초록

심사자 자동추천시스템은 심사 대상에 대한 포괄성, 전문성, 공정성, 타당성을 확보할 수 있도록 설계되어야 한다. 이를 위해 본 연구는 다면적인 학문분야분류표의 각 범주 간 연관성을 자동으로 산출할 수 있는 확률적 온톨로지를 적용하여 포괄적으로 심사자 추천 범위를 넓히고 전문성을 반영한 심사자 랭킹을 가능하도록 한다. 또한 연구자 간의 멘터, 공저역, 공동연구를 포함하는 연구자 네트워크를 구축하고 이를 심사자 배제 규칙으로 활용함으로써 공정한 심사자 추천이 이루어질 수 있도록 한다. 아울러, 전문가들을 통해 상기 방법론과 패널 결과를 검증 받아 타당성 있는 시스템이 갖추어야 할 방향을 제시한다.

Abstract

Automatic Recommendation System of Panel pool should be designed to support universal, expertness, fairness, and reasonableness in the process of review of proposals. In this research, we apply the theory of probabilistic ontology to measure relatedness between terms in the classification of academic domain, enlarge the number of review candidates , and rank recommendable reviewers according to their expertness. In addition, we construct a researcher network connecting among researchers according to their various relationships like mentor, coauthor, and cooperative research. We use the researcher network to exclude inappropriate reviewers and support fairness of reviewer recommendation process. Our methodology recommending proper reviewers is verified from experts in the field of proposal examination. It propose the proper method for developing a resonable reviewer recommendation system.

초록

이 연구에서는 기존의 h-지수와 g-지수에 대해 달리 해석해보고 새로운 Hirsch 유형 복합 지표인 전치 g-지수를 제안하고자 한다. 새로운 해석에 따라서 h-지수 및 g-지수 산출 그래프의 가로축이 인용빈도 기준값에 해당하고 세로축이 논문 수가 되도록 축을 전치하고, 이로부터 새로운 전치 g-지수를 제안하였다. 한국학술지인용색인 KCI의 문헌정보학 분야 연구자들을 대상으로 적용해본 결과, 제안된 새 지수는 h-지수 및 g-지수에 비해서 변별력이 높으며 연구의 질보다 연구의 양 차이에 더 민감한 것으로 나타났다. 연구를 지속하는 꾸준한 연구자를 그렇지 못한 연구자와 변별해주는 차별화된 특성을 가지고 있으므로 전치 g-지수는 다면적인 연구 성과 평가에 도움이 될 것으로 기대된다.

Abstract

This study suggests a new Hirsch-type composite index, ‘transposed g-index’ with a different viewpoint on h-index and g-index. From this new point of view, the axes of the graph describing the h-index and g-index are transposed so that the horizontal axis corresponds to the citation frequency threshold and the vertical axis corresponds to the number of documents. Based on this transposed graph, a new indicator transposed g-index is suggested and applied to library and information science researchers’ outcomes in Korean Citation Index database. The results show that this new index has more discriminating power than h-index and g-index, and is more sensitive to differences in quantitative aspects than quality of research. It is expected that the transposed g-index will be helpful for the multifaceted evaluation of the research outcome because it has differentiating characteristics that distinguish consistent researchers who continue to study from those who do not.

초록

기존의 연구자 유형 구분 모델은 대부분 연구성과 지표를 활용해왔다. 이 연구에서는 인용 영향력이 공동연구와 관련이 있다는 점을 감안하여 인용 데이터를 활용하지 않고 공동연구 지표만으로 연구자 유형을 분석하는 새로운 방법을 모색해보았다. 공동연구 패턴과 공동연구 범위를 기준으로 연구자를 Sparse & Wide (SW) 유형, Dense & Wide (DW) 유형, Dense & Narrow (DN) 유형, Sparse & Narrow (SN) 유형의 4가지로 구분하는 모델을 제안하였다. 제안된 모델을 양자계측 분야에 적용해본 결과, 구분된 연구자 유형별로 인용지표와 공저 네트워크 지표에 차이가 있음이 통계적으로 검증되었다. 이 연구에서 제시한 공동연구 특성에 따른 연구자 유형 구분 모델은 인용정보를 필요로 하지 않으므로 연구관리 정책과 연구지원서비스 측면에서 폭넓게 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

Abstract

Traditional models for categorizing researcher types have mostly utilized research output metrics. This study proposes a new model that classifies researchers based on the characteristics of research collaboration. The model uses only research collaboration indicators and does not rely on citation data, taking into account that citation impact is related to collaborative research. The model categorizes researchers into four types based on their collaborative research pattern and scope: Sparse & Wide (SW) type, Dense & Wide (DW) type, Dense & Narrow (DN) type, Sparse & Narrow (SN) type. When applied to the quantum metrology field, the proposed model was statistically verified to show differences in citation indicators and co-author network indicators according to the classified researcher types. The proposed researcher type classification model does not require citation information. Therefore, it is expected to be widely used in research management policies and research support services.

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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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이 연구에서는 연구자의 연구 이력을 분석하기 위해서 White(2000)가 제안한 인용 정체성과 Hellsten 등(2007)이 제안한 자기 인용 네트워크의 두 가지 최신 기법을 비교해보았다. 국내 대표적인 정보학자인 정영미의 연구 성과물을 대상으로 실험적인 분석을 수행해본 결과 두 기법에서 구분한 연구 시기가 동일하게 나뉘었으며 주요 연구 주제도 유사하게 파악되었다. 그러나 인용 정체성 지도에서는 주제영역별로 영향받은 주요 저자를 파악할 수 있는 반면에 자기 인용 네트워크에서는 시기별 핵심 문헌과 선도 문헌이 식별되었다. 따라서 이 두 가지 기법을 상호보완적으로 사용할 때 연구자의 연구 이력에 대해서 풍부한 정보를 획득할 수 있다는 결론을 얻었다.

