본 연구는 국외 오픈액세스 분야를 대상으로 LISTA 데이터베이스에서 추출한 키워드 집합을 두 가지 유형(통제키워드, 비통제키워드)으로 구분하고, 각 키워드 유형별로 프로파일링에 기초한 지적구조 분석을 수행한 결과를 검토하였다. 또한, 이를 동시출현단어 분석에 기초한 지적구조 분석의 결과와 비교하였다. 이를 통해 지적구조 분석의 또 다른 방법인 프로파일링에서도 이와 유사한 결과가 도출되는 지를 살펴보고, 동시출현단어 분석과 프로파일링의 차이점을 검토하고자 하였다. 그 결과, 두 가지 키워드 유형별로 프로파일링에 기초한 지적구조 분석의 결과는 동시출현단어 분석과 유사한 차이가 있었다. 또한 프로파일링과 동시출현단어 분석에 기초한 지적구조 분석의 결과 간에도 주목할 만한 차이가 있었다. 따라서 키워드를 사용하는 지적구조 분석은 연구 목적에 따라 키워드 유형별 특성을 고려하여야 하며, 특정 분야의 연구 동향을 보다 명확하게 파악하기 위해서는 동시출현단어 분석보다 프로파일링에 기초한 지적구조 분석을 사용하는 것이 더 나은 결과를 기대할 수 있다.
1990년대부터 계량정보학은 정보학자들 사이에서 주목을 받는 분야로 발전해오면서 현재 계량서지학, 사이언토메트릭스 등 모든 계량학을 포괄하는 개념으로 인식되고 있다. 계량정보학의 역동적인 발전을 조명하기 위하여 이 연구에서는 계량정보학 연구출판물을 기반으로 하여 이 분야의 지적구조를 분석하고자 하였다. 적용된 기법은 통계적 기법과 프로파일링 기법이다. 데이터 수집을 위해서는 SCI 데이터베이스를 이용하였으며 2001년부터 2011년까지의 Web of Knoewledge 데이터베이스에서 다음과 같은 5개의 질의를 가지고 데이터를 수집하였다: informetrics', bibliometrics', scientometrics', webometrics', citation analysis.' 프로파일링 기법으로 주요 주제, 저자, 저널별로 지적구조도를 제시하였으며 계량정보학 연구를 수행한 주요 국가, 기관, 저자도 분석되었는데 미국과 영국이 이 분야 연구를 주도하고 있으며 M. Thelwall이 10년동안 생산성이 가장 높은 저자인 것으로 나타났다.
오늘날 공공도서관은 다양한 프로그램을 통해 이용자의 요구를 파악하고 대응하기 위한 능력과 서비스를 강화하면서 우리사회에 깊이 기여하고 있다. 그러나 공공도서관 프로그램의 연구 현황이나 시간의 흐름에 따른 변화를 분석한 연구는 찾아보기 어렵다. 따라서 국외 공공도서관 프로그램 분야의 연구 동향을 체계적으로 파악하기 위한 목적으로, 키워드 프로파일링에 기초한 지적구조 분석을 수행하였다. 구체적으로 LISTA 데이터베이스에서 검색한 학술지 논문의 통제키워드(주제어)에 기초하여 주제어 분석, 네트워크 분석 및 군집 분석, 시기별/연도별 분석을 수행하였다. 그 결과로 첫째, 전역·인기·지역주제에 모두 해당하는 9개 주제들이 국외 공공도서관 프로그램 분야의 연구를 주도하고 있는 것으로 나타났다. 둘째, 국외 공공도서관 프로그램 분야의 5개 연구 영역(문화 프로그램, 아웃리치 프로그램, 활동 프로그램, 공공서비스, 지역사회)을 시각화하여 명확하게 식별할 수 있었다. 셋째, 국외 공공도서관 프로그램 분야의 연구는 1990년대 후반에 본격적으로 시작되어 2000년대 중반부터 2010년대 초반까지 활성화되었고, 그 이후 최근까지는 다소 정체된 상황에 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 최근 공공도서관의 주요 업무로 부상한 프로그램에 대한 연구 동향을 구체적으로 규명한 결과로서, 향후 공공도서관 프로그램의 발전 방향을 모색할 수 있는 기초적인 데이터 및 사전 지식으로 활용될 수 있을 것이다.
