초록

국회 기록관리는 입법정보화담당관실의 기록업무 이용제공과 국회기록보존소의 기록보존업무가 분산 추진되장기적으로 국회통합전산센터의 운영방안이 도출되어 국회 정보화의 정책이 크게 수정되고 있다.국회는 국회 정보화와 관련하여 국회 전산센터 운영 및 향후 발전방향을 한국전자정부연구원에 연구용역을 의뢰하였고 연구결과 네 가지 전산센터 운영방안을 제시받았다. 한국전자정부연구원이 제시한 네 가지 전산센터 운영방안을 토대로 국회 기록관리 체제방안에 대해 바람직한 방향을 모색하였다. 국회기록관리체제정비 방안은 국회기록보존소 위상과 관련하여 고려하였다.

Abstract

The archive management system for the National Assembly is divided into two ways and propelled by each of them; one is providing the service for the recording purpose by the legislation data processing office and the ot her is the archiving service b y the National Assembly Archives. nization and operation of the archive management system. Also, with the legislation research bureau scheduled to be organized newly, the data processing policy for the National Assembly is being l argely modified as the operation plan for the joint computerizati on center of the National Assem bly came out. In relation to the data processing of the National Assembly, th e Assembly has requested the research outsourcing to the Korean Research Institute of El ectronic Government and had the four possible operation plan as a result. On the basis of four alternatives proposed by the Korean Research Institute of Electronic Government, the Assembly has sought out the desirable way for the archive syste m of the Asembly. The status of the National Assembly ation in finding out the solution for improving the data managemen t system of the National Assemb ly.

초록

우리나라는 공공데이터 제공과 관련된 제도가 최근 제정되면서 정부기관 및 지방자치단체 등의 공공기관이 보유한 데이터를 적극적으로 개방하고 제공하는 방향으로 정책이 변화하고 있다. 개방의 목적은 크게 두 가지로 구분한다. 정부운영의 투명성을 확보하여 국민의 알 권리를 충족시키는 것이다. 다른 하나는 공공데이터를 하나의 국가부존 자산으로 활용하여 국익을 창출하기 위함이다. 이 연구에서는 공공데이터의 개방 현황을 분석하고 개선방안을 제시하였다. 연구범위는 지방자치단체에서 제공하는 공공데이터이기 때문에 서울특별시를 비롯한 17개 광역시도와 기초 자치단체 228개 시․군․구에서 보유한 것을 전수 조사하였다. 연구결과에 따르면 지방자치단체는 각 기관에서 생산 및 소장한 공공데이터에 대한 목록파악과 공개에 대해 상대적으로 소극적인 것과 개방 데이터의 포맷도 특정 소프트웨어에 의존적인 형태였다. 이러한 점을 해결하기 위해서는 궁극적으로 지역 공공데이터개방과 활용을 높일 방안으로 링크드 오픈 데이터 형태로 개방하는 필요성과 방안을 제시하였으며, 국가 공공데이터개방을 위한 통합 플랫폼을 통한 종합적 개방절차와 방안을 제안하였다.

Abstract

In South Korea, systems related to the provision of public data were recently implemented. As a result, policy changes have been made that are headed in the direction of actively providing open access to data held by public institutions, such as government agencies and local municipalities. The purpose of the open I will be divided into two broad. To ensure the transparency of government operations, and is intended to satisfy the right to know the people. The other one is to create national interest by utilizing the public data as one country endowment assets. In this study, we analyze the open situation of public data, were presented the improvement measures. Range of research, the public data that local government owns, to determine to have a central information and other limitations and characteristics, Seoul the beginning to the seventeen regional support municipality 228 that you have held for city districts were census. According to the research results, local governments, themselves produced, is a relatively reluctant to disclosure and understanding of the list of public data that are holdings. According to the research results, local governments, themselves produced, is a relatively reluctant to disclosure and understanding of the list of public data that are holdings, also emphasizes the conservative value than take advantage of value have had. Therefore, it was determined that there is a need to resolve several issues through disclosure via a linked data format as a strategy to increase the openness and utilization of local public data.

