• Title/Summary/Keyword: 과학기술논문

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핫 페이퍼-세계면역학연구논문 인용순위 발표

  • Korean Federation of Science and Technology Societies
    • The Science & Technology
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    • v.28 no.11 s.318
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    • pp.16-17
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    • 1995
  • 핫 페이퍼 란에서는 지난 2년내에 발표된 세계의 과학기술논문 중에서 가장 많이 인용된 논문들을 저자의 설명과 함께 소개합니다. 선정기준은 SCI(미국 과학정보연구소 과학인용지표)자료에 따랐습니다.

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A Study on Citation Behavior of Korean Scientists Using Patent Analysis (특허분석을 통한 과학기술자의 과학논문 인용행태에 관한 연구)

  • Noh, Kyung-Ran;Han, Sang-Wan
    • Journal of the Korean Society for information Management
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    • v.23 no.3 s.61
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    • pp.223-239
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    • 2006
  • As the fact that science is the driving force behind technological development and that technological innovation contributes to economic development has been proved empirically convincing, the interaction between science and technology is highly emphasized in advanced countries. But, Korea has not been active in conducting research on science-based technological development and on the scientific fields that have strong relationships with Korean technology. This study attempts to explore the influence of scientific research papers cited in US patents by Koreans on other US patents and identify the interactions between scientific research papers and patents, by examining the scientific references cited in the Korean-originated US patents.

SCI에 등재된 과학기술 논문 발표 현황

  • Yang, Hye-Jeong;Lee, Gyeong-Gae
    • Bulletin of Food Technology
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    • v.16 no.3
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    • pp.19-72
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    • 2003
  • 고도의 정보사회가 될 것으로 예견되는 21세기 전 세계는 창의적이고 원천적인 과학기술을 지속적으로 창출하면서 선진적 우위확보를 위해 치열한 경쟁을 벌이고 있다. 우리나라도 지금까지 이룩한 경제성장을 발판으로 이제부터는 더욱 생산적이고 독창적인 세계 일류 지식과 과학기술을 창출해 내야 할 위치에 있다. 세계적으로 새로운 지식은 대부분 학술지와 도서를 통해 발표되고 있으며, 미국의 과학정보기구인 ISI(Institute for Scientific Information)는 세계의 우수 학술지를 평가하여 그 중에서 가장 영향력이 높은 3~4%의 학술지를 SCI(Science Citation Index), SSIC(Social Science Citation Index), AHCI(Arts and Humanities Citation Index)로 전별하여 발표하고 있음은 잘 알려진 바와 같다. 우리 학계에서도 수 년 전부터 연구업적 등의 평가에 이들 분류를 적극 활용하고 있으며, 개개의 연구자들도 연구성과를 SCI 등에 등재된 학술지에 발표하기 위한 노력을 배가하고 있는 실정이다. 그러나 안타까운 것은 우리나라에서 발간되는 학술지 중 과학기술 분야 단 5종만이 SCI에 등재되어 있을 뿐이어서 우리의 학문이 세계적으로 교류되고 인정받는데 상대적으로 불리한 위치에 있다는 사실이다. 국내 학술지가 이들Index에 등재될 경우 우리의 연구성과가 보다 빠르고 쉽게 국제적으로 소개.인정되며, 이는 우리의 과학기술 수준을 한 단계 높이는데 첩경이 될 것이라는 점은 의심의 여지가 없다. 과학기술 평가과정은 측정 가능한 연구투자와 연구결과 현상으로 간주할 수 있는데, 일반적으로 연구투자는 연구투자에 필요한 모든 요소들이 실체적이며 평가하는 데에 있어서 인력, 재정 자원, 장비, 재료, 건물 등과 같이 구체적이고 경험을 요구하지 않기 때문에 그 모든 연구결과보다 평가하기가 용이하나 과학기술의 연구결과는 연구 과정을 통해 보다 비실체적이고 양적으로 측정하기 어려운 지식으로 구성되어 있어 평가하는데 어려움이 뒤따른다. 과학기술 연구결과를 양적이나 질적으로 측정하는데 있어 일반적으로 이용되는 시스템은 없으나 국가의 과학기술 수준은 보통 그 나라 과학기술 활동의 연구결과를 과학기술 생산성이나 연구결과물 즉 논문 등의 출판을 통한 배포나 인용분석 등에 기초한 양적 평가지표를 이용해 측정하는 서지적 방법에 의해 평가되고 있다.연구활동 결과로 발표된 연구논문은 새로운 연구논문의 자료로 인용되게 되는데, 일반적으로 인용이 많이 된 논문일수록 질적인 가치가 높다고 하므로 논문의 발표량과 인용된 횟수는 연구활동을 평가하는 척도로 활용점에 따라 과학기술분야 논문의 국가별, 기관별, 분야별 논문수와 피인용도는 과학기술 수준 평가의 척도가 될 수 있으며 이러한 평가는 과학기술 정책 수립 및 투자, 연구활동에 대한 평가 등의 중요한 자료로 활용될 수 있다. 과학기술분야 전반에 걸친 SCI 기반의 NSI, NCR 데이터베이스를 분석하여 우리나라 과학기술분야의 수준을 평가할 수 있는 지표를 산출하여 우리나라의 과학기술 수준을 정확히 파악하고, 세계 추세를 분석하여 앞으로 나아갈 정책방향을 설정하는데 도움이 되도록 하며, 국내 기관별, 분야별 분석을 통하여 과학기술 수준을 평가할 수 있는 객관적인 자료를 제공함과 동시에 국내 연구 인력간의 건전한 경쟁을 유도하여 과학기술 발전에 기여하고자 한다.

