미래 유망연구 및 기술의 선정을 위한 방법론의 개발과 이를 통한 구체적인 아이템 선정을 위한 연구가 추진되고 있다. 본 논문에서 우리는 건설교통분야의 유망연구영역 도출을 위하여 과학계량학(scientometrics)을 활용한다. 과학계량학적 분석을 위하여 Scopus 데이터베이스, 상위 1%에 해당하는 고인용논문, 서지결합법, cosine 계수, 계층적 클러스터링 기법을 사용하며, 그 분석결과는 전문가들에 의해 재검증을 실시한다. 우리는 과학계량학적 분석방법을 자세히 설명하고, 미래유망연구영역 및 기술도출의 객관적인 방법으로서 과학계량학적 분석의 가능성을 보여준다.
미래 유망연구 및 기술의 선정을 위한 방법론의 개발과 이를 통한 구체적인 아이템 선정을 위한 연구가 추진되고 있다. 본 논문에서 우리는 건설교통분야의 유망연구영역 도출을 위하여 과학계량학(scientometrics)을 활용한다. 과학계량학적 분석을 위하여 Scopus 데이터베이스, 상위 1%에 해당하는 고인용논문, 서지결합법, cosine 계수, 계층적 클러스터링 기법을 사용하며, 그 분석결과는 전문가들에 의해 재검증을 실시한다. 우리는 과학계량학적 분석방법을 자세히 설명하고, 미래유망연구영역 및 기술도출의 객관적인 방법으로서 과학계량학적 분석의 가능성을 보여준다.
With the development of methodologies, there are also the researches for the concrete item selection for selecting the future emerging researches and technologies. In this paper, we use scientometrics for that purpose in the sectors of construction and transportation. In our scientometric analysis, ...
With the development of methodologies, there are also the researches for the concrete item selection for selecting the future emerging researches and technologies. In this paper, we use scientometrics for that purpose in the sectors of construction and transportation. In our scientometric analysis, we use Scopus database, top 1% cited papers, bibliographic coupling, cosine coefficient, and hierarchical clustering and then carry additional experts verification on our results. We try to show the detailed process of scientometric analysis and its possibility as objective methodologies to select the future emerging researches and technologies.
With the development of methodologies, there are also the researches for the concrete item selection for selecting the future emerging researches and technologies. In this paper, we use scientometrics for that purpose in the sectors of construction and transportation. In our scientometric analysis, we use Scopus database, top 1% cited papers, bibliographic coupling, cosine coefficient, and hierarchical clustering and then carry additional experts verification on our results. We try to show the detailed process of scientometric analysis and its possibility as objective methodologies to select the future emerging researches and technologies.
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문제 정의
노력을 경주하고 있다. 따라서 본 논문에서는 계량적 인 방법을 주요 분석방법으로 활용하여 미 래 국가 과학기술 중 건설교통관련 분야의 유망 연구영역을 찾아내기 위하여 [그림 1]과 같은 방법으로 연구를 수행하였다.
본 논문에서는 R&D관련 과학기술 중에서 건설교통기술 관련 분야에 한정하여 정보분석을 통한 기술 동향분석 및 유망연구영역을 도출하여 새로운 지식정보를 창출하고자 한다.
제안 방법
1) 일반적으로 데이터의 추출은 관련 검색어를 통하여 추출하는 것이 일반적이지만, 본 논문에서는 데이터의 대상을 넓히기 위하여 KICTEP이 과제기획을 통하여 도출된 건설교통기술 로드맵에서 관련성이 높은 기술분야를 표 2와 같이 선정하였다.
본 논문에서는 기술동향을 파악하고, 유망연구영역을 도출하기 위하여 계량정보학적 분석기법인 정보분석 및 서지결합법을 실시하였다. 계량정보분석을 통하여 유망연구영역을 도출하는 데에는 한계가 있으나, 특정 분야를 대상으로 객적인 유망연구영역을 도출할 수 있는 길을 열었다.
본 논문에서는 유망연구영역군 도출 및 기술 동향분석을 수행하기 위하여 Scopus DB 307개 서브그룹(Sub Group) 중에서 건설교통기술평가원(KICTEP)에서 과제를 관리 기획을 통하여 건설교통과 관련1)된 서브 그룹 36개 분야를 [표 2]와 같이 도출하였다. 도출된 36개서브그릅 분야를 중심으로 2002년부터 2006년 사이에 인용빈도가 높은 상위 1%의 데이터(Highly Cited Paper;HCP)> 17, 120건 추출하였다.
이러한 정보분석을 통하여 도출된 영구영역을 전문가나 기존의 연구결과와 비교하여 최종연구 및 기술영역으로 도출할 수 있는 유망연구영역 도출 분석시스템을 사용하였다[11]. [표 6]은 건설/환경/에너지 분야의 대표적인 연구 및 기술영역의 예를 나타낸 것이다.
