본 연구는 수학 교육 분야에서 중요한 영향을 미치는 논문을 판별하고 분석하기 위한 설명가능한 인공지능(XAI) 모델을 개발하였다. 29개 국내외 수학교육 학술지의 논문 메타정보를 활용하여 수학교육 학술연구 네트워크를 구축하였다. 구축된 네트워크는 '논문과 다른 논문의 인용 네트워크', '논문과 저자 네트워크', '논문과 학술지 네트워크', '공동 저자 네트워크', '저자와 소속기관 네트워크' 등 총 5개의 세부 네트워크로 구성되었다. 랜덤포레스트 기계학습 모델을 사용하여 네트워크 내의 개별 논문의 영향력을 평가하였으며, SHAP을 이용해 영향력 있는 논문의 판별 기준을 분석하였다. '논문 네트워크 PageRank', '논문당 인용횟수의 변화량', '총 인용횟수', '저자의 h-index 변화량', '학술지의 논문당 인용횟수' 등이 중요한 판별 요인으로 나타났다. 국내와 국외 수학교육 연구의 판별 패턴을 비교 분석한 결과, 국내 연구에서는 '공동 저자 네트워크 PageRank'의 중요성이 도드라졌다. 본 연구의 XAI 모델은 논문의 영향력 판별 도구로써 연구자에게 논문 작성 시 전략적인 방향성을 제공할 수 있게 해준다. 논문 네트워크 확장, 학술대회 발표, 공동 저술 활동을 통한 저자 네트워크 활성화 등이 논문의 영향력 증진에 크게 기여한다는 결과를 얻었다. 이를 통해 연구자는 학계에서 자신의 연구가 어떠한 평가 기준에 따라 어떻게 인식되고 있는지, 그리고 그 평가에 기여하는 주요 요인이 무엇인지를 명확히 파악할 수 있을 것이다. 본 연구는 설명가능한 인공지능을 활용하여 전통적으로 많은 시간과 비용이 필요하던 수학교육 논문의 영향력 평가 방식을 혁신하였다. 이 방법은 수학교육 연구 뿐만 아니라 다른 학문 분야에서도 활용될 수 있으며, 연구활동의 효율성과 효과성을 향상시킬 것으로 기대된다.
학문연구에서 공저가 빈번해짐에 따라서 저자 단위의 지적 구조 분석을 수행할 때 복수저자의 기여도 산정 방식이 중요한 고려사항이 되고 있다. 이 연구에서는 복수저자 기여도 산식에 따른 상관분석, 다차원척도법, 패스파인더 네트워크의 차이를 비교 분석해보았다. <한국건축학회지: 계획계>에 2003년부터 2008년까지 발표된 2,014편의 논문을 대상으로 여섯 가지 복수저자 기여도 산식을 적용해보았다. 첫째는 제1저자만 고려하는 산식(m1), 둘째는 모든 공저자 대등 산식(m2), 셋째는 균등분할 산식(m3), 넷째는 합계 1이 되는 차등 산식(m4), 다섯째는 합계 1 이상 2 이하가 되는 차등 산식(m5), 여섯째는 제1저자 가중 산식(m6)이다. 이중에서 m1은 제1저자 이외의 공저자를 모두 무시하는 반면 m2는 제1저자와 다른 공저자를 동등하게 기여도가 1인 저자로 취급하므로 두 산식이 가장 양 극단의 방식인 것으로 분석되었다. 상관분석과 다차원척도분석을 수행할 때 m1을 제외한 다섯가지 산식(m2~m6)의 결과를 비교해본 결과 m3, m4, m5는 상대적으로 유사한 결과를 도출하는 것으로 나타났다. 그러나 패스파인더 네트워크로 지적 구조를 시각화한 결과에서는 복수저자 기여도 산식을 달리함에 따라 변경되는 한 두 링크의 차이가 전체 네트워크 구조의 현저한 차이를 낳을 수 있는 것으로 나타났다. 저자 군집에 대한 내적 타당도 측정 결과에서는 제1저자 가중 산식(m6)이 좋은 성능을 보였다. 비교 분석 결과 여섯 가지 복수저자 기여도 산정 방식 중 유사한 방식들을 구분할 수 있었으며, 특히 지적 구조를 네트워크로 표현하는 경우에 산정 방식의 차이가 더 큰 영향을 끼치는 것으로 드러났다.
