본 논문은 국내 전기.전자공학분야 연구자들의 출판물에 나타난 인용 특성을 분석 연구하였다. 이를 위해 정기간행물 기사색인의 235개 기사와 INSPEC의 189개 기사에 나타난 총3,414개의 인용 자료가 본 연구를 위해 사용되었다. 여기서는 전기.전자공학분야 연구자들의 인용형태를 밝히고, 정부기관 (국립연구소 포함), 대학 및 기업체 소속 연구자들의 인용형태를 비교하였으며, 국내 간행물과 외국 간행물에 실린 출판물 사이의 인용형태를 비교하였다. 본 논문에서는 인용분석 연구 결과가 도서관과 자료실의 장서개발 계획과 의사결정에 도움을 줄 수 있다고 결론지었고 실제로 전기 전자공학 분야 도서관과 자료실에 대한 제언들이 제시되었다.
Objectives: The systematic review (SR) is a research methodology that aims to synthesize related evidence. Updating previously conducted SRs is necessary when new evidence has been produced, but no consensus has yet emerged on the appropriate update methodology. The authors have developed a new SR update method called 'adaptive meta-analysis' (AMA) using the 'cited by', 'similar articles', and 'related articles' citation discovery tools in the PubMed and Scopus databases. This study evaluates the usefulness of these citation discovery tools for updating SRs. Methods: Lists were constructed by applying the citation discovery tools in the two databases to the articles analyzed by a published SR. The degree of overlap between the lists and distribution of excluded results were evaluated. Results: The articles ultimately selected for the SR update meta-analysis were found in the lists obtained from the 'cited by' and 'similar' tools in PubMed. Most of the selected articles appeared in both the 'cited by' lists in Scopus and PubMed. The Scopus 'related' tool did not identify the appropriate articles. Conclusions: The AMA, which involves using both citation discovery tools in PubMed, and optionally, the 'related' tool in Scopus, was found to be useful for updating an SR.
이 연구의 목적은 인문학분야를 대상으로 인용DB간 구축 정보를 비교하고 차이가 있는 경우 그 원인과 문제점을 분석하여 구축 정보의 정확성을 향상시킬 수 있는 방안을 제시하는데 있다. 이를 위해 인용정보를 구성하는 주요 항목 중의 하나인 피인용횟수를 기준으로 네이버와 KCI에서 국내학술논문을 비교하였다. 조사결과, KCI가 네이버보다 좀 더 정확한 인용정보를 제공하고 있었지만 그 차이는 크지 않았다. 각 인용DB간 차이의 원인은 수록범위의 불완전성, 서지정보의 오류, 참고문헌 구축의 불완전성, 링크와 관련된 오류 등으로 조사되었다. 두 인용DB 모두 개선의 여지가 남아있으며, 양자를 상호보완적으로 활용한다면 인문학 분야에서 더욱 완전한 인용정보를 파악할 수 있을 것이다.
Purpose This study intended to introduce new approaches to identify the intellectual structure of supply chain management(SCM) researches, which combines author co-citation analysis(ACA) and social network analysis(SNA). Design/methodology/approach We searched RISS(www.riss.kr) and NDSL(www.ndsl.or.kr) database and collected 292 academic papers on supply chain management between 2001 and 2011. Among 9,637 references of these papers, we analyzed 1,848 references that were published by domestic authors. We produced a correlation matrix of 32 author co-citation matrix and conducted multi-variate statistical analysis such as factor analysis. We also performed social network analysis to identify the main researchers in SCM. Findings We found four main sub-areas of supply chain management research: SCM adoption factors, logistics, SCM performance, and SCM structure. We could present the authors who played important roles within the network by using SNA indicators. The finding of this research also suggests more collaborations among domestic researchers are required to overcome the low co-citation rates among domestic authors.
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.
KSCD(Korea Science Citation Database)를 기반으로 국내 과학학술지 논문에 대한 인용색인을 구축하였으나, 국내 학술지에 대한 인용현황만으로는 연구자들이 원하는 자신들의 논문의 인용현황을 포괄적으로 알기 어려우므로 해외 인용현황을 알기 원하는 요구에 부응하기 위해, WOS의 API를 활용한 인용현황 서비스를 구현하였다. 이에 기반하여 그 결과에 대한 데이터 분석을 수행하고 국내연구자의 SCI 전체 논문 분석결과와 비교하였다.
