• 한국도서관정보학회지
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• 제36권2호
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• pp.141-163
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• 2005

최근에 들어와서 참고문헌이 정보원으로서의 가치가 높아짐에 따라 참고문헌 데이터베이스 구축이 증가하고 있다. 그러나 각 학술지에서 제시하는 참고문헌의 기술규정이 서로 다르고 연구자들마다 참고문헌의 기술규정을 올바르게 인지하지 못한 채로 참고문헌을 다양한 형식으로 기재하고 있다. 이러한 요인들은 참고문헌 데이터베이스의 효과적인 구축을 어렵게 하는 요인이 되고 여다. 따라서 본 연구는 참고문헌 기술규정의 상이성을 면밀히 분석하여 서지기술상의 문제점을 밝히고, 이를 토대로 참고문헌 기술규정 통일화를 위한 방안을 제시하고자 한다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제43권3호
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• pp.385-405
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• 2012

본 연구의 목적은 국내 학술지 논문에 인용된 인터넷 참고문헌의 특징과 활동성을 조사하는 것이다. 분석대상은 국내 문헌정보학 분야 4개 학술지(한국정보관리학회지, 한국도서관 정보학회지, 한국문헌정보학회지, 한국비블리아학회지)의 지난 8년(2002년부터 2009년)동안 게재된 논문에 포함된 참고문헌들이다. 주요 분석결과를 정리하면 다음과 같다. 첫째, 참고문헌 중 인터넷 참고문헌의 비율은 15.5%이었으며 2002년 이후 인터넷 참고문헌의 비율은 매년 꾸준히 증가하였다. 둘째, 인터넷 참고문헌의 자료유형은 일반 웹문서(html, htm 등)가 84.3%로 가장 많았다. 셋째, 인터넷 참고문헌의 도메인 유형은 비영리기관이 35%, 대학/교육기관이 20%로 가장 많았다. 넷째, 인터넷 참고문헌의 비활동성은 44.8%로 높게 나타났고, 인용된 지 10년 후에는 최대 53.3%까지 증가하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.461-464
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• 2018

최근 학술문헌이 급격하게 증가함에 따라, 학술문헌간의 연결성 및 메타데이터 추출 등의 핵심 자원으로서 활용할 수 있는 참고문헌에 대한 활용 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 국내 학술지의 참고문헌이 가진 각 메타데이터를 자동적으로 인식하여 추출할 수 있는 참고문헌 메타데이터 인식에 대하여, 연속적 레이블링 방법론을 기반으로 접근한다. 심층학습 기술 중 연속적 레이블링에 우수한 성능을 보이고 있는 Bidirectional GRU-GRU CRF 모델을 기반으로 참고문헌 메타데이터 인식에 적용하였으며, 2010년 이후의 10종의 학술지내의 144,786건의 논문을 활용하여 추출한 169,668건의 참고문헌을 가공하여 실험하였다. 실험 결과, 실험집합에 대하여 F1 점수 97.21%의 우수한 성능을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (3)
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• pp.283-285
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• 2003

논문을 작성하기 위해서는 참고문헌을 달아주어야 하는 쉽지 않은 과정이 있다. 일반 사용자가 쉽게 작성하고 적은 노력으로 참고문헌을 삽입시켜줄 수 있는 처리기가 필요하다. 기존의 LATEX 시스템은 고정된 환경과 많은 제약사항으로 사용하기에 불편이 많았다. 본 논문에서는 XML의 구조적인 특성을 이용하여 참고문헌을 자동으로 삽입하는 새로운 어플리케이션을 제안한다. 이를 위해 논문과 참고문헌 사전에 대한 문서타입을 정의하였으며 참고문헌사전의 구조 정보를 검색, 삽입, 수정, 삭제 할 수 있는 사전 관리기를 설계하였다. 이를 바탕으로 참고문헌을 자동 삽입 처리된 논문 곧 XML문서는 논문 구조에 맞게 정의된 XSL을 통해 HTML로 변환되며 자유로운 웹 게시가 가능해진다.

