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.
본 연구는 한국의 연구업적평가 개선에 도움이 될 수 있도록 학문분야별 출판 패턴의 차이를 조사하기 위해 한국학술지인용색인에서 수집한 6개 분야(문헌정보학, 사회학, 생물학, 역사학, 철학, 컴퓨터공학)의 서지데이터를 분석했다. 그 결과에 따르면 상기 6개 학문분야는 규모, 경쟁률, 생산성, 영향력 및 공동연구 관점에서 차이를 드러내었다. 우선, 저자수와 기관수 측면에서 연구 규모는 과학분야가 가장 컸으며, 인문학, 사회과학 순이었고, 저자별 출판율에서는 인문학분야가 가장 높았으며, 사회과학, 과학 순이었다. 또한 "사회학"의 경우, 논문 편당 인용수가 가장 높았으나, 인문학분야의 경우, 저자당 인용수가 가장 높은 것으로 나타나 이는 논문 편당 공동저자 수의 영향으로 보인다. 이처럼 본 연구는 논문 편당 저자수 분포에서도 학문분야별 차이를 발견할 수 있었는데, 인문학분야는 주로 단독 저자의 논문인 반면, 과학분야의 경우 대부분 공동 저술된 논문들이었다. 또한 본 연구는 학문분야별 인용시간의 차이와 핵심저자 및 기관의 분포, 이에 따른 영향의 차이도 제시하였다.
This paper proposes an approach to analyzing the relationship between technology and services, and to identifying promising service areas for technology-based firms with the analysis of business model (BM) patents. First, BM patents and technology patents are collected and classified into their relevant categories, respectively. Second, patent citation analysis is conducted to analyze the linkage and impacts between each technology and service field at macro level. Third, as a micro level analysis, patent co-classification analysis is employed to identify the interrelationships among specific technology and service areas. Finally, the promising service areas for technology-based firms seeking service areas for diversification is investigated with portfolio analysis. The working of the proposed approach is provided with the help of a case study of IT and mobile services. The proposed approach could guide and help managers of technology-based firms to discover the opportunity of the diversification to new areas in emerging service fields.
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.
본 논문은 JASIST(Journal of the Association for Information Science and Technology)의 편집위원회 구성원들의 연구분야와 JASIST에 수록된 연구논문의 키워드에 연관성이 있는지에 대한 연구로서, 저자동시인용분석을 이용하여 JASIST 편집위원회 구성원들의 특성을 파악하였고 네트워크분석을 통해 저자동시인용네트워크에서 중심성이 높은 구성원들의 연구분야를 조사하여 2013년 한 해 동안 JASIST에 수록된 연구논문의 키워드와 비교하였다. 이를 통해 JASIST 편집위원회 구성원들 중 저자동시인용네트워크에서 중심성이 높은 구성원들은 주로 정보행태, 정보검색, 정보시스템과 계량정보학에 관련된 연구를 하는 것으로 나타났으며 이는 JASIST에 수록된 연구논문의 키워드에도 가장 많이 나타나는 분야인 것으로 조사되었다.
본 연구의 목적은 빅데이터 연구 논문의 주제 분야 간의 연관관계를 분석하는데 있다. 동시 인용관계를 적용하여 분석 대상의 주제 분야를 추출하였으며, R 프로그램의 Apriori 알고리즘을 이용하여 연관관계의 규칙을 분석하고, arulesViz 패키지를 사용하여 시각화하였다. 연구 결과 22개 주제 분야가 추출되었는데, 이들 주제 분야는 3가지 군집으로 구분되었다. 주제 분야의 연관관계 유형을 분석한 결과, 연관관계의 복잡성에 따라 '전문형', '일반형', '확대형'으로 구분되었다. 전문형에는 문헌정보학, 신문방송학 등이 포함되었고, 일반형에는 정치외교학, 무역학, 관광학 등이 포함되었고, 확대형에는 기타인문학, 사회과학일반, 관광학일반 등이 포함되었다. 이 연관관계는 빅데이터 연구자가 한 주제분야를 인용할 때 관계가 있는 다른 주제 분야를 인용하는 경향을 보여주는 것으로, 도서관에서 학술정보서비스를 위해 연관관계를 활용한 서비스를 고려해야 할 필요가 있다.