본 연구는 언어 네트워크 분석방법을 활용하여 2000년부터 2019년까지 최근 20년간 KCI 등재 학술지에 게재된 가정과교육 논문의 연구 동향을 분석하였다. 총 501편의 가정과교육 논문을 대상으로, NetMiner 4.4를 활용하여 워드클라우드, 중심성 분석, 토픽모델링을 실시한 결과는 다음과 같다. 첫째, KCI 등재지에 게재된 가정과교육 논문의 수는 2000년대에 186편, 2010년대에 315편으로 점차 증가하는 추세이고, 가정과교육 논문이 게재된 학술지는 2000년대에 16종, 2010년대에 22종으로 더욱 다양해졌다. 전체 논문 수의 60%가 '한국가정과교육학회지'에 게재되었고, 2018년 이후 '학습자중심교과교육연구'에 게재된 논문이 급증한 것으로 나타났다. 둘째, 2000년대와 2010년대에 KCI 등재지에 게재된 가정과교육 연구의 주제는 교과 내용 분석, 수업 개발 및 적용, 교육과정 분석, 인식 조사 및 방향 탐색으로 범주화되었다. 2000년대에는 '가정과교사'가 주요 키워드로 등장하고, 인식 조사 및 방향 탐색 연구가 상대적으로 많이 이루어졌다. 2010년대에는 '개발' 키워드의 영향력이 커지고, 교과 내용 분석 및 수업을 개발하고 적용하는 연구가 상대적으로 많이 이루어진 것으로 나타났다. 본 연구는 분석 대상과 기간을 확대하여 가정과교육 연구 동향을 분석한 것에 의의가 있다.
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.
본 연구의 목적은 지난 20년 간 국내 문헌정보학 분야 독서 연구 동향을 2000년대와 2010년대로 나누어 키워드 네트워크 구축을 통해 비교 분석하는데 있다. 연구 목적을 달성하기 위해 한국학술지인용색인(KCI)을 통해 문헌정보학 분야 4대 학회지에서 수집한 관련 논문 489편의 저자 키워드를 추출하여 NetMiner4를 활용하여 비교 분석하였다. 분석 결과는 첫째, 2000년대의 경우 '공공도서관', '독서치료', '독서교육', '학교도서관' 등이 빈도분석, 연결중심성, 매개중심성 값이 모두 높게 나타났다. 2010년대의 경우 '독서교육', '학교도서관', '어린이', '청소년', '공공도서관'이 모두 높게 나타났다. 둘째, 2000년대는 독서 환경과 여건을 조성하기 위한 정책 및 제도 개선, 도서관 인프라 구축, 독서운동을 통한 독서 연구가 다수 이루어졌다면 2010년대에는 2000년대 노력과 연구를 기반으로 이용자 맞춤형 독서 연구와 다양하고 세부적인 독서 연구가 이루어졌음을 알 수 있다. 셋째, 4차 산업혁명 시대 창의성과 상상력을 갖춘 인간다움의 회복이라는 시대적 요청에 부응하기 위해 공공도서관, 학교도서관 등 특정 관종 도서관 중심의 연구에서 벗어나 다양한 환경과 공간에서 이루어지는 독서연구와 전문적이고 심도 깊은 학제적 연구, 현장과 학계의 활발한 공동연구 등이 필요할 것으로 보인다.
