[논문]성별에 따른 과학기술분야 국가 R&D 연구성과 분석: NTIS와 Web of Science 데이터를 중심으로

최현진; 윤빛나리; 박완; 권오진

doi:10.13067/jkiecs.2021.16.1.165

성별에 따른 과학기술분야 국가 R&D 연구성과 분석: NTIS와 Web of Science 데이터를 중심으로
Comparative Study of National Science and Technology R&D Performance by Gender: Focusing on NTIS and Web of Science Data 원문보기

한국전자통신학회 논문지 = The Journal of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, v.16 no.1, 2021년, pp.165 - 174

최현진 (과학기술연합대학원대학교 데이터 및 HPC 과학) , 윤빛나리 (한국과학기술정보연구원) , 박완 (한국과학기술정보연구원) , 권오진 (한국과학기술정보연구원)

초록
AI-Helper

본 연구는 성별에 따른 과학기술분야 국가 R&D 연구성과에 어떠한 차이가 있는지 비교하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 Web of Science에 수록된 1990년부터 2018년까지 과학기술분야 SCI 등재 논문과 국가과학기술지식정보서비스(NTIS)의 2007년~2016년까지 10년간의 국가R&D 성과 논문을 매핑하여 분석을 실시하였다. 구체적으로 평균 피인용 횟수, Time-lag, Impact factor의 세 가지 지표를 기반으로 성별에 따른 과학기술분야 연구성과 차이를 살펴본 결과, 연구성과의 전반적인 지형은 여전히 남성중심적으로 구성되어 있었으며, 남녀 간의 주요 연구성과를 구성하는 주제분야의 차이 역시 매우 두드러졌다. 한편, 10개 주제분야를 대상으로 한 피인용 횟수와 Impact factor에서는 여성 연구자의 연구성과 피인용 횟수 및 Impact factor가 더욱 높은 것으로 확인되었다.

Abstract ▼ AI-Helper

The purpose of this study is to compare the differences in national R&D research outcomes in science and technology according to gender. For this purpose, the analysis was conducted by mapping WoS SCI(E) papers from 1990to 2018 and NTIS R&D papers from 2007 t0 2016. As a result of examining the differences in research achievements in science and technology according to gender based on three bibliometic indicators - average Times cited, Time-lag, and Impact factor - we found that the overall topography of research achievement was still male-centered, and the differences in the main research area between male and female were also very prominent. On the other hand, in top 10 research areas, it was confirmed that female researchers' outcomes were higher in the number of Times cited and Impact factor.

주제어

표/그림 (6)

그림 그림 1. 연구 프로세스 Fig. 1 Research Process
표 표 1. 수집 논문 데이터 요약 Table 1. Summary of collected paper data
표 표 2. 과제책임자 수 현황 (2007∼2016) Table 2. Number of project manager (2007∼2016)
표 표 3. 평균 피인용 상위 10개 주제분야 Table 3. Average times cited in research area top 10
표 표 4. 평균 Time-lag 상위 10개 주제분야 Table 4. Average time-lag in research area top 10
표 표 5. 평균 Impact factor 상위 10개 주제분야 Table 5. Average Impact factor in research area top 10

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구는 10년간의 방대한 양의 논문 데이터를 활용하여 남녀 연구자 간의 국가 R&D 성과를 비교 분석하여 그 특성과 차이점을 도출하였다는 점에서 의의를 찾을 수 있다. 이를 통해 현재 시행중인 여성 과학기술 연구자의 인력 활용 정책의 성과를 파악하고 추후 국가R&D 인력 확보·배치를 위한 참고자료로 활용될 수 있을 것이다.
이에, 본 연구는 다수의 남성과 소수의 여성이 공존하는 과학기술분야의 환경적 특성을 바탕으로, 연구과제 책임자의 성별에 따라 우리나라 과학기술 분야 국가 R&D 성과, 특히 논문 형태의 연구성과에 실제 차이가 존재하는지, 만약 존재한다면 어떠한 차이가 있는지 과학계량학적 방법으로 분석하는 것을 목적으로 한다. 과학계량학(Scientometrics)이란 방대한 과학 문헌을 바탕으로 키워드분석, 인용분석, 저자분석 등정량적 기법을 활용하여 과학을 객관적으로 분석하고자 하는 학문이다.

