• 한국문헌정보학회지
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• 제46권2호
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• pp.5-28
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• 2012

'위대한 저서'는 1952년 브리태니커사에서 서양의 명저를 모아 54권으로 출간한 전집이며, 제2판은 60권으로 구성되어 있다. '위대한 저서'의 제2권과 제3권에는 애들러가 고안한 신토피콘이 포함되어 있다. 신토피콘은 '토픽의 집합'을 의미하는 신조어로써 전집에 포함되어 있는 저작의 위치를 알려주는 토픽색인이다. 본 연구는 '위대한 저서'에 포함되어 있는 신토피콘의 구조와 효용성을 분석하는데 목적이 있다. 신토피콘은 102개의 아이디어 단위(장)로 구성되어 있으며, 각 장은 개요, 토픽 구조, 참조, 상호 참조, 추가 독서자료 목록 등 5개 요소로 구분되어 있다. 이 신토피콘은 참고도서, 교양교육, 탐구 및 연구도구, 다른 자료의 신토피컬 독서 적용, 융복합 교육과정 개발을 위한 도구, 다른 저작의 내용 분석 도구 등의 가치와 효용성이 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권7호
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• pp.764-770
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• 2019

본 연구에서는 "4차 산업"과 관련된 논문들의 세부 연구 주제를 파악하기 위하여 텍스트 마이닝 기법을 이용하여 논문들을 분석하였다. 이를 위하여 2016년부터 2019년까지 한국학술지인용색인(KCI)에서 "4차 산업"이라는 키워드로 논문을 검색하여 총 685편의 논문을 수집하였다. 논문 수집을 위해서는 Python 기반의 웹 스크랩핑 프로그램을 사용하였으며, 자료 분석을 위해서는 R 언어로 구현된 LDA 알고리즘 기반의 토픽 모델링 기법들을 활용하였다. 수집된 논문들에 대한 Perplexity 분석 결과, 9가지 토픽이 최적으로 결정되었고 수집된 논문들의 9가지 대표 토픽들을 Gibbs 샘플링 방법을 사용하여 추출하였다. 분석 결과, 인공지능, 빅데이터, 사물인터넷, 디지털, 네트워크 등이 상위 주요 기술들로 나타났으며, 산업, 정부, 교육 현장, 일자리 등 4차 산업과 관련한 다양한 분야에서 주요 기술들로 인한 변화에 대한 연구들이 이루어져 왔음을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제33권1호
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• pp.114-129
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• 2006

유사한 지식구조의 분산된 온톨로지들을 통합 및 연결하여 새로운 온톨로지를 생성하거나 확장 지식 검색을 효과적으로 제공하기 위해서는 온톨로지 모델 자체의 구조적 특성이나 제약조건을 고려한 온톨초지 매핑이 중요하다. 그러나 과거의 온톨로지 매핑은 범용성을 높이기 위해 대부분 그래프 모델을 기반으로 노드와 간선 중심의 매핑여부를 계산함으로써 온톨로지 모델의 특성과 제약조건을 매핑에 반영하지 못하는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 RDF와 함께 온톨로지 모델로 사용되고 있는 토픽맵의 구문적 특성과 제약조건을 반영한 다중 매핑 전략의 토픽맵 매핑 기법을 제안한다. 다중 매핑 전략에는 토픽명 기반 매핑, 토픽 속성 기반 매핑, 계층 구조 기반 매핑, 연관관계 기반 매핑의 4가지 매핑 전략이 포함되어 있으며 개체들 사이의 매핑 여부를 결정하기 위해 각 매핑의 개별 유사도를 조합한 다음 단일 유사도를 결정하는 하이브리드 방식을 사용한다. 또한 토픽맵의 구문적 특성에 따라 매핑 계산 전에 매핑이 불가능한 개체들을 미리 제거함으로써 탐색 범위를 줄이고 있으며 토픽명 색인과 PSI 색인을 생성하여 매핑 계산의 효율을 높이고 있다. 제안하는 토픽맵 매핑 기법의 성능을 보이기 위해 동, 서양 철학 온톨로지들과 야후 철학 백과사전 및 독일 문학 백과사전을 토픽맵으로 구현하여 실험 데이타로 활용하였으며 그 결과 자동 생성된 매핑 집합이 전문가에 의해 생성된 매핑 집합을 대부분 포함함을 확인하였다.

