본 연구는 텍스트 마이닝을 활용하여 최근 20년 한국무용 연구 동향을 분석하는 것에 목적을 두었다. 한국학술정보(RISS)에 구축되어 있는 학술지 DB 중 총 1,468편의 논문제목에서 3,047개의 단어를 분석하였다. 데이터의 정제와 분석은 빅데이터 분석 솔루션인 TEXTOM을 이용하였고, 텍스트 마이닝 중 키워드 분석과 토픽모델링을 적용하여 의미 있는 결과를 도출하였다. 첫째, 한국 기본춤 동작의 구조를 밝히는 연구에서 한국춤의 활용과 전승에 관한 연구로 전환되었다. 둘째, 한국무용 연구의 참여 대상이 중년여성에서 노인여성으로 변화하였다. 셋째, 춤 기록에 대한 연구가 비활성화 되었다. 넷째, 최승희(Choi Seung-hee)에 대한 연구는 지속적인 관심의 대상이다. 다섯째, 한국창작춤에서 한국전통춤에 대한 연구로 집중되었다.
본 논문에서는 딥러닝 및 강화학습 연구에 대해 KeyBERT(Keyword extraction with Bidirectional Encoder Representations of Transformers) 알고리즘 기반의 토픽 추출 및 토픽 출현 빈도 분석으로 급변하는 딥러닝 관련 연구 동향 분석을 파악하고자 한다. 딥러닝 알고리즘과 강화학습에 대한 논문초록을 크롤링하여 전반기와 후반기로 나누고, 전처리를 진행한 후 KeyBERT를 사용해 토픽을 추출한다. 그 후 토픽 출현 빈도로 동향 변화에 대해 분석한다. 분석된 알고리즘 모두 전반기와 후반기에 대한 뚜렷한 동향 변화가 나타났으며, 전반기에 비해 후반기에 들어 어느 주제에 대한 연구가 활발한지 확인할 수 있었다. 이는 KeyBERT를 활용한 토픽 추출 후 출현 빈도 분석으로 연구 동향변화 분석이 가능함을 보였으며, 타 분야의 연구 동향 분석에도 활용 가능할 것으로 예상한다. 또한 딥러닝의 동향을 제공함으로써 향후 딥러닝의 발전 방향에 대한 통찰력을 제공하며, 최근 주목 받는 연구 주제를 알 수 있게 하여 연구 주제 및 방법 선정에 직접적인 도움을 준다.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제29권3호
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pp.75-93
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2022
The purpose of this study is to compare and analyze each government's ICT SME support policies to cope with changes in the ICT ecosystem paradigm. In particular, the core policies and policy trends of the Moon's government are presented through keyword network analysis and cognitive map analysis. As a result, core technologies such as ICT(Information Communication Technology), AI(Artificial Intelligence), Big Data, and 5G, which have high values of betweenness centrality and closeness centrality, are major keywords with high propagation power. The cognitive map analysis shows that the opportunity factors for the 4th industrial revolution are being activated through the ICT infrastructure circulation process, the domestic market circulation process, and the global market circulation process. This study is meaningful in terms of cognitive map analysis and utilization based on scientific analysis.
본 연구는 동시출현단어 분석에 기초한 지적구조 분석에서 주제를 표현하는 두 가지 키워드 유형의 특성에 관하여 국외 오픈액세스 분야를 중심으로 살펴보았다. 구체적으로 문헌정보학 분야 LISTA 데이터베이스에서 추출한 키워드 집합을 두 가지 유형(통제키워드, 비통제키워드)으로 구분하고, 동시출현단어 분석에 기초한 지적구조 분석을 수행한 결과를 비교하였다. 그 결과, 각 키워드 유형별로 키워드 집합, 연구지도와 영향력, 그리고 시기에 따라 상당한 차이가 있는 것으로 나타났다. 따라서 동시출현단어 분석에 기초한 지적구조 분석에서는 연구 목적에 따라 키워드 유형별 특성을 고려하여야 한다. 즉 전체 학문분야 관점에서 특정분야의 전반적인 연구 동향을 살펴보는 목적으로는 통제키워드를, 해당 분야 관점에서 연구 영역별로 세부적인 동향을 파악하는 목적으로는 비통제키워드를 사용하는 것이 더 적절할 것이다. 또한 양자의 관점을 모두 반영하는 종합적인 지적구조 분석을 위해서는 통제키워드와 비통제키워드를 개별적으로 사용한 결과를 상호 비교하여 분석하는 것이 가장 바람직하다고 할 수 있다.
