• 한국도서관정보학회지
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• 제46권4호
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• pp.191-205
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• 2015

본 연구는 보편적이고 타당한 학술논문 공동연구 기여도 산정 기준의 개발을 도모하기 위하여, 국내대학의 교수연구업적평가 중 학술논문 공동연구 기여도 산정 기준을 분석하였다. 국내 문헌정보학과가 포함된 종합대학 27개교의 규정과 189명의 국내 교수들의 2001년~2014년간의 학술논문 데이터를 수집하여 첫 번째 학교기준들을 비교하였으며, 두번째 공동연구의 기여도 세 가지 산정식(Inflated, Harmonic, Fractional)과 학교기준을 적용하여 도출한 순위를 통계적으로 분석하였다. 계량서지학의 대표적인 공동연구 기여도 기준(i.e Vinkler)과 가장 유사한 기준은 기여도 총합이 1인 학교기준이었으며, 국내의 저자역할은 제1저자, 교신저자, 공동저자로만 구분하하고 있었다. 한편 순위의 통계분석 결과, 학교기준과 가장 유사한 기준은 Harmonic 방식이었으나, 학교기준 중 1보다 큰 기준과 Harmonic방식이 순위 상관이 상대적으로 차이가 나타났으며, 이러한 결과는 논문의 수가 중간수준인 저자일 경우, 산정식 형태에 따라 기여도 순위가 변동될 수 있음을 추측 할 수 있었다. 그러나 공동연구에서 가장 많은 기여도를 받는 학교기준을 적용할지라도 단독연구만큼의 기여도는 받지 못하였으며, 이는 연구자들이 공동연구를 기피하고 지양하는 한 요소가 될 수도 있다. 이에 타당한 공동연구 기여도 측정 개발을 위하여 정성적 연구방법을 포함한 후속연구가 지속 되어야 한다.

• 한국비블리아학회지
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• 제28권4호
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• pp.301-319
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• 2017

저자명 식별이란 다른 이름으로 표기된 한 명의 개인을 식별하는 것과 같은 이름을 가진 서로 다른 저자들을 각기 구별된 개인으로 분류하는 것으로, 저자의 연구 목록 및 연구 업적 평가, 특정 분야의 전문가를 검색하거나, 인용색인과 같은 학술 정보 서비스의 원활한 운영을 위해 반드시 해결해야 할 문제이다. 본 연구는 단순 머신러닝만을 사용한 실험 결과와 휴리스틱 방식으로 데이터 셋의 오류 수정 및 정규화 작업을 이후 머신러닝의 처리 과정에 룰 베이스 기반의 규칙을 부여한 저자명 식별 실험의 결과의 비교를 통하여, 인간의 개입이 머신러닝의 단점을 보완하고 저자명 식별 성능을 향상시킬 수 있는지 알아보았다. 그 결과 F-measure 0.1 이상 향상시킨 정규화 된 email기반의 룰 베이스 저자식별 결과로 정규화 과정과 휴리스틱 설정에 필요한 인간의 패턴인식과 추론능력이 머신러닝의 단점을 보완해줄 수 있음에 대한 가능성을 나타내었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (1)
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• pp.49-51
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• 2001

과학기술 논문의 수준을 평가하고, 국내 학술지 및 기관간의 연구능력 비교 분석의 척도로 사용하기 위한 KSCI(Korean Science Citation Index : 한국과학기술인용색인) 구축 및 활성화를 위하여 XML을 기반으로 하는 모델을 설계하였다. KSCI 데이터베이스는 인용만 논문과 인용된 논문들 사이의 관계를 정의하고 논문을 작성한 저자들에 대한 인력DB의 구축과 연계를 통하여 구성되어진다. 이러한 과정에서 발생되어지는 표준화 과정과 데이터베이스간의 연계를 효율적으로 주진하고 효율적인 KSCI 데이터베이스를 구축하기 위한 XML 표준을 설계하였다. 첫째, 데이터베이스틀의 연계를 위한 모델을 설계, 둘째, 인용된 논문과 인용한 논문에서의 서지정보. 저널정보, 참고문헌정보에 대한 XML DTD를 정의 셋째, 저자와 공저자들에 대한 인력DB 구축을 위한 XML DTD를 정의하였다. 본 논문은 KSCI데이터베이스 구축을 통해서 데이터에 대한 상호 교환, 공동 활용을 보다 효율적으로 수행하고 안정적인 체제 구축을 고려하여 모델을 설계하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2015년도 제51차 동계학술대회논문집 23권1호
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• pp.23-26
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• 2015

