본 연구의 목적은 텍스트마이닝을 활용하여 녹색물류에 관한 국외 학술논문을 분석함으로써 핵심키워드를 도출하여 연관성을 확인하고, 녹색물류 연구동향에 대한 시사점을 제시하고자 한다. 1978~2019년 4월에 Web of Science와 Scopus에 게재 된 녹색물류에 관한 해외 학술논문을 수집하였다. 총 2,139개의 초록과 주제를 대상으로 프로그램 R을 활용하여 키워드 분석, ...
본 연구의 목적은 텍스트마이닝을 활용하여 녹색물류에 관한 국외 학술논문을 분석함으로써 핵심키워드를 도출하여 연관성을 확인하고, 녹색물류 연구동향에 대한 시사점을 제시하고자 한다. 1978~2019년 4월에 Web of Science와 Scopus에 게재 된 녹색물류에 관한 해외 학술논문을 수집하였다. 총 2,139개의 초록과 주제를 대상으로 프로그램 R을 활용하여 키워드 분석, 연관성 분석, 트렌드 분석을 하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같이 요약할 수 있다. 첫째, 키워드분석에서 전체 & 시대 별 & 5년 별 단순 빈도 분석을 하여 키워드의 변화 흐름을 살펴보았다. 단순빈도 분석 결과, 시기에 따라 연구자들이 자주 언급하는 단어들을 확인 할 수 있었다. 단순빈도 만으로 단어의 중요도를 판단하기는 어려워 의미있는 단어를 찾기 위해 전체 & 시대 별 & 5년 별 TF-IDF 분석을 하였다. 전체 TF-IDF 분석에서는 ‘온실가스 배출’, ‘차량’, ‘탄소’가 중요한 단어인 것으로 나타났다. 시대 별 & 5년 별 분석 결과, 시기에 따라 키워드의 변화 흐름을 확인할 수 있었으며, 활발하게 이루어지고 있는 연구주제를 추론할 수 있었다. 누적빈도 분석 결과, 30%의 단어가 총 빈도 수의 90%를 차지하는 것으로 나타났다. 둘째, 키워드 분석에 대한 주관적인 해석을 보완하기 위해 TF-IDF 값을 기반으로 연관성 분석을 실시하였다. 연관성 분석에서 군집분석, 네트워크 분석, 상관분석을 하여 키워드 간 연관성을 찾고 관계를 규명하였다. 군집분석 결과, ‘녹색물류 실천방안’, ‘지속가능경영 및 평가’, ‘친환경 제조’, ‘운송’ 4개의 군집으로 나뉘었다. 군집 별 계층구조와 각 군집 내 연관성 있는 단어들을 확인할 수 있었다. 네트워크 분석 결과, 군집분석 시 도출되었던 군집 내 개체들과 연관성 있는 단어들을 추가적으로 확인하였다. 녹색물류 활성화에 영향을 미치는 키워드를 찾고자 네트워크 중심성 분석을 실시하였다. 연결중심성 분석 결과, 녹색물류 연구 내에서 ‘SCM’, ‘환경’, ‘비용’, ‘운송’, ‘제조’ 등 중심으로 연구되고 있는 것으로 나타났다. 근접 중심성 & 매개중심성 분석 결과, ‘파트너 선정’, ‘항만’, ‘연료 소비’, ‘모달시프트’ 등 순으로 녹색물류 활성화에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 군집분석과 네트워크 분석 시 키워드들 간 연관성 정도를 확인하기 어려워, 상관분석을 통해 수치로 연관성 정도를 확인하였다. 분석 결과, ‘녹색물류’는 ‘기업성과’, ‘기업의 지속가능경영’, ‘친환경 제조’, ‘SCM’, ‘평가’ 순으로 양(+)의 상관성을 가지는 것으로 나타났다. ‘온실가스 배출’은 ‘운송’과 양(+)의 관계에 있는 것으로 나타났다. ‘온실가스 배출’은 ‘기업의 지속가능경영’, ‘기업성과’와 음(-)의 관계로 나타났다. ‘탄소’는 ‘물류’와 양(+)의 관계에 있는 것으로 나타났다. ‘친환경 제조’는 ‘녹색물류’, ‘제품’ 순으로 양(+)의 관계에 있는 것으로 나타났다. ‘평가’는 ‘파트너’, ‘녹색물류’ 순으로 양(+)의 관계에 있는 것으로 나타났다. ‘에너지’는 ‘기업성과’와 음(-)의 관계에 있는 것으로 나타났다. 마지막으로, 토픽모델링 LDA를 활용하여 토픽 4개와 토픽을 구성하는 단어 13개를 도출하였으며 토픽 별 빈도 수 높은 키워드 20개를 확인하였다. 이를 기반으로 트렌드 분석 결과, 각 4개의 토픽의 논문 수가 매년 증가하는 것으로 나타났다. 연도별로 토픽 4개의 비중을 살펴본 결과, 특히 친환경 운송, 친환경 제조 프로세스 관련 연구가 빠르게 증가하고 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 녹색물류 연구 내 핵심키워드와 연관성을 살펴보고 연구동향을 분석하여 녹색물류의 미래방향성과 유망분야를 제시하였다. 본 연구의 의의는 텍스트마이닝을 활용하여 녹색물류에 관한 대량의 텍스트로부터 의미 있는 단어와 이들의 연관성을 통계적으로 찾아내고 녹색물류의 연구동향을 파악하여 미래방향성을 제시했다는 점이다.
