• 제목/요약/키워드: topic citation analysis

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폭소노미 연구 문헌에 대한 자아 중심 주제 인용 분석 (Ego-centered Topic Citation Analysis on Folksonomy Research Documents)

  • 이재윤
    • 정보관리학회지
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    • 제29권4호
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    • pp.295-312
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    • 2012
  • 이 연구에서는 White가 제안한 자아 중심 인용 분석을 응용하여 연구 주제에 대한 다층적인 분석을 가능하게 해주는 자아 중심 주제 인용 분석 기법을 제안하였다. 시험적으로 폭소노미에 대한 연구문헌을 Web of Science 데이터베이스로부터 검색한 후 이에 대한 주제 인용 분석을 수행해보았다. 폭소노미 주제에 대한 자아 중심 인용 분석은 자아 문헌 집단 분석, 주제 인용 정체성 분석, 주제 인용 이미지 분석의 세 단계로 나뉘어 수행되었다. 분석 결과 이 연구에서 제안된 자아 중심 주제 인용 분석을 통해서 폭소노미 연구의 내부 지적 구조와 외부 지적 구조를 함께 파악하는 것이 가능함이 확인되었다.

자아 중심 주제 인용분석을 활용한 딥러닝 연구동향 분석 (Deep Learning Research Trends Analysis with Ego Centered Topic Citation Analysis)

  • 이재윤
    • 정보관리학회지
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    • 제34권4호
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    • pp.7-32
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    • 2017
  • 최근 들어 다양한 분야에서 딥러닝이 혁신적인 기계학습 기법으로 급속하게 확산되고 있다. 이 연구에서는 딥러닝 연구동향을 분석하기 위해서 자아 중심 주제 인용분석 기법을 변형하여 응용해보았다. 이를 위해 Web of Science에서 'deep learning'으로 탐색하여 검색된 문헌 중 소수의 씨앗 문헌으로부터 인용 관계를 통해 분석 대상 문헌을 확보하는 방법을 시도하였다. 씨앗 문헌을 인용하는 최근 논문들을 딥러닝 분야의 현행 연구를 반영하는 자아 문헌집합으로 설정하였다. 자아 문헌으로부터 빈번히 인용된 선행 연구들은 딥러닝 분야의 연구 주제를 나타내는 인용 정체성 문헌집합으로 설정하였다. 자아 문헌집합에 대해서는 공저 네트워크 분석을 비롯한 정량적 분석을 실시하여 주요 국가와 연구 기관을 파악하였다. 인용 정체성 문헌들에 대해서는 동시인용 분석을 실시하고, 도출된 문헌 군집을 인용하는 주요 키워드인 인용 이미지 키워드를 파악하여 주요 문헌과 주요 연구 주제를 밝혀내었다. 마지막으로 특정 주제에 대한 인용 영향력이 성장하는 추세를 반영하는 인용 성장지수 CGI를 제안하고 측정하여 딥러닝 분야의 선도 연구 주제가 변화하는 동향을 밝혔다.

잠재디리클레할당을 이용한 한국학술지인용색인의 풍력에너지 문헌검토 (Review of Wind Energy Publications in Korea Citation Index using Latent Dirichlet Allocation)

  • 김현구;이제현;오명찬
    • 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.

빅데이터 기반한 미세플라스틱 지적네트워크 분석 (Microplastics Intellectual Network Analysis based on Bigdata)

  • 김영희;장관종
    • 융합정보논문지
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    • 제12권4호
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    • pp.239-259
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    • 2022
  • 2019년 이후부터 전 세계적으로 미세플라스틱(Microplastics)에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있어 국내·외 미세플라스틱 연구에 대한 차이점을 분석하는 것은 국내연구 방향 수립에 이정표가 될 수 있다. 본 연구에서는 KCI와 WoS에서 미세플라스틱 논문들을 발췌하여 저자 키워드동시출현단어분석, 논문동시인용분석, 저자동시인용분석 등 빅데이터를 기반으로 한 네트워크 분석방법론으로 국내외 연구 차이점을 분석했다. 분석결과, 연구주제 분석은 인간의 생체에 영향을 미칠 수 있는 연구와 일상에서의 미세플라스틱의 처리에 관한 연구가 국내에서 추가로 필요함을 확인하였다. 연구 품질을 살펴보는 논문 인용 깊이 분석에서는 국외 2.25와 국내 1.39로 국내가 아직 부족함을 보였고, 다양한 연구자들이 참여하고 정보를 공유하는 공동연구전선 구성형태 분석은 국내는 22개 군집 중에서는 3개가 Star형 구조가 있고, 국외의 경우는 19개 군집 모두가 Mesh 구조로 되어 있어 국내는 특정 연구 분야에서는 정보의 흐름과 공유가 부족함도 확인할 수 있었다. 이런 연구 결과는 미세플라스틱의 연구주제 확장과 연구 질의 향상, 더불어 다양한 연구자들이 참여하는 연구 추진체계 개선 등이 필요함을 확인하였다. 추가로 주제 모델링(Topic Modeling)을 기반으로 자동화 프로그램 개발을 한다면 실시간 분석이 가능한 시스템 구축도 가능할 것이다.

