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회귀선은 어떻게 그었나 논문 수 가중 최소제곱 — 방법·검정
점 크기(논문 수)가 큰 저널이 추세를 더 강하게 대표하도록 가중최소제곱(WLS)을 씁니다. 이상치를 인위로 제거·재가중하지 않고 모든 점을 논문 수로만 가중합니다(가중 자체가 영향력을 조절하므로 별도 이상치 처리는 중복이라 뺐습니다). 절차는 다음과 같습니다.
방법: 논문 수 가중 최소제곱(WLS)
- 모형: SJRi = β·IFi + α + εi (X = 2yr IF, Y = SJR)
- 가중치 wi = 저널의 논문 수(works). 논문이 많은 큰 점일수록 선을 더 강하게 끕니다.
- 추정: 가중잔차제곱합 Σwi(yi − β·xi − α)² 을 최소화 → β̂ = (Σw·Σwxy − Σwx·Σwy) / (Σw·Σwx² − (Σwx)²), α̂ = (Σwy − β̂·Σwx) / Σw.
- 이상치: 제거하지 않습니다. 어느 점도 빼지 않고 크기(논문 수)로만 반영합니다.
검정통계량
- 기울기 유의성: 양측 t-검정. t = β̂ / SE(β̂), SE(β̂) = √( (Σwiri² / (n−2)) / Σwi(xi−x̄w)² ), ri = 잔차.
- 자유도 df = n − 2 (n = 점 수). p값은 Student t 분포(정규화 불완전베타 Ix로 계산).
- 가중 결정계수 weighted R² = 1 − (Σwiri²) / (Σwi(yi−ȳw)²), ȳw = 가중 평균.
- 유의성 표기: 계수 옆 별표 * p<.05, ** p<.01, *** p<.001. 유의하지 않으면 (n.s.).
요약하면 "논문 수를 가중치로 둔 가중최소제곱(WLS)"이고, 선의 유의성은 기울기 t-검정(가중 R²·양측 p값)으로 판단합니다.
점 크기는 어떻게 정하나 — 면적 ∝ 논문 수
각 점의 크기는 그 저널/학회의 논문 수(works)를 나타냅니다. 사람 눈은 원의 지름이 아니라 면적으로 크기를 인지하므로, 면적이 논문 수에 비례하도록(= 논문 2배면 면적 2배) 그립니다. 원의 면적은 반지름²에 비례하니, 지름은 √(논문 수)에 비례시켜야 합니다.
현재 보고 있는 필터 안에서 논문 수가 가장 많은 저널을 기준(=1)으로 정규화합니다. 그래서 가장 큰 점의 지름은 항상 18px(= 7+11)이고, 그보다 작은 점은 √(비율)에 따라 줄어듭니다(예: 논문 수가 최대의 ¼이면 √¼ = ½ → 11의 절반인 5.5를 더해 12.5px). √를 쓰기 때문에 면적이 논문 수에 비례합니다 — 논문 수가 4배면 지름은 √4 = 2배, 면적은 4배. (지름에 더한 상수 7px은 아주 작은 점도 보이게 하는 최소 크기이며, 이 부분만 엄밀한 비례에서 살짝 벗어납니다.)
왜 정규화(현재 뷰 최대로 나눔)를 하나? 분야마다 논문 수 규모가 크게 달라(미래학 저널 수천 편 vs 연구방법론 저널 수십 편), 절대값으로 그리면 어떤 분야는 점이 다 크고 어떤 분야는 다 작아집니다. 선택한 화면 안에서 상대적 크기로 보여주는 게 비교에 유용해 이렇게 했습니다. (그래서 같은 저널이라도 함께 보는 저널이 달라지면 크기가 달라질 수 있습니다.)
