- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
36권 4호
초록
본 연구는 국한문 혼용 텍스트를 대상으로 한글 형태소 분석 기법과 한문 어조사를 반영한 색인어 추출기법을 제안하였다. 국한문 혼용체로 작성된 시사총보 논설을 대상으로 해당 시기에 사용된 고유명사 및 한자어 사전을 보완하였으며 한자어 불용어 리스트를 고려하여 색인어를 추출하였다. 본 연구에서 제안한 국한문 색인 시스템은 수작업 색인 결과를 기준으로, 중국어형태소 분석기에 비해 재현율과 정확률 측면에서 상대적으로 높은 성능을 보였으며, 어문법이 확립되지 않은 근현대 시기의 국한문 혼용체를 대상으로 한 첫 번째 색인어 추출기법을 제안하였다는 데에서 연구의 차별점이 있다.
Abstract
The aim of this study is to develop a technique for keyword extraction in Korean-Chinese text in the modern period. We considered a Korean morphological analyzer and a particle in classical Chinese as a possible method for this study. We applied our method to the journal “Sisachongbo,” employing proper-noun dictionaries and a list of stop words to extract index terms. The results show that our system achieved better performance than a Chinese morphological analyzer in terms of recall and precision. This study is the first research to develop an automatic indexing system in the traditional Korean-Chinese mixed text.
초록
본 연구는 국내 병원도서관에 초점을 맞추어 이와 관련한 국내 병원도서관의 정책 및 병원도서관 지원사업을 면밀히 조사하고, 국내 병원도서관의 현 운영실태를 파악하고자 하였다. 이에 병원도서관 리스트 구축을 통해 수집된 73개의 도서관을 대상으로 전화면담을 실시하여 운영실태를 조사하였다. 그 결과, 현재 병원도서관은 모기관에 의해 설립되기 보다는 타 기관(재단, 기업 등)의 지원사업을 통해 다수 설립되고 있는 것으로 나타났으며, 그 중 활발하게 운영되는 특정 도서관을 제외하고는 모두 유지만 하고 있는 실정이었다. 공간의 경우, 단독공간을 갖춘 도서관은 대부분 소규모로 운영되고 있었으며, 타 목적 공간 내 서가 배치 및 개방형 휴게실, 복도 벽면 등에 서가를 배치하여 운영하고 있었다. 운영과 관련하여 도서관 운영을 위한 전담 부서 및 담당 인력이 없는 곳이 가장 높게 나타났으며, 장서의 경우 설립 당시 지원 받은 도서를 유지할 뿐 추가로 구입하지 않고 있는 곳이 과반수 이상으로 나타났다. 또한 서비스 및 프로그램의 경우, 특정 도서관을 제외하고는 대출서비스만 제공하고 있는 것으로 나타났다. 이에 향후 병원도서관 활성화를 위해서는 국가적차원에서의 정책 및 지원이 이루어져야 할 것으로 보이며, 병원도서관이 지속적으로 운영되기 위해서는 모기관과의 연계와 더불어 지역 대표도서관 및 공공도서관과의 연계를 통한 운영방안도 모색할 필요가 있다.
Abstract
This study focused on the domestic hospital libraries, the policies and support projects for them, and the current operation status of them. To this end, a list of hospital libraries was established and the operation status was investigated by conducting telephone interviews with 73 libraries collected. As a result, it was found that hospital libraries were established through support projects of other institutions (foundations, enterprises, etc.) rather than by the parent institutions, most of which were barely maintained except for certain actively operated ones. In terms of space, hospital libraries equipped with independent space were mostly operated on a small scale, and bookshelves were deployed in space for other purposes such as lounge and hallway. In terms of operation, a dedicated department or personnel for the library operation hardly existed, and more than half of them did not purchase additional books, simply maintaining the donated books at the time of the establishment. It was also shown that for services and programs, only booklending services are provided, except for a few libraries. Therefore, national policies and support will be needed to revitalize hospital libraries in the future, and the government needs to seek ways to continuously operate them through links with local representative libraries and public libraries.
