많은 논문들은 연구성과와 평가를 객관적으로 검증받기 위해 KCI에 등재된 학술지에 게재하고 있다. 본 연구는 초등정보교육에 관련된 다양한 연구물을 게재하는 대표적 KCI등재 학회인 한국정보교육학회지의 2008년부터 2018년 10월(10년간)까지 게재된 논문을 수집하고 10개의 주제분야별로 분류하고 분석하였다. 결과로서, 소프트웨어교육에 관련된 주제로 발표된 논문이 전체 게재 논문 중에서 34.2%로 나타났으며, 본 학회에 게재된 논문 중에서 소프트웨어교육 관련 논문의 인용회수가 33%로 가장 많이 나타났다. 나머지 분석된 주제 분야별 게재논문에서도 상당수가 소주제 분야에서 소프트웨어교육과 중첩되어 있었다. 향후, 상당수의 연구자들 연구방향은 소프트웨어교육에 치중할 것으로 예상된다.
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.
This paper focuses on the relationship between the characteristics of network and the productivity of scientists, which is rarely examined in previous studies. Utilizing a unique dataset from the Korean Citation Index (KCI), we examine the overall characteristics of the research network (e.g. distribution of nodes, density and mean distance), and analyze whether the network centrality is related to the scientific productivity. According to the results, firstly we have found that the collaborative research network of the Korean academics in the field of statistics and computer science is a scale-free network. Secondly, these research networks show a disciplinary difference. The network of statisticians is denser than that of computer scientists. In addition, computer scientists are located in a fragmented network compared to statisticians. Thirdly, with regard to the relationship between the researchers' network position and scientific productivity, a significant relation and their disciplinary difference have been observed. In particular, the degree centrality is the strongest predictor for the scientists' productivity. Based on these findings, some policy implications are put forward.
본 리뷰 논문에서는 지금까지 한국학술지인용색인(KCI)에 발표된 이중층수산화물(LDH) 관련 모든 논문을 조사하여 LDH를 대상으로 한 국내의 연구동향을 분석하였다. LDH를 주제로 한 연구는 2002년 처음 KCI에 발표된 이후 2023년 1월까지 총 160편의 논문이 발표되었으며, 최근 10년 동안 급격히 증가한 특징을 보였다. 총 31개 학문분야 중 상위 5개 분야는 화학공학, 화학, 재료공학, 환경공학, 그리고 물리학 순으로 나타났으며, 이중 화학공학이 71편으로 10편 내외의 다른 분야에 비해 압도적으로 높았다. 각 논문들은 구체적인 소재 응용 연구내용에 기반하여 15개 연구분야로 재분류 되었으며, 그 결과 상위 5개 분야는 환경정화소재, 고분자촉매소재, 배터리소재, 의약의학소재, 그리고 기초 이화학특성 순으로 나타났다. 이러한 조사 결과는 환경정화소재, 고분자촉매, 그리고 배터리 등의 기능 개선을 위한 화학공학 및 화학 분야에서의 LDH 소재 응용 연구가 활발하게 진행되고 있음을 시사한다. 이해 비해 화장품, 환경센서 그리고 농업소재로서의 LDH의 응용은 아직 미비한 단계지만 시장잠재성과 고효율-친환경 트랜드를 고려할 때 향후 떠오르는 연구분야로 주목할 만 하다. 재분류 된 모든 논문들은 응용소재, 핵심연구성과, 사용된 LDH의 특징과 합성법 등의 정보를 포함하여 표와 보충자료에 요약 정리되었다. 본 리뷰 논문에서 최초 제공한 국내 LDH에 대한 전반적인 연구 동향과 관련 세부자료들을 통해 향후 LDH를 활용한 연구방향 설계와 자원·에너지 및 환경분야에서의 효율적인 정책 제안에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구에서는 "4차 산업"과 관련된 논문들의 세부 연구 주제를 파악하기 위하여 텍스트 마이닝 기법을 이용하여 논문들을 분석하였다. 이를 위하여 2016년부터 2019년까지 한국학술지인용색인(KCI)에서 "4차 산업"이라는 키워드로 논문을 검색하여 총 685편의 논문을 수집하였다. 논문 수집을 위해서는 Python 기반의 웹 스크랩핑 프로그램을 사용하였으며, 자료 분석을 위해서는 R 언어로 구현된 LDA 알고리즘 기반의 토픽 모델링 기법들을 활용하였다. 수집된 논문들에 대한 Perplexity 분석 결과, 9가지 토픽이 최적으로 결정되었고 수집된 논문들의 9가지 대표 토픽들을 Gibbs 샘플링 방법을 사용하여 추출하였다. 분석 결과, 인공지능, 빅데이터, 사물인터넷, 디지털, 네트워크 등이 상위 주요 기술들로 나타났으며, 산업, 정부, 교육 현장, 일자리 등 4차 산업과 관련한 다양한 분야에서 주요 기술들로 인한 변화에 대한 연구들이 이루어져 왔음을 확인할 수 있었다.
