본 논문은 지난 10년간(2011~2021) 발간된 산학협력에 대한 국내 논문과 국외 논문의 비교 분석을 통해 국내 산학협력의 동향을 파악하고 국외 산학협력 연구 주제와 비교하고자 한다. 수집된 전체 기사의 특색을 파악하기 위해 키워드 네트워크 분석과 토픽 모델링 분석을 실시하였다. 주요 결과는 다음과 같다. 국내 논문은 학교, 고용, 교육, 특허, 교수 등이 주요 토픽이며 관련 키워드가 영향력 있는 키워드로 나타났다. 국외 논문의 경우, 프로젝트, 정책, 혁신, 회사 등이 주요 토픽이며 관련 키워드가 영향력 있는 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 국내 산학협력은 대학, 교수가 고용을 위한 교육을 설계하고 주도해 왔다고 해석될 수 있으며, 향후 국내 산학협력 활동이 '연구'와 '기술이전' 영역에서 보다 활발히 이루어질 필요가 있으며, 이를 위해서 정부의 관련 정책과 지원이 학교와 기업 모두 이익을 얻을 수 있는 양방향 관계 수립에 중점을 두어야 함을 시사한다.
현재 노인 문제가 심각한 수준에 이르고 있다. 본 논문에서는 노인의 재활과 운동 문제를 ICT와 헬스케어 관점에서 해결하고자 하는 노력의 일환으로 이 분야에 대한 세계 연구자들의 노력을 키워드를 기반으로 하여 그래프 기반의 계량 정보 분석 수행한다. 이를 위해 먼저 키워드 연계관계 분석을 수행하고 이를 기반으로 네트워크의 차수 분포 분석한 후 매개 중심성, 근접 중심성, 조화 중심성을 기반으로 한 네트워크의 중심성 분석을 수행한다. 이를 통하여 ICT와 헬스케어 분야에서의 핵심 키워드를 통한 지금까지의 연구 동향과 미래의 연구 진행 방향을 알아본다.
일반적인 핵심어 검출 시스템에서는 필러모델과 핵심어모델을 연결단어 인식 네트워크로 구성하여 핵심어 검출에 사용한다. 이것은 대량의 텍스트 데이터를 이용한 대어휘 연속 음성인식에서 구해지는 단어의 출현빈도의 언어모델을 핵심어 검출 시스템에서 효과적으로 구성할 수가 없는 어려움이 있기 때문이다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서는 의사 N-gram 언어모델을 이용한 핵심어 검출 시스템을 제안하고 핵심어와 필러모델의 출현빈도의 변화에 따른 핵심어 검출 성능을 조사하였다. 그 결과, 핵심어와 필러모델의 출현확률을 0.2:0.8의 비율에서 CA (Correctly Accept for Keyword: 핵심어를 제대로 인정한 경우)가 91.1%, CR (Correctly Reject for OOV: 비핵심어에 대해 제대로 거절한 경우)는 91.7%로써, 일반적인 연결단어인식 네트워크를 이용한 방법보다 제안된 방법이 CA-CR 평균 인식률의 에러감소율 (Error Reduction Rate)에서 14%향상되어 핵심어 검출에서의 언어모델 도입의 효과를 확인할 수 있었다.
공동발의 네트워크는 법안 공동발의로 형성되는 국회의원 간의 관계를 통해 국회 입법과정을 보여준다. 본 연구는 제19대 국회 임기기간 중 발의된 도서관법안을 중심으로 공동발의 네트워크 분석과 국회의원 액터의 중심성 분석 및 키워드 중심 네트워크의 서브그룹 분석을 실시하였다. 연구결과, 도서관법안 공동발의 네트워크는 정당에 따라 분절된 모습을 보였으며, 다른 소속 정당 의원과 근접한 거리에 위치하면서 매개적 역할을 수행하는 의원들이 네트워크에서 중요한 영향력을 미치고 있었다. 키워드중심 네트워크로 재구조화할 경우, 다른 정당 소속 의원들이 동일한 키워드를 공유하면서 서브그룹을 형성함에 따라 정당으로 분절된 네트워크 구조가 개선되는 모습을 보였다. 연구결과를 토대로, 도서관계 입법활동 활성화를 위해서는 정당 간 매개적 역할을 하는 의원들을 중심으로 도서관 법안이 아닌 주요 키워드를 중심으로 정책이슈를 확산하고 공유하는 전략이 필요하다는 점을 제시하였다.