초록
IFLA의 UN 2030 Agenda, 도서관정보정책위원회의 제3차 도서관발전종합계획(2019-2023)에서 사회적 포용을 실천하는 도서관의 역할을 강조함에 따라 최근 국내외를 막론하고 정보불평등을 해소하기 위한 공공서비스기관으로서 도서관이 새롭게 조명되고 있다. 이에 본 연구에서는 도서관에 적합한 정보불평등 측정지표를 개발하였으며, 이를 위해 전문가 집단의 검증단계로서 FGI 및 델파이기법을 실시하였다. 그 결과, 최종지표는 총 3개의 평가영역, 총 12개의 평가항목, 총 30개의 평가지표로 도출되었다. 구체적으로 첫째, 접근 평가영역에서는 3개의 평가항목, 8개의 평가지표가 도출되었으며, 둘째, 역량 평가영역에서는 5개의 평가항목, 12개의 평가지표가 도출되었고, 셋째, 활용 평가영역에서는 4개의 평가항목, 10개의 평가지표가 도출되었다. 본 연구는 현재 범지구적으로 도서관에 적용 가능한 정보불평등 측정지표가 전무한 상황에서 개발되었다는 점에서 무엇보다 그 의미와 가치가 클 것으로 사료된다.
Abstract
The 3rd Library Comprehensive Development Plan (2019-2023) of the Committee on Library and Information Policy under IFLA-UN 2030 Agenda emphasize the role of libraries in practicing social inclusion. At home and abroad, this is shedding new light on libraries as the public service institutions aimed at resolving information inequality. This study thus developed the information inequality measurement indicator optimized for libraries. For this purpose, FGI and Delphi technique were implemented as the verification stage of the expert group. As a result, the final indicators were derived in three evaluation areas, twelve evaluation items, and 30 evaluation indicators. Specifically, first, 3 evaluation items and 8 evaluation indicators were derived in the access evaluation area; second, 5 evaluation items and 12 evaluation indicators were derived in the competency evaluation area; and third, 4 evaluation items and 10 evaluation indicators were derived in the utilization evaluation area. This study is considered to be of great significance in that the information inequality measurement indicators optimized for libraries were developed, the first of its kind.
초록
본 연구는 시계열 특성을 갖는 데이터의 패턴 유사도 비교를 통해 유사 추세를 보이는 키워드를 자동 분류하기 위한 효과적인 방법을 제안하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 대량의 웹 뉴스 기사를 수집하고 키워드를 추출한 후 120개 구간을 갖는 시계열 데이터를 생성하였다. 제안한 모델의 성능 평가를 위한 테스트 셋을 구축하기 위해, 440개의 주요 키워드를 8종의 추세 유형에 따라 수작업으로 범주를 부여하였다. 본 연구에서는 시계열 분석에 널리 활용되는 동적 시간 와핑(DTW) 기법을 기반으로, 추세의 경향성을 잘 보여주는 이동 평균(MA) 기법을 DTW에 추가 적용한 응용 모델인 MA-DTW를 제안하였다, 자동 분류 성능 평가를 위해 k-최근접 이웃(kNN) 알고리즘을 적용한 결과, ED와 DTW가 각각 마이크로 평균 F1 기준 48.2%와 66.6%의 최고 점수를 보인 데 비해, 제안 모델은 최고 74.3%의 식별 성능을 보여주었다. 종합 성능 평가를 통해 측정된 모든 지표에서, 제안 모델이 기존의 ED와 DTW에 비해 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
Abstract
This study aims to suggest an effective method for the automatic classification of keywords with similar patterns by calculating pattern similarity of temporal data. For this, large scale news on the Web were collected and time series data composed of 120 time segments were built. To make training data set for the performance test of the proposed model, 440 representative keywords were manually classified according to 8 types of trend. This study introduces a Dynamic Time Warping(DTW) method which have been commonly used in the field of time series analytics, and proposes an application model, MA-DTW based on a Moving Average(MA) method which gives a good explanation on a tendency of trend curve. As a result of the automatic classification by a k-Nearest Neighbor(kNN) algorithm, Euclidean Distance(ED) and DTW showed 48.2% and 66.6% of maximum micro-averaged F1 score respectively, whereas the proposed model represented 74.3% of the best micro-averaged F1 score. In all respect of the comprehensive experiments, the suggested model outperformed the methods of ED and DTW.
