Journal of Information Science Theory and Practice
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제6권1호
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pp.65-82
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2018
Purpose - This research aims to examine collaboration from a disciplinary perspective in Korea. There are needs to explore to what extent researchers collaborate by discipline and across discipline along with the impact of collaboration. Design/methodology/approach - In order to investigate collaboration with respect to entire discipline areas and author-declared discipline information we analyzed a national researcher information database (Korean Researcher Information) with a citation index database (Korean Citation Index) covering the entire range of discipline. This study analyzed the data sets for 10 years (2004-2013) including a total of 8 categories and 119 sub-categories of disciplines, 109,551 researchers, 650,263 articles, and 1,170,039 citations in Korea. Findings - The results demonstrate that there are different intensities of collaboration from heavy to minimal across disciplines. In examining collaboration in terms of author and discipline levels, the results show that collaboration in author level rises, then inter-disciplinary collaboration increases accordingly, in most of the 119 discipline sub-categories. A number of disciplines, however, tended to collaborate more intensely within their own rather than with other disciplines. Moreover, the impact of collaboration tended to change over time depending on the types of collaboration. Specifically, inter-disciplinary collaboration was likely to have more immediate impact as pioneer research, especially among more than three disciplines, whereas the impact of intra-disciplinary collaboration is higher as time passes. Originality/value - In this research, a disciplinary investigation on collaboration is conducted for the entire range of disciplines in Korea. Through analyzing distinctive author-declared discipline information from the KRI, this research examines the intensities of collaboration across disciplines, collaboration in author level, and the impact of collaboration.
Hyun, Mi Hwan;Lee, Hye Jin;Lim, Seok Jong;Lee, KangSan DaJeong
Journal of Information Science Theory and Practice
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제10권spc호
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pp.12-24
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2022
This study attempted to investigate changes in collaboration structure for each stage of national Research and Development (R&D) in the artificial intelligence (AI) field through analysis of a co-author network for papers written under national R&D projects. For this, author information was extracted from national R&D outcomes in AI from 2014 to 2019. For such R&D outcomes, NTIS (National Science & Technology Information Service) information from the KISTI (Korea Institute of Science and Technology Information) was utilized. In research collaboration in AI, power function structure, in which research efforts are led by some influential researchers, is found. In other words, less than 30 percent is linked to the largest cluster, and a segmented network pattern in which small groups are primarily developed is observed. This means a large research group with high connectivity and a small group are connected with each other, and a sporadic link is found. However, the largest cluster grew larger and denser over time, which means that as research became more intensified, new researchers joined a mainstream network, expanding a scope of collaboration. Such research intensification has expanded the scale of a collaborative researcher group and increased the number of large studies. Instead of maintaining conventional collaborative relationships, in addition, the number of new researchers has risen, forming new relationships over time.
