본 연구의 목적은 오픈 데이터 관련 연구의 최근 동향과 지적 구조를 고찰하는 것이다. 이를 위하여 본 연구는 Scopus에서 저자 키워드로 'open data'를 검색하여 1999년부터 2023년까지 총 6,543건의 논문을 수집하였으며, 데이터 전처리 이후 5,589편 논문의 저자 키워드를 대상으로 오픈 데이터 관련 연구 분야 및 링크드 오픈 데이터 관련 연구 분야의 중심성 도출과 네트워크 분석을 수행하였다. 그 결과, 오픈 데이터 관련 연구에서는 'big data'가 가장 높은 중심성을 보였으며, 주로 공공데이터 개념의 오픈 데이터로서의 활용 및 정책 적용 연구, 빅데이터와의 연관개념으로서의 오픈 데이터를 활용한 데이터 분석에 관한 연구, 오픈 데이터의 재생산이나 활용 및 접근과 같은 오픈 데이터의 이용과 관련한 주제의 연구가 이뤄지고 있음이 나타났다. 그리고 링크드 오픈 데이터 관련 연구는 삼각매개중심성 및 최근접이웃중심성에서 모두 'semantic web'이 가장 높은 것으로 나타났으며, 정부 정책의 공공데이터보다 데이터 연계와 관계 형성을 중점으로 한 연구가 많이 수행된 것으로 나타났다.
의료 분야에서는 질병의 진단과 치료를 목적으로 하는 지식베이스 구축에 관심이 높다. 이러한 목적의 지식베이스를 구축하는데 가장 중요한 것은 정확하게 지식을 표현하는 것이다. 본 논문에서는 온톨로지를 이용해 최근 의료 분야에서 많은 관심을 받고 있는 알츠하이머 질병과 관련한 국내 논문들을 대상으로 지식을 표현하는 방법을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 온톨로지 기반 지식 표현 방법은 저자, 발행기관 등과 같은 서지 정보에서 추출한 클래스들은 물론 논문의 제목, 초록, 키워드, 결론에서 추출한 연구 주제와 관련된 클래스들을 모두 정의하고 프로퍼티를 통해 클래스들간의 다양한 의미적 관계를 포함하고 있다. 그리고 클래스들간의 계층 관계와 프로퍼티의 이행적 특성도 포함하고 있기 때문에 이를 이용한 추론을 지원한다. 따라서 단순한 키워드 검색뿐만 아니라 의미에 기반을 둔 지식 검색이 가능하다. 또한 온톨로지 검색 언어인 SPARQL을 이용해 추론을 통한 지식 검색 요청을 보다 쉽게 표현할 수 있다.
본 연구의 목적은 복합학의 특성을 띠는 한국학 분야 연구 논문을 대상으로 의미적 탐색 시스템 구축을 위한 메타데이터를 체계적으로 구조화하기 위한 것이다. 이를 위해 먼저 학술 자료의 내용적 의미 구조를 정리한 기존의 연구들을 비교 분석하고, 이어서 한국학 분야 연구 논문에 수록된 저자키워드의 유형별 범주화 작업을 통해 한국학 분야에서 필요로 하는 연구 논문의 의미적인 구조를 분석하였으며, 두 작업의 결과를 기반으로 한국학 분야 연구 논문의 의미적 탐색 시스템을 구축하기 위한 의미구조 메타데이터 항목 16개를 도출하여 체계화 하였다. 본 연구는 실제 한국학 분야 연구자들이 필요로 하는 학술적 지식을 반영할 수 있는 의미적 메타데이터 구성 방법론을 체계적으로 제시하였으며, 특히 한국학 분야 연구 자료의 내용적 특성을 살펴보는데 있어 실제 연구자들이 부여한 키워드를 유형화하고 분석하여 반영하였다는데 의의가 있다.
본 연구는 문헌정보학에서 다뤄지는 정보격차 연구동향을 분석하기 위해서 문헌정보학관련 4개 학술지에서 발행한 195편의 논문을 수집하고, 해당 문헌을 대상으로 연구대상(11개 하위 범주), 연구목적(4개 하위 범주), 연구방법(4개 하위 범주)로 코딩하였다. 이것을 저자 키워드와 함께 패스파인더 알고리즘을 적용한 키워드 네트워크를 구축하여 분석을 진행하였다. 분석 결과, 정보취약계층(연구대상) 중 장애인, 다문화가정, 고령자에 대한 연구가 79.5%로 특정 계층에 집중되어있는 것으로 나타났다. 그리고 정보격차, 장애인, 공공도서관을 중심으로, 다문화, 고령자 등에 대한 정보취약 실태와 해소방안을 목적으로 활발히 연구가 진행되었으나, 정보취약 해소효과, 정보취약의 영향요인을 목적으로 한 연구는 고령자, 독서치료, 정보화교육, 정보활용, 독서프로그램을 구안하고 적용하여 효과를 검증하는 연구에 국한되어 있었다. 마지막으로 정보격차에서 가장 많이 활용되는 연구방법은 문헌연구와 함께 사례연구 또는 설문조사를 동시에 이용하는 것으로 나타났다.
