초록

최근 다양한 학문 분야는 대내외적 요인으로 인해 학제적 연구 흐름에 영향을 받고 있는 추세이다. 본 연구는 문헌정보학 분야를 대상으로 학제성과 연구 영향력의 상관관계를 분석하고자 하였다. 이를 위해 2011년 JCR(Journal Citation Reports)의 학술지 영향력 지수 상위에 해당하는 문헌정보학 학술지 10종을 선정하여 WoS(Web of Science) 인용색인 DB에서 2006년부터 2010년까지 1,873편의 논문의 참고문헌 데이터를 대상으로 분석하였다. 동시인용 네트워크 분석과 선정된 4가지 학제성 지수를 사용하여 문헌정보학 분야의 학제적 구조를 파악하고 학제성과 연구 영향력 사이의 상관관계를 분석하였다. 분석 결과를 통해 문헌정보학의 학제적 구조를 제시하였으며, 학제성 지수 중 매개중심성은 학술지 영향력 지수(5년) 그리고 논문당 영향도(Article Influence Score)와 통계적으로 유의한 상관관계가 있음이 밝혀졌다.

Abstract

As interdisciplinary research has been dominant in various fields, the purpose of this study is to analyze the relationship between interdisciplinarity and research impact in the field of Library and Information Science. For a data set, ten journals ranked as the top of 2011 JCR’s in terms of JIF (Journal Impact Factor) were selected. The citation data of 1,873 articles from the ten journals were collected from the WoS during the period from 2006 to 2010. In order to achieve the purpose of this study, as network analysis was conducted to investigate the interdisciplinarity of LIS field, interdisciplinarity indicators, and research impact factors were statistically analyzed. The findings of this study confirmed the interdisciplinary knowledge structure of the LIS field as previous studies identified. More importantly, this study demonstrated that a positive correlation existed between interdisciplinarity represented as betweenness centrality and research impact.

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.

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

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

Abstract

The purpose of this study is to identify topic areas of academic library research using two informetric methods; word clustering and Pathfinder network. For the data analysis, 139 articles published in major library and information science journals from 2005 to 2009 were collected from the Korean Science Citation Index database. The keywords that represent research topics were gathered from two sections: an abstract and titles in references. Results showed that reference titles usefully represent topics in detail, and combining abstracts and reference titles can produce an expanded topic map.

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

Abstract

Since the 1990s, informetrics has grown in popularity among information scientists. Today it is a general discipline that comprises all kinds of metrics, including bibliometrics and scientometrics. To illustrate the dynamic progress of this field, this study aims to identify the structure and infrastructure of the informetrics literature using statistical and profiling methods. Informetrics literature was obtained from the Web of Knowledge for the years 2001-2010. The selected articles contain least one of these keywords: ‘informetrics’, ‘bibliometrics’, ‘scientometrics’, ‘webometrics’, and ‘citation analysis.’ Noteworthy publication patterns of major countries were identified by a statistical method. Intellectual structure analysis shows major research areas, authors, and journals.

초록

이 연구는 국내 대학 리포지터리의 글로벌 가시성과 영향력을 파악하기 위하여 관련 사이트인 OpenDOAR, ROAR, RWR 등에서 데이터를 수집하여 분석하였다. 그리고 이 분석 결과를 기관 리포지터리의 위상을 공고히 하고 영향력 확산에 노력하는 비영어권 아시아 주요 국가와 비교함으로써 국내 대학 리포지터리의 경쟁력을 확인하였다. 연구 결과 세 사이트에 모두 등재되어 있는 국내 대학 리포지터리는 9개에 불과하였다. 이 가운데 RWR 세계 순위 500위 안에 든 대학은 한 곳일 정도로 국내 대학 리포지터리의 세계적인 위상은 매우 낮았다. 반면 아시아 주요국인 일본과 대만은 대학의 리포지터리 수가 각각 257개, 52개일 정도로 많아 국내 대학 리포지터리 현황과 대조적이었다. 그렇지만 이 연구는 국내 선도적인 대학 리포지터리가 최근 연구업적관리시스템과 연계하여 구성원의 샐프 아카이빙을 보다 적극적으로 수행하기 시작하였다는 점을 새롭게 확인하였다. 이는 향후 대학 리포지터리의 양적 성장을 기대할 수 있게 하는 단서라는 점에서 긍정적이었다.

Abstract

This study attempts to measure visibility and impact of university repositories in South Korea with the help of web-sites, OpenDOAR, ROAR and RWR. Further understanding the self-archiving status of South Korea, the analysis results were compared with the reputation and power of major Asian countries’ university repositories. The results showed that only nine institutional repositories of the universities in South Korea were active. There was only one South Korean university repository in the RWR top 500. All the other repositories ranked in bottom level. However, among Asian countries, Japan and Taiwan have established many institutional repositories. They had 257 and 52 repositories respectively. Fortunately, some leading university repositories in South Korea began activating self-archiving with the help of linking their own research outputs management system. Also, the attempts by other South Korean university repositories expect a substantial quantitative growth in the near future.

