Kim, Byungkyu
(Dept. of Data-Centric Problem Solving Research, KISTI)
,
You, Beom-Jong
(Dept. of Data-Centric Problem Solving Research, KISTI)
,
Kang, Ji-Hoon
(Dept. of Computer Science and Engineering, Chungnam National University)
4차 산업혁명의 핵심 학문인 컴퓨터 분야에서 생산되는 연구성과물에 대한 활용 정보자원의 분석 및 제공은 매우 중요하다. 본 논문에서는 국내 컴퓨터분야 학술지 수록 논문들에서 인용한 국제과학기술인용색인인 SCI 학술지들을 식별하여 피인용 현황과 이들의 동시인용 관계를 네트워크로 생성하여 분석하고 지도화하여 시각화하는 연구를 수행하였다. 이를 위해 기반 데이터로 KSCD의 발행연도 기준 2015년부터 2017년까지의 논문 및 참고문헌 데이터를 활용하였고 학술지 동시인용 기법과 네트워크 중심성 분석기법을 사용하였다. 연구 수행 결과, 국내 컴퓨터 분야 학술지 논문들이 인용한 SCI 학술지 및 논문들의 피인용 순위와 인용나이 분석을 통한 인용절정기(2년), 인용반감기(6.6년), 즉시인용율(2.4%)이 파악되었다. 네트워크 중심성 분석결과 피인용 SCI 학술지들에 대한 연결정도, 사이, 근접중심성 지표가 측정되어 지표별 학술지 순위가 측정되었으며 네트워크의 지도화를 통한 시각화를 통해 피인용 SCI 학술지 간 주제분류 간의 관계성을 파악하였다.
4차 산업혁명의 핵심 학문인 컴퓨터 분야에서 생산되는 연구성과물에 대한 활용 정보자원의 분석 및 제공은 매우 중요하다. 본 논문에서는 국내 컴퓨터분야 학술지 수록 논문들에서 인용한 국제과학기술인용색인인 SCI 학술지들을 식별하여 피인용 현황과 이들의 동시인용 관계를 네트워크로 생성하여 분석하고 지도화하여 시각화하는 연구를 수행하였다. 이를 위해 기반 데이터로 KSCD의 발행연도 기준 2015년부터 2017년까지의 논문 및 참고문헌 데이터를 활용하였고 학술지 동시인용 기법과 네트워크 중심성 분석기법을 사용하였다. 연구 수행 결과, 국내 컴퓨터 분야 학술지 논문들이 인용한 SCI 학술지 및 논문들의 피인용 순위와 인용나이 분석을 통한 인용절정기(2년), 인용반감기(6.6년), 즉시인용율(2.4%)이 파악되었다. 네트워크 중심성 분석결과 피인용 SCI 학술지들에 대한 연결정도, 사이, 근접중심성 지표가 측정되어 지표별 학술지 순위가 측정되었으며 네트워크의 지도화를 통한 시각화를 통해 피인용 SCI 학술지 간 주제분류 간의 관계성을 파악하였다.
It is very important to analyze and provide information resources for research output produced in the computer field, the core science of the 4th Industrial Revolution. In this paper, SCI journals cited from domestic journals in the computer field were identified and the citation rankings and their ...
It is very important to analyze and provide information resources for research output produced in the computer field, the core science of the 4th Industrial Revolution. In this paper, SCI journals cited from domestic journals in the computer field were identified and the citation rankings and their co-citation networks were generated, analyzed, mapped and visualized. For this, the bibliographic and citation index information from 2015 to 2017 in the KSCD were used as the basis data, and the co-citation method and network centrality analysis were used. As a result of this study, the number of citations and the citation ranks of SCI journals and papers cited by korean journals in the computer field were analyzed, and peak time(2 years), half-life(6.6 years), and immediacy citation rate(2.4%) were measured by citation age analysis. As a result of network centrality analysis, Three network centralities(degree, betweenness, closeness) of the cited SCI journals were calculated, and the ranking of journals by each network centrality was measured, and the relationship between the subject classifications of the cited SCI journals was visualized through the mapping of the network.
