초록

본 연구의 목적은 오픈 데이터 관련 연구의 최근 동향과 지적 구조를 고찰하는 것이다. 이를 위하여 본 연구는 Scopus에서 저자 키워드로 ‘open data’를 검색하여 1999년부터 2023년까지 총 6,543건의 논문을 수집하였으며, 데이터 전처리 이후 5,589편 논문의 저자 키워드를 대상으로 오픈 데이터 관련 연구 분야 및 링크드 오픈 데이터 관련 연구 분야의 중심성 도출과 네트워크 분석을 수행하였다. 그 결과, 오픈 데이터 관련 연구에서는 ‘big data’가 가장 높은 중심성을 보였으며, 주로 공공데이터 개념의 오픈 데이터로서의 활용 및 정책 적용 연구, 빅데이터와의 연관개념으로서의 오픈 데이터를 활용한 데이터 분석에 관한 연구, 오픈 데이터의 재생산이나 활용 및 접근과 같은 오픈 데이터의 이용과 관련한 주제의 연구가 이뤄지고 있음이 나타났다. 그리고 링크드 오픈 데이터 관련 연구는 삼각매개중심성 및 최근접이웃중심성에서 모두 ‘semantic web’이 가장 높은 것으로 나타났으며, 정부 정책의 공공데이터보다 데이터 연계와 관계 형성을 중점으로 한 연구가 많이 수행된 것으로 나타났다.

Abstract

The purpose of this study is to examine recent trends and intellectual structures in research related to open data. To achieve this, the study conducted a search for the keyword “open data” in Scopus and collected a total of 6,543 papers from 1999 to 2023. After data preprocessing, the study focused on the author keywords of 5,589 papers to perform network analysis and derive centrality in the field of open data research and linked open data research. As a result, the study found that “big data” exhibited the highest centrality in research related to open data. The research in this area mainly focuses on the utilization of open data as a concept of public data, studies on the application of open data in analysis related to big data as an associated concept, and research on topics related to the use of open data, such as the reproduction, utilization, and access of open data. In linked open data research, both triadic centrality and closeness centrality showed that “the semantic web” had the highest centrality. Moreover, it was observed that research emphasizing data linkage and relationship formation, rather than public data policies, was more prevalent in this field.

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Abstract

This paper examines the characteristics of the JASIST (Journal of the Association for Information Science and Technology) editorial board members and their research areas through author co-citation analysis, and investigates whether the editorial board members’ research areas are related with keywords frequently appeared in the journal’s research articles. In the process, research areas of the central members and those appeared most frequently as keywords will be identified. Research areas of the 36 members on the JASIST editorial board are collected and categorized to compare with the categorization of keywords extracted from 169 research articles published in JASIST, 2013. The result shows that members with higher centrality in the co-citation network are related with research areas that are also dominant in the distribution of article keywords. The areas include information behavior and searching, information retrieval, information system design, and bibliometrics.

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외국어 교육 분야에서 학습자는 교육의 한 축을 이루는 중요한 부분이지만 한국어교육의 경우 교육 내용, 교수 방법, 교재 등에 비해 학습자 연구는 미진한 면이 있었다. 이에 학습자 연구, 그중에서도 학습전략 연구가 어떻게 이루어져 왔는지를 분석하고 더 나은 교육을 위해 연구가 필요한 부분을 도출해 보는 것은 의미가 있다. 본 연구에서는 한국어교육 분야에서 학습전략 연구의 현황을 분석하기 위해 학술지와 학위논문의 제목에 대해 동시출현단어 분석을 진행하였다. 연구 결과, 한국어 학습자의 학습전략 관련 가장 많은 연구가 이루어진 분야는 ‘읽기’이고, 대상은 ‘중국인 유학생’과 ‘결혼이민자’였다. 또한, 연구 주제에 대한 서브그룹 분석 결과를 보면 주요 서브그룹이 네 개가 나타나는데 ‘학문 목적 읽기’ 관련 그룹, ‘요청, 거절, 대화 등 화행’ 관련 그룹, ‘쓰기’ 관련 그룹, ‘어휘, 듣기’ 관련 그룹이다. 이를 통해 한국어 학습자의 학습전략과 관련해 연구자들의 주요 관심 분야가 ‘읽기, 화행’ 등임을 알 수 있으며, 연구 대상과 연구 분야가 부분적으로 편중되어 있는 상황이므로 다양한 분야와 대상으로 연구를 확대할 필요가 있음을 알 수 있다.