기존의 연구자 유형 구분 모델은 대부분 연구성과 지표를 활용해왔다. 이 연구에서는 인용 영향력이 공동연구와 관련이 있다는 점을 감안하여 인용 데이터를 활용하지 않고 공동연구 지표만으로 연구자 유형을 분석하는 새로운 방법을 모색해보았다. 공동연구 패턴과 공동연구 범위를 기준으로 연구자를 Sparse & Wide (SW) 유형, Dense & Wide (DW) 유형, Dense & Narrow (DN) 유형, Sparse & Narrow (SN) 유형의 4가지로 구분하는 모델을 제안하였다. 제안된 모델을 양자계측 분야에 적용해본 결과, 구분된 연구자 유형별로 인용지표와 공저 네트워크 지표에 차이가 있음이 통계적으로 검증되었다. 이 연구에서 제시한 공동연구 특성에 따른 연구자 유형 구분 모델은 인용정보를 필요로 하지 않으므로 연구관리 정책과 연구지원서비스 측면에서 폭넓게 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
최근 보건의료분야에서는 협동연구를 위한 연구팀을 구성하기 위해 협업네트워크를 구축하고 연구자 역할을 파악함으로서 분야별 전문가 집단을 도출하고 있는 추세다. 본 연구는 1개 전문암센터 연구자들을 대상으로 기관 내 연구자들의 역할을 분석하고 협동연구 형태를 확인하기 위해 공저자 네트워크 분석을 수행하였다. 분석 자료는 2000년부터 2010년까지 SCI(E)에 발표한 연구논문 1,194건의 논문 저자 2,437명을 대상으로 중심성 분석을 하였다. 공저자 네트워크는 논문 수만 반영된 단순 중심성 값과 논문 수, 학술지 영향력 지수, 저자 기여도가 반영된 가중치 중심성 값을 산출하여 연구자 역할에 유의한 차이가 있는지 분석하였다. 단순 중심성 값과 가중치 중심성 값에 의한 연구자별 순위는 통계학적으로 유의하게 차이가 있었다(t=11.66, p=0.00). 논문의 다양한 속성이 고려된 공저자 네트워크 분석 결과는 연구자의 역할에 대한 보다 객관적인 자료를 제공함으로서 협동연구 수행을 위한 분야별 전문가를 확인할 수 있는 자료로 활용이 가능할 것이다.
This study presents HCWS algorithm for researcher grouping on a weighted researcher network. The weights represent intensity of connections among researchers based on the number of co-authors and the number of co-authored research papers. To confirm the validity of the proposed technique, this study conducted an experimentation on about 80 research papers. As a consequence, it is proved that HCWS algorithm is able to bring about more realistic clustering compared with HCS algorithm which presents semantic relations among researchers in simple connections. In addition, it is found that HCWS algorithm can address the problems of existing HCS algorithm; researchers are disconnected since their connections are classified as weak even though they are strong, and vise versa. The technique described in this research paper can be applied to efficiently establish social networks of researchers considering relations such as collaboration histories among researchers or to create communities of researchers.
이명박 정부는 새로운 과학기술기본계획에서 지식기반경제 시대에 창의적 기초원천연구의 산실인 대학을 세계적 연구개발거점으로 육성하고, 학연 협력을 강화하는 것을 주요 내용으로 포함시키고 있다. 또한 출연(연)의 중장기 연구사업에 대학을 참여시켜 기초원천연구를 강화하고, 대학 출연(연) 공동연구 활성화를 꾀하고 대학과 출연(연) 간 인력 교류 활성화를 위한 법령을 정비하고 있다. 항공우주분야도 타 기술분야와 마찬가지로 대학의 혁신주체로서의 역할이 강조되고 있으며, 따라서 학-연 협력의 필요성이 증대하고 있다. 학연협력의 유형은 공동연구, 석박사인턴십, 교수-연구원 교류, 공동연구센터, 공동대학원 과정 등으로 나누어 볼 수 있으며, 미국, 브라질, 독일, 프랑스, 일본, 한국 등의 사례를 살펴보았다. 학연협력이 성공하기 위해서는 연구주제의 높은 상호의존도, 연구역량에 대한 상호신뢰, 풍부하고 유연한 자원능력이 요구되고 있다.
본 연구는 협력능력에 대한 사전훈련과 협력 스크립트의 상호작용이 협력능력과 공유정신모형 형성에 미치는 영향을 알아보았다. K대 '교육방법 및 교육공학'을 수강하는 96명에게 사전훈련과 서로 다른 협력스크립트를 제공하고, 각 집단 별로 협력학습과정에서 이루어지는 메시지와 협력학습 후 개념도를 분석하였다. 연구 결과, 첫째 사전훈련과 협력 스크립트의 상호작용에 따른 협력 능력에는 유의미한 차이가 없었으나, 협력 스크립트 유형은 협력능력에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 협력에 대한 사전 훈련과 협력 스크립트의 상호작용에 따른 공유정신모형 형성에는 유의미한 차이가 없었으나, 협력 스크립트 유형은 공유정신모형에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이 연구는 CSCL 환경에서 효과적인 협력학습활동을 위한 전략 제시라는 점에서 의의가 있다.
