1999년 창간된 이래 학술지 '통상정보연구'는 통상정보 및 시스템, 전자무역, 지역연구, 전자상거래, 서비스무역, 무역 관련 법규 등 관련 분야 연구자들의 우수한 연구 성과를 확산하는데 크게 기여하고 있다. 본 연구는 소셜 네트워크 분석 기법을 적용하여 통상정보연구에 게재된 연구 논문의 키워드 분석을 통해 통상정보 분야 주요 연구 동향 및 특징을 파악하였다. 학회 홈페이지를 통해 수집한 논문 키워드 자료를 분석에 맞도록 수정한 후 동시 출현 연구 키워드 네트워크 분석용 자료를 생성하였다. 네트워크 분석과 시각화를 위해 NodeXL Pro를 활용하였으며 클러스터링 분석을 통해 통상정보 분야 연구자들의 주요 연구 관심 분야 및 특징을 파악하였다. 또한 융복합 연구에 중개자 역할을 하는 주요한 연구 키워드들도 도출하였다.
본 논문에서는 2020년 1월부터 2020년 8월까지 8개월간의 유통되었던 코로나 19와 관련된 뉴스 데이터를 이용하여 기간 및 지역별 단어의 빈도수를 구하고, 그 결과를 활용해 코로나 19와의 상관관계를 분석하고, 시각화하였다. 뉴스데이터는 한국언론진흥재단에서 운영하는 뉴스 빅데이터 시스템인 '빅카인즈'에서 수집된 데이터를 이용하였다. 본 논문에서 웹서비스를 활용해 시각화하였으며 지역과 기간을 선택하면 분석한 결과를 불러와 전체 지역대비 선택한 지역의 뉴스 빈도수, 선택한 지역의 주요 키워드, 주요 키워드의 지역별 일자별 변화 등을 보여주고 있다. 이러한 시각화를 통해 이전에 발생되었던 사건에 대해 주요 키워드와 코로나 19의 상관관계를 쉽게 파악을 할 수 있다.
이 연구에서는 통제된 색인어를 이용하여 파악한 지식 구조와 통제되지 않은 키워드를 이용한 지식 구조를 비교하여 두 구조가 어떤 차이점을 보이는지를 살펴보았다. 또한 색인효과가 어떻게 나타나는지, 비통제어를 사용한 경우가 실제적으로 더 상세한 하위 영역을 표현하는지를 확인하고자 하였다. 실험 결과 통제된 색인어인 주제명표목을 사용한 영역지도와 비통제 색인어인 키워드를 사용한 영역지도 둘 다 인공지능 분야의 주요 분야들을 비슷하게 나타냈지만, 주제명표목을 사용한 경우에 색인효과가 일부 나타났다. 그리고 대체적으로 주제명표목에 기반한 영역지도보다는 키워드에 기반한 영역지도가 더 상세하게 나타났다.
본 논문은 클러스터링 탐색 방법과 온톨로지 학습 방법을 융합하여 보다 더 효율적인 검색 방안을 제안한다. 이를 통해 키워드가 정확하게 일치하지 않더라도 사용자가 원하는 웹 서비스를 검색할 수 있고, 반대로 키워드가 일치하지만 사용자가 의도하지 않은 웹 서비스는 검색 결과에서 제거할 수 있다. 주된 아이디어는 매개변수들 사이의 숨은 시맨틱 개념을 찾아내어 온톨로지를 학습하고, 확장된 키워드 탐색 방법과 온톨로지 활용 방법을 혼합 사용하여 보다 지능적인 웹 서비스 매칭을 수행하는 것이다.
