[논문]KISTI 과학기술정보서비스의 콘텐츠 활용 분석

강남규; 황미녕

doi:10.7472/jksii.2020.21.4.87

KISTI 과학기술정보서비스의 콘텐츠 활용 분석
A Study on the Content Utilization of KISTI Science and Technology Information Service 원문보기

Journal of Internet Computing and Services = 인터넷정보학회논문지, v.21 no.4, 2020년, pp.87 - 95

강남규 (Convergence Service Center, Korea Institute of Science and Technology Information) , 황미녕 (Div. of National S&T Data, Korea Institute of Science and Technology Information)

초록
AI-Helper

한국과학기술정보연구원(KISTI)가 제공하는 과학기술정보서비스는 일반적인 정보서비스와 유사하게 구축된 콘텐츠를 이용자가 쉽고 편리하게 검색하고 조회할 수 있도록 만들어진 서비스이다. NDSL은 KISTI의 핵심 과학기술정보서비스로서 약 1억 38백만건의 콘텐츠를 제공하고 있으며 2019년 1년간 약 93백만회의 페이지 뷰를 보이고 있다. 본 논문에서는 NDSL이 제공하고 있는 학술논문, 보고서, 특허 등의 과학기술정보가 웹 서비스(https://www.ndsl.kr)를 통해서 어떻게 검색되고 활용되는지와 입력된 검색 질의어 등을 분석을 통해 다양한 인사이트를 도출하였다. 콘텐츠 구축 현황, 콘텐츠 유형별 활용 현황과 활용 방식 등의 일반적인 통계 이외에도 월별/요일별/시간대별 콘텐츠의 이용 행태, 조회수 구간별 활용 콘텐츠의 유형, 콘텐츠 유형별 1회 검색 대비 조회 비율, 학술논문의 발행년도별 이용 현황 비교, 국내 학술논문의 활용과 KCI 영향력 지수와의 관계, 학술논문과 특허 활용에 대한 특징 등 콘텐츠 유형별 활용성에 대한 분석을 진행하였다. 또한 콘텐츠 유형별 검색 질의어의 구성 방식, 질의어의 단어수 분석, 검색 질의어와 시기성의 관계 등의 검색 질의어에 대하여 분석하였으며 NDSL에서는 한글 성명 검색이 많다는 특징도 발견할 수 있었다. 이러한 분석 결과를 토대로 정보시스템 구축 관점에서의 NDSL 서비스 개선 방안을 제안하고자 한다. 본 논문에서는 콘텐츠 활용에 대한 행태 분석 결과를 이용자의 검색 결과에 동적으로 반영, 비로그인 이용자에 대한 식별을 통해 타겟팅 서비스가 가능하도록 시스템을 구축, 질의어 확장하는 등의 것을 NDSL 개선 사항으로 제안하고자 한다.

Abstract ▼ AI-Helper

The Science and Technology Information Service provided by the Korea Institute of Science and Technology Information (KISTI) is a service designed to allow users to easily and conveniently search and view content that is built similar to the general information service. NDSL is KISTI's core science, technology and information service, providing about 138 million content and having about 93 million page views in a year of 2019. In this paper, various insights were derived through the analysis of how science and technology information such as academic papers, reports and patents provided by NDSL is searched and utilized through web services (https://www.ndsl.kr) and search query words. In addition to general statistics such as the status of content construction, utilization status and utilization methods by type of content, monthly/weekly/time-of-day content usage, content view rate per one-time search by content type, the comparison of the use status of academic papers by year, the relationship between the utilization of domestic academic papers and the KCI index we analyzed the usability of each content type, such as academic papers and patents. We analyzed query words such as the language form of query words, the number of words of query words, and the relationship between query words and timeliness by content type. Based on the results of these analyses, we would like to propose ways to improve the service. We suggest that NDSL improvements include ways to dynamically reflect the results of content utilization behavior in the search results rankings, to extend query and to establish profile information through non-login user identification for targeted services.

