의학논문 데이터베이스 검색 및 활용의 실제

Focused Issue of This Month ·

의학논문 온라인 데이터베이스의 활용

c Korean Medical Association

J Korean Med Assoc 2010 August; 53(8): 668-684 DOI: 10.5124/jkma.2010.53.8.668

pISSN: 1975-8456 eISSN: 2093-5951 http://jkma.org

서 론

의

학분야의 대표적인 문헌 데이터베이스인 MEDLINE 에 수록된 총문헌수는 2010년 7월 현재 2,000만 건에 이른다[1]. 2009년 한 해 동안에는 전세계에서 발행되는 5,394종의 학술지에 수록된 712,675건의 새로운 문헌에 대

한 초록정보가 MEDLINE에 추가되었다[2]. MEDLINE 데 이터베이스 구축 초기 시점인 1965년 당시에는 2,241종의 학술지에 발표된 논문의 초록 정보 15만 건이, 1970년에는 2,251종 학술지 논문의 초록 약 100만 건이 MEDLINE에서 검색 가능하였고, 2000년에는 4,332종의 학술지에 실린 논 문의 초록 1,000만 건이 검색 가능하였으며 연간 증가 논문

의학논문 데이터베이스 검색 및 활용의 실제

Medical Database Search

이 춘 실 | 숙명여대 문헌정보학 |Choon Shil Lee, PhD

Department of Library & Information Science, Sookmyung Women’s University, Seoul, Korea Corresponding author: Choon Shil Lee

E-mail: cslee@sookmyung.ac.kr

Received July 7, 2010 Accepted July 21, 2010

I

t is essential to search medical information precisely and efficiently in every aspect of medical practices and research activities. The growth of the medical literature has been tremendous in recent years, as exemplified by the annual growth of 710,000 records in MEDLINE in 2009, thus increasing the complexities of literature searching. Yet database search environments are changing toward very user-friendly ways facilitated by various hypertext linking capabilities such as “LinkOuts” to full texts and “reference linkings” among articles using Digital Object Identifiers (DOIs). Once a direct search of a keyword is initiated, a searcher can continue searching endlessly and seamlessly by simply clicking various links provided in the records retrieved.

Search behaviors of researchers are changing accordingly, avoiding any complex or advanced searches. The basics of database search methods are described in this paper. A brief overview of major medical databases is given by database type to illustrate the differences in the information retrievable from such databases: MEDLINE/PubMed and KoreaMed are abstract databases; SCI/Web of Science, SCOPUS and KoMCI are citation indexes; and PubMed Central and Synapse are full text databases. Some of the advanced search features of each database are also noted: searches using MeSH terms in PubMed and KoreaMed; differences in the “related documents” algorithms of PubMed and SCI; citation analysis using “analyze results”

in Web of Science and SCOPUS; and citation tracking in Synapse and PubMed. The Journal of the Korean Medical Association (JKMA) records are used for the illustration of such features.

Keywords: Google; Google Scholar; KoreaMed; PubMed; PubMed Central; SCI; SCOPUS; Synapse

Abstract

수가 44만 건 정도이었다[3]. 2009년도 통계수치에 비교하 여 보면 의학분야의 논문 수가 어떠한 속도로 증가하고 있 는지 짐작할 만하고, 특히 최근 10년간 더욱 급격하게 증가 하고 있다는 것을 알 수 있다. 또한 웹에서 누구나 무료로 접근하여 MEDLINE 데이터베이스를 검색할 수 있게 만든 PubMed 서비스가 1996년 무렵부터 제공되기 시작한 이 래, PubMed 조회수도 급격히 늘어나서 2009년 한 해 동안 13억 회나 검색되었다고 한다[2, 4, 5].

이렇게 많은 문헌정보 가운데에서, 그리고 급격하게 늘어 나고 있는 최신 정보 가운데에서, 내가 필요로 하는 논문을 효율적으로 정확하고 신속하게 검색하여 읽어보는 것은 연 구자의 시간과 노력을 효율적으로 사용하여 더 많은 연구, 더 훌륭한 연구를 하는데 있어서 필수적인 사항이다.

의학문헌 정보검색환경의 변화

의학분야 데이터베이스와 의학문헌 정보검색법의 소개에 앞서 한 가지 언급하여야 할 사안은 데이터베이스와 통신 네 트워크 관련 정보기술 발달에 따른 정보검색 환경과 연구자 들의 정보이용 태도 변화이다. 요즈음 연구자들은 대개 자신 의 컴퓨터 앞에 앉아서 초록 데이터베이스나 원문을 볼 수 있 는 전자학술지(e-journal) 데이터베이스에 한 두개의 주요단 어(Keywords)를 입력하여 논문을 검색한 후(direct sear- ching), 적합한(relevant) 논문인지 검토하면서 끊임없이 마 우스를“click”하여 논문의 페이지를 넘겨보고(browsing), 참고문헌을 훑어보다가(footnote chasing), 참고문헌에 붙 어있는 연결 표시 아이콘(link icon)을 눌러서 그 논문을 읽 어 보는 등 적절한 문헌을 찾아 계속 이동하면서(chaining), 관심이 있는 논문을 찾아 읽는다(accessing)[6].

