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검색어: network, 검색결과: 162
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Abstract

The characteristics of citation and centrality measures in citation networks can be identified using multiple linear regression analyses. In this study, we examine the relationships between bibliometric indices and centrality measures in an article-level co-citation network to determine whether the linear model is the best fitting model and to suggest the necessity of data transformation in the analysis. 703 highly cited articles in Physics published in 2004 were sampled, and four indicators were developed as variables in this study: citation counts, degree centrality, closeness centrality, and betweenness centrality in the co-citation network. As a result, the relationship pattern between citation counts and degree centrality in a co-citation network fits a non-linear rather than linear model. Also, the relationship between degree and closeness centrality measures, or that between degree and betweenness centrality measures, can be better explained by non-linear models than by a linear model. It may be controversial, however, to choose non-linear models as the best-fitting for the relationship between closeness and betweenness centrality measures, as this result implies that data transformation may be a necessary step for inferential statistics.

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송혜지(연세대학교 대학원 문헌정보학과) ; 박지홍(연세대학교 문헌정보학과) 2020, Vol.37, No.2, pp.71-93 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2020.37.2.071
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오늘날 다양한 질병의 출현과 빠르게 변화하는 의료환경에 보다 효과적으로 대처하기 위해 대학병원 내에서 여러 진료과들이 협업진료를 수행하고 있다. 이러한 협업진료는 매우 중요하며 의료 현장에서 이미 보편화되어 있다. 그럼에도 불구하고, 이에 대한 연구, 특히 진료과들이 어떻게 협업을 하고 있는지에 대한 연구는 전무하다. 따라서 본 연구는 대학병원 내의 진료과 간의 협업진료 관계를 탐색하여 진료협업 네트워크 특성들이 연도별 및 계절별로 어떻게 달라지는지를 고찰하는 것에 목적이 있다. 본 연구는 국내 A대학교 대학병원에서 이루어진 29개 진료과 사이의 협업 진료를 연도별 및 계절별로 나누어 29개 진료과 협업 네트워크를 분석하였다. 협업진료의 요청 및 피요청에 따라 방향네트워크를 구성하였으며, 매개중심성, 아이겐벡터중심성, 근접중심성 분석, 에고 네트워크 분석 및 팩션분석과 더불어 추후 인터뷰도 실시하였다. 본 연구는 최초의 진료과 간의 협업 네트워크 분석을 수행하였으며, 의료기관 내에서의 동선을 고려한 진료과의 위치 및 공간 구성에 새로운 통찰력을 제시할 것으로 기대된다.

Abstract

Today, in order to more effectively cope with the emergence of various diseases and the rapidly-changing medical environment, several medical departments are conducting treatment collaborations within the university hospital. This collaborative care is very important and is already common in the medical field. Nevertheless, there is no research on this, especially how the departments are collaborating. Therefore, the purpose of this study is to investigate how the characteristics of the treatment collaboration networks vary by year and season by exploring the relationship between the medical departments within the university hospital. This study analyzed the collaboration networks of 29 medical departments of ‘A’ university in Korea by dividing the collaborative care by year and season. Directed networks were constructed in response to departments requesting and departments requested for collaborative care. Betweenness centrality, eigenvector centrality, closeness centrality analysis, ego network analysis, and faction analysis were also conducted. This study performed the first treatment collaboration network analysis among medical departments, and is expected to present new insights into the location and spatial composition of medical departments in consideration of the knowledge transfer paths within medical institutions.

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본 연구의 목적은 빅데이터 연구 논문의 주제 분야 간의 연관관계를 분석하는데 있다. 동시 인용 관계를 적용하여 분석 대상의 주제 분야를 추출하였으며, R 프로그램의 Apriori 알고리즘을 이용하여 연관관계의 규칙을 분석하고, arulesViz 패키지를 사용하여 시각화하였다. 연구 결과 22개 주제 분야가 추출되었는데, 이들 주제 분야는 3가지 군집으로 구분되었다. 주제 분야의 연관관계 유형을 분석한 결과, 연관관계의 복잡성에 따라 ‘전문형’, ‘일반형’, ‘확대형’으로 구분되었다. 전문형에는 문헌정보학, 신문방송학 등이 포함되었고, 일반형에는 정치외교학, 무역학, 관광학 등이 포함되었고, 확대형에는 기타인문학, 사회과학일반, 관광학일반 등이 포함되었다. 이 연관관계는 빅데이터 연구자가 한 주제 분야를 인용할 때 관계가 있는 다른 주제 분야를 인용하는 경향을 보여주는 것으로, 도서관에서 학술정보서비스를 위해 연관관계를 활용한 서비스를 고려해야 할 필요가 있다.

