International Journal of Knowledge Content Development & Technology
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제10권2호
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pp.51-69
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2020
This paper describes global research in the field of augmented reality (22078) as indexed in Scopus database during 1992-2019, using a series of bibliometric indicators. The augmented reality (AR) research registered high 54.23% growth, averaged citation impact of 8.90 citations per paper. Nearly 1% of global output in the subject (226 papers) registered high-end citations (100+) per paper. The top 15 countries accounted for 87.05% of global publications output in the subject. The USA is in leadership position for its highest publications productivity (19.25% global share). The U.K. leads the world on relative citation index (2.05). International collaboration has been a major driver of AR research pursuits; between 11.89% and 44.04% of national share of top 15 countries in AR research appeared as international collaborative publications. AR research productivity by application types was the largest across sectors, such as education, industry and medical. Computer science has emerged as the most popular areas in AR research pursuits. Technical University of Munich, Germany and Osaka University, Japan have been the most productive organizations and Nara Institute of S&T, Japan (66.55 and 7.48) and Imperial College, London, U.K. (57.14 and 6.42) have been the most impactful organizations. M. Billinghurst and N. Navab have been the most productive authors and S. Feiner and B. MacIntyre have been the most impactful authors. IEEE Transactions on Visualization & Computer Graphics, Multimedia Tools & Applications and Virtual Reality topped the list of most productive journals.
본 연구는 계량서지학적 측정을 통해 국내 문헌정보학자들의 연구동향을 규명하기 위하여, 국제적으로 영향력 있는 사회과학분야 학술지에 대한 대표적인 인용색인 데이터베이스인 SSCI에 게재된 논문을 대상으로 다양한 관점, 즉 저자별, 주제별, 저널별, 출신대학별, 소속대학별, 연도별, 연령별. 핵심 전공주제별, 핵심 저자별 및 핵심 저널별로 분석하였다. 아울러 SSCI에 게재된 다른 논문에 의한 인용지수를 분석하였다. 본 연구는 향후 국내 문헌정보학의 국제화 및 이에 따른 연구방향을 제시하는데 유용할 것으로 본다.
Purpose: We collected the data of Science Citation Index (SCI) and SCI Expended (SCIE) papers written by the members of the Korean Society of Radiation Oncology (KOSRO) to analyze the current status and the future trend. Materials and Methods: We searched the database of SCIE for the period from 1981 to 2011 at the Web of Knowledge site. Articles, reviews or proceedings written by KOSRO members as the first or corresponding authors were included. Search terms were the following combination of subject headings: therapeut radiol, radiat oncol, Korea. For National Cancer Center, combined search terms such as natl canc ctr, Korea and the names of faculties were applied. Results: The total number of SCIE papers was 547. Numbers of the published papers in 1995, 2000, 2005, and 2010, were increased continuously, which was 2, 14, 40, and 83, respectively. The average impact factor was 2.9. The papers were published at the 134 different journals. The proportion of "International Journal of Radiation Oncology Biology Physics" was 23.4% of all the papers. The number and proportions of papers by subject categories were 87 (15.9%) in biology, 73 (13.3%) in physics and 387 (70.6%) in clinics. The papers of the top five institutions, based on the number of published papers, occupied 66.3%. Conclusion: The number of SCIE papers is increasing rapidly in the field of radiation oncology in Korea. To improve the quality of papers, multi-institutional retrospective or prospective randomized studies should be done for the common cancers in Korea.
