한국과학기술정보연구원(KISTI)은 연구생산성을 향상시키고자 NDSL 원문제공서비스(NDSL Information Document Service: NIDS) 협력 네트워크를 통해 국내 연구자들에게 과학기술정보를 제공하고 있다. NIDS 협력 네트워크에서 대학도서관과 연구원 정보센터들이 중요한 역할을 수행하고 있다. 본 연구는 사회 네트워크분석을 통하여 원문제공서비스 협력기관들 간의 관계를 규명하였다. 각 기관이 네트워크에서 중심에 위치하는 정도를 분석하기 위하여 연결정도 중심성, 근접 중심성, 매개 중심성, 위세 중심성과 같은 지표들을 활용하였다. 분석결과에 의하면 원문제공서비스 네트워크의 중심에는 KISTI, KAIST, POSTECH, 외국학술지지원센터가 위치하고 있었다. 본 연구는 이러한 결과를 기초로 하여 원문제공서비스 발전 방안을 제안하였다.
원문제공서비스는 변화하는 디지털 정보환경과 저작권법에 영향을 받아왔다. 본 논문은 국내외 원문제공서비스 기관인 BL(영국), NLA(호주), subito(독일어권), JST(일본), KERIS와 KISTI(국내)의 동향을 분석하고 각국의 저작권법을 비교한 후, 시사점을 도출하였다. 본 논문은 원문제공서비스 기관이 이용자의 요구를 만족시키는 새로운 전략을 수립하는데 도움이 되고자 하였다.
학술지는 연구자들의 정보 공유와 연구 경향을 파악할 수 있는 학술정보 커뮤니케이션의 핵심적인 도구로서 연구경쟁력을 강화하기 위한 핵심지표가 된다. 하지만 학술지 구독비용과 출판 총량은 급격히 상승하고 있기 때문에 도서관 예산으로는 이를 충당하는데 한계가 존재한다. 따라서 본 연구는 학술지 구독비용을 최소화하여 국가 차원의 공유 협력 학술지 수집방안을 모색하고자 국내 중복 구독하는 학술지에 대한 원문제공이용 현황을 분석하였다. 이를 위하여 국내 구독 학술지 중 최소 한번 이상 NDSL을 통해 원문제공서비스가 발생되었던 학술지를 대상으로, NDSL 회원 기관들의 구독 중복율 상위 20%, 하위 20%인 학술지들을 선정하고 이에 대한 원문복사 이용빈도와의 관계를 파악하였다.
미래 핵심 가치 기술 발굴 및 탐색을 위해서는 범국가적인 국가R&D정보와 과학기술정보의 연계 융합이 필요하다. 본 논문에서는 국가R&D정보와 과학기술정보를 온톨로지와 토픽모델링을 사용하여 연계 융합하여 지식베이스를 구축한 방법론을 소개하고, 이를 기반으로 한 다차원 연계 지식맵 서비스를 소개한다. 국가R&D정보는 국가R&D과제와 참여인력, 해당 과제에 대한 성과 정보, 논문, 특허, 연구보고서 정보들을 포함한다. 과학기술정보는 논문, 특허, 동향 등의 과학기술연구에 대한 기술 문서를 일컫는다. 본 논문에서는 지식베이스에서의 지식 처리 및 관리의 효율성을 높이기 위해 Lightweight 온톨로지를 사용한다. Lightweight 온톨로지는 국가R&D과제 참여자와 성과정보, 과학기술정보를 과제-성과 관계, 문서-저자 관계, 저자-소속기관 관계 등의 단순한 연관관계를 이용하여 국가R&D정보와 과학기술정보를 융합한다. 이러한 단순한 연관관계만을 이용함으로써 지식 처리의 효율성을 높이고 온톨로지 구축 과정을 자동화한다. 보다 구체적인 Concept 레벨에서의 온톨로지 구축을 위해 토픽모델링을 활용한다. 토픽모델링을 활용하여 국가R&D정보와 과학기술정보 문서들의 토픽 주제어를 추출하고 각 문서 간 연관관계를 추출한다. 일반적인 Concept 레벨에서의 Fully-Specified 온톨로지를 구축하기 위해서는 거의 100% 수동으로 해야 하기 때문에, 많은 시간과 비용이 소모된다. 본 연구에서는 이러한 수동적인 온톨로지 구축이 아닌 자동화된 온톨로지 구축을 위해 토픽모델링을 활용한다. 토픽모델링을 활용하여 온톨로지 구축에 필요한 문서와 토픽 키워드 간의 관계, 문서 간 의미 상 연관관계를 자동으로 추출한다. 마지막으로, 이와 같이 구축된 지식베이스의 트리플(Triple) 정보를 활용하여, 연구자들의 공동저자관계, 문서간의 공통주제어관계 등을 연구자, 주제어, 기관, 저널 등의 다차원 연관관계를 방사형 네트워크 형식을 이용하여 시각화한 지식맵 서비스들을 소개한다.
