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저자정보
이제현 (한국에너지기술연구원) 유시현 (충남대학교) 김창기 (한국에너지기술연구원) 오명찬 (한국에너지기술연구원) 김보영 (한국에너지기술연구원) 강용혁 (한국에너지기술연구원) 김현구 (한국에너지기술연구원)
저널정보
한국태양에너지학회 한국태양에너지학회 논문집 한국태양에너지학회 논문집 제42권 제3호
발행연도
2022.6
수록면
13 - 32 (20page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2022

SCOPUS 문헌 정보 분석을 통한 머신 러닝 활용 BIPV 연구 동향
이제현 ,  유시현 ,  김창기 외 4명 한국태양에너지학회 논문집 2022.06 학술저널
SCOPUS 문헌 정보 분석을 통한 머신 러닝 활용 BIPV 연구 동향 요약
이제현 ,  유시현 ,  김창기 외 4명 한국태양에너지학회 학술대회논문집 2022.04 학술대회자료

초록· 키워드

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With the accelerated development of science and technology across fields, publications in almost all fields have increased exponentially every year. According to the Scopus search, the number of papers related to buildings and solar energy that used machine learning has grown at an average annual rate of 16.1%, exceeding 3000 publications since 2019. Review papers have been published consistently since 2010, demonstrating that they are on a trajectory of initial growth. Because there is a limit to reading and analyzing large quantities of papers every year, we developed a methodology that reads, analyzes, and visualizes published literature information. In this method, we provide a query to the Scopus database to retrieve data and then visualize the number of publications by year, journal, and keyword along with other analyses results. The relationship and frequency analyses results can also be shown among words in titles, keywords, and abstracts. Analysis of research on building-integrated photovoltaics yielded the result that publishing on Energy and Buildings (impact factor [IF] 4.067, modified rank normalized impact factor [mrnIF] top 1.7%) and Solar Energy (IF 4.018, mrnIF top 1.7%) is active. Over the past 10 years, approximately 1–1.5% of machine learning-related research has been published, with a gradual increase.
#문헌 정보 분석(Literature data analysis) #문헌 정보학(Library Science) #텍스트 마이닝(Text Mining) #건물일체형 태양광 발전(BIPV) #머신 러닝(Machine Learning)

목차

Abstract
1. 서론
2. 문헌 연구
3. 결과 및 토의
4. 결론
REFERENCES

참고문헌 (53)

참고문헌 신청
Ware, M. and Mave, M., The STM Report: An Overview of Scientific and Scholarly Journal Publishing, 2015. https://www.stm-assoc.org/2015_02_20_STM_Report_2015.pdf. last accessed on the 28th Mar 2022. Herrmannova, D. and Knoth, P., An analysis of the Microsoft Academic Graph, D-Lib Mag., Vol. 22, No. 9/10, 2016, https://doi.org/10.1045/september2016-herrmannova. Crossref Fire, M. and Knoth, P., Over-optimization of Academic Publishing Metrics: Observing Goodhart’s Law in Action, GigaScience, Vol. 8, pp. 1-20, 2019, https://doi.org/10.1093/gigascience/giz053. Crossref Kuld, L. and O’Hagan, J., Rise of Multi-authored Papers in Economics: Demise of the ‘Lone Star’ and Why?, Scientometrics, Vol. 114, pp. 1207-1225, 2018, https://doi.org/10.1007/s11192-017-2588-3. Crossref Wren, J., Kozak, K., Johnson, K., Deakyne, S., Schilling, L., and Dellavalle, R., The Write Position. A Survey of Perceived Contributions to Papers based on Byline Position and Number Of Authors, EMBO Reports, Vol. 8, pp. 988-991, 2007, https://dx.doi.org/10.1007%2Fs11192-010-0202-z. Crossref

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