It is very important to analyze and provide information resources for research output produced in the computer field, the core science of the 4th Industrial Revolution. In this paper, SCI journals cited from domestic journals in the computer field were identified and the citation rankings and their co-citation networks were generated, analyzed, mapped and visualized. For this, the bibliographic and citation index information from 2015 to 2017 in the KSCD were used as the basis data, and the co-citation method and network centrality analysis were used. As a result of this study, the number of citations and the citation ranks of SCI journals and papers cited by korean journals in the computer field were analyzed, and peak time(2 years), half-life(6.6 years), and immediacy citation rate(2.4%) were measured by citation age analysis. As a result of network centrality analysis, Three network centralities(degree, betweenness, closeness) of the cited SCI journals were calculated, and the ranking of journals by each network centrality was measured, and the relationship between the subject classifications of the cited SCI journals was visualized through the mapping of the network.
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
문제 정의
본 논문에서는 국내 컴퓨터 분야 연구자들에게 국내 인용 특성이 반영된 컴퓨터 분야 핵심 SCI 학술지 정보 제공 및 추천을 목적으로 한국의 컴퓨터 관련 주요 학술지의 2015년부터 2017년까지의 인용 정보를 기반으로 인용분석 및 네트워크 분석 연구를 수행하였다. 이를 위해 실험 데이터는 KSCD와 선행연구의 학술지 식별정보를 활용하였으며 연구 방법으로는 학술지 동시인용 및 주제 분야 동시인용기법, SNA의 중심성 분석기법과 함께 분석 및 시각화 도구로 Gephi와 Vosviewer를 사용하였다.
본 논문의 연구 목적은 한국의 컴퓨터 연구자들이 우수하다고 판단하여 자신들의 논문에 자주 인용하는 학술지들을 조사하고 그들 간의 관계를 분석하여, 국내 컴퓨터 분야 인용 특성, 즉 연구 특성이 반영된 핵심 해외 학술지들을 파악하고 이들 학술지 간의 관계를 조망할 수 있는 네트워크 지도를 제시하는 것이다. 본 논문의 연구 결과는 기존 학술정보 검색 시 학술지 추천 등 융합적인 정보서비스 개발을 위한 기반으로 폭넓게 활용될 수 있다.
제안 방법
본 논문에서는 국내 컴퓨터 분야 학술지 인용문헌 및 참고문헌을 활용하여 한국 컴퓨터 분야 연구에서 피인용 학술지들 중에서 핵심 해외 학술지들을 파악하고 피인용 SCI 학술지간 및 학술지의 주제분류 간의 동시인용 네트워크를 생성하고 중심성을 분석하였다. 또한 생성된 네트워크를 지도로 시각화하여 학술지 및 주제분류 간의 관계를 분석하였다. 신뢰성 있는 연구 결과 도출을 위해 국내 학술지 범위는 KCI 등재지로, 핵심 해외 학술지는 SCIE(이하 SCI) 학술지로 한정하였다.
연구 수행 결과, 컴퓨터 분야 국내 학술지의 실험 연도범위내 참고문헌 중에서 약 20%가 SCI 학술지로 파악되었으며 대부분 “전기, 전자공학”과 “컴퓨터공학” 분야가 많은 부분을 차지하고 있으나 “수학” 및 “기타공학” 또한 기타 학문 분야들의 SCI 학술지들도 국내 학술논문들로부터 인용되고 있는 것으로 분석되었다. 또한 피인용 SCI 학술논문, 학술지, 출판국가의 피인용 횟수 기준 순위가 분석되어 상위에 랭크된 목록을 제시하였다. 피인용 횟수를 기준으로 피인용 순위 기준 인용나이를 분석한 결과는 출판 년 이후 2년 이 지난 논문의 인용률이 가장 높으며 약 7년 이후의 논문은 서서히 인용 인기가 쇠퇴하는 것으로 파악되었다.
