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검색어: journal impact factor, 검색결과: 14
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심원식(성균관대학교 문헌정보학과) ; 안병군(성균관대학교 일반대학원 문헌정보학과) ; 박성은(성균관대학교 일반대학원 문헌정보학과) ; 김현수(성균관대학교 일반대학원 문헌정보학과) 2020, Vol.37, No.2, pp.47-69 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2020.37.2.047
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초록

본 연구는 대표적인 오픈액세스 학술지 중에서 범학문적인 성격을 가진 PLoS ONE에 게재된 국내 기관 소속 연구자들의 출판 활동에 대한 계량적인 분석을 제시하고 있다. 대표적인 메가학술지인 PLoS ONE에 국내 연구자들은 2006년부터 2019년의 기간 동안 약 6,500여 개의 연구논문을 게재하였고 이는 국가 기준으로는 전세계 11위에 해당하는 수준이다. 국내 기관 소속 저자들의 PLoS ONE 논문은 대부분 의생명 공학에 집중되어 있다. 최근에는 PLoS ONE에 대한 논문 게재가 감소하고 Scientific Reports, BMJ Open 등과 같은 경쟁 메가학술지로의 이동이 감지된다. 이러한 변화는 논문심사 기간의 지연, 영향력 지수 감소에 영향을 받은 것으로 보인다. PLoS ONE에 10건 이상의 논문을 게재한 국내 교신저자의 전반적인 연구 업적을 보면 오픈액세스 출판 비중이 약 30% 수준으로 나타나 오픈액세스에 대한 수용이 상당한 것으로 분석된다. 하지만 연구자별로 최대 50% 이상의 편차가 있는 것으로 조사된다. PLoS ONE에서 제공하는 이용지표 중에서 저장수는 열람수, 인용수와의 상관계수가 높은 것으로 나오는 반면 공유수는 열람수, 인용수 그리고 저장수와 상관계수가 상대적으로 높지 않은 것으로 조사되었다. 이상의 분석결과는 국내 연구자들의 오픈액세스 출판에 대한 구체적인 데이터에 기반하고 있다는 점에서 의의가 있으며, 논문을 게재한 연구자를 대상으로 한 설문조사 형식의 후속연구를 통해 오픈액세스 출판 배경, 심사과정 등에 대한 구체적인 데이터를 수집, 분석할 예정이다.

Abstract

This research provides a quantitative analysis on research articles published in PLoS ONE, a multidisciplinary open access journal, by authors affiliated with Korean institutions. Korean authors published more than 6,500 research ariticles in the mega journal between 2006 and 2019. Korea is ranked the top 11th place in terms of article publishing in the journal. Most articles by Korean authors are concentrated in the biomedical fields. In recent years, the overall production of PLoS ONE has decreased as authors migrated to competing mega journals such as Scientific Reports and BMJ Open. The change might have been affected in part by the delay in the review period and the dropping impact factor score. The open access share of the Korean PLoS ONE authors of more than 10 articles hovers around 30%. However, there is a significant variation among researchers reaching up to 50% discrepancies. Among altmetrics provided by PLoS ONE, the saves are highly correlated with the views and the citations. On the contrary, the shares show low correlation with other use metrics. A follow up, survey questionnarie based research involving researchers who have published in PLoS ONE is planned in order to investigate author motivation and experience in the review process.

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초록

연구전선이란 연구논문들 간에 인용이 빈번하게 발생하며, 지속적으로 발전이 이루어지고 있는 연구영역을 의미한다. 연구행위가 집중되는 핵심 연구분야로 발전 가능성이 높은 연구전선을 조기에 예측해내는 것은 학계와 산업계, 정부기관, 나아가 국가의 과학기술 발전에 큰 유익을 가져다 줄 수 있는 유용한 사회적 자원이 된다. 본 연구는 복합자질을 활용하여 연구전선을 추론하는 모델을 제시하고자 시도하였다. 연구전선 추론은 핵심 연구영역으로 발전할 가능성이 높은 문헌들이 포함될 수 있도록 문헌을 복합자질로 표현하고, 그 자질들을 심층학습하여 새로 발행된 문헌들이 연구전선에 포함될 수 있는지 그 가능성을 예측하였다. 서지 자질, 네트워크 자질, 내용 자질 등 복합자질 세트를 사용하여 문헌을 표현하고 피인용을 많이 받을 가능성이 있는 문헌을 추론하기 위해서 확률기반 팩터그래프 모델을 적용하였다. 추출된 자질들은 팩터그래프의 변수로 표현되어 합-곱 알고리즘과 접합 트리 알고리즘을 적용하여 연구전선 추론이 이루어졌다. 팩터그래프 확률모델을 적용하여 연구전선을 추론․구축한 결과, 서지결합도 4 이상으로 구축된 베이스라인 연구전선과 큰 차이를 보였다. 팩터그래프 기반 연구전선그룹이 서지결합 기반 연구전선그룹보다 문헌 간의 직접 연결정도가 강하며 연결 관계에 있지 않은 두 개의 문헌을 연결시키는 매개정도 또한 강한 집단으로 나타났다.

