• 한국기록관리학회지
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• 제23권4호
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• pp.73-89
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• 2023

본 연구에서는 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 국내 기록관리 연구 분야의 비정형 텍스트 데이터인 국문 초록에서 사용된 키워드 빈도를 분석하여 키워드 간 거리 분석을 통해 국내기록관리 연구 동향을 파악하는 것이 목적이다. 이를 위해 한국학술지인용색인(Korea Citation Index, KCI)의 학술지 기관통계(등재지, 등재후보지)에서 대분류(복합학), 중분류 (문헌정보학)으로 검색된 학술지(28종) 중 등재지 7종 1,157편을 추출하여 77,578개의 키워드를 시각화하였다. Word2vec를 활용한 t-SNE, Scattertext 등의 분석을 수행하였다. 분석 결과, 첫째로 1,157편의 논문에서 얻은 77,578개의 키워드를 빈도 분석한 결과, "기록관리" (889회), "분석"(888회), "아카이브"(742회), "기록물"(562회), "활용"(449회) 등의 키워드가 연구자들에 의해 주요 주제로 다뤄지고 있음을 확인하였다. 둘째로, Word2vec 분석을 통해 키워드 간의 벡터 표현을 생성하고 유사도 거리를 조사한 뒤, t-SNE와 Scattertext를 활용하여 시각화하였다. 시각화 결과에서 기록관리 연구 분야는 두 그룹으로 나누어졌는데 첫 번째 그룹(과거)에는 "아카이빙", "국가기록관리", "표준화", "공문서", "기록관리제도" 등의 키워드가 빈도가 높게 나타났으며, 두 번째 그룹(현재)에는 "공동체", "데이터", "기록정보서비스", "온라인", "디지털 아카이브" 등의 키워드가 주요한 관심을 받고 있는 것으로 나타났다.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권9호
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• pp.199-207
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• 2018

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.

• 지적과 국토정보
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• 제49권2호
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• pp.67-82
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• 2019

이 연구의 목적은 국내 스마트도시의 이슈와 인식변화를 분석해보는 것이다. 이를 위해 먼저 빅데이터 분석플랫폼을 기반으로 스마트도시 관련 빅데이터 분석을 시행하여 연도별 주요키워드, 워드클라우드, 연도별 스마트도시 키워드 발생빈도 등을 도출하였다. 둘째, 연도별 주요키워드를 메타키워드기반으로 분류하여 그 추이와 흐름을 분석하였다. 셋째, 스마트도시에 대한 감성인식 흐름, 주요 감성키워드를 도출하였다. 분석결과, 과거의 U-City가 대부분 신도시 위주의 인프라 조성 중심이었다면 최근의 스마트도시는 시민이 주도하는 지속가능한 도시건설에 집중하고 있는 것으로 나타났다. 또한 과거에는 인프라, 서비스, 기술 분야가 강조되었다면, 최근에는 관리운영, 방법론 등이 강조되고 있으며 스마트도시에 대한 긍정적 인식도 점차 확산되고 있는 것으로 분석되었다. 이 연구는 국토전역에 스마트도시 서비스가 구축되고 있는 현재 시점에서 국내 스마트도시의 과거와 현재, 미래를 내다볼 수 있는 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제57권3호
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• pp.351-379
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• 2023

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.

• 정보처리학회논문지B
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• 제19B권2호
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• pp.149-154
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• 2012

본 논문은 사용자가 웹 검색을 위해 입력한 키워드와 그 키워드에 의해서 접근한 웹문서의 URL을 이용하여 연관키워드(relevant keyword)를 수집하는데 목적이 있다. 서로 다른 키워드들이라 할지라도 각각의 키워드들이 동일하게 링크된 URL의 수가 많다면, 그 키워드들은 서로 관련성이 높을 것이라는 것이 본 논문의 주된 가정이다. 실제로 이를 검증하기 위해 사용자가 입력한 키워드와 이 키워드를 이용하여 접근한 URL의 정보가 담겨있는 포털사이트의 클릭로그 데이터를 이용하여 URL과 키워드들의 쌍을 추출한 후, 연관키워드 집합을 생성하였다. 그 결과, 실험에서는 최소지지도(minimum support)가 10일 때, 유사어휘 수준에서의 정확도는 89.32%를 보였으며, 유사 어휘는 아니나 관련성이 있는 어휘 수준에서는 99.03%의 정확도를 보였다. 본 논문에서 제안하는 접근 방법은 언어에 독립적이고, 실세계의 데이터로부터 관련성이 있는 단어를 수집할 수 있다는 장점이 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제60차 하계학술대회논문집 27권2호
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• pp.177-178
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• 2019

