The purpose of this study was twofold: 1) to analyze the impact factor of clothing and textile-related journals by utilizing the average number of cross-citation that evaluates the relative importance of an academic journal and 2) to provide a list of journals with higher impact factor by analyzing closeness and betweenness among individual journals through graph networks. To fulfill this, a total of 10 clothing and textile-related journals, which are accredited by National Research Foundation of Korea, were analyzed. For analysis of the average number of cross-citation, the targeted research papers were limited to those published between 2008 and 2011 and they were derived from the Korea Citation Index. The software used for network analysis was R ver. 2.15. The results of the study were as follow: First, 'The Korean Society of Knit Design' was indicated as the highest rate of self-citation, followed by 'Journal of the Korean Fashion & Costume Design Association.' Secondly, the average impact power of clothing & textile-related journals was relatively lower (0.681) compared to that (1.00) of 23 journals under the human ecology discipline. 'Korean Journal of Human Ecology' was found to have impact factor of 1.24, which was higher than the average impact factor of human ecology-related journals. Lastly, together with 'Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles.'
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.38
no.2
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pp.1-24
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2013
The research about customer value has developed over the past years in the marketing field. On the other hand, the stream of the idea has not fully been structured yet. It is the purpose of this research to present the process of development together with the intellectual structure in the field of customer value researches using "Author Co-citation Analysis" (ACA). For the purpose of the research, authors chosen were ranked in order of frequency according to their citations which were used for network analysis. Further, it was of advantage in finding the development process for this research from 1996 to 2011. The trend were set into three time-line groups/trends (1996~2000, 2001~2005, and 2006~2011) that were respectively analyzed. In conclusion, the research represents the intellectual structure of customer value in each period. The research having been tried, influenced a variable field in other marketing researches. While still, many researches limit their focus on a "one-way customer value, used by companies in the past and some in the present, many researches now have a wider perspective about the value and relationship of their customer and their company, together with the society at large.
This paper focuses on the relationship between the characteristics of network and the productivity of scientists, which is rarely examined in previous studies. Utilizing a unique dataset from the Korean Citation Index (KCI), we examine the overall characteristics of the research network (e.g. distribution of nodes, density and mean distance), and analyze whether the network centrality is related to the scientific productivity. According to the results, firstly we have found that the collaborative research network of the Korean academics in the field of statistics and computer science is a scale-free network. Secondly, these research networks show a disciplinary difference. The network of statisticians is denser than that of computer scientists. In addition, computer scientists are located in a fragmented network compared to statisticians. Thirdly, with regard to the relationship between the researchers' network position and scientific productivity, a significant relation and their disciplinary difference have been observed. In particular, the degree centrality is the strongest predictor for the scientists' productivity. Based on these findings, some policy implications are put forward.
Web accessibility is presented as a legal obligation to ensure users can access and use information and functions equally in the domestic public website sector. This study introduces the researcher network based on social network analysis (SNA) in order to show the citation relationship by identifying the network among researches in the field of web accessibility. Based on the analysis of the relationship and citation of academic researchers in the domestic web accessibility field, confirm the process of creating a research network. It is a visualization element that shows the citation relationship as well as the relationship and citation form between the studies as a network. Through the process of creating the network, and it can be confirmed and can be usefully used for future academic research network analysis. It is meaningful in terms of analysis for about 17 years from January 2000 to March 2017, a total of 50 papers published in journals registered by the National Research Foundation of Korea and candidate journals. By combining the evaluation metrics for each researcher, evaluation target, evaluation method, and evaluation result for web accessibility, and applying weights, identify the research direction and evaluation research trends in Korea's web accessibility field related to the relevant field and web accessibility evaluation research trends, and related to the researcher trend network.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.34
no.4
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pp.7-32
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2017
Recently, deep learning has been rapidly spreading as an innovative machine learning technique in various domains. This study explored the research trends of deep learning via modified ego centered topic citation analysis. To do that, a few seed documents were selected from among the retrieved documents with the keyword 'deep learning' from Web of Science, and the related documents were obtained through citation relations. Those papers citing seed documents were set as ego documents reflecting current research in the field of deep learning. Preliminary studies cited frequently in the ego documents were set as the citation identity documents that represents the specific themes in the field of deep learning. For ego documents which are the result of current research activities, some quantitative analysis methods including co-authorship network analysis were performed to identify major countries and research institutes. For the citation identity documents, co-citation analysis was conducted, and key literatures and key research themes were identified by investigating the citation image keywords, which are major keywords those citing the citation identity document clusters. Finally, we proposed and measured the citation growth index which reflects the growth trend of the citation influence on a specific topic, and showed the changes in the leading research themes in the field of deep learning.
