- 권한신청
- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
Cited-by Linking 서비스는 CrossRef에서 제공하는 주요 서비스 중 하나로 해당 논문이 DOI를 통하여 얼마나 인용되었는지 누적하여 집계된 데이터이다. 이에 본 연구에서는 KISTI의 학술정보통합관리시스템에서 월단위로 구축․관리하는 Cited-by Linking 데이터를 분석하여 자연과학과 공학 분야의 인용 패턴을 규명하고자 하였다. 이를 위해서 전체 기탁된 21만 건 중 자연과학과 공학 분야 총 170,999건(315종)을 분석 대상으로 하고, 2016년 3월까지 누적된 Cited-by Linking 데이터를 수집하였다. 연구의 분석 결과, 첫째, 글로벌하게 인용될 가능성에서 사용 언어는 영향을 미치고 있으며, 둘째, SCIE 및 SCOPUS 등재 여부 역시 인용가능성에 상당 부분 기여하고 있음을 확인하였다. 셋째, 자연과학 분야는 거의 동일한 주제 분야에서 인용을 받고 있으며, 상대적으로 공학 분야는 타주제 분야에서 더 인용 받고 있음을 파악하였다. 이러한 연구의 결과는 자연과학과 공학 분야의 세부주제 분야별 인용 행태를 규명하고, 향후, 인용 행태에 관한 연구에서 유용하게 활용될 것으로 기대한다.
Abstract
Cited-by Linking Service is one of the CrossRef’s information services that allows you to discover how your publications are being cited and to incorporate that information into your online publication platform. This study tries to investigate citation patterns in the field of both Natural Science and Engineering using all of DOI assigned articles and Cited-by Linking data which are accumulated and managed by KISTI. The investigating approach is designed to verify the theory of 1) cognitive accessibility, 2) ‘perceived quality and significance’ and 3) ‘subject relativity’. For cognitive accessibility verification the fulltext language portion of Korean and English between “Cited DOI Source Data” and “NOT Cited DOI Source Data” was compared. For perceived quality and significance verification the availability of the “Cited DOI Source Data” and “NOT Cited DOI Source Data” from SCIE and SCOPUS was employed. For subject relativity DOI data were classified and analysed on the basis of OECD subject classification scheme. Findings are that global citability is closely related to the fulltext language of the articles and their quality and significance. And in the natural science field most of citations are from the same subject categories, while relatively more citations are from other subject categories in the engineering field.
초록
학제적 분야의 연구 전선을 분석하는 새로운 기법으로 인용 이미지 구축자 프로파일링 기법을 제안하였다. 인용 이미지 구축자 프로파일링은 해당 문헌을 인용한 문헌의 표제어를 단서로 사용하여 문헌 간의 주제관계를 파악하는 방법이다. 이 연구에서는 시험적으로 국내 여성학 연구를 대상으로 인용 이미지 구축자 프로파일링 기법을 적용하여 연구 전선과 주요 연구 주제를 파악해보았다. 분석 대상은 KCI의 2015년 기준 여성학분야 인용빈도 10회 이상에 해당하는 핵심문헌 집합이다. 여성학 분야에 문헌동시인용 기법을 적용한 결과 인용 데이터 부족 때문에 어려움이 있었던 반면에, 인용 이미지 구축자 프로파일링 기법을 적용한 결과 성공적으로 2개 대분야 및 6개 소분야를 파악할 수 있었다. 이 연구에서 제안한 인용 이미지 구축자 프로파일링 기법은 학제적 연구분야의 동향을 파악하는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
Abstract
A new technique for revealing the research fronts of a interdisciplinary discipline has been developed. Citation image makers profiling (CIMP) determines the relationships between research papers with the title words of the citing documents. We adapted this new technique to analyze the research fronts and hot topics in women’s studies of Korea. By Korean Citation Index (KCI) data in 2015, we selected 148 papers cited more than 9 times as the core documents of women’s studies. Analysis of intellectual structure using citation image makers profiling was performed with the 148 core documents and those citing papers. Document co-citation analysis was hindered by citation data sparsity, while CIMP method successfully revealed the structure of research fronts of Korean women’s studies including 2 divisions and 6 subdivisions. The CIMP method suggested in this study has good potential to discover the characteristics of research fronts of interdisciplinary research domains.
초록
본 연구는 한국학 연구 논문 텍스트의 의미 구조를 기반으로 하는 메타데이터를 적용한 학술정보시스템을 구축하여 기존 유사 시스템과의 비교를 통해, 텍스트 구조 기반 메타데이터의 활용 가능성을 확인해 보고자 하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 한국학술지인용색인(Korea Citation Index, KCI)에서 일정 기준을 충족하는 한국학 분야 연구 논문 데이터를 대상으로 의미 구조 메타데이터 항목을 적용한 시범적 검색 시스템(Korean Studies Metadata Database, KMD)을 구축하였으며, 동일한 검색 키워드를 적용하여 기존의 KCI 시스템과 비교했을 때 어떤 특징과 차이점을 갖는지 비교해 보았다. 연구 결과, KMD 시스템이 KCI에 비해 이용자의 검색 의도에 맞는 결과를 보다 효율적으로 보여주는 것으로 확인되었다. 즉 검색하고자 하는 키워드의 조합이나 조건식이 기존 시스템과 동일하더라도 검색 결과를 통해 최종적으로 연구 진행과 관련해 찾고자 하는 연구 목적, 연구의 대상 데이터나 시공간적 배경 등에 따른 검색 결과를 다양하게 보여줄 수 있는 것으로 나타났다.
Abstract
This study aims to develope a scholarly metadata information system based on conceptual elements of text structure of Korean studies research articles and to identify the applicability of text structure based metadata as compared with the existing similar system. For the study, we constructed a database(Korean Studies Metadata Database, KMD) with text structure based on metadata of Korean Studies journal articles selected from the Korea Citation Index(KCI). Then we verified differences between KCI system and KMD system through search results using same keywords. As a result, KMD system shows the search results which meet the users’ intention of searching more efficiently in comparison with the KCI system. In other words, even if keyword combinations and conditional expressions of searching execution are same, KMD system can directly present the content of research purposes, research data, and spatial-temporal contexts of research et cetera as search results through the search procedure.
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.