[논문]출판년도의 즉시 인용빈도를 포함하는 학술지 인용지수 개발

이재윤

doi:10.4275/kslis.2018.52.4.071

출판년도의 즉시 인용빈도를 포함하는 학술지 인용지수 개발
Developing New Journal Citation Indicators including Immediate Citation Frequencies in the Published Year 원문보기

한국문헌정보학회지 = Journal of the Korean Society for Library and Information Science, v.52 no.4, 2018년, pp.71 - 90

이재윤 (명지대학교 문헌정보학과)

초록
AI-Helper

국내 학술지 평가에서도 인용지수의 중요성이 점차 증대되고 있다. 학술지 평가에 널리 활용되고 있는 학술지 인용 영향력 지수 JIF에서는 학술논문이 발행된 당해 연도에 즉시 인용된 횟수가 포함되지 않는다는 한계가 있다. 이와 달리 통시적 영향력 지수 IMP는 논문이 발행된 당해년도의 인용 횟수를 포함하지만, 평가시기 직전년도의 논문을 평가하지 못하고 몇 해 전에 출간된 논문에 대한 평가만 가능하다는 단점이 있다. 이를 극복하기 위한 새로운 지수로 총 영향력 지수 TIF와 평균 영향력 지수 MIF를 제안하였다. 제안한 지수를 KCI 데이터에 실험적으로 적용해본 결과, TIF가 당해년도의 인용을 포함하면서 연차별 안정성이 높아서 특히 국내 인문사회분야 학술지의 다면적 평가에 유용할 것으로 기대된다.

Abstract ▼ AI-Helper

The importance of citation measures has been increasing in the evaluation of scholarly journals and it becomes a major issue for Korean Citation Index (KCI) journals. The Journal Impact Factor (JIF), a widely used measure for academic journals, has a problematic issue that it does not include the number of citations for a paper immediately made in the year in which the cited paper was published. On the contrary, the Diachronous Impact Factor (IMP) includes the number of citations made in the published year, but IMP is a measure for papers published a few years ago, not in the last year. It does not represent the recent value of journals effectively. To overcome these problems, Total Impact Factor (TIF) and Mean Impact Factor (MIF) are proposed as new journal citation indicators. This study calculated the performance of proposed indicators experimentally on KCI data. The result shows that TIF is a promising measure for the multidimensional evaluation of humanities and social sciences journals in Korea because it has high stability by year and includes the immediate citations of the published year.

주제어

표/그림 (16)

표 <표 1> KCI 학술지의 인용지수 평균과 중앙값
표 <표 2> KCI 학술지의 2016년 영향력 지수 IF 대비 즉시성 지수 II 비율의 분야별 분포를 나타내는 관측값
그림 <그림 1> 즉시성 지수가 영향력 지수의 50% 이상인 학술지의 분야별 비중 (1,976종 중에서 IF가 0인 10종은 비율 산출이 불가능하므로 제외함)
표 <표 3> 2016년 즉시성 지수 II가 2016년 영향력 지수 IF의 2배 이상인 학술지
그림 <그림 2> KCI에서 공개하고 있는 통시적 저널 영향력 지수 IMP(문헌정보학 분야)
그림 <그림 3> 2년 단위 총 인용 영향력 지수 TIF 산출 과정 (인용 횟수는 KCI에서 파악된 의 연도별 발행 논문의 인용 데이터)
그림 <그림 4> 2년 단위 평균 인용 영향력 지수 MIF 산출 사례
그림 <그림 5> 총 인용빈도는 동일하지만 발행년도별 인용빈도 배분이 달라지는 가상 사례에서 총 영향력 지수 TIF 산출
그림 <그림 6> 총 인용빈도는 동일하지만 발행년도별 인용빈도 배분이 달라지는 가상 사례에서 평균 영향력 지수 MIF 산출
표 <표 4> 인용지수별 10위 이내 학술지
표 <표 5> KCI 학술지 1,976종을 대상으로 산출한 인용지수 사이의 상관도(Spearman’s rho)
그림 <그림 7> KCI 학술지의 영향력 지수 IF 2016 순위와 총 영향력 지수 TIF 2016 순위의 비교
표 <표 6> 분야별 KCI 학술지의 2016년 영향력 지수와 2016년 총 영향력 지수의 상관도
그림 <그림 8> 대분류별 IF2016 순위 백분율에서 TIF2016 순위 백분율을 뺀 값의 분포
그림 <그림 9> KCI 문헌정보학 분야 8종 학술지의 2년 단위 영향력 지수 변화 추세
표 <표 7> KCI 2016년 기준 최신 지수와 직전 연도 지수 사이의 상관도 분석(Spearman’s rho)

