의학논문 데이터베이스 검색 및 활용의 실제(JKMA)

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

서 론

의학분야의 대표적인 문헌 데이터베이스인 MEDLINE에 수록된 총문헌수는 2010년 7월 현재 2,000만 건에이른다[1]. 2009년 한 해 동안에는 전세계에서 발행되는5,394종의 학술지에 수록된 712,675건의 새로운 문헌에 대한 초록정보가 MEDLINE에 추가되었다[2]. MEDLINE 데이터베이스 구축 초기 시점인 1965년 당시에는 2,241종의학술지에 발표된 논문의 초록 정보 15만 건이, 1970년에는2,251종 학술지 논문의 초록 약 100만 건이 MEDLINE에서검색 가능하였고, 2000년에는 4,332종의 학술지에 실린 논문의 초록 1,000만 건이 검색 가능하였으며 연간 증가 논문수가 44만 건 정도이었다[3]. 2009년도 통계수치에 비교하여 보면 의학분야의 논문 수가 어떠한 속도로 증가하고 있는지 짐작할 만하고, 특히 최근 10년간 더욱 급격하게 증가하고 있다는 것을 알 수 있다. 또한 웹에서 누구나 무료로접근하여 MEDLINE 데이터베이스를 검색할 수 있게 만든PubMed 서비스가 1996년 무렵부터 제공되기 시작한 이래, PubMed 조회수도 급격히 늘어나서 2009년 한 해 동안13억 회나 검색되었다고 한다[2, 4, 5].

이렇게 많은 문헌정보 가운데에서, 그리고 급격하게 늘어나고 있는 최신 정보 가운데에서, 내가 필요로 하는 논문을효율적으로 정확하고 신속하게 검색하여 읽어보는 것은 연구자의 시간과 노력을 효율적으로 사용하여 더 많은 연구,더 훌륭한 연구를 하는데 있어서 필수적인 사항이다.

의학문헌 정보검색환경의 변화

의학분야 데이터베이스와 의학문헌 정보검색법의 소개에앞서 한 가지 언급하여야 할 사안은 데이터베이스와 통신 네트워크 관련 정보기술 발달에 따른 정보검색 환경과 연구자들의 정보이용 태도 변화이다. 요즈음 연구자들은...

• 대개 자신의 컴퓨터 앞에 앉아서 초록 데이터베이스나 원문을 볼 수 있는 전자학술지(e-journal) 데이터베이스에 한 두개의 주요단어(Keywords)를 입력하여 논문을 검색한 후(direct searching),
• 적합한(relevant) 논문인지 검토하면서 끊임없이 마우스를“click”하여 논문의 페이지를 넘겨보고(browsing),
• 참고문헌을 훑어보다가(footnote chasing), 
• 참고문헌에 붙어있는 연결 표시 아이콘(link icon)을 눌러서 그 논문을 읽어 보는 등 적절한 문헌을 찾아 계속 이동하면서(chaining),
• 관심이 있는 논문을 찾아 읽는다(accessing)[6].

컴퓨터와 인터넷만 있으면, 심지어는“smart phone”만있으면, 언제나 어디서나 접속하여 데이터베이스 검색을 하고 논문의 본문을 읽어볼 수 있는 정보기술 환경이 일반화됨에 따라 데이터베이스의 검색 방법이 이용자 편의 위주로점점 더 쉬워지고 있고, 연구자들도 막힘이 없는(barrierfree)문헌 검색 환경에서 계속하여 다음 문헌 또는 다른 검색으로 이어가는“seamless searching”을 하는 것에 점점익숙하여지고 있기 때문에, 구태여 복잡하고 까다로운, 그래서 잘 사용되지 않는, 고급 수준의 검색법(advancedsearch)에 대한 설명이 더 이상 필요하지 않은 시점이라고할 수 있다. 예를 들어, PubMed는 2009년 10월말에 지난10여년간 사용하여 오던 검색 화면(search interface)의 디자인을 바꾸고 개선하였는데[7], 그 중 가장 두드러지는 특징은 초록정보 화면에 Medical Subject Heading (MeSH)용어나 물질명(Substances)을 나열하고 그 단어들을 누르면 MeSH 용어나 물질명 검색이 되도록 hypertext links를제공하여, 이용자가 검색을 위하여 검색창(search box)에일일이 단어를 입력하거나 오려붙이기(cut&paste)를 하는수고를 할 필요가 없게 한 것이다. KoreaMed도 2010년3월부터 초록 레코드에 다양한 hypertext links를 제공하여톡톡“( tap, tap”) 두드리는모바일시대에걸맞는이용자의검색 편의를 도모하고 있다.

