• 유통과학연구
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• 제20권7호
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• pp.47-56
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• 2022

Purpose: As the need to transition into the distribution of cleaner energy has garnered corporate and scholarly interests, this study aims to track the research trends in sustainable energy supply chains for five years before 2021. Research methodology: This study was conducted by a bibliometric literature review and analysis to map the field's evolution between 2016 and 2020. Out of an initial title search result of 2,484 papers from the Scopus engine, filtering led to 180 documents obtained. The data was exported in excel format (CSV) to VOSviewer software to generate and analyze network visualization of sustainable energy supply chain trends. Results: The results revealed China's the highest publishing country, with 36 research papers. The Journal of Cleaner Production was the top publishing source, with 22 papers per year. These findings showed five clusters formed in the bibliographic coupling of countries. Circular Economy and Green Supply Chain Management represent the current hot topics. Research gaps identified in the field included limited cross-industry testing and modifying sustainable supply chain models. Conclusion: This paper contributes to the sustainability literature on supply chains by providing an overview of trends and research directions for scholars' and practitioners' consideration in future research.

• Journal of Contemporary Eastern Asia
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• 제18권1호
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• pp.7-29
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• 2019

This study describes an approach for comparative bibliometric analysis of scientific publications related to (i) individual or several departments comprising a university, and (ii) broader integrated subject areas using multiple disciplinary schemes. It uses a custom dataset of scientific publications (ca. 15,000 articles and reviews, published during 2009-2013, and recorded in the Web of Science Core Collections) with author affiliations to the research departments, dedicated to science, technology, engineering, mathematics, and medicine (STEMM), of a comprehensive university. The dataset was subjected, at first, to the department level and discipline level analyses using the newly available KAKEN-L3 classification (based on MEXT/JSPS Grants-in-Aid system), hierarchical clustering, correspondence analysis to decipher the major departmental and disciplinary clusters, and visualization of the department-discipline relationships using two-dimensional stacked bar diagrams. The next step involved the creation of subsets covering integrated subject areas and a comparative analysis of departmental contributions to a specific area (medical, health and life science) using several disciplinary schemes: Essential Science Indicators (ESI) 22 research fields, SCOPUS 27 subject areas, OECD Frascati 38 subordinate research fields, and KAKEN-L3 66 subject categories. To illustrate the effective use of the science mapping techniques, the same subset for medical, health and life science area was subjected to network analyses for co-occurrences of keywords, bibliographic coupling of the publication sources, and co-citation of sources in the reference lists. The science mapping approach demonstrates the ways to extract information on the prolific research themes, the most frequently used journals for publishing research findings, and the knowledge base underlying the research activities covered by the publications concerned.

• 대한기계학회논문집 C: 기술과 교육
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• 제3권4호
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• pp.273-283
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• 2015

본 연구에서는 한국기계연구원에서 수행한 전략스페셜리스트 운영 사례를 중심으로 기계분야 유망기술 기획 연구 방법론 및 유망기술 도출 결과를 제시하였다. 유망기술 도출을 위해 한국기계연구원은 조직 관점에서 연구기획 전담부서 이외에 연구본부 별 1인의 전담 인력을 파견하는 전략스페셜리스트 제도를 신설 운영함으로써 연구원 차원의 지원과 협력 체계를 확립하였다. 방법론 관점에서는 외부 환경 분석과 연구원 내부 역량 분석을 동시에 활용하였으며, 세부 주제 도출을 위해 서지결합분석을 활용하였다. 이를 통해 한국기계연구원은 기계기술 8대 유망 주제와 주제별 세부 테마를 도출하였다. 본 연구 결과는 한국기계연구원의 주요사업 기획에 반영되어 세부 과제 기획의 전략성 강화에 기여하였으며, 향후 기계분야의 유망기술 기획의 우수 사례로서 널리 활용될 것으로 기대된다.

• 정보관리학회지
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• 제27권4호
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• pp.239-258
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• 2010

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.

• 정보관리학회지
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• 제40권1호
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• pp.121-148
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• 2023

본 연구는 '우수한 성능의 메타데이터 속성 유사도 기반의 학술 문헌추천시스템'을 제안하는 데에 목적을 두고 있다. 본 연구에서는 정보조직에서 다루는 메타데이터의 활용과 계량정보학에서 다루고 있는 동시인용, 저자-서지결합법, 동시출현 빈도, 코사인 유사도의 개념을 활용한 문헌정보학 기반의 학술 문헌 추천기법을 제안하고자 하였다. 실험을 위해 수집한 '불평등', '격차' 관련 총 9,643개의 논문 메타데이터를 정제하여 코사인 유사도를 활용한 저자, 키워드, 제목 속성 간의 상대적 좌표 수치를 도출하였고, 성능 좋은 가중치 조건 및 차원의 수를 선정하기 위해 실험을 수행하였다. 실험 결과를 제시하여 이용자의 평가를 거쳤으며, 이를 이용해 기준노드와 추천조합 특성 분석 및 컨조인트 분석, 결과 비교 분석을 수행하여 연구질문 중심의 논의를 수행하였다. 그 결과 전반적으로는 저자 관련 속성을 제한 조합 혹은 제목 관련 속성만 사용하는 경우 성능이 뛰어난 것으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 기법을 활용하고 광범위한 표본의 확보를 이룬다면, 향후 정보서비스의 문헌 추천 분야뿐 아니라 사회의 다양한 분야에 대한 추천기법 성능 향상에 도움을 줄 수 있을 것이다.