• 한국비블리아학회지
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• 제33권1호
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• pp.301-319
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• 2022

최근 수십 년 동안 데이터 집약적인 연구 환경에서, 데이터 중심의 연구의 양이 빠르게 증가하고 있으며 주요 연구 재단의 데이터 관리 정책이 변화되어 왔다. 따라서, 연구자들은 연구데이터를 관리하고 공유하는 데 있어 새로운 도전에 직면하고 있다. 사서는 데이터 관리 지침, 데이터 큐레이션, 데이터 시각화, 데이터 교육 및 훈련 등 다양한 서비스를 제공하기 시작했다. 이에 따라, 사서는 데이터 서비스에서 전문가의 역할을 맡기 시작했다. 하지만, 데이터사서라는 새로운 전문직의 역할과 핵심 역량은 아직 명확하게 확립되지 않았다. 따라서, 데이터사서에 대한 핵심 역량을 식별할 필요가 있다. 본 연구는 데이터사서 구직에 필요한 핵심 역량을 파악하고자 2017년부터 2021년까지 등록된 95개의 온라인 구인 광고를 바탕으로 채용 정보를 분석했다. 데이터사서의 핵심 역량은 기술, 커뮤니케이션 및 대인 관계, 교육/컨설팅, 서비스, 메타데이터, 도서관 경영, 데이터 큐레이션이었다. 기술 역량은 통계 소프트웨어, 컴퓨터 프로그래밍 활용 역량이 중요했다. 본 연구는 데이터사서의 핵심 역량과 구직에 필요한 요구 사항을 파악하는 기초 자료로서 활용될 수 있고, 현장의 요구를 반영한 교과 과정 개발 및 개정에 활용될 수 있다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제54권1호
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• pp.411-440
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• 2020

본 연구는 국내에서 Geoscience 분야 연구데이터 관리 시스템 개발에 적용할 수 있는 RDM 기능별 세부요소의 도출을 목적으로 하였다. 연구 목적 달성을 위해 RDM 서비스와 관련된 8개의 기관을 분석하였다. 분석한 결과, Geoscience RDM 기능의 80개 세부요소가 도출되었으며, 도출된 세부요소를 검증하기 위하여 국내 전문가를 대상으로 설문조사를 수행하였다. 조사 결과, Geoscience 분야를 위한 80개의 RDM 기능별 세부요소가 중요도 순으로 제시되었다. 제시된 요소는 국내의 연구 기관 또는 대학도서관에서 Geoscience 분야의 RDM 서비스 구축 및 운영 시 기능별 세부요소로 제시될 수 있으며 순위에 따라 중요도를 판단할 수 있는 참고자료가 될 수 있을 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2018년도 제58차 하계학술대회논문집 26권2호
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• pp.80-82
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• 2018

전세계적으로 대형 자연재난 및 사회재난의 증가로 재난 대응 체계 고도화에 대한 국가적인 관심과 요구가 급증하고 있다. 다양한 재난유형에 대한 효과적인 대응을 위해서는 사전에 구축된 재난유형별 전문가 Pool의 구축과 활용이 매우 중요하다. 본 논문에서는 학술콘텐트를 활용하여 재난안전분야 전문가들을 식별 및 분석하고 식별된 재난분야 학술정보와 전문가 정보 시범 서비스를 구현하였으며, 주요 연구결과는 재난안전정보 공유 플랫폼에 연계하여 재난 단계별 전문가 추천 및 서비스에 활용될 계획이다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제32권3호
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• pp.85-116
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• 2023

Purpose The importance of data as a key resource of the intelligence revolution is being highlighted, among all those phenomena MyData is attracting attention as a key concept by organizations and individuals that eventually leads the data economy. In this regard, this study was started to contribute to the successful settlement and continuous growth of the domestic MyData industry, which has just entered the system. Design/methodology/approach To develop and test all proposed casual relationships within the research model, we used the Value-Attitude-Behavior(VAB) model as a basic framework. A total of 385 copies were used for the final analysis, and for SPSS 25.0, MS-Excel 2016, and AMOS 24.0 to summarize respondent demographic characteristics, measurement model, and structural model. Findings Findings show that all proposed hypotheses were supported with the exception of the moderating effect of organizational information transparency between data controllability and perceived value, and between data controllability and attitude toward MyData service.

