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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
데이터 학술지와 데이터 논문이 오픈과학 패러다임에서 데이터 공유와 재이용이라는 학술활동이 등장하여 지속적으로 성장하고 있다. 본 논문은 영향력있는 다학제적 분야의 데이터 학술지인 Scientific Data에 게제된 총 713건의 논문을 대상으로 저자, 인용, 주제분야 측면을 분석하였다. 그 결과 저자의 주된 주제 영역은 생명공학, 물리학 등으로 나타났으며, 공저자 수는 평균 12명이다. 공저 형태를 네트워크로 살펴보면, 특정 연구자 그룹이 패쇄적으로 공저활동을 수행하는 것으로 나타났다. 인용의 주제영역을 살펴보면, 데이터 논문 저자의 주제영역과 크게 다르지 않게 나타났으나, 방법론을 주로 다루는 학술지의 인용 비중이 높은 것은 데이터 논문의 특징으로 볼 수 있다. 데이터 논문 저자의 키워드를 사용하여 동시출현단어분석 네트워크로 살펴본 데이터 논문의 주제영역은 생물학이 중심이며, 구체적으로 해양생태, 암, 게놈, 데이터베이스, 기온 등의 세부 주제 영역을 확인할 수 있다. 이러한 결과는 다학제학문 분야를 다루는 데이터 학술지이지만, 데이터 학술지 출간에 관한 논의를 일찍부터 시작해온 생명공학 분야에 집중된 현상을 보여준다.
Abstract
Data journals and data papers have grown and considered an important scholarly practice in the paradigm of open science in the context of data sharing and data reuse. This study investigates a total of 713 data papers published in Scientific Data in terms of author, citation, and subject areas. The findings of the study show that the subject areas of core authors are found as the areas of Biotechnology and Physics. An average number of co-authors is 12 and the patterns of co-authorship are recognized as several closed sub-networks. In terms of citation status, the subject areas of cited publications are highly similar to the areas of data paper authors. However, the citation analysis indicates that there are considerable citations on the journals specialized on methodology. The network with authors’ keywords identifies more detailed areas such as marine ecology, cancer, genome, database, and temperature. This result indicates that biology oriented-subjects are primary areas in the journal although Scientific Data is categorized in multidisciplinary science in Web of Science database.
초록
학제적 분야의 연구 전선을 분석하는 새로운 기법으로 인용 이미지 구축자 프로파일링 기법을 제안하였다. 인용 이미지 구축자 프로파일링은 해당 문헌을 인용한 문헌의 표제어를 단서로 사용하여 문헌 간의 주제관계를 파악하는 방법이다. 이 연구에서는 시험적으로 국내 여성학 연구를 대상으로 인용 이미지 구축자 프로파일링 기법을 적용하여 연구 전선과 주요 연구 주제를 파악해보았다. 분석 대상은 KCI의 2015년 기준 여성학분야 인용빈도 10회 이상에 해당하는 핵심문헌 집합이다. 여성학 분야에 문헌동시인용 기법을 적용한 결과 인용 데이터 부족 때문에 어려움이 있었던 반면에, 인용 이미지 구축자 프로파일링 기법을 적용한 결과 성공적으로 2개 대분야 및 6개 소분야를 파악할 수 있었다. 이 연구에서 제안한 인용 이미지 구축자 프로파일링 기법은 학제적 연구분야의 동향을 파악하는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
Abstract
A new technique for revealing the research fronts of a interdisciplinary discipline has been developed. Citation image makers profiling (CIMP) determines the relationships between research papers with the title words of the citing documents. We adapted this new technique to analyze the research fronts and hot topics in women’s studies of Korea. By Korean Citation Index (KCI) data in 2015, we selected 148 papers cited more than 9 times as the core documents of women’s studies. Analysis of intellectual structure using citation image makers profiling was performed with the 148 core documents and those citing papers. Document co-citation analysis was hindered by citation data sparsity, while CIMP method successfully revealed the structure of research fronts of Korean women’s studies including 2 divisions and 6 subdivisions. The CIMP method suggested in this study has good potential to discover the characteristics of research fronts of interdisciplinary research domains.
초록
Hirsch(2005)가 제안한 h-지수는 인용을 통해서 개인의 연구 성과를 측정하려는 시도이다. h-지수는 용이한 산출 방법과 함께 지수의 강건성 등이 인정되면서 발표 이후 다양한 분야에서 이를 적용하거나 보완하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이 연구에서는 우선 h-지수와 이를 보완한 g-지수를 비롯한 변형 지수에 대해서 현재까지 전개되고 있는 논의를 살펴보았다. 그리고 h-지수와 g-지수의 단점을 보완할 수 있는 개량 지수를 몇 가지 제안하고 가상 자료와 실제 자료에 대해서 측정해보았다. 측정 결과 제안한 지수들이 h-지수와 g-지수를 대체할 가능성이 있음을 확인하였다.