• 신재생에너지
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• 제16권4호
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• pp.33-40
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• 2020

The research topics of more than 1,900 wind energy papers registered in the Korean Journal Citation Index (KCI) were modeled into 25 topics using latent directory allocation (LDA), and their consistency was cross-validated through principal component analysis (PCA) of the document word matrix. Key research topics in the wind energy field were identified as "offshore, wind farm," "blade, design," "generator, voltage, control," 'dynamic, load, noise," and "performance test." As a new method to determine the similarity between research topics in journals, a systematic evaluation method was proposed to analyze the correlation between topics by constructing a journal-topic matrix (JTM) and clustering them based on topic similarity between journals. By evaluating 24 journals that published more than 20 wind energy papers, it was confirmed that they were classified into meaningful clusters of mechanical engineering, electrical engineering, marine engineering, and renewable energy. It is expected that the proposed systematic method can be applied to the evaluation of the specificity of subsequent journals.

• 한국문헌정보학회지
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• 제55권4호
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• pp.141-157
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• 2021

본 연구는 국내 인공지능 분야 연구동향을 파악하기 위해 국내 학술지에 발표된 인공지능 분야 논문들을 대상으로 네트워크 분석 및 동적 토픽 모델링 분석을 진행하였다. 2020년까지 KCI(한국학술지인용색인)에 등록된 논문 중 '인공지능'과 'artificial intelligence' 두 개의 키워드 중 하나 또는 하나 이상이 논문 제목 또는 색인 키워드에 포함한 2,552개 논문들의 메타데이터 및 초록을 수집하였다. 키워드, 소속기관, 주제 분야, 초록의 추출 및 전처리 작업을 진행하였고 키워드를 활용한 키워드 동시 출현 네트워크 구축 및 분석으로 국내 인공지능 분야의 주요 키워드를 확인하였으며, 소속기관 정보를 활용한 기관 협력 네트워크를 통해 국내외 산학기관들의 협력 정 도 및 특징을 파악하였다. 또한 연구 대상 논문들 중 한글로 작성된 1845개의 초록 들을 대상으로 동적 토픽 모델링을 진행하였으며, 주제어들을 토대로 13개의 주제를 레이블링하였다. 레이블링 된 13개의 주제를 통해 국내 인공지능 연구 분야의 시기별 주제 동향을 파악하였다. 본 연구는 기존의 선행연구들에서 시도하지 않은 저자 소속기관 등을 활용한 기관 협력 네트워크 및 초록을 활용한 동적 토픽 모델링을 통해 국내 인공지능 분야 연구동향 파악의 시야를 확장하는 것으로 학술적 의의를 지닌다. 또한, 본 연구의 결과가 인공지능 시대에 부합하는 국가 정책 수립 기여라는 실질적 함의를 시사한다.

• 지식경영연구
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• 제23권3호
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• pp.129-152
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• 2022

