최근 발생하는 재난의 형태는 복합적이며 대형화되어가고 있는 추세이다. 예고 없이 발생하는 재난에 효과적으로 대비하고 대응하기 위해서는 기존에 활용되는 정형화된 재난안전정보 이외에 재난안전 분야의 학술정보를 활용하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 한국과학기술인용색인DB와 재난안전정보 공유 플랫폼 기술개발 R&D 사업에서 개발한 재난안전정보 분류체계를 활용하여 재난안전 분야 학술지를 식별하고 논문 콘텐트의 데이터 식별 및 전처리를 통해 인용관계 네트워크, 공저 네트워크, 키워드 네트워크를 구축하고 분석하였다. 연구 결과, 정보 분석 단위별로 구축된 네트워크를 기반으로 재난안전유형별 국내 및 해외 핵심 학술지, 주요 연구기관, 주요 키워드와 개별 정보간의 연결 구조가 자세히 파악되었으며 사례별로 분석 결과를 제시하였다.
최근 발생하는 재난의 형태는 복합적이며 대형화되어가고 있는 추세이다. 예고 없이 발생하는 재난에 효과적으로 대비하고 대응하기 위해서는 기존에 활용되는 정형화된 재난안전정보 이외에 재난안전 분야의 학술정보를 활용하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 한국과학기술인용색인DB와 재난안전정보 공유 플랫폼 기술개발 R&D 사업에서 개발한 재난안전정보 분류체계를 활용하여 재난안전 분야 학술지를 식별하고 논문 콘텐트의 데이터 식별 및 전처리를 통해 인용관계 네트워크, 공저 네트워크, 키워드 네트워크를 구축하고 분석하였다. 연구 결과, 정보 분석 단위별로 구축된 네트워크를 기반으로 재난안전유형별 국내 및 해외 핵심 학술지, 주요 연구기관, 주요 키워드와 개별 정보간의 연결 구조가 자세히 파악되었으며 사례별로 분석 결과를 제시하였다.
Recent disasters are a complex and growing trend. In order to effectively prepare for and respond to disasters that occur without notice, it is very important to use scientific information related to disaster and safety in addition to the standardized disaster safety information that is used. In thi...
Recent disasters are a complex and growing trend. In order to effectively prepare for and respond to disasters that occur without notice, it is very important to use scientific information related to disaster and safety in addition to the standardized disaster safety information that is used. In this paper, we searched and selected major journals in the field of disaster & safety and conducted various network analysis studies using the classification scheme for development of integrated metadata for disaster & safety information developed through Disaster & Safety Information Sharing Platform R&D project as well as KSCD. Also, we have constructed and analyzed citation network, co-authorship network and keyword network through data identification and preprocessing of research paper contents. As a result of this study, based on the network constructed by information analysis unit, the network structure between core domestic and foreign journals, major research institutes, core keywords and individual information by disaster & safety type was identified in detail, and the analysis results were presented on a case-by-case basis.
Recent disasters are a complex and growing trend. In order to effectively prepare for and respond to disasters that occur without notice, it is very important to use scientific information related to disaster and safety in addition to the standardized disaster safety information that is used. In this paper, we searched and selected major journals in the field of disaster & safety and conducted various network analysis studies using the classification scheme for development of integrated metadata for disaster & safety information developed through Disaster & Safety Information Sharing Platform R&D project as well as KSCD. Also, we have constructed and analyzed citation network, co-authorship network and keyword network through data identification and preprocessing of research paper contents. As a result of this study, based on the network constructed by information analysis unit, the network structure between core domestic and foreign journals, major research institutes, core keywords and individual information by disaster & safety type was identified in detail, and the analysis results were presented on a case-by-case basis.
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
문제 정의
과학기술 활동에서 생산되는 대표적인 연구 성과물이 연구논문이다. 본 논문에서는 재난안전 분야 종사자, 업무당사자, 의사결정자, 관련 기술 개발자들이 활용할수 있는 연구논문 콘텐트 기반의 지식과 기술, 네트워크 정보들을 재난안전유형별로 세트화하여 제공하기 위한 목적을 가지고 그 사전 연구로써 재난안전 분야 핵심 학술지 탐색 및 네트워크 분석 연구를 수행하였다.
본 논문에서는 재난안전 분야의 종사자, 업무당사자, 의사결정자 그리고 관련 기술 개발자들이 활용할 수 있는 지식과 기술뿐만 아니라 다양한 정보 개체 간 네트워크 정보들을 재난유형별로 세트화하여 제공하기 위한 목적을 가지고 사전 연구를 수행하였다. 구체적인 연구내용으로, “재난안전정보 공유 플랫폼 기술개발” R&D 사업으로 개발된 “재난안전정보통합 메타데이터 구축을 위한 분류체계”와 재난안전유형별로 정의한 키워드 셋을 기반으로 국내 학술지 논문들을 분류하여 재난안전 분야의 주요 학술지들을 식별한 후 이들 학술지 논문의 데이터(인용문헌, 참고문헌, 저자소속, 저자키워드)를 데이터 객체별로 식별 및 전처리를 통해 인용관계 네트워크, 공저관계 네트워크와 키워드 네트워크를 구축하여 궁극적으로 재난안전유형별 국내 및 해외 핵심 학술지, 주요 연구기관, 주요 키워드를 파악하고 분석하였다.
제안 방법
가중도수가 10 이상인, 즉 동시출현빈도가 상대적으로 높은 키워드 1,456개만을 대상으로 네트워크를 생성하고 시각화하였으며, 네트워크 지도상에서 “화재” 키워드와 “교통사고” 키워드를 각각 선택하여 연결된 다른 키워드 간의 관계를 강조하여 표현하면 과 같다.
본 연구에서는 재난안전 분야 학술지의 선별과 분석을 위하여 “재난안전정보 통합 메타데이터 구축을 위한 분류 체계”를 활용하였다. 구체적으로 분류체계를 구성하는 6개 패싯(재난안전유형, 재난관리단계, 피해대상, 주관기관, 재난관리자원, 정보유형) 중에서 재난안전유형에 해당하는 패싯분류만을 사용하였다. 재난안전정보 분류체계(재난안전유형 패싯)는 소분류기준 61개 유형 분류로 구성되며 정리하면 <표 2>와 같다.
