학술 data base

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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

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학술 Data BaseSearch Engine

KCI , KSCI, DBpia, Naver

Search Engine

SE 07 조

정현탁 2008033217곽윤정 2012015002 김민지 2012015007서지은 2012015017양유진 2012015019

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

1.1 연구목적 1.2 학술 DB 정의와 유형

서론1

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

2.1 KCI 2.2 KSCI 2.3 DB pia 2.4 네이버 전문정보

학술 DB소개

2

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

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

1 2 4 5 631 2 3 4

2. 학술 DB 소개

Search Engine SE 07 조

KCI 통계정보

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

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

1 2 4 5 631 3 4

Search Engine SE 07 조

2. 학술 DB 소개

KSCI 검색특징1 2 3 4

5 6

2. 학술 DB 소개

Search Engine SE 07 조

2.4 DBpia 란 ?

1 2 3 4

Search Engine SE 07 조

1 2 3 4

2. 학술 DB 소개

DBpia

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

5 6

2. 학술 DB 소개

Search Engine SE 07 조

1 2 3 4

Naver

주제

학술지출처

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

3.1 계량적 분석3.2 질적분석3.3 평가

3. 학술 DB 의 비교와 평가3

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

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

결론4

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

Thank You!

Search engine

PPT #07

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