본 연구에서는 국내 의학학술논문의 저자가 선정한 주제용어 (저자용어)와 동일한 논문에 대하여 NLM이 MEDLINE 레코드에 부여한 MeSH 용어를 비교하여, 국내 의학학술논문 저자들이 얼마나 정확히 MeSH 용어를 사용하는지 일치도를 측정하였고, 사용방법상 어떠한 특징을 보이는지, 일치하지 않는 이유가 무엇인지 분석하였다. 1989년부터 1998년까지 Korean Journal of Parasitology에 발표된 415편의 논문에 사용된 1,826개의 저자용어 가운데 MEDLINE 레코드의 MeSH 용어와 일치한다고 볼 수 있는 용어는 35.5%이고, 이 가운데 완전히 일치하는 용어는 10.1%밖에 되지 않았다. 한 논문에서는 평균 1.6개의 용어가 일치하였다. 한국저자들은 평균 4.4.개의 키워드를 한 논문에 부여한 반면, MEDLINE은 2배가 넘는 9.9개를 부여하고 있다. 한국저자들은 체크태그나 부표목을 사용하지 않는 등 MeSH 용어를 정확히 사용하기 위한 기본지식이 절대적으로 부족한 것을 나타났다.
이 연구에서는 발명영재교육의 국내 연구들의 양적 경향성을 살펴보고 이들 연구분석에서 내재적 의미와 연결속성을 파악하여 향후 발전 방안을 모색하기 위한 기초자료를 제공하고자 수행하였다. 이를 위하여 한국학술연구정보원(RISS)에서 '발명영재교육' 으로 논문을 검색하여 등재후보지 이상의 국내 학술논문 97편을 최종 선정하고, 발행년도, 저자구성, 연구자 소속과 소재지역, 발행 학술지 등 연구일반에 관한 SPSS로 기술적 통계분석을 수행하고, 학술논문의 키워드를 이용하여 상위출현빈도, N-gram, 연결·매개중심성을 살펴보았다. 발명영재교육 학술논문으로 확인된 2007년 이후 증가세를 보이던 추세가 제3차 영재교육진흥종합계획 시기를 정점으로 이후 다시 감소세를 나타냈다. 저자 특성를 기술적 통계분석한 결과, 논문 절반이 공동으로 발표되었고 그 다음으로 다수, 단독의 저자구성을 보이고 있었다. 단독으로 발행된 논문은 연구자 소속이 대학, 연구소, 초등학교, 중학교 소속으로 확인되었고, 협력적 논문은 신진 연구자와 전문 연구자가 협력하는 연구, 전문 연구자 간 협력 연구가 다수였으며, 신진 연구자 간 협력적 연구는 1편에 그쳤다. 발명영재교육 논문이 발표된 지역과 학술지를 살펴볼 때, 일부 지역이나 학술지에 집중되어 있었고, 편차가 매우 크게 나타났다. 학술논문 키워드를 이용한 언어네트워크 분석 결과 상위 출현성을 보인 의미 있는 키워드는 창의, 프로그램 등이 확인되었고, 동출현성이 높은 키워드 쌍은 발명영재-창의이었다. 상위의 연결중심성 키워드는 창의, 문제해결·개발·기업 등이 다른 연구주제로 확장하기 위한 중개자 역할을 하며 다양한 주제로 확장 가능한 연구주제로 작용하고 있었다. 매개중심성의 경우 창의, 창의적, 프로그램, 효과 등이 높은 매개중심성을 보여 다른 키워드를 상호매개하거나 중재시키는 역할을 하는 중요한 키워드임을 알 수 있었다. 이러한 연구 결과를 통해 발명영재교육의 발전을 위한 국가정책적 대책이 마련될 필요가 있으며, 영재교육에 대한 사회적 책무성을 높이는 한편, 교사의 전문성을 신장할 수 있는 발명생태문화를 조성할 필요성을 제기하였다.
본 연구는 4차 산업혁명으로 불리는 생산 패러다임 변화에 선도적으로 대응하기 위해 차세대 생산혁신 기술을 증거기반 키워드 네트워크를 통해 분석하는 것을 목적으로 한다. 분석을 위해 차세대 생산혁신 기술과 관련한 총 441건의 논문데이터를 추출하였고, 이 논문들의 저자 키워드 동시 등장 관계를 기반으로 차세대 생산혁신 기술 네트워크를 구축하였다. 구축된 기술 네트워크를 바탕으로 중심성 및 키워드 그룹 분석을 통해 주요 기술을 탐색하였다. 그 결과 'digital twin', 'modeling and simulation' 등 가상세계와 물리세계를 실시간으로 완벽하게 연결하여 인사이트를 발견하고, 이를 설계 및 공정에 반영하는 기술들이 주요 기술로 분석되었다. 이러한 결과는 관련 산업 내에서 4차 산업혁명으로 인한 변화를 대비하는 기업들에게 의미 있는 정보를 줄 수 있을 것으로 기대된다.