재난안전 분야 재난안전유형별 학술지와 논문 콘텐트를 선별하기 위하여 자연과학 및 공학분야 학술지를 종합적으로 구축하고 있는 KSCD와 “재난안전정보 공유 플랫폼 기술개발” R&D 사업에서 개발한 “재난안전정보 통합 메타데이터 구축을 위한 분류 체계”를 활용하였다. 구체적으로 재난안전정보 분류체계의 재난안전유형별로 정의한 키워드 셋을 기반으로 국내 학술지 논문들을 분류하여 재난안전 분야 학술지들을 식별하고 이들 논문 콘텐트의 데이터(인용문헌, 참고문헌, 저자소속, 저자키워드)를 데이터 객체별 식별 및 전처리를 통해 인용관계, 협업네트워크, 키워드네트워크를 구축하여 재난안전유형별 국내 및 해외 핵심 학술지, 주요 연구기관, 주요 키워드를 파악하고 분석하였다.
구체적인 연구내용으로, “재난안전정보 공유 플랫폼 기술개발” R&D 사업으로 개발된 “재난안전정보통합 메타데이터 구축을 위한 분류체계”와 재난안전유형별로 정의한 키워드 셋을 기반으로 국내 학술지 논문들을 분류하여 재난안전 분야의 주요 학술지들을 식별한 후 이들 학술지 논문의 데이터(인용문헌, 참고문헌, 저자소속, 저자키워드)를 데이터 객체별로 식별 및 전처리를 통해 인용관계 네트워크, 공저관계 네트워크와 키워드 네트워크를 구축하여 궁극적으로 재난안전유형별 국내 및 해외 핵심 학술지, 주요 연구기관, 주요 키워드를 파악하고 분석하였다.
재난안전유형 간 네트워크 분석은 동시출현기법을 사용하였으며 같은 실험대상 108종의 학술지별로 복수로 출현하는 재난안전유형 논문분류정보들을 매핑하여 네트워크로 구성하였다. 두 번째, 피인용 SCI 학술지 분석은 피인용수를 집계하여 주요 학술지를 도출하고 학술지 동시인용기법을 사용하여 네트워크를 구축 및 시각화하였다. 마지막으로 소속기관 및 키워드 분석은 각각 저자(소속기관)와 저자키워드 단위로 동시출현 분석기법을 사용하였으며, 실험대상 논문에 출현하는 모든 저자소속기관과 저자키워드에 대해 각각 동시출현 행렬 기반 네트워크를 구축하여 시각화하였다.
둘째, 피인용 SCI 학술지 논문으로 식별된 참고문헌 21,471건을 기반으로 피인용 SCI 학술지 동시인용 네트워크 지도를 생성 및 시각화하여 네트워크상 연결중심성이 높은 핵심 학술지들을 분석하였다. 피인용 수 기준으로 주제분야별 최상위 SCI 학술지는 공학(Engineering) 분야 “JOURNAL OF HYDROLOGY”, 환경/생태학(Environment/Ecology) 분야 “WATER RESOURCES RESEARCH”, 지구과학(Geosciences) 분야 “BULLETIN OF THE SEISMOLOGICAL SOCIETY OF AMERICA” 임상의학(Clinical Medicine) 분야 “JOURNALOF TRAUMA AND ACUTE CARE SURGERY”, 재료과학(Materials Science) 분야 “CEMENT AND CONCRETE RESEARCH” 그리고 식물 및 동물과학(Plant & Animal Science) 분야에서는 “INTERNATIONAL JOURNAL OF WILDLAND FIRE”로 파악되었다.
1절에서 기술한 분석 대상 학술지 선정과 데이터 구축과정을 수행하며, 선행연구에서 구축한 학술지 전거정보와 학술지 이형 정보를 활용하여 참고문헌 데이터에서 피인용 SCI(SCIE 포함) 학술지 논문을 식별하였다(Kim, Kim and Kang 2018). 또한 실험대상 논문 셋의 저자 소속기관에 대한 연구기관(대학, 공공연구원, 정부기관 등)의 식별은 자체적으로 구축한 저자소속기관 이형 정보를 활용하였다. 저자키워드 분석을 위한 전처리로는 실험대상 학술지 108종에 수록된 모든 논문의 국문과 영문 키워드쌍을 이용하여 정제된 키워드 집합을 구축하고 영문 키워드의 경우 의미가 부합하는 국문 키워드로 변환하여 처리하였다.
마지막으로 재난안전 분야 학술지에 등장한 10,632개의 저자키워드를 분석하여 재난안전유형별 고빈도 출현 키워드를 제시하고 유형간 비교하였으며 저자키워드 간 동시출현 네트워크 지도를 구축하여 시각화하고 주요 키워드를 대상으로 분석하였다. 또한 재난안전 분야 학술지 실험대상 논문의 저자소속기관 1,954개를 식별하여 재난유형 전체 및 주요 재난유형별로 논문 수 기준 상위 연구기관들을 파악하여 제시하고 저자소속 기관 간 동시출현 네트워크 지도를 생성 및 시각화하였다. 동시출현 저자소속 기관 네트워크 지도상에서 시범적으로 재난안전 분야 핵심 연구기관인 “한국건설기술연구원”과 “강원대학교”를 비교한 결과 연결 관계를 맺고 있는 연결망의 구성에서 서로큰 차이를 보였다.
또한 재난안전 분야 학술지들 간의 인용관계 네트워크 맵을 생성하고 네트워크상 중심성이 높은 “한국방재학회 논문집”, “한국화재소방학회논문지”와 같은 핵심 학술지들과 이들 학술지 간의 인용관계를시각적으로 가시화하고 분석하였다.