본 논문의 연구 결과는 기존 학술정보 검색 시 학술지 추천 등 융합적인 정보서비스 개발을 위한 기반으로 폭넓게 활용될 수 있다. 본 논문에서는 국내 컴퓨터 분야 학술지 인용문헌 및 참고문헌을 활용하여 한국 컴퓨터 분야 연구에서 피인용 학술지들 중에서 핵심 해외 학술지들을 파악하고 피인용 SCI 학술지간 및 학술지의 주제분류 간의 동시인용 네트워크를 생성하고 중심성을 분석하였다. 또한 생성된 네트워크를 지도로 시각화하여 학술지 및 주제분류 간의 관계를 분석하였다.
본 논문에서는 Fig 2와 같은 과정으로 연구를 수행하였다. 연구 수행 내용은 데이터 전처리부분과 분석 부분으로 구성되며, 분석 수행 단계에서는 1) 피인용 SCI 학술지 현황 분석을 2) SCI학술지 동시인용 분석 3) SCI 학술지 동시인용 네트워크 시각화를 수행하였다. 첫 번째 분석단계에서는 학술지 별 피인용 통계 분석과 인용나이(출판 이후 인용시점까지의 경과 연도 수)를 바탕으로 즉시인용률, 인용절정기, 인용반 감기를 측정하고 피인용 순위를 주제분야, 학술지, 출판국가, 논문별로 분석하였다[16].
위 실험 대상 국내 컴퓨터 분야 학술지의 KSCD 참고문헌에서 SCI 학술지 식별은 관련 선행연구를 통해 구축된 저널 식별정보를 사용하였다[11]. 또한 식별된 SCI 학술지 에 대한 주제분류별 분석을 위하여 OECD의 FOS(Fields of Science and Technology)와 WoS(Web of Science 서비스) Subject Categories를 사용하였으며.
연구 수행 내용은 데이터 전처리부분과 분석 부분으로 구성되며, 분석 수행 단계에서는 1) 피인용 SCI 학술지 현황 분석을 2) SCI학술지 동시인용 분석 3) SCI 학술지 동시인용 네트워크 시각화를 수행하였다. 첫 번째 분석단계에서는 학술지 별 피인용 통계 분석과 인용나이(출판 이후 인용시점까지의 경과 연도 수)를 바탕으로 즉시인용률, 인용절정기, 인용반 감기를 측정하고 피인용 순위를 주제분야, 학술지, 출판국가, 논문별로 분석하였다[16]. 두 번째 분석 단계에서는 학술지 간, 주제 분야 간 동시 인용되는 빈도(두쌍의 밀접도)를 활용 하는 학술지 동시인용 분석 기법을 통해 네트워크를 생성하고 중심성 분석을 수행하였다[2].
두 번째 분석 단계에서는 학술지 간, 주제 분야 간 동시 인용되는 빈도(두쌍의 밀접도)를 활용 하는 학술지 동시인용 분석 기법을 통해 네트워크를 생성하고 중심성 분석을 수행하였다[2]. 피인용 SCI 학술지 동시인용 네트워크 데이터는 자체 개발 프로그램을 통해 생성하였고 네트워크 중심성 분석은 레벨별 동시 인용 네트워크를 생성하고 Gephi 프로그램(0.9.2버전)을 사용하여 중심성 지표(연결정도, 사이, 근접)를 산출 및 분석하였다[17]. 각각의 중심성 지표를 살펴보면 연결정도 중심성은 한 노드가 네트 워크의 중심에 위치하는 정도를, 사이(매개) 중심성은 한 노드가 네트워크 내 다른 노드들 사이에 위치하는 정도를, 근접 중심성은 노드와 다른 모든 노드 간 최단 거리의 합이다 [3,18].
