기초과학연구원 · 연구지원본부 · 연구원
구본철 연구자는 연구 성과 데이터베이스로부터 연구성과 정보와 인용 관계를 분석하여 연구 집단의 우수성을 정량적, 정성적으로 비교 평가하는 방법론을 연구하고 있습니다. 특히, 연구 성과들을 그룹화한 후 인용 횟수와 성과 개수 간의 관계를 Tsallis q-exponential 함수로 근사화하고 'effective Temperature T' 값을 추출하여 연구 집단 간의 우수성을 비교하는 독창적인 접근 방식을 제안합니다. 또한 연구 성과 간 인용 관계를 네트워크로 구성하고, 모듈러리티 행렬의 고유벡터 등을 활용하여 연구 집단의 우수성과 연구 성과의 질적 우수성을 효과적으로 보여줄 수 있는 분석 기법을 개발하고 있습니다. 이러한 연구는 학술 연구 평가, 연구 정책 수립, 그리고 연구 기관의 전략적 방향성 설정에 기여할 수 있습니다.
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구본철 연구자는 연구 성과 데이터베이스를 활용하여 연구 집단의 우수성을 정량적, 정성적으로 비교 평가하는 혁신적인 방법론 개발에 주력하고 있습니다. 이는 학술 연구 평가의 객관성과 효율성을 높이고, 연구 정책 수립 및 기관의 전략적 방향성 설정에 필수적인 기초 자료를 제공하는 것을 목표로 합니다. 본 연구의 독창성은 인용 횟수와 연구 성과 개수 간의 관계를 Tsallis q-exponential 함수로 근사화하고, 여기서 추출되는 'effective Temperature T' 값을 통해 연구 집단 간 우수성을 비교하는 데 있습니다. 또한, 연구 성과 간의 인용 관계를 네트워크 형태로 구축하고, 모듈러리티 행렬의 고유벡터 분석을 통해 연구 집단의 우수성과 연구 성과의 질적 수준을 효과적으로 시각화하고 평가하는 기법을 개발합니다. 이러한 접근 방식은 기존의 단순 지표 기반 평가를 넘어선 심층적이고 다각적인 분석을 가능하게 합니다. 개발된 방법론은 학술 연구 평가의 정교함을 더하고, 국가 연구개발 투자 방향 설정에 과학적 근거를 제공하며, 연구 기관이 자체 역량을 강화하고 미래 연구 방향을 설정하는 데 결정적인 통찰을 제공할 수 있습니다. 궁극적으로 본 연구는 과학 기술 정책의 합리성을 제고하고 연구 생태계의 지속 가능한 발전에 기여합니다.
