• 제목/요약/키워드: Author Co-Citation Analysis

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지역 연구에 대한 계량정보적 분석 - 인천 지역을 중심으로 - (Informetric Analysis of Regional Studies: Focused on Incheon Area)

  • 조재인
    • 한국문헌정보학회지
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    • 제55권1호
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    • pp.323-341
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    • 2021
  • 대규모 항만과 공항, 다도해, 도시재생 등의 이슈를 가진 인천 지역을 중심으로 인문, 역사, 항공/항만, 지역개발분야 등에서 다양한 연구 성과들이 발표되고 있다. 본 연구는 인천 지역을 둘러싼 연구의 규모와 주제 범위, 연구자 분포를 계량정보적 방법을 사용해 탐색하였다. 구체적으로 한국학술지인용색인에 등재된 500여건의 인천 관련 연구 논문에서 저자를 추출하여, 공저 관계 네트워크 분석을 수행함으로써 핵심 연구 주체와 기관 간 협력 행태를 파악하고 키워드간의 관계에 대한 가중 네트워크(PFNET) 분석을 수행함으로써 지적 구조를 이해하였다. 분석 결과, 인하대학교와 인천대학교가 높은 전역중심성을, 인천발전연구원이 높은 지역중심성을 보이고 있는 것으로 나타났다. 지적구조는 11개의 주제 군집으로 구성되었으며, 인천의 인문사회이슈, 항만, 항공 분야가 대표적인 연구 주제 군집으로 분석되었다.

A scientometric, bibliometric, and thematic map analysis of hydraulic calcium silicate root canal sealers

  • Anastasios Katakidis;Konstantinos Kodonas;Anastasia Fardi;Christos Gogos
    • Restorative Dentistry and Endodontics
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    • 제48권4호
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    • pp.41.1-41.17
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    • 2023
  • Objectives: This scientometric and bibliometric analysis explored scientific publications related to hydraulic calcium silicate-based (HCSB) sealers used in endodontology, aiming to describe basic bibliometric indicators and analyze current research trends. Materials and Methods: A comprehensive search was conducted in Web of Science and Scopus using specific HCSB sealer and general endodontic-related terms. Basic research parameters were collected, including publication year, authorship, countries, institutions, journals, level of evidence, study design and topic of interest, title terms, author keywords, citation counts, and density. Results: In total, 498 articles published in 136 journals were retrieved for the period 2008-2023. Brazil was the leading country, and the universities of Bologna in Italy and Sao Paolo in Brazil were represented equally as leading institutions. The most frequently occurring keywords were "calcium silicate," "root canal sealer MTA-Fillapex," and "biocompatibility," while title terms such as "calcium," "sealers," "root," "canal," "silicate based," and "endodontic" occurred most often. According to the thematic map analysis, "solubility" appeared as a basic theme of concentrated research interest, and "single-cone technique" was identified as an emerging, inadequately developed theme. The co-occurrence analysis revealed 4 major clusters centered on sealers' biological and physicochemical properties, obturation techniques, retreatability, and adhesion. Conclusions: This analysis presents bibliographic features and outlines changing trends in HCSB sealer research. The research output is dominated by basic science articles scrutinizing the biological and specific physicochemical properties of commonly used HCSB sealers. Future research needs to be guided by studies with a high level of evidence that utilize innovative, sophisticated technologies.

설명가능한 인공지능을 활용한 수학교육 연구의 영향력 분석 (Analysis of the impact of mathematics education research using explainable AI)

  • 오세준
    • 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.

텍스트 마이닝을 활용한 해양수산부 법률 관련 연구동향 분석연구 (Using Text Mining for the Analysis of Research Trends Related to Laws Under the Ministry of Oceans and Fisheries)

  • 황규원;이문숙;윤소라
    • 해양환경안전학회지
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    • 제28권4호
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    • pp.549-566
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    • 2022
  • 최근 인공지능(AI) 기술이 급격하게 발전되고 있으며, 이를 활용한 산업이 점차 확대되고 있다. 또한 사회과학 연구분야에서도 인공지능기술의 텍스트 마이닝을 활용한 분석연구가 활발하게 전개되고 있다. 해양수산부에서 소관하는 법률은 125여개로 해양환경, 수산, 선박, 어촌, 항만 등 다양한 분야에서 제정되었다. 해양수산부 법률을 대상으로 한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 양적으로 꾸준하게 증가하고 있다. 이 연구는 해양수산부 법률 관련 연구논문을 대상으로 텍스트 마이닝을 적용하여 국내 연구동향을 분석하였다. 연구방법으로 첫째 텍스트 마이닝의 일종인 토픽 모델링을 수행하여 잠재된 토픽을 파악하였다. 둘째 특정 법률을 주제로 다룬 연구논문의 동시출현 네트워크 분석을 수행하여 주요 주제를 도출하였다. 마지막으로 저자 네트워크 분석을 수행하여 저자 간 사회 연결망을 탐색하였다. 분석결과 시기에 따라 핵심 토픽의 변화를 확인하였으며, 선박안전법, 해양환경관리법 등 법률별 주요 주제를 탐색하였다. 또한 저자 네트워크 분석하여 핵심 연구자를 도출하고, 저자 간 공동연구 성향을 파악하였다. 이를 통해 해양수산부 법률 관련 연구주제의 변화를 탐색하였으며, 향후 연구주제의 다양화와 해양수산 분야 연구의 양적 증가와 질적 성장을 기대한다.

