• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권7호
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• pp.87-100
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• 2024

Modern logistics significantly influences the globalization and internationalization processes. Logistics systems are becoming increasingly important in today's rapidly changing environment. On the other hand, the development of global economic integration, business globalization contributes to the creation and development of international logistics systems and global supply chains towards the international market. The aim of the article was to investigate the national logistics systems of developing countries in the context of their integration capabilities. The main methods used in this study are statistical analysis, index, graphical and analytical methods, methods for estimating structural dynamic shifts, comparisons. Commonly used methods of economic research, as well as statistical analysis and interstate comparisons, economic modelling (trend analysis to determine the forecast level of LPI for Ukraine), etc. were also involved. It is noted that the problem of development of logistics systems in developing countries was insufficiently covered in scientific research. The study suggests that the integration capabilities of national logistics systems are determined by the logistics performance of each country and the favourable logistics environment for integration transformations. This allowed analysing the state of the logistics systems of Poland, Bulgaria, India and Ukraine, and identifying the factors that determine it. The logistics environment of Poland, Bulgaria, India and Ukraine, as well as the factors of its formation are evaluated. The components of the logistic portrait of the country in the context of integration capabilities of the logistic system are offered. Trend analysis of LPI was carried out on the example of Ukraine, which showed positive trends in the logistics system and allowed drawing conclusions about increasing integration into international logistics channels based on its geopolitical location, improving the characteristics of the logistics environment, including customs regulation, and improving the efficiency of the national logistics system. Prospects for further research involve studies of the impact of pandemics, globalization, digitalization on logistics systems, including that of developing countries.

• 한국조경학회지
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• 제45권6호
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• pp.28-39
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• 2017

본 연구는 조경식재과목 20문항 중 2006년부터 2016년까지 최근 11년 동안 시간적 추이에 따른 학명의 영역별 출제문제 유형과 연도별 출제 문항 수 변화추이 그리고 11년 동안 출제 빈도수를 파악 분석하여 조경기사 필기시험 중 식재과목의 학명시험문제 출제경향을 분석하고자 하였다. 2006년부터 2016년까지 최근 11년 동안 축적된 국가기술자격검정 조경기사 필기시험 중 조경식재 문항을 분석하여 고찰한 학명문제의 출제경향은 다음과 같다. 첫째, 최근 11년 동안 출제된 학명 문제는 234개 문항이었으며, 유형별로는 학명, 과 속 종, 특징, 수피, 뿌리, 단풍, 꽃, 열매, 성상, 원산지, 줄기, 잎, 용도 등 13개 항목을 묻는 문제가 출제되었으며, 그 중 수종의 특징을 묻는 질문이 가장 많았다. 둘째, 연도별 출제 현황을 분석해 본 결과, 출제 문항수가 가장 많이 출제된 연도는 2013년도로써 56.6%를 차지하였으며, 학명을 묻는 출제 문항수 비율이 2013년까지 증가하다가 조경분야의 지속적인 노력으로 2014년부터 점차 감소하고 있다. 셋째, 기출문제에서 나타난 출제빈도 수 분석에서 가장 출제빈도가 높은 수종은 자작나무(Betula platyphylla)와 주목(Taxus cuspidata)이었으며, 소나무(Pinus densiflora), 단풍나무(Acer palmatum), 개나리(Forsythia koreana), 박태기나무(Cercis chinensis), 아까시나무(Robinia pseudoacacia), 산수유(Cornus officinalis), 느티나무(Zelkova serrata), 전나무(Abies holophylla), 동백나무(Camellia japonica), 회화나무(Sophora japonica), 모과나무(Chaenomeles sinensis) 등이 10회 이상 출제되어 자주 출제되고 있는 수종으로 나타났다. 넷째, 문항 및 보기에 출제된 수종은 240개 수종에 806회였으며, 이 중 5회 이상 꾸준히 출제된 수종은 66개 수종에 486회로 27.5%를 차지하였다. 다섯 번째, 2009년 이전에는 출제되지 않았던 수종이 2009년부터 출제되고 있는 신규 수종은 출제된 240개 수종 중 가시나무(Quercus myrsinaefolia) 등 119개 수종으로 49.58%를 차지하였으며, 이처럼 신규 수종의 출제빈도가 점차 늘어나고 있음을 확인하였다. 여섯 번째, 최근 11년 동안 출제된 수목의 교목과 관목, 상록과 낙엽을 비교 분석해 본 결과, 교목이 관목보다 낙엽이 상록보다 많이 출제되었다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.1-19
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• 2019

