현 시대는 고령화 사회, 삶의 질에 대한 국민의 관심증대, 의료비 감소를 위한 국가의 관심 증대 등으로 건강정보에 대한 관심이 전반적으로 증가된 상황이다. 이에 문헌정보학계의 연구노력, 도서관계의 건강특화서비스 제공 노력, 그리고 국가차원에서의 노력이 이루어져 왔으나, 도서관계에서의 통합적 및 체계적으로 건강관련 정보를 제공하기 위한 정책이나 전략은 명확히 제시되지 못하고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 기 수행된 선행연구 및 정책연구, 그리고 사례조사를 통해서 도서관에서 건강정보를 통합적으로 제공할 수 있는 방안을 제안하고자 하였다. 그 결과, 건강정보제공통합시스템 구축, 건강관련정보의 총체적 DB 구축, 건강특화 도서관 프로그램 개발 및 운영, 건강정보서비스 총괄지원센터 운영, 건강정보서비스관련 부처 및 기관 간 협력네트워크 구축을 제안하였다. 본 연구에서 제안하는 구체적인 내용은 이후 도서관이 우리나라 국민의 건강증진을 위해 서비스 개발에 기여할 수 있을 것으로 보인다.
본 연구는 국내 대표적인 학술정보데이터베이스에 등재된 디지털 큐레이션 분야 연구 동향을 파악하기 위해 수행되었다. 2009년부터 2023년까지 등재된 학술논문 총 39건을 대상으로 체계적 문헌고찰을 수행하여 발행연도에 따른 등재 현황과 발행지 및 학문분야, 연구 영역의 분포, 연구자 소속과 직업군 분포 및 연구 형태를 파악하였으며, 저자 키워드 69개를 대상으로 연결 중심성 분석과 응집그룹 분석을 수행하였다. 그 결과 첫째, 디지털 큐레이션 분야 연구는 2015년과 2016년에 5건씩 가장 많은 연구가 등재된 후 소폭 감소하다 2019년 이후 매년 4건 이상 등재되었다. 둘째, 39건 연구 중 25건의 연구가 문헌정보학을 포함한 복합학 분야에서 수행되고, 11건의 연구가 기타인문학을 포함한 인문학 분야에서 수행되으며, 연구 영역별로는 이론 및 인프라, 정보관리 및 서비스, 기관 영역 순으로 집계되었다. 셋째, 디지털 큐레이션 연구는 대학교 소속 교수와 연구자가 주도하며, 단독연구보다 공동연구가 많이 이루어졌다. 넷째, 저자 키워드 분석 결과 '디지털 큐레이션', '기관', '콘텐츠'가 전체 네트워크에 가장 큰 영향력을 미치는 중심 키워드로 나타났다.
본 연구는 장서개발관리 분야의 최근 연구동향을 분석함으로써 핵심 연구주제를 파악하고 학문의 지적구조를 규명하고자 하였다. 2003년부터 2017년까지 15년간 문헌정보학 분야 4개 학회지에 등재된 논문 중 장서개발관리 분야의 키워드를 가진 연구논문을 선정하여 저자키워드를 추출하였다. 추출된 저자키워드를 가지고 NetMiner4 프로그램을 이용하여 키워드 네트워크를 구성한 뒤 빈도분석, 연결중심성 분석, 매개중심성 분석을 수행하였다. 분석은 시간의 흐름에 따른 연구 변화를 살펴보기 위하여 2003년부터 2017년까지 전 구간을 대상으로 한 분석과 5년 단위의 3구간으로 나누어 살펴보았다. 연구결과, '오픈액세스', '기관 레포지터리', '학술지' 등의 장서개발관리 분야의 핵심키워드를 파악하고, '대학도서관' 등의 계속 연구될 분야의 주제어를 파악하였다.
최근 생의학 분야의 학술 문헌이 기하급수적으로 급증함에 따라 관련 분야 연구자들은 선행 연구 및 연구 동향 파악에 어려움을 겪고 있다. 이에 효율적인 선행 연구 및 연구 동향 파악을 위한 정보 추출 기술이 요구되며, 학술 문헌의 정보 추출을 위한 개체인식 및 개체 간의 생의학 이벤트 추출 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구는 이에 심층 학습(Deep Learning)의 기법 중 하나인 컨볼루션 네트워크(Convolutional Neural Networks, CNN) 모델을 기반으로 이벤트 내의 개체 유형 정보의 적용 위치와 함께, 이벤트 식별 및 분류를 고려하여 총 8가지의 모델을 구성하여 실험하였다. 실험 결과, 본 연구에서 제안하는 모델 중 최고성능을 보인 개체 유형 완전연결 모델이 이벤트 분류 실험에서 F-점수 72.09%의 높은 성능을 보였으나, 이벤트 추출 실험에서는 학습 컬렉션의 불균형 문제 및 이벤트 식별 모델의 성능 저조 등으로 인하여 F-점수 21.81%의 비교적 저조한 성능을 보였다.
