• 정보관리학회지
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• 제29권4호
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• pp.295-312
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• 2012

이 연구에서는 White가 제안한 자아 중심 인용 분석을 응용하여 연구 주제에 대한 다층적인 분석을 가능하게 해주는 자아 중심 주제 인용 분석 기법을 제안하였다. 시험적으로 폭소노미에 대한 연구문헌을 Web of Science 데이터베이스로부터 검색한 후 이에 대한 주제 인용 분석을 수행해보았다. 폭소노미 주제에 대한 자아 중심 인용 분석은 자아 문헌 집단 분석, 주제 인용 정체성 분석, 주제 인용 이미지 분석의 세 단계로 나뉘어 수행되었다. 분석 결과 이 연구에서 제안된 자아 중심 주제 인용 분석을 통해서 폭소노미 연구의 내부 지적 구조와 외부 지적 구조를 함께 파악하는 것이 가능함이 확인되었다.

• 정보관리학회지
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• 제41권2호
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• pp.1-18
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• 2024

이 연구는 자아 인용분석 기법을 적용하여 국내 문헌정보학 4개 학회지의 자아 인용정체성을 분석·비교하여 제시하였다. 자아 인용정체성이란 특정 연구자가 빈번하게 인용하고 있는 저자집합을 파악함으로써 그 학문적 정체성을 분석한 것을 의미한다. 이 연구에서는 분석단위를 국내 문헌정보학 주요 학회지로 정하고 참고문헌들(references)을 분석하여 저널 자아 인용정체성을 비교하여 제시하였다. 이를 위해 2012년부터 2022년 9월까지 발행된 국내 문헌정보학 분야의 4개 학회지 - 『한국문헌정보학회지』, 『한국비블리아학회지』, 『한국도서관·정보학회지』, 『정보관리학회지』의 발행논문 서지정보와 수록된 참고문헌 정보를 자동수집하였다. 분석결과, 저널당 피인용횟수(CCR), 자기인용비율(SCR), 저널동시인용 분석 등을 통해 4개 학회지 모두 대체적으로 내부정보에 대한 충성도가 높은 것으로 나타났고, 정보관리학회지가 4개 학회지 중에서 가장 다양한 인용저널을 포함하는 것으로 분석되었다. 그리고 4개 학회지는 모두 자아를 제외한 3개 학회지와 JASIST가 저널 인용정체성에 포함되는 것으로 나타났다. 마지막으로 한국도서관·정보학회지가 가장 고유한 인용 네트워크 구조를 가지는 것으로 나타났다.

• 정보관리학회지
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• 제34권4호
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• pp.7-32
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• 2017

최근 들어 다양한 분야에서 딥러닝이 혁신적인 기계학습 기법으로 급속하게 확산되고 있다. 이 연구에서는 딥러닝 연구동향을 분석하기 위해서 자아 중심 주제 인용분석 기법을 변형하여 응용해보았다. 이를 위해 Web of Science에서 'deep learning'으로 탐색하여 검색된 문헌 중 소수의 씨앗 문헌으로부터 인용 관계를 통해 분석 대상 문헌을 확보하는 방법을 시도하였다. 씨앗 문헌을 인용하는 최근 논문들을 딥러닝 분야의 현행 연구를 반영하는 자아 문헌집합으로 설정하였다. 자아 문헌으로부터 빈번히 인용된 선행 연구들은 딥러닝 분야의 연구 주제를 나타내는 인용 정체성 문헌집합으로 설정하였다. 자아 문헌집합에 대해서는 공저 네트워크 분석을 비롯한 정량적 분석을 실시하여 주요 국가와 연구 기관을 파악하였다. 인용 정체성 문헌들에 대해서는 동시인용 분석을 실시하고, 도출된 문헌 군집을 인용하는 주요 키워드인 인용 이미지 키워드를 파악하여 주요 문헌과 주요 연구 주제를 밝혀내었다. 마지막으로 특정 주제에 대한 인용 영향력이 성장하는 추세를 반영하는 인용 성장지수 CGI를 제안하고 측정하여 딥러닝 분야의 선도 연구 주제가 변화하는 동향을 밝혔다.