이 연구의 목적은 국립중앙도서관 KOLIS-NET의 단순 키워드 검색창과 패싯 네비게이션의 기능을 검토하고, 개선 방안을 제안하는 것이다. KOLIS-NET에서 '김훈'의 검색 결과 3,702건 중 '발행시기' 패싯의 '2011-2020 (776)' 레코드 그룹을 살펴보았다. 주요한 발견은 다음과 같다: (1) '자료유형', '발행시기', '주제별', '언어' 및 '발행국'의 5개 패싯은 검색 결과 첫 단계만 적용 및 복수 패싯의 교차 미적용; (2) 10년 단위 '발행시기' 패싯에서 개별 발행연도 미식별; (3) KDC의 10개 주류 및 '기타'로 구분된 '주제별' 패싯은 하위 패싯이 없어 주제 구체화 곤란; (4) '자료유형' 패싯의 '일반도서'에서 큰 활자 도서 등 특수 자료유형의 집합과 식별 곤란; (5) 저자 패싯 부재로 저자명으로 집합 및 식별 곤란; (6) '발행시기' 패싯의 '발행년불명', '언어' 패싯의 '언어불명' 및 '주제명' 패싯의 '기타' 그룹은 디스플레이 미작동, 서지 리스트와 개별 레코드 간 이동 불편 등 시스템 기능적 제한점. 이에 따라 원활한 패싯 네비게이션 위한 패싯 간 이동 개선, '발행시기' 패싯의 1년 단위 하위 패싯 및 '주제별' 패싯의 강목류 수준 하위 패싯 구성, 서지 레코드 작성 시 '자료유형표시'의 정확한 입력과 코딩 활용 및 OPAC 디스플레이 조정, 이름표목에 기반한 저자 패싯 추가 등 KOLIS-NET 시스템 기능성 및 레코드의 품질 개선을 제안하였다.
본 연구는 '우수한 성능의 메타데이터 속성 유사도 기반의 학술 문헌추천시스템'을 제안하는 데에 목적을 두고 있다. 본 연구에서는 정보조직에서 다루는 메타데이터의 활용과 계량정보학에서 다루고 있는 동시인용, 저자-서지결합법, 동시출현 빈도, 코사인 유사도의 개념을 활용한 문헌정보학 기반의 학술 문헌 추천기법을 제안하고자 하였다. 실험을 위해 수집한 '불평등', '격차' 관련 총 9,643개의 논문 메타데이터를 정제하여 코사인 유사도를 활용한 저자, 키워드, 제목 속성 간의 상대적 좌표 수치를 도출하였고, 성능 좋은 가중치 조건 및 차원의 수를 선정하기 위해 실험을 수행하였다. 실험 결과를 제시하여 이용자의 평가를 거쳤으며, 이를 이용해 기준노드와 추천조합 특성 분석 및 컨조인트 분석, 결과 비교 분석을 수행하여 연구질문 중심의 논의를 수행하였다. 그 결과 전반적으로는 저자 관련 속성을 제한 조합 혹은 제목 관련 속성만 사용하는 경우 성능이 뛰어난 것으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 기법을 활용하고 광범위한 표본의 확보를 이룬다면, 향후 정보서비스의 문헌 추천 분야뿐 아니라 사회의 다양한 분야에 대한 추천기법 성능 향상에 도움을 줄 수 있을 것이다.
본 연구는 초·중·고 교육분야 인공지능과 관련된 해외 연구동향을 분석하기 위해 SCOPUS 데이터베이스를 대상으로 관련 문헌을 수집하였다. 수집된 문헌의 발행 기간은 1974년부터 2021년 3월까지이며, 학술지 논문이 154건, 컨퍼런스 논문은 571건으로 나타났다. 이들 논문에 포함된 저자 키워드 및 인덱스 키워드 4,521개의 단어들의 동시출현(co-occurrences) 분석기법을 바탕으로 연구 동향을 분석하였다. 분석결과 machine learning을 주축으로 big data, data mining, data science, deep learning이 최신 연구 동향으로 나타났고, 초·중·고등교육 간에는 차이가 있는 것으로 나타났다. 초등은 로봇 관련 연구가 많이 있었으며, 중등은 게임과 데이터 관련 연구가 많이 있었고, 고등은 다양하고 심도 있는 연구가 이루어졌음을 알 수 있었다. 마지막으로 결과분석에서 우리나라 교육부에서 2020년 9월 발표된 '인공지능 기초' 교육과정과 미국 AK4K12의 '5 Big Ideas'와 초·중·고 공통 상위 50단어와 매핑하여 우리나라 초·중·고 인공지능 교육에 시사점을 제시하였다.
