회반 지수: 순위 산출 방법 (CP-I)
회반 지수는 수록된 모든 학회에 대해 계산하는 0~100점 점수입니다. 이 페이지는 산출 방법 전부를 공개합니다: 모든 요소, 모든 가중치, 모든 대응표. 비공개 부분은 없습니다. 누구나 직접 다시 계산해 보고, 우리가 틀렸을 때 알려줄 수 있게 하는 것이 바로 목적입니다.
알고리즘 버전 1.1 · 점수가 산출된 학회 5,646개 · 전체 순위 보기
왜 자체 지수를 만들었나
CCF, ICORE, QUALIS는 연구자들이 실제로 인용하는 목록이며 우리는 셋 다 그대로 옮겨 싣습니다. 하지만 셋을 합쳐도 우리가 수록한 학회의 약 5분의 1만 다룹니다. 대략 다섯 중 넷은 세 등급 열이 모두 비어 있습니다. 그리고 판단에 도움이 가장 필요한 것이 바로 그런 학회들입니다 — CVPR이 어떤 수준인지는 누가 알려줄 필요가 없습니다. 이 지수는 나머지 80%에 대해 근거 있는 말을 하기 위해 존재합니다.
이 점수가 아닌 것
- 동료 심사에 의한 판단이 아닙니다. 우리는 논문을 읽지 않고 연구자 설문도 하지 않습니다.
- CCF, ICORE, QUALIS와 경쟁하지 않습니다. 해당 목록이 평가한 학회라면 그 등급이 점수에서 가장 큰 입력입니다.
- 해당 학회가 현재 논문을 받고 있는지를 나타내지 않습니다. 그것은 순위 페이지의 별도 필터이며 의도적으로 점수에서 제외했습니다.
- 돈을 내고 점수를 바꿀 수 없으며, 이 사이트의 어떤 목록에서도 순위를 구매할 방법은 없습니다.
다섯 가지 요소
| 요소 | 가중치 | 무엇을 측정하나 |
|---|---|---|
| 학술적 인정 | 35% | CCF / ICORE / QUALIS에서 이 학회가 가진 가장 높은 등급입니다. 우리는 해당 목록을 그대로 옮길 뿐 다시 판단하지 않습니다. 셋 중 어디에도 없는 학회는 중립 기준값으로 계산되며 감점되지 않습니다. |
| 투고 선별성 | 20% | 투고 수와 게재 수 기록이 있는 최근 회차들의 평균 게재율. |
| 개최 횟수 | 20% | 기록으로 확인되는 개최 횟수. 회차 번호와 우리가 보유한 기록의 연도 범위에서 산출합니다. |
| 커뮤니티 관심도 | 10% | 회반에서 이 학회를 팔로우하거나 지난 24개월 동안 페이지를 연 연구자의 중복 제거 인원수. 이는 우리 자신의 커뮤니티(주로 중국어로 읽는 전산 분야 연구자)를 측정하는 것이므로 가중치를 의도적으로 낮게 두었습니다. |
| 공개 자료 충실도 | 15% | 공개 자료가 얼마나 갖춰져 있는지: 공식 웹사이트, 논문 모집 전문, 게재율, 최우수 논문 기록, 역대 회차, 최신 회차가 충분히 최근인지. 이는 자료의 충실도를 측정하는 것이지 학술 수준이 아닙니다. 인증된 주최자가 직접 높일 수 있는 유일한 요소이며, 배점이 가장 큰 세 항목 — 게재율, 역대 회차, 최우수 논문 — 은 바로 주최자만 제공할 수 있는 것들입니다. |
결측 데이터는 중립 기준값으로 계산하며 0점으로 처리하지 않습니다
대부분의 학회는 최소한 하나의 요소가 빠져 있습니다. 요소를 알 수 없을 때는 100점 만점에 50점(중립 기준값)으로 계산해 가점도 감점도 하지 않고, 점수 옆에 공개하는 신뢰도를 낮춥니다.
다른 두 가지 방식은 의도적으로 채택하지 않았습니다. 결측을 0점으로 처리하면 전산 분야 밖의 모든 학회를 일괄 배제하게 됩니다. CCF와 ICORE는 전산 분야만 다루고 QUALIS는 브라질 체계이므로, 거기에 없다는 사실은 재료공학 학회에 대해 아무 정보도 주지 않습니다. 또 "가진 요소만으로 다시 정규화"하면, 오래 열렸다는 것 외에 아무 기록도 없는 학회가 실제로 누군가에게 평가받은 학회만큼 높은 점수를 받게 됩니다.
