이상적 저자-망은 그 노드가 저자를 표현하도록 정의된다. 그러나 실제 자동 생성되는 대부분 저자망의 노드는 저자명을 저자 식별자로 사상시키는 어려움으로 인해 단순히 저자명으로 표현된다. 실 세계 저자를 표현하기 위해 이처럼 저자명을 사용하여 저자망을 구성하는 것은 서로 다른 동명 저자들이 하나의 저자명 노드로 병합됨으로 인해 저자망의 특성을 왜곡하는 문제가 발생한다. 이 연구는 공저 관계에 의존하여 저자명이 갖는 중의성을 해소하고 저자 노드로 구성된 저자망을 자동 생성하는 알고리즘을 제시한다. 공저자 자질의 특성상 이 알고리즘은 과소군집오류를 희생하면서 과다군집오류를 최소화하는 군집 결과를 만든다. 실험에서는 한글 동명 저자명이 출현한 실제 서지레코드 집합을 대상으로 알고리즘의 적용 결과를 제시한다.
본 논문은 다양한 저자특성이 '정보과학' 분야 국제 학술대회 논문의 인용 수에 끼치는 영향을 연구하였다. 논문 인용수의 변화와 관련이 깊은 요소들을 조사, 분석하는 계량서지학 연구는 학술지 논문에 편향되어 있으며 국제 학술대회 논문을 표본으로 삼는 연구는 아직 초기 단계이다. 더욱이 저자특성과 학술대회 논문의 인용 수를 연관하여 조사한 연구는 극히 드물다. 기존 연구에 따르면 저자 특성이 인용지수에 끼치는 영향력은 학문 분야에 따라 상당한 차이가 있다. 따라서 저자의 다양한 특성이 '정보과학' 분야 학회 논문에 얼마나 영향을 끼치는지 별도로 조사할 필요도 있다. 본 연구는 1,957편의 '정보과학' 관련 학술대회 논문과 여덟 가지의 저자특성을 조사하였다. 특히 논문 출간 당시의 여러 저자 특성이 앞으로 해당 학회 논문이 얻게 될 인용 수를 얼마나 예측할 수 있는지를 중점적으로 조사, 분석하였다. 그 결과로, 저자의 논문출간 경험치를 나타내는 특성이 유의미한 영향력이 있었고 그 중에서도 주저자의 논문 출간 연력과 직책, 공저자의 논문 수에 따라 인용수가 변화하였다. 하지만 저자 간의 협력 정도를 나타내는 특성은 영향력이 없었다.
학술 정보에서 저자는, 실세계의 한 저자가 형태적으로 둘 이상의 저자명으로 출현할 수 있으며, 서로 다른 저자들이 동일한 저자명을 공유하기도 한다. 이는 각각 학술 정보에 대한 검색 및 탐색에 있어, 재현율과 정확률을 저하시키는 요인이다. 이 연구에서는 후자에 해당하는 저자의 동명이인 문제에 있어, 그 중의성 해소를 위한 자질의 특성에 집중하고자 한다. 최근까지, 저자 식별을 위한 자질로, 공저자, 논문 제목, 게재지명과 같은 서지 내적 자질과, 논문 원문 텍스트로부터 획득되는 전자메일주소, 소속기관, 논문의 토픽 등과 같은 서지 외적 자질이 사용되어 왔다. 그러나, 이러한 자질들이 저자 식별에 미치는 영향에 대한 비교 분석 연구는 찾아 보기 힘들다. 이 연구에서는, 한글 저자명에 대해 원문과 연계된 대용량 저자 식별 평가 셋을 구축하여, 동명 저자 중의성 해소에 있어 다양한 자질들의 특성을 비교한다.
이 연구는 KCI 색인 학술논문들을 대상으로 피인용 최상위 수준의 논문들을 추출하여, 그들의 서지적 특성을 파악하는 것을 목적으로 하였다. 피인용이나 상위 논문들에 대한 기존의 분석과 달리 논문들의 서지적 요소를 중심으로 그것의 특성을 분석하였다. KCI에서 수집한 사회과학의 17개 분야 3,453편의 논문을 대상으로 하였고, 분석을 위한 서지적 요소는 저자, 소속기관, 발행년, 학술지, 피인용수이다. 분석결과로 나타나는 주요한 서지적 특성은 다음과 같다. 첫째, 단독저자와 공동저자의 비율, 공동저자의 수에서 차이가 났다. 저자들은 주로 단독저자 또는 2인 공동저자였다. 대체로 1건의 논문 저자비율이 높게 나타났다. 둘째, 소속기관 유형의 대부분은 대학이며, 각 분야별 저자들을 보유한 기관의 수에 차이가 났다. 그리고 저자의 소속기관의 등장빈도에서는 불균등 현상이 나타났다. 분야별로 우수한 연구기관과 저자들의 수가 달랐다. 셋째, 2018년을 기준으로 해서 발행 후 피인용 최상위 논문이 되는 경과년수는 평균 11년으로 나타났다. 넷째, 수록 학술지의대부분은 KCI 등재학술지이며, 학술지의 영향력은 피인용 최상위 논문의 영향요인이 되지 않았다. 다섯째, 분야에 따라 피인용수에 차이가 나타났다. 이 연구는 사회과학 분야 피인용 최상위 논문들의 서지적 특성을 파악한 것에 의의가 있다.
