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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
정보통신기술의 발달로 학술 정보의 양이 기하급수적으로 증가하였고 방대한 양의 텍스트 데이터를 처리하기 위한 자동화된 텍스트 처리의 필요성이 대두되었다. 생의학 문헌에서 생물학적 의미와 치료 효과 등에 대한 정보를 발견해내는 바이오 텍스트 마이닝은 문헌 내의 각 개념들 간의 유의미한 연관성을 발견하여 의학 영역에서 상당한 시간과 비용을 줄여준다. 문헌 기반 발견 연구로 새로운 생의학적 가설들이 발견되었지만 기존의 연구들은 반자동화된 기법으로 전문가의 개입이 필수적이며 원인과 결과의 한가지의 관계만을 밝히는 제한점이 있다. 따라서 본 연구에서는 중간 개념인 B를 다수준으로 확장하여 다양한 관계성을 동시출현 개체와 동사 추출을 통해 확인한다. 그래프 기반의 경로 추론을 통해 각 노드 사이의 관계성을 체계적으로 분석하여 규명할 수 있었으며 새로운 방법론적 시도를 통해 기존에 밝혀지지 않았던 새로운 가설 제시의 가능성을 기대할 수 있다.
Abstract
Due to the recent development of Information and Communication Technologies (ICT), the amount of research publications has increased exponentially. In response to this rapid growth, the demand of automated text processing methods has risen to deal with massive amount of text data. Biomedical text mining discovering hidden biological meanings and treatments from biomedical literatures becomes a pivotal methodology and it helps medical disciplines reduce the time and cost. Many researchers have conducted literature-based discovery studies to generate new hypotheses. However, existing approaches either require intensive manual process of during the procedures or a semi-automatic procedure to find and select biomedical entities. In addition, they had limitations of showing one dimension that is, the cause-and-effect relationship between two concepts. Thus, this study proposed a novel approach to discover various relationships among source and target concepts and their intermediate concepts by expanding intermediate concepts to multi-levels. This study provided distinct perspectives for literature-based discovery by not only discovering the meaningful relationship among concepts in biomedical literature through graph-based path interference but also being able to generate feasible new hypotheses.
초록
본 연구는 공공도서관에서 운영하는 프로그램의 성과를 로직모델을 기반으로 개발된 평가 프레임워크를 적용하여 측정하고자 하였다. 성과 측정을 위해 서울 소재 한 공공도서관에서 운영하는 여러 프로그램 중 어린이 독서 프로그램을 선정하였다. 성과 측정 과정은 어린이 독서 프로그램의 계획, 진행, 평가 등의 업무 과정 일체를 분석하여 로직 모델을 구현하였으며 이에 의거하여 예상되는 성과를 측정하였다. 데이터는 KOLAS를 통해 회원정보, 서지정보, 대출정보 등을 수집하였고, 프로그램 운영 현황에 대한 데이터는 프로그램 진행 후 작성된 보고서에서 추출하였다. 측정 결과 어린이 독서 프로그램에 참여한 회원들의 대출빈도가 상승하였고, 프로그램의 주제에 따라 대출 장서의 주제가 변화하는 것을 볼 수 있었다. 본 연구를 통해 독서 프로그램이 갖는 효과와 의미를 확인할 수 있었으며, 성과평가가 도서관에서 운영하는 타 프로그램 및 도서관 업무 등의 효과성을 측정하는데 유용한 도구가 될 수 있음을 보여주었다.
Abstract
The purpose of this study is to measure the outcomes of a program provided by a public library using the evaluation framework based on Logic Model. A reading program for children which was operated by a public library in Seoul was selected. The outcome evaluation was started with the analysis of the reading program process including planning, operation, and evaluation. Based on the analysis, a logic model framework for outcome evaluation was developed. For evaluation, user, bibliography, and circulation data were collected from the library KOLAS system. Additionally, the participant information were extracted from the final report drafted after the program. The research results show that the number of circulation of program participants was increased after the program. In addition, the range of reading topic was expanded. These findings indicate that the reading program is an effective program for promoting children’s reading habit and that outcome evaluation might be a valid tool to measure the effectiveness of public library programs.