주제어

표/그림 (17)

그림 (그림 1) 2017~2019년 NDSL 페이지 뷰 월별 현황 (Figure 1) 2017~2019 NDSL page view monthly status
표 (표 1) 2019년 NDSL 유형별 페이지 뷰 (단위 : 천건) (Table 1) 2019 NDSL page view by type (unit 1,000)
표 (표 2) 2019년도 요일별 페이지 뷰 (단위 : 천건) (Table 2) page view by day of 2019 (unit 1,000)
그림 (그림 2) 요일별 페이지 뷰 현황 (Figure 2) page view status by day
그림 (그림 3) 2019년 NDSL 검색과 콘텐츠 조회 현황 (Figure 3) 2019 NDSL search & view status
표 (표 3) 콘텐츠 유형별 조회 현황 (단위 : 천건) (Table 3) content view by content type (unit 1,000)
그림 (그림 4) 10회 미만, 100회 이상 조회된 콘텐츠 현황 비율 (Figure 4) percentage of content view < 10 times, and ≥ 100 times
그림 (그림 5) 국내 학술논문 중 많이 조회된 저널 TOP-10의 조회수 및 KCI 영향력 지수 (Figure 5) paper view & KCI Impact factor in domestic academic paper
표 (표 4) 학술논문 입수처 유형별 조회 현황 (단위 : 천건) (Table 4) paper view by academic paper source type (unit 1,000)
표 (표 5) 학술논문 입수처 유형별 저널 현황 (단위 : 건) (Table 5) journal view by academic paper source type (unit 1,000)
그림 (그림 6) 2019년도 연구보고서 활용 현황 (Figure 6) 2019 research report view
그림 (그림 7) 발간년도 2018~2019년 보고서의 서비스 시점 (Figure 7) service time for 2018 ~ 2019 research report
그림 (그림 8) 보고서와 학술논문의 상세보기와 원문보기 비교 (Figure 8) metadata view vs pdf view of academic paper and research report
표 (표 6) 특허 유형별 조회 현황 (단위 : 천건) (Table 6) content view by patent type (unit 1,000)
그림 (그림 9) 검색 대상별 검색 현황 (Figure 9) status by search target
그림 (그림 10) 검색 대상별 검색 질의어 유형 (Figure 10) search query type by search target
표 (표 7) 검색 질의어 유형 (단위 : 천건) (Table 7) type of search query

AI 본문요약
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문제 정의

웹 서비스는 이용자가 뚜렷한 목적과 의지를 갖고 NDSL에 직접 접속하여 활용하는 방식이기 때문에 정확한 콘텐츠의 이용 현황을 조사할 수 있을 것으로 판단하였다[4, 5, 10]. 검토 대상으로는 페이지 뷰 현황, 검색과 조회 현황, 학술논문, 보고서, 특허 등의 콘텐츠 유형별 이용 현황, 검색 유형, 검색 질의어 등이며, 분석을 통해 다양한 인사이트를 도출하고 정보시스템 개발 관점에서 향후 NDSL 웹 서비스가 개선해야 할 내용을 제안하고자 한다[6]. 도출된 개선 사항으로는 콘텐츠 활용 행태 분석 결과를 반영하여 검색 결과의 출력 순서를 동적으로 구성하는 방식과 비로그인 이용자에 대한 프로파일 구축을 통해 이용자 타겟팅 서비스[9] 와 시기성이 반영된 연관어 제시 등을 제안한다.
한글로 입력된 검색 질의어에 대해서도 해외 학술논문 검색 결과를 보여주기 위해서는 질의어를 영어로 변환하는 등의 전처리 작업과 대역어 사전이 필요할 것이다. 다른 대안으로서, 조회가 빈번한 콘텐츠와 조회가 빈번하지 않은 콘텐츠를 분리하여 색인하고 검색 결과를 선택적으로 제공함하여 NDSL에서의 빠른 검색 속도를 이용자에게 제공하는 것이다.
본 논문에서는 NDSL을 이용하는 3가지 방식 중 웹 (http://www.ndsl.kr) 서비스를 대상으로 2019년 1년간의 이용 현황을 분석하고자 한다. 웹 서비스는 이용자가 뚜렷한 목적과 의지를 갖고 NDSL에 직접 접속하여 활용하는 방식이기 때문에 정확한 콘텐츠의 이용 현황을 조사할 수 있을 것으로 판단하였다[4, 5, 10].
본 논문은 2019년 1년간의 NDSL 웹 서비스 로그를 분석하여 NDSL이 제공하는 콘텐츠의 활용과 검색의 유형 등을 살펴보았다. NDSL 웹 서비스의 98%는 비로그인 이용자가 사용하고 있으며, 학술논문, 보고서, 특허가 다른 콘텐츠에 비교하여 많이 이용되고 있다.
위와 같은 특징들을 NDSL 웹 서비스 개선에 반영하기 위하여 본 논문에서는 몇 가지 방안을 제안하였다. 콘텐 츠의 활용성을 분석하여 조회되는 콘텐츠와 그렇지 않은 콘텐츠를 구분하여 콘텐츠의 활용을 증대하는 방안을 적용하거나 검색 결과를 선택적으로 제공하는 방식을 도입할 필요가 있을 것이다.

