Eunsoo Sohn;Sung Hyeok Kim;Sohee Jang;Se-Hui Jung;Kooyeon Lee;Eun-Hwa Sohn
한국자원식물학회:학술대회논문집
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한국자원식물학회 2021년도 춘계학술대회
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pp.45-45
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2021
This study aimed to explore research on bibliometric features of cannabis by applying scientometric analysis method, and to approach experimental research evaluation based on it. A total of 30,352 articles on cannabis published since 2001 from SCOPUS were analyzed using KnowledgeMatrix Plus and VOSviewer software. Results showed differences in research activities in countries where cannabis is legalized (Canada, the United States, the Netherlands) and Asian countries where its use is illegal. Related to medical cannabis, there has been a noticeable increase in the number of studies on pain, epilepsy, seizures and brain diseases such as multiple sclerosis. In the field of basic research, the number of pharmacological studies of cannabis on the cannabinoid type 1 receptor signaling pathway and inflammation and obesity has increased significantly. Subsequent experimental studies have compared the anti-inflammatory effects of four parts of Korean cannabis such as root, stem, leaf, and bark. Consistent with the predicted results of the scientometric analysis, all parts of C. sativa showed inhibitory effects on COX-2, NO/iNOS and TNF-α expression in LPS-stimulated RAW264.7 cells. These attempts provide an experimental research approach based on scientometric assessment.
본 논문에서는 자율 주행 자동차의 연구 방향을 결정하기 위한 기관별 개인별 논문 분석을 통한 계량정보 분석을 검토한다. 기관별 개인별 논문 수 분석, 수준 분석, 국제협력연구 네트워크 분석, 핵심 기관과 개인의 Q-L분포를 이용하여 자율 주행 자동차의 연구 동향을 확인한다.
특허, 논문, 연구 주제에서 중복을 피하기 위해서 많은 연구자들은 다양한 방법을 가지고 특허와 이전의 연구 결과들을 검토한다. 이러한 노력을 줄이기 위하여 본 논문에서는 스마트 그리드에서 중복을 피하고 연구자들을 도와주기 위한 방법으로 수준지수분석, 국제협력 연구 네트워크, 소속과 저자의 핵심 분석을 통한 계량정보분석 방법을 제안한다.
Background Breast reconstruction refers to the rebuilding of a woman's breast using autologous tissue or prosthetic material to form a natural-looking breast. It is increasingly offered to women undergoing mastectomy for breast cancer. However, there is no systematic analysis available for the expanding area of research on breast reconstruction. Methods A bibliometric method was used to obtain a view of the scientific production about breast reconstruction by data extracted from the Institute for Scientific Information (ISI). Specific parameters were retrieved from the ISI. Articles about breast reconstruction were analyzed to obtain a view of the topic's structure, history, and document relationships using HistCite software. Trends in the most influential publications and authors were analyzed. Results The number of articles was constantly increasing. Most highly cited articles described the methods of flap construction in the surgery. Other highly cited articles discussed the psychological or emotional aspects of breast reconstruction, skin sparing mastectomy, and breast reconstruction in the irradiated breast. Conclusions This was the first breast reconstruction scientometric analysis, representing the characteristics of papers and the trends of scientific production. A constant increase in the number of breast reconstruction papers and also the increasing number of citations shows that there is an increasing interest in this area of medical science. It seems that most of the research in this field is focused on the technical aspects of surgery.
Two-dimensional (2D) materials such as transition metal dichalcogenides have attracted tremendous scientific interests owing to their potential of solving the zero band-gap issue of graphene. In this work, the research areas and technology evolutionary dynamics of the 2D materials were identified using the scientometric method focusing on keyword mapping and clustering. The time-series analysis showed that the technological progress of 2D material is in the early growth period. The overlay mapping analysis were carried out to investigate the technology evolution of 2D materials with time. The strategic diagram of co-word analysis classifying the topological positions of keyword was derived to support the analysis results. It is conjectured that extensive research will be conducted widely on the application of 2D materials not only in electronic and optoelectronic devices, but also in various other fields such as biomedical applications, and that their development will be more rapid based on accumulated results of extant graphene research.
