본 연구는 텍스트 마이닝을 활용하여 국내·외 콜드체인 연구동향을 파악하는 것을 목적으로 한다. 콜드체인 연구동향 분석을 위해 1993년부터 2019년까지 농수산식품 콜드체인과 관련된 연구논문 708편을 수집하였고, 수집한 논문의 초록 부분을 발췌 및 취합하여 분석 대상으로 구성하였다. 텍스트 마이닝을 활용한 데이터 분석에는 다양한 방법들이 있는데, 본 연구에서는 ...
본 연구는 텍스트 마이닝을 활용하여 국내·외 콜드체인 연구동향을 파악하는 것을 목적으로 한다. 콜드체인 연구동향 분석을 위해 1993년부터 2019년까지 농수산식품 콜드체인과 관련된 연구논문 708편을 수집하였고, 수집한 논문의 초록 부분을 발췌 및 취합하여 분석 대상으로 구성하였다. 텍스트 마이닝을 활용한 데이터 분석에는 다양한 방법들이 있는데, 본 연구에서는 빈도 분석, 상관관계 분석, TF-IDF 분석, 토픽모델링 분석의 순서로 분석을 진행하였다. 빈도 분석을 통해 콜드체인 논문과 관련된 주요 키워드를 도출하여 콜드체인 연구가 내포하고 있는 주제를 파악하고 시간의 흐름에 따른 주요 키워드의 변화 양상을 파악하였다. 상관관계 분석은 동시출현단어 분석과 상관계수 분석으로 진행하였는데, 동시에 출현하는 단어들의 상관성을 분석한 결과 콜드체인 연구 논문에서 ‘temperature’와 ‘monitor’ 두 단어의 상관성이 가장 높다고 확인되었다. TF-IDF 분석은 가중치를 통해 문서의 핵심이 되는 단어들을 추출하는 기법으로, 본 연구 데이터에 적용 시 단순 빈도수 상위단어와 TF-IDF값 상위 단어 간에는 큰 차이가 없었지만, ‘agricultural-product’, ‘inventory’, ‘RFID’ 등의 단어에서 TF-IDF값이 단순 빈도수에 비해 높은 수준으로 검출되었다. 또한 TF-IDF 값의 유사도 거리를 구하여 군집분석을 실시하였는데, 군집분석 결과 ‘콜드체인 온도관리’, ‘공급사슬 효율성 제고’, ‘환경 및 기술관련 연구’, ‘식품물류’로 군집을 나눌 수 있었다. 토픽모델링 분석은 연구 데이터에 잠재되어 있는 토픽을 확률적으로 추정하는 기법으로, 분석 결과 ‘콜드체인 온도관리’, ‘콜드체인 운송’, ‘신선물류 공급사슬’, ‘콜드체인 기술’, ‘콜드체인 관리’라는 주제가 도출되었다. 분석결과, 지금까지의 콜드체인 연구는 온도관리, 운송, 기술, 공급사슬, 식품물류 등의 관점에서 진행되었음을 확인할 수 있었다. 하지만 식품안전이 중요지고 있는 시점에서 식품안전에 대한 콜드체인 연구는 미흡한 부분이 있다. 또한 환경 및 지속가능 경영을 고려했을 때, 콜드체인 물류도 온실가스를 감축시키는 등 친환경 적인 방향으로 나아가야 한다. 따라서 향후에는 식품안전 부분과 친환경 물류에 대한 콜드체인 연구가 증가할 것으로 기대된다.
