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문제 정의
- 논문 수 분석으로는 대규모의 논문 데이터베이스를 이용하여 논문저자의 소속 국가, 기관, 논문의 출판년도, 제목 등의 데이터를 추출하여 비교하는 것으로서 학술연구 수준을 비교하고 연구동향을 분석할 수 있다. 논문의 공저자 분석은 학술활동이 복잡해지고 학문분야와 산학의 경계, 그리고 국가 간의 연구협력이 증가함에 따라 분야 간, 국가 간 연구협력 네트워크의 실태 및 구조와 연구동향을 파악하기 위해 논문의 공저관계를 분석하는 것이다. 논문의 인용 분석은 인용이 논문, 학술지, 연구자, 그리고 기관 간의 유사 정도를 나타낸다는 가정 하에 다차원축척에 의한 2차원 분포를 통해 그 관련성을 지도상의 위치관계로 표현하는 것이다.
- 따라서 본 연구에서는 한국농촌계획의 연구동향을 조 사하기 위하여 한국농촌계획학회 논문집인 「농촌계획」을 대상으로 학술지를 발간한 이래 20년(1995~2014 년)간의 서지를 계량적으로 분석하였다. 먼저 연구동향을 파악하기 위하여 계량서지학적 기법을 이용하여 학술지에 게재된 논문의 총체적인 분포를 분석하였으며, 저자 및 연구기관의 논문 생산성 분석과 연구협력 네트워크 파악을 위한 지적구조 분석을 실시하였고, 영문제목, 초록 및 키워드의 주제어 분석을 통해 농촌계획과 관련한 연구의 핵심 주제와 그 변화를 파악하여 농촌계획 연구 주제와 방법의 변화에 대해 살펴보고자 하였다.
- 한국농촌계획학회 논문집인 「농촌계획」에 1995년부터 2014년까지 20년 동안 게재된 학술논문을 대상으로 연구동향 분석을 실시하여 각 시기별로 우리나라 농촌계획학의 학문적인 구조와 변화를 파악하고자 하였다. 계량서지학적 분석을 위하여 목록 수집, 서지자료 수집, 서지자료 추출, 서지자료 분석의 4단계 과정을 수행하였다.
가설 설정
- 주제어 분포 분석을 위하여 「농촌계획」 학술지에 출판된 논문 총 679편에서 저자가 직접 선정한 논문의 영문제목, 초록, 키워드에 사용된 단어를 추출하였다. 빈도수가 높은 주제어가 해당 연도에 가장 활발히 연구되는 주제일 것이라는 가정 하에 주제어 빈도수를 파악하 였다. 본 연구에서는 저자가 사용한 주제어를 그대로 사용하였지만, 단수와 복수 용어는 동일하게 처리할 수 있도록 단수 용어로 변경하였으며(예를 들어, 와 resource resources), 약어는 정식명칭으로 일치시켜 사용하였다(예를 들어, GIS는 Geographic Information System).
제안 방법
- 1995년부터 2014년까지 20년간 「농촌계획」학술지에 게재된 논문의 총체적인 분포를 알아보기 위하여 Table 1과 같이 정리하였으며, 총 논문 수와 호당 논문 수, 저자 수, 공동저자의 비율을 살펴보았다.
- 1995년부터 2014년까지 상위 초록 단어의 변화 양상을 살펴보았다(Figure 3). 상위 20위 초록 단어 중 시기에 따라 증가 추세를 보이는 초록 단어는 공동체 (Community), 프로젝트(Project), 및 조사(Survey)로 분석되었다(Figure 3(a)).
- 이들 정보는 국가과학기술정보센터(NDSL)에서 제공하는 ‘논문상세정보’ 페이지를 통해 확인할 수 있다. 각 논문별로 논문상세정보 페이지에 접속하여 추가적인 서지자료를 획득해야 하므로 총 679건의 반복작업이 필요하고, 이를 자동화하기 위하여 Python를 이용하여 프로그램을 작성하였다. 해당 웹문서는 앞서 취득한 논문의 고유아이디를 이용하여 접근가능하므로, 이 접근 경로를 이용하여 웹사이트에 접속하고 해당 논문의 상세정보 웹문서를 다운로드하였다.
