• 한국문헌정보학회지
• /
• 제52권1호
• /
• pp.341-357
• /
• 2018

오픈 사이언스 패러다임과 발달된 디지털 정보기술의 영향으로 여러 학문 분야에서 데이터의 공유와 재이용이 활발해지고 있으며, 데이터 중심(data intensive)의 학술 커뮤니티로 변모하고 있다. 본 논문은 사회과학 분야의 대규모 데이터 리파지토리인 Inter-university Consortium for Political and Social Research(ICPSR)에 수록된 데이터를 재이용한 저작물이 구현한 지적구조를 규명하고자 하였다. 이를 위하여 ICPSR 사이트의 2017년 발간된 데이터 재이용 저작물 570건을 분석의 대상으로 하였다. 분석의 과정은 두 단계를 거쳤다. 첫 번째 단계는 총 570건의 저작물에 대해서 저자, 저작물 형태, 저작물 자체의 주제 분석을 수행하였다. 저자를 살펴보면, 미국 대학과 연구기관 소속 연구자가 출현빈도 비중이 높은 것으로 나타났다. 저작물의 형태는 대부분은 학술지였으며, 이를 학술지 주제 분야로 분석하면, 사회과학, 의학, 심리학 분야로 나타났다. 두 번째 단계의 분석은 저작물의 제목에서 추출한 단어를 대상으로 동시출현단어 분석을 수행하여 군집과 네트워크로 시각화하였다. 이러한 결과는 보다 미시적인 주제 분야의 규명을 위해서 수행되었다. 분석결과 총 12군집인 정신건강, 담배영향, 학교/유년기/청년기장애, 청년기 성적위험, 아동부상, 육체활동, 폭력행동, 서베이, 가족역할, 여성, 문제행동, 성별차이로 구성되었음을 밝혔다. 이러한 결과를 종합적으로 살펴보면, ICPSR 데이터의 재이용을 통해 사회과학적 시각으로 의학 주제 분야의 연구가 비중있게 이루어지고 있음을 알 수 있다.

• 한국문헌정보학회지
• /
• 제53권4호
• /
• pp.309-340
• /
• 2019

해외에서는 1990년대부터 데이터의 보존과 큐레이션을 위하여 데이터 라이프 사이클을 개발하였지만, 국내에서는 연구가 상당히 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 연구 데이터 관리를 위한 데이터 라이프 사이클을 제안하기 위하여 DCC, ICPSR, IWGDD, DataONE, USGS 그리고 UKDA에서 개발된 데이터 라이프 사이클을 분석하였다. 분석 결과 공통적으로 도출된 구성 요소는 '계획', '생성 및 수집', '프로세스', '보존', '이관 및 폐기', '접근 및 이용', '기술', '보장' 그리고 '백업 및 보안' 등 9개이다. 또한 9개의 구성 요소를 단계별로 세분화하여 해당 단계에서 수행되어야 할 세부 내용을 기술하였다. 향후 국내에서 연구 데이터 관리를 위한 데이터 라이프 사이클을 개발할 때 본 연구의 내용을 적용할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국문헌정보학회지
• /
• 제53권3호
• /
• pp.317-344
• /
• 2019

데이터의 가치 증대, 연구 방법의 패러다임 변화 그리고 오픈 사이언스 등의 구체적 발현은 연구가 더 이상 기존의 학술지와 같은 텍스트 중심이 아닌 데이터 기반으로 전환되고 있음을 나타내고 있다. 본 연구에서는 아직 국내 연구가 미흡한 연구 데이터 관리 및 서비스를 위한 핵심요소와 해당 기능적 요건을 도출하기 위하여 DCC, ICPSR, ANDS 그리고 DataONE에 대한 서비스를 분석하였다. 분석 결과 도출된 핵심 요소는 'DMP 작성지원', '데이터 기술', '데이터 저장', '데이터 공유 및 접근', '데이터 인용' 그리고 '데이터 관리 교육' 등이다. 또한 도출된 핵심 요소에 기능적 요건을 제시함으로써 향후 실질적으로 RDM 서비스를 구축 및 운영하고자 할 때 본 연구의 내용을 적용할 수 있을 것이다.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보관리학회 2016년도 제23회 학술대회 논문집
• /
• pp.93-96
• /
• 2016