두 번째, 피인용 SCI 학술지 분석은 피인용수를 집계하여 주요 학술지를 도출하고 학술지 동시인용기법을 사용하여 네트워크를 구축 및 시각화하였다. 마지막으로 소속기관 및 키워드 분석은 각각 저자(소속기관)와 저자키워드 단위로 동시출현 분석기법을 사용하였으며, 실험대상 논문에 출현하는 모든 저자소속기관과 저자키워드에 대해 각각 동시출현 행렬 기반 네트워크를 구축하여 시각화하였다. 본 연구를 위한 네트워크 맵 시각화는 네트워크 전문 분석 및 시각화 도구인 Vosviewer(1.
마지막으로 재난안전 분야 학술지에 등장한 10,632개의 저자키워드를 분석하여 재난안전유형별 고빈도 출현 키워드를 제시하고 유형간 비교하였으며 저자키워드 간 동시출현 네트워크 지도를 구축하여 시각화하고 주요 키워드를 대상으로 분석하였다. 또한 재난안전 분야 학술지 실험대상 논문의 저자소속기관 1,954개를 식별하여 재난유형 전체 및 주요 재난유형별로 논문 수 기준 상위 연구기관들을 파악하여 제시하고 저자소속 기관 간 동시출현 네트워크 지도를 생성 및 시각화하였다.
재난안전 분야 분석을 위해 계량정보학적 기법을 사용하여 연구를 수행한 사례를 살펴보면 다음과 같다. 먼저 2016년 수행된 국내 재난안전 분야 논문의 양적 규모를 살펴보고 재난 관련 연구 동향을 파악하려는 연구에서는 2002년부터 2016년까지 10년간의 학술지 38종에 수록된 재난 관련 학술지 논문(772건) 분석을 수행하였으며 연구 결과로 재난 관련 30개 학문 분야를 4대 영역(재난관리 정책, 예방복구공학, 통신공학, 정신건강/언론/사회학)으로 도출하고 관련 네트워크를 분석하였다. 재난유형별 별도 검색 없이 “재난” 키워드만을 사용하여 KCI에서 검색된 논문 셋만을 사용한 부분을 저자는 연구의 한계점으로 지적하였다(이재윤, 김수정 2016).
재난안전 분야를 대상으로 학술정보를 활용한 기존 연구사례들의 공통점은 분석의 범위가 협소하여 재난안전 분야를 전체적으로 조망하기에 한계가 존재한다는 점이다. 본 논문은 재난안전유형별로 관련성이 높은 키워드 셋을 활용하여 재난 전 분야에 걸쳐 종합적인 분석이 가능하도록 분석범위를 확대하였고 KSCD의 인용문헌 및 참고문헌과 인용관계정보를 모두 활용하고 분석 대상 데이터를 식별 처리하여 활용함으로써 다양한 분석 단위(학술지, 학문분야, 재난유형, 저자소속, 저자키워드)로 네트워크를 구축하고 분석하였다.
해당 분류표는 8개의 대분야(의약학, 공학, 인문학, 사회과학, 자연과학, 예술체육학, 복합학, 농수해양학)와 하위에 중분야 153개로 구성되어있다. 실험대상 108종 학술지 중에서 KCI 등재(등재후보 포함) 학술지 81종은 KCI에서 부여한 분류정보를 그대로 사용하였고 미등재 학술지 27종의 경우 해당 분류표를 활용하여 적합한 학문 분야를 수작업으로 분류하였다. 실험대상 108종에 해당하는 학문 분야는 중분류 기준 29개 학문으로 파악되었으며 대분야별로 살펴보면 공학(안전공학, 기타공학, 자원공학, 공학일반, 토목공384 한국문헌정보학회지 제53권 제4호 2019학, 원자력공학, 컴퓨터학, 교통공학, 건축공학, 환경공학, 전자/정보통신공학, 기계공학, 화학공학), 자연과학(자연과학일반, 지질학, 지구과학, 해양학, 대기과학), 농수해양학(농학, 수산학, 해상운송학, 임학, 식품과학), 의약학(의학일반, 응급의학, 예방의학, 기타의약학, 수의학), 사회과학(국제/지역개발)과 같다.
재난안전 분야 108종 학술지 간의 인용분석 결과에 학술지에 학문 분야를 매핑하여 실험대상 학술지에 해당하는 모든 학문 간 인용관계를 분석하였다. 학문 분야 주제분류는 KCI에서 제공하는 분류표를 사용하였다.
재난안전 분야 재난안전유형별 학술지와 논문 콘텐트를 선별하기 위하여 자연과학 및 공학분야 학술지를 종합적으로 구축하고 있는 KSCD와 “재난안전정보 공유 플랫폼 기술개발” R&D 사업에서 개발한 “재난안전정보 통합 메타데이터 구축을 위한 분류 체계”를 활용하였다.
본 논문의 연구를 위한 실험데이터 구축을 위해, 1단계로 재난안전정보 분류체계의 소분류 기준 61개 재난안전유형별로 정의한 키워드 셋을 활용하여 KSCD를 대상으로 재난안전유형별 논문을 검색하고 그 결과를 분석대상으로 선정하였다. 재난안전과 밀접한 기본 키워드(재난, 피해, 재해, 방재, 소방, 피난 등 13개 키워드)와 재난안전유형별 상세 키워드(국문 및 영문 620개)를 함께 검색식으로 구성하여 사용하였으며, 재난안전유형별 검색 키워드를 일부 살펴보면 산사태(산사태, 토석류, 사방, 급경사지, 낙석), 방사능 누출사고(방사능, 방사능 폐기물, 방사능오염, 방사선 관리, 방사능 측정)와 같다. 2단계로는 분류된 논문을 수록하고 있는 학술지들 중에서 재난안전 분야와 관련성이 낮은 학술지를 제외한 학술지 137종을 도출하고 2008년부터 2017년 사이에 발간된 논문과 참고문헌의 규모를 분석하여 학술지 108종을 최종 실험대상으로 선정하였다.
학문 분야 분류정보는 KCI 주제분류표를 사용하였다. 재난안전유형 간 네트워크 분석은 동시출현기법을 사용하였으며 같은 실험대상 108종의 학술지별로 복수로 출현하는 재난안전유형 논문분류정보들을 매핑하여 네트워크로 구성하였다. 두 번째, 피인용 SCI 학술지 분석은 피인용수를 집계하여 주요 학술지를 도출하고 학술지 동시인용기법을 사용하여 네트워크를 구축 및 시각화하였다.
