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NTIS 바로가기정보관리학회지 = Journal of the Korean society for information management, v.37 no.3, 2020년, pp.253 - 274
김혜진 (공주대학교 문헌정보교육과)
In this study, text mining and main path analysis (MPA) were applied to understand the origins and development paths of research areas that make up the mainstream of Korean studies. To this end, a quantitative analysis was attempted based on digital texts rather than the traditional humanities resea...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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가장 많이 인용된 문헌을 찾아보는 이유는? | 그러나 지식 확산에 대한 포괄적인 이해를 가지기 위해서는 상당한 시간과 노력이 필요하다. 이를 해결할 수 있는 기본적인 방법은 해당 분야에서 가장 많이 인용된 문헌을 찾아보는 방법이라고 할 수 있는데, 이는 인용빈도가 높은 문헌은 그 분야에서 상대적으로 더 중요하거나 영향력이 있다고 간주되기 때문이다(Garfield, 1979). 그러나 이 방법은 단지 미시적 수준의 이해를 제공할 뿐이다. | |
본 연구를 통해 발견한 한국학의 주경로는? | 첫째, 한국학 인문분야에서는 키루트 주경로 탐색에서 두 개의 주경로 군집이 발견되었다. 하나는 한국 고대 농경문화(역사·문화·고고학) 분야로 1998년부터 2017년까지 발행되어 인용관계로 연결된 11개의 문헌들로 구성되어 있고, 다른 하나는 한국인의 영어 습득(언어학) 분야로 1996년부터 2018년까지 발행된 7개 문헌들로 구성되어 있다. 둘째, 한국학 인문·사회분야에서는 키루트 주경로 탐색에서 네 개의 주경로 군집이 발견되었다. 가장 먼저 추출된 주경로는 한국 지역(공간)개발·조경 분야로 1993년부터 2019년 사이의 인용관계로 연결된 14개 문헌들이다. 그 다음 추출된 주경로는 한국 경제발전(경제원조·소프트파워) 분야로 1990년부터 2019년 사이에 발행된 13개 문헌을 포함하고 있다. 세번째로 추출된 주경로는 한국 산업(정치경제학)에 관한 주경로로 1979년부터 2018년 사이에 발행된 9개 문헌이 포함되어 있고, 마지막으로 추출된 주경로는 한국 인구(남아선호)에서 북한경제(빈곤·중국협력)로 주제 변화를 보이는 주경로로 1977년부터 2017년 사이에 발행된 12개 문헌으로 구성되어 있다. | |
한국학이란? | 이 연구에서는 한국학(韓國學, Korean Studies) 문헌을 대상으로 주경로 분석을 실시하였다. 한국학은 본래 조선후기의 조선학(朝鮮學), 구한말의 본국학(本國學), 일제강점기의 국학(國學)으로부터 유래된 학명(學名)으로(전성운, 2010), 한국의 역사, 문학, 정치, 사회, 경제, 종교 등 ‘한국’과 관련된 모든 영역을 망라적으로 다루고 있는 학문이다. 한국학 문헌을 대상으로 주경로 분석을 실시하고자 하는 이유는 한국학의 연구영역이 포함하고 있는 망라성이 한국학 세부영역 및 학문 영역의 기원과 발생, 발전 등을 정의하는데 모호함을 유발하기 때문이다. |
Kim, Hea-Jin (2020). Detection of knowledge structure of korean studies using document co-citation analysis: The difference between self-perception and others' perception. Journal of Korean Library and Information Science Society, 51(1), 179-200. http://dx.doi.org/10.16981/kliss.51.202003.179
Song, Min Sun, & Ko, Young Man (2015). A study on the macro analysis of knowledge structure of the domestic Korean studies for identifying the research fields. Journal of the Korean Society for Information Management, 32(3), 221-236. http://dx.doi.org/10.3743/KOSIM.2015.32.3.221
Shin, Hyunbo, & Kim, Hea-Jin (2019). Analysis of research trends of 'Word of Mouth (WoM)' through main path and word co-occurrence network. Journal of Intelligent Information Systems, 25(3), 179-200. http://dx.doi.org/10.13088/jiis.2019.25.3.179
Ahn, Hyerim, Song, Min, & Heo, Go-Eun (2015). Inferring undiscovered public knowledge by using text mining analysis and main path analysis: The case of the gene-protein 'brings_about' chains of pancreatic cancer. Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science, 26(1), 217-231. http://dx.doi.org/10.14699/kbiblia.2015.26.1.217
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Lee, Ina, & Kim, Hea-Jin (2019). Analyzing the study trends of sense of place using text mining techniques. The Korean Biblia Society For Library And Information Science, 30(2), 189-209. http://dx.doi.org/10.14699/kbiblia.2019.30.2.189
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오픈액세스 학술지에 출판된 논문
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