최근 인터넷의 빠른 성장과 전자출판으로 인해 정보에 접근하는 방법이 상당히 변화하고 있다. 이와 함께, 디지털 문서에서 적합한 정보를 결정하고 효율적으로 추출할 필요가 있을 것이다. 이 연구는 디지털문서에서 여러 가지 정보를 추출하기 위해 템플릿 마이닝이 사용될 수 있음을 제시하고, 참조연결시스템과 관련된 연구를 고찰하였다. 또한 실제적으로 논문 샘플을 분석한 결과를 이용하여 참조정보를 위한 템플릿을 구축하고, 이 템플릿을 이용하여 수작업으로 논문 샘플을 테스트한 결과, 템플릿 마이닝의 이용은 인용 데이터베이스를 자동으로 만들 수 있는 가능성을 보여주었다.
NDSL과 PubMed와 같이 연구현장에서 무료로 서비스되는 DB가 있는 주제분야에 Scopus와 WoS DB와 같은 상용 DB를 도입하기 위한 검토과정에 DB의 품질평가를 위한 연구가 필요하다. 본 연구는 선행연구 분석을 통해 품질평가기준을 추출하여 짧은 시간에 객관적으로 측정하기 쉬운 평가항목을 중심으로 발견적 실무적 비교평가를 실시한 것이다. 그 결과 NDSL은 최신성과 저널 및 주제의 포괄성과 망라성에서 우수하며, PubMed는 최신성과 MeSH 색인에서 전통을 자랑하는 의학 및 생명과학 전문 DB인 반면, Scopus는 사회 및 자연과학 분야에서 현재 1996년 이후의 인용정보를 이용자 중심 인터페이스로 쉽게 이용할 수 있고, WoS는 인용색인을 탄생시킨 전통과 명성을 자랑하지만 구독료가 고가인 관계로 폭넓은 접근이 어렵다. 따라서 인용정보가 포함된 상용 Web DB 도입의 타당성 검토와 이용자교육 및 도서관정보 서비스는 이러한 Web DB의 품질평가 결과를 바탕으로 이루어져야 보다 효율적이고 생산적인 정보 서비스가 가능하다.
국내 과학기술전반에 걸쳐 주제분야별로 해외 학술지 인용비율 즉 해외 학술지 영향력에 대한 종합적인 분석은 부족한 실정이며 가장 큰 원인은 종합 분석이 가능한 국내 학술지에 대한 대규모 인용색인 데이터베이스의 부재였다. KISTI는 한국 과학기술 인용색인 데이터베이스인 KSCD를 구축하고 한국과학기술인용색인서비스(KSCI)를 제공하고 있다. 본 논문에서는 국내 과학기술분야 핵심 학술지를 포괄하는 KSCD를 활용하여 국내 과학기술분야 연구자들의 해외 학술지 인용행태에 대한 분석 연구를 수행하였다. 연구 범위는 첫째, 해외 인용문헌의 형태별 분석을 둘째, 해외 학술지 인용문헌의 주제별 피인용수 및 타분야 인용비율 분석을, 셋째, 해외 학술지 인용문헌의 언어 및 발행국가 분석을, 넷째, 해외 학술지 발행기관 및 글로벌 인용색인 서비스 등재현황 분석을 마지막으로 국내의 해외 전자저널 구독 현황 분석이다. 해외학술지 인용분석을 통한 연구의 주요성과로는 해외 인용 학술지의 인용절정기(평균 3.9년), 반감기(평균 9년)의 규명과 한국 연구자들이 주로 해외등재학술지를 인용하며 국내에서 인용 해외등재학술지의 90%정도가 전자저널로 구독되고 있음을 밝힌 점이다. 본 연구를 통한 국내 과학자들의 해외 학술지 인용행태 분석 결과는 해외 전자저널 구독 전략 수립에 도움이 될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 국가차원의 인용색인데이터베이스 구축에 필요한 참고문헌 서지기술 표준을 제안하였다. 이를 위해 국내외 주요 서지기술 규정과 문헌정보학 분야 학술지의 규정을 분석하였다. 분석의 결과, 참고문헌에 포함될 서지요소는 크게 저자사항과 서명사항, 발행사항 등 3개의 하부요소였다. 이 서지요소에 포함될 개별요소는 모든 서지기술 규정이 모두 동일하였다. 본 표준의 기본 형태는 저자-연도 타입이었으며, Bibliography 형식도 제안하였다. 특히 전자자료의 경우, 웹상에서만 발표된 자료는 반드시 최종접근일자를 URL과 함께 수록하도록 하였다.
본 연구의 목적은 국내 독서치료 주제 연구 문헌을 배출한 학문분야와 주요 연구 내용, 여기에 영향을 미친 문헌의 주제 분야를 도출하고 독서치료 주제 연구 문헌을 바라보는 타 문헌들의 시각을 통해 독서치료 주제 연구 문헌의 성격을 다각적으로 파악하는 것이다. 이를 위해 한국 학술지 인용색인 데이터베이스의 데이터를 활용하여 자아 중심 주제 인용 분석을 실행한 결과 독서치료 연구는 문헌 정보학계의 관련 연구를 토대로 하여 임상적 독서치료를 중심으로 이루어지고 있으며, 문헌정보학 외에 교육학 분야의 연구가 활발하고 유아 정서지능과 영화치료를 주제로 하는 문헌들에 응용되고 있음이 나타났다.
