정부의 연구개발투자로 수행되는 국가연구개발사업은 세부과제 단위로 매년 도출되는 6대 성과(논문, 특허, 기술료, 사업화, 인력양성 지원, 연수 지원)를 집계한다. 성과 중 하나인 SCI급 논문은 한 논문을 다른 연구과제의 성과로 제출하는 경우도 많아서 동일 논문성과를 다수의 과제에서 공유하게 된다. 본 논문에서는 국가연구개발사업과 그 성과로 도출된 SCI급 논문간의 네트워크 관계를 분석하고자 한다. 대상 데이터는 2015년도에 수행된 연구개발과제의 성과로 제출된 11,179편의 SCI급 논문 중 2개 이상의 과제 결과로 도출된 논문이다. 또한 국가연구개발사업의 SCI급 논문 성과는 세부과제 단위로 집계되므로 SCI급 논문-세부과제간 네트워크는 정보량이 과다하다. 따라서 SCI급 논문에 대한 네트웍 분석은 세부과제를 포함하는 국가연구개발사업간의 네트워크로 한 단계 높여 분석하였다. 구체적으로 논문-사업간 2모드 네트워크를 1모드 네트워크로 전환하여 네트워크 분석을 시도하였다.
본 논문에서는 웹 관리자가 웹 사이트 분석을 위하여 웹 로그(web log) 분석을 통한 필요한 정보를 추출하고, 추출된 데이터를 분석하여 웹 환경을 개선시키고, 웹 사이트 방문자를 위해 더 좋은 서비스를 할 수 있는 새로운 웹 로그 분석 모델을 제안 한다. 이와 같은 목적을 달성하기 위해 본 논문에서는 웹 로그의 개념 및 유형, 웹 로그의 분석 원칙 및 웹 로그 분석 방법을 고찰하였다. 웹 로그 분석 도구로는 Web Log Expert를 활용하였다. 본 논문에서는 이 도구를 이용하여 웹 방문자 수에 대한 통계분석, 인기가 많은 웹 사이트에 대한 페이지분석 및 방문자 IP 분석 등을 실시하였다.
본 고에서는 소재분야의 기술수준을 정확히 파악하고, 앞으로 나아갈 R&D 정책방향을 설정하는 데 도움이 되도록 하기 위해 NS(National Science Indicators) DB와 Web of Science DB의 재료과학(Materials Science) 분야를 토대로 논문분석을 수행하였다. 최근 10년간(1999-2008년) 소재 분야에 대한 분석결과 양적 지표인 논문수는 연평균 12%로 지속적으로 증가하였으며, 세계순위는 1999년 9위에서 2008년 4위까지 상승하였다. 질적지표인 논문1편당 피인용횟수는 세계 평균 대비 1999년 94.7%(한국 9.35건, 세계 9.87건)에서 2008년 88.4%(한국 0.23건, 세계 0.26건)로 낮아진 것으로 나타났다. 최근 10년간 연구주체간 협력 논문수를 살펴보면 대학-대학간 이 4,337편(39.8%)으로 가장 많으며, 대학-공공연구기관간은 3,135건(28.8%), 대학-기업은 2,295건(21.1%)으로 전체의 약 90%를 차지하고 있다. 또한 해외 협력논문수는 전체 논문에서 약 26%를 차지하고 있다. 결과적으로 기초연구성과의 실용화 연계 지원책 마련, 질중심 논문평가의 강화, 국내외 협력주체간 협력 연수의 강화, 주기적 논문분석을 통한 소재 R&D 정책 수립 및 연구사업기획에의 활용강화 필요하다.
인용 분석은 정보 검색 위주의 단순 학술정보 서비스를 고도화시킬 기회를 제공한다. 그렇지만, 대부분의 연구가 커뮤니티, 연구자, 논문 간 인용 지수 중심의 분석에 초점을 맞추고 있어, 인용 특성파악을 통한 피인용 논문 정보 서비스를 제공하기에는 어려움이 있다. 본 연구는 논문 내 인용 문구분석을 통해 피인용 논문의 인용 특성을 구조적으로 제시할 수 있는, 피인용 논문을 위한 정보 서비스 가능성을 파악하는 것을 목표로 한다. 구글 스칼라를 통해 확보한 인용-피인용 논문 원문들을 대상으로 인용 유형 비율 분석과 인용 확산 분석을 수행하는 방식으로 피인용 논문 특성을 파악하였으며, 정보 서비스에 반영할 수 있는 가능성을 확인하였다.
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.
