초록

과학적 지식을 얻는 과정은 연구자의 연구를 통해 이루어진다. 연구자들은 과학의 불확실성을 다루고 과학적 지식의 확실성을 구축해나간다. 즉, 과학적 지식을 얻기 위해서 불확실성은 반드시 거쳐가야 하는 필수적인 단계로 인식되고 있다. 현존하는 불확실성의 특성을 파악하는 연구는 언어학적 접근의 hedging 연구를 통해 소개되었으며 컴퓨터 언어학에서 수작업 기반으로 불확실성 단어 코퍼스를 구축해왔다. 기존의 연구들은 불확실성 단어의 단순 출현 빈도를 기반으로 특정 학문 영역의 불확실성의 특성을 파악해오는데 그쳤다. 따라서 본 연구에서는 문장 내 생의학적 주장이 중요한 역할을 하는 생의학 문헌을 대상으로 불확실성 단어 기반 과학적 지식의 패턴을 시간의 흐름에 따라 살펴보고자 한다. 이를 위해 생의학 온톨로지인 UMLS에서 제공하는 의미적 술어를 기반으로 생의학 명제를 분석하였으며, 학문 분야의 패턴을 파악하는데 용이한 DMR 토픽 모델링을 적용하여 생의학 개체의 불확실성 기반 토픽의 동향을 종합적으로 파악하였다. 시간이 흐름에 따라 과학적 지식의 표현은 불확실성이 감소하는 패턴으로 연구의 발전이 이루어지고 있음을 확인하였다.

Abstract

The process of obtaining scientific knowledge is conducted through research. Researchers deal with the uncertainty of science and establish certainty of scientific knowledge. In other words, in order to obtain scientific knowledge, uncertainty is an essential step that must be performed. The existing studies were predominantly performed through a hedging study of linguistic approaches and constructed corpus with uncertainty word manually in computational linguistics. They have only been able to identify characteristics of uncertainty in a particular research field based on the simple frequency. Therefore, in this study, we examine pattern of scientific knowledge based on uncertainty word according to the passage of time in biomedical literature where biomedical claims in sentences play an important role. For this purpose, biomedical propositions are analyzed based on semantic predications provided by UMLS and DMR topic modeling which is useful method to identify patterns in disciplines is applied to understand the trend of entity based topic with uncertainty. As time goes by, the development of research has been confirmed that uncertainty in scientific knowledge is moving toward a decreasing pattern.

초록

학교도서관이 학교에서 핵심적인 교육요소로서 제 역할을 다하기 위해서는 교사의 학교도서관의 역할에 대한 적절한 인식이 필요하다. 그러나 지금까지 학교도서관에서 교사인식은 외부 환경 요인으로 간주되어 왔다. 이에 본 연구는 교사의 학교도서관 인식이 학교도서관 요인에 의해 형성되었음을 전제로 하고, 그 요소들을 파악하는 데 목적이 있다. 이를 위해 초등학교 교사를 대상으로 조사한 설문 데이터를 통계적으로 분석하여 학교도서관과 교사인식 간의 관계를 검증하였다. 그 결과, 교사의 학교도서관에 대한 일반적인 인식은 비교과교육적이고, 이는 학교도서관의 활동에 영향을 받는 것으로 나타났으며, 따라서 학교도서관이 통제 가능한 요소로 판단되었다. 본 연구는 학교 교사의 학교도서관에 대한 인식을 도서관의 관점에서 적극적으로 해석하여 그 인식에 영향을 미치는 학교도서관 요인을 파악함으로써 교사인식의 개선방안을 학교도서관 활동에서 모색하였다는 점에서 그 의의가 있다.

Abstract

In order for school library to fully serve as a key educational element of a school, teachers’ positive perception on the library’s role is essential. Due to the lack of the perception, however, school libraries are not closely related to class activities in practice. Since teachers’ perception on school library has been regarded as an given environmental factor in the field of school libraries, alternatives for revitalizing school libraries proposed in previous studies were not effective in practice. We developed a hypothesis that activities in school libraries have a certain impact on the teachers’ perception, and tested the hypothesis and identified library factors to the perception in this study. Through a series of statistical analyses with the data from a questionnaire survey with teachers in elementary schools, we identified that the teachers perceived the library as non-curricular element, their perceptions were affected by the library. Consequently, the school library can influence the teachers’ perveption. This study has implications to explore practical alternatives to improve the teachers’ perception on school libraries by activities in school libraries.

