딥러닝 연구동향에 대한 계량서지적 분석을 자아 중심 주제 인용분석 기법을 활용하여 시도하였다. 이를 위해서 Web of Science에서 'deep learning'으로 검색된 인용빈도 상위 15건의 논문을 핵심 논문으로 삼고, 이들 핵심 논문 15편을 인용한 논문 집합을 자아 문헌집합으로 삼았으며, 자아 문헌집합들이 인용한 주요 문헌들을 인용 정체성 문헌집합으로 설정하였다. 인용 정체성 문헌집합에 대해 동시인용분석을 실시하여 주요 문헌, 주요 연구 주제를 파악하고, 영향을 끼친 주요 선행 연구를 파악해보았다.
본 연구의 목적은 전문도서관인 공무원교육원 도서관의 공동수서정책을 위해 이용자의 요구를 인용문헌분석을 통해 파악하고자 하였다. 이을 위해 3개 공무원교육원의 주이용자인 장기교육생의 인용문헌을 자료의 유형분석, 자료의 최신성 분석, 인용문헌수 분석, 외국문헌 이용현황과 핵심자료를 파악하고자 하여 공무원교육원 도서관의 공동수서정책에 반영하고자 하였다. 그 결과 형태별로는 연구보고서의 인용율이 가장 높았으며, 평균인용건수를 분석한 결과, 교육수료보고서의 1인당 평균인용건수는 29.42권으로 조사되었다. 발행시기별로 분석한 결과, 출판 후2${\sim}$5년 내의 자료를 40.6%로 가장 많이 인용하는 것으로 조사되었으며, 언어별 분석 결과, 국내서로 기술된 문헌의 인용율은 90.1%로 조사되었다. 핵심자료를 파악한 결과 단행본의 최대 피인용문헌빈도(3회 이상)는 155권 이었으며, 학술지는 112종, 통계자료는 34권이었다.
이 연구는 최근 발표된 단일 문헌에 대한 인용 영향력을 측정하는 여러 인용 지수에 대해서 각 지수의 특성과 지수 간 관계를 살펴보는 것을 목적으로 한다. 분석 대상 인용 지수로는 페이지랭크, SCEAS Rank, CCI, f-값, 단일 논문 h-지수의 다섯 가지와 h-지수를 변형한 세 가지 지수를 더하여 8가지를 포함하였다. 우선 단일 문헌에 대한 인용 영향력을 측정하는 다섯 가지 인용지수에 대해서 살펴보고 단일문헌 h-지수를 변형한 단일문헌 $h_S$-지수, h1-지수, $h_S$1-지수의 세 가지를 추가로 제안하였다. 각 인용 지수의 특성을 파악하기 위해서 국내 인용 데이터베이스인 KSCI 데이터베이스를 대상으로 실제 네트워크 인용 지수를 측정해보았다. 상관관계 분석과 군집분석을 수행하여 8가지 인용 지수 사이의 관계를 분석한 결과, 유사한 측정 행태를 보이는 인용 지수 군을 파악할 수 있었다. 또한 인용빈도 요인과 각 인용 지수 간의 상관관계 분석을 통해서 각 지수의 특성을 설명하였다. 마지막으로 인용 지수의 적용을 위한 고려사항과 후속 연구 방향을 제안하였다.
이 연구는 자아 인용분석 기법을 적용하여 국내 문헌정보학 4개 학회지의 자아 인용정체성을 분석·비교하여 제시하였다. 자아 인용정체성이란 특정 연구자가 빈번하게 인용하고 있는 저자집합을 파악함으로써 그 학문적 정체성을 분석한 것을 의미한다. 이 연구에서는 분석단위를 국내 문헌정보학 주요 학회지로 정하고 참고문헌들(references)을 분석하여 저널 자아 인용정체성을 비교하여 제시하였다. 이를 위해 2012년부터 2022년 9월까지 발행된 국내 문헌정보학 분야의 4개 학회지 - 『한국문헌정보학회지』, 『한국비블리아학회지』, 『한국도서관·정보학회지』, 『정보관리학회지』의 발행논문 서지정보와 수록된 참고문헌 정보를 자동수집하였다. 분석결과, 저널당 피인용횟수(CCR), 자기인용비율(SCR), 저널동시인용 분석 등을 통해 4개 학회지 모두 대체적으로 내부정보에 대한 충성도가 높은 것으로 나타났고, 정보관리학회지가 4개 학회지 중에서 가장 다양한 인용저널을 포함하는 것으로 분석되었다. 그리고 4개 학회지는 모두 자아를 제외한 3개 학회지와 JASIST가 저널 인용정체성에 포함되는 것으로 나타났다. 마지막으로 한국도서관·정보학회지가 가장 고유한 인용 네트워크 구조를 가지는 것으로 나타났다.
