최근 지식기반 사회의 진입과 더불어 지식재산에 대한 관심이 증가하고 있다. 특히 하이테크산업을 이끌고 있는 ICT기업들은 지식재산의 체계적 관리를 위하여 끊임없이 노력하고 있다. 기업의 지적 자본을 대표하는 특허정보가 지속적으로 축적됨에 따라 정량적인 분석이 가능해졌다. 특허정보를 통하여 특허수준부터 기업수준, 산업수준, 국가수준에 이르기 까지 다양한 수준에서의 분석이 가능하다. 특허정보는 기술 현황을 파악하거나 성과에 미치는 영향을 분석하는데 활용되고 있다. 네트워크를 통한 분석은 지식 영향의 흐름을 나타내며, 이를 통하여 기술의 변화를 확인할 수 있을 뿐만 아니라 앞으로의 연구 방향을 예측할 수 있다. 네트워크를 활용한 분석 분야에서는 기업이 차지하는 네트워크상에서의 위치가 기업성과에 미치는 영향을 다각도에서 분석하는 연구가 진행되고 있다. 특허 인용 정보를 활용한 분석은 크게 두 가지로, 인용 횟수를 활용하는 인용지표 분석과 인용관계를 바탕으로 한 네트워크 분석으로 나뉜다. 본 연구는 기업간 규모의 차이가 기업 간 특허 인용 관계에 미치는 영향을 분석하고자 하였다. S&P 500에 등록된 IT 및 통신서비스를 제공하는 74개 기업을 선정하였으며 기업 간 특허 인용 관계를 구하기 위하여 2009년, 2010년의 특허 인용 정보를 수집하여 기업 간 특허 인용 관계를 나타냈다. 또한 기업규모를 대표하는 지표로 기업 총 자산에 대한 정보를 수집하였다. 기업규모에 따라 외부 지식에 대한 의존도가 달라지는 선행연구를 통하여 기업규모가 기업간 특허 인용 관계에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 이에 기업 간 총 자산의 차이에 절대값을 취한 값을 기업 간 거리로 정의하였으며, 기업 간 규모의 단순 차이를 기업 간 계층으로 정의하여 새로운 소시오매트릭스를 생성하였다. 2010년도 기업간 특허 인용 관계를 나타낸 소시오매트릭스를 종속변수로 하였으며, 2009년도 기업 간 특허 인용 네트워크, 기업 간 거리 및 계층을 독립변수로 하여 QAP분석 및 MR-QAP분석을 실시하였다. QAP분석 결과 기업 간 거리와 계층은 특허 인용 관계에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. MR-QAP분석에는 2009년도 기업 간 특허 인용 관계와 기업 간 거리만 유의함을 확인할 수 있었다. 특히 2009년도 기업 간 특허 인용 관계가 2010년도 기업 간 특허 인용 관계에 가장 큰 영향력을 행사하는 것을 볼 수 있어 기업 간 특허 인용관계는 연속성이 존재하는 것으로 볼 수 있었다.
Purpose This study intended to introduce new approaches to identify the intellectual structure of supply chain management(SCM) researches, which combines author co-citation analysis(ACA) and social network analysis(SNA). Design/methodology/approach We searched RISS(www.riss.kr) and NDSL(www.ndsl.or.kr) database and collected 292 academic papers on supply chain management between 2001 and 2011. Among 9,637 references of these papers, we analyzed 1,848 references that were published by domestic authors. We produced a correlation matrix of 32 author co-citation matrix and conducted multi-variate statistical analysis such as factor analysis. We also performed social network analysis to identify the main researchers in SCM. Findings We found four main sub-areas of supply chain management research: SCM adoption factors, logistics, SCM performance, and SCM structure. We could present the authors who played important roles within the network by using SNA indicators. The finding of this research also suggests more collaborations among domestic researchers are required to overcome the low co-citation rates among domestic authors.
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.
Kim, Byungkyu;Choi, Seon-heui;Kang, Muyeong;Kang, Ji-Hoon
International Journal of Contents
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제11권2호
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pp.63-68
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2015
A citation analysis utilizes the relations among citations and is the most popular bibliometric method. This analysis is based on 1) the evaluation by paper, journal and researcher of the research output, 2) the identification of emerging research topics, 3) the production of a map of the intellectual structure of the research domain and 4) various services for academic information. However, this approach has a limitation in that a citation is treated in a very simple manner, even though the purpose of citation can vary greatly. To address this problem, new approaches have been studied that take into account the citation context. This research separates the citations according to the citation functions and tries to conduct an analysis according to the newly classified citations. Furthermore, research on the citation summarization and visualization based on both the citation context and the citation function of the citations was also attempted. However, since there are very few studies related to citation context in South Korea, more research and development is needed in this area. This study analyzes the status of the research in terms of the citation context. For this, we utilized social network analysis methods.
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.
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.