초록

이 연구는 입지선정 과정에서 다양한 집단의 의사를 반영하고 객관성 있는 입지후보지를 선정하는 방법을 제시하고자 하였다. 제안하는 도서관 입지선정 모형은 입지기준의 중요도를 측정하는 계층분석법과 구체적인 입지를 선정하는 지리정보시스템을 통해서 이루어졌고 이를 서초구에 적용하였다. 먼저, 문헌연구를 통해 도서관 입지기준을 설정하였고 설정된 기준을 계층화하였다. 계층화된 기준 중에서 서초구 환경에 적합한 기준을 추출하여 설문지를 작성하였고 이를 도서관 이용자, 전문가, 행정 공무원의 세 집단을 대상으로 설문조사를 실시했다. 일관성을 유지하고 있는 설문만을 분석하여 각 기준들의 상대적인 중요도를 측정하였다. 다음으로, 도서관 입지 배제지역을 설정하였고 입지기준들의 지도 레이어를 작성하였다. 레이어를 설문을 통해 얻은 각 기준의 상대적인 중요도를 가중치로 하여 중첩함으로써 75개 후보지를 선정하였다. 선정된 후보지들을 기준별 유사도에 따라 5개의 클러스터로 군집화했고 적합도가 낮은 한 개의 군집을 제외한 네 개의 후보지를 최종 입지후보지로 제시했다.

Abstract

This study proposes a new site selection model which reflects integrated opinions of several groups and identifies sites through objectivity of selection procedure. The proposed model consists of two parts, Analytic Hierarchy Process(AHP) and Geographic Information(GIS). This model was applied to Seocho-gu in Seoul. First, library site selection criteria were determined through literature study. Hierarchical relationship based on the questionnaire was determined and refined to be suited to Seocho-gu case. A survey was conducted with three groups, namely, library users, librarians, and public worker. A few inconsistent answers to the survey questionnaire were excluded and the relative importance of each criterion was measured. Next, an overlay method was used and the relative importance was used as a weight for selecting candidates. This process excluded the areas where a library was unable to be built, for example, rivers, military areas, other restricted areas by law, etc. and resulted in seventy-five sites. Five groups of candidates were identified according to the similarity of criteria. Finally, four groups, after eliminating one lowly fitted group, were determined.

초록

본 연구의 목적은 우리나라 오픈액세스서비스에 대한 이용자의 만족도를 분석하여 향후 오픈액세스 활동의 활성화 및 발전방안 수립을 위한 전략과제를 도출하는 데 있다. 이를 위해 오픈액세스코리아 서비스의 이용자를 대상으로 만족도 조사를 실시하였다. 서비스별 품질을 나타내는 이용자의 만족도 지표는 해당 서비스에 대해 이용자들이 지각하는 품질을 측정할 수 있도록 설계하였으며, 품질지수, 만족지수, 성과지수로 구성되었다. 분석결과 사회적 품질, 사회적 만족 등의 항목은 상대적으로 높게 산출되어 국내 연구자들의 오픈액세스서비스에 대한 사회적 기여도 및 공익성 측면에서의 긍정적인 평가와 기대를 확인하였다. 반면, 서비스 과정품질 항목은 상대적으로 낮은 만족도를 보여주었으며 국내 오픈액세스 콘텐츠의 부족에 대한 의견이 다수 도출되어 국가 차원의 전략수립 시 콘텐츠 개발 및 확보 전략에 대한 고려가 중요함을 알 수 있었다. 또한 오픈액세스에 대한 정책적 지원, 오픈액세스 저널 출판 및 리포지터리 운영, 거버넌스체제 구축 및 오픈액세스 홍보활동을 통한 연구자들의 참여 유도, 글로벌 공조체제 구축 등이 전략과제로 제시되었다.

Abstract

The purpose of this study is to analyze service quality factors that affect user satisfaction of Open Access Korea(OAK) services and to draw strategic assignments for activating open access activities in Korea through a user satisfaction survey. User satisfaction indexes were developed to measure all aspects of the OAK services. The quality index, satisfaction index, and performance index were identified in this survey. According to the survey findings, the levels of social quality and social satisfaction are relatively high, this shows the positive evaluation and expectation of researchers for OAK services. However, relatively low level is identified in the area of service process quality, and many opinions about OA contents shortage in Korea represent the importance of the national level contents development strategy. Sustainable policy support, publishing of open access journals, management of institutional repository, OA governance system, expansion of researchers' participation, construction of global collaboration system are suggested as major implications to promote open access activities in Korea.

