• 한국문헌정보학회지
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• 제57권3호
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• pp.279-301
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• 2023

데이터 중심의 연구환경으로 빠르게 변화하고 있다. 이에 따라 국내 대학도서관에서도 대학의 연구자를 지원하기 위한 연구데이터 관리 서비스 구축 및 운영을 준비하고 있다. 본 연구는 과학기술특성화 대학도서관에서 연구자를 지원하기 위한 연구데이터 관리 서비스를 제안하고자 설계되었다. 해당 서비스를 제안하기 위하여 해외 및 국내 과학기술특성화 대학 중 11곳을 선택하여 해당 기관의 연구데이터 관리 서비스를 분석하였다. 분석 결과, 연구데이터 관리, 전자 연구노트 그리고 RDM 교육으로 핵심 카테고리를 도출하였으며 특히, '연구데이터 관리' 카테고리는 DMP, 데이터 수집, 데이터 관리, 데이터 보존, 데이터 공유 및 출판, 데이터 재사용, 인프라 및 도구 그리고 RDM 가이드 및 정책으로 구성하였다. 본 연구 결과는 과학기술특성화 대학도서관에서 연구데이터 관리 서비스를 도입하고 운영하는데 도움이 될 것이다.

• 한국기술혁신학회:학술대회논문집
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• 한국기술혁신학회 2017년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.845-872
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• 2017

우리나라 과학기술계 정부출연연구기관은 고령화 하에서 연구생산성을 향상시키기 위하여 다양한 정책을 추진하고 있는데, 그 중 임금피크제는 조직의 효율성 증진을 통해 연구생 산성을 높일 수 있는 제도로 기대할 수 있다. 그럼에도 불구하고 2015년 임금피크제 도입을 둘러싸고 발생했던 정부와 과학기술계 정부출연연구기관 연구자들 간 갈등의 원인은 무엇이었는가? 본 연구는 이러한 의문에서 출발하며, 정책옹호연합모형(ACF)을 활용하여 과학기술계 정부출연연구기관의 임금피크제 정책결정과정을 분석하였다. 연구결과를 요약하면 첫째, 정책환경으로서의 외부변수들은 대부분 찬성 측 옹호연합에 유리한 자원으로 작용하였다. 둘째, 과학기술계 정부출연연구기관을 관리 통제의 대상으로 바라보는 신념과 독립적 자율적 대상으로 보는 신념 간 차이는 갈등의 근본적인 원인이었다. 셋째, 임금피크제의 일괄적 도입, 정책중개자의 미비한 역할은 옹호연합 간의 갈등을 더욱 증폭시켰다. 이러한 연구결과는 첫째, 정책은 정책대상의 특성이 반영되도록 설계 적용되어야 한다는 점을 시사한다. 둘째, 정책중개자로서의 역할이 기대되는 정책참여자가 있는 경우, 이들의 역할에 따라 갈등이 증폭 또는 완화될 수 있으므로 올바른 정책중개자로서의 역할이 필요할 것이다. 셋째, 정부출연연구기관이 기타 공공기관에서 제외되어야 한다는 정부출연연구기관 관계자들의 주장을 경청할 필요가 있다.

• Journal of Platform Technology
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• 제6권3호
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• pp.31-37
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• 2018

최근 오픈 사이언스를 위한 플랫폼 개발이 국내외적으로 이루어지고 있으며, 과학기술 지식인프라의 데이터 처리 및 서비스 운영을 분석하여 과학기술 지식인프라의 성과확산을 위한 시스템 개발에 대한 요구가 증가하고 있다. 이 논문은 과학 기술 분야의 지식인프라를 위한 통합 아키텍처 설계 방법론을 도출하고 통합 아키텍처에서 데이터와 서비스의 통합수준 및 연계를 설정하는 그 방안을 제시한다. 연구 전과정에서 오픈 사이언스를 활용하기 위해서는 개별 서비스를 모듈 및 독립적인 기능 블록으로 구성하여 재사용 및 상호 운영될 수 있어야 한다. 이를 위해 제안된 설계 방법론은 과학기술 지식 인프라의 통합 서비스를 위한 서비스 통합을 다루기 위해 사용하며, 이는 다분야의 협력 참여연구자 및 엔지니어의 계산 수행 결과 및 산출물의 솔기없는 접근을 지원할 수 있다.