제4차 산업혁명을 이끄는 주요 원동력 중 하나인 인공지능 기술은 이미지와 음성 인식 등 여러 분야에서 사람과 유사하거나 더 뛰어난 능력을 보이며, 사회 전반에 미치게 될 다양한 영향력으로 인하여 높은 주목을 받고 있다. 특히, 인공지능 기술은 의료, 금융, 제조, 서비스, 교육 등 광범위한 분야에서 활용이 가능하기 때문에, 현재의 기술 동향을 파악하고 발전 방향을 분석하기 위한 노력들 또한 활발히 이루어지고 있다. 한편, 이러한 인공지능 기술의 급속한 발전 배경에는 학습, 추론, 인식 등의 복잡한 인공지능 알고리즘을 개발할 수 있는 주요 플랫폼들이 오픈 소스로 공개되면서, 이를 활용한 기술과 서비스들의 개발이 비약적으로 증가하고 있는 것이 주요 요인 중 하나로 확인된다. 또한, 주요 글로벌 기업들이 개발한 자연어 인식, 음성 인식, 이미지 인식 기능 등의 인공지능 소프트웨어들이 오픈 소스 소프트웨어(OSS: Open Sources Software)로 무료로 공개되면서 기술확산에 크게 기여하고 있다. 이에 따라, 본 연구에서는 온라인상에서 다수의 협업을 통하여 개발이 이루어지고 있는 인공지능과 관련된 주요 오픈 소스 소프트웨어 프로젝트들을 분석하여, 인공지능 기술 개발 현황에 대한 보다 실질적인 동향을 파악하고자 한다. 이를 위하여 깃허브(Github) 상에서 2000년부터 2018년 7월까지 생성된 인공지능과 관련된 주요 프로젝트들의 목록을 검색 및 수집하였으며, 수집 된 프로젝트들의 특징과 기술 분야를 의미하는 토픽 정보들을 대상으로 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 주요 기술들의 개발 동향을 연도별로 상세하게 확인하였다. 분석 결과, 인공지능과 관련된 오픈 소스 소프트웨어들은 2016년을 기준으로 급격하게 증가하는 추세이며, 토픽들의 관계 분석을 통하여 주요 기술 동향이 '알고리즘', '프로그래밍 언어', '응용분야', '개발 도구'의 범주로 구분하는 것이 가능함을 확인하였다. 이러한 분석 결과를 바탕으로, 향후 다양한 분야에서의 활용을 위해 개발되고 있는 인공지능 관련 기술들을 보다 상세하게 구분하여 확인하는 것이 가능할 것이며, 효과적인 발전 방향 모색과 변화 추이 분석에 활용이 가능할 것이다.

• 지능정보연구
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• 제20권1호
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• pp.195-211
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• 2014

클라우드 컴퓨팅 서비스는 IT 자원을 사용자 요구에 따라 서비스 형태로 제공하며, IT 자원을 소유하는 기존의 개념에서 빌려서 사용하는 개념으로 새로운 IT 패러다임 전환을 이끌고 있다. 이러한 클라우드 컴퓨팅은 과거의 네트워크 컴퓨팅, 유틸리티 컴퓨팅, 서버 기반 컴퓨팅, 그리드 컴퓨팅 등에 대한 연구들을 기반으로 진화해온 IT 서비스로서, 추후 여러분야에 접목 가능성이 높음에 따라 다양한 분야에서의 연구가 지속적으로 이루어지고 있다. 본 연구에서는 1994년부터 2012년까지 주요 해외 저널에 게재된 클라우드 컴퓨팅 관련 연구 논문들의 서지정보 및 인용정보를 수집하였으며, 사회 네트워크 분석 척도를 활용하여 연구 논문간의 인용 관계와 동일 논문에 출현하는 키워드간의 관계로부터 연구 주제들 간 네트워크 변화를 분석하였다. 이를 통해서 클라우드 컴퓨팅 관련 분야의 연구 주제들간의 관계를 파악할 수 있었고, 추후 잠재성이 높은 신규 연구 주제들을 도출하였다. 또한 본 연구에서는 클라우드 컴퓨팅에 대한 연구 동향 맵(research trend map)을 작성하여, 클라우드 컴퓨팅과 관련된 연구 주제들의 동태적인 변화를 확인하였다. 이러한 연구 동향 맵을 통해서 클라우드 컴퓨팅 주요 연구들의 추이를 쉽게 파악 할 수 있으며, 진화 형태 또는 유망 분야를 설명할 수 있다. 논문 인용 관계 분석 결과, 클라우드 컴퓨팅 보안과 분산 처리, 클라우드 컴퓨팅에서의 광네트워크에 관한 연구 논문들이 페이지랭크 척도를 기준으로 상위에 나타났다. 연구 논문의 핵심 주제를 나타내는 키워드에 대한 결과는 2009년에는 클라우드 컴퓨팅과 그리드 컴퓨팅이 높은 중심성 수치를 보였으며, 2010~2011년에는 데이터 아웃소싱, 에러검출 방법, 인프라구축 등 주요 클라우드 요소 기술에 관한 키워드가 높은 중심성 수치를 나타내었다. 2012년에는 보안, 가상화, 자원 관리 등이 높은 중심성 수치를 보였으며, 이를 통해서 클라우드 컴퓨팅 기술들에 대한 관심이 점차 증가함을 확인 할 수 있다. 연구 동향 맵 작성 결과, 보안은 유망영역에 위치하고 있으며, 가상화는 유망영역에서 성장 영역으로 이동하였고, 그리드 컴퓨팅과 분산 시스템은 쇠퇴 영역으로 이동하고 있음을 확인 할 수 있다.

