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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
이 연구는 발행된 연도의 평균 인용빈도를 보여주는 지수인 학술지의 즉시성지수를 수집한 후 즉시성지수의 증감에 영향을 준 구체적인 요인을 분석하였다. 이를 위해 2008년 JCR에 수록된 생물학(biology) 분야의 학술지 71종에 관한 즉시성지수를 수집하였고, 즉시성지수 값에 직간접적으로 영향을 준 것으로 보이는 여러 항목에 관한 데이터를 수집하여 분석하였다. 단순상관관계분석, 요인분석, 회귀분석 등을 실시한 결과 즉시성지수 총분산의 67.64%가 외형, 수집가능성, 예정호 및 연령, 언어 등의 요인으로 설명되었다. 이 요인들을 독립변수로 회귀분석을 실시한 결과 통계적으로 유의하였다. 일반적으로 학술지의 즉시성지수에 많은 영향을 줄 것으로 기대되는 것은 학술지의 인지도이지만, 이 연구에서는 학술지의 면수와 같은 외형이 즉시성지수에 직접적인 영향을 주고 있는 것으로 나타났다. 아울러 오픈액세스 학술지가 일반 학술지에 비해 즉시성지수가 더 높았다. 또한 즉시성지수가 높은 학술지는 연간 발행횟수가 많고, PMC에 등재되는 사례가 흔하며, 발행국은 주로 미국과 영국이라는 것이 확인되었다.
Abstract
This paper examined what factors affect the immediacy index showing the average number of times an article is cited in the year it is published. Not only Seventy-one immediacy indexes for subject field biology on JCR 2008 edition were gathered, but also many characteristics of scholarly journals that may influence the indexes directly or indirectly were aggregated. Simple correlation coefficient analysis, factor analysis, and regression analysis were performed on the paper. Therefore factors such as physical volume, availability, forthcoming issue, age and language explaining 67.64% of total variance were identified. After regression analysis using these factors as independent variables, the results were statistically significant. The results showed physical volumes, the total pages of publication, have an influence upon immediacy indexes obviously, although it is expected that journal reputations may affect immediacy indexes. Generally open access journals had high immediacy indexes. High ranked journals on immediacy index were apt to be issued frequently, uploaded very often on PMC, and published in major countries including United States and United Kingdom.
초록
학문의 전문화와 학제성은 학문의 발전과 함께 이루어지며, 학제성을 규명하는 것은 학문의 좌표 설정에 있어서 중요하다. 본 연구는 연구자의 소속 학과와 연구 영역 간의 상관관계 분석을 통해서 학제성을 규명하는데 목적이 있다. 한국학술진흥재단에 등록된 63,578명의 연구자 소속 학과와 대분류 및 중분류 연구영역 간의 상관관계를 분석하였다. 이러한 상관관계 분석을 통해서, 대분류 연구영역 간에는 사회과학과 복합학, 의약학과 복합학, 자연과학과 의약학, 자연과학과 농수해양 간의 학제성을 찾아볼 수 있었다. 보다 구체적인 상관관계는 중분류 연구영역 단계와 소속 학과 간의 상관관계 분석을 통해 나타났다. 즉, 복합학과 사회과학은 다양한 연구영역이 서로 학제적 성격을 나타내며, 복합학과 의약학은 복합학 하위의 뇌과학 연구영역 때문인 것으로 분석되었다. 또한 자연과학과 의약학은 자연과학 내의 기타자연과학, 화학, 생물학에 기인한 것이며, 자연과학과 농수해양은 농수해양 내의 농학, 수산학, 식품과학 연구영역에 인한 것으로 나타났다.
Abstract
The purpose of this study is to identify interdisciplinarity among eight research areas based upon the correlations between researchers' department affiliations and research areas. More specifically, eight research areas and their sub-areas, 153 sub-areas with researchers' department affiliations were analyzed in terms of Pearson correlation analyses. The findings demonstrated that there was interdisciplinarity between Social Science and Multiple Science Areas, Social Science and Medical & Pharmaceutical Area, Natural Science and Medical & Pharmaceutical Area, and Medical & Pharmaceutical Area and Agricultural Science.
초록
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.
