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.
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.
Tahira, Muzammil;Alias, Rose Alinda;Bakri, Arayti;Shabri, Ani
Journal of Information Science Theory and Practice
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제2권4호
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pp.20-30
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2014
This study examines the foremost concerns related to most noted research performance index. The most popular and widely acceptable h-index underestimates the highly visible scientist, the middle order group, due to citation distribution issues. The study addresses this issue and uses 'Corrected Quality Ratio' (CQ) to check the implicit underpinnings as evident in h-index. CQ helps to incorporate the aspects of a good research performance indicator. This simple revision performs more intimately and logically to gauge the broader research impact for all groups and highly visible scientists with less statistical error.
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.
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.
한 논문에 대하여 참고문헌의 인용빈도로 원 논문을 평가하는 outgrow index와, 인용논문의 인용빈도로 원 논문을 평가하는 single paper h-index를 비교해보았다. KCI 문헌정보학 분야 논문을 대상으로 시험 적용해본 결과 outgrow index의 값과 single paper h-index의 값이 비례하지 않음을 알 수 있었다. 한 논문을 outgrow index와 single paper h-index로 분석하여 다면적인 논문 평가 도구로 활용될 가능성을 검토해본다.
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.
The purpose of this study is to suggest an appropriate index for evaluating preferences of Web contents by examining the h-index and its variants. It focuses on how successfully each index represents relative user preference towards topical subjects. Based on data obtained from a popular IT blog (engadget.com), subject values of the h-index and its variants were calculated using 53 subject categories, article counts and the 'Likes' counts aggregated in each category. These values were compared through critical analysis of the indices and Spearman rank correlation analysis. A PFNet (Pathfinder Network) of subjects weighted by $h_T$ values was drawn and cluster analysis was conducted. Based on the four criteria suggested for the evaluation of Web contents, we concluded that the $h_T$-index is a relatively appropriate tool for the Web contents preference evaluation. The $h_T$-index was applied to visually represent the relative weight (topic preference by user 'Likes' count) for each subject category of the real online contents after suggesting the relative appropriateness of the $h_T$-index. Applying scientometric indicators to Web information could provide new insights into, and potential methods for, Web contents evaluation. In addition, information on the focus of users' attention would help online informants to plan more effective content strategies. The study tries to expand the application area of the h-type indices to non-academic online environments. The research procedure enables examination of the appropriateness of the index and highlights considerations for applying the indicators to Web contents.
Analyzing the relationships among the parameters for quantifying the quality of research published in journals is a challenging task. In this paper, we analyze the relationships between the impact factor, h-index, and g-index of a journal. To keep our analysis simple and easy to understand, we consider a generalized version of the impact factor where there is no time window. In the absence of the time window, the impact factor converges to the number of citations received per paper. This is not only justified for the impact factor, it also simplifies the analysis of the h-index and g-index as well because addition of a time window in the form of years complicates the computation of indices too. We derive the expressions for the relationships among impact factor, h index, and g-index and validate them using a given set of publication-citation data.
본 논문의 공간색인을 사용하여 RFID 태그를 관리하는 태그색인 기법을 제안한다. 재고 관리 등에 사용되는 태그는 리더에 의해 위치가 결정된다. 즉, 태그가 부착된 제품이 리더에 인식됨으로써 제품의 위치가 생성되어 추적이 가능하다. 본 논문은 RFID 태그가 부착된 제품을 관리하는 혼합태그색인(hTag-tree: Hybrid Tag index)을 제안한다. hTag-tree는 태그의 특성을 반영하여 빠른 검색이 가능하도록 제안하는 새로운 색인이며 리더의 공간좌표를 이용하여 태그를 관리하는 태그 인덱스이다. 본 제안 색인은 동적환경에서 태그의 삽입, 삭제, 갱신에서 빠른 노드접근이 가능하며, 기존 기법에 비해 태그 검색시 노드접근 횟수를 최소화한다. 또한 기존 태그색인에서 MBR의 확장으로 인하여 조상 노드를 접근함으로써 탐색성능이 저하되는 것을 방지하였다. 제안한 색인의 실험은 태그 인덱스인 Fixed Interval R-tree와 기존의 공간색인인 R-tree를 비교 하였으며 결과적으로 데이터 탐색을 위한 노드접근횟수와 검색 시간에 있어서 hTag-tree가 더 향상된 시간을 나타낸다. 이는 제안 색인을 이용하면 다량의 RFID 태그를 보다 효율적으로 관리할 수 있다는 사실을 보여주고 있는 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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