본 연구는 새로운 표준과 규칙의 제정이 이루어지고 또한 향후 예고되어 있음으로 큰 변화의 과정을 거치고 있는 목록학에 있어 그동안 연구가 거의 없었던 해외 연구들의 최근 동향과 지적 구조를 규명하고자 하였다. 이를 위해 2010년 이후 14년간 발행된 논문 680편을 수집한 후, 이로부터 전처리를 거쳐 추출한 1,942개의 저자 키워드를 분석해보았다. 주요 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 해외 목록학 연구는 2017년 이후 주목할만한 성장세를 보이고 있었다. 둘째, 상위빈도 연구주제는 편목, 메타데이터, RDA, 대학도서관, 전거 제어, 링크드 데이터, FRBR, 목록, LCSH, 도서관, 온라인목록이었다. 셋째, 연구주제들은 크게 도서관 목록의 전통적인 부분과 관련된 것과 최근 들어 더욱 활발하게 논의가 진행되고 있는 주제인 전거제어와 협동편목, RDA, 링크드데이터와 관련된 2개의 군집으로 나눌 수 있었고, 이를 14개 소군집으로 세분하여 분석하였다. 넷째, 키워드 군집 14개의 성장지수와 표준 성과지수를 살펴본 결과, 하나의 군집을 제외하고는 학문 분야의 성장의 측면에서 모두 성장을 나타내는 수치를 보여주었다. 본 연구는 향후 국내 학계와 현장을 위한 목록의 발전 양상 예측하기 위한 기초자료 및 관련 교육에 유용하게 활용될 수 있다는 점에서 그 의의가 있다.
본 연구는 최근의 국내 문헌정보학 분야의 연구성과 현황과 경향을 파악하기 위하여 지난 18년간의(2002-2020) 국내(KCI) 6,301편의 학술논문데이터, 인용 수 26,474건과 국제(WoS) 86,727편의 학술논문데이터, 인용 수 1,196,961건을 수집하여 연구의 생산성과 영향력, 공동연구 경향과 연구주제분야 등을 비교 분석하였다. 그 결과, 국제와 국내 모두 저자의 생산성이 높으나 영향력은 상대적으로 낮았으며, 이러한 차이는 국제에서 더 극명하게 나타났으며, 일부 최상위 저자와 기관, 학술지에 생산성과 영향력이 편향되어있었다. 공동연구는 국제와 국내 모두 지속해서 증가하고 있었는데, 이러한 현상은 현대의 문헌정보학 연구가 과거보다 간 학문적이며 연구범위가 다각화되고 있음을 시사한다. 키워드 분석을 통해 국제가 국내보다 훨씬 다양한 주제로의 연구가 진행중임이 나타났으며, 인기 있는 연구주제가 반드시 영향력이 높은 것은 아님이 밝혀졌다.
본 연구는 영국의 대표적인 기록관리학 학술지인 Archives and Records에 수록된 연구 논문을 분석하여 국외 기록관리학 연구의 동향을 살펴보고 국내의 기록관리학 연구 동향과 비교하기 위해 수행되었다. 2013년부터 최근까지 10년 동안 「기록학연구」에 수록된 318편의 논문과 「Archives and Records」에 수록된 142편의 논문을 대상으로 정량분석을 통해 저자 분포와 공동연구의 비율, 소속기관의 유형별 분포, 주제분야별 분포를 파악하고, 「기록학연구」에서 1,251개, 「Archives and Records」에서 508개의 저자키워드를 추출하여 네트워크 분석을 수행한 결과 「기록학연구」에는 (1) 아카이브, 기록, 기록관리, 기록정보 서비스 등 기록관리 일반에 관한 연구, (2) 공공기록물 관련 연구, (3) 민간기록물 관련 연구, 그리고 (4) 기록의 평가·선별, 폐기 등 기록관리의 기술에 관한 연구 등이 군집을 이루고 있고, 「Archives and Records」에는 (1) 커뮤니티 아카이브나 지역 아카이브와 관련한 다양한 실제 사례를 다루는 연구가 많고, (2) 기록의 기술이나 선별, 접근, 보존, 서비스 등 기록관리의 기술과 관련된 연구가 꾸준히 이루어지고 있으며, (3) 구술기록이나 시청각기록 등의 디지털화에 관한 연구도 주요 주제 중 하나라는 점을 알 수 있었다.
