바로가기메뉴

본문 바로가기 주메뉴 바로가기

logo

검색어: Index S, 검색결과: 3
초록보기
초록

이 연구에서는 자관의 학술지 상호인용 및 동시인용 분석을 통하여 단순 피인용빈도 이상의 학술지 인용 패턴 분석을 시도 하였다. 이 연구를 통해 학술지의 중요도 파악에 있어서 자관 인용 네트워크의 구조적 분석이 인용빈도 이상의 자관 인용 패턴에 대한 설명을 하고 있는지와, Web of Science에서 제공하는 JIF 이외의 일반적 인용 지수 서비스들을 고려해야 할 필요성이 있는지를 살펴보았다. Y대학교 생명시스템대학 생명공학과 전·현직 교수진이 2006년과 2007년에 발표한 학술논문의 인용 네트워크 분석 및 Web of Science 이외의 일반적 인용 지수들간의 관계를 분석한 결과는 다음과 같다. 첫째, 자관의 상호인용 네트워크를 통해 자관의 연구 분야를 확인할 수 있었다. 둘째, 자관의 동시인용 네트워크 지수들은 자관 인용 네트워크의 구조적 속성을 반영하는 인용 패턴의 설명이 가능하며 이는 피인용빈도와 유사하면서도 추가적인 설명력을 가지는 것을 확인하였다. 셋째, 일반적 인용지수로는 JIF 외에도 합산지향지수, h-index와 같은 다양한 일반적 인용 지수들의 설명력이 다양하므로 이를 이용하여 다각적으로 고려하는 것이 필요한 것으로 파악되었다. 또한 학술지 평가에서 인용 색인 데이터베이스의 수록범위보다는 지수의 유형에 따른 설명력 차이가 크다는 것을 확인하였다. 이와 같은 자관의 인용 네트워크 분석은 정보서비스의 여러 분야에서 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

Abstract

In this study, we testify that network structural attributes of a citation network can explain other aspects of journal citation behaviors and the importances of journals. And we also testify various citation impact indicators of journals including JIF and h-index to verify the difference among them especially focused on their ability to explain an institution's local features of citation behaviors. An institutional citation network is derived using the articles published in 2006-2007 by biotechnology faculties of Y University. And various journal citation impact indicators including JIF, SJR, h-index, EigenFactor, JII are gathered from different service sites such as Web of Science, SCImago, EigenFactor.com, Journal-Ranking.com. As a results, we can explain the institution's 5 research domains with inter-citation network. And we find that the co-citation network structural features can show explanations on the patterns of institutional journal citation behavior different from the simple cited frequency of the institution or patterns based on general citation indicators. Also We find that journal ranks with various citation indicators have differences and it implies that total-based indices, average-based indices, and hybrid index(h-index) explain different aspects of journal citation pattern. We also reveal that the coverage of citation DB doesn't be a matter in the journal ranking. Analyzing the citation networks derived from an institution's research outputs can be a useful and effective method in developing several library services.

2
이혜영(한국과학기술원) ; 곽승진(충남대학교) 2008, Vol.25, No.1, pp.191-210 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2008.25.1.191
초록보기
초록

일반적으로 문헌을 검색하고 접근하기 위하여 주제색인과 같은 주제어를 활용하곤 한다. 그렇다면 문헌의 내용과 문헌의 주제어는 분명히 어떤 밀접한 상관관계가 있을 것으로 예측해볼 수 있다. 본 연구는 이러한 의문점에서 출발하여, 디지털콘텐트의 본문내용이 비교적 짜임새 있게 정형화되어 있는 석사 학위논문을 연구문헌으로 한정하여 학위논문 전문에서 나타나는 학위논문의 주제어 분포도를 연구하였다. 학위논문의 주제어는 논문 저자가 부여한 주제어를 사용하되, 학위논문 전문은 ‘목차’, ‘서론’, ‘이론배경’, ‘본론’, ‘결론’, ‘참고문헌’의 내용위치로 분할하여 내용위치에 따른 주제어의 출현율을 확인하였다. 연구대상 학위논문 전문은 1226.3개의 용어, 5152.3번의 용어 출현을 보였다. 학위논문 저자가 부여한 주제어는 12~13개 용어로 구성되어 있었다. 연구결과, 전문 내용위치에 따른 주제어의 출현율은 ‘목차’ 11.4%와 ‘서론’ 11.2%에서 가장 높았으며(11%), 다음 순위는 내용위치 ‘결론’ 9.8%이었다.

Abstract

We would generally use subject terms such as subject indexing for searching and accessing documents. So then, there must be any relationship between document's full-text and its subject terms. This study is started in this question. Master's theses in field of science and technology are worked with because full-text is relatively formatted. This study is to study locations of subject term on Thesis, distribution patterns of subject terms on content of full-text; ‘Contents’, ‘Introduction’, ‘Theory’, ‘Main subject’, ‘Conclusion’ and ‘References’. Thesis were averagely composed of 1226.3 terms. And Subject terms were averagely compose of 12~13 terms. As a result, ‘Contents’ and ‘Introduction’ have had the most frequency of subject.

3
노영희(건국대학교) ; 이수지(한국교육학술정보원) ; 박홍석(한국교육학술정보원) 2008, Vol.25, No.1, pp.99-127 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2008.25.1.099
초록보기
초록

국가경쟁력의 근간은 대학경쟁력이고 대학경쟁력은 학술·연구·정보경쟁력에서 나온다고 할 수 있다. IMD는 국가경쟁력에서 2위를 한 싱가포르가 대학경쟁력에서 1위를 한 것으로 보고하였으며, 국가경쟁력은 대학경쟁력에서 나온다고 평가한 바 있다. 그러나 우리나라에서는 국가 지식인프라 구축사업이 국가 단위의 종합적 계획없이 진행되고, 지식정보자원의 총량 분석없이 산발적·경쟁적으로 진행된 관계로 일반적인 정보원구축에 중복 투자가 되는 반면에 수집이 어렵고 많이 활용되지는 않으나 역사적·학술적·문화적 가치가 있는 정보원은 오히려 소외되는 현상이 발생했다. 이에 본 연구에서는 국가 자산인 국가지식정보자원 중 학술정보자원만이라도 총체적으로 관리하고 학술자원에 대한 총량분석을 기반으로 한 예산 투자 및 정보화사업과제가 발굴될 수 있도록 하기 위해 학술자원관리시스템 구축을 제안하고자 한다. 즉, 학술자원의 효율적 연계, 보급, 활용을 위해서는 관리체계가 필요하다고 보고, 이를 효과적으로 추진하기 위해 지식기반시대에 적합한 국가단위학술자원관리 체제 구축을 제안하고자 한다.

Abstract

National competence is based on the quality of university education, which is determined by the competitiveness of academia, research and information. IMD reported that Singapore, #2 country in national competence index, topped in quality of university education. Meanwhile Korea's current national knowledge infrastructure project lacks comprehensive coordination at a governmental level and has been conducted in a rather sporadic manner, without any consideration on the overall analysis of knowledge information resources. Consequently, a disproportionate amount of attention was devoted to collecting general information resources, while neglecting rare, hard-to-collect sources with historic, academic, and/or cultural values. This study proposes to build an academic resource management system to fully supervise academic resources at least, among national knowledge information resources which is a national asset, and also to allocate budget and cultivate new information building projects based on overall analysis on academic resources. In other words, there is a need for a management system to implement efficient linkage, distribution and utilization of academic resources and, to that end, we need to build an academic resource management system at a national level, maximizing the benefits from the knowledge society that we live in.

정보관리학회지