이 연구의 목적은 연구소프트웨어의 공유, 재사용, 인용 현황을 분석하는 것이다. 학술커뮤니케이션에서 연구소프트웨어는 최근 들어 더욱 중요한 역할을 하고 있다. 현재 연구소프트웨어의 인용이 일반적인 관행이 아니거나, 적어도 데이터인용색인(DCI)이 연구소프트웨어의 인용과 재사용을 제대로 인덱싱하지 못하는 것으로 관찰되었다. 소프트웨어인용은 주요 레포지토리(prominent repositories)에서 발견되었다. 소프트웨어인용이 많은 레포지토리는 CRAN(Comprehensive R Archive Network)과 Zenodo였다. 연구소프트웨어가 재사용되는 경우, 비공식 소프트웨어인용(informal software citation)과 공식 소프트웨어인용(formal software citation)이 동시에 관찰되었다. 비공식 소프트웨어인용은 연구소프트웨어가 논문의 본문에서는 언급되지만 참고문헌에는 없는 경우였고, 공식 소프트웨어인용은 참고문헌에도 있는 경우였다. 또한, 이 연구의 결과는 연구소프트웨어의 자기 인용(self-citation) 현황을 설명했다.
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 지식기반 사회의 진입과 더불어 지식재산에 대한 관심이 증가하고 있다. 특히 하이테크산업을 이끌고 있는 ICT기업들은 지식재산의 체계적 관리를 위하여 끊임없이 노력하고 있다. 기업의 지적 자본을 대표하는 특허정보가 지속적으로 축적됨에 따라 정량적인 분석이 가능해졌다. 특허정보를 통하여 특허수준부터 기업수준, 산업수준, 국가 수준에 이르기 까지 다양한 수준에서의 분석이 가능하다. 특허정보는 기술 현황을 파악하거나 성과에 미치는 영향을 분석하는데 활용되고 있다. 특허 인용 정보를 활용한 분석은 크게 두 가지로, 인용 횟수를 활용하는 인용지표 분석과 인용관계를 바탕으로 한 네트워크분석으로 나뉜다. 네트워크를 통한 분석은 지식 영향의 흐름을 나타내며, 이를 통하여 기술의 변화를 확인할 수 있을 뿐만 아니라 앞으로의 연구 방향을 예측할 수 있다. 네트워크를 활용한 분석 분야에서는 기업이 차지하는 네트워크상에서의 위치가 기업성과에 미치는 영향을 다각도에서 분석하는 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 소셜네트워크분석 기법을 활용하여 특허 인용을 기반으로 한 기업 간의 네트워크를 도출하고 특허 인용 네트워크에서 차지하는 기업의 위치적 특성이 기업성과에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위해 미국 S&P500에 등록된 IT 및 통신서비스 기업 가운데 74개 기업을 표본으로 선정하였다. 소셜네트워크분석을 통하여 개별 기업들의 아웃디그리 중심성, 매개 중심성, 효율성(구조적 공백)을 측정하여 네트워크 상에서의 위치적 우위를 나타내는 독립변수로서 이용하였으며, 기업성과 변수로는 순이익을 사용하였다. 실증 분석 결과, 각각의 네트워크 지표는 기업성과인 순이익에 통계적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 두 가지 중심성 지표는 기업성과에 정(+)의 영향을 미친 반면, 구조적 공백으로 인한 위치적 우위를 나타내는 효율성은 기업성과에 부정적(-)인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 세 가지 네트워크 지표를 동시에 고려할 경우에는 매개 중심성만이 기업성과에 대해 통계적 유의성을 보였다. 분석 결과를 토대로 연구의 발견점을 토의하고 시사점을 논의하였다.
4차 산업혁명의 핵심 학문인 컴퓨터 분야에서 생산되는 연구성과물에 대한 활용 정보자원의 분석 및 제공은 매우 중요하다. 본 논문에서는 국내 컴퓨터분야 학술지 수록 논문들에서 인용한 국제과학기술인용색인인 SCI 학술지들을 식별하여 피인용 현황과 이들의 동시인용 관계를 네트워크로 생성하여 분석하고 지도화하여 시각화하는 연구를 수행하였다. 이를 위해 기반 데이터로 KSCD의 발행연도 기준 2015년부터 2017년까지의 논문 및 참고문헌 데이터를 활용하였고 학술지 동시인용 기법과 네트워크 중심성 분석기법을 사용하였다. 연구 수행 결과, 국내 컴퓨터 분야 학술지 논문들이 인용한 SCI 학술지 및 논문들의 피인용 순위와 인용나이 분석을 통한 인용절정기(2년), 인용반감기(6.6년), 즉시인용율(2.4%)이 파악되었다. 네트워크 중심성 분석결과 피인용 SCI 학술지들에 대한 연결정도, 사이, 근접중심성 지표가 측정되어 지표별 학술지 순위가 측정되었으며 네트워크의 지도화를 통한 시각화를 통해 피인용 SCI 학술지 간 주제분류 간의 관계성을 파악하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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