Abstract

This paper compares two recent methods for exploring a scientist's research history: citation identity and self-citation network. The former is proposed by White(2000), while the latter is suggested by Hellsten et al.(2007). An experimental citation analysis was carried out on the research output of Young Mee Chung, a renouned Korean information scientist. The result shows that the two methods divided the research period into two sub-periods in the same way. They also identified the major research themes very similarly. In the analysis of each method's performance in depth, the two methods revealed different functions to understand a researcher's history. Citation identity was useful to identify authors who have affected Chung's research in terms of research topics. whereas, self-citation network was successful to identify the core papers and leading papers of the research sub-periods. This study indicates the combination of two methods can provide rich information on a scientist's research history.

초록

Abstract

This study examined two characteristics of library and information science (LIS) journals in Korea through analysis of journal coupling with common authors. This study also illustrated the trend of Korean LIS research in the recent decade. The notable change is that record management and archival studies settle in LIS domain as a major research area. We introduced two indicators, Publishing Preference Index (PPI) and Researcher Attraction Index (RAI), based on the degree of common authors among journals. Both indicators revealed notable changes in author coupling, including reversal of PPIs in some journals, which can be interpreted as proof of changes in their author groups. The RAI analysis, which measured the degree of journals’ attractiveness to Korean LIS researchers and author sharing between two journals, illustrated the journals’ states in a domain; this result can help find both an isolated journal and strongly bonded journals in the specific domain. Journal coupling with common authors introduced in this study proved to be an effective investigative method for illustrating journals’ states in a specified domain as well as a multidisciplinary area.

초록

최근 제안된 완벽주의 지수 PI는 연구자를 유력자와 대량생산자로 구분하는 지표이다. 이 연구에서는 PI를 개량한 새로운 지표인 준완벽주의 지수 NPI를 제안하였다. NPI는 특히 발행시기 등을 고려하지 않고 저인용논문에 무조건 획일적인 기준으로 패널티를 부과하던 PI의 방식을 개선하는 보완 지수이다. NPI에서는 꼬리 보상 영역에 인용빈도 곡선을 고려하면서 패널티를 부과함으로써, h-지수의 향상이 오히려 영향력 지표에 불리하게 작용하는 것을 방지한다. 이렇게 개발된 NPI를 Web of Science 문헌정보학 관련 분야 학술지에 시험 적용해본 결과 h-지수와 평균 인용횟수로는 불가능했던, 유력 학술지와 대량생산 학술지의 구분을 성공적으로 수행할 수 있었다.

Abstract

The Perfectionism Index (PI) is an indicator that is recently proposed to distinguish influential researchers from mass producers. In this study, Near Perfectionism Index (NPI), an improved indicator of Perfectionism Index, can be a solution to the problem of PI that indiscriminately gives a penalty to all low-cited papers regardless of publishing time or other issues. NPI improved the method to give a penalty to tail complement area considering the citation distribution curve. It prevents the improvement of the h-index from adversely affecting the researcher’s influence indicator. This study uses NPI to evaluate information and library science journals in Web of Science database. It successfully distinguishes between influential journals and mass producers unlike journal h-index or average citation frequency which could not differentiate influentials from mass producers.

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.

초록

저자동시인용분석 기법은 특정 분야의 연구 주제와 동향을 파악하는 수단으로 널리 사용되어왔다. 그러나 저자동시인용분석 기법은 인용 지체 현상 때문에 최근 동향을 나타내거나 활동적인 현역 연구자를 파악하기에는 다소 한계가 있음이 알려져 있다. 이 연구에서는 최신 연구 동향을 분석함과 동시에 활동적인 연구자를 파악하기위한 새로운 방법으로 서지적 저자결합분석 기법을 제안한다. 이 기법은 Kessler가 제안한 서지결합에 기반을 두되 분석 단위를 문헌이 아닌 저자로 삼고 있다. 즉 서지적 저자결합분석 기법은 같은 저자를 인용하는 저자끼리는 연구 주제가 유사할 것이라는 가정에 근거한 분석 기법이다. 저자동시인용분석 기법을 사용한 기존 연구의 분석 결과를 서지적 저자결합분석을 적용한 경우와 비교해본 결과, 제안된 기법이 저자동시인용분석 기법에 비해서 최근 연구 동향을 더 잘 반영하며 활동적인 현역 연구자 위주의 해석을 가능케 하는 것으로 나타났다.

Abstract

Author co-citation analysis(ACA) technique has been widely used for identifying research areas and trends in a discipline. But this technique has some limitations, mainly due to citation delay, on analyzing current trends and identifying active researchers. In this study, a new method, named as Bibliographic Author Coupling Analysis(BACA), is suggested for overcoming those limitations of author co-citation analysis. BACA is based on Kessler's bibliographic coupling approach and focuses not on documents but on authors. Simply stated, BACA technique assumes that those likewise citing authors have the same research interests. For the purpose of comparing with author co-citation analysis, two preceding studies with author co-citation analysis are reconsidered and re-examined using BACA. The comparing results can be regarded as promising the usefulness of BACA in analyzing current research trends and identifying active researchers.

초록

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.