Abstract

The purpose of this study is to analyze the association among the subject areas of big data research papers. The subject group of the units of analysis was extracted by applying co-citation networks, and the rules of association were analyzed using Apriori algorithm of R program, and visualized using the arulesViz package of R program. As a result of the study, 22 subject areas were extracted and these subjects were divided into three clusters. As a result of analyzing the association type of the subject, it was classified into ‘professional type’, ‘general type’, ‘expanded type’ depending on the complexity of association. The professional type included library and information science and journalism. The general type included politics & diplomacy, trade, and tourism. The expanded types included other humanities, general social sciences, and general tourism. This association networks show a tendency to cite other subject areas that are relevant when citing a subject field, and the library should consider services that use the association for academic information services.

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이정연(나사렛대학교) ; 신숙경(한국학술진흥재단) ; 이재윤(경기대학교) ; 정한민(한국과학기술정보연구원) ; 강인수(한국과학기술정보연구원) 2007, Vol.24, No.3, pp.43-65 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2007.24.3.043
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심사자 자동추천시스템은 심사 대상에 대한 포괄성, 전문성, 공정성, 타당성을 확보할 수 있도록 설계되어야 한다. 이를 위해 본 연구는 다면적인 학문분야분류표의 각 범주 간 연관성을 자동으로 산출할 수 있는 확률적 온톨로지를 적용하여 포괄적으로 심사자 추천 범위를 넓히고 전문성을 반영한 심사자 랭킹을 가능하도록 한다. 또한 연구자 간의 멘터, 공저역, 공동연구를 포함하는 연구자 네트워크를 구축하고 이를 심사자 배제 규칙으로 활용함으로써 공정한 심사자 추천이 이루어질 수 있도록 한다. 아울러, 전문가들을 통해 상기 방법론과 패널 결과를 검증 받아 타당성 있는 시스템이 갖추어야 할 방향을 제시한다.

Abstract

Automatic Recommendation System of Panel pool should be designed to support universal, expertness, fairness, and reasonableness in the process of review of proposals. In this research, we apply the theory of probabilistic ontology to measure relatedness between terms in the classification of academic domain, enlarge the number of review candidates , and rank recommendable reviewers according to their expertness. In addition, we construct a researcher network connecting among researchers according to their various relationships like mentor, coauthor, and cooperative research. We use the researcher network to exclude inappropriate reviewers and support fairness of reviewer recommendation process. Our methodology recommending proper reviewers is verified from experts in the field of proposal examination. It propose the proper method for developing a resonable reviewer recommendation system.

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지식기반사회에서 문화정보의 중요성이 부각되면서 전반적인 국가경제 패러다임의 변환이 요구되고 있다. 본 연구에서는 문화정보의 중요성과 국가 문화정보망의 필요성에 대하여 정책적 분석과 현황적 분석, 그리고 경제적 분석을 통한 당위성을 제시하고자 한다. 이러한 당위성에 근거하여 새로운 국가 문화정보망의 현황과 구체적인 구축 방향을 제시함으로써 국가 차원의 문화정보의 육성정책을 강조하고자 한다.

Abstract

As the importance of cultural information becomes greater than for a new national economic para digm in the knowledge based soc iety. The purpose of this paper is to suggest guidelines for building up a national cultu ral information network model that enable to promote governmen t's recognition and cultural po licy. This research includes tuations, and economic effect of cultural industry.