• 한국전문물리치료학회지
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• 제28권3호
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• pp.177-185
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• 2021

Background: Muscle undergoes change continuously with aging. Sarcopenia, in which muscle mass decrease with aging, is associated with various diseases, the risk of falling, and the deterioration of quality of life. Obesity and sarcopenia also have a synergy effect on the disease of the older adults. Objects: This study examined the risk factors for sarcopenia, sarcopenic obesity, and sarcopenia without obesity and developed prediction models. Methods: This machine-learning study used the 2008-2011 Korea National Health and Nutrition Examination Surveys in the analysis. After data curation, 5,563 older participants were selected, of whom 1,169 had sarcopenia, 538 had sarcopenic obesity, and 631 had sarcopenia without obesity; the remaining 4,394 were normal. Decision tree and random forest models were used to identify risk factors. Results: The risk factors for sarcopenia chosen by both methods were body mass index (BMI) and duration of moderate physical activity; those for sarcopenic obesity were sex, BMI, and duration of moderate physical activity; and those for sarcopenia without obesity were BMI and sex. The areas under the receiver operating characteristic curves of all prediction models exceeded 0.75. BMI could predict sarcopenia-related disease. Conclusion: Risk factors for sarcopenia-related diseases should be identified and programs for sarcopenia-related disease prevention should be developed. Data-mining research using population data should be conducted to enhance the effectiveness of early treatment for people with sarcopenia-related diseases through predictive models.

• 정보관리연구
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• 제42권3호
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• pp.55-69
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• 2011

현대 과학기술연구개발에서 데이터의 수집, 큐레이션, 분석, 시각화의 효율화는 과학기술발전의 중요한 요소이다. 데이터 집중연구에서 이러한 과학데이터의 가치는 절대적으로 필요하다고 할 수 있다. 과학데이터의 생산량은 기하급수적으로 증가했지만 데이터를 수집하고 배포할 수 있는 수단을 마련하는 측면에서 보면, 현재 분야별로 과학데이터의 개별적인 활용 체제만 운영되고 있어 걸음마 단계이다. 이에 본 논문에서는 국가차원의 국가 과학데이터센터 구축의 경제적 파급효과를 한국은행(2009)의 산업 연관분석을 이용하여 생산유발효과, 부가가치유발효과, 취업자유발효과 및 전 후방연쇄효과로 나누어 분석하여 국가 과학데이터센터 구축에 대한 경제적 타당성을 검증하고자 한다.

• Genomics & Informatics
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• 제11권4호
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• pp.289-291
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• 2013

Human papillomavirus (HPV) infection is the leading cause of cancer mortality among women worldwide. The molecular understanding of HPV proteins has significant connotation for understanding their intrusion in the host and designing novel protein vaccines and anti-viral agents, etc. Genomic, proteomic, structural, and disease-related information on HPV is available on the web; yet, with trivial annotations and more so, it is not well customized for data analysis, host-pathogen interaction, strain-disease association, drug designing, and sequence analysis, etc. We attempted to design an online reserve with comprehensive information on HPV for the end users desiring the same. The Human Papillomavirus Proteome Database (hpvPDB) domiciles proteomic and genomic information on 150 HPV strains sequenced to date. Simultaneous easy expandability and retrieval of the strain-specific data, with a provision for sequence analysis and exploration potential of predicted structures, and easy access for curation and annotation through a range of search options at one platform are a few of its important features. Affluent information in this reserve could be of help for researchers involved in structural virology, cancer research, drug discovery, and vaccine design.