문헌정보학 분야 국제 학술지 논문 계량분석을 통한 국내 연구자 특성 연구 (Characteristics of Korean Researchers through Bibliometric Analysis of Papers Published in International LIS Journals)

  • 이종욱;박혜린
    • 한국도서관정보학회지
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    • 제47권1호
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    • pp.217-242
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    • 2016
  • 본 연구는 문헌정보학 분야 국제 학술지에 논문을 게재한 연구자의 소속기관 유형 및 전공분야를 파악하고 이를 연도 및 학술지 유형에 따라 분석하여 이들의 연구행태 및 국내 문헌정보학 연구의 동향을 부분적으로 제시하는데 목적이 있다. 이를 위해 2005년부터 2014년까지 문헌정보학 국제 학술지 31종에 게재한 논문 384편에 나타난 국내 연구자 정보 819건을 식별 및 분석하였다. 소속기관, 전공분야, 학술지 유형을 분석하는데 있어 선행연구에서 제시된 범주를 사용하여 향후 연구에서 과거와 현재 그리고 국내와 세계 연구자의 연구행태를 비교가능케 하였다. 공동연구의 경우 공저자 기여도 산정법을 적용하여 개별 연구자의 기여도를 정확하게 측정하였다. 분석 결과, 총 384편 가운데 국내 연구자의 기여도는 342.6편이었으며, 국내 문헌정보학 분야 연구의 국제화와 더불어 연구의 질적수준이 높아지고 있음을 알 수 있었다. 구체적으로 국내 대학기관 소속 연구자들의 주도에 의한 문헌정보학 분야 연구 증가 추세를 제시하였으며 소속기관 유형에 따라 연구의 성격이 다를 수 있음을 제시하였다. 또한 연구자의 전공분야 분석을 토대로 문헌정보학 연구가 타 학문분야 즉, 컴퓨터공학, 경영학, 커뮤니케이션학 등과 연관되어 있음을 알 수 있었다.

국제 학술지에 발표된 문헌정보학 연구자 논문의 알트메트릭스에 관한 연구 (A Study on the Altmetrics of the Papers of Library and Information Science Researchers Published in International Journals)

  • 조재인
    • 한국도서관정보학회지
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    • 제53권4호
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    • pp.143-162
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    • 2022
  • 알트메트릭스는 출판사, 대학, 연구기관, 연구비지원기관 등에서 개인이나 기관의 연구 성과에 대한 사회적 관심을 평가하는 대체적 영향력 평가 지표이다. 본 연구는 국내 문헌정보학 연구자가 국제학술지에 발표한 논문이 국제사회에서 어떠한 관심을 받고 있는지 Altmetric explorer를 활용해 실증 분석하였다. 분석 결과, 알트메트릭스 트래킹(tracking)에 성공한 240편의 평균 AAS(Altmetric Attention Score)는 6.5점으로 나타났다. 분석 대상 논문 중 언론매체에 언급되거나 트윗되면서 170점 이상의 압도적 주목을 받은 논문이 존재하였으나, 높은 AAS는 소수의 논문에만 집중되는 현상이 나타났다. 두 번째, 국내 연구자가 공동연구자로 참여하고 주저자는 해외 기관 소속인 경우와 해외 정부기관이 지원한 논문이 국제사회의 더 많은 주목을 받는 것으로 나타났다. 또한 '정보및컴퓨터과학' 이외에도 '의학및건강과학', '교육학' 등으로 분류된 논문에서 높은 AAS가 나타났으며 이 논문은 의생명 등 다양한 분야의 저널에 수록된 것으로 확인되었다. 마지막으로 분석 대상 논문의 AAS와 피인용 횟수 간에는 r =0.25의 약한 상관성이 존재하였으나 Mendeley 독자수와 피인용 횟수 간에는 r =0.68의 강한 상관성이 존재함을 확인하였다.