블로그나 SNS 피드 등의 소셜 리뷰는 고객 관점의 의견이나 불만 사항을 반영한 키워드를 추출하기 위한 목적으로 광범위하게 활용되고 있으며, 최근 트렌드를 반영한 신조어나 고유명사를 포함하는 경우가 많다. 이들 단어는 사전에 포함되어 있지 않아 기존 형태소 분석기가 잘 인지하지 못하는 경우가 많으며, 동시에 상당한 처리 시간이 소요되어 키워드 분석 결과를 실시간으로 제공하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 응집도 점수 개념을 기반으로 소셜 리뷰로부터 키워드를 효율적으로 추출하기 위한 방법을 제안한다. 응집도 점수는 단어의 빈도수를 기반으로 계산되어 별도의 사전이 필요없다는 장점이 있으나, 띄어쓰기가 되지 않은 입력 데이터에 대해서는 정확도가 떨어질 수 있다. 이와 관련하여 본 논문에서는 단어 트리 구조를 이용하여 기존의 응집도 점수 계산 방법을 개선한 알고리즘을 제시한다. 또한 실험을 통해 제안하는 방법이 15.5%의 오류율을 보이는 동시에, 1,000개의 리뷰를 처리하는데 0.008초 정도 소요됨을 확인하였다.
본 논문은 지난 10년간(2011~2021) 발간된 산학협력에 대한 국내 논문과 국외 논문의 비교 분석을 통해 국내 산학협력의 동향을 파악하고 국외 산학협력 연구 주제와 비교하고자 한다. 수집된 전체 기사의 특색을 파악하기 위해 키워드 네트워크 분석과 토픽 모델링 분석을 실시하였다. 주요 결과는 다음과 같다. 국내 논문은 학교, 고용, 교육, 특허, 교수 등이 주요 토픽이며 관련 키워드가 영향력 있는 키워드로 나타났다. 국외 논문의 경우, 프로젝트, 정책, 혁신, 회사 등이 주요 토픽이며 관련 키워드가 영향력 있는 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 국내 산학협력은 대학, 교수가 고용을 위한 교육을 설계하고 주도해 왔다고 해석될 수 있으며, 향후 국내 산학협력 활동이 '연구'와 '기술이전' 영역에서 보다 활발히 이루어질 필요가 있으며, 이를 위해서 정부의 관련 정책과 지원이 학교와 기업 모두 이익을 얻을 수 있는 양방향 관계 수립에 중점을 두어야 함을 시사한다.
Background: The purpose of this study was to extract the major areas of interest in health insurance research in Korea, and infer policy agendas related to health insurance by analyzing research keywords. Methods: For this study, 2,590 articles were selected from among 7,459 academic papers related to health insurance published between January 1987 and December 2018, which were looked up using the Research Information Sharing Service (RISS). Keyword extraction and keyword network analysis were performed using the KrKwic, KrTitle, and UCINET software. Results: First, the number of studies in the area of health insurance continued to increase in all government terms, and it was not until after the 2000s that the subjects of health insurance researches were diversified. Second, degree centrality showed that 'medical expenditure' and 'medical utilization' were consistently high-ranking keywords regardless of the government in power. Aging and long-term care insurance-related keywords were ranked higher in the Lee Myung-bak government, Park Geun-hye government, and Moon Jae-in government. Third, betweenness centrality showed the same high ranking in key topics such as medical expenditure and medical utilization, while the ranking of key keywords differed depending on the interests and characteristics of each government policy. Conclusion: We confirm that health insurance as a research topic has been the main theme in Korean health care research fields. Research keywords extracted from articles also corresponded to the main health policies promoted during each government period. Efforts to systematically investigate policy megatrends are needed to plan adaptive future policies.
