본 연구는 저자서지결합분석을 사용하여 한국 문헌정보학의 1990년대와 2000년대 지적구조와 그 변화를 분석하는데 목적을 두고 있다. 이를 위해 첫째, 군집분석, 다차원척도법을 통하여 시기별 세부 주제 영역을 밝혔다. 둘째, 네트워크 분석을 통해 세부 주제 영역 간 관계를 시각화하고 전역 중심성이 높은 주제 영역을 확인하였다. 셋째, 1990년대와 2000년대 지적구조 비교를 통해 시간의 경과에 따른 주제 영역의 흐름을 규명하였다.
현대사회의 다양하고 복잡한 문제들을 해결하기 위해 학문영역을 넘나드는 학제적 연구가 등장하게 되었다. 본 연구에서는 최근 다양한 영역에서 주목 받고 있는 빅데이터 분야를 대상으로 학제성을 규명하고 학제적 구조를 파악하고자 하였다. 이를 위해 빅데이터를 다룬 학술지 총 1,083종의 데이터를 수집하였다. 이 중 420종(38.8%)의 학술지에 둘 이상의 Web of Science SC범주가 부여되었고, 239종(22.1%)에 부여된 SC범주는 상이한 학문영역에 속하여 빅데이터 분야의 비교적 높은 학제성을 확인할 수 있었다. 이와 함께 논문 게재 상위 56종의 학술지를 대상으로 서지결합분석 네트워크를 생성한 결과 총 10개의 군집이 나타났다. 10개 군집 중 7개 군집이 컴퓨터공학 분야에 해당하여 대부분의 연구가 빅데이터의 저장, 처리, 분석 등 기술적인 부분에 집중되어 있었다. 이외에도 군집분석을 통해 과학기술, 공학, 커뮤니케이션, 법학, 지리학, 생명공학 등 다양한 분야에서 빅데이터의 분석과 활용에 관한 연구가 이루어지고 있음을 확인할 수 있었다. 마지막으로 네트워크에서 매개중심성, 최근접중심성, 삼각매개중심성을 측정한 결과 컴퓨터공학 분야의 학술지들이 네트워크에 미치는 영향력이 크고 주제적 연관성이 강한 것으로 나타났다.
인터넷의 자원에 접근하기 위해서는 그 정보를 조직화할 필요성이 있으며, 조직화된 자료들은 디지털화되어 서비스될 수 있도록 기술이 발전하고 있다. 따라서, 현존하는 도서관의 편목 기술과 절차를 응용하여 인터넷 자원에 적용한 OCLC 매뉴얼과 네트워크상의 자원에 대한 목록을 메타데이타로 기술한 DUBLIN core 기술법을 비교분석하여, MARC 포맷으로의 변환을 살펴 본 바, 더블린 코아 형태로 제공되는 메타데이타 요소는 MARC포맷의 각 필드로 변환 할 수 있어야 하며, 더블린 코아와 같은 간략형 서지레코드의 요소를 더욱 개발해야 한다. 또한, 여러 유형의 메타데이타 통합에 대한 방법으로 MARC에 대한 수정 및 새로운 필드의 마련이 필요하며, 표준기술규칙의 마련으로 정확하고 대량의 데이터를 구축하며, 특히 이러한 기술법을 익힌 전문가들의 등장이 필요할 것이다.
우리 협회에서 간행된 한국목록규칙 3판(KCR3)은 국내의 기술목록수준을 국제적인 수준으로 한 단계 진전시키는 중요한 계기가 되었다고 자부합니다. 그 근거로 국제서지기술법(ISBD)을 수용하여 서지기술단위저록방식을 규정함으로써, 기술만으로 완전한 저록을 구성할 수 있게 되었으며, 특히 우리의 언어나 사고과정에 기초한 한국적 특수성을 목록규칙에 반영할 수 있었다는 점을 들 수 있습니다.
그러나 종래 KCR3은 단행본 중심의 목록규칙이라는 한계가 있었고, 따라서 연속간행물과 기타 비도서자료에 대한 기술규칙의 제정이 요구되어 왔습니다. 각종 비도서잘(비책자자료)와 네트워크자원이 대량으로 간행되는 시점에서 이들 다양한 유형의 자료를 목록에서 수용할 수 있는 통합된 목록규칙이 요구되고 있는 실정임에도 불구하고, 규칙제정에 소요되는 시간과 인력을 고려하여 우선 일차로 연속간행물용 목록규칙(안)을 내어 놓게 된 것입니다.