• 한국과학교육학회지
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• 제38권2호
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• pp.219-234
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• 2018

본 연구에서는 국내 교육학 연구에서 거의 사용되지 않던 머신 러닝 기술을 과학 교육 연구에 접목하여, 학생들의 과학 논변 활동에서 나타나는 논변의 구성 요소를 분석하는 과정을 자동화할 수 있는 가능성을 탐색해보았다. 학습 데이터로는 Toulmin이 제안하였던 틀에 따라 학생들의 과학 논변 구성 요소를 코딩한 국내 선행 문헌 18건을 수합하고 정리하여 990개의 문장을 추출하였으며, 테스트 데이터로는 실제 교실 환경에서 발화된 과학 논변 전사 데이터를 사용하여 483개의 문장을 추출하고 연구자들이 사전 코딩을 수행하였다. Python의 'KoNLPy' 패키지와 '꼬꼬마(Kkma)' 모듈을 사용한 한국어 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)를 통해 개별 논변을 구성하는 단어와 형태소를 분석하였으며, 연구자 2인과 국어교육 석사학위 소지자 1인의 검토 과정을 거쳤다. 총 1,473개의 문장에 대한 논변-형태소:품사 행렬을 만든 후에 다섯 가지 방법으로 머신 러닝을 수행하고 생성된 예측 모델과 연구자의 사전 코딩을 비교한 결과, 개별 문장의 형태소만을 고려하였을 때에는 k-최근접 이웃 알고리즘(KNN)이 약 54%의 일치도(${\kappa}=0.22$)를 보임으로써 가장 우수하였다. 직전 문장이 어떻게 코딩되어 있는지에 관한 정보가 주어졌을 때, k-최근접 이웃 알고리즘(KNN)이 약 55%의 일치도(${\kappa}=0.24$)를 보였으며 다른 머신 러닝 기법에서도 전반적으로 일치도가 상승하였다. 더 나아가, 본 연구의 결과는 과학 논변 활동의 분석에서 개별문장을 고려하는 단순한 방법이 어느 정도 유용함과 동시에, 담화의 맥락을 고려하는 것 또한 필요함을 데이터에 기반하여 보여주었다. 또한 머신 러닝을 통해 교실에서 한국어로 이루어진 과학 논변 활동을 분석하여 연구자와 교사들에게 유용하게 사용될 수 있는 가능성을 보여준다.

• 정보관리연구
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• 제38권2호
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• pp.175-190
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• 2007

지식기반사회에 있어서 과학기술지식정보는 국가의 부존자원이며 경쟁력의 원천이라 할 수 있다. 또한 연구자의 연구 및 기술개발에 있어서 과학기술지식정보 중요성이 날로 증가하고 있으며, 고객의 요구도 다양화 되고 있다. 따라서 본 연구에서는 과학기술지식정보를 이용하고 있는 고객의 다양한 요구 및 의견을 적극적으로 반영하여 효율적인 고객 대응 전략을 수립하고, 이를 기반으로 상시적인 고객 서비스 응대, 고객 모니터링, 서비스 개선, 고객 만족도 제고를 위한 표준화된 통합 Helpdesk 시스템을 개발하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.799-802
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• 2010

