본 연구는 컴퓨터 문헌 분석 기법을 활용하여 <적벽가> 전체 이본의 계통을 파악하는 한편, 기존 이본론의 연구 성과를 검토하는 데에 목적을 둔다. 우선 분석의 기초자료를 마련하기 위해 <적벽가>의 이본 중 46종을 선정하고 이를 대상으로 원시 코퍼스를 구축하였다. 이를 통해서 <적벽가>의 공통 서사단위는 5개의 계층으로 파악할 수 있었으며, 146개의 개별 내용 단락을 추출할 수 있었다. 다음으로 인코딩 된 코퍼스를 바탕으로 이본간의 유사도와 거리 측정을 시도하였는데, <적벽가>의 계통과 이본간의 거리를 시각적으로 제시할 수 있었다. 이후 다차원 척도법, 계층적 군집 분석, 계통의 분기 분석 기법을 활용하여 이본군의 분포를 확인할 수 있었다. 이처럼 컴퓨터 문헌 분석 기법을 종합하여 적용해보면 <적벽가>의 이본군은 완판 계열과 창본 계열로 양분되어 있음을 확인할 수 있는데, 기존의 논의보다 더 세밀한 계통 구분을 할 수 있었다. 또한 판소리의 유파와 전승에 따른 영향 관계도 검토할 수 있었다.
이 연구의 목적은 국내 대학 및 연구기관의 소속 연구자를 위한 연구데이터 관리 교육 프로그램 개발을 위한 가이드를 제시하는 것이다. 해당 프로그램 가이드를 제시하기 위하여 먼저, 해외 연구데이터 관리를 위한 교육 프로그램을 조사 및 분석하였다. 조사 및 분석 대상 교육 프로그램은 RDMRose, RDMLA, DataONE, 캐나다 디지털 연구 연합, NNLM, 파르테노스 그리고 Coursera이다. 또한 해당 교육 프로그램의 적절성을 확인하기 위하여 국내에서 연구된 데이터 리터러시 세부 역량을 통해 검토하였다. 검토 결과 데이터 리터러시 세부 역량을 대부분 충족하고 있었다. 마지막으로 조사 및 분석한 연구데이터 관리 교육 프로그램을 종합하여 연구자를 위한 프로그램 가이드를 제시하였다. 본 연구의 결과는 대학 및 기관에 소속된 연구자에게 체계적으로 지원하고 활성화할 수 있는 연구데이터 관리 교육 프로그램 개발에 도움이 될 것이다.
본 연구의 목적은 구술기록 메타데이터의 내용 영역에 대한 요소를 개발하는 것이다. 이를 위해 첫째, 녹취록과 상세목록의 내용적 가치와 구술기록 메타데이터의 특징을 살펴보았다. 둘째, 국내외 구술기록 메타데이터의 내용 요소를 비교하여 18개 요소를 파악한 후, 중복 요소를 제거하여 12개 요소로 정리하였다. 셋째, 해방촌 니트 사업 구술 면담을 진행한 구술자 6명의 녹취록에 대한 상세목록을 12개의 요소와 대응시켜 검토하였다. 넷째, 전체적인 검토를 바탕으로 추가 요소 1개를 도출하여 총 13개의 요소를 '기본'으로 설정하고 이를 15개의 '상세' 요소로 구분하여 최종안을 제시하였다. 본 연구에서 제시한 구술기록 메타데이터의 내용 영역 요소는 구술 내용의 구조와 표현을 지원함으로써 구술기록에 대한 활용 범위를 확대하는데 기여할 수 있을 것이다.
본 연구는 국내 도서관 현장에 적용가능한 통일된 형식의 우선표제 작성지침 제안을 목적으로 두고, 법률저작에 집중하여 논의를 진행하였다. 이를 위해 이 연구에서는 (1) 국내·외 목록규칙 중 RDA, NCR, KCR2, KCR5 개정안을 대상으로 법률저작의 통일표제 그리고 전거형접근점 규칙을 분석하고, (2) LC, DNB, 북미권 대학도서관을 대상으로 법률저작의 통일표제 입력지침과 입력사례를 조사함으로써 실제 적용되는 방식을 분석한 후, (3) 국립중앙도서관 법률저작의 서지데이터를 임의추출하여 통일표제의 적용범위를 검토해보고 통일표제 작성지침 개발시 고려할 점을 도출하였다. 이를 근거로 (4) 법률저작의 통일표제 작성지침 초안을 도출한 후, 국립중앙도서관 실무진의 검토와 법률 및 통일표제 전문가 자문을 거쳐 최종안을 제안하였다. 논의에 필요한 데이터는 문헌연구와 사례조사를 통해 확보하였으며, 추가적인 데이터는 업무담당자와의 이메일 면담과 전문가 자문을 통해 확보하였다.
디지털 큐레이션은 디지털 시대의 새로운 정보관리 및 서비스라고 할 수 있다. 디지털 환경에서 정보자원에 대한 체계적 관리 및 서비스를 추구한다는 측면에서 디지털 큐레이션은 문헌정보학의 핵심 영역에 해당한다. 본 연구는 디지털 큐레이션 관련 문헌들을 검토하여 주요 연구 영역을 설정하고, 대표적인 문헌정보학 분야 학술 데이터베이스(LISTA)에서 검색한 학술 논문들을 대상으로 연구동향을 분석하였다. 또한 이러한 연구동향 분석의 결과에 기초하여 문헌정보학 분야의 디지털 큐레이션 관련 향후 연구과제를 제시하였다.