초록
본 연구는 미국의 대학, 대학도서관 및 디지털 인문학 센터의 디지털 인문학 교육 프로그램에 대한 사례를 조사한 것이다. 연구의 결과 대학 중심의 교육 프로그램은 타 학과와 연계하여 인문학 및 디지털 기술의 관련된 강좌를 전반적으로 수강할 수 있도록 하는 프로그램을 운영하고 있는 것으로 분석되었다. 또한 디지털 인문학 교육 프로그램은 완전한 학위 과정으로 운영하기 보다는 대학원 수료증 과정으로 운영되며, 이수를 위해서는 사전에 문헌정보학 및 인문학의 대학원 학위를 필수로 요구하는 기관이 대부분인 것으로 조사되었다. 디지털 인문학 센터는 인문학 전공자의 연구지원을 위해 대학 및 대학도서관과 연계하여 대학 내의 교수진 및 박사 후 연구원 등을 중심으로 교육 프로그램을 운영하고 있으며, 프로그램의 유형은 워크숍 또는 수료증 과정이었다. 한편, 대학도서관의 교육 프로그램은 대학의 모든 전공의 학생 및 연구자를 대상으로 연구지원의 형식으로 운영하고 있으며, 교육 프로그램의 내용은 이론 중심보다는 디지털 프로젝트를 위한 실습에 중점을 두고 있어 대학도서관은 가장 다양한 이용자를 대상으로 실용적인 디지털 인문학 프로그램을 운영하고 있는 것으로 파악되었다. 디지털 리터러시의 역량을 키우고 디지털 기술을 기반으로 한 연구를 수행할 수 있도록 지원하는 것은 대학도서관의 새로운 역할이 되었고 이를 위하여 도서관이 디지털 인문학 교육에 있어 중심적인 역할을 수행해야 하는 것은 분명하다. 또한 이러한 프로그램을 운영하기 위한 전문가를 양성하기 위하여 문헌정보학과에서 디지털 인문학 교육도 함께 검토되어야 할 것이다.
Abstract
This study examines cases of digital humanities education programs at universities, university libraries and digital humanities centers in the United States. As a result of the research, it was analyzed that the university-centered education program operates in conjunction with other departments to take courses related to humanities and digital technology in general. The digital humanities education program is not operated as a full degree program, but most programs are operated as graduate certificate programs, and it is required to require a graduate degree in library and information science and humanities in advance. Most of the digital humanities centers run educational programs centered on faculty and postdoctoral researchers in universities in connection with universities and university libraries to support the humanities scholars. Lastly, the university's digital humanities education program is operated in the form of research support for students and researchers of all majors. In addition, the content of the educational program focused on the practice for digital projects rather than theory. Empowering digital literacy and supporting digital technology-based research has become a new role for university libraries, which requires libraries to play a central role in digital humanities education.
초록
본 연구의 목적은 연구데이터 서비스 자체의 유용성과 연구데이터에 대한 사용경험 기반의 유용성 측면에서 평가 모형을 개발하는 것이다. 다양한 사례에서 도출한 데이터 서비스의 유용성 평가 요소로부터 연구데이터에 내재된 평가척도인 검색성, 접근성, 상호운용성, 재활용성 4개와 각각의 측정지표 총 20개를 도출하였다. 그리고 Google Analytics, YouTube 광고료 책정 기준, 서울특별시, Altmetrics의 사례를 분석하여 연구데이터에 대한 이용자 경험 기반의 유용성 측정지표 12개를 도출하였다. 평가척도와 측정지표에 대한 타당성과 신뢰성 검정을 위해 연구데이터의 잠재적 이용자 164명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 평가척도의 타당성 검정을 위해 KMO Bartlett 분석을 하였으며, 측정지표의 성분분석을 위해 주성분 분석과 베리맥스 회전분석법을 사용하였다. 내재적 평가척도의 경우 4개 척도 모두 KMO Bartlett의 타당성 값을 충족시켰으며, 평가척도에 대한 측정지표의 성분분석 결과 모두 단일 성분으로 나타나 현재의 척도로 해당 지표에 대한 설명이 가능하였다. 그러나 이용자 경험 기반의 12개 측정지표의 성분분석 결과는 2개 성분으로 나누어지는 것으로 나타나 각각을 활용도와 참여도라는 개념의 2개 평가척도로 구분하였다. Cronbach’s alpha 계수에 의한 신뢰도 측정 결과 6개의 평가척도 모두 0.6 이상의 측정치를 충족시키는 것으로 나타났다.
