본 연구는 국내 전자기록 분야의 연구영역과 동향을 분석하여 향후의 연구방향을 제시하고자 하는 것이다. 이를 위해 첫째, 1999년부터 2011년까지 발표된 문헌정보학과 기록관리학 분야 국내 학술지 7종의 논문 161편을 대상으로 생산성 측면에서 국내 전자기록 분야 연구의 개괄적인 현황을 파악하기 위한 기본 분석을 수행하였다. 둘째, 이러한 161편의 논문에 대하여 텍스트 마이닝 분석기법으로서 디스크립터 프로파일링과 저자 프로파일링을 이용하여 지적구조를 분석하였다. 셋째, 기본분석 및 지적구조 분석의 결과로서 국내 전자기록 분야의 실제적인 연구영역 및 동향에 기초하여 향후의 발전 방향을 제시하였다.
이 연구에서는 텍스트 마이닝의 주요 기법인 문헌 클러스터링과 문헌 유사도 네트워크 분석을 적용하여 기록관리학 연구의 지적구조를 분석하였다. 대상 데이터는 2001년부터 2006년까지 발간된 국내 문헌정보학 영역의 대표적인 저널 5종에서 선정된 기록관리학 관련 논문 145건을 중심으로 분석하였다. 군집단위 지적구조 분석 결과, 국내에서 수행된 기록관리학 영역의 핵심적인 주제 영역은 <전자기록관리 디지털보존>, <기록관리정책 제도>, <기록물 기술/목록>, <기록관리학 영역/교육>이었으며, 문헌단위 지적구조 분석을 통하여서는 <디지털 아카이빙> 주제 영역이 중심을 이루고 있음을 확인할 수 있었다. 또한 시기별 분석을 통해서는 <기록정보서비스> 영역이 새롭게 등장하고 있음이 드러났다.
다양한 매체와 유형으로 생산되는 정보자원에 대한 이용이 높아짐에 따라, 정보자원을 기술하기 위한 정보조직의 도구로서 메타데이터에 대한 중요성이 높아지고 있다. 본 연구에서는 메타데이터 분야의 연구 영역을 파악할 수 있도록 동시출현단어 분석을 사용하여 메타데이터 분야의 지적 구조를 규명하고자 하였다. 이를 위하여 1998년 1월 1일부터 2016년 7월 8일까지 Web of Science 핵심컬렉션에 등재된 저널에 게재된 문헌을 대상으로 'metadata'라는 질의어로 Topic 검색을 수행하여, 총 727건의 논문에 대한 서지정보를 수집하였다. 이 중 저자 키워드를 가진 410건의 논문의 저자 키워드로 수집하고, 전처리 과정을 거쳐 저자 키워드 총 1,137개를 추출하여 최종적으로 빈도수 6회 이상의 키워드 37개를 분석대상으로 선정하였다. 이후 메타데이터 분야의 지적구조 규명을 위해 첫째, 네트워크 분석을 통하여 2개 영역 9개 군집을 도출하였으며, 메타데이터 분야 키워드들의 지적 관계를 시각화하고, 중심성 분석을 통한 전역 중심 키워드와 지역 중심이 높은 키워드를 제시하였다. 둘째, 군집분석을 실시하여 형성된 6개의 군집을 다차원축적지도상에 표시하였으며, 각 키워드들 간의 상관관계에 따른 지적구조를 제시하였다. 이러한 연구의 결과는 메타데이터 분야의 지적구조를 시각적으로 파악할 수 있게 하며, 향후 메타데이터 관련 교육과 연구의 방향성 모색에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
본 연구는 저자서지결합분석을 사용하여 국내 전기공학 분야의 최신 연구 동향을 반영하는 지적 구조를 규명하고자 하였다. 국내 전기공학 분야의 저널을 대상으로 2005년부터 2009년까지 5년간의 총 2,157건의 논문과 이에 수록된 23,411건의 참고문헌 데이터를 분석하였다. 국내 전기공학 분야의 지적구조 규명을 위해 첫째, 다차원척도법, 군집분석, 네트워크 분석을 통하여 10여 개의 하위 주제 분야를 밝혔다. 둘째, 네트워크 분석을 통해 전기공학 저자들의 지적 관계를 시각화하여, 저자관계, 중심성 분석으로 전역 중심 저자와 지역 중심 저자를 제시하였다. 이러한 연구의 결과는 국내 전기공학 분야의 최신 연구 영역과 동향 파악에 도움을 줄 수 있으며, 도서관 및 주제전문 정보센터의 전기공학 분야 장서 개발 및 서비스 제공에 유용할 것으로 기대한다.
2005년에 Chien과 Chen 은 Das et al. 구조의 문제점을 해결하고 사용자 익명성을 보장하기 위한 원격사용자 인증구조를 제안하였다. 2007년에 Hu et al.은 Chein과 Chen의 구조는 몇 가지 문제점을 가진다고 지적하였다. 그리고 그들은 새로운 구조를 제안하고 그들의 구조는 자신들이 Chien과 Chen 구조에 대해 지적한 모든 문제점을 극복하였다고 주장했다. 그러나 우리는 Hu et al. 구조도 여전히 서비스 거부공격과 사용자 익명성을 보장하지 못한다는 문제점을 가지고 있다는 것을 보여 줄 것이다. 그리고 우리는 우리의 구조를 제안하고 제안한 구조에 대한 안전성을 분석했다.
