[논문]태양에너지학회 논문집의 풍력에너지 연구동향 분석

김현구

doi:10.7836/kses.2020.40.4.001

태양에너지학회 논문집의 풍력에너지 연구동향 분석
Review of Trends in Wind Energy Research Publications in Journal of the Korean Solar Energy Society 원문보기

한국태양에너지학회 논문집 = Journal of the Korean Solar Energy Society, v.40 no.4, 2020년, pp.1 - 11

Abstract ▼ AI-Helper

The Journal of the Korean Solar Energy Society is the first journal in South Korea that adopts wind energy as one of its subjects. Since 2000, more than 140 papers on wind energy have been published in the journal, which accounts for 8.5% of the total publication. However, in recent years, the number of published papers on wind energy has been decreasing steadily, and a reason for this decline is the significant dependence on a few specific institutions and authors. In this study, wind energy subjects were classified using the frequency analysis of the subject words extracted from the title, keywords, and abstract of wind energy papers using the text mining technique. In addition, the Korea Citation Index was used to perform quantitative level evaluation by subject and institution and to analyze the trends and characteristics of the wind energy field. Therefore, it was identified that in terms of the number of publications and citations, the main subject areas were resource/micrositing and policy/potential.

주제어

표/그림 (8)

그림 Fig. 1 New and cumulative installed capacity of wind turbine for the years 1998-2019
그림 Fig. 2 Annual publication (solid line) versus percentage of wind energy papers (bars)
그림 Fig. 3 Number of papers by affiliation (institute and universities)
그림 Fig. 4 Histogram of keyword count (bars) and inverse cumulative distributions (solid line: keyword count, dashed line: no. of keyword)
그림 Fig. 5 Classification of wind energy subjects and the correponding publication numbers
그림 Fig. 6 Histogram of keyword count (bars) and inverse cumulative distributions (solid line: keyword count, dashed line: no. of keyword)
표 Table 1 Korea journals specialized in renewable energy research
표 Table 2 Comparison of citation index between the journals in renewable energy research

AI 본문요약
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문제 정의

본 논문에서는 한국태양에너지학회 논문집 창간 이래로 게재된 140여편의 풍력에너지 분야 논문을 텍스트마이닝(text mining) 기법으로 분석하여 지난 40여년간 풍력에너지 연구동향을 고찰하고자 한다. 아울러 연구동향 고찰로부터 현재의 침체기를 극복하여 학술적으로나 공학적으로 유익한 논문이 활발하게 게재되는 논문집으로 재도약하기 위한 부흥 방안도 모색하고자 한다.
이닝(text mining) 기법으로 분석하여 지난 40여년간 풍력에너지 연구동향을 고찰하고자 한다. 아울러 연구동향 고찰로부터 현재의 침체기를 극복하여 학술적으로나 공학적으로 유익한 논문이 활발하게 게재되는 논문집으로 재도약하기 위한 부흥 방안도 모색하고자 한다.

