• 기술혁신학회지
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• 제21권3호
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• pp.1155-1178
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• 2018

미래의 자동차는 친환경 자율주행이 가능한 이동형 생활공간으로 진화하고 있다. 차량내 각종 정보를 전기적으로 처리, 제어하고 명령하는 역할이 필수적으로 작용하며 자율주행, 친환경 자동차와 같은 미래 자동차는 차량용 반도체가 핵심 역할을 할 것으로 기대된다. 차량용 반도체 산업 육성을 위해서는 기술 트렌드를 파악하고 요구사항을 반영한 기술과 품질을 사전에 확보해야, 산업 경쟁력을 갖추고 기술혁신을 이룰 수 있다. 하지만, 현재까지 기술 트렌드의 체계적인 분석이 부족한 상황이다. 따라서 본 연구에서는 특허분석과 토픽모델을 활용하여 차량용 반도체 기술 추세를 분석하였고, 전기차, 운전보조, 디지털 제조와 같은 주요기술을 확인하였다. 기술 트렌드는 정부규제, 시장니즈, 기술융합 등에 따라 요소기술, 기술특성 등이 변화한다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해 차량용 반도체 산업의 R&D 정책수립과 산업계의 기술전략 수립을 위한 의사결정에 도움을 줄 것으로 기대된다. 또한 기술의 세부 요소기술 분류와 트렌드 분석결과를 제공하여 향후 세부적인 연구개발 방향과 특허전략 수립에 효과적으로 활용될 것으로 기대된다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.19-25
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• 2018

With the development of IT technology, various services such as artificial intelligence and autonomous vehicles are being introduced, and many changes are taking place in our lives. However, if secure security is not provided, it will cause many risks, so the information security becomes more important. In this paper, we analyzed the research trends of main themes of information security over time. In order to conduct the research, 'Information Security' was searched in the Web of Science database. Using the abstracts of theses published from 1991 to 2016, we derived main research topics through topic modeling and time series regression analysis. The topic modeling results showed that the research topics were Information technology, system access, attack, threat, risk management, network type, security management, security awareness, certification level, information protection organization, security policy, access control, personal information, security investment, computing environment, investment cost, system structure, authentication method, user behavior, encryption. The time series regression results indicated that all the topics were hot topics.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.19-28
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• 2019

The purpose of this study is to examine the trends on machine learning and deep learning research in the published journals from the Web of Science Database. To achieve the study purpose, we used the abstracts of 20,664 articles published between 1990 and 2017, which include the word 'machine learning', 'deep learning', and 'artificial neural network' in their titles. Twenty major research topics were identified from topic modeling analysis and they were inclusive of classification accuracy, machine learning, optimization problem, time series model, temperature flow, engine variable, neuron layer, spectrum sample, image feature, strength property, extreme machine learning, control system, energy power, cancer patient, descriptor compound, fault diagnosis, soil map, concentration removal, protein gene, and job problem. The analysis of the time-series linear regression showed that all identified topics in machine learning research were 'hot' ones.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제30권1호
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• pp.53-70
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• 2023

Artificial intelligence has become familiar with modern society, not the distant future. As artificial intelligence and machine learning developed more highly and became more complicated, it became difficult for people to grasp its structure and the basis for decision-making. It is because machine learning only shows results, not the whole processes. As artificial intelligence developed and became more common, people wanted the explanation which could provide them the trust on artificial intelligence. This study recognized the necessity and importance of explainable artificial intelligence, XAI, and examined the trends of XAI research by analyzing social networks and analyzing topics with IEEE published from 2004, when the concept of artificial intelligence was defined, to 2022. Through social network analysis, the overall pattern of nodes can be found in a large number of documents and the connection between keywords shows the meaning of the relationship structure, and topic modeling can identify more objective topics by extracting keywords from unstructured data and setting topics. Both analysis methods are suitable for trend analysis. As a result of the analysis, it was found that XAI's application is gradually expanding in various fields as well as machine learning and deep learning.

• 한국농공학회논문집
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• 제61권1호
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• pp.21-29
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• 2019

This study analyzed the variability of drought risk based on trend analysis of dry-seasonal dam inflow located in upper river basins. To this, we used areal averaged precipitation and dam inflow of three upper river dams such as Soyang dam, Chungju dam, and Andong dam. We employed Mann-Kendall trend analysis and change point detection method to identify the significant trends and changing point in time series. Our results showed that significant decreasing trends (95% confidence interval) in dry-seasonal runoff rates (= dam inflow/precipitation) in three-dam basins. We investigated potential causes of decreasing runoff rates trends using changes in potential evapotranspiration (PET) and precipitation indices. However, there were no clear relation among changes in runoff rates, PET, and precipitation indices. Runoff rate reduction in the three dams may increase the risk of dam operational management and long-term water resource planning. Therefore, it will be necessary to perform a multilateral analysis to better understand decreasing runoff rates.

• 동아시아경상학회지
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• 제11권1호
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• pp.53-71
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• 2023

Purpose - This study aims to find clues necessary for the direction of leadership development suitable for the current situation by exploring the direction in which leadership has been studied from the perspective of domestic researchers, along with the arrangement of leadership theories studied in various ways. Research design, data, and methodology - A total of 7,425 papers were obtained due to the search, and 5,810 papers with English abstracts were used for analysis. For analysis, word frequency analysis, word clouding, and co-occurrence were confirmed using Python 3.7. In addition, after classifying topics related to research trends through BERTopic and LDA, trends were identified through dynamic topic modeling and OLS regression analysis. Result - As a result of the BERTopic, 14 topics such as 'Leadership management and performance' and 'Sports leadership' were derived. As a result of conducting LDA on 1,976 outliers, five topics were derived. As a result of trend analysis on topics by year, it was confirmed that five topics, such as 'military police leadership' received relative attention. Conclusion - Through the results of this study, a study on the reinterpretation of past leadership studies, a study on LMX with an expanded perspective, and a study on integrated leadership sub-factors of modern leadership theory were proposed.