국가적으로 그리고 각 연구기관에서는 투자의 효율성을 기하기 위하여 연구사업 선정과정에서 데이터베이스로부터 중복과제 혹은 유사과제를 검색하는 과정을 거친다. 최근 부얼리언 기반의 키워드 매칭 검색알고리즘의 발전 및 이를 채택한 검색엔진의 개발로 인하여 검색의 정확도가 많이 향상되었지만, 사용자가 입력하는 제한된 수의 키워드들에 의한 검색은 유사과제 파악과 우선순위의 결정에 어려움이 있다. 본 연구에서는 제안된 과제의 문서를 분석하여 다수의 색인어들을 추출하고, 이들에게 가중치를 부여한 후, 기존의 문서들과 비교하여 유사과제를 찾아내는 문서단위의 검색 알고리즘을 제안한다. 구체적으로 벡터공간검색(Vector-Space Retrieval)모델의 한 종류인 TFIDF(Term Frequency Inverse document Frequency)를 기본 구조로 채택한다. 또한 개발되는 알고리즘에는 연구과제 제안문서의 구조에 적합한 속성별 가중치(feature weighting)를 반영하고 검색속도의 향상을 위하여 K-최근접 문서(KNN: K-Nearest Neighbors) 기법도 반영한 알고리즘을 제시한다. 실험을 위하여 실제 연구제안 문서와 구조가 동일한 기존의 보고서를 사용하였는데, KISTI에서 운영하는 과학기술정보포털서비스인 NDSL에서 이미 분류해 놓은 4분야의 1,000 개 연구 보고서 문서를 발췌하여 실험을 하였다.
목적 : 본 연구는 감각통합치료효과에 대한 단일대상연구의 특성을 파악하고 질적 수준을 알아보고자 하였다. 연구방법 : 대한작업치료학회, 국가과학기술정보센터(NDSL), 누리미디어(DBpia), 학술연구정보서비스(RISS), 한국학술정보(KISS), 국회도서관의 원문제공 서비스를 이용하여 2002년부터 2013년 까지 발간된 논문 중 '감각통합', '단일대상연구', '응용행동분석'을 주요검색용어를 사용하여 검색하였다. 17편의 단일대상연구 논문을 선별하여 연구방법과 연구 설계의 질적 수준을 분석하였다. 결과 : 연구 설계 방법으로는 반전설계가 가장 많았으며, 총 회기와 연구기간, 중재시간은 다양하였고 중재 장소는 작업치료실과 감각통합실에서 이루어졌다. 대상자는 지적장애가 가장 많았다. 질적 수준은 모든 연구들이 중간수준이상으로 나타났다. 결론 : 단일대상연구의 질적 수준은 어느 정도 보장되고 있었으나 연구방법에 대한 논의와 보완이 필요한 것으로 보인다.
목적 : 본 연구는 대학생의 우울을 연구한 선행 연구들을 바탕으로 우울에 대한 요인을 통합적으로 살펴보고자 한다. 이를 통하여 한국 대학생의 우울을 감소시키기 위한 실천 방향을 제시하고자 한다. 연구방법 : 2000년부터 2014년까지 게재된 국내논문을 연구 분석자료로 활용하였다. 자료 수집은 국가과학기술정보센터(NDSL), 누리미디어(DBpia), 한국학술정보(KISS), 학술연구정보서비스(RISS), 국회도서관의 원문 제공 서비스를 이용하여 2,558개 논문이 수집되었다. 주요 검색용어(Key words)는 '대학생, 우울, 우울요인' 있고 논문의 질적 수준을 평가하기 위해 Down & Black(1998)에 의해 개발된 연구의 근거기반수준 체크리스트를 사용하였다. 최종적으로 선정된 문헌들을 메타분석 하였다. 결과 : 최종 분석에 사용된 47편의 연구들을 5개의 요인군(자아존중감, 자살사고, 긍정적사고, 스트레스, 인터넷과 스마트폰 중독)으로 나누었다. 각 요인군에 대하여 메타분석을 사용하여 통계적 이질성, 효과크기, 출판편의를 분석하였다. 그 결과 5개의 요인 중 자아존중감은 이질성이 발견되지 않았다. 효과크기는 자아존중감과 자살사고가 큰 효과 크기가 있었고, 긍정적사고와 스트레스는 중간 효과크기이며, 인터넷 및 스마트폰 중독은 작은 효과크기가 있는 것으로 분석되었다. 결론 : 한국 대학생들의 우울을 예방하기 위해서는 자아존중감을 높이고 자살에 대한 사고를 줄일 수 있는 다양한 지원이 이루어져야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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