계량정보분석 해외사례 조사분석<br />연구책임자 : 박한우 (영남대)<br />                      August.18.2010<br />
           차례<br />1장서론<br />2장이론적 논의<br />3장해외 국가별동향<br />4장주요 분야/산업별 사례<br />5장 계량정보 분석 기법과 실제<br />6장분석 및 토의<br />7장 결론...
제1장  서론<br />제1절 계량정보분석의 개념<br />제2절 계량정보분석이 적용된 선행연구 검토<br />
가치창조형 정보분석은 바늘찾기 다<br />오늘날 연구자와 기업들은 건초더미에서 바늘을 찾는 대신, 우주 안에서 건초더미를 찾고 그 건초더미가 새로운 분야의 시작인지 아니면 작년 수확물의 부산물인지 예측해야함<br />
제 1절. 필요성 및 목적<br />1990년대 중반부터 선진각국들의 지식기반 경제 심화를 위한 노력을 경쟁적으로 전개, 우리나라는 기존의 모방형, 학습형 혁신단계를 거쳐 창조적 혁신시스템을 구성해야 하는 단계에 이르렀...
제1절. 필요성 및 목적<br />국가적 차원에서 R&D 정보분석능력을 강화<br />⇒유망연구 및 미래기술의 조기 탐지 및  능동적 수행<br />선진국의 계량정보분석 기관에 대한 현황, R&D기획과의 연계, 관련 제...
제2절 연구방법<br />1. 다양한 보완적인 자료수집으로 분석의 타당성을 제고<br />2. 비교분석의 틀을 적용하여 적실성(relevance) 있는 시사점 도출<br /><사례조사 및 분석의 틀><br />
제2장  이론적 논의<br />제1절 북미<br />제2절 유럽<br />제3절 아시아<br />
제1절 계량정보분석의 개념<br />분류기준에 따른 계량정보분석의 정의<br />계량정보분석의 각 범주간 관계<br />출처 : Thelwalle.t al. (2003) 재구성<br />출처 : 저자<br />
제2절 선행연구검토우리나라 선행연구의 함의<br />첫째, 관련 연구의 수가 많지 않아 심도 깊은 논의가 이루어지지 못하고 있으며, 방법론과 관련된 연구들이 확인됨.<br />둘째, 국내에서 생성한 데이터베이스를 이용한...
제3장  해외 R&D 계량정보 <br />분석방법론 활용 동향<br />제1절 북미 <br />제2절 유럽<br />제3절 아시아<br />
제1절 북미-미국<br /> 계량정보분석을 이용하는 다양한 기관<br />- 국립과학재단(NSF: National Science Foundation)<br />- 해군연구소(ONR: Office of Naval Rese...
제2절 유럽- 영국 <br />지식주도경제정책백서의작성<br />REF(Research Excellence Framework) 제도<br />	- 기존 RAE는 달리  REF는 계량분석의 고도화, 효율적인 재원투자, 영...
제2절 유럽-네덜란드 <br />네덜란드 라이든(Leiden)대학의 과학기술연구센터(CWTS : Center for Science & Technology Studies)<br />	- 계량정보분석을 통해 기술분야별 R&...
제2절 유럽- 벨기에 <br />1991년부터 R&D 자원의 선정과 배분을 지역정부에 대폭 이양<br />벨기에의 플레미쉬(Flemish) 정부의 정책 : <br />“객관적, 계량적, 반복가능한” R&D 정책결정을 위...
제2절 유럽 –스페인<br />1953년부터 설립된 신독(Cindoc)에서 여러 계량정보분석 기법을 소개<br />-스페인 SCImago 연구그룹 (SCImago Research Group, 2009)은 시각화 기술을 ...
제2절 유럽-폴란드<br /><ul><li>폴란드 정부를 위한 R&D 모니터링을 위한 센터: ECOOM(Expertisecentrum O&O Monitoring)       </li></ul>      -2002년 st...
일본은 우리나라와 매우 유사한 역사와 환경을 가진 국가로서, 우리나라의 계량정보분석 체계 구축에 시사하는 바가 큼.<br /><ul><li>NII(국립정보학연구소, National Institute of Informat...
<ul><li>JST(일본 과학기술진흥기구, Japan Science and Technology Agency)</li></ul>- 과학기술정보 유통   <R&D 지원을 위한 DB 구축 및 확산><br />제3절 아시아 ...
