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검색어: 생명과학, 검색결과: 5
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본 연구의 목적은 생명과학분야 연구자들의 인용문헌 형태와 국외정보의 의존도를 밝히고, 주제별, 개발과 장서평가 및 폐기와 관련된 도서관 정책을 수립하는데 필요한 근거자료를 확보하는데 있다. 이를 위하여 생명과학분야에 해당하는 의학, 약학, 식품, 농학, 미생물분야의 학술지 기사의 인용문헌의 특성을 비교 분석하였다. 그 결과, 연구자는 학술지를 가장 많이 인용하고 있었으며, 해외의존도는 미생물분야가 반감기가 8.98년으로 가장 긴 것으로 나타났으며, 미생물분야가 7.38년, 식품분야가 7.1년, 약학분야가 6.96년의 순으로 높았으며, 의학분야는 6.73년으로 가장 짧은 반감기를 보였다.

Abstract

The purpose of this study is to analysis the type of cited mate rials, dependence ratio of foreign information of domestic researchers, and to predicts half-life of life science for the collection development of libraries and user friendly information services extracted from five subjects-medical science, pharmacy, food sc ience, agricultural science, microbiology. In result, it was found that it citing the schola rly journal most plentifully, and dependence ratio of foreign infor mation of domestic researchers was high most the microbiology. And then, half-life of life science was found 8.98 in agricultu and 6.96 in pharmacy, and so on.

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안부영(한국과학기술정보연구원) ; 이응봉(충남대학교) ; 한정민(KISTI) 2006, Vol.23, No.4, pp.89-110 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2006.23.4.089
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생명과학은 인간이 살아가는데 있어 직접적으로 영향을 미치는 중요한 학문분야 중 하나이다. 국내 생명과학 관련 연구자들은 산학연에 흩어져 중요한 연구를 수행하고 있으며, 이를 통한 연구결과는 다양한 형태(실질적인 연구결과물, 논문, 연구노트, 세미나 자료, 단행본, 교재 등)로 생산되고 있다. KISTI에서는 생명과학 관련 연구정보의 신속한 획득을 위해 생명과학관련 정보를 공유하고 교환할 수 있는 오픈 아카이빙 커뮤니티 (BioInfoNet)를 구축하여 연구자들이 커뮤니티를 발전시켜 가도록 인프라를 제공하고 있다. 본 연구에서는 최근 플랫폼으로서의 웹인 웹 2.0을 기반으로 오픈 액세스가 가능한 생명과학 문헌정보를 수집하여 메타 데이터베이스를 구축하였으며, 이용자들이 자발적으로 주제별 공개 BBS(BioBBS)를 구성하고 운영할 수 있도록 커뮤니티를 설계하고 구현하였다.

Abstract

Life science is one of the most important fields which have direct influence on human life. Many domestic life scientists in the industries, educational organizations and research institutes have been producing important results in a variety of forms such as papers, research notes, presentation materials, books and teaching materials. Open Archiving Community has been constructed in order to share and exchange research information related to life science between researchers. The domestic life scientists can acquire valuable information through the community quickly and efficiently. In this study, the community system has been designed and implemented to provide free access to all data including metadata registry of the bibliographic information on life science and research results accumulated by researchers of their own accord. The community system also has been designed and implemented based on Web 2.0 and provides users with BBS by subjects.

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이 연구는 국내 연구자의 학술지 논문 발표 자료를 활용하여 학문분야간 학술지 공유도를 산출하고, 이로부터 국내 학문분야의 구조를 나타내는 네트워크를 생성하였다. 생성된 패스파인더 네트워크는 ‘생물학’분야를 핵심으로 하는 생명과학 분야가 중앙을 차지하고 있었으며, 인문학과 의약학, 공학에 속한 학문끼리는 학문간 연계가 매우 강하게 나타났다. 가중 네트워크로부터 각 학문분야의 중심성과 학제성을 파악하기 위해서 엔트로피 공식과 가중 네트워크 중심성 척도를 적용한 결과 전역 중심 학문, 지역 중심 학문, 전역 연계 학문, 기타 일반 학문의 네 가지 유형을 식별할 수 있었다. 가중 네트워크를 이진 네트워크로 변환한 패스파인더 네트워크에서는 다수의 약한 링크가 모인 데이트 허브가 드러나지 않았으나, 가중 네트워크에서의 중심성 지수인 삼각매개중심성의 측정 범위를 지역에서부터 전역까지 달리하며 측정한 결과로부터 ‘인지과학’분야와 같은 학제성이 높은 데이트 허브를 식별할 수 있었다.