컴퓨터와 인터넷만 있으면, 심지어는“smart phone”만 있으면, 언제나 어디서나 접속하여 데이터베이스 검색을 하 고 논문의 본문을 읽어볼 수 있는 정보기술 환경이 일반화 됨에 따라 데이터베이스의 검색 방법이 이용자 편의 위주로 점점 더 쉬워지고 있고, 연구자들도 막힘이 없는(barrier- free) 문헌 검색 환경에서 계속하여 다음 문헌 또는 다른 검 색으로 이어가는“seamless searching”을 하는 것에 점점

익숙하여지고 있기 때문에, 구태여 복잡하고 까다로운, 그 래서 잘 사용되지 않는, 고급 수준의 검색법(advanced search)에 대한 설명이 더 이상 필요하지 않은 시점이라고 할 수 있다. 예를 들어, PubMed는 2009년 10월말에 지난 10여년간 사용하여 오던 검색 화면(search interface)의 디 자인을 바꾸고 개선하였는데[7], 그 중 가장 두드러지는 특 징은 초록정보 화면에 Medical Subject Heading (MeSH) 용어나 물질명(Substances)을 나열하고 그 단어들을 누르 면 MeSH 용어나 물질명 검색이 되도록 hypertext links를 제공하여, 이용자가 검색을 위하여 검색창(search box)에 일일이 단어를 입력하거나 오려붙이기(cut&paste)를 하는 수고를 할 필요가 없게 한 것이다. KoreaMed도 2010년 3월부터 초록 레코드에 다양한 hypertext links를 제공하여 톡톡(“tap, tap”) 두드리는 모바일 시대에 걸맞는 이용자의 검색 편의를 도모하고 있다.

이 글에서는 이러한 점을 염두에 두고 의학분야 주요 데이 터베이스의 일반적인 검색법과 각 데이터베이스의 특징을 소개하였다. 필요한 경우에는 가능한 한 대한의사협회지 (Journal of the Korean Medical Association, JKMA) 논 문을 검색 예제로 사용하여 설명하였다. 연구자들이 학술 논 문을 검색하고 읽어보기 위하여 도서관을 찾아가거나 인쇄 본을 구독하여 읽지 않을 뿐만 아니라, 인쇄본과 전자학술지 를 함께 구독하던 도서관에서도 점차적으로 인쇄본을 대신 하여 전자학술지만 제공하고 있는 것이 현실인 상황에서[8], JKMA가“Digital Object Identifier”(DOI, 전자문헌 고유 식별자)나“NLM Journal Publishing DTD”등 국제적으로 통용되는 정보기술과 표준을 사용하는 전자학술지 데이터베 이스를 갖춘 웹사이트를 새로 마련하여, 의학분야의 주요 초 록 데이터베이스뿐만 아니라 주요 전자학술지 데이터베이스 들 사이에 연계(linking)가 되도록 학술지의 온라인(online) 정보 서비스 망을 적절히 수립한 것은 너무나 다행스러운 일 이다. Figure 1은 JKMA의 새로운 웹사이트에 구현되어 있 는 여러 가지 기능을 이용하여 스마트폰에서 검색한 결과 화 면을 보여주는 것인데, 작은 아이콘들을 가볍게 건드리는 것 만으로도, JKMA에 게재된 논문의 이모저모를 아주 유연하 게 볼 수 있다. 이제 전세계의 연구자들이 JKMA 논문에 쉽

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게 접속할 수 있고, 외국 학술지에 게재되는 주요 학술논문 들과 JKMA에 게재된 논문, 그리고 그 논문에 인용된 참고문 헌들 사이를 아무런 제한이 없이 자유롭게 넘나들며 JKMA 를 이용할 수 있게 되어, 2008년 Science Citation Index (SCI, Web of Science) 등재에 이어 진정한 의미에서 JKMA 국제화를 위한 기반이 마련되었다고 할 수 있다.

논문검색의 시작점

논문 검색에서 가장 중요하고 제일 먼저 정해야 하는 사 항은, 검색을 통하여 찾고자 하는 것이 무엇인지를 명확히

하는 것이다. 이미 알고 있는 논문을 찾으려고 하는 것인지 (known item search, specific search) 또는 어떤 주제와 관련이 있는 문헌을 모두 찾으려고 하는지에 따라(subject search, comprehensive search), 검색에 사용할 주요 단 어(keywords)와 검색 필드를 지정할 수 있을 것이다.

