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[국내논문] 학술논문 통합 DB 구축을 위한 메타데이터 스키마 비교 분석
Comparison and Analysis of Metadata Schema for Academic Paper Integrated DB 원문보기

한국콘텐츠학회논문지 = The Journal of the Korea Contents Association, v.20 no.2, 2020년, pp.689 - 699  

최원준 (한국과학기술정보연구원, 콘텐츠큐레이션 센터) ,  황혜경 (한국과학기술정보연구원, 콘텐츠큐레이션 센터) ,  김정환 (한국과학기술정보연구원, 콘텐츠큐레이션 센터) ,  이강산다정 (한국과학기술정보연구원, 콘텐츠큐레이션 센터) ,  임석종 (한국과학기술정보연구원, 콘텐츠큐레이션 센터)

초록
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국내외 학술논문을 서비스하는 국가과학기술정보센터(NDSL) 데이터베이스는 다양한 정보원으로부터 수집된 데이터가 분산적으로 수집, 구축 및 관리되고 있다. 본 연구에서는 분산된 학술논문 DB를 분석하여 논문데이터를 고부가가치화하고 효율적으로 관리할 수 있는 통합 DB 스키마 도출을 위하여 현재 구축되고 관리되는 학술논문 DB 스키마 및 DB 메타데이터를 분석하였다. 또한, 현재 구매하여 보유하고 있는 Web of Science와 SCOPUS 스키마를 활용하여 비교, 분석을 통한 최종 학술정보 데이터 항목을 정하였다. 본 연구를 통하여 구축되고 서비스되는 학술정보 데이터 항목이 논문, 저자, 초록, 기관, 주제, 저널, 참고문헌 7가지로 요약 도출되었으며 구축중인 핵심콘텐츠로 정의하였다. 본 연구를 통하여 통합 DB 스키마가 만들어졌으며, 향후 이 연구 결과는 고품질의 학술논문 통합 DB 컬렉션 구성과 시스템 최적화 설계를 위한 기반 자료로 활용하고자 한다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

The National Science and Technology Information Center (NDSL) database, which provides academic papers at home and abroad, collects, builds, and manages data collected from various sources. In this study, we analyzed the DB paper schema and DB metadata that are currently constructed and managed to d...

Keyword

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AI 본문요약
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문제 정의

  • 잘 알려진 Web of Science나 SCOPUS 같은 데이터베이스의 콘텐츠는 지속적으로 분석되고 연구되어지고 있다[16-18]. 본 논문에서는 국내외 학술논문 DB를 분석하고 통합 DB 스키마 생성을 위해 다음과 같이 수행하였다. 첫째, 챕터 II.
  • 둘째, 챕터 IV. 에서는 DB 사용현황을 파악함으로써 효율적인 DB 최적화 설계를 위한 미사용 테이블 근거 데이터를 확보하고자 한다. 본 연구를 통하여 산출된 통합 DB 스키마를 기반으로 고품질 학술정보 컬렉션 구성과 시스템 최적화의 기반 자료로 활용할 예정이다.
  • 통합DB스키마를 위해서 분석된 데이터베이스는 해외학술논문(eGate)[1], 국내학술논문(OCEAN)[2], 국가R&D 논문(Paper)[13], 한국인 저자 논문(K-Paper)[14], 저자, 기관, 용어 식별 데이터베이스[15] 이다. K-Paper 데이터베이스는 국내 연구자가 발표한 성과에 대한 검증, 다양한 분석 서비스를 제공하는 것을 목표로 한다. Paper 데이터베이스는 국가연구개발 연구 성과로 등록된 논문을 적재하고 있다.
  • 본 논문에서는 국내외 학술논문 통합 DB 구축을 위하여 개별 DB 스키마를 분석하고 Web of Science, SCOPUS 데이터베이스와 비교하여 핵심콘텐츠 별 주요 필드를 정리하여 통합 DB 스키마를 도출하였다. 또한, 향후 학술정보 시스템 최적화 설계를 위한 DB 사용현황을 분석하였다.
  • F와 WS 비교를 통하여 저자 콘텐츠를 제외한 부분에서 WS보다 많은 강점을 확인할 수 있었다. 본 논문에서 도출된 통합 DB 스키마를 기반으로 데이터베이스 간 API 연계로 핵심콘텐츠를 구축할 수 있는 부분이 단기간 효율을 높일 수 있는 방법이다. 그리고 시스템 최적화를 위해 미사용 테이블을 정리하고 효율적으로 관리하기 된다면 운영, 관리에 소요되는 비용을 줄일 수 있는 방법이 될 것이다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
학술정보통합관리시스템은 무엇을 구축 및 서비스하고 있는가? 국가과학기술정보센터(NDSL)[1]는 기관과 연구자들에게 고품질의 논문 정보를 제공하여 연구자가 해당분야와 관련된 논문을 검색하고 이용할 수 있도록 만들어져 서비스되고 있다. 학술정보통합관리시스템(KSCD[2]는 국내 과학기술 분야의 학술 콘텐츠를 구축 및 서비스하고 있다. 그리고 전자정보국가컨소시엄(KESLI)[1]은 국내 전자저널 구독 기관들이 각자 보유한 정보를 공동 활용할 수 있는 체계를 구축하고 운영하고 있다.
전자정보국가컨소시엄은 어떤 체계를 구축하고 운영하고 있는가? 학술정보통합관리시스템(KSCD[2]는 국내 과학기술 분야의 학술 콘텐츠를 구축 및 서비스하고 있다. 그리고 전자정보국가컨소시엄(KESLI)[1]은 국내 전자저널 구독 기관들이 각자 보유한 정보를 공동 활용할 수 있는 체계를 구축하고 운영하고 있다. 이 외에도 학술연구정보서비스(RISS)[3], DBPia[4], 네이버 학술정보 서비스[5] 등으로 학술정보가 서비스되고 있다.
국가과학기술정보센터는 기관과 연구자들에게 고품질의 논문 정보를 제공하여 연구자가 해당분야와 관련된 논문을 검색하고 이용할 수 있도록 만들어져 서비스되고 있는데 이외에 어떤 학술정보가 서비스 되고 있는가? 그리고 전자정보국가컨소시엄(KESLI)[1]은 국내 전자저널 구독 기관들이 각자 보유한 정보를 공동 활용할 수 있는 체계를 구축하고 운영하고 있다. 이 외에도 학술연구정보서비스(RISS)[3], DBPia[4], 네이버 학술정보 서비스[5] 등으로 학술정보가 서비스되고 있다. 이러한 다양한 시도를 통해서 국내의 학술 연구 성과 데이터는 지속적으로 축적되고 관리되어 검색 서비스 형태로 제공되고 있다.
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참고문헌 (18)