초록

본 연구는 초등학교도서관의 자료 선정 과정 중 나타나는 사서(교사)의 자기 검열에 영향을 미치는 요인을 확인하여 자기 검열 행위를 줄일 수 있는 구조적 방안을 모색하는 데에 그 목적이 있다. 연구를 위하여 국내외 문헌 연구를 통해 자기 검열의 개념을 살펴보고 심층 면담을 통해 설문지를 개발하여 설문조사를 시행 후 통계적 분석을 실시하였다. 그 결과, 장서 개발 정책과 학교도서관운영위원회, 도서관 장서 관련 민원 요소에서 집단 간 유의한 자기 검열 차이를 발견하였고, 이용자 및 도서관 장서에 대한 사서(교사)의 인식에서 자기 검열 영향 요인을 확인하였다. 이를 바탕으로 학교도서관운영위원회의 심의 기능 강화, 이용자 항의 대응 지침이 포함된 장서 개발 정책 마련, 학교도서관 소장 자료의 폐기 절차 간소화 등을 제안하였다.

Abstract

This study aims to explore ways to improve self-censorship tendency in teacher librarians by identifying factors that influence the self-censorship which appears during collection development in elementary school libraries. For this purpose, first, we examined the concept of self-censorship through a review of related literature, then carried out a series of in-depth interviews as a pilot study to develop a questionnaire, which was used for a questionnaire survey. Finally, the survey data was analyzed statistically with SPSS 21.0, a statistical package. As a result, we have discovered statistically significant relationships between self-censorship and the characteristics in collection development policies, school library committees, and the complaints related with the library collections. Based on these results, the factors on the self-censorship were identified in the perception of the school librarians. Based on these results, we suggest to reinforce the function of review and approval of book selection in the school library committee, developed and approved a collection development policy include guidelines for dealing with users’ complaints related to library collection, and stipulated a regulation for school library operation to remove inappropriate books from the library collection.

초록

이 연구의 목적은 기록물의 맥락정보를 담고 있는 메타데이터를 활용하여 기록물 자동분류 과정에서의 성능요소를 파악하는데 있다. 연구를 위해 2022년 중앙행정기관 원문정보 약 97,064건을 수집하였다.수집한 데이터를 대상으로 다양한 분류 알고리즘과 데이터선정방법, 문헌표현기법을 적용하고 그 결과를 비교하여 기록물 자동 분류를 위한 최적의 성능요소를 파악하고자 하였다. 연구 결과 분류 알고리즘으로는 Random Forest가, 문헌표현기법으로는 TF 기법이 가장 높은 성능을 보였으며, 단위과제의 최소데이터 수량은 성능에 미치는 영향이 미미하였고 자질은 성능변화에 명확한 영향을 미친다는 것이 확인되었다.

Abstract

The objective of this study is to identify performance factors in the automatic classification of records by utilizing metadata that contains the contextual information of records. For this study, we collected 97,064 records of original textual information from Korean central administrative agencies in 2022. Various classification algorithms, data selection methods, and feature extraction techniques are applied and compared with the intent to discern the optimal performance-inducing technique. The study results demonstrated that among classification algorithms, Random Forest displayed higher performance, and among feature extraction techniques, the TF method proved to be the most effective. The minimum data quantity of unit tasks had a minimal influence on performance, and the addition of features positively affected performance, while their removal had a discernible negative impact.

초록

Abstract

As resource sharing becomes more active and complicated in academic libraries, a better understanding of how librarians-a key stakeholder-view the current level of resource sharing is needed. Using survey method, this study collected data regarding the perception of 78 librarians with regard to interlibrary loan, document delivery, union catalog construction, shared acquisition, and community building. Overall, the respondents evaluated well-established forms of resource sharing(interlibrary loan, document delivery, and union catalog construction) more positively than less-well developed ones(shared acquisition and community building). Correlation analysis between perception of library/individual characteristics was conducted. Barriers to each of the five areas of resource sharing are also identified in the study.