본 연구는 텍스트 마이닝을 활용하여 국내·외 콜드체인 연구동향을 파악하는 것을 목적으로 한다. 콜드체인 연구동향 분석을 위해 1993년부터 2019년까지 농수산식품 콜드체인과 관련된 연구논문 708편을 수집하였고, 수집한 논문의 초록 부분을 발췌 및 취합하여 분석 대상으로 구성하였다. 텍스트 마이닝을 활용한 데이터 분석에는 다양한 방법들이 있는데, 본 연구에서는 빈도 분석, 상관관계 분석, TF-IDF 분석, 토픽모델링 분석의 순서로 분석을 진행하였다. 빈도 분석을 통해 콜드체인 논문과 관련된 주요 키워드를 도출하여 콜드체인 연구가 내포하고 있는 주제를 파악하고 시간의 흐름에 따른 주요 키워드의 변화 양상을 파악하였다. 상관관계 분석은 동시출현단어 분석과 상관계수 분석으로 진행하였는데, 동시에 출현하는 단어들의 상관성을 분석한 결과 콜드체인 연구 논문에서 ‘temperature’와 ‘monitor’ 두 단어의 상관성이 가장 높다고 확인되었다. TF-IDF 분석은 가중치를 통해 문서의 핵심이 되는 단어들을 추출하는 기법으로, 본 연구 데이터에 적용 시 단순 빈도수 상위단어와 TF-IDF값 상위 단어 간에는 큰 차이가 없었지만, ‘agricultural-product’, ‘inventory’, ‘RFID’ 등의 단어에서 TF-IDF값이 단순 빈도수에 비해 높은 수준으로 검출되었다. 또한 TF-IDF 값의 유사도 거리를 구하여 군집분석을 실시하였는데, 군집분석 결과 ‘콜드체인 온도관리’, ‘공급사슬 효율성 제고’, ‘환경 및 기술관련 연구’, ‘식품물류’로 군집을 나눌 수 있었다. 토픽모델링 분석은 연구 데이터에 잠재되어 있는 토픽을 확률적으로 추정하는 기법으로, 분석 결과 ‘콜드체인 온도관리’, ‘콜드체인 운송’, ‘신선물류 공급사슬’, ‘콜드체인 기술’, ‘콜드체인 관리’라는 주제가 도출되었다. 분석결과, 지금까지의 콜드체인 연구는 온도관리, 운송, 기술, 공급사슬, 식품물류 등의 관점에서 진행되었음을 확인할 수 있었다. 하지만 식품안전이 중요지고 있는 시점에서 식품안전에 대한 콜드체인 연구는 미흡한 부분이 있다. 또한 환경 및 지속가능 경영을 고려했을 때, 콜드체인 물류도 온실가스를 감축시키는 등 친환경 적인 방향으로 나아가야 한다. 따라서 향후에는 식품안전 부분과 친환경 물류에 대한 콜드체인 연구가 증가할 것으로 기대된다.
The purpose of this study is to identify trends of cold chain research using Text Mining. This study analyzes the abstract of 708 research articles published on the topic of agricultural and food cold chain from 1993 to 2019 within different journals. In this study, word frequency analysis, corr...
The purpose of this study is to identify trends of cold chain research using Text Mining. This study analyzes the abstract of 708 research articles published on the topic of agricultural and food cold chain from 1993 to 2019 within different journals. In this study, word frequency analysis, correlation analysis, TF-IDF analysis, and topic modeling analysis were used among data analysis techniques using text mining. The frequency analysis identified the important words in the cold chain articles and the patterns of changes in the key words over time. Correlation analysis was conducted through simultaneous expression word analysis and correlation coefficient analysis. The results of the correlations analysis shows that the two words 'temperature' and 'monitor' are most interrelated in a cold chain articles. The TF-IDF analysis is a technique to extract important words in the document through weighting. TF-IDF analysis shows that words such as ‘agricultural- product’, ‘inventory’, and ‘RFID’ were analyzed as important words, but the frequency of the words was relatively low. Also cluster analysis was performed using TF-IDF value’s similarity distance. Cluster analysis has resulted in four clusters: 'cold chain temperature management', 'supply chain efficiency enhancement', 'environmental and technology related research' and 'food logistics’ Topic modeling analysis is a technique to stochastically analyze topics that are latent in the data. Topics such as 'cold chain temperature management', 'cold chain transport', 'perishable supply chain', 'cold chain technology', and 'cold chain management' were identified through Topic Modelling The cold chain research so far has been conducted in terms of temperature control, transportation, technology, supply chain, etc. However, future cold chain research is expected to be active in terms of food safety and eco-friendly logistics.
The purpose of this study is to identify trends of cold chain research using Text Mining. This study analyzes the abstract of 708 research articles published on the topic of agricultural and food cold chain from 1993 to 2019 within different journals. In this study, word frequency analysis, correlation analysis, TF-IDF analysis, and topic modeling analysis were used among data analysis techniques using text mining. The frequency analysis identified the important words in the cold chain articles and the patterns of changes in the key words over time. Correlation analysis was conducted through simultaneous expression word analysis and correlation coefficient analysis. The results of the correlations analysis shows that the two words 'temperature' and 'monitor' are most interrelated in a cold chain articles. The TF-IDF analysis is a technique to extract important words in the document through weighting. TF-IDF analysis shows that words such as ‘agricultural- product’, ‘inventory’, and ‘RFID’ were analyzed as important words, but the frequency of the words was relatively low. Also cluster analysis was performed using TF-IDF value’s similarity distance. Cluster analysis has resulted in four clusters: 'cold chain temperature management', 'supply chain efficiency enhancement', 'environmental and technology related research' and 'food logistics’ Topic modeling analysis is a technique to stochastically analyze topics that are latent in the data. Topics such as 'cold chain temperature management', 'cold chain transport', 'perishable supply chain', 'cold chain technology', and 'cold chain management' were identified through Topic Modelling The cold chain research so far has been conducted in terms of temperature control, transportation, technology, supply chain, etc. However, future cold chain research is expected to be active in terms of food safety and eco-friendly logistics.
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