[논문]토픽 모델링을 이용한 시뮬레이션 연구 동향 분석

나상태; 김자희; 정민호; 안주언

doi:10.9709/jkss.2016.25.3.107

토픽 모델링을 이용한 시뮬레이션 연구 동향 분석
Trend Analysis using Topic Modeling for Simulation Studies 원문보기

한국시뮬레이션학회논문지 = Journal of the Korea Society for Simulation, v.25 no.3, 2016년, pp.107 - 116

나상태 (한국전력공사 계통계획처) , 김자희 , 정민호 (서울과학기술대학교 일반대학원 SW분석.설계학과) , 안주언 (서울과학기술대학교 일반대학원 SW분석.설계학과)

초록
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시뮬레이션의 활용범위와 기법이 나날이 다양해지면서 시뮬레이션의 최신 연구 동향을 분석하고 이를 대학 교육과 연구에 적용하는 노력이 요구된다. 기존에는 트렌드 분석을 위해 문헌조사 또는 전문가 평가와 같은 정성적인 연구방법이 주로 사용되었으나 이런 방법들은 많은 시간과 비용이 소요될 뿐만 아니라 전문가의 주관적인 관점이 반영될 가능성이 있다. 본 연구에서는 객관적 분석을 위해 국내 학술 논문에 대하여 토픽분석을 포함한 정량적 분석을 실시하였다. 그 결과 국내에서는 시뮬레이션이 전기전자 분야에서 가장 활발하게 활용된다는 사실을 발견하였다. 또한 사회 과학에서는 교육 및 오락의 목적으로도 활용됨을 알 수 있었다. 이 연구 결과는 국내 시뮬레이션 연구와 한국 시뮬레이션 학회가 어떤 방향으로 발전할지를 예측하는 데 도움이 된다. 본 연구결과는 시뮬레이션 활용 연구 분야의 핵심 토픽을 도출하기 위하여 텍스트마이닝 기반의 트렌드분석에 대한 활용 가능성을 제시하고, 텍스트마이닝이 미래예측 키워드를 도출하는 유용한 방법임을 증명하였으며, 전문가들의 정성적인 자료를 보조하는 정량적인 자료분석 방법으로 유용할 것으로 기대된다.

Abstract ▼ AI-Helper

The recent diversification in terms of the scope and techniques used for simulations has highlighted the importance of analyzing state of the art trends and applying these for educational and study purposes. While qualitative methods such as literature research or experts' assessments have previously been used, such methods are in fact likely to reflect the subjective viewpoint of experts, and to involve too much time and money for the results obtained. For the purpose of an objective analysis, a quantitative analysis that included the examination of topics found in domestic academic journal articles was conducted in the present study. In this regard, simulation was found to be most actively used domestically in the electrical and electronic fields. In addition, simulation was also found to be employed for the purpose of education and entertainment in the social sciences. The results of this study are expected to help to facilitate the prediction of the direction of the development of not only the Korea Society for Simulation, but also domestic simulation studies. This study also raises the possibility of applying text mining to trend analysis, and proves that it can be a useful method for deriving future key topics and helping experts' decisions regarding quantitative data.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