본 논문의 주요결과는 다음과 같다. 첫째, WoS 데이터베이스를 탈피하여 각 국가에서 발생하는 정보(미국 37%, 유럽 50%, 아시아 12%, 기타 1%)의 16, 000 여종을 대상으로 피인용정보를 제공하는 Scopus 데이터베이스를 중심으로 건설교통관련 서브 그룹 36개 분야의 정보를 추출하여 기술정보분석을 수행하여, 국가간, 분류별 기술동향을 분석하였다.
대상 데이터
36개 분야를 [표 2]와 같이 도출하였다. 도출된 36개서브그릅 분야를 중심으로 2002년부터 2006년 사이에 인용빈도가 높은 상위 1%의 데이터(Highly Cited Paper;HCP)> 17, 120건 추출하였다.
본 논문에서 유망연구영역 도출은 Scopus DB 307개 서브 그룹(Sub Group) 에서 [표 2] 와 같은 건설교통과 관련된 서브그룹 36개 분야를 중심으로 2002년부터 2006 년 사이에 인용빈도가 높은 상위 1%의 더]이터(Highly Cited Paper;HCP)를 17, 120건을 대상으로 서지 결합분석을 수행하여 학문적 근거가 같은 연구영역으로 그룹화(Clustering)한 것이다. 이와 같이 그룹화된 연구영역을 유망연구영역으로 한다.
본 논문에서는 16, 000종의 저널을 다루고 있는 Scopus데이터베이스의 데이터를 대상으로 하고 있다. Scopus는 2004년 11월에 출시된 세계 최대의 학술 정보 navigation tool 이며 전 세계의 20개가 넘는 대학이나 연구 기관의 전면적인 협력을 받아 개발되었다.
톰슨사가 제공하는 데이터베이스[5]는 미국에 치중된 정보를 중심으로 SCI/SCWSSC1/AHCI 등재된 8, 700 여종 저널에 한해 피인용 정보를 제공하고 미국 이외의 지역에서 발행되고 있는 논문이 상대적으로 적은 편이므로 한국의 실정에는 다소 한계가 있다. 이러한 한계를 다소 극복하기 위해서 본 논문에서는 SCIE에서 제공하는 저널 98%를 수록하고 있으며, 한국 등 아시아에서 발생하는 핵심정보도 포함하고 있으므로 기술의 동향을 조사하는데 유용하며, 각 국가에서 발생하는 정보 16, 000 여종을 대상으로 미국에 치중된 정보를 탈피(미국 37%, 유럽 50%, 아시아 12%, 기타 1%) 하여 피인용정보를 제공하는 Scopus 데이터베이스[6]를 사용하였다.
이론/모형
형성하는 것이다. 서지결합법은 주로 최첨단분야의 , , 과학지도, , 를 작성하는데 적용되고 있다[101 대상 논문 간의 클러스터 분석 (Cluster Eysis)은 다음식과 같은 코사인 계수(Salton's normalization of co-citationX 사용하였다.
성능/효과
논문발생빈도가 가장 많은 전기 및 전자공학의 분야에서는 컴퓨터 네트워크 및 통신과는 59%, 제어 및 시스템공학과는 56%, 하드웨 어 및 구조와는 47%, 소프트웨어와는 21% 정도가 융합되는 분야라는 것을 정보분석을 통하여 확인할 수 있는 것이다.
둘째, 추출된 데이터 17, 120건을 서지 결합분석법을 수행하여 유망연구영역을 도출하고, 이를 토대로 유망연구영역 및 기술영역을 최종 도출할 수 있었다.
[표 2]의 분야를 중심으로 데이터를 추출함에 있어 실제 논문수보다 분류의 수가 더 많은 것은 중복 분류된 것을 각각의 분류로 계산하였기 때문이다3). 따라서 [표 2]에 포함되지 않은 분야인 하드웨어 및 구조 (1708), 소프트웨어(1712), 연료기술(2103), 고분자 및 플라스틱(2507), 제어 및 최적화(2606) 등의 분야가 높은 논문수로 나타나고 있음을 확인할 수 있다.
유사도계수 0.1, 1개 클러스터링당 최대 결합 논문수 50으로 하여 분석한 결과 결합논문수가 10개 이상의 영역이 250개로 도출되었다. [표 5]는 도출된 250개의 영역 중에서 결합 논문수 50인 결과의 논문 제목 일부를 나타낸 것이다.
후속연구
연구개발비와 인력, 자원이 부족한 우리로서는 축적되어 있는 과학기술 및 산업정보를 체계적으로 분석하여 연구개발 및 기술개발의 노력과 시간을 단축시킬 수 있는 국가적 차원의 정보분석 및 예측기법에 대한 연구가 요구된다.
[표 6]은 건설/환경/에너지 분야의 대표적인 연구 및 기술영역의 예를 나타낸 것이다. 이러한 분석을 토대로 향후에 질적인 평가가 동시에 수행될 수 있는 방안이 필요하다.
W. Glanel and H. Czerwon, "A new methodological approach to bibliographic coupling and its application to the national, region and institutional lenel," Scientometrics, Vol.37, pp.195-221, 1996.
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