본 연구에서는 계량학적 측정을 통하여 DIALOG 데이터베이스에 등재되는, 즉 국제적으로 서지정보가 배포되고 있는, 한국학술지의 규모와 그 학술지들이 등재되는 데이터베이스들의 특성을 분석하였다. 87종의 DIALOG 색인·초록 데이터베이스를 검색한 결과 1990년에서 1997년 사이에 논문이 1편 이상 수록된 한국학술지는 248종이며, 한국학술지 논문이 한편이라도 수록된 DIALOG 데이터베이스는 52종으로 밝혀졌다. 141종(56.9%)의 학술지는 1종의 데이터베이스에만 등재되어 있다. 국제적으로 많이 색인 또는 초록되는 한국학술지는 대부분 자연과학영역의 학술지, 그리고 영문학술지이다. DIALOG 색인·초록 데이터베이스가 한국학술지를 등재하는 정도는 어떤 학문영역의 데이터베이스이냐에 따라, 또한 데이터베이스의 학술지 선정방침(선택적 또는 포괄적)에 따라 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 아직까지 한국학술지 논문들이 색인 초록을 통하여 국제적으로 알려질 수 있는 가능성, 즉 국제적 색인 초록 데이터베이스에 수록되는 정도는 아주 미약하다. 자연과학영역의 학술지는 양적으로 상당한 수준에 올라 있으나, 인문·사회과학영역의 한국학술지는 매우 취약한 수준이다.
한국학술지의 국제 색인ㆍ초록 데이터베이스 등재 여부를 추적하는 것은 한국학술지의 국제적인 위상을 파악하는데 중요하며, 학술지의 구체적인 평가자료로서도 중요한 역할을 할 것이다. 본 연구에서는 세계최대의 데이터뱅크중 하나인 DIALOG 데이터베이스에 등재되는 한국학술지와 그 학술지들이 등재되는 데이터베이스에 대해 계량학적 측정을 통하여 그 특성을 분석·규명하였다.
최근 Elsevier사에서 제작하여 현재 베타버전으로 시험 서비스 중에 있는 Scopus는,13,000여종의 학술지에 수록된 2,600만여 건의 논문에 대한 초록을 제공하는 세계에서 가장 규모가 큰 웹 데이터베이스이다. 여기에는 SCI와 SSCI에 등재된 7,000여종의 학술지와 자체적인 학술지 선정기준에 의해 추가한 6,000여종의 학술지에 수록된 논문에 대한 초록을 제공하고 있다. 또한 최근 5년간의 학술지에 수록된 각 논문의 참고문헌을 제공하고 있으며, 이들 참고문헌을 토대로 각 논문에 대한 피인용 회시수와 인용문헌에 대한 정보도 제공하고 있다. 이처럼 최근 등장한 Scopus가 SCI와 SSCI에 수록된 학술지를 망라하고 있을 뿐 아니라 인용정보도 제공하고 있다는 점에서, 현재 전세계적으로 가장 대표적인 인용색인인 SCI, SSCI및 A&HCI의 웹 데이터베이스인 Web of Science와 필적할 것으로 보인다. 그러나 Elsevier사에서는, 엄격한 심사기준에 의해 핵심 학술지만을 유지시키고 있는 Thomson-ISI사와는 달리, 학술지의 망라성에 비중을 두고 최소한의 질적 수준을 갖춘 학술지라면 모두 Scopus에서 별도로 추가한 6,000여종의 학술지에 대해 다각적인 측면에서의 검증이 필요할 것으로 보인다.
