[논문]한국전자통신학회 논문지에 나타난 공동연구 네트워크의 구조에 관한 연구

한혁; 권오진; 강혜진; 심위; 노경란

doi:10.13067/jkiecs.2013.8.5.671

한국전자통신학회 논문지에 나타난 공동연구 네트워크의 구조에 관한 연구
A Study on the Structure of Scientific Collaboration Networks in "The Journal of The Korea Institute of Electronic Communication Sciences" 원문보기

한국전자통신학회 논문지 = The Journal of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, v.8 no.5, 2013년, pp.671 - 678

한혁 (한국과학기술정보연구원) , 권오진 (한국과학기술정보연구원) , 강혜진 (한국과학기술정보연구원) , 심위 (한국과학기술정보연구원) , 노경란 (한국과학기술정보연구원)

초록
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전 세계적으로 공동연구의 중요성이 커짐에 따라 공동연구 현황을 파악하고자 하는 요구가 증가하고 있다. 본 연구는 한국전자통신학회 논문지를 통해서 나타나는 공동연구 네트워크가 어떤 구조를 보이는지 규명하는데 그 목적이 있다. 이 목적을 위해 본 연구는 2006년부터 2013년 2월까지 한국전자통신학회지에 게재된 공동연구 논문을 분석한다. 한국전자통신학회 논문지에 게재된 논문의 저자들을 12개의 서브 네트워크로 구성하여 분석한 결과, 서브 네트워크는 주로 지역성에 기반한 공동연구 네트워크임을 밝혀내었다.

Abstract ▼ AI-Helper

The rise of collaboration in science or technology has increased the need to understand collaboration networks. The purpose of this paper is to identify the structure of collaboration research networks in "The Journal of the Korean Institute of Electronic Communication Sciences". To accomplish this purpose, we have collected and analysed the data from co-authored papers published from 2006 to 2013 in this journal. It shows that there are 12 collaboration sub-networks based on the locality of authors in this journal.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구는 한국전자통신학회 논문지를 통해서 나타나는 공동연구 네트워크가 어떤 구조를 보이는지 규명하는데 그 목적이 있다. 이 목적을 위해 본 연구는 2006년부터 2013년 2월까지 한국전자통신학회지에 게재된 공동연구 논문을 분석하고자 한다.
본 연구에서는 현재까지 전자통신학회 논문지에 게재된 논문의 저자들을 통해 네트워크의 구조와 특징을 살펴보았으며, 네트워크의 속성은 시간이 흐름에 따라 점진적으로 변하게 된다. 따라서 후속 연구에서는 한국전자통신학회 논문지에서 공동연구 네트워크의 시계열적 특성을 고찰할 수도 있을 것이다.
본 연구는 한국전자통신학회 논문지를 통해서 나타나는 공동연구 네트워크가 어떤 구조를 보이는지 규명하는데 그 목적이 있다. 이 목적을 위해 본 연구는 2006년부터 2013년 2월까지 한국전자통신학회지에 게재된 공동연구 논문을 분석하고자 한다.

