최근 문헌정보학의 관련 분야로 주목받고 있는 데이터과학은 오랫동안 문헌정보학에서 해오던 정보의 수집, 저장, 조직, 분석, 활용 등의 활동을 데이터에 적용하여 그 가치를 이해하려는 학문이며, 통계학과 컴퓨터공학 등 다른 학문분야와의 연계가 필요한 분야이다. 이러한 데이터과학 분야의 연구 영역을 파악하기 위하여 동시출현단어 분석을 사용하여 Web of Science 핵심컬렉션에 수록된 문헌들 중 데이터 과학 관련 자료들을 수집하고, 그 주제범주를 활용하여 네트워크분석을 실시하였다. 총 667건의 자료에 대한 159개의 주제범주를 기술분석하여 데이터과학 관련 연구가 많이 이루어지고 있는 학문분야를 조사하였고, 네트워크분석을 통해 데이터과학 분야 연구영역의 지적구조를 시각적으로 파악하였다. 분석결과, 데이터과학 분야의 연구들은 2개 영역 9개 군집으로 구분되었으며, 주제범주의 용어들 중 중심성이 높은 용어들을 통해 각 군집의 대표적인 주제들을 선정하였다. 연구의 결과는 데이터과학 분야의 연구들에 대한 지적구조를 파악하는데 도움이 될 수 있고, 문헌정보학과의 연계융합전공으로서의 데이터과학 교과과정 개발에 방향성을 제시할 수도 있을 것이다.
본 논문은 국내 정보보안 분야 학술 연구에서 참고문헌 인용행태를 파악하고자 해당 분야 대표 학술지의 인용문헌 현황 및 패턴을 분석하였다. 실험데이터는 "정보보호학회논문지"를 대상으로 수록된 모든 논문과 참고문헌 정보를 수집하고 개별 학술지 및 학술대회의 식별 과정을 통해 구축하였다. 이를 기반으로 참고문헌 현황, 인용나이 통계 분석 결과와 동시출현네트워크 (학술지 및 학술대회)의 생성을 통한 네트워크 중심성 및 시각화 지도를 제시하였다.
최근 이용자들이 정보를 공동생산하고 소비하는 웹기반 서비스들이 활발해지면서 이용자가 정보를 이용한 기록이나 이용자가 습득한 정보를 활용하여 생산한 다양한 부가 정보들이 다시 이용자에게 제공되고 있다. 또한 쌍방향으로 이용자들이 소통할 수 있는 정보채널이 다양해짐으로써 공통된 관심사를 가진 이용자의 정보소비 경험을 공유할 수 있는 방법이 활발하게 모색되고 있다. 이 연구에서는 동시출현정보 분석기법과 자아중심 네트워크 분석 기법을 적용하여 IMDB 서비스의 기존 이용자들이 자신이 보고 싶거나 좋아하는 영화를 선별하여 만들어 놓은 영화리스트에 나타난 정보를 토대로 특정 영화를 좋아하는 이용자가 선호할 만한 다른 영화를 찾아낼 수 있도록 연관영화정보를 다각적으로 표현하였다. 한 영화를 기준으로 연관 영화, 감독, 장르로 분석을 한 결과 영화의 테마나 주인공성향과 같은 다양한 자질로도 연관영화가 연결되었고 감독의 경우 영화내용보다는 감독의 인지도에 영향을 받는 것으로 나타났다. 또한 영화는 주제의 복합성이 큰 것으로 나타나 장르가 연관영화정보를 제공하기에 적합하지 않은 것으로 분석되었다.