국내에서는 연구업적을 평가할 때에, 주요국제색인 초록에 수록되는 외국 학술지에 게재된 한국의학노문에 가중치를 부여하고 잇다. 본 논문에서는 이러한 연구업적평가에 이용되는 의학분야의 주요 색인 및 초록 데이터베이스인 EMBASE, MEDLINE, SCISEARCH에 수록된 논문중 1990년에서 1995년 사이에 외국학술지에 발표된 한국의학논문의 중복정도를 측정하고, 그 특성을 분석하여 연구업적 평가의 효율성과 타당성을 제고하기 위한 데이터베이스 선정방법을 제시하고자 하였다. 한국의학논문이 게재되는 학술지의 주제분야, 발행국, 언어 등은 데이터베이스간에 서로 큰 차이를 보이지 않았다. 따라서 각 데이터베이스에서 검색된 논문의 수량만으로 데이터베이스 선정방법을 제시하는 기준으로 하여야 할 것이다. 의학연구업적을 평가할때에, 한개의 데이터베이스를 사용한다면 MEDLINE보다는 한국의학논문이 가장 많이 검색된 SCISEARCH를, 두 개의 데이터베이스를 활용한다면 EMBASE를 추가하는 것이 효율적인 데이터베이스 선정방법이라고 할 수 있다.
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.
ISTI는 국내에서 발간되는 과학기술 학술논문을 가공해서 데이터베이스로 구축, 제공하고 있으며 그 규모는 2010년에 100만건을 넘어서고 있다. 규모가 늘어남에 따라 체계적인 주제 분류 등 검색의 효율화를 위한 부가적인 가공이 필요하다. 전통적으로 정보를 가공하는 방법으로 초록화, 분류, 색인, 추록화 등을 혼용하여 사용하고 있다. 이 가운데 색인과 분류는 특히 정보 검색에 유용한 도구로 활용되고 있다. 이 논문에서는 기 구축된 과학기술문헌 데이터베이스에 분류 코드와 색인어를 부여하여 검색효율을 향상시키기 위한 방안을 제안한다.
사내(社內) 및 자사관련(自社關聯) 외부자료를 효율적으로 관리하여 사내(社內) 직원(職員)에 제공하여, 사내(社內) 보유정보를 공유함으로써 효과적인 기업활동(企業活動)을 지원하는 사내(社內) 데이터베이스 구축사업은 크게 개념설계, 데이터베이스 포맷설계, 색인초록작성, 데이터베이스 운영 및 유지보수 등의 단계로 분류할 수 있다. 본고(本稿)에서는 사내(社內) 데이터베이스를 본격적으로 구축하기에 앞서 사내(社內) 정보유통지원체제 및 활용자원 등을 체계화시키는 개념설계 방법을 제시하고자 한다.
본 연구는 동시출현 단어분석 기법을 이용하여 최근 전세계적으로 많은 주목을 받고 있는 빅데이터(Big Data) 관련 연구 동향과 연구 영역을 분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 인용색인데이터베이스인 Web of Science SCIE(Science Citation Index Expanded)에서 분석 대상 논문을 수집하였다. 논문 수집을 위한 검색식은 은 Title(논문 제목), Abstract(초록), Author Keywords(저자 키워드), Keywords $Plus^{(R)}$의 네 가지 필드를 동시에 검색하는 주제어(topic)가 "big data"를 포함하고 있는 논문 563편을 대상으로 동시출현단어 분석을 수행하였다.
이 연구의 목적은 웹 자원의 서지적 조직과 접근에 관련된 이론과 실무적 동향을 살펴보구 국내의 도서관에서 적응할 수 있는 방안을 모색하고자 하는 것이다. 문헌조사 및 국내외 다섯 개의 대학도서관의 웹 사이트에서 실제적인 웹 자원의 조직과 접근의 사례를 분석하였다. 웹 자원을 전자 저널 색인 초록 데이터베이스, 그 밖의 웹 사이트로 구분하여 살펴본 결과, 도서관마다 이들을 전체적 혹은 부분적으로 종합목록에 통합하거나, 전자 저널 게이트웨이나 웹 링크에만 의존하는 등 조직과 접근 제공의 방법이 상이하였고, 특히 국내 도서관들이 보다 적극적이고 체계적인 웹 자원의 수집과 활용, 국가적인 서지통정의 수립 등이 필요하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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