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[참고] 진학 및 유학을 계획하는 학부생들을 위한 학술논문과 학술지에 대한 이해
2018/01/16

연구 성과를 소개하는 뉴스나 신문 기사를 보면 "SCI 논문"이나 "인용지수(Impact Factor)", 피인용 등과 같은 생소한 용어들이 자주 등장합니다. 의외로 대학원 진학이나 유학을 준비하는 학생들 중에도 이런 용어에 익숙치 않은 경우가 많은 것 같습니다. 관심 있는 연구실에서 출간된 논문을 읽어 본다거나 학술지에 대한 정보를 미리 알고 있다면 진학이나 유학을 준비하는데 도움이 되겠죠. 연구실에서 대학원 신입생 교육 자료로 활용하는 자료를 공유합니다. 

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1. 논문을 검색하고 읽는 방법

세계적으로 다양한 출판사에서 수많은 학술지(journal)를 발간하고 있습니다. Nature Springer, Taylor & Francis, Wiley, Kluwer, IEEE 등의 출판사/학회는 각종 학술 서적뿐만 아니라 다양한 학술지를 발간합니다. 출판사도 기본적으로는 이윤을 창출해야 하기 때문에 인쇄된 학술지를 판매하기도 하지만 최근에는 독자들이 인터넷을 통해 일정 비용을 지불하고 pdf 형식으로 된 논문을 다운로드 받을 수 있습니다. 하지만 학술지에 실린 논문을 읽기 위해서 개인이 직접 돈을 지불하는 경우는 실제로는 많지 않습니다. 대부분의 경우에는 학교나 연구소 등의 기관이 출판사와 계약을 맺어서 기관 내의 연구자들이 주요한 학술지에 실린 논문들을 자유롭게 볼 수 있도록 해 줍니다. 
한양대학교의 경우에는 교내 IP로 접속을 하면 한양대와 계약을 맺은 학술지에 실린 논문을 자유롭게 볼 수 있으며, 교외에서는 한양대학교 백남학술정보관(lib.hanyang.ac.kr)에 자신의 아이디로 로그인을 하면 다양한 출판사에서 발행하는 학술지의 원문에 접근이 가능합니다. 최근에는 논문을 쓴 저자가 출판 시에 일정 비용을 지불하고, 읽는 독자는 언제 어디서나 무료로 논문을 다운로드 받을 수 있게 하는 오픈 억세스(Open Access) 출판 방식이 널리 보급되고 있는 추세입니다. 오픈 억세스도 아니고 기관이 출판사와 계약을 하지도 않았다면 저자(교신저자 - 뒤에 설명)의 이메일로 원문 파일을 요청하거나 researchgate.net 같은 사이트에 가입을 한 다음에 저자를 찾아서 원문 요청을 할 수도 있습니다 (물론 저자가 사이트에 가입돼 있는 경우에만 가능하겠죠). 

출판사나 분야에 관계 없이 논문을 검색하기 위해서 많이 사용하는 사이트는 Web of Science, Scopus, 그리고 Google Scholar가 대표적입니다. 
우선 Web of Science는 SCI(E)(뒤에 설명)에 등재된 학술지에 게재된 논문을 검색할 수 있게 해 줍니다. 접속은 쉽습니다. 브라우저 주소창에 "isiknowledge.com"이라고 치면 됩니다. 그런데 아쉽지만 유료 서비스입니다. 무료로 사용할 수 있는 방법은... 역시 한양대의 경우 교내 IP로 접속을 하거나 교외에서는 백남학술정보관에 로그인을 한 뒤에 사이트 하단에 있는 링크 배너를 통해 접속하면 됩니다. 사이트에 들어 가면, 포털 사이트와 비슷하게 타이틀, 저자 명, 저자의 기관명, 출간 연도, 저널 명 등과 같은 다양한 정보를 이용해서 논문을 검색할 수 있습니다. 포탈 검색에 익숙한 학생들은 아주 쉽게 적응할 수 있을겁니다. 
Scopus도 비슷합니다. www.scopus.com으로 접속하면 학교 외부에서는 로그인 아이디를 요구합니다. 한양대 교내에서 접속하거나 백남학술정보관을 통해 페이지 하단 배너를 클릭해서 접속하면 서비스 활용이 가능합니다. Scopus도 역시 다양한 정보를 이용해서 논문 검색이 가능합니다. 일반적으로 scopus에서 검색 가능한 논문의 수가 Web of Science에서보다 좀 더 많습니다. scopus는 학술지뿐만 아니라 일부 논문집(proceeding)을 발간하는 학회 논문도 데이터베이스에 포함시키기 때문입니다. 
무료로 언제 어디서나 검색이 가능한 사이트는 Google Scholar입니다. 사이트는 scholar.google.com 인데, 구글은 Web of Science나 Scopus보다 검색되는 자료들이 더 많아서 자료에 학회 논문집, 책, 보고서, 특허까지 포함되기도 합니다. 
이외에도 의학 관련 논문들의 데이터베이스인 펍메드(PubMed)도 생체공학을 전공하는 전공자들에게 유용한 논문 검색 사이트로 사용이 됩니다 (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/)

