김박사넷의 메뉴에서 “연구실 검색” 클릭 후 “학교별 검색”을 통하여 한 학교뿐 아니라 다양한 학교와 전공을 선택한 다음에 학과별 통계가 가능하다.
이를 통해서 다음과 같은 사항이 정리가 가능하고 흥미로운 점들을 발견하게 된다. 흥미로운 데이터로부터 학부생이 대학원생이 되고자 하는 분, 대학원생이 포닥을 찾고자 하는 분, 포닥을 마치고 교수를 지원하고자 하는 분에게 도움이 될 수도 있을 것 같아서 의견을 정리해서 올린다.
일단 학문적으로 일반화학, 일반물리, 미적분학등의 기초 학문이 공통적으로 필요한 순수과학과 공학분야에 대해서만 정리를 해 보았다. 이들 분야는 인용지수가 World Ranking을 결정할 때 중요한 팩터이기 때문에 더욱 이 통계가 중요하다.
2014-2018년동안 김박사넷이 수집한 책임저자로만 작성한 논문(공저자 제외)에 대한 인용지수가 실제로 연구역량을 잘 대변한다고 가정한다면 다음과 같은 흥미로운 통계가 가능하다.
아래의 "기울기 지수(인용횟수/논문편수)"를 보여주는 것은 편당 인용횟수의 기울기인데 이것 또한 그 학문분야에서 얼마나 인용이 많이 되고 있는지를 보여준다고 보여진다.
물론 김박사넷의 정확한 데이타를 기반이 아니라 김박사넷에서 나와있는 도표를 기준으로 수치화 했기 때문에 오차가 존재할 수 있다는 것을 염두에 두고 보기 바란다.
그리고 학과의 대표 역량을 표시하기 위해서 2014-2018년간 4000회 이상 인용된 국내 연구실이 몇 인지에 대해서 따로 표시했다. 4000회 이상이 없는 경우는 최대치를 대신 표시했다.
**자연과학
(1) 물리학과:
1. 인용기울기 지수: 9.38.
2. 4000회 이상 인용 (0명):
최대인용 2191 (카이스트).
(2) 화학과:
1. 인용기울기 지수: 12.5
2. 4000회 이상 인용 (1명)
(카이스트)(5710회)
(3) 생물학과:
1. 인용기울기 지수: 14.0
2. 4000회 이상인용 (2분) (두분
모두 서울대)(4191번, 4388번)
**공학
(4) 전자공학과:
1. 인용기울기 지수: 8.0
2. 4000회 이상인용 (0분): 최대인용 1961 (연세대)
(5) 기계공학과(기계항공공학과)
1. 인용기울기 지수: 9.60
2. 4000회 이상 인용(0분): 최대인용 3667 (포스텍)
(6) 화학공학과
1. 인용기울기 지수: 11.0
2. 4000회 이상 인용(2분)(두분
모두 서울대)(5200, 5100)
(7) 재료공학과 (신소재공학과)
1. 인용기울기 지수: 13.75
2. 4000회 이상 인용(2분)(두분
모두 서울대)(6132, 5414)
그렇다면 다음과 같은 경향이 모인다.
자연과학에서는 인용지수 기울기로부터 생물>화학>물리 순으로 좀 더 인용이 잘되는 것 으로 확인된다. 4000번 이상의 인용을 석학급이라고 가정한다면 생물>화학>물리
순으로 좋은 논문이 우리 나라에서 많이 나온 것으로 판단된다.
공학에서도 인용지수 기울기로부터 재료>화공>기계>전자 순으로 좀 더 인용이 잘 되는 것으로 확인된다. 4000번 이상이 인용된 빈도도 재료>화공>기계>전자 순으로 역시 이것도 일치하는 것으로 보인다.
학교마다의 경향과 순위도 가능하나 자칫 학교 랭킹에 대한 민감도 때문에 이것에 대한 분석은 자제하도록 하겠다. 본인이 잘 판단하기 바란다.
그렇다면 여기서 교훈이 무엇인가?
-----------------------------------
여기 뒤는 특별한 상황을 가정해서 써볼려고 한 것인데 모든 상황을 다 단시간에 고려하지 못하고 각자의 전공분야에 대해서 다른 상황이 있다 보니 (특히 전자의 회로 분야등, 재료의 금속 분야, 화공의 공정분야, 물리의 천문학 &입자물리이론, 화학의 이론화학 혹은 분석화학 등에서 많이 다를 것으로 생각됨) 이 부분은 생략합니다.
-----------------------------------
같은 과라도 과마다 각자 분야마다 특색이 있지만 실제로 그 전공들이 모여서 각 과가 만들어진것이고 각 과마다 각 전공들의 상황들의 분포는 똑같이 비슷하게 존재하니 퉁쳐서 과를 바라본 관점이었습니다.