초록

본 연구에서는 대한민국 정부가 지정한 국가전략기술 사업인 반도체, 이차전지, 바이오 산업에 대한 여론을 파악하고 여론의 변화와 주가 흐름의 연관성을 분석하기 위해 각 산업별 대표 기업에 대한 기사의 댓글을 분석하였다. 반도체 산업에서 ‘삼성전자’, ‘SK하이닉스’, 이차전지 산업에서 ‘삼성SDI’, ‘LG화학’, 바이오 산업에서 ‘삼성바이오로직스’, ‘셀트리온’을 선정하여 이를 제목에 포함하고 있는 2020년 1월 1일부터 2020년 12월 31일까지 발행된 네이버 뉴스 기사의 댓글 47,452개를 수집하고 분석하였다. 먼저, 해당 댓글을 긍정, 중립, 부정의 감성으로 나누고 각 감성 그룹에서의 시간의 흐름에 따른 댓글의 동적인 주제를 분석하여 각 산업별 여론의 트렌드를 파악하였다. 분석 결과 반도체 산업 분야의 경우 투자, 코로나19관련 이슈, 삼성전자라는 대기업에 대한 신뢰, 정부 정책 변화로 인한 타격에 대한 언급이 주제 토픽으로 나타났다. 이차전지 산업체의 경우 투자, 배터리, 기업 이슈에 대한 언급이 주제 토픽으로 나타났다. 바이오 산업체의 경우 투자, 코로나19 관련 이슈 및 기업 이슈에 대한 언급이 주제 토픽으로 나타났다. 다음으로, 댓글의 감성이 실제 주가와 연관성이 있는지를 알아보고자 각 대표 기업 별 주가의 변화와 댓글의 감성 점수 변화를 시각적 분석기법을 이용하여 비교 분석하였다. 분석 결과, 댓글의 감성 점수와 주가의 변화 흐름이 매우 유사하게 나타남을 통해 여론의 감성 점수 변화와 주가의 흐름에는 연관성이 있음을 확인하였다. 본 연구는 주가와의 연관성이 높은 뉴스 기사 댓글을 분석했다는 점, 수집 시기를 코로나19로 선정하여 코로나19라는 특수한 상황에서의 여론 트렌드 변화를 파악했다는 점, 국가전략기술제도에 속하는 산업 기업에 대한 여론을 분석하여 정부기관의 관련 정책 제정에 객관적인 근거를 제공하였다는 점에서 의의를 지닌다.

Abstract

In this study, we analyzed comments on news articles of representative companies of the three industries (i.e., semiconductor, secondary battery, and bio industries) that had been listed as national strategic technology projects of South Korea to identify public opinions towards them. In addition, we analyzed the relationship between changes in public opinion and stock price. ‘Samsung Electronics’ and ‘SK Hynix’ in the semiconductor industry, ‘Samsung SDI’ and ‘LG Chem’ in the secondary battery industry, and ‘Samsung Biologics’ and ‘Celltrion’ in the bio-industry were selected as the representative companies and 47,452 comments of news articles about the companies that had been published from January 1, 2020, to December 31, 2020, were collected from Naver News. The comments were grouped into positive, neutral, and negative emotions, and the dynamic topics of comments over time in each group were analyzed to identify the trends of public opinion in each industry. As a result, in the case of the semiconductor industry, investment, COVID-19 related issues, trust in large companies such as Samsung Electronics, and mention of the damage caused by changes in government policy were the topics. In the case of secondary battery industries, references to investment, battery, and corporate issues were the topics. In the case of bio-industries, references to investment, COVID-19 related issues, and corporate issues were the topics. Next, to understand whether the sentiment of the comments is related to the actual stock price, for each company, the changes in the stock price and the sentiment values of the comments were compared and analyzed using visual analytics. As a result, we found a clear relationship between the changes in the sentiment value of public opinion and the stock price through the similar patterns shown in the change graphs. This study analyzed comments on news articles that are highly related to stock price, identified changes in public opinion trends in the COVID-19 era, and provided objective feedback to government agencies’ policymaking.