본 연구는 한국지능정보시스템학회의 고유한 연구영역을 파악하고자 지능정보연구 학술지에 최근 3년 동안 게재된 논문들을 대상으로 키워드를 수집하여 프로파일링 기법과 동시출현빈도를 분석하였다. 이를 통하여 지능정보시스템 연구의 정통성과 정체성을 밝히는 동시에 향후 추구해야할 연구영역을 제시하고자 한다. 연구 정체성에 대한 상대적 위치를 파악하기 위하여 한국지능정보시스템학회 뿐만 아니라 유사학회에 해당하는 한국경영정보학회 그리고 한국정보시스템학회의 키워드 및 연구방법론을 수집하여 비교하였다. 또한, 한국지능정보시스템학회에서 인공지능/데이터마이닝, 지능형인터넷, 지식경영에 대한 주요 분야를 중점적으로 다루고 있음을 고려할 때 각 분야의 대표적인 학회로 한국빅데이터서비스학회 및 한국빅데이터학회, 한국인터넷전자상거래학회, 한국지식경영학회의 연구 경향을 각각 비교 분석하였다. 키워드 분석 결과만을 요약하면, 한국지능정보시스템학회는 키워드 부문에서는 텍스트마이닝, 데이터 마이닝 및 추천시스템에 집중하고 있다는 것을 알 수 있었다. 인공지능/데이터마이닝 분야에서는 빅데이터 개념 자체와 감성분석에 초점을 두고 있고, 지능형인터넷 분야에서는 SNS와 구매의도, 신뢰, 기술수용모델에 집중하고 있었다. 지식경영 분야에서는 지식관리, 지식 공유 키워드에 집중함을 발견할 수 있었다. 더 나아가 한국지능정보시스템학회 뿐만 아니라 유사 연구 분야에서 생태계 전반적 융합 가능성을 진단해 보았다.
이 연구에서는 계량정보학적 기법을 사용하여 국내 트위터 관련 연구의 동향을 분석하고자 하였다. 이를 위해 KCI에서 검색된 2009년부터 2014년 4월까지의 트위터 관련 논문 539편에서 제목, 초록, 키워드를 추출하여 분석 자료로 삼았다. 프로파일링 기법을 이용해 트위터 관련 연구가 수행된 학문 분야와 저널을 분석하였고, 동시출현단어 분석을 통해 트위터 관련 연구의 세부 주제 영역을 파악하였다. 그 결과, 국내 트위터 관련 연구는 53개 학문분야에서 다양하게 다루어지고 있으며 핵심 분야는 신문방송학, 경영학, 컴퓨터학 분야로 나타났다. 세부 주제로는 선거를 비롯한 정치 관련 이슈가 가장 많이 다루어졌으며, 기업/구매 관련 이슈도 활발히 연구되었음을 확인할 수 있었다.
이 연구에서는 외국의 개혁신학 학술지 6종의 색인어를 수집하여, 지적구조와 학술지의 특성, 저자들의 주요 연구 분야를 밝히기 위해서 크게 세 가지 내용을 분석하였다. 첫째, 키워드 분석에서는 주요 키워드와 키워드의 시기별 추세, 둘째, 학술지 분석에서는 학술지의 주요 주제와 학술지별 차별 주제, 저자 분석에서는 저자 프로파일링을 분석하였다. 키워드 분석 결과에서는 4개의 대군집과 23개의 소군집이 생성되었으며, 학술지 분석 결과에서는 두 개의 군집이 생성되었으며, 특정 학술지를 다른 학술지와 차별화하는 구별어도 분석하였다. 저자 프로파일링 분석에서는 6개의 군집을 생성했는데, 저자 군집들이 공유하는 주제 색인어가 앞의 두 가지 결과와 유사한 것으로 나타났다. 이 세 가지 분석의 결과에서 신구약성경의 가르침과 개혁신학의 두 가지 핵심 주제가 일관적인 것으로 보였다. 외국의 개혁신학 학술지를 분석하는 것이 주요한 연구 목적이었으며, 부수적으로 이 연구의 결과의 일부가 이전의 국내 개혁신학 학술지 분석 결과와 유사하다는 것을 발견하였다. 따라서 이 연구의 결과가 한국의 개혁신학에 의미하는 바를 파악하기 위해서 추가 연구가 필요해 보인다.
