이 연구에서는 연구자의 연구 이력을 분석하기 위해서 White(2000)가 제안한 인용 정체성과 Hellsten 등(2007)이 제안한 자기 인용 네트워크의 두 가지 최신 기법을 비교해보았다. 국내 대표적인 정보학자인 정영미의 연구 성과물을 대상으로 실험적인 분석을 수행해본 결과 두 기법에서 구분한 연구 시기가 동일하게 나뉘었으며 주요 연구 주제도 유사하게 파악되었다. 그러나 인용 정체성 지도에서는 주제영역별로 영향받은 주요 저자를 파악할 수 있는 반면에 자기 인용 네트워크에서는 시기별 핵심 문헌과 선도문헌이 식별되었다. 따라서 이 두 가지 기법을 상호보완적으로 사용할 때 연구자의 연구 이력에 대해서 풍부한 정보를 획득할 수 있다는 결론을 얻었다.
이 연구에서는 자관의 학술지 상호인용 및 동시인용 분석을 통하여 단순 피인용빈도 이상의 학술지 인용 패턴 분석을 시도 하였다. 이 연구를 통해 학술지의 중요도 파악에 있어서 자관 인용 네트워크의 구조적 분석이 인용빈도 이상의 자관 인용 패턴에 대한 설명을 하고 있는지와, Web of Science에서 제공하는 JIF 이외의 일반적 인용 지수 서비스들을 고려해야 할 필요성이 있는지를 살펴보았다. Y대학교 생명시스템대학 생명공학과 전.현직 교수진이 2006년과 2007년에 발표한 학술논문의 인용 네트워크 분석 및 Web of Science 이외의 일반적 인용 지수들간의 관계를 분석한 결과는 다음과 같다. 첫째, 자관의 상호인용 네트워크를 통해 자관의 연구 분야를 확인할 수 있었다. 둘째, 자관의 동시인용 네트워크 지수들은 자관 인용 네트워크의 구조적 속성을 반영하는 인용 패턴의 설명이 가능하며 이는 피인용빈도와 유사하면서도 추가적인 설명력을 가지는 것을 확인하였다. 셋째, 일반적 인용지수로는 JIF 외에도 합산지향지수, h-index와 같은 다양한 일반적 인용 지수들의 설명력이 다양하므로 이를 이용하여 다각적으로 고려하는 것이 필요한 것으로 파악되었다. 또한 학술지 평가에서 인용 색인 데이터베이스의 수록범위보다는 지수의 유형에 따른 설명력 차이가 크다는 것을 확인하였다. 이와 같은 자관의 인용 네트워크 분석은 정보서비스의 여러 분야에서 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
최근 지식기반 사회의 진입과 더불어 지식재산에 대한 관심이 증가하고 있다. 특히 하이테크산업을 이끌고 있는 ICT기업들은 지식재산의 체계적 관리를 위하여 끊임없이 노력하고 있다. 기업의 지적 자본을 대표하는 특허정보가 지속적으로 축적됨에 따라 정량적인 분석이 가능해졌다. 특허정보를 통하여 특허수준부터 기업수준, 산업수준, 국가수준에 이르기 까지 다양한 수준에서의 분석이 가능하다. 특허정보는 기술 현황을 파악하거나 성과에 미치는 영향을 분석하는데 활용되고 있다. 네트워크를 통한 분석은 지식 영향의 흐름을 나타내며, 이를 통하여 기술의 변화를 확인할 수 있을 뿐만 아니라 앞으로의 연구 방향을 예측할 수 있다. 네트워크를 활용한 분석 분야에서는 기업이 차지하는 네트워크상에서의 위치가 기업성과에 미치는 영향을 다각도에서 분석하는 연구가 진행되고 있다. 특허 인용 정보를 활용한 분석은 크게 두 가지로, 인용 횟수를 활용하는 인용지표 분석과 인용관계를 바탕으로 한 네트워크 분석으로 나뉜다. 본 연구는 기업간 규모의 차이가 기업 간 특허 인용 관계에 미치는 영향을 분석하고자 하였다. S&P 500에 등록된 IT 및 통신서비스를 제공하는 74개 기업을 선정하였으며 기업 간 특허 인용 관계를 구하기 위하여 2009년, 2010년의 특허 인용 정보를 수집하여 기업 간 특허 인용 관계를 나타냈다. 또한 기업규모를 대표하는 지표로 기업 총 자산에 대한 정보를 수집하였다. 기업규모에 따라 외부 지식에 대한 의존도가 달라지는 선행연구를 통하여 기업규모가 기업간 특허 인용 관계에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 이에 기업 간 총 자산의 차이에 절대값을 취한 값을 기업 간 거리로 정의하였으며, 기업 간 규모의 단순 차이를 기업 간 계층으로 정의하여 새로운 소시오매트릭스를 생성하였다. 2010년도 기업간 특허 인용 관계를 나타낸 소시오매트릭스를 종속변수로 하였으며, 2009년도 기업 간 특허 인용 네트워크, 기업 간 거리 및 계층을 독립변수로 하여 QAP분석 및 MR-QAP분석을 실시하였다. QAP분석 결과 기업 간 거리와 계층은 특허 인용 관계에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. MR-QAP분석에는 2009년도 기업 간 특허 인용 관계와 기업 간 거리만 유의함을 확인할 수 있었다. 특히 2009년도 기업 간 특허 인용 관계가 2010년도 기업 간 특허 인용 관계에 가장 큰 영향력을 행사하는 것을 볼 수 있어 기업 간 특허 인용관계는 연속성이 존재하는 것으로 볼 수 있었다.
