Journal of Information Science Theory and Practice
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제7권1호
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pp.6-16
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2019
This study explored journal publishing and authorship by South Korean early career researchers (ECRs) in the field of library and information science (LIS). This research analyzed relevant journal publication data and conducted interviews to obtain information on the experiences and opinions of ECRs. Results indicated that South Korean ECRs in LIS were highly productive. This was evidenced by their annual publishing rate of 2.04 articles per person. In addition, Social Science Citation Index (SSCI) publications were produced at an annual average of 0.26 articles per person, while the quartile ratings for SSCI journal publications were also relatively high. However, unlike the trends seen in other academic fields, their collaborative research efforts were not considered very high because such efforts did not correspond to half their total publications. ECRs often participate as lead or corresponding authors despite being new researchers. ECRs are publishing first in the journals approved by their universities. These researchers cannot receive proper credit if the journal was not approved in this manner. ECRs are particularly disadvantaged when publishing in international journals corresponding to specific areas that are not on the SSCI list. By examining the journal publishing and authorship efforts of ECRs, this study discovered a variety of difficulties that should be addressed. For example, South Korean universities do not currently have cooperative research guidelines to solve authorship problems. The results from this study can serve as a basis to establish academic publishing and authorship policies while promoting scholarly communication in LIS and other scientific fields.
본 연구는 공동연구성과를 고려하여 링크 분석 및 학습을 통해 기대효과가 높은 논문의 공저자 협업관계를 예측하는 방법론을 제시한다. 기존의 공저자 관계는 높은 정확도로 예측됨에도 불구하고 예측된 관계가 얼마나 좋은 관계인지 고려하지 않는 한계점을 보이고 있다. 따라서 본 연구에서는 위의 문제를 해결하기 위해 기대성과에 도움이 되는 공저자 관계 예측 방법을 다음과 같이 3가지 단계로 제안한다. (1) 서지정보 이종 그래프(Heterogeneous graph)를 구축하여 공동연구성과를 측정한다. (2) 공동연구성과를 기반으로 링크를 분석 및 학습한다. (3) 기대성과가 높을 것으로 전망되는 링크를 예측한다. 공동연구성과를 고려한 본 연구는 예측된 공저자 관계에 신뢰도를 높일 수 있을 것으로 기대한다.
Objectives : We would like to study what is the most appropriate "feature" to effectively perform authorship attribution of the text of Traditional East Asian Medicine Methods : The authorship attribution performance of the Support Vector Machine (SVM) was compared by cross validation, depending on whether the function words or content words, single word or collocations, and IDF weights were applied or not, using 'Variorum of the Nanjing' as an experimental Corpus. Results : When using the combination of 'function words/uni-bigram/TF', the performance was best with accuracy of 0.732, and the combination of 'content words/unigram/TFIDF' showed the lowest accuracy of 0.351. Conclusions : This shows the following facts from the authorship attribution of the text of East Asian traditional medicine. First, function words play an important role in comparison to content words. Second, collocations was relatively important in content words, but single words have more important meanings in function words. Third, unlike general text analysis, IDF weighting resulted in worse performance.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권6호
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pp.115-126
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2022
The goal of this research is to look into different techniques to solve the problem of authorship verification for Arabic short writings. Despite the widespread usage of Twitter among Arabs, short text research has so far focused on authorship verification in languages other than Arabic, such as English, Spanish, and Greek. To the best of the researcher's knowledge, no study has looked into the task of verifying Arabic-language Twitter texts. The impact of Stylometric and TF-IDF features of very brief texts (Arabic Twitter postings) on user verification was explored in this study. In addition, an analytical analysis was done to see how meta-data from Twitter tweets, such as time and source, can help to verify users perform better. This research is significant on the subject of cyber security in Arabic countries.
본 연구는 보편적이고 타당한 학술논문 공동연구 기여도 산정 기준의 개발을 도모하기 위하여, 국내대학의 교수연구업적평가 중 학술논문 공동연구 기여도 산정 기준을 분석하였다. 국내 문헌정보학과가 포함된 종합대학 27개교의 규정과 189명의 국내 교수들의 2001년~2014년간의 학술논문 데이터를 수집하여 첫 번째 학교기준들을 비교하였으며, 두번째 공동연구의 기여도 세 가지 산정식(Inflated, Harmonic, Fractional)과 학교기준을 적용하여 도출한 순위를 통계적으로 분석하였다. 계량서지학의 대표적인 공동연구 기여도 기준(i.e Vinkler)과 가장 유사한 기준은 기여도 총합이 1인 학교기준이었으며, 국내의 저자역할은 제1저자, 교신저자, 공동저자로만 구분하하고 있었다. 한편 순위의 통계분석 결과, 학교기준과 가장 유사한 기준은 Harmonic 방식이었으나, 학교기준 중 1보다 큰 기준과 Harmonic방식이 순위 상관이 상대적으로 차이가 나타났으며, 이러한 결과는 논문의 수가 중간수준인 저자일 경우, 산정식 형태에 따라 기여도 순위가 변동될 수 있음을 추측 할 수 있었다. 그러나 공동연구에서 가장 많은 기여도를 받는 학교기준을 적용할지라도 단독연구만큼의 기여도는 받지 못하였으며, 이는 연구자들이 공동연구를 기피하고 지양하는 한 요소가 될 수도 있다. 이에 타당한 공동연구 기여도 측정 개발을 위하여 정성적 연구방법을 포함한 후속연구가 지속 되어야 한다.
