본 연구는 국내 문헌정보학 분야의 연구협업의 특성을 기관 단위로 협업지수들을 활용하여 비교 분석 하였다. 학문 분야로서 문헌정보학 분야에서의 협업에 대한 연구는 국가 단위로 비교하는 연구는 몇몇 이루어졌으나, 단위 국가 내에서 일어나는 기관 단위 협업에 대한 연구는 많지 않다. 본 분석을 위해 KCI(Korea Citation Index) 웹사이트에서 주제별 분류를 통해 문헌정보학 분야에 해당하고 KCI에 등재된 8개의 저널들을 데이터로 선택하였다. CC(Collaborative Coefficient), CAI(Co-Authorship Index), Local Collaborative Index(LCI), Domestic Collaborative Index(DCI)의 협업지수를 통하여 문헌정보학 분야 기관 간 협업 패턴에 대해서 비교 분석하였다. 중앙대학교, 연세대학교, 이화여자대학교의 경우 대학교라는 기관 특성 상 공동 연구가 주로 교수와 대학원생 간의 협업, 교수들 간의 협업 형태로 많이 이루어지는 점이 반영되었다. 멀티, 메가 단위의 공동 저자 유형에서 매우 높은 지수를 나타낸 KISTI의 경우 연구소라는 기관의 특성이 반영된 것으로, 팀 단위로 프로젝트 성격의 공동 연구가 이루어지는 것이 보편적인 연구소의 특성이 영향요인으로 작용한 것으로 볼 수 있다.
이 연구는 기독교 분야 인터넷 정보자원을 효율적으로 조직. 활용하기 위하여 기독교 분야 웹문서 분류체계의 모형을 제시하기 위한 것이다. 이를 위하여 (1) 문헌분류표인 KDC 4판, DDC 22판, LCC 2000년판의 기독교 분야의 강목을 비교 분석하고. (2) 국내 종합포털사이트 중 기독교 분야의 웹사이트 수가 많은 다음, 엠파스, 네이버의 기독교 분류항목을 비교 분석하며, (3) 기독교 종합포털사이트 중 가장 많이 이용되는 갓피플, 기독정보탐색 갓피아의 분류항목을 비교 분석하고, (4) KDC, DDC와 갓피플의 강목을 비교 분석한다. (5) 분석 결과를 토대로 웹문서를 위한 기독교 분야 분류체계(안)을 제시한다. 본 연구 결과, 1차구분은 10개 항목을 배정하고, 그 하위항목으로 2차 구분하여 세분한 2단계 계층구조를 설계하였다.
본 연구의 목적은 특허 문헌 분류에 가장 적합한 방법론을 발견하기 위하여 다양한 자질 추출 방법과 기계학습 및 딥러닝 모델을 살펴보고 실험을 통해 최적의 성능을 제공하는 방법론을 분석하는데 있다. 자질 추출 방법으로는 전통적인 BoW 방법과 분산표현 방식인 워드 임베딩 벡터를 비교 실험하고, 문헌 집합 구축 방식으로는 형태소 분석과 멀티그램을 이용하는 방식을 비교 검토하였다. 또한 전통적인 기계학습 모델과 딥러닝 모델을 이용하여 분류 성능을 검증하였다. 실험 결과, 분산표현 방법과 형태소 분석을 이용한 자질추출 방법을 기반으로 딥러닝 모델을 적용하였을 경우에 분류 성능이 가장 우수한 것으로 판명되었으며 섹션, 클래스, 서브클래스 분류 실험에서 전통적인 기계학습 방법에 비해 각각 5.71%, 18.84%, 21.53% 우수한 분류 성능을 보여주었다.
서지정보는 연구 주제의 최신 동향의 인지와 유용성을 검증하는 데에 참고할 수 있다. 즉, 각자 연구자들이 필요로 하는 문헌에 신속하게 접근하기 위해서는 학술논문에서 저자 정보, 요약, 초록, 참고문헌 등을 쉬운 방법으로 파악해야 한다. 그러나, 현재 출판되는 PDF 형식의 전자 학술논문은 출판 주체별로 고유한 양식을 띄고 있어서, 몇몇 특징에 의한 규칙 기반 추출법으로는 수많은 문헌에서 목표 정보를 추출하여 요약된 서지사항으로 자동 생성하기 어렵다. 이에 본 연구는 학술논문 서지사항 자동 생성에 있어서 양식의 다양성으로 인한 메타데이터 자동 추출의 난점을 극복할 방법을 제안한다. 제안하는 모델은 서지사항이 주로 기술되는 학술논문의 첫 페이지에서 목표 영역과 본문의 시작점을 구분할 수 있는 심층신경망 기반 모델과 앞의 모델로 추출된 서지사항을 상세한 메타데이터로 분류하고 재생성하는 규칙 기반 모델로 구성된다. 제안하는 모델은 참고문헌 요약정보를 생성하는 모델도 포함하는데, 본문의 말미와 참고문헌 시작점의 분리, 그리고 개별 참고문헌 추출을 규칙 기반 방법으로 진행하고, 추출한 각개 참고문헌의 서지정보를 분류하는 데에 심층신경망을 이용하도록 구성하였다. 추가로, 논문 자체의 서지정보를 전후처리 없이 추출/생성하는 모델의 가능성을 확인하기 위하여 참고문헌 영역까지 아우르는 모델을 구축하여 비교 실험을 진행하였다. 실험 결과 본 논문에서 제안하는 방식이 서지정보를 전후처리 하지 않고 진행한 비교 실험에 비하여 더 높은 성능을 보였다.