참고로 학술 논문의 기본적인 사항은 다음과 같습니다.
저자, 제목, 권(volume), 호(issue), 페이지, 출판 연도
최근에는 페이지 대신 Article Number가 부여되는 경우도 많습니다. 권(volume)은 1년에 한 번씩 정해지는 것이 일반적인데 학술지에 따라서는 1년에 여러 권을 내는 경우도 있습니다. 

2. SCI(E) 논문과 피인용지수에 대한 이해

우리나라에서는 "SCI 논문을 출판했다"라는 표현으로 사용이 되지만 엄밀히 말하자면 SCI는 학술지(journal)의 모음을 뜻하는 것이기 때문에 "SCI 등재지에 논문을 출판했다"라고 하는 것이 보다 정확한 표현입니다. SCI란 Science Citation Index의 약자로서 과학기술 분야에서 저명하고 중요한 학술지들을 모아 놓은 일종의 논문 데이터베이스입니다. SCI보다 더 넓은 데이터베이스로는 SCIE(Science Citation Index Expanded)가 있는데 SCI나 SCIE 모두 영향력지수(Impact Factor: 이후에 설명)를 계산할 때 차등을 두지 않기 때문에 최근에는 SCI 등재지, SCI 학술지라고 하면 SCIE까지 포함하는 것이 일반적입니다. SCIE는 약 150개 과학기술 세부 분야에서 8500개의 학술지를 포함하는데, 이를 관리하는 Clarivate Analytics(과거에는 Thomson Reuters의 자회사)가 학술지에 게재된 논문의 평균 인용 지수, 논문의 게재율, 학술지 에디터의 저명도 등의 매우 까다로운 잣대들을 이용해서 학술지를 평가하고 SCIE 포함 여부를 결정합니다. 따라서 SCIE 데이터베이스에 포함된 학술지에 논문을 게재했다는 것은 그 자체 만으로도 어느 정도는 논문의 우수성을 인정 받았다고 볼 수도 있습니다.
하지만 특정 분야 내에서도 매우 다양한 SCI 등재 학술지가 있고 이들 학술지 간의 상대적인 우위를 평가할 필요가 있습니다. 학술지의 우수성을 평가하는 가장 기본적인 지표가 바로 자주 언급되는 Impact Factor(우리 말로는 피인용 지수, 혹은 영향력지수라고 불립니다)입니다. Impact Factor를 계산하는 방법은 간단합니다.  예를 들어 특정 잡지(학술지)의 1999년 Impact Factor는 아래와 같이 계산됩니다 (위키백과 피인용지수 참조)

 A: 1999년에 발행된 잡지에 실린 논문에서 특정 잡지의 논문이 인용된 건수
 B: A의 인용된 건수 중 이전 2년간(1997-1998)의 발행분에 대한 인용 건수
 C: 이전 2년간(1997-1998) 그 특정 잡지에 실린 논문의
 D: 그 특정 잡지의 1999년도 Impact Factor = B/C

