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검색어: 학술지 초록, 검색결과: 6
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최상희(대구가톨릭대학교) ; 이재윤(경기대학교) 2012, Vol.29, No.1, pp.331-349 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2012.29.1.331
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초록

구조적 초록은 학술 논문의 주제를 표현하는 역할을 하여 학술 논문을 처리하는데 중요한 요소로 인식되어왔다. 이 연구에서는 구조적 초록을 구성하는 세부 필드의 속성을 4개로 분석하고 초록의 구조를 활용하여 문서 클러스터링에 적용할 수 있는 가능성을 고찰고자 하였다. 구조적 초록의 필드 속성을 문서 클러스터링에 적용한 결과 클러스터링 기법간의 편차가 있었으나 연구 목적이 제공하는 정보량에 비해 주제성이 커서 클러스터링 성능에 가장 큰 영향을 미치고 있는 것으로 나타났다. 또한 분석 결과 특정 필드에 특화되어 출현하는 필드 종속적인 단어가 발생하는 것으로 나타나 필드 종속적인 단어를 배제하고 집단내 평균연결 기법을 적용하였을 때는 클러스터링의 성능이 개선되는 것으로 분석되었다.

Abstract

Structured abstracts have been regarded as an essential information factor to represent topics of journal articles. This study aims to provide an unconventional view to utilize structured abstracts with the analysis on sub fields of a structured abstract in depth. In this study, a structured abstract was segmented into four fields, namely, purpose, design, findings, and values/implications. Each field was compared in the performance analysis of document clustering. In result, the purpose statement of an abstract affected on the performance of journal article clustering more than any other fields. Furthermore, certain types of keywords were identified to be excluded in the document clustering to improve clustering performance, especially by Within group average clustering method. These keywords had stronger relationship to a specific abstract field such as research design than the topic of an article.

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진설아(과학기술정책연구원) ; 송민(연세대학교) 2016, Vol.33, No.1, pp.7-32 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2016.33.1.007
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초록

본 연구는 인용 정보와 주제범주 분류체계를 기반으로 한 기존 하향식 접근법과 달리 문헌에 출현한 단어정보를 기반으로 세부주제를 자동 추출하는 토픽 모델링을 사용하여 학제성을 측정하였다. JCR 2013의 Information & Library Science 주제범주에서 5년 영향력 지수 상위 20개 학술지의 최근 5년 동안의 논문 제목과 초록 텍스트를 분석대상으로 사용하였다. 학제성을 측정하기 위한 지수로 ‘분야적 다양성’을 나타내는 Shannon 엔트로피 지수와 Stirling 다양성 지수, ‘네트워크 응집성’을 나타내는 지수로는 토픽 네트워크의 평균 경로길이를 사용하였다. 계산된 다양성과 응집성 지수를 통해 학제성의 유형을 분류한 후 각 유형을 대표하는 학술지들의 토픽 네트워크를 비교하였다. 이를 통해 본 연구의 텍스트 기반 다양성 지수는 기존의 인용정보 기반 다양성 지수와 다른 양상을 보이고 있어 상호보완적으로 활용될 수 있으며, 다양성과 응집성을 모두 고려하여 분류된 각 학술지의 토픽 네트워크를 통해 개별 학술지가 다루는 세부주제의 특성과 연결 정도를 직관적으로 파악할 수 있었다. 이를 통해 토픽 모델링을 통한 텍스트 기반의 학제성 측정이 학술지의 학제성을 나타내는 데에 다양한 역할이 가능함을 확인하였다.

