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-license: cc-by-nc-4.0
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+license: cc-by-nc-4.0
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+task_categories:
+
+text-retrieval
+
+text-generation
+
+summarization
+language:
+
+ko
+
+en
+tags:
+
+kci
+
+academic
+
+digital-humanities
+
+oai-pmh
+
+bibliometrics
+size_categories:
+
+1M<n<10M
+pretty_name: KCI Metadata Archive
+source_datasets:
+
+NRF KCI
+configs:
+
+config_name: default
+data_files:
+
+split: train
+path: "*.jsonl"
+
+📚 KCI Metadata Archive (2026.01 Snapshot)
+
+**한국학술지인용색인(KCI)**에 등재된 국내 학술지 논문의 서지 정보(메타데이터)를 집대성한 데이터셋입니다.
+디지털 인문학(DH), 계량 서지학, 지식 그래프 구축 및 LLM의 한국어 학술 도메인 학습 등을 위해 구축되었습니다.
+
+Note: 이 데이터셋은 2026년 1월 24일 기준의 스냅샷입니다.
+
+📂 Dataset Structure (데이터 구조)
+
+데이터는 JSONL (JSON Lines) 포맷으로 제공되어 대용량 처리에 최적화되어 있습니다.
+
+File Information
+
+Filename: kci_articles_20260124.jsonl
+
+Size: 약 11GB (Raw XML 변환본)
+
+Count: 약 3,000,000+ 건 (추산)
+
+Data Fields (필드 설명)
+
+각 라인은 하나의 논문(Article) 정보를 담고 있습니다.
+
+{
+  "id": "ART002000341",          // KCI 논문 식별자
+  "format": "oai_kci",           // 원본 포맷 (oai_kci 또는 oai_dc)
+  "title_ko": "국문 논문 제목",
+  "title_en": "English Title",
+  "journal": {
+    "journal_name": "학술지명",
+    "publisher": "발행기관",
+    "pub_year": "2024",
+    "volume": "10",
+    "issue": "2"
+  },
+  "authors": [                   // 저자 목록 (List)
+    "홍길동(한국대학교)",
+    "Kim, Chul-Soo(Hankuk Univ.)"
+  ],
+  "abstract_ko": "국문 초록 텍스트...",
+  "abstract_en": "Abstract text...",
+  "keywords": "키워드1, 키워드2",
+  "citation_count": "5",         // 피인용 횟수
+  "doi": "10.xxxx/....",         // DOI
+  "url": "[https://www.kci.go.kr/](https://www.kci.go.kr/)..." // KCI 원문 링크
+}
+
+
+🚀 How to Use (사용 방법)
+
+1. Python (Hugging Face datasets 라이브러리)
+
+가장 추천하는 방식입니다. 스트리밍 방식을 지원하여 11GB를 한 번에 다운로드하지 않고도 데이터를 탐색할 수 있습니다.
+
+from datasets import load_dataset
+
+# 데이터셋 불러오기
+dataset = load_dataset("ddokbaro/KCI_data", split="train")
+
+# 데이터 확인 (첫 5개)
+for article in dataset.select(range(5)):
+    print(f"[{article['pub_year']}] {article['title_ko']} - {article['authors']}")
+
+
+2. Pandas (Dataframe)
+
+import pandas as pd
+
+# JSONL 파일 직접 로드 (주의: 메모리 용량 필요)
+df = pd.read_json("kci_articles_20260124.jsonl", lines=True)
+print(df.head())
+
+
+🛠 Included Scripts (수집 및 가공 코드)
+
+이 데이터셋의 투명성과 재현성을 위해 사용된 파이썬 스크립트를 함께 제공합니다. Files and versions 탭에서 확인하실 수 있습니다.
+
+kci_full_download.py:
+
+KCI OAI-PMH 서버에서 Raw XML 데이터를 수집하는 크롤러입니다.
+
+네트워크 중단 시 자동 이어받기(Resume) 기능을 지원합니다.
+
+kci_xml_to_jsonl.py:
+
+수집된 2만여 개의 XML 파일을 파싱하여 하나의 JSONL 파일로 변환합니다.
+
+oai_kci(상세)와 oai_dc(기본) 포맷을 모두 지원하는 하이브리드 파서입니다.
+
+⚖️ License & Disclaimer
+
+License
+
+Dataset: CC BY-NC 4.0 (저작자표시-비영리)
+
+Scripts: MIT License
+
+Disclaimer (면책 조항)
+
+본 데이터셋에 포함된 논문의 제목, 초록, 저자명 등 원천 메타데이터의 저작권 및 지적재산권은 한국연구재단(NRF), 각 학술 단체 및 저자에게 있습니다.
+
+이 데이터셋은 학술 연구 목적을 위해 큐레이션된 2차 저작물입니다.
+
+상업적 목적(예: 원천 데이터 판매)으로 이용할 수 없습니다.
+
+👤 Maintainer
+
+Prof. Kim Ba-ro (김바로)
+
+The Academy of Korean Studies (한국학중앙연구원)