또한 실험대상 논문 셋의 저자 소속기관에 대한 연구기관(대학, 공공연구원, 정부기관 등)의 식별은 자체적으로 구축한 저자소속기관 이형 정보를 활용하였다. 저자키워드 분석을 위한 전처리로는 실험대상 학술지 108종에 수록된 모든 논문의 국문과 영문 키워드쌍을 이용하여 정제된 키워드 집합을 구축하고 영문 키워드의 경우 의미가 부합하는 국문 키워드로 변환하여 처리하였다.
대상 데이터
2017년에 수행된 연구에서도 재난정보와 관련한 국내 연구동향 분석 연구가 수행되었으며, 학술연구정보서비스(RISS)에서 4개의 키워드(“재난정보”, “재해정보”, “재난데이터”, “재해데이터”)를 논문 제목을 대상으로 검색하여, 2008년부터 2017년 사이의 국내 학위논문 및 학술지 논문 312건을 수집 및 통계분석하고 키워드 네트워크를 생성하여 중심성을 분석하였다.
재난안전과 밀접한 기본 키워드(재난, 피해, 재해, 방재, 소방, 피난 등 13개 키워드)와 재난안전유형별 상세 키워드(국문 및 영문 620개)를 함께 검색식으로 구성하여 사용하였으며, 재난안전유형별 검색 키워드를 일부 살펴보면 산사태(산사태, 토석류, 사방, 급경사지, 낙석), 방사능 누출사고(방사능, 방사능 폐기물, 방사능오염, 방사선 관리, 방사능 측정)와 같다. 2단계로는 분류된 논문을 수록하고 있는 학술지들 중에서 재난안전 분야와 관련성이 낮은 학술지를 제외한 학술지 137종을 도출하고 2008년부터 2017년 사이에 발간된 논문과 참고문헌의 규모를 분석하여 학술지 108종을 최종 실험대상으로 선정하였다. 마지막으로 61개 재난안전유형으로 분류된 논문과 학술지 유형으로 분류된 참고문헌만을 분리하여 실험 대상 데이터로 사용하였다.
2단계로는 분류된 논문을 수록하고 있는 학술지들 중에서 재난안전 분야와 관련성이 낮은 학술지를 제외한 학술지 137종을 도출하고 2008년부터 2017년 사이에 발간된 논문과 참고문헌의 규모를 분석하여 학술지 108종을 최종 실험대상으로 선정하였다. 마지막으로 61개 재난안전유형으로 분류된 논문과 학술지 유형으로 분류된 참고문헌만을 분리하여 실험 대상 데이터로 사용하였다. <표 3>은 선별과정과 전처리 단계를 거쳐 선정된 재난안전 분야의 학술지 분석데이터 범위를 요약하여 기술하고 있다.
본 논문에서 재난안전분야 핵심 학술지 탐색 및 네트워크 분석 연구를 위해 사용하는 KSCD는 국내에서 대표적인 학술지 인용색인 데이터베이스로서 한국의 이공학 중심의 과학기술 분야 주요 학술지 약 950종에 대한 인용문헌 및 참고문헌과 문헌간의 인용색인정보가 구축되어 있다. 한국과학기술인용색인서비스(KSCI)를 위해 2002년부터 KSCD를 개발 및 구축해오고있는 한국과학기술정보연구원(이하 KISTI)은 KSCD에 수록된 국내 학술지들의 인용통계정보를 한국학술지인용보고서(KJCR)로 매년 발간하고 있다(Choi et al.
분석 방법으로는 계량정보분석에서 사용되는 인용관계분석(학술지, 주제분야), 동시인용분석(학술지, 재난유형), 동시출현분석(저자키워드, 저자소속)기법을 이용하였고 네트워크 맵의 구성과 시각화 도구로는 Vosviewer 프로그램을 사용하였다. 본 논문의 실험대상으로 재난안전분야 학술지로 최종 선정한 108종에 수록되고 재난안전유형으로 분류된 2008년부터 2017년 사이의 발간 논문 7,964건과 학술지 유형 참고문헌 54,054건을 기반으로 분석 연구를 수행한 주요 연구 결과는 다음과 같다.
본 논문의 연구를 위한 실험데이터 구축을 위해, 1단계로 재난안전정보 분류체계의 소분류 기준 61개 재난안전유형별로 정의한 키워드 셋을 활용하여 KSCD를 대상으로 재난안전유형별 논문을 검색하고 그 결과를 분석대상으로 선정하였다. 재난안전과 밀접한 기본 키워드(재난, 피해, 재해, 방재, 소방, 피난 등 13개 키워드)와 재난안전유형별 상세 키워드(국문 및 영문 620개)를 함께 검색식으로 구성하여 사용하였으며, 재난안전유형별 검색 키워드를 일부 살펴보면 산사태(산사태, 토석류, 사방, 급경사지, 낙석), 방사능 누출사고(방사능, 방사능 폐기물, 방사능오염, 방사선 관리, 방사능 측정)와 같다.
실험대상 108종 학술지 중에서 KCI 등재(등재후보 포함) 학술지 81종은 KCI에서 부여한 분류정보를 그대로 사용하였고 미등재 학술지 27종의 경우 해당 분류표를 활용하여 적합한 학문 분야를 수작업으로 분류하였다. 실험대상 108종에 해당하는 학문 분야는 중분류 기준 29개 학문으로 파악되었으며 대분야별로 살펴보면 공학(안전공학, 기타공학, 자원공학, 공학일반, 토목공384 한국문헌정보학회지 제53권 제4호 2019학, 원자력공학, 컴퓨터학, 교통공학, 건축공학, 환경공학, 전자/정보통신공학, 기계공학, 화학공학), 자연과학(자연과학일반, 지질학, 지구과학, 해양학, 대기과학), 농수해양학(농학, 수산학, 해상운송학, 임학, 식품과학), 의약학(의학일반, 응급의학, 예방의학, 기타의약학, 수의학), 사회과학(국제/지역개발)과 같다. 이외의 3개 대분야(인문학, 예술체육학, 복합학)의 하위 학문 분야로 분류된 학술지는 없었으며, 원인을 살펴보면 본 연구에서 연구재료로 사용한 KSCD의 구축범위가 국내 이공학 분야 학술지 중심으로 기타 과학기술 분야 학술지의 상당수는 구축에서 제외되었기 때문이다.
