본 연구에서는 기술문서의 인용 정보를 기반으로 직접인용과 간접인용을 고려하여 핵심 문서를 선별하였고 선별된 문서 간의 인용네트워크 트리(citation network tree)를 생성하여 기술진화 경로를 추출하고자 하였다. 활용 예시로 OLED(유기발광다이오드) 분야 특허데이터를 분석하여 핵심문서를 선별한 후 문서간 인용관계 트리 계보도를 생성하였고, 그 중 OLED 원천기술이 어떤 기술진화 경로를 통해 반도체 관련 기술로 전이되었는지 분석하였다. 다른 한편으로 그래핀(graphene) 분야 논문의 인용관계 트리 분석을 통하여 간접인용을 고려한 가중치 계산방법이 직접인용만을 고려한 피인용 회수 계산법보다 현실을 더 잘 반영함을 고찰하였다.
이 연구는 국내 인용 데이터베이스에서 저널 페이지랭크를 올바르게 측정할 수 있는 방안을 모색하고자 하였다. 국내 인용 데이터베이스는 해외 인용 데이터베이스에 비해서 인용 링크가 외부로 향하는 비율과 자기 인용 비율이 높다는 특성이 있다. 페이지랭크 공식은 반복 계산을 통해서 수렴하는 알고리즘이기 때문에 이런 특성을 감안하지 않으면 신뢰할만한 저널 페이지랭크 측정이 이루어질 수 없다. 따라서 국내 인용 데이터베이스에 적합한 저널 페이지랭크 측정 방안을 살펴보고 KSCD를 대상으로 측정한 결과를 분석하였다. 산출된 페이지랭크 지수에 대해서 상관분석과 회귀분석으로 검증해본 결과 SCImago 저널 랭크 공식을 적용하고 cr2 방식으로 저널 자기 인용을 조정하는 것이 국내 인용 색인 데이터베이스에서 저널 영향력을 평가하기에 적합한 방안인 것으로 확인되었다.
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.
이 연구는 기계공학 연구자들의 박사학위 진행에 있어서 주로 영향을 미치는 정보원의 종류와 정보원에 대한 선호도를 분석한 계량적 연구이다. 이를 위하여 P대학교의 기계공학과에서 1996년과 2004년에 생산된 박사학위논문을 대상으로 인용분석을 실시하고, 이 양년간의 인용행태 차이를 조사하였다. 그 결과 1)인용문헌의 유형에 있어서는 학술지를 가장 많이 인용하였으며 그 인용비율은 50% 수준으로 다른 유형의 인용문헌에 비해 월등히 높았다. 또한 웹자원의 인용도 점차 증가하는 양상을 보였다. 2) 인용문헌의 언어는 영어가 가장 많은 비중을 차지하였다. 영어와 한국어를 제외하면 일본어 자료가 가장 많았다. 3) 인용문헌의 출판 후 경과시간 분석에서는 가장 최신자료라고 할 수 있는 3년 이하의 자료보다는 4-7년, 8-11년이 경과한 자료들을 더 많이 인용하였다. 반감기 측정 결과, 1996년에는 7.7년 2004년의 7.5년으로 나타났다. 4) 인용문헌 수를 기준으로 한 SCI 등재비율에 있어서는 1996년과 2004년 모두 약 33%의 비슷한 비율로 SCI 등재 학술지를 인용한다는 결과값이 산출되었다.
본 연구에서는 한국과학기술정보연구원에서 구축중인 한국과학기술인용색인을 바탕으로 국내 주요 과학기술계 학술지에 수록된 연구 논문을 중심으로 연구자들의 인용현황을 분석하였다. 또한 기계공학 분야를 실험 대상으로 선정하여 현재 SCI의 기계공학 분야의 인용 순위와 비교한 결과 SCI의 JCR과는 실질적인 차이가 있음을 발견하였다. 본 연구는 국내 연구자에게 분야별 필수적인 연구 정보원의 제공과 국내 기관별, 분야별 과학기술 수준을 파악하고 평가하기 위한 도구로서 활용이 가능한 한국인용색인데이터베이스의 효율적인 구축방안 및 서비스모델을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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