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과학계량학을 이용한 연구활동 평가 : OLED 사례 분석
여운동(Yeo Woon Dong),이우형(Lee Woo Hyoung),이상필(Sang Pil Lee) 한국기술혁신학회 2007 기술혁신학회지 Vol.10 No.4
과학기술이 다양해지고 융합기술이 발달함에 따라 동료평가만으로 기술과 성과를 평가하는 것은 더욱 어려워졌다. 해당 전문가를 찾기도 쉽지 않을 뿐만 아니라 연구자들 사이에 이해관계가 한층 복잡해졌기 때문이다. 과학계량학(Scientometrics)은 과학자의 연구활동을 정치성이나 이해관계를 배척하고 객관적으로 계측하여, 성과에 비해 시그널이 약하게 발산되는 우수한 연구자나 연구 분야를 찾아내어 올바른 평가를 가능하게 한다. 본 논문에서는 OLED 기술에 대해 집계분석과 몇 가지 네트워크 분석 기법을 활용하여 과학계량학적 분석을 수행하고, 결과에 대해 한국에서는 어떤 평가가 가능한지에 대해 기술한다. Scientometrics means the metrics of science, and it plays a role in the measurement of scientists' activities by using research results like papers. Objective numerical values or indicators obtained by scientometric analysis may make a significant contribution to correct evaluation by excluding political or relationship bias or revealing significant researchers or their research fields that have been assessed relatively lower for their performance. In the period when the scale of technology was relatively large, such as for the development of heavy chemistry, it was possible to make a not-bad selection by an assessment made only with the intuition of the assessor. However, it is nearly impossible for experts with a narrow knowledge in a field to judge the direction of change correctly as the current science technology changes rapidly and tremendously. Even in an assessment of research performance of researchers or research institutions, only some notable researchers are able to attract attention owing to the Metthew effect, and the majority who have accumulated research results in depth are not able to receive reasonable research funding. Therefore, it might be natural that there is a growing need for assessment using scientometrics. The purpose of this research is to suggest some applicable scientometric techniques for an assessment of research performance to science and technology researchers and policy planners. In order to accomplish this, we used a frequency analysis of papers and its citations to assess the research performance of researchers, institutions, and countries for OLED technology as a case study. Furthermore, we position detailed technologies for OLED technology as arriving, growing, maturing, and declining technology by utilizing several network analysis techniques, make groups with researchers and institutions of same research interest. And we review the current international joint research of Korea, China, and Japan, who are in a competitive relationship. Also, at the end of each analysis result, we describe what kind of assessment should be available to Korean policy planners and research managers for such scientometric analysis results.
국가적 차원의 유망연구영역 탐색: Scopus 데이터베이스를 이용한 과학계량학적 접근
여운동,손은수,정의섭,이창환,Yeo, Woon-Dong,Sohn, Eun-Soo,Jung, Eui-Seob,Lee, Chang-Hoan 한국과학기술정보연구원 과학기술정보센터 2008 Journal of Information Science Theory and Practice Vol.39 No.3