실험대상 학술지 108종의 재난유형분류 논문 7,964건에 출현한 저자키워드의 개수는 22,433건이며 중복된 키워드를 제외하면 10,632개이다. 이들 키워드의 출현횟수를 등장한 논문의 재난안전유형과 매핑하여 재난안전유형 전체와 주요 재난안전유형(태풍, 화재사고, 지진)별로 집계하여 순위가 높은 키워드를 나열하면 <표 8>과 같다.
재난안전 분야의 해외 핵심 학술지(SCI 학술지)를 선별하기 위해 3장 의 국내 108종 학술지 논문 7,964건의 참고문헌 54,054건을 기반으로 이전 연구를 통해 구축한 학술지 전거 및 이형 정보를 사용하여 피인용 SCI 학술지 참고문헌 21,471건을 식별하였다.
데이터처리
분석 방법으로는 계량정보분석에서 사용되는 인용관계분석(학술지, 주제분야), 동시인용분석(학술지, 재난유형), 동시출현분석(저자키워드, 저자소속)기법을 이용하였고 네트워크 맵의 구성과 시각화 도구로는 Vosviewer 프로그램을 사용하였다. 본 논문의 실험대상으로 재난안전분야 학술지로 최종 선정한 108종에 수록되고 재난안전유형으로 분류된 2008년부터 2017년 사이의 발간 논문 7,964건과 학술지 유형 참고문헌 54,054건을 기반으로 분석 연구를 수행한 주요 연구 결과는 다음과 같다.
이론/모형
동시출현단어 분석은 언어 텍스트에서 키워드 간의 관계를 파악하는 데 가장 많이 이용되는 분석 기법이며, 그 관계의 행렬을 기반으로네트워크 형태를 구성하여 분석할 수 있다(이수상 2014). KISTI가 구축한 중국첨단과학기술정보서비스(CAIS) DB를 활용한 중국의 주요 과학기술 분야(바이오, 해양, 항공우주분야)의 공저관계 및 키워드 네트워크 분석 연구와 WoS 핵심컬렉션의 데이터를 활용한 데이터과학분야의 지적구조 분석 연구에서 동시출현단어 분석 기법이 사용되었다(Kang and Kim 2018; 김현정 2017). <표 1>은 계량서지학에서 사용되는 다양한 분석기법과 각 기법의 분석단위 및 관계 종류를 기술한다(Cobo et al.
본 논문에서는 재난안전분야 학술지의 네트워크 분석을 위해 계량서지학에서 많이 사용되는 인용관계분석(학술지, 주제분야), 동시인용분석(학술지, 재난유형), 동시출현분석(저자키워드, 저자소속) 기법을 사용하였다. 계량서지학에서의 네트워크 분석은 주로 공저관계 및 인용관계를 풍부하게 내포하고 있는 학술논문들을 대상으로 하며, 인용빈도 및 동시출현 빈도 기반 네트워크 분석을 통해 핵심 문헌을 식별하고 학문 내 지적구조를 규명하고 연구 동향을 파악하기 위한 목적으로 많이 사용된다(이수상 2012).
본 논문의 연구 수행을 위해 기반 논문정보는 한국과학기술인용색인DB(이하 KSCD)를 사용하였으며, 분석방법은 계량정보분석에서 주로 사용되는 인용관계 분석기법(학술지, 주제분야), 동시인용 분석기법(학술지, 재난안전유형), 동시출현 분석기법(저자키워드, 저자소속)을 사용하였다.
마지막으로 소속기관 및 키워드 분석은 각각 저자(소속기관)와 저자키워드 단위로 동시출현 분석기법을 사용하였으며, 실험대상 논문에 출현하는 모든 저자소속기관과 저자키워드에 대해 각각 동시출현 행렬 기반 네트워크를 구축하여 시각화하였다. 본 연구를 위한 네트워크 맵 시각화는 네트워크 전문 분석 및 시각화 도구인 Vosviewer(1.6.13 버전)를 사용하였다. Vosviewer는 네트워크의 맵핑과 클러스터링을 위해 자체 알고리즘을 사용한다.
본 연구에서는 재난안전 분야 학술지의 선별과 분석을 위하여 “재난안전정보 통합 메타데이터 구축을 위한 분류 체계”를 활용하였다.
이때 유사도 계산 방법은 자카드 및 코사인계수법 등이 아닌 ‘Association Strength’ 방법을 사용하며, 시각화된 네트워크 맵에서 노드들이 서로 가까운 곳에 위치할수록 높은 유사성을 갖는다(Eck, Nees and Ludo 2009).
또한 학문 분야의 인용관계 네트워크는 같은 방식으로 구축하였는데 학문 분야별 인용관계는 학술지가 분류된 학문 분야를 매핑하여 사용하였다. 학문 분야 분류정보는 KCI 주제분류표를 사용하였다. 재난안전유형 간 네트워크 분석은 동시출현기법을 사용하였으며 같은 실험대상 108종의 학술지별로 복수로 출현하는 재난안전유형 논문분류정보들을 매핑하여 네트워크로 구성하였다.
재난안전 분야 108종 학술지 간의 인용분석 결과에 학술지에 학문 분야를 매핑하여 실험대상 학술지에 해당하는 모든 학문 간 인용관계를 분석하였다. 학문 분야 주제분류는 KCI에서 제공하는 분류표를 사용하였다. 해당 분류표는 8개의 대분야(의약학, 공학, 인문학, 사회과학, 자연과학, 예술체육학, 복합학, 농수해양학)와 하위에 중분야 153개로 구성되어있다.