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

시험적으로 KCI에서 반출이 가능하도록 공개된 인용지수 데이터에서 2012년 이후 지속적으로 지수가 발표된 1,976종의 학술지를 대상으로 2016년 총 영향력 지수(TIF2016)와 평균 영향력 지수(MIF2016)를 각각 구해보고자 하였다. 총 영향력 지수 TIF를 산출하려면 학술지마다 특정 연도 발행 논문의 연도별 인용빈도를 파악할 수 있어야 하는데, KCI는 이를 별도로 공개하지 않고 있다.
이 연구에서는 국내 학술지의 인용 영향력을 평가하는데 적합한 새로운 지수를 개발하고자 하였다. 이를 목표로 개발된 총 영향력 지수 TIF는 영향력 지수 IF와 달리 발행년의 즉시 인용을 반영하고, 통시적 영향력 지수 IMP와 달리 직전 연도에 발행된 논문에 대한 인용도 반영한다는 장점이 있다.
이 연구에서는 당해년도 인용을 포함하며 평가 시점 기준 직전 연도에 발행된 논문의 인용까지 포함하는 새로운 지수로 총 영향력 지수(Total Impact Factor) TIF를 제안한다. 통상적인 영향력 지수와 유사하게 2년 단위의 TIF를 산출하는 공식은 다음과 같이 정의할 수 있다.
이 두 가지 방식의 지수가 국내 KCI 등재지 평가에서 실제로 사용되고 있기 때문에 이런 약점을 극복할 수 있는 방안이 필요하다. 이 연구에서는 영향력 지수 IF처럼 직전 연도까지 발표된 논문까지 포함하되, 통시적 영향력 지수 IMP처럼 논문이 발표된 당해년도의 즉시인용도 포함하여 학술지 영향력을 측정하는 새로운 지수를 개발하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해서 새로운 지수 산출 방안을 제안하고, 실제 KCI 데이터를 대상으로 적용하는 실험을 통해서 제안된 지수의 타당성을 검증해보았다.

제안 방법

8개 대분류별 영향력 지수 IF 2016 순위 백분율에서 총 영향력 지수 TIF 2016 순위 백분율을 뺀 값의 분포를 에 제시하였다.
분석 대상 KCI 1,976종 학술지에 대해서 각 지수별로 2016년 기준 최신 지수와 직전 연도지수 사이의 스피어맨 순위상관계수를 과 같이 산출해보았다.
앞 절의 방법으로 도출한 1,976종 학술지의 발행-인용 행렬에서 총 영향력 지수 TIF와 평균 영향력 지수 MIF를 산출해보고, 이를 KCI에서 공개된 영향력 지수 IF 및 통시적 영향력 지수 IMP와 비교해보았다.
이 연구에서는 영향력 지수 IF처럼 직전 연도까지 발표된 논문까지 포함하되, 통시적 영향력 지수 IMP처럼 논문이 발표된 당해년도의 즉시인용도 포함하여 학술지 영향력을 측정하는 새로운 지수를 개발하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해서 새로운 지수 산출 방안을 제안하고, 실제 KCI 데이터를 대상으로 적용하는 실험을 통해서 제안된 지수의 타당성을 검증해보았다.
2년 단위 영향력 지수를 공개하는 표에서는 직전 2년 동안 발간된 논문이 특정 연도에 인용된 횟수를 제공하는데 2년 중 앞 연도와 뒤 연도의 논문이 각각 몇 회씩 인용되었는지를 구분할 수가 없다. 이에 따라 다음과 같이 KCI 사이트에서 공개된 데이터를 활용하여 발행-인용 행렬을 구성하는 값을 간접적으로 파악하였다.

