이 연구는 최근 증가하는 인용정보서비스에 대한 관심에 따라 국내외 다양한 인용정보서비스를 분석하여 인용분석을 위한 정보자원과 진행 추이를 살펴보고 국내 인용 서비스에 적합한 모델을 제안하고자 하였다. 분석 결과 인용정보서비스 유형별로 제공 기능 및 활용 자원에 차이가 있음을 발견하고 이를 모델링 하였다. 결론적으로 향후 효용성 있는 인용정보 활용 학술정보서비스 제공을 위한 세 가지 일반 원칙을 제안하고 전문가 서베이를 통해 국내 인용색인 서비스 발전을 위한 서비스 우선순위 및 개인별 서비스를 제안하였다. 이 연구는 국내 인용정보서비스 개발을 위한 기초 자료가 될 수 있을 것이다.
이 연구는 국내 인용 데이터베이스에서 저널 페이지랭크를 올바르게 측정할 수 있는 방안을 모색하고자 하였다. 국내 인용 데이터베이스는 해외 인용 데이터베이스에 비해서 인용 링크가 외부로 향하는 비율과 자기 인용 비율이 높다는 특성이 있다. 페이지랭크 공식은 반복 계산을 통해서 수렴하는 알고리즘이기 때문에 이런 특성을 감안하지 않으면 신뢰할만한 저널 페이지랭크 측정이 이루어질 수 없다. 따라서 국내 인용 데이터베이스에 적합한 저널 페이지랭크 측정 방안을 살펴보고 KSCD를 대상으로 측정한 결과를 분석하였다. 산출된 페이지랭크 지수에 대해서 상관분석과 회귀분석으로 검증해본 결과 SCImago 저널 랭크 공식을 적용하고 cr2 방식으로 저널 자기 인용을 조정하는 것이 국내 인용 색인 데이터베이스에서 저널 영향력을 평가하기에 적합한 방안인 것으로 확인되었다.
Journal of Information Science Theory and Practice
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제1권2호
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pp.58-68
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2013
Citing literature is a very important activity for scholars in writing articles. Many publishers and libraries build citation databases and provide citation reports on scholarly journals. Cited-by linking is a service representing what an article cites and how many times it cites a specific article within a journal database. Recently, information services based on DOIs (Digital Object Identifiers) have been increasing in number. CrossRef, a non-profit organization for the DOI registration agency, maintains the DOI system and provides the cited-by linking service. Recently, the number of Korean journals adopting DOI is also rapidly increasing. The Korea Institute of Science and Technology Information (KISTI) supports Korean learned societies in DOI related activities in collaboration with CrossRef. This study analyzes cited patterns of Korean DOI journal articles using CrossRef's cited-by linking data and a Korean journal citation database. This analysis has been performed in terms of publication country and the language of journals citing Korean journal articles. The results show that DOI, SCI(E) (Science Citation Index (Expanded)), and English journals are more likely to be cited internationally.
이 연구의 목적은 인문학분야를 대상으로 인용DB간 구축 정보를 비교하고 차이가 있는 경우 그 원인과 문제점을 분석하여 구축 정보의 정확성을 향상시킬 수 있는 방안을 제시하는데 있다. 이를 위해 인용정보를 구성하는 주요 항목 중의 하나인 피인용횟수를 기준으로 네이버와 KCI에서 국내학술논문을 비교하였다. 조사결과, KCI가 네이버보다 좀 더 정확한 인용정보를 제공하고 있었지만 그 차이는 크지 않았다. 각 인용DB간 차이의 원인은 수록범위의 불완전성, 서지정보의 오류, 참고문헌 구축의 불완전성, 링크와 관련된 오류 등으로 조사되었다. 두 인용DB 모두 개선의 여지가 남아있으며, 양자를 상호보완적으로 활용한다면 인문학 분야에서 더욱 완전한 인용정보를 파악할 수 있을 것이다.
TS사(구 ISI)의 SCI는 최근 들어 우리나라에서 학술적 성과를 반영하는 지표로 선호되고 있다. 국내에서도 일부 기관이 국내 문헌의 인용색인 데이터베이스 구축을 본격적으로 진행하고 있다. 이들 국내 사업의 구축결과가 제대로 결실을 맺기 위해서는, TS사의 SCI 영향력지수가 가지는 한계점을 인식하고 이를 보완하거나 대체하는 다양한 지표를 검토해야 한다. 이 연구에서는 국내 인용색인 데이터베이스가 가진 가능성을 최대한 활용하기 위해서 적용가능한 다양한 지표를 실제 사례와 함께 검토하였다.