본 연구는 정보 시스템 분야에서 최고 학술지 중 하나인 MIS Quarterly를 중심으로 공저자 관계를 설명하고 논문을 게재한 연구자들의 협력 네트워크 패턴을 살펴보고자 하였다. 1996년부터 2004년까지 MIS Quarterly에 게재된 242편의 논문 공저자 네트워크에 대한 사회연결망분석을 통해 그 해답을 찾고자 하였다. 공저자 자료에 대한 사회연결망분석 결과 이 기간 MIS Quarterly 전체 불 완전 네트워크는 낮은 밀도를 나타내고 있다. 따라서, 세 개의 서브네트워크들을 대상으로 분석을 진행하고 그 서브네트워크에서 중요 역할을 하는 저자가 누구인지를 분석하였다. 다음으로, 키워드 분류 스키마에 따라 분류된 논문에서 관련된 데이터를 수집 및 코딩을 하여 MIS Quarterly 커뮤니티에 세 개의 중요한 협력 패턴이 존재함을 분석 및 확인하였다. 마지막으로 각 서브네트워크의 중심에 있는 연구 키워드들에 근거하여 협력 네트워크 패턴을 제시하고 시사점들을 논의하였다.
인공지능 관련 기술이 미래 핵심 기술로 떠오르면서 많은 투자가 이뤄지고 있지만, 우리나라는 부족한 투자규모로 기술 발전에 한계가 존재한다. 따라서 선진국을 빠르게 추격하기 위한 중장기 기술개발 로드맵 수립이 필요하다. 이에 본 논문에서는 'Web of Science'에서 한국인 저자가 게재한 SCI(E)저널의 논문 중 인공지능 관련 논문을 수집하여 빈도분석과 키워드 네트워크 분석을 진행하였다. 분석 결과 인공지능 분야 논문은 매년 약 10%의 평균적인 성장세를 보였지만 상대적인 비율은 감소하였다. 매년 'Neural Network'관련 연구가 많은 수를 나타냈지만, 시간의 흐름에 따라 인공지능 관련 연구는 이론적 연구에서 실용 응용적 연구가 많아지는 것을 확인할 수 있었다. 우리나라의 연구 분야는 국소적이며 기술적인 부분에 대한 연구 위주로 진행되었다. 따라서 우리나라는 인공지능에 대해 이론 기술적 반복수행에서 벗어나 총체적이고 포괄적인 미래 방향을 제시하기 위한 연구가 진행되어야 할 것이다.
목적: 본 연구는 보건의료분야 연구주제 중 암유전자 분야의 지식지도를 구축하고 국내외 연구주제 네트워크를 시계열적으로 비교 분석함에 의해 국내 연구동향을 파악하고 향후 암유전자 분야에서 활발하게 연구될 영역을 확인하고자 하였다. 방법: 자료는 PubMed 데이터베이스의 Medical Subject Headings(MeSH) 검색기능을 이용하여 'Oncogene'을 주제로 하는 논문을 추출하였고, 교신저자 소속이 한국인인 논문을 분리한 후 추출된 논문의 키워드를 대상으로 하였다. 분석방법은 사회네트워크 분석 기법 중 가중치가 부여된 연결정도 중심성을 적용하여 연구주제 네트워크를 구축하였으며, 이를 시기별로 나누어 연구주제 변화를 확인하였다. 결과: 암유전자의 경우 국내외 모두 'Genes, ras'와 'Apoptosis', 'Signal Transdction' 등이 연결정도 중심성이 가장 높은 키워드였으며, 시기별로는 국내외 모두 'antineoplastic Agents', 'Prognosis', 'Tumor Markers, Biological' 등 암유전자를 대상으로 치료 및 진단, 예후와 관련된 연구가 활발해졌다. 결론: 암유전자 연구주제 네트워크 분석 결과 시기별로 연구주제에 대한 일정한 흐름이 있었다. 따라서 다양한 연구주제 네트워크 분석으로 각 질환별 연구단계가 확인된다면 다음 단계의 연구진행을 예측할 수 있을 것이며 그에 따른 연구개발 지원을 위한 전략을 수립할 수 있을 것이다.