• 정보관리학회지
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• 제31권1호
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• pp.99-118
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• 2014

이 연구는 국내외 정보학 분야 학회지 동향을 파악하기 위하여 1990년부터 2013년까지 국내 정보관리학회지와 국외 JASIST의 논문 제목과 초록을 대상으로 텍스트 마이닝 기법을 통한 명사, 명사구 동시출현 분석을 수행하였다. 전 기간을 5구간으로 나누고 전체적인 동향을 살펴보기 위해 고빈도 동시출현단어를 분석하였으며, 세부 주제를 파악하기 위해 상위 키워드와 동시에 출현하는 단어를 분석하였다. 마지막으로 과거와 다르게 새로운 키워드가 등장하는 2010년 이후 동향을 중점적으로 네트워크 분석을 수행하였다. 분석 결과 전반적으로 국내의 경우 정보관리학회지는 도서관, 정보 서비스, 정보 이용자, 정보 자료 조직 주제 분야가 많이 차지하고 있었고 JASIST는 정보 검색, 정보 이용자, 웹 관련 정보학, 계량 정보학 중심으로 연구가 진행되었다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제56권4호
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• pp.51-71
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• 2022

1990년대 이후 사회적 변화와 이용자의 요구에 부응하여 공공도서관에서 프로그램이 주요 업무로 그 비중을 높여가고 있는 가운데, 국내외에서 공공도서관 프로그램 분야의 성장이 빠르게 진행되었다. 그러나 지금까지 국내에서 공공도서관 프로그램 분야의 전반적인 연구 동향을 파악하고자 하는 연구는 찾아보기 어렵다. 이에 따라 국내 공공도서관 프로그램 분야의 연구 동향을 실제적으로 살펴보기 위한 목적으로, 저자키워드 프로파일링에 기초한 지적구조 분석을 수행하였다. 특히, RISS 데이터베이스에서 검색한 학위논문과 학술지 논문의 저자키워드(비통제키워드)에 기초하여 주제어 분석, 네트워크 분석 및 군집 분석, 시기별·년도별 분석을 단계적으로 수행하였다. 또한, 이러한 지적구조 분석의 결과로 파악한 국내 공공도서관 프로그램의 연구동향을 종합적으로 검토하여 향후의 연구 과제를 제안하였다.

• 산업진흥연구
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• 제8권4호
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• pp.139-146
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• 2023

본 연구는 2019년에서 2023년 사이의 5년간 꿈분석 관련 해외학술지를 중심으로 연구동향을 살펴봄으로써 꿈분석과 관련된 앞으로의 국내 연구 방향에 대한 시사점을 도출해 보는데 목적이 있다. 이를 위해 2019년부터 2023년까지 Google scholar에서 검색한 해외학술지 84편을 선정하여 게재 연도, 주제별 학술지, 주 사용이론, 주요 연구 주제, 연구방법 등 연구 동향을 분석하였다. 분석 결과는 첫째, 2019년부터 2021년까지 게재된 연구 수가 증가 후 감소하는 추세이고, 코로나19 기간 동안 관련 연구가 각 국가에서 활발했다. 둘째, 꿈분석을 통해 무의식을 해석하고 다양한 분야로 접목하는 경향성을 보였다. 셋째, 연구방법의 동향은 질적연구를 이용한 연구가 53편, 양적연구 24편, 혼합연구 5편, 메타분석 2편순으로 나타났다. 끝으로 연구 결과에 대한 논의와 꿈분석 분야에서의 후속연구에 대해 제언하고자 한다.

• 정보관리학회지
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• 제41권2호
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• pp.47-69
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• 2024

독서의 대상과 방법에서 많은 변화가 발생하고 있음에도 불구하고, 인간의 지적 능력을 개발하는 가장 효과적인 수단으로서 독서의 중요성은 지속적으로 강조되고 있다. 그러나 국내에서 독서는 재미와 흥미를 동반하면서 즐거움과 기쁨을 주는 행위라기보다는 지루하고 딱딱한 교육이나 학습 활동의 일환으로 인식되고 있는 경향이 있다. 또한, 독서에 대한 높은 관심과 강조에 비해 이를 체계적으로 실행하기 위한 독서 프로그램에 대한 관한 논의는 상대적으로 부족한 상황이며, 국내에서 독서 프로그램 분야의 전반적인 연구 동향을 파악하고자 하는 연구는 찾아보기 어렵다. 이에 따라 국내 독서 프로그램 분야의 연구 동향을 전반적으로 살펴보기 위하여, 키워드 프로파일링에 기초한 지적구조 분석 방법을 적용하였다. 특히 RISS 데이터베이스에서 검색한 국내 독서 프로그램 분야 학위논문과 학술지 논문의 키워드에 기초하여 기본 분석, 주제어 분석, 연구 영역 분석, 시기별·연도별 분석을 단계적으로 수행하였다. 또한, 이러한 지적구조 분석의 결과로 파악한 국내 독서 프로그램의 연구 동향을 종합적으로 검토하여 향후의 연구 과제를 제시하였다.