이 연구에서는 특허의 인용에 영향을 미치는 주요 변수들을 토대로 특허의 피인용횟수를 예측하기 위한 모형을 제시하였다. 이를 위해 미국특허를 대상으로 5개 주제분야에 걸쳐 특허의 피인용횟수와 일정 수준 이상의 상관관계, 즉 5% 이상의 설명력을 갖는 것으로 밝혀진 페이지 수, 청구항 수, 참고문헌 평균 피인용횟수, 서지결합도, 문헌간유사도 등 5개 변수들을 토대로 다중회귀분석을 실시하였다. 연구결과에 따르면, 제시된 5개 주제분야의 특허인용 예측모형의 설명력은 주제분야에 따라 58.3%~89.6%로 나타났으며, 예측변수로 사용된 5개의 독립변수 중 특허 피인용횟수에 가장 영향력이 높은 변수는 '문헌간 유사도'로 나타났다. 또한 이 연구에서 추정된 주제분야별 예측모형을 토대로 산출한 특허 피인용횟수에 대한 예측값과 실제값을 비교한 결과 이들 예측모형은 5개 주제분야에서 모두 적합한 것으로 나타났다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제24권5호
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pp.999-1011
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2013
본 연구에서는 논문이나 특허 등의 문서들의 인용 정보를 활용하여 연관성이 높고 중요한 특허를 추천하는 방법을 제안한다. 문서 간의 연관성 지표인 공통피인용횟수와 중요도 지표인 HITS를 적절한 형태로 결합한 뉴먼 커널로부터 두 정보의 반영 정도를 조율하는 것이 핵심이다. 제안하는 방법은 미래의 인용에 대한 예측 오차를 최소화하는 것으로 이를 통해 뉴먼 커널의 조율모수 ${\gamma}$를 적절하게 선택할 수 있다. 또한, 거대 인용 자료를 분석하기 위해 필요한 계산 기술에 대해서 자세히 논의한다. 마지막으로, 미국 등록 특허 400만 건에 대한 실증적 자료 분석을 시행한다.
본 연구는 특허의 질적 특성을 관측 가능한 특허의 인용지표로 설명함으로써 특허가치 추정모형에 기여하는 것을 목표로 한다. 본 연구는 기업, 대학, 연구소가 한국특허청에 출원한 특허를 대상으로 전후방 인용자료를 구축하였다. 특허의 원천측면을 반영하는 후방인용 지표들이 후속특허에 의한 활용측면을 반영하는 전방인용 특성들을 잘 설명하는 것으로 나타났다. 전방인방 지표와 후방인용 지표 간에 존재하는 함수관계는 특허가치에 대한 추정, 예측모형을 더 정교화하는데 기여할 것이다. 후방인용 지표들은 특허 자체가 갖는 기술범위를 잘 설명하는 것으로 나타났다. 기술협력의 일방에게 기술협력의 상대방이 누구인지도 중요하였다.
이 연구에서는 최근의 한국인에 의한 기후 연구 경향을 파악하고자 하였다. 이를 위해 한국연구재단 등재 학술지 6종과 국제학술지 4종을 분석하였으며, 연구기간은 2001년부터 2011년까지이다. 최근 기후변화에 대한 연구가 급증하였으며, 강수량 변동에 대한 연구는 꾸준히 이루어지고 있다. 기후변화 연구 중 기상학자는 특성과 예측에, 지리학자는 특성과 영향에 집중하였다. 응용 및 생물기후학 분야에서는 기후변화에 관한 관심의 증대로 농업, 축산업, 식생, 보건 등에 대한 기후변화의 영향 연구가 증가하였다. 기후지 분야의 연구는 꾸준히 수행되고 있으나 최근 감소 추세이다.