제4장 주요 분야/산업별 사례<br />제 1절 나노기술 분야제 2절천문/우주 분야제 3절 연료 및 태양전지 분야제 4절 BT 분야<br />
제1절 나노기술분야– TPAC의 사례<br />나노기술분야는학제성이 강한 분야인 만큼, 계량정보분석이 활발하게 이루어지는 과학기술분야라고 할 수 있음<br />INSPEC, SCI 등의 데이터 베이스를 통해 천만건의나노...
제1절 나노기술분야<br />– 영국 Sussex대학 SPRU<br />Rafols박사는 다양한 계량정보분석 기법을 활용하여 나노분야의 연구동향 및 추세에 대한 분석을 수행한 바 있음. <br />출처 : Rafols ...
제2절 천문우주분야<br />- 천문(연)은 2009년 계량정보분석을 연구기획에 적용하기 위해 과학기획이라는 계량정보분석 방법론을 수립하였음<br />분야별[좌상] 주체별[우상] 논문생산 추이와 논문 맵[좌하]과 네트워...
제3절 연료/태양 전지 분야 <br />– Solar Cells 프로젝트<br />네덜란드의 라이든대학CWTS(Center for Science and Technology Studies)는 ISI로부터 데이터를 제공받아...
제3절 연료/태양 전지 분야 <br />                     – Solar Cells 프로제트<br /><전 세계 태양전지분야 논문의 주제어 군집><br />출처:http://studies.cwts.nl...
 Virtual Cell modeling& Analysis Software<br />-세포 생물학자들은 Virtual Cell로 대표되는 3차원 그래픽 몰입형 환경(three-dimensional graphical im...
제5장<br />계량정보 분석 기법과 실제<br />제1절 계량분석의 체계와 주요 기법<br />제2절 R&D 계량정보분석 데이터베이스와 통합시스템<br />제3절 R&D 계량정보분석 컴퓨터 프로그램<br />
제1절 계량정보분석의 체계와 주요 기법<br />계량정보분석 방법론의 유형과 적용분야<br /><R&D수행의 관점별 세부요소와 계량정보분석><br />출처:Jankowski (2009),p.8  저자재구성<br />
제1절 계량정보분석의 체계와 주요 기법<br />계량정보분석 방법론의 유형과 적용분야<br />
제1절 계량정보분석의 체계와 주요 기법<br />연구 프로파일링(Research Profiling)<br />연구프로파일링은 연구 결과 집합으로의 패턴을 식별하여 연구 도메인에 대한 정보를 발췌하는 것으로 정의할 수 있...
제1절 계량정보분석의 체계와 주요 기법<br />특허정보분석(Patent Intelligence)<br />특허정보분석(Patinformatics)란 각각의 특허 문서를 분석할 때 어려울 수 있는 기술의 경향과 기술간 ...
시각화는 e-science를 활용한 계량정보분석 핵심<br />목표 : “이해와 통찰력을 위한 도구로써 그래픽화한 정보 제공”<br />다양한 시각화의 분류체계<br />시각화 기법의 선택<br />제1절 계량분석 컴퓨...
제1절 계량분석 컴퓨터 프로그램<br />- 계량정보분석의 시각화 (Knowledge Visualization)<br />예1) 위키피디아 정보분석 사례(History Flow project)<br />출처 : http...
제1절 계량분석 컴퓨터 프로그램<br />- 계량정보분석의 시각화<br />(Knowledge Visualization)<br />예2) Evolino Visual Simulations<br />물리학과 사회학의 기원으...
제1절 계량분석 컴퓨터 프로그램<br />- 계량정보분석의 시각화 (Knowledge Visualization)<br />예3) WEBSOM<br />지도를 클릭함으로써 문서를 찾아주는 과정<br />WEBSOM은 자동...
지도의 색의 표현은 (colouring)은 그 분야, 문서의 밀도(density)를 표현함. 밝은 주변이 더 많은 문서 양을 뜻함. </li></ul>출처: http://websom.hut.fi/websom/comp.a...
제1절 계량분석 컴퓨터 프로그램<br />- R&D 관리와 계량정보분석-Tech mining<br /><ul><li>전자 과학 및 기술 데이터 베이스 검색을 하여 과학기술 및 혁신(ST&I)의 경영에 정보를 제공
개념 : 과학기술 정보의 텍스트마이닝(text mining) 도구를 통해 기술혁신과정을 이해하기 위한 적용</li></ul>    - 데이터마이닝(data mining) 및 텍스트마이닝(text mining)과 구별<b...
