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- P-ISSN1225-598X
- E-ISSN2982-6292
지적 구조 분석을 위한 MDS 지도 작성 방식의 비교 분석
A Comparison Analysis of Various Approaches to Multidimensional Scaling in Mapping a Knowledge Domain's Intellectual Structure
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초록
다차원척도법(MDS)은 지적 구조의 시각화를 위해서 오랫동안 사용되어 왔다. 그러나 MDS는 지적 구조를 시각적으로 표현하는데 있어서 세부 구조의 표현력이 취약하다는 약점을 가지고 있다. 이 연구에서는 상관계수 행렬의 가공 방식과 MDS 알고리즘을 조합한 여섯 가지 MDS 지도 작성 방식을 파악한 다음, 실제 지적 구조 데이터에 적용하여 비교해보았다. 실험 결과에서 가장 나쁜 방식으로 파악된 것은 가장 널리 사용되고 있는 방식으로서, 상관계수행렬로부터 유클리드 거리를 산출한 후 ALSCAL 알고리즘으로 MDS 지도를 작성하는 방식인 것으로 나타났다. 반면에 가장 좋은 방식은 상관계수를 z점수로 표준화하여 유클리드 거리를 산출한 후 PROXSCAL 알고리즘를 사용하는 방식이었다. 결론적으로 MDS 처리 과정을 주의깊게 구성한다면 더 구체적이고 명확한 지적 구조를 파악할 수 있음이 확인되었다.
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- Knowledge Domain Analysis, Multidimensional Scaling, MDS Map, Cluster Analysis, Bibliometrics, 지적구조 분석, 다차원척도법, MDS 지도, 군집분석, 계량서지학, Knowledge Domain Analysis, Multidimensional Scaling, MDS Map, Cluster Analysis, Bibliometrics
Abstract
There has been many studies representing intellectual structures with multidimensional scaling(MDS). However MDS configuration is limited in representing local details and explicit structures. In this paper, we identified two components of MDS mapping approach; one is MDS algorithm and the other is preparation of data matrix. Various combinations of the two components of MDS mapping are compared through some measures of fit. It is revealed that the conventional approach composed of ALSCAL algorithm and Euclidean distance matrix calculated from Pearson's correlation matrix is the worst of the compared MDS mapping approaches. Otherwise the best approach to make MDS map is composed of PROXSCAL algorithm and z-scored Euclidean distance matrix calculated from Pearson's correlation matrix. These results suggest that we could obtain more detailed and explicit map of a knowledge domain through careful considerations on the process of MDS mapping.
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- Knowledge Domain Analysis, Multidimensional Scaling, MDS Map, Cluster Analysis, Bibliometrics, 지적구조 분석, 다차원척도법, MDS 지도, 군집분석, 계량서지학, Knowledge Domain Analysis, Multidimensional Scaling, MDS Map, Cluster Analysis, Bibliometrics
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