본 연구는 인용 네트워크 분석을 통해 국내 문헌정보학 분야의 주요 학술지간의 인용관계를 살펴보고자 하였다. 이를 위해 한국학술지인용색인에 기재된 국내 문헌정보학 분야 4개 학술지의 논문 4,471편과 이 논문들을 인용한 18,424건의 인용정보를 수집하여 학술지간 인용네트워크 분석을 수행하였다. 문헌정보학 분야에서 인용을 가장 많이 받았던 학술지는 한국문헌정보학회지로, 한국문헌정보학회지의 주요 연구주제들이 인용을 통해 문헌정보학 내부 연구 분야에 영향을 주고 있는 것으로 나타났다. 한국문헌정보학회지와 한국도서관·정보학회지의 상호인용이 많았으며, 정보관리학회지의 연구주제 중 연구동향분석이나 지적구조분석과 관련된 연구들이 문헌정보학 이외의 분야로부터 많은 인용을 받아, 문헌정보학 외부의 영역에 영향을 미치고 있는 것으로 파악되었다.
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.
본 논문은 계량서지 학적 연구 방법론을 국내 통계학분야에 적용해 봄으로써 국내 통계학자들의 연구 활동 및 통계학분야의 학문적 속성을 수량학적으로 파악하는데 목적을 두고 저자의 생산성 및 인용 문헌을 분석하였다. 분석 대상 문헌으로는 [정기간행문 기사색 인] 1945-1986년호에 수록되어 있는 통계학관련 학술 논문 총 648편의 출판 문헌과 [통계학 연구] 1975-1986년호에 수록된 논문 137편에 인용된 1,171편의 인용 문헌을 선정하였다. 본 논문의 분석 결과 다음과 같은 주요한 사실을 발견하였다. 10 Lotka 법칙을 통한 통계학 저 자의 생산성 분석에서 Lotka의 상수 $\alpha$=2의 수정없이도 Lotka 법칙이 적용됨을 입증하 였다. 2) Bradford 법칙의 Brookes의 그래프적 분석법을 통계학 저자의 생산성에 적용하여 통계학분야의 국내 핵심 저자 17명을 선정하였다. 3) 통계학 인용 문헌의 형태별 분석 결과 잡지가 62.43%, 단행본이 27.07%, 기타 자료가 10.50%로 나타났으며, 언어별 분석 결과 영 어 자료가 96.07%, 한국어 자료가 2.65%, 기타어 자료가 1.28%로 나타났다. 4) Bradford 법 칙의 Brookes의 그래프적 분석법을 통계학 인용 저자의 생산성에 적용하여 통계학분야의 핵심 인용 저자 20명을 선정하였다. 5) Brookes의 이용율 감소 법칙을 적용하여 통계학분야 의 인용 문헌의 이용율 감소 현상을 측정한 결과 이용율 감소 인자는 0.917이며 반감기는 7.987년으로 나타났다. 6) Bradford 법칙의 Brookes의 그래프적 분석 방법을 적용하여 통계 학 인용 문헌의 잡지내 분포를 분석한 결과 S값이 0.566인 Zipf 분포를 이루었다. 7) 통계학 분야에 인용된 잡지를 발행국별로 분석한 결과 미국 자료가 74.28%, 영국 자료가 17.24%, 한국 자료가 4.10%, 기타국 자료가 4.38%로 나타났으며, 주제별로 분석한 결과 주제 자기 인용도는 43.77%, 타 주제에의 의존도는 56.23%로 나타났다.
White가 제안한 자아 중심 인용 분석은 연구자를 대상으로 다면적인 분석을 가능하게 하는 방법이다. 이 연구에서는 자아 중심 인용 분석을 연구자 단위가 아닌 연구 주제에 대한 분석으로 응용하는 자아 중심 주제 인용 분석 기법을 제안하고, 시험적으로 폭소노미 주제의 연구문헌 집단에 응용하여 관련 연구의 핵심 문헌들과 주요 적용 이론을 반영하는 인용 정체성과 인용 이미지를 파악해보았다.
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.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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