‘네이버 전문정보’, 학술 연구에 특화된 ‘네이버 학술정보’로 개편
‘네이버 전문정보’, 학술 연구에 특화된 ‘네이버 학술정보’로 개편
- 국내·외 논문 1억 5천만건, 참고문헌 10억건 제공
- 방대한 학술DB 기반으로 사용성 강화 … 영문·모바일 버전도 출시
2017-09-07
네이버(대표이사 한성숙)는 7일 ‘네이버 전문정보’를 학술 연구에 특화된 ‘네이버 학술정보’(academic.naver.com)로 개편, 논문, 보고서, 학술지 등 학술자료를 중심으로 데이터베이스를 확대하고 사용성을 강화했다고 밝혔다.
개편된 ‘네이버 학술정보’에서는 국내·외 논문 1억 5천만건, 참고문헌 10억건을 기반으로 한 학술정보를 제공한다. 이처럼 방대한 학술 데이터베이스를 바탕으로, 연구자의 필요에 최적화된 다양한 정보와 기능을 추가했다.
먼저, 사용자가 주요 논문을 더욱 쉽고 빠르게 찾아볼 수 있도록 검색 기능을 개선했다. 이번 개편으로 참고문헌이 대량으로 데이터베이스화되면서, 피인용 횟수와 최신성을 고려해 많이 인용된 최신 논문이 상위에 노출되도록 정렬방식이 조정됐다.
학술지에 대한 정보도 더욱 다양해지고 풍부해졌다. 학술지가 인용된 색인(index) 분포, 주제분야 분포 등 다면적인 정보를 제공해 학술지의 성격을 보다 정확하게 파악할 수 있다. 특히, 10억건의 참고문헌을 활용해, 학술지의 권위와 영향력을 나타내는 영향력 지표(Impact Factor)1)를 기간별로 직접 계산할 수 있게 됐다.
학문 분야별·키워드별로 연구 트렌드 분석도 제공한다. 연도별로 특정 분야에서 많이 연구된 주요 키워드와, 특정 키워드에 대한 분야별 논문을 확인할 수 있어, 어떤 연구가 많이 이루어지고 있는지 한눈에 파악할 수 있다. 예를 들어, 2016년도 컴퓨터 공학 분야에서 어떠한 단어들이 논문에 가장 많이 쓰였는지 확인할 수 있으며, ‘Machine Learning’ 키워드를 검색하면 머신러닝 관련 논문이 어떠한 분야에서 많이 쓰였는지 보여주는 식이다.
‘네이버 학술정보’는 영문 버전과 모바일 버전으로도 제공된다. 향후 학문 분야별로 유의어 데이터베이스를 구축하고, 인용데이터베이스에 기반해 학문분야를 자동 분류하는 시스템을 개발해, 서비스를 더욱 고도화 시켜나갈 계획이다. 최근 한국연구재단과 협력해 KCI 참고문헌을 확보하고 서비스에 적용하는 등 인용 데이터베이스도 꾸준히 확대해나가고 있다.
서울대학교 의과대학 서정욱 교수는 네이버 학술정보가 ‘연구정보 검색의 새로운 시대’를 열었다고 평가했다. 서 교수는 “기존에는 국내·외 논문 검색이 분리되어 있어, 국내 연구자들도 주로 외국 논문을 연구에 활용하고, 외국 연구자들이 국내 논문을 활용하는 것은 불가능했다”면서, ‘이제 네이버 학술정보를 통해 국내 논문과 외국 논문이 나란히 검색되는 환경이 완성되어, 국내 연구 결과가 더욱 많이 활용되기를 기대한다’고 밝혔다.
한편, 기존 네이버 전문정보에서 제공되던 특허/KS표준, 통계, 국가기록물 등의 자료는 네이버 데이터랩에서 확인할 수 있으며, 네이버 웹문서 검색을 통해서도 검색이 가능하다. <이상>
1) 영향력 지표(Impact Factor): 일정기간 동안 해당 학술지에 발행된 논문 개수 대비 피인용 횟수에 대한 정보로, 학술지를 평가하는 주요 지표. 예를 들어, 인용연도를 2015년, 발행연도를 2010년에서 2014년으로 설정하면, 2010년에서 2014년 사이에 해당 학술지에서 발행된 논문이 2015년에 인용된 횟수를 기반으로 영향력 지표를 계산.