as training data. As a result of performance evaluation, RoBERTa showed the highest performance with an accuracy of 81.33%. In order to in-depth analysis of insomnia social data, topic modeling was performed using the newly emerged BERTopic method by supplementing the weaknesses of LDA, which is widely used in the past. As a result of the analysis, 8 subject groups (‘Negative emotions’, ‘Advice and help and gratitude’, ‘Insomnia-related diseases’, ‘Sleeping pills’, ‘Exercise and eating habits’, ‘Physical characteristics’, ‘Activity characteristics’, ‘Environmental characteristics’) could be confirmed. Users expressed negative emotions and sought help and advice from the Reddit insomnia community. In addition, they mentioned diseases related to insomnia, shared discourse on the use of sleeping pills, and expressed interest in exercise and eating habits. As insomnia-related characteristics, we found physical characteristics such as breathing, pregnancy, and heart, active characteristics such as zombies, hypnic jerk, and groggy, and environmental characteristics such as sunlight, blankets, temperature, and naps.

초록

국내의 외국인 유학생들의 증가에도 불구하고, 유학생들의 건강정보탐색행위에 대한 연구는 부족한 실정이다. 본 연구는 한국에 거주하는 외국인 유학생의 건강정보탐색행위를 설문지와 결정적사건기법을 이용한 면담을 병행하여 조사하였다. 최근 경험한 건강정보 요구 중에는 코로나와 관련된 정보요구(코로나 검사, 증상, 백신)와 병원을 찾는 요구가 가장 많이 보고되었다. 건강정보탐색 과정에서 경험한 어려움으로는 언어의 문제가 가장 많았고, 한국 의료시스템에 대한 이해의 부족, 인터넷상의 정보 불충분 또는 정보과잉 등도 보고되었다. 언어의 장벽에도 불구하고, 유학생들은 한국어 정보원(친구/가족, 웹사이트, 소셜미디어)을 주요 건강정보원으로 사용하였다. 유학생들은 구글번역기를 사용하거나, 이중언어가 가능한 친구/가족의 도움을 받아 한국어 정보원을 통해 건강정보를 탐색하는 것으로 조사되었다. 한국 체류기간이 짧거나 한국어 능력이 부족한 경우, 소셜네트워크 상의 커뮤니티를 통해 건강정보를 얻는 경향을 보이는 반면, 한국 체류기간이 길고 한국어 능력이 좋을수록 웹사이트를 사용하는 것으로 나타났다. 필요한 건강정보를 찾는데 있어 어느 정도 자신감을 가지는가에 대한 질문에는 참가자의 28%만이 긍정적인 대답을 하였다. 본 연구 결과를 통한 유학생들의 건강정보추구행위에 대한 이해를 바탕으로 유학생들이 필요한 건강정보를 탐색하는데 도움을 줄 수 있는 방안에 관한 제언을 제시하였다.

Abstract

Despite the increasing number of international students in Korea, there is a lack of research on the health information-seeking behavior of international students. This study examined the health information search behavior of international students in Korea through a questionnaires and in-depth interviews adopting Critical Incident Technique. Most frequent health information needs that the participants experienced were related to Covid-19 and locating doctors/hospitals. The difficulties in seeking health information were language barriers, lack of knowledge of the Korean medical system, insufficient or overflowing information on the Internet. However, despite the language barrier, international students mainly used Korean sources (friends/family, websites, social media) for searching health information. In order to search health information on Korean websites, they used Google Translator or got help from bilingual friends/family members. The participants who have lived in Korea for a shorter period of time or who have lower Korean language proficiency tend to obtain health information through the community on social networks; whereas the longer the period of residence in Korea and the better the Korean language proficiency, the more likely to use websites. Only 28% of the participants gave positive answers to the question asking their confidence in finding the health information they needed. It is discussed how to help international students find accurate and credible health information.

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.