이 연구는 연구자 정보를 관리하기 위해 여러 조직에서 발행하고 관리하는 다양한 식별자를 국제표준이름식별자(ISNI)를 중심으로 융합 관리함으로써 식별자의 중복발행을 방지하고 기관의 연구자 정보의 재정비에 활용할 수 있는 연구자 식별자 통합관리체계 모형을 제시하였다. 여러 식별자 중에 다양한 분야에서도 적용할 수 있는 ISNI의 메타데이터 구조와 관리체계를 살펴보고, ISNI를 중심으로 각 기관에서 발행하는 식별자를 통합하여 관리할 수 있는 체계와 시스템 모형을 설계하였다. 이 모델은 데이터구조 계층, 플랫폼 계층, 어플리케이션 계층, 관리 및 보안계층(4계층)으로 구성되며 주요 기능의 설명 및 통합관리시 고려해야할 이슈를 제시하였다.
이 연구의 목적은 연구자에게 끊김 없는 학술정보서비스를 제공하기 위하여 식별자를 중심으로 한 종합링킹체제를 구현할 수 있는 방안을 제시하는 것이다. 해당 목적을 달성하기 위하여 KISTI 소속의 5개 센터 및 1개 사무국 소속 17명의 연구자와 인터뷰를 진행하였다. 인터뷰 내용은 학술정보서비스 DB의 식별자 구축 및 관리 현황에 대한 것으로 면담 결과, 국내 논문 DB의 경우 KOI 등의 식별자에 대한 식별률은 높았지만 해외논문의 경우, DOI를 제외하고 ORCID 등 글로벌 식별자에 대한 식별률은 낮은 것으로 나타났다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 식별자를 중심으로 한 종합링킹체제 모델을 구축하기 위한 종합링킹체제 공동활용협의회를 제안하였다. 공동활용협의회는 국내 학술정보유통기관을 중심으로 구성될 것이며 구성된 협의회에서는 해외 식별자를 수집하여 식별자 연계를 통한 새로운 서비스가 발굴되고 구현될 것으로 기대한다.
최근 다양한 관점에서의 사회관계망 분석이 확대되면서 R&D분야도 연구자 간의 네트워크를 이해하고자 하는 요구사항도 증가하고 있지만 국내에서는 연구자나 과학자 사이의 네트워크 분석 및 서비스에 대한 시도가 다양하지 않은 상황이다. 본 논문은 국내 R&D분야의 사회관계망에 대한 이해증진을 위하여 구현한 공저자 네트워크 가시화 서비스에 대한 기술이다. 사회 관계망 분석과 서비스를 위하여 동명이인 저자를 식별하고 이들 간의 공저자 관계를 계량정보 분석기법을 이용하여 분석하였으며 연구자들 간의 네트워크를 쉽게 조망할 수 있도록 정보를 가시화 하였다. 본 논문에서 구현한 공저자 네트워크 서비스는 국내 연구자들 간의 협업형태를 직관적으로 이해할 수 있도록 하며 각 연구 분야의 핵심연구자 및 다양한 연구 분야를 연계하는 허브 연구자의 확인을 용이하게 한다.
본 논문에서는 국내 학술지 평가 체계 중, 과학기술 학술지 평가인 과학기술단체총연합회(이하 과총) 학술지 평가 요소에 대해 고찰하고, 평가 요소 중 정보화 요소 항목에 대한 개선사항을 제안한다. 저자가 제안하는 과총 학술지 평가 정보화 요소 개선사항은 국내 과학기술 연구자들의 노력에 따른 연구결과물을 더욱 쉽게 접근할 수 있도록 하고, 인용확대를 더욱 활성화 할 수 있도록 하여, 학술지 위상제고에 도움을 줄 수 있다. 국내 학술지가 갖추어야 할 학술정보 본문 편집 규정과 그에 따른 국내 학술지 평가 항목 중 연구자 식별정보인 ORCID, 논문 이력정보 등의 정보화 요소를 살펴보고, KISTI의 DOI 등록관리시스템과 코리아사이언스에 반영한 사례를 제시하면서 결론을 도출한다.
본 연구의 주된 목적은 한국 지적 과학 분야 공동 저술 활동의 공간분포패턴을 식별하는 것이다. 분석 결과 소수의 연구자들이 한국 지적 공동 저작 네트워크에서 중요한 역할을 수행 한 것으로 나타났다. 특히 일부 저자는 네트워크의 다른 노드에 막대한 영향을 미쳤을 뿐만 아니라 연구자 간 중재자 역할을 충실히 수행하였다. 또한 한국 지적학 공동 저술 네트워크의 영향력 있는 연구자들은 특정 지역에 집중되어 있었다. 게다가, 연구자들 사이의 거리는 제한된 범위에서 공동 저작 결정에 영향을 미쳤다. 본 연구는 공간 분석 기법을 사용하여 공동 저작 활동의 공간 분포 패턴을 식별했다는 점에서 기존의 연구들과 큰 차이가 있다. 그러나 본 연구는 공동 저작 활동의 공간 분포 패턴을 식별하기 위해 2019년도 데이터만을 사용했다는 점에서 한계를 지니고 있다. 이러한 한계들은 우리가 향후 연구에서 복수 년도 자료를 이용하여 공동 저작 활동의 공간 분포 패턴을 분석한다면 극복할 수 있을 것이다.
