h-지수는 개인의 연구성과를 측정하는 지표로 지수의 강건성과 계산의 용이성 등이 인정되면서 이를 보완하는 다양한 변형지수들이 연구되었으며, 이 지수들을 이용하여 연구자 개인의 영향력 평가는 물론, 저널, 학과, 대학, 연구소 등 기관단위 평가를 하려는 시도가 이루어지고 있다. h-지수를 이용한 기관단위의 평가 방법으로는 기관 h-지수, 평균 h-지수, 메타 h-지수 등 세 가지가 있으며, 본 연구에서는 국내 10개 경영대학을 대상으로 h-지수 및 변형지수들의 특징 및 상관관계를 살펴 본 후, 위의 세 가지 방법을 모두 적용하여 각 방법론을 비교 분석하였다.
인용을 통한 연구성과 지표인 h-지수는 2005년에 제안된 이후 공식의 간단명료함, 용이한 산출 방법, 지수의 강건성 등이 인정되면서 계량정보학 분야를 비롯한 학술 공동체의 활발한 후속 논의가 이례적으로 신속하게 이어지고 있다. 후속 연구는 주로 h-지수의 타당성 검토, h-지수를 이용한 특정 분야의 개인성과 측정 시도, h-지수의 타 영역에의 응용, h-지수의 보완 등을 주제로 전개되고 있다. 이 연구에서는 우선 h-지수와 이를 보완한 g-지수를 비롯한 변형 지수에 대해서 현재까지 전개되고 있는 논의를 살펴보았다. 그리고 인용빈도가 높지 않은 경우를 고려하여 개선한 지수를 제안하고 실험적인 측정을 시도하였다.
Hirsch가 제안한 h-지수는 인용을 통해서 개인의 연구 성과를 측정하려는 시도이다. h-지수는 용이한 산출 방법과 함께 지수의 강건성 등이 인정되면서 발표 이후 다양한 분야에서 이를 적용하거나 보완하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이 연구에서는 우선 h-지수와 이를 보완한 g-지수를 비롯한 변형 지수에 대해서 현재까지 전개되고 있는 논의를 살펴보았다. 그리고 h-지수와 g-지수의 단점을 보완할 수 있는 개량 지수를 몇가지 제안하고 가상 자료와 실제 자료에 대해서 측정해보았다. 측정 결과 제안한 지수들이 h-지수와 g-지수를 대체할 가능성이 있음을 확인하였다.
이 연구는 최근 발표된 단일 문헌에 대한 인용 영향력을 측정하는 여러 인용 지수에 대해서 각 지수의 특성과 지수 간 관계를 살펴보는 것을 목적으로 한다. 분석 대상 인용 지수로는 페이지랭크, SCEAS Rank, CCI, f-값, 단일 논문 h-지수의 다섯 가지와 h-지수를 변형한 세 가지 지수를 더하여 8가지를 포함하였다. 우선 단일 문헌에 대한 인용 영향력을 측정하는 다섯 가지 인용지수에 대해서 살펴보고 단일문헌 h-지수를 변형한 단일문헌 $h_S$-지수, h1-지수, $h_S$1-지수의 세 가지를 추가로 제안하였다. 각 인용 지수의 특성을 파악하기 위해서 국내 인용 데이터베이스인 KSCI 데이터베이스를 대상으로 실제 네트워크 인용 지수를 측정해보았다. 상관관계 분석과 군집분석을 수행하여 8가지 인용 지수 사이의 관계를 분석한 결과, 유사한 측정 행태를 보이는 인용 지수 군을 파악할 수 있었다. 또한 인용빈도 요인과 각 인용 지수 간의 상관관계 분석을 통해서 각 지수의 특성을 설명하였다. 마지막으로 인용 지수의 적용을 위한 고려사항과 후속 연구 방향을 제안하였다.
본 연구에서는 '학술지의 피인용횟수 순위'를 적용한 tapered h-지수의 변형지표 Kor-$h_T$를 고안하여 제안하였다. Kor-$h_T$의 의미를 평가하기 위하여 Kor-$h_T$ 지수 값의 중복률 및 지수 값과 평가요소 사이의 연관성 변화를 다른 학술지 평가지표인 h-지수, tapered h-지수 및 IF와 비교 분석하였다. 지수 값의 중복률 분석은 지표의 변별력을 살펴보기 위한 것이며, 지수 값과 평가요소와의 상관관계 분석은 지표의 평가요소인 피인용횟수 및 논문 수가 지수 값에 각각 어떻게 반영되는지를 알아보기 위한 것이다. 분석을 위해 2008년부터 2010년까지의 한국학술지인용색인(KCI) 3개년 데이터를 사용하였다. 분석 결과 본 연구에서 제안한 Kor-$h_T$가 비교 대상 지표에 비해 지수 값의 중복률이 가장 낮아 높은 변별력을 보였으며, 지수 값과 평가요소와의 상관관계에 있어서도 피인용횟수와 논문 수 모두에서 상관관계가 가장 높은 것으로 나타났다.