SJR과 IF가 어긋날 때 TFSC처럼 IF는 높은데 SJR은 낮다면
두 지표는 인용을 세는 방식이 다릅니다.
| 2yr IF | SJR | |
|---|---|---|
| 세는 법 | 논문당 평균 피인용 수(원값) | 인용을 출처 저널의 권위로 가중(PageRank식) |
| 인용 1건 | 모두 똑같이 1 | 상위 저널의 인용일수록 큰 가중 |
| 집계 창 | 2년 | 3년 |
높은 IF + 낮은 SJR = 많이 인용되지만, 인용해 주는 쪽의 권위는 상대적으로 낮다.
TFSC(Technological Forecasting & Social Change)로 보면 — IF 16.9: 논문이 빠르게·대량으로 인용됨(논문 1만 편 이상의 메가저널, 예측·혁신·AI·지속가능성 같은 뜨거운 응용 주제). SJR 3.48: 그 인용이 최상위 저널이 아니라 폭넓은 중위권에서 와서 권위 가중을 하면 점수가 낮아짐. 즉 대중적·응용적 영향력은 폭발적이지만 학문적 권위로는 중상위인 저널입니다.
반대(높은 SJR + 낮은 IF) = 인용 절대량은 적어도 최상위 저널들이 인용하는 권위형 저널 — 이론·수학·소수정예 분야에 흔합니다.
나머지 저널은 "SJR이 높을수록 IF도 높다"는 회귀선(IF ≈ 0.69·SJR + 2.65)을 따르는데 TFSC만 이 관계가 깨져 통계적 outlier로 잡힙니다. 위 산점도가 SJR과 IF가 어긋나는 저널을 시각적으로 집어낸 셈입니다.
'Q1'이 항상 강함은 아니다 니치 카테고리 착시 — JFS 사례
분위(Q)는 분야 내 상대순위라, SCImago는 한 저널이 속한 여러 카테고리 중 가장 좋게 나오는 것을 "Best Quartile"로 표시합니다. 인용 밀도가 낮은 니치 카테고리에 묶이면, 절대 지표가 약해도 그 좁은 풀의 상위 25%가 되어 Q1이 찍힙니다.
Journal of Futures Studies(대만 Tamkang University) 예시 — 절대 지표는 전부 바닥권인데 배지는 Q1입니다:
| 지표 / 분류 | 값 | 해석 |
|---|---|---|
| SJR | 0.38 | 매우 낮음 |
| h-index | 14 | 낮음 |
| 2yr 피인용 | ≈ 0 | 거의 인용 안 됨 |
| History & Philosophy of Science | Q1 | 이 니치 분류에서만 Q1 |
| Development | Q2 | 실질 분야에선 Q2 |
Q 배지만 보지 말고 SJR·h-index·분야를 함께 보세요. Futures(SJR 1.43)의 Q1은 진짜 강해서지만, JFS(SJR 0.38)의 Q1은 니치 분류 효과입니다 — 같은 "Q1"이라도 무게가 다릅니다. (JFS는 현재 journal로 정식 색인은 돼 있으나 영향력 지표는 약합니다.)
분위(Q)의 기준은 SJR인가? SCImago SJR vs JCR JIF
이 사이트의 Q1~Q4는 SCImago의 "SJR Best Quartile"입니다 — 한 주제 카테고리 안의 저널을 SJR로 순위 매겨 상위 25%=Q1 … 하위 25%=Q4로 4등분한 값. 즉 분위의 기준 지표는 SJR입니다.