도서 정보 양이 급증하면서 사용자 성향과 선호도에 맞는 정보를 추천해주는 서비스의 중요성이 높아지고 있으며, 이와 관련하여 도서를 추천해주는 플랫폼 연구가 활발하게 진행되고 있다. 독자에게 성향과 선호도에 맞는 추천을 해주기 위해서는 사용자, 도서, 저자 등을 대상으로 하는 분석이 필요하며, 분석된 정보를 사용자에게 직관적으로 제공해주는 것이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 저자에 대한 도서 정보를 시계열적으로 분석하고, 분석된 결과를 사용자에게 직관적으로 제공하는 시각화 방법을 제안한다. 제안한 방법은 저자의 도서를 시계열 방식으로 분석하고, 이를 시간 시각화와 레이더차트를 사용하여 도서정보를 제공한다. 또한 시간 시각화와 레이더 차트를 통해 두 저자의 도서 일대기와 분류의 변화를 직관적으로 확인할 수 있다.

• 한국비블리아학회지
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• 제34권3호
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• pp.135-161
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• 2023

본 연구는 국내 의학 학술지에 발행된 COVID-19(Coronavirus Disease 2019) 논문의 연구 동향을 분석하였다. 연구 대상은 MEDLINE에 등재된 의학 분야 학술지 25종으로 총 800건을 선정하였으며, 이를 대상으로 저자 분석, 빈도 분석, 주제 분석, 토픽모델링을 수행하였다. 연구 결과, 저자의 소속 기관은 국내 기관이 76.96%였으며, 국외 기관 저자의 비율은 소폭 감소하였다. 저자의 전공은 '내과학'(32.85%), '예방의학/직업환경의학'(16.23%), '방사선과학'(5.74%), '소아과학'(5.50%) 순이었으며, 공동 연구가 진행된 논문은 435건(54.38%)이었다. 저자 키워드는 'COVID19'(674번), 'SARSCoV2'(245번), 'Coronavirus'(81번), 'Vaccine'(80번) 등이 상위 키워드로 도출되었다. 전체 기간 등장한 단어는 'COVID19', 'SARSCoV2', 'Coronavirus', 'Korea', 'Pandemic', 'Mortality' 등 6개이다. MeSH 용어와 저자 키워드를 대상으로 동시 출현 네트워크 분석을 실시하였으며, 공통적으로 'covid-19', 'sars-cov-2', 'public health' 등의 중심 주제어가 도출되었다. 토픽모델링에서는 '백신 접종', 'COVID-19 발생 현황', '오미크론 변이 바이러스', '정신 건강, 방역 조치', '국내 감염의 전파 및 관리' 등 총 5가지의 토픽이 확인되었다. 이 연구를 통하여 '국제적 공중보건 비상사태'(Public Health Emergency of International Concern, PHEIC) 기간 동안 발행된 국내 COVID-19 논문의 연구 영역과 연도별 주요 키워드를 파악할 수 있었다.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제62권3호
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• pp.435-455
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• 2023