본 연구의 목적은 텍스트마이닝을 활용하여 녹색물류에 관한 국외 학술논문을 분석함으로써 핵심키워드를 도출하여 연관성을 확인하고, 녹색물류 연구동향에 대한 시사점을 제시하고자 한다. 1978~2019년 4월에 Web of Science와 Scopus에 게재 된 녹색물류에 관한 해외 학술논문을 수집하였다. 총 2,139개의 초록과 주제를 대상으로 프로그램 R을 활용하여 키워드 분석, 연관성 분석, 트렌드 분석을 하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같이 요약할 수 있다. 첫째, 키워드분석에서 전체 & 시대 별 & 5년 별 단순 빈도 분석을 하여 키워드의 변화 흐름을 살펴보았다. 단순빈도 분석 결과, 시기에 따라 연구자들이 자주 언급하는 단어들을 확인 할 수 있었다. 단순빈도 만으로 단어의 중요도를 판단하기는 어려워 의미있는 단어를 찾기 위해 전체 & 시대 별 & 5년 별 TF-IDF 분석을 하였다. 전체 TF-IDF 분석에서는 ‘온실가스 배출’, ‘차량’, ‘탄소’가 중요한 단어인 것으로 나타났다. 시대 별 & 5년 별 분석 결과, 시기에 따라 키워드의 변화 흐름을 확인할 수 있었으며, 활발하게 이루어지고 있는 연구주제를 추론할 수 있었다. 누적빈도 분석 결과, 30%의 단어가 총 빈도 수의 90%를 차지하는 것으로 나타났다. 둘째, 키워드 분석에 대한 주관적인 해석을 보완하기 위해 TF-IDF 값을 기반으로 연관성 분석을 실시하였다. 연관성 분석에서 군집분석, 네트워크 분석, 상관분석을 하여 키워드 간 연관성을 찾고 관계를 규명하였다. 군집분석 결과, ‘녹색물류 실천방안’, ‘지속가능경영 및 평가’, ‘친환경 제조’, ‘운송’ 4개의 군집으로 나뉘었다. 군집 별 계층구조와 각 군집 내 연관성 있는 단어들을 확인할 수 있었다. 네트워크 분석 결과, 군집분석 시 도출되었던 군집 내 개체들과 연관성 있는 단어들을 추가적으로 확인하였다. 녹색물류 활성화에 영향을 미치는 키워드를 찾고자 네트워크 중심성 분석을 실시하였다. 연결중심성 분석 결과, 녹색물류 연구 내에서 ‘SCM’, ‘환경’, ‘비용’, ‘운송’, ‘제조’ 등 중심으로 연구되고 있는 것으로 나타났다. 근접 중심성 & 매개중심성 분석 결과, ‘파트너 선정’, ‘항만’, ‘연료 소비’, ‘모달시프트’ 등 순으로 녹색물류 활성화에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 군집분석과 네트워크 분석 시 키워드들 간 연관성 정도를 확인하기 어려워, 상관분석을 통해 수치로 연관성 정도를 확인하였다. 분석 결과, ‘녹색물류’는 ‘기업성과’, ‘기업의 지속가능경영’, ‘친환경 제조’, ‘SCM’, ‘평가’ 순으로 양(+)의 상관성을 가지는 것으로 나타났다. ‘온실가스 배출’은 ‘운송’과 양(+)의 관계에 있는 것으로 나타났다. ‘온실가스 배출’은 ‘기업의 지속가능경영’, ‘기업성과’와 음(-)의 관계로 나타났다. ‘탄소’는 ‘물류’와 양(+)의 관계에 있는 것으로 나타났다. ‘친환경 제조’는 ‘녹색물류’, ‘제품’ 순으로 양(+)의 관계에 있는 것으로 나타났다. ‘평가’는 ‘파트너’, ‘녹색물류’ 순으로 양(+)의 관계에 있는 것으로 나타났다. ‘에너지’는 ‘기업성과’와 음(-)의 관계에 있는 것으로 나타났다. 마지막으로, 토픽모델링 LDA를 활용하여 토픽 4개와 토픽을 구성하는 단어 13개를 도출하였으며 토픽 별 빈도 수 높은 키워드 20개를 확인하였다. 이를 기반으로 트렌드 분석 결과, 각 4개의 토픽의 논문 수가 매년 증가하는 것으로 나타났다. 연도별로 토픽 4개의 비중을 살펴본 결과, 특히 친환경 운송, 친환경 제조 프로세스 관련 연구가 빠르게 증가하고 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 녹색물류 연구 내 핵심키워드와 연관성을 살펴보고 연구동향을 분석하여 녹색물류의 미래방향성과 유망분야를 제시하였다. 본 연구의 의의는 텍스트마이닝을 활용하여 녹색물류에 관한 대량의 텍스트로부터 의미 있는 단어와 이들의 연관성을 통계적으로 찾아내고 녹색물류의 연구동향을 파악하여 미래방향성을 제시했다는 점이다.
The purpose of this study is to derive keywords by analyzing international academic papers on green logistics using textmining to identify their associations and to suggest future directions on the research trends of green logistics. This study collected international academic papers on green logist...
The purpose of this study is to derive keywords by analyzing international academic papers on green logistics using textmining to identify their associations and to suggest future directions on the research trends of green logistics. This study collected international academic papers on green logistics published by Web of Science and Scopus from 1978 to April 2019. Abstract and title of 2,139 theory were selected as subject of study. Keyword analysis, association analysis and trend analysis were carried out using program R. Results are summarized as follows. First, in keyword analysis, we conducted simple frequency analysis based on all & decade & five years to examine the changing flow of keywords. Simple frequency analysis enabled this study to identify words mentioned frequently by researchers. TF-IDF analysis by all & decade & five years was performed to find meaningful words as