기관(대학)의 연구자와 연구성과 수집에서, 통합, 분석까지!!
dCollection! UREKA!
  • 서비스 개요
  • dCollection
  • UREKA
  • 서비스 개요
  • dCollection
  • UREKA
서비스 개요
본 서비스는 기관(대학)의 연구자와 연구성과를 수집, 통합 관리하고, 기관의 연구동향을 분석, 트렌드를 예측 결과를 제공하는 서비스입니다. 본 서비스는 학위논문 제출을 위한 dCollection, 기관의 연구자 및 연구성과를 수집, 통합관리하는 dCollection IR,
기관의 등록된 연구자와 연구성과를 통합하여, 연구동향을 분석, 예측하는 UREKA 시스템으로 구성되어 있습니다.
시스템 구성
  • 대학 데이터 수집
    • 역할
      대학의 학위논문 제출
    • 기능
      학위논문 정보 및 원문 등록
    • 역할
      대학의 연구자, 연구성과 데이터
      수집/통합/관리
      학위논문 제출관리
    • 기능
      대학 정보 관리(학과)
      대학 연구자 등록, 관리
      대학 연구성과 등록, 통합관리
      대학 연구성과 통계
      학위논문제출관리
  • 통합서비스
  • 데이터 통합 / 분석 / 예측서비스
    • 역할
      대학의 연구성과를 기준으로 연구동향 분석/예측서비스
    • 기능
      대학의 연구자 목록
      연구자정보 상세 조회
      대학의 연구성과 목록
      연구성과 자료 상세 조회
      대학 연구트렌드분석 (연구분야별/연도별)
      • 대학 전체 연구동향
      • 학위논문 연구동향
      • 학술논문 연구동향
      • 공동연구 동향
      대학 연구트렌드 예측
      • 연구분야별 트렌드 예측
      • 특정 연구주제별 트렌드 예측
  • 기본형
  • 확장형
시스템별 데이터 및 서비스 범위
    • 대학별 제출된 학위논문과 자체구축 데이터 서비스
    • 대학별 제출된 학위논문과 dCollection IR을 통하여 구축된 연구성과 검색, 조회 가능
    모든 대학 보급
    • 대학 구축 자료 및 RISS보유 대학자료를 통합하여, 대학의 전체 자료에 대한 동향분석 및 트렌드 예측 결과를 서비스
    • dCollection을 통하여 구축된 데이터와 RISS에서 외부로부터 수집한 대학의 자료를 통합, 대학별 연구자, 연구성과 검색, 조회
    • 구축된 대학의 전체 데이터의 연구주제를 분석, 트렌드 예측
    신청 대학 보급
시스템 BI (Brand Identity)
기관 자료를 대상으로 서비스하는 공통 브랜드로서, 로고에 공통요소를 적용하여 브랜드 Identity를 구현하였습니다.
각 시스템은 역할 및 사용자별로 구분되며, 시스템의 명칭은 역할에 따른 직관적인 해석이 가능하도록 부여되었습니다.
  • (학위논문수집기)
  • (기관 레파지토리)
  • (연구동향분석서비스)
    University Research
    Keyword Trend Analysis
  • 시스템별 주요 기능
    dCollection, dCollection IR 시스템은 사용자별로 주요 기능에 대한 권한이 부여되어 제공되고 있으며,
    보급을 요청하는 대학에 대하여 UREKA 시스템를 추가 구축하여 기관의 연구동향 분석과 예측결과를 서비스하고 있습니다.
