초록

모바일 및 태블릿 PC의 확산으로 인해 지리적 경계가 무너짐에 따라 글로벌 문화 예술 활동 및 공공문화 콘텐츠 교류가 확대되는 추세이며, 웹2.0의 확산에 따라 사용자는 쉽게 다양한 문화 콘텐츠를 이용할 수 있게 되었다. 그러나 이에 적합한 기술을 적용하고 문화 콘텐츠를 개발하는데 있어 각 지자체 및 연구기관에서는 선례나 기준이 없어 개별적이고 독자적으로 구축, 서비스하고 있는 실정이다. 또한 기존의 콘텐츠 서비스와는 달리 모바일 환경의 특성을 고려하여야 하며 사용자의 현재 상황에 적합한 개인화된 콘텐츠를 적시에 제공할 필요가 있다. 이를 위해서 본 연구에서는 문화 콘텐츠의 모바일 서비스를 위한 기반연구 현황과 모바일 환경을 기반으로 한 문화 콘텐츠 서비스의 표준적이고 효과적인 구축방안을 기초한 한국향토문화전자대전 모바일 웹 서비스 사례를 소개한다.

Abstract

The proliferation of mobile and tablet PC has been collapsing down geographic boundaries. Accordingly, the global cultural and artistic activities and public cultural content exchange have been enlarged. With the spread of Web 2.0, users can easily access a variety of cultural contents. However, each local government develops applicable technical and cultural content service on their own without consulting any best practices or standards. In addition, unlike traditional contents services mobile content services should take into account the characteristics of the environment. It is also necessary to provide personalized contents in a timely manner. In order to accelerate the future mobile environment, this study presents a mobile web service practice that was developed based on the current state for mobile services and a cultural contents derived from standards and effective deployment of the service plan focusing on the case of “The Encyclopedia of Korean Local Culture”.

초록

동일한 인명을 갖는 서로 다른 실세계 사람들이 존재하는 현실은 인터넷 세계에서 인명으로 표현된 개체의 신원을 식별해야 하는 문제를 발생시킨다. 상기의 문제가 학술정보 내의 저자명 개체로 제한된 경우를 저자식별이라 부른다. 저자식별은 식별 대상이 되는 저자명 개체 사이의 유사도 즉 저자유사도를 계산하는 단계와 이후 저자명 개체들을 군집화하는 단계로 이루어진다. 저자유사도는 공저자, 논문제목, 게재지정보 등의 저자식별자질들의 자질유사도로부터 계산되는데, 이를 위해 기존에 교사방법과 비교사방법들이 사용되었다. 저자식별된 학습샘플을 사용하는 교사방법은 비교사방법에 비해 다양한 저자식별자질들을 결합하는 최적의 저자유사도함수를 자동학습할 수 있다는 장점이 있다. 그러나, 기존 교사방법 연구에서는 SVM, MEM 등의 일부 기계학습기법만이 시도되었다. 이 논문은 다양한 기계학습기법들이 저자식별에 미치는 성능, 오류, 효율성을 비교하고, 공저자와 논문제목 자질에 대해 자질값 추출 및 자질 유사도 계산을 위한 여러 기법들의 비교분석을 제공한다.

Abstract

In bibliographic data, the use of personal names to indicate authors makes it difficult to specify a particular author since there are numerous authors whose personal names are the same. Resolving same-name author instances into different individuals is called author resolution, which consists of two steps: calculating author similarities and then clustering same-name author instances into different person groups. Author similarities are computed from similarities of author-related bibliographic features such as coauthors, titles of papers, publication information, using supervised or unsupervised methods. Supervised approaches employ machine learning techniques to automatically learn the author similarity function from author-resolved training samples. So far, however, a few machine learning methods have been investigated for author resolution. This paper provides a comparative evaluation of a variety of recent high-performing machine learning techniques on author disambiguation, and compares several methods of processing author disambiguation features such as coauthors and titles of papers.