본 연구의 목적은 인용 지표가 인용 색인 데이터베이스의 검색성능 향상에 기여할 가능성을 파악하는 데에 있다. 이를 위하여 본 연구는 문헌정보학 분야 10개의 질의를 Web of Science에서 검색하여 수집한 3,467건의 문헌과 2000년부터 2021년까지 SSCI 문헌정보학 분야 저널 85종에 수록된 60,734건의 문헌을 기반으로 적합성 판단을 거쳐, 검색 결과의 상위 100순위에 대한 성능 및 검색 방식과 인용 지표를 활용한 재순위화, 그리고 벡터 공간모형 검색시스템 구축 등에 따른 질의 확장 실험을 수행하였다. 그 결과 첫째, 인용 지표를 단독으로 사용한 재순위화의 성능은 Web of Science의 검색성능과 상이하였으며, 인용 지표는 Web of Science 기존 시스템에 적용되지 않는 독립적인 지표로 작용하고 있었다. 둘째, 고유 질의어 수에 질의어의 총 출현 빈도를 조합하고 인용수를 보조적으로 사용했을 때, 성능에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 확인하였다. 셋째, 질의 확장에서는 전반적으로 벡터 공간모형 기반 검색시스템의 기본 성능 대비 성능이 향상되었다. 넷째, 이용자 적합성을 통해 질의 확장을 적용한 경우가 시스템 적합성을 적용한 경우보다 성능이 향상 되었다. 다섯째, 피인용 수를 적합 문헌과 더불어 사용하면 최상위권 내 적합 문헌에서의 순위 변동 가능성을 보여주었다.
전통적인 저자동시인용분석은 인용색인 데이터베이스가 색인하는 제 1저자만을 대상으로 하기 때문에 제1저자 이외의 저자의 기여도가 제외된다는 한계를 지니고 있다. 본 연구의 목적은 경제학 분야를 대상으로하여 복수저자기반의 저자동시인용분석을 활용하여 해당 학문분야의 지적구조를 제시하고자 한다. 이를 위하여 네 가지 실험집단을 구성하였다. (1) 인용된 문헌의 제 1저자만을 고려한 저자동시인용분석, (2) 문헌당 총합 제한 없이 복수저자에게 동일한 인용빈도 부여한 저자동시인용분석, (3) 문헌당 총 합을 제한하여 인용빈도를 부여한 저자동시인용분석, (4) 저자기입 순서를 고려하여 인용빈도를 부여한 저자동시인용분석. 본 연구의 결과는 크게 제 1저자만 고려한 방식과 복수저자를 모두 고려한 방식에 따라 군집형성에 있어서 차이를 보였다. 또한 복수저자의 인용빈도를 구하는 방식에 따라서 군집의 소속이 달라지는 변화를 찾아볼 수 있다. 이러한 결과는 공동저작이 증가하는 학문적 추세에 비추어서 학문의 지적구조를 밝히기 위해서는 복수저자가 고려된 저자동시인용분석이 중요하다는 점을 시사한다.
4차 산업혁명의 핵심 학문인 컴퓨터 분야에서 생산되는 연구성과물에 대한 활용 정보자원의 분석 및 제공은 매우 중요하다. 본 논문에서는 국내 컴퓨터분야 학술지 수록 논문들에서 인용한 국제과학기술인용색인인 SCI 학술지들을 식별하여 피인용 현황과 이들의 동시인용 관계를 네트워크로 생성하여 분석하고 지도화하여 시각화하는 연구를 수행하였다. 이를 위해 기반 데이터로 KSCD의 발행연도 기준 2015년부터 2017년까지의 논문 및 참고문헌 데이터를 활용하였고 학술지 동시인용 기법과 네트워크 중심성 분석기법을 사용하였다. 연구 수행 결과, 국내 컴퓨터 분야 학술지 논문들이 인용한 SCI 학술지 및 논문들의 피인용 순위와 인용나이 분석을 통한 인용절정기(2년), 인용반감기(6.6년), 즉시인용율(2.4%)이 파악되었다. 네트워크 중심성 분석결과 피인용 SCI 학술지들에 대한 연결정도, 사이, 근접중심성 지표가 측정되어 지표별 학술지 순위가 측정되었으며 네트워크의 지도화를 통한 시각화를 통해 피인용 SCI 학술지 간 주제분류 간의 관계성을 파악하였다.
본 연구는 계량서지학적 측정을 통해 국내 문헌정보학자들의 연구동향을 규명하기 위하여, 국제적으로 영향력 있는 사회과학분야 학술지에 대한 대표적인 인용색인 데이터베이스인 SSCI에 게재된 논문을 대상으로 다양한 관점, 즉 저자별, 주제별, 저널별, 출신대학별, 소속대학별, 연도별, 연령별. 핵심 전공주제별, 핵심 저자별 및 핵심 저널별로 분석하였다. 아울러 SSCI에 게재된 다른 논문에 의한 인용지수를 분석하였다. 본 연구는 향후 국내 문헌정보학의 국제화 및 이에 따른 연구방향을 제시하는데 유용할 것으로 본다.
본 연구는 동시출현 단어분석 기법을 이용하여 최근 전세계적으로 많은 주목을 받고 있는 빅데이터(Big Data) 관련 연구 동향과 연구 영역을 분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 인용색인데이터베이스인 Web of Science SCIE(Science Citation Index Expanded)에서 분석 대상 논문을 수집하였다. 논문 수집을 위한 검색식은 은 Title(논문 제목), Abstract(초록), Author Keywords(저자 키워드), Keywords $Plus^{(R)}$의 네 가지 필드를 동시에 검색하는 주제어(topic)가 "big data"를 포함하고 있는 논문 563편을 대상으로 동시출현단어 분석을 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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