본 연구의 목적은 지난 10년간 사회과학저널 전체에 대한 소셜 네트워크 분석을 수행하여 중심성과 연구성과 간의 관계를 분석하는 것이다. 절대적인 논문 수를 기준에 따른 상, 중, 하 그룹으로 연구성과와 상관관계 분석을 수행한 결과 대부분의 그룹에서 중심성과 연구 생산성의 상관관계는 높은 상관관계가 나왔지만 연구의 영향력과 인용 속도는 유의미한 결과가 도출되지 않았다. 또한, 종합적인 연구성과와의 관계에서는 중위 그룹의 상관관계가 상위 그룹보다 더 유의미하게 나타났다.
학술 분야의 연구자들의 협업을 기반으로 한 공동연구가 활발히 진행되고 있다. 이에 따라 공동연구 및 연구자 간 학문적 관계에 대한 관심 또한 증대되고 있다. 공동연구를 통해 연구자들은 연구 생산성 증대, 비용 및 시간의 효율적 사용, 그리고 연구의 위험요소를 감소시켜 연구 성과와 생산성을 극대화하고 있다. 본 연구는 ISR에 2006년부터 2012년까지 투고된 논문의 저자 및 심사자 데이터를 기반으로 연구 생산성 및 심사 효율성 분석을 실시하였다. 투고된 논문 230편을 대상으로 소셜 네트워크 분석 기법인 중심성 분석과 하위그룹 분석을 실시하였고, 상관분석과 회귀분석을 통해 연구의 타당성을 검토하였다. 연구의 결과는 공저자 집단의 연구 생산성이 향상되는 것을 확인하였으며, ISR의 논문 심사자의 효율성도 소셜 네트워크 분석 지표들을 통해 검증할 수 있었다.
발효액에서 hollow fiber membrane에 의한 Pichia sti-pitis의 분리 공정의 가능성을 검토해 보았다. Permeateflux는 cell의 농도, pH, antifoam agent의 농도, 여과 압력, 그리고 recircultion rate에 의해 영향을 받았으며 온도는 flux의 감소와 별로 관계가 없는 것으로 나타났다. 아울러 microcomputer에 조절되어 membrane을 backflush하는 것이 memnrane의 fouling 문제를 경감 시켜서 발효액에서 P. stipitis를 분리하는 공저의 연장된 조업을 가능케 함을 확인 하였다.
과학기술 논문의 수준을 평가하고, 국내 학술지 및 기관간의 연구능력 비교 분석의 척도로 사용하기 위한 KSCI(Korean Science Citation Index : 한국과학기술인용색인) 구축 및 활성화를 위하여 XML을 기반으로 하는 모델을 설계하였다. KSCI 데이터베이스는 인용만 논문과 인용된 논문들 사이의 관계를 정의하고 논문을 작성한 저자들에 대한 인력DB의 구축과 연계를 통하여 구성되어진다. 이러한 과정에서 발생되어지는 표준화 과정과 데이터베이스간의 연계를 효율적으로 주진하고 효율적인 KSCI 데이터베이스를 구축하기 위한 XML 표준을 설계하였다. 첫째, 데이터베이스틀의 연계를 위한 모델을 설계, 둘째, 인용된 논문과 인용한 논문에서의 서지정보. 저널정보, 참고문헌정보에 대한 XML DTD를 정의 셋째, 저자와 공저자들에 대한 인력DB 구축을 위한 XML DTD를 정의하였다. 본 논문은 KSCI데이터베이스 구축을 통해서 데이터에 대한 상호 교환, 공동 활용을 보다 효율적으로 수행하고 안정적인 체제 구축을 고려하여 모델을 설계하였다.