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본 연구는 후기수용모델을 통해 병원정보탐색 어플리케이션(이하 병원 앱)의 지속적인 이용과 이용 중단에 영향을 미치는 요인을 파악하고자 하였다. 병원 앱을 사용한 경험이 있는 이용자를 대상으로 2019년 10월 11일부터 18일까지 설문조사를 실시하여 125개의 유효한 데이터를 수집하였고 구조방정식 모형을 사용하여 데이터를 분석하였다. 연구 결과, 병원 앱 사용자의 만족도와 기대일치도는 지속적 이용의도와 지각된 유용성에 각각 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 하지만 지각된 유용성은 지속적 이용의도에 유의미한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 본 연구는 기존에 많이 조명되지 않았던 병원 앱에 관한 연구를 통해 이러한 혁신적 기술의 지속적 사용여부에 영향을 미치는 변인들을 파악하였다. 연구 결과는 병원앱의 수용과 이용을 관찰하여 후기수용모델을 재검증하였으며, 응급상황과 같은 긴급한 도움탐색이나 신속함이 강조되는 정보요구를 만족시키는 병원앱의 특수성을 논의함으로써 이론적 확장을 도모하였다. 또한 소비자가 보고한 병원 앱의 유익성과 한계점을 바탕으로 병원 앱 개발자나 운영자들에게 보다 이용자 친화적인 앱을 제공하기 위한 실질적인 시사점을 제공하였다.

Abstract

The present study aims to identify the factors that affect the continuous use and discontinuance of the hospital information seeking applications(hospital apps thereafter) by employing the post acceptance model. The surveys were conducted with people who used the hospital apps from October 11 to 18, 2019. Researchers collected 125 valid data and analyzed them by using the structural equation model. The study found that the satisfaction and confirmation of expectation for the hospital apps users had significant effects on intention for continuous use and perceived usefulness, respectively. However, the perceived usefulness did not have a significant effect on the intention for continue use. The present study has identified the variables that influence the continuous use of these innovative technologies. The findings of the study confirmed the post acceptance model by observing the adoption and use of the hospital apps and extended the literature of the post acceptance model by discussing the unique characteristics of the hospital apps that satisfy the urgent help-seekers under emergency situations or the information needs emphasizing promptness. In addition, based on the benefits and limitations of hospital apps reported by consumers, the study provided practical implications for designing more user-friendly apps to hospital app developers or managers.

초록

최근 들어 다양한 분야에서 딥러닝이 혁신적인 기계학습 기법으로 급속하게 확산되고 있다. 이 연구에서는 딥러닝 연구동향을 분석하기 위해서 자아 중심 주제 인용분석 기법을 변형하여 응용해보았다. 이를 위해 Web of Science에서 ‘deep learning’으로 탐색하여 검색된 문헌 중 소수의 씨앗 문헌으로부터 인용 관계를 통해 분석 대상 문헌을 확보하는 방법을 시도하였다. 씨앗 문헌을 인용하는 최근 논문들을 딥러닝 분야의 현행 연구를 반영하는 자아 문헌집합으로 설정하였다. 자아 문헌으로부터 빈번히 인용된 선행 연구들은 딥러닝 분야의 연구 주제를 나타내는 인용 정체성 문헌집합으로 설정하였다. 자아 문헌집합에 대해서는 공저 네트워크 분석을 비롯한 정량적 분석을 실시하여 주요 국가와 연구 기관을 파악하였다. 인용 정체성 문헌들에 대해서는 동시인용 분석을 실시하고, 도출된 문헌 군집을 인용하는 주요 키워드인 인용 이미지 키워드를 파악하여 주요 문헌과 주요 연구 주제를 밝혀내었다. 마지막으로 특정 주제에 대한 인용 영향력이 성장하는 추세를 반영하는 인용 성장지수 CGI를 제안하고 측정하여 딥러닝 분야의 선도 연구 주제가 변화하는 동향을 밝혔다.

Abstract

Recently, deep learning has been rapidly spreading as an innovative machine learning technique in various domains. This study explored the research trends of deep learning via modified ego centered topic citation analysis. To do that, a few seed documents were selected from among the retrieved documents with the keyword ‘deep learning’ from Web of Science, and the related documents were obtained through citation relations. Those papers citing seed documents were set as ego documents reflecting current research in the field of deep learning. Preliminary studies cited frequently in the ego documents were set as the citation identity documents that represents the specific themes in the field of deep learning. For ego documents which are the result of current research activities, some quantitative analysis methods including co-authorship network analysis were performed to identify major countries and research institutes. For the citation identity documents, co-citation analysis was conducted, and key literatures and key research themes were identified by investigating the citation image keywords, which are major keywords those citing the citation identity document clusters. Finally, we proposed and measured the citation growth index which reflects the growth trend of the citation influence on a specific topic, and showed the changes in the leading research themes in the field of deep learning.