제안 방법

검색 질의어의 공백을 기준으로 단어수를 조사하였다. 한글과 영문 등의 구분 없이 1개의 단어로 이루어진 검색은 전체의 44.
검토 대상으로는 페이지 뷰 현황, 검색과 조회 현황, 학술논문, 보고서, 특허 등의 콘텐츠 유형별 이용 현황, 검색 유형, 검색 질의어 등이며, 분석을 통해 다양한 인사이트를 도출하고 정보시스템 개발 관점에서 향후 NDSL 웹 서비스가 개선해야 할 내용을 제안하고자 한다[6]. 도출된 개선 사항으로는 콘텐츠 활용 행태 분석 결과를 반영하여 검색 결과의 출력 순서를 동적으로 구성하는 방식과 비로그인 이용자에 대한 프로파일 구축을 통해 이용자 타겟팅 서비스[9] 와 시기성이 반영된 연관어 제시 등을 제안한다.
학술논문 중 저널정보가 없는 59천여개의 학술논문을 제외하고, 학술논문의 입수처 유형별로 많이 활용된 저널의 현황을 확인하였다. 학술논문에 포함된 ISSN번호를 이용하여 저널을 구분하였으며, 표 5는 2019년 1년간 조회된 학술논문의 저널 수를 입수처 유형별로 표기한 것으로 100회 이상 조회된 학술논문의 저널과 그에 해당하는 학술논문의 비율도 함께 표현하였다. 중국, 해외, 일본 에서 입수된 학술논문의 경우 100회 이상 조회된 학술논 문의 저널이 전체 조회된 학술논문의 저널과 비교할 때약 10% 정도임을 알 수 있다.

대상 데이터

국내 학술논문 중 가장 많이 조회된 저널 10개에 대하여 KCI 등재여부와 KCI 영향력지수를 조사하였는데, 영향력지수는 한국연구재단의 기준년도 2018년 KCI IF(2 년) 값을 사용하였다. TOP-10 저널 모두 KCI 등재지로 확인되었으며 KCI 영향력지수 평균은 0.
이용자는 NDSL이 제공하는 웹, 모바일, NOS 서비스를 통해 약 1억 38백만건의 콘텐츠를 검색하고 조회할 수있다. 표 1은 2019년도 NDSL 페이지 뷰를 서비스 유형별로 구분한 것으로 웹 서비스는 NDSL 전체 이용의 25.
학술논문 중 저널정보가 없는 59천여개의 학술논문을 제외하고, 학술논문의 입수처 유형별로 많이 활용된 저널의 현황을 확인하였다. 학술논문에 포함된 ISSN번호를 이용하여 저널을 구분하였으며, 표 5는 2019년 1년간 조회된 학술논문의 저널 수를 입수처 유형별로 표기한 것으로 100회 이상 조회된 학술논문의 저널과 그에 해당하는 학술논문의 비율도 함께 표현하였다.

