23
학학 Data Base Search Engine KCI , KSCI, DBpia, Naver Search Engine SE 07 학 학학학 2008033217 학학학 2012015002 학학학 2012015007 학학학 2012015017 학학학 2012015019

학술 Data Base

Embed Size (px)

DESCRIPTION

Search Engine. 학술 Data Base. Search Engine. KCI , KSCI, DBpia , Naver. SE. 07 조. 정현탁 2008033217 곽윤정 2012015002 김민지 2012015007 서지은 2012015017 양유진 2012015019. C ONTENTS. 1. 서론 1.1 연구목적 1.2 학술 DB 의 정의와 유형 2. 학술 DB 소개 2.1 KCI 2.2 KSCI 2.3 DBpia 2.4 네이버 전문정보 - PowerPoint PPT Presentation

Citation preview

Page 1: 학술  Data Base

학술 Data BaseSearch Engine

KCI , KSCI, DBpia, Naver

Search Engine

SE 07 조

정현탁 2008033217곽윤정 2012015002 김민지 2012015007서지은 2012015017양유진 2012015019

Page 2: 학술  Data Base

1. 서론1.1 연구목적1.2 학술 DB 의 정의와 유형

2. 학술 DB 소개2.1 KCI2.2 KSCI2.3 DBpia2.4 네이버 전문정보

3. 학술 DB 의 비교와 평가3.1 계량적 분석3.2 질적분석

4. 결론

Search Engine SE 07 조

CONTENTS

Page 3: 학술  Data Base

1.1 연구목적 1.2 학술 DB 정의와 유형

서론1

Page 5: 학술  Data Base

1 2 3 4 5

1.2 학술 DB 정의와 유형 학술 DB 란 ?학술 DB 는 국내외 학술지 논문 , 기사 , 특허 , 통계자료 등 각 분야의 학술정보를 전문적으로 검색하고 원문을 제공•연결하는 데이터베이스이다 .

인용색인이란 ?인용색인 (Citation Index) 은 저자명이나 논문명을 색인어로 하여 한 저작의 인용정보를 검색하기 위한 색인이다 .

1. 서론

Search Engine SE 07 조

Page 6: 학술  Data Base

2.1 KCI 2.2 KSCI 2.3 DB pia 2.4 네이버 전문정보

학술 DB소개

2

Page 7: 학술  Data Base

1 2 3 4 5

2.3 KCI 란 ?

KCI 는 Korea Citation Index( 한국학술지인용색인 ) 의 약자로 국내학술지를 대상으로 인용통계서지정보를 제공하는 전문정보서비스이다 .

2. 학술 DB 소개

Search Engine SE 07 조

Page 8: 학술  Data Base

1 2 3 4 5 6

2. 학술 DB 소개1 2 3 4

Search Engine SE 07 조

KCI 의 검색 특징

주제 설정

학술지 선택

발행년도 설정

저자선택

1

2

3

4

필터링

Page 9: 학술  Data Base

1 2 4 5 631 2 3 4

2. 학술 DB 소개

Search Engine SE 07 조

KCI 통계정보

Page 10: 학술  Data Base

1 2 4 5 631 3 4

Search Engine SE 07 조

2. 학술 DB 소개

2.3 KSCI 란 ?

KSCI(Korea Science Citation Index) 는 한국과학기술인용색인서비스를 뜻한다 . KSCI 는 국내 과학기술분야 핵심학술지에 수록된 연구논문에 대한 서지 및 인용정보 DB 를 기반으로 여러 가지 고부가가치 정보를 서비스하는 플랫폼이다

1 2 3 4

Page 11: 학술  Data Base

5 6

2. 학술 DB 소개

Search Engine SE 07 조

1 2 3 4

KJCR 서비스

Journal Im-pact Factor

Journal self citing rate

Journal self cited rate

Journal ZIF

Journal Imme-diacy index

KSCI

Page 12: 학술  Data Base

1 2 4 5 631 3 4

Search Engine SE 07 조

2. 학술 DB 소개

KSCI 검색특징1 2 3 4

Page 13: 학술  Data Base

5 6

2. 학술 DB 소개

Search Engine SE 07 조

2.4 DBpia 란 ?

1 2 3 4

Page 14: 학술  Data Base

Search Engine SE 07 조

1 2 3 4

2. 학술 DB 소개

DBpia

Page 15: 학술  Data Base

61 2 3 4

2. 학술 DB 소개

Search Engine SE 07 조

2.5 네이버 전문정보란 ?

여러 학술자료 전문 사이트에 흩어져 있는 정보를 한눈에 파악할 수 있도록 통합된 검색결과를 제공하는 학술 DB 이다 .

1 2 3 4

Page 16: 학술  Data Base

5 6

2. 학술 DB 소개

Search Engine SE 07 조

1 2 3 4

Naver

주제

학술지출처

Page 17: 학술  Data Base

5 6

2. 학술 DB 소개

Search Engine SE 07 조

1 2 3 4

Naver

1) 저자명2) 문서유형3) 참고문헌4) 인용된 횟수5) 학술지6) 발행정보7) 주제분야8) 서지링크

연구동향

DB pia KISS 네이버 전문정보0

2,000,000

4,000,000

6,000,000

8,000,000

10,000,000

12,000,000

14,000,000

16,000,000

학술정보

학술정보

Page 18: 학술  Data Base

3.1 계량적 분석3.2 질적분석3.3 평가

3. 학술 DB 의 비교와 평가3

Page 19: 학술  Data Base

1 2 4 5 631 2 3 4

3. 학술 DB 의 비교와 평가

3.1 계량적 분석

keyword KCI KSCI 네이버 DBpia

Recall 저자명 ' 최재황 '15/36 =0.42

22/36

=0.61

32/36=0.89

34/36

=0.94

Preci-

sion저자명 ‘ 최재황 '

15/26 =0.58

22/22

=1.0

32/34=0.94

34/52

=0.65

Preci-

sion주제명 ' 장서개발정책 '

7/17

=0.41

9/12

=0.75

6/28=0.21

14/22

=0.64

AP 저자명 ‘ 최재황’ 1 1 0.89 0.93

RR 논문명 ' 과학기술 분야 .. 연구 ' 1/1=1 1/1=1 1/1=1 1/1=1

Page 20: 학술  Data Base

1 2 4 5 631 2 3 4

3. 학술 DB 의 비교와 평가

KCI KSCI DBpia 네이버

검색 창 4(6) 4 4(3) 1(5)

인용 정보 ○ ○ × ○

무료 콘텐츠 ○ ○ × ○

자료 제공 량

( 건 )

950993 48575 1659738 14161731

관련 분야 9 - 9 3

원문제공 △ △ ○ ×

3.2 질적 분석

Page 21: 학술  Data Base

결론4

Page 22: 학술  Data Base

1 2 3 4 5

4. 결론1 2 431 2 3 4

Search Engine SE 07 조

4. 결론

3) 차세대 학술 DB 제안

3) 차세대 학술 DB 제안

1) 검색효율

2) 효율적인 과제수행 방법

Page 23: 학술  Data Base

Thank You!

Search engine

PPT #07