- 계량서지학적 분석을 위하여 4단계 과정(목록 수집, 서지자료 수집, 서지자료 추출, 서지자료 분석)을 수행하였다. 자료 수집과 변환과정은 많은 반복과정이 필요하므로 Python 3.
- 한국농촌계획학회 논문집인 「농촌계획」에 1995년부터 2014년까지 20년 동안 게재된 학술논문을 대상으로 연구동향 분석을 실시하여 각 시기별로 우리나라 농촌계획학의 학문적인 구조와 변화를 파악하고자 하였다. 계량서지학적 분석을 위하여 목록 수집, 서지자료 수집, 서지자료 추출, 서지자료 분석의 4단계 과정을 수행하였다. 시기별 연구동향을 파악하기 위하여 「농촌계획」학술지의 연구재단 등재지 승격 선정전 기간(1995~2006)과 선정후 기간(2007~2010, 2011~2014)으로 나누어 분석하였으며 연구결과를 요약하면 다음과 같다.
- 이 과정에서 소속 정보는 학과 및부서 정보를 삭제하여 대표기관으로 통일되도록 수정하고, 외국기관은 ‘외국기관’으로 통일하여 정리하였다. 기관명 역시 단일명칭으로 일관되게 수정하였으며, 오탈자나 띄어쓰기 등의 이유로 다른 단어로 처리되는 키워드는 하나의 키워드로 분석될 수 있도록 전처리를 수행하였다. 다만 저자명은 고유아이디가 제공되지 않고, 소속 기관정보만 제공되고 있다.
- 「농촌계획」 학술지의 연구재단등재지로의 선정은 2007년이므로, 선정 전 기간인 1995~2006년, 선정 후의 기간을 4년 단위로 나누어 2007~2010년, 2011~ 2014년으로 3시기로 나누었다. 논문의 저자 생산성 분석에서는 교신저자와 주저자, 공동저자를 따로 구분하지 않고 공동연구에 의의를 두어 저자 생산성과 연구기관 생산성을 파악하였다. 또한 연구협력 네트워크 구조를 파악하기 위하여 저자 및 연구기관의 지적구조 분석을 실시하였다.
- 농촌계획 분야의 트렌드 변화 및 최근 연구주제를 살펴보기 위하여 논문 키워드를 분석하였으며, 연도별로 상위 주제어 순위의 변화를 비교하였다.
- 농촌계획 분야의 핵심 연구기관을 살펴보기 위하여 저자의 소속기관을 분석하였다. 외국 대학 및 기관은 하나의 기관으로 간주하였으며, 농촌계획 분야 관련 연구 기관은 총 117개소의 기관으로 분석되었다.
- 교육, 정책, 의료, 문화 등 다양한 학문 분야에서는 학술지에 게재된 논문을 기초로 하여 계랑서지학적 분석과 내용 분석 등의 다양한 방법을 이용하여 일정기간 동안의 연구동향 분석을 수행한다. 농촌과 관련된 다양한 분야에서도 연구동향 분석을 실시하였다. Park(1994)은 농촌가족을 대상으로 시행된 연구들을 중심으로 1960년대 부터 1990년대까지를 3시기로 나누어 농촌가족연구의 동향을 파악하여 각 시기별 농촌가족에 관한 특징과 성격을 분석하였다.
- 둘째, 논문 생산성 분석을 위하여 679편의 저자 및 연구기관의 게재 횟수를 분석하였으며, 논문 생산의 연속성을 파악하기 위하여 시기별로 게재 횟수를 비교하고, 연구의 상관성 및 밀접성을 파악하기 위해 지적구조 분석을 실시하였다. 또한 농촌계획 분야의 핵심 저자가 속해있는 연구기관은 서울대학교, 농촌진흥청, 충남대학교, 충북대학교, 한국농어촌공사 순이었으며, 동일기관 내부에서의 연구 밀접성이 높게 나타났다.
- 논문의 저자 생산성 분석에서는 교신저자와 주저자, 공동저자를 따로 구분하지 않고 공동연구에 의의를 두어 저자 생산성과 연구기관 생산성을 파악하였다. 또한 연구협력 네트워크 구조를 파악하기 위하여 저자 및 연구기관의 지적구조 분석을 실시하였다.
