This research presents author co-citation analysis of the subject area in the humanities - Korean history. Three approaches to multivariate analyses were used to display the inter-author relationships in the similarity matrix. Data on co-citation of sixty seven authors for the period of 19801989 were extracted from the database constructed by author. The author's name, here refers to a body of writings by a person, is the unit of analysis. The data were subjected to non-metric multidimensional scaling program create two-dimensional map of authors. Authors with similarity are clustered using hierarchical agglomerative procedure and it is found that five clusters in Korean history represent primarily research specializations. Author map of Korean history reveals the first dimension corresponding to subject orientation of authors and the second dimension corresponds to research method or research style. In factor analysis, each factor reflects research specialty made up of authors, and factor locadings demonstrate the breadth or concentration of sixty seven authors' scholarly contributions on Korean history. It is demonstrated that the· specific methodology employed by this research, author co-citation analysis, is useful to represent the intellectual structure of Korean history.
Purpose A digital twin is a digital replication of a physical system. Gartner identified the digital twin as one of the Gartner Top 10 Strategic Technology Trend for three years from 2017. The rapid development of the digital twin market is expected to bring about innovation and change throughout society, and much research has been done recently in academia. In this research, we tried to explore the main research trends for digital twin research. Design/methodology/approach We collected the digital twin research from Web of Science, and analyzed 804 articles that was published during time span of 2010-2018. A total of 41 key authors were selected based on the frequency of citation. We created a co-citation matrix for the core authors, and performed multivariate analysis such as cluster analysis and multidimensional scaling. We also conducted social network analysis to find the influential researchers in digital twin research. Findings We identified four major sub- areas of digital twin research: "Infrastructure", "Prospects and Challenges", "Security", and "Smart Manufacturing". We also identified the most influential researchers in digital twin research: Lee EA, Rajkumar R, Wan J, Karnouskos S, Kim K, and Cardenas AA. Limitation and further research suggestion were also discussed as a concluding remarks.
본 논문은 국내 전기.전자공학분야 연구자들의 출판물에 나타난 인용 특성을 분석 연구하였다. 이를 위해 정기간행물 기사색인의 235개 기사와 INSPEC의 189개 기사에 나타난 총3,414개의 인용 자료가 본 연구를 위해 사용되었다. 여기서는 전기.전자공학분야 연구자들의 인용형태를 밝히고, 정부기관 (국립연구소 포함), 대학 및 기업체 소속 연구자들의 인용형태를 비교하였으며, 국내 간행물과 외국 간행물에 실린 출판물 사이의 인용형태를 비교하였다. 본 논문에서는 인용분석 연구 결과가 도서관과 자료실의 장서개발 계획과 의사결정에 도움을 줄 수 있다고 결론지었고 실제로 전기 전자공학 분야 도서관과 자료실에 대한 제언들이 제시되었다.
본 연구는 학문영역의 지적구조의 변천과정을 규명하기 위하여 저자 공인용 데이터에 근거한 저자 유사도에 따라 저자를 매핑하며, 한국학 분야의 핵심연구영역인 한국사를 대상으로 1980년대를 두시기로 나누어 추적조사한다. 본 연구에서 사용하는 분석기법은 다차원축적과 군집분석이며, 더욱 미시적인 분석을 위하여 인자분석도 행한다. 또한 객관적 분석방법인 저자공인용 분석 결과와 한국사 연구자들의 주관적 평가를 비교하여 저자공인용 연구에 대한 타당성 평가를 행한다.
연구데이터의 개방과 공유는 연구의 효율성과 연구 과정의 투명성을 제고할 뿐 아니라, 데이터 통합과 재해석을 통해 새로운 과학으로의 창출도 가능하다. 서구를 중심으로 연구데이터 공개와 재사용을 위한 다양한 정책이 개발되면서 표준적인 인용 체계도 자리를 잡아가고 있다. 본 연구는 연구데이터 인용색인 DCI(Data Citation Index)를 기반으로 연구데이터의 구축 규모와 인용 정도를 파악하고, 기술통계분석과 Kruskal-Wallis H 분석을 통해서 고인용 데이터의 특성과 인용 경향을 분석해 보았다. 또한 알트매트릭스(Altmetrics) 분석 도구인 Impactstory를 통하여 연구데이터의 사회적 영향력도 진단해 보았다. 그 결과 연구데이터의 규모는 유전학과 생명공학 분야가 압도적으로 크지만, 다수 인용된 분야는 인구, 고용 등 경제 사회과학분야인 것으로 나타났으며, UK Data Archive, ICPSR(Inter-University Consortium For Political And Social Research)에 구축된 연구데이터가 가장 많이 인용되고 있는 것으로 분석되었다. 또한 데이터세트보다는 조사방법과 연구방법론이 포함된 데이터스터디가 높은 피인용도를 보이는 것으로 나타났으며, 연구데이터의 알트매트릭스 분석 결과에서도 사회과학분야의 데이터스터디가 상대적으로 많이 참조되고 있는 것으로 나타났다.
