본 연구는 기존의 인용횟수를 기반으로 순위매김을 하던 방식과 달리 연도별 인용횟수증가율 (YCGR) 을 기반으로 하는 특정 방법으로 순위매김을 하여 추후의 인용가능성까지 아우르는 새로운 순위매김 방법론을 제안한다. YCGR 기반 순위매김은 논문의 인용횟수만을 적용하지 않고 총 인용문, 왼쪽경사, 출판연도, 피크연도 및 오른쪽경사와 같은 5 가지 개별인용 관련 변수의 평균값을 계산하여 순위를 정한다. 이 연구를 수행하기 위해 Scopus 데이터베이스를 이용하여 1996년에서 2016년까지 Walters와 Wilder가 발표한 문헌정보학 저널을 기반으로 삼아 가장 많이 인용된 논문 50편을 수집하였다. 이 논문들을 앞서 언급한 YCGR 측정요건들에 맞게 설정한 기울기를 측정하여 순위 매김을 하였다. 결과적으로 YCGR 순위는 논문이 추후 인용 받을 가능성의 정도를 반영하는 것으로 보이며 또한 문헌정보학에서 많이 인용된 논문들의 특징과 추세를 살펴볼 수 있는 대안적 기능도 제공했다. 더 많은 경험적 분석이 필요하지만 YCGR에 기반한 순위는 다양한 연구영역의 최다 인용된 논문들 가운데서 주목할 만한 논문을 찾는 데에도 유용하게 쓰여질 수 있을 것으로 보인다.
학술 문헌 원문에서 발견되는 인용문은 인용에 기초한 학술문헌 자동 요약, 리뷰 논문 자동 생성, 인용문 감성 분석, 인용문 기반 문헌 검색 등 다양한 학술 정보 서비스의 창출을 가능케 한다. 이러한 서비스가 가능하기 위해서는 원문 텍스트로부터 인용문의 자동 인식이 선행되어야 한다. 그러나 인용문의 인식은 인용 표지가 부착되지 않은 암묵 인용문의 존재로 인해 그 처리가 용이하지 않다. 영어의 경우 최근 이에 대한 연구가 집중되고 있으나 한국어 학술 문헌 내 인용문의 자동 인식 연구는 찾기 힘들다. 이 논문은 한국어 인용문을 자동 인식하는 규칙 기반의 방법을 제시하고 다양한 베이스라인 기법들과 인용문 인식 성능을 비교하였다. 제안된 방법은 테스트 셋 내 전체 암묵 인용문의 30%를 약 70%의 정확률로 인식할 수 있었다.
최근 Web of Science에 도입된 Eigenfactor지수와 논문 영향력 지수(Article Influence Score), 그리고 Scopus에 도입된 SJR 지수는 구글의 PageRank 알고리즘과 같은 네트워크 분석 방식의 인용지수이다. 국내 인용 색인 데이터베이스는 인용 링크가 외부로 향하는 비율과 자기 인용 비율이 높으므로 기존의 네트워크 인용 지수 산출 방식을 그대로 적용하기에는 어려움이 많다. 이 연구에서는 국내 인용색인DB에 대해서 대표적인 네트워크 인용 지수인 저널 페이지랭크를 시험적으로 측정해보고 국내 학술지의 상황을 고려한 개선방안을 모색하였다.
이 연구는 한국에서 SCIE 논문을 가장 활발하게 발표하고 있는 분야인 재료공학과 대학교수 449명이 2006년부터 2010년까지 발표한 SCIE 논문수와 피인용 횟수를 측정하고 이에 영향을 미치는 요인을 구체적으로 규명하고자 하였다. 연구 결과 논문수가 많은 교수가 피인용 횟수도 높은 것으로 나타나 외국의 선행연구 결과와 유사하였고, 논문수에 영향을 주는 요인은 교수의 직급, 출신학부, 재직 대학의 소재지일 수 있다는 것을 확인하였다. 피인용에 영향을 주는 요인으로 인적 특성 가운데 출신학부가 있었고, 환경적 특성으로 재직 대학의 소재지가 서울인지 지방인지에 따라 피인용 횟수에 뚜렷한 차이가 있음을 확인하였다. 장기적으로 국내 SCIE 논문의 피인용을 증진하기 위해서는 피인용을 촉발할 수 있는 기초 연구에 보다 많은 지원을 해야 하고, 대학과 연구비 지원기관의 연구성과 평가에 피인용 횟수도 포함시키는 등 평가방식도 보완할 필요성이 제기되었다.