초록

정보통신 기술이 빠르게 발전하면서 데이터의 생산 속도가 급증하였고, 이는 빅데이터라는 개념으로 대표되고 있다. 단시간에 데이터 규모가 급격하게 증가한 빅데이터에 대해 품질과 신뢰성에 대한 논의도 진행되고 있다. 반면 스몰데이터는 품질이 우수한 최소한의 데이터로, 특정 문제 상황에 필요한 데이터를 의미한다. 문화예술 분야는 다양한 유형과 주제의 데이터가 존재하며 빅데이터 기술을 활용한 연구가 진행되고 있다. 하지만 문화예술기관의 기본정보가 정확하게 제공되고 활용되는지를 탐색한 연구는 부족하다. 기관의 기본정보는 대부분의 빅데이터 분석에서 사용하는 필수적인 근거일 수 있고, 기관을 식별하기 위한 출발점이 된다. 본 연구는 문화예술 기관의 기본정보를 다루는 데이터를 수집하여 공통 메타데이터를 정의하고, 공통 메타데이터를 중심으로 기관을 연계하는 지식그래프 형태로 스몰데이터를 구축하였다. 이는 통합적으로 문화예술기관의 유형과 특징을 탐색할 수 있는 방안이 될 수 있다.

Abstract

With the rapid development of information and communication technology, the speed of data production has increased rapidly, and this is represented by the concept of big data. Discussions on quality and reliability are also underway for big data whose data scale has rapidly increased in a short period of time. On the other hand, small data is minimal data of excellent quality and means data necessary for a specific problem situation. In the field of culture and arts, data of various types and topics exist, and research using big data technology is being conducted. However, research on whether basic information about culture and arts institutions is accurately provided and utilized is insufficient. The basic information of an institution can be an essential basis used in most big data analysis and becomes a starting point for identifying an institution. This study collected data dealing with the basic information of culture and arts institutions to define common metadata and constructed small data in the form of a knowledge graph linking institutions around common metadata. This can be a way to explore the types and characteristics of culture and arts institutions in an integrated way.

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Hirsch(2005)가 제안한 h-지수는 인용을 통해서 개인의 연구 성과를 측정하려는 시도이다. h-지수는 용이한 산출 방법과 함께 지수의 강건성 등이 인정되면서 발표 이후 다양한 분야에서 이를 적용하거나 보완하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이 연구에서는 우선 h-지수와 이를 보완한 g-지수를 비롯한 변형 지수에 대해서 현재까지 전개되고 있는 논의를 살펴보았다. 그리고 h-지수와 g-지수의 단점을 보완할 수 있는 개량 지수를 몇 가지 제안하고 가상 자료와 실제 자료에 대해서 측정해보았다. 측정 결과 제안한 지수들이 h-지수와 g-지수를 대체할 가능성이 있음을 확인하였다.

Abstract

The h-index, also called as Hirsch-index, is a new tool for measuring research outputs by citations. This h-index is not only easy to calculate, but also robust enough to handle various citation data. After its suggestion by Hirsch in 2005, many researchers applied the h-index to their own areas, and some others tried to improve the weak points of the h-index such as low discriminating power. Firstly, several of these efforts are reviewed in the present article, and then novel indexes are suggested to measure research outputs by citations more fairly and reasonably. Calculating these indexes on both artificial data and real data showed that the newly suggested indexes in this article can replace the h-index and its variants.

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Abstract

In this study, the author examined medical information management research trends in abroad and Korea from the perspectives of library and information science. LISA was used to collect research data in abroad from 2007 to 2010 (a total of 225 research articles). Korean studies were investigated using DBPIA to compare research trends. Content analysis results based on subject category show that research in abroad increased consistently and electronic resources and collection-related subjects were frequently studied. In Korea, the electronic resources and collection-related research proportion was also high, and much research was done in the areas of bibliometrics. However, medical information management researches did not increase in Korea between 2000 and 2010.

초록

기존의 연구자 유형 구분 모델은 대부분 연구성과 지표를 활용해왔다. 이 연구에서는 인용 영향력이 공동연구와 관련이 있다는 점을 감안하여 인용 데이터를 활용하지 않고 공동연구 지표만으로 연구자 유형을 분석하는 새로운 방법을 모색해보았다. 공동연구 패턴과 공동연구 범위를 기준으로 연구자를 Sparse & Wide (SW) 유형, Dense & Wide (DW) 유형, Dense & Narrow (DN) 유형, Sparse & Narrow (SN) 유형의 4가지로 구분하는 모델을 제안하였다. 제안된 모델을 양자계측 분야에 적용해본 결과, 구분된 연구자 유형별로 인용지표와 공저 네트워크 지표에 차이가 있음이 통계적으로 검증되었다. 이 연구에서 제시한 공동연구 특성에 따른 연구자 유형 구분 모델은 인용정보를 필요로 하지 않으므로 연구관리 정책과 연구지원서비스 측면에서 폭넓게 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