인용문헌 분석을 과거 집단적 분석에서 탈피하여 개개 문헌이 갖는 행위를 시간축에 따른 영향력으로 해석하여 단순히 인용 회수가 아닌 인용 체인내에서 문헌의 영향력으로 해석하여 보았다. 영향력 지수는 직접 인용이 되거나 비록 직접 인용은 되지 않았더라도 특정 문헌을 인용한 문헌이 다시 다른 문헌에 의해 인용되어질 경우, 특정 문헌의 영향을 받았다는 체인 구조 내에서의 연결 효과를 설명하고 있다. 실험의 결과는 인용되지 않은 문헌의 grace period를 도입하여 문헌의 수명을 인용 관계 속에서 풀었고 이렇게 살아남아 영향력 지수가 높은 문헌을 하나의 데이터베이스로 서비스 할 경우, 학술지 시장의 활성화와 도서관재정의 압박을 풀 수 있을 것이란 예측을 내놓았다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권2호
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pp.317-325
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2014
최근 들어 연구자의 연구능력평가와 함께 학술지의 내용과 질적 수준에 대한 평가가 중요한 이슈가 되고 있다. 본 연구는 한국데이터정보과학회지를 중심으로 통계학 관련 국내 학술지들이 어떠한 수준의 영향력을 가지고 있는지를 다양한 KCI 인용지수를 이용하여 비교해보고, 상호인용 빈도를 활용하여 학술지 간 연결망을 사회네트워크분석 관점에서 조망해 보았다. 그 결과 다음을 알 수 있었다. 첫째, 자기인용비율이 비교적 높은 것으로 나타났다. 둘째, 수학, 물리학, 화학에 비하여 통계학 관련 학술지들의 영향력지수는 높은 것으로 나타났으나, 타 학술지들에서 통계학 관련 학술지들을 인용한 빈도는 높지 않았다. 셋째, 한국데이터정보과학회지의 경우 연결망분석에서 중심적인 위치를 차지하고 있으나, 노력의 여지는 있어 보인다.
One of the distinctive characteristics of industrial engineering (IE) is its multidisciplinarity. This paper explores the multidisciplinary nature of IE using journal citation network analysis. Using the relatedness indexes of IE journals obtained from journal citation report (JCR), we firstly construct the IE network only composed of 26 IE journals. The resulting IE network is partitioned into three sub-networks: management engineering, manufacturing/quality, and ergonomics. We then propose the IE convergence network which includes 81 related journals in other disciplines as well as 26 IE journals. Scrutinizing the IE convergence network reveals that IE has a high degree of interactions with seven disciplines : Operations Research and Management Science, Statistics and Probability, Manufacturing Engineering, Computer Science, Engineering Design, Business Management, Human Factors and Ergonomics. We investigate the contributions of the related disciplines to IE as well as contributions of IE to the related disciplines. The role of IE journals in exchanging knowledge with related disciplines is also identified by brokerage analysis. It is shown that visualizing and analyzing the IE convergence network can provide an excellent overview of the multidisciplinary structure of IE, which can help IE researchers easily grasp the state-of-the art of IE research.
Exploring research similarity of researchers offers insight on research communities and potential interactions among scholars. While co-authorship is a popular measure for studying research similarity of researchers, it cannot provide insight on authors who have not collaborated yet. In this work, we present novel approach to capture research similarity of authors using citation information. Extensive study is conducted on DATA & KNOWLEDGE ENGINEERING (DKE) publications to demonstrate and compare suggested approach with co-authorship based approach. Analysis result shows that proposed approach distinguishes author relationships that is not shown in co-authorship network.
최근 다양한 기술분야에서 가속화되고 있는 기술융합은 서로 다른 기술간 지식의 교환을 통해 새로운 기술을 발견하고 이를 기존 기술 영역에 활용함으로써 이루어진다. 특히 지식집약적 기술인 정보통신기술의 경우 기술융합이 활발하게 이루어지고 있으나, 정보통신기술의 지식 확산 경로를 살펴보기 위한 데이터의 부족으로 현재까지 관련 연구가 부족한 상황이다. 따라서 본 연구에서는 한국의 2006년부터 2013년까지 출원된 특허 데이터와 그들의 선행특허들간의 인용관계에 대한 데이터베이스를 구축하고, 이를 통해 특허 인용 네트워크, 기술 인용 네트워크, 출원인 인용 네트워크를 도출함으로써 기술의 지식 확산 경로에 대한 다양한 분석을 실시하였다. 분석결과, 첫째, 기술간 지식 인용에 있어 정보통신기술이 주요한 역할을 수행함을 확인하였으며, 기술인용이 빈번하게 이루어지는 기술관계일수록, 정보통신기술간의 인용일수록 기술 인용에 소요되는 기간이 짧아짐을 확인하였다. 둘째, 대부분 정보통신기술은 다른 정보통신기술 혹은 물리학과 전기분야 기술과의 인용 피인용 관계가 강한 반면, 기본적 전기소자(H01)의 경우, 정보통신기술 이외의 기술과 다양한 인용 피인용 관계를 가지는 것으로 나타났다. 셋째, 국내법인과 국내자연인간의 상호 기술확산이 강하게 이루어지는 것으로 나타났으며, 국내법인의 특허는 타출원인에 의해 활발히 인용되고 있는 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 현재 한국의 기술지식 확산경로에 대한 고찰이 가능할 뿐만 아니라, 기술의 성과 측정에서도 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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