Abstract
The Purpose of this study is to develop an evaluation model for usability of research data service from the angles of evaluating usefulness of research data service itself and research data use experience-based usability. First, the various cases of evaluating usability of data services are examined and 4 rating scales and 20 measuring indicators for research data service are derived as a result of comparative analysis. In order to verify validity and reliability of the rating scale and the measuring indicators, the study conducted a survey of 164 potential research data users. KMO Bartlett Analysis was performed for validity test, and Principle Component Analysis and Verimax Rotating Method were used for component analysis on measuring indicators. The result shows that the 4 intrinsic rating scales satisfy the validity criteria of KMO Barlett; A single component was determined from component analysis, which verifies the validity of measuring indicators of the current rating scale. However, the result of 12 user experience-based measuring indicators analysis identified 2 components that are each classified as rating scale of utilization level and that of participation level. Cronbach’s alpha of all 6 rating scales was 0.6 or more for the overall scale.
초록
사람들은 청소년기에 성적 지향이나 성 정체성에 대해 인식하기 시작하며, 청소년들은 성에 관한 민감한 건강정보 탐색을 위해 접근이 편하고 익명성이 보장된 지식검색 커뮤니티를 자주 이용한다. 본 연구는 지식검색 커뮤니티에 나타난 청소년들의 성 정체성에 관련된 질문과 답변을 바탕으로 그들의 정보탐색 행태를 관찰하고자 하였다. 먼저, 그들의 정보 요구를 파악하고 그들이 공유한 질문에 제공된 답변들 가운데 채택된 답변과 비 채택된 답변의 특성을 비교하여 청소년들이 어떠한 답변을 선호하는지 조사하였다. 이를 위해 국내의 대표적인 지식검색 커뮤니티인 네이버 지식iN에서 2016년 1월부터 2018년 12월까지 3년간 채택된 답변과 비 채택된 답변으로 구성된 총 358세트의 데이터를 분석하였다. 분석 결과, 성 정체성에 관한 고민을 가진 청소년들은 성 정체성에 대한 정의나 혼란에 관한 정보 요구가 많았다. 이용자들이 채택한 답변에는 공감 및 긍정적인 느낌을 주는 요인들이 채택되지 않은 답변에 비해 많았으며, 반면에 채택되지 않은 답변에는 부정적인 요인들이 높게 나타났다. 본 연구는 성 정체성이 확립되지 않은 청소년들이 가진 정보 요구와 정보탐색 행태를 분석하여 정보탐색 분야의 논의를 확장하고 건강정보 이용자의 정보 평가에 이용되는 인지적 및 감정적 모델을 검증했다는 데 학문적 의의가 있다. 또한 연구 결과를 바탕으로 소셜 미디어가 청소년에게 제공해야 할 성 정체성에 관한 효과적인 정보서비스에 대한 실질적인 함의를 제안한다.
