KR101442518B1 - 학술지 평가 시스템, 평가 방법 및 평가 프로그램이 기록된 기록 매체 - Google Patents

학술지 평가 시스템, 평가 방법 및 평가 프로그램이 기록된 기록 매체 Download PDF

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KR101442518B1
KR101442518B1 KR1020140002812A KR20140002812A KR101442518B1 KR 101442518 B1 KR101442518 B1 KR 101442518B1 KR 1020140002812 A KR1020140002812 A KR 1020140002812A KR 20140002812 A KR20140002812 A KR 20140002812A KR 101442518 B1 KR101442518 B1 KR 101442518B1
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박귀순
김동윤
함화정
이아람
최기영
서영민
호병환
최철원
이상근
황준영
안화용
김현철
한상덕
이경우
차은종
이은규
최연수
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Abstract

이공학 분야 학술지의 질적 수준을 객관적으로 평가할 수 있는 학술지 평가 시스템, 평가 방법 및 평가 프로그램이 기록된 기록 매체가 개시된다. 상기 학술지 평가 시스템은 과학상 수상자가 발표한 논문 정보가 기록된 수상자 논문 데이터베이스; 평가 대상이 되는 학술지에 수록된 논문 정보가 기록된 학술지 데이터베이스; 상기 학술지 데이터베이스의 논문 정보 데이터와 상기 수상자 논문 데이터베이스의 논문 정보 데이터를 이용하여, 각 학술지에 대하여, 과학상 수상자 논문 게재 비율을 산출하는 수상자 논문 비율 평가부; 및 상기 수상자 논문 비율 평가부에서 산출된 수상자의 논문 게재 비율로부터, 해당 과학상의 수상에 대한 각 학술지의 기여도를 평가하여 출력하는 평가 결과 산출부를 포함한다.

Description

학술지 평가 시스템, 평가 방법 및 평가 프로그램이 기록된 기록 매체{System for evaluating journal, method for evaluating journal, and medium recorded with program for evaluating journals}
본 발명은 학술지 평가 시스템, 평가 방법 및 평가 프로그램이 기록된 기록 매체에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는, 이공학 분야 학술지의 질적 수준을 객관적으로 평가할 수 있는 학술지 평가 시스템, 평가 방법 및 평가 프로그램이 기록된 기록 매체에 관한 것이다.
이공학 분야 연구자의 능력과 성과는 그 연구자가 발표한 논문에 의하여 평가되고 검증된다. 전세계적으로 이공학 분야의 논문이 발표되는 학술지(journal)는 수 만개에 이르며 각 학술지는 각각의 신뢰성, 지명도, 희소성 등을 가지므로 논문이 발표된 학술지의 수준이 그 논문의 수준을 나타내는 기준으로 활용되고 있다. 이공학 분야 학술지의 질적 수준을 나타내는 지표로서 SCI(Scientific citation Index), 인용 횟수(Total citation), 영향력 지수(IF, impact factor), h-인덱스(index), 아이겐 팩터(eigen factor) 등의 여러 가지 지표가 사용되며, 그 중에서도 톰슨-로이터(Thomson Reuters) 사가 제공하는 영향력 지수(IF)가 가장 널리 활용되고 있다. 영향력 지수(IF)는 특정 학술지의 총 인용수를 그 학술지에 게재된 논문의 수로 나눈 것으로서 "논문 1개당 인용수"에 기반한 지표이며 다른 논문에서 인용이 많이 이루어진 학술지를 영향력이 큰 학술지로 평가하는 것이다.
연구자의 논문이 발표되는 학술지의 수준은 그 연구자의 승진, 교수 임용, 연구비 수주, 연구 방향의 설정 등에 크게 영향을 미치므로 논문을 제출할 학술지의 선택 및 평가는 이공학 분야 연구 활동에 있어서 매우 중요한 문제가 된다. 그러나, 영향력 지수(IF) 등 종래의 학술지 평가 지표는 모두 논문들간의 인용(citation) 데이터를 기반으로 수치화되는 지표이므로, 논문들의 인용 관계 데이터베이스를 독점하고 있는 톰슨-로이터 사가 제공하는 정보에 기초하여 상기 지표들을 산출하여야 하는 문제점이 있다.
