I. 서론
사물인터넷(Internet of Things)이란 모든 사물이 정보통신 기술에 기반하여 지능적인 관계를 형성하는 것을 의미한다[1]. 또한 주변 상황을 감지하여 통신을 통해서 정보를 전달하여 사물과 사물 또는 사물과 사람 간의 소통이 이루어지도록 하는 기술이나 서비스를 의미한다[2]. 사물인터넷이라는 용어가 사용되기 전에는 유비쿼터스 컴퓨팅이라는 용어가 사용되었으며 4차 산업혁명을 통해서 사물인터넷이라는 용어가 널리 사용되기 시작을 하였다. 사물인터넷은 초연결을 기반으로 하여 모든 산업과 사회 전반에 걸쳐서 혁신적인 변화를 일으킬 것으로 예견된다. 사물인터넷 관련 시장 전망에서도 가트너(Gartner)는 사물인터넷 시장이 2020년에는 2,628억 달러 규모로 성장하며 연평균 31.4%의 증가율을 보일 것으로 전망하였다[3].
사물인터넷 기술은 기존의 다양한 산업 분야 기술과 융합되어서 연구가 이루어지고 있으며 대체로 사물인터넷 전송 프로토콜, 데이터 관리 및 처리, 보안, 법제도, 정책 등 다양한 분야들과 연구가 진행되고 있다. 사물인터넷을 위해서 다양한 기기가 네트워크에 연동이 되어서 운용되고 있으며 이러한 기기들은 저전력, 저용량의 제한된 성능을 가진다. 따라서 이러한 기기로 이루어진 네트워크가 인터넷과 연동되어서 사용되기 위해서는 기기들의 제한된 성능을 고려한 효율적인 데이터 전송이 필요하며 이를 위한 연구[4-6]가 진행되었다.
사물인터넷에 연결된 기기들로부터 생산된 다양한 데이터를 에너지 효율적으로 수집하고 공유하기 위한 클러스터링 및 속성에 기반한 데이터 교환 기법이 제안되었다[7]. 그뿐만 아니라 이러한 기기들이 생산한 데이터를 지역적으로 분산 관리하여 시간 민감성을 보장하면서 효율적으로 데이터에 접근할 수 있도록 하는 기법도 제안되었다[8].
사물인터넷 환경에서 이용되는 기기들은 소형이며 제한적인 성능을 가지고 있다. 이러한 이유로 기존의 인터넷에서 사용되고 있는 암호화 기법을 사물인터넷에 적용하기에는 어려움이 있다. 따라서 이러한 문제를 해결하고 데이터 보안성 제공을 위해서 사물인터넷 데이터 보안에 대해서 분석하고 보안성을 제공하는 기법들이 제안되었다[9-12].
사물인터넷 기술의 빠른 발전으로 인해서 현행 법체계가 사물인터넷 기술에 관한 모든 법적 상황을 포함하기에는 어려운 상황이며 특히 사물인터넷의 개인정보보호에 관한 법률적 부분은 여러 미비점이 존재한다. 따라서 사물인터넷과 관련된 법률적 미비점을 고찰하고 이를 통해서 적절한 법률적 제도 마련을 위한 방향성이 제시되었다[13][14].
또한 사물인터넷을 통한 개인정보와 사생활 침해에 대응하기 위하여 국가마다 정책이 추진되고 있으며 국내에서도 개인정보보호를 위한 정책을 분석하고 개선방안을 제시하는 연구가 진행되었다[15][16]. 이러한 정책 연구를 통해서 사물인터넷이 활성화될 수 있는 환경 조성을 위한 정책 수립에 방향성을 제시하고자 하였다.
이렇게 사물인터넷은 다양한 연구 분야들과 관련이 되어 있으며 본 연구는 사물인터넷과 관련된 연구 동향을 살펴보고자 한다. 본 연구를 위해서 조사 기간은 2015년에서 2019년까지로 하였으며 네이버의 ‘학술정보’를 이용하여 사물인터넷에 관한 국내 논문들을 기간 별로 검색하여 수집하였다. 기간별로 검색된 논문들의 논문 초록 및 논문 키워드들로부터 단어들을 추출하였고 빈도가 높은 상위 30개의 단어를 선별하였다. 빈도가 높은 상위 30개의 단어 중에서 단어들의 중요도에의하여 중심적인 단어 파악하기 위해서 중심성 분석을 하였다. 빈도 분석의 결과로 얻어진 빈도가 높은 상위 5개 키워드를 연도별로 [표 1]에 정리를 하였다.
표 1. 2015년 ~ 2019년의 출현 빈도가 높은 상위 5개 키워드
[표 1]에서 연도별로 상위 빈도 키워드들을 살펴보면, 키워드 ‘센서’, ‘보안’은 2015년부터 2017년까지 가장 빈도가 높은 5개 상위 키워드에 나타났으며 이를 통해서 ‘센서’와 ‘보안’에 관한 연구가 이 기간 동안에 지속적으로 이루어졌던 것으로 파악되며 특히 ‘센서’에 관한 연구는 2018년까지도 지속된 것으로 보인다. 2017년부터 키워드 ‘차’, ‘지능’이 나타났으며 이를 통해서 2017년부터 사물인터넷 기술이 적용된 자동차에 관한 연구와 사물인터넷에 인공지능이 결합한 지능적인 사물인터넷에 관한 연구가 진행되었던 것으로 파악된다. 또한 중심성 분석에서도 키워드 ‘차’, ‘지능’은 2018년과 2019년에 중심성이 높은 상위 5개 키워드에 지속적으로 포함되어 나타났다. 따라서 향후 사물인터넷과 연관된 연구는 사물인터넷 기술이 적용된 자동차 분야의 연구와 지능화된 사물인터넷 분야의 연구로 진행이 될 것으로 예측한다.