학술지의 인용빈도를 특정하여 산출된 지수로 단일 논문의 영향력을 평가하는 것에 대한 비판으로 인해 단일 논문의 인용 영향력을 측정하는 인용지수에 대한 연구가 다양하게 시도되었다. 이 연구에서는 8개의 단일 논문 인용영향력 평가 지수를 살펴보고 KCI 논문 데이터베이스를 대상으로 각 인용지수의 분야별 편향성을 조사하여 보았다. 대상 지수는 단순 인용빈도, 페이지랭크, f-값, CCI, c-지수, 단일문헌 h-지수, 단일문헌 hs-지수, cl-지수였다. 분석결과 페이지랭크가 학문 분야별 균등성, 학문 분야 내에서 학술지별 균등성 영역에서 가장 편향성이 없는 것으로 나타났다. 반면에 단순 인용빈도는 특정 학문분야나 특정 학술지에 편향된 결과를 산출할 가능성이 높은 것으로 나타났다. KCI 데이터베이스에서는 논문의 단순 인용빈도만 제공하고 있는데, 분야별 균등성을 가장 잘 유지하는 지수인 논문 페이지랭크를 함께 제공할 필요가 있다. 아울러 인용한 문헌의 인용빈도만으로 산출이 가능해서 이용자의 검색 결과로부터 바로 산출할 수 있는 지역 네크워크 지수 중에서는 cl-지수가 가장 균등성을 잘 유지하므로 계산 과정과 서비스가 손쉬운 지수로 함께 제공하는 것도 검토해야 한다.
인용분석은 학자들의 연구실적 평가에 가장 많이 사용되는 방법 중 하나이지만 비평가들은 오늘날의 인용분석 자료와 방법론에 근본적인 문제가 있다고 주장한다. 전통적 인용분석 방식은 인용품질과 인용소음뿐만 아니라 언어, 시간, 문화와 같은 비수치적인 요소들을 고려하지 않아 단순하고 그릇된 평가를 가져올 수 있으며, 적용 범위가 각각 다르고 불완전한 인용 데이터베이스들은 충돌적인 인용분석결과를 초래하기 쉬울 수 있다. 이러한 문제들을 해결하려면 포괄적인 인용데이터를 다 방면과 다 방식으로 분석하는 새로운 인용분석연구가 필요하다. 본 논문은 Web of Science, Scopus와 Google Scholar를 비교 분석한 연구의 결과를 논의하며 기존의 인용분석 방법의 약점을 극복하기 위해 설계한 CiteSearch라는 프로토타입 시스템을 간략하게 설명한다.
본 연구는 국내 문헌정보학분야 유력 학술지간의 상호 인용관계를 바탕으로 영향지수, 즉시성지수, 피인용반감기, 자기인용비율을 밝히고자 하였다. 이를 위하여 2014년에 발행된 국내 문헌정보학 분야 학술지 4종의 학술논문 252건에서 인용한 인용문헌 9,329건을 대상으로 분석하였다. 그 결과 국내 주요 학술지의 인용문헌 비율은 한국도서관 정보학회지가 20.2%, 한국문헌정보학회지 19.1%, 한국비블리아학회지 18.8%, 정보관리학회지 17.0%의 순으로 나타나 국내 학술논문 생산에 주요 학술지 논문의 활용이 미미한 것으로 분석되었다. 또한 피인용반감기는 정보관리학회지가 4.25년, 한국문헌정보학회지가 5.87년, 한국도서관 정보학회지가 5.40년, 한국비블리아학회지가 3.57년으로 나타나 비교적 최신논문을 인용하고 있었으며, 영향력 지수는 0.47~0.67로 나타나 타 주제 분야 학술지에 비해 낮은 지수를 보였다.
과학기술 논문의 수준을 평가하고, 국내 학술지 및 기관간의 연구능력 비교 분석의 척도로 사용하기 위한 KSCI(Korean Science Citation Index : 한국과학기술인용색인) 구축 및 활성화를 위하여 XML을 기반으로 하는 모델을 설계하였다. KSCI 데이터베이스는 인용만 논문과 인용된 논문들 사이의 관계를 정의하고 논문을 작성한 저자들에 대한 인력DB의 구축과 연계를 통하여 구성되어진다. 이러한 과정에서 발생되어지는 표준화 과정과 데이터베이스간의 연계를 효율적으로 주진하고 효율적인 KSCI 데이터베이스를 구축하기 위한 XML 표준을 설계하였다. 첫째, 데이터베이스틀의 연계를 위한 모델을 설계, 둘째, 인용된 논문과 인용한 논문에서의 서지정보. 저널정보, 참고문헌정보에 대한 XML DTD를 정의 셋째, 저자와 공저자들에 대한 인력DB 구축을 위한 XML DTD를 정의하였다. 본 논문은 KSCI데이터베이스 구축을 통해서 데이터에 대한 상호 교환, 공동 활용을 보다 효율적으로 수행하고 안정적인 체제 구축을 고려하여 모델을 설계하였다.
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.
이 연구는 문헌정보 기반의 연구개발 기획 지원 서비스 발굴을 위해 SCI 학술지에 발표한 국내 바이오나노 분야의 논문을 인용한 논문들의 키워드를 기반으로 지식이전 행태를 분석하였다. 피인용 논문은 2004년, 2006년, 2008년에 발표한 논문 중 가장 인용빈도가 높은 바이오공정, 바이오센서, 바이오시스템 분야의 논문들을 대상으로 하였다. 인용한 논문들의 키워드 분석 결과, 바이오공정 분야는 바이오센서와 환경관련 분야로, 바이오센서 분야는 후각센서응용 분야와 면역증강응용 분야로, 바이오시스템 분야는 약물전달 및 암 진단 분야로 지식이 이전되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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