다만 "Q1"은 DB마다 기준이 다릅니다. 학계에서 통용되는 분위 체계는 둘입니다:
| 분위 체계 | 운영 | 분위 기준 지표 |
|---|---|---|
| JCR (Web of Science) | Clarivate | JIF (Journal Impact Factor) |
| Scopus / SCImago ← 이 사이트 | Elsevier | SJR (별도로 CiteScore 분위도 있음) |
- 제공 기관 클래리베이트(Clarivate)
- 기반 데이터 Web of Science (SCIE, SSCI 등)
- 핵심 지표 JIF (Journal Impact Factor, 영향력 지수)
- 산출 방식 최근 2년간 발표된 논문의 피인용 횟수 ÷ 그동안 발표된 총 논문 수
- 특징
- 유료 구독 서비스이나, 대다수 대학 도서관을 통해 무료 접속 가능
- 국내 연구 실적 평가·졸업 요건 등에서 가장 공식적이고 엄격하게 인정받는 기준
- 제공 기관 Scopus 기반의 SCImago 연구 그룹
- 기반 데이터 엘스비어(Elsevier)의 Scopus 데이터베이스
- 핵심 지표 SJR 지수 (구글 페이지랭크 방식 응용)
- 산출 방식 최근 3년간 피인용을 사용하되, 단순 횟수가 아닌 "인용한 저널의 명성(가중치)" 반영
- 특징
- SCImago Journal Rank(SJR) 사이트를 통해 누구나 무료로 이용 가능
- JCR 미등재 오픈 액세스 저널·다양한 국제 학술지가 폭넓게 포함됨
JCR 쿼타일은 어떻게 매기나 — IF 순 25%씩 4등급
일반적으로 학술지를 Q1~Q4로 나누는 관행의 원조는 JCR입니다. JCR은 동일 분야(Category) 안의 저널을 IF(Impact Factor) 순으로 정렬한 뒤 상위 25%씩 4등급으로 자릅니다. (SCImago도 절단 방식은 같고, 정렬 지표만 IF 대신 SJR입니다.)
- Q1 (1사분위): 해당 분야 상위 0~25% — 최고 수준
- Q2 (2사분위): 상위 25~50% — 우수
- Q3 (3사분위): 상위 50~75% — 중위권
- Q4 (4사분위): 상위 75~100% — 하위권
왜 IF 점수 대신 Q 등급을 보나?
분야마다 인용되는 빈도가 완전히 다르기 때문입니다. 의학·바이오는 인용이 활발해 IF 10이어도 중위권(Q2~Q3)일 수 있지만, 수학·전통공학은 인용이 적어 IF 3만 돼도 그 분야 최상위(Q1)일 수 있습니다. 그래서 절대 IF 점수보다 "해당 분야에서 몇 % 안에 드는가(Q1인가)"가 더 공정한 비교 기준이 됩니다 — 이 산점도에서 Q 배지(색)와 SJR·IF 수치를 함께 봐야 하는 이유입니다.
많은 분야·기관(특히 국내 SCI/JCR 관행)에서 "Q1 저널"은 보통 JCR의 JIF 기준 분위를 뜻합니다. 이 사이트는 SCImago의 SJR 기준 분위를 쓰므로, 같은 저널도 두 체계의 분위가 다를 수 있습니다(JCR Q1인데 SCImago Q2, 혹은 반대).
JCR의 JIF·분위는 구독 전용(유료)이라 무료 자동 수집이 불가합니다. SCImago는 전체 랭크를 무료 CSV로 공개해 하드코딩 없이 매 갱신 자동 반영이 가능한 유일한 선택이었습니다. 그래서 이 사이트의 모든 Q 배지 = SCImago SJR 분위입니다.
해설지
Level 1 지표) 저널/학회 수준 어디에 실렸나
Q1~Q4(사분위): 한 주제 카테고리 안에서 저널을 특정 지표로 순위 매겨 4등분 — 상위 25%가 Q1, 이어 Q2 Q3 Q4. 같은 저널도 카테고리마다 분위가 다릅니다. 두 생태계(Clarivate JCR = JIF 기준 / Scopus·SCImago = SJR·CiteScore 기준)의 분위가 조금씩 다릅니다.
| 지표 | 무엇을 보나 | 확인 |
|---|---|---|
| SJR · Q1~Q4 | 인용의 질까지 반영(권위 있는 저널의 인용에 가중). 분위 확인의 표준 | SCImago ↗ (무료) |
| JIF (Impact Factor) | 최근 2년 평균 피인용. 가장 유명하나 분야 편차가 큼 | JCR ↗ (구독) |
| CiteScore | 4년 평균 피인용(Scopus). JIF보다 넓은 표본 | Scopus Sources ↗ |
| SNIP | 분야 인용 밀도로 정규화 → 분야 간 비교에 유리 | Scopus ↗ |
| h5-index | 최근 5년 h-index. 학회(conference) 평가에 유용 | Scholar Metrics ↗ |
지표 공식 — 초보자용 해설
쉽게 말해 "논문 한 편이 최근 2년 기준 평균 몇 번 인용됐나"입니다. 예: 2024·2025년에 100편을 냈고 그 논문들이 2026년에 총 500번 인용됐으면 JIF = 500÷100 = 5.0. 분야마다 인용 빈도가 달라(의학 高, 수학 低) 분야가 다르면 숫자 자체로 비교하면 안 됩니다.
