최근에 이슈화되고 있는 녹색기술문헌의 중요성에 부합하여 녹색기술 문헌을 자동으로 분류해주는 문서 분류시스템 개발하였다. 분류체계로는 14개의 관심 녹색기술 분류 체계를 선택하였고, 다양한 문서 분류 기법 중 SVM(Support Vector Machine)에 기초를 둔 방법을 이용하였다. 문서 벡터를 생성할 때 제목과 본문에 동일한 가중치를 적용하는 방법을 벗어나서 제목의 키워드에 좀 더 높은 가중치를 부여하는 방식을 적용하여 성능평가를 수행하였다.
과학기술분야의 연구개발에 있어서 회색문헌이라고 불리우는 자료에 대한 중요성이 증가하면서 회색문헌을 수집하고 처리하여 필요로 하는 수요자에게 적절히 배포하는 것에 대한 관심이 증가하고 있다. 또한 인터넷과 정보기술의 발달로 수집한 회색문헌을 데이터베이스화하거나 원문을 제공하는 시스템도 증가하고 있다. 따라서 본 논문에서는 회색문헌에 대한 정의, 종류, 속성과 더불어 선진각국의 회색문헌 관련 현황을 파악하여 앞으로의 회색문헌 관련 사업의 방향을 제시하고자 한다.
본 연구는 기존 포털형 정보 서비스의 한계를 극복하고자, 이전 연구에서 제안된 연구자의 R&D 프로세스 과정에서의 협업을 지원하는 개방형 협업 지원 서비스 플랫폼을 기반으로 하여, 본 연구에서는 R&D 프로세스 중 '사전 단계'에 대한 설계와 구현을 소개한다. 우리는 R&D 프로세스를 문헌 리뷰와 연구 가설 설정 등을 수행하는 '사전 단계,' 실험과 데이터 분석 등을 수행하는 '실행 단계', 논문 작성 및 출판 등을 수행하는 '성과화 단계'로 구분하고, 이 중 '사전 단계'에 대해 프로젝트 뷰, 그룹 뷰, 문헌 뷰, 관계 뷰를 설계하고 구현하였다. 연구자는 이 플랫폼을 통해 문헌 내용 및 문헌 간 복잡한 연관성을 신속하게 파악할 수 있으며, 플랫폼은 연구자에 의해 자연스럽게 생성되는 사용자 정의 관계를 통해 향후 심층적인 문헌 네트워크 구축 및 분석이 가능해질 것으로 기대한다.
본 연구의 목적은, (1) 과학기술문헌정보 중 원자력분야 문헌정보의 인용분석을 통하여 정보자료의 수명 측정과, (2) 한국원자력연구소의 실제 폐기데이터의 평균수명을 측정하고, (3) 인용문헌의 실제이용율에 대한 예측과 문제를 보완하기 위하여 동연구소에서 1992년 1994년 까지의 이용(대출)통계 분석을 통한 정보자료이용의 수명을 측정하였다. 그리하여 이들 결과에 입각한 장서폐기 모형을 설계함으로써 점차 문제로 대두되고 있는 과학기술분야 정보자료의 폐기에 대한 효과적이고 합리적인 폐기기준을 모색하였다.
본 연구의 목적은 한국과학기술정보연구원(이하 KISTI)에서 구축한 국가R&D보고서 데이터베이스의 참고문헌 데이터를 분석하여, 문제점을 도출하고 시스템 상의 구축 기술항목의 보완점을 찾는 것이다. 이를 위하여 KISTI DB에 등록된 국가R&D보고서의 참고문헌 기술 현황을 조사하고 현재 구축과정 및 지침, 유형, 항목 등의 구분의 작성 내용을 분석하였다. 이를 바탕으로 DB로 구축한 참고문헌 유형의 구분 결과에 대하여 적절성 및 정확성을 확인하였다. 그 결과 시스템으로 구축한 항목의 문제점과 구축 지침의 수정사항을 도출하였다. 이를 통해 데이터베이스 구축이 효율적으로 진행되도록 시스템 변경사항을 도출하여 데이터 품질이 향상될 것으로 기대된다. 또한 기술규정 표준화를 통하여 향후 제공할 수 있는 융합 서비스 방안에 대하여 후속 연구를 제안하였다.