기술정보 탐색 및 분석에 활용</li></ul><테크 마이닝의 과정과 행위자><br />출처: Porter, A. L. (2005), p.30.<br />
제1절 계량분석 컴퓨터 프로그램<br />- R&D 관리와 계량정보분석-Tech mining<br />테크마이닝의 프로세스<br />출처: Poter, A. L (2007), p.16.<br />R&D 관리를 지원하는 ...
제2절 데이터베이스와 통합시스템<br />
제3절 R&D 계량정보분석 컴퓨터 프로그램<br />세계의 계량정보분석 프로그램<br />Sweden<br /><ul><li>Bibexcel</li></ul>England<br />Korea<br />Canada<br ...
ThinKlear
FOCUST
WeboNaver/Daum
Internet Community Text Analyzer
Omniviz
LexiURL
SocSciBot</li></ul>Finland<br /><ul><li>WEBSOM
SITKIS</li></ul>Belgium<br /><ul><li>Bibliometrics</li></ul>Japan<br />USA<br />France<br /><ul><li>Stravision
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계량정보분석 해외사례 조사분석.

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계량정보분석 해외사례 조사분석.

  1. 1. 계량정보분석 해외사례 조사분석<br />연구책임자 : 박한우 (영남대)<br /> August.18.2010<br />
  2. 2. 차례<br />1장서론<br />2장이론적 논의<br />3장해외 국가별동향<br />4장주요 분야/산업별 사례<br />5장 계량정보 분석 기법과 실제<br />6장분석 및 토의<br />7장 결론 및 정책제언<br />
  3. 3. 제1장 서론<br />제1절 계량정보분석의 개념<br />제2절 계량정보분석이 적용된 선행연구 검토<br />
  4. 4. 가치창조형 정보분석은 바늘찾기 다<br />오늘날 연구자와 기업들은 건초더미에서 바늘을 찾는 대신, 우주 안에서 건초더미를 찾고 그 건초더미가 새로운 분야의 시작인지 아니면 작년 수확물의 부산물인지 예측해야함<br />
  5. 5. 제 1절. 필요성 및 목적<br />1990년대 중반부터 선진각국들의 지식기반 경제 심화를 위한 노력을 경쟁적으로 전개, 우리나라는 기존의 모방형, 학습형 혁신단계를 거쳐 창조적 혁신시스템을 구성해야 하는 단계에 이르렀음. <br />계량정보분석을 통하여 R&D 기획의 과학화와 고도화를 추진, 해당 기술분야의 기술궤적(Technology Trajectory)을 정확히 분석하는 것이 필요,<br /> R&D 정책실패로부터 발생하는 매몰비용(sunk-cost)을 최소화 하기 위해 정확한 정보에 근거한 R&D 기획이 필요<br />기존 소수의 전문가위원회(Peer Review) 방식에 대한 한계 지적 및 보완 요구. 미래의 불확실성을 줄이기 위한 해외 각국에서 계량정보분석 방법의 적용의 필요.<br />
  6. 6. 제1절. 필요성 및 목적<br />국가적 차원에서 R&D 정보분석능력을 강화<br />⇒유망연구 및 미래기술의 조기 탐지 및 능동적 수행<br />선진국의 계량정보분석 기관에 대한 현황, R&D기획과의 연계, 관련 제도 및 정책을 파악<br />⇒ 시스템 구축에 시사점 도출<br />
  7. 7. 제2절 연구방법<br />1. 다양한 보완적인 자료수집으로 분석의 타당성을 제고<br />2. 비교분석의 틀을 적용하여 적실성(relevance) 있는 시사점 도출<br /><사례조사 및 분석의 틀><br />
  8. 8. 제2장 이론적 논의<br />제1절 북미<br />제2절 유럽<br />제3절 아시아<br />
  9. 9. 제1절 계량정보분석의 개념<br />분류기준에 따른 계량정보분석의 정의<br />계량정보분석의 각 범주간 관계<br />출처 : Thelwalle.t al. (2003) 재구성<br />출처 : 저자<br />
  10. 10. 제2절 선행연구검토우리나라 선행연구의 함의<br />첫째, 관련 연구의 수가 많지 않아 심도 깊은 논의가 이루어지지 못하고 있으며, 방법론과 관련된 연구들이 확인됨.<br />둘째, 국내에서 생성한 데이터베이스를 이용한 연구가 많지 않음.<br />셋째, 대부분 단순한 데이터 획득방법을 이용하였음.<br />넷째, 산업분야의 미래예측 연구는 소수만이 수행되었음.<br />
  11. 11. 제3장 해외 R&D 계량정보 <br />분석방법론 활용 동향<br />제1절 북미 <br />제2절 유럽<br />제3절 아시아<br />