즉, Impact Factor는 학술지에 게재된 논문의 연구 결과가 평균적으로 얼마나 많은 다른 연구에서 참고 또는 활용이 되는가를 나타내는 지표입니다. 
하지만 이 Impact Factor는 학술지의 우수성을 나타내는 절대적인 지표로 활용될 수는 없습니다. 예를 들어 수학이과 같은 분야는 기본적으로 기존 논문을 많이 참고하지 않는 연구가 많기 때문에 평균적인 Impact Factor가 낮습니다. 하지만 재료나 나노기술, 반도체 등은 논문의 게재 주기가 매우 빠르고 절대적인 논문의 수도 많기 때문에 평균적으로 논문 당 피인용수가 높습니다. 예를 들면 2016년 Impact Factor 기준으로 재료(material)관련 분야의 SCIE 학술지의 수는 441개인데 상위 5%에 해당하는 22위 학술지의 Impact Factor는 8.402이고 10%에 해당하는 44위 학술지의 Impact Factor도 무려 4.873입니다. 반면 수학(mathematics)과 관련된 SCIE 학술지 606개 중 상위 5%에 해당하는 31위 학술지의 Impact Factor는 2.920, 10%인 61위 학술지의 Impact Factor는 2.113에 불과합니다. 즉, 분야가 다르면 Impact Factor를 이용해서 우수성을 비교 평가할 수 없다는 의미입니다.
이를 보완하기 위해서 최근에는 (특히 국내에서는) 학술지가 속한 분야 카테고리(Category) 내에서 학술지가 차지하는 순위를 이용해서 학술지의 질을 평가하기도 합니다. 실제로는 하나의 학술지가 여러 카테고리에 속할 수도 있는데 이 경우에는 가장 높은 순위를 이용합니다. 예를 들어서 Journal of Neuroengineering and Rehabilitation (Impact Factor = 3.516)이라는 학술지를 살펴 봅시다. 이 학술지는 총 3개의 카테고리에 포함돼 있습니다. Biomedical Engineering, Neuroscience, Rehabilitation이 그 3개의 카테고리입니다. 
2016년 기준 각 카테고리 내에서의 순위를 살펴 보면 먼저 Biomedical Engineering 내에서는 13/77 (백분위 83.766%), Neuroscience 내에서는 87/259 (백분위 66.602%), Rehabilitation 내에서는 3/65 (백분위 96.154%)를 기록하고 있습니다. 이 중에서 백분위 기준으로 가장 높은 분야가 Rehabilitation이기 때문에 이 학술지는 상위 3.846%에 해당하는 학술지로 평가를 받는 식입니다. 
물론 이런 방식도 완벽하게 학술지의 우수성을 평가할 수는 없습니다. 150여 개의 각 분야 카테고리 내에서도 상당한 세부 분야 간의 차이가 있을 수 있기 때문입니다. 예를 들어 생체공학 분야의 대표적인 학술지인 IEEE Transactions on Biomedical Engineering (Impact Factor = 3.577) 같은 경우 전기전자 기반의 생체공학을 대표하는 학술지이지만 이 학술지가 속한 유일한 카테고리인 Biomedical Engineering 분야에서 순위가 77개 학술지 중 12위(백분위 85.065)에 그치고 있습니다. 왜냐면 같은 카테고리 안에 (앞서 소개한 바와 같이) 상대적으로 Impact Factor가 높은 분야인 생체재료, 나노바이오 분야 관련 학술지가 무려 8개나 포진돼 있기 때문입니다. 
이러한 약점들에도 불구하고 다른 대안 지표들의 부재로 인해, 국내에서는 최근 5-6년 사이에 "상위 20% 논문", "상위 10% 논문", "상위 5% 논문" 등과 같이 학술지의 카테고리 내 순위를 이용하여 논문의 우수성을 간접적으로 평가하는 분위기가 확산되고 있습니다. 이러한 경향이 앞으로 10년 쯤 지난 뒤에는 다시 어떻게 바뀔지는 확실치 않지만 국내 대학이나 연구소에서 활용될 가능성이 여전히 높은 것만은 사실입니다. 
이상의 정보를 얻을 수 있는 사이트는 journal citation reports (JCR)로서 URL은  https://jcr.incites.thomsonreuters.com/ 이지만 이 사이트 역시 유로로 운영되고 있습니다. 역시 한양대 교내에서는 로그인 없이 접속이 가능하고 교외에서는 백남학술정보관(lib.hanyang.ac.kr)에 로그인 후 하단의 JCR 배너 링크를 통해 접속이 가능합니다. 

3. 저자에 대한 이해

학술 논문에서는 기본적으로 연구 결과를 도출하고 논문을 쓰는데 기여한 사람들을 논문 저자에 포함시킵니다. 저자의 기여도는 아이디어 제공이나 실험 보조부터 논문 작성, 전체 총괄, 분석 등과 같이 다양하며 저자에 포함시킬지의 여부는 연구를 총괄하는 연구책임자(principal investigator: 줄여서 PI라고 함)가 결정하는 것이 일반적입니다. 많은 학술지에서는 각 저자들이 연구 및 논문 작성에 기여한 바를 별도로 명기하도록 의무화하고 있기도 합니다. 
이 중에서 가장 주목해야 할 저자는 "교신저자(corresponding author)"라는 저자입니다. 한국어 위키백과에서 교신저자를 검색하면 아래와 같은 정의가 나옵니다.