- 연구동향 조사는 관련 연구의 성숙도를 조사하고, 유사 연구를 수행하는 경쟁자의 동향을 파악하며, 기술 분석 및 미래 예측을 통해 경쟁력 확보에 방해되는 요인을 파악하는 등의 3P분석을 실시하고 향후 연구 방향을 제시한다(Kang, 2014). 또한 특허(Patent), 논문(Paper), 그리고 제품(Product)에 대하여 연도별 특허 출원 및 등록 추세, 관련 논문 발표건수, 인용도 분석 등을 통하여 질적 수준을 정량적으로 평가한다.
- 마지막으로 구축된 서지자료를 바탕으로 빈도분석과 네트워크 분석을 실시하였다. 빈도분석은 대표적인 스프 레드시트 프로그램인 Excel 2013을 이용하였으며, 네트워크 분석은 Gephi (http://gephi.
- 따라서 본 연구에서는 한국농촌계획의 연구동향을 조 사하기 위하여 한국농촌계획학회 논문집인 「농촌계획」을 대상으로 학술지를 발간한 이래 20년(1995~2014 년)간의 서지를 계량적으로 분석하였다. 먼저 연구동향을 파악하기 위하여 계량서지학적 기법을 이용하여 학술지에 게재된 논문의 총체적인 분포를 분석하였으며, 저자 및 연구기관의 논문 생산성 분석과 연구협력 네트워크 파악을 위한 지적구조 분석을 실시하였고, 영문제목, 초록 및 키워드의 주제어 분석을 통해 농촌계획과 관련한 연구의 핵심 주제와 그 변화를 파악하여 농촌계획 연구 주제와 방법의 변화에 대해 살펴보고자 하였다.
- 빈도수가 높은 주제어가 해당 연도에 가장 활발히 연구되는 주제일 것이라는 가정 하에 주제어 빈도수를 파악하 였다. 본 연구에서는 저자가 사용한 주제어를 그대로 사용하였지만, 단수와 복수 용어는 동일하게 처리할 수 있도록 단수 용어로 변경하였으며(예를 들어, 와 resource resources), 약어는 정식명칭으로 일치시켜 사용하였다(예를 들어, GIS는 Geographic Information System).
- 빈도 분석은 ‘농촌계획’ 논문집이 한국연구재단 등재지(Korea Citation Index, KCI)로 승격된 2007년을 고려하여, 등재지 이전(1995-2006), 등재지 승격직후 4년(2007-2010), 이후 4년(2011-2014)으로 나누어 비교하였다.
- 셋째, 농촌계획 분야의 트렌드 변화를 파악하기 위하여 영문제목과 키워드에 사용된 단어를 추출하여 주제어 분석을 수행하였다. 영문제목 단어의 경우 전 기간 동안 농촌(Rural)이 압도적으로 많은 빈도수를 나타냈으며, 이와 더불어 1995~2006년에는 마을(Village)과 계획 (Planning), 2007~2010년에는 경관(Landscape)과 마을 (Village), 2011~2014년에는 마을(Village), 공간(Area)이 대표적인 단어로 분석되었다.
- 계량서지학적 분석을 위하여 목록 수집, 서지자료 수집, 서지자료 추출, 서지자료 분석의 4단계 과정을 수행하였다. 시기별 연구동향을 파악하기 위하여 「농촌계획」학술지의 연구재단 등재지 승격 선정전 기간(1995~2006)과 선정후 기간(2007~2010, 2011~2014)으로 나누어 분석하였으며 연구결과를 요약하면 다음과 같다.
- 따라서 저장된 파일을 파싱하여 분석하기 용이한 형태의 데이터로 추출할 필요가 있다. 웹문서 파싱(parsing) 4) 을 위하여 Python 3.5과 Beautiful Soup 4.4 (http://www.crummy.com/software/BeautifulSoup /bs4/doc/) 패키지을 이용하여 프로그램을 작성하였다 (Moon, 2013). BeautifulSoup 패키지는 정확하게 기술되지 않은 웹문서(malformed HTML)도 적절하게 처리하고, 사용법이 쉬운 장점을 고려하여 선택하였다.
- 이 과정에서 소속 정보는 학과 및부서 정보를 삭제하여 대표기관으로 통일되도록 수정하고, 외국기관은 ‘외국기관’으로 통일하여 정리하였다.
