공저자 네트워크 분석을 활용한 국내 BT 분야 공동연구 활성화 정책 방향

사회 네트워크 분석은 사회적 시스템 내의 관계적 구조를 파악하며, 행위자들의 사회적 행위의 특성을 설명하려는 시도로 정의된다(김유영, 2011). 사회 네트워크 분석 중 본 연구에서 수행하고자 것은 논문의 공동저자를 통한 공동연구 네트워크 분석이다. 그 이유는 논문을 통한 연구자들 사이의 공동연구 현황을 파악하기 위한 분석 중 가장 대표적으로 사용되는 방법이기 때문이다(Peters & Van Rann, 1991).

공동연구는 과학자들의 상호작용 방식 중 하나로 서로의 문제의식이나 연구주제, 연구방법에 대한 생각과 기술을 교환함으로써 연구결과에 영향을 미치게 된다(Friedkin, 1993). 즉 공동연구 네트워크는 새로운 지식을 생성하고, 전달·확산하는 중요한 메커니즘 중 하나이다(Moody, 2004).

사회 네트워크는 행위자들을 노드(Node)로 표현하고 행위자들 간의 상호작용은 링크(Link)로 나타낸다.

사회 네트워크 분석의 목표는 사회적 존재들의 관계를 네트워크의 링크로써 파악하고, 네트워크 구조의 형태적 특성의 내용을 찾아내는 데 있다. 또한 네트워크 특성에 영향을 주는 영향요인을 파악하고 구성원 간의 구체적인 사회적 관계인 네트워크 구조가 시스템과 구성원의 행동양식에 어떻게 영향을 주는지를 분석한다(김유영, 2011). 사회 네트워크에서 링크의 강도(Strength)나 그 수가 증가할수록 정보의 획득 및 흐름은 강해지며 사회 네트워크에 의해 연결된 자원들은 관계나 상호작용을 통해 다양한 지원 효과를 갖는다(이수상, 2011).

사회 네트워크의 특성 중 하나로 나타나는 좁은 세상(Small World)은 대부분 노드들의 링크 수가 매우 적고, 네트워크의 밀도가 매우 낮으며, 방사형으로 연결된 네트워크의 중심이 존재하지 않는데도 불구하고, 몇 단계의 링크만 거치면 대부분이 서로 연결될 수 있는 현상으로 처음에는 Erdös와 Rényi의 무작위 연결망 모델로 주장되었다(Erdös & Rényi, 1959). 그러나 실제 세계에서 발견되는 연결은 무작위적 연결망이 아니라 군집 성향이 매우 큰 질서가 있는 연결망이고 이 연결망에서 많은 노드들이 짧은 단계로 연결되는 이유는 위치가 먼 집단을 연결하는 핵심노드의 역할 때문이다(Watts, 1999). 좁은 세상 네트워크는 정보 확산의 속도가 빠르다는 점에 관심을 받는다(Kochen, 1989). 공저자 네트워크가 좁은 세상인지를 확인하는 이유도 학문적 지식이 과학자들 사이의 상호작용을 통해서 신속히 전달될 수 있는지를 확인하기 위해서이다.

본 연구에서는 공저자 네트워크를 ‘논문 한편을 함께 쓴 학자들 간의 상호관계이자 연구자의 공동체 네트워크’라고 정의하였다. 네트워크 생성 시에는 이수상(2011)이 구분한 네트워크 모형 중 무방향의 이진 네트워크¹⁾를 적용하였으며, 공저의 빈도수는 반영하지 않았다. 생성 이후에는 네트워크 구조 분석, 중심성 분석, 링크 분석을 수행하였다.

본 연구의 분석은 BT 분야의 공저자 네트워크 생성 후에 해당 네트워크에 대한 구조적 특성에 대한 분석을 우선적으로 실시한다. 네트워크의 구조형태를 분석하는 대표적인 방법은 노드 차수(Degree)의 통계분포를 확인하는 것이다. 좁은 세상 이론에 따르면 일반적인 사회 네트워크는 좁은 세상 네트워크이며 좁은 세상 네트워크는 척도 없는(Scale-free) 네트워크의 구조를 갖는 것으로 알려져 있다. 특정 네트워크가 척도 없는 네트워크인지를 확인하는 방법은 노드들의 차수를 계산하고 해당 차수들의 통계분포를 살펴보는 것이다.

각 연구자별 특성을 분석하는 데에는 중심성 분석을 사용한다. 중심성 분석은 네트워크 내 개체의 지위와 역할을 해석하는 기법으로 Freeman(1979)이 체계적으로 정립했으며, 연결정도, 매개 및 근접 중심성 등이 대표적인 중심성 척도로 널리 사용되고 있다.