Abstract

In the foreign language education, learners are an important part of education, however in the Korean language education, the study of learners was insufficient compared to the contents of education, teaching methods and textbooks. Therefore, it is meaningful to analyze how learner research, especially learning strategy research, has been conducted and derive areas that need research for better education. In this study, co-word analysis was conducted on the titles of academic journals and dissertations in order to analyze the learning strategy research in Korean language education. I found it is about “reading” that the most studies related to Korean language learners’ learning strategies were conducted and those studies’ subjects mostly were ‘Chinese international students’ and ‘marriage-immigrants’. In addition, the results of the subgroup analysis on the research topic show four major subgroups: a group related to ‘reading for academic purposes’, a group related to ‘request, rejection, conversation, etc.’, a group related to ‘writing’, and a group related to ‘vocabulary, listening’. This shows that the researchers’ major interests in studying Korean learner’s strategies are “reading” and “speaking” and their studies have been concentrated in the specific areas. Therefore, it is necessary for researchers to study various functions and subjects in Korean language learner’s learning strategies.

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Abstract

The purpose of this study is to identify topic areas of academic library research using two informetric methods; word clustering and Pathfinder network. For the data analysis, 139 articles published in major library and information science journals from 2005 to 2009 were collected from the Korean Science Citation Index database. The keywords that represent research topics were gathered from two sections: an abstract and titles in references. Results showed that reference titles usefully represent topics in detail, and combining abstracts and reference titles can produce an expanded topic map.

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이 연구에서는 한국언론진흥재단의 빅카인즈에서 제공하는 1990년부터 2022년까지 약 30년간의 5․18 관련 뉴스데이터를 빈도분석과 네트워크 분석하였다. 구체적으로 시기별과 지역별 기사량을 분석하여 양적 변화 추이를 살펴보았으며 동시 출현 키워드를 활용한 정부별 네트워크 분석을 통해 정부별 주요 키워드 간의 연결 구조를 탐색하였다. 분석 결과, 시기적으로는 사회적 이슈가 많았던 2019년의 보도량이 가장 많은 것으로 나타났으며 지역적으로는 전라권의 보도량이 가장 많은 것으로 나타났다. 그리고 네트워크 분석 결과, 정권이 5․18을 바라보는 인식과 정책에 따라 뉴스데이터 내 5․18과 관련된 단어에 차이가 있었다. 5․18 뉴스데이터 분석을 종합한 결과, 5․18이 지역과 상관없이 시간이 지남에 따라 민주화운동으로 자리매김해 나가고 있었으나 동시에 5․18에 대한 왜곡이 해소되지 못하고 있음을 확인하였다.

Abstract

This study attempted to analyze newspaper articles related to May 18 through frequency analysis and network analysis using news data related to May 18 for about 30 years from 1990 to 2022 at the Korea Press Foundation’s Big Kinds. Specifically, quantitative change trends were examined by analyzing the amount of articles by period and region, and the connection structure between major keywords by the regime was explored through network analysis by regime using co-appearance keywords. As a result of the analysis, it was found that 2019 had the largest amount of coverage, which had many social issues in time, and the Jeolla-do region had the largest amount of coverage in the region. And as a result of network analysis, there were differences in words related to May 18 in news data according to the perception and policy of the regime toward May 18. As a result of synthesizing the analysis of May 18 news data, it was confirmed that May 18 was becoming a democratic movement over time regardless of region, but at the same time, the distortion of May 18 was not resolved.

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Abstract

This study aims to investigate the importance of author keyword with analysis the position of author keyword in journal . In the first stage, an analysis was carried out on the position of author keyword. We examined the importance of author keyword by using degree centrality, closeness centrality, betweenness centrality, eigenvector centrality and effective size of structural hole. In the next stage, We performed analysis on correlation between network centrality measures and the position of author keyword. The result of correlation analysis on network centrality measures and the position of author keyword shows that there are the more significant areas of the result of the correlation analysis on degree centrality, betweenness centrality and the position of keyword. In addition, These results show that we need to consider that the possible way as measuring the importance of author keyword in journal is not only a term frequency but also degree centrality and betweenness centrality.

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본 연구에서는 성격유형과 흥미유형에 따른 독서 감상문에 나타난 독서에 대한 반응의 차이를 탐구하였다. 이를 위해 대전의 D과학고등학교 3학년 학생 81명을 대상으로 성격유형분석 데이터, 흥미유형분석 데이터, 교과독서 활동으로 작성된 독서 감상문 데이터를 수집하였다. 수집된 독서 감상문의 토픽 분석을 수행하고, 성격유형(사고형, 감정형)과 흥미유형(탐구형, 탐구형 외)에 따른 독서 감상문의 토픽 발현 확률을 통계적으로 검증하였다. 이어서 키워드 네트워크 분석을 통해 단어들의 개념 연결 구조를 측정하고, 중심성 지표를 통해 토픽모델링의 분석 결과를 보완하였다. 연구 결과, 토픽 회귀분석을 통해 토픽2(이해와 공부)와 토픽3(읽기와 사고)에서 사고형(T)과 감정형(F) 간에 통계적으로 유의한 차이를 확인할 수 있었으며, 토픽2(이해와 공부)에서 탐구형과 탐구형 외 간에 통계적으로 유의한 차이가 확인되었다. 본 연구의 결과는 맞춤형 도서 추천이나 개인화를 고려한 독서교육의 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