학술 커뮤니케이션의 변화로 인해 오픈 액세스 분야는 상대적으로 최근에 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 연구는 동시출현단어 분석을 사용하여 오픈 액세스 분야의 지적구조를 규명하여 연구동향을 제시하고자 하였다. 이를 위해서 데이터 수집은 Web of Science 기반으로 수행하였다. 검색 대상 기간은 1998년 1월 1일부터 2012년 7월 31일까지이며, Topic검색을 통하여 총 479건의 저널 논문을 수집하였다. 총 479건의 저널 논문 제목과 초록에서 명사구 형태의 키워드는 총 8,643개(문헌 당 18.04개)를 추출하였다. 오픈 액세스 분야의 지적구조 규명을 위해 첫째, 네트워크 분석을 통하여 18개의 세부 주제 영역을 밝혔으며, 오픈 액세스 분야 키워드들의 지적 관계를 시각화하여, 키워드 관계, 중심성 분석을 통한 전역 중심 키워드와 지역 중심이 높은 키워드를 제시하였다. 둘째, 군집분석을 실시하여 형성된 4개의 군집을 MDS지도에 표시하였으며, 각 키워드들 간의 상관관계에 따른 지적구조를 제시하였다. 이러한 연구의 결과는 오픈 액세스 분야의 지적구조를 밝히며, 향후 연구 방향성 모색에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구는 동시출현단어(co-word) 분석을 이용하여 기술경영 분야의 연구 주제 네트워크를 구축하고, 핵심 연구 주제 및 연구 주제 간 상호연관관계를 도출한다. 동시출현 빈도수의 정규화를 통해 키워드 간 유사성을 도출하여 무방향 네트워크를 분석하는 기존 연구들과는 달리 본 연구는 연관규칙분석(association rule)을 통해 키워드 간 신뢰도(confidence)를 도출하여 유방향 네트워크 분석을 수행한다. 2011~2014년 기술경영 분야 9개 국제 학술지에 게재된 2,456개의 논문의 저자키워드를 대상으로 빈도수 상위 200개 키워드를 추출하고, 주제(THEME), 방법(METHOD), 분야(FIELD)의 세 가지 유형으로 키워드를 분류한다. 각 유형별 일원(one-mode) 네트워크를 구축하여, 함께 많이 연구가 이루어진 키워드들을 찾아내고, 핵심 키워드를 도출한다. 또한 두 가지 유형의 키워드 간의 이원(two-mode) 네트워크를 구축하여, 연구 주제별로 함께 많이 활용된 방법 및 대상 분야를 탐색한다. 본 연구 결과는 최근 성숙기에 접어든 기술경영 분야의 연구 흐름 및 지식 구조를 키워드 수준에서 구체적으로 제시함으로써, 기술경영 분야 연구자들의 연구 주제 탐색 및 연구방향 설계에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구의 목적은 키워드 네트워크 분석을 통해 미래교육 관련 연구 동향을 파악하는 데 있다. 이를 위해 국내에서 2000년부터 2023년까지 발간된 308편의 학술논문 및 석·박사 학위논문과 그 키워드 146개를 분석대상으로 선정하였고, 5개의 시기로 구분하여 Microsoft Excel 365 프로그램과 NetMiner 4 프로그램으로 활용·분석하였다. 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 미래교육 연구물의 게재는 2000년부터 꾸준히 증가하다가 2010년대 하반기부터 큰 폭으로 증가하였으며 2021년에는 그 수가 폭발적으로 증가하였다. 둘째, 미래교육 연구물은 최근 시기일수록 새롭게 출현하는 키워드의 수가 증가하였으나 '미래사회' 키워드는 모든 시기에 출현빈도가 높게 나타났다. 셋째, 미래교육 연구물은 시기가 지날수록 키워드 간 동시출현하는 키워드의 수가 증가하였고, 동시출현하는 키워드의 내용은 다양하게 변화해왔다. 본 연구는 20여년이 지난 미래교육의 과거와 현재를 인공지능으로 분석하여 향후 미래교육의 방향을 제시했다는 데 그 의의가 있다.