대상 데이터
국내 컴퓨터 분야 연구자들의 SCI 인용현황과 피인용 정보에 대한 분석을 위해 한국에서 발행하는 컴퓨터 분야 학술지와 이들의 인용정보를 활용하였다. 학술지 선정은 KCI에 등재된 컴퓨터 분야로 분류된 학술지 22종을 기준으로 하였으며, KSCD에 인용정보가 구축된 18종을 최종 실험 대상으로 선정하였다.
본 논문에서는 KCI 우수등재 및 등재 학술지 목록에서 주제 분야가 컴퓨터 분야인 학술지를 분석 대상으로 선정하였고 데이터는 KSCD를 활용하였다. 국내에서는 계량분석 및 네트워크 분석기법을 활용한 연구가 활발하며, KSCD를 활 용한 계량분석 연구의 주제를 살펴보면 지적구조분석, 인용 행태분석, 인용관계 시각화, 학술지 영향력 측정 지수개발 등이 많았다[5].
학술지 선정은 KCI에 등재된 컴퓨터 분야로 분류된 학술지 22종을 기준으로 하였으며, KSCD에 인용정보가 구축된 18종을 최종 실험 대상으로 선정하였다. 분석 연구를 위한 데이터의 연도 범위는 최신 정보를 반영하기 위하여 2015년부터 2017년(발행연도 기준 3개년도)으로 설정하였으며, 실험 대상 학술지 및 학술지별 데이터 통계를 기술하면 Table 2와 같다.
또한 생성된 네트워크를 지도로 시각화하여 학술지 및 주제분류 간의 관계를 분석하였다. 신뢰성 있는 연구 결과 도출을 위해 국내 학술지 범위는 KCI 등재지로, 핵심 해외 학술지는 SCIE(이하 SCI) 학술지로 한정하였다. 본 논문의 구성은 2장과 3장에서 관련 연구와 연구를 위한 연구 재료 및 연구 방법을 살펴보고 4장에서 주요 연구 결과를 기술하며 마지막 5장에서 결론을 맺는다.
실험 대상이 되는 국내 컴퓨터 분야 학술지 18종 논문 5,6363.1장에서 기술한 건에 수록된 참고문헌 약 10만 건 중에서 3.2장의 연구 방법 중 데이터 전처리를 거쳐 최종적으로 SCI 학술지로 선별된 참고문헌 데이터는 SCI 학술지 1,662종에 수록된 21,294건으로 집계되었다. 피인용 SCI 학술지를 중분류 기준 주제분류로 매핑하여 Fig 3의 그래프와 같이 살펴보면, 대부분 “전기, 전자공학”과 “컴퓨터공학” 분야 학술지들이 많은 부분을 차지하고 있으나 “수학” 및 “기타공학”과 기타 학문 분야 등의 SCI 학술지들도 국내 학술논문들로부터 다양하게 인용되고 있는 것으로 파악되었다.
국내 컴퓨터 분야 연구자들의 SCI 인용현황과 피인용 정보에 대한 분석을 위해 한국에서 발행하는 컴퓨터 분야 학술지와 이들의 인용정보를 활용하였다. 학술지 선정은 KCI에 등재된 컴퓨터 분야로 분류된 학술지 22종을 기준으로 하였으며, KSCD에 인용정보가 구축된 18종을 최종 실험 대상으로 선정하였다. 분석 연구를 위한 데이터의 연도 범위는 최신 정보를 반영하기 위하여 2015년부터 2017년(발행연도 기준 3개년도)으로 설정하였으며, 실험 대상 학술지 및 학술지별 데이터 통계를 기술하면 Table 2와 같다.