Abstract
The h-index, also called as Hirsch-index, is a new tool for measuring research outputs by citations. This h-index is not only easy to calculate, but also robust enough to handle various citation data. After its suggestion by Hirsch in 2005, many researchers applied the h-index to their own areas, and some others tried to improve the weak points of the h-index such as low discriminating power. Firstly, several of these efforts are reviewed in the present article, and then novel indexes are suggested to measure research outputs by citations more fairly and reasonably. Calculating these indexes on both artificial data and real data showed that the newly suggested indexes in this article can replace the h-index and its variants.
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
본 연구의 목적은 국내에서 구축되고 있는 참고문헌 데이터베이스의 현황을 분석하여 문제점을 밝히고, 이들 문제점을 토대로 정보원으로서의 기능과 평가도구로서의 기능을 적절하게 수행할 수 있는 참고문헌 데이터베이스를 구축하기 위한 활성화 방안을 제언하는데 있다. 이를 위하여 국내에서 구축되는 참고문헌 데이터베이스 가운데 전문연구정보센터에서 구축하는 참고문헌 DB, 한국과학기술정보연구원의 KSCI, 학술진흥재단의 KCI, 대한의학회의 KoMCI를 연구대상으로 분석하였다. 이를 근거로 국내 참고문헌 데이터베이스 구축 사업을 위한 방안을 도출하여 제시하였다. 이들 자료는 참고문헌DB 구축을 위한 제도 및 정책, 기술적 방향을 제시하는데 근거자료로 활용할 수 있을 것이다.
Abstract
The purpose of this study was to analyzes the present conditions of reference databases which is constructed from Korea. The object which is used in analysis concludes on KSCI(Korean Science Citation Index) of KISTI, KCI(Korean Citation Index) of KRF, KoMCI(Korean Medical Citation Index) of Korean Academy of Medical Sciences, and reference database of KOSEF. And then, this paper proposes the activation plan for reference database construction based on this analysis result. The proposed plan will be able to apply with fundamental data of the system, policy and technical direction for reference database construction.
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 논문에서는 학술지 인용 데이터와 웹 링크 데이터를 이용하여 8개 과학기술 분야의 학제적 구조를 파악하고 각 학문분야 간 학제성을 비교하였다. 분석 대상이 되는 학술지와 웹 페이지의 주제적 성격을 파악하기 위해 기존의 과학기술 분류체계를 재구성하여 이용하였다. 이 연구에서 학제성은 여러 학문분야 간 학제적 연결의 측면에서 파악하였으며, 학제성의 정도는 연관 학문분야의 수로 측정한 학제적 다양성과 자기인용률에 의해 평가하였다. 분석 결과 학술지 인용 분석에서는 밝혀내지 못한 새로운 학제적 연결을 웹 링크 분석에 의해 파악하였으며, 이를 통해 웹 링크 분석이 학제성을 연구하는 수단으로서 유용함을 알 수 있었다. 또한 인용 분석과 링크 분석에서 모두 자연과학 분야에 비해 공학 분야의 학제성이 대체로 더 높게 나타났다.
Abstract
This study identifies the interdisciplinary structures of 8 scientific disciplines in science and technology using the data from journal citations and web links, and compares the interdisciplinarity among these scientific disciplines. The interdisciplinarity refers to interdisciplinary connections among scientific fields and the degree of interdisciplinarity is measured by the number of associated fields and the rate of self-citation. A re-arranged classification scheme for science and technology was adopted to identify subject categories of journals and web pages. Web link analysis revealed a few additional interdisciplinary connections that were not identified by the journal citation analysis, thus demonstrating that it is useful means of investigating the interdisciplinarity of scientific fields. Besides, in most of the cases the interdisciplinarity of the engineering fields were found greater than that of the fields in natural sciences in both analyses.
초록
본 연구에서는 ‘학술지의 피인용횟수 순위’를 적용한 tapered h-지수의 변형지표 Kor-hT를 고안하여 제안하였다. Kor-hT의 의미를 평가하기 위하여 Kor-hT 지수 값의 중복률 및 지수 값과 평가요소 사이의 연관성 변화를 다른 학술지 평가지표인 h-지수, tapered h-지수 및 IF와 비교 분석하였다. 지수 값의 중복률 분석은 지표의 변별력을 살펴보기 위한 것이며, 지수 값과 평가요소와의 상관관계 분석은 지표의 평가요소인 피인용횟수 및 논문 수가 지수 값에 각각 어떻게 반영되는지를 알아보기 위한 것이다. 분석을 위해 2008년부터 2010년까지의 한국학술지인용색인(KCI) 3개년 데이터를 사용하였다. 분석 결과 본 연구에서 제안한 Kor-hT가 비교 대상 지표에 비해 지수 값의 중복률이 가장 낮아 높은 변별력을 보였으며, 지수 값과 평가요소와의 상관관계에 있어서도 피인용횟수와 논문 수 모두에서 상관관계가 가장 높은 것으로 나타났다.
Abstract
This study describes the meaning of and the formula for Kor-hT, which is a modified index built on the tapered h-index by applying ‘the ranking according to the number of citations of journals’. This study evaluated the de-duplication rate of index values of Kor-hT and analyzed the change in the correlation between the index values and evaluation elements using the Korea Citation Index data from 2008 to 2010. Kor-hT is compared with h-index, tapered h-index, and IF. As a result, Kor-hT appeared to be superior to other indexes on de-duplication rate. It is also shown that there is a very strong positive correlation between the evaluation elements, the number of citations and the number of articles of journals, and the index values of Kor-hT.