본 연구는 사물인터넷에 관한 연구 동향을 파악을 통하여 사물인터넷에 관한 연구를 하고자 하는 연구자들에게 연구 목표 및 방향성을 제시하여 도움을 주고자 한다.
II. 선행연구
1. 사물인터넷 관련 연구
사물인터넷과 관련된 연구 분야들에 대해서 살펴보고자 한다. 사물인터넷 환경에서는 다양한 기기가 연동되어서 운용되고 있으며 이러한 기기들은 저전력, 저용량의 제한된 성능을 가지고 적은 양의 데이터를 전송하는 기기들이다. 이러한 이유로 기존의 인터넷을 이용하는 데이터 전송 기법은 적은 양의 데이터를 전송하는 기기들로 이루어진 네트워크에서는 비효율적이다. 그래서 제한된 성능을 가진 기기들로 이루어진 네트워크가 인터넷과 연동되어서 효율적으로 사물인터넷 통신을할 수 있도록 하기 위하여 CoAP/6LoWPAN 프로토콜이 제안되었으며 이보경[4]은 CoAP/6LoWPAN을 기반으로 하여 모바일 환경에서 홈네트워크를 제어하는 시스템을 제안하였다. 김철민[5]은 CoAP/6LoWPAN 프로토콜의 성능 분석을 통해서 이 프로토콜이 사물인터넷 환경에서 더욱더 좋은 성능을 나타내는 것을 보여주었다. 또한 김태석[6]은 다양한 기기로부터 생성되는 상이한 트래픽 환경에서 저전력 통신 기술인 IEEE 802.15 MAC (Media Access Control) 프로토콜의 성능 분석을 하고 이를 기반으로 하여 성능 향상 기법을 제안하였다.
사물인터넷 환경에서는 네트워크에 연결된 센서 노드들이 정보를 수집하고 수집된 정보를 중앙 서버로 전송한다. 그러나 이와 같은 방식은 많은 노드의 데이터 전송으로 인하여 전송 횟수가 증가하여 에너지 사용 측면에서 비효율적이다. 따라서 이충산[7]은 에너지 효율적인 정보 공유를 위하여 클러스터링 속성에 기반한 데이터 교환 기법을 제안하였다. 이 기법에서는 기기들이 생산할 수 있는 데이터에 속성을 부여하고 속성에 기반하여 클러스터를 구성한다. 데이터를 교환할 경우에는 데이터 속성에 기반하여 데이터 생산이 가능한 기기들과 통신하여 데이터를 교환한다. 배인한[8]은 기기들이 생산한 데이터를 지리적으로 분산 관리하며 시간 민감성을 보장하면서 효율적으로 데이터에 접근할 수 있도록 하는 기법을 제안하였다.
사물인터넷 환경에서 네트워크를 구성하는 센서 노드들은 제한적인 메모리 용량, 제한된 소비 전력, 제한된 컴퓨팅 성능을 가지고 있다. 따라서 기존의 인터넷에서 사용되고 있는 암호화 기법을 사물인터넷에 적용하기에는 많은 어려움이 있다. 따라서 김정태[9][10]는 이러한 문제점을 분석하였으며 이정기[11]와 Bansod[12] 는 사물인터넷에 맞는 경량 암호 알고리즘 기법을 제안하였다.
사물인터넷 환경에서 기기, 데이터 전송을 위한 네트워크, 그리고 서비스 제공을 위한 플랫폼까지의 여러 단계에서 개인정보침해를 위협하는 많은 가능성이 존재한다. 또한 사물인터넷 서비스 제공을 위해서 여러 사업자가 결합하여 있으며 이러한 환경에서 이용자의 개인정보 침해가 발생하는 경우에 책임 주체에게 손해배상을 청구하고 발생한 손해에 대해서 효율적으로 구제를 받을 수 있는 범위에 대해서는 법적으로 정하기 어려운 점이 있다. 그래서 김혜진[13]과 김지영[14]은 사물인터넷과 관련된 법률에 대해서 고찰을 하고 이를 통해서 사물인터넷과 관련된 적절한 법률적 제도 마련을 위한 방향 제시를 하였다.
또한 사물인터넷을 통한 개인정보와 사생활 침해의 우려가 커지고 있으며 국가마다 이에 대응하기 위하여 여러 정책이 추진되고 있다. 신영진[15][16]은 국내에서 개인정보보호를 위해서 추진하고 있는 정책과제를 분석하고 개선방안을 제시하는 연구를 하였으며 이러한 정책 연구를 통해서 사물인터넷이 활성화될 수 있는 환경 조성을 위한 정책 수립 방향성을 제시하고자 하였다.
다음에는 해외의 사물인터넷 활용에 대해서 살펴보고자 한다. 해외에서는 산업 분야에 사물인터넷을 많이 활용을 하고 있으며 효과적인 품질 유지 및 생산성 향상을 위해서 사물인터넷 기술이 적용이 되고 있다. 산업 분야별로 사물인터넷을 적용하기 위하여 많은 연구가 진행되고 있으며 분야마다 존재하는 특수한 환경을 고려한 설계 및 구현이 가장 중요한 고려 사항이다[17][18].
