KCI등재
SCOPUS
국가적 차원의 유망연구영역 탐색: Scopus 데이터베이스를 이용한 과학계량학적 접근 = Identification of Emerging Research at the national level: Scientometric Approach using Scopus
저자
여운동 (한국과학기술정보연구원) ; 손은수 (한국과학기술정보연구원) ; 정의섭 (한국과학기술정보연구원) ; 이창환 (한국과학기술정보연구원) ; Yeo, Woon-Dong ; Sohn, Eun-Soo ; Jung, Eui-Seob ; Lee, Chang-Hoan
발행기관
학술지명
Journal of Information Science Theory and Practice(Journal of Information Management)
권호사항
발행연도
2008
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재,SCOPUS
자료형태
학술저널
수록면
95-113(19쪽)
제공처
소장기관
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.
더보기In 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.
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