토픽분석은 키워드 수준에서 단일 단어의 의미 파악이 어렵다는 한계를 보완하기 위해 텍스트 문서집합 내에 잠재되어 있는 전반적인 토픽을 도출하는 기법이다(Hornik and Grün, 2011). 본 연구는 핵심 키워드 도출 및 트렌드 분석을 위한 연구대상을 일정 수준 이상의 연구논문으로 한정하기 위하여 한국연구재단에 등재되거나 등재 후보로써 전문 학술지에 게재된 논문을 대상으로 분석한다.
아울러 이 토픽이 어떤 글에서 나왔는지, 단어가 어떤 토픽에서 나왔는지도 알 수 있는 것이다. 본 연구에서는 동시출현 단어 분석과 토픽 모델링 결과를 비교하여 실제 발생한 단어관계를 바탕으로 잠재된 토픽을 추출함으로써 학술 DB에서 제공하는 자료로 알 수 없었던 시사점을 찾고자 하였다.
본 절에서는 시뮬레이션이 어떤 분야에서 주로 사용되는지를 분석한다. WoS에서 제공하는 분류체계로 분석하면 1992년부터 2015년까지 KCI DB에 개재된 논문수는 1,190,384건이고, 이 중에서 공학분야 논문은 247,982건으로 20.
이렇게 시작된 시뮬레이션 논문은 현재 KCI DB에 의하면 전 연구 분야에 걸쳐 매년 3,000편 이상의 논문이 발행되고 있음이 관찰된다. 본 절에서는 어떤 연구 분야에서 시뮬레이션 기법의 활용이 빠르게 성장하고 있는지 분석하기 위해 연구 분야별 시계열적 동향을 알아본다. 시뮬레이션을 활용한 대분류별 연구추이를 Table 3a가 보여주는 데 시뮬레이션을 사용한 논문이 공학 분야 학술지에 가장 많이 그리고 높은 증가를 보이고 있으며, 이외 분야에서는 사회과학분야로 분류된 학술지의 논문수가 가장 빠르게 증가한다.
국내에서도 시뮬레이션의 기법에 대한 조사와 발전 방향에 대한 연구가 일부 있지만 자신의 연구 분야에 기반한 정성적인 연구가 대부분이다(Song, 2012). 이에 본 연구는 우리나라에서 시뮬레이션이 어떤 분야에 사용되고 있는지 알아보고 연구 분야별 시계열 분석을 통해 미래 발전방향을 예측하고자 한다.