이 글에서는 이러한 점을 염두에 두고 의학분야 주요 데이터베이스의 일반적인 검색법과 각 데이터베이스의 특징을소개하였다. 필요한 경우에는 가능한 한 대한의사협회지(Journal of the Korean Medical Association, JKMA) 논문을 검색 예제로 사용하여 설명하였다. 연구자들이 학술 논문을 검색하고 읽어보기 위하여 도서관을 찾아가거나 인쇄본을 구독하여 읽지 않을 뿐만 아니라, 인쇄본과 전자학술지를 함께 구독하던 도서관에서도 점차적으로 인쇄본을 대신하여 전자학술지만 제공하고 있는 것이 현실인 상황에서[8],JKMA가“Digital Object Identifier”(DOI, 전자문헌 고유식별자)나“NLM Journal Publishing DTD”등 국제적으로통용되는 정보기술과 표준을 사용하는 전자학술지 데이터베이스를 갖춘 웹사이트를 새로 마련하여, 의학분야의 주요 초록 데이터베이스뿐만 아니라 주요 전자학술지 데이터베이스들 사이에 연계(linking)가 되도록 학술지의 온라인(online)정보 서비스 망을 적절히 수립한 것은 너무나 다행스러운 일이다. Figure 1은 JKMA의 새로운 웹사이트에 구현되어 있는 여러 가지 기능을 이용하여 스마트폰에서 검색한 결과 화면을 보여주는 것인데, 작은 아이콘들을 가볍게 건드리는 것만으로도, JKMA에 게재된 논문의 이모저모를 아주 유연하게 볼 수 있다. 이제 전세계의 연구자들이 JKMA 논문에 쉽게 접속할 수 있고, 외국 학술지에 게재되는 주요 학술논문들과 JKMA에 게재된 논문, 그리고 그 논문에 인용된 참고문헌들 사이를 아무런 제한이 없이 자유롭게 넘나들며 JKMA를 이용할 수 있게 되어, 2008년 Science Citation Index(SCI, Web of Science) 등재에 이어 진정한 의미에서 JKMA국제화를 위한 기반이 마련되었다고 할 수 있다.

논문검색의 시작점

논문 검색에서 가장 중요하고 제일 먼저 정해야 하는 사항은, 검색을 통하여 찾고자 하는 것이 무엇인지를 명확히하는 것이다. 이미 알고 있는 논문을 찾으려고 하는 것인지(known item search, specific search) 또는 어떤 주제와관련이 있는 문헌을 모두 찾으려고 하는지에 따라(subjectsearch, comprehensive search), 검색에 사용할 주요 단어(keywords)와 검색 필드를 지정할 수 있을 것이다.

검색 목표를 정확하게 서술하고 적절한 검색어를 선정하여 검색 전략을 잘 세우는 것이 매우 중요하지만, 앞에서 설명한 것처럼 seamless searching이 가능한 요즈음의 데이터베이스 검색 환경에서는 찾고자 하는 주제 영역에서 뛰어난업적을 내고 있는 저자의 이름을 알거나 그 분야의 대표적인학술지명을 알고 있다면, 우선 그런 정보를 이용하여 검색을대한의사협회지 671Medical Database Search 특 집J Korean Med Assoc 2010 August; 53(8): 668-684시도한 후 검색 결과를 살펴보고 다음 단계의 검색 전략을 고민하여 볼 수 있다. 특별히 한 두 편의 좋은 논문을 이미 알고있거나 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 검색하여 나가면서, 필요한 문헌을 검색할 수 있을 것이다.