제안 방법

이후 남녀 간의 연구성과 차이를 탐색하기 위하여 연구성과 측정을 위한 주요 지표 – 피인용 ·Time-lag·Impact Factor –를 활용하여 성별에 따른 연구성과 비교 분석을 수행하였다. 구체적으로 본 연구에서 선정한 세 가지 지표별 상위 10개 주제 분야를 전체 및 남녀 연구자 별로 추출하여 비교함으로써 성별에 따른 특성 및 차이에 대한 분석을 시도하였다. 이 과정에서 분석의 정확도 제고를 위해 해당 분야에 1건의 연구성과 만이 매핑된 주제분야의 경우 분석에서 제외하였다.
다음으로 NTIS에서 수집한 성과정보와 WoS에서수집한 SCI(E) 논문정보를 매핑하여 최종분석 데이터를 선정한 후, 해당 데이터에 대한 연구자 정보를 활용하여 연구자의 성별을 식별, 성별에 따른 과제 고유번호를 추출하였다. 과학기술표준분류와 WoS 카테고리를 매핑하는 과정에서는 과학기술표준분류의 분류기준 변경으로 인해 분류코드 2자리에서 4자리까지의 데이터로 한정하였다.
다음으로 성과논문의 SCI(E) 등재 여부 및 구체적 분야를 파악하기 위해 Clarivate 사의 인용 색인 데이터베이스 Web of Science(WoS)를 활용하여 SCI(E) 등재 논문 중 한국인 저자가 포함된 데이터를 수집하여 분석 데이터셋을 구축하였다.
다음으로 평균 피인용 지수 기준 전체 상위 10개 주제 분야와 성별에 따른 주제분야를 비교하였다. 분석 결과 남성 연구자의 경우 교육일반, 전지, 경제일반 분야를 제외하고 굵은 글씨로 표기된 7개 주제분야가 전체 상위 10개 분야와 중복되는 반면 여성 연구자의 경우 전체 주제분야와 비교하여 이론천문학, 보건통계, 기타사회/인류/복지/여성과 단 3개의 분야가 중복된 것으로 확인되었다.
데이터 분석 단계에서는, 최종분석 데이터를 대상으로 남녀 연구자 및 과제책임자 현황을 파악함으로써 성별에 따른 과학기술분야의 연구 수행 경향을 살펴보았다. 이후 남녀 간의 연구성과 차이를 탐색하기 위하여 연구성과 측정을 위한 주요 지표 – 피인용 ·Time-lag·Impact Factor –를 활용하여 성별에 따른 연구성과 비교 분석을 수행하였다.
첫째, 기여율에 따른 평균 피인용 분석을 통해 성별에 따라 분야별인 용도에 어떠한 차이가 있는지 파악한다. 둘째, 과제기준년도(수행 년도)와 과제 수행 이후 논문의 형태로 성과가 발생하는 성과발생년도 간의 분야별 평균 Time-lag를 분석함으로서 성별에 따라 국가 R&D 성과 발생시기에 어떠한 차이가 있는지 파악한다. 셋째, 성과발생년도의 학술지별 평균 Impact Factor를 비교하여 성별에 따라 어떠한 차이가 있는지 파악한다.
둘째, 과제기준년도(수행 년도)와 과제 수행 이후 논문의 형태로 성과가 발생하는 성과발생년도 간의 분야별 평균 Time-lag를 분석함으로서 성별에 따라 국가 R&D 성과 발생시기에 어떠한 차이가 있는지 파악한다. 셋째, 성과발생년도의 학술지별 평균 Impact Factor를 비교하여 성별에 따라 어떠한 차이가 있는지 파악한다.
이후 남녀 간의 연구성과 차이를 탐색하기 위하여 연구성과 측정을 위한 주요 지표 – 피인용 ·Time-lag·Impact Factor –를 활용하여 성별에 따른 연구성과 비교 분석을 수행하였다. 구체적으로 본 연구에서 선정한 세 가지 지표별 상위 10개 주제 분야를 전체 및 남녀 연구자 별로 추출하여 비교함으로써 성별에 따른 특성 및 차이에 대한 분석을 시도하였다.
지표별 분석 과정은 다음과 같다. 첫째, 기여율에 따른 평균 피인용 분석을 통해 성별에 따라 분야별인 용도에 어떠한 차이가 있는지 파악한다. 둘째, 과제기준년도(수행 년도)와 과제 수행 이후 논문의 형태로 성과가 발생하는 성과발생년도 간의 분야별 평균 Time-lag를 분석함으로서 성별에 따라 국가 R&D 성과 발생시기에 어떠한 차이가 있는지 파악한다.

