전통적으로 과학데이터 시각화는 데이터 분석과 관련이 깊은 연구 수행과정 중의 하나로 간주되어 왔다. 그러나 최근 들어서 과학데이터 시각화의 연구영역 자체가 독립적인 학문분야로서 자리를 잡기 시작하면서 시각화의 기술 및 방법들이 점차 고도화되고 복잡해지고 있다. 그러나 과학데이터 시각화 연구가 개인 및 그룹의 연구자들 스스로의 노력으로 시각화 문제를 해결하는 데 있어서 한계가 있다. 따라서 전문집단에 의한 체계적인 지원의 필요성이 대두되고 있으며, 본 연구는 거시적 관점의 국가수준에서 어떻게 과학데이터 시각화를 체계적으로 지원할 것인가를 정책적인 시각에서 분석하였다. 구체적으로 기존 문헌의 조사를 통하여 주요 성공요인들을 파악하였으며, 집중적으로 투자해야 할 연구의 영역을 설정하였다. 다음으로 국가수준의 시각화 연구지원의 전략적인 방향과 전략적 과제를 제언하였다.
일반적으로 사회문제 해결 연구는 과학기술을 활용하여 다양한 사회적 현안들에 의미있는 해결 방안을 제시함으로써 중요한 사회적 가치를 창출하는 것을 연구 목표로 한다. 그러나 사회문제와 쟁점을 완화하기 위하여 많은 연구들이 국가적으로 수행되었음에도 불구하고 여전히 많은 사회문제가 남아 있는 상황이다. 사회문제 해결 연구의 전 과정을 원활하게 하고 그 효과를 극대화하기 위해서는 사회적으로 시급한 현안들에 대한 문제를 명확하게 파악하는 것이 중요하다. 사회문제 해결과 관련된 기존 R&D 보고서와 같은 자료에서 중요한 사안을 자동으로 식별할 수 있다면 사회문제 파악 단계가 크게 개선될 수 있다. 따라서 본 논문은 다양한 국가 연구보고서에서 사회문제와 해결방안을 자동으로 감지하기 위한 기계학습 모델을 구축하는 데에 필수적인 데이터셋을 제안하고자 한다. 우선 데이터를 구축하기 위해 사회문제와 쟁점을 다룬 연구보고서를 총 700건 수집하였다. 수집된 연구보고서에서 사회문제, 목적, 해결 방안 등 사회문제 해결과 관련된 내용이 담긴 문장을 추출 후 라벨링을 수행하였다. 또한 4개의 사전학습 언어모델을 기반으로 분류 모델을 구현하고 구축된 데이터셋을 통해 일련의 성능 실험을 수행하였다. 실험 결과 KLUE-BERT 사전학습 언어모델을 미세조정한 모델이 정확도 75.853%, F1 스코어 63.503%로 가장 높은 성능을 보였다.
이 연구에서는 MEDLINE과 CINAHL, IPA 등 3개 서지데이터베이스에 수록된 1984년부터 2003년까지 20년간의 문헌을 바탕으로 간염의 하위영역의 국가별 연구패턴과 우선순위에 대한 계량과학적 분석을 시도하였다. 이 연구에서는 연구자들의 간염연구분야의 전반적인 문헌분석에 대한 선행연구를 바탕으로 특히 하위영역에 대한 계량과학적 분석을 시도하였다. 간염분야의 주요 하위영역의 문헌은 23개로 세분되고 있으며, 1984-1993년의 기간중에는 일부 하위영역이 높은 우선순위를 차지하고 있었다. 하위영역의 우선순위가 높은 국가를 분석기간의 전반기와 후반기로 비교해 보면, 전반기(1984-1993)에는 미국(10개하위영역), 영국(9), 독일(8), 캐나다, 러시아, 네덜란드(각각 7) 순이었고, 후반기 (1994-2003)에는 독일(10), 영국(9), 미국(8), 캐나다, 러시아, 네덜란드(각각 7) 순이었다.
본 연구의 목적은 소방공무원의 PTSD 관련변인들을 체계적 문헌고찰을 통해 알아보고자 하였다. 한국교육학술정보원, 국회전자도서관, 국가과학기술정보센터, 한국의학논문데이터베이스를 통해 문헌을 검색하였고 검색 용어는 PTSD, 외상 후 스트레스, 외상 후 스트레스 장애, 소방공무원이었다. 총 146편의 문헌이 검색되었고 그 중 10편의 문헌이 본 연구의 주제와 부합하여 분석되었다. 분석된 10편의 문헌은 모두 상관관계를 연구한 비 실험 연구였다. 정적상관 요인은 연령, 근무기간, 외상사건 경험, 출동횟수, 경험한 외상사건 종류의 수와 강도, 업무 부담감, 대처방식, D유형 성격, 정서조절 곤란, 우울, 분노반추, 부적상관 요인은 회복탄력성, 사회적지지, 자아존중감으로 나타났다. 향후 소방공무원의 정신건강 증진을 위해 PTSD의 보호 변인인 회복탄력성과 사회적지지, 자아존중감을 향상시키는 전문적인 중재 프로그램 구성이 이루어져야 한다.