Abstract

This study has measured interdisciplinarity using a topic modeling, which automatically extracts sub-topics based on term information appeared in documents group unlike the traditional top-down approach employing the references and classification system as a basis. We used titles and abstracts of the articles published in top 20 journals for the past five years by the 5-year impact factor under the category of ‘Information & Library Science’ in JCR 2013. We applied ‘Discipline Diversity’ and ‘Network Coherence’ as factors in measuring interdisciplinarity; ‘Shannon Entropy Index’ and ‘Stirling Diversity Index’ were used as indices to gauge diversity of fields while topic network’s average path length was employed as an index representing network cohesion. After classifying the types of interdisciplinarity with the diversity and cohesion indices produced, we compared the topic networks of journals that represent each type. As a result, we found that the text-based diversity index showed different ranking when compared to the reference-based diversity index. This signifies that those two indices can be utilized complimentarily. It was also confirmed that the characteristics and interconnectedness of the sub-topics dealt with in each journal can be intuitively understood through the topic networks classified by considering both the diversity and cohesion. In conclusion, the topic modeling-based measurement of interdisciplinarity that this study proposed was confirmed to be applicable serving multiple roles in showing the interdisciplinarity of the journals.

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성희혜(숙명여자대학교 문헌정보학과 석사졸업) ; 이혜은(숙명여자대학교 문헌정보학과 부교수) 2021, Vol.38, No.3, pp.239-262 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2021.38.3.239
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초록

「조선의보」는 일제강점기에 일본의 의사단체에 대항하여 조선인 의학자들이 창립한 단체인 조선의사협회에서 발간된 최초의 우리말 의학학술지이다. 본 연구는 계량서지학적 연구방법을 사용하여 「조선의보」를 분석하였다. 먼저, 112편의 논문 제목에서 MeSH (Medical Subject Headings) 용어를 추출하여 주제 경향을 분석하고, 저자의 특성, 논문에 사용된 언어를 파악하였다. 이어서 참고문헌의 발행국과 발행 연도를 분석하고 좌담회의 제목에서 추출한 키워드의 빈도분석을 통하여 당시 연구자들의 관심사를 살펴보았다. 연구의 결과 감염 및 전염병, 병리학적 증상, 소화기 질환을 주제로 하는 연구가 많이 수행되었고, 연구자의 소속은 세브란스연합의학전문학교가 가장 많았으며 주로 내과와 외과 교실에 속해있었다. 논문의 제목과 본문은 국한문혼용으로 표기된 것이 가장 많았고, 131편의 논문 중 40편만 초록이 있었으며, 이 중 영문 초록이 22편으로 가장 많았다. 연구자들이 인용한 1,103개의 참고문헌을 분석한 결과 주로 일본, 독일, 미국에서 발행된 최신 학술지를 인용하였음을 확인하였다. 좌담회의 주요 논제는 결핵, 신경쇠약, 임질 순이었다. 이 연구를 통하여 우리말로 된 의학학술지 간행의 역사를 고찰하였으며, 1930년대 조선인 의학자들이 「조선의보」에 연구 성과를 축적하고, 의학 학술 커뮤니티를 통하여 의학 수준을 높이는데 기여하였음을 확인하였다.

Abstract

The Korean Medical Journal (1930-1937) is the first Korean medical journal published by The Korean Medical Association, which Korean doctors established to resist Japanese medical organizations during the Japanese colonial period. Using the bibliometric research method for The Korean Medical Journal, this study aimed to analyze the journal as follows. First, the study analyzed the subject trends of medical research by extracting the MeSH terms from the title of the articles. Next, the study identified characteristics of authors, type of language used in the papers, publication year and countries of references included in the papers. Also, this study identified the researchers’ interests by analyzing the frequency of keywords appearing in the roundtable titles. As a result of the research, infections, pathological symptoms and diseases of the digestive system were studied most often. Most authors belonged to Severance Union Medical College, and internal medicine and general surgery departments had the most authors. Most of the titles and texts of the papers were written in Korean and Chinese characters in combination. Of the 131 papers, only 40 contained abstracts, 22 of which were English abstracts, the most number. The study analyzed 1,103 references in the papers and found that the authors mainly cited the latest journals published in Japan, Germany, and the United States. The topics discussed the most in the roundtable talks were tuberculosis, neurasthenia, and gonorrhea in order. This research examined the history of the publication of The Korean medical journal. Also, it showed that Korean doctors accumulated their academic medical research results and contributed to improving medical conditions.