대상 데이터

과학기술분야 국가R&D 성과 논문의 경우 NTIS를 통해 2007년부터 2016년까지 10년간의 논문데이터 515, 461건과 WoS를 통해 1990년부터 2018년까지의 한국인 저자가 포함된 SCI 논문 529, 405건을 수집 하였다. 그 후 DOI 중복 및 ISSN 오류 수정 등 데이터 정제 작업을 거쳐 동일 논문으로 매핑된 409, 023건을 분석대상 데이터로 선정하였다.
추출하였다. 과학기술표준분류와 WoS 카테고리를 매핑하는 과정에서는 과학기술표준분류의 분류기준 변경으로 인해 분류코드 2자리에서 4자리까지의 데이터로 한정하였다.
그 후 DOI 중복 및 ISSN 오류 수정 등 데이터 정제 작업을 거쳐 동일 논문으로 매핑된 409, 023건을 분석대상 데이터로 선정하였다.
본 연구는 국가과학기술지식정보서비스(NTIS)를 이용하여 과학기술분야 국가R&D 과제정보, 과제로부터 유발된 성과논문, 과제참여인력 정보를 수집하였다. 다음으로 성과논문의 SCI(E) 등재 여부 및 구체적 분야를 파악하기 위해 Clarivate 사의 인용 색인 데이터베이스 Web of Science(WoS)를 활용하여 SCI(E) 등재 논문 중 한국인 저자가 포함된 데이터를 수집하여 분석 데이터셋을 구축하였다.
첫 번째로 성별에 따른 과학기술분야 국가 R&D 연구성과 분석을 위해 NTIS 성과정보와 연구자 정보 및 WoS 논문데이터를 수집하였다.

