• 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.

• 한국기록관리학회지
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• 제12권2호
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• pp.29-50
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• 2012

본 연구는 국내 전자기록 분야의 연구영역과 동향을 분석하여 향후의 연구방향을 제시하고자 하는 것이다. 이를 위해 첫째, 1999년부터 2011년까지 발표된 문헌정보학과 기록관리학 분야 국내 학술지 7종의 논문 161편을 대상으로 생산성 측면에서 국내 전자기록 분야 연구의 개괄적인 현황을 파악하기 위한 기본 분석을 수행하였다. 둘째, 이러한 161편의 논문에 대하여 텍스트 마이닝 분석기법으로서 디스크립터 프로파일링과 저자 프로파일링을 이용하여 지적구조를 분석하였다. 셋째, 기본분석 및 지적구조 분석의 결과로서 국내 전자기록 분야의 실제적인 연구영역 및 동향에 기초하여 향후의 발전 방향을 제시하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 춘계학술대회
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• pp.130-131
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• 2014

시맨틱 웹은 1998년 웹의 창시자인 Tim Berners Lee가 제안을 한 웹 기술로써 인간의 언어를 이해하고 인간과 쉽게 의사소통이 가능한 네트워크를 말한다. 즉 컴퓨터 스스로 웹에 연결된 정보의 의미를 인식하고 사용자가 필요로 하는 정보를 검색하며 검색된 정보에서 지식을 유추할 수 있는 기능을 제공하는 지능형 웹 환경이다. 이런 시맨틱 웹 개념을 적용한 사례로는 네이버 시맨틱 웹 영화검색 이있다. 본 논문에서는 네이버 시맨틱 웹 영화검색 시스템을 벤치마킹한 도서검색 서비스 설계를 제안하고자 한다. 본 도서검색 서비스는 온톨로지 개념을 적용하여 도서와 관련된 검색 카테고리를 설정하며, 간단한 시나리오는 다음과 같다. 한 권의 책을 검색하면 해당 책과 연관된 첫 번째 카테고리로 출판사, 제작한 년도, 저자, 장르, 관련 검색 도서 등의 데이터들이 상단에 제시된다. 제시된 카테고리에서 임의의 항목을 선택하면 그 하단 공백에 선택된 항목과 연관된 카테고리에 해당하는 항목들이 제시된다. 예를 들어, 출판사를 선택한다면 해당 출판사에서 출간된 도서들이 하단 공백에 열거가 되고 상단 두 번째 카테고리에 원작국가, 저자 관련 책, 수상정보, 공동 집필자, 책을 원작으로 확장된 컨텐츠 등 또 다른 카테고리가 우측으로 생성이 되며 선택을 할 수 있게 된다. 본 논문에서 제안하는 시맨틱 웹 기반 도서검색 서비스는 사용자가 검색하고자 하는 정보를 보다 효율적이고 사용자 중심에서 제공할 수 있다고 사료된다.

• 한국디지털정책학회:학술대회논문집
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• 한국디지털정책학회 2005년도 춘계학술대회
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• pp.531-544
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• 2005

최근 우리는 인접학문 간 그리고 학계와 산업계 간의 연구협조가 점차 증가하고 있음을 보아오고 있다. 이러한 현상은 특히 학술저널 간 지식의존성을 촉진하는 계기를 제공하고 있다고 할 수 있다. 본 논문의 목적은 관련저널 간 지식상호 의존성을 규명하고 저널지식의 구조화를 위하여 association, 군집화, 링크분석 등 데이터마이닝 기법을 적용하는 방법론을 제시하는 것이다. 제시된 방법을 통하여 기대되는 점들은 1) 논문의 기본속성인 키워드, 저자, 그리고 인용데이터를 통합하는 규칙 집합을 통하여 논문지식검색기능의 향상, 2) 키워드를 기반으로 관련 저널 간 그리고 저널내부의 군집분석으로 지식동향 파악, 3) Kleinberg (1999)의 권위와 허브 개념을 인용데이터 분석에 활용하여 기존의 양적 평가 기준인 영향력 지수 (impact factor)의 문제점을 보완하며, 4) 특정 논문이나 저널의 지식파급과 관련한 영향력을 산출하는 잠재적 지식파급 지수를 제안하는 것이다.

• 한국조사연구학회:학술대회논문집
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• 한국조사연구학회 2001년도 춘계학술대회
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• pp.1.1-16
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• 2001

이 글은 《조사연구》에 기고할 저자들에게 논문의 성격과 범위를 정하는데 도움을 주기 위한 것이다. 이를 위해 여기서는 조사연구 분야의 대표적인 학술지인 《계간여론조사》에 실린 논문들의 성격과 경향을 개괄적으로 살펴보았다. 최근의 경향을 파악하기 위해 1991년, 1995년, 2000년에 발간된 논문 총 83편을 내용별로 파악하고 분석방법 및 활용 자료별로 살펴보았다. 이와 함께 이들이 우리 사회의 조사연구에 주는 시사점들을 제시하였다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제48권1호
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• pp.77-97
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• 2017

