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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
급속히 발전하고 있는 정보통신기술은 기업과 조직의 운영시스템에도 영향을 미치고 있으며, 다수의 산업 분야에서 혁신적인 정보 및 지식관리 전략을 수립하기 위해 많은 연구가 진행되고 있다. 외교부는 지난 20년간 지식정보관리 관련 시스템의 많은 부분에 디지털 기술을 적용하고 있으나, 그에 맞는 전략을 분석하기 위한 기존 연구는 미흡한 실정이다. 본 연구는 인터뷰 및 외교부 내부 혁신 보고서 분석을 통해 현재 한국 외교부의 지식정보관리의 개념과 제약 사항을 진단하고, 외교부가 조직의 양면성 역량과 수용능력을 강화하여, 조직 혁신을 촉진하는 지식정보 관리체계를 제공하는 방법을 평가하는 목적으로 수행되었다. 외교부의 지식정보관리는 디지털 기술 변화에 적응할 수 있는 동적인 역량을 갖추고 있으나, 본질적인 내부의 한계(기밀 문서 처리구조, 지식정보관리 관련 협업체계 부재)와 외부의 한계(국내 정치 상황, 정부 조직의 위계질서)에 직면하고 있다. 이러한 내부적 한계와 외부적 요인으로 인한 영향을 최소화하는 방안을 마련하는 조직의 양면성 역량과 수용능력 증진을 통해 외교부가 조직 혁신을 위한 지식정보관리 체계를 개발해야 하는 것으로 관찰된다. 이를 위해 실질적으로 활용 가능한 IKM 시스템 개발을 위한 이후의 세부 연구에는 변화하는 환경에 대비한 직군 간 대화와 직원 역량 강화 방안이 포함되어야 할 것이다.
Abstract
With rapidly changing technological implementation of operating systems of businesses, the Ministry of foreign affairs (MOFA) of the Republic of Korea (ROK) has been undergoing digital transformation to its overall operations with the intent to innovate information and knowledge management (IKM) strategies since the mid-2000s. However, assessment as to the effectiveness of implemented IKM has been inadequately analyzed. This study aims to assess the concepts and limitations of the MOFA’s current IKM strategies and the methods it employs to deliver its IKM framework, in light of strengthening the organizational ambidexterity and absorptive capacity, and also fostering organizational innovation through a qualitative study that involves interviews and analysis of reports from MOFA. The MOFA’s IKM possesses dynamic capabilities to adapt to changing digital technologies. However, the institution’s IKM is constrained by limitations associated with the utilization of the IKM system such as a structure that handles confidential documents and a lack of a collaborative system for IKM, and external limitations such as changes in the domestic political situation governing MOFA’s priorities and the hierarchy of government organizations. Consequently, developing the organizational ambidexterity and absorptive capacity was not possible. To develop an IKM framework for organizational innovation, the MOFA must devise a way to minimize the impact of external changes by overcoming internal limitations. To that end, a detailed study on the development of a practically usable IKM system should include establishing a dialogue between job groups and enhancing employee competency in preparation for a changing environment.
초록
본 연구는 청소년의 가상 정보 공간에서의 일상적인 활동을 위한 정보 이용 행태에 관해 살펴보았다. 기존의 물리적 정보 공간의 개념을 가상 정보 공간으로 확장하였고, 청소년 시기의 특징을 반영하여 다양한 일상적인 활동과 또래집단을 고려하였다. 이를 위하여 서울시 중고등학생을 대상으로 사전 면담 및 설문조사를 실시하였고, 청소년들의 가상 정보 공간과 정보 이용에 대한 양상을 분석하였다. 본 연구를 통해 학교도서관에서 청소년들을 위한 교육 프로그램 및 서비스 제공 시에 고려할 수 있는 시사점을 제안하였고, 추후 학교도서관에서의 정보 서비스 기획에 활용될 수 있을 것이다.
Abstract
This study investigates the information use behavior of Korean youths in a virtual information grounds. The concept of a physical information ground is expanded to include virtual spaces. A variety of hobbies and peer groups of Korean youths are considered to determine the characteristics of these youths. The study was formulated and conducted using group interviews for pretest and a survey given to respondents who are junior high and high school students in Seoul. It is expected that the findings and proposals will be used for planning educational programs and information services in school libraries.