학술 정보에서 저자는, 실세계의 한 저자가 형태적으로 둘 이상의 저자명으로 출현할 수 있으며, 서로 다른 저자들이 동일한 저자명을 공유하기도 한다. 이는 각각 학술정보에 대한 검색 및 탐색에 있어, 재현율과 정확률을 저하시키는 요인이다. 이 연구에서는 후자에 해당하는 저자의 동명이인 문제에 있어, 그 중의성 해소를 위한 자질의 특성에 집중하고자 한다. 최근까지, 저자 식별을 위한 자질로, 공저자, 논문 제목, 게재지명과 같은 서지 내적 자질과, 논문 원문 텍스트로부터 획득되는 전자메일주소, 소속기관, 논문의 토픽 등과 같은 서지 외적 자질이 사용되어 왔다. 그러나, 이러한 자질들이 저자 식별에 미치는 영향에 대한 비교 분석 연구는 찾아보기 힘들다. 이 연구에서는, 한글 저자명에 대해 원문과 연계된 대용량 저자 식별 평가 셋을 구축하여, 동명 저자 중의성 해소에 있어 다양한 자질들의 특성을 비교한다.
최근 악성코드를 활용한 APT(Advanced Persistent Threat) 공격의 수가 점차 증가하면서 이를 예방하고 탐지하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 공격들은 공격이 발생하기 전에 탐지하고 차단하는 것도 중요하지만, 발생 공격 사례 또는 공격 유형에 대한 정확한 분석과 공격 분류를 통해 효과적인 대응을 하는 것 또한 중요하며, 이러한 대응은 해당 공격의 공격 그룹을 분석함으로써 정할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 공격자 그룹의 특징을 파악하고 분석하기 위한 악성코드를 활용한 유전 알고리즘 기반 공격자 그룹 특징 추출 프레임워크를 제안한다. 해당 프레임워크에서는 수집된 악성코드를 디컴파일러와 디셈블러를 통해 관련 코드를 추출하고 코드 분석을 통해 저자와 관련된 정보들을 분석한다. 악성코드에는 해당 코드만이 가지고 있는 고유한 특징들이 존재하며, 이러한 특징들은 곧 해당 악성코드의 작성자 또는 공격자 그룹을 식별할 수 있는 특징이라고 할 수 있다. 따라서 우리는 저자 클러스터링 방법을 통해 바이너리 및 소스 코드에서 추출한 다양한 특징들 중에 특정 악성코드 작성자 그룹만이 가지고 있는 특징들을 선별하고, 정확한 클러스터링 수행을 위해 유전 알고리즘을 적용하여 주요 특징들을 유추한다. 또한 각 악성코드 저자 그룹들이 가지고 있는 특성들을 기반으로 각 그룹들만을 표현할 수 있는 특징들을 찾고 이를 통해 프로필을 작성하여 작성자 그룹이 정확하게 군집화되었는지 확인한다. 본 논문에서는 실험을 통해 유전 알고리즘을 활용하여 저자가 정확히 식별되는 지와 유전 알고리즘을 활용하여 주요 특징 식별이 가능한지를 확인 할 것이다. 실험 결과, 86%의 저자 분류 정확도를 보이는 것을 확인하였고 유전 알고리즘을 통해 추출된 정보들 중에 저자 분석에 사용될 특징들을 선별하였다.
이 연구에서는 국내 문헌정보학 분야 4개 학회 학술지에 2002년부터 2021년까지 20년 동안 게재된 논문 전체의 저자를 분석하여 국내 문헌정보학 학술지를 통한 학술 커뮤니케이션 현황을 고찰하고 향후 전망을 제시하는 것을 목표로 한다. 이를 위해서 학술지별 공저자 수, 귀환저자 비율, 투고선호지수, 저자집단 변화 추세, 연구자 유인지수 등을 분석하였다. 분석 결과 4개 학술지의 공동연구 수준, 학술지별로 연관된 저자집단의 형성 정도, 저자집단이 변화된 변곡점, 신진 연구자 집단의 특성, 학술지 간 저자 공유 정도 등이 파악되었다. 전체적으로 2015년이 한국 문헌정보학 저자집단이 변화한 변곡점으로 나타났으며, 이후에 등장한 신진 연구자들은 주로 공동연구를 수행하면서 이전과 다소 다른 학술지 논문발표 행태를 보였다. 계량분석을 수행한 이 연구의 결과가 질적 연구방법을 사용한 선행 연구와 함께 활용된다면 한국 문헌정보학 학술지 발전 전략에 대한 다각화 연구를 수행한 효과를 거둘 것으로 기대된다.
