세계 교통관련 연구의 빅데이터 분석을 통한 교통연구 동향 분석

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 교통 관련 연구 논문에 대한 시맨틱 네트워크 분석을 통해 교통 연구의 연구 동향을 분석하고 전 세계와 한국의 연구 동향을 비교하는 데 그 목적이 있다. 분석대상은 학술 정보 데이터베이스인 ‘WoS(Web of Science)’ 데이터베이스에서 수집 한 약2 만1 천 개의 연구 논문을 대상으로 오픈 소스 소프트웨어인 Khcoder를 사용하여 논문, 초록, 연구 분야와 같은 메타 정보로 시맨틱 네트워크 분석을 수행하였다. 분석결과, 전 세계의 주요 연구 분야는 “교통계획(model)”, “교통류(traffic)”, “배기가스 저감(emission)”, “에너지 효율(energy)”로 구분되었으며 주요 연구 결과를 기간별로 분석 한 결과, 1992년 기후 변화 협약 이후 화석 연료의 사용 저감에 관한 연구가 집중적으로 증가한 것을 확인하였다. 이것은 예측 가능한 결과이지만 전문분석SW를 사용하여 정책이 연구 흐름에 큰 영향을 미친다는 것을 계량적이며 객관적으로 설명할 수 있다는 것을 보여준다. 1970 년부터 1996 년까지 교통 분야의 2만1천 건의 논문 중 미국은 9772건의 연구 논문을, 한국은 456 건의 연구 논문을 대상으로 시맨틱 네트워크분석을 통해 비교한 결과 미국과 한국은 역사, 지리, 경제력, 인구 등의 차이에도 불구하고 주요 연구 주제 중 전통정인 교통 연구 분야인 “교통계획(mode)”,“교통류(traffic)”은 유사한 패턴을 보여주는 반면 “첨단차량(intelligent)”,“대중교통(public)”가 주요 연구영역으로 나타났으며, “에너지”와 “배기가스 저감”은 하나의 연구영역으로 결합되었다. 이는 한국의 교통 연구가 전통적 연구 영역은 미국의 학술 이론을 그대로 받아들여 수행되고 있는 반면 한국과 미국의 다른 여건으로 인해 한국만의 연구영역이 형성되고 있었음을 보여주는 것이다. 따라서 대중교통의 이용을 높이고, 배기가스를 저감하기 위한 노력을 기울이는 국가의 교통 정책 및 연구 동향을 비교 분석하여 한국에 적용해야 한다는 전문가의 의견 등을 적극 반영하려면 과거와 달리 전체 연구논문을 대상으로 객관적으로 분석이 가능하기 때문에 교통 연구의 빅데이터를 시맨틱 네트워크 분석방법으로 분석하여 전문가의 정책 제안활동에 기여를 할 수 있다고 생각한다. 그런 의미에서 본 연구는 WoS에서 “transportation”이란 키워드로 추출한 전체 논문을 대상으로 전문SW를 활용한 “시맨틱 네트워크 분석“ 이라는 방법론을 제안하였기 때문에 의미가 있다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

In this research, we analyze research trends in traffic research through semantic network analysis of traffic related research papers, and have a purpose to compare Korean research trends in the whole world. The analysis covers about 21,000 research papers collected from the “WoS (Web of Science)” database, which is an academic information database. In the analysis, semantic network analysis was performed on meta information such as paper, green, and research field using Khcoder, an open source SW. As a result of the analysis, the main research fields of the whole world are divided into three main categories, “transportation”, “traffic”, “exhaust emission reduction” and “energy efficiency” As a result of analyzing the results on a periodic basis, it confirmed that since 1992 the Framework Convention on Climate Change has increased the research on reduction of fossil fuel use intensively. This is a predictable result, but it shows that it is quantitative and objective to explain that policy has a big influence on the flow of research using professional analysis SW. Among 21,000 articles in the transportation field from 1970 to 1996, the United States compared 9772 research papers and 456 research papers in Korea through semantic network analysis, and as a result, Despite the differences in history, geography, economic power, population, etc., Korea is a major research topic, and the “traffic plan” (mode), “traffic”, which is a traditional planned traffic research field,, Indicating a similar pattern. However, “intelligent” and “public transport” appeared in the main research area, “energy” and “reduction of exhaust gas” were combined into one research area. This explains that Korean transportation research is accepting and executing the American academic theory as it is, the traditional research field is formed and the research field of only Korea is formed by other conditions of Korea and the United States . Therefore, we believe that analysis of semantic networks is suitable for comparing the country ’s transport policy and research to increase the utilization rate of public transportation and reducing exhaust gas and apply it to research. We believe that it will be of great help if we can use such analytical methods to help experts’ policy proposal activities. In that sense, in this research, we proposed a methodology called “semantic network analysis” that uses specialized SWs for all articles extracted by keyword “transportation” in WoS, so it makes sense

목차 (Table of Contents)

• 초록
• Ⅰ. 서론
• Ⅱ. 선행연구고찰 및 이론적 배경
• Ⅲ. 연구설계
• Ⅳ. 분석결과
• Ⅴ. 결론
• 참고문헌
• Abstract