연결정도 중심성(Degree Centrality)은 한 노드에 연결되어 있는 상호작용의 수로 측정되는 지역 중심성이다(Freeman, 1979). 사회 네트워크상에서 많은 연결을 가지는 개인은 관계 선택의 폭이 넓어 더욱 많은 기회를 가질 수 있다(손동원, 2008). 공저자 네트워크 경우에서 연구자의 영향력을 단순히 상호작용의 수, 즉, 공저관계를 갖는 연구자의 수만으로 평가할 수는 없지만 좁은 지역 수준에서는 영향력이 있다고 여겨진다(이수상, 2010). 저자 A의 연결정도 중심성은 네트워크상에서 A와 한 번의 링크로 연결되어 있는 노드의 수로 정의된다. 즉, 노드의 차수이다.

매개 중심성(Betweenness Centrality)은 두 노드 사이의 최단경로에 존재하는 횟수를 측정하는 중심성 척도이며, 서로 다른 집단 간을 연결하는 노드일수록 높게 나타난다(Freeman, 1979). 특정 노드의 매개 중심성의 계산 방법은 네트워크에서 모든 2가지 노드의 조합별로 서로를 연결하는 최단 경로를 구한 다음, 해당 노드가 최단경로들 중에 몇 번 등장하는 지를 셈으로써 계산된다. 매개 중심성이 높은 개인은 정보의 흐름에 있어 큰 영향력을 갖는 매개자 또는 다리(Bridge) 역할을 한다. 저자의 매개중심성은 <수식 1>과 같이 정의된다.

이 때 V는 네트워크 내 노드들의 집합, σst는 노드 s에서 노드 t까지의 경로 수, σst(v)는 노드 s에서 t까지의 경로 중 v를 거치는 경로의 수를 의미한다.

근접 중심성(Closeness Centrality)은 한 노드가 다른 노드들과 평균적으로 얼마나 가까이 있는지를 측정하는 중심성 척도이다(Freeman, 1979). 근접 중심성이 높은 노드는 다른 노드들과 전반적으로 가장 짧은 거리에 위치해 적은 단계만으로 여러 노드에 연결될 수 있다. 근접 중심성은 <수식 2>와 같이 정의된다.

이 때 V는 네트워크 내 노드들의 집합, d(y,x)는 노드 x와 노드 y의 최단거리를 의미한다.

사회를 구성하는데 있어서 구성원들 간의 의사소통과 이에 따른 협력관계는 중요하고 당연한 것이다. 이러한 측면에서 학자들의 의사소통은 서로의 학문적 지식과 정보의 교류를 통해 학문적으로 협력을 하고 이러한 과정을 통해 학문의 발전 역시 이룰 수 있기 때문에 중요한 요소라고 할 수 있다(박치성, 2012).

최근 연구 프로젝트가 대형화되면서 공동연구를 통해 각 전문 분야 간의 상호 보완이 필요하게 되었고 이메일과 같은 편리한 통신기술의 발달은 이를 더욱 촉진하는 역할을 하였다. 따라서 이제는 연구자들이 같은 기관에 있는 혹은 다른 기관이나 기업에 있는 다른 연구자들과 같이 일하는 것은 매우 흔한 일이다.

공동연구는 협력의 형태에 따라 기술정보와 자료 교환, 공동 실험, 인적 교류, 자원 교환, 공동 세미나 운용 등의 형태로 구분될 수 있다. 공동 연구자들의 소속기관에 따라서는 단일기관 내부, 대학-대학, 대학-연구소, 대학-산업체, 대학-연구소-산업체 및 기타 가능한 여러 조합의 협력 형태가 존재한다. 최근 연구자의 소속기관뿐 아니라 소속기관의 국가가 다른 국제 공동연구도 활발히 일어나는 추세이다. 그 원인으로는 공동연구가 한 국가의 한정된 연구인력 및 인프라만으로 성과를 창출하기 어려워짐에 따라 한계를 극복하고, 과학기술 후발국이 선도국의 기술을 효과적으로 도입할 수 있는 방법이기 때문이다(윤종민, 2009).

본 연구에서 말하는 공저자 관계가 공동연구 관계 그 자체는 아닐 수도 있다. 하지만 특허의 공동발명, 국가연구개발과제의 공동연구원 등의 다른 방법들을 고려하더라도 논문의 공저자는 공동연구를 살펴보기 위해 가장 널리 쓰이는 방법이다. 박치성(2012)의 연구에서는 일반적인 공저자 네트워크 분석의 모든 공동저자는 논문에 대한 학문적인 기여와 협동이 있었다고 가정하고 있다.

