본 연구는 급변하는 대학환경에 대응하기 위한 전략으로 문헌정보학과에 대한 인지도 및 선호도를 조사할 뿐만 아니라 문헌정보학과의 진로에 대한 인식을 높이고자 수행되었다. 이를 위해 고등학교 학생들을 대상으로 설문조사를 수행하였으며, 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 우리나라 고등학생들의 사서 및 문헌정보학과에 대한 인지도는 보통 이하로 매우 낮은 것으로 나타났다. 둘째, 문헌정보학과의 진로에 대한 인지도와 선호도를 조사하였으며, 문헌정보학과를 졸업한 후 진출할 수 있는 직장으로 생각되는 기관에 대해 공공도서관, 국가도서관, 대학도서관, 학교도서관 순으로 응답하였으나, 취업하고 싶은 직장은 방송국 자료실, 국가도서관, 학교도서관, 대학도서관, 공공도서관, 포털업체 순으로 나타났다. 셋째, 문헌정보학과의 진로에 대한 인지도는 문헌정보학과에 대한 선호도에 매우 큰 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 문헌정보학과에 대해 들어본 적이 있는 학생들이 문헌정보학과를 선택할 확률이 높다고 예측할 수 있다. 본 연구결과는 문헌정보학과의 진로에 대한 인식을 높임으로써 문헌정보학의 경쟁력을 높이는데 활용될 수 있을 것이다.
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.
딥러닝 연구동향에 대한 계량서지적 분석을 자아 중심 주제 인용분석 기법을 활용하여 시도하였다. 이를 위해서 Web of Science에서 'deep learning'으로 검색된 인용빈도 상위 15건의 논문을 핵심 논문으로 삼고, 이들 핵심 논문 15편을 인용한 논문 집합을 자아 문헌집합으로 삼았으며, 자아 문헌집합들이 인용한 주요 문헌들을 인용 정체성 문헌집합으로 설정하였다. 인용 정체성 문헌집합에 대해 동시인용분석을 실시하여 주요 문헌, 주요 연구 주제를 파악하고, 영향을 끼친 주요 선행 연구를 파악해보았다.
문헌범주화에서는 학습문헌집합에 부여된 주제범주의 정확성이 일정 수준을 가진다고 가정한다. 그러나, 이는 실제 문헌집단에 대한 지식이 없이 이루어진 가정이다. 본 연구는 실제 문헌집단에서 기 부여된 주제범주의 정확성의 수준을 알아보고, 학습문헌집합에 기 부여된 주제범주의 정확도와 문헌범주화 성능과의 관계를 확인하려고 시도하였다. 특히, 학습문헌집합에 부여된 주제범주의 질을 수작업 재색인을 통하여 향상시킴으로써 어느 정도까지 범주화 성능을 향상시킬 수 있는가를 파악하고자 하였다. 이를 위하여 과학기술분야의 1,150 초록 레코드 1,150건을 전문가 집단을 활용하여 재색인한 후, 15개의 중복문헌을 제거하고 907개의 학습문헌집합과 227개의 실험문헌집합으로 나누었다. 이들을 초기문헌집단, Recat-1, Recat-2의 재 색인 이전과 이후 문헌집단의 범주화 성능을 kNN 분류기를 이용하여 비교하였다. 초기문헌집단의 범주부여 평균 정확성은 16%였으며, 이 문헌집단의 범주화 성능은 $F_1$값으로 17%였다. 반면, 주제범주의 정확성을 향상시킨 Recat-1 집단은 $F_1$값 61%로 초기문헌집단의 성능을 3.6배나 향상시켰다.
전문데이터베이스는 원문의 접근가능성과 전문탐색의 장점으로 인해 최근 급속하게 발전하고 있다. 그러나 이제까지 대부분의 전문데이터베이스는 문헌의 구조를 고려하지 않고 본문의 문자열에서 자동추출한 색인어를 대상으로 비통제탐색방법을 사용하여 왔으므로 효율적이고 다양한 검색방법을 적용하기 어려웠다. 본 연구에서는 SGML을 이용하여 문헌을 구조화하고 이를 이용한 색인시스템을 설계함으로써, 문헌구조를 이용한 다양한 검색이 가능하도록 하였다. 이를 위해 논문을 대상으로 하여 문헌의 구조를 분석하고, 주요 문헌요소인 초록, 목차, 본문, 참고문헌의 특성을 색인에 반영하였다. 색인시스템은 문헌요소를 태그와 텍스트데이터로 분석하여 색인하는 일차색인과, 일차색인에 의해 만들어진 문헌요소테이블과 내용데이터파일을 이용하여 주요 문헌요소를 색인한 이차색인으로 구성된다.
