• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2017.08a
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• pp.11-14
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• 2017

딥러닝 연구동향에 대한 계량서지적 분석을 자아 중심 주제 인용분석 기법을 활용하여 시도하였다. 이를 위해서 Web of Science에서 'deep learning'으로 검색된 인용빈도 상위 15건의 논문을 핵심 논문으로 삼고, 이들 핵심 논문 15편을 인용한 논문 집합을 자아 문헌집합으로 삼았으며, 자아 문헌집합들이 인용한 주요 문헌들을 인용 정체성 문헌집합으로 설정하였다. 인용 정체성 문헌집합에 대해 동시인용분석을 실시하여 주요 문헌, 주요 연구 주제를 파악하고, 영향을 끼친 주요 선행 연구를 파악해보았다.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.29 no.1
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• pp.115-134
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• 2012

The author co-citation analysis is generally based on the frequency of the first author because most citation databases include only the first author in the bibliographic information. In this sense, the purpose of this study is to provide a better knowledge structure by utilizing the multiple authorship of author co-citation analysis. To achieve the purpose of this study, four different data sets are prepared: (1) counting the first author, (2) counting all the author without limiting the total frequency, (3) counting all the author with limiting the total frequency, and (4) counting adjusted frequencies based on the order of author subscription. The findings of this study show that there are clear differences between the knowledge structure counting all the author and the one counting only the first author. In addition, depending on the different methods, there are subtle changes of cluster members for authors.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2005.08a
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• pp.205-212
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• 2005

본 연구의 목적은 전문도서관인 공무원교육원 도서관의 공동수서정책을 위해 이용자의 요구를 인용문헌분석을 통해 파악하고자 하였다. 이을 위해 3개 공무원교육원의 주이용자인 장기교육생의 인용문헌을 자료의 유형분석, 자료의 최신성 분석, 인용문헌수 분석, 외국문헌 이용현황과 핵심자료를 파악하고자 하여 공무원교육원 도서관의 공동수서정책에 반영하고자 하였다. 그 결과 형태별로는 연구보고서의 인용율이 가장 높았으며, 평균인용건수를 분석한 결과, 교육수료보고서의 1인당 평균인용건수는 29.42권으로 조사되었다. 발행시기별로 분석한 결과, 출판 후2${\sim}$5년 내의 자료를 40.6%로 가장 많이 인용하는 것으로 조사되었으며, 언어별 분석 결과, 국내서로 기술된 문헌의 인용율은 90.1%로 조사되었다. 핵심자료를 파악한 결과 단행본의 최대 피인용문헌빈도(3회 이상)는 155권 이었으며, 학술지는 112종, 통계자료는 34권이었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2007.10a
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• pp.194-201
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• 2007

인용 매칭(Citation Matching, CM)은 동일한 논문을 지칭하는 인용레코드(Citation Record)를 군집화하는 것으로 인용 관계를 가진 사회연계망 구축시 필요한 기술의 하나이다. 인용 매칭의 전단계로써, 인용 레코드를 저자, 논문 제목, 게재지명, 발행연도 등의 필드로 구분하는 인용 필드 분해가 고려될 수 있다. 본 논문은 인용 필드 분해(Citation Field Segmentation, CFS)와 인용 매칭의 상관관계를 분석하고자 한다. 즉, 인용 필드 분해가 인용 매칭에 필수적인 단계인지를 밝히고 개별 인용 필드가 인용 매칭에 미치는 영향을 분석한다. 실험을 통해 인용 필드 분해를 한 인용 매칭(CFS-based CM)이 인용 필드 분해를 적용하지 않은 인용 매칭(CFS-free CM)에 비해 1% 내외의 성능의 차이를 보이므로, 인용매칭의 성능에 크게 영향을 미친다고 보기 어려웠다. 이는 인용 레코드의 서로 다른 필드들 사이에서 어휘 중복 비율이 크게 낮기 때문에 따로 필드를 구별하지 않아도 필드가 구별되는 특성때문이었다.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2012.08a
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• pp.153-156
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• 2012

White가 제안한 자아 중심 인용 분석은 연구자를 대상으로 다면적인 분석을 가능하게 하는 방법이다. 이 연구에서는 자아 중심 인용 분석을 연구자 단위가 아닌 연구 주제에 대한 분석으로 응용하는 자아 중심 주제 인용 분석 기법을 제안하고, 시험적으로 폭소노미 주제의 연구문헌 집단에 응용하여 관련 연구의 핵심 문헌들과 주요 적용 이론을 반영하는 인용 정체성과 인용 이미지를 파악해보았다.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.25 no.4
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• pp.283-308
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• 2008