Nanotechnology is a leading branch of technology and is expected to improve national industrial competitiveness. For maintaining a sustainable growth in nanotechnology, Korean government has set up specific plans from a long-term perspective. One of these plans is tracking and promoting certain potential technologies called Future 30 Nanotechnologies. This study aims to develop an analysis framework for comprehending the Future 30 Nanotechnologies. We applied this framework to the carbon nanomaterials field. Through co-authorship and keyword network analysis, we identified the research trends of three countries (i.e., Korea, US, and China.). This research framework could be utilized in the development of a nanotechnology policy.
최근 U-City 계획을 수립한 지자체의 U-서비스는 시설 및 도시 관리 위주의 서비스로 구현되고 있으며, 시민 맞춤형 U-서비스는 계획에만 그치고 있는 실정이다. 이에 본 연구는 U-City 종합계획과 U-City 계획의 U-서비스 내용을 네트워크 텍스트 분석과 단어 빈도 분석을 통해 비교 검토하여 향후 시민 맞춤형 U-서비스 제공을 위한 시사점을 제시하였다. 제1, 2차 U-City 종합계획과 4개 지방자치단체의 U-City 계획 중 U-서비스 계획 내용을 추출하여 주요 단어들을 산출하였고, 도출된 단어를 통해 네트워크 텍스트 분석과 단어 빈도 분석을 실시하였다. 분석 결과를 바탕으로 향후 U-City 종합계획에서는 지자체의 특색에 따른 서비스 추가와 정책 재정 지원 및 시민의 필요사항을 반영하여 다양한 분야의 시민 맞춤형 U-서비스 개발과 같은 시사점을 도출하였으며, 이를 통해 U-City에 대한 시민들의 인식 또한 증가될 것으로 기대할 수 있다.
본 연구는 근골격계 질환으로 입원한 환자의 의무기록지 키워드 네트워크 분석을 통해 근골격계와 관련된 표준의료용어를 유추하여 보건의료현장의 비정형화된 데이터 활용 방안을 제시하기 위함이다. 분석 대상은 2010년부터 2019년까지 근골격계 질환 환자의 입퇴원요약지 145부로, 더아이엠씨(The IMC)에서 개발한 빅데이터 분석 솔루션인 TEXTOM을 활용하여 분석하였다. 1차·2차 정제과정을 통해 도출된 177개의 근골격계 관련 용어를 최종 분석하였다. 연구결과 다빈도 용어는 'Metastasis', 의료용어 체계별 분석 결과에서 임상소견은 'Metastasis', 증상은 'Weakness', 진단은 'Hepatitis', 처치는 'Remove', 신체구조는 'Spine', 약물은 'Oxycodone'이 가장 많이 사용되었다. 이러한 결과를 바탕으로 정형화되지 않은 의료데이터의 분석과 활용 및 관리 방안에 대한 시사점을 제안하고자 한다.
