본 연구에서는 기술문서의 인용 정보를 기반으로 직접인용과 간접인용을 고려하여 핵심 문서를 선별하였고 선별된 문서 간의 인용네트워크 트리(citation network tree)를 생성하여 기술진화 경로를 추출하고자 하였다. 활용 예시로 OLED(유기발광다이오드) 분야 특허데이터를 분석하여 핵심문서를 선별한 후 문서간 인용관계 트리 계보도를 생성하였고, 그 중 OLED 원천기술이 어떤 기술진화 경로를 통해 반도체 관련 기술로 전이되었는지 분석하였다. 다른 한편으로 그래핀(graphene) 분야 논문의 인용관계 트리 분석을 통하여 간접인용을 고려한 가중치 계산방법이 직접인용만을 고려한 피인용 회수 계산법보다 현실을 더 잘 반영함을 고찰하였다.
이 연구는 텍스트 마이닝 분야의 국내 학술논문들을 대상으로 학술지 단위에서 인용 네트워크를 구성하고, 중심성과 중개성을 분석하고 비교하는 것을 목적으로 한다. 분석대상의 학술논문들은 KCI에서 검색한 2018년도 논문 193건이며, 이들을 수록한 136종의 학술지들 간에 형성된 인용-피인용 관계 데이터로 학술지 인용 네트워크를 구성하였다. 이 네트워크의 기본속성, 중심성, 중개성과 관련된 지표들을 분석한 결과는 다음과 같다. 첫째, 구성된 학술지 인용 네트워크는 전체 136개 노드와 413개 링크로 구성되며, 방향성과 가중치를 가지는 네트워크였다. 둘째, 5가지 중심성(외향연결정도, 내향연결정도, 외향근접, 내향근접, 매개 중심성) 분석의 결과, 수록 논문수가 많고 사회과학, 공학, 복합학으로 분류되는 학술지들에서 중심성의 순위가 높았다. 셋째, 학술지의 5가지 중개역할 유형(조정자, 문지기, 대리인, 상담자, 연락자)을 파악하는 중개성 분석에서는 사회과학, 공학, 복합학 분야 학술지에서 중개역할이 높게 나타났다. 넷째, 중심성과 중개성의 상관분석에서는 중심성이 높은 학술지는 중개성도 높았다. 이 연구는 특정 주제의 학술논문들로부터 학술지의 인용 네트워크를 구성하는 방법을 제시하였으며, 네트워크에서 학술지의 중개성 분석을 시도하고 중심성 분석과 비교한 것에 의의가 있다.
선행기술조사는 지식재산의 창출 및 활용 과정에서 발명자 및 출원인, 등록 가부를 판정하는 심사관, 변리업계 종사자 등에 의해 수행되는 기술경영의 핵심적인 프로세스이다. 그동안 체계적인 선행기술 탐색방법론에 관한 학술연구가 충분히 뒷받침되지 못한 결과, 현장에서는 조사자의 주관적 판단에 의존하여 선행기술조사를 수행하는 경우가 많다. 시맨틱 기반으로 선행기술을 탐색하는 기존 연구들 또한 동일한 기술사상이 다양한 용어로 표현되는 특허문서의 특성상 주요 선행기술의 유사성을 저평가할 위험이 있다. 본 연구는 특허의 인용정보를 활용한 계층적 인용관계분석을 기반으로 하는 효과적인 선행기술탐색 방법론을 제안한다. 제안하는 방법론은 특허성을 검토하고자 하는 특허를 중심으로 인용관계에 있는 특허들 중 상대적인 중요도에 따라 가중치를 산정함으로써 핵심 선행기술을 선별하는 명확한 기준을 제시한다. 제안 방법론의 실제 적용가능성을 검증하기 위해 디스플레이 분야의 특허 1건에 대한 핵심 선행기술을 탐색하는 사례연구를 수행한 결과 206건의 선행 특허 중 10건의 핵심 선행기술 후보군을 선별 가능하였다.