    시스템 주요 특징
    • 01
      기관의 다양한 형태로 산재되어 있는
      데이터를 통합 관리할 수 있는
      표준화된 데이터 체계 구축
      • 다양한 데이터 유형 수집, 저장 기능 : 기관의 모든 유형의 데이터를 망라할 수 있도록 아양한 데이터 유형 등록기능 개발
      • 메타데이터의 표준화 : 기관의 다양한 형태로 산재되어 있는 데이터를 통합 관리할 수 있는 표준화된 데이터 체계 구축
    • 02
      데이터의 통합, 유통, 활용성을 위한
      내/외부 식별정보 체계 구축
      • 연구자 식별정보 적용 : 다양한 Source의 연구자정보를 통합하기 위한 내/외부 연구자 식별정보 구축 기능 (KRI, ORCID, ISNII, WOS/SCOPUS 등)
      • 연구성과 식별정보 적용 : 수집된 연구성과 데이터에 대한 중복, 정제를 위한 내/외부 연구성과 식별정보 구축 기능 (DOI, KCI, WOS/SCOPUS 등
      • 학과/전공 등 기관의 소속 식별체계 구축 : 기관 및 학과/전공별 연구동향 분석을 위한 기관 식별체계 구축
    • 03
      dCollection을 개편, 간편하고
      편의성있는 학위논문 제출기능 구현
      • 메타정보 자동 추출 : 학위논문 원문 등록시 메타정보 자동 추출, 사용자의 데이터 입력을 최소화하고 편의성 증대
      • 제출 프로세스 간편화 : 기존 dCollection의 저작권 등 복잡한 옵션사항을 간소화, 표준화된 프로세스로 구현
    • 04
      UREKA를 통하여 기관의 구축된
      데이터를 통합 탐색할 수 있는 기능 제공
      • 기관별 통합 데이터 제공 : 기관의 연구자정보 조회, 연구성과 자료 정보 조회
      • 기관의 연구분야별 연구자 페이지와 연구성과 페이지를 제공 : 기관의 연구자정보 조회, 연구성과 자료 정보 조회
    • 05
      UREKA 분석기능을 통하여 기관의
      연구동향 분석서비스 제공
      • 연구자 및 연구성과에 대한 연구주제 구축 : 기관의 연구성과 정보의 저자키워드, KDC, DDC, 전공, 주제분류를 구축하여 연구주제 분석기능 개발
      • 기관의 연구동향 분석기능 제공 : 기관의 연구분야별/ 기간별로 전체 연구동향/ 학위논문 연구동향/ 학술논문 연구동향/ 공동연구동향 등 분석정보 제공
    • 06
      최신의 AI기술을 활용하여
      향후 기관의 연구트렌드를 예측 서비스 제공
      사용자 편의 기능 구현
      • AI 트렌드 예측엔진 개발 : AI 예측엔진을 개발하여 기구축된 기관의 연구성과에 대한 연구주제를 학습하여, 연구트렌드를 예측하는 기능 구현
      • 기관의 향후 연구트렌드 예측결과 제공 : 기관의 연구분야별 향후 연구주제를 예측하고, 특정 주제어에 대한 연구트렌드를 분석, 예측, 연관키워드 추천 기능을 제공
    dCollection
    dCollection은 대학의 학위논문 제출을 위한 시스템으로서, 대학의 학위논문 제출자가 로그인하여 학위논문의 정보와 원문을 등록할 수 있는 기능이 제공됩니다.
    한국교육학술정보원(KERIS)은 2022년 기존에 대학에서 사용중이던 dCollection 시스템에 대하여 고도화사업을 실시하여,
    시스템 UI를 개선하고, 주요 기능인 ‘학위논문 제출’ 기능에 사용자 편의기능을 추가하여 새롭게 런칭하였습니다.
    주요기능
    기존 dCollection UI 구성을 개편하고,‘학위논문제출’ 기능에 사용자 편의기능 추가
    기존 dCollection과 차이 및 편의기능
    기존 dCollection 학위논문 접수 및 제출 프로세스 개선
    As-is
    복잡한 준비 및 제출과정
    학위논문
    접수 준비
    • 커뮤니티/
      컬렉션 개설
    • 메타데이터
      워크폼 설정
    • 제출자 정보
      반입
    • 표준화
      필요
    학위논문
    제출
    • 제출자 정보
    • 메타데이터
      입력
    • 저작권 설정
    • 원문 등록
    • 제출확인
    • 편의성
      필요
    학위논문
    검증
    • 접수 및 검증
    • 서비스 이관
    서비스
    준비 및 제출과정 최소화 및 단순화