[선행기술문헌]
대한민국 특허등록 10-1210449호 "연구과제 시장성 평가방법 및 평가시스템, 그 기록매체"
대한민국 특허등록 10-958172호 "기술가치 평가 방법 및 시스템과 이를 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체"
본 발명의 목적은 논문들의 인용 관계에 기반하지 않은 독립적 데이터베이스에 기초한 학술지 평가 시스템, 평가 방법 및 평가 프로그램이 기록된 기록 매체를 제공하는 것이다.
본 발명의 다른 목적은 과학상을 수상한 주요 연구자의 논문 발표에 기초한 학술지 평가 시스템, 평가 방법 및 평가 프로그램이 기록된 기록 매체를 제공하는 것이다.
본 발명의 또 다른 목적은 이공학 분야, 특히, 기초과학 분야 학술지의 질적 수준을 보다 객관적으로 평가할 수 있는 학술지 평가 시스템, 평가 방법 및 평가 프로그램이 기록된 기록 매체를 제공하는 것이다.
상기 목적을 달성하기 위하여, 본 발명은 과학상 수상자가 발표한 논문 정보가 기록된 수상자 논문 데이터베이스; 평가 대상이 되는 학술지에 수록된 논문 정보가 기록된 학술지 데이터베이스; 상기 학술지 데이터베이스의 논문 정보 데이터와 상기 수상자 논문 데이터베이스의 논문 정보 데이터를 이용하여 각 학술지에 대하여, 과학상 수상자 논문 게재 비율을 산출하는 수상자 논문 비율 평가부; 및 상기 수상자 논문 비율 평가부에서 산출된 수상자의 논문 게재 비율로부터 해당 과학상의 수상에 대한 각 학술지의 기여도를 평가하여 출력하는 평가 결과 산출부를 포함하는 학술지 평가 시스템을 제공한다.
또한, 본 발명은 과학상 수상자가 발표한 논문 정보에 대한 수상자 논문 데이터베이스와 학술지에 수록된 논문 정보에 대한 학술지 논문 데이터베이스를 구축하는 단계; 상기 수상자 논문 데이터베이스와 학술지 논문 데이터베이스를 이용하여, 각 학술지에 대하여, 과학상 수상자의 논문 게재 비율 및 상기 논문 게재 비율에 상응하는 과학상 지수를 산출하는 단계; 및 산출된 과학상 수상자의 논문 게재 비율 및 과학상 지수로부터, 해당 과학상의 수상에 대한 각 학술지의 기여도 점수를 산출하여 출력하는 단계를 포함하는 학술지 평가 방법을 제공한다.
또한, 본 발명은 상기 학술지 평가 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체를 제공한다.
본 발명에 따른 학술지 평가 시스템 및 방법에 의하면, 논문들의 인용 관계에 기반하지 않은 독립적 데이터베이스로서, 과학상을 수상한 주요 연구자의 논문 발표 데이터에 기초하여, 이공학 분야, 특히, 기초과학 분야 학술지의 질적 수준을 보다 객관적으로 평가할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 학술지 평가 시스템의 구성을 보여주는 도면.
도 2는 본 발명의 다른 실시예에 따른 학술지 평가 시스템의 구성을 보여주는 도면.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 학술지 평가 방법을 보여주는 흐름도.
도 4는 본 발명의 다른 실시예에 따른 학술지 평가 방법을 보여주는 흐름도.
도 5는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 학술지 평가 방법을 보여주는 흐름도.
이하, 첨부된 도면을 참조하여, 본 발명을 상세히 설명한다.
본 발명에 따른 학술지 평가 시스템 및 방법은 학술지의 질적 수준을 객관적으로 평가하기 위한 비인용(non-citation) 기반 방법으로서, 주요 과학상을 수상한 연구자의 논문 발표에 기초하여 학술지를 평가한다. 이공학 분야의 저명한 과학상으로는 노벨상(Nobel Prize)이 잘 알려져 있다. 노벨상(이하, 문학, 평화상 등 비과학 분야를 제외한 이공학 분야의 수상에 한한다) 수여 분야인 물리학, 화학, 생리-의학 분야는 기초과학 분야를 포괄하고 있으며, 각 분야별로 당대 최고의 연구자에게 노벨상이 수여되므로, 노벨상은 과학자들 뿐 만 아니라 일반인들에게도 탁월성과 우수성의 기준으로 인식되고 있다. 또한 노벨상 수상자의 연구 주제를 중심으로 교과서가 작성되거나 과학사가 개정되는 등 노벨상 수상자들은 각 학문 분야의 대표적 연구자로서 인식되고 있다.
