초록

본 연구는 AACR2와 이를 대체하는 새로운 목록규칙인 RDA의 규칙을 비교하여, RDA에 대한 이해를 높이고, 우리나라의 한국목록규칙에서 고려해야 할 사항을 파악하기 위한 것이다. RDA는 모든 유형의 자원을 서지제어할 수 있는 구조로 International Cataloging Principles(2009), FRBR, FRAD를 구현하기 위한 목록규칙이며, 국제적인 환경에 융통성 있게 적용가능하다. RDA는 웹환경에 맞는 시멘틱웹으로 구현이 가능하도록 집중기능과 다양한 관계에 기반을 두고 있어 미래의 목록에 큰 영향을 줄 것이기 때문에 국내에서도 이를 반영하는 연구가 필요하다. 비교는 JSC for Development of RDA의 2008년 RDA 초안을 기반으로 저작, 표현형, 구현형의 기술규칙을 대상으로 분석하였다. 구현형에서는 표제, 자료유형, 책임사항, 판사항, 발행사항, 형태사항, 총서사항의 기술영역별로, 저작과 표현형에서는 저작 유형에 따른 채택접근점을 중심으로 RDA와 AACR2 규칙 중에서 변경된 사항을 중심으로 살펴보았다. 본 연구는 RDA에서 제시한 목록규칙을 바탕으로 앞으로 목록의 발전 방향을 파악할 수 있으며, 국내의 목록규칙 개정 시에도 많은 도움이 될 것이다.

Abstract

This study is to compare the descriptive cataloging rules between AACR2 and RDA, and then to find a direction of future cataloging and KCR 4. RDA is new cataloging rules that embody the International Cataloging Principles(2009), FRBR and FRAD. It is a structure of bibliographic control of all kinds of resources, and the rules can be flexibly applicable in the international cataloging community. It is critical to embody RDA in KCR 4 because RDA is likely to affect the future cataloging through its collocation function and relation function to construct semantic web of OPAC. This study analyzed the descriptive rules of work, expression, and manifestation based on RDA draft(2008) of JSC for Development of RDA. It analyzed the changes in the cataloging rules from AACR2 to RDA in such descriptive areas as title, type of resources, statement of responsibility, edition, publication, physical description and series in the manifestation level, and the preferred access points in both expression and work levels. The findings of this study will provide implications in revising KCR4.

초록

기록이나 문헌의 자동분류에 관한 연구는 오래 전부터 시작되었다. 최근에는 인공지능 기술이 발전하면서 기계학습이나 딥러닝을 접목한 연구로 발전되고 있다. 이 연구에서는 우선 문헌의 자동분류와 인공지능의 학습방식이 발전해 온 과정을 살펴보았다. 또 기계학습 중 특히 지도학습 방식의 특징과 다양한 사례를 통해 기록관리 분야에 인공지능 기술을 적용해야 할 필요성에 대해 알아보았다. 그리고 실제로 지도학습 방식으로 서울시의 결재문서를 ETRI의 엑소브레인을 통해 정부기능분류체계로 자동분류해 보았다. 이를 통해 기록을 다양한 방식의 분류체계로 자동분류하기 위한 각 과정의 고려사항을 도출하였다.

Abstract

Research on automatic classification of records and documents has been conducted for a long time. Recently, artificial intelligence technology has been developed to combine machine learning and deep learning. In this study, we first looked at the process of automatic classification of documents and learning method of artificial intelligence. We also discussed the necessity of applying artificial intelligence technology to records management using various cases of machine learning, especially supervised methods. And we conducted a test to automatically classify the public records of the Seoul metropolitan government into BRM using ETRI’s Exobrain, based on supervised machine learning method. Through this, we have drawn up issues to be considered in each step in records management agencies to automatically classify the records into various classification schemes.