성능/효과

NDSL에서 제공하고 있는 특허는 한국, 미국, 유럽, 일본 특허이며 표 6과 같이 미국 특허가 가장 많이 활용되 었으며, 한국특허는 1건당 조회빈도가 가장 많은 것으로 확인되었다. 그리고 미국과 한국 특허가 전체 특허 조회수의 85.
국내 학술논문 중 가장 많이 조회된 저널 10개에 대하여 KCI 등재여부와 KCI 영향력지수를 조사하였는데, 영향력지수는 한국연구재단의 기준년도 2018년 KCI IF(2 년) 값을 사용하였다. TOP-10 저널 모두 KCI 등재지로 확인되었으며 KCI 영향력지수 평균은 0.87, 최대값 1.64, 최소값 0.34를 나타내고 있었다.
공백이 포함된 단어의 처리를 위하여 검색 질의어에서 공백을 제거한 후 분석을 진행하였는데, 가장 많이 검색된 질의어로는 미세먼지, 인공지능, 블록체인, 드론, 미세 플라스틱 등으로 최근 이슈가 되거나 활발하게 연구가 이루어지는 분야의 키워드들임을 확인할 수 있었다. 또한 1개 단어 질의어 중 성명으로 추정되는 3음절의 단어가 많이 발견되었는데, 이 단어를 NDSL이 제공하고 있는 연구자 정보와 매핑했을 때 약 201천개의 질의어가 매핑되 었다.
2019년도에 1회 이상 조회된 콘텐츠는 5,110천개이며, 이 콘텐츠들이 총 18,512천회 웹을 통해 조회되었다. 그 중 많이 조회된 콘텐츠로는 학술논문, 보고서와 특허임을 알 수 있고, 동향 정보와 보고서는 조회된 콘텐츠 1건당 약 19.23회와 12.41 회의 평균 조회수를 나타내고 있어 빈번하게 조회됨을알 수 있었다. 또한, 콘텐츠 구축 대비 활용은 보고서와 동향정보가 가장 높다는 것을 알 수 있다.
그림 5와 같이 조사된 결과로부터 국내 학술논문의 이용과 KCI 영향력지수의 관계성을 이끌어내기는 어려울 것으로 예측하였으나, 저널의 영향력지수가 그 저널이 속한 분야(중분류)에서의 KCI 영향력지수보다는 상회하고 있어 TOP-10 저널이 해당 분야 내에서 많이 인용되고 있음을 간접적으로 알 수 있었다.
공백이 포함된 단어의 처리를 위하여 검색 질의어에서 공백을 제거한 후 분석을 진행하였는데, 가장 많이 검색된 질의어로는 미세먼지, 인공지능, 블록체인, 드론, 미세 플라스틱 등으로 최근 이슈가 되거나 활발하게 연구가 이루어지는 분야의 키워드들임을 확인할 수 있었다. 또한 1개 단어 질의어 중 성명으로 추정되는 3음절의 단어가 많이 발견되었는데, 이 단어를 NDSL이 제공하고 있는 연구자 정보와 매핑했을 때 약 201천개의 질의어가 매핑되 었다. 즉 1개 단어로 된 질의어 중 성명으로 검색한 것이 12.
NDSL 웹 서비스의 98%는 비로그인 이용자가 사용하고 있으며, 학술논문, 보고서, 특허가 다른 콘텐츠에 비교하여 많이 이용되고 있다. 또한 콘텐트의 상세보기가 원문보기보다 3배 많았으며, 1년간 10회 이하로 조회된 콘텐츠가 1년 전체 조회된 콘텐츠의 94.23%가됨을 알 수 있다. 학술논문에서는 국내 학술정보가 가장 많이 이용되고 있으며, 이용이 빈번한 국내 학술정보의 저널은 동일 분야의 저널보다도 영향력지수가 높다는 것을 알 수 있었다.
23%를 차지하고 있다. 총 100회 이상 열람된 콘텐츠는 약 9.5천개로 0.18%로 확인되었다. 그림 4는 10회 이하와 100회 이상 열람된 콘텐 츠를 대상으로 콘텐츠 유형을 분석한 결과이다.
이용자는 NDSL이 제공하는 웹, 모바일, NOS 서비스를 통해 약 1억 38백만건의 콘텐츠를 검색하고 조회할 수있다. 표 1은 2019년도 NDSL 페이지 뷰를 서비스 유형별로 구분한 것으로 웹 서비스는 NDSL 전체 이용의 25.8% 를 차지하고 있으며, NOS의 이용이 73.2%로 가장 많은 페이지 뷰를 보이고 있다.
표 2처럼 요일별 페이지 뷰를 살펴보면 주중과 주말이 확연하게 구분됨을 알 수 있었으며, 주중에서는 월요일과 화요일이 주말에서는 토요일보다 일요일이 더 많은 페이지 뷰가 관찰되었다.
23%가됨을 알 수 있다. 학술논문에서는 국내 학술정보가 가장 많이 이용되고 있으며, 이용이 빈번한 국내 학술정보의 저널은 동일 분야의 저널보다도 영향력지수가 높다는 것을 알 수 있었다. 연구보고서의 이용 활성을 위해서는 보고서 발간과 동시에 서비스가 될 수 있는 체계가 필요하 다는 것도 알 수 있었다.
검색 질의어의 공백을 기준으로 단어수를 조사하였다. 한글과 영문 등의 구분 없이 1개의 단어로 이루어진 검색은 전체의 44.81%이며 2개 단어로의 검색은 32.15%로 확인되었고 5개 단어 이하의 검색은 전체 검색의 91.63%로조사되었다. 질의어의 언어까지 고려할 경우, 1개 단어로 이루어진 검색에서의 한글 질의어는 81.