- 웹문서를 열람하여 바로 필요한 정보를 추출하지 않은 이유는 해당 문서가 동일한 형태의 정보를 제공하고 있지 않기 때문에 추가적인 자료 정제 작업이 필요했기 때문이다. 이후 서지자료 추출과정에서 자료 정제를 위한 많은 시행착오가 필요하므로, 매번 웹에 접근하여 자료를 획득하는 방식보다는 캐싱(caching) 3) 의 개념으로 관련 페이지를 모두 다운로드하는 방식으로 구현하였다.
- 계량서지학적 분석을 위하여 4단계 과정(목록 수집, 서지자료 수집, 서지자료 추출, 서지자료 분석)을 수행하였다. 자료 수집과 변환과정은 많은 반복과정이 필요하므로 Python 3.5 (http://python.org)를 이용하여 자동화 프로그램을 작성하여 연구를 수행하였다.
- 저자가 작성한 초록에 사용된 단어를 통하여 주제어 분포 분석을 실시하였다. 초록에 사용된 단어 중 a, the 와 같은 관사, using 등과 같은 분사, 2030s, 0.
- 저자가 직접 작성한 영문제목에 사용된 단어를 통하여 주제어 분포 분석을 실시하였다. 1995년부터 2014년까지 20년간 제목에 사용된 단어의 분포를 살펴보면, 전시기에 걸쳐 가장 빈도 높게 나타난 단어는 농촌(Rural) 과 연구(Study)이다(Table 4).
- 저자간의 밀접성을 파악하기 위하여 지적구조 분석을 실시하였다(Figure 1). 1995년부터 2014년 전 기간 동안 논문 생산성이 높은 저자 5명에 대해서 살펴보면, 가장 많은 논문을 생산한 저자인 최수명은 공동연구를 진행한 저자가 총 36명이며, 그 중 황한철과 15편, 한경수 및 조은정과 10편의 연구논문을 게재하였다.
- 빈도 분석은 ‘농촌계획’ 논문집이 한국연구재단 등재지(Korea Citation Index, KCI)로 승격된 2007년을 고려하여, 등재지 이전(1995-2006), 등재지 승격직후 4년(2007-2010), 이후 4년(2011-2014)으로 나누어 비교하였다. 주제어, 저자및 소속기관 간의 연관성과 밀접성을 파악하기 위하여 지적구조 분석을 실시하였으며, 두 주제어간의 동시 출현 횟수를 연결강도로 간주하여 빈도수에 따라 시각화하였다.
- 첫째,「농촌계획」 학술지에 게재된 논문의 총체적인 분포를 알아보기 위하여 연도별로 게재논문 및 공동연구 현황을 분석하였다. 20년간 총 679편의 논문이 게재되었다.
- 저자가 작성한 초록에 사용된 단어를 통하여 주제어 분포 분석을 실시하였다. 초록에 사용된 단어 중 a, the 와 같은 관사, using 등과 같은 분사, 2030s, 0.5 등과 같은 숫자를 제외하고 시기별로 빈도수를 분석하였다 (Table 5).
- 파싱과정은 웹문서를 분석하여, 초록, 키워드, 저자의 소속이 기술된 태그를 검색하여 해당 정보를 추출하는 방식으로 구현하였다. 추출된 정보는 앞서 획득한 논문목록 정보와 결합 하여 스프레드시트 프로그램을 포함한 다른 프로그램에서 쉽게 읽을 수 있는 CSV(Comma Separated Value) 파일형태로 저장하였다. 이 과정에서 소속 정보는 학과 및부서 정보를 삭제하여 대표기관으로 통일되도록 수정하고, 외국기관은 ‘외국기관’으로 통일하여 정리하였다.
- BeautifulSoup 패키지는 정확하게 기술되지 않은 웹문서(malformed HTML)도 적절하게 처리하고, 사용법이 쉬운 장점을 고려하여 선택하였다. 파싱과정은 웹문서를 분석하여, 초록, 키워드, 저자의 소속이 기술된 태그를 검색하여 해당 정보를 추출하는 방식으로 구현하였다. 추출된 정보는 앞서 획득한 논문목록 정보와 결합 하여 스프레드시트 프로그램을 포함한 다른 프로그램에서 쉽게 읽을 수 있는 CSV(Comma Separated Value) 파일형태로 저장하였다.
