보건의료분야 연구주제 및 연구자 네트워크 분석 -암유전체, 대장암, 인플루엔자를 중심으로- = Analysis of Research and Researcher Network for Health Technology -Oncogene, Colorectal Neoplasms, Influenza-

국문 초록 (Abstract)

목적: 본 연구는 보건의료분야의 연구주제와 연구자 네트워크 분석을 통해 보건의료분야 연구주제 동향을 파악하고 국내외 연구주제를 시계열적으로 비교분석하였다. 이를 통해 향후 보건의료분야에서 활발하게 연구될 영역과 전문연구자를 탐색하고자 하였다. 방법: 자료는 PubMed 데이터베이스에서 MeSH 검색기능을 이용하여 ‘Oncogene’을 주제로 하는 논문을 추출하였고, 교신저자 소속이 한국인인 논문을 분리한 후 추출된 논문의 키워드를 대상으로 하였다. 또한 소속기관을 National Institute of Health, Center for Disease Control, National Institute of Health of Korea로 제한 검색하여 추출된 논문의 키워드로 미국과 한국의 국가기관별 연구주제 네트워크를 비교하였다. 연구자 분석은 ‘Colorectal Neoplasm’과 ‘Influenza’를 주제로 하는 논문의 한국 연구자를 대상으로 하였다. 분석방법은 사회네트워크 분석 기법 중 가중치가 부여된 연결정도 중심성을 적용하여 연구주제 네트워크를 구축하였으며, 이를 시기별로 나누어 연구주제 변화를 확인하였다. 연구자는 연결정도 중심성과 사이 중심성을 적용하여 네트워크를 구성하였다. 결과: 암유전자의 경우 ‘Genes, ras’와 ‘Apoptosis’, ‘Signal⃆Transdction’ 등이 연결정도 중심성이 높은 핵심키워드이며, 시기별로는 ‘antineoplastic Agents’, ‘Prognosis', ‘Tumor Markers, Biological’ 등 암유전자를 대상으로 치료 및 진단, 예후와 관련된 연구가 활발해졌다. 연구기관의 경우 미국 CDC는 ‘Risk Factors’, ‘HIV Infection’이 미국 NIH는 ‘Risk Factors’, ‘Sequencing Analysis’ ‘Brain’ 등이 핵심키워드이나 한국의 경우 ‘Polymorphism, Single Nucleotide’와 ‘Sequencing Analysis’가 연결정도 중심성이 높은 핵심 키워드였다. 시기별로 관찰하면 모든 기관에서 ‘Sequencing Analysis’는 중심성이 감소되나 미국의 경우 두 기관에서 ‘Risk Factor’의 중심성이 지속적으로 상승되었으며, NIH는 ‘SNP’ ‘Cell Line, Tumor’가 CDC는 ‘Prognosis, ‘HIV Infections’ 등의 연구가 활발해졌다. 연구자는 대장암의 경우 국립암센터를 포함하여 4개의 대형병원이 하나의 네트워크를 형성하고 있었으며, 인플루엔자는 국립보건연구원이 대학과 민간기관을 연결하며 공동네트워크를 형성하였다. 결론: 암유전체 연구주제 네트워크와 선행 연구주제 네트워크 분석 결과를 종합하면 연구흐름에 대한 일정한 패턴을 발견할 수 있었다. 따라서 다양한 연구주제 네트워크 분석으로 각 질환의 연구단계가 확인된다면 다음 단계의 연구진행을 예측할 수 있을 것이며 그에 따라 연구개발 지원을 위한 합리적인 방안을 제시할 수 있을 것이다. 또한 연구자 네트워크 분석으로 질환별로 특성 있는 연구기관의 역할을 확인함으로써 국가적으로 중요한 연구개발사업이나 국가적 위기 대응 시 전문가의 전략적 활용을 위한 지표로 활용될 수 있을 것이다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Purpose: Health technology research & development is an important area to leading future. This study examined the current trends for health technology research based on the research subject network to deduce a research front. Researcher network is generated for exploring professional researchers. Method: Papers were extracted PubMed database using MeSH for studies on ‘Oncogenes’ and further categorized as papers published by Korean; Papers published by NIH, CDC and KNIH were extracted and compared nationally. Research network was analyzed by Degree centrality based social network analysis and transition of research subjects was analyzed by the time series. Researchers in the fields of ‘Colorectal Neoplasm’ and ‘Influenza’ were analyzed by Degree centrality and betweenness centrality as above. Results: On ‘Oncogenes’; ‘Genes, ras’, ‘Apoptosis’, ‘Signal Transduction’ were the high degree centrality and currently ‘Antineoplastic Agents’, ‘Prognosis’, and ‘Tumor Markers, Biological’ were widely conducted. High degree centrality keywords by institutes differed; CDC ‘Risk Factors’ and ‘Prevalence’; NIH ‘Risk Factors’, ‘Sequencing analysis’, ‘Brain’ and etc.; in Korea ‘Polymorphism, Single Nucleotide’ and ‘Sequencing analysis’. National Cancer Center and 4 major hospitals comprised of the researcher network in 'Colorectal Neoplasms'. In the case of Influenza, KNIH, universities, civillian institution form a communal network. Conclusion: Consistency of research trend pattern was found by analyzing oncogene network with compromised to previous ones. Analyzing various keyword networks in each disease will allow us to predict the research progress and propose rationalae of research & developmental Strategy. Analyzing researcher network, evidence based expert domain group was explored and action plan can be set up for public health crisis nationwide and R&D Strategy.

목차 (Table of Contents)

• Ⅰ. 서론 1
• 1. 연구의 필요성 1
• 2. 연구목적 4
• Ⅱ 이론적 고찰 5
• 1. 지식지도의 개념 5
• 2. 지식지도 선행연구 6
• 3. 사회네트워크 분석 10
• Ⅲ 연구방법 13
• 1. 통계적 분석 13
• 2. 네트워크 분석 자료 16
• 3. 네트워크 분석 방법 20
• Ⅳ. 결과 24
• 1. 통계학적 분석 결과 24
• 2. 연구주제 네트워크 분석 32
• 3. 연구자 네트워크 분석 101
• Ⅴ. 고찰 116
• 1. 자료에 대한 고찰 116
• 2. 방법에 대한 고찰 119
• 3. 결과에 대한 고찰 121
• Ⅵ. 결론 및 제언 125
• 참 고 문 헌 127
• Appendix 132