본 연구는 국내 인공지능 분야 연구동향을 파악하기 위해 국내 학술지에 발표된 인공지능 분야 논문들을 대상으로 네트워크 분석 및 동적 토픽 모델링 분석을 진행하였다. 2020년까지 KCI(한국학술지인용색인)에 등록된 논문 중 '인공지능'과 'artificial intelligence' 두 개의 키워드 중 하나 또는 하나 이상이 논문 제목 또는 색인 키워드에 포함한 2,552개 논문들의 메타데이터 및 초록을 수집하였다. 키워드, 소속기관, 주제 분야, 초록의 추출 및 전처리 작업을 진행하였고 키워드를 활용한 키워드 동시 출현 네트워크 구축 및 분석으로 국내 인공지능 분야의 주요 키워드를 확인하였으며, 소속기관 정보를 활용한 기관 협력 네트워크를 통해 국내외 산학기관들의 협력 정 도 및 특징을 파악하였다. 또한 연구 대상 논문들 중 한글로 작성된 1845개의 초록 들을 대상으로 동적 토픽 모델링을 진행하였으며, 주제어들을 토대로 13개의 주제를 레이블링하였다. 레이블링 된 13개의 주제를 통해 국내 인공지능 연구 분야의 시기별 주제 동향을 파악하였다. 본 연구는 기존의 선행연구들에서 시도하지 않은 저자 소속기관 등을 활용한 기관 협력 네트워크 및 초록을 활용한 동적 토픽 모델링을 통해 국내 인공지능 분야 연구동향 파악의 시야를 확장하는 것으로 학술적 의의를 지닌다. 또한, 본 연구의 결과가 인공지능 시대에 부합하는 국가 정책 수립 기여라는 실질적 함의를 시사한다.
최근 문헌정보학의 관련 분야로 주목받고 있는 데이터과학은 오랫동안 문헌정보학에서 해오던 정보의 수집, 저장, 조직, 분석, 활용 등의 활동을 데이터에 적용하여 그 가치를 이해하려는 학문이며, 통계학과 컴퓨터공학 등 다른 학문분야와의 연계가 필요한 분야이다. 이러한 데이터과학 분야의 연구 영역을 파악하기 위하여 동시출현단어 분석을 사용하여 Web of Science 핵심컬렉션에 수록된 문헌들 중 데이터 과학 관련 자료들을 수집하고, 그 주제범주를 활용하여 네트워크분석을 실시하였다. 총 667건의 자료에 대한 159개의 주제범주를 기술분석하여 데이터과학 관련 연구가 많이 이루어지고 있는 학문분야를 조사하였고, 네트워크분석을 통해 데이터과학 분야 연구영역의 지적구조를 시각적으로 파악하였다. 분석결과, 데이터과학 분야의 연구들은 2개 영역 9개 군집으로 구분되었으며, 주제범주의 용어들 중 중심성이 높은 용어들을 통해 각 군집의 대표적인 주제들을 선정하였다. 연구의 결과는 데이터과학 분야의 연구들에 대한 지적구조를 파악하는데 도움이 될 수 있고, 문헌정보학과의 연계융합전공으로서의 데이터과학 교과과정 개발에 방향성을 제시할 수도 있을 것이다.
장서개발 정책은 도서관 서비스의 근간이며, 도서관의 성격과 정체성이 드러나는 성문화된 문서이다. 본 연구에서는 국립중앙도서관에서 원문 추출이 가능한 장서개발 정책 관련 원문 11개를 대상으로 빈도분석, 토픽 모델링, 네트워크 분석을 수행하였다. 장서개발 정책과 관련된 주요 키워드를 추출하고, 해당 키워드 간의 관계를 분석하였다. 그 후 대학도서관과 공공도서관의 관종별 장서개발 정책의 특징을 도출하기 위해 파이 계수 분석을 수행하였다. 분석 결과 '자료', '도서관', '장서개발', '이용자', '수집' 등의 키워드가 빈도 분석과 네트워크 중심성에서 주요 키워드로 나타났으며, 파이 계수 분석 결과 대학도서관은 '대학(0.73)', '구축', '학생', '대상', '비용' 등의 키워드가 나타나므로, 이용자의 학술적 요구와 디지털 자원에 대한 논의가, 공공도서관은 '성인', '설문조사', '특징', '종교' 등 다양한 이용자계층의 정보 요구와 관련된 키워드가 주요 쟁점으로 드러났다.