데이터처리
첫 번째 분석단계에서는 학술지 별 피인용 통계 분석과 인용나이(출판 이후 인용시점까지의 경과 연도 수)를 바탕으로 즉시인용률, 인용절정기, 인용반 감기를 측정하고 피인용 순위를 주제분야, 학술지, 출판국가, 논문별로 분석하였다[16]. 두 번째 분석 단계에서는 학술지 간, 주제 분야 간 동시 인용되는 빈도(두쌍의 밀접도)를 활용 하는 학술지 동시인용 분석 기법을 통해 네트워크를 생성하고 중심성 분석을 수행하였다[2]. 피인용 SCI 학술지 동시인용 네트워크 데이터는 자체 개발 프로그램을 통해 생성하였고 네트워크 중심성 분석은 레벨별 동시 인용 네트워크를 생성하고 Gephi 프로그램(0.
앞서 2.1장에서 기술한 피인용 SCI 학술지의 동시인용 네트워크를 활용하여 Vosviewer 프로그램을 활용하여 학술지 동시인용 맵으로 시각화하면 Fig 4, 5와 같다. 피인용 횟수와 네트워크 중심성이 높은 학술지 노드들이 맵상에서 중심을 이루는 것과 피인용 SCI 학술지(1,662종) 간의 동시인용관계를 Fig 4에서 확인할 수 있다.
이론/모형
위 실험 대상 국내 컴퓨터 분야 학술지의 KSCD 참고문헌에서 SCI 학술지 식별은 관련 선행연구를 통해 구축된 저널 식별정보를 사용하였다[11]. 또한 식별된 SCI 학술지 에 대한 주제분류별 분석을 위하여 OECD의 FOS(Fields of Science and Technology)와 WoS(Web of Science 서비스) Subject Categories를 사용하였으며. FOS와 WoS 주제분류표 간 매핑은 OECD가 제공하는 매핑 표를 활용하였다.
계량서지분석에는 Table 1과 같이 서지결합, 동시인용 등의 기법들이 존재하며[1] 분석 단위와 관계 종류에 따라 다양하게 활용된다. 본 연구에서는 학술지 동시인용 기법을 사용하였다[2].
본 논문에서는 국내 컴퓨터 분야 연구자들에게 국내 인용 특성이 반영된 컴퓨터 분야 핵심 SCI 학술지 정보 제공 및 추천을 목적으로 한국의 컴퓨터 관련 주요 학술지의 2015년부터 2017년까지의 인용 정보를 기반으로 인용분석 및 네트워크 분석 연구를 수행하였다. 이를 위해 실험 데이터는 KSCD와 선행연구의 학술지 식별정보를 활용하였으며 연구 방법으로는 학술지 동시인용 및 주제 분야 동시인용기법, SNA의 중심성 분석기법과 함께 분석 및 시각화 도구로 Gephi와 Vosviewer를 사용하였다. 연구 수행 결과, 컴퓨터 분야 국내 학술지의 실험 연도범위내 참고문헌 중에서 약 20%가 SCI 학술지로 파악되었으며 대부분 “전기, 전자공학”과 “컴퓨터공학” 분야가 많은 부분을 차지하고 있으나 “수학” 및 “기타공학” 또한 기타 학문 분야들의 SCI 학술지들도 국내 학술논문들로부터 인용되고 있는 것으로 분석되었다.
성능/효과
피인용 횟수를 기준으로 피인용 순위 기준 인용나이를 분석한 결과는 출판 년 이후 2년 이 지난 논문의 인용률이 가장 높으며 약 7년 이후의 논문은 서서히 인용 인기가 쇠퇴하는 것으로 파악되었다. 네트워크 중심성 분석결과 피인용 SCI 학술지들에 대한 연결 정도, 매개, 근접중심성 지표가 측정되었으며, 매개중심성의 경우 주제 분야가 다학문 과학 분야인 학술지를 포함하여 매개성이 높은 학술지들이 파악되었다. 마지막으로 학술지 및 주제 분야 동시인용 네트워크를 맵으로 시각화하여 학술지간, 주제분류 간의 관계성을 파악하였다.