최근 기업은 급속한 기술의 변화, 고객 니즈의 다변화, 경쟁 환경의 심화 등으로 인한 시장요인 뿐만 아니라 천재지변, 테러, 사회 정치적 이해관계 등의 통제 불가능한 불안요인으로 인해 예측이 어렵고 불확실성이 높은 경영 환경에 놓여 있어, 리스크 관리의 중요성이 높아지고 있다. 본 연구의 목적은 최근 들어 관심이 높아지고 있는 리스크 관리의 연구 분야에 대해 공급사슬관리(SCM) 분야를 중심으로 연구 동향을 분석하고, 해당 분야의 핵심 연구를 파악하여 해당 분야의 유용한 학문적 정보를 파악하는 것이다. Scopus 데이터베이스를 활용하여 해외 저명한 저널에 게재된 논문 정보를 수집하여 키워드 네트워크 분석과 인용 및 공저자 정보로 생성되는 네트워크를 분석하였다.
본 연구에서는 서지 요인이 인용속도, 인용빈도에 영향을 미치는지에 대한 분석 이외에도 인용속도가 인용빈도에 영향을 미치는지에 대한 분석, 그리고 인용속도가 인용빈도에 영향을 미치는 관계가 성립할 때 서지 요인이 이 영향관계에서 조절효과를 보이는지 파악하고자 하였다. 본 연구를 통해 다섯 가지 서지 요인을 추출하여 우리나라 논문의 각 요인별 논문분포를 살펴본 결과는 다음과 같다. 첫째, 첫째, 제1저자와 교신저자의 소속국가의 국내 외 구분에 따른 인용속도는 저자들의 소속국가가 국내인 논문보다 해외인 논문에서 최초 인용속도와 평균 인용속도가 모두 더 빠른 것으로 나타났으며, 인용빈도는 제1저자와 교신저자가 해외인 논문이 더 많은 인용을 받았다. 국제 협력연구 여부에 따른 인용속도와 인용빈도 분석에서는 국내 단독수행 연구보다 국제 협력연구인 경우 최초 인용속도가 더 빠른 것으로 나타났으나, 평균 인용속도는 차이가 없는 것으로 나타났으며, 인용빈도는 국제 협력연구가 더 많은 인용을 받는 것으로 확인되었다. 공저자수와 영향력지수에 따른 최초 인용속도, 평균 인용속도, 인용빈도에는 모두 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 둘째, 인용속도와 인용빈도의 영향관계를 분석한 결과, 최초 인용속도는 빠를수록, 평균 인용속도는 느릴수록 인용빈도가 높아지는 것으로 나타났으며, 최초 인용속도가 평균 인용속도보다 인용빈도에 더 높은 영향을 주는 것으로 나타났다. 셋째, 최초 인용속도와 인용빈도의 영향관계에서 5가지 서지 요인이 영향력을 증대시키는 조절작용을 하는지 분석한 결과, 모든 요인이 조절작용을 하는 것으로 나타났다. 여섯째, 평균 인용속도와 인용빈도의 영향관계 관계에서 5가지 서지 요인이 영향력을 증대시키는 조절작용을 하는지 분석한 결과, 제1저자의 소속국가, 교신저자의 소속국가, 공저자수 3가지 서지 요인은 조절작용을 하는 것으로 나타났으며, 국제 협력연구 여부와 영향력지수는 조절작용을 하지 못하는 것으로 나타났다.
재난안전 분야의 기술개발 동향을 파악하고 지적 관계를 분석하기 위한 연구에서 신뢰성과 최신성을 겸비한 학술정보를 활용하는 것은 매우 유용하다. 기존의 논문 기반 계량정보분석 연구에서는 관련 분야의 학술지와 키워드를 중심으로 분석 대상 논문을 선별하여 연구재료로 사용하였다. 본 논문에서는 재난안전 분야의 보다 세부적인 연구 특성 파악을 위해 국내 대학기관의 방재 및 안전공학 학과에 소속된 저자들의 논문 정보를 대상으로 기관식별, 학과유형 분류, 재난안전유형 분류. 표준산업분류를 매핑하고 주요 측면별로 분석 연구를 수행하였다. 분석 결과, 재난안전 분야 연구에서 저자소속 기관의 유형 및 지역적 분포, 공저 학과 유형의 구성, 재난안전유형 및 표준산업분류의 현황과 핵심 키워드가 자세히 파악되었다. 연구 결과는 향후 지능형 위기경보 체계 구축을 위한 재난유형별 주요 기관 및 전문가 식별과 추천에 활용이 기대된다.
