[논문]그래프 이론 및 네트워크 모델을 이용한 지식경영연구 논문 트랜드 분석

이동현; 이 호; 김정민

doi:10.15813/kmr.2016.17.1.001

그래프 이론 및 네트워크 모델을 이용한 지식경영연구 논문 트랜드 분석
A trend analysis of the Knowledge Management Research using graph theory and network model 원문보기

지식경영연구 = Knowledge Management Research, v.17 no.1, 2016년, pp.1 - 16

이동현 (소프트웨어정책연구소) , 이 호 (소프트웨어정책연구소) , 김정민 (소프트웨어정책연구소)

초록
AI-Helper

본 연구에서는 국내 지식경영 분야의 연구동향들이 어떻게 전개되어 왔는지 살펴보기 위해 한국지식경영학회의 지식경영연구 학술지에 2000년 부터 2015년까지 게재된 총 352개의 논문의 1496개의 키워드를 대상으로 그래프 이론 및 네트워크 모델을 이용하여 추세를 분석하였다. 분석 결과를 통하여 최근 각광받고 키워드들, 네트워크의 중심에서 멀어진 키워드들, 그리고 키워드들 간의 단절고리에 대하여 알아보았다. 연구자들은 본 연구결과를 활용하여 향후 지식경영 분야 후속연구의 설계 및 주제선정을 위한 기초자료로 삼을 수 있을 것이다.

Abstract ▼ AI-Helper

The purpose of this study is to analyze 352 scholarly journals and 1496 keywords in Knowledge Management Research from 2000 to 2015 and provide systematical view point of research trend in the area of knowledge management using graph theory and network model. The relational patterns among keywords as well as keywords which recently received noticeable attention and keywords which receded from the spotlight in recent years in the knowledge management literature were identified. The result of this study can be used as a foundation of future research ideas in knowledge management.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

따라서 본 연구는 지식경영연구에 발표된 문헌을 대상으로 관련 연구들이 어떻게 진행되어 왔는지를 전기·중기·후기로 나누어 그래프 이론(Graph theory) 및 네트워크 모델(Network model)을 이용하여 규명하고자 한다.
마지막으로 실무적 논문 트랜드 제공 이외에도 본연구는 지식경영연구 분야의 동향을 살피는데 그래프 이론 및 네트워크 모델이 의미가 있음을 검증했다는 점에서 이론적 시사점이 있다고 할 수 있다. 따라서 본 연구는 타 분야 학문의 발전추이를 가늠하고자 하는 연구자들에게 귀중한 참고자료로 공헌할 수 있을 것이다.