다만, 위 데이타로 각자 각 분야에 맞게 교훈이 무엇인지 해석을 하시길 바랍니다.
***하루만에 많은 분들이 읽어서 놀랐습니다. 김박사넷의 데이타가 의미있게 잘 유용하게 쓰이길 바랍니다.
카카오 계정과 연동하여 게시글에 달린 댓글 알람, 소식등을 빠르게 받아보세요
댓글 16개
2019.11.07
분야별 if 구해놓고 그거로 상상의 나래를 펼치는게 어처구니 없어서 할말이 잘 안나오네요. 재료저널들 물리나 화학저널보다 if 무지막지하게 높은게 비밀도 아닌데 물리과나 화학과 임용심사하시는분들이 각 분야 저널 if 동등하게 평가해줄거라고 생각하심 정말 난감합니다. prl, jacs, adv mat 어떻게 생각하냐고 눌리과 화학과 재료과 교수임께 각 물어보시길.
2019.11.07
분석 열심히 하셨습니다만 저는 교수가 목표시라면 위의 방법으로 커리어 패스를 갖지 않는게 좋다는 의견입니다. 마지막에 든 예시를 그대로 들어서, 전자에서 학부, 대학원에서 재료, 포닥으로 화공을 한 사람은 - 나중에 임용시장에 뛰어들었을 때 위 셋의 어느 학과 집단에서도 환영받지 못할 가능성이 아주 높습니다.
2019.11.07
교수가 되기 위해서 전공을 선택한다? 머리가 꼬리를 흔드는 겪이군요..
2019.11.07
정성글이라 추천합네닷!
Ralph Ellison*
2019.11.07
아니 왜 논문을 여기다 투고하시는....
Ralph Ellison*
2019.11.07
아니 왜 논문을 여기다 투고하시는....
2019.11.07
물리학, 화학, 생물학 이래 나눠도 세부 분야에 따라 저널, IF 분포가 얼마나 다양한데.... 무의미
Élisabeth Vigée Le Brun*
2019.11.07
피인용 많이 되려고 분야를 바꾸라고요..? 그럼 우리 나라는 다 생물학자밖에 안남겠네요
IF : 1
2019.11.07
원글자 글은 아래 특별한 커리어를 하고자 하는 사람에 국한되었다고 했네요.
IF : 1
2019.11.07
아래 교훈 위의 정보는 객관적 데이타라 잘 정리가 되었네요. 특히 공대의 재료 화공이 화학 물리와 비슷하거나 더 인용이 많이 된다니 신기함.
IF : 1
2019.11.07
아래 교훈 위의 정보는 객관적 데이타라 잘 정리가 되었네요. 특히 공대의 재료 화공이 화학 물리와 비슷하거나 더 인용이 많이 된다니 신기함.
2019.11.07
전자를 하고 화공 포닥하면 어느 대학에서 교수로 뽑아줄까...
Henrik Ibsen*
2019.11.07
음... 분석을 잘 하시긴 했지만 해석이 잘못됐네요.
전자기계 쪽에 몸 담고 있는 사람으로서 얘기하자면
분석하신대로 전공마다 인용이 활발한 곳이 있고 활발하지 않은 곳이 있습니다.
바꾸어 얘기하면 각 전공마다 판단하는 기준 인용값이 다른 거죠.
얘를 들면 논문의 Impact Factor도 '전공마다' 나누어 순위를 정합니다(Q1,Q2...).
그러다 보니 실제 연구소나 학계에서도 해당 전공분야 내의 논문 간 인용건수를 비교하는 풍토가 있습니다.
예를 들면 '이 전공은 논문이 많이 나오지 않는데 귀하께서는 그것 치고는 논문을 많이 쓰셨네요??' 와 같이...
이 점을 고려해 주셨으면 좋겠네요.
Claudio Monteverdi
IF : 1
2019.11.07
말도 안되는 소리를 너무 진지하게 하셔서 오히려 학계의 가짜들을 걸러내는 다크나이트의 심정으로 쓰신게 아닐지 의심이 갈 정도네요.
William Henry Bragg*
2019.11.10
여러분 통계 분석 오류의 예시가 여기에 있습니다
그래서 우리는 공부해야하는 것 입니다.......
2019.11.07
2019.11.07
2019.11.07
2019.11.07
2019.11.07
2019.11.07
2019.11.07
2019.11.07
2019.11.07
2019.11.07
2019.11.07
2019.11.07
2019.11.07
2019.11.07
2019.11.10
2019.11.10