제안 방법

이 연구에서는 논문 데이터를 이용해 소셜네트워크 분석(SNA), 동시발생분석(co-occurrence analysis), 클러스터 분석(cluster analysis), 빈도분석 (frequency analysis)을 실시했다. NetMiner를 이용해 동시발생분석(co-occurrence analysis)과 클러스터 분석을 실시했다. 소셜네트워크분석(SNA)은 논문의 공저자 데이터를 이용해 공동연구 네트워크 구조를 파악하는데 성공적인 도구임을 보여준다.
공동연구 저자쌍을 작성하기 위해 저자명을 추출하여 동시발생행렬(co-occurrence matrix)을 작성하고, 이를 토대로 서브 네트워크(sub network)를 구축하였다. 서브 네트워크는 하나의 전체 네트워크에서 서로 다른 공동연구 커뮤니티들을 표현한다.
본 연구에서는 각 서브 네트워크 내에 있는 공저자들이 발표한 논문의 키워드에 있는 단어들의 출현 빈도를 계산했으며(표 5), 고립적 연구 분야를 배제하기 위하여 출현 빈도가 1인 용어는 키워드에 포함시키지 않았다. 또한 동일한 의미의 단어가 한글과 영어 각각의 키워드로 존재하는 경우 한글로 통일시켜 계산하였다.
본 연구는 소셜 네트워크 분석, 동시발생 빈도 분석, 키워드 빈도 분석 기법을 종합적으로 이용함으로써 한국전자통신학회 논문지의 과학적 공동연구 네트워크의 마이크로 구조를 파악하고 시각화했다.
본 연구에서 사용한 3개의 중심성 척도(centrality measures)는 각각 연결정도 중심성(degree centrality), 인접 중심성(closeness centrality), 매개 중심성(betweenness centrality)이다. 공동연구 네트워크에서 연결정도 중심성(degree centrality)은 한명의 저자가 가지고 있는 공동연구자의 수에 따라 증가한다.
본 연구에서는 각 서브 네트워크 내에 있는 공저자들이 발표한 논문의 키워드에 있는 단어들의 출현 빈도를 계산했으며(표 5), 고립적 연구 분야를 배제하기 위하여 출현 빈도가 1인 용어는 키워드에 포함시키지 않았다. 또한 동일한 의미의 단어가 한글과 영어 각각의 키워드로 존재하는 경우 한글로 통일시켜 계산하였다.
본 연구에서는 단일 서브네트워크 내 다른 저자들보다 연결정도 중심성이 더 높은 저자들을 서브네트워크들에서 중심에 위치하는 저자들로 식별했다(표 3). 한 개의 서브 네트워크는 둘 또는 그 이상의 중심에 있는 저자들을 각기 가지고 있는데, 이 저자들은 연결정도 중심성의 값이 같고, 공저자의 수가 같다.
서브 네트워크는 하나의 전체 네트워크에서 서로 다른 공동연구 커뮤니티들을 표현한다. 서브 네트워크를 구축하기 위해 먼저 저자의 동시발생행렬 매트릭스를 통해 그림 1과 같은 네트워크 그래프를 작성하고 링크가 연결되어 있는 하나의 저자 집단을 서브 네트워크로 간주하였다. 연결 강도가 1인 링크는 서브 네트워크를 구축하는데 있어 고려되지 않았다.
이 연구에서는 논문 데이터를 이용해 소셜네트워크 분석(SNA), 동시발생분석(co-occurrence analysis), 클러스터 분석(cluster analysis), 빈도분석 (frequency analysis)을 실시했다. NetMiner를 이용해 동시발생분석(co-occurrence analysis)과 클러스터 분석을 실시했다.

대상 데이터

2006년부터 2013년 2월까지 한국전자통신학회논문지에 발표된 논문은 총 649건이다(표 1).
한국전자통신학회 논문지에 나타난 공동연구 네트워크를 규명하고자 2006년부터 2013년 2월 까지 한국전자통신학회 논문지에 발표된 논문 데이터를 수집했다. 논문 데이터에는 저자명, 논문명(국문 및 영문), 국문초록 및 영문초록, 발행년도, 권호(페이지), 키워드 정보가 포함된다. 공저논문은 연구자들간 “공동연구”를 모니터링하는데 쉽게 이용할 수 있는 데이터가 된다.
본 연구는 이를 통해 구축된 12개의 서브 네트워크 내 130명의 저자를 대상으로 전자통신학 분야에서 공동연구 네트워크 구조를 시각화하여 방향성 없는 공저자 맵을 작성하였다(그림 1). 12개의 서브 네트워크 중 가장 큰 서브 네트워크는 43명의 공동연구자들을 포함하며, 두 번째로 큰 서브 네트워크는 13명의 공동 연구자를 가진다.
한국전자통신학회 논문지에 나타난 공동연구 네트워크를 규명하고자 2006년부터 2013년 2월 까지 한국전자통신학회 논문지에 발표된 논문 데이터를 수집했다. 논문 데이터에는 저자명, 논문명(국문 및 영문), 국문초록 및 영문초록, 발행년도, 권호(페이지), 키워드 정보가 포함된다.
해당 기간 동안 발표된 논문의 저자 수는 549명이며, 저자 한 명당 평균 논문 수는 1.18편, 논문 한 편당 평균 저자 수는 2.20명이다. 단독 저자가 발표한 논문은 227편으로 전체 논문의 약 35%를 차지하며, 저자의 수가 2명인 논문의 수는 197편(약 30%)이다.