초록
본 연구는 한국학 연구 논문 텍스트의 의미 구조를 기반으로 하는 메타데이터를 적용한 학술정보시스템을 구축하여 기존 유사 시스템과의 비교를 통해, 텍스트 구조 기반 메타데이터의 활용 가능성을 확인해 보고자 하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 한국학술지인용색인(Korea Citation Index, KCI)에서 일정 기준을 충족하는 한국학 분야 연구 논문 데이터를 대상으로 의미 구조 메타데이터 항목을 적용한 시범적 검색 시스템(Korean Studies Metadata Database, KMD)을 구축하였으며, 동일한 검색 키워드를 적용하여 기존의 KCI 시스템과 비교했을 때 어떤 특징과 차이점을 갖는지 비교해 보았다. 연구 결과, KMD 시스템이 KCI에 비해 이용자의 검색 의도에 맞는 결과를 보다 효율적으로 보여주는 것으로 확인되었다. 즉 검색하고자 하는 키워드의 조합이나 조건식이 기존 시스템과 동일하더라도 검색 결과를 통해 최종적으로 연구 진행과 관련해 찾고자 하는 연구 목적, 연구의 대상 데이터나 시공간적 배경 등에 따른 검색 결과를 다양하게 보여줄 수 있는 것으로 나타났다.
Abstract
This study aims to develope a scholarly metadata information system based on conceptual elements of text structure of Korean studies research articles and to identify the applicability of text structure based metadata as compared with the existing similar system. For the study, we constructed a database(Korean Studies Metadata Database, KMD) with text structure based on metadata of Korean Studies journal articles selected from the Korea Citation Index(KCI). Then we verified differences between KCI system and KMD system through search results using same keywords. As a result, KMD system shows the search results which meet the users’ intention of searching more efficiently in comparison with the KCI system. In other words, even if keyword combinations and conditional expressions of searching execution are same, KMD system can directly present the content of research purposes, research data, and spatial-temporal contexts of research et cetera as search results through the search procedure.
초록
본 연구는 LDA 토픽 모델과 딥 러닝을 적용한 단어 임베딩 기반의 Doc2Vec 기법을 활용하여 자질을 선정하고 자질집합의 크기와 종류 및 분류 알고리즘에 따른 분류 성능의 차이를 평가하였다. 또한 자질집합의 적절한 크기를 확인하고 문헌의 위치에 따라 종류를 다르게 구성하여 분류에 이용할 때 높은 성능을 나타내는 자질집합이 무엇인지 확인하였다. 마지막으로 딥 러닝을 활용한 실험에서는 학습 횟수와 문맥 추론 정보의 유무에 따른 분류 성능을 비교하였다. 실험문헌집단은 PMC에서 제공하는 생의학 학술문헌을 수집하고 질병 범주 체계에 따라 구분하여 Disease-35083을 구축하였다. 연구를 통하여 가장 높은 성능을 나타낸 자질집합의 종류와 크기를 확인하고 학습 시간에 효율성을 나타냄으로써 자질로의 확장 가능성을 가지는 자질집합을 제시하였다. 또한 딥 러닝과 기존 방법 간의 차이점을 비교하고 분류 환경에 따라 적합한 방법을 제안하였다.
Abstract
This research evaluated differences of classification performance for feature selection methods using LDA topic model and Doc2Vec which is based on word embedding using deep learning, feature corpus sizes and classification algorithms. In addition to find the feature corpus with high performance of classification, an experiment was conducted using feature corpus was composed differently according to the location of the document and by adjusting the size of the feature corpus. Conclusionally, in the experiments using deep learning evaluate training frequency and specifically considered information for context inference. This study constructed biomedical document dataset, Disease-35083 which consisted biomedical scholarly documents provided by PMC and categorized by the disease category. Throughout the study this research verifies which type and size of feature corpus produces the highest performance and, also suggests some feature corpus which carry an extensibility to specific feature by displaying efficiency during the training time. Additionally, this research compares the differences between deep learning and existing method and suggests an appropriate method by classification environment.
