• 대한기계학회:학술대회논문집
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• 대한기계학회 2001년도 춘계학술대회논문집B
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• pp.259-264
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• 2001

This paper presents impact factors of domestic journals in mechanical engineering area to present an objective data for journal evaluation. For this purpose, reference data of 47 Korean journals are databased and analyzed. From the developed database, impact factor, immediacy index and self citation index are calculated.

• International Journal of Knowledge Content Development & Technology
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• 제3권1호
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• pp.65-80
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• 2013

Today, citation index information is used as an outcome scale of spreading technology and encouraging research. Article citation information is an important factor to determine the authority of the relevant author. Google Scholar uses the article citation information to organize academic article search results with a rank algorithm. For an accurate analysis of such important citation index information, large amounts of bibliographic data are required. Therefore, this study aims to build a fast and efficient system for large amounts of bibliographic data, and to design and develop a system for quickly analyzing cited information for that data. This study also aims to use and analyze citation data to be a basic element for providing various advanced services to the academic article search system.

• 한국문헌정보학회지
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• 제50권1호
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• pp.189-207
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• 2016

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.

• 정보관리학회지
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• 제34권1호
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• pp.7-29
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• 2017

학술 커뮤니티 내에서 논문의 인용은 보편적인 규범으로 자리 잡은 데 비해 데이터의 인용은 아직 초보적인 단계에 머물러 있다. 이를 개선하기 위해 제기되고 있는 데이터 인용의 필요성 및 원칙과 가이드라인에 대해서 살펴보았다. 또한 데이터 인용체계 구축 사례에서는 데이터 인용 요소들을 정의하고 서비스를 제공하는 DataCite, Dataverse Network, Data Citation Index 사례를 중심으로 살펴보았다. 마지막으로 한국종합사회조사 데이터 인용 분석을 통해 국내 데이터세트 인용/이용 정보 제공 실태를 조사하였다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제31권2호
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• pp.174-182
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• 2004

정보가 생성되어 소멸되기까지의 과정에서 새로운 정보를 만들어내기 위해서 어떠한 형태로든 서비스되고 있는 정보를 수집하여 이것을 참고하고 인용하여 새로운 정보를 생성하게 된다. 본 논문에서는 인용한 문헌과 인용된 문헌 사이의 관계를 정의하고 관련 정보를 저장하여 서비스에 반영하는 KSCI (Korea Science Citation Index)을 구축하였다. KSCI 시스템은 현재 ISI사에서 서비스하고 있는 SCI(Science Citation Index)가 가지는 문제점인 순환 적인 검색을 해결하기 위하여 패스인코딩(Path Encoding) 색인 기법을 사용하여 본 시스템을 구축함으로서 저장의 측면에서 약 8.98%의 효율과 검색의 측면에서 약 40% 정도의 결과를 얻었다.

• 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.

• 정보관리연구
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• 제36권3호
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• pp.183-193
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• 2005

대한의학회에서 발행하는 우리나라 의학학술지의 영향력지표인 KoMCI(Korean Medical Citation Index) 2004의 결과값과 한국학술진흥재단에서 산출한 우리나라 학술지의 영향력지표인 2004년도 KCI(Korea Citation Index)에 공통으로 포함된 의학학술지의 영향력지표(impact factor, IF), 자체인용제외 영향력지표(ZIF), 자체인용 영향력지표(SIF) 값을 비교하고, 왜 이 두 가지 지표 값 사이에 차이가 나는 지에 대하여 고찰하였다. KoMCI와 KCI에 공통으로 등재된 의학학술지 중 양쪽에 모두 2004년도 영향력지표 값이 있는 경우는 59종이었다. KoMCI IF 평균과 KCI IF 평균은 유의한 차이가 있었으며 KCI 값은 KoMCI의 18%이었다. KoMCI ZIF 평균과 KCI ZIF 평균은 0.01로 유의한 차이가 있었으며, KCI 값은 KoMCI 값의 23.5%이었다. 자체 인용에 영향력지표는 KoMCI SIF 평균이 0.13, KCI 평균이 0.02로 유의한 차이가 있었다(p=0.0000). 이러한 차이는 KCI의 인용문헌 데이터베이스를 전거통제(authority control)하지 않고, 학술지 논문에 저자가 기술한 상태 그대로 데이터 베이스에 입력하기 때문으로 추정된다. 앞으로 한국학술진흥재단이 이 KCI를 학술지평가에 사용하고자 한다면, 데이터베이스의 유일성을 확보하는 전거통제를 반드시 시행하여 정확하고 신뢰할 수 있는 영향지표를 산출하여야 한다.