본 연구는 저자 동시인용 데이터를 이용하여 커뮤니케이션 분야의 학자들간의 네트워크를 연구하였다. 저자 동시인용 분석이란 두 저자가 제 3의 다른 저자에 의해 동시에 인용되는 경우를 말하는데, 본 연구에서는 International Communication Association의 가장 대표적인 학술지인 Journal of Communication의 편집위원회를 그 대상으로 하였다. 저자동시인용 데이터는 좌우대칭의 매트릭스에 입력되고, 그 행렬에서 얻어지는 저자들의 위치도(network map)를 통해 각 저자들의 전문분야들이 위치도 안에서 어떻게 구분되는지, 또한 네트워크 상에서 어떤 저자들이 다른 저자들에 비해 중심적인 지 보여주는 데 이용된다. 기본적인 저자동시인용분석 외에도 두 매트릭스의 연관성을 비교하는 QAP 분석을 통해 어떠한 요인들이 커뮤니케이션 분야의 지식구조에 영향을 미치는 지 조사하였는데, 저자들의 교육적 배경이나 현재 소속된 기관보다는 각자의 전문분야가 더 많은 영향을 미치는 것으로 나타났다. 저자동시인용분석에 필요한 데이터는 Social Science Citation Index (SSCI) 데이터베이스를 통해 수집되었고, 저자들의 네트워크 지도는 UCInet이라는 프로그램을 이용하여 만들어졌다.
연구자 성과 평가를 위해 널리 사용되는 h-지수는 일관성 부족 문제와 공저자 수를 고려하지 않는다는 문제를 가지고 있다. 이를 극복하기 위해 h-지수와 g-지수, 그리고 공저 보정 방안을 검토하고 2004년부터 2013년 사이의 실제 KCI 데이터를 대상으로 분석해본 결과는 다음과 같다. 첫째, 일관성 결여 문제를 해소하기 위해서는 g-지수를 사용하는 것이 더 바람직하다고 판단된다. 둘째, 연구 성과의 양적인 측면과 질적인 측면을 한꺼번에 반영하는 복합 지수라는 h-지수와 g-지수의 고유한 특성을 유지하기 위해서는 반드시 공저를 보정하여 지수를 측정해야 한다. 셋째, 공저자 수로 나눈 인용빈도를 사용하는 $h_C$-지수와 $g_C$-지수를 적용하면 단독 저술 비중이 높은 인문학 분야 연구자도 공정하게 평가할 수 있고, 특정 분야나 특정 기관에 속한 연구자가 상위 순위를 과점하는 현상을 방지할 수 있다.
Objectives : This study is to investigate the current National Health Insurance Database cohort studies related to complications of Parkinson's Disease (PD) and suggest the design of Korean medical epidemiological studies of PD. Methods : Nationwide longitudinal studies of PD patients in South Korea were collected through Pubmed and the Korea Citation Index (KCI). We selected cohort studies that used the National Health Insurance Database in Korea and targeted Parkinson's disease patients. Studies published before February 2024 were categorized according to study designs. We examined variables and covariates, enroll dates and matching methods. Results : Of a total of 536 studies, 18 studies met the inclusion criteria. All studies used the National Health Insurance (NHI) Research Database and among them, 5 used sample data and one senior database. Studies can be classified into two types. 11 cohort studies were comparing PD patients and non-PD patients. Another type was 4 PD patients cohort studies. Most studies used two diagnostic codes (G20 and V124) for inclusion criteria. Enroll periods were from 2002 to 2017, and follow-up periods were from 7 to 14 years. 16 studies considered age and sex as covariates. 15 studies used the propensity score matching method to increase the level of causality. There was only one study related to the Korean medical treatment. Conclusion : In future cohort studies on Korean medical treatment, more attempts should be made to reveal the effect of the treatments on PD patients by defining inclusion criteria for patient groups, covariates, exposure variables, and assessment indicators more operatively.
CD-ROM을 이용하여 전문도서관의 정기간행물을 평가할 목적으로 Current Contents : Life Science의 44개 SDI 검색결과와 Biotechnology 및 Biochemistry & Biophysics Citation Index 에서 생명공학연구소 논문 151편의 참고문헌을 대상으로 자관 소장자료와 비소장자료로 구분하여 순위표를 만들었다. 이 순위표를 가지고 정기간행물의 자관 소장확률, 예산 증감시 정기간행물의 신규구독 및 구독중단 우선순위, 두 CD-ROM의 공통 소장/비소장 정기간행물을 조사하였다. 연구결과 생명공학연구소에 유용한 생산적인 비소장 정기간행물과 비생산적인 소장 정기간행물을 식별할 수 있었다. 이 자료는 예산 증감시 정기간행물 구입정책에 반영하면 새로운 장서구성 정책의 기초자료로 활용될 수 있다.