특허(patent), 학술 논문(scholarly paper)과 연구 보고서(research report)와 같은 디지털 문서(digital document)에는 주제(topic)를 요약하는 저자 키워드(author keyword)가 있다. 서로 다른 문서가 동일한 키워드를 공유하고 있다면 두 문서가 동일한 주제의 내용을 기술하고 있을 가능성이 매우 높다. 문서 군집화(document clustering)는 비슷한 주제를 가지는 문서들을 비지도 학습 방법(unsupervised learning)을 이용하여 같은 군집으로 그룹(group)화 하는 것이다. 문서 군집화는 다양한 분석에 이용되지만 대용량의 문서 데이터에 적용하기 위해서는 많은 계산량이 필요함으로 쉽지 않다. 이러한 경우, 문서의 내용을 이용하는 것보다 문서의 키워드를 이용하여 군집화하면 더욱 효율적으로 대용량의 데이터를 연결할 수 있다. 기존의 상향식 군집화 방법(bottom-up hierarchical clustering)은 대용량의 키워드 군집화(keyword clustering)를 수행하는데 있어서 많은 시간이 필요하다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 정보검색(information retrieval)에서 널리 사용되는 역인덱스(inverted-index) 구조를 상향식 군집화에 적용한 효율적인 군집화 방법을 제안하고, 제안 방법을 대용량의 키워드 데이터에 적용하였으며, 그 결과를 분석하였다.
본 연구는 국내외 메타버스 관련 연구의 동향을 파악하기 위해 한국학술지인용색인(KCI)과 Web of Science(WoS), 그리고 Web of Science - CPCI(Conference Proceeding Citation Index)에서 메타버스를 검색어로 입력하여 KCI에서 913편, WoS에서 232편, WoS-CPCI에서 277편의 논문을 수집하였고, 각각 2,644개, 885개, 787개의 저자 키워드를 추출하여 동시출현단어 분석을 수행하였다. 정량분석을 통해 메타버스 관련 연구가 최근 들어 양적으로 폭증하였고, 국내에서 는 학제간연구, 컴퓨터학, 교육학 등의 주제분야에서 주로 연구되고 있으며, WoS에서는 경영·경제 분야에서, WoS-CPCI 에서는 컴퓨터공학 분야에서 주로 연구되고 있음을 알 수 있었다. 키워드 네트워크 분석에서는 모든 데이터베이스에서 Virtual Reality, Augmented Reality 등 메타버스의 기술적 측면과 관련된 용어들의 전역중심성이 공통적으로 높게 나타났으며 군집분석을 통해 국내에서는 교육 관련 연구와 메타버스 플랫폼에 관한 키워드의 군집이 포함되고, WoS에서는 계량서지학적 분석과 관련된 키워드 군집이 생성되었으며, WoS-CPCI는 주로 메타버스의 기술적 측면에 대한 키워드 군집이 주로 나타났다.
최근 기업은 급속한 기술의 변화, 고객 니즈의 다변화, 경쟁 환경의 심화 등으로 인한 시장요인 뿐만 아니라 천재지변, 테러, 사회 정치적 이해관계 등의 통제 불가능한 불안요인으로 인해 예측이 어렵고 불확실성이 높은 경영 환경에 놓여 있어, 리스크 관리의 중요성이 높아지고 있다. 본 연구의 목적은 최근 들어 관심이 높아지고 있는 리스크 관리의 연구 분야에 대해 공급사슬관리(SCM) 분야를 중심으로 연구 동향을 분석하고, 해당 분야의 핵심 연구를 파악하여 해당 분야의 유용한 학문적 정보를 파악하는 것이다. Scopus 데이터베이스를 활용하여 해외 저명한 저널에 게재된 논문 정보를 수집하여 키워드 네트워크 분석과 인용 및 공저자 정보로 생성되는 네트워크를 분석하였다.
