이 연구의 목적은 국내 약학 연구에서 활용되는 주요 학술지를 조사하고 주요 연구 영역을 파악하는 것이다. 이를 위해서 한국 약학 분야 연구자의 연구성과물을 대상으로 학술지 인용빈도 분석과 동시인용 분석을 수행하였다. 한국 연구자의 인용 데이터는 SCOPUS와 KSCD로부터 수집하였다. 인용빈도 분석 결과 116종의 핵심 학술지가 파악되었으며 패스파인더 네트워크로 학술지 간 관계를 표현하였다. 학술지 상관행렬에 대한 요인분석을 통해 18개의 연구 영역이 도출되었고 관련 학술지를 함께 제시할 수 있었다.
인터넷의 급속한 확산으로 디지털콘텐츠가 기하급수적으로 증가하고, 그 종류도 매우 다양해졌다. 분산 네트워크 환경하인 인터넷을 통해 디지털콘텐츠의 식별 및 검색을 용이하게 하기 위해서는 메타데이터의 조직과 관리가 필요하다. 본 연구는 여러 분야에서 다양하게 접근되고 있는 메타데이터 포맷의 데이터 요소를 비교 분석함으로써 상이한 메타데이터 포맷의 상호운용성 확보를 위한 기초 자료를 제공하고자 하였다. 포괄적으로 모든 영역에서 사용되고 있는 디지털콘텐츠의 메타데이터 포맷으로 Dublin Core, Semantic Header, MARC, IAFA Templates TEI Header를 선정하여 문헌고찰을 통하여 비교분석을 수행하였다.
Purpose: This study aims to conduct a systematic literature review to suitably identify wide and specific issues and topics on service quality in supply chain. Methods: This study is to investigate service quality in supply chain research using a systematic literature review methodology. In order to extract influential journals and papers, we used the SJR impact factor provided by the SCOPUS database. The collected 169 papers were analyzed using bibliometric analysis, citation analysis as well as keywords network. Results: We conducted a bibliometric analysis to identify top authors contributing to service quality in supply chain and their issues, and further examined important keywords and new emerging keywords. In addition, we extracted five influential papers by PageRank to clarify critical issues and divided into five clusters to identify topics of service quality in supply chain by using network-based approach. In order to examine comprehensive issues and topics of service quality in supply chain, we constructed a keyword network to observe difference in the classification of important keywords across network centrality measures. Conclusion: Our study reviewed literature on service quality in supply chain and explored the future directions and trends of service quality in supply chain.
본 연구의 목적은 광의의 측면에서 지식정보제공이라는 공동의 임무를 수행하는 도서관, 기록관, 박물관간의 협력 플랫폼 구축에 관한 연구의 동향을 토픽 모델링을 통하여 파악하기 위한 것이다. 연구의 목적을 달성하기 위하여 Scopus로부터 이들 세 기관을 동시에 다루는 논문 637편의 서지정보를 수집하였다. 수집된 서지정보 중에서 초록을 대상으로 NetMiner V.4를 통하여 총 5,218개의 단어를 추출한 후 토픽모델링 분석하였으며, 그 결과는 다음과 같다. 첫째, tf-idf의 가중치에 따른 단어출현 빈도를 분석한 결과 '보존(Preservation)'이 가장 높게 나타났으며, 둘째, LDA(Latent Dirichlet Allocation) 알고리즘을 통한 토픽모델링 분석결과 13개의 주제 영역이 도출되었다. 셋째, 13개의 주제 영역을 네트워크로 표현한 결과 '리포지터리 구축(Repository Construction)'을 중심으로 기관간의 협력, 정보자원 보존을 위한 환경 구축, 정부차원에서의 제도와 정책 발굴, 정보자원의 생애주기, 정보자원의 전시, 정보자원의 검색 등이 서로 밀접한 관련성을 가진 것으로 나타났다. 넷째, 13개의 주제 영역의 연도별 동향을 살펴보면, 1998년 이전의 연구는 제도와 정책 발굴, 정보자원의 검색, 정보자원의 생애주기 등과 같이 특정 주제에 한정된 반면, 그 이후의 연구는 보다 다양한 주제를 다룬 것으로 분석되었다.
대학의 재정 악화는 대학도서관 예산 삭감으로 이어지고, 특히 자료구입비 예산에 큰 영향을 끼쳤다. 이에 대한 해결책으로 대학도서관 자원공유에 관한 논의가 이루어지고 있으며, 상호대차 데이터를 분석하는 연구들이 진행되었다. 본 연구는 이러한 연구 흐름과 같이 국내 4년제 대학도서관 상호대차 장서 프로파일을 규명하고자 하였다. 이를 위해 2011년부터 2017년까지 KERIS 종합목록의 서지와 상호대차 데이터를 활용하여 상호대차 현황을 분석하였다. 그 결과로 첫째, 2011년에는 대규모 대학도서관을 중심으로 서양서 상호대차의 제공이 이루어졌으나, 2014년 이후 점차적으로 고유장서의 비율이 증가하면서 상호대차 네트워크 내 주요 권역의 범위가 확대되고, 권역 내 영향력이 증가하는 기관이 다수 출현하였다. 둘째, 2012년에는 서양서 소장 종수가 많고, 공통장서의 비율이 높을수록 상호대차 네트워크 내 영향력이 크게 나타났으나, 2016년에는 이러한 경향과 더불어 고유장서의 비중이 높을수록 제공 측면에서 영향력이 증가하였다. 셋째, 서양서 소장과 상호대차 지수에 의한 계층적 군집 분석에 따른 6개 군집의 대학도서관이 규명되었다. 이러한 연구결과는 향후 대학도서관 자원공유를 위한 정책 수립에 있어서 활용할 수 있으리라 기대한다.