디지털 전환의 핵심 인프라로서 데이터·네트워크·인공지능(D.N.A.) 분야의 확산과 유망 산업의 등장은 경제 전반에 걸쳐 활발한 디지털 혁신의 기반이 되고 있다. 본 연구에서는 텍스트마이닝 방법론을 적용하여 WoS 데이터베이스의 SCIE 급 색인에 해당하는 연구의 초록, 출판연도 및 연구분야를 입력변수로 활용하여 주요 토픽을 도출하였다. 우선, 단어 출현 빈도에 기반한 TF 및 TF-IDF 분석을 통해 주요 키워드를 확인하고, 이어서 g-DMR(Generalized Dirichlet-Multinomial Regression)을 이용하여 토픽 모델링을 수행하였는데, 다양한 형태의 변수를 메타정보로 활용 가능한 해당 토픽 모형의 이점으로 단순하게 토픽을 도출하는 것 이상의 의미를 적절하게 탐색할 수 있었다. 분석 결과에 따르면, 비즈니스 인텔리전스, 제조 생산 시스템, 서비스 가치 창출, 원격 진료, 디지털 교육 등의 토픽들이 디지털 전환에서 주요 연구주제인 것으로 식별되었다. 토픽 모델링의 결과를 요약하자면, 1) COVID-19 이후 비즈니스 인텔리전스를 주제로 하는 연구가 전 영역에서 활발하게 수행되고 있으며, 2) 제조 분야에서 지능형 제조 솔루션 및 메타버스 등의 이슈가 등장함에 따라 제조 생산 시스템에 관한 주제가 다시 한번 주목받고 있음을 확인하였다. 마지막으로, 3) 주제어 자체는 기술과 서비스의 측면에서 분리하여 볼 수 있지만, 다수의 연구에서 해당 기술들을 접목하여 적용된 다양한 서비스를 포괄적으로 다루고 있으므로 이를 별개로 해석하는 것이 바람직하지 못하다는 점을 알 수 있었다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권1호
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• pp.125-139
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• 2021

본 연구는 이익조정을 연구주제로 국내 회계학 관련 논문들의 세부 연구 동향 파악을 목적으로 한국학술지인용색인(KCI)의 회계학 또는 경영학에 속하는 학술지에 게재된 논문 초록을 텍스트 마이닝 기법을 이용하여 분석하였다. 분석 결과, 이익조정 관련 회계학 논문들이 감사 및 감사보고서, 법인세 및 부채비율, 기업의 전반적인 경영전략, 재무제표와 회계기준의 4가지 연구 영역으로 나누어지는 것을 확인하였으며, 재무제표와 회계기준이 주된 토픽일 것이라는 예측과는 달리 감사가 가장 많이 연구된 토픽으로 분석되었다. 이어 토픽별 논문 수를 기준으로 토픽 트렌드를 확인하고 특이사항에 대한 원인을 분석하였으며, K-IFRS의 도입이 이익조정 연구에 미친 영향을 확인하였다. 본 연구는 이익조정에 대한 자세한 연구 동향에 대한 정보를 제공하고 회계학 문헌분석 연구방법으로 텍스트 마이닝 기법을 제시하였다. 또한 정책결정자 및 기업 실무 담당자가 이익조정 관련하여 회계기준 외에 감사 등 4개 토픽별로 추가적으로 고려하여야 할 사항과 그 추세를 파악할 수 있도록 하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.661-670
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• 2021

연구동향은 시기별 연구주제에 대한 중요도 판단과 부족한 연구 분야를 파악하고 신규 분야를 발굴하는데 유용하게 활용될 수 있다. 본 연구에서는 인구집중과 도시화로 인해 다양한 문제가 발생하고 있는 도시공간을 대상으로 한 논문들을 대상으로 시기별 연구동향을 분석하였다. 이를 위해 2002년부터 2019년 사이에 게재된 한국학술지인용색인(KCI)에 등재된 논문의 초록을 대상으로 데이터마이닝 기법 중 하나인 토픽모델링 분석을 수행하였다. 토픽모델링은 전체 내용에서 일정한 패턴을 발견해낼 수 있는 알고리즘 기반의 텍스트마이닝 기법으로 방대한 문헌에서 주제를 찾아내고 군집하는데 용이하다. 본 연구에서는 키워드 빈도, 연도별 경향, 토픽 도출, 토픽별 군집, 토픽유형별 경향에 대한 분석을 실시하였다. 그 결과 먼저 도시재생 분야연구가 지속적으로 증가되고 있고 앞으로도 세부 주제가 확대될 수 있는 분야로 분석되었다. 그리고 도시재생 주제는 이제 정규 연구분야로 자리 잡고 있는 것으로 파악되었다. 반면, 개발/성장과 에너지/환경과 같은 주제는 정체기에 들어간 것으로 분석되었다. 본 연구는 국내 전체 도시분야 연구를 대상으로 데이터마이닝 기법인 토픽모델링을 이용하여 키워드 간 연관성과 경향을 함께 분석하였다는 데 의의가 있다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.119-133
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• 2021