최근 학술문헌의 양이 급증하고, 융복합적인 연구가 활발히 이뤄지면서 연구자들은 선행 연구에 대한 동향 분석에 어려움을 겪고 있다. 이를 해결하기 위해 우선적으로 학술논문 단위의 분류 정보가 필요하지만 국내에는 이러한 정보가 제공되는 학술 데이터베이스가 존재하지 않는다. 이에 본 연구에서는 국내 학술문헌에 대해 다중 분류가 가능한 자동 분류 시스템을 제안한다. 먼저 한국어로 기술된 기술과학 분야의 학술문헌을 수집하고 K-Means 클러스터링 기법을 활용하여 DDC 600번 대의 중분류에 맞게 매핑하여 다중 분류가 가능한 학습집합을 구축하였다. 학습집합 구축 결과, 메타데이터가 존재하지 않는 값을 제외한 총 63,915건의 한국어 기술과학 분야의 자동 분류 학습집합이 구축되었다. 이를 활용하여 심층학습 기반의 학술문헌 자동 분류 엔진을 구현하고 학습하였다. 객관적인 검증을 위해 수작업 구축한 실험집합을 통한 실험 결과, 다중 분류에 대해 78.32%의 정확도와 72.45%의 F1 성능을 얻었다.
인터넷의 등장은 과학기술정보의 생산과 유통에 많은 변화를 초래하고 있다. 기존 과학기술정보들은 주로 문헌위주로 생산되었다. 그러나, 인터넷이 대중화되면서 온라인 과학기술정보들이 대량으로 생산되고 있으며, 그 활용이나 중요도 또한 과학기술분야의 문헌에 뒤지지 않고 있다. 온라인 과학기술정보의 양적 질적 성장으로 인해, 정보서비스기관들은 이들 정보들의 체계적인 관리와 효율적인 서비스를 고민하고 있으며, 다양한 정보관리방법을 모색하고 있다. 효율적인 정보 관리를 위한 방법 중의 하나인 분류체계는 주요한 이슈이며, 지금까지는 문헌정보 중심의 분류체계나 일반 웹사이트의 분류체계를 벤치마킹하여 온라인 과학기술정보를 위해 도입되는 경우가 많았다. 본고에서는 국가 차원의 표준분류를 이용하여, 온라인 과학기술정보를 위한 분류체계 구성방안을 실천적으로 제시하여 보았다.
연구 생산성의 향상을 위해서는 최신의 정보를 빠르게 습득하는 것이 무엇보다 중요하다. 이를 위해 연구자들은 다양한 경로와 방법으로 정보 자원을 찾고 이를 연구개발 과정에서 활용하고 있다. 한국과학기술정보연구원(KISTI)에서 연구정보 생태계를 지원하기 위해 사이언스온(ScienceOn)이라는 과학기술 지식인프라 통합서비스를 개발하여 전문정보를 비롯하여 인프라 자원, 산업 및 기술 분석 자원들을 한곳에서 제공하고 있다. 이를 통해 다양한 정보와 서비스들의 연계와 융합을 통한 접근성과 활용성을 높여주고 있다. 본 연구에서는 과학기술 학술정보 통합서비스에 대한 최근 연구개발 동향과 과학기술 지식인프라들을 분석하여 이용 목적에 따라 묶음 형태로 활용이 가능한 추천 패키지서비스를 제안하였다. 과학기술 학술정보에 대한 연계 및 융합서비스를 통한 국가 R&D 생산성 향상을 기대해 본다.
디지털도서관의 전문데이터베이스 구축을 위한 마크업언어의 국제표준인 SGML을 사용하기 위해서는, 그 기술 규칙인 DTD를 먼저 개발하여야 한다. DTD의 개발은 대상 문헌의 논리구조 분석결과를 바탕으로 이루어진다. 본 연구에서는 정보관리학회지 논문기사의 문헌구조를 분석한 후, 이를 바탕으로 우리글을 대상으로 한 SGML DTD를 개발하고자 한다.
문헌정보학 분야의 연구개발 지원방법과 방향을 설정하기 위하여 영국도서관 연구개발부(이하 BLRDD)와 미국도서관진흥재단(이하 CLR)을 현지에서 조사하였다. 본고에서는 양기관의 연구개발 지원활동의 역사, 조직의 개요, 지원방법, 대상분야의 특징 등을 간단하게 설명하고, 양기관이 문헌정보학계에 이바지한 역할을 기술하고자 한다. 그 역할은 다음의 네 가지로 요약 할 수 있다. (1) 문헌정보학의 선도적 연구를 위한 자금지원과 문헌정보학의 학문적 기여 (2) 연구기관 및 연구자의 육성 (3) 도서관 정보서비스의 개선과 이의 도서관 보급 (4) 전국적이고 국제적인 수준의 연구교류 기회 제공
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[게시일 2004년 10월 1일]
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