성능/효과
가중도수 기준의 연결중심성이 가장 큰 학술지인 “한국방재학회 논문집”은 “수자원학회논문집”, “대한토목학회논문집” 그리고 “한국화재소방학회논문지”와 강한 인용관계를 가지며, 피인용 수 기준으로 1순위 학술지인 “한국화재소방학회논문지”의 경우 “한국방재학회 논문집” 및 안전공학과 관련 학술지들인 “한국안전학회지”, “대한안전경영학회지” 등과 높은 인용관계를 갖는 것으로 파악되었다.
재난안전 분야 주요 학술지 간 인용관계를 바탕으로 네트워크를 생성하고 시각화하면 <그림 2>와 같다. 노드(학술지)의 크기는 가중치가 적용된 연결의 합인 가중도수(Weighted Degree) 기준으로, 간선의 굵기는 학술지 간의 인용 빈도로 결정되었다. 학술지 인용관계 네트워크 맵에서 인용이 집중되는 학술지와 학술지 간 인용 빈도의 정도를 확인할 수 있다.
논문 수와 피인용 수 기준으로 2순위 내인 “한국화재소방학회논문지”와 “한국화재소방학회논문지”를 살펴보면 에서와 같이 자기학술지 인용률이 매우 높았으며 해당 학술지가 인용하는 학술지 수보다 해당 학술지를 인용하는 학술지 수가 훨씬 큰 것으로 분석되었다.
논문에 등장한 10,632개의 저자키워드 간의 동시출현 네트워크를 생성하면 연결 관계가 있는 키워드 수는 10,401개이며 키워드 간 간선의 수는 64,314개로 분석되었다. 또한 동시출현빈도가 1이상인 키워드 쌍은 26,841건이었으며 키워드 쌍의 76%가 동시출현횟수가 1회였으며, 그 외 대부분(22%)의 키워드 쌍들은 동시출현횟수가 2회였다.
또한 재난안전 분야 주요 학술지 간의 인용관계 네트워크를 이용하여 재난안전 분야를 구성하는 학문 분야간 인용관계 네트워크 맵을 구축하고 분석한 결과, 피인용 수 기준으로 상위 10개 순위 내의 학문 분야는 “토목공학 > 안전공학 > 기타공학 > 건축공학 > 공학일반 > 자원공학 > 환경공학 > 전자/정보통신학 > 컴퓨터학 > 교통과학”과 같았으며 네트워크 지도상 연결중심성 기준의 학문 분야 상위 10개 순위는 “기타공학 > 토목공학 > 안전공학 > 공학일반 > 건축공학 > 환경공학 > 자원공학 > 자연과학일반 > 교통공학 > 대기과학”으로 파악되었다.
2017년에 수행된 연구에서도 재난정보와 관련한 국내 연구동향 분석 연구가 수행되었으며, 학술연구정보서비스(RISS)에서 4개의 키워드(“재난정보”, “재해정보”, “재난데이터”, “재해데이터”)를 논문 제목을 대상으로 검색하여, 2008년부터 2017년 사이의 국내 학위논문 및 학술지 논문 312건을 수집 및 통계분석하고 키워드 네트워크를 생성하여 중심성을 분석하였다. 연구 결과로 재난 분야에서 빅데이터와 관련한 연구가 급증하고 있으며 재난대응을 위하여 공간정보, 실시간 정보, 지리정보 등 다양한 유형의 재난정보가 활용되고 있음을 확인하였다(정지나, 정힘찬, 김용 2017).
재난안전 분야에서 연구논문 출판이 많은 연구기관을 재난안전유형 전체로 살펴보면 “한국건설기술연구원”과 “강원대학교”가 각각 1, 2순위로 파악되었고, 주요 재난안전유형(화재사고, 태풍, 지진)별로 분석된 결과에서도 이들 기관은 모두 높은 순위를 차지하는 것으로 파악되었다.
재난안전유형 패싯을 구성하는 61개 유형 분류 간의 관계를 전체적으로 조망할 수 있도록 재난안전 분야 학술지 논문의 재난안전유형 분류정보를 활용하여 재난안전유형 분류 간 동시출현 네트워크 맵을 구축하여 분석한 결과, 와 등과 같이 재난안전유형별로 가장 밀접한 재난유형이 파악되었다.
재난안전유형별로 논문 수를 와 같이 집계해보면 사회재난에서는 화재 > 폭발사고 > 도로교통사고 > 시설물 붕괴사고 > 산업안전사고 > 산불 순으로 전체대비 논문 수의 비율이 높았으며, 자연재난에서는 태풍 > 풍수해 > 지진 > 호우 > 가뭄 > 산사태 순으로 논문 수의 비율이 높았다.
전체 20위 순위 내에는 없지만 화재사고에서는 “소방산업기술원”, 태풍과 지진 재난안전유형에서는 “국립재난안전연구원”과 “한국지질자원연구원”이 각각 높은 순위를 차지하여 재난안전유형에 따른 논문 생산성이 기관별로 차이가 있음이 확인되었다.
첫째, 재난유형별로 논문 수와 비율을 조사한 결과 주요 6개 재난유형(화재사고, 폭발사고, 태풍, 도로교통사고, 풍수해, 지진)의 논문수 합계가 전체대비 약 50%를 차지하는 것으로 조사되었으며, 재난안전유형 전체 및 재난안전유형별 논문 수 및 피인용 수 기준으로 핵심 학술지들이 파악되었다. 또한 재난안전 분야 학술지들 간의 인용관계 네트워크 맵을 생성하고 네트워크상 중심성이 높은 “한국방재학회 논문집”, “한국화재소방학회논문지”와 같은 핵심 학술지들과 이들 학술지 간의 인용관계를시각적으로 가시화하고 분석하였다.
