본 연구는 키워드 네트워크를 활용한 연구동향 분석 방법을 제시하고 이를 통해 클라우드 컴퓨팅 분야의 핵심 키워드와 연구 동향을 분석하여 미래 유망 연구 주제를 도출하였다. 또한 기존 중심성 분석의 한계점을 보완하여 시계열 ...
본 연구는 키워드 네트워크를 활용한 연구동향 분석 방법을 제시하고 이를 통해 클라우드 컴퓨팅 분야의 핵심 키워드와 연구 동향을 분석하여 미래 유망 연구 주제를 도출하였다. 또한 기존 중심성 분석의 한계점을 보완하여 시계열중심성 지표를 개발하고, 연구동향 맵을 통해 시각화하여 연구 동향의 추이와 향후 발전 전망을 제시하였다.
이를 위해 최근 6년간 클라우드 컴퓨팅과 관련된 해외 논문에서 저자 키워드를 추출하고 네트워크를 구성하여 키워드 네트워크의 구조적 분석, 중심성 분석, 시각화 분석, 시계열 분석을 수행하였다.
분석결과 클라우드 컴퓨팅 연구는 낮은 밀도의 분산형 네트워크 특징을 보이며, 새로운 키워드와의 결합이 활발한 것으로 나타났다. 주요 연구 기술은 클라우드인프라 기술(IaaS, Scalability, Performance, Data Center, Gird computing), 빅데이터(Mapreduce, Hadoop), 가상화(Virtualization), 보안 (Privacy, Security) 등 이며, 이들 소수 키워드들을 통해 정보가 전달되고 연구가 확장되고 있음을 알 수 있었다. 또한 클라우드 컴퓨팅의 세부 기술별 연구동향을 분석하기 위해 중심성 상위 12개 키워드를 중심으로 키워드 네트워크를 시각화하고 클라우드 컴퓨팅 분야의 세부 기술들을 분석하였다.
본 연구의 가장 주요한 성과는 키워드 네트워크의 구조적 특성 분석 방법 중 가장 기본적으로 사용되고 있는 중심성 분석의 한계점을 도출하고 개선방법을 제시함에 있다.
키워드 네트워크의 중심성은 노드간 상대적 중요성을 나타내는 척도로 시간의 변화에 따른 중심성 변화를 반영하지 않으며, 중심성이 높은 키워드는 선호적 연결에 따라 차후 중심성이 더 높아지는 현상을 보이게 된다.
따라서 단편적인 중심성 지수 분석은 변화하는 네트워크를 반영하는데 한계가 있으므로, 기존 중심성 지수를 시계열 지수로 변환하여 활용하는 방법을 제시하여 한계점을 개선하였다. 네트워크 분석은 분석 목적에 따라 다양한 분석 방법이 고찰되어야 하며, 분석 방법 및 도구에 따라 분석 결과가 상이해 질 수 있음을 함의하고 있다.
본 연구는 키워드 네트워크를 활용한 연구동향 분석 방법을 제시하고 이를 통해 클라우드 컴퓨팅 분야의 핵심 키워드와 연구 동향을 분석하여 미래 유망 연구 주제를 도출하였다. 또한 기존 중심성 분석의 한계점을 보완하여 시계열 중심성 지표를 개발하고, 연구동향 맵을 통해 시각화하여 연구 동향의 추이와 향후 발전 전망을 제시하였다.
이를 위해 최근 6년간 클라우드 컴퓨팅과 관련된 해외 논문에서 저자 키워드를 추출하고 네트워크를 구성하여 키워드 네트워크의 구조적 분석, 중심성 분석, 시각화 분석, 시계열 분석을 수행하였다.
분석결과 클라우드 컴퓨팅 연구는 낮은 밀도의 분산형 네트워크 특징을 보이며, 새로운 키워드와의 결합이 활발한 것으로 나타났다. 주요 연구 기술은 클라우드 인프라 기술(IaaS, Scalability, Performance, Data Center, Gird computing), 빅데이터(Mapreduce, Hadoop), 가상화(Virtualization), 보안 (Privacy, Security) 등 이며, 이들 소수 키워드들을 통해 정보가 전달되고 연구가 확장되고 있음을 알 수 있었다. 또한 클라우드 컴퓨팅의 세부 기술별 연구동향을 분석하기 위해 중심성 상위 12개 키워드를 중심으로 키워드 네트워크를 시각화하고 클라우드 컴퓨팅 분야의 세부 기술들을 분석하였다.
본 연구의 가장 주요한 성과는 키워드 네트워크의 구조적 특성 분석 방법 중 가장 기본적으로 사용되고 있는 중심성 분석의 한계점을 도출하고 개선방법을 제시함에 있다.