• 정보관리학회지
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• 제38권1호
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• pp.221-242
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• 2021

본 연구에서는 사전학습 된 언어 모델을 기반으로 양방향 게이트 순환 유닛 모델과 조건부 랜덤 필드 모델을 활용하여 참고문헌을 구성하는 메타데이터를 자동으로 인식하기 위한 연구를 진행하였다. 실험 집단은 2018년에 발행된 학술지 40종을 대상으로 수집한 PDF 형식의 학술문헌 53,562건을 규칙 기반으로 분석하여 추출한 참고문헌 161,315개이다. 실험 집합을 구축하기 위하여 PDF 형식의 학술 문헌에서 참고문헌을 분석하여 참고문헌의 메타데이터를 자동으로 추출하는 연구를 함께 진행하였다. 본 연구를 통하여 가장 높은 성능을 나타낸 언어 모델을 파악하였으며 해당 모델을 대상으로 추가 실험을 진행하여 학습 집합의 규모에 따른 인식 성능을 비교하고 마지막으로 메타데이터별 성능을 확인하였다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제36권4호
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• pp.21-47
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• 2002

본 연구는 참고문헌을 해당 사회의 다양한 사회적 환경을 반영한 사회적 산물임을 전제로 하여 한국의 사회 과학분야의 참고문헌리스트에서 발생하는 국내문헌과 국외문헌의 동시공존현상을 연구자들의 지식생산의 논의과정에서 작동된 인용동기와 그 참고문헌의 분석을 통해 심층적으로 탐구하기 위한 시도이다. 한국의 사회과학분야의 학술지에서 24종의 43부가 선정되어 321명(73.8%)의 저자들에게 연구채널과 인용동기가 서베이되었고, 이들의 11,358개의 참고문헌이 분석되었으며, 국내문헌과 국외문헌의 인용동기의 차이와 국외문헌의 인용동기에 영향을 미치는 요인들을 밝혀냈다. 주요 연구결과는 다음과 같다 : 1) 참고문헌의 동시공존의 정도는 국외문헌이 국내문헌보다 1.9배 (65.3%)로 우세하게 출현하였으며, 언어와 출판지 분포에서 영어(61.5%)-미국(50.4%) 우세성이 발견되었다. 2) 연구아이디어 획득의 정보원이자 연구자의 정체성 지표로서 작용된 연구채널은 상당히 국외채널 지향적(55.8%) 이었다. 3) 인용동기는 국내문헌과 국외문헌에 따라 유의적인 차이가 있었으며, 우세한 국외문헌의 인용동기는 개념적인 동기(20.7%)와 형식적 동기(16.0%)였다. 4) 국외문헌의 인용동기는 제 변인과 유의적인 관련성이 있었으며, 특히 연구채널은 국외문헌의 다양한 인용동기를 예측하는 주효과임이 밝혀졌다. 또한 본 연구의 의의와 향후과제가 논의되었다.

• 정보관리학회지
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• 제22권2호
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• pp.23-39
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• 2005

본 연구의 목적은 국내에서 구축되고 있는 참고문헌 데이터베이스의 현황을 분석하여 문제점을 밝히고, 이들 문제점을 토대로 정보원으로서의 기능과 평가도구로서의 기능을 적절하게 수행할 수 있는 참고문헌 데이터베이스를 구축하기 위한 활성화 방안을 제언하는데 있다. 이를 위하여 국내에서 구축되는 참고문헌 데이터베이스 가운데 전문연구정보센터에서 구축하는 참고문헌 DB, 한국과학기술정보연구원의 KSCI, 학술진흥재단의 KCI. 대한의학회의 KoMCI를 연구대상으로 분석하였다. 이를 근거로 국내 참고문헌 데이터베이스 구축 사업을 위한 방안을 도출하여 제시하였다. 이들 자료는 참고문헌DB 구축을 위한 제도 및 정책, 기술적 방향을 제시하는데 근거자료로 활용할 수 있을 것이다.

• 정보관리학회지
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• 제40권2호
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• pp.115-135
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• 2023