Abstract

Traditional models for categorizing researcher types have mostly utilized research output metrics. This study proposes a new model that classifies researchers based on the characteristics of research collaboration. The model uses only research collaboration indicators and does not rely on citation data, taking into account that citation impact is related to collaborative research. The model categorizes researchers into four types based on their collaborative research pattern and scope: Sparse & Wide (SW) type, Dense & Wide (DW) type, Dense & Narrow (DN) type, Sparse & Narrow (SN) type. When applied to the quantum metrology field, the proposed model was statistically verified to show differences in citation indicators and co-author network indicators according to the classified researcher types. The proposed researcher type classification model does not require citation information. Therefore, it is expected to be widely used in research management policies and research support services.

초록

본 연구의 목적은 문헌정보학 중심의 인문학 기반 데이터 리터러시 개념과 세부 역량을 제안하는 것이다. 이를 위해 국내외 데이터, 정보, 디지털 리터러시 등의 관련 연구를 비교․분석하여 데이터 리터러시의 개념을 정의하고, 인문학 관련 개념으로 디지털 인문학 주요 개념을 연계하여 11개 항목의 인문학 기반 데이터 리터러시의 기본 요소를 설계하였다. 본 연구결과는 향후 데이터 리터러시 프레임워크 설계의 기초자료로 이용할 수 있을 것으로 기대된다.

Abstract

The purpose of this study is to suggest the concept of data literacy and its detailed competencies based on humanities focused on LIS. To do this, we define the concept of data literacy by comparing and analyzing researches related data literacy, data information literacy, and digital literacy in domestic and foreign. And we design the basic 11 elements of data literacy based on digital humanities concepts. The result of this study is expected to be used as a basic data when design henceforward data literacy framework.

초록

전통적인 학술 커뮤니케이션 체제의 문제점을 해결하기 위한 대안으로 오픈액세스 패러다임에 대한 국제적 관심과 확산이 지속되고 있다. 하지만 데이터 기반의 정량적인 방법을 통해 오픈액세스 분야의 글로벌한 동향이나 성장 추세를 파악하려는 노력은 아직까지 부족한 실정이다. 본 연구는 오픈액세스 분야의 학술논문 데이터에 토픽 모델링을 적용하여 세부 연구토픽을 식별하고, 성장곡선을 적합하여 각 연구토픽의 성숙도와 예상 잔여수명을 계산한다. 본 연구는 오픈 사이언스의 세 가지 핵심요소인 오픈액세스, 오픈데이터, 오픈협업과 관련된 14개 토픽들을 식별하였으며, 오픈액세스 분야가 앞으로 약 65년간 꾸준히 성장할 것으로 예상하였다. 본 연구의 분석 결과는 연구자들과 정책 의사결정자들이 오픈액세스 분야의 동향과 성장 추세를 이해하는 데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.

Abstract

To solve the problems of the traditional scholarly communication system, global interest in the open access paradigm continues. Nevertheless, there is still a lack of research to understand global research and growth trends in the field of open access through data-based quantitative methods. This study aims to identify which sub-fields exist in open access and analyze how long each research field will grow in the future. To this end, topic modeling and growth curve analysis were applied to global academic papers in the field of open access. This study identified 14 research topics related to open access, open data, and open collaboration, which are three key elements of open science, and foresaw that the field of open access will grow over the next 65 years. The results of this study are expected to support researchers and policymakers in understanding global research trends of open access.

초록

이 연구의 목적은 해양과학기술 분야 연구자의 정보이용행태를 규명하기 위한 것으로, 연구자의 연령, 학력, 연구분야 등 개인적 특성에 따른 차별화된 정보서비스 수립과 전문도서관 서비스 고도화를 위한 기초자료를 확보하는데 있다. 자료수집은 2014년 1월 중 2주간 국내의 대표적인 해양연구기관 소속 연구자 348명을 대상으로 웹설문지를 배포하고 최총 115명의 데이터를 회수하였다. 분석결과, 연구자가 가장 선호하는 정보유형은 학술논문이며, 국내자료보다 해외자료, 인쇄자료보다 전자자료를 주로 이용하고 있다. 정보입수경로는 ‘인터넷정보원’과 ‘소속 도서관 이용’이 높았고, 자료 수집 시 겪는 문제점은 ‘소속도서관의 전자자원 다양성 부족’과 ‘유료정보에 대한 이용부담’에 대한 의견이 가장 많았다. 도서관 만족도의 주요 영향요인은 ‘전자도서관 시스템’, ‘도서관 직원’, ‘도서관 소장자료’ 순으로 나타났고, 이는 정보이용 만족도와 밀접한 관계가 있음을 보여준다. 마지막으로 전문도서관 정보서비스의 수요를 분석한 결과, 향후 중점적으로 실시해야하는 서비스는 ‘맞춤형 정보검색서비스’, ‘프로젝트지원서비스’, ‘연구동향분석서비스’로 나타났다.