성능/효과

결과적으로 성별에 따른 평균 시차 자체는 큰 차이를 보이지 않지만, 그 주제분야에 있어서는 큰 차이가 존재하며 평균 피인용 분석 결과와 마찬가지로 전체주제 분야와 남성 연구자 주제분야 간 매우 유사한 경향이 존재하는 것을 확인할 수 있었다.
남녀 연구자별 특성을 비교하면 남성 연구자의 경우 의학지식표현, 나노물질 독성평가 등 보건의료 분야의 평균 Impact factor가 높게 나타났으며, 그 뒤로 뇌 모방 소자 등 뇌과학과 고분자화학, 이론무기화학, 무기화학 등 화학 분야에서의 영향력 지수가 높은 것으로 나타났다. 반면, 여성 연구자의 경우 유기합성/ 전합성 분야의 평균 Impact factor가 가장 높게 나타났으며 특히 대용량 전력수송/저장기술 및 CO₂ 전환기술과 같은 에너지/자원 분야, 그리고 재료구조/조직분석기술 등 재료 분야에서의 영향력 지수가 높은 것을 확인할 수 있었다.
넷째, 평균 Impact factor의 경우 남성 연구자는 보건의료 및 화학 분야, 여성 연구자의 경우 에너지/자원과 재료 분야, 특히 나노 소재와 관련된 세부 주제 분야가 상위 10개 가운데 다수 포함된 것을 확인할 수 있었다. 더불어 남성 연구자의 세부주제 가운데 나노물질 독성평가 분야를 제외한 9개 분야가 전체 상위 주제분야와 중복된 반면, 여성 연구자 경우 전체주제 분야와 공통적으로 나타나는 분야는 없어 성별에 따른 연구분야의 차이가 가장 뚜렷하게 나타나고 있음을 확인할 수 있었다.
있었다. 더불어 남성 연구자의 세부주제 가운데 나노물질 독성평가 분야를 제외한 9개 분야가 전체 상위 주제분야와 중복된 반면, 여성 연구자 경우 전체주제 분야와 공통적으로 나타나는 분야는 없어 성별에 따른 연구분야의 차이가 가장 뚜렷하게 나타나고 있음을 확인할 수 있었다. 그러나 피인용 횟수의 경우와 마찬가지로 상위 10개에 추출된 주제분야에 대한 평균 Impact factor의 경우 여성이 5.
둘째, 연구성과에 대한 인용과 관련하여 전반적으로 천문학 분야의 피인용이 높은 수준으로 나타났다. 성별로는 남성의 경우 공학 분야를 중심으로 총 7개의 주제분야가 전체 상위 10개 분야와 중첩된 반면, 여성의 경우 자연과학 및 보건의료를 중심으로 3개의 주제 분야가 전체 분야와 중첩된 것으로 확인되었다.
또한 남녀 간의 주요 연구성과를 구성하는 주제분야의 차이 역시 매우 두드러졌는데, 3개 지표에서 남성 연구자와 여성 연구자 모두에게 상위 10개 주제분야로 동시에 추출된 경우는 Time-lag의 식품첨가물 주제분야가 유일하였다. 마지막으로 전체 주제분야의 경향이 남성 연구자의 주제 분야와 매우 유사한 것과 달리 상위 10개 주제 분야를 대상으로 한 피인용 횟수와 Impact factor에서는 여성 연구자의 연구성과 피인용 횟수 및 Impact factor가 더욱 높은 것이 확인되었다.
나타났다. 반면, 여성 연구자의 경우 유기합성/ 전합성 분야의 평균 Impact factor가 가장 높게 나타났으며 특히 대용량 전력수송/저장기술 및 CO₂ 전환기술과 같은 에너지/자원 분야, 그리고 재료구조/조직분석기술 등 재료 분야에서의 영향력 지수가 높은 것을 확인할 수 있었다. 이와 함께 나노 소재와 관련된 다양한 세부 주제분야 – 나노공정시스템기술, 나노소재 가공기술, 나노화학 – 가 상위 10개 주제 분야에 다수 포함된 것 역시 여성 연구자의 주요 특성으로 관찰되었다.
본 연구에서는 NTIS 성과정보와 WoS 데이터를 분석한 결과, 성별에 따른 과학기술분야 국가R&D 성과에 뚜렷한 차이가 있음을 확인할 수 있었다.
성별에 따른 주제분야를 비교하였다. 분석 결과 남성 연구자의 경우 교육일반, 전지, 경제일반 분야를 제외하고 굵은 글씨로 표기된 7개 주제분야가 전체 상위 10개 분야와 중복되는 반면 여성 연구자의 경우 전체 주제분야와 비교하여 이론천문학, 보건통계, 기타사회/인류/복지/여성과 단 3개의 분야가 중복된 것으로 확인되었다. 이와 같은 결과는 앞선 데이터를 통해 살펴본 것과 같이 남성 연구자 및 과제책임자가 양적 우위를 차지하고 있는 과학기술분야의 특성이 반영된 결과로 해석된다.
나타났다. 분석에 사용된 데이터셋에서 고유한 과제책임자 수는 총 23, 437명으로 남성, 여성의 수가 각각 20, 245명, 3, 192명으로 6배 이상의 현저한 차이를 보였다. 그러나 프로젝트 수를 과제책임자 수로 나눈 1인당 과제 수에서는 남성이 8.
성과발생년도 기준 전체 상위 10개 분야의 평균 Impact factor를 비교한 표 5를 살펴보면 크게 뇌 모방 소자 등 뇌과학과 고분자화학, 이론무기화학, 무기화학 등 화학분야의 Imfact factor 순위가 높은 것이 확인되었다. 이외에도 의학, 천문학 뿐만 아니라 무대미술과 관련된 주제분야 역시 상위 10개 주제분야에 포함되었으며, 10개 주제분야에 대한 평균 Impact factor는 약 5.