초록
과학이 기술발전을 이끄는 주요 추진력이며 기술혁신이 궁극적으로 경제발전에 기여한다는 것이 밝혀짐에 따라 선진국은 과학과 기술간 상호작용을 중요하게 다루고 있다. 그러나 한국의 기술발전을 이끈 과학적 기반에 관한 연구가 거의 이루어지지 않았으며 한국의 기술과 강력한 연계를 맺고 있는 학문분야에 대한 연구도 미약한 실정이다. 따라서 이 연구는 특허에 인용된 과학논문을 이용하여 과학기술자의 인용행태를 추적하고, 인용행태 이면에 놓인 과학과 기술간 상호작용을 측정하고자 하였다. 과학논문이 특허의 혁신가치에 어떠한 영향을 미치고 있는지를 살펴봄으로써 기술개발에 있어 과학논문의 중요도를 밝히고자 하였다.
Abstract
As the fact that science is the driving force behind technological development and that technological innovation contributes to economic development has been proved empirically convincing, the interaction between science and technology is highly emphasized in advanced countries. But, Korea has not been active in conducting research on science-based technological development and on the scientific fields that have strong relationships with Korean technology. This study attempts to explore the influence of scientific research papers cited in US patents by Koreans on other US patents and identify the interactions between scientific research papers and patents, by examining the scientific references cited in the Korean-originated US patents.
초록
본 연구는 국내 연구자가 저술한 논문의 데이터 가용성 진술(DAS)에 명시된 데이터 공유 메커니즘과 리포지터리를 조사함으로써 국내 연구자의 연구데이터 공유 현황과 특징을 탐구하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 2014년부터 2022년까지 PLOS ONE에 게재된 국내기관 소속 연구자의 논문을 연구의 대상으로 선정하였다. 우선 논문 내 DAS 존재 현황을 파악하고 선행연구를 활용하여 데이터 공유 메커니즘의 유형을 분석하였으며, 시간의 흐름에 따른 데이터 공유 메커니즘별 변화 추이 등을 조사하였다. 그 결과, 대상 논문의 99.6%에 DAS가 작성되어 있으며 데이터 공유 메커니즘의 유형별 언급 양상은 국제적인 양상과 유사하되, 시간의 흐름에 따라 선호되는 유형이 변화하고 있음을 파악하였다. 이후 데이터 공유 메커니즘 중 리포지터리에 주목하여 DAS에 언급된 리포지터리의 횟수와 비율을 파악하고 다수 언급된 5개 리포지터리의 이용 변화 추이를 시계열적으로 분석하였다. 또한 리포지터리와 함께 언급된 데이터 접근점의 제시 방식과 유형, 유효성 등도 함께 조사하였다. 이를 통해 빈번하게 언급되는 상위 5개 리포지터리가 전체 리포지터리 언급의 60%를 차지하며 데이터 코드를 다루는 리포지터리의 이용이 증가하는 현황이 확인되었고, 리포지터리와 함께 제시된 데이터의 접근점은 대부분 유효하다는 사실을 파악할 수 있었다.
Abstract
The purpose of this study is to investigate the current status and characteristics of research data sharing by domestic researchers by analyzing the data sharing mechanism and repository specified in DAS of papers authored by domestic researchers. To this end, in this study, papers of researchers belonging to domestic institutions published in PLOS ONE from 2014 to 2022 were selected as the subject of the study. First of all, the status of DAS’s existence in the papers was identified, the types of data-sharing mechanisms were analyzed using precedent studies, and the trend of changes in each data-sharing mechanism over time was investigated. As a result, it was found that DAS was written in 99.6% of the target papers, and the types of data-sharing mechanisms were similar to international patterns, but preferred types were changing over time. Afterward, focusing on repositories among data sharing mechanisms, the number and ratio of repositories mentioned in DAS were identified, and the trend of changes in use of the five repositories mentioned a lot was analyzed in a time series. In addition, the presentation method, type, and validity of the data access point mentioned along with the repository were also investigated. It was confirmed that the top five frequently mentioned repositories account for 60% of all repository mentions, and the use of a repository dealing with data codes is increasing; in addition, it was found that most of the data access points presented with the repository were valid.
초록
4차 산업혁명을 대표하는 신기술들이 이미 도서관 서비스에 구현이 되고 있다. 그러나 전통적인 사서 업무이자 향후 지속해야 하는 ‘분류’ 업무에 새로운 기술을 도입하여 업무 효율을 증대하고자 하는 방안 연구는 활발하지 않다. 해외 웹 버전 분류법인 WebDewey, Classification Web, UDC Online은 2000년대 초반에 개발되어 현재는 인쇄본보다 웹 버전이 더 활발히 사용되고 있고, 2018년 이후 듀이십진분류법(DDC)은 더 이상 인쇄본을 발간하지 않고 있다. 본 연구는 WebDewey, Classification Web, UDC Online 사례를 분석하고, 한국십진분류법(KDC) 웹 버전 개발을 위해 필요한 기능을 도출하여, AHP 분석을 통해 KDC 웹 버전 개발에 타당한 최종적인 기능을 제안했다.
