Journal of the Korean Society for information Management
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v.31
no.2
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pp.57-77
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2014
As co-authorship has been prevalent within science communities, counting the credit of co-authors appropriately is an important consideration, particularly in the context of identifying the knowledge structure of fields with author-based analysis. The purpose of this study is to compare the characteristics of co-author credit counting methods by utilizing correlations, multidimensional scaling, and pathfinder networks. To achieve this purpose, this study analyzed a dataset of 2,014 journal articles and 3,892 cited authors from the Journal of the Architectural Institute of Korea: Planning & Design from 2003 to 2008 in the field of Architecture in Korea. In this study, six different methods of crediting co-authors are selected for comparative analyses. These methods are first-author counting (m1), straight full counting (m2), and fractional counting (m3), proportional counting with a total score of 1 (m4), proportional counting with a total score between 1 and 2 (m5), and first-author-weighted fractional counting (m6). As shown in the data analysis, m1 and m2 are found as extreme opposites, since m1 counts only first authors and m2 assigns all co-authors equally with a credit score of 1. With correlation and multidimensional scaling analyses, among five counting methods (from m2 to m6), a group of counting methods including m3, m4, and m5 are found to be relatively similar. When the knowledge structure is visualized with pathfinder network, the knowledge structure networks from different counting methods are differently presented due to the connections of individual links. In addition, the internal validity shows that first-author-weighted fractional counting (m6) might be considered a better method to author clustering. Findings demonstrate that different co-author counting methods influence the network results of knowledge structure and a better counting method is revealed for author clustering.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.38
no.1
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pp.169-190
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2021
Research in various academic fields using network analysis techniques has been conducted and grown. This study performed bibliographical analysis and content analysis on a total of 2,187 network analysis papers published in journals from 2003 to 2021. The results showed that the fields of Pedagogy, Interdisciplinary Research, Computer Science, Library and Information Science, Public Administration, and Business Administration were higher in terms of the number of research papers. From the perspective of journal, mega-journals were indicated as the most productive journals. However, when looking at the impact based on the number of citations, the strength of Public Administration, Library and Information Science, and Pedagogy is clearly revealed. The results of the analysis by authors can also confirm the higher impact of Journalism, Public Administration Science, and Library and Information Science. Of the 1,537 authors identified, very few authors are active in research, confirming the need to expand the researcher base. The results of content analysis showed that the weighted and non-directional network was the most common network type with using the research papers as a data set. Generally nodes are expressed as words and links are expressed as relationship. For network analysis, the use of KrKwic, UCINET, NetMiner, and NetDraw is the most prominent.
Source memory is a cognitive process that combines the representation of the origin of the episodic experience with an item. By studying this daily process, researchers have made fundamental discoveries that make up the foundation of brain and behavior research, such as executive function and binding. In this paper, we review and conduct a bibliometric analysis on source memory papers published from 1989 to 2020. This review is based on keyword co-occurrence networks and author citation networks, providing an in-depth overview of the development of source memory research and future directions. This bibliometric analysis discovers a change in the research trends: while research prior to 2010 focused on individuality of source memory as a cognitive function, more recent papers focus more on the implication of source memory as it pertains to connectivity between disparate brain regions and to social neuroscience. Keyword network analysis shows that aging and executive function are continued topics of interest, although frameworks in which they are viewed have shifted to include developmental psychology and meta memory. The use of theories and models provided by source memory research seem essential for the future development of cognitive enhancement tools within and outside of the field of Psychology.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.40
no.2
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pp.119-133
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2022
Due to the improvement of surveying, mapping and communication techniques, various apps for road direction guides and vehicle navigations have been developed. Although such a development has impacted on walking and driving, there is a limit to improving the daily convenience of the socially impaired people. This is mainly due to the fact that the software have been developed for normal pedestrians and drivers. Therefore, visually impaired people still have problems with the confusion of direction and/or non-provision of risk factors in walking. This study aimed to propose a scheme which constructs data for mobility-impaired or traffic-impaired people based on various geospatial information. The factors and components related to walking for the visually impaired are selected by geospatial data and a walking route guidance network that can be applied to a commercial software. As a result, it was confirmed that road direction guidance would be possible if additional contents, such as braille blocks (dotted/linear), sound signals, bus stops, and bollards are secured. In addition, an initial version of the application software was implemented based on the suggested data model and its usefulness was evaluated to a visually impaired person. To advance the stability of the service in walking for the visually impaired people, various geospatial data obtained by multiple institutes are necessary to be combined, and various sensors and voice technologies are required to be connected and utilized through ICT (Information and Communications Technologies) technology in near future.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.27
no.10
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pp.43-57
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2022
In this paper, we propose a method of analyzing research papers published by researchers belonging to university departments in the field of disaster & safety for the scientometric analysis of the research status in the field of disaster safety. In order to conduct analysis research, the dataset constructed in previous studies was newly improved and utilized. In detail, for research papers of authors belonging to the disaster prevention and safety engineering type department of domestic universities, institution identification, cited journal identification of references, department type classification, disaster safety type classification, researcher major information, KSIC(Korean Standard Industrial Classification) mapping information was reflected in the experimental data. The proposed method has a difference from previous studies in the field of disaster & safety and data set based on related keyword searches. As a result of the analysis, the type and regional distribution of organizations belonging to the department of disaster prevention and safety engineering, the composition of co-authored department types, the researchers' majors, the status of disaster safety types and standard industry classification, the status of citations in academic journals, and major keywords were identified in detail. In addition, various co-occurrence networks were created and visualized for each analysis unit to identify key connections. The research results will be used to identify and recommend major organizations and information by disaster type for the establishment of an intelligent crisis warning system. In order to provide comprehensive and constant analysis information in the future, it is necessary to expand the analysis scope and automate the identification and classification process for data set construction.