본 연구는 최근에 발표된 단위 논문별 영향력을 예측하기 위해 해당 저자가 이전에 발표했던 논문들의 년도별 피인용 추이를 분석하였다. 최근 IF가 가장 높은 "Cell & Tissue Engineering" 분야와 그 분야에서 IF가 가장 높은 저널 "Stem Cell"을 선정하여 최근에 실린 논문의 저자정보를 파악하고, 해당 저자의 이전에 발표한 논문들을 추출하였다. 분석 결과, 저자가 발표한 논문들이 최근에 인용이 많이 일어나면 이후 발표한 논문의 인용빈도가 높아지는 것으로 나타났으며, 특히 동일한 h-index를 가진 저자들 간의 비교에서 더욱 두드러지게 나타났다.
국내외의 산사태 재해 학술정보를 검색하여 관련 학술동향을 분석하였다. 국내 학술정보는 환경지질연구정보센터(IEG)에 수록되어 있는 17개 학술지를 이용하였다. 검색된 논문은 2000-2012년 사이 게재된 총 54편이다. 검색된 논문의 성격을 분류하면 산사태 예측 또는 취약성 분석 논문이 29편이고, 산사태 메커니즘 관련 논문이 20편, 나머지 5편은 산사태 모니터링 또는 경보 시스템과 관련되어 있다. 국외 학술정보는 2003년 이후 현재까지 수록된 'Web of Science'의 자료를 이용하였다. 그곳에서 검색된 관련 논문 1,851 건을 이용하여 한국과학기술정보연구원이 개발한 '수요자 맞춤형 연구개발 조기경보체제 구축'이란 정보 분석 프로그램으로 논문의 연도별, 국가별, 연구기관별 현황을 분석하였다. 분석 결과 산사태 재해 연구는 이태리가 주도하고 미국과 중국이 뒤를 잇고 있다. 한국은 논문 수에서는 15위에 머물고 있으나 국가별 논문수준은 전체 1위를 차지하고 있다.
본 연구는 이익조정을 연구주제로 국내 회계학 관련 논문들의 세부 연구 동향 파악을 목적으로 한국학술지인용색인(KCI)의 회계학 또는 경영학에 속하는 학술지에 게재된 논문 초록을 텍스트 마이닝 기법을 이용하여 분석하였다. 분석 결과, 이익조정 관련 회계학 논문들이 감사 및 감사보고서, 법인세 및 부채비율, 기업의 전반적인 경영전략, 재무제표와 회계기준의 4가지 연구 영역으로 나누어지는 것을 확인하였으며, 재무제표와 회계기준이 주된 토픽일 것이라는 예측과는 달리 감사가 가장 많이 연구된 토픽으로 분석되었다. 이어 토픽별 논문 수를 기준으로 토픽 트렌드를 확인하고 특이사항에 대한 원인을 분석하였으며, K-IFRS의 도입이 이익조정 연구에 미친 영향을 확인하였다. 본 연구는 이익조정에 대한 자세한 연구 동향에 대한 정보를 제공하고 회계학 문헌분석 연구방법으로 텍스트 마이닝 기법을 제시하였다. 또한 정책결정자 및 기업 실무 담당자가 이익조정 관련하여 회계기준 외에 감사 등 4개 토픽별로 추가적으로 고려하여야 할 사항과 그 추세를 파악할 수 있도록 하였다.
