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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
새로운 주제의 탐지를 위한 여러 접근법들을 지식 구조 표현 방법 중 하나인 디스크립터의 부여 및 갱신 과정에 적용하였다. 새로운 주제 탐지는, 특히 특정 학문 분야에서 새로운 주제의 출현 및 성장으로 인하여 지식 구조상의 변화가 발생하는 경우에, 기존의 색인어로는 이를 표현할 수 없거나 표현상의 제한이 따르는 문제를 해결하는 데 응용할 수 있다. 실험 결과, 정보학 내에서 긍정적 측면의 변화가 발생한 것으로 식별된 신흥 주제들은 상당수가 서로 밀접하게 연관되어 있으면서 동시에 성장발전의 단계에 있는 주제임을 확인하였다. 또한, 새로운 주제 탐지를 통한 후보 디스크립터 리스트의 사용이 색인자의 색인작업을 지원하는 효율적인 도구가 될 수 있다는 가능성을 보여 주었다. 특히, 적절한 디스크립터의 선정과 부여를 위한 후보 디스크립터 리스트의 제공은 색인작업의 효율성과 정확성을 향상시키는 데 기여할 수 있을 것이다.
Abstract
This study utilizes various approaches for new topic detection in the process of assigning and updating descriptors, which is a representation method of the knowledge structure. Particularly in the case of occurring changes on the knowledge structure due to the appearance and development of new topics in specific study areas, new topic detection can be applied to solving the impossibility or limitation of the existing index terms in representing subject concepts. This study confirms that the majority of newly developing topics in information science are closely associated with each other and are simultaneously in the phase of growth and development. Also, this study shows the possibility that the use of candidate descriptor lists generated by new topic detection methods can be an effective tool in assisting indexers. In particular, the provision of candidate descriptor lists to help assignment of appropriate descriptors will contribute to the improvement of the effectiveness and accuracy of indexing.
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.