초록
본 연구의 목적은 연구데이터 관리서비스 구현 시 성공적인 서비스를 위한 고려사항을 도출하는 것이다. 이를 위해 선행연구를 활용하여 연구데이터 관리서비스의 영역을 파악하였고, 미국, 독일, 호주에서 연구데이터 관리서비스를 시행중인 대학도서관 6곳과 1개의 기관에서 담당자 8명을 대상으로 연구데이터 서비스에 관한 질문의 답변을 이메일을 통해 수집하였다. 또 해외서비스를 대상으로 수집한 고려사항이 국내에 적용가능한지 국내 연구데이터 관리서비스 전문가와 검토하였다. 연구데이터 서비스 영역은 총 9개의 카테고리로 구분하여 분석하였는데, 연구서비스와 연구데이터 관리서비스 연계, 국가/대학/기관 차원의 협약, 메타데이터 입력주체 및 필수 요소, 직원의 전문화 방안, 이용자 요구분석을 통한 주요서비스 영역 선정, 연구데이터와 연구결과물의 효과적인 연결방안, 이용자와 유관기관과 긴밀한 공조 등의 연구데이터 관리서비스 구축 시 고려사항을 도출할 수 있었다.
Abstract
The purpose of this study is to determine crucial factors of consideration in ensuring the successful implementation of research data management services. The study begins by extracting a range of service areas from their equivalent in existing research on data management services. It then collects relevant information via e-mail survey from eight individuals respectively overseeing research data management services at six university libraries and one institution located throughout the United States, Germany, and Australia. Having originated in overseas cases, the resulting factors of consideration were reviewed by domestic experts in research data management services. The finalized areas of research data management services consist of nine categories. The crucial factors of consideration in RDM services are connection between research services and research data management services; national/university-level/institutional agreements; metadata entry personnel and required elements; strategies for the provision of specialized staff; major service area selection through user demand analysis; effective linkage between research data and research results; and close cooperation with users and related organizations.
초록
우리나라 의학도서관의 경우 과반수 이상이 1인 사서제로 운영되는 영세한 규모의 병원도서관으로 다른 도서관과의 자원협력과 일관성 유지를 위해서라도 장서관리정책 수립의 필요성은 더욱 절실하지만 국내의 경우 장서관리정책을 웹상에 올려놓고 있는 의학도서관은 거의 전무하다. 이에 본 연구에서는 국내외 의학도서관의 장서관리정책을 사례로 조사하여, 장서관리정책을 준비하는 우리나라 의학 도서관을 위한 기초 자료와 아이디어를 제공하고자 하였다. 핵심요소만 충족이 된다면 장서관리정책은 한 가지 방법만 있는 것이 아니므로 이러한 사례조사는 장서관리정책을 준비하는 의학 도서관에 아이디어를 제공할 것으로 기대한다. 이를 위하여 선행연구를 토대로 선정한 12가지 항목을 사용하여 국내 의학도서관 1곳과 국외 의학도서관 5곳을 사례연구 방법으로 조사 및 내용 분석을 실시하였다. 사례들의 조사 분석을 통해서 12가지 가이드라인을 제시하였다.
Abstract
In Korea, more than half of medical libraries are small‐sized hospital libraries operated under the single‐librarian system, and it is keenly required to establish collection management policies for exchanging resources with other libraries and maintaining consistency. however, it is rare to set up their collection management policies on the web among the domestic medical libraries. Thus, this study purposed to survey cases of collection management policies in domestic and foreign medical libraries and to provide basic information and ideas for Korean medical libraries that are preparing collection management policies. As long as core requirements are satisfied, collection management policies do not have a way. Thus, this case study is expected to provide useful ideas to medical libraries developing their collection management policies. For this purpose, we selected 12 survey items based on previous studies, and investigated one domestic and five foreign medical libraries, and analyzed collected data. Based on the results of analyzing the cases, we suggested 12 guidelines.
초록
본 연구는 도서관 정보서비스 환경에서 도서 이용자의 도서추천에 영향을 미치는 선호요인을 파악하기 위해 전 세계 도서 이용자의 참여로 이루어지는 사회적 목록 서비스인 Goodreads 리뷰 데이터를 대상으로 내용분석하였다. 이용자 선호의 내용을 보다 세부적인 관점에서 파악하기 위해 샘플 선정 과정에서 평점 그룹별, 도서별, 이용자별 하위 데이터 집합을 구성하였으며, 다양한 토픽을 고루 반영하기 위해 리뷰 텍스트의 토픽모델링 결과에 기반하여 층화 샘플링을 수행하였다. 그 결과, ‘내용’, ‘캐릭터’, ‘글쓰기’, ‘읽기’, ‘작가’, ‘스토리’, ‘형식’의 7개 범주에 속하는 총 90개 선호요인 관련 개념을 식별하는 한편, 평점에 따라 드러나는 일반적인 선호요인은 물론 호불호가 분명한 도서와 이용자에서 드러나는 선호요인의 양상을 파악하였다. 본 연구의 결과는 이용자 선호요인의 구체적 양상을 파악하여 향후 추천시스템 등에서 보다 정교한 추천에 기여할 수 있을 것으로 보인다.