기업이 참여하는 공동연구는 기술이 시장으로 나가는 통로이자, 기술이전의 방법 중 하나이다. 이러한 사실을 감안하여 본 연구에서는 네트워크 분석을 통해 재난안전분야 기업협력 공동연구에 대해 고찰해보고자 한다. 이를 위해 2005년부터 2016년까지 재난안전분야 학술지 4종에 수록된 공동저술 논문을 대상으로 기업소속 저자가 참여한 논문 786건을 분류하여 분석을 실시하였다. 해당 기간 동안 기업협력 공동연구는 전체적으로 증가 추세에 있는데, 공저자 수가 적은(3인 이하) 논문은 감소하고 공저자 수가 많은 논문은 증가하였다. 이는 기업이 참여하는 재난안전분야 연구협력의 폭이 더 넓어지고 있음을 의미한다. 또한 참여비중을 고려한 저자점수를 통해 기관별 논문 생산성을 파악하고, 전체 기관의 협업 네트워크를 분석하였다. 전 시기에 걸쳐 기관생산성 및 중심성이 높은 기관은 소수의 대학이었고, 다수의 기업이 이들과 공동연구를 수행한 모습이 보인다. 분야별로는 건설, 엔지니어링, 전자 관련기업과 공기업의 참여도가 높았다. 본 연구는 재난안전분야 공동연구에 기업이 참여한 현황을 전체적으로 분석해보았다는 점에 의의가 있으며, 이번 분석을 통해 발견된 기관 간 협력관계는 기술이전 전략수립에 도움이 될 것이다.
최근 들어 다양한 분야에서 딥러닝이 혁신적인 기계학습 기법으로 급속하게 확산되고 있다. 이 연구에서는 딥러닝 연구동향을 분석하기 위해서 자아 중심 주제 인용분석 기법을 변형하여 응용해보았다. 이를 위해 Web of Science에서 'deep learning'으로 탐색하여 검색된 문헌 중 소수의 씨앗 문헌으로부터 인용 관계를 통해 분석 대상 문헌을 확보하는 방법을 시도하였다. 씨앗 문헌을 인용하는 최근 논문들을 딥러닝 분야의 현행 연구를 반영하는 자아 문헌집합으로 설정하였다. 자아 문헌으로부터 빈번히 인용된 선행 연구들은 딥러닝 분야의 연구 주제를 나타내는 인용 정체성 문헌집합으로 설정하였다. 자아 문헌집합에 대해서는 공저 네트워크 분석을 비롯한 정량적 분석을 실시하여 주요 국가와 연구 기관을 파악하였다. 인용 정체성 문헌들에 대해서는 동시인용 분석을 실시하고, 도출된 문헌 군집을 인용하는 주요 키워드인 인용 이미지 키워드를 파악하여 주요 문헌과 주요 연구 주제를 밝혀내었다. 마지막으로 특정 주제에 대한 인용 영향력이 성장하는 추세를 반영하는 인용 성장지수 CGI를 제안하고 측정하여 딥러닝 분야의 선도 연구 주제가 변화하는 동향을 밝혔다.
적정기술연구 분야는 환경, 의료, 교육 및 에너지 등 다양한 주제를 포함하고 있다. 따라서, 한 분야의 연구자가 적정 기술 전체 분야에 대한 연구 동향을 파악하기에는 어려움이 있다. 소셜 네트워크 분석, 즉, 사회 연결망 분석은 네트워크에 어떤 전체적인 연결관계가 있는지를 분석하여 특정 관계망을 보기 쉽게 시각화 하거나 인사이트를 도출할 수 있는 방법이다. 이 논문에서는 소셜 네트워크 분석을 적정기술학회에서 개최한 2017-2019년까지의 적정기술 국제학회 초록집 자료를 이용하여 적정기술 분야의 학술 동향을 파악하고자 하였다. 적정기술학회에서 확보한 자료를 바탕으로 데이터 전처리 과정을 거쳐 공저자 네트워크를 분석하고 그와 관련된 통계적 지표를 해석하였다. 또한, 적정기술학회의 일반 현황 자료를 기반으로 연차별 발표자 및 연구 내용 변화를 분석하고 결과를 도출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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