Abstract
People begin to recognize sexual orientation or gender identity in adolescence, and adolescents frequently use an accessible and anonymous anonymity knowledge retrieval community to explore sensitive health information about gender. This study attempted to observe their information search behavior based on questions and answers about adolescents’ gender identity in the knowledge retrieval community. First, we wanted to examine their information needs and to investigate what factors they preferred to answer by comparing the characteristics of the answers adopted with the non-adopted answers among the answers provided in the questions they shared. To this end, Naver, Korea’s representative knowledge search community. In Knowledge-iN, a total of 358 sets of data were analyzed, consisting of responses adopted over three years from January 2016 to December 2018. As a result, adolescents with concerns about gender identity demanded information about definition or confusion about gender identity. In the responses adopted by the users, the factors that gave empathy and positive feelings were higher than those that were not adopted, whereas the negative responses were higher in the unaccepted answers. This study is meaningful in that it analyzes the information needs and information search behaviors of adolescents with no established gender identity, expands the discussion in the information search field, and confirms cognitive and emotional models for information evaluation of health information users. Also, based on the research results, we propose practical implications for effective information services on gender identity that social media should provide to young people.
초록
이용자의 정보요구를 파악하기 위한 다양한 방법 중 로그 분석 방법은 이용자의 실제 검색 행위를 사실적으로 반영하고, 대다수 이용자의 전반적인 이용행태를 분석할 수 있다. 이에 본 연구에서는 국가기록원 웹 포털서비스를 통해 입수된 대량의 질의로그 빅데이터를 기반으로 이용자의 정보요구를 파악하기 위해 1) 질의에 내포된 정보요구 유형별과 2) 검색결과로 제공한 기록 유형별 분석을 진행하였다. 분석에 활용한 질의로그는 국가기록원이 웹을 통해 검색서비스를 제공한 2007년부터 2018년 12월까지, 총 141개월 동안 수집된 월별 상위 100개 질의어 1,571,547개를 대상으로 하였다. 나아가 분석결과를 토대로 이용자 검색 만족도를 향상시킬 수 있는 개선방안을 제안하였다. 본 연구의 결과는 국가기록원 검색 서비스 개선 및 고도화를 위한 구체적이고 실질적 방안을 제시했다는 점에서 의의가 있다.
Abstract
Among the various methods for identifying users’s information needs, Log analysis methods can realistically reflect the users’ actual search behavior and analyze the overall usage of most users. Based on the large quantity of query log big data obtained through the portal service of the National Archives of Korea, this study conducted an analysis by the information type and search result type in order to identify the users’ information needs. The Query log used in analysis were based on 1,571,547 query data collected over a total of 141 months from 2007 to December 2018, when the National Archives of Korea provided search services via the web. Furthermore, based on the analysis results, improvement methods were proposed to improve user search satisfaction. The results of this study could actually be used to improve and upgrade the National Archives of Korea search service.
초록
우울증은 전 세계적으로 많은 사람들이 겪고 있으며, 최근 다양한 분야에서 꾸준히 우울증에 대한 연구가 수행되고 있다. 특히 사람들이 본인의 스트레스나 감정 상태에 대해 소셜미디어에 공유한 글을 통해 그들의 심리나 정신건강에 대해 파악해보고자 하는 맥락에서 소셜미디어를 활용한 연구 역시 유의미하게 받아들여지고 있다. 이에 본 연구에서는 우울 경향의 이용자와 그렇지 않은 이용자들의 2016년부터 2019년 2월까지의 트위터 데이터를 수집하여 어떤 주제적, 어휘 사용의 특성을 보이는지 보고자 하였으며, 우울 경향의 시기별로도 어떤 차이를 보이는지 살펴보기 위해 우울 경향 관측 날짜를 기준으로 하여 이전(before) 시기와 이후(after) 시기를 구분하여 실험을 수행하였다. 토픽모델링, 동시출현 단어분석, 감성분석 방법을 통해 우울 경향과 비(非)우울 경향 이용자의 텍스트의 주제적 차이를 살펴보았고, 감성 반응에 따라 사용한 어휘에 대해서도 살펴봄으로써 어떠한 특성이 있는지 확인해 보았다. 데이터 수집 단계에서 ‘우울’ 표현을 포함한 텍스트 데이터 수집방법을 통해 비교적 긴 기간, 많은 양의 데이터를 수집할 수 있었고, 또한 우울 경향의 여부와 시기적 구분에 따른 관심 주제에 대한 차이도 확인할 수 있었다는 점에서 유의미하다고 볼 수 있다.