International journal of advanced smart convergence
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제11권4호
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pp.247-252
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2022
The purpose of the domestic physician scientist support program is to promote the development of various biotechnology. Therefore, it can be said that examining whether the purpose of support is being faithfully implemented has an important meaning for the future domestic biotechnology development ecosystem. Therefore, this study limited the subject of analysis to 79 MD-PhD experts who participated or participated in doctor scientist programs at major universities in Korea. Among them, a total of 25 researchers, one researcher from each classroom in parasitology, microbiology, pharmacology, biochemistry, physiology, and anatomy, which had the highest paper citations in the last five years (2016-2021), were selected to examine the relationship between joint research. It was selected as the subject of review. As a result, 25 selected pseudo-scientists(MD-PhD) identified domestic and foreign researchers who participated as co-researchers when publishing in overseas academic journals for the last 5 years(2016-2021), and identified the affiliation and name of the top 5 among them, as well as the pseudo-scientist(MD-PhD), it was possible to identify the relationship of a total of 123 co-researchers(excluding 2 missing values) of the top 5 co-researchers with a high degree of cooperation with respect to the researcher(25 in total), and the collaboration of pseudo-scientists. Relationships, major researchers, and research institutes were examined. Nodexl Basic 2018 ver. (Microsof) was used for the analysis, and the relationship between researchers could be visualized by applying network analysis techniques.
Purpose Recently, social interest in the convergence research is at its peak. However, contrary to the keen interest in convergence research, an infrastructure that makes it easier to recruit researchers from other fields is not yet well established, which is why researchers are having considerable difficulty in carrying out real convergence research. In this study, we implemented a researcher recommendation system that helps researchers who want to collaborate easily recruit researchers from other fields, and we expect it to serve as a springboard for growth in the convergence research field. Design/methodology/approach In this study, we implemented a system that recommends proper researchers when users enter keyword in the field of research that they want to collaborate using word embedding techniques, word2vec. In addition, we also implemented function of keyword suggestions by using keywords drawn from LDA Topicmodeling Algorithm. Finally, the UI of the researcher recommendation system was completed by utilizing the collaborative messenger Slack to facilitate immediate exchange of information with the recommended researchers and to accommodate various applications for collaboration. Findings In this study, we validated the completed researcher recommendation system by ensuring that the list of researchers recommended by entering a specific keyword is accurate and that words learned as a similar word with a particular researcher match the researcher's field of research. The results showed 85.89% accuracy in the former, and in the latter case, mostly, the words drawn as similar words were found to match the researcher's field of research, leading to excellent performance of the researcher recommendation system.
오늘날 대학, 기업, 공공연구기관 사이의 연구협력은 과학 기반 기술 혁신과 연관되어 주요 정책 현안이 되고 있다. 본 연구는 지난 10년(2002~2012) 동안 7개의 과학 기반 기술에서의 한국인 과학자와 연구자들이 참여하여 세계의 주요 과학 저널에 발행된 공동저술 논문을 조사하여 연구협력의 공간적 패턴을 탐구한다. 공동 저자의 소속 기관과 그 위치 정보를 제공하는 공동저술 논문을 연구협력의 지표로 이용하여 국내와 국제적 스케일에서 여러 형태의 협력 패턴과 추세를 기술하였다. 지난 10년 동안 공저 논문의 수와 참여 공저자의 수가 크게 증가하면서 과학적 연구협력이 공간적으로 분산하는 증거가 뚜렷이 확인되었다. 국내 연구협력의 분산 추세에도 불구하고 지식 흐름이 혁신 중심 지역에 편향되며, 지역 내에서 과학적 지식 생산이 국지화하는 증거도 발견되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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