데이터처리

소셜네트워크분석(SNA)은 논문의 공저자 데이터를 이용해 공동연구 네트워크 구조를 파악하는데 성공적인 도구임을 보여준다. 또한 주요 공동연구 분야의 서브 네트워크들을 파악하기 위해 키워드 용어를 대상으로 NetMiner를 이용해 빈도분석을 실시했다.

성능/효과

130명이 저술한 공저 논문의 키워드 빈도분석 결과, 한국전자통신학회 주요 공동연구분야는 RFID, USN, Ubiquitous 등으로 나타났다(표 4). 모바일 환경에서 센서 네트워크 주요 부분을 구성하는 분야와 관련된 주제를 중심으로 공동연구가 이루어지고 있으며, 최근 들어 주목받고 있는 증강현실, 보안 등의 분야에도 관심을 보이고 있다.
본 연구를 통하여 한국전자통신학회 논문지의 전체 네트워크에는 549명의 저자가 있고, 이중 서로 연결되어 있는 130명은 하나의 거대한 컴포넌트를 구성한다는 것을 발견했다. 또한 각 저자별 중심성을 측정한 결과, 배영철의 연결정도 중심성, 인접 중심성, 매개 중심성이 전체 네트워크에 대해 가장 높은 값을 가지고 있어 네트워크의 중심에 있는 저자임을 밝혀냈다. 이는 배영철이 전체 네트워크에서 가장 영향력 있는 인물임을 의미한다.
본 연구를 통하여 한국전자통신학회 논문지의 전체 네트워크에는 549명의 저자가 있고, 이중 서로 연결되어 있는 130명은 하나의 거대한 컴포넌트를 구성한다는 것을 발견했다. 또한 각 저자별 중심성을 측정한 결과, 배영철의 연결정도 중심성, 인접 중심성, 매개 중심성이 전체 네트워크에 대해 가장 높은 값을 가지고 있어 네트워크의 중심에 있는 저자임을 밝혀냈다.
전체 공동 연구네트워크에서 각 서브 네트워크들은 다른 서브 네트워크들과의 연결성이 전반적으로 낮은 수준이다. 전체 네트워크상에서 서브 네트워크 2는 서브 네트워크 10 또는 서브 네트워크 12와 공동연구를 하며, 서브 네트워크 9는 서브 네트워크 4 또는 서브 네트워크 10과 상호작용하는 것으로 나타났다. 이외에서브 네트워크 1은 서브 네트워크 5와 공동으로 연구를 한다.
서브 네트워크 9와 서브 네트워크 4는 u-GIS 그래픽 기술과 관련한 공저 논문을 통해 협력하였으며, 서브 네트워크 9와 서브 네트워크 10이 컴포넌트 기반 모니터링시스템과 관련한 공동연구를 수행하였음을 발견하였다. 좀 더 세부적으로는 서브 네트워크 9에서 공동연구가 가장 활발한 양수영(엘시스)을 매개로 하여 서브 네트워크 4와 서브 네트워크 10에서 각각 가장 활동적인 김동현(순천청암대)과 정희택(전남대)과의 공동연구가 이루어졌음을 알 수 있었다.