후속연구

또한, 검색 질의어의 유형이나 콘텐츠 활용 행태에 따라서 검색 결과를 동적으로 구성하여 제공하는 방식도 적용할 필요가 있다. 그리고 비로그인 이용자를 위한 타켓팅 서비스를 위해 로그 정보를 활용한 프로파일 구축도 필요할 것이다. 마지막으로 이용자의 의도를 정확히 파악하기 위해 검색 질의어의 확장도 고려해야 할 것이다.
매일 수많은 콘텐츠가 구축되고 있으며, 불특정 다수의 과학기술 종사자에 의해 정보검색과 콘텐츠 조회가 이루어지고 있다. 또한, 현재의 NDSL 서비스 정책이 변하지 않는 한 비로그인 상태에서도 NDSL의 주요 기능들을 사용할 수가 있을 것이다.
월별 페이지 뷰를 살펴보면 그림 1과 같이 1~2월과 7~8월에 적은 이용을 보이며 11~12월에 많은 이용을 보인다. 이것은 2018년과 2017년에도 비슷한 양상을 보이나, 2018년 7월부터 9월까지 일시적으로 페이지 뷰가 늘어난 것에 대해서는 다른 요인이 있는지 세밀한 분석이 필요할 것이다.
즉, 적은 수의 단어가 검색 질의어로 입력이 되었을 경우 시기성이 반영된 연관어들이 자동으로 제공되고, 이용자가 그것을 선택함으로써 검색 결과의 만족도와 신뢰도를 높여주는 것이다. 이를 위해서는 엑소브레인(exobrain)의 토픽 트랜드 분석 API 등과 같은 시기성이 반영된 연관어 정보를 제공하는 기능 등의 연계가 필요할 것이다[7, 8].
정해진 순서에 따라 검색된 결과를 제공하는 랭킹도 NDSL 콘텐츠 활용 행태에 따라서 동적으로 제공할 필요가 있을 것이다. 일반적인 정보검색 서비스가 높은 유사 도에 최신의 정보 중에서도 많이 이용된 콘텐츠 중심으로 검색 결과를 제공한다면, NDSL에서는 콘텐츠 유형이나 검색 질의어에 따라서 출력의 순서를 변경할 수도 있어야 할 것이다.
위와 같은 특징들을 NDSL 웹 서비스 개선에 반영하기 위하여 본 논문에서는 몇 가지 방안을 제안하였다. 콘텐 츠의 활용성을 분석하여 조회되는 콘텐츠와 그렇지 않은 콘텐츠를 구분하여 콘텐츠의 활용을 증대하는 방안을 적용하거나 검색 결과를 선택적으로 제공하는 방식을 도입할 필요가 있을 것이다. 또한, 검색 질의어의 유형이나 콘텐츠 활용 행태에 따라서 검색 결과를 동적으로 구성하여 제공하는 방식도 적용할 필요가 있다.
그러나 일부일지라도 분석을 통해 시사점을 도출하고 이를 서비스 개선에 반영한다면 전체 NDSL 서비스가 좋아질 것으로 예상한다. 향후 연구과제로는 NDSL 개선을 통한 효용성 분석과 NDSL 로그의 73%를 차지하는 NOS의 이용 현황을 분석 하고 NOS와 웹 서비스의 상관관계도 함께 분석하고자 한다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	한국과학기술정보연구원에서 제공하는 NDSL은 어떤 서비스를 제공하는가?	한국과학기술정보연구원(KISTI)에서 제공하고 있는 NDSL(National Digital Science Library)은 산·학·연 연구자들에게 고품질의 정보를 제공하여 국가과학기술혁신에 기여하고자 개발·운영된 과학기술정보 서비스 플랫폼으로 논문, 특허, 보고서, 동향, 연구자, 연구기관 등 약 1억 38백만건 이상의 콘텐츠에 대한 검색과 콘텐츠 유형별 전문검색서비스를 제공한다[1, 2]. 연구자는 KISTI가 제공하는 웹(www.
	한국과학기술정보연구원에서 제공하는 NDSL란?	한국과학기술정보연구원(KISTI)에서 제공하고 있는 NDSL(National Digital Science Library)은 산·학·연 연구자들에게 고품질의 정보를 제공하여 국가과학기술혁신에 기여하고자 개발·운영된 과학기술정보 서비스 플랫폼으로 논문, 특허, 보고서, 동향, 연구자, 연구기관 등 약 1억 38백만건 이상의 콘텐츠에 대한 검색과 콘텐츠 유형별 전문검색서비스를 제공한다[1, 2]. 연구자는 KISTI가 제공하는 웹(www.
	NDSL에서 날마다 일어나는 것은?	NDSL은 KISTI가 제공하는 핵심 과학기술정보서비스 이다. 매일 수많은 콘텐츠가 구축되고 있으며, 불특정 다수의 과학기술 종사자에 의해 정보검색과 콘텐츠 조회가 이루어지고 있다. 또한, 현재의 NDSL 서비스 정책이 변하지 않는 한 비로그인 상태에서도 NDSL의 주요 기능들을 사용할 수가 있을 것이다.