본 연구는 지방교육자치의 가장 핵심인 '교육감' 관련 연구들의 주요 핵심어들과 그들 간의 관계성을 분석하였다. 본 연구에서는 2009년부터 2018년까지(10년간)의 '교육감' 관련 선행연구 총 93건을 키워드 네트워크 분석 방법론을 활용하여, 주요 핵심어 추출 및 워드 클라우드 제시, 주요 핵심어들 간의 관계성(의미망 네트워크) 분석 등을 진행하였다. 최근 10년간 국내 '교육감' 관련 연구들의 주요 핵심어들은 교육감선거, 주민직선제, 선출제도, 개선방안, 비교연구, 교육자치, 문제점, 지방자치, 교육부장관, 교육위원 등 이었다. 주요 핵심어들(상위 출현빈도)은 높은 밀도와 연결정도를 가지고 상호 네트워크를 형성하고 있었다. 본 연구결과는 향후 진행될 '교육감' 관련 후속연구들의 새로운 연구주제 선정 및 다양한 방향 설정에 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권4호
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• pp.37-43
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• 2022

본 논문에서는 2019년 12월부터 2020년 7월까지 약 8개월간 유통되었던 코로나19와 관련된 뉴스데이터를 이용하여 일자 및 지역별로 단어에 대한 빈도를 구하고, 결과를 활용하여 코로나19 환자에 대한 현황 데이터와의 상관관계를 시각화하였다. 뉴스데이터는 한국언론진흥재단에서 운영하고 있는 뉴스 빅데이터 시스템 '빅카인즈'에서 수집된 데이터를 활용하였다. 본 논문에서 제안하는 시각화 시스템은 지역과 기간을 선택하면 분석한 결과를 이용하여 전체 지역 대비 선택한 지역의 뉴스 빈도수, 선택한 지역의 주요 키워드, 주요 키워드의 지역별, 일자별 변화 등을 보여 주고 있다. 이러한 시각화를 통하여 이전에 발생하였던 사건에 대해 주요 키워드와 코로나19 확진자 및 감염자 추이를 확인할 수 있다.

• Spatial Information Research
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• 제23권1호
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• pp.69-77
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• 2015

본 연구는 1998년부터 2013년까지 지리공간정보와 관련된 연구 논문에 대해 키워드 네트워크 분석 기법을 적용하여 분석하고 글로벌 차원에서 지리공간정보 연구의 흐름을 도출하는데 목적이 있다. 이를 위해 Web of Science 학술 자료 검색 엔진을 이용하여 지리공간정보와 관련된 논문과 주요 키워드를 추출하였다. 그리고 추출된 키워드를 이용해 키워드 네트워크 자료를 구축하고 시기별 키워드의 연결중심성과 매개중심성, 근접중심성을 분석하였다. 그 결과 다양한 분야에서 지리공간정보가 활용되어 왔음을 확인할 수 있었고 관련된 기술의 연구 동향을 계량적으로 파악할 수 있었다. 이러한 연구 결과는 지리공간정보에 대한 정책과 연구 개발 계획을 과학적으로 수립하는데 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 정보관리학회지
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• 제35권1호
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• pp.231-250
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• 2018

본 논문에서는 온라인 뉴스 기사에서 자동으로 추출된 키워드 집합을 활용하여 특정 시점에서의 세부 주제별 토픽을 추출하고 정형화하는 새로운 방법론을 제시한다. 이를 위해서, 우선 다량의 텍스트 집합에 존재하는 개별 단어들의 중요도를 측정할 수 있는 복수의 통계적 가중치 모델들에 대한 비교 실험을 통해 TF-IDF 모델을 선정하였고 이를 활용하여 주요 키워드 집합을 추출하였다. 또한 추출된 키워드들 간의 의미적 연관성을 효과적으로 계산하기 위해서 별도로 수집된 약 1,000,000건 규모의 뉴스 기사를 활용하여 단어 임베딩 벡터 집합을 구성하였다. 추출된 개별 키워드들은 임베딩 벡터 형태로 수치화되고 K-평균 알고리즘을 통해 클러스터링 된다. 최종적으로 도출된 각각의 키워드 군집에 대한 정성적인 심층 분석 결과, 대부분의 군집들이 레이블을 쉽게 부여할 수 있을 정도로 충분한 의미적 집중성을 가진 토픽들로 평가되었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권7호
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• pp.1-9
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• 2022

오늘날, 인공지능이 국가 경쟁력의 핵심 동력으로 부상하였으나, 사회적으로 예상치 못한 부작용도 초래하고 있다. 본 연구는 사회과학 분야의 KCI 등재학술지를 대상으로 인공지능에 관한 논문을 수집하여 사회적 측면의 주요 이슈를 고찰하고자 한다. 따라서 2016년부터 2020년까지 논문에 대한 키워드 분석을 수행하였다. 분석 결과, '로봇', '교육'에 대한 키워드가 가장 많이 나타났으며, 키워드 네트워크를 통해 상위 6개의 군집(이슈)을 도출하였다. 주요 이슈는 인공지능의 등장 배경이나 기본적인 개념, 인공지능 교육, 인공지능의 부작용, 인공지능 기반 창작물의 법적 이슈, 인공지능 제품/서비스의 이용의도, 인공지능 윤리 등을 제시할 수 있다. 본 연구 결과는 인공지능의 사회적 측면에 대한 논의를 확산하고, 국가 차원의 정책 방향을 모색하는데 활용할 수 있을 것이다.