연구자 성과 평가를 위해 널리 사용되는 h-지수는 일관성 부족 문제와 공저자 수를 고려하지 않는다는 문제를 가지고 있다. 이를 극복하기 위해 h-지수와 g-지수, 그리고 공저 보정 방안을 검토하고 2004년부터 2013년 사이의 실제 KCI 데이터를 대상으로 분석해본 결과는 다음과 같다. 첫째, 일관성 결여 문제를 해소하기 위해서는 g-지수를 사용하는 것이 더 바람직하다고 판단된다. 둘째, 연구 성과의 양적인 측면과 질적인 측면을 한꺼번에 반영하는 복합 지수라는 h-지수와 g-지수의 고유한 특성을 유지하기 위해서는 반드시 공저를 보정하여 지수를 측정해야 한다. 셋째, 공저자 수로 나눈 인용빈도를 사용하는 $h_C$-지수와 $g_C$-지수를 적용하면 단독 저술 비중이 높은 인문학 분야 연구자도 공정하게 평가할 수 있고, 특정 분야나 특정 기관에 속한 연구자가 상위 순위를 과점하는 현상을 방지할 수 있다.
이 연구에서는 기존의 h-지수와 g-지수에 대해 달리 해석해보고 새로운 Hirsch 유형 복합 지표인 전치 g-지수를 제안하고자 한다. 새로운 해석에 따라서 h-지수 및 g-지수 산출 그래프의 가로축이 인용빈도 기준값에 해당하고 세로축이 논문 수가 되도록 축을 전치하고, 이로부터 새로운 전치 g-지수를 제안하였다. 한국학술지인용색인 KCI의 문헌정보학 분야 연구자들을 대상으로 적용해본 결과, 제안된 새 지수는 h-지수 및 g-지수에 비해서 변별력이 높으며 연구의 질보다 연구의 양 차이에 더 민감한 것으로 나타났다. 연구를 지속하는 꾸준한 연구자를 그렇지 못한 연구자와 변별해주는 차별화된 특성을 가지고 있으므로 전치 g-지수는 다면적인 연구 성과 평가에 도움이 될 것으로 기대된다.
본 연구는 국내 주요 10개 경제연구기관의 보고서를 대상으로 인터넷 뉴스에서의 인용 행태를 분석하고 각 기관의 영향력을 h-지수와 다양한 변형 지수(g-지수, $h_s$-지수, $g_s$-지수)로 제시하였다. 이를 위해 네이버 뉴스에서 기사를 검색하여 총 878건에 대한 기사의 내용 분석을 실시하였다. 먼저, 보고서 인용 기사 수, 뉴스매체, 주제 섹션, 신속성, 정확성, 중심성, 기사 길이 등을 중심으로 인용행태를 분석하였다. 다음으로 인용 건수로 영향력을 산출하여 기관 순위를 비교하였다. 분석 결과 인용 지수 순위가 상위권에 속한 기관들은 지수 간의 순위 차이가 거의 없었고, 전문가가 제시한 순위와도 유사한 반면, 중 하위권의 기관들은 상대적으로 지수에 따라 차이가 나고, 전문가 순위와 다른 양상을 보였다.
최근까지 학술지의 영향력을 측정하기 위하여 Thomson Reuters(ISI)의 영향력지수(JIF: Journal Impact Factor)가 널리 사용되어왔다. 그러나, 이러한 JIF는 학술지 단위가 아니라 수록 논문의 평균 영향력을 측정하는 지표라는 근본적인 한계를 가지고 있으며, 이외에도 다양한 측면에서 많은 문제점들이 지적되었다. 특히 국내 인용색인은 국제적인 인용색인 데이터베이스에 비해서 인용 데이터의 규모가 상당히 제한적이므로, 이를 고려하여 국내 학술지 인용 환경에 적합한 지수의 적용이 필요하다. 따라서 이 연구는 최근 급속히 확산되고 있는 Hirsch 유형 지수(h-type indices)를 적용하여 국내 학술지의 영향력을 보다 더 상세하게 측정할 수 있는 실제적인 방안을 모색하였다. 결과적으로, h-지수의 변형지수($h_s$-지수, $f_s$-지수)를 사용하거나 호 단위 합산(호 기반 h-지수, 호 기반 f-지수) 방법을 통하여, 기존 Hirsch 유형 지수들의 변별력을 향상시킬 수 있음은 물론 국내 학술지의 영향력을 더욱 정밀하게 측정할 수 있는 것으로 나타났다.
연구자 개인의 연구 성과를 측정하기 위한 연구는 2005년 Hirsch가 h-지수(index)를 제안하면서 이와 관련된 후속 논의가 매우 활발하게 진행되고 있다. h-지수를 변형시킨 g-지수도 각광을 받고 있다. 하지만 이들 지수의 경우 연구에 기여한 비율에 상관없이 해당 논문의 인용빈도만을 고려하여 지수가 정해진다는데 그 한계가 있다. 본 연구에서는 이 두 가지 지수의 단점을 보완하기 위해 각 지수에 저자의 기여도를 접목시킨 K-지수를 제안하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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