제안 방법

2.1에서 최다 사용분야와 가장 높은 증가율의 연구분야를 선정한 후, 그 분야들에 대해 R(버전3.3.0)을 활용하여 토픽분석을 실시하였다. 먼저 영문 초록을 대상으로 데이터의 전처리를 시행하여 단어, 구, 절에 해당하는 내용을 형태소 분리하고 제외어(Stopwords)를 제거하여 단어-문서 행렬 (Term-document matrix)를 만들었다.
)의 WoS (Web of Science)가 제공하는 KCI DB에서 “시뮬레이션”이라는 한글 검색어로 문헌들을 검색하여, 1992년부터 2015년까지 11,895건의 논문을 추출하였다. 그리고 이 논문들에 대해 제목, 초록, 키워드, 게재년도를 크롤링(Crawling)하였다. 추출된 자료를 이용하여 시뮬레이션이 가장 많이 사용되는 분야와 가장 높은 연구 증가율을 보인 분야를 대상으로 대분류와 중분류 체계에서 각각 분석하고 시계열적 동향을 파악하였다.
먼저 영문 초록을 대상으로 데이터의 전처리를 시행하여 단어, 구, 절에 해당하는 내용을 형태소 분리하고 제외어(Stopwords)를 제거하여 단어-문서 행렬 (Term-document matrix)를 만들었다. 단어-문서 행렬의 행 합계를 구해 각 단어가 쓰인 횟수 즉, 사용빈도를 구하고 단어를 사용빈도가 많은 것부터 순서대로 정렬시켜 가장 많이 쓰이는 단어를 추출하였다. 최빈 단어로 선택하여 문서-단어 행렬 (Document-term matrix)를 생성하였다.
마지막으로 시뮬레이션 관련 논문이 많이 게재된 학술지를 중심으로 어떤 분야에서 시뮬레이션이 많이 활용되는지를 관찰하고 토픽분석 결과와 비교한다. 비교대상은 Table 7의 25개 학술지로 본 연구에서 추출한 총 11,895건의 논문 중 누적 점유율이 50%까지의 학술지이다.
0)을 활용하여 토픽분석을 실시하였다. 먼저 영문 초록을 대상으로 데이터의 전처리를 시행하여 단어, 구, 절에 해당하는 내용을 형태소 분리하고 제외어(Stopwords)를 제거하여 단어-문서 행렬 (Term-document matrix)를 만들었다. 단어-문서 행렬의 행 합계를 구해 각 단어가 쓰인 횟수 즉, 사용빈도를 구하고 단어를 사용빈도가 많은 것부터 순서대로 정렬시켜 가장 많이 쓰이는 단어를 추출하였다.
미래 유망 연구 분야를 추론하기 위해, 시기별 토픽 분석을 실시하였다. 즉, 대상 논문을 발행년도 기준으로 전반부(1995~2005)와 후반부(2006 ~2015)로 세분화하고, 비교 효과를 높이기 위해 토픽 수는 10개로 축소하여 토픽 분석을 수행하였다.
본 연구는 Figure 1과 같이 KCI 등재된 저널의 논문 중에서 시뮬레이션이라는 키워드가 있는 논문들을 취득하여 논문이 실린 분야와 시간적 트렌드 분석, 토픽분석의 순서로 연구를 진행하였다.
최근에는 정성적 연구방법의 한계를 보완하고 객관성 및 실효성 높은 트렌드 분석 결과를 확보하기 위하여 다양한 분야에서 텍스트 마이닝 등과 같은 정량적(Quantitative) 연구방법을 도입하고 있다(Oh, 2015). 본 연구에서는 빅데이터 분석방법 중 하나인 토픽분석(Topic analysis)을 사용하여 비정형 텍스트 자료에 근거한 정량적 분석을 수행한다. 토픽분석은 키워드 수준에서 단일 단어의 의미 파악이 어렵다는 한계를 보완하기 위해 텍스트 문서집합 내에 잠재되어 있는 전반적인 토픽을 도출하는 기법이다(Hornik and Grün, 2011).
시뮬레이션이 가장 많이 활용되는 공학 분야에서 구체적으로 어떤 연구토픽에 시뮬레이션이 활용되는지를 알기 위해서는 추가적인 분석이 필요하다. 본 연구에서는 세부 연구 분야를 분석하기 위해 4절에서 토픽 분석을 실시한다.
원래의 분포와 변이분포(Variational distribution)사이에서 쿨백-라이블러 발산 (Kullback-Leibler divergence, KLD)을 최소화하는 변분 매개 변수 (Variational parameter)인 γ와 φ를 찾아낸 뒤, 다시 이 값과 관찰된 문서를 사용해서 α와 β를 추정한다.
미래 유망 연구 분야를 추론하기 위해, 시기별 토픽 분석을 실시하였다. 즉, 대상 논문을 발행년도 기준으로 전반부(1995~2005)와 후반부(2006 ~2015)로 세분화하고, 비교 효과를 높이기 위해 토픽 수는 10개로 축소하여 토픽 분석을 수행하였다. 먼저, 공학 분야의 논문들을 이와 같은 방식으로 분석하면 Table 7과 같이 전기 분야의 연구 중심이 전력망에서 스마트 그리드로 변화하고, 통신 분야는 토픽 “antenna”가 별도로 분류될 정도로 무선통신 연구가 증가하였음을 알 수 있다.
단어-문서 행렬의 행 합계를 구해 각 단어가 쓰인 횟수 즉, 사용빈도를 구하고 단어를 사용빈도가 많은 것부터 순서대로 정렬시켜 가장 많이 쓰이는 단어를 추출하였다. 최빈 단어로 선택하여 문서-단어 행렬 (Document-term matrix)를 생성하였다.
그리고 이 논문들에 대해 제목, 초록, 키워드, 게재년도를 크롤링(Crawling)하였다. 추출된 자료를 이용하여 시뮬레이션이 가장 많이 사용되는 분야와 가장 높은 연구 증가율을 보인 분야를 대상으로 대분류와 중분류 체계에서 각각 분석하고 시계열적 동향을 파악하였다.
토픽분석 이전에 미래 유망 연구분야에 대한 예측을 위해 3.1의 분류별 분석결과에 대한 연도별 추이 분석 시행한다. KCI DB (www.