이와 같이 노벨상 수상자들의 논문은 각 학문 분야에서 대표성을 가지므로 이러한 논문을 많이 게재하는 학술지가 해당 학문 분야를 대표하는 학술지이고 질적으로 중요하고 우수하다고 판단할 수 있다. 따라서, 본 발명의 학술지 평가 시스템 및 방법에 있어서는 노벨상 등 주요 과학상 수상자들이 발표한 논문의 학술지 게재 빈도를 수치화하여 해당 학술지의 질적 우수성을 나타내는 기준으로 활용한다. 도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 학술지 평가 시스템의 구성을 보여주는 도면이다. 도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 학술지 평가 시스템은 수상자 인명 데이터베이스(10), 수상자 논문 데이터베이스(20), 학술지 데이터베이스(30), 수상자 논문 비율 평가부(100), 평가 결과 산출부(200) 등을 포함한다.
상기 수상자 인명 데이터베이스(10)는 이공학 분야에서 학문적 업적을 달성한 자에게 수여되는 과학상의 수상자 인명 정보를 저장한 데이터베이스로서 유망 과학자의 논문 게재 비율을 산출하기 위해 사용되는 데이터베이스이다. 상기 수상자 인명 데이터베이스(10)의 대상이 되는 주요 과학상으로는 노벨상, 울프상, 래스커상, 아델상, 필즈상 등을 예시할 수 있다. 상기 과학상은 노벨상 등 하나의 과학상이거나 하나 이상의 복수의 과학상을 대상으로 할 수도 있다. 예를 들면, 2013년 기준으로 역대 노벨 과학상 수상자 수는 566명이며, 상기 수상자 인명 데이터베이스(10)에는 과학상과 그 수상자의 성명이 저장된다. 상기 수상자 논문 데이터베이스(20)는 과학상 수상자가 발표한 논문 정보가 기록된 데이터베이스로서, 예를 들면, 상기 수상자 인명 데이터베이스(10)에 저장된 과학자가 발표한 논문 정보를 기록한 데이터베이스이다. 상기 수상자 논문 데이터베이스(20)에 기록된 논문 정보는 논문이 발표된 학술지의 명칭, 학술지의 권수(volume), 공동 저자, 발행 시기(년월일), 발표 페이지 등의 수상자 논문 정보를 포함한다. 예를 들면, 2013년 기준으로, 역대 노벨 과학상 수상자 566명을 대상으로 수집한 논문의 총 편수는 64,155편이다. 상기 학술지 데이터베이스(30)는 평가 대상이 되는 학술지의 명칭, 년도별 발표 논문 수, 학술지에 수록된 논문 정보(공동 저자, 발행 시기 등) 등의 학술지 논문 정보가 기록된 데이터베이스이다.
상기 수상자 논문 비율 평가부(100)는 상기 학술지 데이터베이스(30)의 논문 정보 데이터와 상기 수상자 논문 데이터베이스(20)의 논문 정보 데이터를 이용하여, 각 학술지에 대하여 과학상 수상자 논문 게재 비율을 산출한다. 예를 들어, 상기 수상자 논문 데이터베이스(20)가 노벨상 수상자의 논문을 대상으로 작성된 것이면, 하기 수학식 1에 나타낸 바와 같이, 학술지 별로, 일정 기간 동안, 예를 들면, 해당 학술지의 발간 이후 현재(Y년)까지 전체 기간 동안에 해당 학술지에 게재된 노벨상 수상자의 논문 총 편수(ΣN(Y))를 해당 학술지에 게재된 전체 논문 편수(ΣP Y )로 나누어 해당 학술지에 게재된 노벨상 수상자의 논문 비율에 해당하는 지수("N-factor(Y) total ", "N-factor" 또는 "노벨상 지수"라 한다)를 산출한다. 이와 같이, 일정 기간 동안, 해당 학술지에 게재된 총 논문 편수를 고려하면 논문 게재 수에 상관없이 학술지 별로 형평성 있는 비교가 가능하다. 이때, 노벨상 수상자 논문 비율에 소정의 가중치(k)를 곱하여 사용자가 인식하기 쉬운 지표 수치로서 노벨상 지수(N-factor)를 산출하는 것이 바람직하다. 예를 들어, 상기 가중치 k가 1,000 이면, 소수점 이하의 0의 개수가 감소된 노벨상 지수(N-factor)를 얻을 수 있다.
