• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제18권1호
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• pp.105-111
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• 2019

The TADF (Thermally Activated Delayed Fluorescence)-based OLED patents were analyzed and 4410 of patents were selected at the first step. And 975 patents were screened at second step. Finally, 39 key patents were selected. Patent qualitative analysis was performed in these patents to find which of the four property (lifetime, efficiency, color purity, driving voltage) of TADF was improved. Also, the variation of the hosts and dopants in patented TADF material were surveyed and their combination was analyzed. According to the analysis of the variation and the combination, some of TADF compounds were used as an assistant dopant to transfer energy. In addition, it tended to transfer energy by forming exciplex that shows TADF characteristics. These were similar to the mechanism of the introduced hyper fluorescence and could solve the inherent TADF problems. Finally, patent citation network was illustrated to visualize the patent citations and citations relationship of the major applicants in the current TADF-based OLED technology. The leading patent applicant organization was revealed as Idemitsu Kosan, Semiconductor Energy Laboratory, UDC, Princeton University, Merck and Nippon Steel & Sumikin Chemical, which had lots of reference patents 559, 524, 477, 310, 258, and 167, respectively.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권5호
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• pp.1163-1185
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• 2024

With the sharp increase in the volume of literature data, researchers must spend considerable time and energy locating desired papers. A paper recommendation is the means necessary to solve this problem. Unfortunately, the large amount of data combined with sparsity makes personalizing papers challenging. Traditional matrix decomposition models have cold-start issues. Most overlook the importance of information and fail to consider the introduction of noise when using side information, resulting in unsatisfactory recommendations. This study proposes a paper recommendation method (PR-SLSMF) using document-level representation learning with citation-informed transformers (SPECTER) and low-rank and sparse matrix factorization; it uses SPECTER to learn paper content representation. The model calculates the similarity between papers and constructs a weighted heterogeneous information network (HIN), including citation and content similarity information. This method combines the LSMF method with HIN, effectively alleviating data sparsity and cold-start issues and avoiding topic drift. We validated the effectiveness of this method on two real datasets and the necessity of adding side information.

• 정보관리학회지
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• 제37권3호
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• pp.253-274
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• 2020

이 연구는 한국학의 주류를 이루는 연구영역들의 기원과 발전경로를 파악하기 위하여 텍스트 마이닝과 주경로 분석(main path analysis, MPA) 기법을 수행하였다. 이를 위하여 전통적인 인문학 연구방법론이 아닌 디지털 텍스트를 기반으로 한 정량적 분석을 시도하였고 인용 데이터베이스를 활용하여 인용정보가 포함된 한국학 관련 문헌들을 수집하고 직접 인용 네트워크를 구축하여 한국학 분야 주경로를 추출하였다. 주경로 추출 결과, 한국학 인문분야에서는 키루트(key-route) 주경로 탐색에서 두 개의 주경로 군집(①한국 고대 농경문화(역사·문화·고고학), ②한국인의 영어습득(언어학))이 발견되었고, 한국학 인문·사회분야에서는 키루트 주경로 탐색에서 네 개의 주경로 군집(①한국 지역(공간)개발·조경, ②한국 경제발전(경제원조·소프트파워), ③한국의 산업(정치경제학), ④한국의 인구구성(남아선호)·북한경제(빈곤·중국협력))이 발견되었다. 이 연구의 결과가 한국학의 정체성을 파악하는데 기존의 지엽적 분석에서 벗어나 한국학이라는 학문에서 논의되고 있는 주 영역의 발전과 진화를 거시적으로 분석·제시함으로써 한국학이 가지는 포괄성과 모호성을 다소 해소하고 한국학 외연을 가시적으로 조망하는데 기여할 수 있으리라 기대한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제8권12호
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• pp.4467-4488
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• 2014

The bibliometric analysis is widely used for understanding research domains, trends, and knowledge structures in a particular field. The analysis has majorly been used in the field of information science, and it is currently applied to other academic fields. This paper describes the analysis of academic literatures for classifying research domains and for suggesting empty research areas in the telecommunications policy. The application software is developed for retrieving Thomson Reuters' Web of Knowledge (WoK) data via web services. It also used for conducting text mining analysis from contents and citations of publications. We used three text mining techniques: the Keyword Extraction Algorithm (KEA) analysis, the co-occurrence analysis, and the citation analysis. Also, R software is used for visualizing the term frequencies and the co-occurrence network among publications. We found that policies related to social communication services, the distribution of telecommunications infrastructures, and more practical and data-driven analysis researches are conducted in a recent decade. The citation analysis results presented that the publications are generally received citations, but most of them did not receive high citations in the telecommunications policy. However, although recent publications did not receive high citations, the productivity of papers in terms of citations was increased in recent ten years compared to the researches before 2004. Also, the distribution methods of infrastructures, and the inequity and gap appeared as topics in important references. We proposed the necessity of new research domains since the analysis results implies that the decrease of political approaches for technical problems is an issue in past researches. Also, insufficient researches on policies for new technologies exist in the field of telecommunications. This research is significant in regard to the first bibliometric analysis with abstracts and citation data in telecommunications as well as the development of software which has functions of web services and text mining techniques. Further research will be conducted with Big Data techniques and more text mining techniques.