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이보람(이화여자대학교) ; 정은경(이화여자대학교) 2016, Vol.33, No.3, pp.133-154 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2016.33.3.133
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현대사회의 다양하고 복잡한 문제들을 해결하기 위해 학문영역을 넘나드는 학제적 연구가 등장하게 되었다. 본 연구에서는 최근 다양한 영역에서 주목 받고 있는 빅데이터 분야를 대상으로 학제성을 규명하고 학제적 구조를 파악하고자 하였다. 이를 위해 빅데이터를 다룬 학술지 총 1,083종의 데이터를 수집하였다. 이 중 420종(38.8%)의 학술지에 둘 이상의 Web of Science SC범주가 부여되었고, 239종(22.1%)에 부여된 SC범주는 상이한 학문영역에 속하여 빅데이터 분야의 비교적 높은 학제성을 확인할 수 있었다. 이와 함께 논문 게재 상위 56종의 학술지를 대상으로 서지결합분석 네트워크를 생성한 결과 총 10개의 군집이 나타났다. 10개 군집 중 7개 군집이 컴퓨터공학 분야에 해당하여 대부분의 연구가 빅데이터의 저장, 처리, 분석 등 기술적인 부분에 집중되어 있었다. 이외에도 군집분석을 통해 과학기술, 공학, 커뮤니케이션, 법학, 지리학, 생명공학 등 다양한 분야에서 빅데이터의 분석과 활용에 관한 연구가 이루어지고 있음을 확인할 수 있었다. 마지막으로 네트워크에서 매개중심성, 최근접중심성, 삼각매개중심성을 측정한 결과 컴퓨터공학 분야의 학술지들이 네트워크에 미치는 영향력이 크고 주제적 연관성이 강한 것으로 나타났다.

Abstract

Interdisciplinary approach has been recognized as one of key strategies to address various and complex research problems in modern science. The purpose of this study is to investigate the interdisciplinary characteristics and structure of the field of big data. Among the 1,083 journals related to the field of big data, multiple Subject Categories (SC) from the Web of Science were assigned to 420 journals (38.8%) and 239 journals (22.1%) were assigned with the SCs from different fields. These results show that the field of big data indicates the characteristics of interdisciplinarity. In addition, through bibliographic coupling network analysis of top 56 journals, 10 clusters in the network were recognized. Among the 10 clusters, 7 clusters were from computer science field focusing on technical aspects such as storing, processing and analyzing the data. The results of cluster analysis also identified multiple research works of analyzing and utilizing big data in various fields such as science & technology, engineering, communication, law, geography, bio-engineering and etc. Finally, with measuring three types of centrality (betweenness centrality, nearest centrality, triangle betweenness centrality) of journals, computer science journals appeared to have strong impact and subjective relations to other fields in the network.

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디지털도서관은 통합관리를 위해 정보기술의 표준화 모델인 아키텍처와 거버넌스를 도입하고 있으며, 도서관의 체계적인 정보기술 거버넌스는 도서관의 정보기술과 업무 부문의 효과적인 융합으로 통합적인 조직의 전략 및 목표를 개발하고, 추진하여 관리하는 조직 기능이라 할 수 있다. 이러한 맥락에서, 본 연구의 목적은 도서관 조직 내의 정보기술 및 업무 관련 사회연결망 구조를 통해 도서관의 통합적 관리․운영을 위한 전략적 연계의 사회적 자본에 대한 분석 모델을 제시하는 데 있다. 전략적 연계를 위한 사회적 자본의 분석 모형은 첫째, 인적자원의 특성을 통한 전체 사회연결망 분석으로 둘째, 1) 커뮤니케이션 2) 경쟁력 및 가치 3) 거버넌스 4) 파트너쉽 5) 범위와 아키텍처 6) 역량의 전략적 연계 요소 분석으로 셋째, 전략적 통합성 및 기능적 통합성의 전략 적 연계 분석으로 설계하였다. 이러한 세 가지 사회적 자본은 사회연결망 분석 이론의 연결성, 중심성, 관계성으로 평가된다.

Abstract

This research applied the concepts of IT architecture and IT governance for managing with an integrated computing environment and organized structure, which base a digital library’s management and operation. It also aims to analyze the structural system between information technology of human resources and strategy alignment elements of business, which both constitute the core content. Social network analysis software was used to investigate the complicated relationship between IT and business-related strategy alignment elements. The following is the results of carrying out this research on the social network structure and features of strategy alignment elements for a digital library. First, analysis indexes for strategy alignment elements and social network of a digital library were developed. Second, an analysis model was designed based on the analysis index for social network as to strategy alignment elements. Analysis model was appraised by collecting social network datasets for such strategy alignment elements as Communications, Competency and Value, Governance, Partnership, Scope and Architecture, and Skills against the Business strategy, Information strategy, Business and Technology of a digital library. As for the content of analysis, social network structure and specific features were analyzed in relation to a digital library’s (1) General social network, (2) Structure of strategy alignment elements, (3) Strategy fit and Functional integration.