[수학식 1]
Figure 112014002331019-pat00001
상기 수학식 1에서, ΣN(Y)는 Y-1년까지 해당 학술지에 발표된 노벨상 수상자들의 논문 총 편수를 나타내고, ΣPY는 Y-1년까지 해당 학술지에 발표된 전체 논문의 편수를 나타내며, k는 가중치로서 임의의 정수이다.
현재 이공학 분야에서 많은 연구자들이 논문을 발표하는 유명 학술지에 대하여, 전체 노벨상 지수(N-factor)를 산출하고, 톰슨-로이터 사가 제공하는 영향력 지수(IF, impact factor)와 함께 하기 표 1에 나타내었다. 하기 표 1에 나타낸 바와 같이, 대부분의 저명한 학술지들에 있어서, 본 발명에 사용된 노벨상 수상자의 논문 비율인 노벨상 지수(N-factor)가 높게 나타났고, 노벨상 수상자의 논문 비율인 노벨상 지수(N-factor)와 영향력 지수(IF)도 상당한 상관 관계를 가짐을 알 수 있다.
Journals IF N-factor Journals IF N-factor
Cell 32.0 55.7 Phys Rev A 3.0 16.4
Annu Rev Biochem 27.7 53.7 J Physiol 4.4 16.2
Proc Natl Acad Sci U S A 9.7 38.6 J Am Chem Soc 10.7 15.5
J Exp Med 13.2 34.5 Science 31.0 15.0
J Mol Biol 3.9 32.4 J Chem Soc 14.9
Neuron 15.8 31.4 Phys Rev B 3.8 13.3
J Gen Physiol 4.7 29.8 Mol Cell Biol 5.4 12.9
Phys Rev Lett 7.9 28.1 Eur J Immunol 5.0 11.4
Nat New Biol 27.9 Biochemistry 3.4 10.8
Nature 38.6 27.4 Physical Review 10.7
Genes Dev 12.4 25.0 J Am Chem Soc 10.7 10.4
Phys Rev D Part Fields 4.7 21.7 Biochem J 4.7 9.7
J Cell Biol 10.8 21.0 J Clin Invest 12.8 9.5
EMBO J 9.8 20.3 Virology 3.4 9.0
J Chem Phys 3.2 18.3 Br J Pharmacol 5.1 8.1
J Biol Chem 4.7 17.5 J Neurosci 6.9 8.0
상기 평가 결과 산출부(200)는 상기 수상자 논문 비율 평가부(100)에서 산출된 수상자의 논문 게재 비율, 예를 들면, 노벨상 지수(N-factor)로부터 해당 과학상의 수상에 대한 각 학술지의 기여도를 평가하여 출력한다. 예를 들어, 상기 수상자 논문 비율 평가부(100)가 각각의 학술지에 게재된 노벨상 수상자의 논문 비율, 즉, 노벨상 지수(N-factor)를 산출한 경우 상기 평가 결과 산출부(200)는 상기 노벨상 지수(N-factor)에 따라 각각의 학술지에 기여도 점수(C-Score)를 부여함으로서 노벨상의 수상에 관련된 각 학술지의 기여도 또는 학술지의 순위를 평가한다.
본 발명에 따른 학술지 평가 시스템 및 방법은 2개 이상의 과학상에 의해 학술지를 평가할 수 있다. 예를 들어, 상기 수상자 논문 비율 평가부(100)가 2개의 과학상(예를 들면, 노벨상 및/또는 울프상) 수상자의 논문 비율을 산출한 경우, 상기 평가 결과 산출부(200)는 하기 수학식 2에 나타낸 바와 같이 각각의 과학상 수상자 논문 비율에 소정의 가중치를 부여하고, 이를 합산하여 학술지의 수준을 기여도 점수(C-Score)로서 평가할 수 있다.
[수학식 2]
Figure 112014002331019-pat00002
상기 수학식 2에서 N-factor(Y) total 은 상기 수학식 1에서 얻은 노벨상 수상자의 논문 비율 지수이고, W-factor(Y) total 은 상기 수학식 1과 동일한 방식으로 얻은 울프상 수상자의 논문 비율 지수이며, k1 및 k2는 각 과학상에 따른 가중치이다. 예를 들어, 노벨상에 대한 가중치 k1은 울프상에 대한 가중치 k2 보다 일반적으로 크게 설정될 수 있지만, 특정 학문 분야 학술지에 있어서는 울프상에 대한 가중치 k2가 노벨상에 대한 가중치 k1 보다 크게 설정될 수 있다.
