인용문헌정보의 효율적인 저장과 검색을 위하여 인용한 문헌과 인용된 문헌들의 구성요소를 추출하고 상호 인용관계에 대한 논리정보와 구조정보를 재구성을 통해 표현하고, 패스인코딩 색인기법에 의해 구성요소의 중복을 제거하였으며, 관련 있는 데이터베이스들과의 연계를 위하여 XML을 기반으로 하는 KSCI(Korea Science Citation Index)시스템을 설계하였다.
인용분석은 학자들의 연구실적 평가에 가장 많이 사용되는 방법 중 하나이지만 비평가들은 오늘날의 인용분석 자료와 방법론에 근본적인 문제가 있다고 주장한다. 전통적 인용분석 방식은 인용품질과 인용소음뿐만 아니라 언어, 시간, 문화와 같은 비수치적인 요소들을 고려하지 않아 단순하고 그릇된 평가를 가져올 수 있으며, 적용 범위가 각각 다르고 불완전한 인용 데이터베이스들은 충돌적인 인용분석결과를 초래하기 쉬울 수 있다. 이러한 문제들을 해결하려면 포괄적인 인용데이터를 다 방면과 다 방식으로 분석하는 새로운 인용분석연구가 필요하다. 본 논문은 Web of Science, Scopus와 Google Scholar를 비교 분석한 연구의 결과를 논의하며 기존의 인용분석 방법의 약점을 극복하기 위해 설계한 CiteSearch라는 프로토타입 시스템을 간략하게 설명한다.
이 연구의 목적은 연구소프트웨어의 공유, 재사용, 인용 현황을 분석하는 것이다. 학술커뮤니케이션에서 연구소프트웨어는 최근 들어 더욱 중요한 역할을 하고 있다. 현재 연구소프트웨어의 인용이 일반적인 관행이 아니거나, 적어도 데이터인용색인(DCI)이 연구소프트웨어의 인용과 재사용을 제대로 인덱싱하지 못하는 것으로 관찰되었다. 소프트웨어인용은 주요 레포지토리(prominent repositories)에서 발견되었다. 소프트웨어인용이 많은 레포지토리는 CRAN(Comprehensive R Archive Network)과 Zenodo였다. 연구소프트웨어가 재사용되는 경우, 비공식 소프트웨어인용(informal software citation)과 공식 소프트웨어인용(formal software citation)이 동시에 관찰되었다. 비공식 소프트웨어인용은 연구소프트웨어가 논문의 본문에서는 언급되지만 참고문헌에는 없는 경우였고, 공식 소프트웨어인용은 참고문헌에도 있는 경우였다. 또한, 이 연구의 결과는 연구소프트웨어의 자기 인용(self-citation) 현황을 설명했다.
이 연구의 목적은 인문학분야를 대상으로 인용DB간 구축 정보를 비교하고 차이가 있는 경우 그 원인과 문제점을 분석하여 구축 정보의 정확성을 향상시킬 수 있는 방안을 제시하는데 있다. 이를 위해 인용정보를 구성하는 주요 항목 중의 하나인 피인용횟수를 기준으로 네이버와 KCI에서 국내학술논문을 비교하였다. 조사결과, KCI가 네이버보다 좀 더 정확한 인용정보를 제공하고 있었지만 그 차이는 크지 않았다. 각 인용DB간 차이의 원인은 수록범위의 불완전성, 서지정보의 오류, 참고문헌 구축의 불완전성, 링크와 관련된 오류 등으로 조사되었다. 두 인용DB 모두 개선의 여지가 남아있으며, 양자를 상호보완적으로 활용한다면 인문학 분야에서 더욱 완전한 인용정보를 파악할 수 있을 것이다.
학술 커뮤니티 내에서 논문의 인용은 보편적인 규범으로 자리 잡은 데 비해 데이터의 인용은 아직 초보적인 단계에 머물러 있다. 이를 개선하기 위해 제기되고 있는 데이터 인용의 필요성 및 원칙과 가이드라인에 대해서 살펴보았다. 또한 데이터 인용체계 구축 사례에서는 데이터 인용 요소들을 정의하고 서비스를 제공하는 DataCite, Dataverse Network, Data Citation Index 사례를 중심으로 살펴보았다. 마지막으로 한국종합사회조사 데이터 인용 분석을 통해 국내 데이터세트 인용/이용 정보 제공 실태를 조사하였다.
KSCD(Korea Science Citation Database)를 기반으로 국내 과학학술지 논문에 대한 인용색인을 구축하였으나, 국내 학술지에 대한 인용현황만으로는 연구자들이 원하는 자신들의 논문의 인용현황을 포괄적으로 알기 어려우므로 해외 인용현황을 알기 원하는 요구에 부응하기 위해, WOS의 API를 활용한 인용현황 서비스를 구현하였다. 이에 기반하여 그 결과에 대한 데이터 분석을 수행하고 국내연구자의 SCI 전체 논문 분석결과와 비교하였다.
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.
최근 인용 네트워크 분석을 통해서 단일 문헌의 인용 영향력을 측정하려는 시도가 다양하게 전개되고 있다. 널리 알려진 PageRank를 보완하려는 일부 시도와 함께 h-index를 단일 문헌의 인용 영향력 측정에 적용한 단일문헌 h-index도 제안되었다. 이 연구에서는 Web of Science에서 검색한 계량정보학 분야 문헌집합을 대상으로 여러 측정 방식의 특징을 비교해본 후, 새로운 인용지수 2종을 제안하였다. 제안한 인용지수는 PageRank처럼 전역 네트워크 분석 방식인 지수 1종과 h-index처럼 지역 네트워크 분석 방식인 지수 1종으로서 상황에 따라 선택하여 사용할 수 있다.
학술지 인용 영향력 지수 JIF에서는 학술논문이 발행된 당해년도에 즉시 인용된 횟수가 포함되지 않는다는 한계가 있다. 특정 연도에 발표된 이후의 모든 인용을 포함하는 IMP 지수는 논문발표 당해년도의 인용을 포함하지만, 몇 년 이전의 논문에 대한 평가가 된다는 한계가 있다. 이를 극복하기 위한 새로운 방안을 제안하였다.
본 연구에서는 국내 의학분야중에서도 기생충학분야의 연구자중 논문 생산성이 높은 저자 30명을 선정하여, 그들이 국내외 학술지에 발표한 학술논문 총 1,810편이 SCI에 어느 정도 인용되는가를 측정하였다. 총 1,810편의 논문중 359편의 논문이 1회 이상 SCI 학술지 논문들에 의하여 인용되었다. 한국 기생충학 논문의 93.1%가 한국학술지에 발표되었는데 그 인용률은 18.7%이고, 외국학술지에 발로된 논문은 전채 논문의 6.9%인데 그 중의 48.7%가 인용되었다. 즉, 외국학술지에 발표된 논문의 인용률이 한국학술지에 발표된 논문의 인용률보다 2.5배정도 더 많이 인용된 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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