기술의 발전은 많은 변화를 가져오고 있다. 한국의 경제성장과 더불어 국내 기업들이 과거와는 다르게 해외로의 진출이 활발해지고 있다. 최근에는 한류에 힘입어 동남아 시장을 중심으로 대기업 외에도 많은 중소 및 중견기업들이 진출하고 있다. 본 연구에서는 기업의 해외 진출 전략 동향을 파악하고자, 외국의 학술 데이터베이스인 scopus 활용하였다. 해외진출 전략이라는 단어를 제목으로 검색을 하고 이를 통해 총 153개의 논문의 초록을 확보하였다. 확보된 초록 논문을 전처리를 통해 분석에 가능한 데이터로 만들고 KoNLP를 활용하여 분석을 수행하였다. 분석결과 중요한 키워드가 10개 도출이 되었다. 본 연구의 결과는 기업들이 해외 진출에 대한 연구 동향을 파악하는데 목적이 있으며, 이를 통해 연구자들에게 해외 진출 전략의 동향을 제공하는데 그 목적이 있다. 이 연구는 향후 해외진출 전략에 대한 연구를 위한 가이드라인을 제공할 것으로 기대된다.
본 연구의 목적은 '복압성 요실금'을 키워드로 검색된 연구들의 경향과 특성을 단어 빈도를 통해 분석하고, 워드 임베딩을 사용하여 그 관계를 모델링 하고자 하였다. 의학 서지 데이터베이스인 MEDLINE에 등록되어 있는 복압성 요실금 연구 9,868개 논문들의 초록 문자 데이터를 Python 프로그램을 이용하여 추출하였다. 그런 다음 빈도 분석을 통해 10개의 키워드를 선택하였다. 키워드 관련 단어들의 유사도는 Word2Vec 머신러닝 알고리즘으로 분석하였다. 그리고, t-SNE 기법을 사용하여 단어의 위치와 거리가 시각화하였고, 이에 따라 그룹을 분류하여 이를 분석하였다. 복압성 요실금과 관련된 연구는 1980년대 이후 빠르게 증가했다. 키워드 분석을 통해 논문 초록에서 가장 많이 사용된 키워드는 '여성', '요도', '수술'로 나타났다. Word2Vec 모델링을 통해 복압성 요실금 관련 연구에서 주요 키워드들과 가장 높은 연관성을 나타내는 단어들에는 '여성', '절박', '증상' 등이 있었다. 그리고, t-SNE 기법을 통해 키워드와 관련 단어들은 복압성 요실금의 증상, 신체 기관의 해부학적 특성, 그리고 수술적 중재를 중심으로 하는 3개의 그룹으로 분류될 수 있었다. 본 연구는 초록을 구성하는 단어들의 키워드 빈도 분석 및 워드임베딩 방식을 이용하여 복압성 요실금 관련 연구들의 동향을 살펴본 최초의 연구이다. 본 연구의 결과는 향후 연구자들이 복압성 요실금 관련 연구 분야의 주제와 방향성을 선택하는 데 있어 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
이 연구의 목적은 웹 자원의 서지적 조직과 접근에 관련된 이론과 실무적 동향을 살펴보구 국내의 도서관에서 적응할 수 있는 방안을 모색하고자 하는 것이다. 문헌조사 및 국내외 다섯 개의 대학도서관의 웹 사이트에서 실제적인 웹 자원의 조직과 접근의 사례를 분석하였다. 웹 자원을 전자 저널 색인 초록 데이터베이스, 그 밖의 웹 사이트로 구분하여 살펴본 결과, 도서관마다 이들을 전체적 혹은 부분적으로 종합목록에 통합하거나, 전자 저널 게이트웨이나 웹 링크에만 의존하는 등 조직과 접근 제공의 방법이 상이하였고, 특히 국내 도서관들이 보다 적극적이고 체계적인 웹 자원의 수집과 활용, 국가적인 서지통정의 수립 등이 필요하였다.
본 연구는 의학 분야 Web DB의 품질평가를 위해 무료 PubMed와 상용 Embase DB를 선행연구 분석을 통해 품질평가 기준을 추출하여 객관적으로 측정하기 쉬운 평가항목을 중심으로 발견적ㆍ실무적 비교 평가를 실시한 것이다. 그 결과 PubMed는 최신성, 저널 형태의 논문 비중, 초록 보유 자료와 영어자료의 비중, 전자 저널 원문 링크 출판사 수, 자관 소장여부를 표시하는 LinkOut과 구입비용에서 우수하였다. 반면 Embase는 포괄성, 제약과 화학 분야, 수록정보의 다양한 형태에서 우수하였다. 따라서 상용 DB 도입의 타당성 검토와 이용자 교육 및 도서관 정보서비스는 이러한 두 DB의 품질평가 결과를 바탕으로 이루어져야 한다.