본 연구는 문헌정보학에서 다뤄지는 정보격차 연구동향을 분석하기 위해서 문헌정보학관련 4개 학술지에서 발행한 195편의 논문을 수집하고, 해당 문헌을 대상으로 연구대상(11개 하위 범주), 연구목적(4개 하위 범주), 연구방법(4개 하위 범주)로 코딩하였다. 이것을 저자 키워드와 함께 패스파인더 알고리즘을 적용한 키워드 네트워크를 구축하여 분석을 진행하였다. 분석 결과, 정보취약계층(연구대상) 중 장애인, 다문화가정, 고령자에 대한 연구가 79.5%로 특정 계층에 집중되어있는 것으로 나타났다. 그리고 정보격차, 장애인, 공공도서관을 중심으로, 다문화, 고령자 등에 대한 정보취약 실태와 해소방안을 목적으로 활발히 연구가 진행되었으나, 정보취약 해소효과, 정보취약의 영향요인을 목적으로 한 연구는 고령자, 독서치료, 정보화교육, 정보활용, 독서프로그램을 구안하고 적용하여 효과를 검증하는 연구에 국한되어 있었다. 마지막으로 정보격차에서 가장 많이 활용되는 연구방법은 문헌연구와 함께 사례연구 또는 설문조사를 동시에 이용하는 것으로 나타났다.
본 연구는 소셜 네트워크 서비스인 페이스북에서 우울증 관련 게시물을 분석하여 그 안에서 주로 논의되는 주제를 파악하고자 한다. 구체적으로, 접근 용이성, 개방성 및 익명성 등의 특징을 지니는 페이스북이라는 온라인 커뮤니티에서 사용자들이 다소 민감한 정신적 질환인 우울증에 관하여 어떤 내용을 논의하는지 살펴보고자 한다. 본 연구를 위해 페이스북 데이터 수집에서부터 주제어 추출에 이르기까지의 전반적인 과정을 포함하는 자연어 처리 기반의 데이터 분석 프레임워크를 구현하였다. 구현한 프레임워크를 이용하여, 본 연구는 우울증을 논의하는 페이스북 최대 사용자 그룹에서 최근 1년간 작성한 885개의 게시물을 수집하여 분석하였다. 주제어 추출의 완성도와 정확도를 위해 자동화된 기법과 수동적인 접근법(불용어 제거, 주제어 개수 지정)을 결합하였으며, 이를 통해 주제를 다각도에서 분석하였다. 분석 결과, 사용자들은 우울증 일반, 인간관계, 기분 및 느낌, 우울증 증상, 자살, 의료 참고, 그리고 가족 등에 대한 논의를 주로 하는 것으로 파악되었다.
이 연구에서는 인용 및 동시인용 문헌 네트워크에서의 중심성 지수를 사용한 추론 통계 적용의 첫 번째 단계로써 이들 간 관계의 선형성을 살펴보고자 하였다. 703개의 문헌 동시인용 네트워크를 활용하여 인용 빈도, 연결정도 중심성, 인접 중심성, 매개 중심성 간의 4가지 주요 관계의 패턴을 살펴본 결과, 모든 인용 및 중심성 간 관계가 선형모델보다는 비선형적 모델로 더 잘 설명될 수 있음을 통계적으로 확인되었다. 따라서 이들 간의 인과관계에 대한 다중회귀분석과 같은 추론 통계 분석의 기반이 되는 선형성을 확보하기 위해서는 논리적인 기준에 근거한 데이터 변환이나 실제값을 구간값으로 변환하는 과정이 필요하다고 할 수 있다.
