• 한국IT서비스학회지
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• 제13권1호
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• pp.181-196
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• 2014

Many studies have been studied in the Information Technology (IT) area such as Information Systems, Business, Industrial Engineering, Computer Science, Data Analytics and so on. Although various fields for IT exist, searching experts and reviewers in IT journals are subjective. The related journals have made efforts to assign experts for the qualified review. This study conducted developing the framework for understanding and evaluating the experts among co-authors and reviewers through social network analysis. To explore the findings, we collected data of the co-authored network and the reviewer network of the Korea Society of IT Services Journal. Totally, 545 authors for submissions and 314 co-authors were used for analyzing the co-authored network. To analyze the network, we divided two networks as a network for 545 papers and a network of 316 papers excluded 229 single authored-papers. In the findings, we found out various researchers published their papers with collaborations. Also, authors who have high scores of centrality can be said as experts for specific fields. In addition, we analyzed 358 data of reviewers from 2005 to 2011. About 50 reviewers have reviewed the submitted papers based on their expertise since 2005. Peculiarly, the expertise and the qualified review in Korea Society of IT Services Journal were identified in that almost reviewers do not review various papers at a time based on low degree measures and network density.

• Perspectives in Nursing Science
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• 제16권1호
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• pp.12-24
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• 2019

Purpose: This study examined the suitability of using text network analysis (TNA) methodology for topic analysis of academic papers related to nursing. Methods: TNA background theories, software programs, and research processes have been described in this paper. Additionally, the research methodology that applied TNA to the topic analysis of the academic nursing papers was analyzed. Results: As background theories for the study, we explained information theory, word co-occurrence analysis, graph theory, network theory, and social network analysis. The TNA procedure was described as follows: 1) collection of academic articles, 2) text extraction, 3) preprocessing, 4) generation of word co-occurrence matrices, 5) social network analysis, and 6) interpretation and discussion. Conclusion: TNA using author-keywords has several advantages. It can utilize recognized terms such as MeSH headings or terms chosen by professionals, and it saves time and effort. Additionally, the study emphasizes the necessity of developing a sophisticated research design that explores nursing research trends in a multidimensional method by applying TNA methodology.

• 대한예방한의학회지
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• 제25권2호
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• pp.33-43
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• 2021

Objectives : This study seeks to grasp the current status of Koryo medical research in North Korea, by focusing on researchers and research topics. Methods : A network analysis of co-authors and keyword which were extracted from Koryo Medicine - a North Korean traditional medicine journal, was conducted. Results : The results of author network analysis was a sparse network due to the low correlation between authors. The domain-wide network density of co-authors was 0.001, with a diameter of 14, average distance between nodes 4.029, and average binding coefficient 0.029. The results of the keyword network analysis showed the keyword "traditional medicine" had the strongest correlation weight of 228. Other keywords with high correlation weight was common acupuncture (84) and intradermal acupuncture(80). Conclusions : Although the co-authors of the Koryo Medicine did not have a high correlation with each other, they were able to identify key researchers considered important for each major sub-network. In addition, the keywords of the Koryo Medicine journals had a very high linkage to herbal medicines.

• 기술혁신학회지
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• 제17권2호
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• pp.334-354
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• 2014

본 논문에서는 KCI(한국학술지인용색인) 데이터를 기반으로 네트워크 분석 기법을 활용하여 한의학 분야 연구동향 분석을 실시하였다. 먼저 기술통계분석 결과에 의하면, 한의학분야 논문은 증가하다가 2008년을 정점으로 감소 추세이며 논문 저자수도 이와 같은 추세를 보여 주었다. 동의생리병리학회지가 가장 많은 논문을 생산하고 있고, 핵심어의 경우 acupunture가 월등한 빈도수 차이로 1위를 차지하였다. 다음으로 네트워크 분석을 통해 네트워크의 형태와 중심성 수치를 통해 네트워크의 중심과 핵심 그룹을 파악하였고, 연도별 비교를 통해서 네트워크의 모습과 중심이 어떻게 변화했는지 알 수 있었다. 학술지 네트워크의 경우 동의생리병리학회지, 대한한의학회지 등이 핵심적인 그룹을 형성하였고, 그 중 한의학연구원논문집이 최근에 중심적 위치를 차지한 것으로 나타났다. 연구기관 네트워크에서는 경희대학교가 가장 중심에 있으며, 최근 한의학연구원의 중심성이 커졌다. 핵심어 네트워크를 통해 한의학 연구가 질환의 기전과 치료로 양분되어 수행되는 것을 확인할 수 있었다. 이러한 사회연결망분석의 결과를 통해 심층적인 연구동향을 파악할 수 있어서 연구동향 분석에서 전문가 식견에 의한 동향분석 방법과 서로 연계되는 유용한 방법임을 확인 할 수 있었다.

• 한국비블리아학회지
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• 제31권1호
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• pp.213-235
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• 2020

본 연구는 연구 생태계 관점에서 국내 행정학 분야의 구조적 특성을 파악하기 위해 학술 활동을 통한 연구의 생산과 활용, 그리고 소멸의 과정을 살펴보았다. 이를 위해 최근 5년 동안 국내 행정학 분야 학술지 29종에 게재된 논문에 대한 서지사항과 참고문헌, 키워드를 중심으로 통계분석과 네트워크 분석을 수행하였다. 분석결과, 국내 행정학 분야 연구자들이 다소 수평적인 연결 관계를 유지하고 있으며, 별도로 존재하기보다 유기적으로 연결되어 있음을 확인하였다. 더불어 핵심 학술지와 키워드를 추출하여 연결 관계를 제시하고, 지식의 이전 및 퇴화속도를 측정하여 문헌의 이용 가치 감소 현상을 파악하였다.