Abstract
Depression is a serious psychological disease that is expected to afflict an increasing number of people. And studies on depression have been conducted in the context of social media because social media is a platform through which users often frankly express their emotions and often reveal their mental states. In this study, large amounts of Korean text were collected and analyzed to determine whether such data could be used to detect depression in users. This study analyzed data collected from Twitter users who had and did not have depressive tendencies between January 2016 and February 2019. The data for each user was separately analyzed before and after the appearance of depressive tendencies to see how their expression changed. In this study the data were analyzed through co-occurrence word analysis, topic modeling, and sentiment analysis. This study’s automated data collection method enabled analyses of data collected over a relatively long period of time. Also it compared the textual characteristics of users with depressive tendencies to those without depressive tendencies.
초록
최근 우리나라에서도 관련 법개정을 통해 해외 국가의 연구비 지원기관 등에서 시행하고 있는 데이터관리계획 정책이 도입되었다. 본 연구는 앞으로 연구데이터의 공유 및 재사용을 지원할 수 있는 인프라와 지원 서비스를 개발함에 있어 참고가 될 수 있는 호주의 사례를 분석하여 시사점을 도출하고자 하였다. 이를 위해 호주의 연구비 지원기관, 연구데이터 전담기관, 대학도서관의 다양한 전문가와의 면담을 시행하고 관련 문헌을 조사하였다. 호주의 경우 연방 차원에서 2015년 제정된 Public Data Policy에 연구데이터를 공공데이터 범위에 포함시키고, 연구비 지원기관의 정책 가이드라인에 연구데이터의 체계적인 관리와 공유를 권장하고 있지만 의무규정은 아니다. 연구데이터 전담기관인 Australian National Data Service(ANDS)는 국가의 연구인프라 구축의 중요한 부분이며 연구데이터 인프라의 구축, 교육, 정책 지원, 소규모 연구개발사업 지원 등의 다양한 역할을 수행하고 있다. 호주 대학도서관은 연구데이터 관련 일부 자체 시스템을 제공하고 있으나 아직까지는 연구데이터와 관련된 주요한 수요는 없는 것으로 보인다. 호주 사례의 시사점으로는 연구데이터 관련 정책 수립에 있어서 높은 투명성과 예측가능성, 연구데이터 전담 기관 설립을 통한 전문적 인프라 구축 및 교육/홍보 기능 수행, 대학도서관의 데이터 역량 개발을 들 수 있다.
Abstract
In early 2019, Korea passed the law that introduced data management plan policy similar to those adopted by national funding agencies in other countries. In anticipation of developing research data infrastructure and support services, this study analyzed Australia’s relevant policies and policy instruments. A number of face-to-face interviews with the experts at the national funding agency, a national research data agency and a number of research libraries, along with focused literature analysis. In Australia, the 2015 Public Data Policy is applied to research data from publicly funded research. Research data management and sharing is recommended but not required by the national funding agency it its policy documents. Australian National Data Service(ANDS), Australia’s national research data agency, is an important component of the national research infrastructure. ANDS plays a wide range of roles including research data platform development, education and training, policy support, and funding agency for small-scale R&D. Some of the Australian research libraries have developed in-house systems for research data storage and publishing. However, there is no significant demand for research data service as yet. Lessons learned include the following: ensuring transparency and predictability of research data policies, establishing a dedicated agency responsible for research data platform development and training, and cultivating data capabilities at research libraries.
초록
4차 산업혁명시대를 맞아 데이터의 중요성은 심화되고 있으나, 개인정보보호 등의 문제로 데이터의 활용이 쉽지 않은 경우가 많이 있다. 형사사법정보는 범죄 예측 및 예방, 범죄수사 과학화, 양형합리화 등 다양한 활용가치가 예상됨에도 현재 개인정보보호와 형사사법정보 관련 법률적 해석 문제로 활용이 상당히 제한되고 있다. 본 연구는 형사사법정보의 구조화․범주화를 통해 ‘범죄데이터’로 전환하여 빅데이터로서 활용하도록 제안하였으며, ‘범죄데이터’ 활용시 법률적 문제, 활용가치, 데이터 생성 및 활용시 고려사항을 전문가를 통해 검증하고 향후 전략적 발전방안을 도출하였다. 연구결과, ‘범죄데이터’는 개인정보보호문제는 해결된 것으로 보여지나, 형사사법정보 관련법에 명시할 필요는 있으며, 빅데이터 활용을 위해 분석 가능하도록 표준화된 형태로 정리되는 것이 시급함이 밝혀졌다. 향후 진행방향으로는 데이터 요소 도출, 용어사전 시소러스 구축, 데이터 등급화를 위한 개인민감정보 정의 및 등급지정, 비정형데이터의 정형화를 위한 알고리즘 개발 등을 제시하였다.