이러한 논문의 공동저술은 학자들 간의 공식적인 협동 유형으로 점차 증가되는 경향을 보이고 있으며, 그 이유로 학문분화, 기회시간 비용, 연구 질, 위험분산 등을 들 수 있다(Barnett, Ault & Kaserman, 1988; Piette & Ross, 1992). 공동저술의 목표는 논문의 생산에 있으나 저술과정에서 연구자들 간의 공동행위는 상호작용의 성격(Beaver, 2004; Bozeman & Rogers, 2002; Bozeman & Mangematin, 2004)을 지니고, 이는 Katz와 Martin(1997)가 말한 학술 연구의 사회적 성격을 확인시켜준다. 즉, 논문의 공동저술에 참여하는 개개인의 사회적 관계 구성이 연구 자체를 넘어 해당 학문 분야의 연구 활동에 영향을 줄 수 있다고 말할 수 있다(최영훈, 이강춘, 2009).

한편 성공적인 공동 연구를 위해서는 연구자들의 부가적인 노력이 수반된다는 점을 이해할 필요가 있다. 공동 연구는 정보의 비대칭성, 연구문화의 이질성 때문에 실패하기도 하고, 관리가 허술할 경우 연구 개발 결과가 불확실성으로 인해 연구 참여자들 중 노력 없이 무임승차를 바라거나 책임을 회피하는 등의 문제가 발생할 수 있다(오준병, 조윤애, 2004). 또한 일반적으로 공동 연구에 참여하는 연구자들의 역할과 상호관계는 매우 복잡하게 얽히게 되고 관심이나 이해가 반드시 동일하지는 않으며, 대형 프로젝트에는 문화적 차이들이 내재하고 있다. 즉, 공동 연구자간 의사 결정 방식의 차이, 학문 분야에 따른 연구 방식의 차이, 데이터 및 연구 결과물의 공유에 대한 인식 차이 등의 문제 때문에 이를 해결하기 위한 연구기관이나 정부의 노력이 필요하다고 할 수 있다.

본 연구의 의의 및 연구 결과의 해석을 위해서 국내외의 주요 공저자 네트워크 관련 선행연구를 살펴볼 필요가 있다. 이숙희(1994)는 사회과학과 자연과학 분야의 협력연구 현상을 비교하고, 협력 연구와 투고 논문수의 상관성을 분석하여 협력연구의 기능을 밝히고자 하였다. 그 결과 단일 저자에 비해 공저자의 투고 논문수가 많고 연구비 수혜율이 높음을 밝혔으며, 사회과학자들의 공저활동은 자연과학자들에 비해 매우 저조함을 확인하였다.

이희재(2005)는 국내의 과학기술 분야 네트워크의 구조화, 계층화 논리를 연구했다. 공저자 네트워크는 ‘좁은 세상’이며 멱함수 분포를 따른다는 것을 보였으며, 일반적인 네트워크 특성이 국내 과학기술 분야에도 적용됨을 보였다. 한국 과학기술 분야 공저자 네트워크는 학제 간 협력연구에 의해 커다란 하나의 네트워크를 이루며, 그 중앙에는 기초과학이 위치함을 보였다.

김용학 외(2007)는 국내 과학기술 분야의 협력연구 네트워크가 전공 분야별로 차이가 있는지를 살펴보았다. 연구범위는 6T(IT, BT, NT, ET, ST, CT)로 구분되는 국가 연구과제 정보를 활용하였다. 비교적 분절적인 형태를 보인 IT에 비해, BT 분야는 포괄적인 형태를 띠는 것으로 나타난 바 있다.

공저자 네트워크 분석이 문헌정보를 활용한다는 측면에서 문헌정보학 관련 연구자들의 관심을 많이 받았고, 그로 인해 문헌정보학 연구 분야를 대상으로 한 선행연구들이 꾸준히 진행되어 오고 있다(이숙희, 1994; 이재윤, 2006; 이수상, 2010). 최근에 이루어진 이수상(2010)에서는 공저자 네트워크와 함께 저자동시인용 네트워크, 저자서지결합 네트워크를 분석하였고, 공저자 네트워크상에서 중심성이 높은 연구자가 연구 성과도 우수한 것으로 나타났다.

행정학 분야 최영훈, 이강춘(2009)의 연구는 한국행정학보의 논문을 대상으로 국내 행정학 분야 공저 관계가 지역적으로 편중되어 있음을 보였다. 또한 공저의 대부분은 대학 교수들 사이에서 일어나며, 지도교수와 지도학생간의 공저활동이 점차 늘어나고 있음을 밝혔다. 박치성(2012)은 연구범위를 확장하여 행정학 분야 학술지 24종을 이용하여 행정학 분야가 특이적으로 다른 학문에 비하여 결속력이 높음을 보이고, 네트워크에서 매개역할을 하는 학자들의 연구 성과가 상대적으로 우수한 것을 밝혀내었다. 강동준, 이길남(2015)은 한국무역학회지를 대상으로 40년간을 10년 주기로 하여 공저자 네트워크를 구성하였다는 점에서 다른 국내 연구와는 차이점을 보인다.

