본 연구는 학술지를 이용한 동시인용분석을 통해 문헌정보학 분야의 지적구조를 분석하고자 하였다. Journal Citation Reports의 Journal Impact Factor를 바탕으로 선택한 문헌정보학 분야의 30개 학술지를 대상으로 조사된 동시인용 수치를 이용하여 네트워크 분석을 시행하였으며, 이 연구의 결과를 통해 어떤 학술지가 이 분야의 주요한(core) 학술지이며 그렇지 않은 학술지는 어떤 것들이 있는지 파악할 수 있다. 네트워크 분석을 통해 비교적 간단한 방법으로 얻어진 결과임에도 불구하고, 군집분석이나 다차원축적법 같은 통계적 접근법을 통한 대부분의 지적구조분석과 매우 유사한 결과를 보여주었다.
본 연구는 특허 인용 정보를 활용하여 국가연구개발사업의 특허를 평가할 수 있는 새로운 방법을 제시하였다. 이를 위해 가장 대표적으로 특허의 가치나 질을 나타내는 특허의 전방인용 수(피인용 수)를 활용하고, 특허 인용 네트워크에서 개별 특허가 얼마나 중요한 역할을 하고 있는지를 나타내는 네트워크의 중심성 지수를 활용하여 국가연구개발사업의 특허와 민간부문의 특허를 비교하였다. 분석 결과 국가연구개발사업의 특허는 특허의 특성과 출원인의 특성, 기술분야의 특성, 연도 효과를 통제하고도 전방인용 수, 연결중심성, 매개중심성, 페이지 랭크 모두 높은 것으로 나타났다. 즉, 국가연구개발사업의 특허는 민간부문의 특허에 비해 후행기술에 직접 더 많은 영향을 주며, 선행기술과 후행기술을 직접 연결한다. 또한 국가연구개발사업의 특허는 민간부문의 특허에 비해 기술의 효율적인 발전에 기여하며, 중요한 기술들을 연결하는 것으로 나타났다.
본 연구는 2018년부터 2022년까지 5년간 국내 문헌정보학 분야의 주요 학술지 4종의 논문을 분석하여 지식 커뮤니케이션 특징을 탐구하고 중요한 연구 주제와 핵심 저자들을 분석하였다. 연구 방법으로 한국학술지인용색인(KCI)에서 국내 문헌정보학 분야의 핵심 학술지 4종의 5년간 발표된 논문을 수집하여 선별하여 논문의 저자 데이터와 참고문헌의 데이터를 추출하였다. Netminer를 사용하여 문헌동시인용 분석과 저자동시인용 분석을 실행하여 네트워크를 시각화하였다. 분석 결과, 저자 간의 동시인용 쌍을 도출할 수 있었으며, 연구자 간의 동시인용빈도 분석을 통해 학문 분야의 지적구조 분석에서 복수 저자를 분석 대상에 포함하는 것이 중요함을 확인하였다. 또한 키워드 분석을 통해 논문 주제 간의 상관성을 확인하였으며, 문헌정보학 관련 연구가 '도서관, 디지털, 이용자, 서비스, 데이터' 주제를 중심으로 이루어지고 있음을 알 수 있었다.
지적 구조 분석을 위해서 계량서지적 자료를 시각적으로 표현하는 다양한 네트워크 형성 방식에 대해서 사례와 함께 각각의 특성을 살펴보았다. 동시인용을 비롯한 계량서지적 자료의 시각적인 표현은 지적구조의 분석에 있어서 매우 효과적인 방법으로 인식되어왔다. 시각화를 위해서는 전통적으로 다차원척도법이나 군집분석, 대응일치분석 등의 다변량통계 분석 기법이 사용되어왔다. 최근 들어 패스파인더 네트워크를 비롯한 새로운 네트워크 형성 기법이 전통적인 기법의 대체 도구로 제시되고 있으나, 사실상 네트워크의 형태로 지적 구조를 분석하는 것은 인용분석 연구의 초기부터라고 할 수 있다. 다양한 네트워크 형성 방식의 특성에 대해서 살펴봄으로써 계량서지적 분석을 활성화하는데 도움이 되리라고 기대한다.
본 연구에서는 기술문서의 인용 정보를 기반으로 직접인용과 간접인용을 고려하여 핵심 문서를 선별하였고 선별된 문서 간의 인용네트워크 트리(citation network tree)를 생성하여 기술진화 경로를 추출하고자 하였다. 활용 예시로 OLED(유기발광다이오드) 분야 특허데이터를 분석하여 핵심문서를 선별한 후 문서간 인용관계 트리 계보도를 생성하였고, 그 중 OLED 원천기술이 어떤 기술진화 경로를 통해 반도체 관련 기술로 전이되었는지 분석하였다. 다른 한편으로 그래핀(graphene) 분야 논문의 인용관계 트리 분석을 통하여 간접인용을 고려한 가중치 계산방법이 직접인용만을 고려한 피인용 회수 계산법보다 현실을 더 잘 반영함을 고찰하였다.