• 한국의류산업학회지
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• 제23권6호
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• pp.799-809
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• 2021

This study aimed to grasp the perceptions and trends in fashion platforms and fashion smart factories using big data analysis. As a research method, big data analysis, fashion platform, and smart factory were identified through literature and prior studies, and text mining analysis and network analysis were performed after collecting text from the web environment between April 2019 and April 2021. After data purification with Textom, the words of fashion platform (1,0591 pieces) and fashion smart factory (9750 pieces) were used for analysis. Key words were derived, the frequency of appearance was calculated, and the results were visualized in word cloud and N-gram. The top 70 words by frequency of appearance were used to generate a matrix, structural equivalence analysis was performed, and the results were displayed using network visualization and dendrograms. The collected data revealed that smart factory had high social issues, but consumer interest and academic research were insufficient, and the amount and frequency of related words on the fashion platform were both high. As a result of structural equalization analysis, it was found that fashion platforms with strong connectivity between clusters are creating new competitiveness with service platforms that add sharing, manufacturing, and curation functions, and fashion smart factories can expect future value to grow together, according to digital technology innovation and platforms. This study can serve as a foundation for future research topics related to fashion platforms and smart factories.

• Journal of Information Science Theory and Practice
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• 제7권3호
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• pp.40-51
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• 2019

Until now, records re-enacting social memories have not been main targets for preservation and management in Korea. However, people have recently begun to focus on forming and maintaining their memories because these personalized records have started to be recognized as social and political issues. In this respect, this study aims to find out how to preserve social memories by comparing various global open archives. For achieving our research goal, we first established the definition of social memories and records and revealed their characteristics. After then, we selected representative open archives' websites to examine their collection polices and compare them according to several criteria. As a result, we distilled insights based on similarities and differences of each archive and discussed considerations in preserving social memories consisting of three phases: analyzing target social memories, establishing collection policies, and collecting actual records. This study has significance in that it examines the characteristics of social memories and records and also suggests preliminary findings for advanced research to develop practical tools for social records management and archives.

• 한국도서관정보학회지
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• 제53권3호
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• pp.431-454
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• 2022

본 연구의 목적은 국내 대학에서 수여하는 데이터사이언스 학위 및 교과 운영 현황과 국내외 정보대학의 데이터사이언스 교과 운영 현황을 이해함으로써, 국내 문헌정보학과의 데이터사이언스 교과 운영에 대한 함의를 살펴보는 것이다. 데이터 수집의 대상은 2022년 한국교육개발원에서 공개한 국내 439개 학교의 데이터사이언스 학위였다. 분석의 대상은 데이터사이언스 학위를 운영하는 국내의 대학교, 단과대학, 학부, 학과, 세부 전공, 연계전공, 융합전공, 마이크로 학위, 나노 학위, 트랙, 모듈, 산학협동 과정 등이었다. 교과 분석을 위해서 국내 데이터사이언스 학위 과정에 개설된 1,148개의 교과 명을 분석했다. 국내 문헌정보학과 학사 과정의 1,325개의 교과 명을 분석해서 국내 문헌정보학과의 데이터사이언스 교과 운영 현황을 확인했다. 국내의 데이터사이언스 학위는 개론, 기술, 실습, 응용, 심화 교과 등 데이터사이언스 교과를 골고루 개설하고 있었다. 국내 문헌정보학과는 데이터사이언스와 관련된 교과 개설에 적극적이지 않았으나, 개설한 경우에는 데이터사이언스 개론, 데이터베이스, 데이터시각화, 데이터큐레이션, 메타데이터, 빅데이터, 정보 기술 교과가 개설되어 있었다. 본 연구의 결과는 문헌정보학의 관점에서 데이터사이언스 학위 과정, 세부 전공, 연계전공, 융합전공, 마이크로 학위, 나노 학위, 연계 트랙, 모듈, 산학협동과정 등의 교과의 개발 및 개정에 필요한 논의의 기초 자료로 활용되기를 기대한다.