의료 분야에서는 질병의 진단과 치료를 목적으로 하는 지식베이스 구축에 관심이 높다. 이러한 목적의 지식베이스를 구축하는데 가장 중요한 것은 정확하게 지식을 표현하는 것이다. 본 논문에서는 온톨로지를 이용해 최근 의료 분야에서 많은 관심을 받고 있는 알츠하이머 질병과 관련한 국내 논문들을 대상으로 지식을 표현하는 방법을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 온톨로지 기반 지식 표현 방법은 저자, 발행기관 등과 같은 서지 정보에서 추출한 클래스들은 물론 논문의 제목, 초록, 키워드, 결론에서 추출한 연구 주제와 관련된 클래스들을 모두 정의하고 프로퍼티를 통해 클래스들간의 다양한 의미적 관계를 포함하고 있다. 그리고 클래스들간의 계층 관계와 프로퍼티의 이행적 특성도 포함하고 있기 때문에 이를 이용한 추론을 지원한다. 따라서 단순한 키워드 검색뿐만 아니라 의미에 기반을 둔 지식 검색이 가능하다. 또한 온톨로지 검색 언어인 SPARQL을 이용해 추론을 통한 지식 검색 요청을 보다 쉽게 표현할 수 있다.
목적 : 본 연구의 목적은 학령전기 아동의 감각처리 능력을 측정하기 위해 사용되고 있는 평가도구의 종류를 알아보고 심리측정학적 특성을 평가하는 것이다. 연구방법 : 감각처리 평가도구는 PubMed, Cochrane, CINAHL, PsycINFO와 같은 전자 데이터베이스를 사용하여 논문을 검색한 뒤, 초록과 원문 검토를 통해 포함기준에 적합한 평가도구를 최종적으로 선택하였다. 결과 : 총 38개의 논문이 최종적으로 분석되었으며, 8개의 평가도구가 확인되었다. 가장 많은 신뢰도와 타당도가 검증된 도구는 Sensory Processing Measure-Preschool(SPM-P)이었으며 신뢰도와 타당도 검증이 부족한 도구로 는 Sensory Experiences Questionnaire(SEQ), Sense & Self-Regulation Checklist(SSRC), 그리고 Sensory Processing Scale Assessment(SPSA)가 있었다. 결론 : 본 연구결과는 임상가와 연구자들이 학령전기 아동에게 적합한 감각처리 평가도구를 선정할 때 근거자료가 될 것이다.
본 논문은 정보활용능력과 관련된 연구의 세부 주제영역을 분석해내고자 하는 데에 그 목적이 있다. 이를 위하여 LISA 데이터베이스에서 디스크립터, 표제 그리고 초록에 information literacy'가 포함된 논문들을 대상으로 텍스트마이닝 기법을 적용하였다. 분석 대상이 된 논문들은 총 908건이었고, 이 논문들을 게재한 학술지는 총 214개였는데, 이 중 상위 10개 고빈도 학술지를 대상으로 한 분석도 수행하였다. 연구결과 information literacy' 연구영역의 하위 주제 영역의 주요 주제어들은 User training'과 Students'였다. 또한 information literacy' 주제영역과 가장 밀접한 학술지는 Reference Services Review와 The Journal of Academic Librarianship으로 나타났다.
본 연구에서는 대한 의학학술지 편집인협의회가 1997년 11월부터 1999년 11월까지 7차에 걸쳐 평가한 한국 의학학술지 82종의 평가결과 중에서 서지정보를 이용한 평가항목의 데이터를 분석하여 한국 의학학술지의 국내외 이용도 (인용도)및 이용가능성을 측정하였다. 한국 의학학술지는 국내 의학도서관의 약 절반 정도에만 소장되어 있으며, DIALOG에서 검색 가능한 의학 및 의학관련 색인ㆍ초록 데이터베이스 36종에 등재되고 있는 것은 10종 (12.2%)뿐이다. 자체학술지 인용도는 3.402%이며, 1.092%의 논문만이 출판된지 3년 이내에 SCISearch에 1회 이상 인용되었을 뿐이다. 한국 의학학술지의 평균영향력지표는 0.011이다. 그러나, MEDLINE이나 SCISearch에 등재되고 있는 학술지의 영향력지표는 10배정도 높은 것으로 나타났다. 이와 같이, 국내 의학학술지에 발표된 한국 의학논문들은 그 존재가 국내외적으로 알려지고 이용될 가능성이 원천적으로 봉쇄되어 있는 실정이며, 같은 분야의 동료 한국학자들에 의해서도 별로 인용되지 못하고 있으며, 특히 SCISearch 학술지에 게재된 논문들에 의해서는 거의 인용되지 못하고 있다.
본 연구의 목적은 소셜네트워크서비스 주제에 관한 연구동향을 조사하는 것이다. 연구의 목적을 달성하기 위해서 웹오브사이언스 데이터베이스에서 제목에 'Social Network Service(SNS)'를 포함하는 1994년부터 2016년까지 출판된 논문 초록 308편을 분석 하였다. 본 연구에서는 텍스트마이닝 기법 중에서 최근 많이 적용되는 토픽모델링기법을 활용하였다. 토픽모델링 분석결과 20개의 토픽(신뢰, 지지, 만족 모델, 조직 지배구조, 모바일 시스템, 인터넷 마케팅, 대학생 효과, 의견 확산, 고객, 정보보호, 건강관리, 웹 협업, 방법, 학습 효과, 지식, 개인 이론, 아동 지지, 알고리즘, 미디어 참여, 문맥 시스템)이 도출되었다. 또한 시계열회귀분석 결과 모든 토픽은 상승 추세로 나타났다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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