• 정보관리학회지
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• 제25권2호
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• pp.143-155
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• 2008

이 연구에서는 대학원 지원자들이 특정 연구분야가 강한 대학원을 선택하는 데 도움을 주기 위해 어느 대학원이 어떤 연구분야에서 특히 강한가를 파악할 수 있는 계량정보학적 분석 방법을 제안하였다. 분석을 위해 미국의 상위 10개 문헌정보학 대학원을 선정하고, 각 대학원 교수진의 최근 10년 간의 연구논문과 홈페이지에 등록되어 있는 관심분야를 수집하였다. 연구생산성 데이터가 관심분야 데이터에 비해 더 신뢰할 수 있는 분석 결과를 보였으며, 빈도 데이터 분석과 대응일치 분석 결과 각 대학이 어느 주제분야에서 특히 강한가를 파악할 수 있었을 뿐만 아니라 대학원간의 인접성을 측정할 수 있었다.

• 정보관리학회지
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• 제33권2호
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• pp.135-156
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• 2016

최근 이용자 중심의 기록관리에 대한 중요도가 높아짐에 따라, 공공기록관에서도 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service: 이하 SNS)를 통해 기존 방식인 단방향이 아닌 쌍방향 활동으로 이용자와 소통을 유도하여 이용자 중심 서비스를 시도하고 있다. 본 연구의 목적은 공공기록관의 소셜미디어 이용 현황을 분석하고 그에 대한 이용자들의 관심도를 파악하는데 있다. 이를 위해 본 연구에서는 국가기록원과 대통령기록관 트위터를 선정, 2010년부터 2016년 4월 15일까지의 공공기록관과 관련 트윗(tweet)들을 수집하였고, 계량분석과 소셜미디어 분석 방법(노출추이분석, 시계열분석)을 적용하였다. 공공기록관에서 자체적으로 게시한 트윗과 일반 사용자가 게시한 트윗 집합간의 차이점을 분석하고, 공공기록관에 대한 이용자 관심이슈와 시계열에 의한 사회적 이슈간의 상관관계를 파악하였으며, 이를 통해 효과적인 소셜미디어 환경에서의 공공기록관 서비스 활용 방안을 제시한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.68-74
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• 2008

데이터베이스로부터 지식을 발견하고 이를 연구기획자, 정책의사결정자들이 활용하는 움직임이 전세계적으로 활발해지고 있다. 이러한 연구분야 중 대표적인 것이 계량정보학이고 이 분야를 지원하기 위해서 주로 선진국을 중심으로 분석시스템이 개발되고 있다. 그러나 외국의 분석시스템은 실제 수요자의 요구를 충분히 반영하지 못하고 있고, 고가이면서 한글이 지원되지 않아 국내 연구기획자가 사용하기에 어려운 점이 있다. 따라서 한국과학기술정보연구원에서는 이러한 단점을 극복하기 위해서 계량정보분석시스템 KnowledgeMatrix를 개발하였다. KnowledgeMatrix는 논문 및 특허의 서지정보를 분석하여 지식을 발견하기 위한 목적으로 설계된 독립형(stand-alone) 시스템이다 KnowledgeMatrix의 주요 구성을 살펴보면 행렬 생성, 클러스터링, 시각화, 데이터 전처리로 요약된다. 본 논문에서 소개하고 있는 KnowledgeMatrix는 외국의 대표적인 정보분석시스템과 비교했을 때 다양한 기능을 제공하고 있고 특히 영문데이터 처리 이외에 한글데이터 처리가 가능하다는 장점을 갖고 있다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제45권2호
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• pp.159-178
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• 2014

이 연구는 국제학술지의 사례조사를 통하여 국제 학술지의 발간 초기 운영 및 발전방안을 제안하였다. 이를 위해 문헌정보학 분야의 국제학술지 중 짧은 발행 기간에도 불구하고 4.0 가까운 높은 impact factor를 유지하고 있는 Journal of Informetrics와 아시아의 저널로 SSCI에 등재되어 있는 MJLIS의 두 개 사례를 심층적으로 분석하였다. 분석 결과 발간 초기 강력한 지원을 해 줄 수 있는 기관이 필요함과 더불어, 게재논문의 수 증가, 다양한 국가의 저자 및 발간 근거를 두고 있는 지역 저자들의 도움, 편집진 구성에서 국가의 다양성 및 양질의 논문 생산성의 고려, 발간 초기 편집진의 투고, 발간 초기 적절한 자기 인용 등이 필요한 것으로 나타났다.

• 정보관리학회지
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• 제31권4호
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• pp.161-178
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• 2014

최근 이용자들이 정보를 공동생산하고 소비하는 웹기반 서비스들이 활발해지면서 이용자가 정보를 이용한 기록이나 이용자가 습득한 정보를 활용하여 생산한 다양한 부가 정보들이 다시 이용자에게 제공되고 있다. 또한 쌍방향으로 이용자들이 소통할 수 있는 정보채널이 다양해짐으로써 공통된 관심사를 가진 이용자의 정보소비 경험을 공유할 수 있는 방법이 활발하게 모색되고 있다. 이 연구에서는 동시출현정보 분석기법과 자아중심 네트워크 분석 기법을 적용하여 IMDB 서비스의 기존 이용자들이 자신이 보고 싶거나 좋아하는 영화를 선별하여 만들어 놓은 영화리스트에 나타난 정보를 토대로 특정 영화를 좋아하는 이용자가 선호할 만한 다른 영화를 찾아낼 수 있도록 연관영화정보를 다각적으로 표현하였다. 한 영화를 기준으로 연관 영화, 감독, 장르로 분석을 한 결과 영화의 테마나 주인공성향과 같은 다양한 자질로도 연관영화가 연결되었고 감독의 경우 영화내용보다는 감독의 인지도에 영향을 받는 것으로 나타났다. 또한 영화는 주제의 복합성이 큰 것으로 나타나 장르가 연관영화정보를 제공하기에 적합하지 않은 것으로 분석되었다.