또한 사물인터넷 기술은 해외에서 스마트헬스케어에도 활용되고 있다. 사물인터넷 기술이 의료 장비에 적용될 수 있으며 이러한 사물인터넷 기술에 기반한 의료장비들을 이용하여 환자의 상태를 모니터링을 하여 잠재적인 위급 상황이나 증상 예측에 활용할 수 있다. 또한 이러한 의료 장비를 이용하여 원격 모니터링이 가능하며 공간적 제약을 넘어서 의료 서비스를 제공할 수 있다[19]. 그뿐만 아니라 재활 치료에 있어서도 사물인터넷 기술의 지원을 받을 수 있다. 그러나 스마트헬스 케어 분야에서도 의료 장비에 대한 해킹과 같은 보안 문제가 존재한다[20].
사물인터넷 기술은 스마트시티를 구축을 위해서도 이용된다. 스마트시티에서의 사물인터넷 기술은 도시를 구성하는 교통, 보안, 검침, 에너지 시스템 등의 서비스의 효율성을 높이고 사용자의 삶의 질을 향상시킨다. 스마트시티에는 많은 사물인터넷 센서들이 설치가 되어 있으며 서로 인터넷으로 연결이 되어 있다. 사물인터넷 기술에 기반한 스마트시티를 구축함에 있어서 네트워크를 통하여 다양한 장치들을 효율적으로 통합하는 것이 기술적으로 중요한 부분이다[21]. 해외의 사물 인터넷 서비스 환경의 경우에는 국내에 비해서 개방형을 지향하고 있다.
2. 중심성
중심성(Centrality) 분석은 텍스트로 구성된 문서에서 단어(키워드)를 추출하고 키워드 간에 연결 관계를 분석하는 기법이다[22]. 중심성 분석은 문서의 텍스트 간에 내재 되어 있는 의미와 구조를 파악하는 데 유용하기 때문에 트랜드 분석에 적합하며 또한 연구 동향 분석에 많이 이용된다[23][24]. 중심성 분석을 위해서는 키워드 네트워크 안에서 키워드 간의 관계 정도를 측정하는 것이 중요하며 이를 위해서 중심성을 이용한다. 중심성에서 기본이 되는 지표는 연결 중심성 (Degree Centrality), 근접 중심성(Closeness Centrality), 매개 중심성(Betweenness Centrality)이다[25]. 연결 중심성은 네트워크에 있는 노드의 연결 정도를 측정하는 방법으로 한 노드에 이웃한 노드들과 연결된 링크의 수를 나타낸다. 근접 중심성은 네트워크에 있는 한 노드와 다른 노드 간의 최단 거리의 합으로 나타내며 다른 노드들에 얼마나 가깝게 인접하여 연결되어 있는지를 나타내며 근접 중심이 높다는 것은 다른 노드들과의 거리가 가깝다는 것을 나타내며 네트워크에서 중심이 되는 노드를 찾는 데 이용될 수 있다. 매개 중심성은 네트워크에서 한 노드가 중개자 또는 매개자 역할을 하는 정도를 나타내며 다른 노드 간의 최단 경로에 많이 위치할수록 그 노드의 매개 중심성이 높아진다.
III. 연구 방법
1. 연구 질문
본 연구는 네이버의 학술정보를 통해서 국내 논문에 대한 키워드 검색을 통해서 수집된 데이터를 기반으로 하여 사물인터넷에 관한 연구 동향을 파악하고자 하며 이를 위하여 두 가지 연구 질문들을 설정한다.
연구 질문 1: 연도별로 사물인터넷에 관한 상위 빈도 연구 키워드들은 어떻게 달라지고 있나?
연구 질문 2: 연도별로 사물인터넷에 관한 중심성이 높은 연구 키워드는 어떻게 달라지고 있나?
2. 분석 데이터
본 연구에서는 사물인터넷에 관한 연구 동향 파악을 위해서 네이버의 ‘학술정보’를 이용하여 2015년에서 2019년까지의 국내 논문을 검색하였다. 검색을 위한 키워드로는 ‘사물인터넷’, ‘IoT’, ‘Internet of Things’을 이용하여 검색하였다. 사물인터넷에 관한 국내 논문의 경우에는 2015년에 879편, 2016년에 994편, 2017년에 1,202편, 2018년에 1,132편, 2019년에 854편의 논문이 검색되었다. 이를 종합하면 5,061편의 국내 논문을 연구 대상으로 하였다.
3. 전처리 및 분석 도구
네이버의 ‘학술정보’를 이용하여 검색된 국내 논문들의 논문 초록 및 논문 키워드들을 웹크롤링을 통해서 수집하였다. 수집된 데이터에는 불필요한 데이터가 존재하며 이러한 불필요한 데이터를 제거하는 전처리 과정을 진행하였다. R을 이용하여 전처리 과정을 진행하였으며 구두점이나 불필요한 문자와 숫자들을 제거하는 작업을 하였다. 전처리 과정을 거친 후에는 연도별로 수집된 데이터에 대해서 R을 이용하여 단어를 추출하고 추출된 단어의 빈도를 구하였으며 구해진 단어 빈도를 기반으로 하여 빈도가 높은 상위 30개 단어(키워드)를 연도별로 표로 나타내었다. 또한 연도별로 구해진 빈도가 높은 상위 30개 키워드 중에서 중심적인 키워드를 파악하기 위해서 중심성을 구하였다.
IV. 분석결과
1. 수집 논문 현황
[그림 1]은 ‘사물인터넷’, ‘IoT’, ‘Internet of Things’을 키워드로 네이버의 학술정보에서 검색된 2015년에서 2019년까지의 국내 논문 수를 보여 준다.
사물인터넷에 관한 국내 논문 수는 2015년에는 879편이며 2015년부터 증가하기 시작하였으며 2017년에는 1,202편으로 가장 많은 논문이 발표되었다. 그러나 2018년에는 1,132편으로 2017년보다 감소하기 시작하였으며 2019년에는 854편으로 2015년의 논문 수보다 조금 낮은 편이다.