본 연구는 연구 영역 분석을 위하여 통제어휘와 비통제어휘를 연계해서 사용하는 새로운 방법을 모색하기 위한 것이다. 동시출현단어분석은 크게 통제어휘와 비통제어휘를 사용하는 경우의 두 가지 유형으로 구분할 수 있는데, 통제어휘를 사용할 경우에는 자료 희귀성 및 색인자 효과가 단점이며, 비통제어휘를 사용할 경우에는 저자의 주관에 따른 단어 선택 및 단어의 중의성이 문제가 된다. 이 연구에서는 양자를 보완할 수 있는 방법으로, 통제어휘인 디스크립터를 비통제어휘인 단어와의 동시출현 정보로 표현하는 디스크립터 프로파일링을 제안하였다. 정보학분야에 적용해본 결과, 디스크립터 프로파일링은 특정 영역의 최신 동향을 파악하는데 있어 통제어휘와 비통제어휘가 갖는 본질적인 문제점을 어느 정도 보완할 수 있는 것으로 나타났다.
연관성 척도는 정보검색 및 데이터마이닝을 비롯한 다양한 분야에서 사용되고 있다. 각 연관성 척도가 높거나 낮은 빈도 중에서 어떤 쪽을 선호하는가를 나타내는 빈도수준 선호경향은 척도의 적용 결과에 중요한 영향을 미치므로 이에 대한 면밀한 조사가 필요하다. 이 연구에서는 주요 연관성 척도들의 빈도수준 선호경향을 가상의 데이터를 통해 분석하고 그 결과를 제시하였다. 또한 코사인 계수를 비롯한 대표적인 연관성 척도에 대해서 빈도수준 선호경향을 조절할 수 있는 방법을 제안하였다. 이 조절 방법을 동시출현 기반 질의확장 정보검색에 적용해본 결과 그 유용성이 확인되었다. 마지막으로 분석 및 실험 결과가 관련 분야에 시사하는 바를 논하였다.
본 연구의 목적은 국내 학술논문 데이터베이스에서 검색한 언어 네트워크 분석 관련 53편의 국내 학술논문들을 대상으로 하는 내용분석을 통해, 언어 네트워크 분석 방법의 기초적인 체계를 파악하기 위한 것이다. 내용분석의 범주는 분석대상의 언어 텍스트 유형, 키워드 선정 방법, 동시출현관계의 파악 방법, 네트워크의 구성 방법, 네트워크 분석도구와 분석지표의 유형이다. 분석결과로 나타난 주요 특성은 다음과 같다. 첫째, 학술논문과 인터뷰 자료를 분석대상의 언어 텍스트로 많이 사용하고 있다. 둘째, 키워드는 주로 텍스트의 본문에서 추출한 단어의 출현빈도를 사용하여 선정하고 있다. 셋째, 키워드 간 관계의 파악은 거의 동시출현빈도를 사용하고 있다. 넷째, 언어 네트워크는 단수의 네트워크보다 복수의 네트워크를 구성하고 있다. 다섯째, 네트워크 분석을 위해 NetMiner, UCINET/NetDraw, NodeXL, Pajek 등을 사용하고 있다. 여섯째, 밀도, 중심성, 하위 네트워크 등 다양한 분석지표들을 사용하고 있다. 이러한 특성들은 언어 네트워크 분석 방법의 기초적인 체계를 구성하는 데 활용할 수 있을 것이다.
한국사회의 불평등과 관련된 연구는 다양한 영역에서 산발적으로 진행되어 왔다. 이 연구에서는 불평등 관련 연구 동향을 한국학술지인용색인을 통해 수집한 논문 데이터를 활용하여 기초 통계 분석, 단어 동시 출현 분석, 주 경로 분석을 통해 통합적으로 분석하였다. 기초 통계 분석을 통해 핵심저자, 저널, 논문을 파악할 수 있었다. 동시출현 분석을 통해 소득불평등, 교육불평등, 복지불평등, 불평등 정책이 핵심 주제로 확인되었다. 주 경로 분석을 통해 2004년 이후의 불평등 연구 흐름은 두 가지로 나타났다. 하나는 경제적 불평등에 관한 연구이고, 다른 하나는 건강 불평등 및 사회 구조적 불평등과 관련된 연구로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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