초록

Abstract

Titles have been regarded as having effective clustering features, but they sometimes fail to represent the topic of a document and result in poorly generated document clusters. This study aims to improve the performance of document clustering with titles by suggesting titles in the citation bibliography as a clustering feature. Titles of original literature, titles in the citation bibliography, and an aggregation of both titles were adapted to measure the performance of clustering. Each feature was combined with three hierarchical clustering methods, within group average linkage, complete linkage, and Ward's method in the clustering experiment. The best practice case of this experiment was clustering document with features from both titles by within-groups average method.

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Abstract

This study aims to provide a method of extracting the most recent information on US patent documents. An HTML paring technique that can directly connect to the US Patent and Trademark Office (USPTO) Web page is adopted. After obtaining a list of 50 documents through a keyword searching method, this study suggested an algorithm, using HTML parsing techniques, which can extract a patent number, an applicant, and the US patent class information. The study also revealed an algorithm by which we can extract both patents and subsequent patents using their closely connected relationship, that is a very distinctive characteristic of US patent documents. Although the proposed method has several limitations, it can supplement existing databases effectively in terms of timeliness and comprehensiveness.

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이 연구에서는 특허의 인용에 영향을 미치는 주요 변수들을 토대로 특허의 피인용횟수를 예측하기 위한 모형을 제시하였다. 이를 위해 미국특허를 대상으로 5개 주제분야에 걸쳐 특허의 피인용횟수와 일정 수준 이상의 상관관계, 즉 5% 이상의 설명력을 갖는 것으로 밝혀진 페이지 수, 청구항 수, 참고문헌 평균 피인용횟수, 서지결합도, 문헌간유사도 등 5개 변수들을 토대로 다중회귀분석을 실시하였다. 연구결과에 따르면, 제시된 5개 주제분야의 특허인용 예측모형의 설명력은 주제분야에 따라 58.3%~89.6%로 나타났으며, 예측변수로 사용된 5개의 독립변수 중 특허 피인용횟수에 가장 영향력이 높은 변수는 ‘문헌간유사도’로 나타났다. 또한 이 연구에서 추정된 주제분야별 예측모형을 토대로 산출한 특허 피인용횟수에 대한 예측값과 실제값을 비교한 결과 이들 예측모형은 5개 주제분야에서 모두 적합한 것으로 나타났다.

Abstract

The purpose of this study is to develop a prediction model of patent citation counts based on major factors which affect patent citation. To this end, we performed multiple regression analysis between the patent citation counts and five explanatory variables such as the number of pages, the number of claims, the reference-average-citation rate, the strength of bibliographic coupling, and the document similarity proved as having 5% or more standardized variances(r2) with patent citation counts, with a test dataset of U.S. patents in five subject fields. As a result, our prediction models showed 58.3% to 89.6% predictability depending on subject fields and revealed the document similarity has the highest impact on citation counts among the five predictive variables in all the subject fields. The result of comparison between the predicted citation counts and the actual ones confirmed the usefulness of the citation prediction models built for each subject field.

초록

최근 특허기술의 가치평가가 크게 강조되고 있으며, 그 평가의 수단으로 특허의 피인용횟수가 매우 유용한 척도 중의 하나로 받아들여지고 있다. 그에 따라 이 연구에서는 특허의 피인용횟수와 이에 영향을 미칠만한 형태적․기술적․개념적 요인의 17개 변수들 간의 상관관계를 미국특허를 대상으로 5개 주제분야에 걸쳐 분석하였다. 분석결과 특허의 피인용횟수와 일정 수준 이상의 상관관계, 즉 5% 이상의 설명력을 갖는 변수는 페이지 수, 청구항 수, 참고문헌 평균 피인용횟수, 기술분야 특허증감율, 서지결합도, 동시인용도 및 문헌간유사도 등 7개로 나타났다. 또한 이들 변수에 대한 분산분석 결과 7개 변수 모두 전반적으로 대부분의 주제분야 간에 있어서 평균값의 차이가 있는 것으로 나타났다.

Abstract

Recently, the valuation of patented technology has been greatly emphasized, and patent citation has been accepted as a very useful index of this technology. In this study, we performed correlation analyses between the patent citation counts and 17 explanatory variables of morphological, technological, and conceptual factors with a test dataset of U.S. patents in five subject fields. Seven variables having 5% or more standardized variances(r2) with patent citation counts were identified; number of pages, number of claims, reference-average-citation rate, patent increase/decrease rate, strength of bibliographic coupling, co-citation counts and document similarity. The result of the ANOVA test shows that the mean values of these variables vary among most subject fields.

초록

본 연구는 우리나라 대표적인 정보학분야 학회지인 『정보관리학회지』에 25년 동안에 발표된 학술논문을 대상으로 동향분석을 시도하여 각 시기별 우리나라 정보학분야의 학문적 구조와 그 변화를 파악하였다. 이를 위하여 먼저 25년을 1984-1994, 1995-2002, 2003-2009로 나눈 다음, 각 기간별 『정보관리학회지』에 실린 학술논문의 주제를 분석한 후 각 논문의 주제분포, 주제영역별 논문의 증감, 주제영역별 연도 분포를 살펴보았다. 또한 논문의 표제어를 이용하여 기간별 정보학의 지적 구조를 생성하였고 세 개의 지적 구조를 비교하여 정보학 연구의 변화를 분석하였다. 그 결과 『정보관리학회지』 연구의 주요 대주제 영역은 ‘정보서비스’, ‘정보조직’ 그리고 ‘정보시스템’이며 소주제 영역은 도서관서비스, 이용자연구, 자동문헌처리, 도서관통합시스템, 시소러스/온톨로지, 디지털도서관인 것으로 나타났다. 또한 표제어의 지적 구조를 분석한 결과, 정보학의 핵심영역은 여전히 정보검색이지만 각종 도서관이나 시스템에 활용된 정보기술 기법이나 서비스 평가에 대한 연구가 점점 늘어나고 이에 대한 주제영역이 확장되고 있음을 알 수 있었다.

Abstract

The aims of this study were to provide a global overview of research trends in information science and to trace its changes in the main research topics over time using trends analysis. The study examined the topics of research articles published in Journal of Korean Society for Information Management between 1984 and 2009. Rather than taking a single snapshot of a given point in time, this study attempted to present a series of such pictures in order to identify trends over time. The fairly arbitrary decision was taken to divide the period under consideration into three ‘publication windows’: 1984-1994, 1995-2002, 2003-2009. The study revealed that the most productive areas were ‘Information Service’, followed by ‘Information Organization’, and ‘Information System’. The most productive sub-areas were ‘Library Service’, ‘User Study’, ‘Automatic Document Analysis’, ‘ILS’, ‘Thesaurus/Ontology’, and ‘Digital Library’. From the comparisons of intellectual structures of title keywords, the key research area in the field of Information Science was ‘Information Retrieval’. The studies of IT applications and service system evaluation have been expanded.