그림 1. 사물인터넷 국내 논문 (2015년 ~ 2019년)
2. 2015년 키워드 빈도 및 중심성 분석
2015년 국내 논문에서 추출된 키워드 중에서 ‘사물인터넷’과 ‘IoT’가 빈도가 가장 높은 키워드로 나타났으며 이 키워드들을 제외한 빈도가 높은 상위 30개 키워드를 [표 2]에 나타내었다.
표 2. 2015년 국내 논문에서 추출된 상위 30개 키워드
[표 2]의 2015년 국내 논문에서 추출된 키워드의 빈도를 살펴보면 가장 빈도가 높은 5개 상위 키워드에는‘센서’, ‘서비스’, ‘보안’, ‘기술’, ‘융합’ 등이 있다. 사물인터넷에 관한 논문들이므로 키워드 ‘센서’가 가장 많이 나타났으며 또한 키워드 ‘서비스’를 통해서 사물인터넷 서비스에 관한 연구도 많이 다루어졌던 것으로 파악된다. ‘보안’이라는 키워드에 의해서 사물인터넷을 구성하고 있는 네트워크, 장비, 데이터에 대한 보안 침해를 막기 위해서 많은 기법이 제안되었다는 것을 알 수 있다. 키워드 ‘융합’을 통해서 사물인터넷과 다양한 분야들과 융합 연구가 진행되었으며 상위 빈도 키워드는 아니지만 ‘분석’이라는 키워드를 통해서 사물인터넷을 통해서 수집된 데이터에 대해서 분석을 하는 많은 연구가 진행되었다는 것을 파악할 수 있다. 또한 키워드 ‘교육’에 의해서 사물인터넷을 활용한 소프트웨어 교육에 관한 연구도 이루어졌던 것을 알 수 있다.
[그림 2]의 네트워크는 2015년 국내 논문에서 추출된 상위 30개 키워드 간의 관계를 보여 주고 있으며 네트워크에서 원의 크기는 연결 중심성을 반영한다. [그림 2]에서 연결 중심성, 근접 중심성, 매개 중심성을 기반으로 하여 가장 중심적인 키워드들을 직관적으로 파악하기는 쉽지 않다. 따라서 상위 30개 키워드의 연결 중심성, 근접 중심성, 매개 중심성을 구하고 중심성이 높은 상위 10개 키워드를 [표 3]에 나타내었다.
그림 2. 2015년 국내 논문에서 추출된 키워드의 네트워크
[표 3]에서는 키워드 ‘보안’이 연결 중심성, 근접 중심성, 매개 중심성이 모두 가장 높게 나타났다. 키워드 ‘정보’의 매개 중심성이 ‘센서’의 매개 중심성보다 조금 더 낮게 나왔으나 ‘정보’와 ‘센서’ 모두 연결 중심성, 근접 중심성, 매개 중심성이 높은 상위 키워드로 나타났다. 따라서 ‘보안’, ‘정보’와 ‘센서’는 가장 중심적인 키워드들이며 다른 키워드들과 연관되어서 많이 연구되었던 것으로 보인다. 그다음으로 키워드 ‘서비스’, ‘기술’이 연결 중심성과 근접 중심성이 높게 나타났다.
표 3. 2015년 국내 논문에서 추출된 키워드 중심성
3. 2016년 키워드 빈도 및 중심성 분석
2016년 국내 논문에서 추출된 키워드 중에서 ‘사물인터넷’과 ‘IoT’가 빈도가 가장 높은 키워드로 나타났으며 이 키워드들을 제외한 빈도가 높은 상위 30개 키워드를 [표 4]에 나타내었다.
표 4. 2016년 국내 논문에서 추출된 상위 30개 키워드
[표 4]의 2016년 국내 논문에서 추출된 키워드의 빈도를 살펴보면 가장 빈도가 높은 5개 상위 키워드에는‘센서’, ‘서비스’, ‘시스템’, ‘보안’, ‘통신’ 등이 있다. 이들 중에서 ‘센서’, ‘서비스’, ‘보안’은 2015년 국내 논문의 상위 키워드로 나타났으며 키워드 ‘시스템’, ‘통신’은 새롭게 2016년 논문의 상위 키워드로 포함되었다. 키워드 ‘시스템’, ‘통신’을 통해서 사물인터넷에 관한 시스템 및 통신에 관한 연구가 많이 진행되었던 것으로 판단된다. 그 외에 상위 5개 빈도 키워드에는 포함되지 않았지만 ‘지능’이라는 키워드를 통해서 2016년도부터는 사물인터넷에도 인공지능 기술이 접목되어서 연구가 활발히 진행되었던 것을 알 수 있다. 그뿐만 아니라 키워드 ‘데이터’는 2015년보다 2016년에서 빈도가 높았으며 이를 통해서 사물인터넷과 관련된 데이터 연구가 증가한 것을 파악할 수 있다. 또한 키워드 ‘프라이버시’에 의해서 사물인터넷을 통해서 개인 정보에 관한 데이터를 수집하는 경우에 프라이버시 침해가 중요한 문제이며 이를 해결하기 위한 연구가 많이 이루어졌던 것으로 보인다.
[그림 3]의 네트워크는 2016년 국내 논문에서 추출된 상위 30개 키워드 간의 관계를 보여 주고 있으며 네트워크에서 원의 크기는 연결 중심성을 반영한다. [그림 3]에서 연결 중심성, 근접 중심성, 매개 중심성을 기반으로 하여 가장 중심적인 키워드들을 직관적으로 파악하기는 쉽지 않다. 따라서 상위 30개 키워드의 연결 중심성, 근접 중심성, 매개 중심성을 구하고 중심성이 높은 상위 10개 키워드를 [표 5]에 나타내었다.