경제 불안정과 고령화, 경쟁격화 및 개인 가치관의 변화 등 사회 문제가 점점 심각해질 가능성이 있다. 이러한 상황에서 이를 해결 가능한 방안 중 하나로써 감성컴퓨팅 관련 연구가 증가하고 있다. 이에 본 연구는 감성컴퓨팅 연구 키워드를 중심으로 국내 및 글로벌 연구의 지식구조와 주요 키워드, 연구생산 현황 및 국가간 협력관계 및 주요 키워드별 네트워크 등을 파악하였다. 이를 위해 전문 학술데이터 베이스(Scopus)로부터 해당 키워드를 중심으로 논문을 검색하였으며, 서지분석과 네트워크 분석을 실시하였다. 중국과 미국이 Affective computing 분야에서 지식생산이 활발하였고, 한국은 약 10% 정도로 저조한 상황이다. 주요 키워드는 Affective computing을 중핵으로 주로 컴퓨팅 처리 및 감성분석, 인식을 분류하는 연구 및 사용자들의 모델링, 심리 분석이 주요 연구 키워드이다. 국가 간 협력구조는 중국과 미국이 가장 큰 클러스터를 형성하고 있고, 그 외에 영국, 독일, 스위스, 스페인, 캐나다 등이 협력을 주도하고 있다. 한국의 연구협력은 다양하지 않고 연구생산도 저조한 결과를 보였다. Affective computing 분야의 연구발전을 위해 미국, 중국 등 주요국과의 연구협력 강화와 연구파트너의 다양화를 위한 시사점을 결론으로 제언하였다.
본 연구의 목적은 지속가능발전목표(SDGs)가 유엔총회에서 결의된 이후 전 세계적으로 창업분야에서 SDGs 연구가 얼마나 수행되었는지 살펴보고, 해외 및 국내 연구동향을 비교하여 국내 SDGs 이행을 위한 창업분야의 연구 방향성을 모색하는 데 있다. 이를 위해 검색어를 선정한 후 Web of Science(Wos), KCI, DBpia 등 세 개의 데이터베이스를 활용하여 창업분야의 SDGs 연구물을 추출하였다. 데이터 정제를 거쳐 해외는 총 356편의 연구물을, 국내는 총 4편의 연구물을 분석에 활용하였다. 국내 연구물은 숫자가 너무 적어 해외 연구물만 빈도분석과 키워드 네트워크 분석을 실시하여 연구동향을 살펴보았다. 연구 결과 빈도분석에서는 창업분야 SDGs 연구가 지속가능성과 관련된 용어들을 중심으로 비즈니스 모델, 혁신, 창업교육, 전략 등과 함께 연구되는 것으로 나타났다. 또한 연도별 빈도분석을 통해 창업분야 SDGs 정책, SDGs 이행에 있어 여성 창업가들의 역할, 에너지 창업분야의 SDGs, 경영대학원의 SDGs 이행 방향성과 SDGs 교육, SDGs 이행과 평가를 위한 지표, 지속가능성을 위한 기술 등으로 매년 주제가 다양하게 확장되는 것으로 나타났다. 키워드 네트워크 분석에서는 연구제목과 저자 키워드, 초록을 모두 포함하여 분석한 결과, 비즈니스, 지속가능성, SDGs, 혁신, 창업가정신, 비즈니스 모델, 교육 등의 핵심 키워드를 중심으로 연구범위가 창업생태계, 변화와 전략, 윤리, 기후 등으로 확장되는 것이 확인되었다. 본 연구는 해외 창업분야의 SDGs 연구동향을 제시함으로써 불모지에 가까운 국내 창업분야 SDGs 연구의 발판을 마련하였다는 점에 의의가 있다.
