Journal of Information Science Theory and Practice
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제1권4호
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pp.6-11
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2013
It is but a short journey from citation indexing to citation analysis and thence to evaluative bibliometrics. This paper outlines the path and describes how the time-honored practice of affixing bibliographic references to scholarly articles has paved the way for a culture of accounting to establish itself in contemporary academia.
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.
저자동시인용(著者同時引用) 분석기법(分析技法)에서, 인용 데이터를 이용하여 형성된 저자군집(著者群集)은 현재의 시점에서 과거의 지적(知的) 구조(構造)를 관찰하는 방법으로써 현재 진행되는 연구경향을 나타낼 수 없다는 제한점을 갖는다는 주장이 있다. 그러므로 본 연구에서는 저자동시인용(著者同時引用) 분석기법(分析技法)에 의해 우러나라 경제학 분야의 지적 구조 및 학문성향을 분석해 보는 한편, 인용한 문헌(文獻)의 색인어(索引語) 분석이라는 새로운 기법을 저자동시인용 분석기법과 함께 사용하여 저자동시인용(著者同時引用) 분석기법(分析技法)의 제한점이 사실인지를 알아 보고자 하였다. 또한, 인용한 문헌의 색인어(索引語) 분석(分析)에 의하여 저자동시인용 분석결과와 해석의 타당성(妥當性)을 검증해 보았다.
Journal of Information Science Theory and Practice
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제6권2호
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pp.6-23
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2018
Digital Science's Dimensions is envisaged as a next-generation research and discovery platform for more efficient access to cross-referenced scholarly publications, grants, patents, and clinical trials. As a new addition to the growing open citation resources, it offers opportunities that may benefit a wide variety of stakeholders of scientific publications, from researchers and policy makers to the general public. In this article, we explore and demonstrate some of the practical potentials in terms of cascading citation expansions. Given a set of publications, the cascading citation expansion process can be iteratively applied to a set of articles so as to extend the coverage to more and more relevant articles through citation links. Although the conceptual origin can be traced back to Garfield's citation indexing, it has been largely limited, until recently, to the few who have unrestricted access to a citation database that is large enough to sustain such iterative expansions. Building on the open application program interface of Dimensions, we integrate cascading citation expansion functions in CiteSpace and demonstrate how one may benefit from these new capabilities. In conclusion, cascading citation expansion has the potential to improve our understanding of the structure and dynamics of scientific knowledge.
정보가 생성되어 소멸되기까지의 과정에서 새로운 정보를 만들어내기 위해서 어떠한 형태로든 서비스되고 있는 정보를 수집하여 이것을 참고하고 인용하여 새로운 정보를 생성하게 된다. 본 논문에서는 인용한 문헌과 인용된 문헌 사이의 관계를 정의하고 관련 정보를 저장하여 서비스에 반영하는 KSCI (Korea Science Citation Index)을 구축하였다. KSCI 시스템은 현재 ISI사에서 서비스하고 있는 SCI(Science Citation Index)가 가지는 문제점인 순환 적인 검색을 해결하기 위하여 패스인코딩(Path Encoding) 색인 기법을 사용하여 본 시스템을 구축함으로서 저장의 측면에서 약 8.98%의 효율과 검색의 측면에서 약 40% 정도의 결과를 얻었다.
Journal of Information Science Theory and Practice
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제11권4호
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pp.40-50
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2023
Research in interdisciplinary fields like biomechanics is published in a variety of journals whose visibility depends on bibliometric indexing that is often driven by citation analysis of bibliometric databases. This study documented variation in publication metrics and research subject categories assigned to 14 biomechanics journals. Authors, citation, and citation rate (CR) were collected for the top 15 cited articles in the journals retrieved from the Google Scholar service. Research subject categories were also extracted for journals from three databases (Dimensions, Journal Citation Reports, and Scopus). Despite the focus on biomechanics for the journals studied, these biomechanics journals have widely varying CR and subject categories assigned to them. There were significant (p=0.001) and meaningful (77-108%) differences in median CR between average, low, and high CR groups of these biomechanics journals. Since CR are primary data used to calculate most journal metrics and there is no one biomechanics subject category, field normalization for journal citation metrics in biomechanics is difficult. Care must be taken to accurately interpret most citation metrics of biomechanics journals as biased proxies of general usage of research, given a specific database, time frame, and area of biomechanics research.
이 연구는 색인가가 주제 색인하는 과정에서 참조하는 여러 문서구성요소를 문서 범주화의 정보원으로 인식하여 이들이 문서 범주화 성능에 미치는 영향을 살펴보는데 그 목적이 있다. 이는 기존의 문서 범주화 연구가 전문(full text)에 치중하는 것과는 달리 문서구성요소로서 정보원의 영향을 평가하여 문서 범주화에 효율적으로 사용될 수 있는지를 파악하고자 한다. 전형적인 과학기술분야의 저널 및 회의록 논문을 데이터 집합으로 하였을때 정보원은 본문정보 중심과 문서구성요소중심으로 나뉘어 질 수 있다. 본문정보중심은 본론자체와 서론과 결론으로 구성되며, 문서구성요소중심은 제목, 인용, 출처, 초록, 키워드로 파악된다. 실험결과를 살펴보면, 인용, 출처, 제목정보원은 본문정보원과 비교하여 유의한 차이를 보이지 않으며, 키워드정보원은 본문 정보원과 비교하여 유의한 차이를 보인다. 이러한 결과는 색인가가 참고하는 문서구성요소로서의 정보원이 문서 범주화에 본문을 대신하여 효율적으로 활용될 수 있음을 보여주고 있다.