이 목록규칙(안)은 그 동안 2년여에 걸쳐 우리 협회 목록위원회를 중심으로 회의와 토록과정을 거친 것으로 도서관계에 종사하시는 사서 여러분의 의견을 수용하고자 하오니, 애정과 관심으로 검토해 주시고 좋은 의견을 개진해 주시길 간곡히 부탁드립니다. 목록규칙은 바로 우리 도서관인 모두가 다듬고 만들어 가야 할 책무가 있기 때문입니다. 어떤 형태의 의견이나 권고안, 수정안이라도 좋으니 여러분의 많은 관심과 협조를 기대합니다.
Linked Data는 서로 분리돼 있는 데이터를 HTTP와 SPARQL을 이용하여 한 번에 질의하는 것이 가능하다. 많은 공공정보들이 여러가지 형식으로 공개되고 있지만 데이터의 재사용성을 높이고 공개된 다른 데이터들과의 활용도를 높이기 위해 Linked Open Data (LOD)로 발행되고 있다. 국내 LOD 중 국가서지 Linked Data와 RISS Linked Data를 중심으로 발행현황을 살펴보고 LOD 발행 후 외부자원과의 연결을 시도한 활용서비스에 대하여 점검하고 활용방안에 대해 고찰하였다. LOD 발행에 있어 SKOS, FOAF, DC 등과 같은 국제 표준용어집을 사용하여 연계 용이성을 확보하고 LOD 연계에 대한 실질적 활용과 운용경험을 공유할 수 있는 플랫폼의 중요성을 제안하였다. 또한 국내외 LOD 플랫폼을 통해 홍보 및 네트워크를 구성하는 노력과 기술적인 운용에 대한 가이드의 필요성을 제안하였다.
과학기술은 기술영역간의 관계를 통해 고유한 연구영역을 그리며 발달하며, 이는 학제의 다양성을 바탕으로 기존 기술들이 독특한 결합과정의 형성을 의미한다. 기술의 결합과정은 지식의 결합과정 관점으로 이해할 수 있다. 본 연구에서는 기존의 에너지산업과 다른 특성을 갖는 신 재생에너지의 기술발전경로를 '지식흐름'의 관점에서 탐색하여 신 재생에너지 연구의 학제 구조 및 다양성을 살펴보고자 한다. 계량서지학적 분석은 데이터 수집의 간편성 및 초기 연구결과물 분석에 적용할 수 있다는 장점에 의해 여러 분야에서 폭넓게 응용되어 왔다. 특히, A.L Porter(1984)에 의해 'citation'을 이용한 학제간관계 측정에 적용하여 계량서지학적 방법을 바탕으로 지식흐름을 관찰하는데 선구적인 방법을 제시하였다. 또한 Tijsen(1992)은 동시분류분석방법을 적용하여 네덜란드 에너지 연구분야의 학제구조를 분석하였고, Kajikawa(2007)은 에너지분야의 신기술인 태양전지와 연료전지에 한정하여 인용네트워크 분석을 수행하여 연구발전의 경향을 알아보았다. 이에 본 연구에서는 계량 서지학적 방법의 하나인 co-classification 방법론을 적용하여 태양광 분야 중 태양전지에 초점을 맞추어 학제 간 다양성 분석 연구를 수행 하였다. 태양광은 신 재생에너지 중 전후방연관 파급효과가 가장 큰 분야이며, 반도체 기반기술을 바탕으로 그 기술을 전개할 수 있기에 국내 산업과의 연관도가 높은 산업이다. 태양전지의 연구 동향 파악 및 고유의 연구영역을 도출을 분석하기 위한 기본 자료는 ISI의 'Web of Science'를 기반하여 수집하였다. 또한 태양광 연구의 연구구조 파악을 위하여 계량서지학분석의 하나인 'co-classification' 방법론을 추가적으로 적용하여 학제간의 분석을 수행하였다. 분석결과 1979-2009년까지의 태양전지 연구 논문 2,602개를 바탕으로 동시에 2개 이상의 SC를 포함한 논문은 총 논문의 51.8%이며, 출현한 SC는 65개로 분석되었다. 이 중 2개 이상의 SC가 동시에 출연한 횟수는 증가하는 경향을 가짐을 알 수 있었다. 이는 과학기술의 발전이 기술의 결합과정 또는 지식의 결합과정 관점으로 이해할 수 있음을 확인할 수 있었다.