운동치료는 환자가 자기 자신의 치료에 직접 참여한다는 측면에서 다른 수동적인 치료보다 더 효과적이라고 생각된다. 이 논문의 목적은 관련문헌을 찾아내어 경추의 장애를 치료하는데 운동치료가 효과적이라는 것을 입증하는 증거를 찾아내기 위한 것이다. 경추 장애를 치료하기 위한 여러 가지 형태의 운동치료를 포함하는 연구를 찾아내기 위하여 7가지의 컴퓨터 문헌탐색을 수행하였고 출판된 전문을 아들레이드 내에서 구할 수 있는 것만 검토하였다. 문헌 평가도구를 사용하여 연구의 질을 평가하였고 그 결과를 표로 제시하였다. 111개의 문헌 중 34개가 포함 기준에 합당하였으며 이 중 18개의 임상실험연구를 수집하여 운동치료의 효과를 조사하기 위하여 그 질을 분석하였다. 임상실험연구의 전체적인 질은 "우수"였다. 도수치료와 운동치료를 병행하여 치료를 실시한 5개의 "탁웰"한 질의 임상실험연구에서 근력의 증가와 통증의 감소를 보였다. 3개의 임상연구에서 근력강화운동이 증상의 경감에 효과가 있다고 하였다. 2개의 "우수"와 "중등도"의 질의 문헌에서 집단운동이 개별적인 물리치료만큼 효과가 있다고 하였다. 고유수용성 운동과 다른 형태의 운동 또한 경추의 장애의 치료에 효과가 있는 것으로 나타났다. 이 글의 소견은 경추 장애의 치료에 운동이 효과적이라는 이전의 연구결과를 지지한다. 또한 경추 장애의 치료에 다른 형태의 운동의 상대적인 효과를 확인하기 위한 훌륭한 질의 연구가 더 행해질 필요가 있다고 본다.
Smart specialization은 새로운 산업정책의 유용한 아이디어임에도 불구하고 이론적 논의는 소극적이었다. 이 글은 smart specialization에 관한 논의는 관련문헌에 비해 어떠한 새로운 관점을 제시하고 있으며, 또한 어떠한 이론적인 관련성과 정책정 유용성을 가지는가에 대하여 비판적으로 검토하기로 한다. 먼저, 스마트 전문화의 핵심적인 개념을 계량서지학(bibliometrics)으로 개관한 후, 정책적 유용성에 대해 노정한다. 본 논문의 주된 내용은 스마트 전문화의 장점과 단점을 이론적으로 논의하는 것인데, 이를 스마트 전문화에 대한 비판적 검토라고 할 수 있다.
2020년 4월 부산신항에서 발생한 밀라노 브리지 사고는 초경하상태 선박의 조종성능 저하에 대한 큰 관심을 일으켰다. 본 연구는 흘수가 과도하게 작은 상태의 선박의 조종성능 저하에 대한 기초연구로 진행되었다. 이를 위하여 다양한 문헌 검토, 실증시험 및 시뮬레이션테스트를 진행하였고, 흘수가 지나치게 작은 선박은 만재 상태에 비하여 선회권의 크기가 커지므로 이에 대한 주의가 필요하다. 각 도선구에서는 입항하는 선박의 흘수가 지나치게 작을 경우 이를 제한하는 규제 도입에 대한 검토가 필요할 것으로 사료된다.
본 연구는 기록관리 전문가를 교육 및 양성하는 주요 학문영역의 하나로서 문헌정보학의 교육과 연구의 현황을 분석하고 방향을 제시하고자 하였다. 이를 위하여 전국 35개 4년제 대학 문헌정보학과 교과과정과 기록관리학 분야 교과목의 변화를 검토하고 국내 문헌정보학과 기록관리학의 7개 학술지에 실린 문헌정보학 교수의 기록관리학 학술논문들을 대상으로 출판 동향을 조사 분석하였다. 문헌정보학의 한 영역으로서 기록관리학의 연구동향은 새로운 학문분야, 교과목 개설의 증가, 학회의 창설과 학회지의 창간, 관련 법률의 제정과 개정, 학문의 학제적 성격 등에 영향을 받는 것으로 파악되었다. 이를 기반으로 새로운 기록관리학 교과목의 개설과 융합적 연구, 그리고 타 학문 영역의 기록관리학 교육과 연구에 대한 조사 등이 필요함을 제언하였다.
본 연구의 목적은 특허 문헌 분류에 가장 적합한 방법론을 발견하기 위하여 다양한 자질 추출 방법과 기계학습 및 딥러닝 모델을 살펴보고 실험을 통해 최적의 성능을 제공하는 방법론을 분석하는데 있다. 자질 추출 방법으로는 전통적인 BoW 방법과 분산표현 방식인 워드 임베딩 벡터를 비교 실험하고, 문헌 집합 구축 방식으로는 형태소 분석과 멀티그램을 이용하는 방식을 비교 검토하였다. 또한 전통적인 기계학습 모델과 딥러닝 모델을 이용하여 분류 성능을 검증하였다. 실험 결과, 분산표현 방법과 형태소 분석을 이용한 자질추출 방법을 기반으로 딥러닝 모델을 적용하였을 경우에 분류 성능이 가장 우수한 것으로 판명되었으며 섹션, 클래스, 서브클래스 분류 실험에서 전통적인 기계학습 방법에 비해 각각 5.71%, 18.84%, 21.53% 우수한 분류 성능을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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