[논문]학술정보 시각화 서비스 개발에 관한 연구

조성남; 서태설

doi:10.4275/kslis.2016.50.2.183

학술정보 시각화 서비스 개발에 관한 연구
Study on Development of Journal and Article Visualization Services 원문보기

한국문헌정보학회지 = Journal of the Korean Society for Library and Information Science, v.50 no.2, 2016년, pp.183 - 196

초록
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과학기술의 지식화 매체로서 가장 대표적인 것이 학술지라 할 수 있다. 그런데, 대부분의 정보가 문자 위주로 서비스되고 있어서, 연구자들이 검색 결과를 하나하나 확인해야 하기 때문에 연구 내용 파악에 많은 시간이 소요된다. 학술정보의 경우도 시각화한다면 원하는 정보를 보다 직관적이고 효과적으로 찾을 수 있을 것이다. 본 논문에서는 학술지 모델과 논문기사 모델을 제시하고, 각 정보 항목에 적합한 시각화 방법을 활용해서 시각화를 수행하였고, LOD(Linked Open Data) 인터링킹(Inter-linking)을 통해서 태그클라우드 상의 단어의 의미를 해설해주는 서비스도 개발 하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

The academic journal is an important medium carrying newly discovered knowledge in various disciplines. It is desirable to consider visualization of journal and article information in order to make the information more insightful and effective than text-based information. In this study, visualization service platform of journal and article information is developed. TagCloud were included in both Infographics of journal and article. Each word in the TagCloud is inter-linked with DBPedia using Linked Open Data (LOD) technique.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구에서는 JATS의 학술지 모델과 Journal Front Matter DTD에 이용자 관점의 요구정보를 통해 얻어진 항목을 추가하여 과 같은 학술지 모델을 제시하였다.
본 연구에서는 학술정보 시각화 서비스를 위한 데이터 모델을 설계하고, 시범 서비스를 구현하였다. 학술정보 각 객체에 대한 시각화 서비스 방법을 제시하였고, 학술지와 논문기사에 대한 시각화 설계를 인포그래픽으로 수행하였다.
본 연구에서는 학술지와 학술지에 게재된 논문기사를 시각화하기 위한 정보모델을 제시하고 실제로 구현하도록 하였다. 즉, 학술지 모델과 논문기사 모델을 제시하고 각 정보 항목에 적합한 시각화 방법을 활용해서 시각화를 수행하고, LOD(Linked Open Data) 인터링킹(Interlinking)을 통해서 태그클라우드 상의 단어의 의미를 해설해주도록 하는 서비스를 개발하였다.
이중에서 시각화가 가능한 항목과 시각화 방안을 에 정리하였다.