기계 학습은 인간의 지능을 아직 일부만 모델링하여 활용하는 기술임에도 불구하고 다양한 기술 분야에서 새로운 가능성을 열어주는 미래 시장의 핵심이다. 상용 네트워크 보안 시스템은 특정 규칙들을 정해 놓고 규칙에 어긋난 정보에 대하여 보안 위험이 있을 수 있다고 판단을 한다. 하지만 규칙을 잘 정의해 놓은 시스템에서 보안 위험이라고 경보가 나는 경우의 80% 이상이 일반적으로 오탐이다. 상용 네트워크 보안 시스템에 기계 학습을 활용하면 사람이 규칙으로 정의하기 어려운 정보의 재내 의미를 스스로 학습하여 분류에 활용할 수 있다. 본 연구에서는 이처럼 네트워크 공격 중 이상 공격 탐지에 기계 학습을 활용한 연구들에 대해 살펴보도록 하겠다.
본 논문에서는 하나의 중계기가 하나의 송신기로부터 신호를 받아 증폭한 후에 수신기로 재전송하는 방식으로 송신기와 수신기 사이의 통신을 돕는 네트워크를 고려하였다. 중계기가 독자적인 에너지원이 없는 경우 일정한 양을 에너지를 확보하여 중계에 사용하기 위해서 송신기로부터의 신호를 에너지로 하베스팅하는 모델을 생각하였다. 또한, 나아가 현재의 다양한 무선통신 네트워크에서 사용중인 적응변조를 적용하여 항상 일정이상의 비트오율을 만족할 수 있는 더욱 현실적인 모델이 되도록 하였다. 이러한 모델에서 정해진 만큼의 시간을 하베스팅에 사용했을 경우 처리율을 구하였으며, 나아가 그 시간을 최적화하여 유도한 처리율을 최대화하는 문제를 만들었다.
본 연구는 정보학 분야의 저명한 연구자 T.D.Wilson의 연구주제 분야를 네트워크 분석을 이용하여 해석해보고, 그의 연구는 물론 정보학 분야의 연구주제에 관한 이해를 도모하는 데 연구의 목적이 있다. 이를 위해 그의 저작을 대상으로 서지결합분석 방법을 이용한 군집 분석을 실시하여 연구주제를 나누어 보고 대표적인 연구주제와 논문, 그리고 인용빈도와의 관계를 규명하였다. 패스파인더 네트워크와 노드엑셀을 이용한 분석 결과, 대표적인 연구주제는 정보행위연구이고 논문으로는 "Human information behavior(2000)"로 나타났다. 더불어 '정보요구'라는 핵심 연구주제 아래 정보탐색, 정보관리, 정보이용, 웹정보에 이르는 정보학 분야의 다양한 연구가 이루어졌음을 알 수 있다.
연구전선이란 연구논문들 간에 인용이 빈번하게 발생하며, 지속적으로 발전이 이루어지고 있는 연구영역을 의미한다. 연구행위가 집중되는 핵심 연구분야로 발전 가능성이 높은 연구전선을 조기에 예측해내는 것은 학계와 산업계, 정부기관, 나아가 국가의 과학기술 발전에 큰 유익을 가져다 줄 수 있는 유용한 사회적 자원이 된다. 본 연구는 복합자질을 활용하여 연구전선을 추론하는 모델을 제시하고자 시도하였다. 연구전선 추론은 핵심 연구영역으로 발전할 가능성이 높은 문헌들이 포함될 수 있도록 문헌을 복합자질로 표현하고, 그 자질들을 심층학습하여 새로 발행된 문헌들이 연구전선에 포함될 수 있는지 그 가능성을 예측하였다. 서지 자질, 네트워크 자질, 내용 자질 등 복합자질 세트를 사용하여 문헌을 표현하고 피인용을 많이 받을 가능성이 있는 문헌을 추론하기 위해서 확률기반 팩터그래프 모델을 적용하였다. 추출된 자질들은 팩터그래프의 변수로 표현되어 합-곱 알고리즘과 접합 트리 알고리즘을 적용하여 연구전선 추론이 이루어졌다. 팩터그래프 확률모델을 적용하여 연구전선을 추론 구축한 결과, 서지결합도 4 이상으로 구축된 베이스라인 연구전선과 큰 차이를 보였다. 팩터그래프 기반 연구전선그룹이 서지결합 기반 연구전선그룹보다 문헌 간의 직접 연결정도가 강하며 연결 관계에 있지 않은 두 개의 문헌을 연결시키는 매개정도 또한 강한 집단으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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