많은 학회의 점수가 40~50 사이에 놓이는 이유가 이것입니다. 그것은 기준값이 비쳐 보이는 것일 뿐 낙제가 아닙니다 — "그 학회에 대해 아직 아는 것이 많지 않다"는 뜻입니다. 점수는 반드시 신뢰도와 함께 보십시오.
정확한 대응표
학술적 인정
세 목록 중 가장 높은 등급을 취합니다. 평균을 내면 더 많은 목록에 실린 학회가 오히려 손해를 봅니다 — CCF-A이면서 ICORE B인 학회가 CCF에만 실린 학회보다 낮아지는데, 이는 명백히 잘못된 결과입니다.
| CCF | A → 100 · B → 82 · C → 66 |
|---|---|
| ICORE | A* → 100 · A → 88 · B → 72 · C → 58 |
| QUALIS | A1 → 100 · A2 → 92 · B1 → 78 · B2 → 68 · B3 → 60 · B4 → 54 · B5 → 48 |
투고 선별성
기록이 있는 최근 회차(최대 5회)의 게재율을 평균하며, 투고 수가 20편 이상인 회차만 집계합니다. 게재율 12% 이하는 100점, 70% 이상은 30점입니다.
하한을 0으로 두지 않은 것은 의도적입니다. 게재율이 없으면 중립인 50점이 되므로, 높은 게재율을 공개했을 때 0점이 된다면 숫자를 숨기는 편이 정직한 것보다 이득이 됩니다. 하한을 지금 위치에 두고, 게재율 데이터 자체가 공개 자료 충실도에도 반영되게 함으로써, 보기 좋지 않은 게재율을 공개해도 총점상 거의 손익이 없습니다.
개최 횟수
40회에서 100점에 도달하는 로그 곡선입니다. 1회와 5회의 차이가 36회와 40회의 차이보다 훨씬 크기 때문입니다. 개최 횟수는 기록된 회차 번호, 스냅샷을 보유한 역대 회차 수, 기록이 남아 있는 연도 범위 중 가장 큰 값을 취합니다.
커뮤니티 관심도
사람 단위로 중복을 제거한 두 가지 집계: 해당 학회를 팔로우하는 가입 사용자, 그리고 지난 24개월 동안 그 페이지를 연 가입 사용자. 두 곡선 모두 로그 곡선이며 각각 팔로워 300명, 열람자 400명에서 포화합니다.
이는 회반 커뮤니티 내부의 관심도이며, 전산 분야와 중국어로 읽는 연구자 쪽으로 치우쳐 있습니다. 전 세계적 인기도가 아니며, 바로 그래서 점수의 15%로 상한을 두었습니다. 학회 페이지에 표시되는 조회수 카운터는 사용하지 않습니다: 그 카운터는 한 번도 초기화된 적이 없고 크롤러도 걸러내지 않기 때문입니다.
공개 자료 충실도
우리가 보유한 공개 자료의 항목마다 점수를 부여합니다. 이는 자료의 충실도를 측정하는 것이지 학술 수준이 아니며, 주최자가 직접 높일 수 있는 유일한 요소입니다 — 학회를 인증 신청하고 빠진 자료를 채우면 됩니다.
- 공식 웹사이트 보유 — 10
- 논문 모집 전문 보유 — 15
- 게재율 기록 보유 — 30
- 최우수 논문 기록 보유 — 15
- 역대 회차 기록 보유 — 20
- 최신 회차가 지난 24개월 이내 — 10
학회 점수를 올리는 방법
모든 입력값은 직접 채워 넣을 수 있는 것들입니다. 인증된 주최자라면 학회 페이지에서 몇 분이면 전부 입력할 수 있고, 점수는 매일 밤 다시 계산됩니다. 아래 수치는 현재 알고리즘 버전에서의 정확한 가점이며, 채점 코드가 쓰는 것과 같은 상수에서 계산한 값입니다(직접 적어 넣은 것이 아닙니다).