도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 학술지 평가 시스템은 정보 입력부(2) 및 정보 출력부(4)를 포함할 수 있다. 상기 정보 입력부(2)는 수상자 인명 데이터베이스(10), 수상자 논문 데이터베이스(20), 학술지 데이터베이스(30) 등의 각종 데이터베이스를 구축, 갱신 또는 수정하고 가중치 k1, k2 등의 필요 정보를 입력하기 위한 입력 장치로서, 예를 들어, 키보드, 마우스 등의 통상의 컴퓨터 입력 장치이거나, CD, DVD 등의 기록매체에 저장된 대량의 정보를 판독하기 위한 광학 드라이브일 수 있다. 상기 정보 출력부(20)는 본 발명의 학술지 평가 시스템에 의해 산출된 학술지 평가 결과를 사용자에게 출력하는 기능을 수행하는 것으로서, 예를 들어, 모니터, 프린터 등의 통상의 출력 장치일 수 있다. 또한, 상기 평가 결과 산출부(200)에서 산출된 평가 결과, 즉, 각 학술지의 평가 점수(Score)는 필요에 따라, 별도의 평가 결과 데이터베이스(210)에 저장될 수 있다.
도 2는 본 발명의 제2 실시예에 따른 학술지 평가 시스템의 구성을 보여주는 도면이다. 도 2에 도시된 학술지 평가 시스템은 수상자 논문 비율 평가부(100) 외에 기간별 수상자 논문 비율 평가부(110) 및/또는 수상전 논문 비율 평가부(120)를 구비하는 점을 제외하고는 도 1에 도시된 학술지 평가 시스템과 동일한 구성을 가진다.
상기 기간별 수상자 논문 비율 평가부(110)는 상기 학술지 데이터베이스(30)의 논문 정보 데이터와 상기 수상자 논문 데이터베이스(20)의 논문 정보 데이터를 이용하여, 각 학술지에 대하여 최근 소정 기간 동안의 과학상 수상자의 논문 게재 비율 및 기간별 과학상 지수를 산출한다. 예를 들면, 최근 특정 e년 (예를 들면, 10년, 30년, 50년, 100년 등) 기간 동안의 노벨상 지수(N-factor(Y)e)는 다음 수학식 3에 의해 산출할 수 있다.
[수학식 3]
Figure 112014002331019-pat00003
상기 수학식 3에서, Ni는 해당 학술지에 i 년도에 발표된 노벨상 수상자의 논문 편수를 나타내고, Pi는 해당 학술지에 i 년도에 발표된 총 논문 편수를 나타내며, k는 가중치로서 임의의 정수이다. 상기 수학식 3으로 나타낸 특정 기간 동안의 노벨상 지수, N-factor(Y)e는 최근의 논문 게재 실적만을 별도로 평가하여 학술지의 수준을 보다 신뢰성 있게 평가하기 위한 지수(N-factor)이다.
상기 수상전 논문 비율 평가부(130)는 상기 학술지 데이터베이스(30)의 논문 정보 데이터와 상기 수상자 논문 데이터베이스(20)의 논문 정보 데이터를 이용하여, 각 학술지에 대하여 과학상 수상 연도 이전의 과학상 수상자의 논문 게재 비율 및 과학상 지수를 산출한다. 예를 들면, 특정 과학자의 노벨상 수상 연도인 b년 이전의 수상전 노벨상 지수(N-factor(Y)before)는 다음 수학식 4에 의해 산출할 수 있다.
[수학식 4]
Figure 112014002331019-pat00004
상기 수학식 4에서, ΣNb(Y)는 b-1년까지 해당 학술지에 발표된 노벨상 수상자의 논문 편수를 나타내고, ΣPb는 b-1년까지 해당 학술지에 발표된 총 논문 편수를 나타내며, k는 가중치로서 임의의 정수이다. 상기 수학식 4의 특정 년도 이전의 N-factor(Y)before는 노벨상 수상 이후의 논문 게재 실적을 제외하여 학술지의 수준을 보다 객관적으로 평가하기 위한 N-factor이다.
도 2에 도시된 제2 실시예에 있어서, 상기 평가 결과 산출부(200)는 상기 수상자 논문 비율 평가부(100), 기간별 수상자 논문 비율 평가부(110) 및 수상전 논문 비율 평가부(120)에서 산출된 수상자의 논문 게재 비율, 즉, 과학상 지수에 각각의 가중치를 부여하고, 이를 합산하여 학술지의 수준을 기여도 점수(C-Score)로서 평가할 수 있다. 예를 들어, 노벨상에 관련된 각 학술지의 순위는 하기 수학식 5에 의하여 기여도 점수(C-Score)로 평가될 수 있다.