초록

학문 분야의 연구 동향 변화에 대한 연구는 해당 분야의 세부 연구주제와 구조에 대한 파악뿐만 아니라 시간 흐름에 따른 변화 모습을 관찰할 수 있는 방법이다. 이에 본 연구에서는 국내 문헌정보학 분야의 연구 동향을 살펴보기 위하여 2003년부터 2017년까지 한국학술지인용색인(KCI)에 등재된 문헌정보학 분야 학술지 중 인용지수가 가장 높은 3종에 개제된 논문의 한국어 저자키워드를 대상으로 동시출현단어 분석을 수행하였다. 시계열 분석을 위해 15년의 연구 기간을 5년 단위로 누적하여 2003년~2007년, 2003년~2012년, 2003년~2017년으로 구분하였고, 기간별로 출현빈도 10회 이상의 저자키워드를 선정하여 분석하고 이를 시각화하였다. 분석 결과, 2003년~2007년 기간의 지적구조는 총 25개의 키워드로 구성된 8개의 영역이 확인되었으며, 2003년~2012년 기간의 지적구조에서는 총 76개의 키워드로 구성된 3영역 17 군집이 확인되었다. 또한, 2003년~2017년 기간의 지적구조는 총 132개의 키워드로 구성된 6영역 32군집으로 나타났다. 누적 기간별 종합 분석 결과, 한국의 문헌정보학 분야는 지난 15년간 기간별로 새로운 키워드가 포괄적으로 추가되었으며, 세부 주제 역시 세분화 되어 점차 세분화되고 확장되고 있음을 확인하였다.

Abstract

Research on changes in research trends in academic disciplines is a method that enables observation of not only the detailed research subject and structure of the field but also the state of change in the flow of time. Therefore, in this study, in order to observe the changes of research trend in library and information science field in Korea, co-word analysis was conducted with Korean author keywords from three types of journals which were listed in the Korea Citation Index(KCI) and have top citation impact factor were selected. For the time series analysis, the 15-year research period was accumulated in 5-years units, and divided into 2003~2007, 2003~2012, and 2003~2017. The keywords which limited to the frequency of appearance 10 or more, respectively, were analyzed and visualized. As a result of the analysis, during the period from 2003 to 2007, the intellectual structure composed with 25 keywords and 8 areas was confirmed, and during the period from 2003 to 2012, the structure composed by 3 areas 17 sub-areas with 76 keywords was confirmed. Also, the intellectual structure during the period from 2003 to 2017 was crowded into 6 areas 32 consisting of a total of 132 keywords. As a result of comprehensive period analysis, in the field of library and information science in Korea, over the past 15 years, new keywords have been added for each period, and detailed topics have also been subdivided and gradually segmented and expanded.

초록

전 학문 분야를 포괄하는 광역 과학 지도는 학문 분야 사이의 구조적인 관계를 시각적으로 분석하는데 사용되고 있다. 이 연구에서는 광역 과학 지도에 대한 선행 연구를 개관한 후 새로운 방법으로 국내의 학술 활동을 반영하는 광역 과학 지도를 생성하였다. 광역 과학 지도에 대한 연구는 ISI사(현재 Thomson Scientific)의 Garfield와 Small에 의해서 촉발되었고 최근에는 스페인 그라나다 대학의 SCImago 연구팀과 미국 인디애나 대학의 Brner 교수팀이 활발히 연구 결과를 발표하고 있다. 이들은 자신들이 만들어 발표하고 있는 지도를 과학 지도 또는 사이언토그램이라고 부르며, 이에 관련된 활동을 과학지도학(scientography)이라고 하였다. 기존의 광역 과학 지도는 대부분 학술 논문 사이의 인용 분석에 근거하여 제작되었으나, 국내 학술 논문에 대한 인용 데이터베이스는 아직 미비한 상태이다. 따라서 이 연구에서는 국내의 광역 과학 지도를 만들기 위해서 학술진흥재단에 신청된 과제 제안서의 텍스트를 활용하였다. 학문 분야 사이의 연결 정보를 네트워크로 표현하는 수단으로 널리 사용되고 있는 패스파인더 네트워크(PFNet) 알고리즘으로 광역 과학 지도를 생성한 후, 이의 대안으로 개발된 클러스터링 기반 네트워크(CBNet) 알고리즘으로 다시 지도를 생성하였다. 최종적으로 두 지도에 나타난 상반된 관점을 통합하도록 CBNet 지도를 수정하여 국내 광역 과학 지도를 제시하였다.

Abstract

Global map of science, which is visualizing large scientific domains, can be used to visually analyze the structural relationships between major areas of science. This paper reviewed previous efforts on global science map, and then tried to making a science map of Korea with some new methods. There are several research groups on making global map of science including Dr. Small and Dr. Garfield of ISI (now Thompson Scientific), SCImago research group at the University of Granada, and Dr. Brner's InfoVis Lab at the Indiana University. They called their maps as science map or scientogram and called the activity of mapping science as scientography. Most of the previous works are based on citations between scientific articles. However citation database for Korean journal articles is still under construction. This research tried to make a Korean science map with the text in the proposals suggested for funding from Korean Research Foundation. Two kinds of method for generating networks of scientific fields are used. One is Pathfinder network (PFNet) alogorithm which has been used in several published bibliometric studies. The other is clustering-based network (CBnet) algorithm which was proposed recently as an alternative to PFNet. In order to take into account both views of the two algorithms, the resulting maps are combined to a final science map of Korea.