저자동시인용분석 기법은 특정 분야의 연구 주제와 동향을 파악하는 수단으로 널리 사용되어왔다. 그러나 저자동시인용분석 기법은 인용 지체 현상 때문에 최근 동향을 나타내거나 활동적인 현역 연구자를 파악하기에는 다소 한계가 있음이 알려져 있다. 이 연구에서는 최신 연구 동향을 분석함과 동시에 활동적인 연구자를 파악하기위한 새로운 방법으로 서지적 저자결합분석 기법을 제안한다. 이 기법은 Kessler가 제안한 서지결합에 기반을 두되 분석 단위를 문헌이 아닌 저자로 삼고 있다. 즉 서지적 저자결합분석 기법은 같은 저자를 인용하는 저자끼리는 연구 주제가 유사할 것이라는 가정에 근거한 분석 기법이다. 저자동시인용분석 기법을 사용한 기존 연구의 분석 결과를 서지적 저자결합분석을 적용한 경우와 비교해 본 결과, 제안된 기법이 저자동시인용분석 기법에 비해서 최근 연구 동향을 더 잘 반영하며 활동적인 현역 연구자 위주의 해석을 가능케 하는 것으로 나타났다.
As the improvement of digital technologies increases the use of images from various fields, the domain of image retrieval has evolved and become a growing topic of research in the Library and Information Science field. The purpose of this study is to identify the knowledge structure of the image retrieval domain by using the author co-citation analysis and author bibliographic coupling as analytical tools in order to understand the domain's past and present. The data set for this study is 245 articles with 8,031 cited articles in the field of image retrieval from 1998 to 2013, from the Web of Science citation database. According to the results of author co-citation analysis for the past of the image retrieval domain, our findings demonstrate that the intellectual structure of image retrieval in the LIS field consists of predominantly user-oriented approaches, but also includes some areas influenced by the CBIR area. More specifically, the user-oriented approach contains six specific areas which include image needs, information seeking, image needs and search behavior, image indexing and access, indexing of image collection, and web image search. On the other hand, for CBIR approaches, it contains feature-based image indexing, shape-based indexing, and IR & CBIR. The recent trends of image retrieval based on the results from author bibliographic coupling analysis show that the domain is expanding to emerging areas of medical images, multimedia, ontology- and tag-based indexing which thus reflects a new paradigm of information environment.
Exploring research similarity of researchers offers insight on research communities and potential interactions among scholars. While co-authorship is a popular measure for studying research similarity of researchers, it cannot provide insight on authors who have not collaborated yet. In this work, we present novel approach to capture research similarity of authors using citation information. Extensive study is conducted on DATA & KNOWLEDGE ENGINEERING (DKE) publications to demonstrate and compare suggested approach with co-authorship based approach. Analysis result shows that proposed approach distinguishes author relationships that is not shown in co-authorship network.
전통적인 저자동시인용분석은 인용색인 데이터베이스가 색인하는 제 1저자만을 대상으로 하기 때문에 제1저자 이외의 저자의 기여도가 제외된다는 한계를 지니고 있다. 본 연구의 목적은 경제학 분야를 대상으로하여 복수저자기반의 저자동시인용분석을 활용하여 해당 학문분야의 지적구조를 제시하고자 한다. 이를 위하여 네 가지 실험집단을 구성하였다. (1) 인용된 문헌의 제 1저자만을 고려한 저자동시인용분석, (2) 문헌당 총합 제한 없이 복수저자에게 동일한 인용빈도 부여한 저자동시인용분석, (3) 문헌당 총 합을 제한하여 인용빈도를 부여한 저자동시인용분석, (4) 저자기입 순서를 고려하여 인용빈도를 부여한 저자동시인용분석. 본 연구의 결과는 크게 제 1저자만 고려한 방식과 복수저자를 모두 고려한 방식에 따라 군집형성에 있어서 차이를 보였다. 또한 복수저자의 인용빈도를 구하는 방식에 따라서 군집의 소속이 달라지는 변화를 찾아볼 수 있다. 이러한 결과는 공동저작이 증가하는 학문적 추세에 비추어서 학문의 지적구조를 밝히기 위해서는 복수저자가 고려된 저자동시인용분석이 중요하다는 점을 시사한다.
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.
연구자들은 인터넷 정보자원을 참고문헌으로 인용하고 있으며, 인용되는 인터넷 자원은 꾸준히 증가하고 있어 학술적 자원으로서 인터넷 정보자원의 중요성이 증가하고 있다. 본 연구는 전체 학문분야를 대상으로 학술 커뮤니케이션 과정에서의 인터넷 정보자원의 활용현황을 개관하고 국내 문헌정보학 영역을 대상으로 인터넷 정보자원의 활용과 연구자 특성 및 연구주제의 상관관계를 검증하는 것을 목적으로 한다. 이러한 연구를 위해 인용분석과 통계적 연구방법을 사용하였다. 연구를 통해 모든 분야의 학술 커뮤니케이션과정에서 인터넷 정보자원의 활용이 증가하고 있음을 확인하였다. 국내 문헌정보학을 대상으로한 분석을 통해 연구자의 인구통계적 특성인 성별은 활용정도에, 연령은 활용여부에 영향을 미치는 것으로 분석되었으며, 주제분야는 활용여부와 활용정도 모두에 영향을 주는 것으로 분석되었다. 이러한 분석을 기반으로 학술 커뮤니케이션 과정에서 점증하고 있는 인터넷 자원의 활용실태를 파악해보고 학술 커뮤니케이션을 위한 시사점을 제시하였다.