최근 인공지능(AI) 기술이 급격하게 발전되고 있으며, 이를 활용한 산업이 점차 확대되고 있다. 또한 사회과학 연구분야에서도 인공지능기술의 텍스트 마이닝을 활용한 분석연구가 활발하게 전개되고 있다. 해양수산부에서 소관하는 법률은 125여개로 해양환경, 수산, 선박, 어촌, 항만 등 다양한 분야에서 제정되었다. 해양수산부 법률을 대상으로 한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 양적으로 꾸준하게 증가하고 있다. 이 연구는 해양수산부 법률 관련 연구논문을 대상으로 텍스트 마이닝을 적용하여 국내 연구동향을 분석하였다. 연구방법으로 첫째 텍스트 마이닝의 일종인 토픽 모델링을 수행하여 잠재된 토픽을 파악하였다. 둘째 특정 법률을 주제로 다룬 연구논문의 동시출현 네트워크 분석을 수행하여 주요 주제를 도출하였다. 마지막으로 저자 네트워크 분석을 수행하여 저자 간 사회 연결망을 탐색하였다. 분석결과 시기에 따라 핵심 토픽의 변화를 확인하였으며, 선박안전법, 해양환경관리법 등 법률별 주요 주제를 탐색하였다. 또한 저자 네트워크 분석하여 핵심 연구자를 도출하고, 저자 간 공동연구 성향을 파악하였다. 이를 통해 해양수산부 법률 관련 연구주제의 변화를 탐색하였으며, 향후 연구주제의 다양화와 해양수산 분야 연구의 양적 증가와 질적 성장을 기대한다.
최근 경제 패러다임의 변화로 인해 기업이 글로벌 경쟁우위 및 미래 성장동력 확보하기 위해서는 기술과 경영을 통합적으로 이해할 수 있는 학제적 지식을 바탕으로 기술연구의 동향을 파악하고 융합기술 및 유망기술 예측하여 지속적 혁신, 핵심역량 강화, 핵심기술 보유, 기술 융합 등을 통해 새로운 가치를 창출할 필요가 있다. 따라서 본 연구는 기술경영관련 연구의 거시적인 흐름을 분석하기 위해 동시단어 분석기반의 계량서지학적 방법론을 사용하였다. 즉, 최근 10년 동안 기술경영분야의 주요 해외 저널에 게재된 논문의 키워드를 수집한 다음, 빈도 분석, 초기 키워드 네트워크의 구조 분석, 시간이 지남에 따른 새로 생성된 키워드의 선호적 연결 및 성장 분석, 전체 네트워크에 대한 컴포넌트 분석 및 중심성 분석을 수행하였다. 이를 통해 기술경영분야의 논문에 대한 구체적인 연구 주제를 파악할 수 있고, 이들 간의 관계를 파악함으로써, 학제적 연구와 통섭을 위한 구체적인 연구주제들의 조합을 제시할 수 있다. 본 연구결과를 살펴보면 다음과 같다. 첫째, 논문 별 키워드는 1개~23개의 분포를 지니고 있으며, 평균적으로 논문 당 4.574개의 키워드가 있다. 또한 키워드 중 90%가 10년 동안 3번 이하로 사용되었다. 특히 1번만 사용된 키워드는 약 75%의 비중을 차지하고 있음을 확인하였다. 둘째, 키워드 네트워크는 좁은 세상 네트워크 및 척도 없는 네트워크의 특징을 따르고 있음을 확인하였다. 특히 기술경영관련 논문에 사용된 키워드 중 소수의 키워드의 독점화 경향이 높음을 확인할 수 있었다. 셋째, 선호적 연결 및 성장 분석을 통해 기술경영분야의 키워드는 시간이 지남에 따라 선호적 연결을 통한 생존과 소멸 과정에 의해 부익부 빈익빈 현상이 고착되고 있고 있음을 확인하였다. 또한 신규 키워드의 선호적 연결 정도 분석을 통해 신규 연구분야 또는 새로운 연구영역을 창출할 가능성이 있는 키워드 관련 연구 주제에 대한 관심이 시간이 지남에 따라 증가하다가 일정 시점이 지나면 감소함을 확인하였다. 넷째, 컴포넌트 분석 및 중심성 분석을 통해 기술경영관련 연구 동향을 확인하였다. 특히 중심성 분석을 통해 Innovation(혁신), R&D(연구개발), Patent(특허), Forecast(예측), Technology transfer(기술이전), Technology(기술), SME(중소기업) 등의 키워드가 연결중심성, 매개중심성, 근접중심성이 높음을 확인하였다. 본 연구의 분석결과는 기술경영의 연구 동향, 타 학문과의 통섭 및 신규 연구주제 선정 시 참고할 수 있는 유용한 정보로 활용될 수 있다.