  12. 12. 제1절 북미-미국<br /> 계량정보분석을 이용하는 다양한 기관<br />- 국립과학재단(NSF: National Science Foundation)<br />- 해군연구소(ONR: Office of Naval Research)<br />- 조지아공대 기술정책평가센터(TPAC: Technology Policy & Assessment Center)<br />- 전미경제연구소(NBER: The National Bureau of Economic Research)<br />기술정책평가센터의 알란 포터 교수의 연구팀<br />-미국 국립 과학 재단 (National Science Foundation)의 지원을 받고 있는 Ping Wang의 STICK (Science and Technology Innovation Concept Knowledge-base) 프로젝트<br />Science-Metrix<br /> 계량정보분석을 이용하는 다양한 프로젝트<br />
  13. 13. 제2절 유럽- 영국 <br />지식주도경제정책백서의작성<br />REF(Research Excellence Framework) 제도<br /> - 기존 RAE는 달리 REF는 계량분석의 고도화, 효율적인 재원투자, 영향력에 기초한 R&D 과제선정과 대학지원을 목적으로 하고 있음<br /> - 논문 출판 수뿐만 아니라 피인용(citation) 수가 중요한 요소가 됨<br /> - 데이터베이스로부터 해당 분야의 잠재된 유망 연구자와 최신 연구동향을 선정하도록 지원하는 계량분석 시스템<br />영국 Sussex 대학SPRU의활동<br />영국과 미국이 공동으로 참여하고 있는 Overlay toolkit<br />
  14. 14. 제2절 유럽-네덜란드 <br />네덜란드 라이든(Leiden)대학의 과학기술연구센터(CWTS : Center for Science & Technology Studies)<br /> - 계량정보분석을 통해 기술분야별 R&D 트렌드 탐지, 해당분야 선두 주자의 변화 추이, 신진 연구자의 등장에 대한 분석결과 제시<br /> - 최근, 새로운 계량지표를 활용한 대학의 랭킹 작업<br /> - CWTS BV로불리는지식회사가설립<br /> -NWO(Netherlands Organization for Scientific Research)는 네덜란드 정부기관으로서 대학에 대한 인문학을 포함하여 기초과학 및 공학분야에 대한 전략적 과학연구를 주로 지원하는 조직임<br />지식의 실천(Knowledge in Action) 보고서<br />- 연구의 중복투자와 비효율적인 경쟁을 방지할 필요를 느낌<br /> - 지식의 수요와 공급을 일치시키는 방안들도 강구<br />
  15. 15. 제2절 유럽- 벨기에 <br />1991년부터 R&D 자원의 선정과 배분을 지역정부에 대폭 이양<br />벨기에의 플레미쉬(Flemish) 정부의 정책 : <br />“객관적, 계량적, 반복가능한” R&D 정책결정을 위하여 계량분석기법을 활용<br />R&D 계량분석을 전문적으로 담당하는 행정전문요원들을 채용하고 독립기관인 “Steunpunt O&O Statistieken”을 설립<br /> ‘03년도에 플레미쉬 지역의 6개 대학에 9천3백만에 이르는 공적 연구자금을 분배하기 위하여 계량분석을 실시하였으며, SCI 논문 데이터를 이용한 지표를 활용<br />
  16. 16. 제2절 유럽 –스페인<br />1953년부터 설립된 신독(Cindoc)에서 여러 계량정보분석 기법을 소개<br />-스페인 SCImago 연구그룹 (SCImago Research Group, 2009)은 시각화 기술을 이용한 방법으로 정보 분석을 수행하며, representation 검색 연구 팀을 보유하고 있음. <br />-최근 연구에서 대학과 연구중심 기관의 연구결과를 분석하기 위한 연구평가 플랫폼과 순위를 제공하고 있음.<br />
  17. 17. 제2절 유럽-폴란드<br /><ul><li>폴란드 정부를 위한 R&D 모니터링을 위한 센터: ECOOM(Expertisecentrum O&O Monitoring) </li></ul> -2002년 steunpunt O&O Statistieken은 폴란드 정부의 5년 의회 개획안으로K.U.Leuven에서 만들어짐. <br /> - Steunpunt의 주 임무는 폴란드 대학, 연구소, 기업의 양적 R&D를 위한 적절한 시스템의 개발. <br /> - Steunpunt의 기본은 bibliometrics, technometrics, innovation studies에 바탕을 둠. <br /> - ECOOM은 폴란드 대학들(K.U.leuven, UGent, VUB,UA, UHasselt)이 참여하는 협회임. <br />- 목적은 폴란드 정부를 위한 R&D and Innovation (RD&I) 의 지속적인 지표를 발전시키는 것이며, 이 지표 시스템은 정부의 RD&I에 관한 노력을 mapping 과 monitoring할 수 있게 지원함. <br />