의학문헌 데이터베이스 수록 범위

무엇을 찾으려고 하는지 명확한 검색전략을 갖고 있다고하더라도, 해당 주제를 다루지 않는 데이터베이스나 연구자의 관심의 대상인 특정 학술지가 등재되어 있지 않은 데이터베이스에서 검색을 한다면, 적합한 문헌을 찾아내는 것이 여의치 않을 것이다. 또한 문헌 검색을 하는 이유가 단순히 그러한 문헌이 존재한다는 것을 확인하는데 그치는 것이 아니고 그 문헌을 읽어보기 위한 것이라면, 검색에 앞서 원문보기가 가능한 데이터베이스인지 아닌지 구분할 필요가 있으며, 무료 데이터베이스인지, 유료 데이터베이스이지만 나에게 이용 권한(access privileges)이 있는지 등을 미리 확인하여 두면 좋을 것이다. 예를 들어 JKMA에 실린 논문을 검색하려고 한다면, JKMA가 등재되어 있는 SCI와 SCOPUS그리고 KoreaMed와 Synapse에서는 가능하다. 그러나JKMA가 PubMed 등재 학술지는 아니기 때문에 PubMed에서는 검색이 안 된다. SCI에는 JKMA가 2008년부터 수록되어 있기 때문에 2007년 이전 발표 논문을 검색할 수 없는 반면, KoreaMed에서는 2003년부터 검색이 가능하다. Table 1은 의학분야의 대표적인 데이터베이스에 대하여, 주제분야(subject area), 수록(등재) 학술지 종수, 수록 기간(period),학술지 발행국의 지역 범위(geographic area), 데이터베이스 언어(interface language) 등 데이터베이스 검색 이전에확인해야 할 데이터베이스의 주요 특징을 정리한 표인데,JKMA의 등재여부와 수록기간을 함께 표시하였다. PubMed나 SCI는 전세계에서 발행하는 학술지를 대상으로 하지만,이와 같은 외국 데이터베이스에 등재된 우리나라 발행 학술지의 수가 많지 않기 때문에, 국내 학술지에 실린 논문의 검색은 KoreaMed와 Synapse에서 하는 것이 바람직하다.

의학문헌 데이터베이스 유형

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

• 첫번째 유형의 데이터베이스는 논문에 대한 서지정보와 초록정보만을 제공하는 초록 데이터베이스(abstract database)인데, 가장 대표적인 것이 전세계에서 발행되는 핵심의학문헌의 광범위한 배포에 중추적 역할을 하는 MEDLINE(PubMed)이다. KoreaMed는 한국 의학학술지를 대상으로 PubMed와 동일한 형식으로 구축하고 있는 초록 데이터베이스이다.
• 두 번째 유형은 서지정보, 초록정보와 함께 참고문헌 정보까지 수록하는 인용색인 데이터베이스(citation indexdatabase)인데, SCI가 대표적인 것이다. 누가 누구의 논문을 인용하는지, 어떤 학술지가 어떤 학술지를 인용하는지등을 추적할 수 있기 때문에 인용분석(citation analysis)에사용되고 있는 자원이다.
• 세 번째 유형은 학술논문의 본문 전체를 문자(text)로 입력 또는 PDF 이미지로 수록하여 논문 그 자체를 읽어볼 수있는 full text 데이터베이스(full text database)이다. Elsevier출판사의 ScienceDirect, Springer의 SpringerLink,Wiley의 InterScience 등은 각 출판사가 자신들이 출판하는모든 학술지의 원문을 제공하는 대표적인 전자학술지 데이터베이스이다. Nature나 Science는 독자적으로 학술지 웹사이트를 구축하여 논문 정보를 서비스하는데, JKMA를 비롯한 우리나라 의학학술지들은 대체적으로 이 유형의 온라인 서비스를 통하여 학술지 원문을 제공하고 있다고 볼 수있다. 미국 국립의학도서관(US National Library of Medicine,NLM)이 구축하는 PubMed Central이나 대한의학학술지편집인협의회(의편협)의 Synapse는 여러 기관이 발행하는 학술지를 통합하여 수록하는 개방형(Open Access)또는 무료로 이용할 수 있는(free access) 전자학술지 데이터베이스이다. 특히 PubMed Central과 Synapse는 의학분야 주요 학술지를 전자적으로 영구히 보존하는 digital archive의기능을 자임하고 있다.