대상 데이터

데이터 수집방법은 톰슨로이터(Thomson Reuters Co.)의 WoS (Web of Science)가 제공하는 KCI DB에서 “시뮬레이션”이라는 한글 검색어로 문헌들을 검색하여, 1992년부터 2015년까지 11,895건의 논문을 추출하였다.
본 연구는 국내 시뮬레이션 연구 활동 동향을 파악하기 위해 1992~2015년까지 학술진흥재단등재(후보)학술지에 게재된 11,895건의 논문을 대상으로 토픽모델링과 시계열 분석을 실시하였다. 분석 결과 시뮬레이션은 공학 분야에서 주로 사용되며, 사회과학 분야에서의 연구 결과가 빠르게 증가하고 있다.
본 연구에서는 일정 수준 이상의 연구 논문을 자료 추출 대상으로 삼기위해 KCI DB (Korea citation index database)에 저장된 논문을 자료선정 기준으로 삼았다. KCI DB에 저장된 논문들은 한국연구재단이 평가하여 선정된 등재(후보)학술지에 게재된 논문으로 학술지 수준이 일정 수준 이상으로 인정된다.
마지막으로 시뮬레이션 관련 논문이 많이 게재된 학술지를 중심으로 어떤 분야에서 시뮬레이션이 많이 활용되는지를 관찰하고 토픽분석 결과와 비교한다. 비교대상은 Table 7의 25개 학술지로 본 연구에서 추출한 총 11,895건의 논문 중 누적 점유율이 50%까지의 학술지이다. 시뮬레이션이 주로 공학 분야에서 활용되므로 학술지는 모두 공학으로 분류되어 있으며 통신·방송 분야 학술지가 12, 16, 18, 23, 24번으로 토픽분석과 동일하게 가장 비중이 높다.
토픽 모델링은 수집한 논문의 초록을 대상으로 하였으며 LDA를 활용하여 논문수가 많은 공학분야는 상위 1,500개, 논문수가 적은 사회과학분야는 상위 1,000개의 단어를 추출하였다. 반복계산 횟수(num.

이론/모형

KCI DB (www.kci.go.kr)에 등재된 논문 중 처음 시뮬레이션이 언급된 논문은 산업경영에 등재된 “Simulation을 利用한 G.T. Layout의 效果에 관한 硏究”이지만(Won and Won, 1989), 또 다른 국내 논문 DB인 DBPia (www.dbpia.co.kr)에 의하면 1974년 경영경제에 "경제적 설비관리 연구"에서도 이 시뮬레이션을 사용하였다(Lee, 1974).
토픽분석은 잠재 디리클레 할당(Latent dirichlet allocation, LDA) 방법론을 활용하였다(Blei, 2003). LDA는 주어진 문서에 대하여 각 문서에 어떤 토픽들이 존재하는지에 대한확률 모형이다.

성능/효과

교통분야는 25번의 육상교통은 물론 20, 22번의 해상교통 분야에서도 시뮬레이션이 활용되고 있다. 4.1의 토픽분석 결과와 해당 분야의 논문이 등재된 학술지 성격을 비교시 통신, 방송, 전기 등 은 일치성을 확인할 수 있다. 하지만 학술 DB를 통한 분석에서 도출되지 않고 토픽분석에서만 알 수 있는 국방 토픽은 학술지 정보에서도 분석 및 추론이 불가능하다.
분석 결과 시뮬레이션은 공학 분야에서 주로 사용되며, 사회과학 분야에서의 연구 결과가 빠르게 증가하고 있다. WoS 분류 체계에서는 공학 내 어떤 분야에서 시뮬레이션이 활발히 연구되고 있는지 분석이 어려웠지만, 토픽 분석한 결과 통신 및 전기 분야에서 주로 사용된다는 것을 발견할 수 있었다. 특히 최근 10년의 연구 결과를 분석하면 그 이전에 비해 스마트 그리드를 중심으로 한 전기 분야와 무선통신 분야의 연구가 활발해졌다.
특히 최근 10년의 연구 결과를 분석하면 그 이전에 비해 스마트 그리드를 중심으로 한 전기 분야와 무선통신 분야의 연구가 활발해졌다. 시뮬레이션을 활용한 논문 수가 빠르게 증가하고 있는 사회과학 분야에 대해 토픽 분석을 실시한 결과 시뮬레이션의 최신 활용 분야인 교육 및 오락에 관한 토픽을 도출하였다. 최근에는 교육, 국제교역 및 안전에 관한 연구가 더 활발해 졌다고 분석되었다.
이상과 같이 학술 DB에서 제공하는 서지정보를 통해 시뮬레이션을 활용한 연구논문의 내역분포와 시계열적 동향을 확인할 수 있었다. 하지만 WoS에서 제공하는 분류체계만으로는 실제 산업계와 연관된 연구동향 파악에 한계가 있기 때문에 다음 장에서 토픽분석을 진행한다.