- 각 논문별로 논문상세정보 페이지에 접속하여 추가적인 서지자료를 획득해야 하므로 총 679건의 반복작업이 필요하고, 이를 자동화하기 위하여 Python를 이용하여 프로그램을 작성하였다. 해당 웹문서는 앞서 취득한 논문의 고유아이디를 이용하여 접근가능하므로, 이 접근 경로를 이용하여 웹사이트에 접속하고 해당 논문의 상세정보 웹문서를 다운로드하였다. 웹문서를 열람하여 바로 필요한 정보를 추출하지 않은 이유는 해당 문서가 동일한 형태의 정보를 제공하고 있지 않기 때문에 추가적인 자료 정제 작업이 필요했기 때문이다.
대상 데이터
- 1995년부터 20년간 「농촌계획」학술지에 출판된 논문은 총 679편이다. 1995년부터 2001년까지는 1년에 2호의 논문집이 출간되었으며, 2002년에는 연간 3호, 그리고 2004년 이후로 연간 4호의 논문집이 출간되었다.
- 1995~2006년, 2007~2010년, 2011~2014년으로 기간을 나누어 살펴본 결과, 1995~2006년 사이에는 최수명 28 회, 황한철 19회, 이정재 18회, 손재권 16회 순으로 나타났으며, 2007~2010년에는 김상범 11회, 임승빈 10회, 최진용 9회, 이상영 8회로 나타났다. 2011~2014년에는 김은자 11회, 서 교 13회, 최수명 12회 순으로 분석되었다. 저자 생산성의 연속성을 살펴본 결과 1995~2006년 대비 2011~2014년 게재논문 수는 손재권의 경우 16편에서 1 편으로 약 93.
- 첫째,「농촌계획」 학술지에 게재된 논문의 총체적인 분포를 알아보기 위하여 연도별로 게재논문 및 공동연구 현황을 분석하였다. 20년간 총 679편의 논문이 게재되었다. 학술지가 학술등재지로 승격 및 논문수가 연구실적으로서 인정됨에 따라 게재논문수와 공동저자의 수가 증가추세에 있다.
- 논문 생산성 분석을 위하여「농촌계획」학술지에 게재된 논문 총 679편의 저자 및 연구기관의 게재 횟수를 분석하였다. 「농촌계획」 학술지의 연구재단등재지로의 선정은 2007년이므로, 선정 전 기간인 1995~2006년, 선정 후의 기간을 4년 단위로 나누어 2007~2010년, 2011~ 2014년으로 3시기로 나누었다.
- 농촌계획학회지의 발간 목록은 국가과학기술정보센터 (National Digital Science Library, NDSL, http://ndsl.kr)에서 제공하는 ‘과학기술분야 개방형 유통 플랫폼(NOS, 2015)’을 이용하여 수집하였다.
- 쿼리 2) 당 100건의 검색결과를 얻을 수 있으 므로 총 7회의 쿼리를 수행하여 679개의 논문 리스트를 완성하였다. 목록 수집과정에서는 해당 논문의 고유아이디, 논문 제목, 저자명, 발간연도, 권호, 페이지 정보를 획득하였다.
- 농촌계획 분야의 핵심 연구기관을 살펴보기 위하여 저자의 소속기관을 분석하였다. 외국 대학 및 기관은 하나의 기관으로 간주하였으며, 농촌계획 분야 관련 연구 기관은 총 117개소의 기관으로 분석되었다. 논문수 기준 상위 20위 소속기관은 다음 Table 3와 같으며, 총 842명의 저자 중에서 74.
- 우리나라 지방거점국립대학교는 총 10개이며, 전체 상위 20위 소속기관 중 지방거점국립대학교는 9개로 분석 되었다. 상위 20위에 포함되지 않은 제주대학교의 경우 빈도수 9회의 21위로 분석되었다.
- 저자들의 소속기관 간의 관련성과 밀접성을 파악하기 위하여 지적구조 분석을 실시하고, 시각화한 결과 (Figure 2), 1995년부터 2014년까지 전 기간 동안 농촌계 획과 관련한 연구의 핵심 연구기관인 서울대학교는 동일한 소속인 서울대학교와 71명, 공주대학교와 10명, 농촌 진흥청과 8명이 공동으로 게재했으며, 농촌진흥청의 경우 동일기관과 33명, 단국대학교와 14명이 공동게재하였다. 전남대학교는 동일 학교와 21명, 한국농어촌공사와 10명, 동신대학교와 8명이 공동집필하였으며, 충북대학교의 경우 동일 학교와 21명, 한국농어촌공사화 14명, 공주대학교와 6명이 공동게재하였다.