Abstract
New technologies representing the Fourth Industrial Revolution are already being realized in library services. There is not, however, active research on measures to increase work efficiency by introducing a new technology in the work of “classification” that is part of the traditional librarian jobs they should continue in the future. The Dewey Decimal Classification (DDC) has not issued a print version since 2018. This study analyzes cases of WebDewey, Classification Web, and UDC Online. The functions required for the development of the Korean Decimal Classification (KDC) web version were derived, and the final functions suitable for the development of the KDC web version were proposed through AHP analysis.
초록
학술 문헌 원문에서 발견되는 인용문은 인용에 기초한 학술문헌 자동 요약, 리뷰 논문 자동 생성, 인용문 감성 분석, 인용문 기반 문헌 검색 등 다양한 학술 정보 서비스의 창출을 가능케 한다. 이러한 서비스가 가능하기 위해서는 원문 텍스트로부터 인용문의 자동 인식이 선행되어야 한다. 그러나 인용문의 인식은 인용 표지가 부착되지 않은 암묵 인용문의 존재로 인해 그 처리가 용이하지 않다. 영어의 경우 최근 이에 대한 연구가 집중되고 있으나 한국어 학술 문헌 내 인용문의 자동 인식 연구는 찾기 힘들다. 이 논문은 한국어 인용문을 자동 인식하는 규칙 기반의 방법을 제시하고 다양한 베이스라인 기법들과 인용문 인식 성능을 비교하였다. 제안된 방법은 테스트 셋 내 전체 암묵 인용문의 30%를 약 70%의 정확률로 인식할 수 있었다.
Abstract
Identifying citing sentences from article full-text is a prerequisite for creating a variety of future academic information services such as citation-based automatic summarization, automatic generation of review articles, sentiment analysis of citing statements, information retrieval based on citation contexts, etc. However, finding citing sentences is not easy due to the existence of implicit citing sentences which do not have explicit citation markers. While several methods have been proposed to attack this problem for English, it is difficult to find such automatic methods for Korean academic literature. This article presents a rule-based approach to identifying Korean citing sentences. Experiments show that the proposed method could find 30% of implicit citing sentences in our test data in nearly 70% precision.
초록
본 연구는 특허 및 상표 검색 개선을 위한 방법을 제안하고자 하는 목적에서 출발하였다. 이를 위해 193일간 한국특허정보원의 특허기술정보서비스를 이용한 17,559명의 이용자가 작성한 100,016개의 질의문에 대한 로그 데이터를 분석하였다. 개별적인 질의로그 분석 이외에, 2,202개의 복수 질의문을 이용한 탐색세션을 분석함으로써 검색 개선을 위한 추가적인 단서를 발견하였다. 분석결과에 의하면, 특허 및 상표검색은 일반적인 웹 검색의 유형과 유사한데, 특히 질의문의 길이가 짧다는 측면에서 매우 흡사하다. 그러나 특허 및 상표검색의 경우, 일반 웹 검색보다 불리언 연산자를 많이 사용하고 있었다. 복수 질의문 분석을 통해 이용자들이 질의문을 재작성하는데 도움이 될 수 있는 탐색기능을 제안할 수 있었다. 복수의 질의문으로 구성된 탐색세션을 분석한 결과, 이용자들은 질의문을 재작성하기 위하여 부연하기, 특정화하기, 일반화하기, 교체하기, 중단하기와 같은 방법을 사용하고 있음을 알 수 있었다.
Abstract
To come up with the recommendations to improve the patent & trademark retrieval efficiency, 100,016 patent & trademark search requests by 17,559 unique users over a period of 193 days were analyzed. By analyzing 2,202 multi-query sessions, where one user issuing two or more queries consecutively, we discovered a number of retrieval efficiency improvements clues. The session analysis result also led to suggestions for new system features to help users reformulating queries. The patent & trademark retrieval users were found to be similar to the typical web users in certain aspects especially in issuing short queries. However, we also found that the patent & trademark retrieval users used Boolean operators more than the typical web search users. By analyzing the multi-query sessions, we found that the users had five intentions in reformulating queries such as paraphrasing, specialization, generalization, alternation, and interruption, which were also used by the web search engine users.