그림 3. 2016년 국내 논문에서 추출된 키워드의 네트워크
표 5. 2016년 국내 논문에서 추출된 키워드 중심성
[표 5]에서는 키워드 ‘인터넷’의 연결 중심성, 근접 중심성, 매개 중심성이 모두 가장 높게 나타났으며 키워드 ‘서비스’의 연결 중심성, 근접 중심성, 매개 중심성이 두 번째로 높게 나타났다. 그다음으로 키워드 ‘센서’와‘보안’도 연결 중심성, 근접 중심성, 매개 중심성이 높은 상위 키워드로 나타났으며 2015년에도 ‘보안’과 ‘센서’가 세 중심성이 높은 상위 키워드였다. 이를 통해서 2015년과 2016년에 공통으로 ‘센서’와 ‘보안’이 중심적인 키워드로 나타났으며 이를 통해서 2015년과 2016년에 ‘센서’와 ‘보안’에 관한 연구가 지속해서 연구된 것으로 파악된다.
4. 2017년 키워드 빈도 및 중심성 분석
2017년 국내 논문에서 추출된 키워드 중에서 ‘사물인터넷’과 ‘IoT’가 빈도가 가장 높은 키워드로 나타났으며 이 키워드들을 제외한 빈도가 높은 상위 30개 키워드를 [표 6]에 나타내었다.
[표 6]의 2017년 국내 논문에서 추출된 키워드의 빈도를 살펴보면 가장 빈도가 높은 5개 상위 키워드에는‘시스템’, ‘지능’, ‘센서’, ‘보안’, ‘차’ 등이 있다. ‘센서’, ‘시스템’, ‘보안’은 2016년 국내 논문의 상위 키워드에도 나타났던 키워드이며 특히 ‘센서’, ‘보안’은 2015년 국내 논문에도 공통으로 나타났던 키워드이다. 2017년 국내 논문 상위 5개 키워드 중에서 ‘지능’과 ‘차’가 눈에 띄는 키워드이며 키워드 ‘지능’으로부터 사물인터넷에 인공지능 기술을 적용한 연구 많이 증가한 것으로 파악된다. 또한 키워드 ‘차’를 통해서 사물인터넷에 기반한 차량과 교통 인프라 간의 통신에 의하여 자율 주행이나 지능적인 서비스 제공을 위한 연구가 진행되었던 것으로 보인다.
표 6. 2017년 국내 논문에서 추출된 상위 30개 키워드
그 외에 상위 5개 빈도 키워드에는 포함되지 않았지만, 키워드 ‘산업혁명’에 의해서 사물인터넷이 4차 산업혁명의 주요 기술로 연구가 진행되었던 것으로 파악되며 키워드 ‘헬스케어’로부터 개인 맞춤형 헬스케어 서비스의 제공을 위하여 헬스케어 분야에 사물인터넷 기술이 결합한 연구가 진행되었던 것으로 보인다.
[그림 4]의 네트워크는 2017년 국내 논문에서 추출된 상위 30개 키워드 간의 관계를 보여 주고 있으며 네트워크에서 원의 크기는 연결 중심성을 반영한다.
그림 4. 2017년 국내 논문에서 추출된 키워드의 네트워크
[그림 4]에서 연결 중심성, 근접 중심성, 매개 중심성을 기반으로 하여 가장 중심적인 키워드들을 직관적으로 파악하기는 쉽지 않다. 따라서 상위 30개 키워드의 연결 중심성, 근접 중심성, 매개 중심성을 구하고 중심성이 높은 상위 10개 키워드를 [표 7]에 나타내었다.
표 7. 2017년 국내 논문에서 추출된 키워드 중심성
[표 7]의 2017년 국내 논문에서 추출된 키워드 ‘시스템’, ‘센서’의 연결 중심성, 근접 중심성, 매개 중심성이 가장 높게 나타났으며 키워드 ‘서비스’의 연결 중심성, 근접 중심성은 ‘시스템’, ‘센서’와 같으나 매개 중심성에 있어서 ‘서비스’가 ‘시스템’과 ‘센서’보다 낮았다. 그다음으로 키워드 ‘지능’의 세 중심성도 높은 편이며 ‘지능’은‘서비스’보다 매개 중심성이 높게 나타났다. 2015년에는 ‘보안’, ‘정보’, ‘센서’가 세 중심성이 높은 상위 키워드였으며 2016년에는 ‘인터넷’, ‘서비스’, ‘센서’, ‘보안’이 세 중심성이 높은 상위 키워드였다. 2015년에서 2017년까지 공통으로 연구되는 키워드는 ‘센서’이며‘센서’에 관한 연구는 지속해서 연구가 이루어졌던 것을 알 수 있으며 2017년에는 눈에 띄게 키워드 ‘지능’이 중심성이 높은 상위 키워드로 나타난 것을 통해서 2017년에는 지능에 관한 연구가 많이 진행된 것으로 보인다.
5. 2018년 키워드 빈도 및 중심성 분석
2018년 국내 논문에서 추출된 키워드 중에서 ‘사물인터넷’과 ‘IoT’가 빈도가 가장 높은 키워드로 나타났으며 이 키워드들을 제외한 빈도가 높은 상위 30개 키워드를 [표 8]에 나타내었다.