JIF와 계산은 같지만 창(window)이 4년이라 표본이 넓고 안정적입니다. 인용이 느린 분야(사회·인문)에 상대적으로 유리합니다.
핵심은 "누가 인용했나"에 가중을 준다는 점입니다. 단순 횟수가 아니라 권위 있는 저널(SJR 높은 저널)의 인용일수록 더 큰 점수를 줍니다. 그런데 저널의 권위(SJR)를 계산하려면 그 저널을 인용한 다른 저널의 권위가 필요하고… 이렇게 서로 물고 물려 값이 안정될 때까지 반복 계산합니다(구글 페이지랭크와 같은 원리). d는 감쇠계수(≈0.85), N은 전체 저널 수. 3년 창을 씁니다.
분야마다 "원래 인용이 얼마나 자주 일어나는지"가 다르므로, 그 분야 평균으로 나눠 정규화한 값입니다. 1보다 크면 분야 평균보다 자주 인용되는 것. 분야가 다른 저널을 공정하게 비교할 때 유용합니다.
저자용 h-index를 저널·학회에 적용하고 최근 5년으로 제한한 것. 소수의 초대박 논문이나 대량 발행에 덜 휘둘려, 학회(conference) 비교에 특히 많이 쓰입니다.
h5-index가 "핵심 논문이 몇 편이나 되나"(폭)라면, h5-median은 그 핵심 논문들이 "얼마나 무겁게 인용되나"(깊이)를 봅니다. 같은 h5라도 median이 크면 상위 논문의 영향력이 더 큰 것.
왜 median이 "핵심 논문 피인용 깊이"로 해석되나 — 정의를 그대로 풀면 나옵니다.
- ① h5-index = h: 최근 5년 논문 중 "h회 이상 인용된 논문이 h편"인 최대 h. 예: NeurIPS h5=337 → 337회 이상 인용된 논문이 337편.
- ② h5-core = 그 상위 h편 = 그 학회의 핵심 논문 집합. median은 이 집합만 대상으로 하고, 적게 인용된 꼬리 논문은 계산에서 빠집니다.
- ③ h5-median = 그 핵심 논문들의 피인용 중앙값. 예: NeurIPS median=570 → 핵심 337편을 인용순으로 줄 세웠을 때 가운데 논문이 570회. 즉 "핵심 논문의 전형적 인용 강도" = 깊이.
- 중앙값이라 견고함. 평균이 아니라 median이므로 "Attention is all you need" 같은 소수 초대박 논문에 휘둘리지 않습니다. 그래서 "깊이"라는 표현이 평균보다 오해가 적습니다.
- 같은 폭이라도 깊이로 갈림. ICLR(h5=304·median=584)은 ICML(h5=268·median=468)보다 핵심 논문 수도 조금 많고 핵심 논문당 인용 깊이도 더 깊어 우상단에 놓입니다.
AI 학회 2D 축 h5-index × h5-median
Articles의 AI 학회 2D 그래프는 가로 = h5-index(최근 5년 영향력 규모), 세로 = h5-median(핵심 논문 피인용 깊이)로 학회를 배치합니다. 출처: Google Scholar Metrics(2024). 왜 이 축인가:
- 둘 다 높은 = flagship이 우상단. 핵심 논문이 많고(가로) 그것들이 무겁게 인용되는(세로) 학회 — NeurIPS·CVPR·ICML·ICLR·ACL 같은 최상위가 우상단에 모입니다. 이미지의 "명성 순위"를 그대로 재현.