초록
공공도서관에서 제공하고 있는 디지털참고봉사의 현황과 발전을 이해하기 위하여, 전국의 공공도서관 홈페이지를 직접 접속하여 관찰하고 이용 데이터를 수집하여 분석하였으며. 2003년에 수집하였던 데이터와 비교하였다. 모두 404개의 디지털참고봉사 사이트에 대하여, 접근수준, 서비스방식, 링크명칭, 서비스정책, 웹폼, FAQ 등 서비스 제공 관련 특성을 분석한 후, 15일간 수행된 질문응답 데이터를 수집하여 이용도서관, 이용수준, 응답비율, 질문유형 등 서비스 성능을 분석하였다. 서비스 현황에 대한 이해와 문제점, 그리고 4년 동안에 걸친 변화가 식별되었으며, 향후 발전을 위한 제언이 이루어졌다.
Abstract
To understand the present status and the development of the digital reference service in Korean public libraries, a nationwide site observation was attempted in 2007. The collected data was analyzed, then compared with the previous analysis based on a 2003 data. For the 404 sites offering digital reference, operational characteristics, such as access level, service mode, link description, policy, web form, and FAQ, are analyzed. Performance analysis focused on the presence of question posting, volume of usage, response rate, and types of the questions, for the data collected for 15 days through question and answer transcript recording. Results reveal findings on the present situation as well as changes over 4 years.Related problems are identified. The conclusion includes suggestions for improving digital reference service.
초록
이 연구는 국내 연구자의 학술지 논문 발표 자료를 활용하여 학문분야간 학술지 공유도를 산출하고, 이로부터 국내 학문분야의 구조를 나타내는 네트워크를 생성하였다. 생성된 패스파인더 네트워크는 ‘생물학’분야를 핵심으로 하는 생명과학 분야가 중앙을 차지하고 있었으며, 인문학과 의약학, 공학에 속한 학문끼리는 학문간 연계가 매우 강하게 나타났다. 가중 네트워크로부터 각 학문분야의 중심성과 학제성을 파악하기 위해서 엔트로피 공식과 가중 네트워크 중심성 척도를 적용한 결과 전역 중심 학문, 지역 중심 학문, 전역 연계 학문, 기타 일반 학문의 네 가지 유형을 식별할 수 있었다. 가중 네트워크를 이진 네트워크로 변환한 패스파인더 네트워크에서는 다수의 약한 링크가 모인 데이트 허브가 드러나지 않았으나, 가중 네트워크에서의 중심성 지수인 삼각매개중심성의 측정 범위를 지역에서부터 전역까지 달리하며 측정한 결과로부터 ‘인지과학’분야와 같은 학제성이 높은 데이트 허브를 식별할 수 있었다.
Abstract
The main purposes of this study are to construct a Korean science network from journal contributions data of Korean researchers, and to analyze the structure and characteristics of the network. First of all, the association matrix of 140 scholarly domains are calculated based on the number of contributions in common journals, and then the Pathfinder network algorithm is applied to those matrix. The resulting network has several hubs such as ‘Biology’, ‘Korean Language & Linguistics’, ‘Physics’, etc. The entropy formula and several centrality measures for the weighted networks are adopted to identify the centralities and interdisciplinarity of each scholarly domain. In particular, the date hubs, which have several weak links, are successively distinguished by local and global triangle betweenness centrality measures.
초록
국내 학술연구의 동향을 구체적으로 파악하여 연구개발 활동의 체계적인 지원 및 평가는 물론 현재와 미래의 연구 방향을 설정할 수 있는 기초 데이터로서, 개별 학술지 논문에 표준화된 주제 범주(통제키워드)를 부여할 수 있는 효율적인 방안을 모색하였다. 이를 위해 한국연구재단 ｢학술연구분야분류표｣ 상의 분류 범주를 국내 학술지 논문에 자동 할당하는 과정에서, 자질선정 기법을 중심으로 자동분류의 성능에 영향을 미치는 주요 요소들에 대한 다각적인 실험을 수행하였다. 그 결과, 실제 환경의 불균형 데이터세트(imbalanced dataset)인 국내 학술지 논문의 자동분류에서는 보다 단순한 분류기와 자질선정 기법, 그리고 비교적 소규모의 학습집합을 사용하여 상당히 좋은 수준의 성능을 기대할 수 있는 것으로 나타났다.
Abstract
As basic data that can systematically support and evaluate R&D activities as well as set current and future research directions by grasping specific trends in domestic academic research, I sought efficient ways to assign standardized subject categories (control keywords) to individual journal papers. To this end, I conducted various experiments on major factors affecting the performance of automatic classification, focusing on feature selection techniques, for the purpose of automatically allocating the classification categories on the National Research Foundation of Korea’s Academic Research Classification Scheme to domestic journal papers. As a result, the automatic classification of domestic journal papers, which are imbalanced datasets of the real environment, showed that a fairly good level of performance can be expected using more simple classifiers, feature selection techniques, and relatively small training sets.