  18. 18. 일본은 우리나라와 매우 유사한 역사와 환경을 가진 국가로서, 우리나라의 계량정보분석 체계 구축에 시사하는 바가 큼.<br /><ul><li>NII(국립정보학연구소, National Institute of Informatics)</li></ul> - CSI(최첨단 학술정보기반사업, Cyber Science Infrastructure) 정비사업<br />제3절 아시아 - 일본<br /> 계량정보분석을 이용하는 다양한 기관과 주요사업<br />
  19. 19. <ul><li>JST(일본 과학기술진흥기구, Japan Science and Technology Agency)</li></ul>- 과학기술정보 유통 <R&D 지원을 위한 DB 구축 및 확산><br />제3절 아시아 - 일본<br /><ul><li>시사점 : 일본 국내의 과학기술정보를 제공하는 많은 기관들의 정보를 모두 통합하여 서비스하는 과학기술 포털 서비스를 지향하고 있음.</li></li></ul><li><ul><li>NISTEP(과학기술정책연구소 : National Institute of Science & Technology Policy)의 계량정보분석</li></ul>- Science Map 시리즈의 발간과 변화 경향 파악<br />- 학제간 연구와 다학제 연구의 구분을 통해 차별화된 촉진정책을 추진하는 것이 가능해짐.<br />제3절 아시아 - 일본<br /><Science Map의 연도별 변화 포착><br />- 주기적인 Science Map의 작성은 시간의 변화에 따라서 지식의 변천을 확인할 수 있다는 것임<br />- 국가 분야별 비교연구Science Map의 작성을 통해 주요 국가들의 지식활성화 경향을 파악할 수 있으며, 일본은 이를 전략적 R&D 기획에 활용하고 있음.<br />자료 : NISTEP<br />
  20. 20. 제4장 주요 분야/산업별 사례<br />제 1절 나노기술 분야제 2절천문/우주 분야제 3절 연료 및 태양전지 분야제 4절 BT 분야<br />
  21. 21. 제1절 나노기술분야– TPAC의 사례<br />나노기술분야는학제성이 강한 분야인 만큼, 계량정보분석이 활발하게 이루어지는 과학기술분야라고 할 수 있음<br />INSPEC, SCI 등의 데이터 베이스를 통해 천만건의나노논문과6만건의나노특허에 대한 데이터 베이스를 구축하면서 TPAC의 분석 팀은 나노분야에 대한 연구영역에 대한 개념화를 시도하였음.<br /><전세계 나노 논문의 생산><br />*나노분야 논문을 천편이상 생산하는 도시<br />출처: Porter et al. (2007). 그림7.<br />출처 : Porter, A. L. & Yiutie, J. (2009), pp. 1023-1041<br />
  22. 22. 제1절 나노기술분야<br />– 영국 Sussex대학 SPRU<br />Rafols박사는 다양한 계량정보분석 기법을 활용하여 나노분야의 연구동향 및 추세에 대한 분석을 수행한 바 있음. <br />출처 : Rafols et al (2010)<br />출처 :Rafols et al (2010)<br />
  23. 23. 제2절 천문우주분야<br />- 천문(연)은 2009년 계량정보분석을 연구기획에 적용하기 위해 과학기획이라는 계량정보분석 방법론을 수립하였음<br />분야별[좌상] 주체별[우상] 논문생산 추이와 논문 맵[좌하]과 네트워크[우하]<br />출처 : 권기석·이문영(2009).<br />
  24. 24. 제3절 연료/태양 전지 분야 <br />– Solar Cells 프로젝트<br />네덜란드의 라이든대학CWTS(Center for Science and Technology Studies)는 ISI로부터 데이터를 제공받아 자체 구축한 데이터베이스를 구축하였음. 태양전지분야 계량분석을 위해 CWTS는 자체 데이터베이스에서 동 분야 주요문헌을 인용하고 있는 13,000개의 논문을 추출하였음.<br /> <전 세계 태양전지분야 연구기관 순위 및 관련지표><br />*P:논문수, CX: 인용수, P10: 상위10인용 논문수, CPP: 논문당 인용수, PS: 자기인용비율, PN: 인용되지않은 논문비율, CPP/FCSm: 크라운지수, CPP를 분야의 논문당인용평균값으로나눈수.<br />
  25. 25. 제3절 연료/태양 전지 분야 <br /> – Solar Cells 프로제트<br /><전 세계 태양전지분야 논문의 주제어 군집><br />출처:http://studies.cwts.nl/projects/solar-cell/show?page=downloads<br />
  26. 26. Virtual Cell modeling& Analysis Software<br />-세포 생물학자들은 Virtual Cell로 대표되는 3차원 그래픽 몰입형 환경(three-dimensional graphical immersive environment)을 만들었음<br />인터넷을 통해 사용하는 분산 응용 프로그램으로<br />현재 국가 자료 센터, 세포 분석 및 모델링 (NRCAM, National Resource for Cell Analysis and Modeling)<br />제4절 생명공학 분야 –Virtual Cell<br />http://www.nrcam.uchc.edu/technology/user_interface.html<br />http://www.nrcam.uchc.edu/technology/software_architecture.html<br />