Subject classification of journals is important because it can be utilized for the improvement of scholarly information services and analysis by research area. The classification by experts in a subject area wastes a lot of time and expense. On the other hand, the simple classification with basic information, such as the journal title has limitations. To solve this problem, this paper suggests the automatic classification of Korean journals using the SCI journals information cited by Korean journals, and an analysis of the classification result. In particular, this study adopted the WoS subject categories for classification to support the base for comparison between the Korean citation database and the global citation database (KSCI vs. SCI).
한국과학기술정보연구원(KISTI)에서는 대량의 학술 정보들을 분류하여 저장하고 관리하기 위한 한국과학기술 인용색인 데이터베이스(KSCD)를 구축한 바 있다. 그러나 학술인용색인데이터들은 그 특성상 단순히 저장만을 위한 자료가 아니다. 즉, 저장된 데이터를 기반으로 사용자들에게 어떠한 서비스를 어떻게 제공할 것인지는 KSCD의 활용 측면에서 매우 중요한 문제이다. 예를 들어 사용자는 단순히 특정 저자가 기술한 학술 자료들을 검색하기를 원할 수도 있지만, 필요에 따라 해당 저자와 유사한 연구를 수행하는 저자들을 검색하기를 원할 것이다. 그러나 단순히 저장된 데이터만으로 이러한 서비스를 제공하기는 어렵다. 그러므로 본 논문에서는 한국과학기술인용색인 데이터베이스(KSCD)를 향후 어떻게 활용할 수 있는가에 대한 해답을 찾기 위해서는 국내외에서 현재 어떠한 서비스들을 제공하고 있는지 살펴보고 이와 관련하여 어떤 방향으로 연구가 진행해야 하는지를 모색한다. 특별히 데이터 마이닝 기술은 다양한 형태의 데이터로부터 데이터 속에 내포되어있는 특징(Feature)들을 추출하고 새로운 데이터 모델을 발견하여 의미 있는 정보를 추출해 내어 결국은 사용자의 의사 결정에 도움을 주는 것을 그 목적으로 한다. 즉 데이터에 숨겨진 패턴과 관계를 찾아내어 유용한 정보를 발견해 내는 것이다. 그러므로 본 논문에서는 이러한 데이터마이닝 기법을 학술인용색인데이터에 적용하여 제공할 수 있는 서비스들이 무엇이 있는지 논의한다.
Journal of Information Science Theory and Practice
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제3권4호
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pp.35-48
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2015
The aim of this study is to compare country output and citation impact as well as to assess the level of interdisciplinarity in the field of tribology research during the period 1998-2012, based on the SCOPUS database. Macro-level scientometric indicators such as growth rate, share of international collaborative papers, citation per paper, share of un-cited papers, and publication efficiency index were employed. Further, the Simpson Index of Diversity was used to measure the level of interdisciplinarity. The performance of top countries contributing more than 1000 papers during the study period was discussed. Contributions and share of continents and countries by income groups were examined. Further research contributions and citation impact of selected country groups were analyzed. This study reveals that high levels of interdisciplinarity exist in tribology research. Asia outperforms the other world regions and China contributes most of the papers (25%), while the United States receives most of the citations (22%).
본 연구에서는 ASIST 프로시딩을 인용한 저널들을 중심으로 패스파인더 네트워크 분석을 수행함으로써, ASIST 프로시딩의 지식이 어떠한 주제영역을 중심으로 네트워크 구조를 형성하고 있는지를 확인하는 데에 그 목적이 있다. 이를 위하여 Scopus 데이터베이스에서 검색한 240개의 문헌을 대상으로 완전연결 클러스터링 기법을 통하여 16개 클러스터를 도출하였으며, MDS 및 패스파인더 네트워크 분석을 통하여 지식 네트워크를 매핑하였다. 지금까지 대부분의 경우 학술지를 대상으로 수행되어 온 네트워크 분석을 프로시딩을 대상으로 분석을 시도하였으며, 분석결과 ASIST 프로시딩은 정보추구행태 및 탐색과 인터페이스, 계량서지학 및 지식관리 주제영역의 논문이 타 문헌에 활발하게 소비되고 있음을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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