최근에는 IT와 관광을 융합하는 IT관광 융합학문이 미래학문으로 떠오르고 있다. 융합학문은 소셜 데이터 분석에 열을 올리고 있다. 소셜 네트워크 서비스는 마케팅 분야에서 많은 활용되고 있으며 학습에 적용하는 사례도 증가하고 있다. 본 연구는 u-스마트 관광정보 시스템을 이용한 모바일 학습 콘텐츠를 설계한다. 이것은 관광정보 패턴 템플리트 라이브러리에 있는 관광정보 콘텐츠를 학습의 효과를 증대하기 위해서 모바일 학습 콘텐츠로 변환하는 것이다. 모바일 학습 콘텐츠 설계는 u-스마트 관광정보를 이용한 스마트폰 앱(App)과 XMI를 활용하여 열 개의 설계 과정을 거친다. 향후 이 설계과정을 거쳐 모바일 학습 콘텐츠를 구현함으로써 관광정보 콘텐츠 정보품질에 맞는 모바일 학습 콘텐츠를 생성하고 관광정보콘텐츠를 실시간으로 학습 할 수 있는 것이 최대 장점이다.
The purpose of this study is to suggest an appropriate index for evaluating preferences of Web contents by examining the h-index and its variants. It focuses on how successfully each index represents relative user preference towards topical subjects. Based on data obtained from a popular IT blog (engadget.com), subject values of the h-index and its variants were calculated using 53 subject categories, article counts and the 'Likes' counts aggregated in each category. These values were compared through critical analysis of the indices and Spearman rank correlation analysis. A PFNet (Pathfinder Network) of subjects weighted by $h_T$ values was drawn and cluster analysis was conducted. Based on the four criteria suggested for the evaluation of Web contents, we concluded that the $h_T$-index is a relatively appropriate tool for the Web contents preference evaluation. The $h_T$-index was applied to visually represent the relative weight (topic preference by user 'Likes' count) for each subject category of the real online contents after suggesting the relative appropriateness of the $h_T$-index. Applying scientometric indicators to Web information could provide new insights into, and potential methods for, Web contents evaluation. In addition, information on the focus of users' attention would help online informants to plan more effective content strategies. The study tries to expand the application area of the h-type indices to non-academic online environments. The research procedure enables examination of the appropriateness of the index and highlights considerations for applying the indicators to Web contents.
학문 분야의 연구 동향 변화에 대한 연구는 해당 분야의 세부 연구주제와 구조에 대한 파악뿐만 아니라 시간 흐름에 따른 변화 모습을 관찰할 수 있는 방법이다. 이에 본 연구에서는 국내 문헌정보학 분야의 연구 동향을 살펴보기 위하여 2003년부터 2017년까지 한국학술지인용색인(KCI)에 등재된 문헌정보학 분야 학술지 중 인용지수가 가장 높은 3종에 개제된 논문의 한국어 저자키워드를 대상으로 동시출현단어 분석을 수행하였다. 시계열 분석을 위해 15년의 연구 기간을 5년 단위로 누적하여 2003년~2007년, 2003년~2012년, 2003년~2017년으로 구분하였고, 기간별로 출현빈도 10회 이상의 저자키워드를 선정하여 분석하고 이를 시각화하였다. 분석 결과, 2003년~2007년 기간의 지적구조는 총 25개의 키워드로 구성된 8개의 영역이 확인되었으며, 2003년~2012년 기간의 지적구조에서는 총 76개의 키워드로 구성된 3영역 17 군집이 확인되었다. 또한, 2003년~2017년 기간의 지적구조는 총 132개의 키워드로 구성된 6영역 32군집으로 나타났다. 누적 기간별 종합 분석 결과, 한국의 문헌정보학 분야는 지난 15년간 기간별로 새로운 키워드가 포괄적으로 추가되었으며, 세부 주제 역시 세분화 되어 점차 세분화되고 확장되고 있음을 확인하였다.
