- 권한신청
- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
본 연구는 KCI 등재지 1,890종을 대상으로 국내 학술지의 오픈액세스의 주요 특성을 분석하고자 하였다. 이를 위해서 학술지의 오픈액세스 특성을 무료접근과 자유로운 재사용이라는 2가지 측면으로 구분하였다. 분석결과, 국내 학술지의 오픈액세스 특성은 무료접근적 성향이 강하였다. 학술지 홈페이지를 기준으로 보면 67%가 로그인 없이 무료로 접근할 수 있었고 무료DB를 기준으로 보면 48%가 무료로 접근할 수 있었다. 반면 자유로운 재사용적 성향은 무료접근적 성향에 비해 약한 것으로 나타났다. 전체 등재지 중에서 14%만이 CC 라이선스를 부여하고 있었다. 또한 주제분야간에 오픈액세스 성향의 차이가 분명하게 나타났다. 의약학, 자연과학, 농수해양, 공학 분야가 인문학, 사회학, 예술체육, 복합학 분야에 비해 오픈액세스 성향이 상대적으로 강한 것으로 나타났다. 그 이유는 해당 주제분야의 학술지 유통을 지원해 주는 기관의 존재 유무에 따라 차이가 발생한 것으로 보인다. 이런 문제를 해결하기 위해서는 주제분야와 상관없이 국내 학술지의 오픈액세스 정책을 수립하고 지원하는 오픈액세스 거버넌스 체제가 구축될 필요가 있다.
Abstract
This study aimed to analyze open access features of 1,890 Korean scientific journals registered in the Korea Citation Index (KCI). To this end, this study classified open access features of the target scientific journals into two main aspects, free access and free redistribution. The analysis results indicated that the target scientific journals had strong free access aspects. Based on websites, 67% of the target scientific journals allowed for free access without a login process and based on free database, 48% provided free access. On the other hand, the target scientific journals had weaker free redistribution aspects compared to their free access aspects. Only 14% of them offered the CC (creative commons) license. Another finding was that there were clear differences in open access aspects by academic field. Medicine, pharmacy, natural science, agriculture, fisheries, oceanography, and engineering had stronger open access aspects than humanities, sociology, arts, physical education, and interdisciplinary science. It appears that the difference was caused by the presence or absence of organizations supporting distribution of scientific journals of the fields concerned. To narrow the gap, it is recommended that the open access governance system is established to set up open access policies for Korean scientific journals regardless of academic fields and to support them.
초록
연구전선이란 연구논문들 간에 인용이 빈번하게 발생하며, 지속적으로 발전이 이루어지고 있는 연구영역을 의미한다. 연구행위가 집중되는 핵심 연구분야로 발전 가능성이 높은 연구전선을 조기에 예측해내는 것은 학계와 산업계, 정부기관, 나아가 국가의 과학기술 발전에 큰 유익을 가져다 줄 수 있는 유용한 사회적 자원이 된다. 본 연구는 복합자질을 활용하여 연구전선을 추론하는 모델을 제시하고자 시도하였다. 연구전선 추론은 핵심 연구영역으로 발전할 가능성이 높은 문헌들이 포함될 수 있도록 문헌을 복합자질로 표현하고, 그 자질들을 심층학습하여 새로 발행된 문헌들이 연구전선에 포함될 수 있는지 그 가능성을 예측하였다. 서지 자질, 네트워크 자질, 내용 자질 등 복합자질 세트를 사용하여 문헌을 표현하고 피인용을 많이 받을 가능성이 있는 문헌을 추론하기 위해서 확률기반 팩터그래프 모델을 적용하였다. 추출된 자질들은 팩터그래프의 변수로 표현되어 합-곱 알고리즘과 접합 트리 알고리즘을 적용하여 연구전선 추론이 이루어졌다. 팩터그래프 확률모델을 적용하여 연구전선을 추론․구축한 결과, 서지결합도 4 이상으로 구축된 베이스라인 연구전선과 큰 차이를 보였다. 팩터그래프 기반 연구전선그룹이 서지결합 기반 연구전선그룹보다 문헌 간의 직접 연결정도가 강하며 연결 관계에 있지 않은 두 개의 문헌을 연결시키는 매개정도 또한 강한 집단으로 나타났다.
Abstract
This study attempts to infer research fronts using factor graph model based on heterogeneous features. The model suggested by this study infers research fronts having documents with the potential to be cited multiple times in the future. To this end, the documents are represented by bibliographic, network, and content features. Bibliographic features contain bibliographic information such as the number of authors, the number of institutions to which the authors belong, proceedings, the number of keywords the authors provide, funds, the number of references, the number of pages, and the journal impact factor. Network features include degree centrality, betweenness, and closeness among the document network. Content features include keywords from the title and abstract using keyphrase extraction techniques. The model learns these features of a publication and infers whether the document would be an RF using sum-product algorithm and junction tree algorithm on a factor graph. We experimentally demonstrate that when predicting RFs, the FG predicted more densely connected documents than those predicted by RFs constructed using a traditional bibliometric approach. Our results also indicate that FG-predicted documents exhibit stronger degrees of centrality and betweenness among RFs.