• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제6권5호
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• pp.409-419
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• 2016

일반적으로 지역학 연구를 수행하는데 있어 연구 동향을 파악하는 것은 매우 중요하다. 그러나 지역학의 연구 분야는 매우 다양하며, 모든 지역학 연구 분야에 대한 연구가 동시에 진행되는 것은 매우 어렵다. 이로 인해 지역학연구는 시대에 따라 연구 분야 및 연구 동향이 변화 하였다. 이와 함께 지역학의 연구 동향을 이해하려는 관심이 꾸준히 증가되고 있다. 본 논문에서는 국내의 지중해지역 연구를 대상으로 동시 출현 키워드를 기반으로 연구 동향을 분석한다. 이를 위하여 국내 지중해지역 연구의 대표 학술지인 『지중해지역연구』에 게재된 논문들을 대상으로 논문 유형 분석 및 키워드를 추출하여 정제 과정을 거쳐 동시 출현 키워드를 생성하였다. 세부적으로 논문의 유형 분석을 통해 기본적인 동향 분석을 수행하였고, 논문의 동시 출현 키워드를 이용하여 단순 정량 분석보다 심층적인 분석을 수행하고, 동시출현 키워드를 통해 생성된 네트워크 그래프 형태의 시각화를 통해 분석을 수행한다.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제19권4호
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• pp.1-18
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• 2012

This paper identifies technology trends of national research and development (national R&D) by exploiting Korean national R&D patents, ranging from 2007 to 2010. In this paper, co-word analysis (CWA), which is a method to identify the relationship among technology terms by using their co-occurrences, is incorporated into network analysis to visualize the relationships among technology keywords of national R&D patents and calculate network indexes concerning inter-relationship diversity and strength of technology keywords. As a result, this research found that inter-relationship among technology keywords in national R&D are getting increasingly strengthening in an overall sense. In addition, the keyword inter-relationship diversity-strength map proposed in this paper revealed some significant technological keywords of national R&D : core technology keywords including "sensor", "film" and "fuel" and emerging keywords including "biosensor" and "thermoelectric". Because the proposed approach helps identify interdisciplinary trends of technology keywords from a massive volume of national R&D patents in a visual and quantitative way, we expect that the approach can be incorporated as a preliminary into the R&D planning process to assist R&D policy makers to understand technology convergence of national R&D and develop relevant R&D policies.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제30권3호
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• pp.201-216
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• 2021

Purpose The purpose of this study is to analyze the trend of patent technology in textile materials using text mining methodology based on Dynamic Embedded Topic Model and Structural Topic Model. It is expected that this study will have positive impact on revitalizing and developing textile materials industry as finding out technology trends. Design/methodology/approach The data used in this study is 866 domestic patent text data in textile material from 1974 to 2020. In order to analyze technology trends from various aspect, Dynamic Embedded Topic Model and Structural Topic Model mechanism were used. The word embedding technique used in DETM is the GloVe technique. For Stable learning of topic modeling, amortized variational inference was performed based on the Recurrent Neural Network. Findings As a result of this analysis, it was found that 'manufacture' topics had the largest share among the six topics. Keyword trend analysis found the fact that natural and nanotechnology have recently been attracting attention. The metadata analysis results showed that manufacture technologies could have a high probability of patent registration in entire time series, but the analysis results in recent years showed that the trend of elasticity and safety technology is increasing.

• 한국방사선학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.785-790
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• 2019

인공지능, 빅데이터, 사물인터넷 등 기술간 융합과 고도화가 지역주력산업에도 큰 영향을 미치고 있다. 모든 기술분야가 기술간-산업간 연결이 되어 융합된 기술로 활용되고 있다. 최근 기술동향을 파악하기 위해 특허정보를 이용한 키워드검색을 통해 기술동향 조사 및 분석으로 쉽게 파악이 가능하게 되었다. 본 연구는 방사선 기술발전에서 4차 산업혁명시대 융합기술을 적용한 특허동향을 파악하고 방사선 관련 산업기술경쟁력 강화 및 활용방안을 위한 특허동향 및 분석을 제시하여 수요기술 발굴과 미래 유망기술 예측에 활용하고자 한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제33권4호
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• pp.601-608
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• 2023

동형 암호 기술은 최근 널리 연구되고 있는 유망한 기술로서, 데이터를 암호화한 상태에서도 연산이 가능하게 하는 기술이다. 본 논문에서는 서지통계학적 분석을 통해 6,047개의 동형 암호 논문을 대상으로 연구 동향을 체계적으로 분석한다. 구체적으로 연도별 논문 수 분석, 키워드 상관관계, 주제 군집 분석, 동형 암호 관련 키워드의 연도별 변화 분석, 그리고 동형 암호 연구 수행 기관의 국가 분석을 통해 동형 암호 기술의 연구 동향을 객관적이고 정량적으로 분석한다. 이러한 분석 결과는 동형 암호를 연구하고 활용하는데 필요한 전략적인 방향성을 제공하며, 이는 후속 연구, 산업 응용 등에 큰 도움이 될 것이다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제46권spc호
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• pp.1-8
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• 2023

To investigate the national science and technology policy direction in the field of construction machinery, an analysis was conducted on projects selected as national research and development (R&D) initiatives by the government. Assuming that the project titles contain key keywords, text mining was employed to substantiate this assumption. Project information data spanning nine years from 2014 to 2022 was collected through the National Science & Technology Information Service (NTIS). To observe changes over time, the years were divided into three-year sections. To analyze research trends efficiently, keywords were categorized into groups: 'equipment,' 'smart,' and 'eco-friendly.' Based on the collected data, keyword frequency analysis, N-gram analysis, and topic modeling were performed. The research findings indicate that domestic government R&D in the construction machinery field primarily focuses on smart-related research and development. Specifically, investments in monitoring systems and autonomous operation technologies are increasing. This study holds significance in analyzing objective research trends through the utilization of big data analysis techniques and is expected to contribute to future research and development planning, strategic formulation, and project management.