- 저자들의 소속기관 간의 관련성과 밀접성을 파악하기 위하여 지적구조 분석을 실시하고, 시각화한 결과 (Figure 2), 1995년부터 2014년까지 전 기간 동안 농촌계 획과 관련한 연구의 핵심 연구기관인 서울대학교는 동일한 소속인 서울대학교와 71명, 공주대학교와 10명, 농촌 진흥청과 8명이 공동으로 게재했으며, 농촌진흥청의 경우 동일기관과 33명, 단국대학교와 14명이 공동게재하였다. 전남대학교는 동일 학교와 21명, 한국농어촌공사와 10명, 동신대학교와 8명이 공동집필하였으며, 충북대학교의 경우 동일 학교와 21명, 한국농어촌공사화 14명, 공주대학교와 6명이 공동게재하였다. 그 외 공주대학교 간에 15명, 경상대학교 간에 10명, 충남대학교 간에 7명, 전북대 간에 5명 등 대체적으로 동일한 소속기관 사이에서 연구의 진행 밀접성이 높게 나타났다.
- 주제어 분포 분석을 위하여 「농촌계획」 학술지에 출판된 논문 총 679편에서 저자가 직접 선정한 논문의 영문제목, 초록, 키워드에 사용된 단어를 추출하였다. 빈도수가 높은 주제어가 해당 연도에 가장 활발히 연구되는 주제일 것이라는 가정 하에 주제어 빈도수를 파악하 였다.
데이터처리
- 마지막으로 구축된 서지자료를 바탕으로 빈도분석과 네트워크 분석을 실시하였다. 빈도분석은 대표적인 스프 레드시트 프로그램인 Excel 2013을 이용하였으며, 네트워크 분석은 Gephi (http://gephi.org/)를 사용하였다. 빈도 분석은 ‘농촌계획’ 논문집이 한국연구재단 등재지(Korea Citation Index, KCI)로 승격된 2007년을 고려하여, 등재지 이전(1995-2006), 등재지 승격직후 4년(2007-2010), 이후 4년(2011-2014)으로 나누어 비교하였다.
이론/모형
- 검색, 브라우즈, 출원인, 주제분류, 링크리졸 버라는 5가지 기능을 제공하고 있으며, 본 연구에서는 ‘검색 API’를 이용하여 ‘농촌계획’에 출간된 논문 목록을 취득하였다.
성능/효과
- 검색, 브라우즈, 출원인, 주제분류, 링크리졸 버라는 5가지 기능을 제공하고 있으며, 본 연구에서는 ‘검색 API’를 이용하여 ‘농촌계획’에 출간된 논문 목록을 취득하였다. 쿼리 2) 당 100건의 검색결과를 얻을 수 있으 므로 총 7회의 쿼리를 수행하여 679개의 논문 리스트를 완성하였다. 목록 수집과정에서는 해당 논문의 고유아이디, 논문 제목, 저자명, 발간연도, 권호, 페이지 정보를 획득하였다.
- 2011~2014년에는 김은자 11회, 서 교 13회, 최수명 12회 순으로 분석되었다. 저자 생산성의 연속성을 살펴본 결과 1995~2006년 대비 2011~2014년 게재논문 수는 손재권의 경우 16편에서 1 편으로 약 93.8%, 임승빈은 14편에서 1편으로 약 92.9%, 최진규는 13편에서 2편으로 약 84.6%, 황한철은 19편에서 7편으로 약 63.2%, 이정재는 18편에서 7편으로 약 61.1%의 감소율을 보였다. 생산성이 감소한 저자의 경우 시니어(연장자)가 많은 비율을 차지하고 있다.
- 전 기간 동안에 키워드 빈도수를 통해 가장 많이 연구된 주제 분야를 살펴본 결과(Table 6), 상위 5위 주제어는 농촌어메니티(Rural amenity), 농촌마을(Rural Village), 농촌경관(Rural landscape), 농촌관광(Rural tourism), 지리정보시스템(Geographic Information System, GIS)으로 나타났다. 연구재단등재지 이전의 기간 (1995~2006)에는 농촌어메니티(Rural amenity), 지리정보 시스템(Geographic information system, GIS), 녹색관광 (Green tourism), 농촌경관(Rural landscape), 농촌계획 (Rural planning)이 상위 5위 키워드로 분석되었다.