제안 방법

(3) 텍스트마이닝 기법을 이용하여 제목, 키워드, 초록의 주제어 빈도분석으로부터 21개의 세부주제 및 5개의 대주제를 도출함으로써 풍력에너지 논문주제를 분류하였다. 주제별 논문수 및 한국학술지인용색인의 인용횟수를 평가한 바에 의하면 resource/micrositing 및 policy/potential 주제분야의 게재편수가 전체의 절반을 차지했으며 인용횟수도 탁월하게 높게 나타났다.
4에 도시한 주제단어의 역누적분포(inverse cumulative distribution)를 보면 출현빈도가 높은 순으로 주제단어 26개가 전체 출현빈도의 80%의 설명력을 가지고 있음을 알 수 있다. 2단계로 풍력에너지의 세부 연구분야를 특정 할뿐 아니라 설명력이 높은 주제단어를 21개로 축약하여 이들을 세부주제로 정의하였다. 마지막으로 세부주제를 연관성에 따라 통합하여 대주제를 5가지로 분류하였다.
다음 단계로, 최소한의 출현빈도 이상인 유의미한 주제단어를 선정하고, 이들 주제단어와 직접적으로 연관되는 풍력에너지 분야의 세부주제를 연결하였으며, 마지막으로 세부주제를 연관성에 따라 통합된 대주제로 축약하였다.
이때 ‘wind’, ‘turbine’, ‘speed’, ‘resource’, ‘complex’, ‘terrain’ 등의 단어는 ‘wind turbine’, ‘wind speed’, ‘wind resource’, ‘complex terrain’과 같이 완성된 주제단어로 조합하였으며 ‘data’, ‘method’, ‘calculate’, ‘increase’, ‘show’ 등과 같이 주제 분야를 특정하기 보다 보편적인 기술용어 또는 연구활동을 표현하는 명사와 동사는 주제단어에서 제외하였다. 또한 제목, 키워드, 초록에서 사용된 단어의 중요도가 다른 점을 고려하여 제목과 키워드에는 각각 3과 2의 가중치를 적용하였다.
2단계로 풍력에너지의 세부 연구분야를 특정 할뿐 아니라 설명력이 높은 주제단어를 21개로 축약하여 이들을 세부주제로 정의하였다. 마지막으로 세부주제를 연관성에 따라 통합하여 대주제를 5가지로 분류하였다. 즉, 자원평가/국소배치(resource/micrositing; 44%)^4-19), 풍력 터빈(wind turbine; 22%)^20-22), 모니터링/표준(monitoring/standard; 19%)^23-32), 전력계통/전기(grid/electricity; 18%)^33-36), 정책/잠재량(policy/potential; 10%)^37-43)이다.
다. 즉, 논문 제목, 키워드, 초록으로부터 불용어(stopword)를 제외한 후 표제어(lemmatization) 및 어간추출(stemming)을 하고, 이들의 출현빈도를 셈하였다. 이때 ‘wind’, ‘turbine’, ‘speed’, ‘resource’, ‘complex’, ‘terrain’ 등의 단어는 ‘wind turbine’, ‘wind speed’, ‘wind resource’, ‘complex terrain’과 같이 완성된 주제단어로 조합하였으며 ‘data’, ‘method’, ‘calculate’, ‘increase’, ‘show’ 등과 같이 주제 분야를 특정하기 보다 보편적인 기술용어 또는 연구활동을 표현하는 명사와 동사는 주제단어에서 제외하였다.
병행하였다. 특히 풍력에너지 주제는 키워드 빈도분석을 기반으로 세부주제와 통합된 대주제를 구분함으로써 체계적인 주제분류 분석을 수행하였다.
풍력에너지 분야의 논문의 데이터베이스를 생성하기 위해 한국태양에너지학회 논문집 홈페이지로부터 Python BeuatifulSoup 라이브러리를 이용한 웹크롤링(web crawling)으로 문서수집을 하였다. 즉, 한국태양에너지학회 논문집 웹페이지(http://www.
한국태양에너지학회 논문집에 게재된 풍력에너지 분야 140편의 논문에 대한 텍스트마이닝에 의한 주제분류 및 정성적 추세분석과 정량적 수준분석을 수행하였으며, 다음과 같은 시사점을 도출하였다.
한국풍공학회지(Journal of the wind engineering institue of Korea)와 신재생에너지(New & renewable energy)는 학술연구재단 등재지이고 풍력에너지저널(Journal of wind energy)과 한국태양에너지학회 논문집(Journal of the Korean solar energy society)은 등재후보지이며, 각 학술지에서 풍력논문에 대해서만 인용횟수를 분석하였다.