대상 데이터

실험을 위한 분석 데이터로는 KCI에서 인용지수가 지속적으로 공개된 학술지를 대상으로 하였다. 학술지가 KCI 등재(후보)지에서 탈락된 경우는 인용지수 표에서도 빠지게 되고, 중간에 신규 등재(후보)지로 심사를 통과한 학술지가 인용지수 표에 추가되기도 한다.
에서는 KCI 등재지인 의 KCI 인용 데이터를 사례로 제시하였다.
따라서 인용지수가 공개되는 학술지는 해마다 조금씩 달라진다. 이 연구에서는 KCI에서 인용지수가 공개된 학술지 중에서 ISSN을 활용해서 2013년부터 2016년까지 인용지수를 지속적으로 파악할 수 있는 1,976종 학술지의 인용지수와 인용 데이터를 대상으로 분석하였다.

이론/모형

인용 데이터베이스인 Scopus는 CiteScore 지표를 2016년 말에 개발하여 발표하면서 이 지표가 Scopus의 ‘척도 바구니(basket of metrics)’의 일부분이라는 표현을 사용하였다.

성능/효과

<그림 3>에서는 KCI 등재지인 <정보관리학회지>의 KCI 인용 데이터를 사례로 제시하였다.¹⁾ 발행-인용 행렬의 첫 행은 매 해마다 발행된 논문 수를 각 행은 칼럼은 논문의 발행년도별로 구분를 의미하고 2016년을 기준으로 2년 전인 2014년 발행된 50편의 논문이 차년도인 2015년까지 인용된 횟수(19+62)와 차차년도인 2016년에 인용된 횟수(87), 그리고 2015년 발행된 56편의 논문이 차년도인 2016년까지 인용된 횟수(16+41)을 합산하여 분자로 삼고, 2014년 발행된 논문수(50)를 두 번 더하고 2015년 발행된 논문수(56)를 더하여 분모로 삼아서 연평균 인용횟수를 산출한다. 그 결과 2016년 <정보관리학회지>의 직전 2년 동안 발행논문의 총 영향력지수 TIF는 1.
995로서 매우 유사하게 나타났다. 2015년 발간논문의 당해년도 인용 수준을 보여주는 2015년 즉시성 지수 II와의 상관계수는 당해년도의 인용을 포함하는 TIF와 MIF가 0.7대로서, 당해년도의 인용을 포함하지 않는 IF의 0.6대보다 약 0.1 정도 높게 나타났다. 당해년도의 인용을 포함하는 TIF 2016과 MIF2016은 둘 다 즉시성 지수 II 2015와 0.
2016년 영향력 지수 IF와 총 영향력 지수 TIF 사이의 순위 상관계수는 0.974, 2016년 영향력 지수 IF와 평균 영향력 지수 MIF 사이의 순위 상관계수는 0.978로서 모두 매우 높았다. 2014년 통시적 영향력 지수 IMP와 2016년 영향력 지수 IF 사이의 순위 상관계수는 0.
937이었다. 계산 방식만 약간 다른 2016년 총 영향력지수 TIF와 평균 영향력 지수 MIF 사이의 순위 상관계수는 0.995로서 매우 유사하게 나타났다. 2015년 발간논문의 당해년도 인용 수준을 보여주는 2015년 즉시성 지수 II와의 상관계수는 당해년도의 인용을 포함하는 TIF와 MIF가 0.
인용지수에 따른 순위 차이를 분석한 결과, 당해년도의 즉시 인용을 포함할 경우에 개별학술지의 영향력 순위가 크게 달라지는 경우도 있음이 확인되었다. 다만 복합학 분야의 경우는 20%포인트 이상 순위 백분율이 달라지는 경우는 없었고 10%포인트 이상 순위 백분율이 달라지는 경우도 7종에 불과해서 즉시 인용의 포함 여부가 인용 영향력 순위에 미치는 영향이 가장 적은 것으로 나타났다. KCI 등재지 평가에서는 ‘게재논문의 학술적 가치와 성과’ 항목을 평가할 때 인용지수를 중심으로 평가하도록 지침이 제시되어 있다(한국연구재단 2018,35).
1 정도 높게 나타났다. 당해년도의 인용을 포함하는 TIF 2016과 MIF2016은 둘 다 즉시성 지수 II 2015와 0.7대의 상관계수를 보였는데, 이는 당해년도의 인용을 포함하지 않는 영향력 지수 IF 2016이 즉시성 지수 II 2015와 가지는 상관계수보다 약 0.1 정도 높은 값이다.
