이 연구는 계량정보학적 기법을 적용하여 대학도서관의 연구분야를 파악하고자 하는 것이다. 적용된 계량정보학 기법은 용어클러스터링과 패스파인더 네트워크 알고리즘이다. 연구분야 분석을 위하여 2005년부터 2009년 동안 주요 학술지에 발표된 139건의 논문을 한국과학기술인용색인서비스(KSCI)에서 검색하여 데이터 콜렉션을 구축하였으며 연구분야를 분석하는 데 사용한 자질은 초록과 인용문헌의 제목에서 추출되었다. 분석 결과 인용문헌의 제목은 세분화된 연구분야를 표현하는 데 적절한 것으로 분석되었으며 초록과 인용문헌의 제목을 결합하여 적용하면 연관주제로 확장하여 주제구조를 효과적으로 표현해주는 것으로 나타났다.
계량정보학 연구영역의 하나인 운영연구(Operation Research ; OR)중 미래예측이라는 목적을 가지고 있는 마코프모형(Markov Chains)의 통계기법을 활용한 두가지 실험사례를 살펴보고, 최근의 연구경향을 분석함으로써 도서관 시스템 운영과 설계에 마코프모형을 응용할 수 있는 네가지 방안을 제시하였다. 계량정보학의 한 분야로 적용되고 있는 마코프모형에 관한 국내연구가 활발하지 못한 상태이므로, 국내 계량정보학에서의 마코프모형 연구의 필요성과 활성화를 제안하였다.
최근 일부 계량서지학 연구에서 사회 네트워크 분석 분야의 도구인 중심성 분석 기법을 도입하려는 시도가 나타나고 있다. 그런데 사회 네트워크를 대상으로 개발된 중심성 척도는 노드간 연결에 대한 가중치를 반영하지 않는 단점이 있다 이 연구에서는 가중 네트워크인 계량서지적 자료에 대해서 중심성을 분석할 수 있는 새로운 척도를 네 가지 제시하였다. 제안된 척도의 유용성을 검증하기 위해서 저자동시인용 네트워크. 용어 동시출현 네트워크, 웹사이트 동시링크 네트워크의 세 가지 실제 자료에 대해서 중심성 분석을 수행하였다. 분석 결과에서는 제안된 중심성 척도가 계량서지적 네트워크를 대상으로 개별 노드의 입지와 영향력을 파악하는데 있어서 매우 유용함이 확인되었다
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.
본 연구에서는 키워드 검색의 단점을 보완하기 위해 다수의 웹 포털에서 제공중인 디렉터리 검색 서비스의 분류항목 및 정보자원에 대해 계량적으로 분석했다. 구체적으로는 Yahoo, Naver, Empas 등 3개 디렉터리 서비스의 주제별 분류항목, 주제별 정보자원, 그리고 분류항목 대비 정보자원의 계량적 분석을 시도했다. 이같은 분석결과, 각 디렉터리 서비스별로 차이를 파악해 볼 수 있다. 주제별 분류항목의 검토결과, 분야에 따라 순항목과 참조항목의 비율상 차이가 있고 형식구분의 성격인 주제분야에서 참조항목 전개비율이 높다는 것을 알 수 있다. 등록된 정보자원의 계량분석을 통해 규모의 관점에서는 야후의 등록자원이 가장 많으며, 디렉터리 서비스별로 주제별 정보자원의 다과를 파악할 수 있었다. 해당 분류항목에 분류된 정보자원의 수에 대한 계량적 분석은 뉴스, 미디어 분야를 중심으로 수행했으며, 이를 통해 엠파스나 네이버가 야후보다 등록자원에 비해 많은 분류항목을 전개하고 있다는 점을 알 수 있다. 또한 동일 정보자원이 분류된 깊이를 비교한 결과 야후가 한 단계 세분된 분류항목에 등록하고 있음을 알 수 있다.
이 연구에서는 국내 문헌정보학 학술지 논문의 사사표기 유형을 파악하고, 유형에 따라 학술지 논문의 계량서지적 특성에 차이가 있는지를 알아보고자 하였다. 분석을 위해서 국내 문헌정보학 분야 대표 학술지 4종에 2013년부터 2021년까지 9년간 게재된 논문 2,143편의 사사표기와 참고문헌, 인용횟수를 데이터로 확보하였다. 전체 논문 중에서 61.2%인 1,311편에 실린 사사표기 1,433건의 내용을 분석하여 유형을 나눈 다음, 각 유형에 해당하는 논문의 계량서지적 특성을 살펴보았다. 사사표기 유형은 크게 '윤리(중복게재회피)'와 '감사' 유형으로 양분되었으며, 각각 9가지와 10가지로 세분할 수 있었다. 계량서지적 특성으로 참고문헌 수, 참고문헌의 최신성, 인용도를 살펴본 결과 모든 특성이 사사표기 유형별로 차이가 있는 것으로 나타났다.
계량서지적 분석을 활용한 정보자료실의 새로운 역할과 기능 확대 가능성을 검토하였다. 이를 위하여 국제백신연구소를 대상으로 641건의 연구논문에서 추출한 디스크립터 중 10회 이상의 빈도를 갖는 110건의 키워드를 대상으로 co-word 분석을 수행하고 디스크립터 전략 다이어그램을 도출하였다. 분석결과 연구조직과 일치하는 연구영역 지도를 도출할 수 있었고, 고성장 추세인 분야와 감소 추세인 분야를 확인할 수 있었다.
딥러닝 연구동향에 대한 계량서지적 분석을 자아 중심 주제 인용분석 기법을 활용하여 시도하였다. 이를 위해서 Web of Science에서 'deep learning'으로 검색된 인용빈도 상위 15건의 논문을 핵심 논문으로 삼고, 이들 핵심 논문 15편을 인용한 논문 집합을 자아 문헌집합으로 삼았으며, 자아 문헌집합들이 인용한 주요 문헌들을 인용 정체성 문헌집합으로 설정하였다. 인용 정체성 문헌집합에 대해 동시인용분석을 실시하여 주요 문헌, 주요 연구 주제를 파악하고, 영향을 끼친 주요 선행 연구를 파악해보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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