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김인후(중앙대학교 문헌정보학과 대학원) ; 김성희(중앙대학교 문헌정보학과) 2022, Vol.39, No.3, pp.293-310 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2022.39.3.293
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초록

본 연구에서는 한국어 데이터로 학습된 BERT 모델을 기반으로 문헌정보학 분야의 문서를 자동으로 분류하여 성능을 분석하였다. 이를 위해 문헌정보학 분야의 7개 학술지의 5,357개 논문의 초록 데이터를 학습된 데이터의 크기에 따라서 자동분류의 성능에 어떠한 차이가 있는지를 분석, 평가하였다. 성능 평가척도는 정확률(Precision), 재현율(Recall), F 척도를 사용하였다. 평가결과 데이터의 양이 많고 품질이 높은 주제 분야들은 F 척도가 90% 이상으로 높은 수준의 성능을 보였다. 반면에 데이터 품질이 낮고 내용적으로 다른 주제 분야들과 유사도가 높고 주제적으로 확실히 구별되는 자질이 적을 경우 유의미한 높은 수준의 성능 평가가 도출되지 못하였다. 이러한 연구는 미래 학술 문헌에서 지속적으로 활용할 수 있는 사전학습모델의 활용 가능성을 제시하기 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

Abstract

In this study, we analyzed the performance of the BERT-based document classification model by automatically classifying documents in the field of library and information science based on the KoBERT. For this purpose, abstract data of 5,357 papers in 7 journals in the field of library and information science were analyzed and evaluated for any difference in the performance of automatic classification according to the size of the learned data. As performance evaluation scales, precision, recall, and F scale were used. As a result of the evaluation, subject areas with large amounts of data and high quality showed a high level of performance with an F scale of 90% or more. On the other hand, if the data quality was low, the similarity with other subject areas was high, and there were few features that were clearly distinguished thematically, a meaningful high-level performance evaluation could not be derived. This study is expected to be used as basic data to suggest the possibility of using a pre-trained learning model to automatically classify the academic documents.

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박자현(연세대학교) ; 송민(연세대학교) 2013, Vol.30, No.1, pp.7-32 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2013.30.1.007
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초록

본 연구는 국내 문헌정보학 분야의 연구동향을 규명하기 위하여 문헌정보학 주요 학술지인, 정보관리학회지, 한국문헌정보학회지, 한국도서관․정보학회지, 한국비블리아학회지의 1970년도부터 2012년도까지 발표 논문 초록을 수집하여 LDA(Latent Dirichlet Allocation)기반의 토픽 모델링 실험을 수행하였다. 그 결과를 종합하면 다음과 같다. 첫째, 토픽모델링 실험에서 도출된 연구주제를 문헌정보학 주제분류표와 비교․분석한 결과, ‘정보학’영역의 디지털도서관, 이용연구, 인터넷, 전문가시스템, 계량정보학, 자동화, 정보검색, 정보시스템, ‘도서관 서비스’영역의 정보서비스, 도서관 유형별 서비스, 이용자 교육/정보리터러시, 서비스 평가, ‘문헌정보학 기초’영역의 도서관과 사회, 전문성, ‘자료조직’영역의 분류, 편목, 메타데이터, ‘도서관 경영’영역의 도서관 평가, 장서개발/관리, ‘서지학’영역의 고서지, ‘도서관 체제’영역의 도서관 및 정보정책, ‘출판’영역의 도서/출판, ‘기록관리학’영역의 하위주제 등과 연결할 수 있었다. 또한 가장 많은 연구주제가 발견된 학문영역은 정보학과 도서관서비스로 나타났다. 둘째, 문헌정보학의 주요 연구주제에서 도서관 유형별 서비스 및 평가, 인터넷, 메타데이터의 연구주제는 상승세를 보였으나, 도서, 분류, 편목, 고서지에 관한 연구주제는 하강세를 보였다. 셋째, 학술지를 구분하여 비교․분석한 결과, 정보관리학회지는 도서관에 관한 연구주제보다 정보학에 관한 연구주제가 많이 출현하였고, 한국문헌정보학회지와 한국도서관․정보학회지, 한국비블리아학회지는 도서관에 관한 연구주제가 정보학에 관한 주제보다 많이 나타났다.