  27. 27. 제5장<br />계량정보 분석 기법과 실제<br />제1절 계량분석의 체계와 주요 기법<br />제2절 R&D 계량정보분석 데이터베이스와 통합시스템<br />제3절 R&D 계량정보분석 컴퓨터 프로그램<br />
  28. 28. 제1절 계량정보분석의 체계와 주요 기법<br />계량정보분석 방법론의 유형과 적용분야<br /><R&D수행의 관점별 세부요소와 계량정보분석><br />출처:Jankowski (2009),p.8 저자재구성<br />
  29. 29. 제1절 계량정보분석의 체계와 주요 기법<br />계량정보분석 방법론의 유형과 적용분야<br />
  30. 30. 제1절 계량정보분석의 체계와 주요 기법<br />연구 프로파일링(Research Profiling)<br />연구프로파일링은 연구 결과 집합으로의 패턴을 식별하여 연구 도메인에 대한 정보를 발췌하는 것으로 정의할 수 있음. <br /><연구프로파일링의 활용><br /><전통적인 문헌검토와 연구프로파일링의 비교><br />출처 : Porter et al. (2002), p.364.<br />출처 : Porter et al. (2002), p.364.0<br />
  31. 31. 제1절 계량정보분석의 체계와 주요 기법<br />특허정보분석(Patent Intelligence)<br />특허정보분석(Patinformatics)란 각각의 특허 문서를 분석할 때 어려울 수 있는 기술의 경향과 기술간 관계를 발견하기 위한 특허정보분석을 의미함.<br />특허정보분석의 두 가지 원리<br />- 첫째 데이타마이닝 관점에서, 데이터와 분석의 발췌와 관련, 주로 서지적(bibliographic) 정보 분석을 의미함.<br />- 둘째 텍스마이닝 혹은 매핑(text mining or mapping) 관점에서 문서 모으기와 분류와 연관됨.<br />특허맵의 사례<br />출처 : http://www.tenopa.co.kr/images/sub02_chart10.gif(검색일 : 2010.08.08)<br />
  32. 32. 시각화는 e-science를 활용한 계량정보분석 핵심<br />목표 : “이해와 통찰력을 위한 도구로써 그래픽화한 정보 제공”<br />다양한 시각화의 분류체계<br />시각화 기법의 선택<br />제1절 계량분석 컴퓨터 프로그램<br />- 계량정보분석의 시각화(Knowledge Visualization)<br />출처: Thelwall, Mike, 2009, p.168.<br />
  33. 33. 제1절 계량분석 컴퓨터 프로그램<br />- 계량정보분석의 시각화 (Knowledge Visualization)<br />예1) 위키피디아 정보분석 사례(History Flow project)<br />출처 : http://www.research.ibm.com/visual/projects/history_flow/<br />많은 다른 문장들이 동시에 시간에 따라 표시될 수 있는 간단한 그래픽 표현을 이용해 문장단위로 각 페이지의 내용을 추적하고(Track) 하고 도시함(graph). 각 문장은 유색라인으로 표현되며, 문장이 생성될 때 선이 표현되고 문장이 삭제될 때 사라짐. <br />
  34. 34. 제1절 계량분석 컴퓨터 프로그램<br />- 계량정보분석의 시각화<br />(Knowledge Visualization)<br />예2) Evolino Visual Simulations<br />물리학과 사회학의 기원으로 하는 Evolino는 그룹의 상호작용의 역학적 시각 시뮬레이션(visual simulations of the dynamics of group interactions)을 발전시키기 위한 연구 프로젝트임.<br />Evolino 시뮬레이션은 각기 다른 선택 프로세스에 함께 사용될 수 있는, 자연선택(naturalselection)의 과정을 설명하고 있음<br />각각의 시뮬레이션은 다양하게 정의된 매개 변수를 사회 상호 작용의 수학적 모델을 통합하는 컴퓨터 프로그램으로 결과를 시각적으로 표현함<br />출처: http://virtualknowledgestudio.nl/<br />
  35. 35. 제1절 계량분석 컴퓨터 프로그램<br />- 계량정보분석의 시각화 (Knowledge Visualization)<br />예3) WEBSOM<br />지도를 클릭함으로써 문서를 찾아주는 과정<br />WEBSOM은 자동으로 다량의 텍스트 문서를 정리하고(organizing), 정보를 검색하고 마이닝하여 이용하기 위한 시각적 지도 (visual maps)를 만들어 줌<br /><ul><li>지도 이미지는 관련된 분야의 키 워드로 표현.