- h5는 학회 순위의 사실상 표준. Google Scholar의 Top publications가 h5-index로 매체를 줄세우며, 이 학회들이 전 과학 분야 1~10위를 차지합니다.
- 왜 편당(per-paper) 지표를 안 쓰나. "인용 적중률·규모보정 h" 같은 편당 지표는 대량 채택 학회(AAAI)의 물량을 눌러 좌하단으로 보내지만, 동시에 논문을 많이 내는 flagship(NeurIPS)도 끌어내리고 인용이 조밀한 CV(CVPR)만 띄웁니다 — 명성 순위와 어긋납니다.
- 트레이드오프. h5는 규모를 어느 정도 보상하므로 큰 우수 학회가 위로 옵니다(그래서 명성=우상단). 이게 "대형 학회가 유리하다"는 표준 비판이기도 합니다. 편당-효율 관점을 보려면 원자료(h·i10·논문수)를 상세 패널에서 확인하세요.
학회지 vs 저널지 왜 NeurIPS가 저널들과 나란히?
CS에선 학회가 곧 최상위 저널이라 Q1~Q4가 안 맞습니다. 그래서 논문 카드·venue 패널에서 저널엔 Q1~Q4를, 학회엔 CORE 등급 A* A B C를 같은 자리에 표시합니다.
| 저널지 (Journal) | 학회지 (Conference) | |
|---|---|---|
| 형태 | 정기 간행 학술지(권·호로 연속 발행) | 특정 학술대회 발표 논문 모음(보통 연 1회) |
| 심사 | 여러 라운드(major/minor revision 반복 가능), 기간 김 | 대개 단일 라운드·마감 기반, 빠름 |
| 게재 | 수시/정기 | 대회 발표와 함께 |
| 위상 | 대부분 분야에서 최상위 | CS에선 학회가 저널보다 권위(NeurIPS·CVPR 등), 그 외 분야는 저널 우위 |
| 지표 | SJR·JIF·CiteScore·Q1~Q4 | Google Scholar h5-index, CORE 등급(A*/A/B/C) — SJR/Q는 대개 없음 |
| 예 | TFSC, TAR, Futures | NeurIPS, ICML, ICLR, CVPR |
CS는 학회가 곧 최상위 저널 역할이라 님의 토픽에 NeurIPS·CVPR이 저널들과 나란히 있는 겁니다. 그래서 venue 정보 패널·논문 카드도 저널엔 SJR·Q를, 학회엔 h5/CORE·분야를 보여주도록 나눠 설계했습니다.
CORE 등급이란 학회판 Q1~Q4
호주 CORE(Computing Research and Education)가 매기는 컴퓨터과학 학회 순위. 저널의 Q1~Q4에 대응하는 학회판 지표로, 이 사이트는 학회 논문·venue에 A* A B C로 표시합니다.
| 등급 | 의미 | 대략적 위치 |
|---|---|---|
| A* | 최상위 flagship 학회(해당 분야 세계 톱) | 상위 ~7% |
| A | 우수 학회 | 그다음 ~19% |
| B | 견실한 학회 | 중위권 |
| C | 등재는 되나 하위 | 그 아래 |
A*("A-star")는 그 분야 최고 학회 — NeurIPS·ICML·ICLR·CVPR이 전부 A*입니다. CS에선 학회가 저널보다 권위 있어 A* 학회 논문 ≈ 저널 Q1(또는 그 이상) 수준으로 봅니다. 출처: CORE Portal ↗(무료) — 매 갱신마다 받아 자동 매칭(하드코딩 아님).