성공적인 창업을 위해서는 창업가의 준비가 선행되어야 하지만, 매력적인 사업 아이디어의 계발이 뒤따라야 한다. 그러나 지금까지의 창업연구는 창업행동과 사업성과에 영향을 미치는 창업가 요인에 치우쳐 있으며, 사업 아이디어의 계발과 평가에 대한 연구는 부족한 실정이다. 이 연구는 고객이 상품을 구매하기 전 인터넷 검색엔진에서 해당 상품에 대한 검색을 하는 경우가 일반화되고 있다는 사실과 고객이 검색엔진에 입력하는 키워드는 고객의 의도를 대변한다는 사실을 기초로, 키워드로 표현된 사업 아이디어의 매력도를 객관적으로 측정하는 방법을 제시하는 것을 목적으로 한다.이 연구는 키워드로 표현된 사업 아이디어 매력도(BIA)를 구매의도를 가진 잠재고객의 자사 웹 사이트 방문수로 정의한다. 키워드로 표현된 사업 아이디어 매력도(BIA)는 [해당 키워드의 조회수(Q) ${\times}$ 구매의도 비율(R) / 경쟁 사이트의 수(S)]의 수식으로 나타낼 수 있으며, 수식을 구성하는 변수 중에서 해당 키워드의 조회수(Q)와 경쟁 사이트의 수(S)는 검색엔진에서 쉽게 제공 받을 수 있으므로, 구매의도 비율(R)만 알 수 있다면 BIA를 비교적 정확히 추정할 수 있다. 연구자는 특정 분야 키워드 100개를 선정한 다음, 전문가로 하여금 각 키워드의 구매의도 비율(R)을 추정하게 하고, 전문가 추정 없이도 구매의도 비율을 예측할 수 있도록 각 키워드의 구매의도 비율(R)을 예측하는 주요 데이터를 의사결정 나무 기법으로 도출하고, 의사결정 나무 기법으로 도출된 데이터로 구성된 회귀식을 제시함으로써 키워드로 표현된 사업 아이디어 매력도(BIA)를 객관적으로 평가하는 방법을 제시한다. 이 연구는 사업 아이디어의 계발과 평가에 대한 객관적인 기준을 제시함으로써 창업의 성공률을 높이는 데 기여할 수 있고, 창업연구에 새로운 방법론을 도입했다는 점에서 의의가있다.
본 연구는 연구데이터 관련 국내 연구의 동향을 파악하기 위하여 RISS에서 연구데이터 관련 논문을 수집하였으며, 데이터 정제 후 총 58건의 연구논문을 대상으로 134개의 저자 키워드를 추출하여 키워드 네트워크 분석을 수행하였다. 분석 결과, 첫째, 아직까지 국내에서 연구데이터 관련 연구의 수가 58건에 지나지 않아 추후 많은 관련 연구가 진행될 필요가 있음을 알 수 있었다. 둘째, 연구데이터 관련 연구 분야는 대부분 복합학 중 문헌정보학에 집중되어 있었다. 셋째, 연구데이터 관련 저자 키워드의 빈도분석 결과 '연구데이터관리', '연구데이터공유', '데이터리포지터리', '오픈사이언스' 등이 다빈도 주요 키워드로 분석되어 연구데이터 관련 연구는 위의 키워드를 중심으로 진행되고 있음을 알 수 있었다. 키워드 네트워크 분석 결과에서도 다빈도 키워드는 연결 중심성 및 매개 중심성에서 중심적인 위치를 차지하며 관련 연구에서 핵심 키워드에 위치하고 있음을 알 수 있었다. 본 연구의 결과를 통하여 최근의 연구데이터 관련 동향을 파악할 수 있었고, 향후 집중적으로 연구해야 하는 분야를 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 세계 해운경제관련 국제저널에 게재된 논문을 대상으로 5년 주기의 연도 기간별로 2000년~2004년, 2005년~2009년, 2010년~2014년 세 단계로 나누고 저자키워드를 추출하여 네트워크 분석방법인 연결중심성과 매개중심성 방법론을 활용하여 세계 해운경제의 연구동향을 양적인 관점에서 살펴본다. 빈도로 추출한 본 연구의 자료는 Zipf's의 법칙을 따르고 있으며, 키워드 노드들이 멱함수 분포를 가지므로 해운경제 키워드가 네트워크분석에 적합하다는 것을 보여주었다. 연도시기별로 공유되는 키워드 분석에 설명력을 더해 주기 위하여 Delta-C 알고리즘을 만들어서 시간에 따른 키워드의 변화 경향을 설명하고자 하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 해운경제 키워드를 세 개의 연도시기별로 분석한 결과 두 개의 서로 다른 패턴을 발견하였다. 첫 번째 패턴은 세 개의 모든 기간에 공유되는 키워드이고 두 번째 패턴은 두 개 시기에 연속적으로 혹은 불연속적으로 나타나는 키워드였다. 모든 시기에 연속적으로 사용된 키워드는 연결중심성 값이 불규칙하게 변화하는 양상을 보인다. 주기가 연속인 경우는 세 가지이다. 첫 번째 경우는 2000년~2004년과 2005년~2009년 연속으로 걸쳐서 사용된 키워드의 특징은 처음에 사용된 키워드의 중심성이 다음 연도기간에 사용될 때에는 낮은 연결중심성을 가졌다. 두 번째 경우는 2005년~2009년과 2010년~2014년 연속으로 걸쳐서 나타난 키워드에서는 후반기에 사용된 키워드가 더 높은 연결중심성을 보였다. 세 번째 경우는 2000년~2004년과 2010년~2014년의 불연속으로 나타난 경우인데 과거에 사용된 모든 키워드의 연결중심성은 가장 최근에는 모두가 낮은 연결 중심성 값을 가졌다. 매개중심성을 사용한 연도시기별 키워드분석결과 이 방법은 연결중심성에 비해서 더 많은 비공유 키워드를 상위에 나타났다. 이러한 연구의 결과의 의의는 네트워크분석을 통하여 향후 연구동향 예측의 기초 자료로 활용할 수 있다는 점이다. 즉, 연결중심성은 연도 기간별 주요 연구주제를 파악할 수 있는데 도움을 줄 수 있고 매개중심성은 특정기간에 등장하는 특이한 주제 파악에 도움이 된다는 것이다.
