• 정보관리학회지
• /
• 제30권3호
• /
• pp.273-296
• /
• 2013

이 연구에서는 특정 주제 분야의 핵심적이고 전역적인 연구 동향을 제공하는 연구지원 정보서비스 개발을 위해 SPLC(Search Path Link Count) 분석을 적용할 때, 데이터의 범위와 인용빈도 설정에 대하여 탐험적으로 살펴보고자 하였다. 이를 위하여 Web of Science에서 검색된 RGB LED 분야의 2,318개 논문과 20,109개 상위 인용논문으로 5개의 데이터셋을 구성하였다. 각 데이터셋에서 히스토리오그래프와 SPLC 네트워크를 인용빈도 임계치를 변화시키면서 28개 주요 연구 동향 네트워크를 추출하여, 인용문헌의 포함여부와 인용빈도 임계치 설정이 SPLC 네트워크에 미치는 영향을 살펴보았다. 그리고 특정 기관 소속 연구자들에게 SPLC 네트워크에 포함된 198개 주요 논문 리스트를 제공하고 피드백을 받음으로써, 전역적 연구 동향이 개인 연구자의 정보 요구에 부합하는지 살펴보았다. 분석 결과, 분석 대상에 상위 인용문헌 포함 여부와 인용빈도임계치에 따라 추출되는 SPLC 네트워크가 변화되었으나, 일정 인용빈도임계치값에서는 수렴하였다. 그리고 개인 연구자의 정보 요구는 SPLC를 통해 제공된 전역적 연구 동향과 출판년도의 차이는 있지만 대체적으로 일치하는 것으로 나타나, 인용문헌을 포함하여 인용빈도임계치를 변화시키는 SPLC 분석을 통해 개인 이용자가 원하는 전역적 연구 정보를 제공해 줄 수 있는 것으로 해석된다. 이를 일반화하기 위해서는 이 탐색적 연구에서 제안된 방법을 다양한 분야에 적용하는 후속 연구가 필요할 것이다.

• 한국수소및신에너지학회논문집
• /
• 제33권4호
• /
• pp.318-329
• /
• 2022

This study analyzed keyword networks and Author's Affiliation networks of hydrogen-related papers published in Korea Citation Index (KCI) journals from 2016 to 2020. The study investigated co-occurrence patterns of institutions over time to examine collaboration trends of hydrogen scholars. The study also conducted frequency analysis of keyword networks to identify key topics and visualized keyword networks to explore topic trends. The result showed Collaborative research between institutions has not yet been extensively expanded. However, collaboration trends were much more pronounced with local universities. Keyword network analysis exhibited continuing diversification of topics in hydrogen research of Korea. In addition centrality analysis found hydrogen research mostly deals with multi-disciplinary and complex aspects like hydrogen production, transportation, and public policy.

• 한국수학교육학회지시리즈D:수학교육연구
• /
• 제24권4호
• /
• pp.313-335
• /
• 2021

The purpose of this research is to identify topics discussed by Korean mathematics education studies and examine research trends for 15 years. I applied latent Dirichlet allocation (LDA) to the original text datasets including English abstracts of 3,157 articles published in eight journals indexed by the Korean Citation Index (KCI) from 1997 to 2019. I identified an LDA model with 60 topics, then research trends in 2,884 articles between 2002 and 2018 were as follows; mathematics educators have paid most attention to teacher education through 2010 to 2015 and curriculum analysis after 2016. The findings in this research can contribute to understand what have been discussed in Korean mathematics education society as well as what will and need to be emphasized more in the future compared to the global research trends. In addition, LDA has potentials to identify topics and keywords of manuscripts newly written and submitted to any journals in addition to information provided by authors.

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

• 한국ITS학회 논문지
• /
• 제21권2호
• /
• pp.85-100
• /
• 2022

최근 디지털 연결성 기반의 융합이 광범위하게 확대되면서 교통 및 모빌리티 분야가 빠르게 변화하고 있으며 이와 관련된 연구도 다양화되고 있다. 본 연구의 목적은 모빌리티 분야의 연구 동향을 분석하고 핵심 연구영역과 주제를 파악하는 것이다. 토픽 모델링 분석은 연구 동향을 파악하는 데 유용한 것으로 입증된 기법이다. 모빌리티를 키워드로 KCI 학술지에서 142편의 논문 초록을 분석하여, 9개의 토픽을 도출하고 스마트 모빌리티 연구의 6개 핵심 요소와 연계하였다. 이를 통해 자율주행을 앞세운 차량 및 수송 기술 분야와 MaaS로 대표되는 교통수단 간 연계 및 통합서비스 분야에 관한 연구가 가장 활발한 것과 사용자의 안전을 확보하기 위한 보험, 법률, 제도, 그리고 기존 산업과의 갈등 해소 등에 관한 연구가 진행되고 있는 것을 확인하였다.

