본 연구의 목적은 학술논문 전거데이터 구축시스템을 통해 생성된 전거데이터를 기반으로 한 학술논문 검색시스템을 구축하고 검색 효율성과 시스템 유용성을 평가하는데 있다. 전거데이터 기반 학술논문 검색시스템은 저자 및 소속기관에 대한 전거데이터를 활용하여 질의어 자동완성, 검색결과 군집화, 저자네트워크 및 주제네트워크와 같은 부가 정보를 적용하였다. 본 연구에서 제안한 학술논문 검색시스템에 대하여 연구원, 도서관사서, 대학원생 이용자 집단 60명을 대상으로 검색 효율성과 시스템 유용성 평가를 수행하였다. 그 결과 전거데이터 기반 학술논문 검색시스템이 일반적인 학술논문 검색시스템에 비해 검색 효율성과 시스템 유용성이 높은 것으로 분석되었다.
소비자의 소비성향이 필요 품목을 중심으로 근거리에서 구매하는 근린형으로 변화함에 기존의 소매점은 식료품, 생활용품을 위주로 제공하는 슈퍼마켓, 하이퍼마켓 또는 편의점으로 진화하고 있다. 따라서 소매점이 한정된 공간에서 효율적으로 공간을 활용하고 매출을 증대하기 위해서는 소비자의 구매욕을 충족시킬 수 있는 상품배치와 적정한 재고수준을 유지하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 소매점의 판매 상품에 대하여 RFM 기반 SOM 군집화를 하여 효율적으로 매장을 관리할 수 있는 상품 배치전략 및 재고전략을 제안하였다. 실제 M마트의 판매데이터를 이용하여 RFM모델을 상품에 적용한 후, 기존 문헌 연구뿐만 아니라 해석 가능성, 응용 가능성 등을 고려하여 3X3 총 9개의 군집으로 분류하여 분석한 결과, 주요 군집으로 R값, F값, M값이 모두 높은 군집, R값, F값, M값 모두 낮은 군집, R값만 높은 군집, F값만 높은 군집이 도출되었다. 본 논문에서는 다른 군집과 비교시 R값, F값, M값이 차이를 보이는 주요 4개의 군집의 상품 배치 및 재고 전략을 제시하였다. R값, F값, M값이 모두 높은 군집의 상품은 소비자 동선을 늘림으로써 상품 노출을 확대시킬 수 있는 장소에 배치하여야 할 뿐만 아니라 높은 수준의 재고를 보유할 필요가 있다. 반면에 R값, F값, M값이 모두 낮은 군집의 상품은 가시성이 낮은 곳에 배치하고 최소한의 안전재고만 보유할 필요가 있다. 또한 R값이 높은 군집은 신상품으로 매장 입구에 배치하여 상품의 판매를 유도할 필요가 있다. 그리고 F값만 높은 군집의 경우, R값과 M값이 평균 값 보다 작은 상품들의 군집이므로 최근에는 판매가 저조하며 빈도 수에 비해 총 판매액이 낮다는 것을 유추할 수 있다. 따라서 현재보다 과거에 많이 판매된 저가의 상품군집으로 재고 수준을 점차 감소시킬 필요가 있다. 본 연구에서 제시한 방법은 POS 시스템의 보유한 소매점에서 상품배치 및 재고관리 방법으로 활용되어 매장의 수익성 증대에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
이 연구에서는 지적 구조 분석을 위해서 계량서지적 자료를 시각적으로 표현하는 다양한 네트워크 형성 방식에 대해서 사례와 함께 각각의 특성을 살펴보았다. 기준값 절단 방식, 최근접이웃 그래프, 최소비용 신장트리, 패스파인더 네트워크의 네 가지 네트워크 형성 방식 중에서 전체 구조와 세부 구조의 표현 능력이 모두 뛰어난 패스파인더 네트워크 알고리즘이 최근 가장 활발히 응용되고 있다. 최근접이웃 그래프는 아직까지 계량서지적 분석에 응용된 사례는 없으나 간단한 알고리즘과 클러스터링 능력 등과 같은 지적 구조 규명에 도움이 될 수 있는 몇 가지 장점을 갖추고 있는 것으로 확인되었다. 다차원척도나 군집분석과 달리 네트워크를 이용한 시각화에서는 입력자료의 전처리에 따라서 생성된 지적 구조의 차이가 큰 것으로 나타났다. 이 연구에서 고찰한 여러 네트워크 형성 방식을 적절히 활용함으로써 국내의 지적 구조 규명 연구를 활성화할 수 있을 것이라 기대된다.
