초록

오늘날 폭발적인 정보의 증가로 이용자들은 자신이 원하는 정보를 찾기 위해 엄청난 시간과 노력을 기울여야 한다. 이 문제를 해결하기 위하여 이용자의 정보요구를 분석하고 이용자에게 적합한 논문을 추천해주는 논문추천시스템이 등장하고 있다. 그러나 대부분의 논문추천시스템은 논문추천시스템의 핵심인 이용자 프로파일을 간과하고 있다. 따라서 이 연구는 논문추천시스템의 성능을 좌우하는 이용자 프로파일을 기존의 평균으로 계산하지 않고 새로운 TPIPF(Topic Proportion-Inverse Paper Frequency)로 계산하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법과 기존의 방법을 모두 논문추천시스템에 적용하여 각각의 성능을 온라인 참고문헌 관리도구인 CiteULike에서 제공된 데이터 실험을 통하여 비교하였다. 그 결과 제안된 TPIPF 방법을 적용한 논문추천시스템의 성능이 더 높다는 것을 알 수 있었다.

Abstract

Nowadays users spend more time and effort to find what they want because of information overload. To solve the problem, scientific article recommendation system analyse users’ needs and recommend them proper articles. However, most of the scientific article recommendation systems neglected the core part, user profile. Therefore, in this paper, instead of mean which applied in user profile in previous studies, New TPIPF (Topic Proportion-Inverse Paper Frequency) was applied to scientific article recommendation system. Moreover, the accuracy of two scientific article recommendation systems with above different methods was compared with experiments of public dataset from online reference manager, CiteULike. As a result, the proposed scientific article recommendation system with TPIPF was proven to be better.

초록

본 연구는 계량정보학적 분석을 통해 국내 재난 관련 연구의 동향을 파악하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 KCI 데이터베이스를 검색하여 2002년부터 2016년 사이에 출간된 재난 관련 학술지 논문 772편을 분석하였다. 논문들이 발표된 학문분야의 프로파일링 분석과 저널 프로파일링 분석 및 키워드 동시출현분석을 실시하였다. 분석 결과, 국내 재난 관련 연구의 수는 지속적으로 증가하고 있으며 특히 2014년 세월호 사건 이후에 재난 연구의 수가 급증하였다. 재난 연구의 주요 학문영역은 재난관리 정책을 제시하는 정책학/행정학 영역, 관련 기술을 개발하는 ‘공학’ 영역, 지리정보시스템과 통신기술을 연구하는 ‘GIS/통신’ 영역, 재난을 정신건강학 혹은 인문사회학적 측면에서 연구하는 ‘의학/인문사회과학’ 영역으로 확인되었다. 시기별로 살펴보면, 2014년 이후에는 행정학과 정책학 분야의 비중이 감소한 반면에 법학, 의학, 신문방송학 등의 다양한 학문 분야에서 재난 관련 연구가 활발해졌다.

Abstract

This study aims to investigate the research trends of disaster in Korea through a bibliometric analysis. To do that, it analyzed 772 scholarly articles published from 2002 to 2016, retrieved from KCI (Korean Citation Index) database. For analysis, discipline profiling analysis, journal profiling analysis, and co-word analysis methods were used. The study found that the number of scholarly articles on disaster has increased, especially after Sewol ferry disaster occurred in 2004. The major discipline areas were identified as ‘policy sciences/public administration’ area, ‘engineering’ area, ‘GIS/telecommunication’ area, and ‘medical/humanities/social sciences’ area. In terms of time series, the proportion of scholarly articles published in ‘policy sciences/public administration’ area has decreased since 2014 and at the same time, discipline areas have been diversified including law, medical, and journalism.

초록

이 연구에서는 계량정보학적 기법을 사용하여 국내 트위터 관련 연구의 동향을 분석하고자 하였다. 이를 위해 KCI에서 검색된 2009년부터 2014년 4월까지의 트위터 관련 논문 539편에서 제목, 초록, 키워드를 추출하여 분석 자료로 삼았다. 프로파일링 기법을 이용해 트위터 관련 연구가 수행된 학문 분야와 저널을 분석하였고, 동시출현단어 분석을 통해 트위터 관련 연구의 세부 주제 영역을 파악하였다. 그 결과, 국내 트위터 관련 연구는 53개 학문분야에서 다양하게 다루어지고 있으며 핵심 분야는 신문방송학, 경영학, 컴퓨터학 분야로 나타났다. 세부 주제로는 선거를 비롯한 정치 관련 이슈가 가장 많이 다루어졌으며, 기업/구매 관련 이슈도 활발히 연구되었음을 확인할 수 있었다.

Abstract

This study explored the research trends on Twitter in Korea by informetric methods. All 539 articles on Twitter published from 2009 to the April of 2014 were obtained from the KCI. Only article titles, abstracts, and keywords by authors were used in analysis. Academic journals in many different disciplines where Twitter articles were produced were analysed by profiling, and then, the subject areas of researches on Twitter were analysed by co-word analysis. The results of this study showed that Twitter-related papers were published in as many as 53 disciplines with journalism, business administration, and computer science to be core fields. It was also found that the core subject areas are political issues and business.

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.