초록

이 연구는 자아 인용분석 기법을 적용하여 국내 문헌정보학 4개 학회지의 자아 인용정체성을 분석․비교하여 제시하였다. 자아 인용정체성이란 특정 연구자가 빈번하게 인용하고 있는 저자집합을 파악함으로써 그 학문적 정체성을 분석한 것을 의미한다. 이 연구에서는 분석단위를 국내 문헌정보학 주요 학회지로 정하고 참고문헌들(references)을 분석하여 저널 자아 인용정체성을 비교하여 제시하였다. 이를 위해 2012년부터 2022년 9월까지 발행된 국내 문헌정보학 분야의 4개 학회지 - 『한국문헌정보학회지』』, 『한국비블리아학회지』, 『한국도서관․정보학회지』, 『정보관리학회지』의 발행논문 서지정보와 수록된 참고문헌 정보를 자동수집하였다. 분석결과, 저널당 피인용횟수(CCR), 자기인용비율(SCR), 저널동시인용 분석 등을 통해 4개 학회지 모두 대체적으로 내부정보에 대한 충성도가 높은 것으로 나타났고, 정보관리학회지가 4개 학회지 중에서 가장 다양한 인용저널을 포함하는 것으로 분석되었다. 그리고 4개 학회지는 모두 자아를 제외한 3개 학회지와 JASIST가 저널 인용정체성에 포함되는 것으로 나타났다. 마지막으로 한국도서관․정보학회지가 가장 고유한 인용 네트워크 구조를 가지는 것으로 나타났다.

Abstract

This study aims to compare ego-centered journal citation identities among four domestic journals in library and information science. Ego-centered citation identity refers to the set of authors that an author frequently cites. The target journals for this study are Journal of the Korean Society for Library and Information Science (KSLIS), Journal of the Korean Biblia Society for Library and Information Science (KBIBLIA), Journal of Korean Library and Information Science Society (KLISS), and Journal of the Korean Society for Information Management (KOSIM). As a result of citation/citee ratio (CCR), self-citing rates (SCR), and journal co-cited analysis, the journal citation identities of four journals contained the other three journals besides the ego journal and JASIST. Furthermore, KOSIM had the most diverse range of journal citation identity and the four journals mattered the intra-journal information. KLISS showed the most unique cited journal network structure among the four journals.

초록

본 연구는 기존의 연구성과 분석의 한계를 극복하고 영향력이나 파급효과 등 질적 중심의 연구성과 분석을 위해 텍스트 마이닝, 인용 분석 등을 활용한 새로운 계량정보학적 분석지표를 제안하였다. 즉, 논문품질지수, 인용 영향력지수, 지식확산지수, 국제협력연구지수, 우수논문 생산지수 등 새로운 연구성과 분석지표를 제안하여 질적인 측면을 중심으로 한 연구성과 분석이 가능하도록 하였다. 그리고 제안된 지표를 활용하여 사례분석을 수행하여 그 가능성을 확인하였다.

Abstract

There are some limitations in the existing bibliometric methods to satisfy the various requests of the interest parties including researchers, managers, policy makers to identify 1) which research group or researcher is the key player, and the overall trends of the particular technological sub-fields, 2) which research groups, institutions or countries mainly use their research outputs, 3) what are the spin-offs from research outputs to some scientific and technological fields, 4) in which levels they are when comparing their quantitative and qualitative research outputs to those of other competitive institutions. It is essential to develop new informetric indicators and methodologies in order to satisfy stakeholder's various demands and to strengthen qualitative analysis in measuring research performance. This study suggested informetric indicators such as article quality index, citation impact index, international cooperation index, excellent article production index and methodologies including citation analysis, text mining.

초록

본 연구는 학문의 지적 구조를 분석하는 새로운 분석기법인 저자프로파일링분석과 전통적인 분석기법인 저자동시인용분석을 비교하여 분석함으로써 국내 연구환경에 맞는 지적 구조 분석 방법을 제안하는 데 목적을 두고 있다. 이를 위하여 본 연구에서는 인용색인을 이용하지 않고 학문의 지적 구조를 분석할 수 있는 텍스트마이닝을 이용한 저자프로파일링분석을 통하여 새로운 지적 구조 방법의 유용성을 확인하고자 하였다. 분석대상 학술지는 대한건축학회 논문집 - 계획계를 대상으로 하였다.

Abstract

This study compared Author Profiling Analysis(APA) to Author Co-Citation Analysis (ACA). The former is a new analytic technique on the intellectual structure of a science whereas the latter is a traditional analytic technique. The purpose of this study was to propose appropriate methods to analyze intellectual structure of a science in the Korean research environment. In order to achieve the goal, this study adopted APA using Text Mining for analysis on the intellectual structure of a science rather than relying on citation index in order to determine a potential utility of the new analytic technique that can identify the intellectual structure.