최근 정보통신기술(ICT)의 발달로 산업혁명은 3차 산업에서 4차 산업으로 옮겨가고 있다. 기업이 미래에 생존하기 위해서는 이러한 기술을 채택해야 한다는 것에는 의심의 여지가 없다. 본 연구의 목적은 제4차 산업혁명을 위한 사물인터넷(IoT) 연구 문헌의 지적 구조를 분석하여 해당 분야에 대한 더 나은 통찰력을 제시하는 것이다. 연구 데이터는 Web of Science 데이터베이스에서 추출되었으며, CiteSpace를 사용하여 총 1,631개의 문서와 72,754개의 참고 문헌을 분석하였다. 저자동시인용분석을 이용하여 제4차 산업혁명을 위한 사물인터넷 연구 분야의 지적 구조를 분석하기 위해 군집분석, 타임라인 분석, 연구전환점 분석을 수행하여 'Supply Chain', 'Digital Twin', 'Smart Manufacturing System' 등 12개의 하위 영역을 식별하였다. 타임라인 분석을 통해 연구가 확대되고 있는 분야와 축소되고 있는 분야를 분석하였으며, 연구의 한계점과 향후 연구방향을 결론과 함께 제시하였다.
본 연구는 도시 화훼경관의 유형화에 관한 연구로서 연구결과, 첫째, 문헌과 사례를 통하여 화훼경관의 개념이 정리되기 위해서는 개념의 핵심 어휘와 문장에 공간적 요소, 형태적 요소, 자연적 요소, 인공적 요소라는 4가지 요소가 포함되어야 함을 선행연구를 통해 발견하였으며, 이 네 가지 요소를 통섭하는 화훼경관 개념을 새롭게 재구성하여 제시하였다. 화훼경관 통합 이론의 기초자료가 될 것이다. 둘째, 화훼경관이 도시경관의 한 장르로 그리고 도시경관의 단위로 정의되고 전문영역으로서 체계 구축을 위해 도시경관이라는 커다란 범주 안에서 도시경관의 개념과 특성, 기능을 고찰하고, 그 안에서 화훼경관과의 위계화 범주를 새롭게 정리하여 화훼경관의 도시경관성을 제시하였다. 셋째, 유형화를 통한 수요자들의 합리적인 선택자료 제시를 위해 화훼분야는 물론, 도시계획, 도시생태 분야까지 확장하여 관련 이론을 고찰하였으며, 유형화 요소 41개를 추출하였고 군집화 과정을 통해 4개의 핵심 유형화 요소를 도출하였으며, 4개의 요소를 분류 준거로 전문가 FGI에서 의견과 검증의 과정을 거쳐 중분류 9개, 소분류 30개 유형을 도출하여 제시하였다. 향후 연구과제로는 유형 적용과정에서 모니터링을 통해 유효한 유형의 추가 설정과 2단계 분류 위계를 3단계 위계로 확장하여, 보다 세분화된 적용 유형의 개발과 정리를 한다면 유형의 체계를 보다 발전시키는 좋은 연구가 될 것으로 보인다.
본 연구는 하구둑이 설치되지 않은 섬진강의 어류군집 특성을 파악하고자 섬진강 본류 구간을 16지점으로 구분하여 2010년부터 2012년까지 현장조사를 실시하였다. 총 17과 54종의 어류가 채집되었고 잉어과에 속하는 어류가 우점적으로 분포하였으며 피라미(Zacco platypus; Relative abundance, RA: 47.8%)가 우점종으로 나타났다. 총 17종의 한국고유종(31.5%)이 채집되었으며 이는 한반도 담수어의 고유화 빈도인 22.5~25.9%와 비교하여 높게 나타났다. 외래종의 상대풍부도(1.1%)는 낮게 나타났으나 문헌연구를 통한 비교시 상대적으로 높게 나타났다 (2002, 0.0%; 2009, 0.4%). 군집 분석 결과 해수의 영향을 받는 하류의 세 지점(St.1~St.3)은 다양도 및 균등도가 높게 나타났고, 반면 순수 담수역에 위치한 St.4~St.16에서는 피라미가 우점적으로 출현하여 전반적으로 우점도가 높게 나타났다. 섬진강에서 해수어, 주연어, 경제성 어종 및 다양도 지수가 낙동강, 영산강, 금강과 비교하여 높게 나타났으며, 이러한 섬진강의 풍부한 어족자원과 안정된 어류 군집을 유지하기 위해 보존될 가치가 있으며, 이를 위한 지속적인 모니터링이 필요하다.