- 전체 학술지에 사용된 초록의 단어 수는 13,024개이며, 전 기간 동안 가장 빈도수 높은 초록 단어는 농촌 (Rural), 지역(Area), 마을(Village), 경관(Landscape), 농업 Agriculture) 등으로 분석되었다. 시기별로 빈도수가 높은 초록 단어를 살펴보면, 1996~2006년에는 농촌(Rural), 지역(Area), 마을(Village), 농업(Agriculture), 환경 (Environment) 등이 있으며, 2007~2010년에는 농촌(Rural), 경관(Landscape), 지역(Area), 마을(Village), 자원(Resource) 등으로 나타났다.
- 전체 농촌계획 분야의 핵심 저자군을 파악하기 위하여 논문을 많이 게재한 저자 20명을 조사한 결과, Table 2와 같다. 전체 학술지에서 가장 많은 논문을 게재한 저자는 최수명으로 분석되었다. 그 뒤로 황한철, 이정재, 정남수, 김상범 등으로 나타났다.
후속연구
- 농촌계획학회 논문의 연구동향 파악을 통하여 농촌계획 주요 연구 주제와 연구방법의 변화를 살펴봄으로써 향후 농촌계획 연구의 발전방향을 모색하고 잠재적인 학회 빅데이터의 효과적인 활용을 위한 방안의 마련이 가능할 것으로 생각된다. 또한 분석과정과 결과를 바탕으로 향후 농촌계획 연구를 이끌어가기 위한 농촌계획학회의 중장기적 발전전략 구상의 기초자료로 활용이 가능할 것으로 보인다.
- 농촌계획학회 논문의 연구동향 파악을 통하여 농촌계획 주요 연구 주제와 연구방법의 변화를 살펴봄으로써 향후 농촌계획 연구의 발전방향을 모색하고 잠재적인 학회 빅데이터의 효과적인 활용을 위한 방안의 마련이 가능할 것으로 생각된다. 또한 분석과정과 결과를 바탕으로 향후 농촌계획 연구를 이끌어가기 위한 농촌계획학회의 중장기적 발전전략 구상의 기초자료로 활용이 가능할 것으로 보인다. 향후 논문 전체에서 사용된 단어들과 연구분야별로 분류하여 주제어 변화 등에 대한 분석을 통하여 보다 세부적인 변화들을 살펴 볼 수 있을 것으로 기대된다.
- 수집된 논문목록에는 저자의 소속, 초록, 키워드 정보가 누락되어 있으므로 추가적인 서지자료 수집과정이 필요하다. 이들 정보는 국가과학기술정보센터(NDSL)에서 제공하는 ‘논문상세정보’ 페이지를 통해 확인할 수 있다.
- 이를 해결하기 위하여 키워드를 통일할 필요가 있는데, 트위터 (Twitter, 소셜 네트워킹 및 마이크로 블로그 서비스), 플리커(Flickr, 태그기반 인터넷 앨범 서비스), 딜리셔스 (Delicious, 북마크 공유 서비스)와 같은 서비스에서 제공 하는 기능처럼 일종의 태그 형식으로 기존에 목록화 된키워드 중에서 본인의 연구영역에 해당하는 키워드를 선택하는 방법도 한 가지 예로 들 수 있다. 외국 학회의 경우 논문을 웹으로 제출하는데, 키워드를 직접 작성하기 보다는 단어 목록 중에서 선택하도록 해서 상대적으로 비슷한 키워드를 많이 사용할 수 있도록 한 점을 착안한다면, 농촌계획학회 논문에서 이를 도입하여 키워드를 통일할 경우 키워드 분석을 통하여 보다 수준 높게 연구동향을 분석할 수 있을 것으로 사료된다.
- 또한 분석과정과 결과를 바탕으로 향후 농촌계획 연구를 이끌어가기 위한 농촌계획학회의 중장기적 발전전략 구상의 기초자료로 활용이 가능할 것으로 보인다. 향후 논문 전체에서 사용된 단어들과 연구분야별로 분류하여 주제어 변화 등에 대한 분석을 통하여 보다 세부적인 변화들을 살펴 볼 수 있을 것으로 기대된다.
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