• 융합정보논문지
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• 제12권4호
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• pp.239-259
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• 2022

2019년 이후부터 전 세계적으로 미세플라스틱(Microplastics)에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있어 국내·외 미세플라스틱 연구에 대한 차이점을 분석하는 것은 국내연구 방향 수립에 이정표가 될 수 있다. 본 연구에서는 KCI와 WoS에서 미세플라스틱 논문들을 발췌하여 저자 키워드동시출현단어분석, 논문동시인용분석, 저자동시인용분석 등 빅데이터를 기반으로 한 네트워크 분석방법론으로 국내외 연구 차이점을 분석했다. 분석결과, 연구주제 분석은 인간의 생체에 영향을 미칠 수 있는 연구와 일상에서의 미세플라스틱의 처리에 관한 연구가 국내에서 추가로 필요함을 확인하였다. 연구 품질을 살펴보는 논문 인용 깊이 분석에서는 국외 2.25와 국내 1.39로 국내가 아직 부족함을 보였고, 다양한 연구자들이 참여하고 정보를 공유하는 공동연구전선 구성형태 분석은 국내는 22개 군집 중에서는 3개가 Star형 구조가 있고, 국외의 경우는 19개 군집 모두가 Mesh 구조로 되어 있어 국내는 특정 연구 분야에서는 정보의 흐름과 공유가 부족함도 확인할 수 있었다. 이런 연구 결과는 미세플라스틱의 연구주제 확장과 연구 질의 향상, 더불어 다양한 연구자들이 참여하는 연구 추진체계 개선 등이 필요함을 확인하였다. 추가로 주제 모델링(Topic Modeling)을 기반으로 자동화 프로그램 개발을 한다면 실시간 분석이 가능한 시스템 구축도 가능할 것이다.

• Journal of Forest and Environmental Science
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• 제34권1호
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• pp.46-49
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• 2018

This study aims to explore the knowledge structure of the leopard cat (Prionailurus bengalensis) research during the period of 1952-2017. Data was collected from Google Scholar and Research Information Service System (RISS), and a total of 482 author keywords from 125 papers from peer-reviewed scholarly journals were retrieved. Co-word analysis was applied to examine patterns and trends in the leopard cat research by measuring the association strengths of the author keywords along with the descriptive analysis of the keywords. The result shows that the most commonly used keywords in leopard cat research were Felidae, Iriomte cat, and camera trap except for its English and scientific name, and camera traps became a frequent keyword since 2005. Co-word analysis also reveals that leopard cat research has been actively conducted in Southeast Asia in conjugation with studying other carnivores using the camera traps. Through the understanding of the patterns and trends, the finding of this study could provide an opportunity for the exploration of neglected areas in the leopard cat research and conservation.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제25권4호
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• pp.185-196
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• 2018

This study investigates the social network among authors to improve the quality of Panel researches. Korea Health Panel (KHP), implemented by the collaborative work between KIHASA (Korea Institute for Health and Social Affairs) and NHIC (National Health Insurance Service) since 2008, provides a critical infrastructure for policy making and management for insurance system and healthcare service. Using bibliographic data extracted from academic databases, eighty articles were extracted in domestic and international journals from 2008 to 2014, April. Data were analyzed by NetMiner 4.0, social network analysis software, to identify the extent to which authors are involved in healthcare use research and the patterns of collaboration between them. Analysis reveals that most authors publish a very small number of articles and collaborate within tightly knit circles. Centrality measures confirm these findings by revealing that only a small percentage of the authors are structurally dominant, and influence the flow of communication among others. It leads to the discovery of dependencies between the elements of the co-author network such as affiliates in health panel communities. Based on these findings, we recommend that Korea Health Panel could benefit from cultivating a wider base of influential authors and promoting broader collaborations.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.2089-2094
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• 2017

알트메트릭스는 인용을 기반으로 한 전통적인 지표를 보완하기 위한 측정 지표이면서 정략적 데이터이다. 이러한 알트메트릭스 에 관한 연구는 지난 몇 년간 전통적인 계량 정보학의 보완에 힘입어 중요한 비중을 차지해오고 있다. 본 논문은 알트메트릭스 연구 현황과 동향을 파악하는 것을 목적으로 한다. 총 187건의 논문을 분석하였으며, 이를 통해 2005년이후로 알트메트릭스 연구에 지속적인 상승이 있음을 알 수 있다. 소셜 네트워크 분석과 co-word 분석을 사용하여 저자 협동 네트워크와 키워드 공존 네트워크를 구축한다. 계층적 클러스터링으로 4개의 알트메트릭스 연구가 발견되었으며, 그 결과는 알트메트릭스의 추후 연구에 매우 유용할 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 추계학술대회
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• pp.148-150
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• 2017

In recent years, "altmetrics", given birth by social media and the academic community, have become a metric source for measuring the academic impact of scientific literature. This study has undertaken a co-word analysis of author keywords in "Altmetrics" articles from the Web of Science database from 2012 to 2017 and used a co-occurrence matrix to create a clustering of the words. "Altmetrics" co-occurrence network map was derived and the research hotspots was analyzed.