학술지 논문에서 교신저자(corresponding author)는 학술지 편집자 또는 다른 연구자들과 연락을 취할 수 있는 저자를 말한다. 교신저자를 지정하는 이유는 논문과 관련하여 질문이 있거나 문제점이 발견되었을 때 연락을 취하여 조치하도록 하기 위한 것이다. 이러한 의미에서 교신저자는 흔히 책임저자 또는 프로젝트 책임자로 인식된다. 다만 특정 분야에서는 그렇지 않은 경우도 있다. 학술지에는 교신저자의 이메일, 전화번호 따위의 연락처가 게재된다.

다양한 분야 간의 협동 연구가 많이 진행되는 분야에서는 교신저자가 2인 이상인 경우도 있으며, 이 경우에는 공동교신저자(co-corresponding author)라고 부릅니다. 어떤 연구가 특정 PI(교수)에 의해서 주도적으로 수행되고 논문이 쓰여졌는지 아니면 연구에 일부 도움을 주는 제한된 역할을 수행했는지를 파악하는 가장 좋은 방법은 그 PI가 논문의 교신저자인지를 확인하면 됩니다. 많은 경우에 교신저자는 저자 리스트의 가장 뒤에 위치하지만 간혹 다른 위치에 있거나 1저자가 교신저자가 되는 경우도 있습니다. 교신저자를 확인하는 방법은 논문 원문에서 교신저자로 명시되어 있는 부분을 확인하거나 (명시가 안 되면 이메일이 있는 저자가 교신저자라고 생각하면 됩니다) 앞서 소개한 대부분의 논문 검색 사이트에서도 확인이 가능합니다. 

실제로 특정 연구자의 논문을 평가할 때, 교신저자 논문을 공동저자 논문보다 훨씬 높은 비중을 두어 평가합니다. BK21 같은 경우에는 많게는 4-5배 정도까지 가중치가 부여되기도 합니다. 예를 들어 두 명의 PI에게 동일하게 10편의 논문이 있다고 할 때, 한 명은 5편이 교신저자이고 다른 한 명은 2편만 교신저자라면 5편의 교신저자 논문을 가진 PI가 실질적으로 더 많은 논문을 썼다고 평가할 수 있습니다. 