제안 방법

둘째, 본 연구는 네트워크 모델을 표현하기 위한 오픈소스 소프트웨어의 한계로 인하여 모든 키워드를 동일한 선상에서 분석하였다. 추후에는 연구 주제, 연구 방법, 연구 대상 등을 구분하여 그들 간의 관계를 살펴보기 위한 네트워크 모델을 개발하여야 한다.
• 네트워크 허브 측정(허브, Hub): 각각의 키워드가네트워크 내 연구키워드들에 대해 어느정도의 영향력을 가지는지 판단할 수 있는 척도로서, 1에 가까울수록 영향력이 크다고 말할 수 있다. 본 논문에서 측정된 허브의 개념은 문헌정보의 유관 출현성 측정에 활용되는 방법으로서, 타 키워드 명을 검색했을 때, 관련된 검색결과로 포함되어 나타나는 출현율과 검색 출현 우선순위를 반영한다.
해당 학회의 학술지는 2000년에 1권이 발행되었고 2007년까지 반기별 2권씩 발행되다가 2008년부터 현재까지 분기별 1권씩 연간 총 4권이 발행되었다. 본 연구에는 2000년 창간호부터 2015년 16권 3호까지 총 352개의 논문에서 1,496개의 키워드(Key word)를 이용하여 네트워크 분석을 하였으며, 16년간의 지식경영연구의 변화와 추이를 비교해보고자 2000-2005년의 전기, 2006-2010년의 중기, 2011-2015년의 후기로 나누어 추세 분석(Trend analysis)를 진행하였다.
본 연구의 데이터 수집 및 네트워크 모델 분석을 수행하기 위하여 네트워크 분석 및 시각화 목적의 오픈소스 소프트웨어 Gephi 0.8.2 버전을 사용하였다. 유의미한 결과를 얻어내고자 3.
사용된 네트워크 모델 분석을 위해 참고할 가치가 있는 속성은 총 3가지이며, 논문 발행년도, 논문명, 초록에 기재된 키워드이며, 수집 이후, 데이터의 통일을 위하여 불필요한 수식어가 있다고 판단된 경우, 핵심단어만 사용하여 축약하였다. 비교의 용이성을 위하여 한글 키워드는 동일한 영문 키워드로 일괄 수정하였으며, 고유명사와 이론명을 제외한 단어들은 지식경영 분야 전문가의 의견을 물어 동일 의미로 판명될 경우 통일하였다. 각각의 키워드가 노드를 이루며, 동일한 논문에 수록된 키워드끼리 링크가 연결된다.
사용된 네트워크 모델 분석을 위해 참고할 가치가 있는 속성은 총 3가지이며, 논문 발행년도, 논문명, 초록에 기재된 키워드이며, 수집 이후, 데이터의 통일을 위하여 불필요한 수식어가 있다고 판단된 경우, 핵심단어만 사용하여 축약하였다. 비교의 용이성을 위하여 한글 키워드는 동일한 영문 키워드로 일괄 수정하였으며, 고유명사와 이론명을 제외한 단어들은 지식경영 분야 전문가의 의견을 물어 동일 의미로 판명될 경우 통일하였다.
2 버전을 사용하였다. 유의미한 결과를 얻어내고자 3.1절에서 수행한 데이터수집 작업으로 생성된 키워드를 전기, 중기, 후기로 분류하여, 각 시기 별로 2회 이상 등장한 키워드만을 대상으로 생성된 노드 사이의 링크 정보 간의 네트워크를 분석하여 아래와 같은 측정치를 추출하였다. 각 척도의 의미는 다음과 같다 (Ek et al.
첫째, 본 연구는 오직 하나의 학술지에서만 키워드를 추출하여 트랜드 분석을 진행하였다. 향후에는 다수의 국내 등재지 뿐만 아니라 해외 유수 학술지 등에서 다양한 데이터 출처를 확보하여 연구결과의 일반화 가능성(Generalizability)를 높여야 할 필요가 있다.

이론/모형

데이터 수집을 위해 한국지식경영학회의 발간물인 지식경영연구의 서지목록을 참고하였다. 해당 학회의 학술지는 2000년에 1권이 발행되었고 2007년까지 반기별 2권씩 발행되다가 2008년부터 현재까지 분기별 1권씩 연간 총 4권이 발행되었다.

성능/효과

넷째, 네트워크 분석 결과의 군집정보를 분석한 결과 향후 연구가 필요한 빠져있는 연결고리에 대한 실마리를 얻을 수 있었다. 소셜네트워크 연구와 함께 있는 군집에 지식공유(Knowledge sharing)만 있고 지식생성, 이전 및 활용은 빠져 있어 앞으로 이런 관점에서의 소셜연구가 요구된다.
마지막으로 실무적 논문 트랜드 제공 이외에도 본연구는 지식경영연구 분야의 동향을 살피는데 그래프 이론 및 네트워크 모델이 의미가 있음을 검증했다는 점에서 이론적 시사점이 있다고 할 수 있다. 따라서 본 연구는 타 분야 학문의 발전추이를 가늠하고자 하는 연구자들에게 귀중한 참고자료로 공헌할 수 있을 것이다.
첫째, 최근의 소셜 열풍이 지식경영 분야 연구에서도 여실히 드러났다. 소셜 네트워크, 소셜 미디어, 소셜 캐피탈(Social capital), 소셜 커머스(Social commerce) 등이 키워드 빈도수, 차수, 근접중심성 및 허브 척도에서 최상위권을 차지하면서 조직 내 또는 조직 간에 머물러있던 기존 지식경영 연구의 이론을 소셜네트워크 상으로 확장한 연구가 활발하게 진행되고 있음을 보여주고 있다.