본 연구는 농업 R&D의 추세를 살펴보고자 텍스트마이닝 기법을 활용하여 농업 R&D에 해당하는 키워드를 분석하였다. 분석자료는 NTIS의 국가연구개발사업 과제정보를 활용하였으며, 2003년부터 2018년까지의 농업 R&D의 주요 키워드를 연도별 및 연구개발단계별로 구분하였다. 텍스트마이닝을 위해 키워드의 TF-IDF를 계산하여 점수별로 순위를 매기었으며, 유사한 키워드별로 그룹화하여 해석하였다. 주요 분석 결과는 다음과 같다. 첫 번째, 신기술의 도입과 외부 환경에 변화에 따른 농업 R&D 트렌드가 변화해가고 있다. 시간이 흐를수록 새로운 키워드가 대두되고 있으며, 기초연구 단계에서는 '기후변화'가, 응용연구 단계에서는 'ICT'와 '스마트팜'이, 개발연구 단계에서는 '수출' 키워드가 주되게 등장하고 있다. 두 번째, 연구개발 단계에서 시차를 가지고 키워드 변화가 나타나고 있다. 기초연구-응용연구-개발연구 순으로 주요 키워드가 변화하고 있으며, 대표적으로 '기후변화'와 '신품종' 키워드가 연구개발단계별로 연계되어 있었다. 세번째, 농업 R&D의 대표적인 키워드는 '벼' 키워드로 나타났다. 그러나 '녹색 및 기후변화 대응'과 '가공 및 유통기술' 같이 국내외 농업 환경 변화에 따라 연구의 방향성과 목적이 변화하고 있었다.
효과적이며 안전한 발파 기술을 개발하거나 국내에 도입하기 위해서는 세계 각국에서의 발파 분야 연구 동향을 파악하는 것이 필요하다. 국내외 발파 관련 연구 동향 분석은 일부 연구 논문들을 대상으로 제한적인 범위에서 수행되는 것이 일반적이다. 본 논문에서는 국제학술지에 게제된 전체 논문들을 대상으로 VOSviewer를 이용한 계량서지분석을 실시하여 발파 분야의 연구 동향 변화를 파악하고자 하였다. 시기별 핵심단어 분석 결과, 2000년대는 대체적으로 게재 논문의 수가 적고 전체적인 핵심단어 수도 적었지만, 2010년 이후 게재 논문 개수의 급격한 증가와 핵심단어의 다양화, 특히 인공지능과 관련된 핵심단어들이 등장하였다. 2017~2021년의 핵심단어 분석 결과, 다양한 하이브리드 인공지능 기법들이 발파 영향 평가에 활발하게 활용되고 있음을 알 수 있었다.
본 연구는 연구데이터 관련 국내 연구의 동향을 파악하기 위하여 RISS에서 연구데이터 관련 논문을 수집하였으며, 데이터 정제 후 총 58건의 연구논문을 대상으로 134개의 저자 키워드를 추출하여 키워드 네트워크 분석을 수행하였다. 분석 결과, 첫째, 아직까지 국내에서 연구데이터 관련 연구의 수가 58건에 지나지 않아 추후 많은 관련 연구가 진행될 필요가 있음을 알 수 있었다. 둘째, 연구데이터 관련 연구 분야는 대부분 복합학 중 문헌정보학에 집중되어 있었다. 셋째, 연구데이터 관련 저자 키워드의 빈도분석 결과 '연구데이터관리', '연구데이터공유', '데이터리포지터리', '오픈사이언스' 등이 다빈도 주요 키워드로 분석되어 연구데이터 관련 연구는 위의 키워드를 중심으로 진행되고 있음을 알 수 있었다. 키워드 네트워크 분석 결과에서도 다빈도 키워드는 연결 중심성 및 매개 중심성에서 중심적인 위치를 차지하며 관련 연구에서 핵심 키워드에 위치하고 있음을 알 수 있었다. 본 연구의 결과를 통하여 최근의 연구데이터 관련 동향을 파악할 수 있었고, 향후 집중적으로 연구해야 하는 분야를 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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