Abstract

The goal of the present study is to identify the topic trend in the field of library and information science in Korea. To this end, we collected titles and abstracts of the papers published in four major journals such as Journal of the Korean Society for information Management, Journal of the Korean Society for Library and Information Science, Journal of Korean Library and Information Science Society, and Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science during 1970 and 2012. After that, we applied the well-received topic modeling technique, Latent Dirichlet Allocation(LDA), to the collected data sets. The research findings of the study are as follows: 1) Comparison of the extracted topics by LDA with the subject headings of library and information science shows that there are several distinct sub-research domains strongly tied with the field. Those include library and society in the domain of “introduction to library and information science,” professionalism, library and information policy in the domain of “library system,” library evaluation in the domain of “library management,” collection development and management, information service in the domain of “library service,” services by library type, user training/information literacy, service evaluation, classification/cataloging/meta-data in the domain of “document organization,” bibliometrics/digital libraries/user study/internet/expert system/information retrieval/information system in the domain of “information science,” antique documents in the domain of “bibliography,” books/publications in the domain of “publication,” and archival study. The results indicate that among these sub-domains, information science and library services are two most focused domains. Second, we observe that there is the growing trend in the research topics such as service and evaluation by library type, internet, and meta-data, but the research topics such as book, classification, and cataloging reveal the declining trend. Third, analysis by journal show that in Journal of the Korean Society for information Management, information science related topics appear more frequently than library science related topics whereas library science related topics are more popular in the other three journals studied in this paper.

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초록

본 연구는 키워드 네트워크 분석과 토픽모델링을 활용하여 국내 정보활용교육 연구의 흐름을 살펴보고 향후 정보활용교육의 방향성을 모색하는데 목적이 있다. 이를 위하여 국내 문헌정보학 분야의 학술지에 게재된 정보활용교육과 관련된 논문 306편을 선정하고, 논문의 초록을 대상으로 전처리 과정을 거쳐 전체 키워드 출현 빈도, 시기별 키워드 출현 빈도, 키워드 동시출현 빈도분석을 수행하였다. 이어서 키워드 네트워크 분석을 통해 키워드의 연결중심성과 매개중심성, 위세중심성을 분석하였다. 또한 구조적 토픽모델링 분석을 활용하여 15개의 토픽(교육과정, 정보활용교육 효과, 정보활용교육 내용, 학교도서관 교육, 정보매체활용, 정보활용능력 평가 지표, 도서관 불안, 공공도서관 프로그램, 대학도서관 이용자교육, 건강정보 활용능력, 정보격차, 도서관활용수업 개선, 연구 동향, 정보활용교육 모델, 교사 역할)을 도출하고, 토픽별로 비중의 변화를 확인하기 위해 연도별 토픽 추이를 분석하였다. 이러한 결과를 바탕으로 정보활용교육의 방향성과 후속 연구에 대한 제언을 제시하였다.

Abstract

The purpose of this study is to investigate the flow of domestic information literacy education research using keyword network analysis and topic modeling and to explore the direction of information literacy education in the future. For this reason, 306 academic papers related to information literacy education published in academic journals of the library and information science field in Korea were chosen. And through the preprocessing process for abstracts of the paper, total keyword appearance frequency, keyword appearance frequency by period, and keyword simultaneous occurrence frequency were analyzed. Subsequently, keyword network analysis analyzed the degree centrality, between centrality, and eigenvector centrality of keywords. Using structural topic modeling analysis, 15 topics -curriculum, information literacy effect, contents of information literacy education, school library education, information media literacy, information literacy ability evaluation index, library anxiety, public library program, health information literacy ability, digital divide, library assisted instruction improvement, research trend, information literacy model, and teacher role-were derived. In addition, the trend of topics by year was analyzed to confirm the change in relative weight by topic. Based on these results, the direction of information literacy education and the suggestions for follow-up research were presented.

정보관리학회지