토픽 모델링을 이용한 한국 무역규범 연구동향 분석 : 2000년~2022년 (Korea's Trade Rules Analysis using Topic Modeling : from 2000 to 2022)

  • 임병호;장정인;김태한;한하늘
    • 무역학회지
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    • 제48권1호
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    • pp.55-81
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    • 2023
  • 본 연구의 목적은 한국 무역의 주요 이슈와 동향을 분석하고 향후 무역규범 연구에 대한 시사점을 도출하는데 있다. 분석자료로서 Korean Journal Citation Index 데이터베이스에서 2000년부터 2022년 7월까지 'Trade Rules'로 검색된 영문 키워드로 총 476개의 학술지를 분석하였다. 분석 방법으로는 동시발생네트워크와 텍스트마이닝 방법의 하나인 토픽트렌드 분석이 있다. 분석 결과, 최근 한국 무역을 대표하는 키워드는 연구 저널 수가 급증한 카테고리인 Topic 4(투자조약), Topic 7(무역안보), Topic 8(중국 보호무역주의), Topic 11(무역결제) 4가지로 나타났다. 이들 주제의 주요 배경은 기존의 국제무역 체제를 위협하는 미국과 중국 간의 무역마찰이며, 중국의 보호주의, 무역 안보 시스템의 변화, 새로운 투자 협정, 지불 방법의 변화에 대한 상세한 연구는 가까운 장래에 도전 과제가 될 것이다.

자아 중심 네트워크 분석과 동적 인용 네트워크를 활용한 토픽모델링 기반 연구동향 분석에 관한 연구 (Combining Ego-centric Network Analysis and Dynamic Citation Network Analysis to Topic Modeling for Characterizing Research Trends)

  • 유소영
    • 정보관리학회지
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    • 제32권1호
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    • pp.153-169
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    • 2015
  • 이 연구에서는 토픽 모델링 결과 해석의 용이성을 위하여, 동적 인용 네트워크를 활용하여 LDA 기반 토픽 모델링의 토픽 수를 설정하고 중복 배치된 주요 키워드를 자아 중심 네트워크 분석을 통해 재배치하여 제시하는 방법을 제안하였다. 'White LED' 두 분야의 논문 데이터를 이용하여 분석한 결과, 동적 인용 네트워크 분석을 통해 형성된 분석대상 문헌집단에 혼잡도에 따른 토픽수를 사용하고 중복 분류된 토픽 내 주요 키워드를 자아중심 네트워크 분석 기법을 적용하여 재배치한 결과가 토픽 간의 중복도가 가장 낮은 것으로 나타났다. 따라서 동적 인용 네트워크 및 자아 중심 네트워크 분석을 적용함으로써 토픽모델링에 의한 분석 결과를 보완하는 다면적인 연구 동향 분석이 가능할 것으로 보인다.

인용·피인용 구절을 이용한 다주제 인용 분석 서비스 방법 연구 (Study of Multiple Topic Citation Analysis Service Method Using Citing and Cited Phrases)

  • 정한민;김태홍
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제21권10호
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    • pp.11-20
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    • 2021
  • 인용 및 피인용 구절 분석은 정보 검색 위주의 단순 학술정보 서비스를 고도화시킬 기회를 제공한다. 그렇지만, 대부분의 연구가 커뮤니티, 연구자, 논문 간 인용 지수 중심의 분석에 초점을 맞추고 있어, 인용 구절 분석에 기반한 인용 기반 논문 정보 서비스를 제공하기에는 어려움이 있다. 본 연구는 "딥러닝", "그린에너지", "노령화"라는 세 개의 주제를 대상으로 논문 내 인용 구절 분석을 수행하고, 피인용 논문의 인용 특성을 구조적으로 설명한다. 이를 위해 구글 스칼라를 통해 각 주제에서 가장 많이 인용된 피인용 논문 각 네 편과 모든 인용 논문들을 수집하였으며, 이들을 대상으로 인용 유형 비율 분석과 인용 확산 분석을 수행하는 방식으로 피인용 논문 특성을 파악하고, 정보 서비스에 어떻게 반영할 수 있는지를 논하였다. 본 연구를 기반으로 다양한 인용 분석 연구와 정보 서비스가 개발될 수 있기를 기대한다.

