안드로이드 저자 식별 연구는 좁은 범위에서는 출처를 밝히기 위한 방법으로 해석할 수 있으나, 넓은 범위에서 본다면 알려진 저작물을 통해 유사한 저작물을 식별하는 통찰력을 얻기 위한 방법으로 해석할 수 있다. 안드로이드 저자 식별 연구에서 발견되는 문제점은 안드로이드 시스템 상 중요한 코드이지만 의미가 없는 코드들로 인하여 저자의 중요한 특징을 찾기 어렵다는 것이다. 이로 인해 합법적인 코드 또는 행동들이 악성코드로 잘못 정의되기도 한다. 이를 해결하기 위하여 서바이벌 네트워크 개념을 도입하여 여러 안드로이드 앱에서 발견되는 특징들을 제거하고 저자별로 정의되는 고유한 특징들을 생존시킴으로써 문제를 해결하고자 하였다. 제안하는 프레임워크와 선행된 연구를 비교하는 실험을 진행하였으며, 440개의 저자가 식별된 앱을 대상으로 실험한 결과에서 최대 92.10%의 분류 정확도를 도출하였고 선행된 연구와 최대 3.47%의 차이를 보였다. 이는 적은 양의 학습데이터를 이용하였으나 저자별 중복된 특징 없이 고유한 특징들을 이용하였기에 선행 연구와 차이가 나타났을 것으로 해석하였다. 또한 특징 정의 방법에 따른 선행 연구와의 비교 실험에서도 적은 수의 특징으로 동일한 정확도를 보일 수 있으며, 이는 서바이벌 네트워크 개념을 통한 지속적으로 중복된 의미 없는 특징을 관리할 수 있음을 알 수 있었다.
본 연구는 계량서지학적 분석기법인 저자서지결합분석을 활용하여 2017년까지의 한국과 중국의 IT 아웃소싱 연구들을 분석하여 주요 연구자와 주제 분야를 파악하고 IT 아웃소싱 분야의 지적구조를 확인하여 후속연구자들을 위한 토대를 마련하고자 하였다. 이를 위하여 전자학술데이터베이스인 한국의 NDSL(National Digital Science Library)과 중국의 CAJD(China Academic Journal network publishing Database)를 통해 IT 아웃소싱 관련 문헌들을 수집하였으며, 문헌게재빈도 2회 이상인 저자들을 파악하고 저자서지결합분석을 통해 연구자와 주제 분야를 파악할 수 있는 저자지도를 시각화하였다. 연구 결과, 한국의 IT 아웃소싱에 관한 연구는 중국보다 일찍 출현하고 발전하였으며, 한국의 연구는 이미 성숙기에 진입하였고 문헌 분포는 중국에 비해 상대적으로 집중되어 있는 것으로 분석되었다. 한편 중국은 아직 발전기와 정체기 사이의 과도기에 있으며 문헌 분포는 한국에 비해 상대적으로 분산되어 있었다. 저자 군집과 저자 지도에 나타난 주제 분야를 분석한 결과, 한국은 IT 아웃소싱 전략이, 중국은 IT 아웃소싱 관리에 대한 연구가 상위저자들에 의해 폭넓게 이루어지고 있음을 확인하였다.
본 연구는 JCR에 등재된 문헌정보학 분야 국제학술지를 중심으로 학술지 편집위원과 저자의 국적 다양성을 분석하고 Simpson 다양성 지수(Simpson's Diversity Index)를 통해 계량화하였다. 더불어 편집위원 국적 다양성이 저자의 국적 다양성을 유도할 수 있는지 확인하고, 학술지의 특성에 따라 다양성 지수에 차이가 나타나는지 검증하였다. 분석 결과, 첫 번째, LIS 국제 학술지의 편집위원 국적 다양성 지수는 0.64로 0.76인 저자 국적 다양성에 미치지 못하는 것으로 나타났으며, 편집위원과 저자의 국적 다양성은 높은 상관계수를 보이는 것으로 확인되었다(r = 0.79). 두 번째, IS(Information Science) 분야 저널은 편집위원과 저자 기여국에서 모두 0.8 전후의 높은 다양성이 나타났으나 LS(Library Science) 분야는 상대적으로 저조하며 특히 편집위원 다양성에서 0.48의 낮은 지수가 나타났다. 세 번째, 미국은 저자와 편집위원 모두 가장 높은 점유율을 나타내고 있으며, 특히 LS 분야 편집위원에서 53.39%의 압도적 점유를 보이는 것으로 확인되었다. 반면 한국을 포함한 아시아 국가는 저자에 비해 편집위원으로서 기여하는 비율이 미국과 유럽 국가에 비해 낮은 것으로 나타났다.
최근 다양한 분야에서 소셜 네트워크 분석 기법을 통해 개체들간의 상호작용을 분석하는 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 한국정보통신학회 논문지의 저자약력에 기술되는 저자의 관심분야를 소셜 네트워크 분석기법을 통해 다양한 측면에서 분석하고자 한다. 분석결과 많은 저자들이 임베디드, 보안, 영상처리, 무선통신, 빅데이터, USN, 네트워크, RFID 등의 관심분야를 중심으로 연구하고 있음을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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