해외의 경우는 1960년대에 Price와 Beaver(1966)에 의해 과학 분야의 경우 공저 활동이 활발한 핵심 저자는 극히 일부이며, 저자 대부분은 약한 공저관계를 갖는 멱함수 법칙을 따른다고 밝혀졌다. BT분야의 공저자 네트워크 관련 연구로는 Newman(2004)의 연구가 대표적인데, 해당 연구에서는 모든 자연과학 분야에서 네트워크의 차수 분포가 멱함수 분포를 보이며 대체로 공저활동이 활발함을 확인하였고, 특히 생물학 분야의 협력연구 경향이 물리학 등 다른 분야보다 더 높은 것을 보였다. Zare-Farashbandi, Geraei 그리고 Siamaki(2014)은 의학 분야 저널 중 하나인 Journal of Research in Medical Sciences에 2008년부터 2012년간 발표된 논문을 대상으로 공저자 네트워크 분석을 수행하였다. 그 결과 91명, 508개의 링크로 구성된 공저자 네트워크가 생성되었으며, 해당 네트워크가 ‘좁은 세상’임을 보였다.

Uddin, Hossain 그리고 Rasmussen(2013)의 연구는 공학 분야 공저자 네트워크 분석을 수행하였으며, 공동연구에 의해 발표된 논문이 그렇지 않은 경우에 비해 더 많이 인용된다는 것을 확인하였다. 최근에는 일리노이 대학과 국내 연구진의 공동연구를 통해 1948년부터 2011년까지 발표된 국내 논문 70만 건의 논문 정보로부터 공저자 네트워크를 구성하여 연도별로 생산성 및 공동연구가 증가하고 있음을 확인하였다(Kim, Tao, Lee & Diesner, 2016).

위에서 살펴본 국내외 선행연구들로부터 이미 공저자 네트워크를 활용한 연구는 다수가 있어 왔으며, 공동연구를 분석하기 위한 연구방법론으로 널리 사용되어 왔다는 점이 확인된다.

기존의 네트워크 구조에 대한 국내 연구들은 주로 행정학, 문헌정보학 등의 인문사회 분야이며, 과학기술 분야를 연구하였다고 하여도 그 대상이 제한적이며, 해외 연구 역시 BT 분야만을 대상으로 하는 연구가 적다는 한계점이 있다. Newman(2004)의 연구가 대량의 BT분야를 대상으로 하였으나, 특정 국가별로 구분한 분석을 수행하지 않았다. 또한 국내 선행연구의 대부분은 국내 학술지를 대상으로 하였다는 점을 확인할 수 있다. 연구 내용면에서는 기존의 선행연구들은 구조 분석을 하되 중심성 분석과 연구 성과의 상관관계에 치중되어 있고, 네트워크의 구조와 유형 등의 분석 결과를 제시하는데 초점을 두는 특징을 보인다.

앞서 살펴본 기존의 네트워크 구조에 대한 국내의 연구들은 주로 인문사회분야에 치중되어 있으며 특정 학회지 또는 국내게재 논문을 대상으로 하였다는 점과 비교하여 본 연구의 차별적 특징은 다음과 같이 정리할 수 있다.

첫째, 본 연구의 연구 범위는 PubMed 데이터베이스에 저장되어 있는 생물학 및 의학 관련 분야²⁾로 한정한다. PubMed는 미국 국립 보건원 산하 미국 국립 의학 도서관의 정보검색 시스템 중의 하나로 생물학 및 의학 분야의 가장 방대한 서지 데이터베이스로 해당 분야 연구자들이 논문 검색 등에 실제로 많이 활용하고 있다. 국내의 선행연구들 중에서는 BT 분야만을 중심으로 한 연구는 존재하지 않았다. 분야에 대한 특성 중 하나로 생물학 분야는 특히 국내 학술지에 논문을 발표하는 경우에 비해 국제 학술지에 발표하는 경우가 월등히 많으며, 실제로 R&D 성과 평가에 활용되는 논문의 경우는 SCIE급 이상의 국제 학술지에 출간된 논문만이 반영되고 있다. 따라서 해당 분야 연구자들의 실제적인 협력 연구 네트워크 분석을 위해서는 국내 학술지만을 이용하는 기존 연구들과의 차별화가 반드시 필요하다고 여겨진다.