후속연구

본 연구에서는 현재까지 전자통신학회 논문지에 게재된 논문의 저자들을 통해 네트워크의 구조와 특징을 살펴보았으며, 네트워크의 속성은 시간이 흐름에 따라 점진적으로 변하게 된다. 따라서 후속 연구에서는 한국전자통신학회 논문지에서 공동연구 네트워크의 시계열적 특성을 고찰할 수도 있을 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	공동연구 현황을 파악하고자 하는 요구가 증가하는 이유는?	전 세계적으로 공동연구의 중요성이 커짐에 따라 공동연구 현황을 파악하고자 하는 요구가 증가하고 있다. 본 연구는 한국전자통신학회 논문지를 통해서 나타나는 공동연구 네트워크가 어떤 구조를 보이는지 규명하는데 그 목적이 있다.
	공동연구가 최근 연구자들의 많은 주목을 받고 있는 이유는?	공동연구는 학술 커뮤니티의 핵심적 기능이자 특징으로 최근 연구자들의 많은 주목을 받고 있는 또 다른 이유는 학문의 세분화, 시간이라는 기회비용, 연구의 품질을 들 수 있다. 그리고 실패의 위험이 큰 연구개발의 위험을 분산시키기 위해 공동연구가 증가하고 있다[2].

참고문헌 (10)

Yong-Hak Kim, Jung-Ro Yoon, Hae-Sun Cho, Young-Jin Kim "Structure of Collaboration Network among Korean Scientists", Korean Journal of Sociology, Vol. 41, No. 4, pp. 68-103, 2007.
Young-Hoon Choi, Kang-Choon Lee, "Coauthorship Patterns in Korean Public Administrative Review(1989-2008)", Korean Public Administration Review, Vol. 43, No. 3, pp. 51-72, 2009.
Se-Jung Ahn, We Shim, June-Young Lee, Oh-Jin Kwon, Kyung-Ran Noh, "Trends Detection of Display Research Areas by Bibliometric Analysis", The Journal of The Korea Institute of Electronic Communication Sciences, Vol. 7, No. 6, pp. 1341-1351, 2012.
June-Young Lee, We Shim, Se-Jung Ahn, Oh-Jin Kwon, Kyung-Ran Noh, "A Study on the Citation Impact of International Collaboration Research for 13 Government-supported Research Institutes of Korea Research Council of Fundamental Science and Technology(KRCF)", The Journal of The Korea Institute of Electronic Communication Sciences, Vol. 7, No. 6, pp. 1353-1362, 2012.
Se-Jung Ahn, Do-Hyun Kim, Oh-Jin Kwon, Young-Chul Bae, June-Young Lee, "Analysis on the Dynamics of Keyword Mapping for Detecting Emerging Technologies", The Journal of The Korea Institute of Electronic Communication Sciences, Vol. 7, No. 6, pp. 1393- 1401, 2012.
Duk-Hee Lee, Il-Won Seo, Ho-Chull Choe, "Collaboration Network Patterns and Research Performance", Scientometrics, Vol. 91 No. 3, pp. 925-942, 2012.

상세보기
Giuliani, Francesco., De Petris, Michele Pio, and Nico, Giovanni., "Assessing Scientific Collaboration through Coauthorship and Content Sharing", Scientometrics, Vol. 85, No. 1, pp. 13-28, 2010.

상세보기
Newman, MEJ, "The Structure of Scientific Collaboration Networks", Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, Vol. 98, No. 2, pp. 404-409, 2001.

상세보기
Goh, KI., Oh, E., Kahng, B., and Kim, D., "Betweenness centrality correlation in social networks", Physical Review E, Vol. 67, No. 1, 2003.
Perianes-Rodriguez, A., Olmeda-Gomez, C. and Moya-Anegon, F., "Detecting, identifying and visualizing research groups in coauthorship networks", Scientometrics, Vol. 82, No. 2, pp. 307-319, 2010.

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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