만약 정보검색의 목표가 참고문헌이나 서지를 작성하는것이라면, 첫 번째나 두 번째 유형의 데이터베이스를 검색하는 것만으로 충분하겠지만, 본문을 보기 위해서는 세 번째 유형의 데이터베이스를 검색하는 것이 필요하다. 그런데요즈음 초록 데이터베이스인 PubMed나 KoreaMed 그리고 인용색인 데이터베이스인 SCI나 SCOPUS에서는 학술논문의 본문을 자체적으로 보유하고 있지는 않지만 초록정보화면에서 해당 본문으로 연결하는 기능을 제공하고 있기 때문에, 일반적으로 검색자들은 자신이 서로 다른 유형의 문헌 데이터베이스를 넘나들고 있다는 것을 느끼지 못하면서초록정보도 검색하고 원문정보도 검색하고 있다. 그런데 만약 그 논문이 무료 학술지나 개방 학술지에 실린 것이 아니라면 허용된 논문의 이용 범위 안에서만 원문을 볼 수 있다(Figure 3).

데이터베이스에 일어나고 있는 중요한 변화 중의 하나는full text 데이터베이스에 서지정보와 참고문헌 정보가 함께존재하는 것을 활용하여, 그 데이터베이스에 있는 어떤 논문이 어떤 논문을 인용하는지 추적하는 기능을 추가하고 있다는 것이다. 대부분의 full text 데이터베이스가 이와 같이점차 인용색인 데이터베이스화 되고 있기 때문에, 특별히인용색인 데이터베이스를 검색하지 않더라도 논문에 대한인용정보를 찾아볼 수 있는 데이터베이스가 많아지고 있다.

의학문헌 데이터베이스의 주요 특징 및 검색법

1. PubMed와 PubMed Central

MEDLINE 데이터베이스는 미국 국립의학도서관이 1879년부터 의학 및 의학 관련 분야의 논문을 색인하여 수록한아주 대표적인 색인지인 Index Medicus를 모태로 구축한의학분야 최초의 온라인 데이터베이스이다[9]. 1996년부터는 웹을 통하여 PubMed라는 이름으로 서비스하여 전세계누구나가 사용할 수 있게 되었다. 2010년 3월 현재 치의학,간호학, 수의학 분야 학술지를 포함하여 39개 언어로 발행되는 5,455종의 학술지를 수록하고 있으며, 레코드 수는2,000만 건에 이르고, 하루에 2,000- 4,000편의 논문에 대한 초록 정보가 추가되고 있다[2, 10, 11].

PubMed Central은 미국 국립의학도서관이 2000년경부터 구축하기 시작한 full text 데이터베이스인데, 개방 또는무료 학술지만 참여할 수 있다[12]. 일부 학술지는 일정기간이 경과한 후 논문들을 차례대로 개방하는 방식으로 참여하고 있다. 지난 2009년부터는 미국 정부기관(예를 들어,US National Institute of Health)에서 받은 연구비의 결과물로 발표하는 모든 논문을 반드시 PubMed Central에 납본하도록 하여서[13], 연간 약 88,000편의 미국정부 지원연구 논문이 PubMed Central로 유입되고 있다. 그리고PubMed Central에 있는 모든 논문의 초록 레코드를 자동으로 PubMed Central에 생성하기 때문에, 최근에 와서PubMed에는 MEDLINE 학술지는 아니나 PubMedCentral에 수록된 학술지 논문도 포함되고 있다[14].

PubMed의“LinkOut”기능은 검색된 초록 레코드에서해당 학술지 웹사이트, PubMed Central이나 이용자의 도서관으로 이동하여 그 논문의 원문을 볼 수 있게 하는 것이다. 현재 PubMed 레코드 중 50%가 넘는 논문이 LinkOut설정이 되어 있어서 원문보기로 연결되고 있는데[15], 국내학술지 중 PubMed에 등재된 학술지들도 이 기능을 이용하여 PubMed 검색 후 해당 논문의 LinkOut icon을 click하여 원문을 볼 수 있다. 그 외에도 PubMed의 초록 형식 레코드에 나열되는 MeSH 용어와 물질명, 유사주제 문헌(Related Citations) 링크 등 적어도 20개 이상의 연결 고리를 통하여 다른 문헌, 또는 문헌 집합을 검색할 수 있다. 특히 PubMed Central의 full text 정보가 PubMed에 내부적으로 통합되어 있기 때문에, PubMed의 초록 레코드에서그 논문이 인용한 참고문헌을 검색할 수 있고, PubMedCentral의 논문들이 인용하는 정보를 PubMed 레코드에 반영한“Cited by PMC articles”기능을 활용하여 PubMedCentral의 다른 논문들이 인용하는 정보를 검색할 수 있다(Figure 4).