• 농촌의학ㆍ지역보건
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• 제25권2호
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• pp.231-244
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• 2000

한국농촌의학회지 창간호(1976년 발행)부터 24권2호(1999년 발행)까지 총 3호에 게재된 연구논문을 종합 분석한 결과는 다음과 같다. 1. 총 34호에 게재된 전체논문수는 337편이었고 이중 원저논문수는 240편(71.2%)이었다. 원저논문은 1970년대에 13편, 1980년대에 73편, 1990년대에 154편으로 계속 증가하고 있었다. 2. 원저논문 240편의 저자수는 1명에서 10명까지였고 3인인 경우가 55편(22.9%)으로 가장 높았다. 공동저자수가 점차 증가하는 추이를 나타냈다. 연구기관수는 l개에서 5개까지였고 단일기관인 경우가 106편(44.2%)으로 가장 높았다. 1990년대에 오면서 3개이상의 연구기관들이 공동연구하는 양상을 뚜렷이 나타냈다. 3. 게재논문의 사용언어는 97.5%가 한글로 기술되었으며, 영어논문은 2.5%이었다. 원저논문에 연구비를 받았다고 표시된 논문은 24편(10.0%)이었다. 4. 원저논문의 연구영역별 분류에 의하면 보건 관리에 관한 논문이 105편(43.8%), 질병역학 연구논문이 96편(40.0%), 농촌환경 및 농민의 직업성 질환분야는 39편(16.3%)으로 순이었다. 1970년대에는 질병역학 12편(92.3%), 보건관리 1편((7.7%)이었다. 1980년대에는 질병역학 33편(45.2%), 보건관리 29편(39.7%), 농촌환경 및 농민의 직업성질환 11편(15.1%)이었다. 1990년대에는 보건관리 75편(48.7%)으로 가장 많았고 질병역학 51편(33.1%), 농촌환경 및 농민의 직업성질환 28편 (18.2%) 순이었다. 5. 각 영역별 연구주제별 분류에 의하면 농촌 환경 및 농민의 직업성질환 논문 39편중 농약중독 8편(20.5%)으로 가장 많았고 농부증, 비닐하우스증에 관한 논문은 각각 7편(17.9%), 사고손상 및 기타중독 6편(15.4%) 순이었다. 질병역학 논문 96편중 기생충 56편(58.3%)으로 가장 많았고, 비감영성질환 16편(16.7%), 감염성질환 12편(12.5%)순이었다. 보건관리 논문 105편중 의료이용행태 25편(23.8%)으로 가장 많았고, 보건의료체계 18편(17.1%), 모자보건 13편(12.4%)순이었다. 연대별 다빈도 10순위 연구주제별 분포에 의하면 1970년대에는 기생충 6편(46.2%), 비감염성질환 4편(30.8%)순이었다. 1980년대에는 기생충 28편(38.4%)으로 가장 많았고, 보건의료체계 9편(12.3%), 의료이용행태 7편(9.6%), 모자보건 5편(6.8%), 농약중독 4편(5.5% )순이었다. 1990년대에는 기생충 22편(14.3%), 의료이용행태 18편(11.7%), 노인보건 16편(10.4%), 보건의료체계 14편(9.1%), 감염성질환 10편(6.5%), 비감염성질환 10편(6.5%) 순이었다. 6. 원저논문의 연구설계방법은 분석적연구 115편(47.9%), 기술적연구 92편(38.3%), 실험적 연구 21편(9.2%), 증례보고 6편(2.5%)순이었다. 1970년대에는 기술적연구 13편(100%)이고, 1980년대에는 기술적 연구 47편(64.4%), 분석적연구 19편(26.0%)이었으며, 1990년대에는 분석적연구 96편(62.8%), 기술적연구 32편(20.9%)으로 나타났다. 통계처리방법으로는 3개 연구영역 모두 지술적통계량을 모든 논문에 시도하였고, ${\chi}^2$-검정, t-검정 순이었다. 이상의 결과에서, 한국농촌의학회지에 원저 논문의 게재가 점차 증가하고 있고, 저자수 및 연구기관수도 1990년대에 들어 증가하여 농촌의 보건의료에 관한 연구가 계속 활발히 이루어지고 있다고 판단된다. 연구영역을 분석한 결과 보건관리에 관한 논문이 가장 많았는데 1970, 1980년대에 질병역학 논문이 가장 많았지만 1990년대에 와서 보건관리 논문이 급증한데 기인한다. 연구주제별 분석결과 1970, 1980, 1990년대 공히 질병역학 영역에 속한 기생충에 관한 논문이 가장 많아서 그동안 우리나라 농촌에 기생충 문제가 현 비중을 차지하고 있었음을 반영 할 수 있다. 그러나 1990년대에 그 비중이 감소하는 추세이며 앞으로 의료 이용행태, 노인보건 등 보건관리에 관한 주제에 대한 연구가 더 많이 이루어질 것으로 예측된다.