검색 목표를 정확하게 서술하고 적절한 검색어를 선정하 여 검색 전략을 잘 세우는 것이 매우 중요하지만, 앞에서 설 명한 것처럼 seamless searching이 가능한 요즈음의 데이터 베이스 검색 환경에서는 찾고자 하는 주제 영역에서 뛰어난 업적을 내고 있는 저자의 이름을 알거나 그 분야의 대표적인 학술지명을 알고 있다면, 우선 그런 정보를 이용하여 검색을

Figure 1.A full text record of the Journal of the Korean Medical Association (JKMA) with “cited by”and “reference linking”features, available at http://jkma.org. The screen shots are captured from a smart phone: a JKMA record with a banner indicating the record is cited by articles in Synapse/CrossRef databases (A); a pop-up record showing the articles citing the JKMA article (B); the references cited in the JKMA article with the reference linking icons to various abstract and full text databases (C);

a “Download Citation”pop-up window displaying the citation information of the article and export options to reference management software (D).

시도한 후 검색 결과를 살펴보고 다음 단계의 검색 전략을 고 민하여 볼 수 있다. 특별히 한 두 편의 좋은 논문을 이미 알고 있거나 초기 검색을 통하여 발견하였다면, 그 논문의 저자, 제목이나 초록에 쓰인 특별한 단어, 그 논문이 실린 학술지, 그 논문이 인용한 문헌, 그 논문을 인용한 문헌 등을 검색하 여 나가면서, 필요한 문헌을 검색할 수 있을 것이다.

의학문헌 데이터베이스 수록 범위

무엇을 찾으려고 하는지 명확한 검색전략을 갖고 있다고 하더라도, 해당 주제를 다루지 않는 데이터베이스나 연구자 의 관심의 대상인 특정 학술지가 등재되어 있지 않은 데이터 베이스에서 검색을 한다면, 적합한 문헌을 찾아내는 것이 여 의치 않을 것이다. 또한 문헌 검색을 하는 이유가 단순히 그 러한 문헌이 존재한다는 것을 확인하는데 그치는 것이 아니 고 그 문헌을 읽어보기 위한 것이라면, 검색에 앞서 원문보 기가 가능한 데이터베이스인지 아닌지 구분할 필요가 있으 며, 무료 데이터베이스인지, 유료 데이터베이스이지만 나에 게 이용 권한(access privileges)이 있는지 등을 미리 확인 하여 두면 좋을 것이다. 예를 들어 JKMA에 실린 논문을 검 색하려고 한다면, JKMA가 등재되어 있는 SCI와 SCOPUS 그리고 KoreaMed와 Synapse에서는 가능하다. 그러나

JKMA가 PubMed 등재 학술지는 아니기 때문에 PubMed에 서는 검색이 안 된다. SCI에는 JKMA가 2008년부터 수록되 어 있기 때문에 2007년 이전 발표 논문을 검색할 수 없는 반 면, KoreaMed에서는 2003년부터 검색이 가능하다. Table 1 은 의학분야의 대표적인 데이터베이스에 대하여, 주제분야 (subject area), 수록(등재) 학술지 종수, 수록 기간(period), 학술지 발행국의 지역 범위(geographic area), 데이터베이 스 언어(interface language) 등 데이터베이스 검색 이전에 확인해야 할 데이터베이스의 주요 특징을 정리한 표인데, JKMA의 등재여부와 수록기간을 함께 표시하였다. PubMed 나 SCI는 전세계에서 발행하는 학술지를 대상으로 하지만, 이와 같은 외국 데이터베이스에 등재된 우리나라 발행 학술 지의 수가 많지 않기 때문에, 국내 학술지에 실린 논문의 검 색은 KoreaMed와 Synapse에서 하는 것이 바람직하다.

의학문헌 데이터베이스 유형

데이터베이스는 Figure 2에 보이는 바와 같이 수록하는 정보의 입력 수준에 따라 3가지 유형으로 구분할 수 있다.

첫번째 유형의 데이터베이스는 논문에 대한 서지정보와 초 록정보만을 제공하는 초록 데이터베이스(abstract data- base)인데, 가장 대표적인 것이 전세계에서 발행되는 핵심

Table 1.Database coverage of major medical databases

Geographic Interface JKMA No. of Journals

Database Type Subject

area Period^a)

Language Access

covered since All Korea^b) Medicine

KoreaMed A M K 1997- E Free 2003 164 64

MEDLINE/PubMed A M W 1949- E Free N/A 5,450 36^c)

Synapse F M K 2007- E Free 2008 78 78

PubMed Central F M W 2000- E Free N/A 737 30

SCI/Web of Science C S W 1900- E log-in 2008 12,000 23

SCOPUS C S W 1996- E log-in 1962-1991,

18,000 33

2009-

a)It is to be noted that many journals are covered for the years prior to the period designated.

b)No. of Korean Association of Medical Journal Editors (KAMJE) member journals.

c) Includes 14 MEDLINE journals.

Abbreviations; A: Abstract, F: Full text, C: Citation index, M: Medicine, S: Science, K: Korea, W: Worldwide, E: English

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의학문헌의 광범위한 배포에 중추적 역할을 하는 MED- LINE (PubMed)이다. KoreaMed는 한국 의학학술지를 대 상으로 PubMed와 동일한 형식으로 구축하고 있는 초록 데 이터베이스이다.