초록

한국학술지인용색인 KCI의 데이터를 사용한 문헌동시인용 분석을 통해 2004년부터 2013년까지 10년 동안의 한국 문헌정보학의 연구 전선을 구체적으로 파악해보았다. KCI 웹사이트로부터 문헌정보학 분야 핵심 논문 159개와 이를 인용한 논문 정보를 수작업으로 수집하였다. 군집 분석 및 네트워크 분석 결과 27개의 복수 논문 군집과 8개의 단일 논문 군집이 도출되었다. 27개의 복수 논문 군집 중에서 논문 수가 가장 많은 것은 ‘문헌정보학 교육’ 주제 군집이었고, 인용 영향력이 가장 큰 것은 ‘인용분석 & 지적구조 분석’ 주제 군집이었다. 핵심 문헌 집합에 대한 인용 중에서 67.5%는 문헌정보학 내부에서 이루어졌고, 나머지 32.5%는 타 학문 분야로부터 발생한 것이었다. 전반적으로 문헌정보학 분야 내 인용 비율과 인용 영향력 성장 지수를 모두 고려하였을 때, 문헌정보학 분야 내부에서 최근 연구가 가장 활발해지고 있는 연구 전선 주제로는 ‘지역 기록’, ‘인용분석 & 지적구조 분석’, ‘연구동향 분석’의 세 주제가 꼽혔다. 이 연구에서 사용된 분석 기법은 국내 학제적 연구 분야의 연구 전선 분석에 효과적일 것으로 기대된다.

Abstract

By document co-citation analysis with Korean Citation Index (KCI) data, this study accurately identified the research fronts and hot topics in Korean library and information science (LIS) from 2004 to 2013. 159 core papers in LIS domain and their citations are scraped manually from Korean Citation Index web site. In the cluster analysis and network analysis, 159 core papers were grouped into 27 clusters with multiple papers and 8 singlton clusters. Among the 27 clusters which have multple papers, ‘LIS education’ cluster was the largest with 16 core papers, and ‘citation analysis & intellectual structure analysis’ cluster had the strongest citation impact according to the ehs-index. Closer observation of the citations to the core papers in each research front showed that 67.5% of the citations were made by LIS research papers and 32.5% of the citations were made by non-LIS research papers. Considering the share of citations and the citation impact growth index, ‘local documentation’, ‘citation analysis & intellectual structure analysis’, and ‘research trends analysis’ were identified as the most emerging research front in Korean library and information science. The analytical methods used in this study have great potential in discovering the characteristics of research fronts in Korean 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

최근 들어 다양한 분야에서 딥러닝이 혁신적인 기계학습 기법으로 급속하게 확산되고 있다. 이 연구에서는 딥러닝 연구동향을 분석하기 위해서 자아 중심 주제 인용분석 기법을 변형하여 응용해보았다. 이를 위해 Web of Science에서 ‘deep learning’으로 탐색하여 검색된 문헌 중 소수의 씨앗 문헌으로부터 인용 관계를 통해 분석 대상 문헌을 확보하는 방법을 시도하였다. 씨앗 문헌을 인용하는 최근 논문들을 딥러닝 분야의 현행 연구를 반영하는 자아 문헌집합으로 설정하였다. 자아 문헌으로부터 빈번히 인용된 선행 연구들은 딥러닝 분야의 연구 주제를 나타내는 인용 정체성 문헌집합으로 설정하였다. 자아 문헌집합에 대해서는 공저 네트워크 분석을 비롯한 정량적 분석을 실시하여 주요 국가와 연구 기관을 파악하였다. 인용 정체성 문헌들에 대해서는 동시인용 분석을 실시하고, 도출된 문헌 군집을 인용하는 주요 키워드인 인용 이미지 키워드를 파악하여 주요 문헌과 주요 연구 주제를 밝혀내었다. 마지막으로 특정 주제에 대한 인용 영향력이 성장하는 추세를 반영하는 인용 성장지수 CGI를 제안하고 측정하여 딥러닝 분야의 선도 연구 주제가 변화하는 동향을 밝혔다.

Abstract

Recently, deep learning has been rapidly spreading as an innovative machine learning technique in various domains. This study explored the research trends of deep learning via modified ego centered topic citation analysis. To do that, a few seed documents were selected from among the retrieved documents with the keyword ‘deep learning’ from Web of Science, and the related documents were obtained through citation relations. Those papers citing seed documents were set as ego documents reflecting current research in the field of deep learning. Preliminary studies cited frequently in the ego documents were set as the citation identity documents that represents the specific themes in the field of deep learning. For ego documents which are the result of current research activities, some quantitative analysis methods including co-authorship network analysis were performed to identify major countries and research institutes. For the citation identity documents, co-citation analysis was conducted, and key literatures and key research themes were identified by investigating the citation image keywords, which are major keywords those citing the citation identity document clusters. Finally, we proposed and measured the citation growth index which reflects the growth trend of the citation influence on a specific topic, and showed the changes in the leading research themes in the field of deep learning.