현존하는 모든 데이터의 90%가 지난 2년 내 생산된 것이지만, 보존되는 데이터의 비율은 매년 17% 하락하고 있다. 본 연구에서는 연구데이터를 보존하기 위해 연구데이터 관리 정책을 살펴보고자 한다. 자연과학 분야에 비해 데이터 관리의 제도적 기반이 미약한 인문사회 분야의 연구데이터 정책 사례를 살펴보았다. 미국의 ICPSR, 캐나다의 SSHRC, 영국의 AHRC의 웹사이트에서 데이터 관련 정책을 참고하여 조사하였다.

• 한국문헌정보학회지
• /
• 제50권1호
• /
• pp.189-207
• /
• 2016

연구데이터의 개방과 공유는 연구의 효율성과 연구 과정의 투명성을 제고할 뿐 아니라, 데이터 통합과 재해석을 통해 새로운 과학으로의 창출도 가능하다. 서구를 중심으로 연구데이터 공개와 재사용을 위한 다양한 정책이 개발되면서 표준적인 인용 체계도 자리를 잡아가고 있다. 본 연구는 연구데이터 인용색인 DCI(Data Citation Index)를 기반으로 연구데이터의 구축 규모와 인용 정도를 파악하고, 기술통계분석과 Kruskal-Wallis H 분석을 통해서 고인용 데이터의 특성과 인용 경향을 분석해 보았다. 또한 알트매트릭스(Altmetrics) 분석 도구인 Impactstory를 통하여 연구데이터의 사회적 영향력도 진단해 보았다. 그 결과 연구데이터의 규모는 유전학과 생명공학 분야가 압도적으로 크지만, 다수 인용된 분야는 인구, 고용 등 경제 사회과학분야인 것으로 나타났으며, UK Data Archive, ICPSR(Inter-University Consortium For Political And Social Research)에 구축된 연구데이터가 가장 많이 인용되고 있는 것으로 분석되었다. 또한 데이터세트보다는 조사방법과 연구방법론이 포함된 데이터스터디가 높은 피인용도를 보이는 것으로 나타났으며, 연구데이터의 알트매트릭스 분석 결과에서도 사회과학분야의 데이터스터디가 상대적으로 많이 참조되고 있는 것으로 나타났다.

• 재활치료과학
• /
• 제11권3호
• /
• pp.65-80
• /
• 2022

목적 : 본 연구는 라쉬 분석을 이용하여 12개 항목의 스트레스 대처 척도의 항목 심리측정 속성을 조사하고자 하였다. 연구방법 : 본 연구는 ICPSR(Inter-university Consortium for Political and Social Research)에서 제공하는 공공 자료를 활용하여 로스엔젤레스에 거주하는 노인 480명을 대상으로 조사하였다. 주성분 분석을 사용하여 척도의 일반적 요인을 조사하였다, 라쉬 분석의 내·외적합 지수의 제곱평균(Mean Square)과 표준값(ZSTD)를 통해 항목 적합도를 알아보고, 척도의 신뢰도와 쉬운 항목과 어려운 항목을 식별하기 위해 항목-난이도 계층을 조사하였다. 마지막으로 성별과 연령 그룹에 대해 차등 항목 기능을 조사하였다, 결과 : 주성분 분석을 통해 스트레스 태처 척도의 12개 항목이 하나의 요인으로 구성되었음을 가정하였다. 라쉬 분석을 통하여 항목 2번이 부적합한 결과로 제거되었다(내적합 제곱평균=1.33, 내적합 표준값=5.05, 외적합 제곱평균=1.56, 외적합 표준값=7.15). 항목 2번을 제외한 11개 항목의 평가자 층(Person Strata)은 3.10으로 신뢰도 지수 0.81에 해당하는 값을 보였다. 차등 항목 기능을 조사한 결과 성별과 연령 그룹에 대한 차등 항목 기능은 없었다. 결론 : 라쉬 분석을 통해 개정된 COPE-11은 항목 간 심리측정 속성이 적절하여 측정 시 시간 단축과 정확한 측정이 가능할 것으로 사료된다.