여러 학문 분야에서 데이터의 공유와 재이용에 관한 관심이 증가하고 있다. 실제로 다른 연구자의 데이터를 다시 연구에 사용하고 인용을 부여하는 관행이 서서히 자리를 잡아가고 있다. 이러한 변화를 반영하여 톰슨로이터는 Data Citation Index(DCI)라는 데이터인용 색인 데이터베이스 서비스를 2012년부터 제공하기 시작하였다. DCI는 모든 학문의 전 영역에서 데이터의 인용 현황을 저널의 논문과 유사하게 집계한다. 본 연구에서는 데이터인용이 활발한 사회학 분야의 인용된 연구데이터를 분석하여 해당 분야의 특성과 지적구조를 규명하고자 하였다. 이를 위해 논문인용을 기반으로 한 사회학 분야의 지적구조와 비교하였으며, 사회학 분야의 연구데이터의 특성과 고유한 지적구조를 살펴보고자 하였다. 분석을 위한 데이터는 두 종류로 수집하였다. 첫째는 DCI에서 'Sociology'로 주제 검색을 수행하여 총 8,365건의 인용된 데이터를 수집하였다. 둘째로, 논문 인용 분석과의 비교를 위해서 Web of Science에서 'Sociology'로 주제 검색을 수행하여 총 12,132건의 데이터를 수집하였다. 이 두 데이터를 활용하여 저자키워드 동시출현단어 분석을 수행한 결과, 데이터를 기반으로 한 사회학 분야는 2영역 15군집으로 구성된 반면, 논문을 기반으로 한 사회학 분야는 3영역 17군집으로 나타났다. 내용적인 특성을 살펴보면, 전통적으로 사회학의 지적구조를 나타낸다고 볼 수 있는 논문 기반 사회학과 달리 사회학 분야의 연구데이터는 의학 분야와의 활발한 접목을 찾아볼 수 있으며, 그 중에서도 공중보건과 심리학이 중심 영역인 것으로 나타났다.
본 연구는 동시출현단어 분석을 사용하여 2000년대와 2010년대 목록 분야 연구동향 및 지적구조 분석을 수행하고, 두 시기의 차이점을 비교하였다. 목록 분야는 독자적인 연구 영역을 확고히 구축하고 있었으며, 2000년대와 2010년대 연구동향 및 지적구조에 많은 차이점이 발견되었다. 첫째, 논문 수에 있어서는 2000년대에 비해 2010년대에는 연간 평균 4.2편이 감소하였으나, 저자키워드 수는 큰 차이는 나지 않았다. 연대별 키워드 출현빈도는 22.2%의 키워드만이 두 시기에 모두 3회 이상 나타났으며, 77.8%의 키워드들은 한 시기에만 3회 이상 나타났다. 둘째, 지적구조에 있어서 살펴보면, 2000년대에는 3단계 군집을 보여주어 2단계 군집으로 표현된 2010년대에 비해 보다 복잡한 형태의 네트워크를 형성하였다. 셋째, 각 군집의 특성 변화를 살펴본 결과, 일부 변화가 적은 연구주제들이 있기는 하지만, 많은 연구주제들이 더욱 활발히 진행되거나 세분되었으며, 감소하기도 하는 변화가 있었다. 이러한 연구의 결과는 목록 분야의 시대적 흐름과 함께 지적구조를 시각적으로 파악할 수 있게 하며, 미래의 모습을 예측하여 관련 교육과 연구를 준비할 수 있다는 점에서 의의가 있다.
본 연구는 동시출현단어 분석에 기초한 지적구조 분석에서 주제를 표현하는 두 가지 키워드 유형의 특성에 관하여 국외 오픈액세스 분야를 중심으로 살펴보았다. 구체적으로 문헌정보학 분야 LISTA 데이터베이스에서 추출한 키워드 집합을 두 가지 유형(통제키워드, 비통제키워드)으로 구분하고, 동시출현단어 분석에 기초한 지적구조 분석을 수행한 결과를 비교하였다. 그 결과, 각 키워드 유형별로 키워드 집합, 연구지도와 영향력, 그리고 시기에 따라 상당한 차이가 있는 것으로 나타났다. 따라서 동시출현단어 분석에 기초한 지적구조 분석에서는 연구 목적에 따라 키워드 유형별 특성을 고려하여야 한다. 즉 전체 학문분야 관점에서 특정분야의 전반적인 연구 동향을 살펴보는 목적으로는 통제키워드를, 해당 분야 관점에서 연구 영역별로 세부적인 동향을 파악하는 목적으로는 비통제키워드를 사용하는 것이 더 적절할 것이다. 또한 양자의 관점을 모두 반영하는 종합적인 지적구조 분석을 위해서는 통제키워드와 비통제키워드를 개별적으로 사용한 결과를 상호 비교하여 분석하는 것이 가장 바람직하다고 할 수 있다.
이 연구에서는 Pulic 등의 부가가치 지적계수(Value Added Intellectual Coefficient, VAICTM) 모형을 이용하여 한국의 은행, 증권사, 보험사 등의 지적자본 효율성을 측정하고, 지적자본을 구성하는 인적, 구조적, 물적 자본과 금융기관의 경영성과 간의 상관관계 및 유의성을 분석하였다. 분석 결과 국내 금융회사중 부가가치 지적계수(VAIC) 및 인적자본 효율성 계수(HCE)는 은행, 보험, 증권 순으로 높았다. 한편, 아시아 주요국 및 세계 10대 은행들과 비교해 볼 때 한국을 포함한 선진국 은행들이 개도국 은행보다 VAIC와 HCE가 높은 것으로 나타났다. 다만, 한국은 호주 등에 비하여 VAIC 및 HCE가 낮은 수준인 것으로 나타났으며 최근 들어 그 수치가 하락세에 있는 것으로 나타났다. 한국 금융서비스 분야의 국제경쟁력 제고를 위하여 노력할 사항을 제기하고 있으며 한국 금융산업이 해외시장 진출을 추진하는데 있어 시사점을 제시하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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