[논문]자아 중심 주제 인용분석을 활용한 딥러닝 연구동향 분석

이재윤

doi:10.3743/kosim.2017.34.4.007

자아 중심 주제 인용분석을 활용한 딥러닝 연구동향 분석
Deep Learning Research Trends Analysis with Ego Centered Topic Citation Analysis 원문보기

정보관리학회지 = Journal of the Korean society for information management, v.34 no.4 = no.106, 2017년, pp.7 - 32

이재윤 (명지대학교 문헌정보학과)

초록
AI-Helper

최근 들어 다양한 분야에서 딥러닝이 혁신적인 기계학습 기법으로 급속하게 확산되고 있다. 이 연구에서는 딥러닝 연구동향을 분석하기 위해서 자아 중심 주제 인용분석 기법을 변형하여 응용해보았다. 이를 위해 Web of Science에서 'deep learning'으로 탐색하여 검색된 문헌 중 소수의 씨앗 문헌으로부터 인용 관계를 통해 분석 대상 문헌을 확보하는 방법을 시도하였다. 씨앗 문헌을 인용하는 최근 논문들을 딥러닝 분야의 현행 연구를 반영하는 자아 문헌집합으로 설정하였다. 자아 문헌으로부터 빈번히 인용된 선행 연구들은 딥러닝 분야의 연구 주제를 나타내는 인용 정체성 문헌집합으로 설정하였다. 자아 문헌집합에 대해서는 공저 네트워크 분석을 비롯한 정량적 분석을 실시하여 주요 국가와 연구 기관을 파악하였다. 인용 정체성 문헌들에 대해서는 동시인용 분석을 실시하고, 도출된 문헌 군집을 인용하는 주요 키워드인 인용 이미지 키워드를 파악하여 주요 문헌과 주요 연구 주제를 밝혀내었다. 마지막으로 특정 주제에 대한 인용 영향력이 성장하는 추세를 반영하는 인용 성장지수 CGI를 제안하고 측정하여 딥러닝 분야의 선도 연구 주제가 변화하는 동향을 밝혔다.

Abstract ▼ AI-Helper

Recently, deep learning has been rapidly spreading as an innovative machine learning technique in various domains. This study explored the research trends of deep learning via modified ego centered topic citation analysis. To do that, a few seed documents were selected from among the retrieved documents with the keyword 'deep learning' from Web of Science, and the related documents were obtained through citation relations. Those papers citing seed documents were set as ego documents reflecting current research in the field of deep learning. Preliminary studies cited frequently in the ego documents were set as the citation identity documents that represents the specific themes in the field of deep learning. For ego documents which are the result of current research activities, some quantitative analysis methods including co-authorship network analysis were performed to identify major countries and research institutes. For the citation identity documents, co-citation analysis was conducted, and key literatures and key research themes were identified by investigating the citation image keywords, which are major keywords those citing the citation identity document clusters. Finally, we proposed and measured the citation growth index which reflects the growth trend of the citation influence on a specific topic, and showed the changes in the leading research themes in the field of deep learning.

주제어

참고문헌 (21)

김도미 (1993). 저자동시인용 분석과 인용한 문헌의 색인어 분석에 의한 지적구조의 규명: 경제학 분야를 대상으로. 정보관리연구, 24(1), 32-57. (Kim, Do Mi (1993). A study on intellectual structure using author co-citation analysis and indexing term analysis of citing documents: Application to economics. Journal of Information Management, 24(1), 32-57.)
김하수, 손현정, 이재윤, 강범일 (2013). 정치와 언어의 관계에 대한 양적 분석 시론. 담화와인지, 20(1), 79-111. https://doi.org/10.15718/discog.2013.20.1.79 (Kim, Ha-Soo, Son, Hyunjung, Lee, Jae Yun, Kang, Beomil (2013). A quantitative approach to the relation between politics and language. Discourse and Cognition, 20(1), 79-111. https://doi.org/10.15718/discog.2013.20.1.79)
딥러닝 (2014). Wikipedia. Retreived from https://ko.wikipedia.org/wiki/딥_러닝(Deep learning (2014). Wikipedia. Retreived from https://ko.wikipedia.org/wiki/딥_러닝)
유소영 (2015). 자아 중심 네트워크 분석과 동적 인용 네트워크를 활용한 토픽모델링 기반 연구동향 분석에 관한 연구. 정보관리학회지, 32(1), 153-169. http://doi.org/10.3743/KOSIM.2015.32.1.153 (Yu, So-Young (2015). Combining ego-centric network analysis and dynamic citation network analysis to topic modeling for characterizing research trends. Journal of the Korean Society for Information Management, 32(1), 153-169. http://doi.org/10.3743/KOSIM.2015.32.1.153)

원문보기 상세보기
이재윤 (2006). 계량서지적 네트워크 분석을 위한 중심성 척도에 관한 연구. 한국문헌정보학회지, 40(3), 191-214. http://doi.org/10.4275/KSLIS.2006.40.3.191 (Lee, Jae Yun (2006). Centrality measures for bibliometric network analysis. Journal of the Korean Society for Library and Information Science, 40(3), 191-214. http://doi.org/10.4275/KSLIS.2006.40.3.191)

원문보기 상세보기
이재윤 (2007). 국내 광역 과학 지도 생성 연구. 정보관리학회지, 24(3), 363-383. http://doi.org/10.3743/KOSIM.2007.24.3.363 (Lee, Jae Yun (2007). Making a science map of Korea. Journal of the Korean Society for Information Management, 24(3), 363-383. http://doi.org/10.3743/KOSIM.2007.24.3.363)