최근 우리는 인접학문 간 그리고 학계와 산업계 간의 연구협조가 점차 증가하고 있음을 보아오고 있다. 이러한 현상은 특히 학술저널 간 지식의존성을 촉진하는 계기를 제공하고 있다고 할 수 있다. 본 논문의 목적은 관련저널 간 지식상호 의존성을 규명하고 저널지식의 구조화를 위하여 association, 군집화, 링크분석 등 데이터마이닝 기법을 적용하는 방법론을 제시하는 것이다. 제시된 방법을 통하여 기대되는 점들은 1) 논문의 기본속성인 키워드, 저자, 그리고 인용데이터를 통합하는 규칙 집합을 통하여 논문지식검색기능의 향상, 2) 키워드를 기반으로 관련 저널 간 그리고 저널내부의 군집분석으로 지식동향 파악, 3) Kleinberg (1999)의 권위와 허브 개념을 인용데이터 분석에 활용하여 기존의 양적 평가 기준인 영향력 지수 (impact factor)의 문제점을 보완하며, 4) 특정 논문이나 저널의 지식파급과 관련한 영향력을 산출하는 잠재적 지식파급 지수를 제안하는 것이다.
최근 우리는 인접학문 간 그리고 학계와 산업계간의 연구협조가 점차 증가하고 있음을 보아오고 있다. 이러한 현상은 특히 학술저널 간 지식의존성을 촉진하는 계기를 제공하고 있다고 할 수 있다. 본 논문의 목적은 관련저널 간 지식상호 의존성을 규명하고 저널지식의 구조화를 위하여 연관성 (association), 군집화, 링크분석 등 데이터마이닝 기법을 적용하는 방법론을 제시하는 것이다. 제시된 방법을 통하여 기대되는 점들은 1) 논문의 기본 속성인 키워드, 저자, 그리고 인용데이터를 통합하는 규칙 집합을 통하여 논문지식검색기능의 향상, 2) 키워드를 기반으로 관련 저널 간 그리고 저널내부의 군집분석으로 지식동향 파악, 3) Kleinberg (1999)의 권위와 허브 개념을 인용데이터 분석에 활용하여 기존의 양적 평가 기준인 영향력지수 (impact factor)의 문제점을 보완하며, 4) 특정 논문이나 저널의 지식파급과 관련한 영향력을 산출하는 잠재적 지식파급 지수를 제안하는 것이다.
본 연구는 2018년부터 2022년까지 5년간 국내 문헌정보학 분야의 주요 학술지 4종의 논문을 분석하여 지식 커뮤니케이션 특징을 탐구하고 중요한 연구 주제와 핵심 저자들을 분석하였다. 연구 방법으로 한국학술지인용색인(KCI)에서 국내 문헌정보학 분야의 핵심 학술지 4종의 5년간 발표된 논문을 수집하여 선별하여 논문의 저자 데이터와 참고문헌의 데이터를 추출하였다. Netminer를 사용하여 문헌동시인용 분석과 저자동시인용 분석을 실행하여 네트워크를 시각화하였다. 분석 결과, 저자 간의 동시인용 쌍을 도출할 수 있었으며, 연구자 간의 동시인용빈도 분석을 통해 학문 분야의 지적구조 분석에서 복수 저자를 분석 대상에 포함하는 것이 중요함을 확인하였다. 또한 키워드 분석을 통해 논문 주제 간의 상관성을 확인하였으며, 문헌정보학 관련 연구가 '도서관, 디지털, 이용자, 서비스, 데이터' 주제를 중심으로 이루어지고 있음을 알 수 있었다.
본 연구는 국내 대표적인 학술정보데이터베이스에 등재된 디지털 큐레이션 분야 연구 동향을 파악하기 위해 수행되었다. 2009년부터 2023년까지 등재된 학술논문 총 39건을 대상으로 체계적 문헌고찰을 수행하여 발행연도에 따른 등재 현황과 발행지 및 학문분야, 연구 영역의 분포, 연구자 소속과 직업군 분포 및 연구 형태를 파악하였으며, 저자 키워드 69개를 대상으로 연결 중심성 분석과 응집그룹 분석을 수행하였다. 그 결과 첫째, 디지털 큐레이션 분야 연구는 2015년과 2016년에 5건씩 가장 많은 연구가 등재된 후 소폭 감소하다 2019년 이후 매년 4건 이상 등재되었다. 둘째, 39건 연구 중 25건의 연구가 문헌정보학을 포함한 복합학 분야에서 수행되고, 11건의 연구가 기타인문학을 포함한 인문학 분야에서 수행되으며, 연구 영역별로는 이론 및 인프라, 정보관리 및 서비스, 기관 영역 순으로 집계되었다. 셋째, 디지털 큐레이션 연구는 대학교 소속 교수와 연구자가 주도하며, 단독연구보다 공동연구가 많이 이루어졌다. 넷째, 저자 키워드 분석 결과 '디지털 큐레이션', '기관', '콘텐츠'가 전체 네트워크에 가장 큰 영향력을 미치는 중심 키워드로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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