웹 기반의 참고문헌관리도구를 통해서는 실무자, 교육자, 학생 등과 같이 학계 밖의 독자들에 대한 영향력을 추정할 수 있을 뿐 아니라, 어떠한 신분과 전공 분야의 독자들이 논문을 읽고 있는지 추적할 수 있다. 본 연구는 참고문헌관리도구인 Mendeley의 독자 분석을 통하여, 문헌정보학 연구 논문이 어떠한 신분과 전공의 독자들에게 읽히고 있는지 분석했으며, Mendeley 독자수와 피인용도간에는 어떠한 상관성이 있는지 조사하였다. 독자의 신분과 전공을 분석한 결과, 문헌정보학/정보학 전공자이외에도, 경영학, 의학, 교육학 분야 등에 독자들이 분포되어 있었으며, 독자들의 학술적 신분과 전공에 따라 상대적으로 많이 읽고 있는 논문의 주제 영역에 유의미한 차이(p=.000)가 존재하는 것으로 분석되었다. 한편 Mendeley에 저장된 논문의 피인용도와 Mendeley 독자수간의 관계를 피어슨 상관계수(Pearson correlation coefficient) 산출을 통해 분석한 결과, r=0.585의 상관성이 있는 것으로 나타났으며, 교수와 같이 주로 인용을 목적으로 논문을 읽는 저자 그룹으로 제한할 경우 r=0.619의 강한 상관성이, 사서와 같이 실무적 문제 해결과 학습을 위해 논문을 읽는 비저자 그룹으로 제한할 경우 r=0.384로 약한 상관성이 나타나는 것으로 분석되었다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제48권2호
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• pp.295-322
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• 2017

본 연구는 보다 효율적이고 균일하게 교원의 연구업적을 평가하기 위한 기초 연구로서, 현재 국내 대학의 교원업적평가 기준과 한국연구재단의 연구업적평가기준, 그리고 여러 계량서지학 지표를 비교하여 국내의 교원연구업적평가 방식을 분석하였다. 본 연구를 진행하기 위하여 국내 대학 27곳의 교원업적평가기준과 한국연구재단 연구업적평가기준을 수집하였으며, 183명의 국내 문헌정보학과 교수의 2001년부터 2015년 사이 발표된 학술논문 3,863편과 16,978건의 인용을 수집하였다. 이를 토대로 우선 현재 시행중인 국내 대학의 연구업적평가지표들을 비교 한 후, 대학지표들과 저자기여도 산정식을 가중한 계량서지학적 지표들을 수집한 데이터에 적용하여 산출한 저자와 대학별 순위들을 분석하였다. 국내 대학의 연구업적평가지표는 연구업적의 생산성과 영향성을 고루 평가하고자 하였으나, h-index처럼 이와 유사한 계량서 지학 지표와 다른 평가 결과를 나타냄으로써, 평가지표가 평가결과에 각기 다른 영향을 미칠 수 있음을 발견하였다.

• 정보관리연구
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• 제43권4호
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• pp.191-210
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• 2012

한국과학기술정보연구원(KISTI)에서는 대량의 학술 정보들을 분류하여 저장하고 관리하기 위한 한국과학기술 인용색인 데이터베이스(KSCD)를 구축한 바 있다. 그러나 학술인용색인데이터들은 그 특성상 단순히 저장만을 위한 자료가 아니다. 즉, 저장된 데이터를 기반으로 사용자들에게 어떠한 서비스를 어떻게 제공할 것인지는 KSCD의 활용 측면에서 매우 중요한 문제이다. 예를 들어 사용자는 단순히 특정 저자가 기술한 학술 자료들을 검색하기를 원할 수도 있지만, 필요에 따라 해당 저자와 유사한 연구를 수행하는 저자들을 검색하기를 원할 것이다. 그러나 단순히 저장된 데이터만으로 이러한 서비스를 제공하기는 어렵다. 그러므로 본 논문에서는 한국과학기술인용색인 데이터베이스(KSCD)를 향후 어떻게 활용할 수 있는가에 대한 해답을 찾기 위해서는 국내외에서 현재 어떠한 서비스들을 제공하고 있는지 살펴보고 이와 관련하여 어떤 방향으로 연구가 진행해야 하는지를 모색한다. 특별히 데이터 마이닝 기술은 다양한 형태의 데이터로부터 데이터 속에 내포되어있는 특징(Feature)들을 추출하고 새로운 데이터 모델을 발견하여 의미 있는 정보를 추출해 내어 결국은 사용자의 의사 결정에 도움을 주는 것을 그 목적으로 한다. 즉 데이터에 숨겨진 패턴과 관계를 찾아내어 유용한 정보를 발견해 내는 것이다. 그러므로 본 논문에서는 이러한 데이터마이닝 기법을 학술인용색인데이터에 적용하여 제공할 수 있는 서비스들이 무엇이 있는지 논의한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권4호
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• pp.53-63
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• 2023

과학기술 문헌을 활용한 계량정보분석에서 학과정보의 활용은 매우 유용하다. 본 논문에서는 국내 과학기술 분야 학술지 논문에 출현하는 대학기관 소속 저자의 학과정보 선별, 데이터 정제와 학과유형 분류 처리 과정을 통해 학과정보 데이터셋을 구축하고 학습데이터와 검증데이터로 이용하여 딥러닝 기반의 자동분류 모델을 구현하였다. 또한 학과정보 데이터셋과 국내 학술지 저자소속 정보를 활용하여 컴퓨터 분야의 공저 구성 현황과 네트워크를 분석하였다. 연구결과, 자동분류 모델은 한글 학과정보 기준 98.6% 정확률을 보였으며 컴퓨터 분야 연구자들의 공저 패턴과 기관유형, 지역, 기관, 학과유형 측면별 공저 네트워크의 속성과 중심성이 자세히 파악되고 맵으로 시각화되었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.689-699
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• 2020

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.