[수학식 5]
Figure 112014002331019-pat00005
상기 수학식 5에서, p1, p2 및 p3는 각 논문 게재 기간에 따른 가중치이고, e는 일정 기간 동안의 논문 발표 실적을 산정하기 위한 기간으로서, 예를 들면 최근 30년이다. 가중치 p1, p2 및 p3는 필요에 따라 적절히 설정될 수 있으나, 바람직하게는 p2 > p3 > p1 이고, 예를 들면, 전체 논문 발표 비율에 대한 가중치 p1은 1이고, 최근 일정 기간의 논문 발표 비율에 대한 가중치 p2은 3이고, 과거 논문 발표 비율에 대한 가중치 p3은 2 등으로 설정될 수 있다.
다음으로, 도 3 내지 5를 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 학술지 평가 방법을 설명한다. 도 3은 본 발명에 따른 학술지 평가 방법을 설명하기 위한 전체 흐름도로서, 도 3에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 학술지 평가 방법은 과학상 수상자가 발표한 논문 정보에 대한 수상자 논문 데이터베이스와 학술지에 수록된 논문 정보에 대한 학술지 논문 데이터베이스를 구축하는 단계(S 10), 상기 수상자 논문 데이터베이스와 학술지 논문 데이터베이스를 이용하여 각 학술지에 대하여 과학상 수상자의 논문 게재 비율 및 상기 논문 게재 비율에 상응하는 과학상 지수를 산출하는 단계(S 20) 및 산출된 과학상 수상자의 논문 게재 비율 및 과학상 지수로부터 해당 과학상의 수상에 대한 각 학술지의 기여도 점수를 산출하여 출력하는 단계(S 30)를 포함한다. 여기서, 도 4에 나타낸 바와 같이, 상기 과학상 지수는 (a) 해당 학술지의 발간 이후 현재까지 전체 기간 동안의 과학상 수상자 논문 게재 비율에 대응하는 전체 과학상 지수(예를 들면, 수학식 1의 N-factor(Y)total), (b) 최근 소정 기간 동안의 과학상 수상자 논문 게재 비율에 대응하는 기간별 과학상 지수(예를 들면, 수학식 3의 N-factor(Y)e), 및 (c) 특정 과학상 수상자의 과학상 수상 연도 이전의 논문 게재 비율에 대응하는 수상전 과학상 지수(예를 들면, 수학식 4의 N-factor(Y)before)로 이루어진 군으로부터 선택되는 과학상 지수를 하나 이상 포함할 수 있다. 한편, 도 5에 나타낸 바와 같이, 상기 과학상 지수는 2개 이상의 과학상에 대하여 산출된 과학상 지수를 포함할 수 있고, 상기 기여도 점수는 상기 각각의 과학상 지수에 소정의 가중치를 부여하고 가중치가 부여된 과학상 지수를 합하여 산출될 수 있다(수학식 2 및 수학식 5 참조).
본 발명에 따른 학술지 평가 시스템 및 방법은 과학자 개인의 연구실적 산출에도 사용될 수 있다. 특정 학술지에 게재된 노벨상 수상자의 전체 논문 비율 N-factor(Y) total , 특정 e년 기간 동안의 논문 게재 비율N-factor(Y)e, 특정 b년도 이전의 논문 게재 비율(N-factor(Y)before) 등은 각 개별 노벨상 수상자의 논문 게재 비율의 총합이다. 즉, 특정 학술지에 대하여 566명 전체 노벨상 수상자의 개인별 논문 게재 비율을 모두 더하면 그 학술지에 대한 노벨상 수상자의 전체 논문 비율이 얻어진다. 반면 각 저널의 N-factor는 그 저널에서 노벨상 수상자의 논문이 게재되는 비율을 의미하므로 수치가 높을수록 노벨상 수상자의 논문이 게재될 가능성이 높다. 이에 따라 개인별 발표 논문이 게재된 저널의 N-factor를 합산한 수치는 노벨상 수상자의 논문이 게재될 가능성에 비례하게 되며 노벨상 수상의 가능성을 내포하게 된다. 즉 특정 과학자가 발표한 각각의 논문이 게재된 저널의 N-factor를 모두 합한 수치는 해당 과학자의 노벨상 수상 가능성을 내포하는 정량적 지표인 노벨 점수(N-Score)가 된다. 예를 들어, 노벨상 수상자의 논문이 발표된 저널의 N-factor 합으로부터 노벨상 수상자 개인의 분야별 평균 노벨 점수(N-Score)를 산출하여 하기 표 2에 나타내었다.