근래에 들어, 머신러닝과 딥러닝 모델은 다양한 수체 내 수질변화를 예측하기 위해 광범위하게 사용되고 있다. 특히, 담수호의 물 이용과 수생태계 건강성에 위협 요인으로 작용할 수 있는 유해남조의 발생을 예측하기 위해 많은 연구자들이 인공지능 모델을 활용하고 있다. 따라서, 본 연구에서는 최근까지 유해남조의 발생을 예측하기 위해 적용된 인공지능 모델링의 선행 연구들을 검토하였고, 딥러닝을 포함하여 머신러닝 모델을 이용한 이 분야 연구의 발전방향을 모색하고자 하였다. 먼저, Elsevier의 초록 인용 데이터베이스인 Scopus를 활용하여 체계적인 문헌 연구를 수행하였다. 주요 키워드를 이용하여 탐색 및 정리된 문헌들을 리뷰한 결과, 딥러닝 모델은 주로 남조 세포수 예측에만 사용되었고, 머신러닝 모델은 남조 세포수 이외에 microcystin, geosmin, 2-MIB와 같은 대사물질 예측에도 초점을 맞추고 있었다. 또한, 남조 세포수와 대사물질의 예측을 위해 활용된 입력변수들은 현저한 차이가 있었다. 남조의 대사물질을 예측하기 위해 딥러닝 모델이 적용된 바가 없었는데, 향후 빅데이터 구축을 통한 대사물질을 예측하는 연구가 필요할 것으로 사료된다.
최근 경제 패러다임의 변화로 인해 기업이 글로벌 경쟁우위 및 미래 성장동력 확보하기 위해서는 기술과 경영을 통합적으로 이해할 수 있는 학제적 지식을 바탕으로 기술연구의 동향을 파악하고 융합기술 및 유망기술 예측하여 지속적 혁신, 핵심역량 강화, 핵심기술 보유, 기술 융합 등을 통해 새로운 가치를 창출할 필요가 있다. 따라서 본 연구는 기술경영관련 연구의 거시적인 흐름을 분석하기 위해 동시단어 분석기반의 계량서지학적 방법론을 사용하였다. 즉, 최근 10년 동안 기술경영분야의 주요 해외 저널에 게재된 논문의 키워드를 수집한 다음, 빈도 분석, 초기 키워드 네트워크의 구조 분석, 시간이 지남에 따른 새로 생성된 키워드의 선호적 연결 및 성장 분석, 전체 네트워크에 대한 컴포넌트 분석 및 중심성 분석을 수행하였다. 이를 통해 기술경영분야의 논문에 대한 구체적인 연구 주제를 파악할 수 있고, 이들 간의 관계를 파악함으로써, 학제적 연구와 통섭을 위한 구체적인 연구주제들의 조합을 제시할 수 있다. 본 연구결과를 살펴보면 다음과 같다. 첫째, 논문 별 키워드는 1개~23개의 분포를 지니고 있으며, 평균적으로 논문 당 4.574개의 키워드가 있다. 또한 키워드 중 90%가 10년 동안 3번 이하로 사용되었다. 특히 1번만 사용된 키워드는 약 75%의 비중을 차지하고 있음을 확인하였다. 둘째, 키워드 네트워크는 좁은 세상 네트워크 및 척도 없는 네트워크의 특징을 따르고 있음을 확인하였다. 특히 기술경영관련 논문에 사용된 키워드 중 소수의 키워드의 독점화 경향이 높음을 확인할 수 있었다. 셋째, 선호적 연결 및 성장 분석을 통해 기술경영분야의 키워드는 시간이 지남에 따라 선호적 연결을 통한 생존과 소멸 과정에 의해 부익부 빈익빈 현상이 고착되고 있고 있음을 확인하였다. 또한 신규 키워드의 선호적 연결 정도 분석을 통해 신규 연구분야 또는 새로운 연구영역을 창출할 가능성이 있는 키워드 관련 연구 주제에 대한 관심이 시간이 지남에 따라 증가하다가 일정 시점이 지나면 감소함을 확인하였다. 넷째, 컴포넌트 분석 및 중심성 분석을 통해 기술경영관련 연구 동향을 확인하였다. 특히 중심성 분석을 통해 Innovation(혁신), R&D(연구개발), Patent(특허), Forecast(예측), Technology transfer(기술이전), Technology(기술), SME(중소기업) 등의 키워드가 연결중심성, 매개중심성, 근접중심성이 높음을 확인하였다. 본 연구의 분석결과는 기술경영의 연구 동향, 타 학문과의 통섭 및 신규 연구주제 선정 시 참고할 수 있는 유용한 정보로 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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