초록

학술 커뮤니티 내에서 논문의 인용은 보편적인 규범으로 자리 잡은 데 비해 데이터의 인용은 아직 초보적인 단계에 머물러 있다. 이를 개선하기 위해 제기되고 있는 데이터 인용의 필요성 및 원칙과 가이드라인에 대해서 살펴보았다. 또한 데이터 인용체계 구축 사례에서는 데이터 인용 요소들을 정의하고 서비스를 제공하는 DataCite, Dataverse Network, Data Citation Index 사례를 중심으로 살펴보았다. 마지막으로 한국종합사회조사 데이터 인용 분석을 통해 국내 데이터세트 인용/이용 정보 제공 실태를 조사하였다.

Abstract

Data citation remains in its infancy, although providing the citation to a journal article is a typical norm in an academic community. This study examines the need for data citation, its principles and guidelines for improving the issue. In addition, the study investigates cases that established data citation mechanism, including DataCite, Dataverse Network and Data Citation Index that define elements of data citation and provide relevant services. At the end, it explores the current state of data citation in Korea through the analysis of citations to dataset from Korean General Social Survey.

초록

이 연구는 한국에서 SCIE 논문을 가장 활발하게 발표하고 있는 분야인 재료공학과 대학교수 449명이 2006년부터 2010년까지 발표한 SCIE 논문수와 피인용 횟수를 측정하고 이에 영향을 미치는 요인을 구체적으로 규명하고자 하였다. 연구 결과 논문수가 많은 교수가 피인용 횟수도 높은 것으로 나타나 외국의 선행연구 결과와 유사하였고, 논문수에 영향을 주는 요인은 교수의 직급, 출신학부, 재직 대학의 소재지일 수 있다는 것을 확인하였다. 피인용에 영향을 주는 요인으로 인적 특성 가운데 출신학부가 있었고, 환경적 특성으로 재직 대학의 소재지가 서울인지 지방인지에 따라 피인용 횟수에 뚜렷한 차이가 있음을 확인하였다. 장기적으로 국내 SCIE 논문의 피인용을 증진하기 위해서는 피인용을 촉발할 수 있는 기초 연구에 보다 많은 지원을 해야 하고, 대학과 연구비 지원기관의 연구성과 평가에 피인용 횟수도 포함시키는 등 평가방식도 보완할 필요성이 제기되었다.

Abstract

This study pointed the factors affecting the number of articles and citations in material science which is the most active publishing disciplinary in South Korea. This was conducted by gathering the information on SCIE which had been published by 449 Korean professors in material science from 2006 to 2010. One of the results was that the professors who had published more papers received more citations than those who did not, reconfirming former studies abroad. It was observed that the factors majors impacting on the number of papers may be their academic positions, educational backgrounds (particularly undergraduates), and places of work. The number of citations was affected by the authors’ undergraduate and their locations of the work. This study suggested a need for more supports on basic researches by universities and funding bodies and an amendment of performance measures to include the number of citations.

초록

Abstract

Despite the widespread use, critics claim that citation analysis has serious limitations in evaluating the research performance of scholars. First, conventional citation analysis methods yield one-dimensional and sometimes misleading evaluation as a result of not taking into account differences in citation quality, not filtering out citation noise such as self-citations, and not considering non-numeric aspects of citations such as language, culture, and time. Second, the citation database coverage of today is disjoint and incomplete, which can result in conflicting quality assessment outcomes across different data sources. This paper discuss the findings from a citation analysis study that measured the impact of scholarly publications based on the data mined from Web of Science, Scopus, and Google Scholar, and briefly describes a work-in-progress prototype system called CiteSearch, which is designed to overcome the weaknesses of existing citation analysis methods with a robust citation-based quality assessment approach.

초록

본 연구는 우리나라 정보학 연구자들의 연구 논문과 이곳에 인용된 문헌을 조사, 분석하여 우리나라 정보학의 연구 동향을 밝힌 것이다. 이를 위해 조사 대상 학술지를 정보관리학회지로 선정하였고, 조사 대상 기간은 1984-2004년(창간호-제21권 제3호)이다. 조사 대상 학술지에 발표된 연구 논문과 이곳에 인용된 외국 문헌정보학 문헌의 주제 분석을 위하여 본 연구는 먼저 정보학의 주제 영역을 설정하였고, 연구 논문 302편의 주제 및 간행 시기별 분포를 조사, 분석하였으며, 인용된 외국 문헌정보학 문헌 3,270편과 타 학문분야 문헌 2,492편의 주제 및 연령을 각각 조사, 분석하였다.

Abstract

The purpose of this study is to investigate a trend of research in the field of information science in Korea. For this purpose, the study analyzed the subject of each citing and cited articles appeared in the ‘Journal of the Korean Society for Information Management’ 302 original articles appeared in the journal from 1984 to 2004 were analyzed. 3,270 foreign literatures of library and information science field being cited in the original articles and those 2,492 cited foreign literatures of other field then library and information science were analyzed by subject, by publication year, and by citing age.