둘째, BT 분야만을 대상으로 하지만 분석 대상인 논문의 양은 본 연구가 기존의 연구에 비해 훨씬 많다. 선행 연구 중에서 사회과학 분야인 강동준, 이길남(2015)의 연구가 40년을 대상으로 한다는 점에서 다른 국내 논문과 차이점을 보이지만 하나의 학회지를 대상으로 하여 논문 수나 노드의 수가 천여 개 정도에 그친다. 또한 생물학 분야를 포함하는 몇몇 연구는 있었으나, 대상으로 하는 논문 편수 및 저자수가 극히 제한적이었다(이희재, 2005; 김용학 외, 2007). 이와 달리, 본 연구에서는 2004년부터 2013년까지 10년간의 논문 데이터를 활용해 노드의 수가 2만여 개에 이른다는 점에서 선행연구들에 비하여 샘플의 양이 방대하고 이는 분야 내 공동연구 현황을 확인할 수 있는 데이터로써 유용성이 높다고 할 수 있다.

BT 분야의 공저자 네트워크를 Cytoscape로 시각화한 결과는 <그림 5>와 같다. 우선적으로 관찰할 수 있는 부분은 그림의 상단에 큰 덩어리로 구분되는 주 부분네트워크(Primary sub-network)와 해당 부분 네트워크와는 단절된 다른 노드들이 상당수 존재한다는 것이다. 그림에서 주의할 점은 독립된 각각의 부분 네트워크가 모두 한 공저자 네트워크의 일부분이라는 것이다. 다른 부분 네트워크와는 단절된 독립된 부분 네트워크를 컴포넌트(Component)라고 칭한다. 본 네트워크에서는 컴포넌트의 수가 2,054개에 달하였으며, 그림 상단의 가장 큰 컴포넌트를 제외한 나머지 컴포넌트를 이루는 노드의 수는 14,612개로 전체 노드 수의 68.2%를 차지한다. 다시 말해, 68.2%의 노드는 어떠한 방법으로도 주 컴포넌트와는 연결될 수 없다는 것을 의미한다.

<그림 5>

국내 BT 분야 공저자 네트워크(2003～2014)

기존의 공저자 네트워크와 비교해 볼 때, 상당히 많은 연구자들이 다른 연구자들과 단절되어 있다는 것이 확인되며, 주 부분 네트워크를 이루는 노드는 31.8%에 불과하지만 전체 링크의 개수는 34,774개로 전체 링크의 수인 73,512개의 47.3%를 차지해 노드의 수에 비해 상대적으로 많음을 확인할 수 있었다.

네트워크 구조에서 살펴볼 수 있듯이 단절된 공저자들은 그들 사이에서는 링크가 많이 존재하는 경우도 있지만 공동연구의 협력관계가 확산되지 않고 특정 관계 사이에서만 제한적으로 이루어지고 있음을 확인할 수 있으며, 이렇게 단절된 노드가 전체의 60% 이상이라는 점을 유의 깊게 살펴볼 필요가 있다.

네트워크 구조 관련 수치 분석 이후에는 척도 없는(Scale-free) 네트워크인지를 확인하기 위하여 차수(Degree) 분포 데이터가 멱함수 법칙을 따르는지를 확인하였다. 차수의 분포가 멱함수 법칙을 따를 경우 차수를 x, 해당 차수를 갖는 노드의 개수를 y라 할 때, y는 x에 log를 취한 값에 비례하게 되고 이를 바꿔 표현하면 y=ax^b의 관계를 갖는다. 실제 데이터를 기반으로 분석한 결과 a는 91,427, b는 -2.527값으로 추정되었으며, 이 때 결정계수(R²)는 0.847로 비교적 멱함수 법칙을 잘 따르는 것으로 확인되었다.

종합하면, BT 분야 공저자 네트워크가 척도 없는 네트워크의 형태를 보인다는 것을 확인할 수 있으며, 몇몇 소수의 노드가 평균 차수에 비해 상당히 많은 링크를 갖는 허브를 꽤 보유하고 있음을 간접적으로 확인할 수 있다. 다시 말해, 매우 많은 연구자들과 공저관계를 갖는 소수의 핵심 연구자들이 존재하고 있음을 확인할 수 있다.