Abstract

The purpose of this study is to explain information usage behavior of researchers in the field of ocean science and technology. The study mainly collected primary data for advancement of special library services as well as establishment of personalized information services based on personal characteristics such as age, education level, and area of research. The data collection was conducted for two weeks during January 2014, through a web survey to 348 researchers in national ocean research institutions in South Korea. Total of 115 researchers replied. The analysis showed that the most preferred type of information medium was a scholarly journal. Researchers used more foreign published journals compared to Korean ones, while favoring digital formats rather than printed ones. The top channels for information collection were ‘web search’ and ‘affiliated libraries.’ Most pointed out difficulties of data collection were ‘lack of variety of digital resources in affiliated libraries’ and ‘reluctance to use charged information.’ Key elements for satisfactory user experience were ranked in the order of ‘digital library system,’ ‘library staff,’ and ‘library collection’ and so on, which proves the close relationship between library service and information usage service satisfaction. The result of an assessment for demands in special libraries showed that ‘personalized information search service,’ ‘project support service,’ and ‘research direction analysis service’ should be implemented in the future.

초록

본 연구는 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 대량의 데이터로부터 학제 간 융합 기술을 발굴하는 일련의 과정을 제시하는 것을 목표로 한다. 바이오공학 기술(BT) 분야와 정보통신 기술(ICT) 분야 간의 융합 연구를 위해 (1) BT 분야의 기술용어 목록을 작성하여 대량의 학술논문 메타데이터를 수집한 후 (2) 패스파인더 네트워크 척도 알고리즘을 이용해 유망 기술의 지식 구조를 생성하고 (3) 토픽 모델링 기법을 사용하여 BT분야 중심의 내용 분석을 수행하였다. 다음 단계인 BT-ICT 융합 기술 아이템 도출을 위해, (4) BT-ICT 관련 정보를 얻기 위해 BT 기술용어 목록을 상위 개념으로 확장한 후 (5) OpenAPI 서비스를 이용하여 두 분야가 관련된 학술 정보의 메타데이터를 자동 수집하여 (6) BT-ICT 토픽 모델의 내용 분석을 실시하였다. 연구를 통해 첫째, 융합 기술의 발굴을 위해서는 기술 용어 목록의 작성이 중요한 지식 베이스가 된다는 점과 둘째, 대량의 수집 문헌을 분석하기 위해서는 데이터의 차원을 줄여 분석을 용이하게 해주는 텍스트 마이닝 기법이 필요하다는 점을 확인하였다. 본 연구에서 제안한 데이터 처리 및 분석 과정이 학제 간 융합 연구의 가능성이 있는 기술 요소들을 발굴하는 데 효과적이었음을 확인할 수 있었다.

Abstract

The objectives of this study is to present a discovering process of interdisciplinary convergence technology using text mining of big data. For the convergence research of biotechnology(BT) and information communications technology (ICT), the following processes were performed. (1) Collecting sufficient meta data of research articles based on BT terminology list. (2) Generating intellectual structure of emerging technologies by using a Pathfinder network scaling algorithm. (3) Analyzing contents with topic modeling. Next three steps were also used to derive items of BT-ICT convergence technology. (4) Expanding BT terminology list into superior concepts of technology to obtain ICT-related information from BT. (5) Automatically collecting meta data of research articles of two fields by using OpenAPI service. (6) Analyzing contents of BT-ICT topic models. Our study proclaims the following findings. Firstly, terminology list can be an important knowledge base for discovering convergence technologies. Secondly, the analysis of a large quantity of literature requires text mining that facilitates the analysis by reducing the dimension of the data. The methodology we suggest here to process and analyze data is efficient to discover technologies with high possibility of interdisciplinary convergence.