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본 연구는 2008년과 2016년에 각각 수행된 한국연구재단등재지의 저작권 관리 현황 연구결과를 비교하고 그 변화의 의미를 파악하고자 하였다. 그 결과 저작권 소유 주체를 밝힌 등재지는 34%에서 67%로 증가하였고, 저작권은 출판기관에 양도하고 있는 경우가 90%에서 91%로 큰 변화가 없었다. 판권이라는 용어의 사용은 감소한 반면 복제권, 전송권이라는 용어사용은 증가하였다. 저작권양도동의서를 사용하는 등재지는 25%에서 50%로 증가한 반면, 저자에게 셀프아카이빙을 허용하는 경우는 13%에서 12%로 거의 변화가 없었다. 본 연구는 이러한 변화가 국내 학술지의 저작권산업화 기반구축을 의미하는 것으로 보았고, 이 과정에서 학술지 출판기관이 매우 강력한 이해당사자로 자리매김하고 있음을 발견하였다.

Abstract

This study analyzed changes to copyright policies in KCI journals comparatively using the previous 2 research results published in 2008 and 2016 and then gave insight into the meaning of the changes. The results of the study are as follows: Journals making the subject of copyright public had increased from 34% in 2008 to 67% in 2016. Journals transferring copyright from authors remained almost the same, with only a slight increase from 90% to 91% in the same period. Journals using the term ‘publication rights’ instead of ‘copyright’ had decreased; on the other hand, journals using the term ‘reproduction right’ and ‘right of transmission’ had increased. Use of copyright transfer agreement had increased from 25% to 50%; on the other hand, self archiving policy remained almost the same, decreasing slightly from 13% to 12%. This study argues that these changes mean the establishment of copyright industrialization for Korean journals and that the publishing bodies appear to be the most powerful main agent among stakeholders participating in scholarly publishing in this process.

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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.

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Abstract

In this study, web link analysis of the Korean National Archives has been performed using LexiURL to show the dynamic web flow of the National Archives and to identify which closely related institutions the archives should seek to cooperate with for developing an institutional strategic plan. Inlink and co-inlink analysis were performed and, to identify related institutions of the Korean National Archives, a comparison was made with other countries such as Australia, England and the United States. Through web link analysis, several features can be detected and future directions are suggested. Most inlinks and co-inlink of the Korean National Archives were from public institutions, indicating that relationships with educational or research institutions are weak. Moreover, Korean National Archives involve fewer web links related to international activities than other countries. Proceeding from these results, educational function, research function and international activities should be fortified. Korean National Archives need to provide more materials for supporting educational and research activities and more cultural interchange among related institutions. Further research with different heritage institutions such as libraries or museums is needed.

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본 연구는 국내 학회가 자신의 학술지 유통방식에 따라 오픈액세스를 수용하고 추진하는데 필요한 가이드를 제공하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해서 BOAI 오픈액세스 선언 이후 오픈액세스 유형과 추진전략을 조사하여 학술지 출판사의 오픈액세스 수용모형을 도출하였다. 그리고 SHERPA/RoMEO, DOAJ 그리고 PMC 데이터베이스의 통계자료를 토대로 학술지 출판사의 오픈액세스 수용과 추진현황을 조사하였다. 이를 토대로 국내 학회가 오픈액세스를 수용하고 추진하는 방안을 제안하였다. 국내 학회는 오픈액세스 추진전략간에 오픈액세스 정도에 차이가 있다는 것을 이해하고 자신의 학술지 유통방식에 따라 적합한 오픈액세스 유형과 추진전략을 선택할 필요가 있다. 또한 학술지 유통방식은 국내 학회의 대내외적 출판여건에 따라 언제든지 변화할 수 있기 때문에 오픈액세스 유형과 추진전략은 고정적인 것이 아니라 출판여건에 따라서 유동적으로 변화할 수 있다. 마지막으로 학회의 저작권 및 오픈액세스 정책을 성문화하고 저자와 이용자를 위해 홈페이지뿐만 아니라 SHERPA/RoMEO, DOAJ 그리고 PMC 등에 대외적으로 공시할 필요가 있다.

Abstract

The purpose of this study was to propose a guide for the acceptance and processes of open access in Korean Societies. Firstly, this study developed journal publishers’ open access model focused on the relationship between types and strategies of open access. Secondly, this study investigated current status of journal publishers’ open access strategies and the adoption degrees through SHERPA/RoMEO, DOAJ and PMC databases. Finally, on the basis of the result, this study proposed a guide to help Korean societies make journals more open or less open according to their situations as real. Korean societies can make informed decisions about how to derive open access.