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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.

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이고은(연세대학교 대학원 문헌정보학과) ; 박지홍(연세대학교 문헌정보학과) 2022, Vol.39, No.3, pp.69-97 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2022.39.3.069
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자녀에게 부모의 관심과 돌봄은 성장하는 과정에서 매우 중요한 요건이지만 부모도 양육이 매우 생소하고 어려운 일이다. 양육과정에서 부모는 양육과 관련된 끊임없는 정보요구가 발생하며 이를 해결하기 위하여 개인 수준에서 학부모 간 모임이나 관계를 통해 정보를 획득하고자 노력하는데 이 과정에서 갈등 및 스트레스를 받는 경우가 종종 발생한다. 이에 본 연구는 학부모 간 소셜네트워크의 특성을 탐색하고 이러한 소셜네트워크 특성이 정보공유의도 및 정보공유만족도에 미치는 영향을 파악하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 선행 연구를 조사하여 설문지를 개발하였으며 어린이집 한 곳을 선정하여 학부모를 대상으로 설문조사를 실시하였고 수집된 설문데이터는 소셜네트워크분석(SNA: social network analysis) 방법을 활용하여 분석하였다. 분석 결과, 소셜네트워크 특성과 정보공유의도, 정보공유만족도간 관계는 상관관계를 가지지만 학부모 소셜네트워크의 특성과 정보공유의도, 정보공유만족도의 영향관계는 성립되지 않았으며, 도움을 주고자 하는 것보다 받고자 하는 의도가 높은 것으로 나타났다. 이에 학부모들의 정보요구 충족을 위한 정책 지원 방안과 지역 공공도서관의 역할 재고의 필요성을 제시하였다.

Abstract

Parents’ interest and care are very important for their children in the process of growing up, but parenting is also very unfamiliar and difficult for themselves. Parents constantly need information related to parenting, and in order to solve this problem, they try to obtain information through informal meetings or social relationships among parents at an individual level, which often brings up conflicts and stresses. Accordingly, the purpose of this study is to explore the characteristics of social networks among parents and to understand the influence of the network characteristics on information-sharing intention and information-sharing satisfaction. To this end, a survey questionnaire was developed based on previous studies and was administered among parents whose children are in a daycare center. Then, the data was analyzed using social network analysis (SNA) method. Findings indicate that the correlation among the social networks, the information -sharing intention, and the information-sharing satisfaction was significant, but the influence of the social networks on the information-sharing intention, and the information-sharing satisfaction was not established. It was also found that the intention to receive help was higher than the desire to help others. Policy suggestions to meet parents’ information needs and the need to reconsider the role of local public libraries were presented.

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이 연구에서는 연구자의 연구 이력을 분석하기 위해서 White(2000)가 제안한 인용 정체성과 Hellsten 등(2007)이 제안한 자기 인용 네트워크의 두 가지 최신 기법을 비교해보았다. 국내 대표적인 정보학자인 정영미의 연구 성과물을 대상으로 실험적인 분석을 수행해본 결과 두 기법에서 구분한 연구 시기가 동일하게 나뉘었으며 주요 연구 주제도 유사하게 파악되었다. 그러나 인용 정체성 지도에서는 주제영역별로 영향받은 주요 저자를 파악할 수 있는 반면에 자기 인용 네트워크에서는 시기별 핵심 문헌과 선도 문헌이 식별되었다. 따라서 이 두 가지 기법을 상호보완적으로 사용할 때 연구자의 연구 이력에 대해서 풍부한 정보를 획득할 수 있다는 결론을 얻었다.

Abstract

This paper compares two recent methods for exploring a scientist's research history: citation identity and self-citation network. The former is proposed by White(2000), while the latter is suggested by Hellsten et al.(2007). An experimental citation analysis was carried out on the research output of Young Mee Chung, a renouned Korean information scientist. The result shows that the two methods divided the research period into two sub-periods in the same way. They also identified the major research themes very similarly. In the analysis of each method's performance in depth, the two methods revealed different functions to understand a researcher's history. Citation identity was useful to identify authors who have affected Chung's research in terms of research topics. whereas, self-citation network was successful to identify the core papers and leading papers of the research sub-periods. This study indicates the combination of two methods can provide rich information on a scientist's research history.

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