본 연구는 국내 기록관리학 분야의 학술논문을 대상으로 3가지 연구자 네트워크(공저 네트워크, 저자동시인용 네트워크, 저자서지결합 네트워크)를 구성하고, 각 네트워크에 나타난 중심성과 연구성과의 연관성뿐만 아니라 중심성들 간의 연관성을 분석하였다. 주요한 분석결과를 정리하면 다음과 같다. 첫째, 공저 네트워크에서 3가지 중심성이 높은 연구자들은 연구성과도 높게 나타났다. 둘째, 저자동시인용 네트워크와 저자서지결합 네트워크에서 매개 중심성은 연구성과와 연관성이 있는 것으로 나타났다. 셋째, 3가지 연구자 네트워크에서 각각의 중심성들 간에는 연관성이 높게 나타났다. 넷째, 3가지 연구자 네트워크의 모든 중심성들 간에는 높은 연관성을 나타내지 않았다.
데이터 학술지와 데이터 논문이 오픈과학 패러다임에서 데이터 공유와 재이용이라는 학술활동이 등장하여 지속적으로 성장하고 있다. 본 논문은 영향력있는 다학제적 분야의 데이터 학술지인 Scientific Data에 게제된 총 713건의 논문을 대상으로 저자, 인용, 주제분야 측면을 분석하였다. 그 결과 저자의 주된 주제 영역은 생명공학, 물리학 등으로 나타났으며, 공저자 수는 평균 12명이다. 공저 형태를 네트워크로 살펴보면, 특정 연구자 그룹이 패쇄적으로 공저활동을 수행하는 것으로 나타났다. 인용의 주제영역을 살펴보면, 데이터 논문 저자의 주제영역과 크게 다르지 않게 나타났으나, 방법론을 주로 다루는 학술지의 인용 비중이 높은 것은 데이터 논문의 특징으로 볼 수 있다. 데이터 논문 저자의 키워드를 사용하여 동시출현단어분석 네트워크로 살펴본 데이터 논문의 주제영역은 생물학이 중심이며, 구체적으로 해양생태, 암, 게놈, 데이터베이스, 기온 등의 세부 주제 영역을 확인할 수 있다. 이러한 결과는 다학제학문 분야를 다루는 데이터 학술지이지만, 데이터 학술지 출간에 관한 논의를 일찍부터 시작해온 생명공학 분야에 집중된 현상을 보여준다.
Niklas Luhmann은 다른 학문 분야에도 막강한 영향력을 끼치고 있는 사회학자이다. 따라서 Luhmann의 이론이 후속 연구자들에게 어떤 영향력을 끼쳤는지를 검토할 필요가 있다. 이 연구는 Niklas Luhmann의 이론을 연구하는 후속연구자들의 지식 네트워크를 분석하였고, 분석 방법은 서지결합과 동시인용을 사용하였다. 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 서지결합분석을 통해서는 남미·스페인어권, 서유럽·영미권, 동·북유럽 및 기타 어권으로 클러스터가 나뉘었다. 둘째, 서지결합 노드 단위 분석에서는 주로 Luhmann의 핵심 저작을 인용한 경우, Luhmann의 주변 저작들을 인용한 경우로 나뉘었다. 셋째, 동시인용분석을 통해서는 Luhmann의 저작 중 반복적으로 인용되는 핵심 저작군이 있는 것으로 나타났다. 넷째, 동시인용 네트워크의 노드 단위 분석에서는 12개의 핵심 저작이 도출되었고, 핵심 저작들은 주제에 따라 4개의 저작군으로 나타났다.
본 논문은 북한 과학자들이 발표한 학술 논문을 분석함으로써, 북한 과학기술의 주요 연구 영역을 밝혀내고, 과학기술 연구의 기반이 되는 지적 구조를 밝혀내는 데 목적이 있다. 정량 분석을 통해 주요 연구 주체가 누구인지, 어떤 분야를 주로 연구했는지, 비교적 장기간 지속되는 연구 영역과 중단된 연구 영역과 최근 새롭게 주목받고 있는 연구 영역에 대해 조사 분석하였다. 북한 과학기술의 주요 연구 영역, 지적 기반, 연구개발 주체 분석을 위해 Web of Science (SCIE)에 색인된 북한 과학자 논문을 수집하고, 과학계량분석 툴인 CiteSpace를 사용하였다. 저자 동시인용 분석 기법을 이용해 찾아낸 북한 과학기술의 주요 연구 영역은 material properties, vibration analysis, incline matrice, sodium cointercalation, external magnetic field 등으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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