PubMed에서 검색한 모든 레코드에는 논문제목과 초록에사용된 단어, 그 논문에 부여된 MeSH 용어를 분석하여 동일한 어휘를 공유하는 유사주제 문헌을 100여편 이상 제시하여주고 있기 때문에[16, 17], 관심이 있는 논문과 아주 밀접하게 연결되어 있는 논문을 검색하는데 매우 효과적이다.

MEDLINE의 가장 주요한 특징은 색인전문가(indexer)가 각 논문에 MeSH 용어를 부여한다는 점인데, 문헌의 계통적인 검색을 하는데 매우 효율적이다. 종별(species: humans,animals), 성별(gender), 또는 연령별(age groups)로 제한하는 검색, 특정 질병의 원인, 진단, 예후 그리고 치료와 관련된 임상연구(clinical trials)의 검색이나, 어떤 주제에 대한 체계적 문헌 고찰(systematic reviews)을 하는경우에 MeSH 기능은 강력한 힘을 발휘한다. 검색에 사용할 MeSH 용어의 선정은 MeSH Browser를 활용하거나[18], 초록정보 레코드에 나열된 MeSH 용어를 참조한다(Figure 4).

2. KoreaMed&Synapse

KoreaMed는 국내 의학학술지에 실린 논문의 초록 정보를 수록하는 데이터베이스인데, 의편협이 1997년경부터 구축하기 시작하여 2010년 6월말 현재 164종의 학술지에 실린 논문 약 165,000건의 레코드가 검색 가능하다[19]. Pub-Med와 동일한 형식으로 구축하고 있으며 검색 인터페이스도 PubMed와 유사하게 구현하고 모든 정보를 영어로 제공하기 때문에[20], PubMed를 검색하는 연구자라면 누구라도 아무 어려움 없이 KoreaMed 검색을 할 수 있어서 국내의학논문의 국제적 이용을 촉진하는데 큰 역할을 하고 있다. KoreaMed 초록 레코드에도 PubMed 레코드와 마찬가지로 각 학술지 웹사이트의 그 논문으로 그리고 Synapse레코드로 연결하는 LinkOut icon, 문헌 유형, MeSH 용어,저자가 선정한 핵심주제어(author keywords), 학술지명,DOI 등 20여개의 검색 연결고리를 나열하고 hypertextlinks를 제공하고 있어서 click을 통하여 검색할 수 있다(Figure 5). 또한 PubMed에서와 마찬가지로 KoreaMed에서도 MeSH 용어 검색이 가능한데, 각 논문 레코드에 나열된 MeSH 용어를 눌러서 다음 검색으로 넘어갈 수도 있으며,‘ Limit’검색화면에서 성별, 종별, 연령별 그리고 문헌유형별로 구분자를 제한하여 검색할 수도 있다(Figure 6).

Synapse는 의편협에서 2007년부터 제공하고 있는 국내의학학술지의 full text 데이터베이스인데, 현재 78종의 학술지가 수록되어 있는 국내 최대의 전자학술지 데이터베이스이다[21, 22]. 모두영문으로 구축되어 있어서 KoreaMed와 마찬가지로 국내 의학논문의 국제적 이용을 촉진하는데큰 역할을 하고 있다. Synapse에서는 논문의 중요 부분인표와 그림의 검색도 가능하고, 그림 확대 기능을 이용하여매우 높은 해상도의 사진 이미지를 볼 수 있으며,“ Down-load Citation”기능을 이용하여 논문의 서지정보를 End-Note와 같은 참고문헌 작성 및 관리도구로 내려 받을 수 있다.