Level 2 지표) 논문 수준 그 논문이 얼마나 인정받나
저널이 좋아도 개별 논문은 다를 수 있어 논문 단위가 더 정확합니다. 이 사이트 논문 카드의 FWCI · Top 1%/10%가 여기에 해당합니다.
| 지표 | 의미 | 확인 |
|---|---|---|
| 피인용 수 | 원자료. 분야·연도별로 절대 비교는 불가 | OpenAlex ↗ · Semantic Scholar ↗ |
| FWCI | 분야·연도·유형으로 정규화. 1.0=세계 평균, 2.0=평균의 2배 | OpenAlex ↗ / Scopus |
| 인용 백분위 · Top 1%/10% | "이 분야 상위 몇 %인가"(ESI Highly Cited) | OpenAlex ↗ / WoS ESI |
| RCR | 공동인용 네트워크로 정규화(NIH). 1.0=NIH 평균 | iCite ↗ |
| Altmetric | 뉴스·SNS 주목도 — 질이 아니라 화제성(참고용) | Altmetric ↗ |
지표 공식 — 초보자용 해설
가장 공정한 논문 단위 지표입니다. "같은 분야에서, 같은 해에, 같은 종류(논문/리뷰)로 나온 글들이 평균 몇 번 인용됐는지"를 기준(=1.0)으로 삼아, 이 논문이 그 몇 배인지 봅니다. FWCI 2.0 = 세계 평균의 2배. 분야·연도가 자동 보정되므로 분야가 달라도 비교 가능합니다.
"이 분야 같은 해 논문 중 인용 순위 상위 1%(또는 10%)에 든다"는 뜻입니다. 배수(FWCI)가 아니라 순위(등수)로 보는 방식이라 극단적 초대박 논문에 덜 휘둘립니다. 상위 1%는 흔히 Highly Cited Paper라 부릅니다.
분야를 미리 정해 나누는 대신, "이 논문과 같이 인용되는 논문들"로 그 논문만의 맞춤 분야를 만들어 비교합니다(공동인용 네트워크). 1.0 = NIH 평균 수준. 분야 경계가 애매한 융합 연구에 특히 공정합니다.
Level 3 지표) 저자 수준 누적 실적
| 지표 | 의미 |
|---|---|
| h-index | h회 이상 인용된 논문이 h편 (생산성+영향력) |
| i10-index | 인용 10회 이상 논문 수 (Google Scholar) |
| g-index / m-index | 상위 논문에 가중 / h를 경력연수로 나눠 보정 |
| 자기인용 제외 인용수 | 과대평가 방지 |
지표 공식 — 초보자용 해설
예: 인용수가 [40, 15, 9, 8, 3, 1]이면 → 1~4번째 논문은 각각 8회 이상 인용됐지만(4번째=8≥4) 5번째는 3<5. 그래서 h=4. "많이 인용된 논문을 꾸준히 여러 편" 냈는지를 봅니다. 초대박 1편(생산성 부족)이나 다작이지만 저인용(영향력 부족) 어느 쪽도 h를 크게 못 올립니다. 단, 경력이 길수록·논문이 많을수록 유리해 분야·연차 비교엔 주의.
계산이 가장 단순합니다. "10번 이상 인용된 논문이 몇 편인가." 구글 스칼라가 프로필에 표시합니다.
h-index의 약점(상위 초대박 논문의 크기를 무시)을 보완합니다. 상위 논문이 특별히 많이 인용되면 g가 h보다 커집니다. 즉 "대표작의 파괴력"을 반영합니다.
h-index를 경력 길이로 나눠 연차 보정한 값입니다. 신진 연구자와 원로를 같은 출발선에서 비교할 때 씁니다. m ≈ 1이면 매년 h가 1씩 오르는 우수한 페이스.
- 컴퓨터과학은 학회가 저널보다 권위 있어 Q1/JIF가 잘 안 맞습니다. → CORE 랭킹(A*/A/B/C) ↗, CSRankings ↗, 학회 h5-index, 채택률을 보세요.
- 인문·사회는 인용이 느려 JIF가 불리 → SJR·SNIP 권장.
- 지표 하나만 맹신하지 말 것 — DORA 선언 ↗의 취지.
확인 사이트 모음
이 사이트의 My Topics 논문 카드는 실제로 OpenAlex(FWCI·백분위)와 SCImago(Q1~Q4·SJR)에서 매 갱신마다 값을 받아 표시합니다 — 하드코딩이 아니라 원천이 바뀌면 자동 반영됩니다.