클라우드 컴퓨팅 서비스는 IT 자원을 사용자 요구에 따라 서비스 형태로 제공하며, IT 자원을 소유하는 기존의 개념에서 빌려서 사용하는 개념으로 새로운 IT 패러다임 전환을 이끌고 있다. 이러한 클라우드 컴퓨팅은 과거의 네트워크 컴퓨팅, 유틸리티 컴퓨팅, 서버 기반 컴퓨팅, 그리드 컴퓨팅 등에 대한 연구들을 기반으로 진화해온 IT 서비스로서, 추후 여러분야에 접목 가능성이 높음에 따라 다양한 분야에서의 연구가 지속적으로 이루어지고 있다. 본 연구에서는 1994년부터 2012년까지 주요 해외 저널에 게재된 클라우드 컴퓨팅 관련 연구 논문들의 서지정보 및 인용정보를 수집하였으며, 사회 네트워크 분석 척도를 활용하여 연구 논문간의 인용 관계와 동일 논문에 출현하는 키워드간의 관계로부터 연구 주제들 간 네트워크 변화를 분석하였다. 이를 통해서 클라우드 컴퓨팅 관련 분야의 연구 주제들간의 관계를 파악할 수 있었고, 추후 잠재성이 높은 신규 연구 주제들을 도출하였다. 또한 본 연구에서는 클라우드 컴퓨팅에 대한 연구 동향 맵(research trend map)을 작성하여, 클라우드 컴퓨팅과 관련된 연구 주제들의 동태적인 변화를 확인하였다. 이러한 연구 동향 맵을 통해서 클라우드 컴퓨팅 주요 연구들의 추이를 쉽게 파악 할 수 있으며, 진화 형태 또는 유망 분야를 설명할 수 있다. 논문 인용 관계 분석 결과, 클라우드 컴퓨팅 보안과 분산 처리, 클라우드 컴퓨팅에서의 광네트워크에 관한 연구 논문들이 페이지랭크 척도를 기준으로 상위에 나타났다. 연구 논문의 핵심 주제를 나타내는 키워드에 대한 결과는 2009년에는 클라우드 컴퓨팅과 그리드 컴퓨팅이 높은 중심성 수치를 보였으며, 2010~2011년에는 데이터 아웃소싱, 에러검출 방법, 인프라구축 등 주요 클라우드 요소 기술에 관한 키워드가 높은 중심성 수치를 나타내었다. 2012년에는 보안, 가상화, 자원 관리 등이 높은 중심성 수치를 보였으며, 이를 통해서 클라우드 컴퓨팅 기술들에 대한 관심이 점차 증가함을 확인 할 수 있다. 연구 동향 맵 작성 결과, 보안은 유망영역에 위치하고 있으며, 가상화는 유망영역에서 성장 영역으로 이동하였고, 그리드 컴퓨팅과 분산 시스템은 쇠퇴 영역으로 이동하고 있음을 확인 할 수 있다.
빅데이터와 소셜 네트워크의 발전과 더불어 거대한 그래프를 처리하는 연구도 활발하게 진행되고 있다. 최근 그래프 처리의 성능 향상을 위해 Gorder 라는 그래프 오더링 기법이 제안되었다. 이 기법은 메모리 상의 그래프 레이아웃을 변형하여 데이터 접근 패턴을 CPU 캐시에 적합하게 바꿈으로써 성능을 향상시킨다. 하지만 그래프 알고리즘의 캐시 지역성에만 초점을 두고 설계되었기 때문에 디스크 기반 그래프 엔진에서는 적합하지 않고 전처리 비용도 크다는 문제점이 있다. 제시한 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 새로운 그래프 오더링인 I/O Order를 제안하였다. I/O Order는 디스크 기반의 그래프 엔진에서 지역성 외에 입출력 부하를 고려하여 설계되었다. 또한, 오더링 비용을 줄이기 위해 간단한 scheme을 사용한다. 본 논문에서 제시된 I/O Order는 Gorder와 비교해 전처리 비용이 최대 9.6배 감소하였고 성능은 지역성이 낮은 그래프 알고리즘에서 Random 대비 최대 2배 이상 향상되었다.
인류의 문화 유산가운데 하나인 고전(古典)은 인류가 정보를 전달하고 의사소통을 하는데 있어 문자와 그림을 표현한 각종 전적류 가운데 역사적으로 가치 있는 기록이다. 이러한 고전들은 세월의 흐름에 따라 마멸, 훼손되거나 자연 산화함으로써 원본의 보존문제가 심각하게 대두되었으며, 이 고전들을 이용한 학술 연구에 많은 지장을 초래하고 있다. 이에 따라 세계 각지의 도서관과 미술관, 박물관에서 고전의 디지털화가 추진되어 자료의 손상을 막고, 보존성을 높이는 방법을 연구하고 있다. 고전의 디지털화는 단순히 고전을 디지털 이미지로 전환하는 것만을 의미하지 않는다. 고정밀의 디지털화상을 만들어 놓음으로써 고전이 가지고 있는 내용뿐만이 아니라 서지학적, 미술적, 고고학적인 자료로서의 가치를 유지하면서도 보존성을 높이고, 나아가이 디지털 자료를 네트워크를 통해 정보를 공유함으로써 보다 발전된 학술적 연구를 촉진하도록 하는데 의미가 있다. 본 연구는 고전을 디지털 화상처리 하는데 있어서 제반 원리와 방법을 고찰하고, 그 문제점과 의의를 연구함으로써 보다 효과적인 활용방법을 모색하는데 그 목적이 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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