초록

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 hC-지수와 gC-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.

Abstract

The h-index is a popular bibliometric indicator for evaluating individual researchers. However, it has been criticized for its inconsistency with reflecting increased number of citations and disregarding the number of co-authors in a paper. In order to overcome these problems, we examined the g-index and other Hirsch-type indices considering the number of co-authors. Test data collection was extracted from Korean Citation Index database published from 2004 to 2013. The results of this study are as follows: First, g-index is more reliable indicator than h-index with consistency. Second, number of co-authors must be considered to maintain the h-index as an complex indicator applying the quality and the quantity of research performance. Finally, hc-index and gc-index, with fractionalised counting of the papers, can fairly measure the research performance of humanities researchers, and successfully prevent specific disciplines or institutions occupying majority of top rankings.

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국내 문헌정보학 분야에서 10년간 발표된 논문의 저자와 인용빈도를 대상으로 공저 네트워크에서의 중심성과 연구성과 지수 사이의 관계를 분석하였다. 특히 공저를 고려하지 않고 연구성과 지수를 산출하는 경우와 공저를 고려하여 연구성과 지수를 산출하는 경우로 나누어서 분석하였다. 또한 저자 집단을 논문 수에 따라 다르게 설정하여 지수 사이의 상관관계를 분석한 결과, 연구자의 인용지수와 연구자 중심성 사이의 상관관계에 대한 선행 연구의 일관성없는 결과를 설명해낼 수 있었다. 전체적으로 공저 활동의 정도는 연구성과와 상관관계가 유의하지 않았으며 일부에서는 오히려 부정적인 상관관계를 가진 것으로 나타났다. 중심성과 연구성과 사이의 관계는 통계적으로 유의한 긍정적인 상관관계가 나타났으나 상위 저자 30명만을 대상으로 분석한 결과에서는 상관관계가 유의하지 않았다.

Abstract

We analyzed the relationships between the co-authorship network centralities and the research performance indicators with the authors and the number of citations of the papers published for 10 years in Korean library and information science journals. In particular, the research performance indicators were calculated with normal counting and with fractional counting also. As a result of correlation analysis between the variables by setting the different ranges of the author groups to be analyzed according to the number of articles, it was possible to explain the inconsistent results of the previous studies on the correlations between the researchers' citation indicators and their co-authorship network centralities. Overall, the degree of co-authorship activities measured by collaboration coefficient showed no or negatively correlated with research performance. There were statistically significant positive correlations between the centralities and the research performance indicators, but the correlation was not significant in the analysis of the top 30 authors by number of articles.

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Abstract

The domain of digital libraries is one of interdisciplinary fields since it contains various aspects of digital libraries. The main findings of digital library interdisciplinarity have been discussed in terms of contents, management and infrastructural technologies within the field of library and information science. The purpose of this study is to identify and widen the interdisciplinary structure of digital library domain by analyzing the collaborations from different disciplines. With 1,394 research articles of digital libraries from 1997 to 2010, the analysis of collaborations of authors from various disciplines was conducted. The results identified that three subject areas of authors such as Information science and library science, Computer science and Engineering were found as the centers to collaborate with various disciplines. In addition, sub-domains of digital library were recognized in terms of core digital library area, natural science area, medical related area and biology and medical area. The findings of this study depict the domain of digital libraries as a variety of subject areas since digital library domain is characterized with both research and practices.

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기록관리학은 전통적인 기록학과 문서관리, 디지털 데이터의 처리에 이르기까지 복합학적인 학문으로 재정립하였다. 본 연구에서는 국내 기록관리학 대표 학술지인 「한국기록관리학회지」와 「기록학연구」에 2000년부터 2015년까지 게재된 681편의 논문을 조사하여 기록관리 분야의 학제성과 주제 변화 추이에 대해 분석하였다. 이를 위해 두 학술지에 발표된 모든 논문으로부터 저자의 소속기관, 직업, 학문분야, 공저자, 그리고 주제 분야를 추출하였다. 분석방법으로 빈도분석과 네트워크 분석을 사용하였다. 분석 내용은 다음과 같다. 첫째, 두 학회지는 연구자 배경(소속 기관, 직업, 학문문야)에서 분명한 차이를 보인다. 둘째, 공동연구는 점차 증가하는 추세이며, 대학이 중심이 되어 연구가 이루어졌다. 셋째, 각 학회지별 주제 변화 추이를 살펴보았다. 마지막으로 각 기관별로 중심이 되는 주제 영역에 차이를 확인할 수 있었다.

