• 정보관리학회지
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• 제38권1호
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• pp.53-69
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• 2021

본 연구에서는 다학제적 연구가 활발해진 국내 연구의 동향을 파악하기 위하여 2020 구글 스칼라 매트릭스에 색인된 국내 주요 학술지 데이터를 활용하여 전 학문분야를 포괄하는 네트워크 분석(대학협력 네트워크, 키워드 동시출현 네트워크, 학술지 인용 네트워크, 학문분야 인용 네트워크)을 실시하였다. 대학협력 네트워크 분석결과, 서울대학교, 계명대학교, 성균관대학교 등 협력연구를 활발히 진행하는 대학을 파악할 수 있었고, 키워드 동시출현 네트워크 분석결과, 이직의도, 직무만족 등 직무관련 키워드가 높은 빈도로 나타남을 확인하였다. 학술지 인용 네트워크에서는 한국콘텐츠학회논문지, 한국사회학, 한국심리학회지: 문화 및 사회문제 등 인용이 많이 되고 있는 핵심 학술지들을 확인하였으며, 학문분야 인용 네트워크에서는 교육학, 경영학, 사회복지학이 다른 학문에 가장 많은 영향을 미치는 학문임을 확인하였다. 본 연구에서는 기존의 국내 계량서지분석연구에서 시도하지 않았던 구글 스칼라 매트릭스 데이터를 처음 활용하였으며, 키워드, 학술지, 학문분야로 범위를 확장시켜가며 단계적 네트워크 분석을 실시하였다는 점에서 학술적 의의를 가지며, 연구결과는 국내 대학 간 공동연구의 전략 수립 및 다학제적 융합연구 기획에 활용될 수 있다는 점에서 실질적인 함의를 시사한다.

• 정보관리연구
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• 제43권1호
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• pp.159-185
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• 2012

이 연구의 목적은 국내 약학 연구에서 활용되는 주요 학술지를 조사하고 주요 연구 영역을 파악하는 것이다. 이를 위해서 한국 약학 분야 연구자의 연구성과물을 대상으로 학술지 인용빈도 분석과 동시인용 분석을 수행하였다. 한국 연구자의 인용 데이터는 SCOPUS와 KSCD로부터 수집하였다. 인용빈도 분석 결과 116종의 핵심 학술지가 파악되었으며 패스파인더 네트워크로 학술지 간 관계를 표현하였다. 학술지 상관행렬에 대한 요인분석을 통해 18개의 연구 영역이 도출되었고 관련 학술지를 함께 제시할 수 있었다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제44권3호
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• pp.405-428
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• 2013

본 연구는 국내 기록관리학 분야의 학술논문을 대상으로 3가지 연구자 네트워크(공저 네트워크, 저자동시인용 네트워크, 저자서지결합 네트워크)를 구성하고, 각 네트워크에 나타난 중심성과 연구성과의 연관성뿐만 아니라 중심성들 간의 연관성을 분석하였다. 주요한 분석결과를 정리하면 다음과 같다. 첫째, 공저 네트워크에서 3가지 중심성이 높은 연구자들은 연구성과도 높게 나타났다. 둘째, 저자동시인용 네트워크와 저자서지결합 네트워크에서 매개 중심성은 연구성과와 연관성이 있는 것으로 나타났다. 셋째, 3가지 연구자 네트워크에서 각각의 중심성들 간에는 연관성이 높게 나타났다. 넷째, 3가지 연구자 네트워크의 모든 중심성들 간에는 높은 연관성을 나타내지 않았다.

• 정보관리학회지
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• 제31권3호
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• pp.227-247
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• 2014

본 논문은 JASIST(Journal of the Association for Information Science and Technology)의 편집위원회 구성원들의 연구분야와 JASIST에 수록된 연구논문의 키워드에 연관성이 있는지에 대한 연구로서, 저자동시인용분석을 이용하여 JASIST 편집위원회 구성원들의 특성을 파악하였고 네트워크분석을 통해 저자동시인용네트워크에서 중심성이 높은 구성원들의 연구분야를 조사하여 2013년 한 해 동안 JASIST에 수록된 연구논문의 키워드와 비교하였다. 이를 통해 JASIST 편집위원회 구성원들 중 저자동시인용네트워크에서 중심성이 높은 구성원들은 주로 정보행태, 정보검색, 정보시스템과 계량정보학에 관련된 연구를 하는 것으로 나타났으며 이는 JASIST에 수록된 연구논문의 키워드에도 가장 많이 나타나는 분야인 것으로 조사되었다.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 2005년도 제12회 학술대회 논문집
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• pp.349-356
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• 2005

지적 구조 분석을 위해서 계량서지적 자료를 시각적으로 표현하는 다양한 네트워크 형성 방식에 대해서 사례와 함께 각각의 특성을 살펴보았다. 동시인용을 비롯한 계량서지적 자료의 시각적인 표현은 지적구조의 분석에 있어서 매우 효과적인 방법으로 인식되어왔다. 시각화를 위해서는 전통적으로 다차원척도법이나 군집분석, 대응일치분석 등의 다변량통계 분석 기법이 사용되어왔다. 최근 들어 패스파인더 네트워크를 비롯한 새로운 네트워크 형성 기법이 전통적인 기법의 대체 도구로 제시되고 있으나, 사실상 네트워크의 형태로 지적 구조를 분석하는 것은 인용분석 연구의 초기부터라고 할 수 있다. 다양한 네트워크 형성 방식의 특성에 대해서 살펴봄으로써 계량서지적 분석을 활성화하는데 도움이 되리라고 기대한다.