오늘날 기업은 기술의 급속한 발전, 고객의 다양한 요구로 인해 높은 불확실성과 경쟁 상황에 놓여 있다. 이러한 기업 환경 속에서 지속적인 경쟁우위와 미래 성장 동력을 확보하는 방안 중 가장 중요한 것이 NPD (신제품 개발)와 관련된 문제로, 이는 기업과 학계에 매우 중요한 이슈이다. 이에 본 연구는 NPD 분야의 기존 연구 흐름과 앞으로의 동향을 파악하여 NPD와 관련된 실무자와 연구자들에게 새로운 가치를 제공하고자 한다. 이를 위해 본 연구는 Scopus 데이터베이스를 활용하여 해외 저명한 저널에 게재된 논문의 키워드를 수집하여 키워드 네트워크 분석을 실시하였다. 이를 통해 NPD 분야의 기존 연구 흐름을 파악할 수 있었고, 각 키워드 간의 연결 관계와 시간의 흐름에 따른 변화를 바탕으로 구체적인 연구주제들의 변화 과정을 제시하였다. 또한, NPD 분야에서 선호되는 키워드를 바탕으로 앞으로의 연구 동향을 제시하였다. 본 연구를 통해 NPD 키워드 네트워크는 멱함수 법칙의 분포를 따르고 있는 좁은 세상 네트워크이고, 키워드의 선호에 의해서 링크가 형성되어 네트워크의 성장이 이루어졌음을 확인할 수 있었다. 또한, 컴포넌트 분석 및 중심성분석을 통해 NPD 키워드 네트워크에서는 주로 Innovation(혁신), New Product Innovation(신제품 혁신), Risk Management(리스크 관리), Concurrent engineering(동시공학), Research and Development(연구개발), Product Life Cycle Management(제품 수명주기 관리) 등과 같은 키워드들이 중심성이 높음을 확인하였다. 한편, 시간의 흐름에 따른 키워드의 선호적 연결의 변화를 살펴본 결과, Innovation(혁신), New Product Introduction(신제품 출시), Project Management(프로젝트 관리) 등의 주제를 중심으로 i) 공급업체와 NPD 협업, ii) 시장의 불확실성을 고려한 NPD, iii) 기술 경영 및 지식경영 분야와 통섭을 고려한 NPD, iv) 중소기업 관점의 NPD 등과 같은 주제의 연구가 요구됨을 확인하였다. 본 연구의 분석 결과는 NPD의 연구 동향, 다른 분야와의 학제간 연구를 위한 새로운 연구주제를 결정하는데 유용하게 쓰일 수 있다.
본 연구에서는 농촌개발에 관한 지난 30년간의 연구사를 분석함으로써 선행연구에서 간과되었던 연구 과제를 도출, 향후 농촌개발의 연구방향을 모색하는데 기여하고자 하였다. 사회연결망분석을 통해 정책시기별 주요 연구주제어의 변화와 주제어들 간의 연결 구조를 분석하였다. 1986년부터 2000년까지 참여정부 이전에는 연구 분야 간 융합이 활발하지 않으며, 주제어 연결구조에서는 '인구이동, IMF, 녹색관광'의 주제어를 매개로 주제어 간 연계가 일어나고 있지만 그 형태는 복잡하지 않다. 참여정부 시기에는 '노인, 농촌관광, 농촌개발정책' 등의 핵심어를 중심으로 통합된 형태의 복잡한 클러스터가 형성되어 있다. 2008년 이후 현재까지 농촌개발연구의 주제어 네트워크는 클러스터의 결집이 조밀하고 단일형태로 구성되었으며, '공동체, 주민참여, 사회적자본'과 같은 주제어가 본격적으로 연구되기 시작하였다.
관광에 대한 학문적 실무적 관심과 소비가 지속적으로 증가하고 있음에 따라 본 연구에서는 최근 약 6년간의 관광분야 주요 등재지에 실린 키워드 데이터를 이용하여 국내 관광연구 동향과 지식구조를 정리해보고자 하였다. 이를 위해 첫 번째, 관광분야의 대표적인 국내 저널들을 선정하고 저널에 게재된 논문 별 키워드를 추출하였다. 두 번째, 동일한 논문에 동시 등장한 키워드들을 링크로 연결하여 키워드 네트워크를 구성하였다. 마지막으로, 여러 논문에서 동시에 키워드로 사용된 키워드들 간의 유사성 분석을 통해 관광 논문들에서 가장 자주 사용된 주요 키워드를 추출하고 전체 네트워크에 대한 컴포넌트 분석을 통해 거시적인 관광연구동향 및 지식구조를 파악하였다. 분석 결과, 국내 관광연구 주제들은 몇몇 주제에 고착되어 있지 않고 빠르고 다양하게 변화하는 양상을 보인다고 할 수 있다. 물론 조직이나 종사원 차원의 주제와 같이 지속적으로 선호되는 연구주제들도 있지만 시간이 지남에 따라 연구대상의 내재적, 외재적 요인들이 점차 세분화되고 연구대상들도 종사 분야에 따라 다양하고 구체적으로 선정되어 진행되고 있음을 확인할 수 있었다. 본 연구는 기존의 계량적 분석방법과 키워드 중심성 분석방법이 아닌 컴포넌트 분석을 수행함으로써 국내관광연구의 구체적 연구주제를 파악할 수 있고 이들 간의 관계를 살펴볼 수 있어 앞으로 이 분야에서의 새로운 주제를 선정하는데 참고할 유용한 정보로 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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