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김성묵,김영준 한국디지털정책학회 2020 디지털융복합연구 Vol.18 No.8
This study aimed at understanding trends of living lab studies and deriving implications for directions of the studies by utilizing text mining. The study included network analysis and topic modelling based on keywords and abstracts from total 166 thesis published between 2011 and November 2019. Centrality analysis showed that living lab studies had been conducted focusing on keywords like innovation, society, technology, development, user and so on. From the topic modelling, 5 topics such as “regional innovation and user support”, “social policy program of government”, “smart city platform building”, “technology innovation model of company” and “participation in system transformation” were extracted. Since the foundation of KNoLL in 2017, the diversification of living lab study subjects has been made. Quantitative analysis using text mining provides useful results for development of living lab studies. 본 연구는 텍스트 마이닝을 활용하여 리빙랩 연구의 동향을 파악하고 연구 방향 정립에 필요한 함의를 도출하고자 하였다. 리빙랩 관련 연구가 발표되기 시작한 2011년부터 2019년 11월까지의 논문 166편의 키워드와 초록을 대상으로 네트워크 분석 및 토픽 모델링 기법을 사용하여 분석하였다. 키워드 중 혁신, 지역, 사회, 기술, 스마트시티 등의 출현빈도가 높았고, 중심도 분석결과 현재까지 리빙랩 연구가 혁신, 사회, 기술, 개발, 사용자 등의 키워드를 중심으로 이루어짐을 파악하였다. 토픽 모델링 결과 지역혁신과 사용자지원, 정부 사회정책사업, 스마트시티 플랫폼구축, 기업기술혁신모델 및 시스템전환 참여 등 5개 토픽을 추출하였으며 토픽을 이어주는 키워드는 혁신, 기술, 사용자, 참여인 것으로 분석하였다. 2017년 KNoLL 출범 후 토픽별 비중은 고른 분포로 연구 주제가 다양화됨을 확인하였다. 텍스트 마이닝을 이용한 리빙랩 연구동향 분석과 방향 제시는 연구와 정책방향 수립에 유용한 자료를 제공할 수 있다.
김성묵,차현희 국제문화기술진흥원 2021 The Journal of the Convergence on Culture Technolo Vol.7 No.2
This study aimed to identify the knowledge structure of researches on ‘untact’ and derived implications for directions for the studies using text mining. The study included network analysis and topic modelling of keywords and abstracts from 171 thesis published until October 2020. Centrality analysis showed that ‘untact’ studies had been focused on service, usage, consumption, technology and online. From the topic modelling, 6 topics such as ‘COVID-19 and socio-technological change’, ‘needs and utilization of education contents’, ‘technology and service for user convenience’, ‘product marketing and sales’, ‘service design of the company’, ‘influence factors of usage and consumption’ were extracted. Keywords that connect each topic were technology, service, usage, consumption, needs and factor. Exploratory analysis of ‘untact’ researches using text mining provides useful results for development of ‘untact’ studies. 본 연구는 텍스트 마이닝을 이용하여 언택트 연구의 지식구조를 파악하고 연구 방향 정립을 위한 함의를 찾고자 하였다. 2019년부터 2020년 10월까지 발표된 연구 문헌 171편의 서지정보를 네트워크 분석과 토픽 모델링 기법을 사용, 분석하였다. 사용, 서비스, 소비, 영향, 기술 키워드 등의 등장 빈도가 높았고, 등장논문의 수는 코로나19, 기술, 사용, 서비스의 순서였다. 중심성과 구조적 공백 분석 결과 서비스, 사용, 소비, 기술, 온라인 등의 키워드를 중심으로 연구가 이루어졌고, 더 연구가 필요함을 확인하였다. 토픽 모델링으로 코로나19와 사회기술변화, 교육콘텐츠 필요성 및 활용, 사용자 편의 기술 및 서비스, 제품 마케팅 및 판매, 기업의 서비스 디자인, 사용과 소비 영향요인 등 6개 토픽을 추출하였고 토픽을 잇는 키워드는 기술, 서비스, 사용, 소비, 필요, 요인 등이었다. 지식구조 분석은 언택트 연구와 정책 제안에 유용한 정보를 제공할 수 있다. 본 연구의 탐색적 성격을 넘어 양적 축적과 질적 다변화가 필요하다.