국내의 공동주택은 1980년대 후반에 시행된 주택공급정책으로 급속히 증가하였으나, 물량적 보급에만 치중하고 품질관리측면에서는 상대적으로 소홀히 하여 다양하고 많은 하자가 발생하게 되었다. 그리고 다양하고 많은 하자 발생에 따른 분쟁이 점점 부각되고 있으며, 다양한 문제점들을 해결하기 위하여 공동주택 하자 관련 연구들이 지속적으로 수행되어 왔다. 이에 본 연구에서는 키워드 네트워크 분석 방법론을 활용하여 오랜 기간 축적된 공동주택 하자 관련 연구 분야의 주요 키워드 및 트렌드를 분석하여 시사점을 도출하고자 하였다. 연구 분석 방법으로는 한국교육학술정보원 포털을 활용하여 학술지 논문을 수집하고, 수집된 학술논문의 필터링 및 키워드 정제과정을 거쳐 분석자료를 구축하였다. 그리고 키워드 네트워크 관계에 대한 시각화 모델링, 연결정도 중심성 분석, 매개 중심성 분석을 실시하였다. 연결정도 및 매개 중심성 분석 결과, 담보, 논쟁, 수리, 사례, 책임, 결로, 비용, 제도, 기준, 감정이 공동주택 하자 분야에 특징적으로 나타나는 주요 키워드로 분석되었다.
복잡해지고 있는 현대 사회의 뉴스 키워드를 시간적 흐름에 따른 빈도수와 상관관계로 분석하는 것은 이슈들에 대한 대응과 해결 방안을 논의하기 위해 매우 중요한 연구라고 할 수 있다. 이에 본 논문에서는 10년(2009~2018)간의 뉴스 빅데이터 분석을 통해 사회적 키워드의 흐름과 주요 이슈들 간의 관계를 분석하였다. 분석결과 본 연구에서는 정치적 이슈, 교육 사회문화, 젠더갈등 그리고 사회적 사건이 주요 이슈들로 제시되었다. 또한, 본 연구에서는 이슈의 변화와 흐름을 연구하기 위해 이를 5년 기준으로 양분하여 변화하는 것을 분석하였다. 이를 통해 사회적 이슈의 시간에 따른 변화와 그 대응방안을 연구하였다. 그 결과 국민생활과 밀접한 키워드(경제, 경찰)는 시간의 흐름에 관계없이 우리 사회에서 매우 중요하게 논의되는 키워드로 분석되었다. 또한 '안전'과 같은 키워드는 최근 들어 빈도수에 비해 증가율이 감소되었다. 이를 통해, 우리 사회가 안전에 대한 인식을 개선할 필요가 있는 것으로 추론할 수 있다.
학술지 논문의 효율적인 관리 및 검색을 위한 주요 요소인 키워드는 통제키워드와 비통제키워드로 구분할 수 있다. 그러나 현재 국내 데이터베이스에서 대부분의 학술지 논문에는 비통제키워드인 저자키워드만이 부여되어 있을 뿐, 망라적인 탐색을 돕는 통제키워드로서 디스크립터는 제공되지 않고 있다. 이 연구에서는 해외 데이터베이스의 학술지 논문에 부여된 통제키워드를 학습한 분류기를 사용하여, 국내 학술지 논문에 디스크립터를 자동 할당하는 실험을 수행하였다. 그 결과, 국외 데이터베이스의 디스크립터 학습을 통해 영문 초록이 있는 국내 학술지 논문에 통제키워드를 자동 할당할 수 있는 가능성을 확인하였다. 또한, 다양한 분류기 및 분류기 결합을 통하여 이러한 디스크립터 자동 할당의 성능 향상을 모색하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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