두 번째 유형은 서지정보, 초록정보와 함께 참고문헌 정 보까지 수록하는 인용색인 데이터베이스(citation index database)인데, SCI가 대표적인 것이다. 누가 누구의 논문 을 인용하는지, 어떤 학술지가 어떤 학술지를 인용하는지 등을 추적할 수 있기 때문에 인용분석(citation analysis)에 사용되고 있는 자원이다.

세 번째 유형은 학술논문의 본문 전체를 문자(text)로 입 력 또는 PDF 이미지로 수록하여 논문 그 자체를 읽어볼 수 있는 full text 데이터베이스(full text database)이다. Else- vier 출판사의 ScienceDirect, Springer의 SpringerLink,

Wiley의 InterScience 등은 각 출판사가 자신들이 출판하는 모든 학술지의 원문을 제공하는 대표적인 전자학술지 데이 터베이스이다. Nature나 Science는 독자적으로 학술지 웹 사이트를 구축하여 논문 정보를 서비스하는데, JKMA를 비 롯한 우리나라 의학학술지들은 대체적으로 이 유형의 온라 인 서비스를 통하여 학술지 원문을 제공하고 있다고 볼 수 있다. 미국 국립의학도서관(US National Library of Me- dicine, NLM)이 구축하는 PubMed Central이나 대한의학 학술지편집인협의회(의편협)의 Synapse는 여러 기관이 발 행하는 학술지를 통합하여 수록하는 개방형(Open Access) 또는 무료로 이용할 수 있는(free access) 전자학술지 데이 터베이스이다. 특히 PubMed Central과 Synapse는 의학분 야 주요 학술지를 전자적으로 영구히 보존하는 digital arc- hive의 기능을 자임하고 있다.

Figure 2.Major medical databases by database type. Abstract database covers full bibliographic information and abstract of an article (A); citation index database covers full bibliographic information, abstract and references cited in an article (A) + (C); full text database covers from top to bottom of an article (F).

만약 정보검색의 목표가 참고문헌이나 서지를 작성하는 것이라면, 첫 번째나 두 번째 유형의 데이터베이스를 검색 하는 것만으로 충분하겠지만, 본문을 보기 위해서는 세 번 째 유형의 데이터베이스를 검색하는 것이 필요하다. 그런데 요즈음 초록 데이터베이스인 PubMed나 KoreaMed 그리 고 인용색인 데이터베이스인 SCI나 SCOPUS에서는 학술논 문의 본문을 자체적으로 보유하고 있지는 않지만 초록정보 화면에서 해당 본문으로 연결하는 기능을 제공하고 있기 때 문에, 일반적으로 검색자들은 자신이 서로 다른 유형의 문 헌 데이터베이스를 넘나들고 있다는 것을 느끼지 못하면서 초록정보도 검색하고 원문정보도 검색하고 있다. 그런데 만

약 그 논문이 무료 학술지나 개방 학술지에 실린 것이 아니 라면 허용된 논문의 이용 범위 안에서만 원문을 볼 수 있다 (Figure 3).

데이터베이스에 일어나고 있는 중요한 변화 중의 하나는 full text 데이터베이스에 서지정보와 참고문헌 정보가 함께 존재하는 것을 활용하여, 그 데이터베이스에 있는 어떤 논 문이 어떤 논문을 인용하는지 추적하는 기능을 추가하고 있 다는 것이다. 대부분의 full text 데이터베이스가 이와 같이 점차 인용색인 데이터베이스화 되고 있기 때문에, 특별히 인용색인 데이터베이스를 검색하지 않더라도 논문에 대한 인용정보를 찾아볼 수 있는 데이터베이스가 많아지고 있다.

Figure 3.Seamless searching with/without log-in barrier. Straight lines indicate the linkings (LinkOuts) from the major medical databases to the full text of articles in the journal web sites, full text databases, and digital archives. Dotted lines with arrows on both sides indicate that the articles are linked by the reference linking feature via Digital Object Identifier (DOI). Free access or Open Access journals can be viewed without log-in barrier, whereas access to subscription-based journals are allowed only to those who have log-in privileges.

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의학문헌 데이터베이스의 주요 특징 및 검색법

1. PubMed와 PubMed Central

MEDLINE 데이터베이스는 미국 국립의학도서관이 1879

년부터 의학 및 의학 관련 분야의 논문을 색인하여 수록한 아주 대표적인 색인지인 Index Medicus를 모태로 구축한 의학분야 최초의 온라인 데이터베이스이다[9]. 1996년부터 는 웹을 통하여 PubMed라는 이름으로 서비스하여 전세계

Figure 4.A PubMed record of the Journal of Korean Medical Science with various links: full text LinkOut icons to the journal web site and PubMed Central, Publication Types, MeSH terms, Substances, other LinkOut Resources such as PubMed Central Canada, UK PubMed Central, Related Citations, References for this PMC article, and Cited by PMC articles.