초록
전통적인 저자동시인용분석은 인용색인 데이터베이스가 색인하는 제 1저자만을 대상으로 하기 때문에 제1저자 이외의 저자의 기여도가 제외된다는 한계를 지니고 있다. 본 연구의 목적은 경제학 분야를 대상으로 하여 복수저자기반의 저자동시인용분석을 활용하여 해당 학문분야의 지적구조를 제시하고자 한다. 이를 위하여 네 가지 실험집단을 구성하였다. (1) 인용된 문헌의 제 1저자만을 고려한 저자동시인용분석, (2) 문헌당 총합 제한 없이 복수저자에게 동일한 인용빈도 부여한 저자동시인용분석, (3) 문헌당 총 합을 제한하여 인용빈도를 부여한 저자동시인용분석, (4) 저자기입 순서를 고려하여 인용빈도를 부여한 저자동시인용분석. 본 연구의 결과는 크게 제 1저자만 고려한 방식과 복수저자를 모두 고려한 방식에 따라 군집형성에 있어서 차이를 보였다. 또한 복수저자의 인용빈도를 구하는 방식에 따라서 군집의 소속이 달라지는 변화를 찾아볼 수 있다. 이러한 결과는 공동저작이 증가하는 학문적 추세에 비추어서 학문의 지적구조를 밝히기 위해서는 복수저자가 고려된 저자동시인용분석이 중요하다는 점을 시사한다.
Abstract
The author co-citation analysis is generally based on the frequency of the first author because most citation databases include only the first author in the bibliographic information. In this sense, the purpose of this study is to provide a better knowledge structure by utilizing the multiple authorship of author co-citation analysis. To achieve the purpose of this study, four different data sets are prepared: (1) counting the first author, (2) counting all the author without limiting the total frequency, (3) counting all the author with limiting the total frequency, and (4) counting adjusted frequencies based on the order of author subscription. The findings of this study show that there are clear differences between the knowledge structure counting all the author and the one counting only the first author. In addition, depending on the different methods, there are subtle changes of cluster members for authors.
초록
이 연구에서는 특정 주제 분야의 핵심적이고 전역적인 연구 동향을 제공하는 연구지원 정보서비스 개발을 위해 SPLC(Search Path Link Count) 분석을 적용할 때, 데이터의 범위와 인용빈도 설정에 대하여 탐험적으로 살펴보고자 하였다. 이를 위하여 Web of Science에서 검색된 RGB LED 분야의 2,318개 논문과 20,109개 상위 인용논문으로 5개의 데이터셋을 구성하였다. 각 데이터셋에서 히스토리오그래프와 SPLC 네트워크를 인용빈도 임계치를 변화시키면서 28개 주요 연구 동향 네트워크를 추출하여, 인용문헌의 포함여부와 인용빈도 임계치 설정이 SPLC 네트워크에 미치는 영향을 살펴보았다. 그리고 특정 기관 소속 연구자들에게 SPLC 네트워크에 포함된 198개 주요 논문 리스트를 제공하고 피드백을 받음으로써, 전역적 연구 동향이 개인 연구자의 정보 요구에 부합하는지 살펴보았다. 분석 결과, 분석 대상에 상위 인용문헌 포함 여부와 인용빈도임계치에 따라 추출되는 SPLC 네트워크가 변화되었으나, 일정 인용빈도임계치값에서는 수렴하였다. 그리고 개인 연구자의 정보 요구는 SPLC를 통해 제공된 전역적 연구 동향과 출판년도의 차이는 있지만 대체적으로 일치하는 것으로 나타나, 인용문헌을 포함하여 인용빈도임계치를 변화시키는 SPLC 분석을 통해 개인 이용자가 원하는 전역적 연구 정보를 제공해 줄 수 있는 것으로 해석된다. 이를 일반화하기 위해서는 이 탐색적 연구에서 제안된 방법을 다양한 분야에 적용하는 후속 연구가 필요할 것이다.
Abstract
The purpose of this study is to examine the data coverage and citation threshold for analyzing SPLC(Search Path Link Count) as a main path of a historiograph of a certain topic in order to provide ‘core’ papers of global research trends to a researcher affiliated with a local R&D institution. 5 datasets were constructed by retrieving and collecting 2,318 articles on RGB LED on Web of Science published from 1990-2013 and 20,109 articles which cited these original 2,318. The SPLC analysis was performed on each dataset by increasing the threshold of citation counts, and the changes and resilience of the 28 extraced networks were compared. The results of user feedback on 198 unique core papers from 28 SPLC networks received from LED researchers affiliated with a Korean government-sponsored research institution were also analyzed. As a result, it is found that the nodes in each SPLC network in each dataset were differentiated by the citation counts, while the changes in the structure of SPLC networks were slight after the networks’ citation counts were set at 40. Additionally, the user feedback showed that personalized research interest generally matched to the global research trends identified by the SPLC analysis.