보통 척도 없는 네트워크는 허브가 존재하고, 허브가 네트워크의 말단과 말단을 잘 연결해줌으로 인하여 비교적 적은 단계만 거쳐도 네트워크가 모두 잘 연결되는 형태로 좁은 세상 네트워크라고 말한다(Barabási & Oltvai, 2004). 하지만 그에 비하여 본 공저자 네트워크는 좁은 세상인지를 확인할 수 있는 척도인 네트워크 지름이 26에 달하는 것으로 분석되었다. 네트워크 지름을 공동 연구 관계로 적용시켜 해석한다면, 경우에 따라서는 어떤 연구자가 다른 연구자와 관계가 연결되기까지 26단계나 필요하다는 것이다. 두 연구자 사이의 평균 거리 값은 10.03으로, 이 역시 일반적인 사회네트워크에서의 값에 비하여 매우 큰 값이다. 따라서 앞서 살펴본 네트워크의 단절의 측면(다수의 컴포넌트가 존재) 외에 네트워크 지름의 척도에서 살펴보더라도 본 공저자 네트워크상의 연구자들 사이에는 근접하고 촘촘한 공저관계가 형성되어 있지는 않은 것으로 확인된다.

추가적으로 본 네트워크의 구조적 특성을 명확히 확인하고, 분야별 특성을 파악하기 위하여 관련 선행연구들에서 생성된 공저 네트워크의 구조적 특성과 비교하여 <표 2>로 나타냈다.

<표 2>

선행연구 공저 네트워크와의 구조적 특성 비교

우선적으로 본 연구를 통해 생성된 BT 네트워크가 기존의 어떤 선행연구보다도 규모가 훨씬 큼을 확인할 수 있다. 본 연구 외의 다른 연구들은 모두 저자의 수가 2,000명 이하이고, 링크 수 역시 기존 연구에서 가장 많은 편인 행정학 네트워크의 6,244개 역시 본 연구의 10%가 안 되는 숫자이다.

본 연구의 BT 분야 네트워크의 구조적 특징이라 할 수 있는 네트워크의 단절화 정도를 비교하는 척도로는 컴포넌트의 수와 가장 큰 컴포넌트에서의 저자 수가 전체 저자에서 차지하는 비율을 사용할 수 있다(박치성, 2012). 기존 선행연구들의 결과를 비교하면 과학기술 분야 공저네트워크에 비해 사회과학 분야 공저 네트워크가 컴포넌트의 수도 적고, 가장 큰 컴포넌트에 속하는 저자의 수가 60% 이상으로 과학기술 분야보다 단절이 적음을 알 수 있다.⁴⁾ 연구범위, 분야, 네트워크 규모가 각기 다르므로 선행연구와 직접적인 비교를 하는 데에는 다소 한계가 있을 수 있으나 본 연구의 네트워크의 경우 주 컴포넌트에 속하는 저자의 비율이 31.8%에 불과하며 전체 컴포넌트의 개수도 2,054개로 사회과학 분야 네트워크에 비해 단절되어 있음이 확인된다.

또한, 본 연구의 BT 분야 네트워크에서는 평균 경로거리 값이 이수상(2010)을 제외하고는 가장 큰 값을 갖는다는 것에서 연구자들이 유기적으로 연결되지 않는 것을 확인할 수 있다. 김용학 외(2007)의 연구는 비슷한 저자 수로 구성된 BT와 IT 네트워크를 비교하였을 때, BT 네트워크의 평균 경로거리가 더 먼 것을 확인한 점으로 보아 이러한 단절은 국내 BT 공저자 네트워크가 갖는 문제점으로 판단된다. 반면에 Newman(2004)의 BT 네트워크는 저자의 수가 훨씬 많고, 5년간의 데이터만을 대상으로 구성하였음에도 전체 저자의 92% 이상이 가장 큰 컴포넌트 내에 존재하고 평균 경로거리가 4.6으로 매우 가깝게 연결되어 있는 것으로 보아, BT 분야 네트워크의 단편화는 전 세계적이라기보다 국내 네트워크가 갖는 문제인 것으로 판단된다.

종합적으로 BT 분야의 공저자 네트워크는 가장 큰 부분의 네트워크가 전체 네트워크의 31.8%지만 링크 수는 47.3%로 상대적으로 많으며, 가장 큰 네트워크를 제외한 나머지 컴포넌트는 전체 노드 수의 68.2%로, 이 노드는 가장 큰 컴포넌트와 연결이 불가능한 단절된 네트워크이다.

네트워크 중심성 분석에서는 연결정도 중심성, 근접 중심성, 매개 중심성으로 나누어 분석하였다. 연결정도 중심성은 각각의 연구자가 얼마나 많은 공저관계를 가지고 있는지를 판단하는 척도이고, 근접 중심성은 네트워크 내의 다른 연구자로부터 평균적으로 얼마나 짧은 거리 내에 위치하는지를 살펴보는 척도이다. 끝으로 매개 중심성은 네트워크가 단절되지 않고 연결되는 데에 있어 중요한 역할을 하는 연구자를 판단하는데 사용되는 척도이다. 네트워크 내에 어떠한 연구자가 핵심적인 역할을 하는지를 판단하는 데에는 한 가지 중심성만으로 판단할 수 없으며, 이는 이러한 세 종류의 중심성 사이의 상관관계 분석을 통해서도 확인된다.