International research cooperation is emerging as one of the strategies for improving research performance. Therefore, in this study, through the analysis of research reports on the theme of international research cooperation, the subject and issues of international research cooperation were identified and the characteristics of these studies were confirmed. To this end, related report data were constructed, statistical data analysis and big data analysis of the data were performed. Considering the current international research cooperation network, it is necessary to conduct international research cooperation centered on developing countries while paying attention to the increase in China's proportion of international research cooperation. Second, it is necessary to emphasize the importance of international research cooperation in various countries, including developing countries, in that the interdependence of research between countries increases and the citation index of actual joint research is higher. Third, it can be seen that the subject field in which international research cooperation can be activated may vary depending on the type of support project. Therefore, it suggests that in order for international research cooperation on more diverse topics to be carried out, projects supporting them must also be diversified.
The patent war between Apple and Samsung which started in the year of 2011 presents us a good example of a multifaceted technological strategies, frequently found in high-tech industries. The patent litigation represents a competitive structure, while the patent citation of counterpart's technology demonstrates the underlying cooperative relationship between two leading firms in smart-phone industry. However, the previous studies have mostly concentrated on one aspect in inter-firm relationship, providing only a partial aspect of technological management issues often faced by high-tech companies today. We also have a limited understanding on the technological trajectory or how the core technology evolve over time in high-tech industry where technological knowledge is the main source of competitive advantage. To overcome the drawbacks in the previous studies, we examine the coopetitive nature of inter-organizational relationship with simultaneous perspectives of competition and cooperation in smart-phone industry. To this end, this study analyzes patent-litigation for revealing the competitive nature and patent-citation network for the cooperative nature by utilizing patent citation data. By doing so, we identify the specific patterns of technological knowledge flows and the direction of technological strategy and the relevant policy under the circumstance of coopetition ecosystem.
In todays environment in which scientific technologies are changing very fast than ever, companies have to monitor and search emerging technologies to gain competitiveness. Actually many nations try to do that. Most of them use Dephi approach based on experts review as a searching method. But experts review has been criticised for probability of inclination and its derivative problems in the sense that it is accomplished only by expert's subjectivity. To overcome such problems, we used Scientometric Method for identifying emerging technology that had been done by Delphi as a rule. We made three particular efforts in order to improve the Quality of the result. Firstly, we selected one alternative database between SCI and Scopus hoping to see evenly-distributing results in wide fields on the front burner. Secondly we used Fractional citation counting in counting citation number in the stage of linear regression analysis. Lastly, we verified Scientometric result with experts opinions to minimize probable errors in a Scientometric research. As a result, we derived 290 emerging technologies from Scientometric analysis with Scopus Database, and visualized them on 2-dimension map with data mining system named KnowledgeMatrix which was developed by KISTI.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.39
no.1
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pp.309-330
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2022
Intellectual structure analysis, which quantitatively identifies the structure, characteristics, and sub-domains of fields, has rapidly increased in recent years. Analysis techniques traditionally used to conduct intellectual structure analysis research include bibliographic coupling analysis, co-citation analysis, co-occurrence analysis, and author bibliographic coupling analysis. This study proposes a novel intellectual structure analysis method, Keyword Bibliographic Coupling Analysis (KBCA). The Keyword Bibliographic Coupling Analysis (KBCA) is a variation of the author bibliographic coupling analysis, which targets keywords instead of authors. It calculates the number of references shared by two keywords to the degree of coupling between the two keywords. A set of 1,366 articles in the field of 'Open Data' searched in the Web of Science were collected using the proposed KBCA technique. A total of 63 keywords that appeared more than 7 times, extracted from 1,366 article sets, were selected as core keywords in the open data field. The intellectual structure presented by the KBCA technique with 63 key keywords identified the main areas of open government and open science and 10 sub-areas. On the other hand, the intellectual structure network of co-occurrence word analysis was found to be insufficient in the overall structure and detailed domain structure. This result can be considered because the KBCA sufficiently measures the relationship between keywords using the degree of bibliographic coupling.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.35
no.2
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pp.89-114
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2018
Research on changes in research trends in academic disciplines is a method that enables observation of not only the detailed research subject and structure of the field but also the state of change in the flow of time. Therefore, in this study, in order to observe the changes of research trend in library and information science field in Korea, co-word analysis was conducted with Korean author keywords from three types of journals which were listed in the Korea Citation Index(KCI) and have top citation impact factor were selected. For the time series analysis, the 15-year research period was accumulated in 5-years units, and divided into 2003~2007, 2003~2012, and 2003~2017. The keywords which limited to the frequency of appearance 10 or more, respectively, were analyzed and visualized. As a result of the analysis, during the period from 2003 to 2007, the intellectual structure composed with 25 keywords and 8 areas was confirmed, and during the period from 2003 to 2012, the structure composed by 3 areas 17 sub-areas with 76 keywords was confirmed. Also, the intellectual structure during the period from 2003 to 2017 was crowded into 6 areas 32 consisting of a total of 132 keywords. As a result of comprehensive period analysis, in the field of library and information science in Korea, over the past 15 years, new keywords have been added for each period, and detailed topics have also been subdivided and gradually segmented and expanded.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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