Abstract
In the era of the 4th Industrial Revolution, the importance of data is intensifying, but there are many cases where it is not easy to use data due to personal information protection. Although criminal justice information is expected to have various useful values such as crime prediction and prevention, scientific investigation of criminal investigations, and rationalization of sentencing, the use of criminal justice information is currently limited as a matter of legal interpretation related to privacy protection and criminal justice information. This study proposed to convert criminal justice information into ‘crime data’ and use it as big data through the structuralization and categorization of criminal justice information. And when using “crime data,” legal issues, value in use, considerations for data generation and use were verified by experts, and future strategic development plans were identified. Finally we found that ‘crime data’ seems to have solved the privacy problem, but it is necessary to specify in the criminal justice information related law and it is urgent to be organized in a standardized form for analysis to use big data. Future directions are to derive data elements, construct a dictionary thesaurus, define and classify personal sensitive information for data grading, and develop algorithms for shaping unstructured data.
초록
본 연구는 동시출현단어 분석을 사용하여 2000년대와 2010년대 목록 분야 연구동향 및 지적구조 분석을 수행하고, 두 시기의 차이점을 비교하였다. 목록 분야는 독자적인 연구 영역을 확고히 구축하고 있었으며, 2000년대와 2010년대 연구동향 및 지적구조에 많은 차이점이 발견되었다. 첫째, 논문 수에 있어서는 2000년대에 비해 2010년대에는 연간 평균 4.2편이 감소하였으나, 저자키워드 수는 큰 차이는 나지 않았다. 연대별 키워드 출현빈도는 22.2%의 키워드만이 두 시기에 모두 3회 이상 나타났으며, 77.8%의 키워드들은 한 시기에만 3회 이상 나타났다. 둘째, 지적구조에 있어서 살펴보면, 2000년대에는 3단계 군집을 보여주어 2단계 군집으로 표현된 2010년대에 비해 보다 복잡한 형태의 네트워크를 형성하였다. 셋째, 각 군집의 특성 변화를 살펴본 결과, 일부 변화가 적은 연구주제들이 있기는 하지만, 많은 연구주제들이 더욱 활발히 진행되거나 세분되었으며, 감소하기도 하는 변화가 있었다. 이러한 연구의 결과는 목록 분야의 시대적 흐름과 함께 지적구조를 시각적으로 파악할 수 있게 하며, 미래의 모습을 예측하여 관련 교육과 연구를 준비할 수 있다는 점에서 의의가 있다.
Abstract
This study aims to analyze and to demonstrate the research trends and intellectual structure in the field of catalog in the 2000s and 2010s through co-word analysis. The field of catalog had firmly established its own research area and Many differences were found in research trends and intellectual structures in the 2000s and 2010s. First, the average number of articles decreased by 4.2 in the 2010s compared to the 2000s, but the number of author keywords was not significantly different. Only 22.2% of keywords appeared more than three times in both periods, and 77.8% of keywords appeared more than three times in one period. Second, in terms of intellectual structure, the 2000s, represented by three-level clusters, formed a more complex network than the 2010s, represented by two-level clusters. Third, as a result of examining the changes in the characteristics of each cluster, there were some research topics with few changes, but many research topics were more actively progressed or subdivided, and decreased. The results of this study are meaningful in that they can visually grasp the intellectual structure along with the trend of the age of catalogue, and can prepare for related education and research by predicting the future.