• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권2호
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• pp.155-162
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• 2006

의학용 시소러스인 MeSH (Medical Subject Heading)는 영어 의학 논문 색인을 위한 통제어 시소러스로서 오랫동안 사용되고 있다. 본 논문에서는 한국어 MeSH를 이용하여 한국어 의학 논문의 요약문에 자동으로 영문 MeSH 색인어를 부여하는 '교차언어 키워드 부여' 방법을 제안하고 색인 전문가 및 저자의 색인 효율과 비교한다. 이 색인어 부여 과정은 우선 한국어 MeSH 용어를 문장에서 인식하여 추출하고, 이 용어를 다시 영어 MeSH 용어로 바꾼 후, 용어의 중요도를 계산하여 상위의 용어를 색인어로 부여한다. 특히, 한국어 MeSH 용어 추출을 위해 효과적으로 띄어쓰기 변이를 처리할 수 있는 방법을 제안한다 실험 결과, 띄어쓰기 변이를 효과적으로 처리하여 한국어 MeSH의 크기를 약 42% 정도 줄였을 뿐만 아니라, 후보 색인어 추출의 효과도 높였다. 또 이 방법을 이용하여 색인어 자동 부여를 한 후, 색인 전문가 및 저자의 색인 결과를 비교한 결과, 이 자동 색인 방법이 전문가의 색인 능력보다는 부족했지만, 저자의 색인 능력과는 별 차이가 없음을 보였다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제50권2호
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• pp.191-214
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• 2019

본 연구는 국내 문헌정보학 분야의 공동연구의 동향을 파악하기 위하여, 26개 대학의 교수업적평가기준 중 공동연구기여도 부분과, 2000년부터 2017년까지 국내 문헌정보학과 교수 195명의 국내외 학술지에 게재된 논문 5,383편의 서지데이터와 키워드 분석을 시행하였다. 그 결과, 첫째. 국내 대학의 교수연구업적평가기준에 따르면 저자는 공동연구에서의 역할과 관계없이 단독연구 보다 낮은 연구업적으로 그 가치를 인정받는다. 둘째. 국내외 논문 게재 추이로 현재 공동연구가 단독연구보다 많은 게재양이 나타나는 것으로 확인되었다. 셋째. 사립대학 소속 저자가 국립대학 소속 저자보다 상대적으로 공동연구 비율이 낮았다. 넷째. 교수직급별 공동연구의 비율의 경우, 부교수가 상대적으로 타 교수 직급에 비해 공동연구 비율이 낮았다. 다섯째. 키워드 분석의 결과로, 국내 공동연구와 국내 연구자가 참여하여 국제학술지에 게재된 국외 공동연구 모두 사회 현상을 반영한 주제 및 신기술을 활용한 정보학관련주제가 두각을 나타냈다.

• 한국비블리아학회지
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• 제34권1호
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• pp.145-166
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• 2023

본 연구는 국내에서 간행된 한국학 분야 영문학술지의 연구 동향을 분석하기 위해 수행되었다. 연구의 대상은 A&HCI 및 SCOPUS에 등재된 한국학 분야 영문학술지 4종으로, Korea Journal 768편, The Review of Korean Studies 466편, Seoul Journal of Korean Studies 285편, Acta Koreana 321편 등 총 1,840편을 선정하였다. 이를 대상으로 내용 분석, 저자 분석, 저자 키워드 빈도분석, 토픽모델링을 수행하였다. 연구의 결과 한국학 연구는 인문학, 사회과학, 예술체육학 순으로 이루어지고 있었고, 세 영역 모두 2000년 이후 출판 논문의 수와 범위가 크게 성장하였다. 연구의 대상 시기는 현대, 조선 후기, 근대 일제강점기 순이었다. 논문 저자의 소속 기관은 국내 소속 기관의 저자가 73.34%였으나, 국외 소속 기관 저자의 비율이 지속적으로 증가하고 있었다. 저자 키워드는 'Korea'(41번), 'Buddhism'(20번), 'Koreanwar'(18번) 'Joseon'(18번) 등이 상위 키워드로 도출되었다. 토픽모델링에서는 '한국 문화, 문화 전파 현상', '한국 현대 정치사', '한국 사회 민주화 과정', '일제강점기 시대상', '한국 고유 종교철학', '한국 고대사' 등 총 6가지의 토픽이 확인되었다. 이 연구를 통하여 최근의 국제적인 한국학 학술 커뮤니티의 관심사와 연구영역을 파악할 수 있었다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제48권3호
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• pp.491-510
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• 2014

학술지 논문의 효율적인 관리 및 검색을 위한 주요 요소인 키워드는 통제키워드와 비통제키워드로 구분할 수 있다. 그러나 현재 국내 데이터베이스에서 대부분의 학술지 논문에는 비통제키워드인 저자키워드만이 부여되어 있을 뿐, 망라적인 탐색을 돕는 통제키워드로서 디스크립터는 제공되지 않고 있다. 이 연구에서는 해외 데이터베이스의 학술지 논문에 부여된 통제키워드를 학습한 분류기를 사용하여, 국내 학술지 논문에 디스크립터를 자동 할당하는 실험을 수행하였다. 그 결과, 국외 데이터베이스의 디스크립터 학습을 통해 영문 초록이 있는 국내 학술지 논문에 통제키워드를 자동 할당할 수 있는 가능성을 확인하였다. 또한, 다양한 분류기 및 분류기 결합을 통하여 이러한 디스크립터 자동 할당의 성능 향상을 모색하였다.