대상 데이터

42 보다도 낮다. 순위로는 공학분야 총 247 학술지 중 110위에 해당된다.
주제별 분석을 위해 1단계로 출현빈도 5회 이상의 유의미한 주제단어를 58개 추출하였다. Fig.
ython BeuatifulSoup 라이브러리를 이용한 웹크롤링(web crawling)으로 문서수집을 하였다. 즉, 한국태양에너지학회 논문집 웹페이지(http://www.kses.re.kr/)로부터 논문 제목, 키워드, 초록, 저자, 저자의 소속기관 등의 문서정보를 수집하되 저자와 저자 소속기관을 제외한 항목은 모두 영문정보를 수집하여 데이터베이스를 구성하였다. 기술용어의 국문 번역이 표준화되어 있지 못한 이유로 하나의 기술용어가 여러 가지의 국문용어로 사용되는 등 일관성과 관련된 문제가 발생할 수 있으며, 텍스트마이닝을 위한 공개된 코드와 라이브러리가 대부분 영문에 맞추어져 있기 때문에 영문으로 작업하는 것이 보다 효율적이며 정확한 텍스트마이닝 결과를 기대할 수 있을 것이라고 판단하였다.
풍력논문을 게재한 저자는 총 200명이며 이 중 5편 이상 게재한 저자는 10%에 해당하는 22명이고 10편 이상을 게재한 저자는 5%에 해당하는 10명이다. 한 편의 논문에 다수의 공동저자가 존재하므로 저자를 주저와 교신저자로 통합하여 축약하면 5편 이상 게재한 저자는 8명으로 줄어들지만 이들이 게재한 논문이 풍력논문의 90%이다.

데이터처리

연도별, 저자별, 저자기관별 그리고 주제별 추세분석을 위해 관련 항목에 대한 빈도분석을 하였다. 연도별 추세분석은 연도별 논문집 전체 게재논문 대비 풍력에너지 분야의 게재논문 비율을 분석하였으며 저자는 5편, 10편 등 유의미한 편수 이상을 게재한 저자를 선별하되 공동저술에 의한 중복계산을 피하기 위해 주저자 및 교신저자를 셈(counting)한 경우 공동저자는 셈에서 제외하였다.
풍력에너지 연구동향을 파악하기 위해 연도별, 기관별, 저자별, 그리고 주제별로 게재논문 통계를 산출하여 정성적인 추세분석을 하였으며 한국학술지인용색인을 이용하여 인용지수를 비교함으로써 정량적인 수준분석도 병행하였다. 특히 풍력에너지 주제는 키워드 빈도분석을 기반으로 세부주제와 통합된 대주제를 구분함으로써 체계적인 주제분류 분석을 수행하였다.

이론/모형

논문의 질적 수준을 평가하는 척도로 한국학술지인용색인(KCI; Korea Citation Index)의 인용지수를 사용하였다. 한국학술지인용색인은 국내 학술지 및 논문 정보를 데이터베이스화하여 논문간 인용관계를 분석하는 시스템으로 국내 학술지 평가지표로 인용지수를 파악하여 제공하고 있다(http://www.
5는 세부주제별 논문수를 비교한 그래프로 3 ~ 10편이 주제별로 분류되었다. 대주제를 분류함에 있어서 풍력에너지 분야의 대표적인 국제저널인 Wind Energy의 대주제 분류를 참고하였다⁴⁴⁾.
주제분류의 전처리 과정으로 텍스트마이닝(text mining) 기법을 이용하여 단어빈도(word count)를 계산하였다. 즉, 논문 제목, 키워드, 초록으로부터 불용어(stopword)를 제외한 후 표제어(lemmatization) 및 어간추출(stemming)을 하고, 이들의 출현빈도를 셈하였다.