Synapse의 주요 특징은 DOI를 사용하는 국내 의학논문의 도착점(인용하는 논문의 참고문헌에서 click 하였을 때연결되는 논문의 웹페이지) 역할을 하는“DOI landingplatform”이라는 것이다. 그리고 Synapse는 DOI를 사용하는 전세계 학술지에서 인용하는 정보를 CrossRef를 통하여 수시로 수집하여 반영하기 때문에, Synapse 학술지에게재된 논문들이 인용되는 정보를 검색할 수 있다. Synapse의“Advanced Search”에서“Articles Cited by OtherSynapse/CrossRef Articles”옵션에 체크하여 검색하면1회 이상 인용된 논문이 검색되며, Display 옵션에서“Sortby Times Cited”기능을 적용하면 피인용 횟수에 따라 논문이 정렬되므로 인용을 가장 많이 받은 논문 등을 쉽게확인할 수 있고, 그 논문을 인용하는 문헌으로 이동하여원문을 직접 열어볼 수 있다(Figure 7). 이와 같이 SCI나SCOPUS와 같은 인용색인 데이터베이스에 등재되어 있지않은 국내 학술지에 게재된 논문들이더라도, Synapse 등재학술지들은 그 논문이 받은 피인용 횟수나 그 논문을 인용한 논문들을 추적할 수 있다. 뿐만 아니라 각 데이터베이스마다 등재된 학술지가 다르고 수록 범위도 다르기 때문에,여러 다른 인용색인 데이터베이스에서 받은 인용을 인용색인의 기능을 갖춘 full text 데이터베이스에서 받은 인용과비교하여 볼 수도 있다[23].

Synapse에서 사용하는 DOI는 전세계의 주요 출판사들이 참고문헌간 연결(reference linking)을 위하여 2000년무렵부터 CrossRef라는 공동체를 형성하여 사용하는 것인데, 만일 어떤 논문의 DOI를 알고 있다면, Internet Explorer와같은 웹브라우저의 주소창에 http://dx.doi.org/문구 다음에 그 번호를 입력하여 검색하면 바로 그 논문으로 연결된다. 예를 들어 JKMA 2010년 7월호에 실린 첫 번째 논문의 DOI는 10.5124/jkma.2010.53.7.544인데,http://dx.doi.org/10.5124/jkma.2010.53.7.544을 URL주소창에 입력하여 바로 그 논문을 검색할 수 있다.

3. SCI

SCI는 현재 과학 전반에 걸쳐 전세계에서 발행되는 학술지 약 12,000종의 학술지를 수록하고 있다. 주로 미국과 유럽에서 발행하는 학술지 중심이었으나(8,700여종), 2007년부터 각 지역을 대표하는 학술지(regional journals)를 대거 포함하기 시작하였다[24, 25]. 한국에서 발행하는 학술지 중 SCI에 등재된 학술지의 수도 상당히 증가하여, 현재의학분야 학술지 중 23종이 SCI 등재 학술지이고(2006년까지 5종), JKMA 등 한글로 발행하는 학술지 7종이 포함되어있다. SCI에서는 일년에 약 2,000종 정도의 학술지를 수시로 검토하여 약 10-12% 정도의 학술지를 선정한다고 한다[24]. SCI 데이터베이스에는 4,500만편의 논문에 인용된10억개 이상의 참고문헌이 수록되어 있는데, 일주일에 평균적으로 약 19,000편 논문의 초록정보와 그 논문들이 인용한 423,000개의 참고문헌 정보가 추가되고 있다[26].

SCI의 가장 중요한 특징은 문헌과 문헌 사이의 인용을 찾을 수 있는 인용색인이라는 것이다. 예를 들어 2008년에SCI에 등재된 JKMA의 경우에는, 2010년 6월말 현재 320편의 논문이 SCI에 수록되어 있고, 그 중 1회 이상 인용된 논문이 17편이고, 가장 많이 인용된 논문은 2회 인용되었다는정보를 검색할 수 있다(Figure 8). SCI의 초록 레코드(Figure9S)에는 그 논문이 인용한 참고문헌(References), 그 논문을인용하는 문헌(Times cited), 그리고 유사주제 문헌(RelatedRecords)을 검색할 수 있는 링크가 있다. 따라서 한 논문을중심으로 그 논문이 인용하는 과거 문헌(Backward citation,Figure 9C), 그 논문을 인용하는 나중에 발표된 논문(Forwardcitation, Figure 9T), 그 논문에 나열되어 있는 참고문헌 중 하나 이상을 공유하는 논문의 집합 (Related Documents,Figure 9R)을 순식간에 찾아낼 수 있다. SCI의 유사주제 문헌은 참고문헌을 공유하는 논문으로[27], PubMed의저자명, MeSH 용어, 주제어 등을 공유하는 유사주제 문헌과는 다르게 정의하였기 때문에, 논문의 제목이나 초록에 동일한 단어가 사용되지 않았더라도 유사주제 문헌을 아주 광범위하게 찾아내는 매우 강력한 검색 도구이다.