참고문헌 (10)

SK Kim, WJ Kim, TS Lee, SY Bae, "An Improvement study in Keyword-centralized academic information service - Based on Recommendation and Classification in NDSL -", Journal of Korean Library and Information Science Society, Vol. 49, No. 4, pp. 265-294, 2018. https://doi.org/10.16981/kliss.49.4.201812.265
NDSL, http://ndsl.kr
MH Hun, HJ Lee, HS Kim, "Effect of NDSL Open Service(NOS) on Sharing S&T Information", ICCC 2014, pp. 297-298, 2014. https://www.koreascience.or.kr/article/CFKO201431749164056.j
SK Kim, "A Study on the Information Needs and Using Behavior of Science-Technology Information Users", Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference, Vol. 24, No. 2, 2016, pp. 65-67, 2016. https://www.koreascience.or.kr/article/CFKO201623070249493.j
TY Kim, JY Baek, HJ Oh, "An Analysis of Library User and Circulation Status based on Bigdata Logs A Case Study of National Library of Korea, Sejong", Journal of Korean Library and Information Science Society, Vol. 49, No. 2, pp. 357-388, 2018. https://doi.org/10.16981/kliss.49.201806.357
NG Kang, MH Cho, OS Kwon, "A Relation Analysis between NDSL User Queries and Technical Terms", Journal of Information management, Vol. 39, No. 3, pp. 163-177, 2008 https://doi.org/10.1633/JIM.2008.39.3.163
Exbrain, http://exobrain.kr
Adams.ai, http://adams.ai
KS Lee, JW Yoon, "Rapid Hybrid Recommender System with Web Log for Outbound Leisure Products", KIISE transactions on computing practices, Vol. 22, No. 12, pp. 646-653, 2016. https://doi.org/10.5626/KTCP.2016.22.12.646

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J Srivastava, R Cooley, M Deshpande, PN Tan, "Web usage mining: discovery and applications of usage patterns from Web data", ACM SIGKDD Explorations Newsletter, Vol. 1, pp. 12-23, 2000. https://doi.org/10.1145/846183.846188

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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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