Augmented reality (AR) is considered to be an excellent user interface to a 3D information space embedded within physical reality. For this reason, it has been applied to various applications such as design, medical service, interaction, and collaboration. However, there is no formal way of analyzing the research trend and evolution of augmented reality. This paper identifies the research trend and change in augmented reality (AR) via co-citation analysis. The co-citation analysis provides how the AR research has evolved, who are main contributors, and which papers suggest essential and influencing impact. To systematically analyze the cocitation, we have retrieved 1,145 papers from the Web of Science and applied a scientomertric analysis using CiteSpace. Based on the co-citation analysis of authors and documents, it is possible to analyze the evolution of augmented reality, key authors and papers, and breakthroughs. We have also compared the proposed approach with survey papers written by experts so that the result of the co-citation analysis can compromise the qualitative result done by experts, and thus it can provide a different view and insight for visualizing the research on augmented reality.
In the past decade, East Asian Research has received attention from researchers as well as in South Korea society-at-large. The broad category of East Asian Research includes various disciplinary fields, such as "history, economics, and politics; however, few studies have used quantitative analysis to explore its development. In this paper, we used network analysis to identify the disciplines and active research areas, focusing on productivity, collaboration patterns, and citation networks of East Asian Research in South Korea. For this study, 6,646 journal publications related with East Asian Research and indexed by KCI (Korean Citation Index) during the 10-year period of 2004-2013 were considered. Results show that East Asian Research was led during this period by sole-researchers, rather than interdisciplinary studies. Moreover, a co-institution network represents active institutions with a high degree and collaborative centrality. In terms of journal-journal citation networks, journals belonging to both "history" and "Korean literature" disciplines were dominant.
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.
The purpose of this paper was to analyze the distribution ratio of citation in researches in food service and found the relationship of study. The result was as follows. First there were remarkably quantitative researches than qualitative researches. Second, the citation ratio of social studies was high according to frequency-analysis. Third, citation frequency of publication was the highest in the pre-study that included scientific papers, newspapers, art and science contest announcement data and so on. Fourth, there was much citation ratio of domestic literature than foreign literature.
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.
International Journal of Knowledge Content Development & Technology
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제3권1호
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pp.65-80
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2013
Today, citation index information is used as an outcome scale of spreading technology and encouraging research. Article citation information is an important factor to determine the authority of the relevant author. Google Scholar uses the article citation information to organize academic article search results with a rank algorithm. For an accurate analysis of such important citation index information, large amounts of bibliographic data are required. Therefore, this study aims to build a fast and efficient system for large amounts of bibliographic data, and to design and develop a system for quickly analyzing cited information for that data. This study also aims to use and analyze citation data to be a basic element for providing various advanced services to the academic article search system.
이 연구에서는 특허의 인용에 영향을 미치는 주요 변수들을 토대로 특허의 피인용횟수를 예측하기 위한 모형을 제시하였다. 이를 위해 미국특허를 대상으로 5개 주제분야에 걸쳐 특허의 피인용횟수와 일정 수준 이상의 상관관계, 즉 5% 이상의 설명력을 갖는 것으로 밝혀진 페이지 수, 청구항 수, 참고문헌 평균 피인용횟수, 서지결합도, 문헌간유사도 등 5개 변수들을 토대로 다중회귀분석을 실시하였다. 연구결과에 따르면, 제시된 5개 주제분야의 특허인용 예측모형의 설명력은 주제분야에 따라 58.3%~89.6%로 나타났으며, 예측변수로 사용된 5개의 독립변수 중 특허 피인용횟수에 가장 영향력이 높은 변수는 '문헌간 유사도'로 나타났다. 또한 이 연구에서 추정된 주제분야별 예측모형을 토대로 산출한 특허 피인용횟수에 대한 예측값과 실제값을 비교한 결과 이들 예측모형은 5개 주제분야에서 모두 적합한 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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