[논문]인용·피인용 구절을 이용한 다주제 인용 분석 서비스 방법 연구

정한민; 김태홍

doi:10.5392/jkca.2021.21.10.011

[국내논문] 인용·피인용 구절을 이용한 다주제 인용 분석 서비스 방법 연구
Study of Multiple Topic Citation Analysis Service Method Using Citing and Cited Phrases 원문보기

한국콘텐츠학회논문지 = The Journal of the Korea Contents Association, v.21 no.10, 2021년, pp.11 - 20

정한민 (한국과학기술정보연구원 융합서비스센터) , 김태홍 (한국한의학연구원 한의약데이터부)

초록
AI-Helper

인용 및 피인용 구절 분석은 정보 검색 위주의 단순 학술정보 서비스를 고도화시킬 기회를 제공한다. 그렇지만, 대부분의 연구가 커뮤니티, 연구자, 논문 간 인용 지수 중심의 분석에 초점을 맞추고 있어, 인용 구절 분석에 기반한 인용 기반 논문 정보 서비스를 제공하기에는 어려움이 있다. 본 연구는 "딥러닝", "그린에너지", "노령화"라는 세 개의 주제를 대상으로 논문 내 인용 구절 분석을 수행하고, 피인용 논문의 인용 특성을 구조적으로 설명한다. 이를 위해 구글 스칼라를 통해 각 주제에서 가장 많이 인용된 피인용 논문 각 네 편과 모든 인용 논문들을 수집하였으며, 이들을 대상으로 인용 유형 비율 분석과 인용 확산 분석을 수행하는 방식으로 피인용 논문 특성을 파악하고, 정보 서비스에 어떻게 반영할 수 있는지를 논하였다. 본 연구를 기반으로 다양한 인용 분석 연구와 정보 서비스가 개발될 수 있기를 기대한다.

Abstract ▼ AI-Helper

The analysis of citing and cited phrases provides an opportunity to enhance search-centric academic information services. However, most current studies focus only on citation analysis among academic associations, researchers, and articles, making it challenging to develop higher citation-based information services. This study proposes citation analysis service methods using citing and cited phrases. First, to verify the feasibility of suggested services, we have collected the most highly cited articles with specific domain terms and followed their citing relationship; after that, we found formal citation types and ratios in the original articles. And we conducted structural analysis, especially with three topics, "Deep Learning," "Green Energy," and "Aging," and then structurally illustrates the citation characteristics of related articles. Finally, we collected four most cited articles and all their citing ones for each subject from Google Scholar and analyzed the ratio of citation types and citation spread. We hope that various citation analysis studies and information services can be further developed based on our discussion for designing better information services.

주제어

표/그림 (12)

그림 그림 1. ScienceOn Article Timeline 서비스
표 표 1. Citation Types
표 표 2. Example of Citing Phrases Analysis- 논문명: "합성곱 신경망을 이용한 언어장애인용 문장 인식"[12]
그림 그림 2. "딥러닝" 키워드의 인용 문헌의 인용 유형 비율 비교 결과(A: [8], B: [9], C: [10], D: [11])
그림 그림 3. "딥러닝" 키워드의 인용 구절과 비율 분석(왼쪽: 논문 A, 오른쪽: 논문 B)
그림 그림 4. "딥러닝" 키워드의 인용 확산 분석(왼쪽: 인용 빈도, 오른쪽 : 새로운 분야의 인용 출현 빈도)
그림 그림 5. "그린 에너지" 키워드의 인용 문헌의 인용 유형 비율 비교 결과(A: [12], B: [13], C: [14], D: [15])
그림 그림 6. "그린 에너지" 키워드의 인용 확산 분석(왼쪽: 인용 빈도, 오른쪽 : 새로운 분야의 인용 출현 빈도)
그림 그림 7. "Green Energy" 키워드의 Google Trends 검색 히스토리 (2004~2020)
그림 그림 8. "노령화" 키워드의 인용 문헌의 인용 유형 비율 비교 결과(A: [18], B: [19], C: [20], D: [21])
그림 그림 9. "노령화" 키워드의 인용 확산 분석(왼쪽: 인용 빈도, 오른쪽 : 새로운 분야의 인용 출현 빈도)
그림 그림 10. "Deep Learning" 키워드의 인용 구절(왼쪽)과 인용된 구절(오른쪽) 워드 클라우드 비교 결과