피인용 SCI 학술지를 중분류 기준 주제분류로 매핑하여 Fig 3의 그래프와 같이 살펴보면, 대부분 “전기, 전자공학”과 “컴퓨터공학” 분야 학술지들이 많은 부분을 차지하고 있으나 “수학” 및 “기타공학”과 기타 학문 분야 등의 SCI 학술지들도 국내 학술논문들로부터 다양하게 인용되고 있는 것으로 파악되었다. 또 한 피인용 SCI 참고문헌을 대상으로 인용나이를 분석한 결과, 인용절정기는 2년이며 인용반감기는 6.6년 그리고 즉시 인용율은 2.4%로 조사되어 출판 년 이후 2년이 지난 논문의 인용률이 가장 높으며 약 7년 이후의 논문은 서서히 인용 인기가 쇠퇴하는 것으로 파악되었다.
3장의 실험대상 데이터와 실험 방법을 통해 생성된 피인용 SCI 학술지의 동시인용 네트워크 생성 결과를 바탕으로 Gephi 프로그램을 사용하여 네트워크 중심성을 측정 한 결과(매개중심성 측정값 내림차순 정렬 기준 상위 20 위)는 Table 6과 같다. 매개중심성은 네트워크상에서 매개 역할을 하는 노드를 파악하는 데 도움을 주는 지표로써, 소분류 기준 주제 분야가 “다학문 분야 과학”인 “NATURE”, “PLOS ONE”, “SCIENCE” 학술지들이 상위 학술지 목록에 랭크되어 있음을 확인할 수 있다.
본 논문의 실험대상으로 선정된 국내 컴퓨터 분야 학술지 간의 인용 네트워크를 KSCD의 인용색인 정보를 기반으로 네트워크 맵으로 생성하여 살펴보면 Fig 1과 같으며, “한국컴퓨터정보학회논문지”의 경우 “한국인터넷방송통신 학회 논문지” > “디지털산업정보학회 논문지” > “정보처리학회논문지, 컴퓨터 및 통신시스템” 등의 순위로 인용 관계가 밀접한 것으로 파악된다.
이를 위해 실험 데이터는 KSCD와 선행연구의 학술지 식별정보를 활용하였으며 연구 방법으로는 학술지 동시인용 및 주제 분야 동시인용기법, SNA의 중심성 분석기법과 함께 분석 및 시각화 도구로 Gephi와 Vosviewer를 사용하였다. 연구 수행 결과, 컴퓨터 분야 국내 학술지의 실험 연도범위내 참고문헌 중에서 약 20%가 SCI 학술지로 파악되었으며 대부분 “전기, 전자공학”과 “컴퓨터공학” 분야가 많은 부분을 차지하고 있으나 “수학” 및 “기타공학” 또한 기타 학문 분야들의 SCI 학술지들도 국내 학술논문들로부터 인용되고 있는 것으로 분석되었다. 또한 피인용 SCI 학술논문, 학술지, 출판국가의 피인용 횟수 기준 순위가 분석되어 상위에 랭크된 목록을 제시하였다.
2장의 연구 방법 중 데이터 전처리를 거쳐 최종적으로 SCI 학술지로 선별된 참고문헌 데이터는 SCI 학술지 1,662종에 수록된 21,294건으로 집계되었다. 피인용 SCI 학술지를 중분류 기준 주제분류로 매핑하여 Fig 3의 그래프와 같이 살펴보면, 대부분 “전기, 전자공학”과 “컴퓨터공학” 분야 학술지들이 많은 부분을 차지하고 있으나 “수학” 및 “기타공학”과 기타 학문 분야 등의 SCI 학술지들도 국내 학술논문들로부터 다양하게 인용되고 있는 것으로 파악되었다. 또 한 피인용 SCI 참고문헌을 대상으로 인용나이를 분석한 결과, 인용절정기는 2년이며 인용반감기는 6.