물리 화학 생리의학 전체
수상자 수 196 166 204 566
개인별 논문편수 58 126 156 113
개인별 SCI 논문 편수 46 57 51 51
개인별 평균 IF 10.6 13.8 26.2 17.3
개인별 평균 NF합 (N-Score) 999 2,303 2,376 1,878
상기 표 2에 나타낸 바와 같이, 노벨상 수상자의 개인별 노벨 점수(N-Score)는 개인별 SCI 논문 편수 및 개인별 평균 IF와 일정 정도의 상관관계를 보여준다. 따라서, 본 발명의 일 측면에 의하면 노벨상 수상자의 평균적 노벨 점수와 노벨상을 수상하지 않은 과학자의 노벨 점수를 비교함으로서 해당 과학자의 노벨상 수상 가능성을 예측할 수 있다. 예를 들어, 화학 분야의 학술지에 대하여 과학상을 수상하지 않은 어느 과학자의 학술지 논문 게재 비율로부터 산출한 노벨 점수(N-Score)가 노벨 화학상 수상자의 개인별 평균 노벨 점수(N-Score, 예를 들면, 2303 점) 보다 크거나 그 차이가 작을수록 그 과학자는 노벨상 수상 가능성이 높은 것으로 예측할 수 있다. 즉, 본 발명에 따라 평가된 학술지의 평가 결과에 의하여 그 학술지에 논문을 게재한 과학자의 과학상 수상 가능성을 예측할 수 있다.
본 발명은 또한 상술한 학술지 평가 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체를 제공한다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체는 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수 있다. 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체, 플래시 메모리 등의 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 기록 매체에 기록된 프로그램 명령의 예로는 컴파일러에 의해 만들어지는 기계어 코드, 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다.
본 발명에 따른 학술지 평가 시스템 및 방법은 노벨상 수상에 기초한 N-factor 이외에도, 예를 들어, 울프상, 래스커상, 아델상, 필즈상 등 주요 과학상에 대한 factor를 산출하고(예를 들면, 울프상-factor 등) N-factor와 함께 이를 과학상 factor를 이용하여 기여도 점수(C-Score)를 얻어 보다 신뢰성 있게 학술지를 평가할 수 있다. 본 발명에 따른 학술지 평가 시스템 및 방법을 이용하면 특정 학술지에 실리는 논문 한편이 노벨상 수상에 기여할 확률을 합산할 수 있고 노벨상과 관련된 학술지를 효과적으로 선택하여 논문을 게재함으로서 노벨상 수상의 가능성을 높이는데 기여할 수 있다. 노벨상 수상은 기초연구의 결실이므로 본 발명에 따라 기초연구의 성과물에 부합하는 지표를 제공하면 노벨상 수상 예측 모델도 수립할 수 있다. 이와 같이 N-factor 및 N Score를 포함하는 새로운 기준을 이용하여 학술지를 평가하면 지난 40 여년간 논문 평가의 독점적 지위를 누려오던 톰슨 로이터사가 제공하는 획일적 기준인 IF에서 탈피하여 해당 학술지에 발표되는 논문 또는 연구 성과의 질적 수준을 평가할 수 있다.
본 발명에 따른 학술지 평가 시스템 및 방법은 학술지에 대한 공정하고 독립된 평가를 실시하여 이공계 학자들의 논문 게재 학술지 선정을 위한 기준을 제시하고 특정 학술지에 게재된 논문의 가치를 보다 객관적으로 파악할 수 있도록 한다. 본 발명에 따른 학술지 평가 시스템 및 방법은 상업적 이용에 제공되기 보다는 공익 정보의 제공이라는 공공 목적의 달성에 유용하다.