Topic Analysis of Scholarly Communication Research

  • Ji, Hyun;Cha, Mikyeong
    • Journal of Information Science Theory and Practice
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    • 제9권2호
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    • pp.47-65
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    • 2021
  • This study aims to identify specific topics, trends, and structural characteristics of scholarly communication research, based on 1,435 articles published from 1970 to 2018 in the Scopus database through Latent Dirichlet Allocation topic modeling, serial analysis, and network analysis. Topic modeling, time series analysis, and network analysis were used to analyze specific topics, trends, and structures, respectively. The results were summarized into three sets as follows. First, the specific topics of scholarly communication research were nineteen in number, including research resource management and research data, and their research proportion is even. Second, as a result of the time series analysis, there are three upward trending topics: Topic 6: Open Access Publishing, Topic 7: Green Open Access, Topic 19: Informal Communication, and two downward trending topics: Topic 11: Researcher Network and Topic 12: Electronic Journal. Third, the network analysis results indicated that high mean profile association topics were related to the institution, and topics with high triangle betweenness centrality, such as Topic 14: Research Resource Management, shared the citation context. Also, through cluster analysis using parallel nearest neighbor clustering, six clusters connected with different concepts were identified.

토픽모델링과 인용 분석에 기반한 의료기기 산업의 기술융합 유형 연구 (Research on the type of technology convergence in the medical device industry based on topic modeling and citation analysis)

  • 이선재;이성주;설현주
    • 한국융합학회논문지
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    • 제12권7호
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    • pp.207-220
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    • 2021
  • 4차 산업혁명의 변화 속에서 새로운 성장 동력을 확보하기 위해 융합기술의 중요성이 강조되면서 다양한 형태로의 산업 융합이 이루어지고 있다. 산업 융합은 다수 동인에 의해 여러 형태로 발현되기 때문에 이러한 융합의 특성을 파악하고 흐름을 이해한다면 효과적인 융합 정책을 수립하고 추진할 수 있을 것이다. 이에 본 연구는 특허정보를 활용하여 이종 분야 간 지식의 흐름을 분석하여 기술의 융합 형태를 유형화하고 유형별 특성을 파악하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 첫째, 특허문서의 토픽모델링을 통해 핵심 융합 기술분야를 도출한다. 둘째, 해당 기술분야를 구성하는 이종기술별 특허 건수와 이들 간 특허 인용 분석을 통해 융합과정에서의 지식의 규모와 흐름을 파악한다. 마지막으로, 지식의 규모와 흐름에 따라 융합의 유형을 상생융합, 부분융합, 흡수융합으로 구분하고, 해당 기술분야가 어떠한 유형에 속하는지 판단하고자 한다. 제안된 접근법은 이종 기술간 융합이 활발한 의료기기 산업을 대상으로 사례연구를 수행하여 활용 가능성을 검토하였다. 연구 결과는 향후 기업에서 융합 기반의 신사업 기회 창출이나 정부 등 여러 기관에서 융합을 토대로 한 정책 마련 시 기초자료로서 유용하게 활용될 것으로 기대한다.

텍스트마이닝을 활용한 보건의료산업학회지의 토픽 모델링 및 토픽트렌드 분석 (Analysis on Topic Trends and Topic Modeling of KSHSM Journal Papers using Text Mining)

  • 조경원;배성권;우영운
    • 보건의료산업학회지
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    • 제11권4호
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    • pp.213-224
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    • 2017
  • Objectives : The purpose of this study was to analyze representative topics and topic trends of papers in Korean Society and Health Service Management(KSHSM) Journal. Methods : We collected English abstracts and key words of 516 papers in KSHSM Journal from 2007 to 2017. We utilized Python web scraping programs for collecting the papers from Korea Citation Index web site, and RStudio software for topic analysis based on latent Dirichlet allocation algorithm. Results : 9 topics were decided as the best number of topics by perplexity analysis and the resultant 9 topics for all the papers were extracted using Gibbs sampling method. We could refine 9 topics to 5 topics by deep consideration of meanings of each topics and analysis of intertopic distance map. In topic trends analysis from 2007 to 2017, we could verify 'Health Management' and 'Hospital Service' were two representative topics, and 'Hospital Service' was prevalent topic by 2011, but the ratio of the two topics became to be similar from 2012. Conclusions : We discovered 5 topics were the best number of topics and the topic trends reflected the main issues of KSHSM Journal, such as name revision of the society in 2012.