본 연구는 국가 교육 표준 메타데이터인 KEM을 기반으로 국내 대학에서 강의자원을 효과적으로 관리하고 재사용성을 높일 수 있는 강의자원 메타데이터 필수 요소 및 확장 요소를 제안하였다. 이를 위해 문헌 연구와 국내외 사례 분석, 그리고 국내 현황조사 방법을 이용하였다. 국내외 사례 조사 및 현황 분석을 통해 KEM의 요소를 기반으로 국내 대학의 현황을 반영하여 강의자원 메타데이터의 필수 요소와 확장 요소를 제안하였다. 필수 요소로는 69개 요소를 2개 수준으로 제안하였다. 제 1수준의 31개 요소들은 강의자원 관리를 위해 대학에서 공통적으로 사용해야하는 필수 항목이다. 제 2수준 필수 요소는 총 38개로, 강의자원 관리를 위한 핵심 요소는 아니지만, 개별 대학에서 이 요소를 필수 요소로 사용하도록 권고하였다. 확장 요소는 면담 조사 결과를 바탕으로 전체 6개 응답 기관 중 50% 이상에서 확장이 필요하다고 선택한 12개를 제안하였다.
KESLI 컨소시엄의 핵심 포인트는 참가기관의 참여도를 높여 응집력과 신뢰성을 증진시킴으로써 출판사의 지속적인 가격인상에 공동으로 대처하고, 국내 각급 기관에 분산 소장된 학술정보를 공동으로 활용할 수 있는 기반을 제공함으로써 참가기관에 실익을 주는 것이다. 본 연구에서는 향후 컨소시엄 참가기관이 공통적으로 적용받을 수 있는 합리적이고 발전적인 컨소시엄 운영모델을 마련하기 위한 전제로써 문헌연구, 설문지 조사와 패널토론을 통해 컨소시엄 참가기관의 전체의견을 수렴하여 KESLI 컨소시엄의 당면과제를 도출하여 제시하고자 한다.
국내외 학술논문을 서비스하는 국가과학기술정보센터(NDSL) 데이터베이스는 다양한 정보원으로부터 수집된 데이터가 분산적으로 수집, 구축 및 관리되고 있다. 본 연구에서는 분산된 학술논문 DB를 분석하여 논문데이터를 고부가가치화하고 효율적으로 관리할 수 있는 통합 DB 스키마 도출을 위하여 현재 구축되고 관리되는 학술논문 DB 스키마 및 DB 메타데이터를 분석하였다. 또한, 현재 구매하여 보유하고 있는 Web of Science와 SCOPUS 스키마를 활용하여 비교, 분석을 통한 최종 학술정보 데이터 항목을 정하였다. 본 연구를 통하여 구축되고 서비스되는 학술정보 데이터 항목이 논문, 저자, 초록, 기관, 주제, 저널, 참고문헌 7가지로 요약 도출되었으며 구축중인 핵심콘텐츠로 정의하였다. 본 연구를 통하여 통합 DB 스키마가 만들어졌으며, 향후 이 연구 결과는 고품질의 학술논문 통합 DB 컬렉션 구성과 시스템 최적화 설계를 위한 기반 자료로 활용하고자 한다.
IT의 융합과 함께 시작된 새로운 천년을 맞이하면서 도서관 전문직은 새로운 변화에 적응하기 위해 지속적으로 기술개발과 평생학습을 위한 노력을 해야 하는 상황에 직면하고 있다. 이 논문은 인도의 도서관계에서 이러한 상황에서 실무와 교육을 위한 전문지식과 기술을 지속적으로 새로이 하기 위해 마련하고 있는 최신의 프로그램과 활동들을 분석하였다. 특히 이 논문에서는 인도가 가지고 있는 조직적인 인프라와 문헌정보학의 교육과 연구, 실무에 응용할 수 있는 새로운 분야들에 대해 집중적으로 살펴보았다. 이러한 프로그램과 이를 통해 얻은 잠재적인 능력들은 인도는 물론 서아시아를 포함한 인근국가의 프로그램개발과 인프라구축, 나아가서는 인력개발을 위한 협력에도 도움이 될 것이다.
본 연구는 교수의 연구 성과의 질적 수준을 제고하기 위해 인문 사회과학 분야 연구업적물의 다양한 유형을 파악하고, 현행 평가방법을 국내외 대학을 중심으로 살펴본 후에 평가 개선 방안을 제시하였다. 먼저, 문헌연구 및 관련규정 분석을 바탕으로 연구업적물의 개념과 유형, 평가 방식을 파악하였다. 그리고 국내 26개의 종합대학을 중심으로 평가 현황을 조사하고 국외 대학에 재직 중인 한국인 교수들에게 연구업적물 평가 방식에 대한 자문을 받은 후, 평가에 있어서 기본 원칙과 함께 개선 방향을 제시하였다. 본 연구의 결과는 국내 대학에서 인문 사회과학 분야 연구자의 연구업적을 합리적으로 평가하여 연구자들의 연구 활동을 진작시키고 질적 수준을 제고하여 대학의 발전과 내실은 물론 국가 연구경쟁력을 증진시키는 데 기초자료가 될 것이다.
기술용어 트렌드는 특정 연구 분야의 세부적인 주제가 시간의 흐름에 따라 변화하는 양상을 표현한다. 그런데 학술 문헌이나 특허의 경우에는 그 데이터가 방대하여 인적 자원을 활용하여 트렌드를 분석하는 것이 용이하지 않다. 본 논문은 용어의 활용주기를 모델링하고, 이를 통해 학술 논문에 나타나는 기술용어 트렌드를 탐지하고 분석할 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 기법은 다음과 같은 과정으로 구성된다. 먼저 논문 데이터에서 추출된 기술용어를 대상으로 일정 주기별 용어지배값을 측정한다. 용어지배값 획득되면 이를 기반으로 용어 활용주기를 모델링한다. 이 모델링 과정에서 활용주기의 시계열 패턴이 유사한 기술용어들은 동일 트렌드 범주로 분류한다. 본 논문의 기술용어 트렌드 분석 실험을 위해 한국과학기술정보연구원이 운영 중인 국가과학기술정보센터(NDSL) 학술 논문 데이터를 활용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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