Claims (10)

  1. 과학상 수상자가 발표한 논문 정보가 기록된 수상자 논문 데이터베이스;
    평가 대상이 되는 학술지에 수록된 논문 정보가 기록된 학술지 데이터베이스;
    상기 학술지 데이터베이스의 논문 정보 데이터와 상기 수상자 논문 데이터베이스의 논문 정보 데이터를 이용하여, 각 학술지에 대하여 과학상 수상자 논문 게재 비율을 산출하는 수상자 논문 비율 평가부;
    상기 학술지 데이터베이스의 논문 정보 데이터와 상기 수상자 논문 데이터베이스의 논문 정보 데이터를 이용하여, 각 학술지에 대하여 최근 10년, 30년, 50년, 100년 중 하나의 기간 동안의 과학상 수상자 논문 게재 비율을 산출하는 기간별 수상자 논문 비율 평가부;
    상기 학술지 데이터베이스의 논문 정보 데이터와 상기 수상자 논문 데이터베이스의 논문 정보 데이터를 이용하여, 각 학술지에 대하여 과학상 수상 연도 이전의 과학상 수상자의 논문 게재 비율을 산출하는 수상전 논문 비율 평가부; 및
    상기 수상자 논문 비율 평가부, 상기 기간별 수상자 논문 비율 평가부 및 상기 수상전 논문 비율 평가부에서 산출된 수상자의 논문 게재 비율로부터 해당 과학상의 수상에 대한 각 학술지의 기여도를 평가하여 출력하는 평가 결과 산출부를 포함하며,
    상기 과학상은 노벨상을 포함하는 것인, 학술지 평가 시스템.
  2. 삭제
  3. 청구항 1에 있어서, 상기 평가 결과 산출부는 상기 수상자 논문 비율 평가부, 기간별 수상자 논문 비율 평가부 및 수상전 논문 비율 평가부에서 산출된 수상자의 논문 게재 비율에 각각의 가중치를 부여하고, 이를 합산하여, 학술지의 수준을 기여도 점수(Score)로서 평가하는 것인, 학술지 평가 시스템.
  4. 청구항 1에 있어서, 상기 수상자 논문 비율 평가부는 2개 이상의 과학상 수상자의 논문 비율을 산출하고, 상기 평가 결과 산출부는, 각각의 과학상 수상자 논문 비율에 소정의 가중치를 부여하고, 이를 합산하여, 학술지의 수준을 기여도 점수(Score)로서 평가하는 것인, 학술지 평가 시스템.
  5. 과학상 수상자가 발표한 논문 정보에 대한 수상자 논문 데이터베이스와 학술지에 수록된 논문 정보에 대한 학술지 논문 데이터베이스를 구축하는 단계;
    상기 수상자 논문 데이터베이스와 학술지 논문 데이터베이스를 이용하여, 각 학술지에 대하여, 과학상 수상자의 논문 게재 비율 및 상기 논문 게재 비율에 상응하는 과학상 지수를 산출하는 단계; 및
    산출된 과학상 수상자의 논문 게재 비율 및 과학상 지수로부터, 해당 과학상의 수상에 대한 각 학술지의 기여도 점수를 산출하여 출력하는 단계를 포함하며,
    상기 과학상 지수는, (a) 해당 학술지의 발간 이후 현재까지 전체 기간 동안의 과학상 수상자 논문 게재 비율에 대응하는 전체 과학상 지수, (b) 최근 10년, 30년, 50년, 100년 중 하나의 기간 동안의 과학상 수상자 논문 게재 비율에 대응하는 기간별 과학상 지수, 및 (c) 특정 과학상 수상자의 과학상 수상 연도 이전의 논문 게재 비율에 대응하는 수상전 과학상 지수로 이루어진 군으로부터 선택되는 과학상 지수를 하나 이상 포함하며,
    상기 과학상은 노벨상을 포함하는 것인, 학술지 평가 방법.
  6. 삭제
  7. 청구항 5에 있어서, 상기 기여도 점수는, 상기 각각의 과학상 지수에 소정의 가중치를 부여하고, 가중치가 부여된 과학상 지수를 합하여 산출되는 것인, 학술지 평가 방법.
  8. 청구항 5에 있어서, 상기 수상자 논문 데이터베이스와 학술지 논문 데이터베이스를 이용하여, 각 학술지에 대하여, 과학상 수상자의 개인별 논문 게재 비율을 산출하는 단계를 더욱 포함하는 것인, 학술지 평가 방법.
  9. 청구항 8에 있어서, 각 학술지에 대하여, 과학상을 수상하지 않은 과학자의 개인별 논문 게재 비율을 산출한 후, 과학상 수상자의 개인별 논문 게재 비율과 비교하여, 상기 과학상을 수상하지 않은 과학자의 과학상 수상 가능성을 예측하는 단계를 더욱 포함하는 것인, 학술지 평가 방법.
  10. 청구항 5 및 청구항 7 내지 9 중 어느 한 항에 따른 학술지 평가 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체.
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