• 한국문헌정보학회지
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• 제21권
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• pp.225-248
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• 1991

The paper suggests newly conceptualized information retrieval system on the notion of citation analysis. The paper also criticizes the traditional information retrieval techniques using Boolean logic. The underlying assumption of this paper is that any pair of papers cited by one paper could be strongly related each other in meaning (Co-citation Analysis). And also any two papers to share same references could be similar each other (Bibliographic Coupling), By using graph algorithm, the networks of two kinds of the papers (the citing group, the cited group) is made in the fields of the genetics and the information and library science. The results say that the maps or networks for cited and citing groups can be useful when applied to the paper set made by the broad searching by subjects or keywords.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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• pp.459-461
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• 2024

본 논문은 국내 정보보안 분야 학술 연구에서 참고문헌 인용행태를 파악하고자 해당 분야 대표 학술지의 인용문헌 현황 및 패턴을 분석하였다. 실험데이터는 "정보보호학회논문지"를 대상으로 수록된 모든 논문과 참고문헌 정보를 수집하고 개별 학술지 및 학술대회의 식별 과정을 통해 구축하였다. 이를 기반으로 참고문헌 현황, 인용나이 통계 분석 결과와 동시출현네트워크 (학술지 및 학술대회)의 생성을 통한 네트워크 중심성 및 시각화 지도를 제시하였다.

• 정보관리학회지
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• 제34권3호
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• pp.109-124
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• 2017

여러 학문 분야에서 데이터의 공유와 재이용에 관한 관심이 증가하고 있다. 실제로 다른 연구자의 데이터를 다시 연구에 사용하고 인용을 부여하는 관행이 서서히 자리를 잡아가고 있다. 이러한 변화를 반영하여 톰슨로이터는 Data Citation Index(DCI)라는 데이터인용 색인 데이터베이스 서비스를 2012년부터 제공하기 시작하였다. DCI는 모든 학문의 전 영역에서 데이터의 인용 현황을 저널의 논문과 유사하게 집계한다. 본 연구에서는 데이터인용이 활발한 사회학 분야의 인용된 연구데이터를 분석하여 해당 분야의 특성과 지적구조를 규명하고자 하였다. 이를 위해 논문인용을 기반으로 한 사회학 분야의 지적구조와 비교하였으며, 사회학 분야의 연구데이터의 특성과 고유한 지적구조를 살펴보고자 하였다. 분석을 위한 데이터는 두 종류로 수집하였다. 첫째는 DCI에서 'Sociology'로 주제 검색을 수행하여 총 8,365건의 인용된 데이터를 수집하였다. 둘째로, 논문 인용 분석과의 비교를 위해서 Web of Science에서 'Sociology'로 주제 검색을 수행하여 총 12,132건의 데이터를 수집하였다. 이 두 데이터를 활용하여 저자키워드 동시출현단어 분석을 수행한 결과, 데이터를 기반으로 한 사회학 분야는 2영역 15군집으로 구성된 반면, 논문을 기반으로 한 사회학 분야는 3영역 17군집으로 나타났다. 내용적인 특성을 살펴보면, 전통적으로 사회학의 지적구조를 나타낸다고 볼 수 있는 논문 기반 사회학과 달리 사회학 분야의 연구데이터는 의학 분야와의 활발한 접목을 찾아볼 수 있으며, 그 중에서도 공중보건과 심리학이 중심 영역인 것으로 나타났다.