이를 목표로 개발된 총 영향력 지수 TIF는 영향력 지수 IF와 달리 발행년의 즉시 인용을 반영하고, 통시적 영향력 지수 IMP와 달리 직전 연도에 발행된 논문에 대한 인용도 반영한다는 장점이 있다. 또한 KCI 데이터에 대한 실험 결과 지수의 연도별 변동성이 상대적으로 적으므로 3년마다 재평가를 시행하는 국내 상황에 더 적합하다는 장점도 가지는 것으로 확인되었다. 함께 개발된 평균 영향력 지수 MIF는 총 인용횟수가 동일하더라도 평가 기간 내에 발간된 논문 중에서 어느 연도의 논문이 인용되는가에 따라서 지수가 달라질 수 있는데, 규모가 작은 인문학 분야 학술지에서 그런 현상이 더 심해진다는 약점을 가진다.
875의 순위상관관계를 보여서 더 관계가 약한 것으로 나타났다. 반면에 발행년도의 즉시 인용을 포함하고 직전 2년 동안의 논문이평가년도까지 인용된 횟수를 누적해서 평가하는 지수인 TIF와 MIF는 두 해의 지수 사이의 순위상관계수가 각각 0.936과 0.931로서 IF의 경우보다 뚜렷하게 높게 나타났다.
분석 대상 KCI 1,976종 학술지에 대해서 각 지수별로 2016년 기준 최신 지수와 직전 연도지수 사이의 스피어맨 순위상관계수를 <표 7>과 같이 산출해보았다. 영향력 지수 IF는 2015년 지수와 2016년 지수의 순위가 0.882의 상관관계를 보였는데, 발행년도의 즉시 인용을 포함하지만 1년 동안 발간된 논문의 3년 동안의 인용빈도를 비교하는 통시적 영향력 지수 IMP는 최신 연도인 2014년의 지수가 2013년의 지수와 0.875의 순위상관관계를 보여서 더 관계가 약한 것으로 나타났다. 반면에 발행년도의 즉시 인용을 포함하고 직전 2년 동안의 논문이평가년도까지 인용된 횟수를 누적해서 평가하는 지수인 TIF와 MIF는 두 해의 지수 사이의 순위상관계수가 각각 0.
KCI 대분류 중에서는 인문학, 사회과학, 예술체육학, 복합학이 한국연구재단 인문사회연구본부의 주요 지원 대상 분야이다. <표 7>을 보면 이들 분야에서는 영향력 지수 IF나 통시적 영향력 지수 IMP 기준의 학술지 순위보다 새롭게 제안한 TIF와MIF 기준의 학술지 순위가 한 해 사이에 변화하는 정도가 적어서 더 안정적인 것으로 나타났다. 총 영향력 지수 TIF와 평균 영향력 지수MIF 중에서는 TIF의 순위가 약간 더 안정적이지만 인문학 분야를 제외하면 차이는 미미했다.
8개 대분류별 영향력 지수 IF 2016 순위 백분율에서 총 영향력 지수 TIF 2016 순위 백분율을 뺀 값의 분포를 <그림 8>에 제시하였다. 인문학 분야의 순위 차이가 가장 크게 나타나서 영향력 지수 IF 2016 순위 백분율보다 총 영향력 지수 TIF 2016 순위 백분율이 40%포인트 이상 상승되는 경우도 있고 30% 포인트 이상 하락하는 경우도 있는 것으로 나타났다. <고문화>는 인문학 분야 내 영향력 지수 IF 2016 순위 137위(상위 26.
인용지수에 따른 순위 차이를 분석한 결과, 당해년도의 즉시 인용을 포함할 경우에 개별학술지의 영향력 순위가 크게 달라지는 경우도 있음이 확인되었다. 다만 복합학 분야의 경우는 20%포인트 이상 순위 백분율이 달라지는 경우는 없었고 10%포인트 이상 순위 백분율이 달라지는 경우도 7종에 불과해서 즉시 인용의 포함 여부가 인용 영향력 순위에 미치는 영향이 가장 적은 것으로 나타났다.
6%포인트 상승하였다. 전체적으로 20%포인트 이상 순위 백분율이 차이나는 경우가 56종(인문학 30종, 사회과학 10종 등)이었으며, 10%포인트 이상 순위 백분율이 차이나는 경우는 358종(인문학 137종, 사회과학 109종 등)이었다.