Abstract

The main purposes of this study are to construct a Korean science network from journal contributions data of Korean researchers, and to analyze the structure and characteristics of the network. First of all, the association matrix of 140 scholarly domains are calculated based on the number of contributions in common journals, and then the Pathfinder network algorithm is applied to those matrix. The resulting network has several hubs such as ‘Biology’, ‘Korean Language & Linguistics’, ‘Physics’, etc. The entropy formula and several centrality measures for the weighted networks are adopted to identify the centralities and interdisciplinarity of each scholarly domain. In particular, the date hubs, which have several weak links, are successively distinguished by local and global triangle betweenness centrality measures.

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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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이보람(이화여자대학교) ; 정은경(이화여자대학교) 2016, Vol.33, No.3, pp.133-154 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2016.33.3.133
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현대사회의 다양하고 복잡한 문제들을 해결하기 위해 학문영역을 넘나드는 학제적 연구가 등장하게 되었다. 본 연구에서는 최근 다양한 영역에서 주목 받고 있는 빅데이터 분야를 대상으로 학제성을 규명하고 학제적 구조를 파악하고자 하였다. 이를 위해 빅데이터를 다룬 학술지 총 1,083종의 데이터를 수집하였다. 이 중 420종(38.8%)의 학술지에 둘 이상의 Web of Science SC범주가 부여되었고, 239종(22.1%)에 부여된 SC범주는 상이한 학문영역에 속하여 빅데이터 분야의 비교적 높은 학제성을 확인할 수 있었다. 이와 함께 논문 게재 상위 56종의 학술지를 대상으로 서지결합분석 네트워크를 생성한 결과 총 10개의 군집이 나타났다. 10개 군집 중 7개 군집이 컴퓨터공학 분야에 해당하여 대부분의 연구가 빅데이터의 저장, 처리, 분석 등 기술적인 부분에 집중되어 있었다. 이외에도 군집분석을 통해 과학기술, 공학, 커뮤니케이션, 법학, 지리학, 생명공학 등 다양한 분야에서 빅데이터의 분석과 활용에 관한 연구가 이루어지고 있음을 확인할 수 있었다. 마지막으로 네트워크에서 매개중심성, 최근접중심성, 삼각매개중심성을 측정한 결과 컴퓨터공학 분야의 학술지들이 네트워크에 미치는 영향력이 크고 주제적 연관성이 강한 것으로 나타났다.

Abstract

Interdisciplinary approach has been recognized as one of key strategies to address various and complex research problems in modern science. The purpose of this study is to investigate the interdisciplinary characteristics and structure of the field of big data. Among the 1,083 journals related to the field of big data, multiple Subject Categories (SC) from the Web of Science were assigned to 420 journals (38.8%) and 239 journals (22.1%) were assigned with the SCs from different fields. These results show that the field of big data indicates the characteristics of interdisciplinarity. In addition, through bibliographic coupling network analysis of top 56 journals, 10 clusters in the network were recognized. Among the 10 clusters, 7 clusters were from computer science field focusing on technical aspects such as storing, processing and analyzing the data. The results of cluster analysis also identified multiple research works of analyzing and utilizing big data in various fields such as science & technology, engineering, communication, law, geography, bio-engineering and etc. Finally, with measuring three types of centrality (betweenness centrality, nearest centrality, triangle betweenness centrality) of journals, computer science journals appeared to have strong impact and subjective relations to other fields in the network.

정보관리학회지