• 벤처창업연구
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• 제8권4호
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• pp.177-191
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• 2013

6차 산업은 농업인 소득감소 및 침체되어가는 농촌지역 경제를 활성화할 대안으로서 주목받고 있다. 6차 산업은 1차 산업에 기반 한 2차 산업의 제조 및 가공, 3차 산업의 유통 및 서비스를 통합 또는 연계하는 것을 의미한다. 박근혜 정부는 농업농촌에서 창조경제를 실현하는 구체적 대안으로 6차 산업을 평가하고 다양한 정책적 대안을 제시하고 있다. 또한 이를 뒷받침 하기 위해 모델개발이나 선진사례 분석등의 연구가 진행되고 있는 실정이다. 그러나 6차산업화를 수행하는 경영체에 대한 경영수준 기술수준 리더역량 등을 종합적으로 평가하는 평가지표 개발에 관한 연구는 미흡한 실정이다. 이러한 점에서 본 연구는 6차산업화를 시행하는 경영체에 대한 경영수준 기술수준 리더역량 평가지표 개발을 위해 AHP기법을 활용하여 종합적으로 평가지표를 개발 하였다. 분석결과 한국이 여러 국가와 FTA가 이루어지면서 값싼 농산물 수입이 증대되면서 6차 산업과 관련된 경영체의 수익이 악화될 가능성이 매우 높은 시점에 무한경쟁에서 살아남기 위한 전략 중 가장 중요한 것은 각 개별 경영체가 독자적으로 사업을 운영하기 보다는 내부 역량 강화와 더불어 타 산업과의 연계성을 강화함으로써 상품 및 서비스 판매를 촉진시키고 이를 통해 경영체의 수익을 향상시켜야 한다는 것이다. 따라서 6차 산업 경영체 모두 각자의 위치에서 소비자 신뢰를 얻기 위한 노력들이 필요할 것이며 더욱이 각 경영체간에 협력체계를 구축할 수 있도록 다양한 방안을 모색해야 할 것이다. 또한 스마트 시대에 고객의 니즈가 빠른 속도로 변함에 따라 상품 및 서비스의 수명주기는 점점 빨라지고 있으며 소비자는 새로운 신상품에 찾는 경향이 점점 높아지고 있다. 따라서 6차 산업 경영체는 고객 및 시장 트랜드 변화를 신속하고 정확하게 예측하여 새로운 상품 및 서비스를 시장에 출시하는 노력이 더욱 필요할 것으로 사료된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.77-88
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• 2017