재난안전유형 패싯을 구성하는 61개 유형 분류 간의 관계를 전체적으로 조망할 수 있도록 재난안전 분야 학술지 논문의 재난안전유형 분류정보를 활용하여 재난안전유형 분류 간 동시출현 네트워크 맵을 구축하여 분석한 결과, <폭발사고-화재사고>와 <태풍-풍수해> 등과 같이 재난안전유형별로 가장 밀접한 재난유형이 파악되었다. 특히, 2차 피해로 인한 복합 재난으로 이어질 수 있는 지진의 경우 폭발사고, 화재사고, 시설물 붕괴사고 등과 연결성이 높았다.
재난안전유형별로 논문 수를 <표 5>와 같이 집계해보면 사회재난에서는 화재 > 폭발사고 > 도로교통사고 > 시설물 붕괴사고 > 산업안전사고 > 산불 순으로 전체대비 논문 수의 비율이 높았으며, 자연재난에서는 태풍 > 풍수해 > 지진 > 호우 > 가뭄 > 산사태 순으로 논문 수의 비율이 높았다. 특히, 논문 수가 많은 화재, 폭발, 태풍, 도로교통사고, 풍수해, 지진 재난안전 유형의 논문 수 합계는 전체대비 약 50%를 차지할 정도로 재난안전 분야에서의 연구 비중이 매우 높은 것으로 파악되었다.
앞선 <표 9>의 상위 20개 순위 내 연구기관들 중에는 국내의 재난안전 분야 학과 및 대학원을 보유한 대학들도 다수 포함되어 있다. 국내 약 50개의 재난안전 관련 학과를 운영하는 대학들에 대한 추가적인 분석은 저자소속정보의 학과정보를 활용하여 향후 추가적인 후속연구가 필요하다. 본 연구에서 저자소속기관을 식별할 때 사용한 연구기관 이형 정보는 국내의 대학 및 정부출연 연구원을 대상으로 구축되어 기타 정부기관과 민간기업 및 해외 연구기관에 대한 식별작업 결과가 일부 부정확할 수 있으며, 향후 연구에서 보완이 필요한 부분이다.
또한 <그림 9>는 재난안전유형 전체와 다른 재난안전유형에서도 논문 수 기준으로 높은 순위를 차지한 “강원대학교”와 공저관계에 있는 연구기관 간의 동시출현 네트워크로써 해당 기관이 공동연구를 많이 수행하는 대학 및 공공분야 연구기관들을 확인할 수 있다. 두 개의 동시출현 네트워크를 살펴보면 재난안전 분야 연구기관들의 공저관계, 즉 협업관계가 매우 다른 것을 확인할 수 있는데 이는 두 연구기관이 갖는 주요 연구 분야와 연구 특성의 차별점일 것으로 예측되며 추가적인 연구가 필요하다.
본 논문의 연구결과는 향후 보완과정을 거쳐 재난안전정보공유플랫폼에 적용하여 재난유형별 데이터 세트 제공 서비스 개발에 활용할 계획이다. 이를 위해 후속 연구에서는 재난안전유형 분류 및 데이터 식별의 정확성 개선과 분석범위(주제분야, 발행년도)와 분석 단위(과제정보, 저자정보)의 확대 및 보다 심도 있는 분석방법의 적용이 필요하다.
국내 약 50개의 재난안전 관련 학과를 운영하는 대학들에 대한 추가적인 분석은 저자소속정보의 학과정보를 활용하여 향후 추가적인 후속연구가 필요하다. 본 연구에서 저자소속기관을 식별할 때 사용한 연구기관 이형 정보는 국내의 대학 및 정부출연 연구원을 대상으로 구축되어 기타 정부기관과 민간기업 및 해외 연구기관에 대한 식별작업 결과가 일부 부정확할 수 있으며, 향후 연구에서 보완이 필요한 부분이다. 저자소속 기관들에 대한 동시출현 네트워크를 생성한 결과는 <그림 8>, <그림 9>와 같다.
“FIRE SAFETY JOURNAL”은 화재 안전 과학 및 공학의 모든 측면(화재역학, 조사, 평가, 관리, 시스템, 설계, 법규, 교육)을 다루는 해당 분야 핵심 국제 학술지이다. 본 연구의 피인용 해외 학술지 간의 네트워크 맵은 향후 재난유형별 주요 해외 학술지를 탐색하고 선별하고자 할 때 유용하게 활용될 수 있을 것이다.
본 논문의 연구결과는 향후 보완과정을 거쳐 재난안전정보공유플랫폼에 적용하여 재난유형별 데이터 세트 제공 서비스 개발에 활용할 계획이다. 이를 위해 후속 연구에서는 재난안전유형 분류 및 데이터 식별의 정확성 개선과 분석범위(주제분야, 발행년도)와 분석 단위(과제정보, 저자정보)의 확대 및 보다 심도 있는 분석방법의 적용이 필요하다.
재난안전유형별로 도출된 키워드들을 비교해보면 서로 상당히 상이하거나 순위에서 크게 차이가 있음을 확인할 수 있다. 재난안전유형별로 출현빈도가 높은 키워드 중에서 재난안전유형 분류를 위해 본 연구에서 사용한 유형별 검색 키워드 셋에 반영되지 않은 키워드들은 분류성능 개선을 위해 적용이 필요하다.
13개의 군집으로 구성된 학문 분야 간의 인용관계 네트워크 맵은 토목공학, 환경공학, 건축공학은 각각 개별 군집으로 분류되었고 유사성이 높은 학문분야들은 <수산학-해상운송학-해양학>, <응급의학-의학일반>, <자원공학-지구과학-지질학>과 같이 2개 이상의 학문이 묶여 하나의 군집으로 구성되었다. 해당 네트워크는 학술지에 대한 학문 분야 분류 결과를 사용하여 개별 논문의 주제분야 특성이 무시된 경향이 있으며, 향후 과학기술 표준분류 등과 같은 주제분류표에 의해 분류된 논문 간의 인용관계를 이용한다면 보다 세밀한 주제분야 간의 네트워크 분석이 가능할 것이다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
동시출현단어 분석이란?
