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.
이 연구에서는 인용 및 동시인용 문헌 네트워크에서의 중심성 지수를 사용한 추론 통계 적용의 첫 번째 단계로써 이들 간 관계의 선형성을 살펴보고자 하였다. 703개의 문헌 동시인용 네트워크를 활용하여 인용 빈도, 연결정도 중심성, 인접 중심성, 매개 중심성 간의 4가지 주요 관계의 패턴을 살펴본 결과, 모든 인용 및 중심성 간 관계가 선형모델보다는 비선형적 모델로 더 잘 설명될 수 있음을 통계적으로 확인되었다. 따라서 이들 간의 인과관계에 대한 다중회귀분석과 같은 추론 통계 분석의 기반이 되는 선형성을 확보하기 위해서는 논리적인 기준에 근거한 데이터 변환이나 실제값을 구간값으로 변환하는 과정이 필요하다고 할 수 있다.
The purpose of this paper was to analyze the distribution ratio of citation in researches in food service and found the relationship of study. The result was as follows. First there were remarkably quantitative researches than qualitative researches. Second, the citation ratio of social studies was high according to frequency-analysis. Third, citation frequency of publication was the highest in the pre-study that included scientific papers, newspapers, art and science contest announcement data and so on. Fourth, there was much citation ratio of domestic literature than foreign literature.
인용분석은 원문헌에서 선행문헌들을 인용하는 현상에 근거하는 정보분석 방법이다. 인용분석과 그 응용에 대해서는 여러가지 잘 알려진 연구가 많이 있다. 이 논문은 이러한 광범위한 응용영역에 대한 검토보다, 인용분석의 사회학적 측면을 설명하고자 한다. 특히, 이 논문은 지식사회학을 연구하는 계량적 방법으로서 인용분석의 유용성을 검토하게 된다. 이를 위해, 인용행태, 인용계수, 영향요인, 인용관계 둥을 파악하는 기본방법들을 기술하였다. 그런 다음 지식사회학의 네가지 응용영역을 구분하여 제시하고 있다: (1) 지식자원의 유통, (2) 지식자원의 평가, (3) 지식공동체의 평가, (4) 지식정책적 활용. 마지막으로 이 논문은 인용분석의 한계와 결점을 인용과 인용분석 그 자체로 나누어 설명하고 있다.
동시인용은 서로 다른 두 연구가 이후의 새로운 연구에서 동시 인용되는 것이다. 이 연구는 동시인용과 저자식별의 관계를 다룬다. 저자식별은 문헌에 출현한 동명의 저자명들을 실 세계 저자로 식별하는 것이다. 동시인용은, 한 사람의 관련된 연구들이 이후 또 다른 연구들에서 타인 혹은 자신에 의해 동시 인용되는 증거를 수집함으로써, 저자식별의 절차와 성능에 영향을 미칠 수 있다. 이 연구는 구글 스칼라로부터 동시인용을 자동 수집하는 절차를 제시하고 동시인용 정보를 저자식별의 기존 자질들과 효율적으로 결합하는 새로운 군집알고리즘을 제안한다. 실험을 통해 동시인용이 저자식별에 미치는 긍정적 효과를 확인하였다.
학술자원의 인용정보는 선행연구로부터 흘러온 지식의 흐름을 담고 있어 관계론적 측면에서 파편화된 연구를 연결할 수 있다. 인용관계 기반의 정보는 연구의 종합적인 흐름을 파악할 수 있어 기존 연구결과를 발전시키거나 관련된 연구 분야를 도출하여 융합연구를 촉진하는 등 연구논문의 새로운 가치를 발견할 수 있다. 이에 본 연구에서는 기존 단순 공개수준으로 제공하던 학술문헌 인용정보 데이터를 인용관계를 통해 재생산하여 시계열 기반으로 인용, 피인용 분석을 실시하였다. 추가적으로 인용이 전파되는 과정에 단계를 설정하여 인용 범위를 넓히며 연구의 흐름을 분석 하였다. 이를 통해 인용, 피인용 문헌의 주요 연구 내용을 시계열기반으로 시각화하는 학술정보서비스인 논문타임라인 서비스를 개발하였다. 이는 인용정보가 담고 있는 의미를 전달할 수 있는 서비스로 학술자원을 접근하는 새로운 방법이 될 것이다.