AI 본문요약
AI-Helper

문제 정의

본 연구는 여기에서 한발 더 나아가 논문 내 인용 구절 분석을 통해 피인용 논문의 인용 특성(예. 인용 부분, 인용 이유, 인용 유형 등)을 구조적으로 제시할 수 있는 피인용 논문을 위한 정보 서비스 설계 가능성을 파악하고자 한다.
본 연구는 콘텐츠 내에서 인용-피인용 관계 분석을 통한 새로운 논문 정보 서비스 연구에 목적을 두고 있다.
본 연구에서는 범용 학술정보 서비스에 적용을 목표로 인용 정보의 세분화된 분석을 통해 새로운 인용 정보 분석 서비스의 가능성을 확인하고, 이를 통해 차세대 인용 분석 서비스의 기반으로 활용하고자 한다. 즉, 커뮤니티 수준보다 한 단계 더 깊이 들어간 논문 수준의 서비스가 ‘논문 타임라인’이라면, 본 연구는 원문 내 구절(Phrase) 수준으로 한 단계 더 깊이 들어가서 인용 특성을 분석하는 데 초점을 맞추고 있다.
본 연구는 여기에서 한발 더 나아가 논문 내 인용 구절 분석을 통해 피인용 논문의 인용 특성(예. 인용 부분, 인용 이유, 인용 유형 등)을 구조적으로 제시할 수 있는 피인용 논문을 위한 정보 서비스 설계 가능성을 파악하고자 한다.

대상 데이터

제안 서비스의 개념 검증 및 타당성 분석을 위한 데이터는 대표적인 학술정보 검색엔진인 구글 스칼라 서비스(https://scholar.google.com/)를 통해 분석 데이터를 선별하였다. 상세한 분석 대상 데이터 선별 과정은 다음과 같다.
com의 Publish or Perish를 활용하여 해당 키워드의 1차 검색 결과(상위 100개 논문)를 크롤링하였다. 크롤링 결과 중 10회 이상 인용된 논문을 본 연 구의 분석 대상으로 선정하고 대상 피인용 논문과 인용 논문과의 관계 및 특성 분석을 수행하였으며, 2장에서는 서비스의 개념 검증 및 타당성 분석을 위해 저자의 이해도가 높은 3가지 키워드에 대한 구조적 분석을 기술한다.

데이터처리

예를 들어 “수소에너지 활용을 위한 재생에너지 저장·변환 기술”은 “그린 에너지”로 변경하였다. 수정된 10개의 키워드를 대상으로 구글 스칼라 검색을 수행하였으며 Harzing.com의 Publish or Perish를 활용하여 해당 키워드의 1차 검색 결과(상위 100개 논문)를 크롤링하였다. 크롤링 결과 중 10회 이상 인용된 논문을 본 연 구의 분석 대상으로 선정하고 대상 피인용 논문과 인용 논문과의 관계 및 특성 분석을 수행하였으며, 2장에서는 서비스의 개념 검증 및 타당성 분석을 위해 저자의 이해도가 높은 3가지 키워드에 대한 구조적 분석을 기술한다.

후속연구

본 연구는 새로운 인용 분석 서비스 개발을 위한 가능성 검증의 첫 번째 단계로, 소규모 주제에 한정되는 한계를 지니고 있어, 앞으로 공학 분야뿐 아니라 인문 및 사회, 의료 분야를 포괄하는 다양한 분야별 적용 가능성을 확장 검토할 필요가 있다.
피인용 논문 C는 ‘특징’, ‘데이터’, ‘시각화:실험’, ‘사실:연구’가 고르게 분포하는 패턴을 보여주고 있는데, 인용 논문들의 인용 목적이 다양한, 해당 주제의 대표적인 선구적 연구 내용을 담고 있는 것으로 해석할 수 있다. 이는 A와 D보다 단순 사실의 인지 이상으로 인용 논문들의 연구에 더 큰 영향을 미친 연구에서 나타날 수 있는 인용 유형으로 판단되며, 추후 연구의 영향력을 비교 분석하는 데 도움이 될 것으로 판단한다.
향후 연구로는 대규모 인용 논문 집합을 대상으로 자동 인용 구절 추출 및 분석을 구현하고, 새로운 정보 서비스 모델을 개발할 예정이다.

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정한민, 김태홍, 최희석 "인용 구문 분석을 통한 피인용 논문 정보 서비스 설계," 한국정보처리학회 학술대회논문집, Vol.27, No.2, pp.743-744, 2020.

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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