동시출현단어 분석은 언어 텍스트에서 키워드 간의 관계를 파악하는 데 가장 많이 이용되는 분석 기법이며, 그 관계의 행렬을 기반으로네트워크 형태를 구성하여 분석할 수 있다(이수상 2014). KISTI가 구축한 중국첨단과학기술정보서비스(CAIS) DB를 활용한 중국의 주요 과학기술 분야(바이오, 해양, 항공우주분야)의 공저관계 및 키워드 네트워크 분석 연구와 WoS 핵심컬렉션의 데이터를 활용한 데이터과학분야의 지적구조 분석 연구에서 동시출현단어 분석 기법이 사용되었다(Kang and Kim 2018; 김현정 2017).
계량정보학으로도 불리는 계량서지학에서 많이 사용되는 기법들은?
본 논문에서는 재난안전분야 학술지의 네트워크 분석을 위해 계량서지학에서 많이 사용되는 인용관계분석(학술지, 주제분야), 동시인용분석(학술지, 재난유형), 동시출현분석(저자키워드, 저자소속) 기법을 사용하였다. 계량서지학에서의 네트워크 분석은 주로 공저관계 및 인용관계를 풍부하게 내포하고 있는 학술논문들을 대상으로 하며, 인용빈도 및 동시출현 빈도 기반 네트워크 분석을 통해 핵심 문헌을 식별하고 학문 내 지적구조를 규명하고 연구 동향을 파악하기 위한 목적으로 많이 사용된다(이수상 2012).
최근 발생하는 재난의 형태는 어떤 추세인가?
최근 발생하는 재난의 형태는 복합적이며 대형화되어가고 있는 추세이다. 예고 없이 발생하는 재난에 효과적으로 대비하고 대응하기 위해서는 기존에 활용되는 정형화된 재난안전정보 이외에 재난안전 분야의 학술정보를 활용하는 것이 매우 중요하다.
참고문헌 (25)
Ministry of Science and ICT. 2019. The 3rd Ministerial Meeting on ICT. Sejong: Ministry of Science and ICT.
National Disaster Management Research Institute. 2016. Evaluation of Science and Technology Level on Disaster Safety Management. Ulsan: National Disaster Management Research Institute.
Kim, Hyunjung. 2013. "An Analysis of the Intellectual Structure of the LIS Field: Using Journal Co-citation Analysis." Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science, 24(4): 99-113.
Kim, Hyunjung. 2017. "A Study on the Intellectual Structure of Data Science Using Co-Word Analysis." Journal of the Korean Society for information Management, 34(4): 101-126.
Park, Tae-Yeon et al. 2017. "A Study on the Analysis and Improvement of Classifications for Integrated Management of Disaster and Safety Information." Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science, 28(3): 125-150.
Lee, Soo-Sang. 2012. Network analysis methods. Pusan: Pusan National University.
Lee, Soo-Sang. 2014. "A content analysis of journal articles using the language network analysis methods." Journal of the Korean Society for information Management, 31(4): 49-68.
Lee, Jae Yun and Kim, Soojung. 2016. "A bibliometric analysis of research trends on disaster in Korea." Journal of the Korean Society for information Management, 33(4): 103-124.
Lee, Hyang-ee et al. 2018. "Network Analysis of Enterprises' Cooperated Collaboration Research for Disaster and Safety Management." Journal of Korea Technology Innovation Society, 21(1): 300-330.
Jeong, Ji-Na, Jeong, Him-Chan and Kim, Yong. 2017. "Analysis of Trends on Disaster Safety Information based on Language Network Analysis Methods." Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science, 28(3): 67-93.
Jo, Seon-Rye and Lee, Jae-Yun. 2012. "Journal Co-citation Analysis for Library Services in Pharmaceutics." Journal of Information Management, 43(1): 159-185.
Korea Institute of Science and Technology Information. 2014. KSCD Research Publication Report (2009-2013). Daejeon: Korea Institute of Science and Technology Information.
Telecommunications Technology Association. 2018. Classification Scheme for Development of Integrated Metadata for Disaster and Safety Information(TTAK.KO-10.1047). Seongnam: Telecommunications Technology Association.
Han, Dong-Suk et al. 2015. "A Study on Disaster and safety Research Subject Network using Social Network Analysis - Focused on keyword in the Field of Disaster and safety." Architectural Institute of Korea Proceeding, 255-256.
Ministry of the Interior and Safety. 2019. 2017 Disaster Annual Report. Sejong: Ministry of the Interior and Safety.
Heo, Jungeun and Yang, Chang Hoon. 2018. "Science and Technology Networks for Disaster and Safety Management: Based on Expert Survey Data." The Journal of the Korea Contents Association, 18(11): 123-134.
Choi, Honam et al. 2013. "Korean scholarly information analysis based on Korea Science Citation Database (KSCD)." Collnet Journal of Scientometrics and Information Management, 7(1): 1-33.
Cobo, M. J., Lopez-Herrera, A. G., Herrera-Viedma, E. and Herrera, F. 2011. "Science mapping software tools: Review, analysis, and cooperative study among tools." Journal of the American Society for Information Science and Technology, 62(7): 1382-1402.
Kang, M. Y. and Kim, B. 2018. "Analysis of Researchers' Co-Authorship Networks in Chinese Science & Technology Core Journals." Indian Journal of Public Health Research & Development, 9(8): 861-869.
Kim, B., Kim, Y. and Kang, J. 2018. "Analysis of the citation impact of national journals toward SCIE journals on JCR ranking." Malaysian Journal of Library & Information Science, 23(2): 1-24.
Leydesdorff, L. and Rafols, I. 2009. "A global map of science based on the ISI subject categories." Journal of the American Society for Information Science and Technology, 60(2): 348-362.
McCain, K. W. 1991. "Mapping economics through the journal literature: An experiment in journal cocitation analysis." Journal of the American Society for Information Science 42(4): 290-296.
Van Eck, N. and Waltman, L. 2009. "Software survey: VOSviewer, a computer program for bibliometric mapping." Scientometrics, 84(2): 523-538.
van Veller, M. G. and Gerritsma, W. 2017. "Development of a journal recommendation tool based upon co-citation analysis of journals cited in Wageningen UR research articles." Qualitative and Quantitative Methods in Libraries, 4(2): 233-257.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.