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이 연구는 한국에서 SCIE 논문을 가장 활발하게 발표하고 있는 분야인 재료공학과 대학교수 449명이 2006년부터 2010년까지 발표한 SCIE 논문수와 피인용 횟수를 측정하고 이에 영향을 미치는 요인을 구체적으로 규명하고자 하였다. 연구 결과 논문수가 많은 교수가 피인용 횟수도 높은 것으로 나타나 외국의 선행연구 결과와 유사하였고, 논문수에 영향을 주는 요인은 교수의 직급, 출신학부, 재직 대학의 소재지일 수 있다는 것을 확인하였다. 피인용에 영향을 주는 요인으로 인적 특성 가운데 출신학부가 있었고, 환경적 특성으로 재직 대학의 소재지가 서울인지 지방인지에 따라 피인용 횟수에 뚜렷한 차이가 있음을 확인하였다. 장기적으로 국내 SCIE 논문의 피인용을 증진하기 위해서는 피인용을 촉발할 수 있는 기초 연구에 보다 많은 지원을 해야 하고, 대학과 연구비 지원기관의 연구성과 평가에 피인용 횟수도 포함시키는 등 평가방식도 보완할 필요성이 제기되었다.

Abstract

This study pointed the factors affecting the number of articles and citations in material science which is the most active publishing disciplinary in South Korea. This was conducted by gathering the information on SCIE which had been published by 449 Korean professors in material science from 2006 to 2010. One of the results was that the professors who had published more papers received more citations than those who did not, reconfirming former studies abroad. It was observed that the factors majors impacting on the number of papers may be their academic positions, educational backgrounds (particularly undergraduates), and places of work. The number of citations was affected by the authors’ undergraduate and their locations of the work. This study suggested a need for more supports on basic researches by universities and funding bodies and an amendment of performance measures to include the number of citations.

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본 연구는 공공도서관 사서의 전문직성에 대한 공공도서관 사서와 도서관 이용대상자 간의 인식 차이 및 실태를 브랜딩 및 브랜드 커뮤니케이션 관점에서 파악하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 본 연구에서는 공공도서관 사서와 도서관 이용대상자를 대상으로 설문조사를 통한 통계적 분석을 실시하였다. 분석 결과, 공공도서관 및 공공도서관 사서 전문직 특성, 전문직으로서의 공공도서관 사서 각각의 브랜드에 대해 공공도서관 사서와 도서관 이용대상자 간의 브랜드 커뮤니케이션은 활발하지 않은 것으로 판단된다. 따라서 브랜드 커뮤니케이션의 개선을 위해 도서관 이용대상자를 대상으로 한 공공도서관 및 사서의 직업윤리, 사회적 사명감, 개인적 신념 특성 보유와 관련된 외부 브랜딩과 사서를 대상으로 한 전문직으로서의 사서 및 업무 몰입도, 전문성 특성 보유와 관련된 내부 브랜딩의 필요성을 제안하였다.

Abstract

This study attempts to investigate the perception of professionalism of librarians in public libraries and difference in that regard between librarians and library users in terms of branding and brand communication. To achieve this goal, a series of statistical analysis was conducted using a questionnaire survey of librarians in public libraries and library users. The results showed that brand communication between public librarians and library users is inactivated for each element. Therefore, they need external branding that relates to the public libraries and librarians characteristics in professionalism for library users and internal branding that relates to librarian’s professionalism and the expertise of librarians so as to improve brand communication further.