• 기술혁신학회지
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• 제10권4호
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• pp.687-705
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• 2007

본 연구는 특허의 인용정보를 이용하여 비체화 지식의 흐름이라 할 수 있는 기술군간의 파급효과를 측정하는 방법론을 개발하고 실제 사례를 통해 적용 타당성을 제시하고자 하였다. 이를 위해, 기술파급효과에 기존연구를 리뷰하였고, 특허정보의 인용분석과 관련된 지표에 대해 개괄적으로 분석하여 효과적인 특허인용 분석 방법론을 설계하였다. 그리고, KISTI에서 보유하고 있는 미국특허 데이터베이스(USPA)를 이용하여 기술군간 인용관계를 계수하여 기술군간 비체화 지식의 흐름행렬을 도출하였고, 이를 활용하여 기술적 파급효과를 나타낼 수 있는 지수 모형을 연구함과 동시에 네트워크 분석을 통한 기술군간의 파급 유형을 클러스터링하여 기술군간 내생적 속성을 분석하였다. 본 연구의 결과는 어떤 기술군의 타기술군간의 상호 관계에 대해 정량적으로 내생적 속성을 표현하도록 함에 따라 연구개발의 사전기획시 기술적 파급효과에 대한 현안을 제시할 수 있을 뿐만 아니라 기술의 융복합 현상을 이해하는데 기초정보를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제29권2호
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• pp.57-84
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• 2023

현대사회는 정보통신기술 및 빅데이터 기술의 발전으로 누구나 인터넷을 통해 손쉽게 방대한 데이터를 얻고 활용할 수 있는 시대로, 양질의 데이터를 수집하는 능력을 넘어 수많은 정보 속에서 올바른 데이터만을 선별하는 능력이 더욱 중요해지고 있다. 이러한 기조는 학계에서도 이어지고 있는데, 축적되는 연구물 속에서 양질의 연구를 선별하여 올바른 지식구조를 형성하기 위해, 다양한 연구 분야에서 체계적 고찰(systematic review) 및 비체계적 고찰(non-systematic review)과 같은 문헌연구(literature review)가 수행되고 있다. 한편, 코로나19 팬데믹 이후 의료산업에서도 그동안 합의에 이르지 못했던 원격의료가 제한적으로나마 허용되고, 인공지능 및 빅데이터 기술이 응용된 건강추천시스템(health recommender systems: HRS)과 같은 새로운 의료서비스가 각광을 받고 있다. 하지만, 실무적으로 HRS가 미래 의료산업 발전을 이끌 중요한 기술로 평가받고 있음에도 불구하고, 학술적인 문헌연구는 다른 분야에 비해 매우 부족한 실정이다. 더불어 HRS는 학제적 성격이 강한 융합 분야임에도 불구하고, 기존의 문헌연구는 비체계적 고찰과 체계적 고찰 방법만을 주로 활용하여 이뤄졌기 때문에, 다른 연구 분야와의 상호작용이나 동적인 관계를 유추하기에는 한계가 존재한다. 이에, 본 연구에서는 인용네트워크 분석(citation network analysis: CNA)을 활용하여 HRS 및 주변 연구 분야의 전체적인 네트워크 구조를 파악하였다. 또한, 이 과정에서 최신 논문이 인용 관계가 잘 나타나지 않는 문제를 보완하기 위해 GraphSAGE 알고리즘을 적용함으로써, HRS 연구에 있어 'recommender system', 'wireless & IoT', 'computer vision', 'text mining' 등과 같은 연구 분야들의 중요도가 높아지고 있음을 파악하였으며, 이와 동시에 개인화(personalization) 및 개인정보보호(privacy) 등과 같은 새로운 키워드가 주요 이슈로 등장하고 있음을 확인하였다. 본 연구를 통해 HRS 연구 커뮤니티의 구조를 파악하고, 관련된 연구 동향을 살펴보며, 미래 HRS 연구 방향을 설계함에 있어 실질적인 통찰을 제공할 수 있을 것으로 기대한다.

• 지식경영연구
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• 제16권2호
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• pp.113-137
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• 2015

Many scholars have addressed the technological convergence of small-medium sized firms in Korea and their impact on the economic growth of nation. Nevertheless, most studies have been investigated the relationship between entrepreneurship and venture creation, and a few studies have analyzed the innovation and technological convergence of SMEs. The purpose of this research is to gain industrial insight into the technological convergence and to suggest a dynamic growth policy for entrepreneurs of SMEs to improve their convergence performance based on IT and BT. Therefore, we intend to propose solutions to these key questions in convergence such as; what are the key patterns in the process of technological convergence of SMEs on IT and BT, and what kinds of strategy do their need? In order to answer these research questions, we adopt network analysis using patent citation information. Results of network analysis revealed that building ecosystem based on government and universities is one of the most important factors for the future growth of SMEs in Korea. Also, the fit between technological convergence direction of SMEs and division of convergence structure of government and universities will be positively associated with dynamic growth of SMEs in Korea. In conclusion, this research extends the current studies on important aspects of SMEs in the technological convergence process by proposing their growth in convergence process to a newly converging context, IT and BT, and shed light on the integrative perspectives of crucial roles of SMEs on innovation performance in the IT and BT technological convergence.