표 8. 2018년 국내 논문에서 추출된 상위 30개 키워드
[표 8]의 2018년 국내 논문에서 추출된 키워드의 빈도를 살펴보면 가장 빈도가 높은 5개 상위 키워드에는‘차’, ‘산업혁명’, ‘지능’, ‘센서’, ‘서비스’ 등이 있다. 2018년 국내 논문 상위 5개 키워드 중에서 ‘산업혁명’이 눈에 띄며 사물인터넷이 4차 산업혁명의 주요한 분야로 많은 연구가 진행되었던 것으로 파악된다. ‘센서’는 2015년부터 나타났었던 키워드이며 2018년까지 지속해서 ‘센서’에 관한 연구가 이루어지고 있는 것을 알 수 있으며 키워드 ‘차’, ‘지능’은 2017년과 2018년에 공통으로 상위 키워드로 출현하였으며 이를 통해서 ‘차’, ‘지능’에 관한 연구가 2017년부터 지속해서 진행되고 있으며 2018년에는 키워드 ‘차’에 관한 연구가 보다 활발하게 이루어진 것으로 파악된다. 그 외에 상위 5개 빈도 키워드에는 포함되지 않았지만, 키워드 ‘블록체인’을 통해서 사물인터넷에 기반한 신뢰성이 있는 데이터 전송과 효율적인 데이터 교환을 위해서 블록체인 기술이 적용되는 연구가 이루어졌던 것으로 보인다. 또한 키워드 ‘교육’에 의해서 사물인터넷이 소프트웨어 교육에 이용되었으며 이와 관련된 많은 연구가 진행되었던 것을 알 수 있다.
[그림 5]의 네트워크는 2018년 국내 논문에서 추출된 상위 30개 키워드 간의 관계를 보여 주고 있으며 네트워크에서 원의 크기는 연결 중심성을 반영한다. [그림 5]에서 연결 중심성, 근접 중심성, 매개 중심성을 기반으로 가장 중심적인 키워드들을 직관적으로 파악하기는 쉽지 않다. 따라서 상위 30개 키워드의 연결 중심성, 근접 중심성, 매개 중심성을 구하고 중심성이 높은 상위 10개 키워드를 [표 9]에 나타내었다.
그림 5. 2018년 국내 논문에서 추출된 키워드의 네트워크
표 9. 2018년 국내 논문에서 추출된 키워드 중심성
[표 9]의 2018년 국내 논문에서 추출된 키워드 ‘지능’이 연결 중심성, 근접 중심성, 매개 중심성 모두 가장 높게 나타났으며 키워드 ‘보안’도 세 중심성이 높으나‘지능’보다 매개 중심성은 낮은 편이다. 그다음으로 키워드 ‘서비스’도 연결 중심성, 근접 중심성, 매개 중심성이 높은 상위 키워드로 나타났다. 키워드 ‘지능’은 2017년도보다 중심성이 더 높아졌으며 이를 통해서 ‘지능’은 사물인터넷뿐만 아니라 다른 키워드들과 함께 2017년에 보다 연구가 활발하게 진행된 된 것으로 파악된다. 키워드 ‘보안’은 2017년도를 제외하고 2015년부터 지속해서 상위 중심성 키워드였으며 2018년에 ‘보안’에 관한 연구가 다시 증가한 것으로 보인다. 또한 2018년에는 키워드 ‘차’, ‘산업혁명’이 중심성이 높은 상위 키워드로 나타났다.
6. 2019년 키워드 빈도 및 중심성 분석
2019년 국내 논문에서 추출된 키워드 중에서 ‘사물인터넷’과 ‘IoT’가 빈도가 가장 높은 키워드로 나타났으며 이 키워드들을 제외한 빈도가 높은 상위 30개 키워드를 [표 10]에 나타내었다.
표 10. 2019년 국내 논문에서 추출된 상위 30개 키워드
[표 10]의 2019년 국내 논문에서 추출된 키워드의 빈도를 살펴보면 가장 빈도가 높은 5개 상위 키워드에는 살펴보면 ‘차’, ‘산업혁명’, ‘데이터’, ‘기술’, ‘지능’ 등이 있다. 2019년도에도 키워드 ‘차’에 의해서 자동차 분야에 사물인터넷 기술이 적용된 많은 연구가 이루어졌으며 키워드 ‘산업혁명’에 의해서 4차 산업혁명의 주요한 분야로서 사물인터넷에 관한 많은 연구가 진행되었던 것으로 파악된다. 2018년 국내 논문에서도 ‘차’, ‘산업혁명’은 상위 빈도 키워드로 나타났으며 이를 통해서 2018년과 2019년에 ‘차’, ‘산업혁명’에 관한 지속적인 연구가 진행된 것으로 파악된다. 2019년도에는 키워드‘데이터’로부터 데이터에 관한 연구가 활발히 이루어진 것을 알 수 있다. 또한 키워드 ‘지능’에 의해서 인공지능과 사물인터넷이 접목된 연구가 진행되었던 것으로 보인다. 그 외에도 상위 5개 빈도 키워드에는 포함되지 않았지만, 키워드 ‘정책’을 통해서 사물인터넷과 연관된 개인정보보호 및 보안과 관련된 정책에 대한 연구가 이루어졌던 것으로 보인다.
[그림 6]의 네트워크는 2019년 국내 논문에서 추출된 상위 30개 키워드 간의 관계를 보여 주고 있으며 네트워크에서 원의 크기는 연결 중심성을 반영한다. [그림 6]에서 연결 중심성, 근접 중심성, 매개 중심성을 기반으로 하여 가장 중심적인 키워드들을 직관적으로 파악하기는 쉽지 않다. 따라서 상위 30개 키워드의 연결 중심성, 근접 중심성, 매개 중심성을 구하고 중심성이 높은 상위 10개 키워드를 [표 11]에 나타내었다.