• Journal of Korean Neurosurgical Society
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• 제67권1호
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• pp.50-59
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• 2024

Objective : This study aimed to conduct a bibliometric analysis on pelvic parameter related research over the last 30 years, analyzing trends, hotspots, and influential works within this field. Methods : A comprehensive Web of Science database search was performed. The search yielded 3249 results, focusing on articles and reviews published from 1992 to 2022 in English. Data was analyzed using CiteSpace and VOSviewer for keyword, authorship, and citation burst analysis, co-citation analysis, and clustering. Results : The number of publications and citations related to pelvic parameters has increased exponentially over the last 30 years. The USA leads in publication count with 1003 articles. Top publishing journals include the European Spine Journal, Spine, and Journal of Neurosurgery: Spine, with significant contributions by Schwab, Lafage V, and Protoptaltis. The most influential articles were identified using centrality and sigma values, indicating their role as key articles within the field. Research hotspots included spinal deformity, total hip arthroplasty, and sagittal alignment. Conclusion : Interest in pelvic parameter related research has grown significantly over the last three decades, indicating its relevance in modern orthopedics. The most influential works within this field have contributed to our understanding of spinal deformity, pelvic incidence, and their relation to total hip arthroplasty. This study provides a comprehensive overview of the trends and influential research in the field of pelvic parameters.

• 한국도서관정보학회지
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• 제52권3호
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• pp.313-334
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• 2021

본 연구는 초·중·고 교육분야 인공지능과 관련된 해외 연구동향을 분석하기 위해 SCOPUS 데이터베이스를 대상으로 관련 문헌을 수집하였다. 수집된 문헌의 발행 기간은 1974년부터 2021년 3월까지이며, 학술지 논문이 154건, 컨퍼런스 논문은 571건으로 나타났다. 이들 논문에 포함된 저자 키워드 및 인덱스 키워드 4,521개의 단어들의 동시출현(co-occurrences) 분석기법을 바탕으로 연구 동향을 분석하였다. 분석결과 machine learning을 주축으로 big data, data mining, data science, deep learning이 최신 연구 동향으로 나타났고, 초·중·고등교육 간에는 차이가 있는 것으로 나타났다. 초등은 로봇 관련 연구가 많이 있었으며, 중등은 게임과 데이터 관련 연구가 많이 있었고, 고등은 다양하고 심도 있는 연구가 이루어졌음을 알 수 있었다. 마지막으로 결과분석에서 우리나라 교육부에서 2020년 9월 발표된 '인공지능 기초' 교육과정과 미국 AK4K12의 '5 Big Ideas'와 초·중·고 공통 상위 50단어와 매핑하여 우리나라 초·중·고 인공지능 교육에 시사점을 제시하였다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제55권4호
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• pp.141-157
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• 2021

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.

• 한국비블리아학회지
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• 제34권4호
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• pp.207-234
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• 2023

4차 산업혁명이 등장한 이래로 산업 분야를 비롯한 다양한 분야에서 관련 연구들이 수행되었다. 본 연구에서는 4차 산업혁명에 대한 국내의 연구 동향을 분석하기 위하여 2016년 1월부터 2023년 8월까지 KCI에 수록된 2,115건의 논문을 대상으로 핵심어 분석 및 LDA 알고리즘에 기반한 토픽모델링 분석을 실시하였다. 본 연구의 결과 첫째, 4차 산업혁명 관련 학술 논문이 많이 게재된 학술지는 디지털융복합연구, 인문사회 21, e-비즈니스연구, 학습자중심교과교육연구 등의 순이었다. 둘째, 토픽모델링 분석 결과, '인간과 인공지능', '데이터와 개인정보 관리', '교육과정의 변화', '기업의 변화와 혁신', '교육의 변화와 일자리', '문화예술과 콘텐츠', '정보와 기업의 정책과 대응'의 7개 토픽이 선정되었다. 셋째, 4차 산업혁명과 관련한 공통 연구주제는 '교육과정의 변화', '인간과 인공지능', '문화예술과 콘텐츠'이며, 공통 키워드는 '기업', '정보', '보호', '스마트', '시스템' 등이 있다. 넷째, 연구 전반기(2016-2019)에는 교육 분야의 주제가 상위에 등장했으나 후반기(2020-2023)에는 기업과 스마트, 디지털, 서비스 혁신에 관한 주제들이 상위로 나타났다. 다섯째, 연구 후반기로 가면서 연구 주제들이 보다 구체화되거나 세분화되는 경향을 보였다. 이러한 동향은 코로나 팬데믹 이후 4차 산업혁명 분야의 핵심 기술들이 다양한 산업 분야에 활용됨에 따라 발생하는 사회경제적 변화에 따른 것으로 해석된다. 본 연구의 결과는 4차 산업혁명 분야의 연구 동향 파악과 전략 수립 및 후속 연구에 유용한 정보를 제공할 수 있을 것으로 기대한다.