4. 특정한 연구자가 쓴 논문을 검색하는 방법

회사의 프로젝트를 맡길 연구자를 찾거나, 공동연구를 수행할 공동연구자를 물색하거나, 포스트닥터 지도교수를 찾는 등의 과정에서 특정 연구자가 일생동안 쓴 논문들을 확인할 필요가 있는 경우가 많습니다. 하지만 특정한 연구자가 쓴 모든 논문들을 검색하는 것은 그리 쉬운 일은 아닙니다. 물론 부지런한 연구자들은 자신이 운영하는 웹페이지에 자신의 논문 리스트를 지속적으로 업데이트하기도 하지만 전혀 신경을 쓰지 않는 경우도 많습니다. 논문 검색 사이트를 통해 특정 연구자의 일생 연구 업적을 검색하는 것은 쉬운 일이 아닙니다. 일단 동명이인이 있을 가능성이 크고 (주요 논문 검색 사이트에서는 Last Name만을 입력하고 first name은 이니셜로 처리하는 경우가 많습니다) 기관을 지정하여 범위를 좁힐 수는 있지만 그 연구자의 과거 소속 변화를 완전히 파악하고 있어야 할 뿐만 아니라 심지어는 커리어 중간에 본인의 영문 이름을 바꾸는 경우마저 있습니다. 
최근에는 특정 연구자의 커리어 논문을 정리해서 보여 주는 서비스들이 생겨나고 있습니다. 대표적으로 Google Scholar Citations가 있습니다. 구글에서 검색하고자 하는 연구자의 정확한 영문 명을 입력하면 보통은 상위 검색 결과에 그 연구자의 Google Scholar Citations 페이지 링크가 나타납니다. 아주 유명한 사람들의 경우에는 그들과 연관된 다른 사이트들 때문에 Google Scholar Citations 페이지가 있어도 상위 검색 결과에 나타나지 않는 경우도 있는데, 이 경우에는 연구자 이름 뒤에 "Google Scholar" 정도를 붙여서 검색하면 대부분 찾을 수 있습니다. 이 서비스의 맹점은 본인이 아닌 누구라도 특정 연구자의 Google Scholar Citations 페이지를 만들 수가 있고 이 페이지 내의 논문 리스트를 스스로 편집할 수가 있다는 점입니다. 실제로 구글에서 "Albert Einstein Google Scholar"로 검색을 하면 5개 정도의 Google Scholar Citations 페이지가 검색이 됩니다. 실제로 아인슈타인이 직접 만들었을 리가 없으니 누군가 다른 사람이 만들었을 것이고, 그 누군가가 어떤 논문을 집어 넣고 빼느냐에 따라 논문 리스트들이 조금씩 달라진다는 것을 확인할 수 있습니다. 이런 점을 보완하기 위해서 본인이 직접 Google Scholar Citations 페이지를 만들었는지를 검증할 수 있도록 "이메일 확인"이라는 방법을 씁니다. 위에서 살펴 본 알버트 아인슈타인의 Google Scholar Citations 페이지에는 이름과 소속 아래에 "이메일 확인됨"이라는 문구가 없습니다. 이메일로 본인 확인을 하지 못했으니까 당연하죠. 예를 들어 Deep Learning의 아버지로 불리는 토론토 대학의 제프리 힌튼 교수의 Google Scholar Citations 페이지를 봅시다 (아래 링크)
https://scholar.google.co.uk/citations?user=JicYPdAAAAAJ&hl=ko
제프리 힌튼 교수의 이름과 소속 아래에 "cs.toronto.edu의 이메일 확인됨"이라는 문구가 뜹니다. cs.toronto.edu의 이메일을 아무나가 가질 수는 없을테니 본인이 페이지를 만들었을 가능성이 매우 높겠죠. 
Google Scholar Citation 페이지의 오른쪽을 보면 서지정보, h-index, i10-index라는 생소한 용어가 등장합니다. 서지정보는 연구자가 쓴 논문들의 총 피인용횟수(다른 논문에서 참조한 횟수)를 나타내고 i10-index는 10회 이상 피인용된 논문의 총 수를, h-index는 논문의 양과 질을 동시에 평가하기 위해서 도입된 지표입니다. 만약 h-index가 20이라면 이는 20회 이상 피인용된 논문의 수가 20개라는 의미입니다. 
제프리 힌튼 교수는 피인용 횟수나 h-index 측면에서 세계 1위급의 연구자이므로 이 분과 다른 연구자분들의 직접적인 비교는 당연히 무리가 있습니다. 피인용 횟수나 h-index는 일반적으로 연구 경력에 비례해서 증가하고 세부 연구 분야에 따라서도 큰 차이가 있습니다(분야에 따라 다소 차이가 있기는 하지만 보통 생체공학 분야에서는 은퇴 시점의 총 피인용 횟수가 1만회를 넘으면 분야의 대가급 연구자로 볼 수 있습니다). 또한 교신저자 논문에 가중치가 부여되지 않으므로 공동저자 논문이 많은 경우에 수치가 부풀려질 가능성이 높습니다. 따라서 이 지표들은 유사한 분야에서 유사한 연구 경력을 보유한 연구자들 간의 상대적인 비교 때는 유용할 수 있을지 모르지만 보통은 참고자료 정도로만 생각하는 것이 바람직합니다. 
이 외에도 Researchgate (www.researchgate.net) 같은 사이트도 연구 업적 리스트와 피인용 수 등의 정보를 제공하지만 이 페이지 역시 연구자 본인이 얼마나 관리를 하느냐에 따라 결과의 신뢰도가 달라질 수 있습니다. 
이러한 기존 방법들의 단점을 보완하기 위해서 연구자를 식별해서 업적 정보 등을 관리할 수 있게 해 주는 일종의 연구자 ID도 만들어지고 있습니다. ORCID(www.orcid.org)가 대표적입니다. 아직 완전히 정착되지는 않았지만 최근에는 논문을 게재할 때 저자의 ORCID 입력을 필수로 하는 학술지들이 늘어나고 있어서 향후에는 연구자별 논문을 검색할 수 있는 중요한 도구가 될 것으로 기대됩니다. 

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