• 제목/요약/키워드: 오픈 사이언스

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지적구조 규명을 위한 키워드서지결합분석 기법에 관한 연구 (Introducing Keyword Bibliographic Coupling Analysis (KBCA) for Identifying the Intellectual Structure)

  • 이재윤;정은경
    • 정보관리학회지
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    • 제39권1호
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    • pp.309-330
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    • 2022
  • 학문의 구조, 특성, 하위 분야 등을 계량적으로 규명하는 지적구조 분석 연구가 최근 급격히 증가하는 추세이다. 지적구조 분석 연구를 수행하기 위하여 전통적으로 사용되는 분석기법은 서지결합분석, 동시인용분석, 단어동시출현분석, 저자서지결합분석 등이다. 이 연구의 목적은 키워드서지결합분석(KBCA, Keyword Bibliographic Coupling Analysis)을 새로운 지적구조 분석 방식으로 제안하고자 한다. 키워드서지결합분석 기법은 저자서지결합분석의 변형으로 저자 대신에 키워드를 표지로 하여 키워드가 공유한 참고문헌의 수를 두 키워드의 주제적 결합 정도로 산정한다. 제안된 키워드서지결합분석 기법을 사용하여 Web of Science에서 검색된 'Open Data' 분야의 1,366건의 논문집합을 대상으로 분석하였다. 1,366건의 논문집합에서 추출된 7회 이상 출현한 63종의 키워드를 오픈데이터 분야의 핵심 키워드로 선정하였다. 63종의 핵심 키워드를 대상으로 키워드서지결합분석 기법으로 제시된 지적구조는 열린정부와 오픈사이언스라는 주된 영역과 10개의 소주제로 규명되었다. 이에 반해 단어동시출현분석의 지적구조 네트워크는 전체 구성과 세부 영역 구조 규명에 있어 미진한 것으로 나타났다. 이러한 결과는 키워드서지결합분석이 키워드 간의 서지결합도를 사용하여 키워드 간의 관계를 풍부하게 측정하기 때문이라고 볼 수 있다.

계산과학공학 플랫폼을 위한 실행-이력 기반의 시뮬레이션 데이터 관리 프레임워크 설계 및 구현 (Design and Implementation of an Execution-Provenance Based Simulation Data Management Framework for Computational Science Engineering Simulation Platform)

  • 마진;이식;조금원;서영균
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제19권1호
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    • pp.77-86
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    • 2018
  • 지난 수년간 KISTI는 EDISON이라는 온라인 시뮬레이션 실행 플랫폼을 통해 사용자들이 다양한 계산과학공학 분야에서 제공된 사이언스 애플리케이션에 대한 시뮬레이션을 수행할 수 있는 서비스를 제공하고 있다. 일반적으로 이러한 시뮬레이션은 대규모 계산을 수반하므로 대용량의 출력 데이터를 생산해 낸다. 온라인 플랫폼에서 이러한 시뮬레이션을 수행 할 때 발생하는 중요한 문제 중 하나는 많은 사용자가 동일한 (또는 거의 변하지 않는) 입력 매개 변수 또는 파일을 사용하여 시뮬레이션 요청 (또는 작업)을 플랫폼에 동시에 제출함으로써 플랫폼에 상당한 부담을 준다는 점이다. 다시 말해, 동일한 컴퓨팅 작업으로 인해 중복 컴퓨팅 및 스토리지 리소스가 빠른 속도로 소모된다는 점이다. 이와 같은 동일한 시뮬레이션 요청으로 인한 과도한 자원 사용 문제를 극복하기 위해, 본 논문은 실행 메타 데이터, 즉 프로비넌스를 기반으로 시뮬레이션 데이터를 효율적으로 관리하기 위한 IceSheet라는 새로운 프레임 워크를 제안한다. IceSheet 프레임워크는 시뮬레이션 실행과 관련된 프로비넌스를 수집하여 저장한다. 수집된 프로비넌스 정보는 중복 시뮬레이션 요청을 제외할 뿐만 아니라 오픈소스 검색 엔진인 ElasticSearch를 통해 기존 시뮬레이션 결과를 검색하는 데도 사용된다. 특히 본 논문은 IceSheet 프레임워크에서 저장된 시뮬레이션 결과를 검색하고 재사용할 수 있는 핵심 구성 요소에 대해 자세히 설명한다. 우리는 온라인 시뮬레이션 실행 플랫폼과 함께 연동하는 검색 엔진을 기반으로 제안된 프레임워크의 프로토타입을 구현하였다. 플랫폼에서 수집된 실제 시뮬레이션 실행 프로비넌스를 기반으로 제안된 프레임워크의 성능 평가를 수행하였다. 플랫폼과 완벽히 연동된 IceSheet 프레임워크는 사용자로 하여금 선택된 시뮬레이션 소프트웨어에 대해 과거에 입력된 매개 변수 값을 빠르게 검색하고 동일한 입력 매개 변수 값이 존재하는 경우 기존의 결과를 곧바로 반환할 수 있도록 할 것으로 기대된다. 따라서 제안된 프레임워크를 통해 이전에 실행된 시뮬레이션과 동일한 요청에 대해 중복 자원 소모를 없애고 실행 시간을 크게 단축시키는 데 도움이 될 것으로 기대한다.