본 연구는 계량정보학적 분석을 통해 국내 재난 관련 연구의 동향을 파악하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 KCI 데이터베이스를 검색하여 2002년부터 2016년 사이에 출간된 재난 관련 학술지 논문 772편을 분석하였다. 논문들이 발표된 학문분야의 프로파일링 분석과 저널 프로파일링 분석 및 키워드 동시출현분석을 실시하였다. 분석 결과, 국내 재난 관련 연구의 수는 지속적으로 증가하고 있으며 특히 2014년 세월호 사건 이후에 재난 연구의 수가 급증하였다. 재난 연구의 주요 학문영역은 재난관리 정책을 제시하는 정책학/행정학 영역, 관련 기술을 개발하는 '공학' 영역, 지리정보시스템과 통신기술을 연구하는 'GIS/통신' 영역, 재난을 정신건강학 혹은 인문사회학적 측면에서 연구하는 '의학/인문사회과학' 영역으로 확인되었다. 시기별로 살펴보면, 2014년 이후에는 행정학과 정책학 분야의 비중이 감소한 반면에 법학, 의학, 신문방송학 등의 다양한 학문 분야에서 재난 관련 연구가 활발해졌다.
방대해지고 있는 온라인 패션 시장에서는 소비자도 자신이 원하는 스타일에 대해 키워드 검색으로 원하는 패션 스타일을 일일이 찾기란 쉽지 않은 일이다. 이를 해소해줄 수 있는 것은 소비자의 니즈를 반영한 패션 추천이다. 기존 온라인 쇼핑 사이트는 소비자의 니즈를 파악하고 추천하기 위하여 설문조사 형식으로 소비자의 선호 스타일을 파악하는 것이 대부분이었다. 본 논문에서는 기존 방법의 한계점을 해소하고자 암묵적 프로파일링 방법을 통하여 소비자들의 니즈와 선호하는 스타일에 대해 간편하고 효과적으로 파악할 수 있는 모델을 제안하였다. 또한 이렇게 수집된 데이터로 학습한 딥러닝기반의 지능형 선호 패션 모델을 통하여 이미지 자체에 대한 특성을 반영하도록 학습하는 방법을 제안하였다. 제안한 모델의 정성적 평가를 통하여 의미있는 결과를 얻을 수 있었다.
인터넷 기술의 발달함에 따라 많은 콘텐츠가 생산되고 그 수요가 증가하고 있다. 이에 따라 유통되고 있는 콘텐츠 수가 증가하였고, 반면에 저작권을 침해하는 불법복제물을 유포하는 건수도 증가하고 있다. 한국저작권보호원은 문자열 매칭 기반 불법복제물 추적관리시스템을 운영하고 있으며, 이를 우회하기 위해 다수의 노이즈를 삽입하므로 정확한 검색이 어려운 현실이다. 최근, 노이즈를 제거하기 위한 자연어 처리, AI 딥러닝 기술을 이용한 연구와 저작권 보호를 위한 다양한 블록체인 기술이 연구되어 있으나 한계가 있다. 본 논문에서는 온라인에서 수집한 데이터에 노이즈를 제거하고, 키워드 기반 불법복제물을 검색한다. 또한, heavy uploader 대상 프로파일링 분석을 통해 동일 heavy uploader를 추정해 간다. 향후, 불법복제물 검색기술과 heavy uploader 대상 프로파일링 분석 결과를 바탕으로 차단 및 대응기술이 결합하면 저작권 피해를 최소화할 것으로 기대한다.
디지털 자원의 급속한 증가에 따라 디지털 보존 및 디지털 큐레이션에 대한 관심이 높아지고 있다. 이 연구는 디지털 보존과 디지털 큐레이션과 관련된 국외논문과 미국, 영국, 아일랜드, 캐나다, 뉴질랜드의 대학 기록관리 과정의 교과를 대상으로 제목 키워드 프로파일링 기법 및 네트워크 분석을 통해 논문 및 교과의 핵심 주제영역을 도출하고 논문 및 교과의 내용을 살펴보고자 하였다. 분석결과 논문 및 교과의 핵심 주제영역은 논문은 아카이브 시스템 영역, 교과는 큐레이션 교육 및 업무 영역이 주요 영역으로 나타났다. 논문 및 교과 내용분석에 있어서는 논문에서는 전략설계, 교과에서는 기록관리업무가 주요 내용으로 나타났으며 공통적으로 디지털 자원의 포맷이 중요한 이슈로 출현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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