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전문도서관 Best Practice - LG상남도서관 영어논문 지원 서비스

  • Han, Hye-Yeon
    • KSLA Bulletin
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    • s.3
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    • pp.15-18
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    • 2011
  • 과학기술이 현격하게 변화한 것만큼 웹 공간에서의 과학기술 정보시스템 및 과학기술 연구자들의 정보이용 행태도 빠르게 변화하여 왔다. LG상남도서관의 LG ELIT(http://www.lg.or.kr)는 과학기술분야 연구자들을 위한 과학기술 정보서비스를 제공하면서 과학기술 연구자가 원하는 차별화된 서비스를 제공하고자 노력해왔다. 이 사례 소개에서는 영어논문 튜토리얼 및 영어논문 감수 서비스에 대한 설명과 더불어 서비스 준비 과정을 공유함으로써 새로운 서비스를 준비하는 분들에게 도움을 주고자 한다.

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과학 기술 연구 논문록

  • Korean Federation of Science and Technology Societies
    • The Science & Technology
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    • v.3 no.2 s.10
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    • pp.66-68
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    • 1970
  • 산하 학ㆍ협회에서 발간하는 회지에 수록된 연구 논문록을 여기 소개하므로써 회원 상호간의 참고가 될것을 믿으며 우선 지면 관계상 접수순으로 게제코자 합니다.

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전국민 과학화의 의의와 방향

  • Hong, Mun-Hwa
    • The Science & Technology
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    • v.12 no.4 s.119
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    • pp.12-16
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    • 1979
  • 제 6차 국내외한국과학기술자 종합학술대회는 4월 9~19일까지 11일간에 걸쳐 성공리에 막을 내렸다. 한국과학기술단체총연합회와 재구한국과학기술자연합회 공동으로 열린 이번 종합학술대회는국민생활과학분과를 신설, 서독과학기술교육이 국민생활에 미치는 영향등 국내외에서 논문 10편이 발표되어 때마침 전국민의 과학화운동을 전개하고 있는 우리에게 많은 도움을 주었다. 다음은 4월 12일 연세대 경영학교실단에서 발표된 논문이다. <편집자주>

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과학기술계동정

  • Korean Federation of Science and Technology Societies
    • The Science & Technology
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    • v.35 no.5 s.396
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    • pp.98-99
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    • 2002
  • 제94차 춘계학술대회 및 제15차 워크샵 - 대한결핵 및 호흡기학회/'한국막학회 논문상'시상/인체의 신비 특별전 - 국립서울과학관/우리나라 과학기술 논문발표수 세계 14위로 상승/전국과학전람회 및 전국학생과학발명품 경진대회 - 국립중앙과학관/2002년도 청소년물리공동탐구토론대회 - 한국과학재단ㆍ한국영재학회/제3회 전파신기술상 모집 - 정보통신부/"21세기 핵심전략 기술개발과 국민이해" 대토론회 - 한국과학기자협회