본 연구는 국내외 문헌정보학분야의 대표적인 10개 학술지에서 2001부터 2004까지 발표된 1,768편의 연구논문을 대상으로 통계사용을 비교하였고, 그 중 추론통계를 사용한 345편의 논문에서 사용된 추론통계기법을 국내외, 학술지 주제영역별, 논문의 연구주제별, 연구방법별, 저자의 전공별로 분석하였다. 2001년 이후 기술통계와 추론통계의 사용은 증가하였으나, 외국에 비하여 국내에서의 사용률은 유의하게 낮은 차이를 보였다. 추론통계를 사용한 345편의 논문은 국내외, 학술지 주제영역별, 연구주제별, 연구방법별, 저자의 전공별 차이가 있었다. 사용된 추론통계기법은 국내외 간에, 학술지 주제영역 간에 차이가 있었다. 전체적으로 다변량분석이 가장 많이 사용되었다. 추론통계를 사용하는데는 가설 설정에서부터 가설을 검정하고, 검정통계량과 유의확률을 제시하고, 모형의 적합성을 해석하는데 보다 주의깊은 논의가 필요한 것으로 분석되었다.
본 연구에서는 사전학습 된 언어 모델을 기반으로 양방향 게이트 순환 유닛 모델과 조건부 랜덤 필드 모델을 활용하여 참고문헌을 구성하는 메타데이터를 자동으로 인식하기 위한 연구를 진행하였다. 실험 집단은 2018년에 발행된 학술지 40종을 대상으로 수집한 PDF 형식의 학술문헌 53,562건을 규칙 기반으로 분석하여 추출한 참고문헌 161,315개이다. 실험 집합을 구축하기 위하여 PDF 형식의 학술 문헌에서 참고문헌을 분석하여 참고문헌의 메타데이터를 자동으로 추출하는 연구를 함께 진행하였다. 본 연구를 통하여 가장 높은 성능을 나타낸 언어 모델을 파악하였으며 해당 모델을 대상으로 추가 실험을 진행하여 학습 집합의 규모에 따른 인식 성능을 비교하고 마지막으로 메타데이터별 성능을 확인하였다.
본 연구는 미국 문헌정보학과 홈페이지에 나타난 강령분석을 바탕으로 문헌정보학의 주요 개념에 대한 담론을 연구하고자 한다. 이를 위해 본 연구는 비평적 담론분석을 사용하였으며, 1) 문헌정보학 강령구조의 접근성, 제목, 구조를 조사하였으며, 2) 정체성 분석을 위해 의무적 용법, 어휘분석, 행위분석을 실시하였다. 3) 문헌정보학의 다양성을 분석하기 위하여 비교분석을 통한 문헌정보학과의 특성을 살펴보았다. 본 연구는 담론분석을 문헌정보학 분야와 연계하여 정체성을 밝히는 연구의 예가 될 것으로 기대한다.
최근 기록보존업무가 강화되고 공공기관의 기록물 관리법이 제정, 시행되게 됨에 따라 문헌정보학계는 물론 역사학계, 행정학계에서도 나름대로의 학문적 이론을 토대로 기록보존학을 자신의 학문영역으로 흡수 통합하려는 노력을 기울이고 있다. 이에 따라 본 연구는 문헌정보학 관점에서 도서관과 기록보존소의 기능과 업무에서 공통점과 차이점을 살펴보고 현재 각 국에서 시행되고 있는 기록보존제도의 주요 내용을 비교하는 데 있다.
China has countless ancient books that contain thousand years of continuously recorded history across every generation. It is essential to organize the ancient cultural literature in order to better communicate. The study of ancient Chinese literature recently has become a subject of priority. Shi-Ji, one of the representative documents, is used for record keeping because of its experience with ancient Chinese historic materials and artifacts. This draft of Shi-ji is based on ancient Chinese research methods with the purpose to explore the character, phonology, syntax, exegesis and collation of historical value.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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