누구나가 사용할 수 있게 되었다. 2010년 3월 현재 치의학, 간호학, 수의학 분야 학술지를 포함하여 39개 언어로 발행 되는 5,455종의 학술지를 수록하고 있으며, 레코드 수는 2,000만 건에 이르고, 하루에 2,000- 4,000편의 논문에 대 한 초록 정보가 추가되고 있다[2, 10, 11].

PubMed Central은 미국 국립의학도서관이 2000년경부 터 구축하기 시작한 full text 데이터베이스인데, 개방 또는 무료 학술지만 참여할 수 있다[12]. 일부 학술지는 일정기 간이 경과한 후 논문들을 차례대로 개방하는 방식으로 참여 하고 있다. 지난 2009년부터는 미국 정부기관(예를 들어, US National Institute of Health)에서 받은 연구비의 결과 물로 발표하는 모든 논문을 반드시 PubMed Central에 납 본하도록 하여서[13], 연간 약 88,000편의 미국정부 지원 연구 논문이 PubMed Central로 유입되고 있다. 그리고 PubMed Central에 있는 모든 논문의 초록 레코드를 자동 으로 PubMed Central에 생성하기 때문에, 최근에 와서 PubMed에는 MEDLINE 학술지는 아니나 PubMed Central에 수록된 학술지 논문도 포함되고 있다[14].

PubMed의“LinkOut”기능은 검색된 초록 레코드에서 해당 학술지 웹사이트, PubMed Central이나 이용자의 도 서관으로 이동하여 그 논문의 원문을 볼 수 있게 하는 것이 다. 현재 PubMed 레코드 중 50%가 넘는 논문이 LinkOut 설정이 되어 있어서 원문보기로 연결되고 있는데[15], 국내 학술지 중 PubMed에 등재된 학술지들도 이 기능을 이용하 여 PubMed 검색 후 해당 논문의 LinkOut icon을 click하 여 원문을 볼 수 있다. 그 외에도 PubMed의 초록 형식 레 코드에 나열되는 MeSH 용어와 물질명, 유사주제 문헌 (Related Citations) 링크 등 적어도 20개 이상의 연결 고리 를 통하여 다른 문헌, 또는 문헌 집합을 검색할 수 있다. 특 히 PubMed Central의 full text 정보가 PubMed에 내부적 으로 통합되어 있기 때문에, PubMed의 초록 레코드에서 그 논문이 인용한 참고문헌을 검색할 수 있고, PubMed Central의 논문들이 인용하는 정보를 PubMed 레코드에 반 영한“Cited by PMC articles”기능을 활용하여 PubMed Central의 다른 논문들이 인용하는 정보를 검색할 수 있다 (Figure 4).

PubMed에서 검색한 모든 레코드에는 논문제목과 초록에 사용된 단어, 그 논문에 부여된 MeSH 용어를 분석하여 동일 한 어휘를 공유하는 유사주제 문헌을 100여편 이상 제시하여 주고 있기 때문에[16, 17], 관심이 있는 논문과 아주 밀접하 게 연결되어 있는 논문을 검색하는데 매우 효과적이다.

MEDLINE의 가장 주요한 특징은 색인전문가(indexer) 가 각 논문에 MeSH 용어를 부여한다는 점인데, 문헌의 계 통적인 검색을 하는데 매우 효율적이다. 종별(species: hu- mans, animals), 성별(gender), 또는 연령별(age groups) 로 제한하는 검색, 특정 질병의 원인, 진단, 예후 그리고 치 료와 관련된 임상연구(clinical trials)의 검색이나, 어떤 주 제에 대한 체계적 문헌 고찰(systematic reviews)을 하는 경우에 MeSH 기능은 강력한 힘을 발휘한다. 검색에 사용 할 MeSH 용어의 선정은 MeSH Browser를 활용하거나 [18], 초록정보 레코드에 나열된 MeSH 용어를 참조한다 (Figure 4).

2. KoreaMed&Synapse

KoreaMed는 국내 의학학술지에 실린 논문의 초록 정보 를 수록하는 데이터베이스인데, 의편협이 1997년경부터 구 축하기 시작하여 2010년 6월말 현재 164종의 학술지에 실 린 논문 약 165,000건의 레코드가 검색 가능하다[19]. Pub- Med와 동일한 형식으로 구축하고 있으며 검색 인터페이스 도 PubMed와 유사하게 구현하고 모든 정보를 영어로 제공 하기 때문에[20], PubMed를 검색하는 연구자라면 누구라 도 아무 어려움 없이 KoreaMed 검색을 할 수 있어서 국내 의학논문의 국제적 이용을 촉진하는데 큰 역할을 하고 있 다. KoreaMed 초록 레코드에도 PubMed 레코드와 마찬가 지로 각 학술지 웹사이트의 그 논문으로 그리고 Synapse 레코드로 연결하는 LinkOut icon, 문헌 유형, MeSH 용어, 저자가 선정한 핵심주제어(author keywords), 학술지명, DOI 등 20여개의 검색 연결고리를 나열하고 hypertext links를 제공하고 있어서 click을 통하여 검색할 수 있다 (Figure 5). 또한 PubMed에서와 마찬가지로 KoreaMed에 서도 MeSH 용어 검색이 가능한데, 각 논문 레코드에 나열 된 MeSH 용어를 눌러서 다음 검색으로 넘어갈 수도 있으

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며, ‘Limit’검색화면에서 성별, 종별, 연령별 그리고 문헌 유형별로 구분자를 제한하여 검색할 수도 있다(Figure 6).