본 연구는 산업조직이론과 자원기반관점을 통합하여 사업 다각화에 대한 산업환경요인과 기술역량의 결정요인들로 구성한 통합모형을 설계하고, 제안한 모형을 스마트공장 ICT융합기술(애플리케이션 및 플랫폼 분야) 특허 출원기업 272개사의 6개년(2010년~2015년) 특허 및 재무데이터를 이용하여 실증적으로 분석하였다. 고정효과 패널모형을 분석한 결과, 기업의 사업다각화 의사결정에 영향을 미치는 요인들 가운데 기술경쟁력은 사업 다각화 수준을 높이는 긍정적 효과가 검증되었다. 추가적으로 2단계 최소자승 고정모형을 분석한 결과, 출원특허수 보다 융합특허비중이 기술경쟁력을 증대시키는 유의미한 긍정적 효과가 있음을 검증하였다. 본 연구 결과에 근거하여 기업의 ICT융합기술자원 및 역량을 바탕으로 한 사업 다각화 전략기획방향과 정부 R&D 정책과 관련하여 융합기술자원의 사업화 지원방안에 대한 시사점을 제공하고자 한다.
글로벌 경쟁의 가속화와 연구개발 투자의 위험성 증가에 따라 글로벌 개방형혁신에 대한 필요성이 제기되고 있는 가운데, 국제공동연구의 성과라고 할 수 있는 공동 출원 특허에 대한 품질평가를 통해 국제공동연구가 과연 효과적인지를 실증 분석하였다. 최근 들어 국제공동연구에 의한 공동출원 특허의 양은 더욱 가파르게 증가하고 있다. 1990년부터 2010년까지 21년간의 미국특허정보를 분석한 결과, 국제공동연구(international cooperative R&D)는 국내공동연구(domestic cooperative R&D)에 비해 피인용 수, 특허 패밀리 수, 청구항 수 등의 품질지표에서 모두 우수하다는 분석결과를 보여주었다. 국제공동연구에 의해 공동출원된 특허 가운데 가장 높은 품질을 보이는 산업은 IT산업으로 분석되었으며, 바이오산업, 자동차산업 등, 첨단산업 분야에서의 성과가 상대적으로 우수하다는 결과가 도출되었다. 미국특허 데이터베이스를 토대로 국제공동연구의 네트워크 분석을 수행한 결과 매개 중심성이 가장 높은 국가는 미국으로 나타났고, 독일, 영국, 캐나다, 프랑스가 그 뒤를 이었다.
본 연구에서는 스마트공장에 대한 국내학술연구의 경향을 분석하고 향후 연구방향을 제시하였다. 체계적 문헌 연구방법으로 한국연구재단 등재지와 등재후보지를 검색하여 144개의 분석대상 논문을 선정 후 분석하였으며, 비블리오메트릭 분석법으로 VOSviewer를 활용한 동시 출현 단어 분석을 실시하였다. 분석 결과, 국내 스마트공장 연구는 자동화, 지능화, 빅데이터 기술 분야와 운영시스템, 개념화 연구, 해외 사례 및 정책의 6개의 분야로 나누어 진행되고 있는 것을 찾아내었다. 사물인터넷은 스마트공장의 핵심기술이자 핵심어로 거의 모든 연구들에서 다루어지고 있었으며, 서비스화에 관한 연구는 숫자가 상대적으로 적어서 앞으로 보강이 필요한 것으로 보였다. 보안기술 연구는 타 분야와 연계성이 부족하여 향후 상호 연계한 융합 연구가 필요한 것으로 파악되었다. 본 연구의 결과는 향후 개별 연구의 위상을 정립하고 연구분야를 찾아내는 데에 도움이 될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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