황해는 지정학적으로 한국, 중국, 북한 사이 해역에 위치하고 있으며, 최근 해양공간 이용이 확대되어 사회적·경제적 가치가 증가하고 있다. 또한 기후변화로 인한 해양환경 변화, 대기오염물질 이동 등 한·중 공동 대응 및 협력의 필요성이 증가되고 있다. 본 연구에서는 황해(Yellow Sea) 키워드의 연구논문을 대상으로 핵심주제(Topic)을 도출하고, 저자 네트워크 분석을 수행하여 연구동향을 탐색하였다. 연구대상으로 1984년부터 2021년 사이에 게재된 Web of Science DataBase의 황해 관련 연구논문을 추출하고, 한중 어업협정, 해양환경공동조사 등 한국과 중국의 주요 이벤트를 중심으로 4개의 시기로 구분하였다. 연구방법으로 텍스트 마이닝(Text Mining)의 일종인 토픽모델링(Topic Modeling)을 활용하여 Topic을 도출하였다. 또한 저자 네트워크를 분석하여 해당 분야의 주요 연구 그룹(Community)과 연구자 및 연구기관의 영향력을 파악하고 시사점을 제시하였다. 분석결과 황해 연구논문의 핵심주제는 1기 퇴적물, 해양생물, 2기 산성화, 미세먼지, 3기 수산양식, 지진, 4기 탄소요인, 해양생태계 등으로 변화하였고, 시기별로 핵심 연구자를 중심의 연구자 그룹이 증가하였다. 연구결과를 토대로 황해 관련 연구 동향과 주요 연구자 및 연구기관을 파악함으로써 향후 한국과 중국 간의 황해 연구협력에 기여하고자 한다.
This study aims to investigate the research trend of elementary environmental education. Thus, author keywords were extracted from a total of 197 academic these related to elementary environmental education during two different periods when detailed goals were applied to the 2007 and 2009 revised curriculums respectively, and then this study analyzed the network of author keywords. The results of this study can be summarized as below. Firstly, as a result of analyzing the frequency of author keywords from academic theses related to elementary environmental education, this study discovered 369 author keywords from the period when detailed goals were applied to 2009 revised curriculum. Out of them, it was found that the keyword, 'climate change education', showed the highest frequency, followed by 'environmental literacy' and 'environmental perception', except such central keywords as 'environmental education' and 'elementary school student'. From the period when detailed goals were applied to the 2007 revised curriculum, a total of 394 author keywords were discovered, and the keyword, 'environmental literacy', showed the highest frequency, followed by 'environmental perception' and 'ESD (education for sustainable development)'. Secondly, as a result of analyzing the network of author keywords, this study found out that in the total number of network connections, average connection degree, density and clique, the period when detailed goals were applied to the 2007 revised curriculum was somewhat higher than the period when detailed goals were applied to the 2009 revised curriculum. As a result of analyzing the centrality of author keywords, this study found out that during both the periods, 'environmental perception' and 'environmental literacy' were high in degree centrality and betweenness centrality, except such central keywords as 'environmental education' and 'elementary school student'. As a result of analyzing the components of author keywords as sub-networks, this study discovered 9 components from the period when detailed goals were applied to the 2009 revised curriculum and 6 components from the period when detailed goals were applied to the 2007 revised curriculum. During both the periods, the largest component was composed of keywords high in degree centrality and betweenness centrality.
현재 저널 논문 투고 및 심사 시스템에서 저자는 언제든지 논문 투고가 가능하며 그에 따라 저널 편집위원들이 투고된 논문들에 가장 적절한 심사위원들을 찾아 배정하는 데에 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 편집위원들의 이러한 심사위원 선정의 어려움을 해결하기 위하여, 투고된 논문들에 적절한 심사위원들을 추천하는 탐욕 알고리즘과 유전 알고리즘을 제시한다. 제안하는 두 알고리즘에서는 투고 논문들의 키워드(Keyword)와 심사위원들의 전문지식 태그(Expertise Tag) 정보를 활용하여 심사위원들의 전문성을 평가하고, 추천되는 심사위원들 간의 공정성 및 심사 참여빈도를 고려하여 심사위원들에게 심사기회가 균등하게 이루어지도록 한다. 제안하는 알고리즘을 검증하기 위하여 본 논문에서는 한국정보처리학회에서 운영하고 있는 JIPS 논문 투고 및 심사 시스템에 추천 알고리즘을 적용해보고 이의 결과를 제시한다. 마지막으로, 제안하는 두 알고리즘의 성능 분석을 수행하여 유전 알고리즘이 탐욕 알고리즘에 비해 추천 심사위원들의 적합도 측면에서 더 좋은 성능을 나타냄을 제시한다.
본 연구의 목적은 한국학 분야 국내 학술지 논문 데이터를 대상으로 계층적 군집 분석을 적용해 한국학 분야의 지식 구조를 구성하는 연구 영역을 분석하는 것이다. 이를 위해 KCI에서 탑재된 한국학 관련 학술지 중 2011년~2013년도 기준 3년치 평균 Impact Factor 값이 0.5 이상이며, 2004년부터 2013년까지의 10년치 누적 논문 데이터를 갖고 있는 14종의 학술지에 수록된 논문 중 한글 저자키워드 데이터가 포함되어 있는 3,800편을 분석하였다. 분석 결과, 중심 연구 분야는 대체로 성리학과 실학 중심의 유교사상을 기반으로 한 정치와 사회에 관한 연구, 한반도의 분단 체제를 둘러싼 정치 관련 연구, 그리고 일제 강점기에서 근현대의 역사인 것으로 나타났다. 시기적으로는 고대나 현대 시점보다는 조선시대부터 근대 시기까지를 대상으로 하는 연구들이 많은 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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