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본 연구에서는 ‘학술지의 피인용횟수 순위’를 적용한 tapered h-지수의 변형지표 Kor-hT를 고안하여 제안하였다. Kor-hT의 의미를 평가하기 위하여 Kor-hT 지수 값의 중복률 및 지수 값과 평가요소 사이의 연관성 변화를 다른 학술지 평가지표인 h-지수, tapered h-지수 및 IF와 비교 분석하였다. 지수 값의 중복률 분석은 지표의 변별력을 살펴보기 위한 것이며, 지수 값과 평가요소와의 상관관계 분석은 지표의 평가요소인 피인용횟수 및 논문 수가 지수 값에 각각 어떻게 반영되는지를 알아보기 위한 것이다. 분석을 위해 2008년부터 2010년까지의 한국학술지인용색인(KCI) 3개년 데이터를 사용하였다. 분석 결과 본 연구에서 제안한 Kor-hT가 비교 대상 지표에 비해 지수 값의 중복률이 가장 낮아 높은 변별력을 보였으며, 지수 값과 평가요소와의 상관관계에 있어서도 피인용횟수와 논문 수 모두에서 상관관계가 가장 높은 것으로 나타났다.

Abstract

This study describes the meaning of and the formula for Kor-hT, which is a modified index built on the tapered h-index by applying ‘the ranking according to the number of citations of journals’. This study evaluated the de-duplication rate of index values of Kor-hT and analyzed the change in the correlation between the index values and evaluation elements using the Korea Citation Index data from 2008 to 2010. Kor-hT is compared with h-index, tapered h-index, and IF. As a result, Kor-hT appeared to be superior to other indexes on de-duplication rate. It is also shown that there is a very strong positive correlation between the evaluation elements, the number of citations and the number of articles of journals, and the index values of Kor-hT.

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본 논문은 북미 대학에서 한국학 장서 구축의 역사가 오래된 대학을 대상으로 그동안 구축된 한국학 장서의 현황 규모에 대한 적정성을 현장을 중심으로 객관적으로 조사 분석한 것이다. 장서와 이용자 그룹에 근거하여 ACRL 표준공식을 적용하여 분석하였고, ARL 중앙값을 산출하여 비교하였다. ACRL 기준에 따른 평가결과, 이 대학의 한국학 장서는 B 등급으로 평가되었고, ARL 비교치 결과에서도 비교 대상교 15개 중에서 중간정도에 그치는 것으로 나타나서, 한국학 장서의 꾸준한 증가를 통해 한국학 교육과정 지원을 보다 충실히 해야 한다는 결론을 도출하게 되었다.

Abstract

This paper evaluated the collection development of the Korean collection at the A university over the several decade. Compared against the ACRL standard Formula A, the result demonstrated that the Korean library collection is still needed to increase Korean collection to support Korean-related program and Korean community in the area. When we share western language materials in the library as the same area studies resources, we can evaluate Korean studies collection as Level B. Comparison with similar institutions (ARL comparisons) shows that the collection is the middle among 15 universities which provide Korean programs. The situation for Korean resources at the A university is needed to get more support from Korean institutes and Korean societies to keep up with the Korean collection for academics and regional community users as well.

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4차 산업혁명을 대표하는 신기술들이 이미 도서관 서비스에 구현이 되고 있다. 그러나 전통적인 사서 업무이자 향후 지속해야 하는 ‘분류’ 업무에 새로운 기술을 도입하여 업무 효율을 증대하고자 하는 방안 연구는 활발하지 않다. 해외 웹 버전 분류법인 WebDewey, Classification Web, UDC Online은 2000년대 초반에 개발되어 현재는 인쇄본보다 웹 버전이 더 활발히 사용되고 있고, 2018년 이후 듀이십진분류법(DDC)은 더 이상 인쇄본을 발간하지 않고 있다. 본 연구는 WebDewey, Classification Web, UDC Online 사례를 분석하고, 한국십진분류법(KDC) 웹 버전 개발을 위해 필요한 기능을 도출하여, AHP 분석을 통해 KDC 웹 버전 개발에 타당한 최종적인 기능을 제안했다.