최근 지식과 정보가 가치를 생산하는 지식기반사회로 접어들면서 지식재산권의 대표적인 형태인 특허에 대한 중요성이 매우 높아지고 있으며 출원되는 특허의 양도 매년 증가하고 있다. 방대한 양의 특허정보를 효과적으로 이용하기 위해서 특허문서를 그 발명의 기술적 주제에 따라 적절하게 분류하는 것이 필요하며 이를 위해 IPC(International Patent Classification)가 주로 사용되고 있다. 현재 주로 사람의 손으로 이뤄지는 특허문서의 IPC 분류과정의 효율성을 높이기 위하여 다양한 데이터마이닝과 기계학습 알고리즘을 기반으로 IPC 자동분류에 관한 연구들이 수행되어 왔다. 하지만 기존의 IPC 자동분류에 관한 연구의 대부분은 특허문서의 구조적 특징과 같은 특허문서 고유의 데이터 특성에 대한 고려보다는 다양한 기계학습 알고리즘을 특허문서로 적용하는 것에 초점을 맞춰왔다. 이에 본 논문에서는 IPC 자동분류를 위해 특허문서의 특징과 구조적 필드의 역할을 기반으로 특허문서 분류에 영향을 끼치는 두 가지 필드, 기술분야 및 배경기술 필드의 활용을 제안한다. 그리고 특허문서가 동시에 다수의 IPC 분류코드를 가지는 점을 반영하여 다중 레이블 분류(multi-label classification) 모델을 구축한다. 또한 IPC 다중 레이블 분류의 실제 현장에서의 적용 가능성 확인을 위해 630개의 범주를 가지는 IPC 서브클래스 레벨까지 분류 가능한 수법을 제안한다. 이를 위해 국내에서 등록된 564,793건의 특허문서를 대상으로 특허문서의 구조적 필드의 영향을 확인하기 위한 IPC 다중 레이블 분류 실험을 수행하였고, 그 결과 제목, 요약, 청구항, 기술분야 및 배경기술 필드를 활용한 실험에서 87.2%의 싱글매치 정확도를 얻었다. 이를 통해 기술분야 및 배경기술 두 필드가 IPC 서브클래스 레벨까지의 다중 레이블 분류의 정확도를 향상시키는데 중요한 역할을 하고 있음을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제23권4호
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• pp.147-168
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• 2017

오래 전부터 학계에서는 정확한 주식 시장의 예측에 대한 많은 연구가 진행되어 왔고 현재에도 다양한 기법을 응용한 예측모형들이 연구되고 있다. 특히 최근에는 딥러닝(Deep-Learning)을 포함한 다양한 기계학습기법(Machine Learning Methods)을 이용해 주가지수를 예측하려는 많은 시도들이 진행되고 있다. 전통적인 주식투자거래의 분석기법으로는 기본적 분석과 기술적 분석방법이 사용되지만 보다 단기적인 거래예측이나 통계학적, 수리적 기법을 응용하기에는 기술적 분석 방법이 보다 유용한 측면이 있다. 이러한 기술적 지표들을 이용하여 진행된 대부분의 연구는 미래시장의 (보통은 다음 거래일) 주가 등락을 이진분류-상승 또는 하락-하여 주가를 예측하는 모형을 연구한 것이다. 하지만 이러한 이진분류로는 추세를 예측하여 매매시그널을 파악하거나, 포트폴리오 리밸런싱(Portfolio Rebalancing)의 신호로 삼기에는 적합치 않은 측면이 많은 것 또한 사실이다. 이에 본 연구에서는 기존의 주가지수 예측방법인 이진 분류 (binary classification) 방법에서 주가지수 추세를 (상승추세, 박스권, 하락추세) 다분류 (multiple classification) 체계로 확장하여 주가지수 추세를 예측하고자 한다. 이러한 다 분류 문제 해결을 위해 기존에 사용하던 통계적 방법인 다항로지스틱 회귀분석(Multinomial Logistic Regression Analysis, MLOGIT)이나 다중판별분석(Multiple Discriminant Analysis, MDA) 또는 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANN)과 같은 기법보다는 예측성과의 우수성이 입증된 다분류 Support Vector Machines(Multiclass SVM, MSVM)을 사용하고, 이 모델의 성능을 향상시키기 위한 래퍼(wrapper)로서 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 이용한 최적화 모델을 제안한다. 특히 GA-MSVM으로 명명된 본 연구의 제안 모형에서는 MSVM의 커널함수 매개변수, 그리고 최적의 입력변수 선택(feature selection) 뿐만이 아니라 학습사례 선택(instance selection)까지 최적화하여 모델의 성능을 극대화 하도록 설계하였다. 제안 모형의 성능을 검증하기 위해 국내주식시장의 실제 데이터를 적용해본 결과 ANN이나 CBR, MLOGIT, MDA와 같은 기존 데이터마이닝 기법들이나 인공지능 알고리즘은 물론 현재까지 가장 우수한 예측 성과를 나타내는 것으로 알려져 있던 전통적인 다분류 SVM 보다도 제안 모형이 보다 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다. 특히 주가지수 추세 예측에 있어서 학습사례의 선택이 매우 중요한 역할을 하는 것으로 확인 되었으며, 모델의 성능의 개선효과에 다른 요인보다 중요한 요소임을 확인할 수 있었다.