Purpose A digital twin is a digital replication of a physical system. Gartner identified the digital twin as one of the Gartner Top 10 Strategic Technology Trend for three years from 2017. The rapid development of the digital twin market is expected to bring about innovation and change throughout society, and much research has been done recently in academia. In this research, we tried to explore the main research trends for digital twin research. Design/methodology/approach We collected the digital twin research from Web of Science, and analyzed 804 articles that was published during time span of 2010-2018. A total of 41 key authors were selected based on the frequency of citation. We created a co-citation matrix for the core authors, and performed multivariate analysis such as cluster analysis and multidimensional scaling. We also conducted social network analysis to find the influential researchers in digital twin research. Findings We identified four major sub- areas of digital twin research: "Infrastructure", "Prospects and Challenges", "Security", and "Smart Manufacturing". We also identified the most influential researchers in digital twin research: Lee EA, Rajkumar R, Wan J, Karnouskos S, Kim K, and Cardenas AA. Limitation and further research suggestion were also discussed as a concluding remarks.
본 연구는 한국의 연구업적평가 개선에 도움이 될 수 있도록 학문분야별 출판 패턴의 차이를 조사하기 위해 한국학술지인용색인에서 수집한 6개 분야(문헌정보학, 사회학, 생물학, 역사학, 철학, 컴퓨터공학)의 서지데이터를 분석했다. 그 결과에 따르면 상기 6개 학문분야는 규모, 경쟁률, 생산성, 영향력 및 공동연구 관점에서 차이를 드러내었다. 우선, 저자수와 기관수 측면에서 연구 규모는 과학분야가 가장 컸으며, 인문학, 사회과학 순이었고, 저자별 출판율에서는 인문학분야가 가장 높았으며, 사회과학, 과학 순이었다. 또한 "사회학"의 경우, 논문 편당 인용수가 가장 높았으나, 인문학분야의 경우, 저자당 인용수가 가장 높은 것으로 나타나 이는 논문 편당 공동저자 수의 영향으로 보인다. 이처럼 본 연구는 논문 편당 저자수 분포에서도 학문분야별 차이를 발견할 수 있었는데, 인문학분야는 주로 단독 저자의 논문인 반면, 과학분야의 경우 대부분 공동 저술된 논문들이었다. 또한 본 연구는 학문분야별 인용시간의 차이와 핵심저자 및 기관의 분포, 이에 따른 영향의 차이도 제시하였다.
2019년 이후부터 전 세계적으로 미세플라스틱(Microplastics)에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있어 국내·외 미세플라스틱 연구에 대한 차이점을 분석하는 것은 국내연구 방향 수립에 이정표가 될 수 있다. 본 연구에서는 KCI와 WoS에서 미세플라스틱 논문들을 발췌하여 저자 키워드동시출현단어분석, 논문동시인용분석, 저자동시인용분석 등 빅데이터를 기반으로 한 네트워크 분석방법론으로 국내외 연구 차이점을 분석했다. 분석결과, 연구주제 분석은 인간의 생체에 영향을 미칠 수 있는 연구와 일상에서의 미세플라스틱의 처리에 관한 연구가 국내에서 추가로 필요함을 확인하였다. 연구 품질을 살펴보는 논문 인용 깊이 분석에서는 국외 2.25와 국내 1.39로 국내가 아직 부족함을 보였고, 다양한 연구자들이 참여하고 정보를 공유하는 공동연구전선 구성형태 분석은 국내는 22개 군집 중에서는 3개가 Star형 구조가 있고, 국외의 경우는 19개 군집 모두가 Mesh 구조로 되어 있어 국내는 특정 연구 분야에서는 정보의 흐름과 공유가 부족함도 확인할 수 있었다. 이런 연구 결과는 미세플라스틱의 연구주제 확장과 연구 질의 향상, 더불어 다양한 연구자들이 참여하는 연구 추진체계 개선 등이 필요함을 확인하였다. 추가로 주제 모델링(Topic Modeling)을 기반으로 자동화 프로그램 개발을 한다면 실시간 분석이 가능한 시스템 구축도 가능할 것이다.
본 논문은 북한 과학자들이 발표한 학술 논문을 분석함으로써, 북한 과학기술의 주요 연구 영역을 밝혀내고, 과학기술 연구의 기반이 되는 지적 구조를 밝혀내는 데 목적이 있다. 정량 분석을 통해 주요 연구 주체가 누구인지, 어떤 분야를 주로 연구했는지, 비교적 장기간 지속되는 연구 영역과 중단된 연구 영역과 최근 새롭게 주목받고 있는 연구 영역에 대해 조사 분석하였다. 북한 과학기술의 주요 연구 영역, 지적 기반, 연구개발 주체 분석을 위해 Web of Science (SCIE)에 색인된 북한 과학자 논문을 수집하고, 과학계량분석 툴인 CiteSpace를 사용하였다. 저자 동시인용 분석 기법을 이용해 찾아낸 북한 과학기술의 주요 연구 영역은 material properties, vibration analysis, incline matrice, sodium cointercalation, external magnetic field 등으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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