Abstract

This study aimed to investigate the difference in response to reading as shown in book reports by personality type and interest type. For this purpose, personality type analysis data, interest type analysis data, and book report data written in subject reading activities were collected from 81 third graders at D Science High School in Daejeon. Topic analysis was conducted on the collected book reports, and the probability of a topic being mentioned was statistically tested according to personality type (thinking type, feeling type) and interest type (investigative type, types other than investigative). Subsequently, the conceptual connection structure of words was measured by keyword network analysis, and the analysis results of topic modeling were complemented by the centrality index. As a result of the study, the topic regression analysis showed statistically significant differences between thinking type (T) and feeling type (F) in topic 2 (understanding and studying) and topic 3 (reading and thinking), and statistically significant differences between investigative type and non-investigative type in topic 2 (understanding and studying). The results of this study can be used as a basis for tailored book recommendations and personalized reading education.

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최근 정보기술의 발전과 디지털화로 도서관의 정보 네트워크화가 급속히 이루어지고 있다. 정보네트워크 기반의 디지털 도서관에서 멀티미디어 컨텐츠에 대한 관심과 이용은 점차 증대되고 있다. 이에 대해 본 연구에서는 멀티미디어 컨텐츠에 대한 명확한 개념정의와 응용환경을 고찰하고 디지털 도서관에서의 멀티미디어 활용을 위한 컨텐츠서비스 및 컨텐츠관리 방안에 대해서 분석하였다. 그 결과 정보환경의 변화에는 정보기술의 영향이 중요한 요소로서 작용하며 이용자의 정보요구가 다양한 유형의 자원인 멀티미디어 컨텐츠로의 활용으로 변화하고 있음을 알 수 있었다.

Abstract

With the development of information technology and digitalization in these days, information network of library has been accomplished rapidly. The use and concern on Multimedia contents are increasing in the digital library based on information network. In this study I examined the definition of Multimedia contents and analysed the contents services and contents management for the use of Mulimedia contents in digital library. As a result, the effect of information technology is important for changing of information environment. Moreover, the multimedia which are resources whose information demand of the user is various contents with it is changing the possibility of knowing it was with application.

초록

본 연구는 다양한 관점의 이용요구가 혼재되어있는 독서자료의 속성을 파악하기 위해, 도서의 동시이용(동시대출, 동시구매) 데이터에 기반하여 독서자료의 선택 및 이용과 관계된 서지적 속성을 분석하였다. KDC 주제, 독자대상, 이용자 연령 관련 26개 하위 속성 단위로 구분하여 서지적 속성 용어의 동시출현행렬을 생성하고 네트워크 분석을 수행한 결과, 독서자료의 서지적 속성의 세부 내용 및 두드러진 매개 역할을 파악하였다. 본 연구의 결과는 향후 도서관 OPAC을 비롯한 독서정보 시스템의 패싯 설계에 도움이 될 것이다.

Abstract

This study analyzed bibliographic attributes related to the selection and use of reading materials based on data on books borrowed or purchased together in order to understand the properties of reading materials that have complex user needs from various perspectives. As a result of creating co-occurrence matrices of bibliographic attribute terms by dividing them into 26 sub-attribute units related to KDC main class, target reader, and user age, and performing network analyses, the details and prominent mediating role of bibliographic attributes of reading materials were identified. The results of this study will be helpful in designing facets of reading information systems, including library OPAC, in the future.

초록

본 연구는 독서자료의 접근점을 확장하기 위해, 도서이용 속성에 기반한 독서자료 분류체계를 고안하였다. 독서상황에서 도서 이용자가 고려할 수 있는 도서의 속성을 내용분석하여 주제명에 반영하고, 네트워크 분석을 통해 주제명 항목과 인접한 항목들을 연관 주제명으로 그룹화하여 함께 제시하였다. 본 연구에서 개발한 독서자료분류표(RMC)는 도서관 OPAC을 비롯한 독서정보 시스템 내에서 도서 이용자의 탐색을 돕는 다양한 접근점을 제공하는 도구로써 사용될 수 있을 것이다.

Abstract

In this study, in order to expand the access points of reading materials, a reading material classification (RMC) system based on the facets of book use was devised. The facets of books that can be considered by book users in the reading situation were content-analyzed. Also, through network analysis, subject headings adjacent to one subject heading were grouped into related subject headings. The RMC developed in this study can be used as a tool that provides various access points to help book users search in the library OPAC and other reading information systems.