• 정보관리학회지
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• 제32권4호
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• pp.77-106
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• 2015

한국학술지인용색인 KCI의 데이터를 사용한 문헌동시인용 분석을 통해 2004년부터 2013년까지 10년 동안의 한국 문헌정보학의 연구 전선을 구체적으로 파악해보았다. KCI 웹사이트로부터 문헌정보학 분야 핵심 논문 159개와 이를 인용한 논문 정보를 수작업으로 수집하였다. 군집 분석 및 네트워크 분석 결과 27개의 복수 논문 군집과 8개의 단일 논문 군집이 도출되었다. 27개의 복수 논문 군집 중에서 논문 수가 가장 많은 것은 '문헌정보학 교육' 주제 군집이었고, 인용 영향력이 가장 큰 것은 '인용분석 & 지적구조 분석' 주제 군집이었다. 핵심 문헌 집합에 대한 인용 중에서 67.5%는 문헌정보학 내부에서 이루어졌고, 나머지 32.5%는 타 학문 분야로부터 발생한 것이었다. 전반적으로 문헌정보학 분야 내 인용 비율과 인용 영향력 성장 지수를 모두 고려하였을 때, 문헌정보학 분야 내부에서 최근 연구가 가장 활발해지고 있는 연구 전선 주제로는 '지역 기록', '인용분석 & 지적구조 분석', '연구동향 분석'의 세 주제가 꼽혔다. 이 연구에서 사용된 분석 기법은 국내 학제적 연구 분야의 연구 전선 분석에 효과적일 것으로 기대된다.

• 정보관리학회지
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• 제29권1호
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• pp.157-174
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• 2012

이 연구에서는 연구자의 연구 이력을 분석하기 위해서 White(2000)가 제안한 인용 정체성과 Hellsten 등(2007)이 제안한 자기 인용 네트워크의 두 가지 최신 기법을 비교해보았다. 국내 대표적인 정보학자인 정영미의 연구 성과물을 대상으로 실험적인 분석을 수행해본 결과 두 기법에서 구분한 연구 시기가 동일하게 나뉘었으며 주요 연구 주제도 유사하게 파악되었다. 그러나 인용 정체성 지도에서는 주제영역별로 영향받은 주요 저자를 파악할 수 있는 반면에 자기 인용 네트워크에서는 시기별 핵심 문헌과 선도문헌이 식별되었다. 따라서 이 두 가지 기법을 상호보완적으로 사용할 때 연구자의 연구 이력에 대해서 풍부한 정보를 획득할 수 있다는 결론을 얻었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권7호
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• pp.18-29
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• 2022

본 탐색적 연구의 목적은 데이터사이언스 관련 논문의 연구 동향을 분석하는 것이다. 본 연구는 Clarivate Analytics사의 Web of Science(WoS)에 색인된 데이터사이언스 관련 논문을 분석의 대상으로 했다. 2012년부터 2021년까지 WoS에 색인된 데이터사이언스 관련 논문 총 17,997편을 분석했다. 데이터사이언스 연구의 지적 구조를 집중 분석하기 위해 기술 분석, 인용 분석, 공동 저자 네트워크 분석, 동시 출현 네트워크 분석, 서지 결합 분석, 동시 인용 분석을 수행했다. 본 연구의 결과는 향후 데이터사이언스 관련 연구의 방향성 모색에 유용하게 사용될 수 있다.

• 정보관리학회지
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• 제34권4호
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• pp.7-32
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• 2017

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.

• 융합정보논문지
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• 제12권4호
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• pp.239-259
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• 2022

2019년 이후부터 전 세계적으로 미세플라스틱(Microplastics)에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있어 국내·외 미세플라스틱 연구에 대한 차이점을 분석하는 것은 국내연구 방향 수립에 이정표가 될 수 있다. 본 연구에서는 KCI와 WoS에서 미세플라스틱 논문들을 발췌하여 저자 키워드동시출현단어분석, 논문동시인용분석, 저자동시인용분석 등 빅데이터를 기반으로 한 네트워크 분석방법론으로 국내외 연구 차이점을 분석했다. 분석결과, 연구주제 분석은 인간의 생체에 영향을 미칠 수 있는 연구와 일상에서의 미세플라스틱의 처리에 관한 연구가 국내에서 추가로 필요함을 확인하였다. 연구 품질을 살펴보는 논문 인용 깊이 분석에서는 국외 2.25와 국내 1.39로 국내가 아직 부족함을 보였고, 다양한 연구자들이 참여하고 정보를 공유하는 공동연구전선 구성형태 분석은 국내는 22개 군집 중에서는 3개가 Star형 구조가 있고, 국외의 경우는 19개 군집 모두가 Mesh 구조로 되어 있어 국내는 특정 연구 분야에서는 정보의 흐름과 공유가 부족함도 확인할 수 있었다. 이런 연구 결과는 미세플라스틱의 연구주제 확장과 연구 질의 향상, 더불어 다양한 연구자들이 참여하는 연구 추진체계 개선 등이 필요함을 확인하였다. 추가로 주제 모델링(Topic Modeling)을 기반으로 자동화 프로그램 개발을 한다면 실시간 분석이 가능한 시스템 구축도 가능할 것이다.