• Asian Journal of Innovation and Policy
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• 제2권2호
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• pp.194-211
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• 2013

This paper introduces the Korea Citation Index (KCI) and also some macro statistics of KCI. KCI started service since 2008 by the National Research Foundation of Korea (NRF), but the data has been gathered from 1998. Our findings are as follows: heavy reliance on books in humanities, but papers as the main reference in all other disciplines. Impact factor is an increasing trend in all disciplines. Social science has the highest impact factor among all fields. In some fields even in science and engineering areas, there are more KCI papers than Korean JCR papers and impact factors of the KCI are higher than JCR. As for the distinction between nationally and internationally fields or journals, some disciplines in social science are clearly nationally oriented. NSE journals listed in both KCI and JCR, however, are not clear in terms of impact factor, but clear in terms of the numbers of papers.

• 정보관리학회지
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• 제39권1호
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• pp.1-15
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• 2022

본 연구는 약물 연구 분야에 속하는 특허 사이에 나타나는 지식의 흐름을 살펴보고 이들 간의 영향력을 파악해보기 위해 특허데이터에서 나타나는 인용 관계를 분석하였다. 특허데이터의 수집은 Google Patents에서 진행하였다. 약물 연구와 관련된 특허 문서를 검색하여 상위 25개의 출원인을 선정하였고, 이를 바탕으로 출원인 사이에서의 인용 관계를 알아보고 각 출원인의 각 문서에 대한 피인용빈도와 순위를 활용하여 h-지수와 h-지수의 파생지표들의 값을 계산하여 비교하였다. 분석 결과를 종합하면, 'Pfizer, MIT, Abbott' 등의 출원인이 약물 연구 분야에서 영향력이 높은 출원인으로 드러났다. 5개의 계량서지학적 지표 중에서 g-지수와 hS-지수가 서로 유사한 결과를 보여주었고, 총인용빈도, 최대인용빈도, CPP의 순위를 가장 잘 반영하는 지표로 나타났다. 또한, 총인용빈도, CPP, 최대인용빈도 순으로 5개의 계량서지학적 지표와의 상관관계가 높았다. 한편, 기존의 특허 출원인의 기술적 영향력을 나타내는 것으로 알려진 지표인 CPP만으로는 정확한 비교가 어려운 경우도 나타났다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제49권3호
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• pp.273-289
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• 2015

This study examined changes in citation index scores and rankings of thirty-five chemistry faculty members at Seoul National University using different co-authorship credit allocation models. Using 1,436 Web of Science papers published between 2007 and 2013, we applied the inflated, fractional, harmonic, network-based allocation, and harmonic+ models to calculate faculty's h-, R-, and normalization of h- and R- index scores and rankings. The harmonic+ model, which is based on our belief that contribution of primary authors should be the same regardless of collaboration, is designed to minimize the penalty for research collaboration imposed by harmonic and NBA models by boosting the contribution of collaborating primary authors to be on the equal footing with single authors. Although citation rankings by different models are correlated with each other within the same type of citation indicator, rankings of many faculty members changed across models, suggesting the importance of an accurate and relevant authorship credit allocation model in the citation assessment of researchers. The study also found that authorship patterns in conjunction with citation counts are important factors for robust authorship models such as harmonic and NBA, and harmonic+ model may be beneficial for collaborating primary authors. Future research that reexamines the models with updated empirical data would provide further insights into the robustness of the models.