  36. 36. 지도의 색의 표현은 (colouring)은 그 분야, 문서의 밀도(density)를 표현함. 밝은 주변이 더 많은 문서 양을 뜻함. </li></ul>출처: http://websom.hut.fi/websom/comp.ai.neural-nets-new/html/root.html<br />
  37. 37. 제1절 계량분석 컴퓨터 프로그램<br />- R&D 관리와 계량정보분석-Tech mining<br /><ul><li>전자 과학 및 기술 데이터 베이스 검색을 하여 과학기술 및 혁신(ST&I)의 경영에 정보를 제공
  38. 38. 개념 : 과학기술 정보의 텍스트마이닝(text mining) 도구를 통해 기술혁신과정을 이해하기 위한 적용</li></ul> - 데이터마이닝(data mining) 및 텍스트마이닝(text mining)과 구별<br />기업, 정부, 대학 등에 활용<br /><ul><li>R & D 관리 강화에 활용
  39. 39. 기술정보 탐색 및 분석에 활용</li></ul><테크 마이닝의 과정과 행위자><br />출처: Porter, A. L. (2005), p.30.<br />
  40. 40. 제1절 계량분석 컴퓨터 프로그램<br />- R&D 관리와 계량정보분석-Tech mining<br />테크마이닝의 프로세스<br />출처: Poter, A. L (2007), p.16.<br />R&D 관리를 지원하는 경험적 지식을 전달하는 공급사슬(supply chain)이며, 기술혁신과정모델(Tech Innovation Process Model)은 성공적인 혁신으로 가는 전망을 보여주는 경험적 지표의 개념적 기초를 제공함. <br />- 미래기술 분석방법(Future-oriented Analysis Methods)에는 기술예측, 기술평가, 기술로드맵이 포함됨.<br />
  41. 41. 제2절 데이터베이스와 통합시스템<br />
  42. 42. 제3절 R&D 계량정보분석 컴퓨터 프로그램<br />세계의 계량정보분석 프로그램<br />Sweden<br /><ul><li>Bibexcel</li></ul>England<br />Korea<br />Canada<br /><ul><li>Raders
  43. 43. ThinKlear
  44. 44. FOCUST
  45. 45. WeboNaver/Daum
  46. 46. Internet Community Text Analyzer
  47. 47. Omniviz
  48. 48. LexiURL
  49. 49. SocSciBot</li></ul>Finland<br /><ul><li>WEBSOM
  50. 50. SITKIS</li></ul>Belgium<br /><ul><li>Bibliometrics</li></ul>Japan<br />USA<br />France<br /><ul><li>Stravision
  51. 51. Patentatlas
  52. 52. VintagePoint
  53. 53. CiteSpace
  54. 54. Sci2Tool
  55. 55. HistCite
  56. 56. Aureka
  57. 57. Overlay Toolkit</li></ul> (미국/유럽 공동)<br /><ul><li>Dataview</li></ul>Austria<br />Germany<br /><ul><li>BibTechMon
  58. 58. Visone</li></ul>Australia<br />Netherland<br /><ul><li>Publish & Perish
  59. 59. LoetLeydesdorff’s tools</li></ul>*주: 데이터베이스(예: Web of Science, SCORPUS, PATSTAT 등)는 포함하지 않으며 소프트웨어를 중심으로 정리했음<br />
  60. 60. 제3절 R&D 계량정보분석 컴퓨터 프로그램<br />대표적인Scientometrics 도구- VantagePoint<br />∘ 1994년 Text Mining의 가치를 느낀 DARPA(Defense Advanced Research Projects Agency), ToA’s, 미 육군 해군 연구부, 교육부, 국제 건강회, 국제과학재단이 프로그램 개발을 지원하였음.<br />- Co-word Bibliometrics/Co-occurrence 통계를 사용하면 단어들 간의 관계가 분석됨.<br />- 이 기술의 적용을 통해 TACOM은 군용 차량의 정비비용을 1/10까지 줄일 수 있었음. < VantagePoint의 구동과정><br />text 분석 기능<br />Data Cleaning<br />User Defined Thesaurus<br />Visual Basic Scripting<br />Import Engine adaptable to hundreds of databases<br />