본 연구는 2010년 9월부터 2010년 12월까지 치위생학 교육자 171명을 대상으로 연구윤리의 내용 중 저자순서 및 저자범위 결정에 대한 인식과 경험을 조사하고 다음과 같은 결론을 얻었다. 1. 본인연구의 저자 결정자가 누구냐는 질문에 55.6%의 과반수 이상이 '지도교수'라고 응답했으며, 저자결정의 경험도에서 내 연구에 참여하지 않았음에도 다른 사람을 공저자로 등재시킨 경험이 있느냐는 질문에 68.4%가 '그렇다'라고 가장 높게 응답했다. 2. 저자의 범위 및 순서결정 인식의 4점 척도 조사결과, '결과해석이나 중요한 정보를 기여한 사람이 제 1저자가 되는 것은 아니다' $2.81{\pm}.485$로 가장 높게 나타났으며, '초벌 번역을 한 사람에게는 공동저자의 자격이 있다'에 대해서는 $2.60{\pm}.538$로 가장 낮게 조사 되었다. 3. 인구사회학적 특성과 저자자격 인식의 연관성 중 통계적으로 가장 유의하게 나온 항목은 주저자로서의 논문편수였으며, 이 중 주저자로서의 9-14편의 논문을 갖고 있는 응답자에서 '데이터를 모으고 기록하며 문헌을 살피는 일을 도운 학생은 저자자격이 있다'와 '초벌 번역을 한 사람에게는 공동저자의 자격이 있다' 에서 각각 $2.89{\pm}.315$, $2.79{\pm}.419$로 가장 높게 조사돼 통계적으로 유의한 차이를 보였다(p<0.05). 4. 저자자격 인식간의 관련 변인간의 상관관계를 분석한 결과, 모두 정의 상관관계로 나타났으며, 이 중 '데이터를 모으고 기록하며 문헌을 살피는 일을 도운 학생도 저자자격이 있다'와 '초벌번역을 한 사람에게는 공동저자의 자격이 있다'가 가장 높은 상관관계(r=.433)로 조사돼 통계적으로 유의한 차이를 보였다(p<0.01). 결론적으로 연구자간의 갈등을 줄이기 위해서는 저자결정에 대한 기준을 설정하고 이를 교육하는 것이 시급할 것으로 사료된다. 또한 그 과정에서 당사자들의 논의가 중요하고 이러한 논의와 합의 과정을 통해 연구자간의 갈등이 생기지 않도록 하는 것이 최선의 방법이라고 판단된다.
약물중독 혹은 약물사용장애(substance use disorder)는 세계적으로 그 위험성과 유행성이 지속적으로 관측되고 있다. 이러한 배경에서 수많은 관련 연구들이 진행이 되어왔지만, 이와 관련한 계량서지학적 분석은 미진한 상황이다. 특히, 약물중독과 관련된 다양한 특성들을 종합적으로 반영한 거시적 차원의 계량서지학적 접근법을 활용한 연구는 찾아보기가 힘든 상황이다. 이 연구에서는 이러한 약물중독의 다차원적 특성을 반영하기 위해 사회과학, 자연과학기술, 융복합 분야에서의 약물중독 연구 동향을 비교 분석하였다. 이 연구는 2002년부터 2021년까지의 약물중독 연구 논문을 Web of Science로부터 검색 후 수집하였으며, SCI(E) 및 SSCI 정보를 토대로 학문 분야를 분류하였다. 저자 키워드 동시출현 분석을 수행한 결과, 자연과학기술은 신경정신약물과 보상시스템에 관한 연구가 주를 이루었고, 사회과학 분야에서는 이보다는 인구학적 특성이 반영된 약물중독 연구가 수행되어 왔음을 알 수 있었고, 융복합 분야에서는 이러한 동향을 모두 아우르고 있는 것을 확인할 수 있었다. 저자 동시인용 분석도 수행을 하였는데, 이를 통해 자연과학기술 분야는 슈퍼 저자들이 관측된 반면, 사회과학 분야에서는 개인 저자뿐 아니라 기관 저자까지도 인용이 많이 되는 것으로 확인이 되었다.
본 연구는 국내 주요 학술 DB의 검색서비스에서 제공되고 있는 저자키워드(비통제키워드)의 재분류를 통하여 디스크립터(통제키워드)를 자동 할당할 수 있는 가능성을 모색하였다. 먼저 기계학습에 기반한 주요 분류기들의 특성을 비교하는 실험을 수행하여 재분류를 위한 최적 분류기와 파라미터를 선정하였다. 다음으로, 국내 독서 분야 학술지 논문들에 부여된 저자키워드를 학습한 결과에 따라 해당 논문들을 재분류함으로써 키워드를 추가로 할당하는 실험을 수행하였다. 또한 이러한 재분류 결과에 따라 새롭게 추가된 문헌들에 대하여 통제키워드인 디스크립터와 마찬가지로 동일 주제의 논문들을 모아주는 어휘통제 효과가 있는지를 살펴보았다. 그 결과, 저자키워드의 재분류를 통하여 디스크립터를 자동 할당하는 효과를 얻을 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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