Abstract
This study analyzed the contents of Goodreads review data, which is a social cataloging service with the participation of book users around the world, to identify the preference factors that affect book users’ book recommendations in the library information service environment. To understand user preferences from a more detailed point of view, sub-datasets for each rating group, each book, and each user were constructed in the sample selection process. Stratified sampling was also performed based on the result of topic modeling of review text data to include various topics. As a result, a total of 90 preference factors belonging to 7 categories(‘Content’, ‘Character’, ‘Writing’, ‘Reading’, ‘Author’, ‘Story’, ‘Form’) were identified. Also, the general preference factors revealed according to the ratings, as well as the patterns of preference factors revealed in books and users with clear likes and dislikes were identified. The results of this study are expected to contribute to more sophisticated recommendations in future recommendation systems by identifying specific aspects of user preference factors.
초록
이 연구는 한국학의 주류를 이루는 연구영역들의 기원과 발전경로를 파악하기 위하여 텍스트 마이닝과 주경로 분석(main path analysis, MPA) 기법을 수행하였다. 이를 위하여 전통적인 인문학 연구방법론이 아닌 디지털 텍스트를 기반으로 한 정량적 분석을 시도하였고 인용 데이터베이스를 활용하여 인용정보가 포함된 한국학 관련 문헌들을 수집하고 직접 인용 네트워크를 구축하여 한국학 분야 주경로를 추출하였다. 주경로 추출 결과, 한국학 인문분야에서는 키루트(key-route) 주경로 탐색에서 두 개의 주경로 군집(①한국 고대 농경문화(역사․문화․고고학), ②한국인의 영어습득(언어학))이 발견되었고, 한국학 인문․사회분야에서는 키루트 주경로 탐색에서 네 개의 주경로 군집(①한국 지역(공간)개발․조경, ②한국 경제발전(경제원조․소프트파워), ③한국의 산업(정치경제학), ④한국의 인구구성(남아선호)․북한경제(빈곤․중국협력))이 발견되었다. 이 연구의 결과가 한국학의 정체성을 파악하는데 기존의 지엽적 분석에서 벗어나 한국학이라는 학문에서 논의되고 있는 주 영역의 발전과 진화를 거시적으로 분석․제시함으로써 한국학이 가지는 포괄성과 모호성을 다소 해소하고 한국학 외연을 가시적으로 조망하는데 기여할 수 있으리라 기대한다.
Abstract
In this study, text mining and main path analysis (MPA) were applied to understand the origins and development paths of research areas that make up the mainstream of Korean studies. To this end, a quantitative analysis was attempted based on digital texts rather than the traditional humanities research methodology, and the main paths of Korean studies were extracted by collecting documents related to Korean studies including citation information using a citation database, and establishing a direct citation network. As a result of the main path analysis, two main path clusters (Korean ancient agricultural culture (history, culture, archeology) and Korean acquisition of English (linguistics)) were found in the key-route search for the Humanities field of Korean studies. In the field of Korean Studies Humanities and Social Sciences, four main path clusters were discovered: (1) Korea regional/spatial development, (2) Korean economic development (Economic aid/Soft power), (3) Korean industry (Political economics), and (4) population of Korea (Sex selection) & North Korean economy (Poverty, South-South cooperation).
초록
본 연구는 학술지 평가를 위한 경제성 분석 모형을 도출하였으며, 이를 이용한 사례분석을 수행하였다. 이 모형은 비용요소에 구독비용뿐만 아니라 제본, 주문, 그리고 클레임 등의 관리에 소요되는 총 비용을 포함하였으며, 편익요소에는 이용 빈도만을 다루었던 기존의 평가 모형과는 달리 유용성을 포함하여 종합적인 분석모형을 제시하였다. 유용성은 학술지가 기관의 성격에 맞게 유용하게 활용되었는지에 따라 등급으로 평가되도록 고안되었다. 이 모형은 최근 연구에 가장 중요한 자원으로 활용되고 있는 웹 기반 전자 학술지의 통계를 토대로 측정할 수 있도록 고안되었다. KDI 국제정책대학원 도서관을 대상으로 한 사례분석에서 이용자의 연구 성과물에 활용된 학술지는 가장 높은 등급인 3점을 부여하였으며, 전문 다운로드나 검색에 활용된 학술지는 각각 2점과 1점을 부여하였다. 사례분석은 분석 결과 상위 20위에 포함되어 있는 학술지의 편익이 전체의 75%를 차지하며, 이용자의 유형별 학술지 이용 행태에 차이가 있음이 나타났다. 이 모형은 특히 전문 도서관의 사서들이 학술지의 가치를 평가할 수 있는 기본 틀을 제공할 수 있는 계기가 될 수 있을 것으로 사료된다.