Purpose The development of the network and mobile industries has induced companies to invest in information systems, leading a new industrial revolution. The Journal of Information Systems, which developed the information system field into a theoretical and practical study in the 1990s, retains a 30-year history of information systems. This study aims to identify academic values and research trends of JIS by analyzing the trends. Design/methodology/approach This study aims to analyze the trend of JIS by compounding various methods, named as TLS mining analysis. TLS mining analysis consists of a series of analysis including Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) weight model, Latent Dirichlet Allocation (LDA) topic modeling, and a text mining with Semantic Network Analysis. Firstly, keywords are extracted from the research data using the TF-IDF weight model, and after that, topic modeling is performed using the Latent Dirichlet Allocation (LDA) algorithm to identify issue keywords. Findings The current study used the summery service of the published research paper provided by Korea Citation Index to analyze JIS. 714 papers that were published from 2002 to 2012 were divided into two periods: 2002-2011 and 2012-2021. In the first period (2002-2011), the research trend in the information system field had focused on E-business strategies as most of the companies adopted online business models. In the second period (2012-2021), data-based information technology and new industrial revolution technologies such as artificial intelligence, SNS, and mobile had been the main research issues in the information system field. In addition, keywords for improving the JIS citation index were presented.
과학 기술 정책 및 산업 정책을 수립하기 위해 과학, 기술, 산업의 지식 흐름에 대한 연구가 최근 활발히 진행되고 있다. 지금까지 과학, 기술, 산업간의 관계를 규명하기 위한 연구는 과학과 기술 측면, 기술과 산업 측면에서 주로 연구되었고, 과학-산업측면에 대한 연구는 미진한 상황이다. 본 연구는 특허인용정보를 사용하여 과학-기술-산업에 대한 지식흐름을 측정하는 방법을 제시하고 자 한다. 특허와 이 특허에 인용된 학술문헌정보간 매핑을 통해 구해진 과학-기술간 지식흐름 데이터와, OECD가 발표한 특허와 산업간 매핑 소프트웨어인 OTC 프로그램을 이용하여 구해진 기술-산업간 지식흐름 데이터를 토대로 네트웍 링크 가중치 계산 방법인 오버랩 함수를 적용하여 과학-산업간 지식흐름을 규명하는 방법을 제시하고자 한다.
International Journal of Knowledge Content Development & Technology
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제10권4호
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pp.29-46
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2020
The paper describes the quantitative and qualitative dimensions of artificial neural networks (ANN) in India in the global context. The study is based on research publications data (8260) as covered in the Scopus database during 1999-2018. ANN research in India registered 24.52% growth, averaged 11.95 citations per paper, and contributed 9.77% share to the global ANN research. ANN research is skewed as the top 10 countries account for 75.15% of global output. India ranks as the third most productive country in the world. The distribution of research by type of ANN networks reveals that Feed Forward Neural Network type accounted for the highest share (10.18% share), followed by Adaptive Weight Neural Network (5.38% share), Feed Backward Neural Network (2.54% share), etc. ANN research applications across subjects were the largest in medical science and environmental science (11.82% and 10.84% share respectively), followed by materials science, energy, chemical engineering and water resources (from 6.36% to 9.12%), etc. The Indian Institute of Technology, Kharagpur and the Indian Institute of Technology, Roorkee lead the country as the most productive organizations (with 289 and 264 papers). Besides, the Indian Institute of Technology, Kanpur (33.04 and 2.76) and Indian Institute of Technology, Madras (24.26 and 2.03) lead the country as the most impactful organizations in terms of citation per paper and relative citation index. P. Samui and T.N. Singh have been the most productive authors and G.P.S.Raghava (86.21 and 7.21) and K.P. Sudheer (84.88 and 7.1) have been the most impactful authors. Neurocomputing, International Journal of Applied Engineering Research and Applied Soft Computing topped the list of most productive journals.