본 공저자 네트워크에는 세 가지 중심성 사이에 양(+)의 상관관계가 존재하기는 하지만 특정 중심성이 높다고 해서 반드시 다른 중심성도 높은 것은 아님을 확인할 수 있다. <그림 6a>는 연결정도 중심성과 근접 중심성의 상관관계를 나타낸 그림이다. 두 중심성 사이에 전반적으로 양의 상관관계를 보이는 것을 확인할 수 있다. 연결정도 중심성이 높은 노드들은 대부분 근접 중심성도 높은 경우가 많다. 하지만 연결정도 중심성이 비교적 낮더라도 근접중심성이 높은 경우가 상당히 존재함을 확인할 수 있다. <그림 6b>는 연결정도 중심성과 매개 중심성과의 관계를 나타내는 그림이며, 마찬가지로 양의 상관관계를 관찰할 수 있다. 역시 전반적으로 연결정도 중심성이 높을수록 매개 중심성이 높지만 그림의 우측 하단에 몇몇 노드가 존재하는 것으로 볼 때, 연결정도 중심성이 높더라도 매개 중심성은 낮은 경우와 같이 공저관계는 상당히 많지만 네트워크 내에서 다리 역할을 하지는 못하는 연구자가 존재하고 있음을 확인할 수 있다.

<그림 6>

네트워크 중심성 간의 상관관계 비교

전체 저자 중 상위 50위 내 저자 소속기관을 기업, 대학, 연구원으로 구분한 결과는 <표 3>과 같다. 연결정도 중심성의 경우 저자 소속기관이 비교적 다양하게 나타나는 반면, 매개 중심성과 근접 중심성의 경우 대학이 압도적으로 많게 나타난다. 특히 기업의 경우 연결정도 중심성 외에는 상위 50위 내에 한 곳도 포함되지 않고 있다는 점이 두드러진다. 이로써 국내 BT 분야의 학술 연구는 대학을 중심으로 이루어지고 있음을 확인할 수 있다.

<표 3>

상위 50위 내 저자 소속기관 분류

세 가지 중심성에서 모두 상위 50위 이내인 연구자는 단 4명뿐이다. 즉, 연결정도 중심성이 매우 높음에도 불구하고 매개나 근접 중심성은 낮은 경우 혹은 그 반대의 경우가 존재하며 세 개의 중심성이 모두 상위를 차지하는 연구자는 매우 드물다고 할 수 있다.

상위 50위만이 아니라 그 범위를 확장해 각각의 중심성이 다른 중심성의 상위 1%, 5%, 10% 사이에 얼마나 존재하는지를 <표 4>에 나타내었다. 그 결과 1% 기준에서는 연결정도 중심성이 높은 연구자가 매개 중심성이나 근접 중심성이 높은 경우가 상대적으로 낮은 것으로 나타났다.

<표 4>

각 중심성 상위 순위 내 타 중심성 상위 연구자 포함 분포 (단위: %)

네트워크에는 중심성이 높은 연구자들이 있는 반면 중심성이 낮은 네트워크 외부 또는 말단의 연구자들이 존재한다. 본 연구에서는 연결정도가 낮은, 다시 말해 차수가 1인 연구자들을 아웃사이더 연구자라고 분류하여 특성을 확인하였다. 아웃사이더 연구자들은 차수가 1에 불과하므로 분석기간으로 한 10년 동안 공저관계를 갖는 연구자가 특정 1인의 연구자뿐이라는 것을 의미한다.

이러한 아웃사이더 연구자가 네트워크 내에서 어느 정도의 비중을 차지하는지를 분석한 결과 전체 연구자 수 21,426명 중에서 아웃사이더에 해당되는 연구자는 2,423명으로 전체의 11.3%나 차지하고 있음이 확인된다. 하지만 이들을 포함하는 공저관계 링크 수는 2,150개로 전체 링크 수 73,512개의 2.9%에 불과하다. 이들은 공저관계가 극히 제한적으로 이루어진다고 할 수 있으며, 해당 공저관계만을 유지하는 경우와 대상 기간 동안 단 한 번만의 공저관계가 이루어진 경우로 구분 지을 수 있다. 이 둘을 구분 짓기 위하여 공저관계로 발표한 논문이 2회 이상인지를 확인하였다. 그 결과 아웃사이더 연구자 중 같은 공저관계를 2회 이상 갖는 연구자는 총 98명으로 전체 아웃사이더 연구자들 중 4.0%를 차지한다. 요약하면 본 네트워크의 10% 가량의 연구자는 단 한 명의 연구자와만 공저관계를 갖고 그 10%의 4%(전체의 0.4%)는 그 제한된 공저관계가 2회 이상 이루어졌다고 할 수 있다.

