이 연구에서는 White가 제안한 자아 중심 인용 분석을 응용하여 연구 주제에 대한 다층적인 분석을 가능하게 해주는 자아 중심 주제 인용 분석 기법을 제안하였다. 시험적으로 폭소노미에 대한 연구문헌을 Web of Science 데이터베이스로부터 검색한 후 이에 대한 주제 인용 분석을 수행해보았다. 폭소노미 주제에 대한 자아 중심 인용 분석은 자아 문헌 집단 분석, 주제 인용 정체성 분석, 주제 인용 이미지 분석의 세 단계로 나뉘어 수행되었다. 분석 결과 이 연구에서 제안된 자아 중심 주제 인용 분석을 통해서 폭소노미 연구의 내부 지적 구조와 외부 지적 구조를 함께 파악하는 것이 가능함이 확인되었다.
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 들어 다양한 분야에서 딥러닝이 혁신적인 기계학습 기법으로 급속하게 확산되고 있다. 이 연구에서는 딥러닝 연구동향을 분석하기 위해서 자아 중심 주제 인용분석 기법을 변형하여 응용해보았다. 이를 위해 Web of Science에서 'deep learning'으로 탐색하여 검색된 문헌 중 소수의 씨앗 문헌으로부터 인용 관계를 통해 분석 대상 문헌을 확보하는 방법을 시도하였다. 씨앗 문헌을 인용하는 최근 논문들을 딥러닝 분야의 현행 연구를 반영하는 자아 문헌집합으로 설정하였다. 자아 문헌으로부터 빈번히 인용된 선행 연구들은 딥러닝 분야의 연구 주제를 나타내는 인용 정체성 문헌집합으로 설정하였다. 자아 문헌집합에 대해서는 공저 네트워크 분석을 비롯한 정량적 분석을 실시하여 주요 국가와 연구 기관을 파악하였다. 인용 정체성 문헌들에 대해서는 동시인용 분석을 실시하고, 도출된 문헌 군집을 인용하는 주요 키워드인 인용 이미지 키워드를 파악하여 주요 문헌과 주요 연구 주제를 밝혀내었다. 마지막으로 특정 주제에 대한 인용 영향력이 성장하는 추세를 반영하는 인용 성장지수 CGI를 제안하고 측정하여 딥러닝 분야의 선도 연구 주제가 변화하는 동향을 밝혔다.
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.
대학소속 연구자들의 연구 분야가 다변화되면서 대학도서관에서는 서비스 운영을 위하여 학과별 주제 분야를 파악하는 것이 중요한 과제로 인식되고 있다. 이 연구는 대학 학과 소속구성원들의 학술지 논문 서지사항을 분석하여 학과별 주제특성을 다차원적으로 분석하고자 하였다. 게재한 학술논문을 분석하여 1차적으로 해당 학과의 주제영역을 파악하고자 하였으며 심층적으로 주제영역을 분석하기 위하여 해당 논문들이 인용한 학술지를 조사하여 확장된 주제영역을 조사하였다. 또한 상위 인용된 학술지를 대상으로 네트워크 분석을 하여 학술지간 관계를 분석하였다. 분석 결과 학과별 주제 분야별 학술지 이용현황에 차이가 있는 것으로 조사되었으며 특정 주제 분야의 경우 학술지 종수와 논문 수에 따라 주제 분야의 중요도가 비례하지 않는 것으로 나타났다. 즉, 특정분야의 경우 소수의 학술지에서 많은 논문이 인용되고 있는 현상이 있으며 게재하는 주제 분야와 인용하는 주제 분야의 중요도가 일치하지 않는 것으로 나타났다.
인용 및 피인용 구절 분석은 정보 검색 위주의 단순 학술정보 서비스를 고도화시킬 기회를 제공한다. 그렇지만, 대부분의 연구가 커뮤니티, 연구자, 논문 간 인용 지수 중심의 분석에 초점을 맞추고 있어, 인용 구절 분석에 기반한 인용 기반 논문 정보 서비스를 제공하기에는 어려움이 있다. 본 연구는 "딥러닝", "그린에너지", "노령화"라는 세 개의 주제를 대상으로 논문 내 인용 구절 분석을 수행하고, 피인용 논문의 인용 특성을 구조적으로 설명한다. 이를 위해 구글 스칼라를 통해 각 주제에서 가장 많이 인용된 피인용 논문 각 네 편과 모든 인용 논문들을 수집하였으며, 이들을 대상으로 인용 유형 비율 분석과 인용 확산 분석을 수행하는 방식으로 피인용 논문 특성을 파악하고, 정보 서비스에 어떻게 반영할 수 있는지를 논하였다. 본 연구를 기반으로 다양한 인용 분석 연구와 정보 서비스가 개발될 수 있기를 기대한다.