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Abstract

There have been little comprehensive research for studying impact of foreign journals on Korean scientists. The main reason for this is because there was no extensive citation index database of domestic journals for analysis. Korea Institute of Science and Technology Information (KISTI) built the Korea Science Citation Database (KSCD), and have provided Korea Science Citation Index (KSCI) and Korea Journal Citation Reports (KJCR) services. In this article, citing behavior of Korean scientists on foreign journals was examined by using KSCD that covers Korean core journals. This research covers (1) analysis of foreign document types cited, (2) analysis of citation counts of foreign journals by subject and the ratio of citing different disciplines, (3) analysis of language and country of foreign documents cited, (4) analysis of publishers of journals and whether or not journals are listed on global citation index services and (5) analysis for current situation of subscribing to foreign electronic journals in Korea. The results of this research would be useful for establishing strategies for licensing foreign electronic journals and for information services. From this research, immediacy citation rate (average 1.46%), peak-time (average 3.9 years) and half-life (average 8 years) of cited foreign journals were identified. It was also found that Korean scientistis tend to cite journals covered in SCI(E) or SCOPUS, and 90% of cited foreign journals have been licensed by institutions in Korea.

초록

국내를 비롯하여 전 세계적으로 우울증 환자 수가 매년 증가하는 추세이다. 그러나 대다수의 정신질환 환자들은 자신이 질병을 앓고 있다는 사실을 인식하지 못해서 적절한 치료가 이루어지지 않고 있다. 우울 증상이 방치되면 자살과 불안, 기타 심리적인 문제로 발전될 수 있기에 우울증의 조기 발견과 치료는 정신건강 증진에 있어 매우 중요하다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 본 연구에서는 한국어 소셜 미디어 텍스트를 활용한 딥러닝 기반의 우울 경향 모델을 제시하였다. 네이버 지식인, 네이버 블로그, 하이닥, 트위터에서 데이터 수집을 한 뒤 DSM-5 주요 우울 장애 진단 기준을 활용하여 우울 증상 개수에 따라 클래스를 구분하여 주석을 달았다. 이후 구축한 말뭉치의 클래스 별 특성을 살펴보고자 TF-IDF 분석과 동시 출현 단어 분석을 실시하였다. 또한, 다양한 텍스트 특징을 활용하여 우울 경향 분류 모델을 생성하기 위해 단어 임베딩과 사전 기반 감성 분석, LDA 토픽 모델링을 수행하였다. 이를 통해 문헌 별로 임베딩된 텍스트와 감성 점수, 토픽 번호를 산출하여 텍스트 특징으로 사용하였다. 그 결과 임베딩된 텍스트에 문서의 감성 점수와 토픽을 모두 결합하여 KorBERT 알고리즘을 기반으로 우울 경향을 분류하였을 때 가장 높은 정확률인 83.28%를 달성하는 것을 확인하였다. 본 연구는 다양한 텍스트 특징을 활용하여 보다 성능이 개선된 한국어 우울 경향 분류 모델을 구축함에 따라, 한국 온라인 커뮤니티 이용자 중 잠재적인 우울증 환자를 조기에 발견해 빠른 치료 및 예방이 가능하도록 하여 한국 사회의 정신건강 증진에 도움을 줄 수 있는 기반을 마련했다는 점에서 의의를 지닌다.

Abstract

The number of depressed patients in Korea and around the world is rapidly increasing every year. However, most of the mentally ill patients are not aware that they are suffering from the disease, so adequate treatment is not being performed. If depressive symptoms are neglected, it can lead to suicide, anxiety, and other psychological problems. Therefore, early detection and treatment of depression are very important in improving mental health. To improve this problem, this study presented a deep learning-based depression tendency model using Korean social media text. After collecting data from Naver KonwledgeiN, Naver Blog, Hidoc, and Twitter, DSM-5 major depressive disorder diagnosis criteria were used to classify and annotate classes according to the number of depressive symptoms. Afterwards, TF-IDF analysis and simultaneous word analysis were performed to examine the characteristics of each class of the corpus constructed. In addition, word embedding, dictionary-based sentiment analysis, and LDA topic modeling were performed to generate a depression tendency classification model using various text features. Through this, the embedded text, sentiment score, and topic number for each document were calculated and used as text features. As a result, it was confirmed that the highest accuracy rate of 83.28% was achieved when the depression tendency was classified based on the KorBERT algorithm by combining both the emotional score and the topic of the document with the embedded text. This study establishes a classification model for Korean depression trends with improved performance using various text features, and detects potential depressive patients early among Korean online community users, enabling rapid treatment and prevention, thereby enabling the mental health of Korean society. It is significant in that it can help in promotion.