Abstract

In recent years, Korea’s archives management is reestablished as an academic subject. This study presents the interdisciplinarity and the research trend of Archives management in Korea. For the study, 681 articles from Journal of Records Management & Archives Society of Korea and The Korean Journal of Archival Studies published between 2000 and 2015 is analyzed. In this articles, author’s background (agency, job, discipline) and subject is extracted. Cross- tabulation analysis and network analysis are used as major methods. The summary of the study is as follows: First, there are distinct difference between two journals about researcher’s backgrounds. Second, joint-research is gradually increasing and the majority of co-authors are belong to the university. Third, two journals show different research trend. Finally, each institution have different interest about specific subjects.

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동일한 인명을 갖는 서로 다른 실세계 사람들이 존재하는 현실은 인터넷 세계에서 인명으로 표현된 개체의 신원을 식별해야 하는 문제를 발생시킨다. 상기의 문제가 학술정보 내의 저자명 개체로 제한된 경우를 저자식별이라 부른다. 저자식별은 식별 대상이 되는 저자명 개체 사이의 유사도 즉 저자유사도를 계산하는 단계와 이후 저자명 개체들을 군집화하는 단계로 이루어진다. 저자유사도는 공저자, 논문제목, 게재지정보 등의 저자식별자질들의 자질유사도로부터 계산되는데, 이를 위해 기존에 교사방법과 비교사방법들이 사용되었다. 저자식별된 학습샘플을 사용하는 교사방법은 비교사방법에 비해 다양한 저자식별자질들을 결합하는 최적의 저자유사도함수를 자동학습할 수 있다는 장점이 있다. 그러나, 기존 교사방법 연구에서는 SVM, MEM 등의 일부 기계학습기법만이 시도되었다. 이 논문은 다양한 기계학습기법들이 저자식별에 미치는 성능, 오류, 효율성을 비교하고, 공저자와 논문제목 자질에 대해 자질값 추출 및 자질 유사도 계산을 위한 여러 기법들의 비교분석을 제공한다.

Abstract

In bibliographic data, the use of personal names to indicate authors makes it difficult to specify a particular author since there are numerous authors whose personal names are the same. Resolving same-name author instances into different individuals is called author resolution, which consists of two steps: calculating author similarities and then clustering same-name author instances into different person groups. Author similarities are computed from similarities of author-related bibliographic features such as coauthors, titles of papers, publication information, using supervised or unsupervised methods. Supervised approaches employ machine learning techniques to automatically learn the author similarity function from author-resolved training samples. So far, however, a few machine learning methods have been investigated for author resolution. This paper provides a comparative evaluation of a variety of recent high-performing machine learning techniques on author disambiguation, and compares several methods of processing author disambiguation features such as coauthors and titles of papers.

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Abstract

As co-authorship has been prevalent within science communities, counting the credit of co-authors appropriately is an important consideration, particularly in the context of identifying the knowledge structure of fields with author-based analysis. The purpose of this study is to compare the characteristics of co-author credit counting methods by utilizing correlations, multidimensional scaling, and pathfinder networks. To achieve this purpose, this study analyzed a dataset of 2,014 journal articles and 3,892 cited authors from the Journal of the Architectural Institute of Korea: Planning & Design from 2003 to 2008 in the field of Architecture in Korea. In this study, six different methods of crediting co-authors are selected for comparative analyses. These methods are first-author counting (m1), straight full counting (m2), and fractional counting (m3), proportional counting with a total score of 1 (m4), proportional counting with a total score between 1 and 2 (m5), and first-author-weighted fractional counting (m6). As shown in the data analysis, m1 and m2 are found as extreme opposites, since m1 counts only first authors and m2 assigns all co-authors equally with a credit score of 1. With correlation and multidimensional scaling analyses, among five counting methods (from m2 to m6), a group of counting methods including m3, m4, and m5 are found to be relatively similar. When the knowledge structure is visualized with pathfinder network, the knowledge structure networks from different counting methods are differently presented due to the connections of individual links. In addition, the internal validity shows that first-author-weighted fractional counting (m6) might be considered a better method to author clustering. Findings demonstrate that different co-author counting methods influence the network results of knowledge structure and a better counting method is revealed for author clustering.