후속연구

이 새로운 인용지수들은 외부 연구자가 인용 데이터베이스를 제공받아서 자유롭게 연구하여 개발한 결과물을 인용 데이터베이스를 서비스하는 측이 수용한 경우이다. KCI 데이터도 연구자에게 더 개방적으로 공개가 되어 다양한 관점의 연구가 활발히 시도되어야 국내 학술지 평가가 발전할 수 있을 것이다.
JCR도 전통적인 2년 단위의 Impact Factor 이외에 5년 단위 Impact Factor, EigenFactorScore, Article Influence Score 등의 새로운 지표를 추가해왔다. 따라서 당해년도의 인용을 배제하는 기존의 학술지 평가 지표와 달리 당해년도의 인용을 포함하는 별도의 지표를 추가로 활용하여 학술지를 평가한다면 각 학술지의 특성에 맞도록 다면적인 평가를 수행하는데 도움이 될 것이다.
현재 KCI 사이트에서는 학술지 논문의 인용 데이터를 포괄적으로 반출하는 것을 허용하지 않고 있으며 해마다 KCI 측이 산출한 인용지수만 반출이 가능하다. 따라서 이 연구에서는 인용지수 공개표에 부분적으로 제시된 데이터로부터 특정 연도에 발행된 논문이 이후 해마다 몇 회씩 인용되었는지를 일일이 개별적으로 역추적하여 파악할 수 밖에 없었다. 해외 인용 데이터베이스인 JCR과 Scopus에서 추가로 공개되고 있는 인용지수인 EigenFactor score나 SJR 지수 등은 인용 데이터베이스를 서비스하는 측이 개발한 것이 아니다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	학술지 영향력 측정에 사용되는 지수인 영향력 지수의 문제점은?	학술지 영향력 측정에 사용되는 대표적인 지수인 영향력 지수는 논문이 발표된 당해년도의즉시 인용횟수를 반영하지 않고 있다. 이는 실제 발생한 인용 영향력 중 일부를 제외하는 셈이다. 더군다나 분야나 학술지에 따라서는 당해연도의 인용이 많거나 적을 수 있으므로 즉시인용을 제외하는 것은 일부 학술지나 분야에게는 공정하지 않게 불리한 조치일 가능성도 있다
	통시적 영향력 지수가 무엇인가요?	영향력 지수 IF와 달리 당해연도의 즉시 인용을 반영하는 기존 지수로는 IMP라고 약칭하는 통시적 영향력 지수(Diachronous Impact Factor)가 있다(Ingwersen et al. 2001; 이재윤 2014).
	본 연구에서 개발한 국내 학술지의 인용 영향력을 평가하는데 적합한 새로운 지수의 장점은?	이 연구에서는 국내 학술지의 인용 영향력을 평가하는데 적합한 새로운 지수를 개발하고자 하였다. 이를 목표로 개발된 총 영향력 지수 TIF는 영향력 지수 IF와 달리 발행년의 즉시 인용을 반영하고, 통시적 영향력 지수 IMP와 달리 직전 연도에 발행된 논문에 대한 인용도 반영한다는 장점이 있다. 또한 KCI 데이터에 대한 실험 결과 지수의 연도별 변동성이 상대적으로 적으므로 3년마다 재평가를 시행하는 국내 상황에 더 적합하다는 장점도 가지는 것으로 확인되었다. 함께 개발된 평균 영향력 지수 MIF는 총 인용횟수가 동일하더라도 평가 기간 내에 발간된 논문 중에서 어느 연도의 논문이 인용되는가에 따라서 지수가 달라질 수 있는데, 규모가 작은 인문학 분야 학술지에서 그런 현상이 더 심해진다는 약점을 가진다.