SCI는 국내에서 연구업적 평가에 사용되면서 데이터베이스 본래의 기능인 문헌정보 검색의 도구로서보다 각 연구자, 연구기관, 학술지 등의 연구업적 평가 및 분석 도구로서더 많이 활용되고 있다. 실제로 Web of Science는 다양한분석 기능을 제공하고 있는데, 그 중에서“Refine Results”(또는“Analyze Results”) 메뉴는 검색한 결과에 대한 즉각적인 분석이 가능한 도구이다. Figure 8의 왼쪽에 있는“Refine Results”을 자세히 살펴보면, 2008년 이후 JKMA에 발표된 320편의 논문 중 8편이 종설(review)이고, 한글논문이 318편, 영문 논문이 2편이라는 것을 알 수 있다. 이외에도 저자명, 기관명 등에 의한 제한 검색(분석)이 가능하여서, 각 개인이나 기관의 연구 실적을 다각도로 자세하게계량하는 것이 가능하다.

SCI에서는 매년 SCI 데이터베이스에 수록된 데이터를 학술지 단위로 분석하여 학술지 영향력 지표(impact factor)등을 검색할 수 있는 Journal Citation Reports (JCR)를 별도의 데이터베이스로 공개한다[28]. 국내 의학학술지에 대하여 SCI와 유사한 정보를 제공하는 데이터베이스는 KoreanMedical Citation Index(KoMCI, KoMCI Web)이고,KoMCI Journal Web은 국내 의학학술지의 인용지표를 찾아볼 수 있는 학술지 인용분석 데이터베이스로서 JCR과 유사한 자료이다[29].

4. SCOPUS

SCOPUS는 의학을 포함하여 과학 전반에 걸쳐 저명한 학술지를 대거 발행하는 Elsevier 출판사에서 2003년경부터서비스하기 시작한 인용색인 데이터베이스이다[30]. 인용색인이라는 점에서 검색법이나 검색 가능한 정보가 SCI와유사하다. 국내에서는 SCOPUS에 등재된 학술지를 한국연구재단의 등재 학술지로 인정하기 때문에 관심이 매우 높은데이터베이스이다. JKMA는 2010년 6월말 현재 SCOPUS에 1962년부터 1991년까지 발표된 논문과 2009년 이후 발표 논문 855편이 수록되어 있고, 그 중에서 25편이 1회 이상 인용된 적이 있으며, 가장 많이 인용된 논문은 4회 인용되었다(Figure 10).

5. Google과 Google Scholar

연구자들이 연구와 관련된 검색을 일상적으로 도서관 웹사이트나 특정 데이터베이스에서 시작하기 보다는 Google과 같은 검색엔진에서 시작한다는 조사결과가 보고된 적이있다[31]. KoreaMed와 Synapse에 수록된 모든 논문들은현재 Google과 Google Scholar에서 검색이 가능하기 때문에(Figure 11), 그 검색결과에서 바로 KoreaMed나 Synapse로이동하여 초록정보와 본문정보를 이용할 수 있다.

결 론

이 글에서는 JKMA를 예로 들어 설명을 하였기 때문에 결과적으로는 학술지명 검색 위주의 설명이 되었다. 그러나최근 데이터베이스에 적용되고 있는 이용자 친화적인 정보기술 덕분에 검색법이 단순하여지고, 한 조각의 정보만 있어도 관련 논문을 신속하게 확장하여 검색할 수 있으며, 계속하여 새로운 논문을 찾아서 여러 데이터베이스를 오가며검색할 수 있다. 필요한 정보를 효율적으로 검색하여 적시에 적합한 정보를 적극적으로 활용함으로써 연구와 진료 활동에 도움이 되기를 기대한다.

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J Korean Med Assoc. 2010 Aug;53(8):668-686. Korean. Published online July 30, 2010.  http://dx.doi.org/10.5124/jkma.2010.53.8.668

Copyright © 2010 Korean Medical Association

Medical Database Search
Choon Shil Lee, PhD
Department of Library&Information Science, Sookmyung Women's University, Seoul, Korea.
Corresponding author: Choon Shil Lee. Email: cslee@sookmyung.ac.kr

Abstract

It 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.