KCI등재
키워드 네트워크 분석을 활용한 과학기술동향 분석
저자
박주섭(Ju Seop Park) ; 김나랑(Na Rang Kim) ; 한은정(Eun Jung Han) 연구자관계분석
발행기관
학술지명
한국산업정보학회논문지(Journal of the Korea industrial information systems society)
권호사항
발행연도
2018
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
63-73(11쪽)
KCI 피인용횟수
12
DOI식별코드
제공처
학계나 연구소에서는 연구동향이나 과학기술동향을 파악하고 예측하기 위해 전문가들의 판단에 의존하는 정성적인 방법을 주로 활용하여 왔다. 이 기법은 많은 시간과 비용이 드는 단점이 있기에 본 논문에서는 키워드 네트워크 분석을 활용하여 과학기술 동향을 예측하였다. 이를 위해 미
국 특허 중 AI(Artificial Intelligence) 특허 초록 13,618개를 대상으로 키워드 네트워크 분석을 활용하여 분석 1기(2002.1.1. ~ 2006.12.31.), 분석 2기(2007.1.1. ~ 2011.12.31.), 분석 3기(2012.1.1. ~ 2016.12.31.)로 구분하여 분석하였다. 빈도 분석 결과, 분석 1기에서 3기로 시간이 경과할수록 AI 응용 분야의 방법에 관련된 핵심어들이 부각되었다. 키워드 네트워크 분석에서도 시간이 경과함에 따라 응용 분야의 방법에 관련된 핵심어와 다른 핵심어 간의 연계성이 높아졌다. 또한 분석 전체 기간 중 상승 및 하락 추세를 보인 연계 핵심어를 분석하면 응용 분야의 방법과 관리에 대한 연계성은 강화되는 반면에 기초 분야의 연계성은 약화되었다. 키워드 연결 중심성 분석에서도 기간이 경과할수록 응용 분야에 대한 중심성 수치가 높았다. 키워드 매개 중심성 분석에서 분석 3기는 응용 분야의 방법론관련 핵심어가 가장 높은 매개 수치를 보였다. 이는 앞으로 응용 분야의 방법들이 AI 분야의 강력한 중개자 역할을 할 것으로 예상된다. 본 논문에서 제시한 기법은 지역혁신과 관련된 과제 발굴이나 사회문제 이슈의 시각화 등 지역혁신 분야에 활용되어 질 수 있을 것이다.
Academia and research institutes mainly use qualitative methods that rely on expert judgments to understand and predict research trends and science and technology trends. Since such a technique has the disadvantage of requiring much time and money, in this study, science and technology trends were predicted using keyword network analysis. To that end, 13,618 AI (Artificial Intelligence) patent abstracts were analyzed using keyword network analysis in three separate lots based on the period of the submission of each abstract: analysis period 1(January 1, 2002 — December 31, 2006), analysis period 2 (January 1, 2007 — December 31, 2011), and analysis period 3 (January 1, 2012 — December 31, 2016). According to the results of frequency analyses, keywords related to methods in the field of AI application appeared more frequently as time passed from analysis period 1 to analysis period 3. In keyword network analyses, the connectivity between keywords related to methods in the field of AI application and other keywords increased over time. In addition, when the connected keywords that showed increasing or decreasing trends during the entire analysis period were analyzed, it could be seen that the connectivity to methods and management in the field of AI application was strengthened while the connectivity to the field of basic science and technology was weakened. According to analysis of keyword connection centrality, the centrality value of the field of AI application increased over time. According to analysis of keyword mediation centrality during analysis period 3, keywords related to methodologies in the field of AI application showed the highest mediation value. Therefore, it is expected that methods in the field of AI application will play the role of powerful intermediaries in AI hereafter. The technique presented in this paper can be employed in the excavation of tasks related to regional innovation or in fields such as social issue visualization.
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연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2017-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | KCI등재 |
2013-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
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2008-01-01 | 평가 | 신청제한 (등재후보1차) | |
2007-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 유지 (등재후보1차) | KCI후보 |
2005-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.57 | 0.57 | 0.58 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.6 | 0.6 | 0.796 | 0.32 |
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