it was difficult to determine the importance of words by simple frequency alone. TF-IDF analysis showed that 'GHG emission', 'vehicle' and 'carbon' were important words. TF-IDF Analysis by decade & five years showed the changing flow of keywords according to time and notice the active title of research on green logistics. The cumulative frequency analysis showed that 30% of the words accounted for 90% of the total frequency. Second, to supplement the subjective interpretation of keyword analysis, an association analysis was performed based on TF-IDF results. In the association analysis, the association between keywords was found through cluster analysis, network analysis, and correlation. As a result of the cluster analysis, it was divided into four clusters: green logistics practice, sustainable management and evaluation, eco-friendly manufacturing and transportation. We could identify structure of hierarchy in clusters and the associated words in each cluster. The network analysis further identified the words associated with the cluster objects that were derived in the cluster analysis. A network centrality analysis was conducted to find keywords affecting green logistics activation. Analysis of connectivity centrality showed that within the study of green logistics the center is in order, such as 'SCM', 'environment', 'cost', 'transport' and 'manufacturing'. Analysis of closeness centrality and betweenness showed that it affects activation of green logistics in order, such as 'partner selection', 'port', 'fuel consumption', and 'modal shift'. but, It was difficult to identify the degree of association between keywords in cluster analysis and network analysis. Additionally correlation analysis was conducted to check the degree of association referring to correlation coefficient. The analysis found that 'green logistics' had positive correlation with 'company performance', 'sustainability management of companies', 'green manufacturing', 'SCM' and 'evaluation'. 'GHG emissions' were found to be in positive relationship with 'transportation'. 'GHG emissions' have negative relationship with 'sustainable management of companies', 'company performance'. Carbon is found to have a positive relationship with 'logistics'. also, 'green manufacturing' have positive relationship with 'green logistics' and 'products'. 'Evaluation' was found to be positive in the order of 'Partner' and 'Green Logistics'. Energy is found to have a negative relationship with 'company performance'. Finally, using the Topic Modeling LDA, 4 topics including 13 words were derived through LDA modeling and 20 keywords with a high frequency of each topics were identified. Based on this, a trend analysis showed that the number of papers with each of the four topics increased every year. Looking at the weight of the four topics on a yearly basis, research on eco-friendly transportation, and eco-friendly manufacturing processes has been shown to be growing rapidly with decision system in area of green logistics for sustainability. This study examined the keywords and their associations statistically in the study of green logistics and analyzed the research trends to present the future direction and promising areas of green logistics.