최근 학술문헌이 급격하게 증가함에 따라, 학술문헌간의 연결성 및 메타데이터 추출 등의 핵심 자원으로서 활용할 수 있는 참고문헌에 대한 활용 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 국내 학술지의 참고문헌이 가진 각 메타데이터를 자동적으로 인식하여 추출할 수 있는 참고문헌 메타데이터 인식에 대하여, 연속적 레이블링 방법론을 기반으로 접근한다. 심층학습 기술 중 연속적 레이블링에 우수한 성능을 보이고 있는 Bidirectional GRU-GRU CRF 모델을 기반으로 참고문헌 메타데이터 인식에 적용하였으며, 2010년 이후의 10종의 학술지내의 144,786건의 논문을 활용하여 추출한 169,668건의 참고문헌을 가공하여 실험하였다. 실험 결과, 실험집합에 대하여 F1 점수 97.21%의 우수한 성능을 보였다.
생의학 분야 문헌의 양이 빠르게 증가함에 따라, 생의학 연구자들이 필요로 하는 정보를 얻기가 어렵게 되었다. 이를 해결하기 위해, 인간-컴퓨터 상호작용 분야에서는 생의학 문헌 검색 시스템, 또는 생의학 문헌의 정보 추출 시스템 등에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 생의학 문헌으로부터 정보를 자동으로 추출하기 위한 관계정보 추출 시스템에 대해 소개한다. 소개하는 시스템은 크게 요약 수집 모듈, 관계 추출 모듈, 관계 가시화 모듈로 구성되어 있다. 우선, 요약 수집 모듈에서는 특정 주제의 문헌들을 검색 및 수집한다. 그리고, 관계 추출 모듈에서는 수집된 문헌들에 대해서, 단백질/유전자 등의 생물학 개체를 인식하고, 구문분석을 통하여 인식된 개체들 사이의 관계를 추출한다. 마지막으로, 관계 가시화 모듈에서는 추출된 관계를 통합하여 네트워크 형태로 가시화한다. 이 시스템은 생물학 실험 이전의 문헌 기반 타당성 검사, 단백질-단백질 상호작용 또는 특정 질병과 유전자의 조절관계 분석, 또는 대용량 문헌 처리를 통한 패스웨이 데이터베이스 구축 등에 활용될 수 있다.
문헌정보학이 하나의 학문으로 발전해옴에 따라 문헌정보학 연구의 중요성도 높아지고 있다. 이에 본 논문은 문헌정보학 연구의 이론적 근거를 살펴보고 본 연구의 배경을 살펴본 뒤, 1993년부터 1997년까지의 한국문헌정보학회지와 한국정보관리학회지에 발표된 연구들을 대상으로 문헌정보학에 대한 연구를 조사${\cdot}$분석하고 이를 바탕으로 문헌정보학 연구에 관한 몇 가지 관점을 제시하고 있다.
본 연구는 미국 ALA (American Library Association)가 인정한 문헌정보학 석사과정 (Master of Library Services) 교육과정에서 연구방법론의 현황과 특성을 분석하고, 문헌정보학 프로그램이 개설된 기관 내 다른 대학원 프로그램에서의 연구방법론의 위상을 문헌정보학과와 비교하였다. 연구결과 문헌정보학의 경우, 연구방법론에서 다루어지는 내용들이 매우 다양하고 일관성이 없었으며, 다수의 문헌정보학 프로그램들 내에서 연구방법론이 필수과목이 아니었으며, 상위20위에 드는 학교 중 절반만이 연구방법론을 필수과목으로 요구하였다. 그러나, 문헌정보학 프로그램이 개설된 기관 내의 자연과학 프로그램, 대부분의 사회과학 프로그램, 경영학 석사과정 (MBA), 사회복지학 석사과정들이 연구방법론을 핵심과목으로 요구하였으며, 이들 분야들은 자신의 분야의 특수성을 반영하는 연구방법론 과목을 개설하였다. 또한 이들 분야의 프로그램들을 승인하는 국가적인 기관들이 연구방법론의 필수과목 개설을 명시하였다. 털 연구는 문헌정보학의 학문적 경쟁력을 강화하고, 연구의 질을 향상시키기 위해서는, 문헌정보학 학문의 특수성을 반영할 수 있는 연구방법론의 개발과 연구방법론의 핵심과목 지정이 중요함을 제시한다.
본고에서는 국내 대학도서관과 국외 프로젝트 등 전자문헌제공의 현황분석을 기반으로, 대학도서관이 수행해야 할 전자문헌제공의 단계별 모형을 제시하고자 한다. 모형의 단계는 이용자의 신청단계, 전자문헌 구축단계, 전자문헌 전송단계로 구성되며, 대학도서관은 전자문헌제공을 각 단계별로 실시하여 최신 정보를 요구하는 이용자의 정보 욕구를 충족시킬 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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