논문 인용에 따른 학술지 군집화 방법의 비교

김진광; 김소형; 오창혁

추천

검색

질문

자료유형: 학술저널

저자정보: 김진광 김소형 오창혁

저널정보: 한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제26권 제4호

발행연도: 2015.8

수록면: 827 - 839 (13page)

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

이 논문의 연구 히스토리 (3)

2016

KCI 등재 학술지의 분류를 위한 네크워크 군집화 방법의 비교

김진광 , 김소형 , 오창혁 한국데이터정보과학회지 2016.08 학술저널

학술지 인용 네트워크를 이용한 학술지 클러스터링 알고리즘 비교와 구현

김진광 統計學科 2016.01 학위논문

2015

논문 인용에 따른 학술지 군집화 방법의 비교

김진광 , 김소형 , 오창혁 한국데이터정보과학회지 2015.08 학술저널

이 논문의 후속연구가 궁금하신가요?
연관 학술논문 또는 학술발표를 통해 보다 발전된 연구결과를 확인하실 수 있습니다.
이 논문의 연구 히스토리 확인하기

초록· 키워드

오류제보하기

학술지 인용 데이터베이스에서 네트워크 구조분석을 통해 학술지의 공동체를 추출하는 것은 인용관계에 따른 학술지의 집단을 파악하는 유용한 수단이다. 전 세계적으로 널리 활용되는 학술지 인용데이터베이스인 Thomson Reuters의 SCI나 Elsevier의 SCOPUS가 제공하는 자료를 활용하여 인용관계에 따른 공동체 구조를 파악하는 시도가 이루어진 바 있으나, 국내 학술지 인용 데이터베이스인KCI에서는 이러한 연구가 현재까지는 이루어지지 않은 것으로 알려져 있다. 따라서 본 연구에서는 기존의 여러 가지 네트워크 군집화 알고리즘을 이용하여 KCI에 등재되어 있는 자연과학 분야 학술지를 대상으로 인용관계에 따른 공동체를 파악하고 KCI에 등록된 학술지 분류와 비교하여 보았다. 적용된 군집화 방법 중 인포맵 알고리즘에 의한 분류가 KCI 등재 자연과학 분야 학술지의 인용관계 구조를 잘 반영하며, 기존의 KCI 분류와 가장 유사한 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 얻은 KCI의 기존 분류와 차이점들은 장차 KCI 학술지의 재분류가 이루어질 시 고려의 대상이 될 수도 있을 것이다.

#Community #journal citation database #공동체 #네트워크 군집화 알고리즘 #학술지 인용 데이터 베이스 #KCI #network clustering algorithm

참고문헌 (33)

참고문헌 신청

[학술지(정기간행물)] - Agarwal, G. / 2008 / Modularity-maximizing graph communities via mathematical programming / The European Physical Journal B-Condensed Matter and Complex Systems 66 : 409 ~ 418

[학술지(정기간행물)] - Arenas, A. / 2007 / Size reduction of complex networks preserving modularity / New Journal of Physics 9 : 176 ~

[학술지(정기간행물)] - Blondel, V. / 2008 / Fast unfolding of communities in large networks / Journal of Statistical Mechanics: Theory and Experiment

[학술지(정기간행물)] - Brandes, U. / 2008 / On modularity clustering / IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering 20 : 172 ~ 188

[학술지(정기간행물)] - Carpenter, M. P. / 1973 / Clustering of scientific journals / Journal of the American Society for Information Science 24 : 425 ~ 436

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

김진광

소속기관 영남대학교

주요연구분야 자연과학 > 수학·통계학

논문수 3 이용수 178

김소형

소속기관 한국데이터정보과학회

주요연구분야 자연과학 > 수학·통계학

논문수 2 이용수 145

오창혁

소속기관 영남대학교

주요연구분야 자연과학 > 수학·통계학 TOP 5% 사회과학 > 경영학

논문수 21 이용수 4,717

최근 본 자료

전체보기

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2018-041-001376709

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

이 논문의 연구 히스토리 (3)

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (33)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

댓글(0)