참고문헌 (21)

Ko, Young Man and Park, Ji Young. 2012. "A Study on the Correlation between the Index Values and Qualitative.Quantitative Evaluation Elements and the Distinction Ability of the Journals' Registration Condition of the KCI-based Composite Index in Evaluating Korean Journals." Journal of the Korean Society for Library and Information Science, 46(2): 245-260.
Ko, Young Man, Cho, Soo-Ryun and Park, Ji Young. 2013. "A Study on the "Kor-hT", a Modified Tapered h-index, by Applying the Ranking According to the Number of Citations of Journals in Evaluating Korean Journals." Journal of the Korean Society for Information Management, 30(4): 111-131.
Kim, Pan-Jun and Lee, Jae Yun. 2010. "A Study on Journal Impact Measurement with Hirsch-type Indices." Journal of the Korean Society for Information Management, 27(1): 269-287.
Song, Jae Do and Cho, Eun Seong. 2011. "The Influence of Korean and International Marketing Journals: Focused on the Problems of Kor-Factor and Impact Factor." Journal of Marketing Management Research, 16(2): 53-82.
Oh, Sehee. 2012. "Suggestions of Improvements on the Current Academic Journal Evaluation System." Journal of the Korea Contents Association, 12(4): 495-509.
Lee, Jae Yun. 2014. "A Study on Diachronous Journal Impact Factor." In Proceedings of the 21st Annual Conference of the Korean Society for Information Management, August 21, 2014, Seoul: Chung-Ang University: 3-6.
Lee, Jae Yun. 2016. "Calculating the h-index and Its Variants Considering the Number of Authors in a Paper." Journal of the Korean Society for Information Management, 33(3): 7-29.
Lee, Jae Yun. 2017. "A Proposal on Modified g-index for Evaluating Research Performance." Journal of the Korean Society for Information Management, 34(3): 209-228.
Lee, Choon-Shil. 2002. "The Development of Citation Indicators of Korean Medical Journals." Journal of the Korean Biblia Society for Library and Information Science, 13(1): 27-41.
Choi, Eun-Ju, Yang, Kiduk and Lee, Hye-Kyung. 2016. "Quality Factor: A new Bibliometric Measure for Assessing the Quality of Faculty Research Performance." Journal of Korean Library and Information Science Society, 47(2): 287-304.
Korea Research Foundation. 2018. 2018 Application Guidelines for Continuous Evaluation of Academic Journals. Daejeon: Korea Research Foundation.
Korea Citation Index. [online] [cited 2018. 8. 10.]
Han, Sang Wan and Park, Hong Seik. 1999. "A Study of Korean Academic Journal Evaluation Model." Journal of the Korean Society for Library and Information Science, 33(2): 89-118.
Donner, P. 2018. "Effect of Publication Month on Citation Impact." Journal of Informetrics, 12(1): 330-343.

상세보기
Garfield, E. 1972. "Citation Analysis as a Tool in Journal Evaluation." Science, 178: 471-479.
Google. 2018. "Google Scholar Top Publications in Korean." [online] [cited 2018. 11. 1.]
Haustein, S. 2012. Multidimensional Journal Evaluation: Analyzing Scientific Periodicals beyond the Impact Factor. Berlin: De Gruyter/Saur.
Ingwersen, P. et al. 2001. "The Publication-Citation Matrix and Its Derived Quantities." Chinese Science Bulletin, 46(6): 524-528.

상세보기
Leydesdorff, L. 2012. "Alternatives to the Journal Impact Factor: I3 and the Top-10% (or Top-25%) of the Most-Highly Cited Papers." Scientometrics, 92(2): 355-365.

상세보기
Plume, A., and Colledge, L. 2016. "New Metrics Will Make Journal Assessment More Complete and Transparent." Elsevier Connect, (December 8, 2016). [online] [cited 2018. 8. 10.]
Rousseau, R. and Leydesdorff, L. 2011. "Simple Arithmetic versus Intuitive Understanding: The Case of the Impact Factor." ISSI Newsletter, 7(1): 10-14.

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].

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
저장형식	Text(ASCII format) Excel format RefWorks Direct Export RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley
메일정보	받는사람 (필수) @ 보내는사람 (선택) @ 제목 내용 KISTI 검색결과 이메일 서비스
안내	총 건의 자료가 검색되었습니다. 다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000) 검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다. 데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요) 다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다. 파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오. ~ Text(ASCII format) Excel format

연합인증