본 연구는 동시출현 단어분석 기법을 이용하여 최근 전세계적으로 많은 주목을 받고 있는 빅데이터(Big Data) 관련 연구 동향과 연구 영역을 분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 인용색인데이터베이스인 Web of Science SCIE(Science Citation Index Expanded)에서 분석 대상 논문을 수집하였다. 논문 수집을 위한 검색식은 은 Title(논문 제목), Abstract(초록), Author Keywords(저자 키워드), Keywords $Plus^{(R)}$의 네 가지 필드를 동시에 검색하는 주제어(topic)가 "big data"를 포함하고 있는 논문 563편을 대상으로 동시출현단어 분석을 수행하였다.
본 논문에서는 논문지 정보를 데이터베이스화하는 시스템의 구축에 있어 논문지 정보를 입력하고 색인을 구성하는 데 드는 노력을 줄이기 위해 목차를 자동으로 생성하기 위한 방법을 제안하고 있다. 기존의 문서분석방법으로는 예외적인 부분이 많은 목차 형식을 효과적으로 분석할 수 없었으며 우리가 원하는 부분을 효과적으로 추출할 수가 없었으므로 본 논문에서는 논문지 목차의 효율적인 인식을 위한 구조적인 분석방법을 제안하고 있다. 논문지 목차에서 표현하고자 하는 가장 필수적인 요소는 논문지에 실린 논문의 제목, 저자, 페이지 등 세 항목이므로 이 세 가지 항목을 추출하기 위하여 모델링하고 특성을 분석하고 있다. 제안한 모델링 방법에 따른 목차 인식 시스템을 구현하여 제목, 저자, 페이지 등의 순서를 갖는 논문 목차를 대상으로 660편에 대하여 측정한 결과 91.5%의 논문추출 성공률을 얻었다.
연구동향을 분석하기 위해서 일반적으로 연구자와 기획자는 특허맵/논문맵 분석을 이용하고 있으나, 한의학계의 특수성으로 기존 시스템을 이용할 수 없는 상황이다. 그래서 선행연구와 선행시스템을 파악하여 적용 가능한 분석모델을 도출하여 한의학 관련 연구동향을 체계적으로 분석할 수 있는 기본분석, 상세분석, 복합분석의 14개 모델을 설계하였다. 약 16,000건의 한의학 논문이 수록되어 있는 오아시스 데이터베이스에 '경락'의 키워드를 사용하여 103건의 논문을 검색하였다. 추출된 논문에 제안된 분석모델을 적용하여 한의학의 경락 연구는 성숙기에 접어들고 있으며 생리학 등 타 분야와 밀접한 관련이 있는 결과를 얻었으며, 선행 시스템의 분석모델과의 비교를 통해서 제안된 분석모델을 검증하였다. 개발된 분석모델은 한의학 논문맵 분석 시스템을 위한 서비스 시나리오 개발 및 시스템 구현에 이용될 수 있을 것으로 기대된다.
근래에 들어, 백플레인 버스를 기반으로 하는 멀티프로세서 시스템의 프로세서간 통신에도 TCP/IP와 같은 표준 네트워크 프로토콜을 이용하여 표준 MAC 계층을 구현하는 것이 일반적이다. 본 논문은 이러한 MAC 에뮬레이션 기반 버스 네트워크상에서 내장형 실시간 은용을 지원하기 위한 최악 응답 시간 분석법을 제시한다. 본 논문의 분석법은 구체적으로 MAC 에뮬레이션 방법의 하나인 ANSI BusNet 프로토콜을 대상으로 진행된다. 각 실시간 태스크를 주기, CPU 시간, 종료시한, 메시지 패킷 개수로 모델링하고 스케쥴 가능성, 즉 주어진 종료 시한 내에 작업을 완료할 수 있는지의 여부를 검사하는 수식을 유도한다. 이를 위해 물리적인 버스 특성을 고려한 버스 전송 모델을 제시하고, 버스 중재 방식과 버스 하드웨어의 캐슁 지원 여부에 따른 스케쥴 가능성을 분석한다. 또한 본 논문에서는 실험을 통해 블록 전송이 실시간 통신 성능에 미치는 영향을 살펴본다. 비록 본 논문의 분석법이 BusNet에 기반하여 개발되었지만, BusNet이 대부분의 백플레인 하드웨어가 지원하는 기본적인 기능만을 가정하고 있으므로, 본 논문의 분석법은 다른 종류의 백플레인 네트워크 프로토콜에도 쉽게 적용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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