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ScienceON, ‘논문타임라인 서비스’ 개편

손영주 2020-09-20 View. 1,171

ScienceON, ‘논문타임라인 서비스’ 개편

- 연구의 종합적인 흐름을 읽을 수 있는‘논문타임라인 서비스’  -

- 논문의 인용 정보 분석 후 키워드맵으로 시각화한 타임라인 제공 -

- 과학기술 지식 자원의 단순 개방을 넘어 데이터 기반의 가치 재생산 기대 -


년도별로 묶어놓은 타임라인키워드가 강조된 사진

< ScienceON 논문타임라인 서비스 >



한국과학기술정보연구원(원장 최희윤, 이하 KISTI)은 9월 21일 과학기술 지식인프라 ScienceON(사이언스온)을 통해 논문의 인용 정보를 바탕으로 종합적인 연구의 흐름을 읽을 수 있는 ‘논문타임라인’ 서비스를 개편, 시범운영한다.


논문타임라인 서비스는 논문의 인용·피인용 관계를 분석해 주요 키워드를 시간순으로 보여주는 인용 분석 서비스로, 과학기술 지식 자원을 단순 공개하는 데 그치지 않고 데이터 기반의 가치 있는 정보로 재생산해 서비스한다는 데 의의가 있다.


기존 학술정보 서비스는 제목이나 저자, 초록 등 단편적인 논문 정보를 제공하는 것이 일반적이었다. 만약 관심 분야의 연구 주제가 어떻게 발전돼왔는지 파악하려면 연구자가 일일이 관련 논문을 검색해가며 발품을 팔아야 했다.


논문타임라인 서비스는 이러한 수고를 들이지 않고도, 기준 논문 하나만 지정하면 해당 논문을 중심으로 인용·피인용된 논문 데이터가 타임라인에 자동 생성된다. 시간순으로 배열된 키워드맵을 살펴보는 것만으로 관심 분야 연구의 전체적인 흐름을 파악할 수 있는 것이 특징이다.


실제로 논문의 인용 정보는 선행 연구로부터 이어온 지식의 흐름(Knowledge Flow)을 담고 있어 후행 연구의 기반이 된다. 연구자는 관심 분야 논문의 타임라인을 살펴봄으로써 기존 연구 결과를 바탕으로 자신의 연구를 한 단계 발전시킬 수 있다. 또 인접 분야와 융합 연구를 시도할 때 논문타임라인을 근거로 활용할 수 있고, 혁신적인 연구 가치를 발견해 연구의 방향성을 확립하는 데도 도움이 될 것으로 기대된다.


KISTI는 그간 구축한 방대한 학술 논문의 인용 정보를 재가공해 인용·피인용 관계에 있는 파편화된 연구 내용을 시간의 흐름에 따라 재구성하는 기술을 적용했다. 향후 서비스 대상 논문을 더욱 확대하고 인용 정보의 의미론적 관계까지 분석할 수 있는 AI 기술을 활용해 서비스를 발전시킬 예정이다.


한편 지난 9월 7일 ScienceON은 관심 키워드와 관련된 콘텐츠를 한 곳에서 볼 수 있는‘ScienceON CLIP’과 개인 일정과 날씨 정보를 확인할 수 있는‘날씨와 일정’ 서비스를 제공해 이용자들이 필요한 정보를 한 곳에서 확인할 수 있도록 편의성을 증대시켰다.


논문타임라인 서비스 개편을 주도한 KISTI 융합서비스센터 최희석 센터장은 “논문의 인용 정보 분석을 통한 키워드맵으로 논문타임라인을 시각화하여 제공함으로써, 연구자는 폭넓은 관점에서 선행 연구의 가치를 새롭게 발견할 수 있을 것”이라고 밝혔다.



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