데이터 마이닝 기반 메타버스 산업보안 연구의 국내 동향 분석 = Analysis of Domestic Trends in Metaverse Industrial Security Research Based on Data Mining

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 메타버스 산업 보안 분야에서의 국내 연구 동향과 주요 주제를 분석하기 위해 데이터 마이닝 기법 중 하나인 토픽 모델링(Topic Modeling)을 활용하였다. 이를 위해 학술연구정보서비스(RISS)에서 8개의 키워드와 관련된 논문 제목 및 주제어를 기반으로 메타버스 산업 보안과 관련된 논문 228편을 선정하였다. 선정된 논문들의 국문 초록을 대상으로 LDA 방법을 사용하여 토픽 모델링 분석을 실시하였다. 분석 결과, 세 가지 주요 토픽으로 분류되었다. 각 주제의출현 확률이 높은 단어들과 할당된 연구 논문 초록의 내용을 바탕으로, 각각의 토픽을 ‘메타버스디지털 보안 및 개인정보 보호’, ‘메타버스 저작권 및 디지털 콘텐츠 보호’, ‘메타버스 내 범죄 및대응’으로 명명하였다. 기존 연구들이 주로 기술적 위협에 집중한 반면, 본 연구는 저작권 문제나 아바타 성범죄와 같은 사회적 취약점도 활발히 연구되고 있음을 확인하였다. 이를 통해 메타버스 산업보안의 국내 연구의 현황을 포괄적으로 이해하고, 향후 연구 주제와 방향에 대한 기초정보를 제공하였다. 하지만, 분석에 사용된 논문 수가 228편으로 적어 다양한 잠재 토픽을 도출하지 못하고, 제시할 수 있는 향후 연구 시사점도 제한적이었다. 따라서 향후 연구에서는 국외논문과의 비교 연구, 연구 대상의 확대, 다양한 분석 기법 도입, 사회적 이슈의 심화 연구, 그리고 산업 및 정책적 연계를 수행할 필요가 있다. 이러한 제안들을 통해 메타버스 산업보안 연구가더욱 체계적이고 다각적으로 발전할 수 있을 것으로 기대된다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study utilized Topic Modeling, one of the data mining techniques, to analyze domestic research trends and major topics in the field of Metaverse industrial security. For this purpose, 228 papers related to metaverse industrial security were selected from the Research Information Service (RISS) based on the title and subject terms related to the eight keywords. Topic modeling analysis was conducted on the Korean abstracts of the selected papers using LDA method. As a result of the analysis, three main topics were categorized.
Based on the high probability of occurrence of each topic and the content of the assigned research paper abstracts, we named them ‘Metaverse Digital Security and Privac’, ‘Metaverse Copyright and Digital Content Protection’, and ‘Crime and Response in the Metaverse’.
While previous research focused mainly on technical threats, this study revealed that social vulnerabilities, such as copyright issues and avatar-related sexual crimes, are also actively explored. This provides a comprehensive understanding of domestic research in metaverse security and offers foundational insights for future research directions. However, due to the relatively small sample size, the range of potential topics identified was limited, and so were the implications. Future research should consider comparative studies with international papers, expanding research subjects, using diverse analytical methods, and exploring social issues in greater depth. These efforts are expected to contribute to a more systematic and comprehensive development of metaverse industry security research.