미적 과학교육 연구 동향 분석 -R 프로그램의 Bibliometrix 패키지를 활용한 상세 서지분석을 중심으로- (An Overview of Research Trends in 'Aesthetic Science-Education': Focused on Bibliographic Analysis Using Bibliometrix Package in the R Program)

  • 배경석;오준영;최재혁;문예진;손연아
    • 한국과학교육학회지
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    • 제42권5호
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    • pp.543-555
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    • 2022
  • 본 연구는 '미적 과학교육 연구'를 서지분석을 통해 그 동향을 파악한 후, 앞으로 이 분야의 연구에 대한 시사점을 제공하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 Clarivate Analytics에서 제공하는 Web of Science 웹데이터베이스의 검색기능을 활용하여 미적 과학교육 연구 100편을 추출하였으며, 이를 R 프로그램의 Bibliometrix 패키지를 이용하여 상세 서지분석을 실시하였다. 분석 결과, 1993년부터 2022년까지 평균적으로 논문의 수가 증가하는 추세였으며, 관련 논문이 출판되는 학술지는 지역적으로 균등히 분포되어 있는 양상을 보였다. 키워드 분석, 상위 인용수를 가지고 있는 논문, 저자 협력 네트워크, 문헌 공동 인용 네트워크 등을 통해 살펴본 결과, 과학교육에서 미적 측면은 과학교육에서 예술을 통합하여 미적 경험을 유도하는 범주, 과학의 미적 측면에서 '형태의 미'와 '정서적 반응'을 활용한 범주로 구분 지을 수 있었다. 본 연구를 통해 도출한 시사점은 다음과 같다. 첫째, 미래 과학교육에서 강조하는 행위주체성과 능동적 학습을 실현하기 위해 미적 과학교육 연구가 활발히 수행되어야 한다. 둘째, 과학의 '형태의 미'를 과학교육에 좀 더 활용하여 과학교육에 대한 새로운 접근법을 개발할 필요가 있다. 셋째, 과학의 미적 측면은 교사, 예비교사, 학생의 과학의 본성에 대한 인식을 변화시킬 수 있다. 넷째, 과학의 미적 측면에 대한 교사, 학생, 예비교사 등을 대상으로 한 광범위한 인식조사를 통해 과학교육에서 미적 측면을 활용하는데 있어 시사점을 도출하여야 한다. 본 연구는 미적 과학교육 연구의 전체적인 분석 자료를 제공했다는 점에서 의미가 있다.

네트워크 분석과 동적 토픽모델링을 활용한 국내 인공지능 분야 연구동향 분석 (Analyzing Research Trends of Domestic Artificial Intelligence Research Using Network Analysis and Dynamic Topic Modelling)

  • 정우진;오찬희;주영준
    • 한국문헌정보학회지
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    • 제55권4호
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    • pp.141-157
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    • 2021
  • 본 연구는 국내 인공지능 분야 연구동향을 파악하기 위해 국내 학술지에 발표된 인공지능 분야 논문들을 대상으로 네트워크 분석 및 동적 토픽 모델링 분석을 진행하였다. 2020년까지 KCI(한국학술지인용색인)에 등록된 논문 중 '인공지능'과 'artificial intelligence' 두 개의 키워드 중 하나 또는 하나 이상이 논문 제목 또는 색인 키워드에 포함한 2,552개 논문들의 메타데이터 및 초록을 수집하였다. 키워드, 소속기관, 주제 분야, 초록의 추출 및 전처리 작업을 진행하였고 키워드를 활용한 키워드 동시 출현 네트워크 구축 및 분석으로 국내 인공지능 분야의 주요 키워드를 확인하였으며, 소속기관 정보를 활용한 기관 협력 네트워크를 통해 국내외 산학기관들의 협력 정 도 및 특징을 파악하였다. 또한 연구 대상 논문들 중 한글로 작성된 1845개의 초록 들을 대상으로 동적 토픽 모델링을 진행하였으며, 주제어들을 토대로 13개의 주제를 레이블링하였다. 레이블링 된 13개의 주제를 통해 국내 인공지능 연구 분야의 시기별 주제 동향을 파악하였다. 본 연구는 기존의 선행연구들에서 시도하지 않은 저자 소속기관 등을 활용한 기관 협력 네트워크 및 초록을 활용한 동적 토픽 모델링을 통해 국내 인공지능 분야 연구동향 파악의 시야를 확장하는 것으로 학술적 의의를 지닌다. 또한, 본 연구의 결과가 인공지능 시대에 부합하는 국가 정책 수립 기여라는 실질적 함의를 시사한다.