Synapse는 의편협에서 2007년부터 제공하고 있는 국내 의학학술지의 full text 데이터베이스인데, 현재 78종의 학 술지가 수록되어 있는 국내 최대의 전자학술지 데이터베이

스이다[21, 22]. 모두영문으로 구축되어 있어서 KoreaMed 와 마찬가지로 국내 의학논문의 국제적 이용을 촉진하는데 큰 역할을 하고 있다. Synapse에서는 논문의 중요 부분인 표와 그림의 검색도 가능하고, 그림 확대 기능을 이용하여 매우 높은 해상도의 사진 이미지를 볼 수 있으며, “Down-

Figure 5.A KoreaMed record of the Journal of Korean Medical Science with various links: full text LinkOut icons to the journal web site and Synapse, Cited by Synapse/CrossRef articles, Publication Types, MeSH terms, Author Keywords, Journal title, and DOI.

load Citation”기능을 이용하여 논문의 서지정보를 End- Note와 같은 참고문헌 작성 및 관리도구로 내려 받을 수 있다.

Synapse의 주요 특징은 DOI를 사용하는 국내 의학논문 의 도착점(인용하는 논문의 참고문헌에서 click 하였을 때 연결되는 논문의 웹페이지) 역할을 하는“DOI landing platform”이라는 것이다. 그리고 Synapse는 DOI를 사용 하는 전세계 학술지에서 인용하는 정보를 CrossRef를 통하 여 수시로 수집하여 반영하기 때문에, Synapse 학술지에 게재된 논문들이 인용되는 정보를 검색할 수 있다. Syn- apse의“Advanced Search”에서“Articles Cited by Other

Synapse/CrossRef Articles”옵션에 체크하여 검색하면 1회 이상 인용된 논문이 검색되며, Display 옵션에서“Sort by Times Cited”기능을 적용하면 피인용 횟수에 따라 논 문이 정렬되므로 인용을 가장 많이 받은 논문 등을 쉽게 확인할 수 있고, 그 논문을 인용하는 문헌으로 이동하여 원문을 직접 열어볼 수 있다(Figure 7). 이와 같이 SCI나 SCOPUS와 같은 인용색인 데이터베이스에 등재되어 있지 않은 국내 학술지에 게재된 논문들이더라도, Synapse 등재 학술지들은 그 논문이 받은 피인용 횟수나 그 논문을 인용 한 논문들을 추적할 수 있다. 뿐만 아니라 각 데이터베이스 마다 등재된 학술지가 다르고 수록 범위도 다르기 때문에,

Figure 6.KoreaMed “Limit”interface and the search results: limited to Clinical Trial, Humans and Male (“Clinical Trial”[PT]) AND

“Humans”[MH]) AND (“Male”[MH]).(

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여러 다른 인용색인 데이터베이스에서 받은 인용을 인용색 인의 기능을 갖춘 full text 데이터베이스에서 받은 인용과 비교하여 볼 수도 있다[23].

Synapse에서 사용하는 DOI는 전세계의 주요 출판사들 이 참고문헌간 연결(reference linking)을 위하여 2000년 무렵부터 CrossRef라는 공동체를 형성하여 사용하는 것인 데, 만일 어떤 논문의 DOI를 알고 있다면, Internet Explo- rer와 같은 웹브라우저의 주소창에 http://dx.doi.org/

문구 다음에 그 번호를 입력하여 검색하면 바로 그 논문으

로 연결된다. 예를 들어 JKMA 2010년 7월호에 실린 첫 번 째 논문의 DOI는 10.5124/jkma.2010.53.7.544인데, http://dx.doi.org/10.5124/jkma.2010.53.7.544을 URL 주소창에 입력하여 바로 그 논문을 검색할 수 있다.

3. SCI

SCI는 현재 과학 전반에 걸쳐 전세계에서 발행되는 학술 지 약 12,000종의 학술지를 수록하고 있다. 주로 미국과 유 럽에서 발행하는 학술지 중심이었으나(8,700여종), 2007년

Figure 7.Cited articles of the Journal of the Korean Medical Association (JKMA) can be searched in the Synapse Advanced Search mode by checking "Articles Cited by Synapse/CrossRef Articles" option (A); the search results are sorted by the "Times Cited"

by the Synapse/CrossRef articles (B); full text of the JKMA article with a banner displaying the no. of times cited by Synapse/CrossRef articles (C); by checking the banner in (C) or Times Cited icon in (B), the citation information of articles citing the JKMA article can be viewed (D). Searchers can directly access to the citing articles by clicking Synapse or CrossRef icons listed under each citation.