Abstract

New technologies representing the Fourth Industrial Revolution are already being realized in library services. There is not, however, active research on measures to increase work efficiency by introducing a new technology in the work of “classification” that is part of the traditional librarian jobs they should continue in the future. The Dewey Decimal Classification (DDC) has not issued a print version since 2018. This study analyzes cases of WebDewey, Classification Web, and UDC Online. The functions required for the development of the Korean Decimal Classification (KDC) web version were derived, and the final functions suitable for the development of the KDC web version were proposed through AHP analysis.

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이 연구는 한국에서 SCIE 논문을 가장 활발하게 발표하고 있는 분야인 재료공학과 대학교수 449명이 2006년부터 2010년까지 발표한 SCIE 논문수와 피인용 횟수를 측정하고 이에 영향을 미치는 요인을 구체적으로 규명하고자 하였다. 연구 결과 논문수가 많은 교수가 피인용 횟수도 높은 것으로 나타나 외국의 선행연구 결과와 유사하였고, 논문수에 영향을 주는 요인은 교수의 직급, 출신학부, 재직 대학의 소재지일 수 있다는 것을 확인하였다. 피인용에 영향을 주는 요인으로 인적 특성 가운데 출신학부가 있었고, 환경적 특성으로 재직 대학의 소재지가 서울인지 지방인지에 따라 피인용 횟수에 뚜렷한 차이가 있음을 확인하였다. 장기적으로 국내 SCIE 논문의 피인용을 증진하기 위해서는 피인용을 촉발할 수 있는 기초 연구에 보다 많은 지원을 해야 하고, 대학과 연구비 지원기관의 연구성과 평가에 피인용 횟수도 포함시키는 등 평가방식도 보완할 필요성이 제기되었다.

Abstract

This study pointed the factors affecting the number of articles and citations in material science which is the most active publishing disciplinary in South Korea. This was conducted by gathering the information on SCIE which had been published by 449 Korean professors in material science from 2006 to 2010. One of the results was that the professors who had published more papers received more citations than those who did not, reconfirming former studies abroad. It was observed that the factors majors impacting on the number of papers may be their academic positions, educational backgrounds (particularly undergraduates), and places of work. The number of citations was affected by the authors’ undergraduate and their locations of the work. This study suggested a need for more supports on basic researches by universities and funding bodies and an amendment of performance measures to include the number of citations.

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Abstract

A large and reliable citation database is necessary to identify and analyze citation behavior of Korean researchers in science and technology. Korea Institute of Science and Technology Information (KISTI) built the Korea Science Citation Database (KSCD), and have provided Korea Science Citation Index (KSCI) and Korea Journal Citation Reports (KJCR) services. In this article, citing behavior of Korean scientists on Korean journals was examined by using the KSCD that covers 459 Korean core journals. This research dealt with (1) statistical numeric information of journals in KSCD, (2) analysis of document types cited, (3) ratio of domestic to international documents cited and ratio of citing different disciplines, (4) analysis on immediacy index, peak time, and half-life of cited documents, and (5) analysis on impact of journals based on KJCR citation indicators. From this research, we could find the immediacy citation rate (average 2.36%), peak-time (average 1.7 years) and half-life (average 5.2 years) of cited journals in Korea. We also found that the average journal self-citation rate is more than 50% in every field. In sum, citing behavior of Korean scientists on Korean journals was comprehensively identified from this research.

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본 연구는 2004년에서 2012년까지 9년간의 KERIS 문헌복사 트랜잭션 데이터를 대상으로 문헌복사 서비스 참여기관에 대한 통계 분석과 네트워크 분석을 수행하였다. 연구 결과 발견한 주요 사실은 다음과 같다. 첫째, 신청건수가 제공건수에 비해 많은 기관이 전체 기관 중에서 약 80%를 차지하고 있었다. 둘째, 신청과 제공면 모두 건수가 많은 상위기관들에게 문헌복사 서비스 의존도가 높으며, 특히 제공면에서 그 집중도가 더욱 높았다. 셋째, 2012년 대학도서관 학술지를 대상으로 주제별 네트워크 분석 결과 각 주제별로 단일기관 집중형, 복수기관 주도형, 다수기관 분산형과 같은 세 가지 유형의 협력체제가 나타남을 파악하였다.