This study is about the influence of authors' centrality on research outcomes in a large-scale collaborative research network. Using the social network analysis method, five types of centralities were derived. Six research outcomes of individual researchers were also derived through bibliographic information of the social science field for the last 10 years. A multivariate regression analysis was conducted to examine the causal relationship between the centrality and research outcome, and the effect of centrality on research outcomes was found to be statistically significant. The result of this study shows that the revised citation and H-index significantly influenced the authors' centrality. This result can imply that the centrality of the researcher can expect a considerable influence of the thesis as well as a certain level of productivity. The meaning of this study is to analyze the effect of centrality on the research outcomes of the large-scale collaborative research network in the past decade, and is carefully to suggest a guideline in order to support new research information services for active researchers and the advancement of collaborative research. This study has its limitation for interpreting the diverse academic fields of the social sciences in a uniform way. In future study, it is necessary to conduct studies using various weighted indices for network centrality in order to measure the influence of research.
Citation frequency is an important factor in evaluating journal quality and is used as a measure of journal impact. The citation index of a paper plays an important role in linking papers with groups of other academic papers, forming a huge and complex network. This study examines the intellectual structure of apparel research through the bibliometric citation analysis of The Research Journal of the Costume Culture (RJCC). In order to analyze the changes in the intellectual structure of the RJCC, we used the Korea Citation Index's (KCI) data (highly citing journals and highly cited journals). The NodeXL, a social network analysis tool, was used to examine the connection structure between journals. In order to identify the academic influence of the RJCC, we used the KCI journal citation index. Our findings indicate that the RJCC has a high centrality index among the clothing-oriented journals in the same life sciences field. A look at the journals citing the RJCC and the journals cited within the RJCC also showed that more journals of diverse fields have been recently linked through their citations. This suggests that a convergence of interdisciplinary research is underway in the field of clothing. As a result of examining international journals cited in the RJCC, it was confirmed that they were cited in prominent international journals in various fields.
Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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v.24
no.4
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pp.99-113
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2013
The study investigated the intellectual structure of the library and information science field by journal co-citation analysis on thirty LIS journals with high journal impact factors. Patterns of journal-to-journal citation show the structure of journals in the field, visualized by a networked map of the journals. The result shows journals that can be considered as the core group and as the peripheral group, which corresponds to other studies for investigating the field's intellectual structure using other techniques, such as cluster analysis and multidimensional scaling.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.28
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pp.109-133
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1995
This study assessed citation analysis results in light of their usefulness for national scientific and technical information (STI) policy formulation and review in Korea. using electrical and electronics engineering field as a case. After brief summary of citation analysis results was presented. current Korean STI policy was reviewed. which aims at establishing national STI sharing system by constructing many STI databases and information networks. Citation analysis results were discussed in light of their significance for Korean databases and information network construction and for use of informal networks such as E-Mail and invisible colleges. The problem of access to current information was also reviewed. Some recommendations were made to policy makers. which include creation of a centralized national STI center: development of guidelines for effective utilization of STI networks and STI; and. standardization of information processing technology and support for the automation of information centers and libraries. Based on the literature review. the best possible way of presenting recommendations to policy makers was examined. It was concluded that citation analysis could be a useful methodology for STI policy formulation and review when reliability and validity of the study is assured and the samples well represent the population of scientists and engineers. Finally recommendations for further research were offered.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2007.10a
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pp.194-201
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2007
인용 매칭(Citation Matching, CM)은 동일한 논문을 지칭하는 인용레코드(Citation Record)를 군집화하는 것으로 인용 관계를 가진 사회연계망 구축시 필요한 기술의 하나이다. 인용 매칭의 전단계로써, 인용 레코드를 저자, 논문 제목, 게재지명, 발행연도 등의 필드로 구분하는 인용 필드 분해가 고려될 수 있다. 본 논문은 인용 필드 분해(Citation Field Segmentation, CFS)와 인용 매칭의 상관관계를 분석하고자 한다. 즉, 인용 필드 분해가 인용 매칭에 필수적인 단계인지를 밝히고 개별 인용 필드가 인용 매칭에 미치는 영향을 분석한다. 실험을 통해 인용 필드 분해를 한 인용 매칭(CFS-based CM)이 인용 필드 분해를 적용하지 않은 인용 매칭(CFS-free CM)에 비해 1% 내외의 성능의 차이를 보이므로, 인용매칭의 성능에 크게 영향을 미친다고 보기 어려웠다. 이는 인용 레코드의 서로 다른 필드들 사이에서 어휘 중복 비율이 크게 낮기 때문에 따로 필드를 구별하지 않아도 필드가 구별되는 특성때문이었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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