부터 각 지역을 대표하는 학술지(regional journals)를 대 거 포함하기 시작하였다[24, 25]. 한국에서 발행하는 학술 지 중 SCI에 등재된 학술지의 수도 상당히 증가하여, 현재 의학분야 학술지 중 23종이 SCI 등재 학술지이고(2006년까 지 5종), JKMA 등 한글로 발행하는 학술지 7종이 포함되어 있다. SCI에서는 일년에 약 2,000종 정도의 학술지를 수시 로 검토하여 약 10-12% 정도의 학술지를 선정한다고 한다 [24]. SCI 데이터베이스에는 4,500만편의 논문에 인용된

10억개 이상의 참고문헌이 수록되어 있는데, 일주일에 평 균적으로 약 19,000편 논문의 초록정보와 그 논문들이 인용 한 423,000개의 참고문헌 정보가 추가되고 있다[26].

SCI의 가장 중요한 특징은 문헌과 문헌 사이의 인용을 찾 을 수 있는 인용색인이라는 것이다. 예를 들어 2008년에 SCI에 등재된 JKMA의 경우에는, 2010년 6월말 현재 320편 의 논문이 SCI에 수록되어 있고, 그 중 1회 이상 인용된 논 문이 17편이고, 가장 많이 인용된 논문은 2회 인용되었다는

Figure 8.A Web of Science search results showing 320 articles of the Journal of the Korean Medical Association are currently indexed in the database. The right-hand side of the record displays the most cited articles in the rank order. The left-hand side shows analyzed results of the article set by Document Type, Publication Year, Language, etc. (Searched and sorted by

"Cited by" on July 5th, 2010.)

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정보를 검색할 수 있다(Figure 8). SCI의 초록 레코드(Figure 9S)에는 그 논문이 인용한 참고문헌(References), 그 논문을 인용하는 문헌(Times cited), 그리고 유사주제 문헌(Related Records)을 검색할 수 있는 링크가 있다. 따라서 한 논문을 중심으로 그 논문이 인용하는 과거 문헌(Backward citation, Figure 9C), 그 논문을 인용하는 나중에 발표된 논문(For- ward citation, Figure 9T), 그 논문에 나열되어 있는 참고문 헌 중 하나 이상을 공유하는 논문의 집합 (Related Docu- ments, Figure 9R)을 순식간에 찾아낼 수 있다. SCI의 유사 주제 문헌은 참고문헌을 공유하는 논문으로[27], PubMed의 저자명, MeSH 용어, 주제어 등을 공유하는 유사주제 문헌과

는 다르게 정의하였기 때문에, 논문의 제목이나 초록에 동일 한 단어가 사용되지 않았더라도 유사주제 문헌을 아주 광범 위하게 찾아내는 매우 강력한 검색 도구이다.

SCI는 국내에서 연구업적 평가에 사용되면서 데이터베이 스 본래의 기능인 문헌정보 검색의 도구로서보다 각 연구 자, 연구기관, 학술지 등의 연구업적 평가 및 분석 도구로서 더 많이 활용되고 있다. 실제로 Web of Science는 다양한 분석 기능을 제공하고 있는데, 그 중에서“Refine Results”

(또는“Analyze Results”) 메뉴는 검색한 결과에 대한 즉각 적인 분석이 가능한 도구이다. Figure 8의 왼쪽에 있는

“Refine Results”을 자세히 살펴보면, 2008년 이후 JKMA

Figure 9.Web of Science (SCI) records of a Journal of the Korean Medical Association (JKMA) article with links (S); to the articles cited in the references of the article (C); to SCI articles citing the JKMA article (T); and to the SCI articles that are related by sharing common references (R).

에 발표된 320편의 논문 중 8편이 종설(review)이고, 한글 논문이 318편, 영문 논문이 2편이라는 것을 알 수 있다. 이 외에도 저자명, 기관명 등에 의한 제한 검색(분석)이 가능하 여서, 각 개인이나 기관의 연구 실적을 다각도로 자세하게 계량하는 것이 가능하다.

SCI에서는 매년 SCI 데이터베이스에 수록된 데이터를 학 술지 단위로 분석하여 학술지 영향력 지표(impact factor) 등을 검색할 수 있는 Journal Citation Reports (JCR)를 별 도의 데이터베이스로 공개한다[28]. 국내 의학학술지에 대 하여 SCI와 유사한 정보를 제공하는 데이터베이스는 Ko- rean Medical Citation Index(KoMCI, KoMCI Web)이고, KoMCI Journal Web은 국내 의학학술지의 인용지표를 찾 아볼 수 있는 학술지 인용분석 데이터베이스로서 JCR과 유 사한 자료이다[29].