• 융합정보논문지
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• 제9권2호
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• pp.7-16
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• 2019

본 논문의 목적은 1999년에서 2018년 사이 발간된 디자인 관련 연구 논문들을 취합하고, 이들 논문들을 대상으로 키워드 네트워크 분석을 시행함으로써, 최근 20년간의 디자인분야 글로벌 연구의 특성과 동향을 파악하는 것이다. 이를 위해 스코퍼스에 등재된 디자인 분야의 22개 학술지로 부터 3,569개 연구 논문들을 취합하였으며, 저자 키워드와 인덱스 키워드를 활용하여 키워드 네트워크 모델을 설정하였다. 이들로부터 자주 사용되는 키워드들을 분석하였으며, 최근 20년을 4개 기간으로 나누어 각 기간 별로 중심성(연결, 매개) 지표를 산정, 키워드 네트워크 분석을 실시하였다. 연구결과, 디자인관련 주요 연구들과 디자인 관련 융합연구들의 특성과 동향이 키워드 네트워크 분석을 활용하여 정량적으로 설명될 수 있음을 보여주었다. 본 연구의 결과는 기술발전이 가져올 디자인 여건의 변화를 감지하고 적시성 있는 디자인 관련 연구를 추진하기 위한 자료로 활용 가능할 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2004년도 제16회 한글.언어.인지 한술대회
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• pp.82-89
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• 2004

본 논문에서는 한국어 의학 논문의 요약문으로부터 자동 영문 MeSH 키워드 제안 시스템을 소개하고, 띄어쓰기 변이(spacing variant) 문제를 해결할 수 있는 방법을 제안한다. 띄어쓰기 변이란 표준 한글 맞춤법에 비해 다르게 띄어쓰기된 것을 말한다. 이를 위해 시소러스에는 생성 가능한 모든 띄어쓰기 변이 대신에 최대 띄어쓰기 어구만을 저장하고, 문서에서 K-MeSH 용어를 찾기 위해 음절단위 부분문자열 검색을 사용한다. 이 방법으로 한국어 의학 논문의 요약문에서 K-MeSH 용어를 추출한 후, TF-IDF 순위 함수를 이용하여 상위 10위내의 키워드를 저자가 선정한 영문 키워드와 비교한 결과 58%가 일치하였다. 이는 기존 방법에 비해 42%정도의 시소러스 크기가 축소되었고, 상위 10위내에서 영문 MeSH 키워드 추천 재현률이 약 7.8% 증가한 것으로 효과적인 방법임을 보여주었다.

• 한국항만경제학회지
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• 제32권1호
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• pp.79-95
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• 2016

본 연구에서는 세계 해운경제관련 국제저널에 게재된 논문을 대상으로 5년 주기의 연도 기간별로 2000년~2004년, 2005년~2009년, 2010년~2014년 세 단계로 나누고 저자키워드를 추출하여 네트워크 분석방법인 연결중심성과 매개중심성 방법론을 활용하여 세계 해운경제의 연구동향을 양적인 관점에서 살펴본다. 빈도로 추출한 본 연구의 자료는 Zipf's의 법칙을 따르고 있으며, 키워드 노드들이 멱함수 분포를 가지므로 해운경제 키워드가 네트워크분석에 적합하다는 것을 보여주었다. 연도시기별로 공유되는 키워드 분석에 설명력을 더해 주기 위하여 Delta-C 알고리즘을 만들어서 시간에 따른 키워드의 변화 경향을 설명하고자 하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 해운경제 키워드를 세 개의 연도시기별로 분석한 결과 두 개의 서로 다른 패턴을 발견하였다. 첫 번째 패턴은 세 개의 모든 기간에 공유되는 키워드이고 두 번째 패턴은 두 개 시기에 연속적으로 혹은 불연속적으로 나타나는 키워드였다. 모든 시기에 연속적으로 사용된 키워드는 연결중심성 값이 불규칙하게 변화하는 양상을 보인다. 주기가 연속인 경우는 세 가지이다. 첫 번째 경우는 2000년~2004년과 2005년~2009년 연속으로 걸쳐서 사용된 키워드의 특징은 처음에 사용된 키워드의 중심성이 다음 연도기간에 사용될 때에는 낮은 연결중심성을 가졌다. 두 번째 경우는 2005년~2009년과 2010년~2014년 연속으로 걸쳐서 나타난 키워드에서는 후반기에 사용된 키워드가 더 높은 연결중심성을 보였다. 세 번째 경우는 2000년~2004년과 2010년~2014년의 불연속으로 나타난 경우인데 과거에 사용된 모든 키워드의 연결중심성은 가장 최근에는 모두가 낮은 연결 중심성 값을 가졌다. 매개중심성을 사용한 연도시기별 키워드분석결과 이 방법은 연결중심성에 비해서 더 많은 비공유 키워드를 상위에 나타났다. 이러한 연구의 결과의 의의는 네트워크분석을 통하여 향후 연구동향 예측의 기초 자료로 활용할 수 있다는 점이다. 즉, 연결중심성은 연도 기간별 주요 연구주제를 파악할 수 있는데 도움을 줄 수 있고 매개중심성은 특정기간에 등장하는 특이한 주제 파악에 도움이 된다는 것이다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권1호
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• pp.41-46
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• 2003