본 연구는 단행본, 학술지, 보고서 등 다양한 종류의 발간물로 구성된 연구보고서의 참고문헌 데이터베이스를 효율적으로 구축하기 위한 것으로 딥러닝 언어 모델을 이용하여 참고문헌의 자동추출 성능을 비교 분석하고자 한다. 연구보고서는 학술지와는 다르게 기관마다 양식이 상이하여 참고문헌 자동추출에 어려움이 있다. 본 연구에서는 참고문헌 자동추출에 널리 사용되는 연구인 메타데이터 추출과 더불어 참고문헌과 참고문헌이 아닌 문구가 섞여 있는 환경에서 참고문헌만을 분리해내는 원문 분리 연구를 통해 이 문제를 해결하였다. 자동 추출 모델을 구축하기 위해 특정 연구기관의 연구보고서 내 참고문헌셋, 학술지 유형의 참고문헌셋, 학술지 참고문헌과 비참고문헌 문구를 병합한 데이터셋을 구성했고, 딥러닝 언어 모델인 RoBERTa+CRF와 ChatGPT를 학습시켜 메타데이터 추출과 자료유형 구분 및 원문 분리 성능을 측정하였다. 그 결과 F1-score 기준 메타데이터 추출 최대 95.41%, 자료유형 구분 및 원문 분리 최대 98.91% 성능을 달성하는 등 유의미한 결과를 얻었다. 이를 통해 비참고문헌 문구가 포함된 연구보고서의 참고문헌 추출에 대한 딥러닝 언어 모델과 데이터셋 유형별 참고문헌 구축 방향을 제안하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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• pp.726-728
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• 2000

본 논문에서는 최근 인터넷 상에서 표준 공통 포맷으로 대두되고 있는 XML을 이용하여 웹 기반 원격 교육 시스템에서 강의 내용에 참조도리 참고문헌 지원 시스템을 설계하고 구현하였다. Three-tier 환경에서 구현한 이 시스템은 middle-tier인 웹 서버에서 데이터베이스에 저장된 참고문헌을 XML 데이터로 변환하여 효과적으로 처리함으로써 서버의 부하를 감소시키며 이것은 성능 향상으로 이어져 학습자에게 더 나은 속도로 원격 교육의 참고문헌 정보서비스를 제공할 수 있다. 또한 동적으로 서버와 상호작용 가능하도록 학습자가 c마고 문헌의 유익함 정도를 매긴 등급 점수 계산에 직접 참여시켜 그 결과를 볼 수 있도록 하여 학습 의욕을 더욱 고취시킬 수 있다. 앞으로 웹기반 원격교육의 참고문헌 지원 시스템은 세계 각 대학이나 연구소에 분산되어 있는 여러 데이터 소스로부터 필요한 정보만을 실시간으로 추출하여 수집, 통합, 통계 처리할 수 있도록 확장될 수 있을 것이다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제56권3호
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• pp.241-264
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• 2022

서지정보는 연구 주제의 최신 동향의 인지와 유용성을 검증하는 데에 참고할 수 있다. 즉, 각자 연구자들이 필요로 하는 문헌에 신속하게 접근하기 위해서는 학술논문에서 저자 정보, 요약, 초록, 참고문헌 등을 쉬운 방법으로 파악해야 한다. 그러나, 현재 출판되는 PDF 형식의 전자 학술논문은 출판 주체별로 고유한 양식을 띄고 있어서, 몇몇 특징에 의한 규칙 기반 추출법으로는 수많은 문헌에서 목표 정보를 추출하여 요약된 서지사항으로 자동 생성하기 어렵다. 이에 본 연구는 학술논문 서지사항 자동 생성에 있어서 양식의 다양성으로 인한 메타데이터 자동 추출의 난점을 극복할 방법을 제안한다. 제안하는 모델은 서지사항이 주로 기술되는 학술논문의 첫 페이지에서 목표 영역과 본문의 시작점을 구분할 수 있는 심층신경망 기반 모델과 앞의 모델로 추출된 서지사항을 상세한 메타데이터로 분류하고 재생성하는 규칙 기반 모델로 구성된다. 제안하는 모델은 참고문헌 요약정보를 생성하는 모델도 포함하는데, 본문의 말미와 참고문헌 시작점의 분리, 그리고 개별 참고문헌 추출을 규칙 기반 방법으로 진행하고, 추출한 각개 참고문헌의 서지정보를 분류하는 데에 심층신경망을 이용하도록 구성하였다. 추가로, 논문 자체의 서지정보를 전후처리 없이 추출/생성하는 모델의 가능성을 확인하기 위하여 참고문헌 영역까지 아우르는 모델을 구축하여 비교 실험을 진행하였다. 실험 결과 본 논문에서 제안하는 방식이 서지정보를 전후처리 하지 않고 진행한 비교 실험에 비하여 더 높은 성능을 보였다.