초록

이 연구에서는 연구자의 연구 이력을 분석하기 위해서 White(2000)가 제안한 인용 정체성과 Hellsten 등(2007)이 제안한 자기 인용 네트워크의 두 가지 최신 기법을 비교해보았다. 국내 대표적인 정보학자인 정영미의 연구 성과물을 대상으로 실험적인 분석을 수행해본 결과 두 기법에서 구분한 연구 시기가 동일하게 나뉘었으며 주요 연구 주제도 유사하게 파악되었다. 그러나 인용 정체성 지도에서는 주제영역별로 영향받은 주요 저자를 파악할 수 있는 반면에 자기 인용 네트워크에서는 시기별 핵심 문헌과 선도 문헌이 식별되었다. 따라서 이 두 가지 기법을 상호보완적으로 사용할 때 연구자의 연구 이력에 대해서 풍부한 정보를 획득할 수 있다는 결론을 얻었다.

Abstract

This paper compares two recent methods for exploring a scientist's research history: citation identity and self-citation network. The former is proposed by White(2000), while the latter is suggested by Hellsten et al.(2007). An experimental citation analysis was carried out on the research output of Young Mee Chung, a renouned Korean information scientist. The result shows that the two methods divided the research period into two sub-periods in the same way. They also identified the major research themes very similarly. In the analysis of each method's performance in depth, the two methods revealed different functions to understand a researcher's history. Citation identity was useful to identify authors who have affected Chung's research in terms of research topics. whereas, self-citation network was successful to identify the core papers and leading papers of the research sub-periods. This study indicates the combination of two methods can provide rich information on a scientist's research history.

초록

학술 문헌 원문에서 발견되는 인용문은 인용에 기초한 학술문헌 자동 요약, 리뷰 논문 자동 생성, 인용문 감성 분석, 인용문 기반 문헌 검색 등 다양한 학술 정보 서비스의 창출을 가능케 한다. 이러한 서비스가 가능하기 위해서는 원문 텍스트로부터 인용문의 자동 인식이 선행되어야 한다. 그러나 인용문의 인식은 인용 표지가 부착되지 않은 암묵 인용문의 존재로 인해 그 처리가 용이하지 않다. 영어의 경우 최근 이에 대한 연구가 집중되고 있으나 한국어 학술 문헌 내 인용문의 자동 인식 연구는 찾기 힘들다. 이 논문은 한국어 인용문을 자동 인식하는 규칙 기반의 방법을 제시하고 다양한 베이스라인 기법들과 인용문 인식 성능을 비교하였다. 제안된 방법은 테스트 셋 내 전체 암묵 인용문의 30%를 약 70%의 정확률로 인식할 수 있었다.

Abstract

Identifying citing sentences from article full-text is a prerequisite for creating a variety of future academic information services such as citation-based automatic summarization, automatic generation of review articles, sentiment analysis of citing statements, information retrieval based on citation contexts, etc. However, finding citing sentences is not easy due to the existence of implicit citing sentences which do not have explicit citation markers. While several methods have been proposed to attack this problem for English, it is difficult to find such automatic methods for Korean academic literature. This article presents a rule-based approach to identifying Korean citing sentences. Experiments show that the proposed method could find 30% of implicit citing sentences in our test data in nearly 70% precision.

초록

이 연구에서는 특허의 인용에 영향을 미치는 주요 변수들을 토대로 특허의 피인용횟수를 예측하기 위한 모형을 제시하였다. 이를 위해 미국특허를 대상으로 5개 주제분야에 걸쳐 특허의 피인용횟수와 일정 수준 이상의 상관관계, 즉 5% 이상의 설명력을 갖는 것으로 밝혀진 페이지 수, 청구항 수, 참고문헌 평균 피인용횟수, 서지결합도, 문헌간유사도 등 5개 변수들을 토대로 다중회귀분석을 실시하였다. 연구결과에 따르면, 제시된 5개 주제분야의 특허인용 예측모형의 설명력은 주제분야에 따라 58.3%~89.6%로 나타났으며, 예측변수로 사용된 5개의 독립변수 중 특허 피인용횟수에 가장 영향력이 높은 변수는 ‘문헌간유사도’로 나타났다. 또한 이 연구에서 추정된 주제분야별 예측모형을 토대로 산출한 특허 피인용횟수에 대한 예측값과 실제값을 비교한 결과 이들 예측모형은 5개 주제분야에서 모두 적합한 것으로 나타났다.

Abstract

The purpose of this study is to develop a prediction model of patent citation counts based on major factors which affect patent citation. To this end, we performed multiple regression analysis between the patent citation counts and five explanatory variables such as the number of pages, the number of claims, the reference-average-citation rate, the strength of bibliographic coupling, and the document similarity proved as having 5% or more standardized variances(r2) with patent citation counts, with a test dataset of U.S. patents in five subject fields. As a result, our prediction models showed 58.3% to 89.6% predictability depending on subject fields and revealed the document similarity has the highest impact on citation counts among the five predictive variables in all the subject fields. The result of comparison between the predicted citation counts and the actual ones confirmed the usefulness of the citation prediction models built for each subject field.