제안 방법

대상 학술지는 한국과학기술정보연구원(KISTI)에서 운영하는 XML 학술지 출판 플랫폼인 KPubS에서서비스 중인 약 70종으로 하였다. 각 학술지마다 학술지 인포그래픽을 개발하였고, 각 논문기사마다 논문기사 인포그래픽이 개발되었다. 학술지 인포그래픽 내의 태그클라우드와 논문기사 인포그래픽 내의 태그클라우드의 모든 단어들은 LOD인터링킹 방식에 의해서 DBPedia의 사전과 연계되도록 개발하였다.
이 연구에서는 논문기사에 태그클라우드를 적용하였고, 논문기사 내의 단어의 색상을 유형별로 다르게 하여 쉽게 파악하도록 하는 시각화 기술이 적용되었다. 또한, 논문에 사용된 실제 데이터를 독자가 직접 조작해 볼 수 있도록 한다거나, 연관정보를 하이퍼링크를 통해서 볼 수 있도록 하는 기능 등 다양한 시도를 수행하였다.
본 연구에서는 학술지와 논문기사의 데이터 항목별로 시각화 모델을 만들고 각 데이터 요소에 적합한 시각화 방법을 찾아내어 적용하도록 하였고, 최종적으로 학술지 인포그래픽과 논문 기사 인포그래픽을 개발하였다.
2009; Shontton 2009). 이 연구에서는 논문기사에 태그클라우드를 적용하였고, 논문기사 내의 단어의 색상을 유형별로 다르게 하여 쉽게 파악하도록 하는 시각화 기술이 적용되었다. 또한, 논문에 사용된 실제 데이터를 독자가 직접 조작해 볼 수 있도록 한다거나, 연관정보를 하이퍼링크를 통해서 볼 수 있도록 하는 기능 등 다양한 시도를 수행하였다.
본 연구에서는 학술지와 학술지에 게재된 논문기사를 시각화하기 위한 정보모델을 제시하고 실제로 구현하도록 하였다. 즉, 학술지 모델과 논문기사 모델을 제시하고 각 정보 항목에 적합한 시각화 방법을 활용해서 시각화를 수행하고, LOD(Linked Open Data) 인터링킹(Interlinking)을 통해서 태그클라우드 상의 단어의 의미를 해설해주도록 하는 서비스를 개발하였다.
학술지 썸네일, 발행주기, 연간 논문 수, 편집인 국가, 편집위원 대륙별 분포, 이용 조건 등을 이미지화 하여 직관적으로 알아볼 수 있도록 하였다. 특히, 편집위원장은ORCID를 연계하고, 이용 조건은 CCL을 연계함으로써 한 번의 클릭만으로 상세 정보를 파악할 수 있도록 하였다.
본 연구에서는 학술정보 시각화 서비스를 위한 데이터 모델을 설계하고, 시범 서비스를 구현하였다. 학술정보 각 객체에 대한 시각화 서비스 방법을 제시하였고, 학술지와 논문기사에 대한 시각화 설계를 인포그래픽으로 수행하였다.
학술지 인포그래픽은 학술지 관련 정보를 직관적으로 살펴볼 수 있도록 가능한 모든 정보를 시각화 하였다. 학술지 썸네일, 발행주기, 연간 논문 수, 편집인 국가, 편집위원 대륙별 분포, 이용 조건 등을 이미지화 하여 직관적으로 알아볼 수 있도록 하였다. 특히, 편집위원장은ORCID를 연계하고, 이용 조건은 CCL을 연계함으로써 한 번의 클릭만으로 상세 정보를 파악할 수 있도록 하였다.
각 학술지마다 학술지 인포그래픽을 개발하였고, 각 논문기사마다 논문기사 인포그래픽이 개발되었다. 학술지 인포그래픽 내의 태그클라우드와 논문기사 인포그래픽 내의 태그클라우드의 모든 단어들은 LOD인터링킹 방식에 의해서 DBPedia의 사전과 연계되도록 개발하였다.
학술지의 Scope 대신에 최근 5년간 게재된 논문기사의 제목을 대상으로 태그클라우드를 생성하였을 뿐만 아니라 LOD 인터링킹을 통해 특정 전문 용어의 의미를 바로 파악할 수 있도록 하였다.

대상 데이터

기본적으로 PHP로 개발되었고, 각종 데이터는 JSON으로 변환하였으며, 시각화 툴은 D3를 사용하였다. 기본 개발 사이트의 URL은 http://open.kpubs.org이며, KPubS와 KoreaScience와 같은 외부 학술정보 서비스에서 필요한 부분을 API를 통해서 가져다 쓸 수 있도록 하였다.
<그림 7>에는 본 연구에서 수행된 학술지 및 논문기사 시각화 개발 개요를 나타낸다. 대상 학술지는 한국과학기술정보연구원(KISTI)에서 운영하는 XML 학술지 출판 플랫폼인 KPubS에서서비스 중인 약 70종으로 하였다. 각 학술지마다 학술지 인포그래픽을 개발하였고, 각 논문기사마다 논문기사 인포그래픽이 개발되었다.

성능/효과

본 연구에 의해서 개발된 시각화 서비스로 학술지 및 논문기사의 내용 파악이 직관적이고 신속하게 파악할 수 있게 되었다. 과거의 정보서비스에서는 문자 위주의 정보여서 하나의 페이지에서 하나의 정보 밖에 파악할 수 없어서, 학술지 전체 정보를 파악하기 위해서는 여러 번의 클릭이 필요하고, 개개의 정보를 파악려면 문자정보를 읽어야 하기 때문에 시간이 많이 걸리지만, 시각화 서비스의 경우는 하나의 페이지에서 모든 정보를 직관적으로 파악할 수 있어서 내용 파악 시간이 크게 단축될 수 있을 것으로 사료된다.