구전(Word-of-Mouth) 활동은 오래 전부터 기업의 마케팅 과정에서 중요성을 인식하고 특히 마케팅 분야에서 많은 주목을 받아왔다. 최근에는 인터넷의 발달에 따라 온라인 뉴스, 온라인 커뮤니티 등에서 사람들이 지식과 정보를 주고 받는 방식이 다양해지면서 구전은 후기, 평점, 좋아요 등으로 입소문의 양상이 다각화되고 있다. 이러한 현상에 따라 구전에 관한 다양한 연구들이 선행되어왔으나, 이들을 종합적으로 분석한 메타 분석 연구는 부재하다. 본 연구는 학술 빅데이터를 활용해 구전 관련 연구동향을 알아내기 위해서 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 주요 연구들을 추출하고 시기별로 연구들의 주요 쟁점을 파악하는 기법을 제안하였다. 이를 위해서 1941년부터 2018년까지 인용 데이터베이스인 Scopus에서 'Word-of-Mouth'라는 키워드로 검색되는 총 4389건의 문헌을 수집하였고, 영어 형태소 분석과 불용어 제거 등 전처리 과정을 통해 데이터를 정제하였다. 본 연구는 학문 분야의 발전 궤적을 추적하는 데 활용되는 주경로 분석기법을 적용해 구전과 관련된 핵심 연구들을 추출하여 연구동향을 거시적 관점에서 제시하였고, 단어동시출현 정보를 추출하여 키워드 간 네트워크를 구축하여 시기별로 구전과 관련된 연관어들이 어떻게 변화되었는지 살펴봄으로써 연구동향을 미시적 관점에서 제시하였다. 수집된 문헌 데이터를 기반으로 인용 네트워크를 구축하고 SPC 가중치를 적용하여 키루트 주경로를 추출한 결과 30개의 문헌으로 구성된 주경로가 추출되었고, 연관어 네트워크 분석을 통해서는 시기별로 온라인 시대, 관광 산업 등 다양한 산업군 등 산업 변화가 반영돼 시대적 변화와 더불어 발전하고 있는 학술적 영역의 변화를 확인할 수 있었다.
지금까지 학교 교육은 교육 예산 및 시설, 프로그램 등이 다양하게 투입되었지만 그 성과 평가는 명확하게 이루어지지 못했다. 본 연구는 전국 고등학교에서 학생들을 위한 교육 지원의 효율성을 분석하는 모델을 제시하였다. 학생 교육지원이 비슷한 학교의 운영 효율성을 분석하기 위하여 1차적으로 EM 군집분석을 수행한 후, 군집별로 상대적 효율성을 Network DEA를 이용하여 분석하였다. 본 연구에서 Network DEA는 학교 인프라 측면의 6개 투입요소, 1차적 산출 요소인 학업지속자, 학교 프로그램 측면의 10개 2차 투입 요소, 2차적 산출 요소인 진학자와 취업자, 연결 변수인 1인당도서관이용률을 고려하여 분석하였다. 효율성 분석 결과를 기반으로 벤치마킹할 대상을 선정하기 위해 유클리드 거리 계산방법을 적용하여 Tier분석을 수행하였다. 본 연구에서는 전국의 일반계고등학교와 직업계고등학교에서의 학생 교육지원 데이터를 수집하여 교육 지원의 효율성을 분석하는 모델을 적용하였다. 단계적 벤치마킹방안은 벤치마킹 대상 선택의 문제점을 보완하기 위해 비효율적인 학교의 요소를 고려하여 단계적으로 효율성 개선 대상을 선정하도록 제안하였다. 학생 교육지원 효율성이 낮은 학교가 학생 교육지원의 효율적 운영을 위한 단계적 벤치마킹을 하는데 기초적 자료로 활용될 것으로 기대된다.
본 연구는 계량서지학적 분석 방법을 통해 여러 영역으로 나누어진 국내 건강정보 관련 연구를 통합적인 시각으로 보고자 하였다. 이를 위해 한국학술지인용색인 데이터베이스를 통해 2002년부터 2023년까지의 국내 '건강정보' 관련 논문 1,193편을 수집하여 시기별 동향, 학문분야, 지적구조, 키워드 변화 시기를 분석하였다. 분석결과, 건강정보 관련 논문 수는 지속적으로 증가하였으며, 2021년 이후 감소하고 있다. 건강정보 관련 연구의 주요 학문분야는 '의공학', '예방의학/직업환경의학', '법학', '간호학', '문헌정보학', '학제간연구'로 볼 수 있다. 건강정보 관련 연구의 지적구조를 파악하기 위해 단어동시출현분석을 시행하였다. 이후 도출된 네트워크의 구조와 군집파악을 위해 병렬최근접이웃클러스터링 알고리즘을 적용한 결과 '건강정보에 대한 의료공학적 관점'과 '건강정보에 대한 사회과학적 관점'이라는 2개의 대군집을 중심으로 그에 속한 4개의 중군집, 17개의 소군집을 파악할 수 있었다. 학문분야와 키워드의 변화 시기를 추적하기 위해 변곡점 분석을 시도하였으며 공통적으로 2010년과 2011년 사이에 변화가 있는 것으로 나타났다. 마지막으로 평균 출판년도와 단어출현빈도를 통해 전략 다이어그램을 도출하였으며 고빈도 키워드를 '유망', '성장', '성숙' 영역으로 구분하여 제시하였다. 본 연구는 주로 내용분석 중심의 선행연구들과 다르게 여러 가지 계량서지학적 방법을 통해 건강정보 관련 연구영역을 통합적인 시각으로 바라보았다는 데 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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