초록

이 연구의 목적은 인문학분야를 대상으로 인용DB간 구축 정보를 비교하고 차이가 있는 경우 그 원인과 문제점을 분석하여 구축 정보의 정확성을 향상시킬 수 있는 방안을 제시하는데 있다. 이를 위해 인용정보를 구성하는 주요 항목 중의 하나인 피인용횟수를 기준으로 네이버와 KCI에서 국내학술논문을 비교하였다. 조사결과, KCI가 네이버보다 좀 더 정확한 인용정보를 제공하고 있었지만 그 차이는 크지 않았다. 각 인용DB간 차이의 원인은 수록범위의 불완전성, 서지정보의 오류, 참고문헌 구축의 불완전성, 링크와 관련된 오류 등으로 조사되었다. 두 인용DB 모두 개선의 여지가 남아있으며, 양자를 상호보완적으로 활용한다면 인문학 분야에서 더욱 완전한 인용정보를 파악할 수 있을 것이다.

Abstract

The purpose of this study was to identify differences between KCI and Naver Scholar as citation analysis tools. Four subcategories in the humanities category were selected as the subject of study. The recall of Naver Scholar was 64%(2,227 times) and the KCI's was 77%(2,665 times). There were some differences in the results at the individual article level or the subcategory level, but the gaps were not significant. Therefore, researchers who analyze citations are urged to use both databases because neither of them are complete, but supplementary to each other.

초록

Cited-by Linking 서비스는 CrossRef에서 제공하는 주요 서비스 중 하나로 해당 논문이 DOI를 통하여 얼마나 인용되었는지 누적하여 집계된 데이터이다. 이에 본 연구에서는 KISTI의 학술정보통합관리시스템에서 월단위로 구축․관리하는 Cited-by Linking 데이터를 분석하여 자연과학과 공학 분야의 인용 패턴을 규명하고자 하였다. 이를 위해서 전체 기탁된 21만 건 중 자연과학과 공학 분야 총 170,999건(315종)을 분석 대상으로 하고, 2016년 3월까지 누적된 Cited-by Linking 데이터를 수집하였다. 연구의 분석 결과, 첫째, 글로벌하게 인용될 가능성에서 사용 언어는 영향을 미치고 있으며, 둘째, SCIE 및 SCOPUS 등재 여부 역시 인용가능성에 상당 부분 기여하고 있음을 확인하였다. 셋째, 자연과학 분야는 거의 동일한 주제 분야에서 인용을 받고 있으며, 상대적으로 공학 분야는 타주제 분야에서 더 인용 받고 있음을 파악하였다. 이러한 연구의 결과는 자연과학과 공학 분야의 세부주제 분야별 인용 행태를 규명하고, 향후, 인용 행태에 관한 연구에서 유용하게 활용될 것으로 기대한다.

Abstract

Cited-by Linking Service is one of the CrossRef’s information services that allows you to discover how your publications are being cited and to incorporate that information into your online publication platform. This study tries to investigate citation patterns in the field of both Natural Science and Engineering using all of DOI assigned articles and Cited-by Linking data which are accumulated and managed by KISTI. The investigating approach is designed to verify the theory of 1) cognitive accessibility, 2) ‘perceived quality and significance’ and 3) ‘subject relativity’. For cognitive accessibility verification the fulltext language portion of Korean and English between “Cited DOI Source Data” and “NOT Cited DOI Source Data” was compared. For perceived quality and significance verification the availability of the “Cited DOI Source Data” and “NOT Cited DOI Source Data” from SCIE and SCOPUS was employed. For subject relativity DOI data were classified and analysed on the basis of OECD subject classification scheme. Findings are that global citability is closely related to the fulltext language of the articles and their quality and significance. And in the natural science field most of citations are from the same subject categories, while relatively more citations are from other subject categories in the engineering field.

초록

Abstract

The characteristics of citation and centrality measures in citation networks can be identified using multiple linear regression analyses. In this study, we examine the relationships between bibliometric indices and centrality measures in an article-level co-citation network to determine whether the linear model is the best fitting model and to suggest the necessity of data transformation in the analysis. 703 highly cited articles in Physics published in 2004 were sampled, and four indicators were developed as variables in this study: citation counts, degree centrality, closeness centrality, and betweenness centrality in the co-citation network. As a result, the relationship pattern between citation counts and degree centrality in a co-citation network fits a non-linear rather than linear model. Also, the relationship between degree and closeness centrality measures, or that between degree and betweenness centrality measures, can be better explained by non-linear models than by a linear model. It may be controversial, however, to choose non-linear models as the best-fitting for the relationship between closeness and betweenness centrality measures, as this result implies that data transformation may be a necessary step for inferential statistics.