본 연구는 국내 융합기술 관련 연구물의 네트워크 분석을 통해 연구동향을 파악하고, 연구특성과 구조, 현황을 분석하는데 목적이 있다. 이를 위해 지난 13년(2005년~2018년)동안 연구명에 '융합기술' 단어를 사용한 학술지 177편의 저자키워드 653개에 대한 네트워크 분석을 실시하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 국내 융합기술 연구는 지난 13년 동안 꾸준히 수행되어 왔으며 주로 융합, 디지털, 기술, 예술디자인 분야에서 활발히 이루어졌다. 둘째, 검색어 빈도분석 결과, '융합기술', '기술융합', '융합', '디자인', '융합교육', 'STEAM', '융합연구', '4차 산업혁명', '특허분석' 등이 융합기술의 주요 키워드로 사용되었다. 셋째, 커뮤니티 분석결과, 5개의 커뮤니티가 분류되었고, 검색어의 특성을 반영해 '나홀로 IT', '융합콘텐츠를 활용한 문화산업', '기술혁신과 연구분석', '융합교육', '기술융합과 특허개발'의 주제가 도출되었다. 이러한 연구결과를 통해 미래사회 융합기술교육 연구의 과제와 방향을 제안하였다.
이 연구는 독서 능력과 읽기 능력의 연구 동향을 비교 분석하기 위해 진행되었다. 이를 위해 '독서 능력'과 '읽기 능력'으로 검색된 논문을 개별적으로 수집한 후, 저자 키워드를 대상으로 키워드 네트워크 분석을 진행하였다. 분석 결과 대학에서 진행되는 독서/읽기 교육과 관련된 연구들은 독서 능력과 읽기 능력이라는 용어를 혼용하여 사용하고 있으며, 독서 능력 관련 연구에서는 대학 교육 내용을 제외하면 학교도서관에서 진행되는 사서교사의 정보활용능력, 자기주도학습, 정보서비스 관련 교육이 주요 연구 영역이고, 읽기 능력 관련 연구에서는 아동의 초기 문해 관련 연구, 이와 연결된 부진, 장애 관련 연구들이 주로 진행됨을 확인하였다. 또한 독서/읽기 능력의 평가와 관련된 연구는 독서 능력과 읽기 능력 영역에서 모두 진행되고 있지만 활성화되지 않았고, 청소년 독자에 대한 연구는 독서 능력과 읽기 능력 모두에서 활발하지 않음을 확인하였다.
본 연구는 한국 근대의학을 대표하는 의학교육기관에서 발행된 논문을 계량학적으로 분석하여 공통 및 학술지별 연구 주제를 파악하고 기관에 따른 저자 특성, 연구 경향을 살펴보고자 하였다. 경성의학전문학교와 경성제국대학 의학부에서 발행한 학술지 2종에 수록된 연구 논문 총 682건을 대상으로 저자 분석, 빈도 분석, 주제 분석을 수행하였다. 연구 결과, 경성의전 기요에 참여한 저자의 소속은 학교 및 병원 등 다양한 기관이 조사되었으며, 기초의학 전공과 임상의학 전공이 비슷한 비율을 차지하였다. 경성제대 의학부 기요는 학교 소속 저자만이 참여하였으며, 기초의학 전공은 96.33%임에 비해 임상의학 전공은 3.36%로 현저히 적었다. MeSH on Demand를 활용하여 논문 제목에서 추출한 MeSH 용어를 대상으로 동시출현 네트워크 분석을 실시한 결과, 두 학술지에서 공통으로 등장한 중심 주제어는 'erythrocytes'로 여러 장기 및 질병에 따른 적혈구 상태를 분석한 연구가 진행되었다. 빈도 분석 결과, 두 학술지에서 공통으로 혈액 및 혈구에 초점을 맞춘 연구와 당시 유행했던 질병인 빈혈과 결핵에 대한 연구가 등장하였다. 각 학술지의 주요 연구 주제를 비교한 결과, 경성의전 기요는 염증 질환에 대한 연구와 사람을 대상으로 한 임상병리학적 연구가 다수 확인되었으며, 경성제대 의학부 기요는 동물을 대상으로 한 해부학적 연구와 의약품에 대한 약리학적 연구가 주로 진행되었다. 본 연구를 통하여 설립 목표가 다른 두 의학전문학교에서 진행된 연구 주제와 주요 키워드를 파악하고, 학술지에 따른 연구 영역의 차이를 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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