The purpose of this study is to examine Korean journals related to science education in order to analyze research trends into Nature of science in Korea. The subject of the study is the level of Korean Citation Index (KCI-listed, KCI listing candidates), that can be searched by the key phrase, "Nature of science" in Korean language through the RISS service. In this study, the Descriptive Statistical Analysis Method is utilized to discover the number of research articles, classifying them by year and by journal. Also, the Sementic Network Analysis was conducted to Word Cloud Analysis the frequency of key words, Centrality Analysis, co-occurrence and Cluster Dendrogram Analysis throughout a variety of research articles. The results show that 91 research papers were published in 25 journals from 1991 to 2015. Specifically, the 2 major journals published more than 50% of the total papers. In relation to research fields., In addition, key phrases, such as 'Analysis', 'recognition', 'lessons', 'science textbook', 'History of Science' and 'influence' are the most frequently used among the research studies. Finally, there are small language networks that appear concurrently as below: [Nature of science - high school student - recognize], [Explicit - lesson - effect], [elementary school - science textbook - analysis]. Research topic have been gradually diversified. However, many studies still put their focus on analysis and research aspects, and there have been little research on the Teaching and learning methods.
본 연구는 언어 네트워크 분석방법을 활용하여 2000년부터 2019년까지 최근 20년간 KCI 등재 학술지에 게재된 가정과교육 논문의 연구 동향을 분석하였다. 총 501편의 가정과교육 논문을 대상으로, NetMiner 4.4를 활용하여 워드클라우드, 중심성 분석, 토픽모델링을 실시한 결과는 다음과 같다. 첫째, KCI 등재지에 게재된 가정과교육 논문의 수는 2000년대에 186편, 2010년대에 315편으로 점차 증가하는 추세이고, 가정과교육 논문이 게재된 학술지는 2000년대에 16종, 2010년대에 22종으로 더욱 다양해졌다. 전체 논문 수의 60%가 '한국가정과교육학회지'에 게재되었고, 2018년 이후 '학습자중심교과교육연구'에 게재된 논문이 급증한 것으로 나타났다. 둘째, 2000년대와 2010년대에 KCI 등재지에 게재된 가정과교육 연구의 주제는 교과 내용 분석, 수업 개발 및 적용, 교육과정 분석, 인식 조사 및 방향 탐색으로 범주화되었다. 2000년대에는 '가정과교사'가 주요 키워드로 등장하고, 인식 조사 및 방향 탐색 연구가 상대적으로 많이 이루어졌다. 2010년대에는 '개발' 키워드의 영향력이 커지고, 교과 내용 분석 및 수업을 개발하고 적용하는 연구가 상대적으로 많이 이루어진 것으로 나타났다. 본 연구는 분석 대상과 기간을 확대하여 가정과교육 연구 동향을 분석한 것에 의의가 있다.
As interest in the sustainable fashion industry continues to increase along with climate issues, it is necessary to identify research trends in sustainable fashion and seek new development directions. Therefore, this study aims to analyze research trends on sustainable fashion. For this purpose, related papers were collected from the KCI (Korean Citation Index) and Scopus, and 340 articles were used for the study. The collected data went through data transformation, data preprocessing, topic modeling analysis, core topic derivation, and visualization through a Python algorithm. A total of eight topics were obtained from the comprehensive analysis: consumer clothing consumption behavior and environment, upcycle product development, product types by environmental approach, ESG business activities, materials and material development, process-based approach, lifestyle and consumer experience, and brand strategy. Topics were related to consumption, production, and education of sustainable fashion, respectively. KCI analysis results and Scopus analysis results derived eight topics but showed differences from the comprehensive analysis results. This study provides primary data for exploring various themes of sustainable fashion. It is significant in that the data were analyzed based on probability using a research method that excluded the subjective value of the researcher. It is recommended that follow-up studies be conducted to examine social trends.
There is great confusion over what constitutes public diplomacy (PD), who its actors are, and the relevance of non-state actors. In the Korean context, in addition to the general fuzziness of the concept, linguistic peculiarities of the terms gonggong and gongjung both of which refer to public, waegyo, which is interchangeably used for international affairs, foreign policy and diplomacy, and juche which is simultaneously used for actor and agent, add more layers of confusion. While the term PD in Korea is based almost entirely on Western conceptualization, these linguistic peculiarities prevent fruitful conversations among scholars and practitioners on PD. Against this background, this research note explores and addresses conceptual ambiguities that pertains to PD and the policy discourse on the topic, particularly on non-state PD in Korea. The paper draws on Korean government's PD-related policy documents and Diplomatic White Papers and all relevant academic articles found in Korean-language journals registered in the Korean Citation Index (KCI), which are analysed to gain an understanding of the PD-related policy discourse in Korea.
Purpose: This study analyzed research trends related to childhood and adolescent cancer survivors (CACS) using word co-occurrence network analysis on studies registered in the Korean Citation Index (KCI). Methods: This word co-occurrence network analysis study explored major research trends by constructing a network based on relationships between keywords (semantic morphemes) in the abstracts of published articles. Research articles published in the KCI over the past 10 years were collected using the Biblio Data Collector tool included in the NetMiner Program (version 4), using "cancer survivors", "adolescent", and "child" as the main search terms. After pre-processing, analyses were conducted on centrality (degree and eigenvector), cohesion (community), and topic modeling. Results: For centrality, the top 10 keywords included "treatment", "factor", "intervention", "group", "radiotherapy", "health", "risk", "measurement", "outcome", and "quality of life". In terms of cohesion and topic analysis, three categories were identified as the major research trends: "treatment and complications", "adaptation and support needs", and "management and quality of life". Conclusion: The keywords from the three main categories reflected interdisciplinary identification. Many studies on adaptation and support needs were identified in our analysis of nursing literature. Further research on managing and evaluating the quality of life among CACS must also be conducted.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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