The purpose of this study is to derive keywords by analyzing international academic papers on green logistics using textmining to identify their associations and to suggest future directions on the research trends of green logistics. This study collected international academic papers on green logistics published by Web of Science and Scopus from 1978 to April 2019. Abstract and title of 2,139 theory were selected as subject of study. Keyword analysis, association analysis and trend analysis were carried out using program R. Results are summarized as follows. First, in keyword analysis, we conducted simple frequency analysis based on all & decade & five years to examine the changing flow of keywords. Simple frequency analysis enabled this study to identify words mentioned frequently by researchers. TF-IDF analysis by all & decade & five years was performed to find meaningful words as it was difficult to determine the importance of words by simple frequency alone. TF-IDF analysis showed that 'GHG emission', 'vehicle' and 'carbon' were important words. TF-IDF Analysis by decade & five years showed the changing flow of keywords according to time and notice the active title of research on green logistics. The cumulative frequency analysis showed that 30% of the words accounted for 90% of the total frequency. Second, to supplement the subjective interpretation of keyword analysis, an association analysis was performed based on TF-IDF results. In the association analysis, the association between keywords was found through cluster analysis, network analysis, and correlation. As a result of the cluster analysis, it was divided into four clusters: green logistics practice, sustainable management and evaluation, eco-friendly manufacturing and transportation. We could identify structure of hierarchy in clusters and the associated words in each cluster. The network analysis further identified the words associated with the cluster objects that were derived in the cluster analysis. A network centrality analysis was conducted to find keywords affecting green logistics activation. Analysis of connectivity centrality showed that within the study of green logistics the center is in order, such as 'SCM', 'environment', 'cost', 'transport' and 'manufacturing'. Analysis of closeness centrality and betweenness showed that it affects activation of green logistics in order, such as 'partner selection', 'port', 'fuel consumption', and 'modal shift'. but, It was difficult to identify the degree of association between keywords in cluster analysis and network analysis. Additionally correlation analysis was conducted to check the degree of association referring to correlation coefficient. The analysis found that 'green logistics' had positive correlation with 'company performance', 'sustainability management of companies', 'green manufacturing', 'SCM' and 'evaluation'. 'GHG emissions' were found to be in positive relationship with 'transportation'. 'GHG emissions' have negative relationship with 'sustainable management of companies', 'company performance'. Carbon is found to have a positive relationship with 'logistics'. also, 'green manufacturing' have positive relationship with 'green logistics' and 'products'. 'Evaluation' was found to be positive in the order of 'Partner' and 'Green Logistics'. Energy is found to have a negative relationship with 'company performance'. Finally, using the Topic Modeling LDA, 4 topics including 13 words were derived through LDA modeling and 20 keywords with a high frequency of each topics were identified. Based on this, a trend analysis showed that the number of papers with each of the four topics increased every year. Looking at the weight of the four topics on a yearly basis, research on eco-friendly transportation, and eco-friendly manufacturing processes has been shown to be growing rapidly with decision system in area of green logistics for sustainability. This study examined the keywords and their associations statistically in the study of green logistics and analyzed the research trends to present the future direction and promising areas of green logistics.
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