Databases publicly available for online searching permit both citation and subject searching, however, subject searching has dominated the online search environment. Despite the power of citation searching, it may be underutilized This study explored the relationship between the number of cited references used in a citation search and information retrieval effectiveness, a relatively unstudied phenomenon. Three articles in the library and information science literature were chosen to represent sample questions. Cited reference searches were conducted for each article and each of its references. All searches were conducted in Social Scisearch and Scisearch on DIALOG. Relevance judgments on the retrieved citations were obtained from the authors of the original articles. This research focused on analyzing, in terms of information retrieval effectiveness, the overlap among postings sets retrieved by various combinations of cited references. The findings from the three case studies clearly showed that the more cited references used for the citation search, the better the performance, in terms of retrieving more relevant documents, up to a point of diminishing retums. In addition, generally the overall level of overlap among relevant documents sets was found to be low. Therefore, if only some of the cited references among many candidates are used for a citation search, a significant proportion of relevant documents may be missed. The analysis of the characteristics of cited references provided the ways to predict which cited refereces would be useful to improve information retrieval. The findings of this comprehensive exploratory study are of interest for both theoretical and practical reasons. They contribute to the development of a theoretical model for the effective use of the citation search. This model might also be implemented in operational online systems. In addition, the findings potentially will help online searchers improve their search strategies using the citation search so that they can better achieve their information retrieval goals: the retrieval of items relevant to a given question and the suppression of nonrelevant items.
인용문헌 분석을 과거 집단적 분석에서 탈피하여 개개 문헌이 갖는 행위를 시간축에 따른 영향력으로 해석하여 단순히 인용 회수가 아닌 인용 체인내에서 문헌의 영향력으로 해석하여 보았다. 영향력 지수는 직접 인용이 되거나 비록 직접 인용은 되지 않았더라도 특정 문헌을 인용한 문헌이 다시 다른 문헌에 의해 인용되어질 경우, 특정 문헌의 영향을 받았다는 체인 구조 내에서의 연결 효과를 설명하고 있다. 실험의 결과는 인용되지 않은 문헌의 grace period를 도입하여 문헌의 수명을 인용 관계 속에서 풀었고 이렇게 살아남아 영향력 지수가 높은 문헌을 하나의 데이터베이스로 서비스 할 경우, 학술지 시장의 활성화와 도서관재정의 압박을 풀 수 있을 것이란 예측을 내놓았다.
대한의학회에서 발행하는 우리나라 의학학술지의 영향력지표인 KoMCI(Korean Medical Citation Index) 2004의 결과값과 한국학술진흥재단에서 산출한 우리나라 학술지의 영향력지표인 2004년도 KCI(Korea Citation Index)에 공통으로 포함된 의학학술지의 영향력지표(impact factor, IF), 자체인용제외 영향력지표(ZIF), 자체인용 영향력지표(SIF) 값을 비교하고, 왜 이 두 가지 지표 값 사이에 차이가 나는 지에 대하여 고찰하였다. KoMCI와 KCI에 공통으로 등재된 의학학술지 중 양쪽에 모두 2004년도 영향력지표 값이 있는 경우는 59종이었다. KoMCI IF 평균과 KCI IF 평균은 유의한 차이가 있었으며 KCI 값은 KoMCI의 18%이었다. KoMCI ZIF 평균과 KCI ZIF 평균은 0.01로 유의한 차이가 있었으며, KCI 값은 KoMCI 값의 23.5%이었다. 자체 인용에 영향력지표는 KoMCI SIF 평균이 0.13, KCI 평균이 0.02로 유의한 차이가 있었다(p=0.0000). 이러한 차이는 KCI의 인용문헌 데이터베이스를 전거통제(authority control)하지 않고, 학술지 논문에 저자가 기술한 상태 그대로 데이터 베이스에 입력하기 때문으로 추정된다. 앞으로 한국학술진흥재단이 이 KCI를 학술지평가에 사용하고자 한다면, 데이터베이스의 유일성을 확보하는 전거통제를 반드시 시행하여 정확하고 신뢰할 수 있는 영향지표를 산출하여야 한다.
최근 인터넷의 빠른 성장과 전자출판으로 인해 정보에 접근하는 방법이 상당히 변화하고 있다. 이와 함께, 디지털 문서에서 적합한 정보를 결정하고 효율적으로 추출할 필요가 있을 것이다. 이 연구는 디지털문서에서 여러 가지 정보를 추출하기 위해 템플릿 마이닝이 사용될 수 있음을 제시하고, 참조연결시스템과 관련된 연구를 고찰하였다. 또한 실제적으로 논문 샘플을 분석한 결과를 이용하여 참조정보를 위한 템플릿을 구축하고, 이 템플릿을 이용하여 수작업으로 논문 샘플을 테스트한 결과, 템플릿 마이닝의 이용은 인용 데이터베이스를 자동으로 만들 수 있는 가능성을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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