키워드 네트워크의 중심성은 노드간 상대적 중요성을 나타내는 척도로 시간의 변화에 따른 중심성 변화를 반영하지 않으며, 중심성이 높은 키워드는 선호적 연결에 따라 차후 중심성이 더 높아지는 현상을 보이게 된다.
따라서 단편적인 중심성 지수 분석은 변화하는 네트워크를 반영하는데 한계가 있으므로, 기존 중심성 지수를 시계열 지수로 변환하여 활용하는 방법을 제시하여 한계점을 개선하였다. 네트워크 분석은 분석 목적에 따라 다양한 분석 방법이 고찰되어야 하며, 분석 방법 및 도구에 따라 분석 결과가 상이해 질 수 있음을 함의하고 있다.
This study built up a methodology to analyze the trend of researches using key words network, and used it to find out prospective themes of researches by analyzing trends and core key words of cloud computing area. The study also developed time series indicators of centrality to make up for the limi...
This study built up a methodology to analyze the trend of researches using key words network, and used it to find out prospective themes of researches by analyzing trends and core key words of cloud computing area. The study also developed time series indicators of centrality to make up for the limit of existing centrality analysis, visualized the trend of researches through a map of research trends, and suggested future prospect of growth.
For this work, the study extracted author key words from the international theses on cloud computing that had been issued for the last 6 years, formed a network, and carried out a structured analysis of key words network, centrality analysis, visualized analysis, and time series analysis.
The analysis showed that the research of cloud computing had features of a distributed network with low density and active connections with new key words. Cloud infrastructure technologies (IaaS, Scalability, Performance, Data Center, Grid computing), Big data (Mapreduce, Hadoop), Virtualization, Security (Privacy) etc. are rising issues for major technology. Through the small group of key words in this area, information was being spreaded and the related researches were expanding. The study visualized key words network centered on top 12 key words of centrality to analyze the trend of research, and analyzed the qualitative trend of technology with experts' help.
The main achievement of this study is to show the limit of centrality analysis that is used to analyze the structured characteristics of key words network and to suggest how to improve it.
The centrality of key words network does not reflect the change of centrality according to time stream for an indicator to show relative importance among nodes. And the centrality of key words with high centrality gets higher after all according to their preferential attachments.
Simple analysis of centrality index has a limit so that it can't reflect changing networks completely, so this study suggests methodology to use time series index converted from existing centrality index. Various analyzing methods need to be considered to analyze networks depending on the purpose, which implies the result of analysis might be different depending on analyzing methods and tools.
This study built up a methodology to analyze the trend of researches using key words network, and used it to find out prospective themes of researches by analyzing trends and core key words of cloud computing area. The study also developed time series indicators of centrality to make up for the limit of existing centrality analysis, visualized the trend of researches through a map of research trends, and suggested future prospect of growth.
For this work, the study extracted author key words from the international theses on cloud computing that had been issued for the last 6 years, formed a network, and carried out a structured analysis of key words network, centrality analysis, visualized analysis, and time series analysis.
The analysis showed that the research of cloud computing had features of a distributed network with low density and active connections with new key words. Cloud infrastructure technologies (IaaS, Scalability, Performance, Data Center, Grid computing), Big data (Mapreduce, Hadoop), Virtualization, Security (Privacy) etc. are rising issues for major technology. Through the small group of key words in this area, information was being spreaded and the related researches were expanding. The study visualized key words network centered on top 12 key words of centrality to analyze the trend of research, and analyzed the qualitative trend of technology with experts' help.
The main achievement of this study is to show the limit of centrality analysis that is used to analyze the structured characteristics of key words network and to suggest how to improve it.
The centrality of key words network does not reflect the change of centrality according to time stream for an indicator to show relative importance among nodes. And the centrality of key words with high centrality gets higher after all according to their preferential attachments.
Simple analysis of centrality index has a limit so that it can't reflect changing networks completely, so this study suggests methodology to use time series index converted from existing centrality index. Various analyzing methods need to be considered to analyze networks depending on the purpose, which implies the result of analysis might be different depending on analyzing methods and tools.
주제어
#키워드 네트워크
#중심성 분석
#클라우드 컴퓨팅
#연구 동향
#기술 예측
#keyword network
#centrality analysis
#cloud computing
#research trends
#technology predictions
학위논문 정보
저자
김혜영
학위수여기관
연세대학교 정보대학원
학위구분
국내석사
학과
빅데이터전공
지도교수
송민
발행연도
2016
총페이지
vii, 88장
키워드
키워드 네트워크,
중심성 분석,
클라우드 컴퓨팅,
연구 동향,
기술 예측,
keyword network,
centrality analysis,
cloud computing,
research trends,
technology predictions
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.