본 연구는 수학 교육 분야에서 중요한 영향을 미치는 논문을 판별하고 분석하기 위한 설명가능한 인공지능(XAI) 모델을 개발하였다. 29개 국내외 수학교육 학술지의 논문 메타정보를 활용하여 수학교육 학술연구 네트워크를 구축하였다. 구축된 네트워크는 '논문과 다른 논문의 인용 네트워크', '논문과 저자 네트워크', '논문과 학술지 네트워크', '공동 저자 네트워크', '저자와 소속기관 네트워크' 등 총 5개의 세부 네트워크로 구성되었다. 랜덤포레스트 기계학습 모델을 사용하여 네트워크 내의 개별 논문의 영향력을 평가하였으며, SHAP을 이용해 영향력 있는 논문의 판별 기준을 분석하였다. '논문 네트워크 PageRank', '논문당 인용횟수의 변화량', '총 인용횟수', '저자의 h-index 변화량', '학술지의 논문당 인용횟수' 등이 중요한 판별 요인으로 나타났다. 국내와 국외 수학교육 연구의 판별 패턴을 비교 분석한 결과, 국내 연구에서는 '공동 저자 네트워크 PageRank'의 중요성이 도드라졌다. 본 연구의 XAI 모델은 논문의 영향력 판별 도구로써 연구자에게 논문 작성 시 전략적인 방향성을 제공할 수 있게 해준다. 논문 네트워크 확장, 학술대회 발표, 공동 저술 활동을 통한 저자 네트워크 활성화 등이 논문의 영향력 증진에 크게 기여한다는 결과를 얻었다. 이를 통해 연구자는 학계에서 자신의 연구가 어떠한 평가 기준에 따라 어떻게 인식되고 있는지, 그리고 그 평가에 기여하는 주요 요인이 무엇인지를 명확히 파악할 수 있을 것이다. 본 연구는 설명가능한 인공지능을 활용하여 전통적으로 많은 시간과 비용이 필요하던 수학교육 논문의 영향력 평가 방식을 혁신하였다. 이 방법은 수학교육 연구 뿐만 아니라 다른 학문 분야에서도 활용될 수 있으며, 연구활동의 효율성과 효과성을 향상시킬 것으로 기대된다.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 2010년도 제17회 학술대회 논문집
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• pp.21-28
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• 2010

본 연구에서는 PubMed에 등재되었으나 Medical Subject Headings(MeSH)가 부여되지 않은 국내 의학학술지의 문헌을 대상으로 미국국립의학도서관 (NLM: National Library of Medicine)의 Medical Text Indexer(MTI)를 활용하여 MeSH 용어를 추천받은 후, PubMed 레코드의 유사주제문헌 (Relation Citations, PRC)에 부여된 MeSH와의 일치여부를 분석하였다. 또한 논문의 저자가 부여한 키워드(저자키워드)와 PRC MeSH의 일치여부도 비교하였다. PRC MeSH와 MTI MeSH 추천어의 일치율은 주표목이 21.1%였고, 체크태그는 18.1%, 부표목은 16.5%로 나타났다. 우리나라 의학논문에 나타난 저자키워드의 중요한 특징은 MeSH 주표목 위주이고, 체크태그와 부표목은 거의 사용하지 않는 것이다. 따라서 저자키워드와 PRC MeSH 주표목과의 일치율은 23.4%에 이르지만, 체크태그와 부표목의 일치율은 각각 1%, 2.1%였다. 색인전문가가 통제어휘를 사용하여 색인하는 과정에서 PRC와 MTI의 MeSH 주표목과 저자키워드가 일치하는 용어를 주표목으로 부여하고, PRC와 MTI가 추천하는 체크태그와 부표목을 활용하는 등 국내 의학문헌의 MeSH 용어 부여 작업을 반자동화(semi-indexing)하면, 정확하고 신속한 MeSH 부여 작업이 가능할 것이다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2006년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.652-656
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• 2006