텍스트마이닝을 이용하여 연구동향을 파악하는 연구가 많은 분야에서 이루어지고 있으나 감정노동 분야에서는 텍스트마이닝을 사용하여 연구 동향을 파악한 연구는 없는 실정이다. 본 연구는 텍스트마이닝을 이용하여 2004년부터 2019년까지 한국연구재단의 한국학술지인용색인(KCI)에서 '감정 노동'이라는 주제어가 포함된 1,465건의 검색된 논문을 심층적으로 분석하여 감정노동 연구 동향을 파악하고자 한다. LDA분석으로 주제들을 추출하고, 토픽의 비중과 유사도를 확인하기 위해 IDM분석을 실시하였다. 이를 통해 유사도가 높은 토픽들의 의미유용성을 고려하여 토픽의 통합분석을 실시하였다. 연구토픽은 11개로 구분되며, 감정노동의 스트레스(12.2%), 감정노동과 사회적 지지(12.0%), 고객서비스 종사자의 감정노동(10.9%), 감정노동과 회복탄력성(10.2%), 감정노동전략(9.2%), 콜센터상담사의 감정노동(9.1%), 감정노동의 결과(9.0%), 감정노동과 직무소진(7.9%), 감성지능(7.1%), 예비돌봄서비스 종사자의 감정노동(6.6%), 감정노동과 조직문화(5.9%) 순의 비중으로 나타났다. 토픽모델링과 트렌드분석을 통하여 감정노동의 연구동향과 학문적 추이를 분석함으로써 감정노동 연구의 나아갈 방향을 제시하고자 하며 감정노동에 관한 실무적인 전략을 수립할 수 있기를 기대한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제2권2호
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• pp.120-128
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• 1999

본 논문은 도움말 제작자 및 사용자들이 쉽게 사용할 수 있는 HTML 기반의 지능형 도움말 시스템을 설계하고 구현한다. 기존의 도움말 시스템에서 도움말 제작자는 토픽(topic), 색인, 목차 문서를 작성하고, 프로젝트 파일에서 각각의 토픽들을 매핑 하는 복잡한 과정을 거쳐야 도움말을 완성할 수 있다, 그리고 도움말 사용자는 완성된 도움말 내용을 변경할 수 없다. 특히 RAD(Rapid Application Development) 환경에서는 새로운 프로그래밍 환경이나 패키지가 발표될 때마다 도움말이 재 작성될 필요가 있지만, 도움말 작성의 복잡함으로 인해 현실적으로 불가능하다. 구현된 도움말 저작 시스템은 최근 도움말올 제공 형태의 한 방법으로 일반화된 HTMUHypertext Markup Language) 문서를 분석하여 도움말 데이터를 추출하고 사용할 수 있도록 설계되었다. 이를 위해 사용자 관심도 에이전트를 활용한 분석 시스템을 설계하였고, 도움말 내용의 저작을 자유롭게 할 수 있게 하는 사용자 인터페이스를 제공하며, 기존의 문맥 감지 도움말 작성의 불편함을 없애기 위해 새로운 방법을 시도하였다. 본 논문에서 구현한 도움말 시스댐은 특히 블루엣 같은 자바 RAD 환경에서 유용하게 활용할 수 있다.