또한 피인용 SCI 학술논문, 학술지, 출판국가의 피인용 횟수 기준 순위가 분석되어 상위에 랭크된 목록을 제시하였다. 피인용 횟수를 기준으로 피인용 순위 기준 인용나이를 분석한 결과는 출판 년 이후 2년 이 지난 논문의 인용률이 가장 높으며 약 7년 이후의 논문은 서서히 인용 인기가 쇠퇴하는 것으로 파악되었다. 네트워크 중심성 분석결과 피인용 SCI 학술지들에 대한 연결 정도, 매개, 근접중심성 지표가 측정되었으며, 매개중심성의 경우 주제 분야가 다학문 과학 분야인 학술지를 포함하여 매개성이 높은 학술지들이 파악되었다.
후속연구
본 논문의 연구 목적은 한국의 컴퓨터 연구자들이 우수하다고 판단하여 자신들의 논문에 자주 인용하는 학술지들을 조사하고 그들 간의 관계를 분석하여, 국내 컴퓨터 분야 인용 특성, 즉 연구 특성이 반영된 핵심 해외 학술지들을 파악하고 이들 학술지 간의 관계를 조망할 수 있는 네트워크 지도를 제시하는 것이다. 본 논문의 연구 결과는 기존 학술정보 검색 시 학술지 추천 등 융합적인 정보서비스 개발을 위한 기반으로 폭넓게 활용될 수 있다. 본 논문에서는 국내 컴퓨터 분야 학술지 인용문헌 및 참고문헌을 활용하여 한국 컴퓨터 분야 연구에서 피인용 학술지들 중에서 핵심 해외 학술지들을 파악하고 피인용 SCI 학술지간 및 학술지의 주제분류 간의 동시인용 네트워크를 생성하고 중심성을 분석하였다.
마지막으로 학술지 및 주제 분야 동시인용 네트워크를 맵으로 시각화하여 학술지간, 주제분류 간의 관계성을 파악하였다. 향후 발행연도 및 선행연구인 한국 SCI 논문 분석 결과[10,11] 를 통합 및 확대하여 컴퓨터 분야 해외 학술지 추천 시스템 개발 연구를 수행할 계획이다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
국제적으로 연구개발성과를 평가하는데 기반 정보 자원으로 많이 활용되는 것은 무엇인가?
국제적으로 연구개발성과를 평가하는데 기반 정보자원으로서 클래리베이트 애널리틱스사의 SCI(Science Citation Index)와 SCI 색인 학술지들에 대한 학술지 영향력 측정지표와 학술지 순위 등의 정보를 수록한 JCR(Journal citation Reports)이 많이 활용된다. SCI와 같은 인용색인 데이터베이스는 학술지에 수록된 인용문헌과 참고문헌으로 구성되며, 이들의 인용관계를 분석하기 위하여 계량서지분석의 일종인 인용분석 방법이 사용된다.
국제과학기술인용색인을 피인용 순위와 인용 나이 분석을 한 결과 인용 절정기, 인용 반감기, 즉시 인용률은 어떠하였는가?
이를 위해 기반 데이터로 KSCD의 발행연도 기준 2015년부터 2017년까지의 논문 및 참고문헌 데이터를 활용하였고 학술지 동시인용 기법과 네트워크 중심성 분석기법을 사용하였다. 연구 수행 결과, 국내 컴퓨터 분야 학술지 논문들이 인용한 SCI 학술지 및 논문들의 피인용 순위와 인용나이 분석을 통한 인용절정기(2년), 인용반감기(6.6년), 즉시인용율(2.4%)이 파악되었다. 네트워크 중심성 분석결과 피인용 SCI 학술지들에 대한 연결정도, 사이, 근접중심성 지표가 측정되어 지표별 학술지 순위가 측정되었으며 네트워크의 지도화를 통한 시각화를 통해 피인용 SCI 학술지 간 주제분류 간의 관계성을 파악하였다.
계량서지분석에 존재하는 기법엔 무엇이 있는가?