Abstract

This study attempts to infer research fronts using factor graph model based on heterogeneous features. The model suggested by this study infers research fronts having documents with the potential to be cited multiple times in the future. To this end, the documents are represented by bibliographic, network, and content features. Bibliographic features contain bibliographic information such as the number of authors, the number of institutions to which the authors belong, proceedings, the number of keywords the authors provide, funds, the number of references, the number of pages, and the journal impact factor. Network features include degree centrality, betweenness, and closeness among the document network. Content features include keywords from the title and abstract using keyphrase extraction techniques. The model learns these features of a publication and infers whether the document would be an RF using sum-product algorithm and junction tree algorithm on a factor graph. We experimentally demonstrate that when predicting RFs, the FG predicted more densely connected documents than those predicted by RFs constructed using a traditional bibliometric approach. Our results also indicate that FG-predicted documents exhibit stronger degrees of centrality and betweenness among RFs.

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최형욱(이화여자대학교 일반대학원 문헌정보학과) ; 최예진(이화여자대학교 일반대학원 문헌정보학과) ; 남소연(이화여자대학교 일반대학원 문헌정보학과) 2018, Vol.35, No.2, pp.89-114 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2018.35.2.089
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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.

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한종엽(한국해양과학기술원) 2015, Vol.32, No.1, pp.23-41 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2015.32.1.023
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초록

이 연구는 국제학술지에 나타난 ‘동해’ 관련 연구에서 ‘동해’ 표기유형별 특성을 계량적으로 분석한 것이다. 이 때 동해표기 유형은 ‘동해 단독’, ‘일본해 단독’, ‘병행표기’로 구분하였다. 분석을 위해 Web of Science DB에서 총 4,192편을 대상으로, 표기유형별 시계열 변화, 저자 소속국가별 표기유형, 연구주제의 차이, 피인용도, 연구협력 및 공저 네트워크를 분석하였다. 그 결과 ‘동해’ 연구에서 ‘일본해 단독 표기’의 비율이 가장 많은 것으로 나타났고, 1990년대 이후 ‘동해 단독 표기’과 ‘병기’의 비율이 지속적으로 상승하고 있었다. 또한 ‘동해’ 연구의 핵심국가는 ‘일본’, ‘러시아’, ‘한국’, ‘미국’, ‘중국’ 5개국이며, ‘일본해 단독 표기’의 경우 ‘일본’을 중심으로 ‘미국’, ‘러시아’, ‘중국’과 공동연구가 활발히 이루어지며, ‘동해 단독 표기’와 ‘병기’는 ‘한국’ 연구자를 중심으로 ‘미국’, ‘일본’과의 연구의 비율이 높았다. 공저 네트워크는 ‘일본해 단독 표기’의 경우 하나의 “거대 구성집단”(Giant Component)을 형성하여 이(異) 집단 간의 협업이 활발히 이루어지고 있으나, ‘동해 단독 표기’의 경우 소속기관을 중심으로 소규모의 연구그룹이 분산된 것으로 나타났다.

Abstract

This study worked on the qualitative analysis about nomenclature East Sea by the record type in researches related to East Sea shown in the scientific journals. Here in this study, the way of marking is classified as three: ‘sole notation of East Sea’, ‘sole notation of Sea of Japan’, and ‘simultaneous notation of both’. Based on a total of 4,192 selections from Web of Science DB, the analysis was followed up for change in time series by the notation type, notation type according to the nation that authors belong to, difference in research topic, impact factor, collaboration in research, and co-authorship network. The result turned out in this work that the sole notation of Sea of Japan accounted for the largest portion. It also showed that the rates of sole notation of East Sea and simultaneous notation have kept increasing continuously since the 1990s. Hub nations regarding the research of East Sea is five including Japan, Russia, Korea, USA, and China. In the case of sole notation of Sea of Japan, active collaboration studies are performed in USA, Russia, and China with a focus in Japan. In the case of sole notation of East Sea and simultaneous use, the research rate is relatively high in USA and Japan with a focus in Korea. As to the co-authorship network in the sole notation of Sea of Japan, sort of a “giant component” among different groups has been set up and through which the collaborative works are actively underway. However, it was found that the research of sole notation of East Sea is dispersed into small groups on the base of relevant individual institution.

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