최근 들어 다양한 분야에서 딥러닝이 혁신적인 기계학습 기법으로 급속하게 확산되고 있다. 이 연구에서는 딥러닝 연구동향을 분석하기 위해서 자아 중심 주제 인용분석 기법을 변형하여 응용해보았다. 이를 위해 Web of Science에서 'deep learning'으로 탐색하여 검색된 문헌 중 소수의 씨앗 문헌으로부터 인용 관계를 통해 분석 대상 문헌을 확보하는 방법을 시도하였다. 씨앗 문헌을 인용하는 최근 논문들을 딥러닝 분야의 현행 연구를 반영하는 자아 문헌집합으로 설정하였다. 자아 문헌으로부터 빈번히 인용된 선행 연구들은 딥러닝 분야의 연구 주제를 나타내는 인용 정체성 문헌집합으로 설정하였다. 자아 문헌집합에 대해서는 공저 네트워크 분석을 비롯한 정량적 분석을 실시하여 주요 국가와 연구 기관을 파악하였다. 인용 정체성 문헌들에 대해서는 동시인용 분석을 실시하고, 도출된 문헌 군집을 인용하는 주요 키워드인 인용 이미지 키워드를 파악하여 주요 문헌과 주요 연구 주제를 밝혀내었다. 마지막으로 특정 주제에 대한 인용 영향력이 성장하는 추세를 반영하는 인용 성장지수 CGI를 제안하고 측정하여 딥러닝 분야의 선도 연구 주제가 변화하는 동향을 밝혔다.
본 연구는 명망성 지표(closeness prestige, input domain, proximity prestige)를 인용 네트워크 내에서 특정 노드의 영향력 측정을 위한 유용한 척도로 제안하는 것을 목적으로 한다. 명망성 지표의 영향력 측정기준에 대해 알려진 바가 없으므로 본 연구는 이 세 개의 명망성 지표와 다른 영향력 지표를 비교하고자 한다. 무방향 네트워크의 중심성 지표와 유사하게 명망성 지표는 유방향 네트워크에서 특정 중심 노드들을 차별화 시켜준다. 저자 인용 네트워크에서 수행된 상관분석과 주성분분석을 통하여 본 연구는 기존 영향력 지표와 차별된 명망성 지표만의 측정기준을 발굴하였다. 세 개의 무방향 네트워크 중심성 지표와 더불어 단순인용수, h-index, PageRank를 본 연구에서 제시한 명망성 지표와 비교하였다. 이러한 명망성 지표는 기존 영향력 지표와는 차별화된 영향력을 측정하고 있다는 결과를 도출하였으며 명망성 지표는 간접적인 영향력을 기존의 다른 영향력 지표는 직접적인 영향력을 반영한다.
과학 기술의 발전은 사회를 급격하게 변화시켜 왔다. 특허 자료 분석은 현대 과학 기술의 흐름을 이해하고 미래 유망기술을 예측할 수 있게 한다. 본 연구에서는 기술의 동향을 파악하고자 1985년과 2012년 사이에 미국 특허청에 등록된 특허를 중심으로 특허 인용 네트워크를 분석한다. 주요 기술군을 파악하기 위해 PageRank 알고리즘 외에 다양한 중심성 지표를 이용하고, 통계적 네트워크 모형을 통해 유사한 기술들의 군집을 찾아내고자 한다.
최근 일부 계량서지학 연구에서 사회 네트워크 분석 분야의 도구인 중심성 분석 기법을 도입하려는 시도가 나타나고 있다. 그런데 사회 네트워크를 대상으로 개발된 중심성 척도는 노드간 연결에 대한 가중치를 반영하지 않는 단점이 있다 이 연구에서는 가중 네트워크인 계량서지적 자료에 대해서 중심성을 분석할 수 있는 새로운 척도를 네 가지 제시하였다. 제안된 척도의 유용성을 검증하기 위해서 저자동시인용 네트워크. 용어 동시출현 네트워크, 웹사이트 동시링크 네트워크의 세 가지 실제 자료에 대해서 중심성 분석을 수행하였다. 분석 결과에서는 제안된 중심성 척도가 계량서지적 네트워크를 대상으로 개별 노드의 입지와 영향력을 파악하는데 있어서 매우 유용함이 확인되었다
양질의 논문을 생산하고 자신의 논문이 저명한 학술지에 게재되어 보다 큰 영향력을 가지는 것은 모든 연구자들이 원하는 바라고 할 수 있다. 이 논문은 사회연결망분석을 통해 행정학과 정책학 분야의 일반학술지 9개를 선정하여 네트워크를 구성하고 이 9개 학술지들 간의 상호인용분석을 통해 각 학술지들이 네트워크상에서 가지는 영향력을 분석하였다. 네트워크상에서의 영향력에 대해 각각 의미하는 바가 다른 연결중심성, 베타중심성, 고유벡터중심성의 3개 중심성지수를 통해 분석한 결과 한국행정학보가 행정학과 정책학분야를 통틀어 가장 큰 영향력을 가지는 학술지로 나타났고 한국정책학회보가 그 뒤를 이었다. 그리고 중심성지수의 선택이 달라질 때 마다 학술지들이 가지는 영향력 순위가 달라지는 경향을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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