In this study, we testify that network structural attributes of a citation network can explain other aspects of journal citation behaviors and the importances of journals. And we also testify various citation impact indicators of journals including JIF and h-index to verify the difference among them especially focused on their ability to explain an institution's local features of citation behaviors. An institutional citation network is derived using the articles published in 2006-2007 by biotechnology faculties of Y University. And various journal citation impact indicators including JIF, SJR, h-index, EigenFactor, JII are gathered from different service sites such as Web of Science, SCImago, EigenFactor.com, Journal-Ranking.com. As a results, we can explain the institution's 5 research domains with inter-citation network. And we find that the co-citation network structural features can show explanations on the patterns of institutional journal citation behavior different from the simple cited frequency of the institution or patterns based on general citation indicators. Also We find that journal ranks with various citation indicators have differences and it implies that total-based indices, average-based indices, and hybrid index(h-index) explain different aspects of journal citation pattern. We also reveal that the coverage of citation DB doesn't be a matter in the journal ranking. Analyzing the citation networks derived from an institution's research outputs can be a useful and effective method in developing several library services.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2008.10a
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• pp.69-74
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• 2008

본 논문은 인용필드 정규화와 인용매칭의 관계에 대한 분석을 제시한다. 인용매칭은 논문에서 수집된 인용레코드의 인용필드들 간의 비교 결과를 조합하여 동일 논문의 참조여부를 판별하여 인용레코드를 군집화한다. 따라서 인용매칭에 성능을 높일 수 있는 인용필드와 인용매칭 성능의 관계에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 인용필드 정규화 및 필드 별 결합에 의하여 인용매칭 성능이 변화하는 것을 보였다. 또한, 인용매칭 성능을 인용필드 유사도와의 관점에서 분석하였다. 앞으로, 인용필드 정규화 및 특성이 인용매칭에 미치는 영향에 대한 이해를 넓혀, 이를 인용매칭에 활용할 수 있으리라 여겨진다.

• Proceedings of the Korea Technology Innovation Society Conference
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• 2005.10a
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• pp.689-701
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• 2005

최근 특허청의 특허정보 활용 확산 정책으로 인하여 특허정보에 대한 관심이 집중되고 있다. 또한 특허정보를 연구하는 분야에서도 기술혁신 추세 분석, 기술혁신과 기술개발 주체에 대한 관계 분석을 수행하는 특허정보, 전산과학, 문헌정보학을 융합하는 특허정보학 (patinformatics)이라는 분야가 등장하였다. 특허정보를 이용한 최근의 연구동향은 특허 인용정보를 이용하여, 기술 파급효과 분석, 특허 인용지수, 기술영향력 지수, 특허가치 평가등 대부분의 연구가 인용정보를 기반으로 진행퇴고 있다. 기존의 연구 및 분석에 사용된 데이터는 미국특허의 인용정보를 이용하여 수행되고 있다. 한국특허 정보에는 인용정보가 존재하지 않기 때문이다. 한국특허의 분석을 위해서는 미국에 출원된 미국특허 데이터를 수집하여 한국의 연구개발 동향을 분석해야하는 문제점을 내포하고 있다 본 연구는 한국특허청 심사관의 인용정보 생성에 관한 업무 부하를 최소화하는 것을 목적으로 미국특허의 비 특허 문헌정보가 가지고 있는 문제점을 살펴봄으로써 국내에 구축되어 있는 과학기술문헌의 연계를 통한 효과적인 특허인용정보생성 방안을 제시하고자 한다.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.34 no.4
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• pp.7-32
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• 2017

Recently, deep learning has been rapidly spreading as an innovative machine learning technique in various domains. This study explored the research trends of deep learning via modified ego centered topic citation analysis. To do that, a few seed documents were selected from among the retrieved documents with the keyword 'deep learning' from Web of Science, and the related documents were obtained through citation relations. Those papers citing seed documents were set as ego documents reflecting current research in the field of deep learning. Preliminary studies cited frequently in the ego documents were set as the citation identity documents that represents the specific themes in the field of deep learning. For ego documents which are the result of current research activities, some quantitative analysis methods including co-authorship network analysis were performed to identify major countries and research institutes. For the citation identity documents, co-citation analysis was conducted, and key literatures and key research themes were identified by investigating the citation image keywords, which are major keywords those citing the citation identity document clusters. Finally, we proposed and measured the citation growth index which reflects the growth trend of the citation influence on a specific topic, and showed the changes in the leading research themes in the field of deep learning.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.28 no.2
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• pp.97-115
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• 2011

A large and reliable citation database is necessary to identify and analyze citation behavior of Korean researchers in science and technology. Korea Institute of Science and Technology Information (KISTI) built the Korea Science Citation Database (KSCD), and have provided Korea Science Citation Index (KSCI) and Korea Journal Citation Reports (KJCR) services. In this article, citing behavior of Korean scientists on Korean journals was examined by using the KSCD that covers 459 Korean core journals. This research dealt with (1) statistical numeric information of journals in KSCD, (2) analysis of document types cited, (3) ratio of domestic to international documents cited and ratio of citing different disciplines, (4) analysis on immediacy index, peak time, and half-life of cited documents, and (5) analysis on impact of journals based on KJCR citation indicators. From this research, we could find the immediacy citation rate (average 2.36%), peak-time (average 1.7 years) and half-life (average 5.2 years) of cited journals in Korea. We also found that the average journal self-citation rate is more than 50% in every field. In sum, citing behavior of Korean scientists on Korean journals was comprehensively identified from this research.