급속도로 변화하는 과학기술 환경 속에서 기업들은 현존하는 기술의 발전을 모니터링함과 동시에 새롭게 부상하는 유망기술을 찾아야만 경쟁력을 가질 수 있다. 각 국가에서는 경쟁적으로 유망연구 영역을 찾고 있는데, 대부분의 국가에서는 전문가 평가를 기반으로 한 델파이 방법으로 유망기술을 탐색하고 있다. 그러나 델파이와 같은 전문가방식은 기본적으로 전문가의 주관적 판단에 의지하기 때문에 편향성과 이에 따른 문제가 발생한다. 본 연구에서는 델파이 방법의 기술예측방법이 가지는 문제점을 개선하기 위해 과학계량학적 방법으로 유망연구영역을 탐색하였다. 탐색과정에서는 다음 3가지의 특별한 노력을 통해 과학계량학적 방법의 성능을 제고하고자 하였다. 첫째, 데이터베이스 선정에 있어서 공학 등 저널수가 적은 기술분야에서도 유망연구영역의 도출이 가능한가를 고려하였다. 둘째, 과학기술 전분야를 대상으로 하는 분석에서 과학기술분야별로 가지고 있는 인용수의 차이로 인해 발생하는 문제점을 해결하고자 부분인용계상(fractional citation counting)과 이동평균을 이용한 선형회귀분석을 도입하였다. 셋째, 과학계량학적 분석으로 나온 결과를 정성적으로 검증하여 과학계량학적 방법에 의한 오류를 최소화 하였다. 최종 290개의 유망연구영역을 선정하였으며, 각 영역은 기술의 네트워크상에서 가시화하였다. 본 연구에서는 Scopus 데이터베이스가 사용되었으며, 데이터마이닝과 가시화에는 한국과학기술정보연구원에서 개발한 KnowledgeMatrix가 사용되었다. In todays environment in which scientific technologies are changing very fast than ever, companies have to monitor and search emerging technologies to gain competitiveness. Actually many nations try to do that. Most of them use Dephi approach based on experts review as a searching method. But experts review has been criticised for probability of inclination and its derivative problems in the sense that it is accomplished only by expert's subjectivity. To overcome such problems, we used Scientometric Method for identifying emerging technology that had been done by Delphi as a rule. We made three particular efforts in order to improve the Quality of the result. Firstly, we selected one alternative database between SCI and Scopus hoping to see evenly-distributing results in wide fields on the front burner. Secondly we used Fractional citation counting in counting citation number in the stage of linear regression analysis. Lastly, we verified Scientometric result with experts opinions to minimize probable errors in a Scientometric research. As a result, we derived 290 emerging technologies from Scientometric analysis with Scopus Database, and visualized them on 2-dimension map with data mining system named KnowledgeMatrix which was developed by KISTI.
여운동(Woon-Dong Yeo),박현우(Hyun-Woo Park),권영일(Young-Il Kwon),박영욱(Young-Wook Park) 한국콘텐츠학회 2010 한국콘텐츠학회논문지 Vol.10 No.11
컴퓨터와 웹의 발달은 사람들이 이용할 수 있는 정보의 양을 급격히 늘렸으며, 이로 인해 추천시스템에 대한 수요가 증가하고 있다. 전자도서관에서도 다른 분야와 마찬가지로 개인화 및 추천시스템에 대한 연구가 중요한데, 연구논문 추천시스템에 대한 연구는 극히 제한적으로 이뤄지고 있고, 국내에서는 거의 찾아보기 어려울 정도이다. 본 논문에서는 국내외에서 수행된 추천시스템에 대한 연구를 조사분석하고, 이를 토대로 전자도서관 연구논문 추천시스템 구축방안을 KISTI NDSL을 중심으로 제안한다. 현재 NDSL에서 제공하는 알리미서비스를 암묵적 방식으로 바꾸어서 이용자의 프로파일을 구축할 것과 이용자 및 메모리 기반의 협업 필터링을 병행하여 내용기반의 필터링이 가지는 연구논문 추천에서 신규성이 부족한 단점을 보완할 것을 제안한다. 또한 두 기법을 함께 사용하는 방식과 온톨로지와 분할방식에 의한 필터링을 이용하여 추천 만족도를 높이는 방식에 대해서도 제안한다. The progress of computers and Web has given rise to a rapid increase of the quantity of the useful information, which is making the demand of recommender systems widely expanding. Like in other domains, a recommender system in a digital library is important, but there are only a few studies about the recommender system of research papers, Moreover none is there in korea to our knowledge. In the paper, we seek for a way to develop the NDSL recommender system of research papers based on the survey of related studies. We conclude that NDSL needs to modify the way to collect user's interests from explicit to implicit method, and to use user-based and memory-based collaborative filtering mixed with contents-based filtering(CF). We also suggest the method to mix two filterings and the use of personal ontology to improve user satisfaction.