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

• 한국비블리아학회지
• /
• 제24권1호
• /
• pp.207-228
• /
• 2013

학술 커뮤니케이션의 변화로 인해 오픈 액세스 분야는 상대적으로 최근에 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 연구는 동시출현단어 분석을 사용하여 오픈 액세스 분야의 지적구조를 규명하여 연구동향을 제시하고자 하였다. 이를 위해서 데이터 수집은 Web of Science 기반으로 수행하였다. 검색 대상 기간은 1998년 1월 1일부터 2012년 7월 31일까지이며, Topic검색을 통하여 총 479건의 저널 논문을 수집하였다. 총 479건의 저널 논문 제목과 초록에서 명사구 형태의 키워드는 총 8,643개(문헌 당 18.04개)를 추출하였다. 오픈 액세스 분야의 지적구조 규명을 위해 첫째, 네트워크 분석을 통하여 18개의 세부 주제 영역을 밝혔으며, 오픈 액세스 분야 키워드들의 지적 관계를 시각화하여, 키워드 관계, 중심성 분석을 통한 전역 중심 키워드와 지역 중심이 높은 키워드를 제시하였다. 둘째, 군집분석을 실시하여 형성된 4개의 군집을 MDS지도에 표시하였으며, 각 키워드들 간의 상관관계에 따른 지적구조를 제시하였다. 이러한 연구의 결과는 오픈 액세스 분야의 지적구조를 밝히며, 향후 연구 방향성 모색에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국기록관리학회지
• /
• 제24권1호
• /
• pp.89-109
• /
• 2024

본 연구는 국내외 기록정보서비스의 연구 동향을 분석한 것으로 2003년부터 2022년까지 한국학술지인용색인(KCI)에 수록된 학술논문 136편과 LISTA(Library, Information Science & Technology Abstracts)에 수록된 학술논문 74편을 대상으로 연도별, 연구 유형별, 연구자 유형별, 연구 대상별, 연구목적별 현황을 살펴보았다. 또한 텍스트마이닝 기법을 적용하여 빈도분석, 동시출현 빈도분석, 중심성분석, 토픽모델링을 진행하였다. 연구의 결과 국내 논문은 특정 기관이나 기록물에 집중되었고 이용자 중심의 만족도조사 연구, 콘텐츠 중심의 연구 등이 진행되었다. 국외논문은 아키비스트와 이용자 간의 관계를 연구하는 흐름과 함께 평가 중심의 연구, 자료·자원·컬렉션 등의 정보제공 연구가 다수 진행되었음을 확인하였다. 정보자원의 관리는 국내외 논문 공통의 토픽으로 확인되었으나 국내는 정보자원의 품질 유지를, 국외는 정보의 저장과 검색에 집중된 연구 흐름을 파악할 수 있었다.

• 대한지구과학교육학회지
• /
• 제9권1호
• /
• pp.65-87
• /
• 2016

The purpose of this study is to examine Korean journals related to science education in order to analyze research trends into Nature of science in Korea. The subject of the study is the level of Korean Citation Index (KCI-listed, KCI listing candidates), that can be searched by the key phrase, "Nature of science" in Korean language through the RISS service. In this study, the Descriptive Statistical Analysis Method is utilized to discover the number of research articles, classifying them by year and by journal. Also, the Sementic Network Analysis was conducted to Word Cloud Analysis the frequency of key words, Centrality Analysis, co-occurrence and Cluster Dendrogram Analysis throughout a variety of research articles. The results show that 91 research papers were published in 25 journals from 1991 to 2015. Specifically, the 2 major journals published more than 50% of the total papers. In relation to research fields., In addition, key phrases, such as 'Analysis', 'recognition', 'lessons', 'science textbook', 'History of Science' and 'influence' are the most frequently used among the research studies. Finally, there are small language networks that appear concurrently as below: [Nature of science - high school student - recognize], [Explicit - lesson - effect], [elementary school - science textbook - analysis]. Research topic have been gradually diversified. However, many studies still put their focus on analysis and research aspects, and there have been little research on the Teaching and learning methods.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보관리학회 2013년도 제20회 학술대회 논문집
• /
• pp.37-41
• /
• 2013

본 연구의 목적은 국내 독서치료 주제 연구 문헌을 배출한 학문분야와 주요 연구 내용, 여기에 영향을 미친 문헌의 주제 분야를 도출하고 독서치료 주제 연구 문헌을 바라보는 타 문헌들의 시각을 통해 독서치료 주제 연구 문헌의 성격을 다각적으로 파악하는 것이다. 이를 위해 한국 학술지 인용색인 데이터베이스의 데이터를 활용하여 자아 중심 주제 인용 분석을 실행한 결과 독서치료 연구는 문헌 정보학계의 관련 연구를 토대로 하여 임상적 독서치료를 중심으로 이루어지고 있으며, 문헌정보학 외에 교육학 분야의 연구가 활발하고 유아 정서지능과 영화치료를 주제로 하는 문헌들에 응용되고 있음이 나타났다.