1. 융합사회의 정보분석의매커니즘과 사례박한우 (영남대 교수)http://www.hanpark.net

2. 계량정보분석 개념1950년대에 E. Garfield가 학술정보의 관리와 평가를 위한 SCI (1962년 시작)를 만들면서 계량정보분석이 탄생

3. Measurement of Science & Technology

4. 과학 및 기술 성과가 반영된 데이터를 계량적 분석하여 유의미한 정보를 찾고 숨겨진 지식과 유망기술을 파악하는 분석방법기술개발 현황, 유망기술, 선두 연구자, 선두 연구기관, 국가간 협력 정도, 다른 분야와의 융합 정도 등을 분석

5. 지표, 지식맵 활용2

6. CollNet & WIS에서 Garfield와 함께

7. 4정보사회의 진전과 함께 처리해야 할 정보의 양이 급속히 증가하면서 90년 초부터“정보의 계량화”에 대한 학제적 관심이 생겨나고, 1993년에 국제학회인 ISSI(International Society for Scientometrics and Informetrics)의 설립을 계기로 외국의 대학과 민관 연구소에서 scientometrics, technometrics가 학문 영역으로 자리잡기 시작했음

8. 590년대 후반 이후 인터넷의 확산과 함께 webometrics(link analysis), cybermetrics로 일컬어지는 웹 데이터의 계량분석 분야도 생겨나고, 유망 연구와 미래기술의 발굴과정에서 SCI(Science Citation Index) 저널과 특허의 영향이 커지면서 KDD(Knowledge Discovery in Database)의 중요성이 더욱 증가됨

11. 8학문적으로 지식정보의 분석과 관리 분야는 네트워크 과학, SNA(Social Network Analysis), 복잡계연구, informetics(data analyzing & visualization)와 부분적으로 결합되면서 그 영역이 과거보다 훨씬 확대되면서 학제간 접근과 정책적 지원이 절실히 요구되는 실정임

12. 평가적 정보분석(Evaluative metrics)-특정 분야에서 개인이나 그룹의 상대적 기여를 비교 평가하는 것피인용률, 영향력지수, 삼중나선지수

13. 관계적 정보분석 (Relational metrics)

14. 특정 분야의 인지구조, 선도연구의 출현, 국내/국제적 협업패턴 분석

15. 동시인용분석, 공저자네트워크분석, 키워드분석9정보분석 방법론의 유형

16. 과학 및 기술 측정을 위한 새로운 데이터베이스의 출현- Scopus, Google Scholar, CiteSeer, Internet Archive 등장논문 이외의 새로운 데이터 출현

17. 특허, 웹 링크, 다운로드 횟수, 이력서

18. 지식 영역의 탐구와 시각화를 위한 새로운 분석 도구

19. FullText , CiteSpace, InfoViz, LexiURL

20. 피인용률에서 벗어난 분석지표의 다양화

21. h지표, 분야별 영향력지수, 페이지랭크, 네트워크중심성

22. e-리서치의 등장과 새로운 정보분석 방법론

23. 사이버메트릭스, 웹보메트릭스, 하이퍼링크분석10정보분석 방법론의 발전

24. Journal of Informetrics has a special interest in inter- and multi-disciplinary papers, dealing with common aspects of (or possible differences between) several neighbouring disciplines such as quantitative linguistics, econometrics, biometrics and other -metrics fieldsJournal of Informetrics also welcomes certain papers from researchers who do not consider themselves as informetrists, for example research papers would be considered on the graph-theoretic description of networks. 11Journal of Informetrics탄생: 2007년

25. Specific topics can be described (non-exhaustively) as follows: informetric laws (including, but not exclusively: Lotka, Zipf, Bradford, Mandelbrot but also laws of growth and ageing or obsolescence) hereby also modellinggeneralised bibliographies, aspects of inequality or concentration (e.g. Lorenz theory) and diffusion, citation theory, linking theory, downloads, indicators (definitions and properties), evaluation techniques for scientific output (literature, persons) and for documentary systems (information retrieval) incl. ranking theory, library management, graph-theoretic and topological analysis of networks (incl. Internet, intranets, citation and collaboration networks), visualisation and mapping of science (persons, fields, institutes, topics,...).12

26. 정보 증가->기술발전?-삶의 질 향상?SCI 논문 및 특허 건수의 급속한 증가 비정형화된 웹 데이터는 폭발적 증가2010년 8월 1일 현재 트위터 게시물 수가 200억개를돌파. 처음 100억개를 돌파하는데 4년, 이번에 불과 5개월양적 증가 -> 질적 도약 의미? 정보폭발이 기술혁신을 통한 사회발전에 대한 기여? 지금까지의 국가정책과 사회적 노력이 정보의 양적 증대를 추구해 왔다면, - 이제는 가치창조형 정보분석을 통해 기술혁신, 국가발전과 삶의 질을 높이는 데 기여해야!

27. Trippe(2002)을 수정하여 재구성

28. Tech Mining 매커니즘

30. Tech Mining 프로세스출처: Porter, Alan L(2007), p.16

31. 위키피디아 정보분석 사례출처http://www.research.ibm.com/visual/projects/history_flow/

32. 핀란드의 WEBSOMClick Click출처:http://websom.hut.fi/websom/comp.ai.neural-nets-new/html/root.html

33. Vantage Point의 구동과정

34. VantagePoint를 이용한 작업

35. VP를 이용한 기술간 연계의 발전예시Easily find Linkages

36. VP를 이용한 지식지도의 발견예시Discover Knowledge Networks

37. VP를 이용한 기술개발 트랜드의 확인예시Identify Trends

38. 사이버인프라 프로젝트에서 개발한 툴 : Sci2Tool : Science of Science (Sci2) Tool출처 : http://sci.slis.indiana.edu/registration/user/

39. Famous Quote From Sir Isaac Newton“If I have been able to see farther thanothers, it was because I stood on the shoulders of giants.”26거인의 어깨에 올라서서더 넓은 세상을 바라보라- 아이작 뉴턴 -

40. 가치창조형 정보분석은 바늘찾기 다오늘날 연구자와 기업들은 건초더미에서 바늘을 찾는 대신, 우주 안에서 건초더미를 찾고 그 건초더미가 새로운 분야의 시작인지 아니면 작년 수확물의 부산물인지 예측해야함

41. 28과학기술 분야뿐만 아니라 거의 모든 분야의 R&D 과정에서 인터넷 네트워크와 디지털 미디어의 사용이 급증하면서 선진국에서는 지식정보 분석을 e-research와 연결하고 있음: 미국 NSF의 cyberinfrastructure, 영국의 e-science center와 e-social-science center

42. Figure 2. Dendrogram of clustering results29

43. Figure 2. Dendrogram of clustering results30

44. Figure 2. Dendrogram of clustering results31