나타났다. 성별로는 남성의 경우 공학 분야를 중심으로 총 7개의 주제분야가 전체 상위 10개 분야와 중첩된 반면, 여성의 경우 자연과학 및 보건의료를 중심으로 3개의 주제 분야가 전체 분야와 중첩된 것으로 확인되었다. 한편, 상위 10개 분야에 대한 평균 피인용 횟수의 경우 남성은 약 26회, 여성은 약 32회로 여성이 남성보다 많은 피인용을 받는 것으로 확인되었다.
성별에 따른 비교 결과는 남성 연구자의 경우 항행시스템 기술, 식품위해성 평가관리 2개를 제외한 8개 주제 분야가 전체 상위 10개 분야와 중복되었으나, 이와 반대로 여성 연구자는 의류관리, 의료기기 기준규격, 식품첨가물 관리 3개 분야를 제외한 나머지 7개 분야가 전체 상위 10개 분야에 포함되지 않는 독자적인 주제분야로 추출되었음을 확인하였다.
성별에 따른 특성을 비교하면 남성 연구자의 경우 정보가전기기, 전지, 계면활성제 등 공학분야에 대한 인용이 다수 이루어진 반면, 여성 연구자의 경우 유기합성/전 합성, 기상과학, 유기화학 등 자연과학 분야와 보건학, 보건통계 등 보건의료 분야와 함께 사회/인류 /복지/여성 분야에서의 피인용이 높은 것으로 나타나 성별에 따라 주로 인용되는 주제분야의 차이를 확인할 수 있었다.
셋째, 연구결과가 논문의 형태로 출판되기까지의 기간, 즉 연구성과의 Time-lag에서 역시 남성 연구자의 주제분야가 뇌과학을 필두로 전체 주제분야와 크게 일치하는 경향을 보였다. 여성의 경우 의료기기 기준규격, 의류관리, 식품첨가물의 3개 주제분야가 전체주제 분야와 일치하였다.
2개로 큰 차이를 보이지 않았다. 이러한 과제책임자 분석을 통해 과학기술분야의 경우 남성 연구자가 절대적으로 많은 수를 차지하는 경향은 여전히 존재하며, 1인 당수 행하는 과제의 수에서의 성별에 따른 차이는 미미한 것으로 확인되었다.
수 없었다. 이를 통하여 Impact factor 측면에서 역시 앞선 두 지표와 같이 전체 주제분야와 남성 연구자 간 매우 유사한 패턴이 존재하며, 성별에 따른 차이가 가장 뚜렷하게 나타남을 확인할 수 있었다. 한편, 성별 상위 10개 주제분야에 대한 평균 Impact factor는 남성 연구자 5.
이와 같이 평균 피인용 횟수, Time-lag, Impact factor의 세 가지 지표를 기반으로 성별에 따른 과학기술 분야 연구성과 차이를 살펴본 결과, 연구성과의 전반적인 지형은 여전히 남성 중심적으로 구성된 것을 확인할 수 있었다. 또한 남녀 간의 주요 연구성과를 구성하는 주제분야의 차이 역시 매우 두드러졌는데, 3개 지표에서 남성 연구자와 여성 연구자 모두에게 상위 10개 주제분야로 동시에 추출된 경우는 Time-lag의 식품첨가물 주제분야가 유일하였다.
분석결과는 표 3과 같다. 전체 상위 10개 분야의 경향을 살펴보면 남녀 연구자 모두 공통적으로 중력파 관측기술, 이론천문학, 등과 같은 천문관련 분야가 피인용이 높은 것으로 분석되었다. 이는 일반적으로 천문분야의 경우 기초과학분야와 마찬가지로 획기적 발견이나 성과를 이룬 소수의 논문이 매우 자주 인용되는 경향을 보이기 때문인 것으로 해석할 수 있다.
77(여성)로 공통적으로 2년 내외인 것으로 나타났다. 주제분야별로는 뇌과학, 물리학, 원자력분야와 보건의료 등의 분야의 시차가 다른 분야보다 긴 것을 확인할 수 있었다.
첫째, 국가R&D 전체 과제책임자 수와 고유 과제책임자 수 모두에서 과학기술분야 연구자의 남성 중심적 경향이 여전히 강하게 존재하고 있음을 확인하였다.
성별로는 남성의 경우 공학 분야를 중심으로 총 7개의 주제분야가 전체 상위 10개 분야와 중첩된 반면, 여성의 경우 자연과학 및 보건의료를 중심으로 3개의 주제 분야가 전체 분야와 중첩된 것으로 확인되었다. 한편, 상위 10개 분야에 대한 평균 피인용 횟수의 경우 남성은 약 26회, 여성은 약 32회로 여성이 남성보다 많은 피인용을 받는 것으로 확인되었다.
이를 통하여 Impact factor 측면에서 역시 앞선 두 지표와 같이 전체 주제분야와 남성 연구자 간 매우 유사한 패턴이 존재하며, 성별에 따른 차이가 가장 뚜렷하게 나타남을 확인할 수 있었다. 한편, 성별 상위 10개 주제분야에 대한 평균 Impact factor는 남성 연구자 5.5, 여성 연구자의 경우 5.9로 여성 연구자가 보다 높게 나타났지만 남성과 여성 모두 평균 이상인 것으로 확인되었다.
이와 같은 결과는 앞선 데이터를 통해 살펴본 것과 같이 남성 연구자 및 과제책임자가 양적 우위를 차지하고 있는 과학기술분야의 특성이 반영된 결과로 해석된다. 한편, 성별에 따른 상위 주제분야의 평균 피인용 횟수는 여성 연구자 약 32회로 높은 피인용 수치를 드러낸 반면, 남성 연구자 약 26회로 남성의 경우 상대적으로 적게 인용되는 것으로 나타났다.