The purpose of this study was to determine the vegetative growth of two cool season turfgrasses during summer season in Korea. Ten respective cultivars of Kentucky bluegrass [Poapratensis L.] and perennial ryegrass [Lolium perenne L.] were exposed to unshaded, 30% and 60% shade for 4odays. First mowing height was 7cm, and then clippings were harvested every ten days at the same height. Shading increased the total length of clippings of all cultivars of two turfgrasses, but fresh and dry weight were significantly decreased. The highest shoot length obtained at 30% shade in Kentucky bluegrass and at 60% shade in perennial ryegrass. 'Rugky', 'Sydsport', 'Wabash' and 'Baron' of Kentucky bluegrass and 'Repel', 'Omega II', 'Ovation', 'Linn', 'Bell' and 'Manhattan' of perennial ryegrass showed relatively high tolerance to shade. Especially, in 'Citation II' perennial ryegrass, fresh and dry weight were increased by 30% shade. The number of tillers generally decreased with increasing shade. In 30% shade, 'Midnight' Kentucky bluegrass and 'Omega II' perennial ryegrass were least reduced and 'Baron' Kentucky bluegrass and 'Pennant' perennial ryegrass were most reduced. The cultivars of lower growth habit in full sunlight showed shade tolerance compared to those of higher growth habit.
Objectives The purpose of this study is to analyze how obesity of Taeeumin have been treated. Methods We searched clinical studies from the databases including Koreanstudies Information Service System(KISS), Oriental medicine Advanced Searching Integrated System(OASIS), Research Information Sharing Service(RISS), National Discovery for Science Leader(NDSL), Korea Citation Index(KCI) and pubmed with the keywords relevant to treatment of Taeeumin obesity. Results A total of 14 studies were analyzed. Herbal medicines were mostly used, and the most frequently used prescription was Taeeumjowi-tang. And concurrent therapies such as diet therapy, exercise therapy, electroacupuncture were performed. Several evaluation methods were used, and patient's body weight was the most used. Conclusion Through this literature review, we could find out tendencies of Korean medicine treatments of obesity of taeeumin up to date and some points that may have clinical significance.
이 연구는 학술지 등급과 키워드 위치를 고려한 혼합가중치를 기반으로 단어동시출현 분석 기법을 활용하여 독서분야의 지적구조를 분석하고자 한다. 이를 위해 2003년에서 2012년까지 한국학술지인용색인(Korea Citation Index; KCI)에서 독서와 관련된 학술지 논문 838편을 수집하였고, 이 중에서 선정한 56개 키워드로 생성한 행렬에 군집분석, 다차원척도분석 및 네트워크 분석을 적용하였다. 그 결과 혼합가중치에 의하여 생성한 키워드행렬이 더 좋은 결과가 나왔으며, 이 혼합가중치에 의한 키워드행렬을 집중적으로 분석하여 독서분야를 4개의 큰 주제 및 11개 하위주제로 구분할 수 있었다. 독서분야의 지적구조에 대한 시기별 분석을 한 결과, 독서분야의 연구동향은 이론적인 연구에서 실증적인 연구로 변화하고 있음을 알 수 있었다.
This research analyzed. knowledge structure and its effect factor by analysis of co-author and keyword network in Korea's health policy and administration sector. The data was extracted from 339 articles listed in the Korean Journal of Health Policy and Administration, and was transformed into a co-author and keyword matrix. In this matrix the existence of a link was defined by impact factors which were calculated by the weight value of what the role was and the rate of how many authors contributed. We demonstrated that the research achievement was dependent on the author's status and network index. Analysis methods were neighborhood degree, correspondence analysis, multiple regression and the difference of weight distribution by research fields. Co-author networks were developed as closeness centrality as well as degree centrality by a few high productivity researchers. In particular, power law distribution was discovered in impact factor and research productivity. The effect of the author's role was significant in both the impact factor calculated by the participatory rate and the number of listed articles. Especially, this journal shared its major researchers who had a licensed physician with the Journal of Preventive Medicine and Public Health. Therefore, social scientists were likely to be small co-author network differently from natural scientists. It was so called 'two cultures' phenomenon. This study showed how can we verified academic research structure existed in the unit of journal like as citation networks. The co-author networks in the field of health policy and administration had more differentiated and clustered than preventive medicine and epidemiology fields.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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