This excerpt delineates a quantitative measure of relationship between a research title and its respective abstract extracted from different journal articles documented through a Korean Citation Index (KCI) database published through various journals. In this paper, we propose a machine learning-based similarity metric that does not assume normality on dataset, realizes the imbalanced dataset problem, and zero-variance problem that affects most of the rule-based algorithms. The advantage of using this algorithm is that, it eliminates the limitations experienced by Pearson correlation coefficient (r) and additionally, it solves imbalanced dataset problem. A total of 107 journal articles collected from the database were used to develop a corpus with authors, year of publication, title, and an abstract per each. Based on the experimental results, the proposed algorithm achieved high correlation coefficient values compared to others which are cosine similarity, euclidean, and pearson correlation coefficients by scoring a maximum correlation of 1, whereas others had obtained non-a-number value to some experiments. With these results, we found that an effective title must have high correlation coefficient with the respective abstract.
한국과학재단 연구인력 DB를 활용하여 생명과학을 포함한 국내 이공계 연구자의 연구실적 특성을 분석하였다. DB에 수록된 생명과학분야 연구자수는 7,413명(점유율 33.1%)으로서 최근 5년간(2001년부터 2005년까지) 게재실적은 SCI 학술지가 47,740편(점유율 37.7%)이었고, 일반학술지가 72,115편(점유율 39.9%)이었다. 최근 5년간 1인당 SCI 학술지 게재실적은 생물 5.0편, 농수산 4.1편, 기초의과학 7.5편으로 조사되었다.생명과학분야중 세부분야별 연구자의 1인당 SCI 논문게재 실적은 약품화학 12.1편, 면역학 10.3편, 생리 및 약리학 10.0편, 해부 및 세포생물학 9.7편 순이었다. 본 조사분석 연구결과는 생명과학 세부분야간 또는 타 이공계 분야간의 연구실적의 양과 질적인 측면에서의 상대 비교를 위한 근거로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
International Journal of Knowledge Content Development & Technology
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제10권4호
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pp.29-46
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2020
The paper describes the quantitative and qualitative dimensions of artificial neural networks (ANN) in India in the global context. The study is based on research publications data (8260) as covered in the Scopus database during 1999-2018. ANN research in India registered 24.52% growth, averaged 11.95 citations per paper, and contributed 9.77% share to the global ANN research. ANN research is skewed as the top 10 countries account for 75.15% of global output. India ranks as the third most productive country in the world. The distribution of research by type of ANN networks reveals that Feed Forward Neural Network type accounted for the highest share (10.18% share), followed by Adaptive Weight Neural Network (5.38% share), Feed Backward Neural Network (2.54% share), etc. ANN research applications across subjects were the largest in medical science and environmental science (11.82% and 10.84% share respectively), followed by materials science, energy, chemical engineering and water resources (from 6.36% to 9.12%), etc. The Indian Institute of Technology, Kharagpur and the Indian Institute of Technology, Roorkee lead the country as the most productive organizations (with 289 and 264 papers). Besides, the Indian Institute of Technology, Kanpur (33.04 and 2.76) and Indian Institute of Technology, Madras (24.26 and 2.03) lead the country as the most impactful organizations in terms of citation per paper and relative citation index. P. Samui and T.N. Singh have been the most productive authors and G.P.S.Raghava (86.21 and 7.21) and K.P. Sudheer (84.88 and 7.1) have been the most impactful authors. Neurocomputing, International Journal of Applied Engineering Research and Applied Soft Computing topped the list of most productive journals.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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