바로가기메뉴

본문 바로가기 주메뉴 바로가기

ACOMS+ 및 학술지 리포지터리 설명회

  • 한국과학기술정보연구원(KISTI) 서울분원 대회의실(별관 3층)
  • 2024년 07월 03일(수) 13:30
사전등록 바로가기
 

logo

  • P-ISSN1225-598X
  • E-ISSN2982-6292

논문 상세

이전 다음
논문 투고

Vol.41 No.2

Citation Share

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

한국문헌정보학회지 / Journal of the Korean Society for Library and Information Science, (P)1225-598X; (E)2982-6292
2007, v.41 no.2, pp.335-357
이재윤 (경기대학교)
이재윤. (2007). 지적 구조 분석을 위한 MDS 지도 작성 방식의 비교 분석. 한국문헌정보학회지, 41(2), 335-357.

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.

keywords
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.

keywords
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

참고문헌

1.

(2006) u-Can 회귀분석. , 서울 인간과 복지.

2.

(2000.) 다차원척도법, 서울: 교육과학사

3.

(2003.) 문헌정보학의 지식 구조에 관한 연구. ,

4.

이성숙, (2005) 동시링크분석을 이용한 웹정보원의 지적구조 변화에 관한 연구, 정보관리학회지

5.

이수범 ; 권영순, (2006) 우리나라 PR 연구의 지적 구조에 대한 탐색적 연구 :저자동시인용 분석을 중심으로, 홍보학연구

6.

이은숙, (2002) 복수저자를 고려한 동시인용분석 연구: 정보학과 컴퓨터과학을 대상으로,

7.

이재윤, (2006.) 국내 최신 동향 파악을 위한 새로운 지적 구조 분석법. ,

8.

이재윤 ; 김희정 ; 문주영, (2007.) 텍스트 마이닝을 이용한 국내 기록관리학 분야 지적구조 분석. ,

9.

이재윤, (2006.) 연구자 소속과 표제어 분석을 통한 국내 인지과학 분야의 학제적 구조 파악. ,

10.

정영미, (2001.) 지식 분류의 자동화를 위한 클러스터링 모형 연구. ,

11.

이재윤 ; 한승희, (2004.) MDS를 이용한 개별문서의 계층적 지식구조 브라우징 인터페이스 설계. ,

12.

Borg, Ingwer, (2005) Modern Multidimensional Scaling: Theory and Applications. 2nd ed. , New York: Springer Science+Business Media, Inc.

13.

Brner, (2003) Visualizing knowledge domains,

14.

Chalmers, Explorations in information visualization. Proceedings of the 15th Annual International ACM/SIGIR Con- ference on Research and Development in Information Retrieval,

15.

Chen, Chaomei, (2006) Information Visualization: Beyond the Horizon. 2nd ed. , Springer- Verlag London Limited

16.

Chung, Young Mee, (2001) A corpus-based approach to compa- rative evaluation of statistical term association measures,

17.

Cox, T. F, (2001) Multi- dimensional Scaling. 2nd ed. , Boca Raton, Florida: Chapman & Hall/CRC.

18.

Guttman, (l.1968.) A general nonmetric tech- nique for finding the smallest coor- dinate space for a configuration of points.,

19.

Herrero-Solana, V, (2006) Graphical table of contents for library collections The application of Universal Decimal Classification codes to subject maps.,

20.

Leydesdorff, Loet, (2006) Co-occurrence matrices and their applications in information science: Extending ACA to the web environ- ment,

21.

McQuaid, M. J, (1999) Multidimensional scaling for group memory visualization.,

22.

Moya-Anegn, F, (2006.) A connec- tionist and multivariate approach to science maps: the SOM, clustering and MDS applied to library and infor- mation science research,

23.

Schiffman, and F. W. Young. 1981. Introduction to Multidi- mensional Scaling, Aca- demic Press.

24.

Schildt, Henri A, (2006) A dense network sub-grouping algorithm for co-citation analysis and its implementation in the software tool Sitkis.,

25.

SPSS Inc, (2003) SPSS 12.0 Command Syn- tax Reference, IL: SPSS Inc

26.

Y, An altern- ating least squares method with op- timal scaling method.,

27.

Vaughan, Liwen, (2006) Com- paring business competition positions based on Web co-link data: The global market vs. the Chinese market,

28.

White, A literature measure of intellectual structure. Journal of the American Society for Information Sci- ence,

29.

Wu, Sitao, (2005) PRSOM: a new visualization method by hybri- dizing multidimensional scaling and self-organizing map,

한국문헌정보학회지

논문 투고 OA 정책