그림 6. 2019년 국내 논문에서 추출된 키워드의 네트워크
[표 11]의 2019년 국내 논문에서는 키워드 ‘데이터’가 연결 중심성, 근접 중심성, 매개 중심성 모두 가장 높게 나타났으며 그다음으로 키워드 ‘차’, ‘시스템’이 연결 중심성, 근접 중심성, 매개 중심성이 높은 상위 키워드로 나타났다.
표 11. 2019년 국내 논문에서 추출된 키워드 중심성
키워드 ‘차’는 2018년에 비해서 2019년에 중심성이더 높아졌으며 2019년 국내 논문에서는 ‘차’와 연관된 많은 연구가 이루어졌던 것을 알 수 있다. 2019년도에는 ‘데이터’, ‘차’, ‘시스템’이 중심성이 높은 키워드로 다른 분야들과 많은 연관성을 가지고 연구가 된 것을 알수 있다.
V. 논의
본 연구는 네이버의 학술정보를 이용하여 2015년에서 2019년까지의 사물인터넷에 관한 국내 논문의 동향을 살펴보고자 하였으며 첫 번째 연구 질문에 대한 응답으로 연도별로 사물인터넷에 관한 상위 빈도 연구 키워드들은 어떻게 달라지고 있는지를 파악하였다.
연도별로 가장 빈도가 높은 5개 상위 키워드를 중심으로 살펴보면 [표 1]의 2015년 국내 논문에서 추출된 빈도가 가장 높은 상위 5개 키워드에는 ‘센서’, ‘서비스’, ‘보안’, ‘기술’, ‘융합’ 등이 있으며 [표 3]의 2016년 국내 논문에서 추출된 빈도가 가장 높은 상위 5개 키워드에는 ‘센서’, ‘서비스’, ‘시스템’, ‘보안’, ‘통신’ 등이 있다. 또한 [표 5]의 2017년 국내 논문에서 추출된 빈도가 가장 높은 상위 5개 키워드에는 ‘시스템’, ‘지능’, ‘센서’, ‘보안’, ‘차’ 등이 있다. [표 7]의 2018년 국내 논문에서 추출된 빈도가 가장 높은 상위 5개 키워드에는 ‘차’, ‘산업혁명’, ‘지능’, ‘센서’, ‘서비스’ 등이 있다. [표 9]의 2019년 국내 논문에서 추출된 빈도가 가장 높은 상위 5개 키워드에는 ‘차’, ‘산업혁명’, ‘데이터’, ‘기술’, ‘지능’ 등이 있다.
키워드 ‘센서’, ‘보안’은 2015년부터 2017년까지 빈도가 가장 높은 상위 5개 키워드에 나타났으며 이를 통해서 ‘센서’와 ‘보안’에 관한 연구가 해당 기간에 지속해서 이루어졌던 것으로 파악된다. 특히, ‘센서’는 2015년부터 2018년까지 빈도가 가장 높은 상위 5개 키워드에나타났으며 이를 통해서 지속해서 연구가 되었던 것으로 보인다. 또한 2015년에는 사물인터넷에 관한 분야 간에 융합 연구가 많이 이루어졌던 것으로 보인다. 2017년부터 2019년까지 키워드 ‘차’, ‘지능’이 가장 빈도가 높은 5개 상위 키워드에 나타났으며 2017년부터 산업혁명과 관련된 핵심 기술에 관한 연구가 활발히 진행되기 시작하였으며 특히 자동차에 사물인터넷이 적용된 연구와 지능화된 사물인터넷에 관한 연구가 지속해서 이루어졌던 것으로 파악된다.
두 번째 연구 질문에 대한 응답으로 연도별로 사물인터넷에 관한 중심성이 높은 연구 키워드는 어떻게 달라지고 있는지를 파악하였다. 빈도가 높은 상위 30개 키워드 중에서 중심적인 키워드를 파악하기 위해서 연결 중심성, 근접 중심성, 매개 중심성을 구하였다. [표 2]의 2015년 국내 논문에서 추출된 상위 빈도 키워드에 대한 중심성에서는 키워드 ‘보안’, ‘정보’, ‘센서’의 연결 중심성, 근접 중심성, 매개 중심성이 높게 나타났다. [표 4]의 2016년 국내 논문에서 추출된 상위 빈도 키워드에 대한 중심성에서는 키워드 ‘인터넷’, ‘서비스’, ‘센서’, ‘보안’의 연결 중심성, 근접 중심성, 매개 중심성이 높게 나타났다. [표 6]의 2017년 국내 논문에서 추출된 상위 빈도 키워드에 대한 중심성에서는 키워드 ‘시스템’, ‘센서’, ‘서비스’, ‘지능’의 연결 중심성, 근접 중심성, 매개 중심성이 높게 나타났다. [표 8]의 2018년 국내 논문에서 추출된 상위 빈도 키워드에 대한 중심성에서는 키워드 ‘지능’, ‘보안’, ‘서비스’, ‘차’, ‘산업혁명’의 연결 중심성, 근접 중심성, 매개 중심성 높게 나타났다. [표 10]의 2019년 국내 논문에서 추출된 상위 빈도 키워드에 대한 중심성에서는 키워드 ‘데이터’, ‘차’, ‘시스템’, ‘산업혁명’, ‘지능’의 연결 중심성, 근접 중심성, 매개 중심성 높게 나타났다.