SCI와 같은 인용색인 데이터베이스는 학술지에 수록된 인용문헌과 참고문헌으로 구성되며, 이들의 인용관계를 분석하기 위하여 계량서지분석의 일종인 인용분석 방법이 사용된다. 계량서지분석에는 Table 1과 같이 서지결합, 동시인용 등의 기법들이 존재하며[1] 분석 단위와 관계 종류에 따라 다양하게 활용된다. 본 연구에서는 학술지 동시인용 기법을 사용하였다[2].
참고문헌 (19)
M. J. Cobo, A. G. Lopez-Herrera, E. Herrera -Viedma, and F. Herrera, "Science mapping software tools: Review, analysis, and cooperative study among tools," Journal of the American Society for Information Science and Technology, vol. 62, no. 7, pp. 1382-1402, 2011.
K. McCain, "Mapping economics through the journal literature: An experiment in journal cocitation analysis," Journal of the American Society for Information Science, vol. 42, no. 4, pp. 290-296, 1991.
S. Lee, "Methodology of Network Analysis," Nonhyung, 2012.
H. Choi, B. Kim, Y. Jung, and S. Choi, "Korean scholarly information analysis based on Korea Science Citation Database (KSCD)," Collnet Journal of Scientometrics and Information Management, vol. 7, no. 1, pp. 1-33, 2013.
B. Kim, S. Choi. "KSCD Research Publication Report (2009-2013))," KISTI, 2014.
B. Kim, M. Kang, S. Choi, S. Kim, B. You, and J. Shin, "Citing behavior of Korean scientists on foreign journals in KSCD," Journal of the Korean Society for information Management, vol. 28, no. 2, pp. 117-133, 2011.
M. Kang, J. Shin, and B. Kim, "Automatic Subject Classification of Korean Journals Based on KSCD," Indian Journal of Science and Technology, vol. 8, no. S1, p. 452, 2015.
H. Kim, "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, vol. 24, no. 4, pp. 99-113, 2013.
S. Jo and J. Lee, "Journal Co-citation Analysis for Library Services in Pharmaceutics," Journal of Information Management, vol. 43, no. 1, pp. 159-185, 2012.
B. Kim, Y. Kim, and J. Kang, "Analysis of the citation impact of national journals toward SCIE journals on JCR ranking," Malaysian Journal of Library & Information Science, vol. 23, no. 2, pp. 1-24, 2018.
B. Kim, "Citation Analysis and Ranking Evaluation of SCI Journals based on Korea Science Citation Database," Graduate School, Chungnam National University, 2018.
Van Veller, Marco GP, and W. Gerritsma, "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, vol. 4, no. 2, pp. 233-257, 2017.
M. van Veller, "Identification of interdisciplinary research based upon co-cited journals," Collection and Curation, vol. 38, no. 3, pp. 68-77, 2019.
I. Kim, J. Choi, K. Kim, and G. Min, "Social Network Analysis of Professional Groups based on Co-author and Review Networks," Journal of the Korea society of IT services, vol. 13, no. 1, pp. 181-196, 2014.
H. Kim, "A Study on the Intellectual Structure of Data Science Using Co-Word Analysis," Journal of the Korean Society for information Management, vol. 34, no. 4, pp. 101-126, 2017.
K. Lee, and S. Yoon. "A Study on Journal Citation Analysis. Korean Republic Administration Review," vol. 30, no. 2, pp. 97-112, 1996.
M. Bastian, S. Heymann, and M. Jacomy, "Gephi: an open source software for exploring and manipulating networks," ICWSM, 2009.
L. C. Freeman, "Centrality in social networks conceptual clarification," Social Networks, vol. 1, no. 3, pp. 215-239, 1978.
N. J. van Eck and L. Waltman, "Software survey: VOSviewer, a computer program for bibliometric mapping," Scientometrics, vol. 84, no. 2, pp. 523-538, 2009.
AI-Helper
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.