대용량 과학 기술 문헌의 탐색 및 검색에 있어서 저자, 저자 소속 기관, 게재지 등에 대해 고유 식별자에 기반한 표현의 필요성이 증가하고 있다. 특히, 과학 기술 문헌의 저자가 단순히 이름으로 표현될 경우, 동일명을 가진 서로 다른 저자들에 대한 구분은 사용자의 검색 부담을 가중시키게 된다. 이러한 동명이인의 문제를 해결하기 위한 기존의 접근법들은 공저자 정보, 논문 제목 등의 서지 정보에 의존하는 공통점을 지닌다. 그러나, 기존의 방법들은 공저자가 없거나 논문 제목 간의 공통 어휘가 발견되지 않을 경우 어려움을 겪게 된다. 본 연구에서는, 동명저자 문제 해소를 위한 기존의 접근법을 보완하기 위해, 동명저자들의 논문 원문의 내용에 기반한 문서 군집화 방법을 사용한다. 국내 학술대회 발표 논문집을 대상으로 한 실험에서 제안한 방법이 기존의 서지정보에 기반한 해법의 단점을 보완할 수 있다는 가능성을 보였다.

• 정보관리연구
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• 제43권2호
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• pp.43-66
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• 2012

이 연구는 저자프로파일링 기법을 활용하여 국내 수의과학 분야의 지적 구조에 대한 계량적인 접근을 시도하였다. 계량적인 접근은 인용 데이터를 기본으로 수의과학 분야의 국내 3개 주요 학술지를 선정하고, 선정된 학술지에 수록된 740편의 논문 가운데 주요 저자 50인의 논문을 대상으로 분석하였다. 분석결과 분석 대상 50인의 저자는 주제적 연관성에 따라 4개의 상위 클러스터와 11개의 하위 클러스터를 형성하는 것으로 나타났다. 이 연구에서는 주제분야별 지적 구조의 시각화를 위하여 다차원척도법을 이용하여 지도를 생성하였으며, 각 클러스터별로 선정된 저자의 논문 제목, 초록 및 키워드를 이용하여 4개 상위 클러스터 및 11개 하위 클러스터의 주제를 판정하였다. 또한 각 주제분야 클러스터별로 저작 활동이 활발한 연구자를 선정하고 연구자의 관심 주제 분야를 표현하였다. 이 연구를 통하여 수의과학 분야의 주제별 연구자간의 네트워크와 최근 연구 동향 파악이 가능하였다.

• 정보관리학회지
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• 제24권1호
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• pp.301-319
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• 2007

오늘날 정보환경은 정보이용자로 하여금 도서관 장서뿐만 아니라 다양한 디지털 정보자원으로의 접근을 가능하게 하였다. 변화하는 환경에서 이용률이 증가하는 디지털 정보자원으로 웹사이트, 각종 데이터, 홈페이지 등을 들 수 있다. 이 연구는 ISI Web of Knowledge의 Essential Science Indicators에서 제공하는 인용정보를 이용하여 임상의학 분야의 피인용 횟수가 높은 저자들과 이 저자들의 논문을 인용한 저자들의 홈페이지에 수록된 연구 성과물을 추출한 후, 의학대학 디지털 도서관 및 학술포털과 비교 분석하였다. 10,000여명의 저자 중 연구 성과물 정보를 제시하는 146명의 홈페이지 연구정보를 분석하였는데, 홈페이지에서만 제공하는 연구정보는 학술지 논문, 단행본, 학술대회 발표논문, 강의노트를 포함하였다. 이 중 학술지 논문은 약 15%, 단행본은 약 32% 학술대회 발표논문은 약 48%, 강의노트는 100% 모두 홈페이지를 통해서만 접근할 수 있는 연구 성과물로 분석되었다. 실제로 의학대학도서관과 학술포털에서 제공하는 연구정보가 대부분 일치했던 점을 고려할 때, 저명한 연구자들의 홈페이지를 통한 연구정보의 확충이 디지털 도서관 장서개발의 양적, 질적 향상을 위한 방안이 될 수 있다.