인용 매칭(Citation Matching, CM)은 동일한 논문을 지칭하는 인용레코드(Citation Record)를 군집화하는 방법이다. 일반적으로, 저자, 논문제목, 게재지명이나 출판연도 등의 인용 필드로 구분하는 인용 필드 분해가 인용 매칭 보다 선행하게 된다. 상당히 많은 연구가 인용 매칭과 인용 필드 분해의 문제를 해결하고자 했지만, 인용 필드 분해와 인용 매칭과의 상관관계에 대한 연구는 부족하였다. 인용 매칭에 대한 인용 필드 분해의 여러 측면 중에, 본 논문은 인용 매칭에 가장 영향력이 있는 인용 필드를 밝히고자 한다. 첫 번째 시도로, 수작업으로 인용 필드 분해를 수행한 다양한 크기의 인용 필드 집합에 대하여 인용 매칭의 성능을 비교하였고, 그 결과 많은 인용 필드를 사용한 인용 매칭이 인용 레코드를 더 잘 군집화 할 수 있다는 것을 확인하였다.
인용 및 피인용 구절 분석은 정보 검색 위주의 단순 학술정보 서비스를 고도화시킬 기회를 제공한다. 그렇지만, 대부분의 연구가 커뮤니티, 연구자, 논문 간 인용 지수 중심의 분석에 초점을 맞추고 있어, 인용 구절 분석에 기반한 인용 기반 논문 정보 서비스를 제공하기에는 어려움이 있다. 본 연구는 "딥러닝", "그린에너지", "노령화"라는 세 개의 주제를 대상으로 논문 내 인용 구절 분석을 수행하고, 피인용 논문의 인용 특성을 구조적으로 설명한다. 이를 위해 구글 스칼라를 통해 각 주제에서 가장 많이 인용된 피인용 논문 각 네 편과 모든 인용 논문들을 수집하였으며, 이들을 대상으로 인용 유형 비율 분석과 인용 확산 분석을 수행하는 방식으로 피인용 논문 특성을 파악하고, 정보 서비스에 어떻게 반영할 수 있는지를 논하였다. 본 연구를 기반으로 다양한 인용 분석 연구와 정보 서비스가 개발될 수 있기를 기대한다.
인간관계를 파악하기 위한 사회망(Social Network)에 대한 연구는 사회과학 분야에서의 중요성으로 인해 꾸준히 진행되어 왔다. 학술 연구 분야에서도 연구자들 사이의 관계를 파악하는 것은 마찬가지로 중요성을 갖는다. 특히, 연구자들 사이의 공동 연구나 인용 형태에 대한 네트워크를 파악하는 것은 학술 연구에 대한 정책 입안이나 사업의 평가 등에 유용하게 활용될 수 있다. 본 연구에서는 국가과학기술 R&D 기반정보 온톨로지를 활용하여 공저자 관계와 인용 관계를 보여주는 두 가지 연구자 네트워크를 생성하는 방법에 대해 기술한다. RDF 트리플로 저장된 연구 성과물과 참여 연구 인력들에 대한 정보로부터 SPARQL 질의를 통하여 공저자 및 인용 관계의 연구자 쌍을 추론하고 후처리 과정을 통해 공저자 관계 및 인용 관계로 연결된 연구자 네트워크를 생성하는 과정을 소개한다.
인용문헌 분석을 과거 집단적 분석에서 탈피하여 개개 문헌이 갖는 행위를 시간축에 따른 영향력으로 해석하여 단순히 인용 회수가 아닌 인용 체인내에서 문헌의 영향력으로 해석하여 보았다. 영향력 지수는 직접 인용이 되거나 비록 직접 인용은 되지 않았더라도 특정 문헌을 인용한 문헌이 다시 다른 문헌에 의해 인용되어질 경우, 특정 문헌의 영향을 받았다는 체인 구조 내에서의 연결 효과를 설명하고 있다. 실험의 결과는 인용되지 않은 문헌의 grace period를 도입하여 문헌의 수명을 인용 관계 속에서 풀었고 이렇게 살아남아 영향력 지수가 높은 문헌을 하나의 데이터베이스로 서비스 할 경우, 학술지 시장의 활성화와 도서관재정의 압박을 풀 수 있을 것이란 예측을 내놓았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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