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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.

Abstract

Data journals and data papers have grown and considered an important scholarly practice in the paradigm of open science in the context of data sharing and data reuse. This study investigates a total of 713 data papers published in Scientific Data in terms of author, citation, and subject areas. The findings of the study show that the subject areas of core authors are found as the areas of Biotechnology and Physics. An average number of co-authors is 12 and the patterns of co-authorship are recognized as several closed sub-networks. In terms of citation status, the subject areas of cited publications are highly similar to the areas of data paper authors. However, the citation analysis indicates that there are considerable citations on the journals specialized on methodology. The network with authors’ keywords identifies more detailed areas such as marine ecology, cancer, genome, database, and temperature. This result indicates that biology oriented-subjects are primary areas in the journal although Scientific Data is categorized in multidisciplinary science in Web of Science database.

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본 논문은 고에너지 물리학(HEP) 분야 국내 연구자들의 학술 커뮤니케이션의 특성을 파악하고자 성공적인 오픈액세스 모델로 평가되는 SCOAP3 학술지를 분석하였다. HEP 분야 국내 연구자들의 협업과 연구 활동 내용을 파악하기 위한 연구방법으로 통계를 활용한 양적 분석과 저자 소속기관과 학술지에 대한 네트워크 분석을 수행하였다. 연구 결과, 국내 연구자가 참여한 10종의 SCOAP3 학술지 가운데 국내 저자 참여 논문 비율은 전체 논문 가운데 8.0%였다. 논문 한 편당 공저자 수가 천 명이 넘는 논문 비율이 전체 논문의 28.7%나 되었다. 이 분석 결과들은 HEP 글로벌 네트워크에서 국내 연구자들이 적극적으로 협업하고 있다는 것을 증명하였다. 소속기관을 중심으로 협력 관계를 파악하고자 네트워크 분석을 실시한 결과, 협력 네트워크를 3개의 클러스터로 구분할 수 있었다. 즉 S대학 중심의 클러스터, CERN과 협력 인프라를 제공하는 K연구기관 중심의 클러스터, 그리고 I연구원 중심의 클러스터로 나누어졌다. 연구기관과 학술지의 네트워크 분석을 통하여 학술지 중 JHEP, PRD, PLB가 참여도가 높은 학술지였으며 대학들과 연구원들도 협력하여 오픈 액세스 논문 저작에 참여하고 있음을 알 수 있었다. 본 연구 결과는 SCOAP3 컨소시엄에 참여하는 도서관들이 HEP 분야 연구자를 이해하고 이들을 위한 최적의 연구 정보환경을 구축하기 위한 기초자료로 활용될 수 있다.

Abstract

This paper analyzed SCOAP3 journals, which have been evaluated as successful open access models, to understand the characteristics of scholarly communication among domestic researchers in the field of high energy physics (HEP). As research methods, a quantitative analysis using statistics and a network analysis of authors’ affiliated institutions and academic journals were conducted to understand collaboration and research activities of domestic researchers in the HEP field. The results of the study revealed that, among the 10 SCOAP3 journals in which Korean researchers participated, the proportion of articles in which Korean authors participated was 8.0% of the total. The proportion of papers with more than 1,000 co-authors per paper was 28.7% of the total. The results of this analysis proved that Korean researchers were actively collaborating in the HEP global network. From the results of the network analysis to understand the cooperative relationship centered on the affiliated organization, the cooperative network could be divided into three clusters: a cluster centered on S universities, a cluster centered on K research institutes that provided researchers a cooperative infrastructure with CERN, and a cluster centered on I research institute. Through the network analysis for research institutes and journals, it was found that JHEP, PRD, and PLB among academic journals were highly participating journals, and universities and researchers were also participating in the writing of open access papers. The results of this study can be used as a basic resource for understanding researchers and building a research information environment in libraries.