• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2011.08a
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• pp.29-34
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• 2011

최근 인용 네트워크 분석을 통해서 단일 문헌의 인용 영향력을 측정하려는 시도가 다양하게 전개되고 있다. 널리 알려진 PageRank를 보완하려는 일부 시도와 함께 h-index를 단일 문헌의 인용 영향력 측정에 적용한 단일문헌 h-index도 제안되었다. 이 연구에서는 Web of Science에서 검색한 계량정보학 분야 문헌집합을 대상으로 여러 측정 방식의 특징을 비교해본 후, 새로운 인용지수 2종을 제안하였다. 제안한 인용지수는 PageRank처럼 전역 네트워크 분석 방식인 지수 1종과 h-index처럼 지역 네트워크 분석 방식인 지수 1종으로서 상황에 따라 선택하여 사용할 수 있다.

• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.54 no.4
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• pp.221-238
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• 2020

This study aims to investigate the scholarly communications and citation influences in library and information science field by conducting journal citation network analysis. For data collection, four major journals in library and information science field were chosen and 4,471 of research papers and 18,424 of citation records were collected from Korean Citation Index. The results show that Journal of the Korean Society for Library and Information Science was the most influential journal with highest citation in LIS fields, while Journal of the Korean Society for Library and Information Science Management influenced other research fields.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.13 no.1 s.49
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• pp.52-62
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• 1998

본 고에서는 도서관의 문헌제공 서비스 차원에서 연구되고 있는 프로젝트와 전자 문헌전달 시스템의 프로토타입을 조사, 분석하였다. 전자 문헌전달 시스템이란 출판사나 도서관에서 기존의 인쇄물 출판 및 배포를 낭가하는 전자적인 방법, 즉 비디오텍스, 전자우편, 온라인 네트워크 및 CD-ROM 등을 통해 이용자에게 필요한 정보를 전달하는 시스템을 뜻한다. 현재 활용가능한 전자 문헌전달 시스템을 중심으로 그 이용 및 접속방법, 제공가능한 문헌의 형태, 서비스 제공에 필요한 기술적 장비와 네트워크에 관련된 요구사항 그리고 주제분야 및 비용 등에 관한 사항들을 중점적으로 조사하였다.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2013.08a
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• pp.11-14
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• 2013

본 연구의 목적은 바이오인포매틱스 분야의 회색문헌과 백색문헌의 초록을 대상으로 단어 동시출현(word co-occurrence)네트워크 분석을 통해 해당 분야의 연구 동향을 비교 분석하고자 하였다. 이를 위해 2010년부터 2012년까지 발표된 회색문헌인 회의자료(proceeding)와 백색문헌인 학술논문(journal article)의 초록을 SCOPUS, IEEEXplore, Microsoft academic search에서 수집하였다. 단어 동시출현 네트워크를 분석한 결과 회색문헌의 주요 연구는 분석도구 및 방법으로, 백색문헌의 주요 연구는 바이오인포매틱스의 주요 연구대상인 유전자 발현, 단백질 서열 및 구조 등으로 나타났다.

• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.45 no.2
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• pp.119-143
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• 2011

This study identifies the characteristics of recent citation-based indicators for assessing a single paper in the context of their co-relationships. Five predefined indicators were examined with three variants of h-index which are convened in this study; the formers are PageRank, SCEAS Rank, CCI, f-value, and single paper h-index and the latters are $h_S$-index, h1-index, and $h_S$1-index. The correlation analysis and cluster analysis were performed to group the indicators by common characteristics, after which the indicators were calculated with the dataset from KSCI DB. The results show statistical evidence that distinguishes h-index type indicators from others. The characteristics of the indicators were verified with citation frequency factors using correlation analysis. Finally, the implications for applications and further studies are discussed.

• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.23 no.1
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• pp.28-36
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• 2017

After the genome projects of the 90s, a vast number of gene studies have been stored in online databases. By using these databases, several biological relationships can be inferred. In this study, we proposed a method to infer disease-gene relationships using title and body in biomedical text. The title was used to extract hub genes from data in the literature; whereas, the body of the literature was used to extract sub genes that are related to hub genes. Through these steps, we were able to construct a local gene-network for each report in the literature. By integrating the local gene-networks, we then constructed a global gene-network. Subsequent analyses of the global gene-network allowed inference of disease-related genes with high rank. We validated the proposed method by comparing with previous methods. The results indicated that the proposed method is a meaningful approach to infer disease-related genes.

• Information and Communications Magazine
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• v.29 no.5
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• pp.50-61
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• 2012

1970년대 해상 재난에 처음 도입된 이후 최적화 모형은 재난 대응 물류 문제에 효과적으로 활용되었다. 문헌 연구 기법을 이용하여 본 논문은 재난대응 물류 분야의 최적화 모형을 검토하였다. 재난대응 활동은 재난 발생 이전과 이후로 구분하여 검토할 수 있다. 사전 활동으로 긴급 대피, 위치 선정, 비축품 관리 등을 고려할 수 있으며, 사후 활동은 복구품 배분, 비축품 조정 등을 포함한다. 이와 같은 재난대응 활동과 관련하여 물류 문제를 네트워크 구성과 공급계획으로 구분하여 문헌연구를 수행하였다. 모형의 형식과 의사결정 사항을 중심으로 문헌을 체계적으로 조사하고 분석하였다. 문헌조사 분석결과를 기반으로 향후 자율적 대응이 가능한 재난대응 물류 구조를 구성하기 위한 연구 주제를 제시하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2024.01a
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• pp.459-461
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• 2024

본 논문은 국내 정보보안 분야 학술 연구에서 참고문헌 인용행태를 파악하고자 해당 분야 대표 학술지의 인용문헌 현황 및 패턴을 분석하였다. 실험데이터는 "정보보호학회논문지"를 대상으로 수록된 모든 논문과 참고문헌 정보를 수집하고 개별 학술지 및 학술대회의 식별 과정을 통해 구축하였다. 이를 기반으로 참고문헌 현황, 인용나이 통계 분석 결과와 동시출현네트워크 (학술지 및 학술대회)의 생성을 통한 네트워크 중심성 및 시각화 지도를 제시하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2006.10e
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• pp.89-97
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• 2006

과학기술 문헌에 대한, 정확한 인용 정의의 제공을 위해서는 인용 관계를 구성하는 인력에 대한 동명이인 문제가 우선적으로 해소되어야 한다. 본 논문에서는 정확한 저자 중심의 인용 관계 및 네트워크를 구축하기 위해 URI(Universal Resource Identifier)를 이용하는 방법을 제안한다. 본 연구의 특징은, 지속적으로 추가되고 갱신되는 인용 정보를 일관성 있게 유지하고 정확한 문헌으로의 접근성을 보장하기 위해, 시맨틱웹 기술의 하나인 URI를 문헌과 저자에 적용하여 저자 중심 인용 관계 및 네트워크를 구축한다는 것이다. 실험에서는, 국내 학술대회 발표 논문들로부터 2,872개의 저자 중심 인용 관계 쌍을 추출하였고, 이를 바탕으로 구축한 저자 인용 네트워크에서는 135개의 인용 네트워크 그룹을 발견할 수 있었다. 본 연구의 결과는 향후 국가과학기술인력 종합정보시스템에서 제공하는 인력 DB 및 과학기술정보 포털서비스인 YesKiSTi와의 연계를 통하여 새로운 개념의 다양한 연구자 네트워크 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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• v.32 no.2
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• pp.149-169
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• 2021

As collaboration of research is increasing in social science, this study aims to investigate the changes in patterns of research collaboration in the field of library and information science, over the years from 2002 to 2020. The data used for this study were collected from four major journals in the field to analyze the frequency of co-authored research articles by journals and by institutions that all authors were associated with. Also, the institutions data were used to build a co-authorship network, which produced various indices including TBC (Triangle Betweenness Centrality) that showed which institutions were more central than others in the network. The result shows the number of co-authored articles were constantly increasing in all journals, and some institutions, mostly universities, showed the higher centrality scores than others and the range of collaboration were also expanded.