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제안 방법
- 2015년부터 2019년까지의 “4차 산업” 관련 연구 685편의 논문에서 4차 산업 연구 동향을 분석하기 위해 전처리 과정을 거친 키워드를 이용하여 빈도를 분석하였다.
- 4차 산업혁명과 관련된 연구들을 수집하기 위해 한국학술지인용색인(KCI)[7]에서 논문 제목으로 “4차 산업”을 검색하였다.
- 각 토픽은 LDA 기반 토픽 모델링 알고리즘을 사용하여 토픽들의 비중 순으로 제시하였다. 각 토픽을 나타내는 빈도수 기준 상위 20개 단어들을 각각 추출하였으며, 토픽별 상위 20개 단어들의 연관성을 중심으로 토픽의 이름을 정하였다.
- 이를 토대로 토픽의 이름을 정하였으며, 9개 토픽의 비중과 유사도를 확인하기 위해 IDM 분석을 실시하였다. 또한, 연도에 따른 논문의 대표 토픽들의 변화를 파악하기 위해 연도별 토픽 추이를 그래프로 분석하였다.
- 본 연구는 빅데이터 분석에 주로 활용되는 텍스트 마이닝 기법[6]을 이용하여 “4차 산업”과 관련된 한글 대표 주제(토픽) 및 토픽별 빈도수 상위 단어, IDM(Intertopic Distance Map), 대표 토픽들의 연도별 변화 등을 분석하였다.
- 이를 위해 먼저 토픽 수를 정하여야 한다. 본 연구에서는 perplexity를 이용하여 적절한 토픽 수를 결정하였다[9]. 그림 1의 그래프 변화에 나타나 있듯이 perplexity 값의 변화가 최소화되는 지점이 9-10 구간임을 알 수 있다.
- 수집된 논문들을 대상으로 LDA 분석을 실시하여 토픽을 추출하고, 추출된 토픽들의 추이를 산출하였다. 이를 위해 먼저 토픽 수를 정하여야 한다.
- 이를 토대로 토픽의 이름을 정하였으며, 9개 토픽의 비중과 유사도를 확인하기 위해 IDM 분석을 실시하였다. 또한, 연도에 따른 논문의 대표 토픽들의 변화를 파악하기 위해 연도별 토픽 추이를 그래프로 분석하였다.
- 이상과 같은 분석 기법을 이용하여 9개의 토픽을 나타내는 빈도수 기준 상위 단어 20개씩을 추출하였다. 토픽별 구성 단어의 연관성을 중심으로 각 분야별 연구자가 토픽의 이름을 정하였다.
대상 데이터
- “4차 산업” 주제로 2016년부터 2019년 현재까지 게재된 논문을 분석에 활용하였으며, 총 685건을 분석에 적용하였다.
- 본 논문에서는 “4차 산업”의 제목으로 검색하여 추출된 KCI의 게재 논문들을 중심으로 데이터 분석을 실시하였다.
- 4차 산업혁명과 관련된 연구들을 수집하기 위해 한국학술지인용색인(KCI)[7]에서 논문 제목으로 “4차 산업”을 검색하였다. 분석 대상 논문은 인문학 134편, 사회과학 344, 자연과학 11편, 공학 43편, 의약학 3편, 농수해양 5편, 예술체육 47편, 복합학 98편으로 전체 685편이 검색되었다.
이론/모형
- “4차 산업” 관련 연구에서 중심이 되는 토픽과 관련 핵심어를 추출하기 위하여 토픽 모델링을 실시한 결과는 표 1과 같다. 각 토픽은 LDA 기반 토픽 모델링 알고리즘을 사용하여 토픽들의 비중 순으로 제시하였다. 각 토픽을 나타내는 빈도수 기준 상위 20개 단어들을 각각 추출하였으며, 토픽별 상위 20개 단어들의 연관성을 중심으로 토픽의 이름을 정하였다.
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