성능/효과

(1) 논문게재 추세분석을 통하여 2011년 이후 한국태양에너지학회 논문집의 논문 편수 감소는 풍력에너지 분야의 논문 감소와 직접적인 상관관계(상관계수 0.85, 지연기간 1년)가 있음을 확인하였다. 따라서 한국태양에너지학회 논문집을 학술연구재단 등재지로 재승격하기 위해 풍력에너지 분야를 포함한 범학회 차원의 노력이 필요하다고 사료된다.
(2) 풍력논문을 게재한 기관별, 저자별 분석에 의하면 3개 이내의 국책연구소와 대학교에서 3/4 이상의 논문을, 10명 이내의 대표저자가 90%의 논문을 발표하는 쏠림 현상이 매우 강하게 나타남을 확인하였다. 따라서 투고기관을 다양화하고 재투고율을 높이기 위한 학회 차원의 강력한 홍보전략이 필요하다고 사료된다.
kr/)로부터 논문 제목, 키워드, 초록, 저자, 저자의 소속기관 등의 문서정보를 수집하되 저자와 저자 소속기관을 제외한 항목은 모두 영문정보를 수집하여 데이터베이스를 구성하였다. 기술용어의 국문 번역이 표준화되어 있지 못한 이유로 하나의 기술용어가 여러 가지의 국문용어로 사용되는 등 일관성과 관련된 문제가 발생할 수 있으며, 텍스트마이닝을 위한 공개된 코드와 라이브러리가 대부분 영문에 맞추어져 있기 때문에 영문으로 작업하는 것이 보다 효율적이며 정확한 텍스트마이닝 결과를 기대할 수 있을 것이라고 판단하였다.
2는 논문집의 연도별 게재논문 편수(선)와 풍력에너지 분야의 편수(막대)를 나타낸 것으로, 2000년 이후의 풍력에너지 분야 게재논문은 전체 논문의 12%를 차지하며 전체 게재논문의 증감에 따라 풍력분야도 동반 상승·하강하는 상관성을 보인다. 실제로 전체 논문과 풍력 논문의 연도별 게재편수는 1년의 지연을 가지며 최대 0.85의 상관계수를 갖는 것으로 분석되었다. 즉, 태양에너지 분야의 논문 게재수의 증감이 1년의 지연을 가지고 풍력에너지 분야에서 나타났다.
대주제를 도출함으로써 풍력에너지 논문주제를 분류하였다. 주제별 논문수 및 한국학술지인용색인의 인용횟수를 평가한 바에 의하면 resource/micrositing 및 policy/potential 주제분야의 게재편수가 전체의 절반을 차지했으며 인용횟수도 탁월하게 높게 나타났다. 따라서 두 주제분야가 한국태양에너지학회 논문집 풍력논문의 특징적인 주제분야이므로 ,이 분야를 특화하는 선택과 집중 전략으로 인용지수를 높임과 동시에 논문집의 대외적인 위상을 제고하는 방안을 고려해볼 필요가 있다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	풍력발전소 건설이 본격화는 언제부터 시작되었는가?	5%에 해당된다. 2002년 재생에너지 발전차액지원제도(FIT; Feed-In-Tariff)가 도입됨에 따라 풍력발전소 건설이 본격화 되었고(Fig. 1) 이에 따라 풍력에너지 분야의 논문도 동반 증가하였으며, 2010년대에 이르러서는 전체 논문의 20%를 차지하는 핵심 분야로 성장하였다1).
	하나의 기술용어가 여러 가지의 국문용어로 사용되는 등 일관성과 관련된 문제가 발생할 수 있는 이유는?	kr/)로부터 논문 제목, 키워드, 초록, 저자, 저자의 소속기관 등의 문서정보를 수집하되 저자와 저자 소속기관을 제외한 항목은 모두 영문정보를 수집하여 데이터베이스를 구성하였다. 기술용어의 국문 번역이 표준화되어 있지 못한 이유로 하나의 기술용어가 여러 가지의 국문용어로 사용되는 등 일관성과 관련된 문제가 발생할 수 있으며, 텍스트마이닝을 위한 공개된 코드와 라이브러리가 대부분 영문에 맞추어져 있기 때문에 영문으로 작업하는 것이 보다 효율적이며 정확한 텍스트마이닝 결과를 기대할 수 있을 것이라고 판단하였다.
	주제분류의 전처리 과정으로 텍스트마이닝(text mining) 기법을 이용하여 단어빈도(word count)를 어떻게 계산하는가?	주제분류의 전처리 과정으로 텍스트마이닝(text mining) 기법을 이용하여 단어빈도(word count)를 계산하였다. 즉, 논문 제목, 키워드, 초록으로부터 불용어(stopword)를 제외한 후 표제어(lemmatization) 및 어간추출(stemming)을 하고, 이들의 출현빈도를 셈하였다. 이때 ‘wind’, ‘turbine’, ‘speed’, ‘resource’, ‘complex’, ‘terrain’ 등의 단어는 ‘wind turbine’, ‘wind speed’, ‘wind resource’, ‘complex terrain’과 같이 완성된 주제단어로 조합하였으며 ‘data’, ‘method’, ‘calculate’, ‘increase’, ‘show’ 등과 같이 주제 분야를 특정하기 보다 보편적인 기술용어 또는 연구활동을 표현하는 명사와 동사는 주제단어에서 제외하였다.

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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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