• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권7호
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• pp.18-29
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• 2022

본 탐색적 연구의 목적은 데이터사이언스 관련 논문의 연구 동향을 분석하는 것이다. 본 연구는 Clarivate Analytics사의 Web of Science(WoS)에 색인된 데이터사이언스 관련 논문을 분석의 대상으로 했다. 2012년부터 2021년까지 WoS에 색인된 데이터사이언스 관련 논문 총 17,997편을 분석했다. 데이터사이언스 연구의 지적 구조를 집중 분석하기 위해 기술 분석, 인용 분석, 공동 저자 네트워크 분석, 동시 출현 네트워크 분석, 서지 결합 분석, 동시 인용 분석을 수행했다. 본 연구의 결과는 향후 데이터사이언스 관련 연구의 방향성 모색에 유용하게 사용될 수 있다.

• 정보관리학회지
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• 제34권2호
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• pp.81-95
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• 2017

이 연구에서는 학술지 사이에 저자 집단의 중복 정도를 측정하는 저널 결합 분석을 통해 한국 문헌정보학 학술지의 두 가지 특성을 조사하였다. 이를 통해 최근 10년 동안 국내 문헌정보학 연구의 경향을 설명했다. 가장 두드러진 추세는 기록관리학 분야가 주요 연구 분야로서 문헌정보학 영역에 정착했다는 점이다. 학술지 간의 저자 결합정도를 이용해서 투고 선호 지수 PPI (Publishing Preference Index)와 연구자 유인 지수 RAI (Researcher Attraction Index)의 두 가지 지표를 제안하였다. 분석 기간 동안 두 지수 모두 상당한 변화가 있었는데 특히 PPI 순위의 역전은 학술지 투고 저자 집단이 변화했다는 증거로 해석될 수 있다. RAI 지수 분석은 한국 문헌정보학 연구자들의 투고를 유인하는 각 학술지의 매력도를 측정하고 두 학술지 사이의 저자 공유 수준을 측정함으로써 학문분야 내에서 특정 학술지의 입지를 보여주었다. 이를 통해 학문분야 내에서 비교적 독립적인 학술지를 찾거나, 강력하게 서로 결합한 학술지를 찾을 수 있었다. 이 연구에서 제시한 저널 결합 분석은 특정 분야나 학제적인 분야 학술지의 특성을 보여주는 효과적인 분석 방법이라고 판단된다.

• 정보관리학회지
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• 제40권1호
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• pp.121-148
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• 2023

본 연구는 '우수한 성능의 메타데이터 속성 유사도 기반의 학술 문헌추천시스템'을 제안하는 데에 목적을 두고 있다. 본 연구에서는 정보조직에서 다루는 메타데이터의 활용과 계량정보학에서 다루고 있는 동시인용, 저자-서지결합법, 동시출현 빈도, 코사인 유사도의 개념을 활용한 문헌정보학 기반의 학술 문헌 추천기법을 제안하고자 하였다. 실험을 위해 수집한 '불평등', '격차' 관련 총 9,643개의 논문 메타데이터를 정제하여 코사인 유사도를 활용한 저자, 키워드, 제목 속성 간의 상대적 좌표 수치를 도출하였고, 성능 좋은 가중치 조건 및 차원의 수를 선정하기 위해 실험을 수행하였다. 실험 결과를 제시하여 이용자의 평가를 거쳤으며, 이를 이용해 기준노드와 추천조합 특성 분석 및 컨조인트 분석, 결과 비교 분석을 수행하여 연구질문 중심의 논의를 수행하였다. 그 결과 전반적으로는 저자 관련 속성을 제한 조합 혹은 제목 관련 속성만 사용하는 경우 성능이 뛰어난 것으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 기법을 활용하고 광범위한 표본의 확보를 이룬다면, 향후 정보서비스의 문헌 추천 분야뿐 아니라 사회의 다양한 분야에 대한 추천기법 성능 향상에 도움을 줄 수 있을 것이다.