• 정보관리학회지
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• 제30권1호
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• pp.237-258
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• 2013

대학소속 연구자들의 연구 분야가 다변화되면서 대학도서관에서는 서비스 운영을 위하여 학과별 주제 분야를 파악하는 것이 중요한 과제로 인식되고 있다. 이 연구는 대학 학과 소속구성원들의 학술지 논문 서지사항을 분석하여 학과별 주제특성을 다차원적으로 분석하고자 하였다. 게재한 학술논문을 분석하여 1차적으로 해당 학과의 주제영역을 파악하고자 하였으며 심층적으로 주제영역을 분석하기 위하여 해당 논문들이 인용한 학술지를 조사하여 확장된 주제영역을 조사하였다. 또한 상위 인용된 학술지를 대상으로 네트워크 분석을 하여 학술지간 관계를 분석하였다. 분석 결과 학과별 주제 분야별 학술지 이용현황에 차이가 있는 것으로 조사되었으며 특정 주제 분야의 경우 학술지 종수와 논문 수에 따라 주제 분야의 중요도가 비례하지 않는 것으로 나타났다. 즉, 특정분야의 경우 소수의 학술지에서 많은 논문이 인용되고 있는 현상이 있으며 게재하는 주제 분야와 인용하는 주제 분야의 중요도가 일치하지 않는 것으로 나타났다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권6호
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• pp.1143-1150
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• 2017

본 연구의 목적은 국내에서 2002년부터 2016년까지 출판된, 대표적인 정보시스템분야 저널의 연구동향을 조사하는 것이다. 연구의 목적을 달성하기 위해서 Asia Pacific Journal of Information Systems, Information Systems Review, The Journal of Information Systems에 출판된 논문의 초록 1,245편을 분석 하였다. 본 연구에서는 최근 중요하게 다루어지는 토픽모델링과 시계열회귀분석 기법을 활용하였다. 토픽모델링 분석결과, 20개의 토픽이 도출되었고 "시스템구축", "혁신역량", 및 "고객충성도" 등의 순으로 확인되었다. 둘째, 시계열회귀분석 결과, 상승 추세를 나타내는 토픽으로는 "고객충성도", "소통혁신", "정보보호", 및 "개인정보보호" 가 나타났고, 하락 추세를 나타나는 토픽으로는 "시스템구축" 및 "웹사이트" 가 도출되었다.

• 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.

• Fisheries and Aquatic Sciences
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• 제25권12호
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• pp.587-588
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• 2022

• 정보관리학회지
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• 제32권1호
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• pp.135-152
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• 2015

이 논문의 연구목적은 컴퓨터공학 및 정보학 관련 연구동향을 분석하는 것이다. 이를 위해 텍스트마이닝 기법을 이용하여 DBLP(Digital Bibliography & Library Project)의 학술회의 데이터를 분석하였다. 대부분의 연구동향 분석 연구가 계량서지학적 연구방법을 사용한 것과 달리 이 논문에서는 LDA(Latent Dirichlet Allocation) 기반 다항분포 토픽모델링 기법을 이용하였다. 가능하면 컴퓨터공학 및 정보학과 관련된 광범위한 자료를 수집하기 위해서 DBLP에서 컴퓨터공학 및 정보학과 관련된 353개의 학술회의를 수집 대상으로 하였으며 2000년부터 2011년 기간 동안 출판된 236,170개의 문헌을 수집하였다. 토픽모델링 결과와 주제별 문헌 수, 주제별 학술회의 수를 조사하여 2000년부터 2011년 사이의 주제별 상위 저자와 주제별 상위 학술회의를 제시하였다. 주제동향 분석 결과 네트워크 관련 연구 주제 분야는 성장 패턴을 보였으며, 인공지능, 데이터마이닝 관련 연구 분야는 쇠퇴 패턴을 나타냈고, 지속 패턴을 보인 주제는 웹, 텍스트마이닝, 정보검색, 데이터베이스 관련 연구 주제이며, HCI, 정보시스템, 멀티미디어 시스템 관련 연구 주제 분야는 성장과 하락을 지속하는 변동 패턴을 나타냈다.