후속연구

소셜네트워크 연구와 함께 있는 군집에 지식공유(Knowledge sharing)만 있고 지식생성, 이전 및 활용은 빠져 있어 앞으로 이런 관점에서의 소셜연구가 요구된다. 또한 좀 더 다양한 관점에서 지식경영의 유인동기, 저해요소 및 성과지표를 찾고 이를 실증적으로 분석할 필요가 있다.
따라서 본 연구는 지식경영연구에 발표된 문헌을 대상으로 관련 연구들이 어떻게 진행되어 왔는지를 전기·중기·후기로 나누어 그래프 이론(Graph theory) 및 네트워크 모델(Network model)을 이용하여 규명하고자 한다. 본 연구를 통해 국내 지식경영연구 학문의 발전 추이를 한 눈에 확인하고, 새롭게 떠오르는 주제 및 향후 연구가 더욱 필요한 빠져있는 연결고리(missing link)에 대한 통찰을 얻을 수 있을 것이다.
앞으로 기존 조직과 소셜네트워크 상에서의 지식의 생성-축적·검색-이전-활용 측면에서 어떤 차이점이 있는지 후속연구가 한동안 계속 나올 것으로 보인다.
둘째, 본 연구는 네트워크 모델을 표현하기 위한 오픈소스 소프트웨어의 한계로 인하여 모든 키워드를 동일한 선상에서 분석하였다. 추후에는 연구 주제, 연구 방법, 연구 대상 등을 구분하여 그들 간의 관계를 살펴보기 위한 네트워크 모델을 개발하여야 한다.
셋째, 2000년대 후반까지 네트워크의 중심에 있다가 최근들어 연구가 비교적 덜 되고 있는 키워드로는 혁신(Innovation), 기술혁신(Technology innovation), 학습(Learning), 이러닝(E-Learning) 등이 대표적이다. 특히 이러닝은 후기에 키워드로 단 1회만 등장하여 분석대상에 포함되지도 못하였으나, 근래 더욱 진보된 형태의 온라인 대중공개강좌(Massive open online course, MOOC)가 급격하게 확산되고 있는 만큼 이를 지식경영연구에 적용한 연구가 등장할것으로 기대된다. 학습은 키워드 빈도수, 차수, 근접중심성 및 허브의 모든 척도에서 초∙중기에 비해 후기의 수치가 떨어졌으나 이는 학습이 보다 세분화되어서 조직학습(Organizational learning), 팀학습(Team learning) 등으로 연구가 진행된 이유가 큰 것으로 추정되고 앞으로 이런 현상은 지속될 것으로 보인다.
첫째, 본 연구는 오직 하나의 학술지에서만 키워드를 추출하여 트랜드 분석을 진행하였다. 향후에는 다수의 국내 등재지 뿐만 아니라 해외 유수 학술지 등에서 다양한 데이터 출처를 확보하여 연구결과의 일반화 가능성(Generalizability)를 높여야 할 필요가 있다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	향후 연구방향은 무엇인가?	본 연구에는 몇 가지 한계점이 있으며 그를 보완하기 위한 향후 연구방향은 다음과 같다. 첫째, 본 연구는 오직 하나의 학술지에서만 키워드를 추출하여 트랜드 분석을 진행하였다. 향후에는 다수의 국내 등재지 뿐만 아니라 해외 유수 학술지 등에서 다양한 데이터 출처를 확보하여 연구결과의 일반화 가능성(Generalizability)를 높여야 할 필요가 있다. 둘째, 본 연구는 네트워크 모델을 표현하기 위한 오픈소스 소프트웨어의 한계로 인하여 모든 키워드를 동일한 선상에서 분석하였다. 추후에는 연구 주제, 연구 방법, 연구 대상 등을 구분하여 그들 간의 관계를 살펴보기 위한 네트워크 모델을 개발하여야 한다.
	그래프 이론이란 무엇인가?	그래프 이론은 레온하르트 오일러(Leonhard Euler)의 쾨니히스베르크의 다리 문제(SolutioProblematis ad Geometriam Situs Pertinentis,Commentarii Academiae Scientiarum Imperialis Petroplitanae 8)를 시작으로 발전된 위상수학의 대표적인 기초 이론이다. 기본적으로 분석 대상 각각의 속성(Attribute)을 정점(Vertex)로 정의하며, 정점들 간의 관련성을 간선(Edge)으로 정의하는 것이 특징이다.
	추출된 키워드가 16개뿐이었던 이유는 무엇인가?	<표2>는 2000-2005년 사이에 지식경영연구에 발표된 논문에서 2회이상 등장한 키워드만을 추출하여 그들 간의 네트워크 분석을 수행한 결과를 빈도-차수-군집번호 순으로 정렬한 결과이다. 추출된 키워드는 16개뿐이었으며, 이는 초기 지식경영연구가 반기별로 출간되었고 게재되는 논문 수도 적었던 이유가 큰 때문이다. ‘Knowledge management’는 등장 빈도에 비하여 차수가 낮아서 네트워크 효과는 낮은것으로 나타났으며, ‘Knowledge sharing’ 및 ‘Knowledge transfer’ 등과 같은 군집을 이루었다.

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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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