오픈과학의 흐름에서 데이터 공유와 재이용은 중요한 연구자의 활동이 되어가고 있다. 데이터 공유와 재이용에 관한 여러 논의 중에서 데이터학술지와 데이터논문의 발간이 가시적인 결과를 보여주고 있다. 데이터학술지는 여러 학문 분야에서 발간되고 있으며, 논문의 수도 점차 증가하고 있다. 데이터논문은 데이터 자체와는 다르게 인용을 주고 받는 활동이 포함되어, 따라서 이들이 형성하는 고유한 지적구조가 생겨나게 된다. 본 연구는 데이터학술지와 데이터논문이 학술커뮤니티에서 구성하는 지적구조를 규명하고자 Web of Science에 색인된 14종의 데이터학술지와 6,086건의 데이터논문과 인용된 참고문헌 84,908건을 분석하였다. 저자사항과 함께 동시인용분석과 서지결합분석을 네트워크로 시각화하여 데이터논문이 형성한 세부 주제 분야를 규명하였다. 분석결과, 저자, 저자소속기관, 국가를 추출하여 출현빈도를 살펴보면, 전통적인 학술지 논문과 다른 양상을 보인다. 이러한 결과는 데이터의 생산이 용이한 기관과 국가에 주로 데이터논문을 출간하기 때문이라고 해석될 수 있다. 동시인용분석와 서지결합분석 모두 분석도구, 데이터베이스, 게놈구성 등이 주된 세부 주제 영역으로 나타났다. 동시인용분석결과는 9개의 군집으로 형성되었는데, 특정 주제 분야로 나타난 영역은 수질과 기후 등의 분야이다. 서지결합분석은 총 27개의 컴포넌트로 구성되었는데, 수질, 기후 이 외에도 해양, 대기 등의 세부 주제 영역이 파악되었다. 특기할만한 사항으로는 사회과학 분야의 주제 영역도 나타났다는 점이다.
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.
본 연구에서는 서지 정보를 확장하기 위한 방안으로 링크드 데이터를 선정하였다. 링크드 데이터는 웹 공간을 통해 공유 가능한 식별기호와 데이터 구조 및 링크 정보를 제공하기 때문이다. 특히 링크드 데이터는 서지 온톨로지와 결합하여 서지데이터를 확장시키는데 유용하다. 이에 링크드 데이터와 서지 온톨로지를 분석하고, 연계 가능한 링크드 데이터를 검토하였다. 그리고 이를 바탕으로 링크드 데이터로 구축된 기존의 전거 데이터 및 서지 데이터를 연계하였다. 이러한 실험적 연계를 통해 향후 링크드 데이터를 효과적으로 활용하기 위한 과제를 도출할 수 있었다. 즉, 1) 다양한 링크드 데이터 중에서 각 기관에서 적합한 데이터를 선정할 수 있어야 하며, 2) 선정된 링크드 데이터를 연계하기 위한 기준을 정립해야 하고, 마지막으로 3) 자관의 고유한 데이터를 개발하여 이를 다시 공유해 나가야 할 것을 제안하였다.
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.
미래 유망연구 및 기술의 선정을 위한 방법론의 개발과 이를 통한 구체적인 아이템 선정을 위한 연구가 추진되고 있다. 본 논문에서 우리는 건설교통분야의 유망연구영역 도출을 위하여 과학계량학(scientometrics)을 활용한다. 과학계량학적 분석을 위하여 Scopus 데이터베이스, 상위 1%에 해당하는 고인용논문, 서지결합법, cosine 계수, 계층적 클러스터링 기법을 사용하며, 그 분석결과는 전문가들에 의해 재검증을 실시한다. 우리는 과학계량학적 분석방법을 자세히 설명하고, 미래유망연구영역 및 기술도출의 객관적인 방법으로서 과학계량학적 분석의 가능성을 보여준다.
현대사회의 다양하고 복잡한 문제들을 해결하기 위해 학문영역을 넘나드는 학제적 연구가 등장하게 되었다. 본 연구에서는 최근 다양한 영역에서 주목 받고 있는 빅데이터 분야를 대상으로 학제성을 규명하고 학제적 구조를 파악하고자 하였다. 이를 위해 빅데이터를 다룬 학술지 총 1,083종의 데이터를 수집하였다. 이 중 420종(38.8%)의 학술지에 둘 이상의 Web of Science SC범주가 부여되었고, 239종(22.1%)에 부여된 SC범주는 상이한 학문영역에 속하여 빅데이터 분야의 비교적 높은 학제성을 확인할 수 있었다. 이와 함께 논문 게재 상위 56종의 학술지를 대상으로 서지결합분석 네트워크를 생성한 결과 총 10개의 군집이 나타났다. 10개 군집 중 7개 군집이 컴퓨터공학 분야에 해당하여 대부분의 연구가 빅데이터의 저장, 처리, 분석 등 기술적인 부분에 집중되어 있었다. 이외에도 군집분석을 통해 과학기술, 공학, 커뮤니케이션, 법학, 지리학, 생명공학 등 다양한 분야에서 빅데이터의 분석과 활용에 관한 연구가 이루어지고 있음을 확인할 수 있었다. 마지막으로 네트워크에서 매개중심성, 최근접중심성, 삼각매개중심성을 측정한 결과 컴퓨터공학 분야의 학술지들이 네트워크에 미치는 영향력이 크고 주제적 연관성이 강한 것으로 나타났다.