후속연구

향후에는 다른 세부 분야별로 토픽 분석을 실시한다면 분야별 시뮬레이션 연구 동향 분석도 가능할 것으로 기대된다. 또한 국내 논문뿐 만 아니라 뉴스 기사나 해외 논문에 대해 유사한 방식으로 트렌드를 분석하고 본 연구결과와 비교할 수 있을 것이다.
향후에는 다른 세부 분야별로 토픽 분석을 실시한다면 분야별 시뮬레이션 연구 동향 분석도 가능할 것으로 기대된다. 또한 국내 논문뿐 만 아니라 뉴스 기사나 해외 논문에 대해 유사한 방식으로 트렌드를 분석하고 본 연구결과와 비교할 수 있을 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	기존 트렌드 분석에서 문헌조사 또는 전문가 평가와 같은 정성적인 연구방법이 가지는 단점은?	시뮬레이션의 활용범위와 기법이 나날이 다양해지면서 시뮬레이션의 최신 연구 동향을 분석하고 이를 대학 교육과 연구에 적용하는 노력이 요구된다. 기존에는 트렌드 분석을 위해 문헌조사 또는 전문가 평가와 같은 정성적인 연구방법이 주로 사용되었으나 이런 방법들은 많은 시간과 비용이 소요될 뿐만 아니라 전문가의 주관적인 관점이 반영될 가능성이 있다. 본 연구에서는 객관적 분석을 위해 국내 학술 논문에 대하여 토픽분석을 포함한 정량적 분석을 실시하였다.
	객관적 분석을 위해 국내 학술 논문에 대하여 토픽분석을 포함한 정량적 분석을 실시한 결과는?	본 연구에서는 객관적 분석을 위해 국내 학술 논문에 대하여 토픽분석을 포함한 정량적 분석을 실시하였다. 그 결과 국내에서는 시뮬레이션이 전기전자 분야에서 가장 활발하게 활용된다는 사실을 발견하였다. 또한 사회 과학에서는 교육 및 오락의 목적으로도 활용됨을 알 수 있었다. 이 연구 결과는 국내 시뮬레이션 연구와 한국 시뮬레이션 학회가 어떤 방향으로 발전할지를 예측하는 데 도움이 된다.
	컴퓨터 시뮬레이션이란?	, 2010). 시뮬레이션(Simulation)이란 모방하다(Simulate)의 명사형으로 모의실험으로도 번역되는데, 이중에서도 컴퓨터 시뮬레이션은 수학적으로 모형화하기 어려운 현실 세계의 복잡한 시스템 또는 현상을 컴퓨터로 모형화하고, 가상적으로 수행하여 의사결정을 지원하는 경영과학 기법이다(KIIE, 1992). 시뮬레이션을 사용하는 목적이 초기에는 시스템을 이해하고 성능을 향상시키기 위한 것이 대부분이었지만, 점차 교육 및 훈련 지원이나 시스템 적합도(System acceptance) 분석으로 활용분야가 확장되었다.

참고문헌 (11)

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원문보기 상세보기
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상세보기
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Oh, J.S. (2015) "Identifying Research Opportunities in the Convergence of Transportationand ICT Using Text Mining Techniques", Journal of Transport Research 22(4), 2015.12, 93-110. (오준석. (2015) "텍스트마이닝방법을통한국내교통. ICT 융합분야 연구기회 발견", 교통연구 22(4), 2015.12, 93-110).
Song, H.-S. (2012) "Survey of modeling simulation methodologies and classification of dynamic systems", Journal of Science and Culture, 9(1), 101-119. (송해상 (2012) "동적 시스템 분류 및 모델링 시뮬레이션 기법 조사 연구", 과학과 문화, 9(1), 101-119).
Won, Y.W. and Y.D. Won (1989) "A Study on the Effect of GT Layout by Simulation", The Journal Of Industrial Management, 12, 83-105 (원유원, 원유동. (1898) "Simulation을 利用한 G.T. Layout의 效果에 관한 硏究", 산업경영, 12, 83-105).

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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