동시저자 분석(Co-Authorship Analysis)은 계량서지 분석 방법의 하나로서 특정 기술 분야의 지식생산 네트워크의 특성을 파악하는데 매우 유용한 분석 기법이라 할 수 있다. 본 연구는 둘 이상의 연구자가 하나의 논문을 공동으로 작성하였다면 이들 사이에 지식의 연결고리가 존재한다는 가정 하에 국내 OLED 분야의 지적 구조를 계량서지 분석 기법인 동시저자 분석을 통하여 규명해 봄으로써 OLED 분야의 발전 방향과 학문적 위상을 정립하는데 그 목적이 있다. 분석 데이터로는 SCI(E) DB에 수록되어 있는 OLED 기술 분야의 논문 중에서 한국인들이 작성한 논문을 사용하였다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권7호
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pp.317-323
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2021
Social media is increasingly becoming a part of our daily life for communicating each other. There are various tools and applications for communication and therefore, identity theft is a common issue among users of such application. A new style of identity theft occurs when cybercriminals break into WhatsApp account, pretend as real friends and demand money or blackmail emotionally. In order to prevent from such issues, data mining can be used for text classification (TC) in analysis authorship attribution (AA) to recognize original sender of the message. Arabic is one of the most spoken languages around the world with different variants. In this research, we built a machine learning model for mining and analyzing the Arabic messages to identify the author of the messages in Saudi dialect. Many points would be addressed regarding authorship attribution mining and analysis: collect Arabic messages in the Saudi dialect, filtration of the messages' tokens. The classification would use a cross-validation technique and different machine-learning algorithms (Naïve Baye, Support Vector Machine). Results of average accuracy for Naïve Baye and Support Vector Machine have been presented and suggestions for future work have been presented.
국내 문헌정보학 분야에서 10년간 발표된 논문의 저자와 인용빈도를 대상으로 공저 네트워크에서의 중심성과 연구성과 지수 사이의 관계를 분석하였다. 특히 공저를 고려하지 않고 연구성과 지수를 산출하는 경우와 공저를 고려하여 연구성과 지수를 산출하는 경우로 나누어서 분석하였다. 또한 저자 집단을 논문 수에 따라 다르게 설정하여 지수 사이의 상관관계를 분석한 결과, 연구자의 인용지수와 연구자 중심성 사이의 상관관계에 대한 선행 연구의 일관성없는 결과를 설명해낼 수 있었다. 전체적으로 공저 활동의 정도는 연구성과와 상관관계가 유의하지 않았으며 일부에서는 오히려 부정적인 상관관계를 가진 것으로 나타났다. 중심성과 연구성과 사이의 관계는 통계적으로 유의한 긍정적인 상관관계가 나타났으나 상위 저자 30명만을 대상으로 분석한 결과에서는 상관관계가 유의하지 않았다.
본 연구는 정보 시스템 분야에서 최고 학술지 중 하나인 MIS Quarterly를 중심으로 공저자 관계를 설명하고 논문을 게재한 연구자들의 협력 네트워크 패턴을 살펴보고자 하였다. 1996년부터 2004년까지 MIS Quarterly에 게재된 242편의 논문 공저자 네트워크에 대한 사회연결망분석을 통해 그 해답을 찾고자 하였다. 공저자 자료에 대한 사회연결망분석 결과 이 기간 MIS Quarterly 전체 불 완전 네트워크는 낮은 밀도를 나타내고 있다. 따라서, 세 개의 서브네트워크들을 대상으로 분석을 진행하고 그 서브네트워크에서 중요 역할을 하는 저자가 누구인지를 분석하였다. 다음으로, 키워드 분류 스키마에 따라 분류된 논문에서 관련된 데이터를 수집 및 코딩을 하여 MIS Quarterly 커뮤니티에 세 개의 중요한 협력 패턴이 존재함을 분석 및 확인하였다. 마지막으로 각 서브네트워크의 중심에 있는 연구 키워드들에 근거하여 협력 네트워크 패턴을 제시하고 시사점들을 논의하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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