    To-Be
    학위논문
    접수 준비
    • 간편성정/커뮤니티/
      컬렉션 개설
    • 메타데이터
      워크폼 설정
    • 제출자 정보
      반입
    • 간편설정으로
      데이터 표준화 활용
    학위논문
    제출
    • 제출자 정보
    • 원문 등록/
      저작권 설정
    • 메타데이터
      자동추출
    • 제출확인
    • 정보입력
      편의성 강화
    학위논문
    검증
    • 접수 및 검증
    • 서비스 이관
    서비스
    사용자 편의기능 구현을 위하여 등록할 원문의 파일형식을 PDF로 통일
    As-is
    HWP, DOC, PDF 등 다양한 형태의 원문을 등록 → PDF로 변환하여 서비스
    To-Be
    학위논문 제출시 PDF 원문파일을 등록
    학위논문 제출의 원문 등록단계에서 PDF파일을 읽어서 메타데이터를 자동으로 추출하는 기능 구현
    원문 등록시 메타데이터 자동추출, 사용자의 정보입력 편의 기능 구현
    • 원문 파일 등록시 자동으로 추출된 메타데이터 표시
    • 제출자가 추출된 메타데이터 확인, 내용 보완
    • 임시저장 기능
    마이페이지에서 논문 제출내역 확인, 제출정보 수정, 증명서 출력, 추가 신청 기능
    • 로그인후 마이페이지에서 학위논문 제출내역 확인
    • 논문 처리 상태 확인
    • 목록에서 클릭하여 학위논문 상세 정보 확인, 수정 기능
    • '제출확인서' 출력 기능
    • '서비스확인서' 출력 기능
    • ISNI 발급신청 기능
    • 기관 연구자 전환신청 기능
    학위논문 제출을 위한 제출확인서 등을 온라인으로 처리할 수 있도록 기능 구현
    As-is
    To-Be
    • 논문 제출 후 논문 접수가 완료되면 제출확인서 온라인 문서를 자동 생성하여 운영자 및 권한자가 관리시스템을 통하여 조회할 수 있도록 기능 제공
    UREKA
    UREKA는 ‘University Research Keyword Trend Analysis(연구동향분석서비스)’를 의미하는 말로,
    추가로 신청하는 기관에 확장 보급하여, 기관의 전체 연구성과에 대한 동향 분석과 트렌드를 예측결과를 제공하는 시스템입니다.
    UREKA는 대학에서 dCollection을 통하여 수집관리하는 자료와 RISS에서 외부의 데이터 연계를 통하여 구축한 자료를 통합하여 기관의 전체적인 연구동향과 학위/학술논문별 연구동향 분석, 기관의 공동연구 동향분석 등의 기능을 제공합니다. 또한 AI 기술을 적용하여 기관의 연구트렌드를 예측하는 기능을 제공하고 있습니다.
    한국교육학술정보원(KERIS)는 매년 UREKA를 도입을 원하는 대학에 대하여 추가 보급을 계획하고 있습니다.
    [UREKA 데이터 프로세스]
    대학의 정확한 연구정보 및 분석서비스를 위하여 기구축된 통합자료외에 아래의 데이터를 추가적으로 수집할 수 있습니다. 한국교육학술정보원은 해당 대학과 협력하여 UREKA 데이터 구축을 지원합니다.
    • 연구자 정보 : 대학의 연구자 목록, 연구자 내외부 식별정보(WOS/ SCOPUS/ ORCID ID 등)
    • 연구성과 : 연구성과 메타데이터 자료, 연구성과 식별자료(DOI, WOS/SCOPUS ID 등)
    • 학과/전공정보 : 단과대학, 대학원, 학과, 전공
    • 대학 API 계정(WOS/SCOPUS) : 연구논문별 피인용수치(Citation Index) 제공을 위한 WOS/SCOPUS 연결 계정
    • 대학의 연구활동 관련 내부 연계 API : 연구소식 등
    주요기능
    UREKA 보급 대학별 서비스로서, 기관 연구정보 + 연구동향분석 + 트렌드 예측 서비스
    주요 특징
    기관의 연구분야별 연구자 통합 서비스
    • 구축된 연구자정보
    • 연구 키워드
    • 연도별 연구성과 발표 통계
    • 연구자의 연구성과 목록
    • 교내외 공동 연구자
    • 교내외 유사 연구자
    주요 특징
    기관의 연구분야별 연구성과 통합 서비스
    • 구축된 연구성과정보
    • 주제분류, 주제 키워드
    • 연구성과 메타데이터
    • 원문보기
    • 저자 페이지 링크 기능
    • 저자의 다른 논문
    • 유사 논문
    주요 특징