본 연구는 "대한지리학회지(지리학(地理學))"에 게재된 논문과 그 말미의 참고문헌을 자료로 인문지리학 분야의 논문별 저자별 인용빈도를 다차원척도법과 사회 네트워크 분석을 통해 고찰해 보았다. 그 결과는 다음과 같다. 인문지리학 연구의 접근방법론상에 공통점이 적어 연구자의 지적(知的) 친밀성은 나타나지 않았으나 지적 네트워크는 강하게 나타나는 그룹이 형성되었다는 점이 밝혀졌다. 지적 친밀성과 네트워크를 형성시키기 위해 우선 각 연구자는 연구 분야와 주제를 다양화하기 보다는 하나의 주제에 대한 지속적인 연구가 필요하다고 하겠다. 또 완성도 높은 연구물을 축적하여 인용빈도를 높여야 할 것이다. 한편 석 박사학위논문은 학회지와 달리 공식적인 출판물이 아닌 경우 인용하는 것은 우리나라 특유의 현상으로 제도적으로 이를 지양해야 할 점이다.
최근, 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service)의 도입과 더불어 이를 다양한 목적을 충족시키는 연구가 진행되고 있다. 많은 연구가 진행됨에 따라 연구 경향을 파악하는 것이 필요하다. 하지만 연구의 양이 방대하여 많은 양의 관련 연구 문헌을 조사하는 것은 상당히 어려운 작업이다. 따라서 본 연구에서는 소셜 네트워크 서비스 중 트위터를 중심으로 관련 연구들을 체계적으로 분석하여 연구의 경향성을 밝힌다. 특히 체계적인 문헌 조사와 분석을 위해 SLR(Systematic Literature Review) 기법을 이용한다. 그리고 국내 연구를 중심으로 243편을 조사 하였다. 다양한 분야의 학문을 살펴보기 위하여 학술 분류 KDC와 기본 연구자들의 관점 그리고 트위터 데이터의 직접 사용 등을 분석차원으로 구성하여 분석하였다. 연구 결과 다양한 학문에서 트위터를 분석 하고 있으며 그 방법 또한 단순 설문을 넘어 트위터 데이터를 직접 사용하는 연구가 많았다.
대규모 항만과 공항, 다도해, 도시재생 등의 이슈를 가진 인천 지역을 중심으로 인문, 역사, 항공/항만, 지역개발분야 등에서 다양한 연구 성과들이 발표되고 있다. 본 연구는 인천 지역을 둘러싼 연구의 규모와 주제 범위, 연구자 분포를 계량정보적 방법을 사용해 탐색하였다. 구체적으로 한국학술지인용색인에 등재된 500여건의 인천 관련 연구 논문에서 저자를 추출하여, 공저 관계 네트워크 분석을 수행함으로써 핵심 연구 주체와 기관 간 협력 행태를 파악하고 키워드간의 관계에 대한 가중 네트워크(PFNET) 분석을 수행함으로써 지적 구조를 이해하였다. 분석 결과, 인하대학교와 인천대학교가 높은 전역중심성을, 인천발전연구원이 높은 지역중심성을 보이고 있는 것으로 나타났다. 지적구조는 11개의 주제 군집으로 구성되었으며, 인천의 인문사회이슈, 항만, 항공 분야가 대표적인 연구 주제 군집으로 분석되었다.
본 연구의 목적은 국내 기록관리학, 문헌정보학, 역사학 학술논문의 서지정보를 분석함으로써 기록분야 연구주제를 분석하는데 있다. 이를 위해 1,173편의 학술논문을 수집한 뒤, 저자키워드 데이터로부터 네트워크 분석을 시행하고 초록 데이터로부터 토픽모델링을 진행하고 분석 결과를 시간의 흐름에 따라 정리하였다. 저자키워드로부터의 네트워크 분석 결과에 따르면, 주요 법령과 정책의 변화에 따라 연구주제 네트워크가 적극적으로 변화하는것이 확인되었다. 초록으로부터의 토픽모델링 결과에 따르면, 전체 학술논문의 주제는 '레코드매니지먼트', '아카이빙', '국가기록정책' 으로 구분된다. 2002~2009년 동안은 '레코드매니지먼트'와 '국가기록정책'이 상대적으로 우세하였으나 2009년부터 균형적인 양적 성장을 이루며 2019년에 정점을 이루었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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