Abstract

In this study, we analyzed KERIS Document Delivery Service (DDS) using its transaction data for the period of nine years from 2004 to 2012. We first examined the overall statistics focusing on member contributions, and conducted a network analysis based on the records of request/response (supply) between member libraries. Key findings include the following: First, in over 80% of member libraries, the number of outgoing requests exceeded the number of their responses to incoming requests. That is, for the vast majority of member libraries, their participation was concentrated on the request side. Second, KERIS DDS relies heavily on a relatively small number of top contributors, especially on the supply side. While the top contributors were active in both requests and responses (supplies), in most cases, they received and processed a disproportionally large number of requests. Third, the network analysis based on DDS requests for journal articles in 2012 further revealed the central role of top contributors. The level and pattern of concentration, however, appeared to differ by subjects (DDC). Three main patterns of centralization were found in different subjects - a network centered on a single member, a network having multiple centers, or a distributed network.

초록

본 논문은 우리나라에서 문헌정보학 교육과 연구 분야에서의 활동과 실적을 조사 및 정리해 보고, 이 분야 발전을 위하여 앞으로의 방향을 모색해보는데 연구 의의가 있다. 연구결과 문헌정보학 분야에서의 주요 이슈는 다음과 같이 나타났다. 1) 국내 문헌정보학과들은 교과과정을 꾸준히 재구성 중에 있다 2) IT 교육을 강화해나가고 있다 3) (주제)전문직 사서를 배출하기 위하여 학부과정에서 복수전공 과정을 도입하고 있다 4) 연구영역에서 활발한 분야는 도서관경영, 정보조직, 정보학 등으로 나타났다 5) 최근 들어 연구 분야가 다양화되고 있는데 정보검색, 기록관리, 출판 분야로 영역이 확장되고 있다.

Abstract

This study examines the history and issues of the LIS field in Korea in order to identify problems of the current librarian education & research areas and provide a new direction for development in this field. As the result of the research, the issues in the department of LIS are found as follows: 1) the LIS departments are restructuring their curriculums 2) the departments are strengthening IT education 3) the foundation for producing professional librarians with area expertise is established by double major programs 4) most popular research areas are library management, organization of information, information sciences etc. 5) the research areas have been diversified as well including information search, record management and publishing.

초록

본 연구에서는 KISTI 콘텐츠 큐레이션 센터의 업무를 중심으로 콘텐츠 라이프 사이클에 맞는 큐레이션 모델인 KISTI CLCM을 개발하였다. 이를 위해 앞서 개발된 모델 DCC, DCC&U, UC3, DCN 모델 등을 살펴보고, 디지털 큐레이션 센터의 업무와 연결되는 모델들의 장점을 도출하였다. KISTI 콘텐츠 큐레이션 센터의 업무담당자들과의 집단 면담을 통해 센터에서 다루는 콘텐츠의 특징을 파악하고 현 업무의 성취정도를 확인하였다. 또한 본 연구에서는 UC3 모델을 기반으로 KISTI 콘텐츠 큐레이션 웨이브를 개발하여 이용자 중심의 서비스를 발굴하고 디지털 자원에 새로운 가치를 추가하여 활용성을 높일 수 있는 방안을 제시하였다.

Abstract

This study developed KISTI CLCM, a curation model suitable for the content life cycle, focusing on the KISTI Content Curation Center. For developing the KISTI Curation Model, the previously developed models DCC, DCC&U, UC3 and DCN models were reviewed and the advantages of the models connected to the mission and tasks of the digital curation center were derived. Interviews with staffs of the KISTI Content Curation Center identified the characteristics of the content and identified the level of achievement of the current task. In addition, this study proposed to enhance usability by developing KISTI content curation waves based on the UC3 model to discover user-centered services and add new values to digital resources.