  1. 강남규, 신용주, 박근철, 주원균 외, "NTIS-NDSL 활용한 국가R&D논문 수집 방안에 관한 연구" 한국인터넷정보학회 학술발표대회 논문집, pp.231-232, 2010. 

  2. 김병규, 강무영, 최선희, "협회 기술정보관리 및 유통시스템 구축에 관한 연구," 정보관리연구, Vol.37, No.3, pp.117-137, 2006. 

  3. 이성숙, "학술연구정보서비스(RISS)의 발전방안 연구," 한국도서관정보학회지, Vol.37, No.3, pp.103-129, 2006. 

  4. 이태영, 차웅석, 김남일, "한국 저널에 수록된 보완대체의학 관련 연구 동향 분석-DBPia에 수록된 논문을 중심으로," 한국의사학회지, Vol.22, No.1, pp.69-80, 2009. 

  5. 박상근, "인문학 분야의 인용 데이터정보원 비교 분석: 네이버 전문정보, KCI," 정보관리학회지, Vol.30, N.1-87, pp.33-50, 2013. 

  6. H. S. Lee and J. H. Kwon, "The Survey about the Personalized Data Curation in the Age of Big Data," Korean Institute of Information Technology, Vol.14, No.1, pp.124-127, 2013. 

  7. Y. J. Im, S. K. Baek, and S. J. Yeon, "Select and focus on securing competitiveness in the Big Data era," The Journal of The Korean Institute of Communication Sciences, Vol.29, No.11, pp.3-10, 2012. 

  8. H. J. Seo and S. H. Myeong, "Policy Alternatives for User-oriented Public Data Utilization - Focusing on ICT Managers' Perception in Private Sector," Journal of Korean Associastion for Regional Information Society, Vol.17, No.3, pp.61-86, 2014. 

  9. J. H. Kim, "A Study on the Perceptions of University Researchers on Data Management and Sharing," JOURNAL OF THE KOREAN SOCIETY FOR LIBRARY AND INFORMATION SCIENCE, Vol.49, No.3, pp.413-436, 2015. 

  10. S. Y. Bang, H. D. Ha, and C. J. Kim, "A Study on BigData-based Software Architecture Design for Utilizing Public Open Data," Journal of Korean Institute of Information Technology, Vol.13, No.10, pp.99-107, 2015. 

  11. J. H. Kim, S. E. Hong, Y. J. Kim, and H. J. Kim, "Proposal of Concept and Implementation of Datacon for Data Sharing and Utilizing," Journal of Korean Institute of Information Technology, Vol.14, No.1, pp.123-132, 2016. 

  12. S. H. Shin, Y. J. Yoon, M. S. Yang, J. M. Kim, and K. R. Shon, "A Data Cleansing Strategy for Improving Data Quality of National R&D Information - Case Study of NTIS," Journal of the Korea Society of Computer and Information, Vol.16, No.6, pp.119-130, 2011. 

  13. C. Batini, M. Lenzerini, and S. B. Navathe, "A comparative analysis of methodologies for database schema integration," ACM Comput. Surv., Vol.18, No.4, pp.323-364, 1986. 

  14. Shoval, Peretz and Even-Chaime, Moshe, "Database schema design: An experimental comparison between normalization and information analysis," ACM SIGMIS Database, Vol.18 pp.30-39, 1987. 

  15. Fong, Joseph, Karlapalem, Kamalakar, Li, Qing, and Kwan, Irene, "Methodology of Schema Integration for New Database Applications: A Practitioner's Approach," J. Database Manag, Vol.10, pp.3-18, 1999. 

  16. Mongeon, Philippe and Paul-Hus, Adele, "The Journal Coverage of Web of Science and Scopus: a Comparative Analysis," Scientometrics, Vol.106, 2015. 

  17. E Falagas, Matthew, I Pitsouni, Eleni, alietzis, George, and Pappas, Georgios, "Comparison of PubMed, Scopus, Web of Science, and Google Scholar: Strengths and weaknesses," FASEB journal : official publication of the Federation of American Societies for Experimental Biology, Vol.22, pp.338-342, 2008. 

  18. Salisbury, Lutishoor, "Web of Science and Scopus: A Comparative Review of Content and Searching Capabilities," The Charleston Advisor, 11, 2009. 

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