본 연구는 광복이후 최근 60년간 발표된 우리나라문헌정보학 논문의 주제 및 간행시기별 분포를 조사하고, 이곳에 인용된 외국 문헌정보학 문헌의 주제 및 인용시기별 분포와 그 반감기를 조사함과 동시에 타 학문 분야와의 관련성을 추적함으로써 우리나라 문헌정보학 연구의 동향 및 문헌정보학과 타 학문 분야와의 연계성을 밝히고자 하였다. 그 결과 첫째, 우리나라 문헌정보학 연구의 핵심 주제는 시간의 흐름에 따라 주된 연구 주제가 출현하고 쇠퇴하며, 논문의 주제와 간행시기 사이에 상관성이 있음을 입증하였다. 둘째, 피인용 외국 문헌정보학 문헌의 주제는 인용시기 간에 상관성이 존재하며, 반감기는 평균 10년 미만이지만 주제에 따라 그 반감기에 차이가 있음을 밝혔다. 셋째, 피인용 타 학문 분야문헌의 주제는 인용시기 사이에 상관성이 있으며, 반감기는 평균 10년 미만이지만 주제에 따라 그 반감기에 차이가 있음을 밝혔다.
이 연구에서는 지적구조 분석기법인 저자프로파일링 기법과 저자동시인용 분석기법의 장점을 결합한 새로운 방안으로 인용가중 저자프로파일링(citation-weighted author profiling) 기법을 개발하였다. 기존의 저자프로파일링 기법에서는 저자가 주로 연구한 주제를 반영하는 단어를 분석하지만, 인용을 고려한 저자프로파일링 기법에서는 인용이 많이 된 논문에 출현한 단어를 분석함으로써 저자가 주로 영향을 끼친 주제를 파악하는데 도움이 된다. 이를 통해 기존 저자 프로파일링 기법의 장점인 세부적인 주제 파악이 가능함과 동시에 저자동시인용 분석 기법과 같이 저자의 영향력을 측정할 수 있다. 제안한 인용가중 저자프로파일링 기법을 국내 학교도서관 연구의 지적구조를 분석하는데 적용해본 결과, 각 저자의 인용 영향력이 높은 주요 주제를 세부적으로 파악할 수 있었고 시기별 영향력의 변화도 명확하게 드러났다. 인용가중 저자프로파일링 기법은 저자가 얼마나 많은 논문을 발표했는가라는 연구 생산성 관점이 아니라, 어떤 주제에 관해서 얼마나 많이 인용되었는가라는 연구 영향력 관점에서 세부 주제를 파악할 수 있는 기법으로 활용될 것으로 기대된다.
본 연구의 목적은 빅데이터 연구 논문의 주제 분야 간의 연관관계를 분석하는데 있다. 동시 인용관계를 적용하여 분석 대상의 주제 분야를 추출하였으며, R 프로그램의 Apriori 알고리즘을 이용하여 연관관계의 규칙을 분석하고, arulesViz 패키지를 사용하여 시각화하였다. 연구 결과 22개 주제 분야가 추출되었는데, 이들 주제 분야는 3가지 군집으로 구분되었다. 주제 분야의 연관관계 유형을 분석한 결과, 연관관계의 복잡성에 따라 '전문형', '일반형', '확대형'으로 구분되었다. 전문형에는 문헌정보학, 신문방송학 등이 포함되었고, 일반형에는 정치외교학, 무역학, 관광학 등이 포함되었고, 확대형에는 기타인문학, 사회과학일반, 관광학일반 등이 포함되었다. 이 연관관계는 빅데이터 연구자가 한 주제분야를 인용할 때 관계가 있는 다른 주제 분야를 인용하는 경향을 보여주는 것으로, 도서관에서 학술정보서비스를 위해 연관관계를 활용한 서비스를 고려해야 할 필요가 있다.
본 연구는 인용 네트워크 분석을 통해 국내 문헌정보학 분야의 주요 학술지간의 인용관계를 살펴보고자 하였다. 이를 위해 한국학술지인용색인에 기재된 국내 문헌정보학 분야 4개 학술지의 논문 4,471편과 이 논문들을 인용한 18,424건의 인용정보를 수집하여 학술지간 인용네트워크 분석을 수행하였다. 문헌정보학 분야에서 인용을 가장 많이 받았던 학술지는 한국문헌정보학회지로, 한국문헌정보학회지의 주요 연구주제들이 인용을 통해 문헌정보학 내부 연구 분야에 영향을 주고 있는 것으로 나타났다. 한국문헌정보학회지와 한국도서관·정보학회지의 상호인용이 많았으며, 정보관리학회지의 연구주제 중 연구동향분석이나 지적구조분석과 관련된 연구들이 문헌정보학 이외의 분야로부터 많은 인용을 받아, 문헌정보학 외부의 영역에 영향을 미치고 있는 것으로 파악되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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