후속연구

현재 국내에는 XML full-text를 제공하는 학술지의 수가 매우 적어 전체 학술지에 적용하기 위해서는 pdf 문서를 XML로 변환해 주어야 한다. 그렇게 하기 위해서는 많은 비용과 시간이 소요되기 때문에 향후에는 pdf 문서만으로도 시각화가 가능하도록 하는 기술을 개발하거나, 기존의 pdf를 저렴하게 XML로 변환하는 기술의 개발이 선행되어야 할 것이다.
향후 연구로는 본 연구에서 개발된 서비스의 사용성 평가를 통한 개선이 필요할 것으로 보인다. 그리고, 시각화 관점을 넘어 시맨틱 출판에 대한 본격적인 연구가 필요할 것으로 사료된다.
학술지의 Scope는 학술지 편집인 입장에서 어떤 주제의 논문을 다루는지를 설명하는 것이라면, 태그클라우드는 실제로 게재된 논문의 주제들을 나타내는 것이다. 따라서, 태그클라우드를 보면 논문기사가 얼마나 학술지의 Scope에 맞게 게재되고 있는지 확인할 수 있어서, Scope 내용의 수정을 한다든지, 향후 논문기사 게재 방향을 정하는 데 참고할 수 있을 것이다.
본 연구를 통해서 학술정보 시각화를 위한 기술이 개발되어 향후 학술정보 시각화가 확산될 수 있는 단초가 마련되었다고 할 수 있다. 학술정보 시각화가 확산되게 되면 연구자들이 학술정보 지식 파악에 걸리는 시간을 단축하는 데 기여할 수 있을 것으로 사료된다.
한편, 논문기사 본문의 태그클라우드는 독자들에게 저자 초록에서 제공하는 정보 외에 보조적인 정보를 제공하는 수단이 될 수 있다. 즉, 본문에서 어떤 주제들이 다루어진 정량적인 비중을 살펴보는 데 유용하게 사용될 수 있을 것으로 사료된다.
현재까지 동명이인(同名異人)을 자동으로 식별할 수 있는 기술이 완벽하지 않기 때문에 저자와 편집위원에 대한 정보 연계에 한계가 있다. 향후 ORCID와 같은 저자 식별체계가 확산되면 이러한 문제가 해결될 것으로 전망한다.
향후 연구로는 본 연구에서 개발된 서비스의 사용성 평가를 통한 개선이 필요할 것으로 보인다. 그리고, 시각화 관점을 넘어 시맨틱 출판에 대한 본격적인 연구가 필요할 것으로 사료된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	시각화란 무엇인가?	시각화는 문자와 숫자로 구성된 데이터나 정보를 도표나 그림 또는 동영상으로 표현함으로써 인간의 이해도를 높여주는 것을 의미한다. 시각화는 패턴 식별, 요약, 인사이트, 추론, 이해와 같은 인간의 인지능력을 제고하는 데 도움을 준다(Patterson et al.
	학술지의 연구내용 파악에 많은 시간이 소요되는 이유는 무엇 때문인가?	전 세계적으로 수많은 학술지가 발간되고 있고 우리나라에도 수천종의 학술지가 발간되고 있다. 하지만 대부분의 정보가 문자 위주로 서비스되고 있어서, 연구자들이 검색 결과를 하나하나 확인해야 하기 때문에 연구내용 파악에 많은 시간이 소요된다.
	시각화는 일반적으로 어떤 순서로 진행되는가?	시각화는 일반적으로 구조화, 시각화, 시각화 표현의 3단계로 진행된다. 구조화 단계는 시각화를 위한 데이터 전처리 작업이 수행되는 단계로서 대상 데이터를 수집, 분류, 배열, 조직화한다.

참고문헌 (8)

서태설 외. 2014. 학술정보 시각화 서비스 전략. 서울: 한국과학기술정보연구원. (Seo, Tae-Sul et al. 2014. Strategy for Scholarly Information Service. Seoul: Kora Institute of Science and Technology Information.)
Cho, S.-N. et al. 2016. "Analysis of Journal Attributes of 403 KoreaScience Journals from the Viewpoint of Author." Science Editing, 3(1): 19-25.

상세보기
Zudilova-Seinstra, E. 2013. "Designing the Article of the Future." Innovation in Publishing. January 16, 2013. [online] [cited 2016. 5. 13.]
National Information Standards Organization. 2012. JATS: Journal Article Tag Suite Version 1.0. Baltimore, Maryland: NISO, ANSI/NISO Z39.96.
Patterson, R. E. et al. 2014. "A Human Cognition Framework for Information Visualization." Computer & Graphics, 42: 42-58.

상세보기
Seo, T. and Choi, S. 2014. "Data Models for Visualization Service of Scholarly Journal and Article Information." ICCC 2014 Proceedings, December 1st-5th, 2014, Tinan, Tiwan: 155-156.
Shotton, D. 2009. "Semantic Publishing: the Coming Revolution in Scientific Journal Publishing." Learned Publishing, 22(2): 85-94.

상세보기
Shotton, D. et al. 2009. "Adventures in Semantic Publishing: Exemplar Semantic Enhancements of a Research Article." PLoS Computational Biology, 5(4): 1-17.

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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