HPC에서 시뮬레이션을 수행한 결과로 생성된 데이터는 크기가 방대하고 구조가 복잡해지는 양상을 보이고 있다. 데이터 크기로만 보더라도 기가바이트를 넘어 테라바이트에 이를 정도로 대형화되는 경향을 보이고 있으며, 이렇게 복잡도가 놓은 대형 데이터는 이미 컴퓨터 한 대에서 처리하고 분석할 수 있는 범주는 넘어서고 있다. 본 논문에서는 이런 복잡한 과학 시뮬레이션 데이터 중, 특히 로터 동역학 분야의 데이터를 가시화하고 제어하는데 필요한 통합 가상현실 인터페이스를 소개하기로 한다. 현재 개발중인 GLOVE 프레임워크는 대용량 데이터를 연구자가 필요로 하는 형태로 다양하게 가공해서 가시화해서 분석할 수 있게 하는 프레임워크이며, GIVI는 그 중 사용자와의 인터페이스 부분을 담당하는 프레임워크다. GIVI는 가상현실 환경에서 시뮬레이션 데이터를 실시간으로 상호작용을 통해 분석하는데 필요한 기반환경을 제공하며, 향후에는 실시간 시뮬레이션을 위한 인터페이스로도 확장될 것이다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제53권4호
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• pp.341-359
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• 2019

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.

• 정보관리연구
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• 제42권3호
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• pp.211-233
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• 2011

본 연구는 교수의 연구 성과의 질적 수준을 제고하기 위해 인문 사회과학 분야 연구업적물의 다양한 유형을 파악하고, 현행 평가방법을 국내외 대학을 중심으로 살펴본 후에 평가 개선 방안을 제시하였다. 먼저, 문헌연구 및 관련규정 분석을 바탕으로 연구업적물의 개념과 유형, 평가 방식을 파악하였다. 그리고 국내 26개의 종합대학을 중심으로 평가 현황을 조사하고 국외 대학에 재직 중인 한국인 교수들에게 연구업적물 평가 방식에 대한 자문을 받은 후, 평가에 있어서 기본 원칙과 함께 개선 방향을 제시하였다. 본 연구의 결과는 국내 대학에서 인문 사회과학 분야 연구자의 연구업적을 합리적으로 평가하여 연구자들의 연구 활동을 진작시키고 질적 수준을 제고하여 대학의 발전과 내실은 물론 국가 연구경쟁력을 증진시키는 데 기초자료가 될 것이다.

• 정보관리연구
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• 제43권2호
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• pp.43-66
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• 2012

이 연구는 저자프로파일링 기법을 활용하여 국내 수의과학 분야의 지적 구조에 대한 계량적인 접근을 시도하였다. 계량적인 접근은 인용 데이터를 기본으로 수의과학 분야의 국내 3개 주요 학술지를 선정하고, 선정된 학술지에 수록된 740편의 논문 가운데 주요 저자 50인의 논문을 대상으로 분석하였다. 분석결과 분석 대상 50인의 저자는 주제적 연관성에 따라 4개의 상위 클러스터와 11개의 하위 클러스터를 형성하는 것으로 나타났다. 이 연구에서는 주제분야별 지적 구조의 시각화를 위하여 다차원척도법을 이용하여 지도를 생성하였으며, 각 클러스터별로 선정된 저자의 논문 제목, 초록 및 키워드를 이용하여 4개 상위 클러스터 및 11개 하위 클러스터의 주제를 판정하였다. 또한 각 주제분야 클러스터별로 저작 활동이 활발한 연구자를 선정하고 연구자의 관심 주제 분야를 표현하였다. 이 연구를 통하여 수의과학 분야의 주제별 연구자간의 네트워크와 최근 연구 동향 파악이 가능하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.311-313
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• 2023

딥러닝에 대한 관심이 증가함에 따라 다양한 분야의 연구자 사이에 딥러닝 모델의 적용 및 재현이 중요한 작업으로 자리잡았다. 하지만 모델을 재현하고 활용하는데 있어 다양한 환경과 자원의 한계가 발생하여 문제가 되고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 국가연구데이터커먼즈체계인 KRDC 프레임워크를 활용하여 딥러닝 학습 모델의 재현 방안을 제안하였다. 이를 통해 딥러닝 연구에 익숙하지 않은 사용자도 학습 모델의 적용 및 활용을 용이하게 할 수 있음을 확인하였다. KRDC 프레임워크는 사용자가 원하는 데이터와 태스크를 정의하고, 워크플로우로 구성, 학습 모델의 재현 및 활용을 지원한다.