후속연구

찾을 수 있다. 이를 통해 현재 시행중인 여성 과학기술 연구자의 인력 활용 정책의 성과를 파악하고 추후 국가R&D 인력 확보·배치를 위한 참고자료로 활용될 수 있을 것이다.
향후에는 이러한 점을 보완하여 연구개발 수행 과정에서 창출되는 다양한 종류의 연구 성과에 대한 비교 분석과 더불어 다양한 계량적 지표를 활용한 분석이 추가적으로 필요할 것이다.

참고문헌 (13)

J. R. Cole and H. Zuckerman, "The Productivity Puzzle: Persistence and change in Patterns of Publication of Men and Women Scientists," Advances in Motivation and Achievement, vol. 2, 1984, pp. 217-258.
H. Cho and Y. Kim, "Gendered Collaboration Network in Science and Technology Professions," The Korean Sociological Association, vol. 39, no. 6, 2005, pp. 119-158.
'Ministry of Science and ICT, "Report on the Status of Women in Science, Engineering & Technology" Annual Report, Feb. 2020.
C. Park, "Gender, Cohort, and Organizational Factor Effects on Scientific Research Outcomes: Focused on Biochemists," Korea J. of Population Studies, vol. 30, no. 1, 2007, pp. 97-124.
M. Kim, "Scientometric Analysis through Centrality Analysis of Graph for Linkage Relation of Keyword for Elder's Rehabilitation and Healthcare," J. of the Korea institute of electronic communication sciences, vol.14, no.2, 2019. pp.447-452.

원문보기 상세보기
Y. Koo, "Analysis on Big data, IoT, Artificial intelligence using Keyword Network," J. of the Korea institute of electronic communication sciences, vol.15, no.6, 2020. pp.1137-1144.
L. Guiso, F. Monte, P. Sapienza, and L. Zingales, "Culture, Gender, and Math," Science, vol. 320, no. 5880, 2008, pp. 1164-1165.

상세보기
S. J. Correll, "Gender and the career choice process: The role of biased self-assessments,." American j. of Sociology, vol. 106, no. 6, 2001, pp. 1691-1730.

상세보기
D. Jang, J. Yang, and Y. Choi, "Comparison of Research Funding Scale and Research Performance Between Male and Female Researchers," The Korean J. of Public Administration, vol. 18, no. 3, 2009, pp. 97-124.
P. V. D. Besselaar and U. Sandstrom, "Gender differences in research performance and its impact on careers: a longitudinal case study," Scientometrics, vol. 106, no. 1, 2016, pp. 143-162.

상세보기
Y. Xie and K. A. Shauman, "Sex Differences in Research Productivity: New Evidence about an Old Puzzle," American Sociological Review, vol. 63, no. 6, 1998, pp. 847-870.

상세보기
M. Lee and C. Lee, "Developments of Evaluation System for Qualitative Performance Measurement in Government-Supported Research Institute by Article Citation Method," J. of Korea technology innovation society, vol. 19, no. 4, 2016, pp. 768-798.
C. Park and B. Ku, "An Analysis of Distributed Lag Effects of Expenditure by Type of R&D on Scientific Production : Focusing on the National Research Development Program," J. of Korea Technology Innovation Society, vol. 19, no. 4, 2016, pp. 687-710.

저자의 다른 논문 :

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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