페이스북, 트위터, 등의 소셜 네트워크의 확산으로 전 세계의 다양한 인적정보를 접할 수 있다. 과학기술 분야에서도 많은 인적정보가 있지만 과학기술자 정보가 체계적으로 정리되지 않아 협력 연구 파트너, 등 업무에 적합한 연구자를 찾기 어려운 문제점이 있다. 이런 문제점을 해결하고자 학술문헌 저자를 중심으로 과학기술 전거데이터를 구축하고 있다. 이 논문에서는 1994년부터 2012년까지 수집한 해외 학술논문 저자명 전거데이터를 구축하기 위하여 수백만건의 학술논문에서 저자 식별 요소를 추출한다. 저자 식별요소는 한글, 영문, 한문(일본어 포함)을 대상으로 저자명, 소속기관명, 학술지명, 발행년도, 키워드, 공저자와 공저자 소속기관, 등이 있다. 이 언어별 식별정보를 기반으로 해외 학술논문 정보에서 저자 식별 정보를 추출하여 데이터베이스를 구축하였다. 향후, 이 추출된 정보를 기반으로 저자 식별 정보를 클러스터링하고 수정, 편집하여 연구자에 대한 학술정보 활동내역을 정리할 예정이다. 구축될 해외 학술논문 전거 데이터는 연구 협력 파트너 찾기, 과제 심사위원 추천, 등 연구자 정보의 활용도를 높여 연구자 커뮤니티를 활성화시키는데 유용하게 사용될 수 있다.
현대 학술 연구 환경에서 디지털 기술의 발전은 연구자들에게 더욱 다양하고 풍부한 정보 접근성을 제공하고 있으나, 이와 동시에 저자 식별 문제가 새로운 도전 과제로 부상하고 있다. 저자 식별 문제는 학술 커뮤니케이션의 투명성과 정확성을 저해하는 주요 요인으로, 연구 성과의 정확한 귀속과 연구 네트워크의 구축에 혼란을 야기할 수 있다. 이에 대응하기 위해, 국제표준이름식별자(ISNI)와 연구자고유식별번호(ORCID)와 같은 식별자 시스템이 도입되었으나, 저자들의 저조한 참여와 정보의 부정확한 입력 등으로 인해 여전히 한계를 가지고 있다. 본 연구는 저자 정보가 최초로 시스템에 입력되는 순간부터 식별을 위한 정보 관리 방법을 중점적으로 연구함으로써, 저자 식별의 정확성을 향상시키고 학술 정보 서비스의 효율성을 극대화하는 방안을 제안한다. 이를 통해, 학술 커뮤니티 내에서 저자 식별 문제에 대한 인식을 새롭게 하고, 관련 기관과 연구자들이 이 문제를 해결하기 위해 취할 수 있는 구체적인 방안을 제시할 것이다.
정보 중심 네트워킹(Information Centric Networking)은 단대단(end-to-end)으로 통신을 수행하는 기존의 인터넷 통신 패러다임을 정보 중심적으로 재편하려는 시도이다. 이 방법론에 따르면, 통신을 원하는 개체는 통신 대상 호스트(host)의 주소를 명시하는 대신, 통신 대상 정보의 식별자(identifier)를 명시하여 통신을 시작한다. 네트워크는 해당 식별자를 통해 어떤 정보를 서비스하여야 하는지 알아낸 뒤 해당 정보를 전송한다. 정보 중심 네트워킹 패러다임을 지지하는 연구자들은 이러한 통신 메커니즘이 기존의 IP 중심적 네트워킹 구조가 갖는 여러 가지 이슈들에 대한 본질적인 해결책이 될 수 있을 것이라 믿는다. 본고에서는 정보 중심 네트워킹에 관한 연구 동향 및 대표적 연구 프로젝트들을 살펴보고, 앞으로 해결되어야 하는 이슈들을 점검한다.
인터넷의 보급, ICT 기술 발전, 디지털 확산으로 학술 커뮤니케이션의 효율화와 고속화, 연구방법의 간소화와 가속화가 진행되고 있으며, 학술정보 유통 패러다임이 변하고 있다. 본 연구는 고유 저자식별자인 ORCID에 대한 내용을 소개하고, ORCID 조직의 활동과 연구자, 연구기관에 주는 장점, 회원현황을 살펴보고자 한다. 또한 미국, 영국, 이탈리아, 중국 등 해외 주요 국가들의 ORCID 도입 및 활용 사례를 소개하고자 한다. 이를 바탕으로 국가 차원에서 저자 식별을 위한 노력으로 ORCID 활용에 필요한 고려사항들을 거버넌스, 시스템 요소, 정책적 제도적 측면에서 제안하였다.
현재의 논문 중심적 학술정보 탐색의 한계에서 벗어나 저자 중심적 검색을 제공하기 위해서는 저자명이 갖는 동명이인의 문제가 해결되어야 한다. 그 해법으로 제시된 저자식별은 논문에 출현한 저자명 개체에 실세계 연구자에 대응하는 식별자를 부여하는 작업이다. 최근의 선도적 저자식별 연구들은 90%를 상회하는 식별 성능을 보고하고 있으나 실질적인 학술정보서비스에서 저자식별 기능이 탑재된 예는 거의 없다. 본 논문에서는 학술정보서비스에 보다 직접적으로 기여할 수 있는 광범위한 저자식별 연구를 위해 한국과학기술정보연구원에서 새롭게 구축한 대용량 저자식별 평가셋에 대해 기술한다. 평가셋은 DBLP 데이터에 출현한 고빈도 저자명들에 대해 웹 검색을 통한 수작업 식별 과정을 거쳐 만들어졌다. 현재 881개 저자명에 대해 수집된 41,673개의 저자명개체레코드로 구성되어 있으며 총 6,921명의 실세계 저자 식별자가 존재한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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