J-E 특성 AC 임피더스 분석 그리고 주파수- 전도 특성들을 실험하여 임펄스 전류 서지가 ZnO 바리스터의 열화(degradation)에 미치는 영향을 고찰하였다. ZnO 바리스터 시편에 임펄스 전류(300A/$cm^24, 8/50$\mu s$)를 인가시킨 결과, 입계(grain boundary) 특성을 나타내는 비선형계수 $\alpha$와 E\ulcorner\ulcorner의 값은 크게 감소하였으나, 입자 특성을 나타내는 E_{100A}, E_{300A}$ 값에서는 큰 변화가 없었다. 이러한 열화 현상은 입계의 위치한 부성 전하 밀도, $N_s$의 감소에 한 쇼트키 장벽의 변화에 기인한 것으로 나타났다. 임펄스 서지에 의해 열화된 ZnO 바리스터는 AC 임피더스 분석에서 현저한 non-Debye 특성을 보이며, 이는 병렬 RC 네트워크로 모델링한 Cole-Cole 완화 관계식으로 입계의 열화 특성을 잘 설명할 수 있었다. 주파수-전도도 관계를 검토한 결과 Zno 바리스터는 호핑 전도(hopping conduction),\$sigma(\omega)\varpropto\omega^{\eta}$ 특성을 나타내면, 임펄스 서지가 인가된 이후 n 값이 감소하였다. 이는 임펄스 서지에 의해 입RP 결합 상태(defect states)가 호핑 전도가 발생하기 쉽고 다중(multiple)호핑에 의한 전도 메커니즘을 갖는 것으로 고찰되었다.
저자동시인용분석 기법은 인용을 통해서 특정 주제분야의 지적 구조를 파악하는 수단으로 널리 사용되고 있다. 그러나 저명한 연구자 위주의 분석이 되기 쉬우므로 은퇴자나 고인을 비롯한 비현역 연구자가 포함되는 경우도 흔하다. 또한 비영어권 국가의 국내 연구동향을 분석할 경우에는 분석결과에 국내 연구자가 상당수 배제되는 상황도 발생한다. 이 연구에서는 국내 현역 연구자 위주로 최근 동향을 분석할 수 있는 새로운 지적 구조 분석법인 서지적 저자결합분석을 제안하고 실제 자료를 대상으로 분석하여 효용성을 검증하였다
이 연구에서는 데이터 리터러시 분야 연구의 발전 경로와 지적구조 및 떠오르는 유망 주제를 파악하고자 하였다. 이를 위해서 Web of Science에서 검색한 데이터 리터러시 관련 논문은 교육학 분야와 문헌정보학 분야 논문이 전체의 60% 가까이를 차지하였다. 우선 인용 네트워크 분석에서는 페이지랭크 알고리즘을 사용해서 인용 영향력이 높은 다양한 주제의 핵심 논문을 파악하였다. 데이터 리터러시 연구의 발전 경로를 파악하기 위해서 기존의 주경로분석법을 적용해보았으나 교육학 분야의 연구 논문만 포함되는 한계가 있었다. 이를 극복할 수 있는 새로운 기법으로 페이지랭크 주경로분석법을 개발한 결과, 교육학 분야와 문헌정보학 분야의 핵심 논문이 모두 포함되는 발전 경로를 파악할 수 있었다. 데이터 리터러시 연구의 지적구조를 분석하기 위해서 키워드 서지결합 분석을 시행하였다. 도출된 키워드 서지결합 네트워크의 세부 구조와 군집 파악을 위해서 병렬최근접이웃클러스터링 알고리즘을 적용한 결과 대군집 2개와 그에 속한 소군집 7개를 파악할 수 있었다. 부상하는 유망 주제를 도출하기 위해서 각 키워드와 군집의 성장지수와 평균출판년도를 측정하였다. 분석 결과 팬데믹 상황과 AI 챗봇의 부상이라는 시대적 배경 하에서 사회정의를 위한 비판적 데이터 리터러시가 고등교육 측면에서 급부상하고 있는 것으로 나타났다. 또한 이 연구에서 연구의 발전경로를 파악하는 수단으로 새롭게 개발한 페이지랭크 주경로분석 기법은 서로 다른 영역에서 병렬적으로 발전하는 둘 이상의 연구흐름을 발견하기에 효과적이었다.
이 연구에서는 학술지 사이에 저자 집단의 중복 정도를 측정하는 저널 결합 분석을 통해 한국 문헌정보학 학술지의 두 가지 특성을 조사하였다. 이를 통해 최근 10년 동안 국내 문헌정보학 연구의 경향을 설명했다. 가장 두드러진 추세는 기록관리학 분야가 주요 연구 분야로서 문헌정보학 영역에 정착했다는 점이다. 학술지 간의 저자 결합정도를 이용해서 투고 선호 지수 PPI (Publishing Preference Index)와 연구자 유인 지수 RAI (Researcher Attraction Index)의 두 가지 지표를 제안하였다. 분석 기간 동안 두 지수 모두 상당한 변화가 있었는데 특히 PPI 순위의 역전은 학술지 투고 저자 집단이 변화했다는 증거로 해석될 수 있다. RAI 지수 분석은 한국 문헌정보학 연구자들의 투고를 유인하는 각 학술지의 매력도를 측정하고 두 학술지 사이의 저자 공유 수준을 측정함으로써 학문분야 내에서 특정 학술지의 입지를 보여주었다. 이를 통해 학문분야 내에서 비교적 독립적인 학술지를 찾거나, 강력하게 서로 결합한 학술지를 찾을 수 있었다. 이 연구에서 제시한 저널 결합 분석은 특정 분야나 학제적인 분야 학술지의 특성을 보여주는 효과적인 분석 방법이라고 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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