원문보기 상세보기
이재윤 (2012). 폭소노미 연구 문헌에 대한 자아 중심 주제 인용 분석. 정보관리학회지, 29(4), 295-312. http://doi.org/10.3743/KOSIM.2012.29.4.295 (Lee, Jae Yun (2012). Ego-centered topic citation analysis on folksonomy research documents. Journal of the Korean Society for Information Management, 29(4), 295-312. http://doi.org/10.3743/KOSIM.2012.29.4.295)

원문보기 상세보기
이재윤 (2013). tnet과 WNET의 가중 네트워크 중심성 지수 비교 연구. 정보관리학회지, 30(4), 241-264. http://doi.org/10.3743/KOSIM.2013.30.4.241 (Lee, Jae Yun (2013). A comparison study on the weighted network centrality measures of tnet and WNET. Journal of the Korean Society for Information Management, 30(4), 241-264. http://doi.org/10.3743/KOSIM.2013.30.4.241)

원문보기 상세보기
이재윤 (2014). 공동연구 네트워크 분석을 위한 중심성 지수에 대한 비교 연구. 정보관리학회지, 31(3), 153-179. http://doi.org/10.3743/KOSIM.2014.31.3.153 (Lee, Jae Yun (2014). A comparative study on the centrality measures for analyzing research collaboration networks. Journal of the Korean Society for Information Management, 31(3), 153-179. http://doi.org/10.3743/KOSIM.2014.31.3.153)

원문보기 상세보기
이재윤 (2015). 가중 네트워크를 위한 일반화된 지역중심성 지수. 정보관리학회지, 32(2), 7-23. http://doi.org/10.3743/KOSIM.2015.32.2.007 (Lee, Jae Yun (2015). A generalized measure for local centralities in weighted networks. Journal of the Korean Society for Information Management, 32(2), 7-23. http://doi.org/10.3743/KOSIM.2015.32.2.007)

원문보기 상세보기
이재윤, 김수정 (2016). 국내 재난 관련 연구 동향에 대한 계량정보학적 분석. 정보관리학회지, 33(3), 103-124. http://doi.org/10.3743/KOSIM.2016.33.3.103 (Lee, Jae Yun, & Kim, Soojung (2016). A bibliometric analysis of research trends on disaster in Korea. Journal of the Korean Society for Information Management, 33(3), 103-124. http://doi.org/10.3743/KOSIM.2016.33.3.103)
이재윤, 김판준, 강대신, 김희정, 유소영, 이우형 (2011). 계량서지적 기법을 활용한 LED 핵심 주제영역의 연구 동향 분석. 정보관리연구, 42(3), 1-26. http://doi.org/10.1633/JIM.2011.42.3.001 (Lee, Jae Yun, Kim, Pan-Jun, Kang, Dae-Shin, Kim, Hee-Jung, Yu, So-Young, & Lee, Woo-Hyoung (2011). A bibliometric analysis on LED research. Journal of Information Management, 42(3), 1-26. http://doi.org/10.1633/JIM.2011.42.3.001)

원문보기 상세보기
이재윤, 유종덕, 김희전 (2009). 텍스트마이닝을 이용한 건축학 분야의 지적 구조 분석. 경기대학교대학원 논문집, 39, 1-21. (Lee, Jae Yun, Ryoo, Jong-duk, & Kim, Hee-jeon (2009). A study on the intellectual structure of architectural studies with text mining. Journal of the Graduate School of Kyonggi University, 39, 1-21.)
장윤미 (2013). 자아 중심 주제 인용 분석에 의한 독서치료 주제 분야 지적구조에 관한 연구. 제20회 한국정보관리학회 학술대회 논문집, 37-41. (Chang, Yun-Mee (2013). A study on the intellectual structure of bibliographic therapy by egocentered topic citation analysis. Proceedings of the 20th Annual Conference of the Korean Society for Information Management, 37-41.)
Braam, R. R., Moed, H. F., & van Raan, A. F. J. (1991). Mapping of science by combined co-citation and word analysis. I. Structural aspects. Journal of the American Society for Information Science, 42(4), 233-251. http://doi.org/10.1002/(SICI)1097-4571(199105)42:4 3.0.CO;2-I

상세보기
Kullback, S., & Leibler, R. A. (1951). On information and sufficiency. Annals of Mathematical Statistics, 22(1), 79-86.

상세보기
LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). Deep learning. Nature, 521, 436-444. http://doi.org/10.1038/nature14539

상세보기
Lee, Jae Yun, & Choi, Sanghee (2011). Intellectual structure and infrastructure of informetrics. Journal of the Korean Society for Information Management, 28(2), 11-36. http://doi.org/10.3743/KOSIM.2011.28.2.011

원문보기 상세보기
Lee, J. Y., Kim, H., & Kim, P. J. (2010). Domain analysis with text mining: Analysis of digital library research trends using profiling methods. Journal of Information Science, 36(2), 144-161. http://dx.doi.org/10.1177/0165551509353251

상세보기
Van Eck, N. J., & Waltman, L. (2014). CitNetExplorer: A new software tool for analyzing and visualizing citation networks. Journal of Informetrics, 8(4), 802-823. http://doi.org/10.1016/j.joi.2014.07.006

상세보기
White, H. D. (2000). Toward ego-centered citation analysis. In B. Cronin & H. B. Atkins (Eds.), The web of knowledge: A festschrift in honor of Eugene Garfield (pp. 475-496). Medford, NJ: Information Today, Inc.

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].

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
저장형식	Text(ASCII format) Excel format RefWorks Direct Export RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley
메일정보	받는사람 (필수) @ 보내는사람 (선택) @ 제목 내용 KISTI 검색결과 이메일 서비스
안내	총 건의 자료가 검색되었습니다. 다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000) 검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다. 데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요) 다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다. 파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오. ~ Text(ASCII format) Excel format

연합인증