초록

본 연구는 국내 과학기술분야 인용정보의 형태 및 출판경과시간에 따른 인용비율과 인용나이를 분석하여 과학기술문헌의 수명을 측정하고, 국내 연구자들의 국내외 정보원의 의존도를 밝히는데 그 목적이 있다. 이를 위하여 국내 과학기술분야 가운데 대표적인 영역인 기계, 건축, 화학, 전기전자분야에 대한 학술잡지 198건의 논문기사에 인용된 2,619건의 문헌을 대상으로 정보 인용형태의 차이와 특성을 비교 분석하였다. 그 결과 학술잡지, 도서, 회의자료, 연구보고서의 순서로 많이 인용되고 있었으며, 정보의 해외의존도는 화학분야가 가장 높았다. 인용문헌의 나이분석에서 국내문헌의 약 70%이상이 출판된 지 5년 이내의 문헌이었고, 전체로는 약60% 이상이 출판된 지 10년 이내의 정보원으로 나타났다. 또한 문헌의 반감기는 기계 6.50년, 건축 5.45년, 화학 9.65년, 전기전자 5.60년으로 측정되었다.

Abstract

The purpose of this study is to analysis the types of cited materials. dependence ratio of foreign information of researchers. and half-life of some cited analysis. Journal articles from four science & technology fields-mechanical, architectural, chemical, electrical-are selected, and the literatures cited by those journal articles are analysed in terms of resource types. languages, publication year of cited analysis. In result, it was found that the order of frequency of citation is scholarly journal, monograph, proceeding, technical report. And dependence ratio of foreign information of researchers was most higher in the chemical field. Also. it was found that half-life of mechanical is 6.50, that of architectural is 5.45, that of chemical is 9.65, that of electrical is 5.60.

초록

본 연구에서는 한국과학기술정보연구원에서 구축중인 한국과학기술인용색인을 바탕으로 국내 주요 과학기술계 학술지에 수록된 연구 논문을 중심으로 연구자들의 인용현황을 분석하였다. 또한 기계공학 분야를 실험 대상으로 선정하여 현재 SCI의 기계공학 분야의 인용 순위와 비교한 결과 SCI의 JCR과는 실질적인 차이가 있음을 발견하였다. 본 연구는 국내 연구자에게 분야별 필수적인 연구 정보원의 제공과 국내 기관별, 분야별 과학기술 수준을 파악하고 평가하기 위한 도구로서 활용이 가능한 한국인용색인데이터베이스의 효율적인 구축방안 및 서비스모델을 제안한다.

Abstract

In this study we analyze the present situation of cited and citing references among researchers, based on Korean Science Citation Index developed by Korea Institute of Science & Technology Information. There are some differences on the rank of frequently cited journals between JCR of ISI and KSCI, especially in the field of mechanical engineering. The purpose of this study is to find an efficient way of constructing KSCI database and to propose a service model which can be available as a tool to evaluate research activities and to provide researcher with basic information resources.

초록

본 연구에서는 ISA 데이터베이스를 이용해서 국가별 즉, 한국과 일본의 문헌정보학 연구자들의 연구동향을 규명하기 위하여 세계적인 데이터뱅크인 DIALOG에서 운영하는 문헌정보학분야의 대표적인 데이터베이스인, ISA 데이터베이스에 수록된 논문을 대상으로 다각적인 측면에서 분석하였다. 또한 ISA 데이터베이스에 수록된 문헌에서 인용한 문헌을 형태별 / 연도별 및 국내외별로 분석함으로써 한국과 일본의 문헌정보학 연구자들의 인용형태를 분석하였다. 본 연구는 향후 문헌정보학의 국제화 및 우리 학문의 연구방향을 제시 할 것으로 본다.

Abstract

This study is to examine into the research pattern of the each country then, Korea and Japan's library and information science researchers through the ISA database, to analyze the thesis in various aspects which is included in ISA database. It analyzed such as leading authors production, subjects, journals etc. In addition, the study is to analyze the form of citation of Korea and Japan's library and information science researchers by studying the citation written in the thesis of the internationalization of library and information science and indicate the direction of our study in the future.

초록

본 논문은 기존의 학회지 중심의 연구와는 다른 현장중심의 학술지를 통하여 문헌정보학의 연구동향을 파악하기 위하여 1996년부터 2000년까지 “도서관”, “국회도서관보”, “도서관문화”에 게재된 논문을 대상으로 하여 문헌정보학 분야의 연구영역과 주제의존도 및 핵심저널을 분석하고자 하였다. 본 연구 결과, 실무에 있어서의 주된 연구분야는 문헌정보학분야에 대한 의존도가 큰 것으로 나타났으며 정보학에 대한 의존도는 낮은 것으로 분석되었다.

Abstract

Different from the existing tendency to mainly concentrate on the study of research activities of the library and information science, this paper places the focus on grasping research patterns presented in the journal papers which reflect library practices. Actually, this paper analyzes research areas, the degree of relative dependence by subjects, and leading journals found in the papers which have been reported in the three main library journals such as "Tosogwan", "National Assembly Library Review", and "KLA Bulletin : Tosogwanmunwha," from 1996 to 2000. As a result, the study says that major research areas in library practices show the high degree of dependence on the library and information science, while the degree of dependence on the information science is low.