본 연구에서는 한국과학기술정보연구원(KISTI)에서 구축한 한국과학기술인용색인(KSCI) 데이터베이스를 이용하여 연구자들의 인용현황을 분석하였다. 그리고 세계적으로 가장 널리 이용되고 있는 TS사의 JCR방식으로 영향력 지표와 즉시성 색인을 생성하여 이를 분석하였다. 산출된 영향력 지표와 즉시성 색인을 2002년도 JCR 지표와 비교하였고, 이를 근거로 한국과학기술인용색인(KSCI) 데이터베이스의 필요성 및 국내학술지 평가를 위한 새로운 모델을 제시하였다.
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.
본 연구에서는 한국과학기술정보연구원에서 구축중인 한국과학기술인용색인을 바탕으로 국내 주요 과학기술계 학술지에 수록된 연구 논문을 중심으로 연구자들의 인용현황을 분석하였다. 또한 기계공학 분야를 실험 대상으로 선정하여 현재 SCI의 기계공학 분야의 인용 순위와 비교한 결과 SCI의 JCR과는 실질적인 차이가 있음을 발견하였다. 본 연구는 국내 연구자에게 분야별 필수적인 연구 정보원의 제공과 국내 기관별, 분야별 과학기술 수준을 파악하고 평가하기 위한 도구로서 활용이 가능한 한국인용색인데이터베이스의 효율적인 구축방안 및 서비스모델을 제안한다.
이 연구에서는 자관의 학술지 상호인용 및 동시인용 분석을 통하여 단순 피인용빈도 이상의 학술지 인용 패턴 분석을 시도 하였다. 이 연구를 통해 학술지의 중요도 파악에 있어서 자관 인용 네트워크의 구조적 분석이 인용빈도 이상의 자관 인용 패턴에 대한 설명을 하고 있는지와, Web of Science에서 제공하는 JIF 이외의 일반적 인용 지수 서비스들을 고려해야 할 필요성이 있는지를 살펴보았다. Y대학교 생명시스템대학 생명공학과 전.현직 교수진이 2006년과 2007년에 발표한 학술논문의 인용 네트워크 분석 및 Web of Science 이외의 일반적 인용 지수들간의 관계를 분석한 결과는 다음과 같다. 첫째, 자관의 상호인용 네트워크를 통해 자관의 연구 분야를 확인할 수 있었다. 둘째, 자관의 동시인용 네트워크 지수들은 자관 인용 네트워크의 구조적 속성을 반영하는 인용 패턴의 설명이 가능하며 이는 피인용빈도와 유사하면서도 추가적인 설명력을 가지는 것을 확인하였다. 셋째, 일반적 인용지수로는 JIF 외에도 합산지향지수, h-index와 같은 다양한 일반적 인용 지수들의 설명력이 다양하므로 이를 이용하여 다각적으로 고려하는 것이 필요한 것으로 파악되었다. 또한 학술지 평가에서 인용 색인 데이터베이스의 수록범위보다는 지수의 유형에 따른 설명력 차이가 크다는 것을 확인하였다. 이와 같은 자관의 인용 네트워크 분석은 정보서비스의 여러 분야에서 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
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.
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.
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.
학술지의 인용빈도를 특정하여 산출된 지수로 단일 논문의 영향력을 평가하는 것에 대한 비판으로 인해 단일 논문의 인용 영향력을 측정하는 인용지수에 대한 연구가 다양하게 시도되었다. 이 연구에서는 8개의 단일 논문 인용영향력 평가 지수를 살펴보고 KCI 논문 데이터베이스를 대상으로 각 인용지수의 분야별 편향성을 조사하여 보았다. 대상 지수는 단순 인용빈도, 페이지랭크, f-값, CCI, c-지수, 단일문헌 h-지수, 단일문헌 hs-지수, cl-지수였다. 분석결과 페이지랭크가 학문 분야별 균등성, 학문 분야 내에서 학술지별 균등성 영역에서 가장 편향성이 없는 것으로 나타났다. 반면에 단순 인용빈도는 특정 학문분야나 특정 학술지에 편향된 결과를 산출할 가능성이 높은 것으로 나타났다. KCI 데이터베이스에서는 논문의 단순 인용빈도만 제공하고 있는데, 분야별 균등성을 가장 잘 유지하는 지수인 논문 페이지랭크를 함께 제공할 필요가 있다. 아울러 인용한 문헌의 인용빈도만으로 산출이 가능해서 이용자의 검색 결과로부터 바로 산출할 수 있는 지역 네크워크 지수 중에서는 cl-지수가 가장 균등성을 잘 유지하므로 계산 과정과 서비스가 손쉬운 지수로 함께 제공하는 것도 검토해야 한다.
이 연구는 최근 발표된 단일 문헌에 대한 인용 영향력을 측정하는 여러 인용 지수에 대해서 각 지수의 특성과 지수 간 관계를 살펴보는 것을 목적으로 한다. 분석 대상 인용 지수로는 페이지랭크, SCEAS Rank, CCI, f-값, 단일 논문 h-지수의 다섯 가지와 h-지수를 변형한 세 가지 지수를 더하여 8가지를 포함하였다. 우선 단일 문헌에 대한 인용 영향력을 측정하는 다섯 가지 인용지수에 대해서 살펴보고 단일문헌 h-지수를 변형한 단일문헌 $h_S$-지수, h1-지수, $h_S$1-지수의 세 가지를 추가로 제안하였다. 각 인용 지수의 특성을 파악하기 위해서 국내 인용 데이터베이스인 KSCI 데이터베이스를 대상으로 실제 네트워크 인용 지수를 측정해보았다. 상관관계 분석과 군집분석을 수행하여 8가지 인용 지수 사이의 관계를 분석한 결과, 유사한 측정 행태를 보이는 인용 지수 군을 파악할 수 있었다. 또한 인용빈도 요인과 각 인용 지수 간의 상관관계 분석을 통해서 각 지수의 특성을 설명하였다. 마지막으로 인용 지수의 적용을 위한 고려사항과 후속 연구 방향을 제안하였다.
본 연구에서는 인용 정보를 활용하여, 특허 인용색인의 기법을 분석하고, 이를 바탕으로 새로운 특허지수를 제시하였다. 이를 위해 문헌정보 및 특허정보 관련 인용색인데이터베이스에서 제공하는 인용색인지수를 비교 분석하였다. 특히 JCR의 영향력 지수와 CHI의 기술영향력 지수가 갖고 있는 정보적 가치와 의미를 재해석하였다. 전자는 상대적 인용빈도를 사용하여, 연속간행물과 같은 매체의 가치를 중시하고 있다. 후자의 경우는 특허고유의 가치를 평가하기 때문에, 자체정보만을 중시하고 있다. 이러한 차이점을 극복하기 위해 후자의 경우 해당 특허를 보유하고 있는 기관의 기술영향력 지수를 이용하여 상대적 가치를 재부여하였다. 이를 보완하기 위해 인용정보에 기반하여 다음 특정 특허의 피인용지수를 비롯하여 상대적 반감기 평가지수, 특허기술활용 통합지수 등 세가지의 새로운 지수를 제안하였다. 단 비교분석대상은 출원특허사항에 인용정보를 제시하고 있는 미국 특허정보로 제한하여 국내 특허정보에 대한 비교 분석은 수행하지 못하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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