학술 커뮤니케이션의 변화로 인해 오픈 액세스 분야는 상대적으로 최근에 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 연구는 동시출현단어 분석을 사용하여 오픈 액세스 분야의 지적구조를 규명하여 연구동향을 제시하고자 하였다. 이를 위해서 데이터 수집은 Web of Science 기반으로 수행하였다. 검색 대상 기간은 1998년 1월 1일부터 2012년 7월 31일까지이며, Topic검색을 통하여 총 479건의 저널 논문을 수집하였다. 총 479건의 저널 논문 제목과 초록에서 명사구 형태의 키워드는 총 8,643개(문헌 당 18.04개)를 추출하였다. 오픈 액세스 분야의 지적구조 규명을 위해 첫째, 네트워크 분석을 통하여 18개의 세부 주제 영역을 밝혔으며, 오픈 액세스 분야 키워드들의 지적 관계를 시각화하여, 키워드 관계, 중심성 분석을 통한 전역 중심 키워드와 지역 중심이 높은 키워드를 제시하였다. 둘째, 군집분석을 실시하여 형성된 4개의 군집을 MDS지도에 표시하였으며, 각 키워드들 간의 상관관계에 따른 지적구조를 제시하였다. 이러한 연구의 결과는 오픈 액세스 분야의 지적구조를 밝히며, 향후 연구 방향성 모색에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대한다.
Data on patent and scientific paper is considered as a useful information source for analyzing technological information and has been widely utilized. Technology big data is analyzed in various ways to identify the latest technological trends and predict future promising technologies. Clustering is one of the ways to discover new features by creating groups from technology big data. Patent includes refined bibliographic information such as patent classification code whereas scientific paper does not have appropriate bibliographic information for clustering. This research proposes a new approach for clustering data of scientific paper by utilizing reference titles in each scientific paper. In this approach, the reference titles are considered as textual information because each reference consists of the title of the paper that represents the core content of the paper. We collected the scientific paper data, extracted the title of the reference, and conducted clustering by measuring the text-based similarity. The results from the proposed approach are compared with the results using existing methodologies that one is the approach utilizing textual information from titles and abstracts and the other one is a citation-based approach. The suggested approach in this paper shows statistically significant difference compared to the existing approaches and it shows better clustering performance. The proposed approach will be considered as a useful method for clustering scientific papers.
국내 건설시장의 침체가 예상되는 상황에서 지속적으로 국내 중소엔지니어링 기업의 해외시장으로의 진출을 지원하기 위해 해외건설엔지니어링 정보시스템(OVICE)이 운영되고 있다. 이에 본 연구에서는 기존 연구를 통해 수행된 전문가 설문조사를 통한 필요정보 우선순위와 정보시스템 사용자 통계를 비교하여 정보시스템의 정보제공 방향성을 제시하여 정보서비스 품질을 높이고자 하였다. 정보시스템의 이용 통계 분석에 있어서, 우선순위를 매기기 힘든 통계분석의 효율성을 높이기 위해 K-means Clustering 기법을 분석에 활용하였다. 그 결과 기존 설문결과와 정보시스템 이용 통계의 차이를 분석하여 정보시스템의 정보제공에서의 보완점과 함께 설문조사 과정에서 부각되지 않았던 중요한 콘텐츠를 찾아낼 수 있었다.
본 연구의 목적은 빅데이터 분석기법을 활용하여 공유경제 관련 국내 학술연구 동향을 탐색하기 위해 내용분석 관점에서 종합적 메타스터디를 수행하는데 있다. 종합적 메타분석 연구방법론은 일련의 전체 연구결과물들을 역사적으로 그리고 포괄적으로 살펴봄으로써 전체 연구동향의 규칙성이나 특성을 조명하여, 이를 통해 향후 연구에 대해 방향성을 제시할 수 있다. 공유경제를 주제로 하는 국내 학술연구는 Lawrence Lessig 교수가 2008년에 공유경제의 개념을 세상에 소개한 해에 등장하였으나, 본격적인 연구는 2013년부터 진행되었다. 특히, 2006~2008년 사이에 국내 공유경제 관련 학술연구는 양적으로 급격히 증가하였다. 본 연구는 2013년부터 현재까지 약 8년간의 논문들을 분석 논문으로 선정하고, 전자저널의 학술논문검색 및 원문서비스를 이용하여 제목, 키워드, 초록을 중심으로 텍스트 데이터를 수집하였다. 수집된 데이터를 정제, 분석, 시각화의 순서로 빅데이터 분석을 실시하여, 추출된 핵심어들을 통해 연도별 및 문헌 유형별 연구동향 및 인사이트를 도출하였다. 데이터 전처리 및 텍스트 마이닝, 메트릭스 빈도분석을 위해 Python3.7과 Textom 분석도구를 활용하였고, 핵심어 노드 간의 구조적 연관성을 파악하기 위해 UCINET6/NetDraw, Textom 프로그램 기반의 N-gram 차트, 중심성 및 소셜네트워크 분석, 그리고 CONCOR 클러스터링 시각화를 통해 8개로 군집화 한 키워드들을 토대로 연구동향의 유형별 특성을 발견하였다. 아직까지 사회과학적 관점에서 공유경제 관련 학술연구 동향에 관한 조사가 이루어진 바가 없기 때문에, 본 연구의 결과물은 선행연구로서 후속 연구들에게 이론적 고찰 및 향후 연구방향에 대해 유용한 정보를 제공하는 초석의 역할을 기대할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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