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최근 수정 시각 : 2024-09-06 18:47:30

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1. 설명2. 종류
2.1. 한국2.2. 미국2.3. 유럽2.4. 일본2.5. 중국
3. 외부 링크4. 관련 문서

1. 설명

학술세계 정보의 바다. 전 세계의 대학원생들과 연구자들, 그리고 학자들이 논문을 검색하고 정보를 찾는 곳이며 학술DB라고도 불린다.

일반인들 입장에서는 접근성이 극히 떨어지고, 사실 접속해 봤자 할 수 있는 것도 거의 많지 않다. 그나마 뭘 좀 열람하려고 해도 금세 "더 보고 싶으면 돈 내놓아라"메시지가 뜨곤 한다.[1] 하지만 대학원생들과 교수들, 박사들, 연구자들 사이에서 이들의 존재는 가히 절대적이다. 이들의 서비스를 한 번이라도 거치지 않는 연구는 없다.

다루는 범위 자체는 그야말로 광대해서,[2] 흔히들 인터넷을 "정보의 바다" 라고 하지만, 이들 학술DB를 새롭게 접해보게 되면 그야말로 또 다른 바다가 또 있었음을 실감하게 될 정도이다.

그러나 일단 이들의 서비스를 활용할 수단과 지식을 갖고 있다면, 대학생도 얼마든지 접근할 수는 있다. 그때부터 인류 지성의 최전선을 마음껏 누비면서 온갖 심도있는 데이터와 정보들에 거의 무제한적으로 접근이 가능해지게 된다. 절대 다수는 대학 도서관을 이용하는데, 대학 도서관 소속의 PC로 접속할 경우 해당 대학교의 학술지원 서비스와 연계함으로써 별의별 희귀한 논문들을 풀 텍스트로 무제한 열람하는 게 가능하다. 굳이 대학 도서관 소속 PC가 아니더라도 대학 도서관 홈페이지를 이용해서 접속하면 열람이 가능하다. 물론 이런 접근과 열람이 모든 문헌들에서 그렇게 쉬운 것만은 아니지만. 우리 대학교에는 없지만 타 대학교나 정부에서 직접 운영하는 도서관[3]에는 존재한다면, 이것도 택배를 부치든 어떻게 하든 간에 지지고 볶아서 열람하는 것 자체는 가능하다. 자세한 방법은 다니는 대학교의 도서관 사서들에게 물어보자. 나라에서는 "책바다 서비스" 라는 것도 따로 운영하고 있으니 참고.

대개의 검색엔진들이 다들 그렇듯이 다양한 연산자와 고급검색 기능을 지원하며, 학술활동을 위한다는 정체성답게 저널명, 학자명, 발행연도, 키워드, 학문분야 등등으로 필터링을 하면서 타깃을 좁혀나가는 것이 가능하다. 일반적으로 논문을 쓸 때 문헌연구를 하는 방식이 두 가지가 있는데, 그 중 하나가 레퍼런스를 열심히 타고 다니면서 이런저런 연구들을 읽어가는 방법이고, 다른 하나로는 예상되는 키워드나 주요 학자명, 선호하는 저널을 중심으로 찾아가는 방법이 있다. 두 가지 모두, 학술DB의 역할은 핵심적이다.

일단 대학교를 통한 접속이 인증되면 이메일 정보 하나만으로 무료가입(!)이 가능하며, 검색키워드 저장, 논문 리스트, 이메일 알림, 신간 알림 같은 서비스까지 섬세하게 지원해준다. 게다가 유명한 학술DB들은 심지어 피인용수와 임팩트 팩터 같은 데이터들을 방대하게 종합하여 보고서로 출력해 주기도 하며, 이메일에 연동하여 논문들을 다른 학자들에게 전송하는 것도 가능하고, 자신과 관심사를 함께하는 다른 연구자들과 알림 서비스를 공유하기도 하는 등, 잘만 쓰면 학술활동이 한없이 효율적이고 편리해진다. 즉, 일단 익숙해지고 나면 그야말로 연구자가 쓰기 나름이다.

많은 학술DB에서 국내 학술문헌을 검색하는 데에는 다소간 어려움이나 불편함을 호소하는 경우가 종종 있다. 인용이 "비교적" 다소간 중구난방인 것도 있고, 연구인력 및 데이터베이스 관리인력의 풀 자체가 크지 못한 것도 있지만, 무엇보다도 한국인들은 성씨와 이름을 붙여 쓰다 보니 많은 해외 DB들이 데이터 취급에 많이 헷갈려한다고. 문헌정보학 전문가들의 많은 노고와 고생을 통해 여기까지 올 수 있었지만, 앞으로도 그분들의 더 많은 수요가 예상되는 부분이다.

국내에서 한글로 지원하는 DB들도 있는데, 한국학술정보 원문검색시스템(KISS), 학술연구정보서비스(RISS), 그리고 DBpia 같은 것들이 있다.

2. 종류

2.1. 한국

2.2. 미국

2.3. 유럽

2.4. 일본

2.5. 중국

3. 외부 링크

4. 관련 문서


[1] 만일 개인용 데스크탑에서 이용해야 한다면, 자신이 소속된 대학교 도서관에 로그인한 상태로 그쪽을 경유하여 접속하면 된다.[2] 단, 무조건 광대함을 추구하지는 않는다. DB마다 제각기 검색대상으로 삼는 학술문헌들에 대한 기준이 다르기 때문.[3] 국가전자도서관, 국회도서관 등.[4] Annals of Mathematics등.[5] Journal of Political Economics, Journal of Economic Perspective등.

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