Abstract
This study attempts to derive an economic analysis model for journal evaluation and conducts a case analysis based on the model. Total costs are calculated and include administrative fees (such as binding, ordering, claiming, etc.) and subscription costs. The model quantifies qualitative benefits to users, a utility that combines usage data that has also been evaluated in the existing economic analysis models. The model is designed to tallly the usage statistics of the web-based electronic journals, which have become important resources for research. Rankings are assigned based on how items are utilized to the goal of the mother institution. In the case study based on the KDI School Library, the highest ranking of 3 was assigned to journals that patrons used for citation in their outputs. For journals that were used background information, i.e. full text downloading or browsing, each was assigned ranking of 2 and 1, respectively. According to the analysis, the top 20 journals provided 75% of the entire library utility, showing different user behaviors among different cohorts. We expect that the model makes it possible for librarians to measure the value of journals. It can provide a basic tool for journal selection, particularly in special libraries with custom needs.
초록
전자의무기록시스템(EMR)이 도입되고 의무기록 이해당사자들의 요구가 변화함에 따라 우리나라 병원의 의무기록 생산 및 관리 환경이 급변하고 있다. 그동안 정보관리의 차원에서만 다루던 의무기록을 기록관리의 관점에서 살펴봄으로써 병원 의무기록관리에 의미있는 시사점을 도출할 수 있을 것이다. 이 연구에서는 기록관리의 기본 원칙을 다루고 있는 KS X ISO 15489 표준을 병원의 의무기록관리에 적용하여 현황을 분석하고 개선과제를 도출하고자 하였다. 이를 위해 첫째, 표준에서 제시하고 있는 기록관리과정 별로 의무기록관리에 적용할 기준원칙을 작성하였는데, 획득, 등록, 분류, 저장, 접근, 추적, 처분 등 기록관리 7단계에서 총 22개의 기준원칙을 선정하였다. 둘째, 서울 소재 의과대학 부속병원인 Y병원을 대상으로 의무기록관리 현황을 평가하였다. Y병원 의무기록관리팀 부서장을 면담하여 각 기준원칙별로 준수, 부분 준수, 미흡, 미준수의 4가지 수준으로 현황을 평가하였다. 셋째, 기준원칙을 충실히 준수하지 못하고 있는 접근, 추전, 처분 단계부분을 중심으로 의무기록관리의 개선방안을 제시하였다. 이 연구를 시작으로 하여 향후 기록관리 메타데이터표준, 기록경영시스템표준, 기록관리시스템표준 등도 병원의 의무기록관리에 적용함으로서 유용한 시사점을 얻을 수 있을 것으로 기대한다.
Abstract
As the electronic medical records systems (EMRs) are introduced into the hospitals in Korea and the needs of chief stakehoders of medical records are changed, the environments related to creating and managing medical records has been changed dynamically. At this moment it might be meaningful to examine medical records based on records management principles rather than information management principles. The purpose of this paper is to apply the KS X ISO 1549 standards, which covers the principles of records management, to hospital medical records management and assess the current quality of medical records management, and define a few tasks of improvement for hospitals. To achieve this goal, this study has performed following activities: Firstly, principles that could be applied to medical records management were prepared for each record management steps described in the standards, such as capture, registration, classification, storage, access, trace and disposition, and 22 principles were selected from those 7 steps of the record management. Secondly, the Y hospital, which is affiliated with a medical school in Seoul, was chosen to evaluate the current situation regarding medical records management. The department head of the medical records management team in Y hospital was interviewed and the present status was evaluated according to each principle. Thirdly, tasks for improvement were suggested, in such stages as access, trace and disposition. With this study as a cornerstone, useful implications are expected to be gathered from future studies that apply standards for metadata of records, management systems for records, and record management systems to medical record management in hospitals.