Google Scholar(GS)는 인용색인 데이터베이스 측면에서 나름 부족한 부분은 있으나 무료라는 점과 대규모 크기의 데이터를 갖춘 이용자 중심의 자료라는 점에서 많은 이용자에 의해 이용되고 있다. 본 연구는 Google Scholar의 학술정보 검색을 겨냥한 정보 유용성 진단을 목적으로 기존의 통제어휘의 기반을 둔 인용색인 데이터베이스인 Web of Science(WoS)와 대비하여 비교분석한다. 실증적 정보 유용성 평가를 위해 두 가지 분석으로 진행되었다; 첫째는 문헌정보학 분야의 학술지를 중심으로 두 데이터베이스의 검색결과와 인용문헌의 수의 차이가 있는가를 정량 분석했다. 두 번째는 WoS 접근성이 떨어지는 이용자의 경우 GS가 WoS의 대체 정보원으로 기능할 수 있는지에 대해 이용자를 대상으로 정성분석을 실시했다. 실증 데이터 분석을 통해 얻어진 연구 결과는 정량평가에서 GS는 WoS에 대비해서 통계적으로도 유의한 높은 검색결과와 인용문헌수의 차이를 보여 대체 정보원의 기능이 가능한 반면, 정성평가에서는 이용자들은 GS와 WoS의 질적 차이를 크게 느끼지 못하는 것으로 나타나 대체기능을 확인할 수 없는 것으로 나타났다.
월드와이드웹(World Wide Web)은 인터넷에 연결된 컴퓨터를 통해 사람들이 정보를 공유할 수 있는 매우 큰 분산된 정보 공간이다. 웹은 1991년에 시작되어 개인 홈페이지, 온라인 도서관, 가상 박물관 등 다양한 정보 자원들을 웹으로 표현하면서 성장하였다. 이러한 웹은 현재 5천억 페이지 이상 존재할 것이라고 추정한다. 대용량 정보에서 정보를 효과적이며 효율적으로 검색하는 기술을 적용할 수 있다. 현재 존재하는 몇몇 검색 도구들은 초 단위로 gigabyte 크기의 웹을 검사하여 사용자에게 검색 정보를 제공한다. 그러나 검색의 효율성은 검색 시간과는 다른 문제이다. 현재 검색 도구들은 사용자의 질의에 적합한 정보가 적음에도 불구하고 많은 문서들을 사용자에게 검색해준다. 그러므로 대부분의 적합한 문서들은 검색 상위에 존재하지 않는다. 또한 현재 검색 도구들은 사용자가 찾은 문서와 관련된 문서를 찾을 수 없다. 현재 많은 검색 시스템들의 가장 중요한 문제는 검색의 질을 증가 시키는 것이다. 그것은 검색된 결과로 관련 있는 문서를 증가시키고, 관련 없는 문서를 감소시켜 사용자에게 제공하는 것이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 CiteSeer는 월드와이드웹에 존재하는 논문에 대해 한정하여 ACI(Autonomous Citation Indexing)기법을 제안하였다. "Citaion Index"는 연구자가 자신의 논문에 다른 논문을 인용한 정보를 기술하는데 이렇게 기술된 논문과 자신의 논문을 연결하여 색인한다. "Citation Index"는 논문 검색이나 논문 분석 등에 매우 유용하다. 그러나 "Citation Index"는 논문의 저자가 다른 논문을 인용한 논문에 대해서만 자신의 논문을 연결하여 색인했기 때문에 논문의 저자가 다른 논문을 인용하지 않은 논문에 대해서는 관련 있는 논문이라 할지 라도 저자의 논문과 연결하여 색인할 수 없다. 또한 인용되지 않은 다른 논문과 연결하여 색인할 수 없기 때문에 확장성이 용이하지 못하다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 검색된 문서에서 단락별 명사와 동사 및 목적어를 추출하여 해당 동사가 명사 및 목적어를 취할 수 있는 가능한 값을 고려하여 하나의 문서를 formal context 형태로 변환한다. 이 표를 이용하여 문서의 계층적 그래프를 구성하고, 문서의 그래프를 이용하여 문서 간 그래프를 통합한다. 이렇게 만들어진 문서의 그래프들은 그래프의 구조를 보고 각각의 문서의 영역을 구하고 그 영역에 포함관계를 계산하여 문서와 문서간의 관계를 표시할 수 있다. 또한 검색된 문서를 트리 형식으로 보여주어 사용자가 원하는 정보를 보다 쉽게 검색할 수 있는 문서의 구조적 통합 방법에 대해 제안한다. 제안한 방법은 루씬 검색엔진이 가지고 있는 순위 계산 공식을 이용하여 문서가 가지는 중요한 단어를 문서의 참조 관계에 적용하여 비교하였다. 제안한 방법이 루씬 검색엔진보다15% 정도 높은 성능을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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