초록
정보통신기술의 발달로 학술 정보의 양이 기하급수적으로 증가하였고 방대한 양의 텍스트 데이터를 처리하기 위한 자동화된 텍스트 처리의 필요성이 대두되었다. 생의학 문헌에서 생물학적 의미와 치료 효과 등에 대한 정보를 발견해내는 바이오 텍스트 마이닝은 문헌 내의 각 개념들 간의 유의미한 연관성을 발견하여 의학 영역에서 상당한 시간과 비용을 줄여준다. 문헌 기반 발견 연구로 새로운 생의학적 가설들이 발견되었지만 기존의 연구들은 반자동화된 기법으로 전문가의 개입이 필수적이며 원인과 결과의 한가지의 관계만을 밝히는 제한점이 있다. 따라서 본 연구에서는 중간 개념인 B를 다수준으로 확장하여 다양한 관계성을 동시출현 개체와 동사 추출을 통해 확인한다. 그래프 기반의 경로 추론을 통해 각 노드 사이의 관계성을 체계적으로 분석하여 규명할 수 있었으며 새로운 방법론적 시도를 통해 기존에 밝혀지지 않았던 새로운 가설 제시의 가능성을 기대할 수 있다.
Abstract
Due to the recent development of Information and Communication Technologies (ICT), the amount of research publications has increased exponentially. In response to this rapid growth, the demand of automated text processing methods has risen to deal with massive amount of text data. Biomedical text mining discovering hidden biological meanings and treatments from biomedical literatures becomes a pivotal methodology and it helps medical disciplines reduce the time and cost. Many researchers have conducted literature-based discovery studies to generate new hypotheses. However, existing approaches either require intensive manual process of during the procedures or a semi-automatic procedure to find and select biomedical entities. In addition, they had limitations of showing one dimension that is, the cause-and-effect relationship between two concepts. Thus, this study proposed a novel approach to discover various relationships among source and target concepts and their intermediate concepts by expanding intermediate concepts to multi-levels. This study provided distinct perspectives for literature-based discovery by not only discovering the meaningful relationship among concepts in biomedical literature through graph-based path interference but also being able to generate feasible new hypotheses.
초록
본 연구는 학술연구 성과물의 개방과 공유 활동의 국제적인 흐름에 호응하고, 국민들의 학술연구 정보의 자유로운 접근을 보장하기 위한 오픈액세스시스템의 주제기반 온라인 학술 커뮤니티의 성공적인 운영모형을 제시하는 것을 목표로 한다. 이를 위한 세부적인 연구내용은 다음과 같이 네 영역으로 나누어 진행하였다. 첫째는 커뮤니티와 온라인 커뮤니티의 개념과 특성, 주요 성공 요인에 대한 일반적 분석이다. 둘째는 널리 알려진 온라인 학술 커뮤니티인 KISTI의 과학기술 학회마을, 생물학 연구정보센터, MIT의 DSpace를 대상으로 기능적인 요소와 구체적인 성공요인을 분석하였다. 셋째, 이들 사례의 주요 기능과 성공요인을 토대로 오픈액세스시스템의 핵심기능인 커뮤니티 서비스에 대한 주요기능을 도출하였다. 넷째, 국내 연구자들을 대상으로 커뮤니티 서비스의 기능 요구도와 참여의지를 설문으로 통해 조사, 분석하였다. 그 결과 온라인 커뮤니티 서비스의 주요 기능은 30-40대의 인문사회계열 연구자들에게 초점을 맞추어 특히 ‘연구 성과물 관리 기능’, ‘이슈 리포트 게시 기능’, ‘연구 사업 정보 통합 제공 기능’ 등을 우선적으로 제공하여야 할 것으로 나타났다.
Abstract
The purpose of this study is to provide successive online community operational model in response to the world wide open access movement which supports the broadest possible access to published research and other scholarly writings. This study is divided into four areas in a large. First, this study reviewed general community, online community and open access movement. Second, well-known online scholarly community, i.e., KISTI Society, BRIC, DSpace were analyzed precisely focusing on the administrative and functional factors to find key to success. Third, based on the above two studies, major functions of community services were identified. For this work, community service functions and participation will were asked to the researchers registered in Korea Research Foundation. According to the results of the above works, this study presents the important functions of online community services as follows: management function of research results, posting function of issue reports, and provision function of integrated information on research proposal should be provided preferentially to researchers aged 30s and 40s.
초록
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.