중심성 측면에서도 2015년부터 2016년까지 키워드‘보안’, ‘센서’가 중심성이 높은 상위 4개 키워드로 나타났다. 특히 키워드 ‘센서’는 2017년까지도 중심성이 높은 상위 4개 키워드에 포함되어 나타났으며 2018년에는 중심성이 높은 상위 10개 키워드에 포함되었다. 따라서 ‘센서’는 사물인터넷에 관하여 중심적인 연구 키워드로 다른 분야와 관련되어 지속해서 연구가 이루어졌던 것을 알 수 있다. 키워드 ‘지능’은 2017년부터 2019년까지 중심성이 높은 상위 5개 키워드에 포함되어 나타났다. 따라서 ‘지능’은 중심적인 연구 키워드로 이와 관련된 연구가 지속해서 진행되었던 것으로 보인다. 또한 키워드 ‘차’, ‘산업혁명’은 2017년에 중심성이 높은 상위 10개 키워드에 포함되었으며 2018년부터 2019년까지 중심성이 높은 상위 5개 키워드에 포함되어 나타났다. 이를 통해서 2017년부터 자동차에 사물인터넷 기술이 적용된 연구와 산업혁명의 주요 기술로 사물인터넷 연구가 진행된 것으로 보인다. 따라서 종합적으로 살펴보면 상위 빈도 연구 키워드로 지속해서 여러 연도에 나타나는 키워드 ‘센서’, ‘보안’, ‘차’, ‘지능’은 높은 중심성을 나타내면서 지속해서 중심적인 키워드로 다른 연구와 많은 연관성을 가지고 연구가 이루어졌던 것으로 보인다.
또한 사물인터넷에 관련된 주요 상위 키워드와 사회 현상에 대해서 종합적으로 분석을 해보면, 2015년에는 사회적으로도 사물인터넷 활용에 대한 많은 관심과 함께 사물인터넷 서비스가 많이 출시되었던 시기였으며 또한 사물인터넷 기기에 의해서 사용자의 정보 수집을 통한 맞춤형 서비스를 제공하고자 하였다. 그러나 수집된 개인정보에 대한 해킹의 위험성 그리고 프라이버시 침해 등의 위험성에 대해서도 많은 논의가 있었다. 이러한 사물인터넷에 대한 관심은 지속적으로 증가하였으며 2016년부터 4차 산업혁명이 집중적으로 관심을 받으면서 사물인터넷과 인공지능이 4차 산업혁명의 핵심 기술로써 사회 및 산업 전반에 걸쳐서 많은 영향을 미쳤다.
VI. 결론
본 연구는 사물인터넷에 관한 연구 동향 파악을 위해서 네이버의 ‘학술정보’를 이용하여 2015년에서 2019년까지의 국내 논문에 대한 키워드 검색을 통해서 수집된 데이터를 기반으로 하여 분석하였다.
연도별로 사물인터넷에 관한 상위 빈도 연구 키워드들에 대해서 살펴보면, 키워드 ‘센서’, ‘보안’은 2015년부터 2017년까지 가장 빈도가 높은 5개 상위 키워드에 나타났으며 이 기간에 ‘센서’와 ‘보안’에 관한 연구가 이루어졌던 것으로 파악되며 특히 키워드 ‘센서’에 관한 연구는 2018년까지 지속한 것으로 보인다. 2017년부터 눈에 띄는 키워드로 ‘차’, ‘지능’이 있으며 가장 빈도가 높은 5개 상위 키워드에 나타났다. 이를 통해서 2017년부터 사물인터넷이 적용된 자동차에 관한 연구와 사물인터넷에 인공지능이 결합한 지능적인 사물인터넷에 관한 연구가 활발하게 진행되었던 것으로 파악된다.
빈도가 높은 상위 30개 키워드 중에서 중심적인 키워드를 파악하기 위해서 연도별로 상위 빈도 키워드에 관한 연결 중심성, 근접 중심성, 매개 중심성을 구하였다. 연도별로 사물인터넷에 관한 중심성이 높은 연구 키워드에서도 2015년부터 2016년까지 키워드 ‘보안’, ‘센서’가 중심성이 높은 키워드로 나타났으며 ‘센서’는 2018년까지도 중심성이 높은 상위 10개 키워드에 포함되어 나타났으며 이를 통해서 ‘센서’는 사물인터넷에 관하여 중심적인 연구 키워드로 다른 분야와 관련되어 지속해서 연구가 이루어졌던 것을 알 수 있다. 키워드‘지능’은 2017년부터 중심성이 높은 키워드로 나타났으며 또한 키워드 ‘차’, ‘산업혁명’은 2018년부터 중심성이 높은 키워드로 나타났다. 이를 통해서 2017년부터 사물인터넷과 4차 산업혁명 기술 분야가 접목된 연구가 진행된 것으로 파악된다. 종합적으로 상위 빈도 연구 키워드 중에서 지속해서 나타나는 키워드 ‘센서’, ‘보안’, ‘차’, ‘지능’은 높은 중심성을 나타내면서 중심적인 키워드로 여러 연구와 많은 연관성을 가지고 연구가 이루어졌던 것으로 파악된다.
본 논문의 한계점은 사물인터넷에 관한 국외 논문을 포함하지는 못하였으며 국내 논문을 대상으로 하여 키워드 빈도와 중심성 분석을 하였다. 또한 이를 통하여 사물인터넷에 관한 연구를 하고자 하는 연구자들에게 연구 목표 및 방향성을 제시하는 하는 것에 목표를 두고 있다.
향후 연구로는 해외 유명 저널과의 비교를 통해서 국내 연구 결과를 비교하고 분석하는 연구를 진행할 계획이다.
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