• 한국조리학회지
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• 제21권6호
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• pp.49-62
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• 2015

본 연구의 목적은 외식관련 학술적 연구들에 적용된 통계적 기법의 사용 현황 및 일부 통계적 기법의 잘못된 사용에 대해 고찰해 보고자 하였다. 이러한 목적을 달성하고자 본 연구에서는 2010년부터 2013년도까지 총 4년간 한국조리학회지에 게재된 총 415편 중 자연과학적 연구, 질적 연구, 영문으로 작성된 연구 등을 제외한 총 251편의 학술적 연구를 대상으로 내용분석(content analysis)을 실시하였다. 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 사회과학 연구방법을 사용한 279편의 학술적 연구 중 269편이 양적 연구방법을 사용하였으며 10편의 학술적 연구만이 질적 연구방법을 사용한 것으로 조사되었다. 둘째, 전체 251편의 학술적 연구 중 20편(8.0%)의 연구는 통계방법 또는 통계 프로그램의 이름 등이 명시되어 있지 않은 것으로 나타났다. 셋째, 분석 기간 내에 한국조리학회지에 게재된 학술적 연구의 자료 분석에 가장 많이 사용된 통계 패키지는 SPSS 프로그램으로 나타났다(90.8%). 넷째, 분석대상 전체 251 편의 학술적 연구에 사용된 통계적 기법의 사용빈도를 살펴보면 빈도분석, 신뢰도분석, 탐색적 요인분석, 상관관계 분석, 회귀분석, 구조방정식모형, 확인적 요인분석, T-test, 분산분석, 교차분석 등이 주로 사용되고 있는 것으로 나타났다. 향후 연구에서는 각각의 통계적 기법에서 찾아볼 수 있는 통계적 오류에 대한 검증과 이를 통해 통계적 오류를 최소화시킬 방안이 제시되어야 할 것이다.

• 정보보호학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.1073-1084
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• 2016

본 연구의 목적은 국내 잊힐 권리 연구의 동향을 분석함으로써 관련 분야의 올바른 연구 방향을 제시하는데 있다. 잊힐 권리는 개인정보삭제청구권, 망각권 또는 개인정보자기결정권과 같은 권리와 함께 사회과학분야에서 연구하거나 디지털소멸이나 정보삭제와 같은 기술(서비스)과 함께 공학분야에서도 연구된 바 있다. 따라서 다양한 학문의 연구논문을 검색하여 최종 80편을 연구대상으로 선정하고 7개 분석기준과 3개 연구문제를 설정하여 분석하였다. 그 결과, EU 규칙(안)이 공표된 2012년을 기점으로 사회과학분야를 중심으로 한 연구량이 현저히 증가하고, 문제탐색을 중심으로 법학중심의 연구가 문헌조사나 법제연구방법을 통해 활발히 수행되었음을 알 수 있다. 시간이 흐를수록 보호대상과 권리충돌 주제의 심화연구 또한 증가하였다. 잊힐 권리가 빅데이터, 디지털정보 등의 다양하고 복합적 이슈임을 고려할 때 잊힐 권리의 구현을 지원하는 기술(서비스)이나 실현범위 및 방법과 함께 심도 있는 연구가 필요하다. 본 연구는 국내를 대상으로 한 한계가 있으나 향후 국외 비교분석과 함께 본 연구결과는 효율적인 잊힐 권리의 연구 방향을 제시하는데 중요한 이정표가 될 것으로 기대한다.