  61. 61. 제3절 R&D 계량정보분석 컴퓨터 프로그램<br />대표적인Scientometrics도구- VantagePoint<br /><Develop Indicators의 발견 예시><br /><기술개발 트랜드의 확인 예시><br /><지식지도의 발견 예시><br /><기술간 연계의 발견 예시><br />
  62. 62. 제3절 R&D 계량정보분석 컴퓨터 프로그램<br />출처: https://confluence.cornell.edu/display/TLC/Decision+Matrix+of+Bibliometric+Tools<br />
  63. 63. 제2장.우리나라 계량정보분석의 추세와 시사점<br />특허분석을 위해 특화된 시스템<br />- ThinKlear(WIPS).<br />- FOCUST.<br /><FOUCST의 구성><br /><ThinKlear를 이용한 분석 사례><br />
  64. 64. 제2장우리나라 계량정보분석의 추세와 시사점<br />RADERS(Research Area DEtection through R&D information Scanning):정보통신연구진흥원(IITA)에서 개발한 것으로, R&D 관련 정보를 기초자료로 활용하여 연구개발에 소요되는 시간과 노력을 단축시킬 수 있는 R&D 정보분석 시스템임<br /><RADERS 활용 범위><br /><차트분석 사례><br />KnowledgeMatrix:KISTI에서 개발한 계량정보분석 시스템.<br />
  65. 65. 제6장 분석 및 토의<br />1. 선진국 계량분석의 방법론 발전방향과 시사점<br />2. 한국의 R&D 계량정보분석 시스템 구축시 고려사항<br />
  66. 66. 1. 선진국 계량분석의 시사점<br />평가지표(evaluative indicator) 개발과 활용임. <br />과학기술맵핑을 통해 기술의 학제성, 융복합성, 맥락성을 추적하는 것임.<br />미국과학재단(NSF, National Science Foundation)은 2년에 한번 ‘과학과 공학 지표’(Science and Engineering Indicators)를 조사하여 백악관과 의회에 보고하고 있음.<br />
  67. 67. 1. 한국의 R&D 계량정보분석 시스템 <br />우리나라 R&D 기획을 고도화 및 R&D 투자에 대한 불확실성의 억제를 위해 매우 필요함.<br />선진국들은 문제해결을 위한 기본전제로 기술개발과 R&D 기획 과정에서 필요로 하는 정보의 불충분성을 해결해야 한다고 인식하고 있음<br />우리나라의 계량정보분석 시스템은 다른 국가들과 비교할 때 초보적인 수준임<br />R&D 기획과 계량정보분석<br />
  68. 68. 1. 한국의 R&D 계량정보분석 시스템 <br />R&D 전 주기별 가용정보자원의 절대부족<br />즉시 활용 가능한 전략적 분석정보의 부재<br />R&D 사업 전반에 대한 개방성과 상시성을 갖춘 종합정보체계의 확립 필요<br />R&D 기획에 필요한 산발적 분석정보 생산체계의 구축<br />과제기획에 필요한 정보의 제공<br />과제기획위원회에 참여할 실적이 있는 전문가 발굴<br />전문가 DB 확대<br />거시적 측면의 성과분석<br />현 연구기획 활동의 현황과 문제점<br />한국의 R&D 계량정보분석 시스템 구축시 고려사항<br />
  69. 69. 제6장 결론 및 정책 제안<br />
  70. 70. 제6장 결론 및 정책 제안<br />1. 선진형 기술기획을 위한 정보분석 활성화<br />2. 산업기술 정보분석의 확산 및 계량시스템 구축 <br />3. 인터넷 데이터와 기술정보 조기경보 시스템 구축<br />4. 가치창조형 계량정보분석 및 미래 불확실성 감소 <br />
  71. 71. 감사합니다.<br />

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