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과학기술 지식흐름 연계 네트워크 분석

  • Park, Hyeon-U
    • Proceedings of the Technology Innovation Conference
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    • 2009.02a
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    • pp.205-230
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    • 2009
  • 기술지식으로서의 특허가 과학지식으로서의 과학논문을 많이 인용하면 할수록 과학지식과 기술지식의 상호작용이 많다고 해석할 수 있고, 또한 인용까지의 평균시차가 짧으면 짧을수록 과학지식과 기술지식의 확산속도가 그만큼 빠른 것으로 해석할 수 있다. 과학논문과 특허를 대상으로 과학집약도가 높은 기술분야, 여러 학문분야를 가장 많이 인용하고 있는 기술분야, 그리고 여러 기술분야에서 가장 많이 인용되는 학문분야를 발견할 수 있다. 또한 하나의 특허가 다른 특허에 인용되는 관계를 통해 피인용특허의 기술분야와 인용특허의 산업분야에 대한 연계 매트릭스를 구성함으로써 기술지식이 파급 연계되는 산업분야를 확인할 수 있다. 여기에서는 이러한 과학기술 지식의 연계관계를 규명함으로써 어떤 유형의 지식이 기술혁신에 있어 가장 기초가 되는지, 어떤 기술 분야가 과학적 지식을 가장 역동적으로 활용하는지, 그리고 산업계의 요구와 가장 긴밀한 관계를 맺고 있는 학문분야는 어떤 분야인지를 분석하고자 한다.

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KorSciDeBERTa: A Pre-trained Language Model Based on DeBERTa for Korean Science and Technology Domains (KorSciDeBERTa: 한국어 과학기술 분야를 위한 DeBERTa 기반 사전학습 언어모델)

  • Seongchan Kim;Kyung-min Kim;Eunhui Kim;Minho Lee;Seungwoo Lee;Myung-Seok Choi
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2023.10a
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    • pp.704-706
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    • 2023
  • 이 논문에서는 과학기술분야 특화 한국어 사전학습 언어모델인 KorSciDeBERTa를 소개한다. DeBERTa Base 모델을 기반으로 약 146GB의 한국어 논문, 특허 및 보고서 등을 학습하였으며 모델의 총 파라미터의 수는 180M이다. 논문의 연구분야 분류 태스크로 성능을 평가하여 사전학습모델의 유용성을 평가하였다. 구축된 사전학습 언어모델은 한국어 과학기술 분야의 여러 자연어처리 태스크의 성능향상에 활용될 것으로 기대된다.

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KorSciQA: A Dataset for Machine Comprehension of Korean Scientific Paper (KorSciQA: 한국어 논문의 기계독해 데이터셋)

  • Hahm, Younggyun;Jeong, Youngbin;Jeong, Heeseok;Hwang, Hyekyong;Choi, Key-Sun
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2019.10a
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    • pp.207-212
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    • 2019
  • 본 논문에서는 한국어로 쓰여진 과학기술 논문에 대한 기계독해 과제(일명 KorSciQA)를 제안하고자 하며, 그와 수반하는 데이터 구축 및 평가를 보고한다. 다양한 제약조건이 부가된 크라우드소싱 디자인을 통하여, 498개의 논문 초록에 대해 일관성 있는 품질의 2,490개의 질의응답으로 구성된 기계독해 데이터셋을 구축하였다. 이 데이터셋은 어느 논문에서나 나타나는 논박 요소들인 논의하는 문제, 푸는 방법, 관련 데이터, 모델 등과 밀접한 질문으로 구성되고, 각 논박 요소의 의미, 목적, 이유 파악 및 다양한 추론을 하여 답을 할 수 있는 것이다. 구축된 KorSciQA 데이터셋은 실험을 통하여 기존의 기계독해 모델의 독해력으로는 풀기 어려운 도전과제로 평가되었다.

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