• 정보관리학회지
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• 제26권2호
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• pp.105-126
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• 2009

본 연구에서는 한국과 미국의 주요 의과대학 소속 연구자들이 발표한 연구논문 주제영역을 분석함으로써, 의학 주제영역의 학제적 성격에 대한 파악과 함께 국가별 연구 주제 영역의 특성과 경향을 비교하였다. 분석 결과 저널 수로 파악된 한국 의학 연구자들의 주요 연구 영역은 CLINICAL NEUROLOGY이며 논문수로 파악된 주요 연구영역은 RADIOLOGY, NUCLEAR MEDICINE & MEDICAL IMAGING로 나타났다. 반면, 미국 의학 연구자들의 주요 연구영역은 저널 및 논문 분석 결과 모두 동일하게 BIOCHEMISTRY & MOLECULAR BIOLOGY로 나타났다. 또한 한국 연구자들은 몇몇 주제분야에서 일부 저널에 논문을 다수 게재하는 출판경향이 있는 것으로 나타났다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.1-7
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• 2019

The objective of this study is to examine the trends in big data. Research abstracts were extracted from 4,019 articles, published between 1995 and 2018, on Web of Science and were analyzed using topic modeling and time series analysis. The 20 single-term topics that appeared most frequently were as follows: model, technology, algorithm, problem, performance, network, framework, analytics, management, process, value, user, knowledge, dataset, resource, service, cloud, storage, business, and health. The 20 multi-term topics were as follows: sense technology architecture (T10), decision system (T18), classification algorithm (T03), data analytics (T17), system performance (T09), data science (T06), distribution method (T20), service dataset (T19), network communication (T05), customer & business (T16), cloud computing (T02), health care (T14), smart city (T11), patient & disease (T04), privacy & security (T08), research design (T01), social media (T12), student & education (T13), energy consumption (T07), supply chain management (T15). The time series data indicated that the 40 single-term topics and multi-term topics were hot topics. This study provides suggestions for future research.

• 무역학회지
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• 제47권4호
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• pp.137-159
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• 2022

This study aims to analyze international trade papers published in Korea during the past 2002-2022 years. Through this study, it is possible to understand the main subject and direction of research in Korea's international trade field. As the research mythologies, this study uses the big data analysis such as the text mining and Social Network Analysis such as frequency analysis, several centrality analysis, and topic analysis. After analyzing the empirical results, the frequency of key word is very high in trade, export, tariff, market, industry, and the performance of firm. However, there has been a tendency to include logistics, e-business, value and chain, and innovation over the time. The degree and closeness centrality analyses also show that the higher frequency key words also have been higher in the degree and closeness centrality. In contrast, the order of eigenvector centrality seems to be different from those of the degree and closeness centrality. The ego network shows the density of business, sale, exchange, and integration appears to be high in order unlike the frequency analysis. The topic analysis shows that the export, trade, tariff, logstics, innovation, industry, value, and chain seem to have high the probabilities of included in several topics.

• 한국운동역학회지
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• 제17권2호
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• pp.93-101
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• 2007

The purpose of this study was to analyze the research trends of artistic gymnastics on the kinetics. This study analyzed the 76 published papers in the Journal of Korean Alliance for Health, Physical Education, Recreation & Dance and Korean Journal of Sport Biomechanics between 1995 and 2006. Papers were split into two groups for analysis, 1995-1999 and 2000-2006, and classified according to research methods, areas, and main topics. Conclusions are as follow. First, method of research were kinematical research(80.3%), kinetic(17.1%), and EMG research(2.6%). Second, areas of research were hi-bar(31.6%), vault(23.7%), parallel bars(21.1%), floor exercise(13.2%), rings(3.9%), balance beam(3.9%), uneven bars(2.6%). Last, main topic of research were focused on vault Tsukahara skill(13.9%), hi-bar flight skill(11.4%), parallel bars support skill(10.1%), hi-bar dismount skill(8.9%), floor exercise salto skill(8.9%).

• 한국기록관리학회지
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• 제21권3호
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• pp.163-186
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• 2021

본 연구는 해외의 기업 아카이브에 관한 연구 동향을 분석한 후 이를 국내 관련 선행 연구와 비교하여 국내 기업 아카이브 연구의 발전방향을 제시하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 Web of Science, Scopus, LISA(ProQuest), LISS(EBSCOhost) 4개의 학술 DB를 활용하여 총 493편의 논문의 서지사항을 수집하였으며, 관련 논문의 발행 현황 및 주요 학술지, 연구 형태 및 연구자 정보 중심의 데이터 분석을 실시하였다. 또한 영문 초록 데이터를 전처리하여 고유 단어를 추출하고 핵심 단어의 빈도를 파악하였다. 다음으로 토픽모델링 분석을 통해 전체 문헌 집단에서 7개 토픽을 추출한 후 각 토픽별 논문의 발행 추이를 분석하고, 해당 토픽의 주제와 대표적인 논문을 살펴보았다. 이들 토픽의 주제명은 각각 '기업 기록의 접근과 활용', '기업 기록의 정보적/증거적 가치', '기업 아카이브의 중요성과 운영 전략', '기업 유산으로서의 기업 기록관리', '디지털 환경에서의 기업 기록관리', '기업 기록의 보존 및 처분', '기업 기록의 역사적 가치'로 부여하였다. 본 연구의 분석 결과와 국내 선행 연구를 바탕으로, 향후 국내 기업 아카이브 관련 연구의 발전과 확대를 위한 시사점을 제언하였다.