| 무엇을 추가하나 | 가점 | 왜 점수가 오르나 |
|---|---|---|
| 역대 게재율 | 최대 14.5점 | 가장 효과가 큰 항목입니다. 두 가지 일이 동시에 일어나기 때문입니다: 공개 자료 충실도에서 30점의 가치가 있고, 동시에 "투고 선별성"이 미상(중립 기준값으로 계산)에서 실측값으로 바뀝니다. 게재율이 낮은 학회는 크게 오르고, 게재율이 높은 학회도 오릅니다 — 결코 내려가지 않습니다. 구체적으로 게재율 20%는 12.6점, 40%는 7.7점, 80%라도 0.5점입니다. |
| 역대 회차 | 3.0점, 때로는 그 이상 | 공개 자료 충실도에서 20점의 가치가 있습니다. 대개 "개최 횟수" 요소도 함께 끌어올립니다: 기록이 있는 연도 범위로 개최 횟수를 세기 때문에, 더 오래된 회차를 등록하면 회차 번호만으로 보여줄 수 있는 것보다 긴 실적을 증명할 수 있습니다. "학회 시리즈" 페이지의 데이터 출처이기도 합니다. |
| 최우수 논문 기록 | 2.3점 | 수상 논문은 그 학회가 실제로 어떤 성과를 발표하는지 보여주는 가장 명확한 공개 근거이며, 본 사이트의 최우수 논문 페이지에도 수록되어 연구자와 검색 엔진이 찾을 수 있습니다. |
| 논문 모집 전문 | 2.3점 | 링크만이 아니라 충분한 분량의 논문 모집 본문이 필요합니다. 대부분의 학회가 이미 갖추고 있어서 위 항목들보다 배점이 낮습니다. |
네 가지를 모두 채우면 대개 10~20점이 오르고 신뢰도도 0.45 안팎에서 0.85 이상으로 올라갑니다. 신뢰도는 점수만큼 중요합니다 — 사람도 AI 비서도 인용하는 것은 신뢰도가 높은 점수이기 때문입니다.
방법: 학회 페이지를 열고 주최자로서 인증 신청을 하면 게재율·역대 회차·최우수 논문 입력란이 그 페이지에 나타납니다. 아직 처리하지 않은 항목은 주최자 대시보드의 할 일 목록에도 표시됩니다. 학회 인증 신청
의도적으로 제외한 것
- 학회 페이지에 표시되는 조회수 카운터. 2013년부터 모든 접속을 한 번도 초기화하지 않고 세어 왔고 크롤러도 걸러내지 않으므로, 그것이 측정하는 것은 페이지가 몇 번 요청되었는가이지 몇 명의 연구자가 관심을 갖는가가 아닙니다.
- 해당 학회가 중단된 것처럼 보이는지 여부. 수록의 약 절반은 지난 2년간 개최 기록이 없지만, 그것은 대개 학회가 멈춘 것이 아니라 우리 데이터가 오래된 탓입니다. 우리의 관리 지연을 학회의 감점으로 돌리는 것은 부당하며, "그 학회의 평판은 어떤가"와 "지금도 투고할 수 있는가"라는 별개의 질문을 하나의 숫자에 섞어 둘 다 답하지 못하게 만듭니다.
- 피인용 수와 계량서지학 지표. 우리는 그런 데이터를 보유하고 있지 않으며, 검증할 수 없는 남의 숫자를 인용하면 이 점수는 반증 불가능해집니다.
알려진 한계
- 서로 다른 분야의 학회를 비교하는 것은 의미 있는 경우가 드뭅니다. 각 학회 페이지의 분야별 순위를 이용하십시오. 같은 연구 분야 태그를 가진 학회들 사이에서의 위치를 보여줍니다.
- 게재율의 확보 범위는 얕습니다. 사용 가능한 투고 수와 게재 수 기록이 있는 학회는 열에 하나가 되지 않으므로, 대부분의 항목에서 선별성 요소는 기준값으로 되돌아갑니다.
- 커뮤니티 관심도 요소는 이 사이트에 더 오래 수록된 학회와 사용자들이 종사하는 분야 쪽으로 치우칩니다.
- 연구 분야 태그는 학회 명칭에서 자동으로 부여되므로 소수의 학회가 잘못된 분야 순위에 들어갈 수 있습니다. 알려주시면 태그를 수정하겠습니다.
점수가 잘못된 경우
모든 점수는 학회 페이지에서 볼 수 있는 데이터의 함수이므로, 점수가 잘못되었다는 것은 입력 데이터가 틀렸거나 빠졌다는 뜻입니다. 가장 빠른 해결책은 주최자로서 해당 학회를 인증 신청하고, 빠진 게재율·역대 회차·논문 모집 전문을 직접 채우는 것입니다. 점수는 매일 다시 계산됩니다. 다른 문제라면 [email protected]로 어느 학회의 어느 요소인지 알려주십시오.
안정성
학회의 점수는 입력 데이터가 바뀔 때만 변합니다. 순위는 수록 전체를 한 번에 계산해 저장하므로, 학회 페이지에 표시되는 순위와 순위 목록에서의 위치가 어긋날 수 없습니다. 가중치나 대응표를 바꿀 때마다 위에 표시된 알고리즘 버전을 하나 올리고 전체를 다시 계산합니다.