    대학의 구축된 연구성과를 바탕으로 연도별, 연구분야별 연구동향 분석결과 제공
    기관 전체 연구동향 : 대학의 연구성과를 분석하여 분야별, 기간별 연구동향 결과를 제공
    연구동향 분석
    • 기관 전체 연구동향
    • 학위논문 연구동향
    • 학술논문 연구동향
    • 공동연구 동향
    대학의 연구성과 데이터를 분석하여
    대학 전체의 연구동향 분석
    • 연구분야별/기간별 연구주제 분석
    • 연구분야별/기간별 연구성과 통계
    • 연구분야별/기간별 연구자 분석
    • 연구분야별/기간별 연구성과 분석
    학위논문 분석 : 대학의 학위논문 전체를 분석하여 연구동향 결과를 제공
    연구동향 분석
    • 기관 전체 연구동향
    • 학위논문 연구동향
    • 학술논문 연구동향
    • 공동연구 동향
    대학의 연구성과자료중
    학위논문의 연구동향을 분석
    • 연구분야별/기간별 학위논문 통계 분석 (석사/박사)
    • 연구분야별/기간별 학위논문 연구주제 분석 (석사/박사)
    • 연구분야별/기간별 상위 주제별 학위논문 건수 분석
    • 관련 연구성과자료 제공
    학술논문 분석 : 대학의 학술논문 전체를 분석하여 학술논문 연구동향 및 수록 학술지 분석결과를 제공
    연구동향 분석
    • 기관 전체 연구동향
    • 학위논문 연구동향
    • 학술논문 연구동향
    • 공동연구 동향
    대학의 연구성과 데이터중
    학술논문의 연구동향을 분석
    • 연구분야별/기간별 학술논문 통계 분석
      (연도별 통계/등재현황)
    • 연구분야별/기간별 학술논문 연구주제 분석
      (피인용 많은 주제/ 원문보기 많은 주제)
    • 연구분야별/기간별 학술논문 수록 상위 저널 분석
    • 관련 연구성과 제공
    공동연구 분석 : 대학 연구자들의 공동연구 주제 및 기관 분석결과를 제공
    연구동향 분석
    • 기관 전체 연구동향
    • 학위논문 연구동향
    • 학술논문 연구동향
    • 공동연구 동향
    기관의 공동연구 현황을 분석
    • 연구분야별/기간별 공동연구 주제 분석
    • 연구분야별/기간별 교외 공동연구 분석 (기관/ 관계도)
    • 연구분야별/기간별 교내 공동연구 분석 (학과/ 관계도)
    • 관련 연구성과 제공
    AI 딥러닝 기술을 적용한 연구 트렌드 예측 기능 구현
    [연구트렌드 예측 모델 프로세스]
    기관 연구트렌드 예측 : 대학의 연구동향을 학습하여 향후 연구 트렌드 예측결과를 제공
    AI 트렌드 예측
    • 기관 연구트렌드 예측
    • 연구주제별 트렌드 예측
    AI기술을 활용 기관의 연구성과
    분석자료를 학습하여
    향후 기관의 연구트렌드를 예측
    • 연구주제 예측
    • 예측 주제별 분석결과 제공
    • 예측 주제별 연관 키워드 제공
    • 관련 연구성과자료 제공
    연구주제별 트렌드 예측 : 사용자가 입력한 특정 주제별로 향후 연구 트렌드 예측결과를 제공
    AI 트렌드 예측
    • 기관 연구트렌드 예측
    • 연구주제별 트렌드 예측
    특정 연구주제에 대한 기관의
    연구동향을 예측
    • 연구키워드별 연구 트렌드 분석(연관 키워드 시계열)
    • 해당 연구 키워드의 예측결과 제공
    • 해당 연구 키워드의 연관 키워드 제공
    • 관련 연구성과자료 제공
    향후 로드맵
    한국교육학술정보원(KERIS)는 외부 데이터에 대한 도입과 연계를 통한 연구자 및 연구성과정보 데이터에 대한 보강작업을 지속적으로 진행할 예정이며,
    향후 각 대학에서의 활용을 위하여 단위 모듈별 개방을 계획하고 있습니다.
    [연구정보 데이터 구축 및 개방 로드맵]
    한국교육학술정보원(KERIS)은 UREKA 서비스를 통하여 대학의 분야별 연구정보와 연구동향 분석, 트렌드 예측이 가능하게 되어,
    학문후속세대가 무엇을 연구할 것인가에 대한 연구방향 선정에 길잡이가 될 수 있기를 바랍니다.
    또한 보다 많은 대학에 UREKA 서비스가 보급되어, 대학간, 연구자간 네트워크를 활용한 다양한 정보를 제공할 수 있기를 바랍니다.
    UREKA(대학 연구동향 분석)는 대학 도서관별로 신청가능합니다.
    지금, 우리 대학의 UREKA 서비스를 신청하세요.