Park, Jun Hyung;Kwahk, Kee-Young;Han, Heejun;Kim, Yunjeong
Journal of Intelligence and Information Systems
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v.19
no.4
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pp.21-37
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2013
Recently, as the advent of the knowledge-based society, there are more people getting interested in the intellectual property. Especially, the ICT companies leading the high-tech industry are working hard to strive for systematic management of intellectual property. As we know, the patent information represents the intellectual capital of the company. Also now the quantitative analysis on the continuously accumulated patent information becomes possible. The analysis at various levels becomes also possible by utilizing the patent information, ranging from the patent level to the enterprise level, industrial level and country level. Through the patent information, we can identify the technology status and analyze the impact of the performance. We are also able to find out the flow of the knowledge through the network analysis. By that, we can not only identify the changes in technology, but also predict the direction of the future research. In the field using the network analysis there are two important analyses which utilize the patent citation information; citation indicator analysis utilizing the frequency of the citation and network analysis based on the citation relationships. Furthermore, this study analyzes whether there are any impacts between the size of the company and patent citation relationships. 74 S&P 500 registered companies that provide IT and communication services are selected for this study. In order to determine the relationship of patent citation between the companies, the patent citation in 2009 and 2010 is collected and sociomatrices which show the patent citation relationship between the companies are created. In addition, the companies' total assets are collected as an index of company size. The distance between companies is defined as the absolute value of the difference between the total assets. And simple differences are considered to be described as the hierarchy of the company. The QAP Correlation analysis and MR-QAP analysis is carried out by using the distance and hierarchy between companies, and also the sociomatrices that shows the patent citation in 2009 and 2010. Through the result of QAP Correlation analysis, the patent citation relationship between companies in the 2009's company's patent citation network and the 2010's company's patent citation network shows the highest correlation. In addition, positive correlation is shown in the patent citation relationships between companies and the distance between companies. This is because the patent citation relationship is increased when there is a difference of size between companies. Not only that, negative correlation is found through the analysis using the patent citation relationship between companies and the hierarchy between companies. Relatively it is indicated that there is a high evaluation about the patent of the higher tier companies influenced toward the lower tier companies. MR-QAP analysis is carried out as follow. The sociomatrix that is generated by using the year 2010 patent citation relationship is used as the dependent variable. Additionally the 2009's company's patent citation network and the distance and hierarchy networks between the companies are used as the independent variables. This study performed MR-QAP analysis to find the main factors influencing the patent citation relationship between the companies in 2010. The analysis results show that all independent variables have positively influenced the 2010's patent citation relationship between the companies. In particular, the 2009's patent citation relationship between the companies has the most significant impact on the 2010's, which means that there is consecutiveness regarding the patent citation relationships. Through the result of QAP correlation analysis and MR-QAP analysis, the patent citation relationship between companies is affected by the size of the companies. But the most significant impact is the patent citation relationships that had been done in the past. The reason why we need to maintain the patent citation relationship between companies is it might be important in the use of strategic aspect of the companies to look into relationships to share intellectual property between each other, also seen as an important auxiliary of the partner companies to cooperate with.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.29
no.2
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pp.193-204
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2012
The characteristics of citation and centrality measures in citation networks can be identified using multiple linear regression analyses. In this study, we examine the relationships between bibliometric indices and centrality measures in an article-level co-citation network to determine whether the linear model is the best fitting model and to suggest the necessity of data transformation in the analysis. 703 highly cited articles in Physics published in 2004 were sampled, and four indicators were developed as variables in this study: citation counts, degree centrality, closeness centrality, and betweenness centrality in the co-citation network. As a result, the relationship pattern between citation counts and degree centrality in a co-citation network fits a non-linear rather than linear model. Also, the relationship between degree and closeness centrality measures, or that between degree and betweenness centrality measures, can be better explained by non-linear models than by a linear model. It may be controversial, however, to choose non-linear models as the best-fitting for the relationship between closeness and betweenness centrality measures, as this result implies that data transformation may be a necessary step for inferential statistics.
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.
Journal of Korean Library and Information Science Society
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v.30
no.2
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pp.155-178
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1999
Ciatation analysis is a information analysis method based on the phenomenon of citing previous documents in the source document. There are many well-known studies exploring citation analysis and it applications. This paper does not attempt to review this extensive area of applications, but to demonstrate the sociological aspect of citation analysis. Specifically, this paper have reviewed the citation analysis as a quantitative method for the studies of sociology of knowledge. For this, I have described various basic methods such as citation behavior, citation count, impact factor, citation relationship etc. And I have classified into four applied areas of sociology of knowledge; (1) flow of knowledge resources, (2) evaluation of knowledge resources, (3) evaluation of knowledge community, and (4) utilization in terms of knowledge policy. Finally, I have clarified the some limitations and shortcomings of citation analysis that have addressed by citation and citation analysis itself.