공저자 네트워크에서의 링크 분석은 중심성 분석과는 달리 특정 노드(연구자)에 주안점을 맞추기보다 노드와 노드 사이의 링크의 특성, 즉 공저 관계에 있는 저자사이의 관계성의 특징에 대하여 분석하는 것이다. 본 연구의 결과로 만들어진 공저자 네트워크는 노드들 사이에 73,512개의 링크가 존재하는 것을 확인하였다. 이를 바탕으로 각 공저 관계에 어떠한 특성이 있는지를 확인하기 위하여 저자의 소속기관의 유형(기업, 대학, 연구원)과 주소(지역, 국내, 국외) 정보를 확인하여 세 가지 링크 분석을 수행하였다. 먼저 저자의 소속기관이 산학연 중 어디에 속하는지에 따라 산-학-연 공저관계 분석이 가능하다. 전체 링크 중 상당수인 44,334개는 같은 소속기관을 갖는 공저관계로 이와 같은 경우를 제외한 29,178개의 링크를 산학연 관계에 따라 분류하여 통계를 내면 <표 5>와 같다.

<표 5>

산-학-연 공저관계 링크 수

우선 공저관계의 상당수는 대학 간의 공저관계임을 확인할 수 있었으며, 특히 기업-기업, 기업-연구원, 연구원-연구원의 공동연구가 현저하게 낮은 것으로 나타났다. 통계로부터 얻을 수 있는 일차적인 결론은 대부분의 공저관계는 대학 소속의 연구자를 기반으로 한다는 것이다. 대학이 포함되지 않는 다른 공저관계와 대비되어, 대학-대학의 공저관계가 가장 많고 대학-연구원, 대학-기업의 순으로 링크의 수가 많음에서 해당 내용이 확인된다. 이는 논문 저자의 수가 절대적으로 대학 소속이 많은 것으로 판단할 수 있다. 특히, 기업-기업 간의 공저관계는 전체의 0.4%라는 점에서 서로 다른 두 기업 사이에서의 학술 단계에서의 공동연구 수행이 활발하지 않음을 확인할 수 있다.

다른 링크 분석으로는 국제공동연구 여부에 대한 확인이 가능하다. 73,512개의 전체 링크를 국제 공동연구 관계인지를 확인하였다. 국내의 소속기관이 같은 공저관계는 44,334개이며, 서로 다른 소속기관을 갖는 공저관계는 29,178개이다. 다른 소속기관의 공저관계 중 국내 공동연구는 21,640개의 링크를 국제 공동연구는 7,538개의 링크를 갖는다. 이를 통해, BT 분야 상당수의 공저관계는 국제관계보다는 국내에서 이루어짐을 알 수 있다. 또한 본 분석에서는 2개 이상의 소속기관이 표시된 논문만을 대상으로 했으므로 실제 대부분의 공저관계는 국내 연구자들 사이에서 이루어진다고 할 수 있다.

세 번째로 살펴본 링크 분석은 국내 지역별 공동연구 관계의 현황이다. 대상은 국제 공동연구는 제외하고, PubMed에서 제공되는 논문의 소속정보(Affiliation)에 적혀있는 주소정보를 기반으로 하되, 해당 정보의 이용이 불가능할 경우에는 소속기관명을 기반으로 지역을 판단하였다. 지역은 광역자치단체를 기준으로 17개로 분류하고, 각 지역별 공저자 관계의 통계를 계산하였다. 이 때 유의할 점은 앞서 산학연 분석, 국제·국내 관계 분석과 마찬가지로 동일기관 내에서의 공저관계는 제외하였다는 것이다. 예를 들어, 대전-대전 관계의 경우는 대전 내에 위치한 서로 다른 두 기관에 존재하는 연구자들 사이의 공저관계만을 포함하고, 대전 내 동일기관의 서로 다른 두 연구자 사이의 공저관계는 포함하지 않는다.

분석 결과 특징적인 내용으로는 양적으로 서울에 있는 연구자의 공저관계(13,315개)가 압도적으로 많다는 것이다. 그 다음으로는 경기(4,213개), 대전(2,588개) 순으로 나타났다. 가장 적은 지역은 세종시였으며, 이는 해당 자치단체가 광역자치단체로 출범한 것이 불과 2014년이라는 점이 원인으로 파악된다. 또한 지역을 불문하고 서울지역 연구자와의 공저관계가 가장 많다는 것이 관찰되었다. 이는 서울 지역 연구자를 포함하는 공저 관계가 특정 지역에만 한정되어 있지 않고, 전국적이라는 것을 의미한다.