Journal of Korean Library and Information Science Society
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v.54
no.3
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pp.321-346
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2023
A data paper describing research data helps credit researchers producing the data while helping other researchers verify previous research and start new research by reusing the data. Publishing a data paper and depositing data to a public data repository are increasing with these benefits. A domestic academic society that plans to publish data papers faces challenges, including timely acquiring tremendous knowledge concerning data paper structures and templates, peer review policy and process, and trustworthy data repositories, as a data paper has different characteristics, unlike a research paper. However, the need for more research and information concerning the critical elements of data paper and the peer-review process makes it difficult to operate for data paper review and publication. To address these issues, we propose essential concepts of the data paper and the data paper peer-review, including the process model of the peer-review with in-depth analysis of five data journals' data paper templates, articles, and other guides worldwide. Academic societies intending to publish or add data papers as a new type of paper may establish policies and define a peer-review process by adopting the proposed conceptual models, effectively streamlining the preparation of data paper publication.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.37
no.1
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pp.153-177
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2020
In the context of open science, data sharing and reuse are becoming important researchers' activities. Among the discussions about data sharing and reuse, data journals and data papers shows visible results. Data journals are published in many academic fields, and the number of papers is increasing. Unlike the data itself, data papers contain activities that cite and receive citations, thus creating their own intellectual structures. This study analyzed 14 data journals indexed by Web of Science, 6,086 data papers and 84,908 cited references to examine the intellectual structure of data journals and data papers in academic community. Along with the author's details, the co-citation analysis and bibliographic coupling analysis were visualized in network to identify the detailed subject areas. The results of the analysis show that the frequent authors, affiliated institutions, and countries are different from that of traditional journal papers. These results can be interpreted as mainly because the authors who can easily produce data publish data papers. In both co-citation and bibliographic analysis, analytical tools, databases, and genome composition were the main subtopic areas. The co-citation analysis resulted in nine clusters, with specific subject areas being water quality and climate. The bibliographic analysis consisted of a total of 27 components, and detailed subject areas such as ocean and atmosphere were identified in addition to water quality and climate. Notably, the subject areas of the social sciences have also emerged.
Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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2017.08a
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pp.101-101
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2017
연구 성과물에 대한 접근성을 개선함으로써 다른 연구에도 도움을 주어 또 다른 과학적 발명과 발견에 기여할 수 있어야 한다는 오픈 사이언스의 철학이 전세계적으로 설득력을 얻으면서 연구 데이터 공개 및 출판을 위한 사회적 논의도 활발하게 이루어지고 있다. 또한, 지난 몇년 동안 글로벌 표준식별자 개발, 메타데이터 및 인용 방식의 표준화, 데이터 리포지토리 구축 등 연구 데이터 공개 및 출판을 위한 기술이 비약적으로 발전하고 있다. 전통적으로 학술지 논문의 부속 자료로 여겨지던 데이터(연구 데이터)는 이제 다양한 분야에서 논문과는 독립적으로 데이터 리포지토리에 기탁되어 공개되거나 데이터 저널에 출판되기도 한다. 그러나 학술 논문의 출판과는 달리 데이터 출판은 종종 다른 용어와 의미로 정의되기도 하며 분야마다 데이터 출판의 방식과 구현의 정도가 크게 다르다. 본 연구에서는 현재 진행 중인 데이터 공개 및 출판 이니셔티브를 소개하고 데이터의 공적 이용가능성, 문서화, 인용, 식별자 부여, 검증 및 데이터 출판의 단계별 구현 사례를 분석한다. 또한 국내에서 데이터 출판과 관련하여 수행 중인 과제를 검토한다. 마지막으로, 학술 정보 출판과 연구데이터 관리를 도서관의 기능으로 인식하고 출판과 관련한 다양한 관심사를 논의하는 도서관 중심 이니셔티브를 살펴봄으로써 데이터 출판과 관련한 도서관의 역할을 모색하고자 한다.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.36
no.1
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pp.117-135
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2019
Data journals and data papers have grown and considered an important scholarly practice in the paradigm of open science in the context of data sharing and data reuse. This study investigates a total of 713 data papers published in Scientific Data in terms of author, citation, and subject areas. The findings of the study show that the subject areas of core authors are found as the areas of Biotechnology and Physics. An average number of co-authors is 12 and the patterns of co-authorship are recognized as several closed sub-networks. In terms of citation status, the subject areas of cited publications are highly similar to the areas of data paper authors. However, the citation analysis indicates that there are considerable citations on the journals specialized on methodology. The network with authors' keywords identifies more detailed areas such as marine ecology, cancer, genome, database, and temperature. This result indicates that biology oriented-subjects are primary areas in the journal although Scientific Data is categorized in multidisciplinary science in Web of Science database.
Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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v.33
no.1
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pp.345-369
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2022
The purpose of this study is to build a metadata set based on the semantic structure of the humanities field research articles for research data that can associate research data and research articles. To understand the interest of Humanities researchers, keywords of research articles were categorized. By proceeding the keywords classification and analyzing based on the semantic structure of general research papers, additional elements to be added were identified for reflecting the characteristics of the humanities field. Based on it, 17 metadata elements based on the semantic structure of research papers in the humanities field was determined. In order to evaluate whether the metadata is appropriate as a metadata for research data in the humanities field, a survey was conducted on researchers in the humanities field. As a result of the survey, 7 elements were judged to be suitable for use as metadata for research data in the field of humanities, and 10 other elements were identified as usable elements. Drawing on the survey results, the metadata based on the semantic structure of the humanities field research articles for research data was constructed.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2006.11a
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pp.321-324
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2006
인터넷과 인트라넷의 확산에 따라, 스트림 데이터 처리 (stream data processing) 와 같은 새로운 분야가 등장하게 되었다. 스트림 데이터의 특징은 실 시간적이고 연속적으로 생성된다는 것이다. 따라서 기존의 질의 처리와는 달리 질의 또한 연속적으로 처리된다. 본 논문에서는 시간에 따라서 예측할 수 없게 특성이 바뀌는 데이터 스트림에 대한 처리에 대하여 다룬다. 특별히, 본 논문에서는 스트림 데이터에 대한 질의문을 구성하는 연산자들 간의 효율적인 수행 순서 생성 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 시스템의 부담을 적게 주면서도 데이터의 변화에 따라 수행 순서를 변화시킨다. 또한 본 논문에서는 고정 연산자 순서와 비교하여 제안한 기법의 우수성을 보였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2011.11a
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pp.1222-1225
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2011
대량의 데이터를 분석하여 보다 차원 높은 정보서비스를 제공하기 위해서는 다양한 데이터의 통합관리가 필수적이다. 특히 과학기술 분야에서는 논문 메타데이터를 분석하여 연구동향 파악, 선도 연구자 파악 등을 하기 위한 연구가 진행 중이다. 논문 메타 데이터의 통합 관리를 위해서는 메타데이터 스키마의 매핑과 데이터 변환이 필요한데, 본 논문에서는 논문 메타데이터 변환에서의 문제를 분석하여 보고, 해결하기 위한 방법을 제시하였다. 또한 다양한 구문을 지원하면서 스키마에 유연하여 시스템 수정이 필요없는 도구를 설계하였다.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2011.05a
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pp.303-304
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2011
과학적 논문의 기초가 되는 과학 데이터들은 국가 차원에서 체계적으로 관리가 되지 않아 원활하게 유통 및 재활용이 되지 않고 있으며 논문 원문과 데이터들이 서로 연계, 통합되지 않아서 과학 데이터의 유통이 더욱 어려워지고 있다. 이 연구에서는 유통 측면에서 과학 논문과 데이터를 비교하고 연계, 통합을 위한 영구식별자의 도입 및 제도적 측면에서 데이터 기탁 및 데이터 리파지토리의 활성화 방안에 대해 논의한다.
이 논문에서는 메타데이터 레지스트리간의 메타데이터 교환을 위해 제안된 교환 프로토콜의 장점을 명시적으로 보이기 위한 시뮬레이션 결과에 대하여 기술한다. 기존 접근 방법들은 교환 메커니즘의 높은 복잡도, 지역 메타데이터 관리 시스템으로의 종속성, 새로운 메타데이터 관리 시스템의 추가를 위한 높은 비용 등의 문제점을 지닌다. 이를 해결하기 메타데이터 교환 프로토콜이 제안되었다. 그러나 지금까지의 연구에서는 정성적으로만 그 장점을 보였다. 이 논문의 목적은 정략적 관점에서 제안된 프로토콜의 장점을 기술하고자 함에 있다. 특히 이 논문에서는 질의 효율이 가장 중요한 문제로서 다른 요인에 의한 결과에도 영향을 주기 때문에 질의 효율성 문제에 초점을 둔다. 이를 위해 평가 항목과 평가 모델에 대해 정의한다. 질의 효율성 평가를 위한 요인 중에서 대상 메타데이터의 개수, 각 메타데이터를 구성하는 컴포넌트의 개수 및 각 컴포넌트들을 구성하는 속성들의 개수를 주 파라미터로 이용하였다. 이에 따라 시뮬레이션은 크게 세 가지 유형을 지니게 된다 정량적 평가를 통해 교환 프로토콜이 요구되는 이유와 그 정당성을 명시적으로 보인다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.10a
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pp.409-411
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2000
소프트웨어 제품의 품질을 보증하는 일은 매우 중요하며, 국제 표준인 ISO/IEC9126은 소프트웨어 품질 특성 및 측적 메트릭 표준을 제공하고 있다. 이때 ISO/IEC 9126에서는 소프트웨어를 프로그램, 절차, 규칙 및 관련문서로 한정하고 있기 때문에 데이터의 품질에는 적용할 수 없다. 본 논문에서는 데이터 품질 평가 및 제어를 위하여 오류 데이터 형태를 분류하고, 이를 기반으로 데이터 품질 특성을 추출한다. 추출된 데이터 품질 특성을 측정하기 위해, 오류 데이터를 품질 속성으로 하는 데이터 품질 특성을 추출한다. 본 논문에서 제시하는 데이터 품질 메트릭은 지식 공학(knowledge engineering) 시스템이 최종 사용자에게 제공하는 데이터나 지식의 품질 측정 및 제어에 기준이 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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