Co-citation means that two or more studies are cited together by a later study. This paper deals with the relationship between co-citation and author disambiguation. Author disambiguation is to cluster same-name author instances into real-world individuals. Co-citation may influence author disambiguation in terms that two or more related research works performed by the same person may be co-cited by some later studies. This article describes automated steps to gather co-citation information from Google scholar, and proposes a new clustering algorithm to effectively integrate co-citation information with other author disambiguation features. Experiments showed that co-citation helps to improve the performance of author disambiguation.
Park, Yoo-Na;Bae, Su-Yeong;Lee, Hye-Jin;Lee, Seok-Hyoung;Choi, Hee-Seok
The Journal of the Korea Contents Association
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v.20
no.12
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pp.241-249
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2020
The citation information of academic resources contains the knowledge flow from previous research, so it is possible to connect fragmented research in relational aspects. The citation information can grasp the overall flow of research, so it can promote convergence research such as developing existing research or deriving related fields. Therefore, in this study, the citation information of academic literature, which was previously provided at the level of simple disclosure, was reconstructed based on the citation relationship. Through this, backward and forward citation analysis were conducted based on time series, and the research flow was analyzed by setting the citation stage. Finally, we developed an academic information service that visualizes the main research contents of backward and forward citation based on time series. This accesses academic resources through the meaning contained in the citation information.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2007.11a
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pp.414-417
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2007
Citation matching (CM) is a method for clustering citation records that refer to the same paper. Normally, CM is preceded by citation field segmentation (CFS) which divides a citation record into its fields such as author(s), a title, a title of publication, year, etc. Although many studies have attacked CFS and CM, the relationship between CFS and CM was not sufficiently explored. Among many aspects of the effect of CFS on CM, this study concentrates on what citation fields should identify for CM. As its first attempt, we compared CM performances over different sets of citation fields manually segmented, and confirmed that the use of more citation fields help CM to cluster citation records better.
The analysis of citing and cited phrases provides an opportunity to enhance search-centric academic information services. However, most current studies focus only on citation analysis among academic associations, researchers, and articles, making it challenging to develop higher citation-based information services. This study proposes citation analysis service methods using citing and cited phrases. First, to verify the feasibility of suggested services, we have collected the most highly cited articles with specific domain terms and followed their citing relationship; after that, we found formal citation types and ratios in the original articles. And we conducted structural analysis, especially with three topics, "Deep Learning," "Green Energy," and "Aging," and then structurally illustrates the citation characteristics of related articles. Finally, we collected four most cited articles and all their citing ones for each subject from Google Scholar and analyzed the ratio of citation types and citation spread. We hope that various citation analysis studies and information services can be further developed based on our discussion for designing better information services.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2006.11a
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pp.90-94
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2006
The research about social network for analyzing human relationship has been steadily worked due to the importance in the social science field. It is also important that analyzing the relationship between researchers in the academic and research fields. Especially, the network by joint research or citation between researchers is useful to evaluating projects or making policy on academic and research fields. This paper describes a method that generates two kinds of researcher networks showing co-authorship and citation relationship between researchers based on national R&D reference information ontology. We infer pair of researchers in co-authorship or citation relationship by SPARQL query from the ontology which is composed of research outcomes and their participating researchers in RDF triples. By postprocessing, we construct researcher network which links researchers in co-authorship and citation relationship.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.44
no.2
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pp.357-379
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2010
The citation analysis is not applied to group measurements but to individual papers finding their impact factors among citation chains which are created by tracing citing-cited relationship between any two papers in data set. The individual impact factor is measured by adding each value derived from citation chain. Each paper's impact factor index is calculated by adding the values of each index by direct citing-cited relationship, and the values of each impact factor made by indirectly influencing to the papers in the citation chain. The research introduces a grace period, in which the system holds the papers not cited by other papers yet, but are expected to be cited within this period. Eventually not cited papers after the grace period would be eliminated by the system. The experiment suggests a reasonable database in which the highly influenced papers are gathered, and could be serviced in stead of buying databases filled with worthless not-cited-papers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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