사람 중심이었던 인터넷이 사물 인터넷으로 진화함에 따라 우리들의 삶이 보다 스마트하게 발전하고 있다. 사물 인터넷(IoT)은 물리적 객체나 전자 제품, 소프트웨어, 센서 및 제조업체, 운영자 또는 연결된 다른 장치와 데이터를 교환하여 더 큰 가치와 서비스를 달성 할 수 있도록 연결된 사물 네트워크를 말한다. 지금까지 계량 정보 분석과 미래 유망영역 탐지에 대한 연구는 키워드를 중심으로 수행해왔다. 본 논문에서는 문헌에서 키워드 매핑에 대한 동태적 분석을 통하여 최근에 관심 영역인 사물 인터넷과 스마트 디바이스에 대한 미래 유망 영역을 탐지하는 방법을 제시한다.
기후변화로 인해 집중호우의 강우 특성은 과거와는 다르게 변화하고 있으며 불확실성 또한 크게 증가하고 있다. 이에 더해 도시개발, 인구집중 등의 변화는 홍수피해를 가중시키고 있다. 대다수의 도심지 침수 원인은 복합적이므로 해당 지역의 여건들을 고려하여 적절한 침수방어계획을 수립하는 것이 매우 중요하다. 이를 위해 정부는 지자체별로 방재성능목표라는 기준을 수립하고 있다. 2010년 처음 방재성능목표 개념이 제시된 이후, 몇 차례 설정 기준 등이 변화하였지만 전체적인 기술, 방법론, 절차 등은 유지되어 왔다. 따라서, 본 연구에서는 도시 방재성능목표 설정 및 전반적인 평가방법에 대한 고찰을 위해 계량정보분석(Scientometric Analysis) 방법을 활용하여 도시 방재성능과 관련된 연구 및 기술을 검토하였다. 계량정보분석은 논문, 문헌 등의 자료를 기반으로 해당 분야의 트렌드를 확인하고 새로운 지식 및 정보를 도출하는 방법으로, 본 연구에서는 1990년부터 2021까지 최근 약 30년동안 Web of Science의 관련 방재성능과 관련된 논문을 수집하였다. 계량정보 분석 소프트웨어인 Citespace를 활용하여 인용분석을 포함한 저자, 연구기관, 국가 및 연구동향 등을 파악하였다. 분석결과, 도시 방재성능의 기술적인 부분 외에도 자산 평가 개념 도입 등 의사결정에 필요한 고려요소들이 파악되었다. 향후 핵심키워드를 구체화하여 각 기술별 방재성능평가에 대한 고찰을 실시한다면 국내의 평가기준 및 절차를 고도화 할 수 있을 것이라 기대된다.
급속도로 변화하는 과학기술 환경 속에서 기업들은 현존하는 기술의 발전을 모니터링함과 동시에 새롭게 부상하는 유망기술을 찾아야만 경쟁력을 가질 수 있다. 각 국가에서는 경쟁적으로 유망연구 영역을 찾고 있는데, 대부분의 국가에서는 전문가 평가를 기반으로 한 델파이 방법으로 유망기술을 탐색하고 있다. 그러나 델파이와 같은 전문가방식은 기본적으로 전문가의 주관적 판단에 의지하기 때문에 편향성과 이에 따른 문제가 발생한다. 본 연구에서는 델파이 방법의 기술예측방법이 가지는 문제점을 개선하기 위해 과학계량학적 방법으로 유망연구영역을 탐색하였다. 탐색과정에서는 다음 3가지의 특별한 노력을 통해 과학계량학적 방법의 성능을 제고하고자 하였다. 첫째, 데이터베이스 선정에 있어서 공학 등 저널수가 적은 기술분야에서도 유망연구영역의 도출이 가능한가를 고려하였다. 둘째, 과학기술 전분야를 대상으로 하는 분석에서 과학기술분야별로 가지고 있는 인용수의 차이로 인해 발생하는 문제점을 해결하고자 부분인용계상(fractional citation counting)과 이동평균을 이용한 선형회귀분석을 도입하였다. 셋째, 과학계량학적 분석으로 나온 결과를 정성적으로 검증하여 과학계량학적 방법에 의한 오류를 최소화 하였다. 최종 290개의 유망연구영역을 선정하였으며, 각 영역은 기술의 네트워크상에서 가시화하였다. 본 연구에서는 Scopus 데이터베이스가 사용되었으며, 데이터마이닝과 가시화에는 한국과학기술정보연구원에서 개발한 KnowledgeMatrix가 사용되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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