본 논문에서 일본어 키워드 추출을 목적으로 요약문서 중에 떨어진 문자열을 합성하고, 그 문장에 나타난 규칙을 가지고 단어 정보(표기, 품사)와 구문 정보를 이용하여 복합명사고로 된 키워드 추출 방법을 제안한다. 저자 자신이 부여한 학술 논문의 키워드 중에서 문서 중에 그대로 존재하지 않는 키워드의 특징을 분석한 결과로 의존 관계에 의한 복합명사 생성 규칙을 구축한다. 또 문장의 내용과 다른 키워드의 추출을 억제하기 위해 생성규칙에 대한 제약과 중복 단어를 고려한 중요도 결정법을 제안한다. 자연ㆍ 음성언어처리에 관한 일본어 논문 65파일의 타이틀과 초록부분을 이용하여 추출된 키워드의 타당성에 대한 실험을 한 결과 추출 정밀도는 중요도의 상위 1개를 출력한 경우 63%가 되어 추출 방법의 유효성을 확인 할 수가 있었다.

• 정보관리학회지
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• 제35권2호
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• pp.89-114
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• 2018

학문 분야의 연구 동향 변화에 대한 연구는 해당 분야의 세부 연구주제와 구조에 대한 파악뿐만 아니라 시간 흐름에 따른 변화 모습을 관찰할 수 있는 방법이다. 이에 본 연구에서는 국내 문헌정보학 분야의 연구 동향을 살펴보기 위하여 2003년부터 2017년까지 한국학술지인용색인(KCI)에 등재된 문헌정보학 분야 학술지 중 인용지수가 가장 높은 3종에 개제된 논문의 한국어 저자키워드를 대상으로 동시출현단어 분석을 수행하였다. 시계열 분석을 위해 15년의 연구 기간을 5년 단위로 누적하여 2003년~2007년, 2003년~2012년, 2003년~2017년으로 구분하였고, 기간별로 출현빈도 10회 이상의 저자키워드를 선정하여 분석하고 이를 시각화하였다. 분석 결과, 2003년~2007년 기간의 지적구조는 총 25개의 키워드로 구성된 8개의 영역이 확인되었으며, 2003년~2012년 기간의 지적구조에서는 총 76개의 키워드로 구성된 3영역 17 군집이 확인되었다. 또한, 2003년~2017년 기간의 지적구조는 총 132개의 키워드로 구성된 6영역 32군집으로 나타났다. 누적 기간별 종합 분석 결과, 한국의 문헌정보학 분야는 지난 15년간 기간별로 새로운 키워드가 포괄적으로 추가되었으며, 세부 주제 역시 세분화 되어 점차 세분화되고 확장되고 있음을 확인하였다.

• 한국치위생학회지
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• 제19권6호
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• pp.1059-1066
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• 2019

Objectives: This study aimed to identify authors' key words as published in recent articles in the Journal of Korean Society of Dental Hygiene from 2016 to 2018. Methods: Authors' key words published in the Journal of Korean Society of Dental Hygiene were compared with MeSH (Medical Subject Headings) terms. We analyzed appearance frequencies of authors' key words via SPSS (Ver. 21.0). Results: A total of 1,259 key words and 315 articles were included in the analysis. The most frequently used key words were dental hygienist (40 times), oral health (27 times), dental hygienists (23 times), and elderly (14 times). One hundred and eighty-three articles (58.1%) were found, in which at least one key word matched the MeSH terms, and 132 articles (41.9%) were found in which key words did not match the MeSH terms. Two hundred and ninety-three headings (23.3%) of authors' key words published in the Journal of Korean Society of Dental Hygiene completely matched the MeSH terms. Conclusions: Researchers should be educated in the use of authors' key words to accomplish quality improvements.