4. SCOPUS

SCOPUS는 의학을 포함하여 과학 전반에 걸쳐 저명한 학

술지를 대거 발행하는 Elsevier 출판사에서 2003년경부터 서비스하기 시작한 인용색인 데이터베이스이다[30]. 인용 색인이라는 점에서 검색법이나 검색 가능한 정보가 SCI와 유사하다. 국내에서는 SCOPUS에 등재된 학술지를 한국연 구재단의 등재 학술지로 인정하기 때문에 관심이 매우 높은 데이터베이스이다. JKMA는 2010년 6월말 현재 SCOPUS 에 1962년부터 1991년까지 발표된 논문과 2009년 이후 발 표 논문 855편이 수록되어 있고, 그 중에서 25편이 1회 이 상 인용된 적이 있으며, 가장 많이 인용된 논문은 4회 인용 되었다(Figure 10).

5. Google과 Google Scholar

연구자들이 연구와 관련된 검색을 일상적으로 도서관 웹 사이트나 특정 데이터베이스에서 시작하기 보다는 Google 과 같은 검색엔진에서 시작한다는 조사결과가 보고된 적이 있다[31]. KoreaMed와 Synapse에 수록된 모든 논문들은 현재 Google과 Google Scholar에서 검색이 가능하기 때문

Figure 10. A SCOPUS search results record showing 855 articles of the Journal of the Korean Medical Association (JKMA) are currently indexed in the database. The bottom part of the record displays the most cited JKMA article. (Searched and sorted by "Cited by" on July 5th, 2010.)

Lee CS

에(Figure 11), 그 검색결과에서 바로 KoreaMed나 Syna- pse로 이동하여 초록정보와 본문정보를 이용할 수 있다.

결 론

이 글에서는 JKMA를 예로 들어 설명을 하였기 때문에 결 과적으로는 학술지명 검색 위주의 설명이 되었다. 그러나 최근 데이터베이스에 적용되고 있는 이용자 친화적인 정보 기술 덕분에 검색법이 단순하여지고, 한 조각의 정보만 있 어도 관련 논문을 신속하게 확장하여 검색할 수 있으며, 계 속하여 새로운 논문을 찾아서 여러 데이터베이스를 오가며

검색할 수 있다. 필요한 정보를 효율적으로 검색하여 적시 에 적합한 정보를 적극적으로 활용함으로써 연구와 진료 활 동에 도움이 되기를 기대한다.

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Figure 11. Google and Google Scholar search results of a Korean journal article. Google search shows the article is available at three locations: KoreaMed, Synapse, and the journal web site (A). Google Scholar search shows the article is available in 2 versions (B): at the journal web site and Synapse (C).

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Peer Reviewers’ Commentary

본 논문은 최근 급격하게 늘어나고 있는 방대한 양의 의학 분야의 학술 정보를 다루는 데이터베이스에 관한 기본적 소개 와 이들 데이터베이스를 이용하여 의학 연구자들이 필요로 하는 논문을 효율적으로 정확하고 신속하게 검색하는 방법을 자세하게 기술하고 있다. 필자는 이를 위하여 데이터베이스와 통신 네트워크 관련 정보기술 발달에 따른 정보검색 환경과 연구자들의 정보이용 태도 변화에 대한 이해가 기본적으로 필요함을 역설 하였다. 가장 중요한 접근 방법으로 Medical Subject Heading 용어나 물질명을 이용한 검색과 hypertext links를 이용하는 것이다. 그리고 의학 연구자들이 가장 많이 이용하는 세계적인 데이터베이스인 PubMed와 PubMed Central 및 국내 논문의 데이터베이스인 KoreaMed의 주요 특 징 및 검색을 자세히 소개하고 있다. 추가로 Synapse의 Advanced Search를 이용한 논문 인용 정보에 관한 검색 방법 이 설명되었으며, 국내에서는 각 연구자, 연구기관, 학술지 등의 분석 도구로서 많이 활용되고 있는 SCI의 특징과 학술지 영향력 지표를 검색할 수 있는 Journal Citation Reports와 Korean Medical Citation Index가 설명되어 있다. 또한 Elsevier 출판사의 인용색인 데이터베이스인 SCOPUS와 연구자들이 연구와 관련된 검색을 일상적으로 많이 이용하는 검 색 엔진인 Google과 Google Scholar에 대해 설명하었다. 또한 최근 모바일기기를 포함한 사용자 환경의 급변으로 야기 된 혼동하기 쉽고 복잡한 데이터베이스에 대한 명쾌한 설명은 시의적절해 보인다. 필자의 결론처럼, 이들 데이터베이스의 효율적 이용은 필요한 정보를 손쉽고, 정확히 검색하여 적시에 획득하고, 의학 연구자의 연구와 진료 활동에 큰 도움이 될 것으로 기대된다.

[정리:편집위원회]