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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2018.4
- 수록면
- 53 - 71 (19page)
이용수
초록· 키워드
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본 연구는 교통 관련 연구 논문에 대한 시맨틱 네트워크 분석 방법론과 자동화된 분석툴을 활용하여 내용 분석을 보완할 수 있다는 것을 검증하는데 있다. 분석 대상은 학술 정보 데이터베이스인 ‘WoS(Web of Science)’ 데이터베이스에서 “transportation” 및 “transport”라는 키워드로 수집 12만건의 논문중 교통 및 교통관련 분야의 연구 1만9천 개의 연구 논문을 대상으로 오픈 소스 소프트웨어인 Khcoder를 사용하여 논문, 초록, 연구 분야와 같은 메타 정보로 시맨틱 네트워크 분석을 수행하였다. 분석 결과, 전 세계의 주요 연구 분야는 11개의 연구 그룹으로 구분되었으며 OECD의 ITF 연구그룹과 비교한 결과 유사한 연구그룹이 자동으로 분류되는 것을 확인할 수 있었다. 국가별 연구 논문중 1,183건의 영국 논문과 344건의 우리나라의 논문을 시맨틱 네트워크 분석을 통해 비교한 결과 논문 건수의 차이가 있지만 유사한 연구 키워드 추출 되고 있는 것을 확인하였다. 하지만 연결되어 있는 그래프는 다르게 나타나는 것을 확인하였는데 이는 한국과 영국이 유사한 교통 환경에 놓여 있지만 대중교통의 이용을 높이고, 배기가스를 저감하기 위해 노력하는 영국의 교통 연구 동향과 달리 한국은 급속한 산업화와 도시화 그리고 IT발전 등으로 교통흐름의 개선을 위한 교통계획 연구와 첨단 교통을 활용하는 연구가 주류를 이루고 있다는 것을 확인하였다. 따라서 이 연구는 선행연구논문에서 제안하는 의미연결망 분석 방법론을 통해 우리나라의 교통연구분야의 동향분석에도 적용할 수 있음을 검증했기 때문에 의미가 있으며, 과거와 달리 연구 논문 전수 시맨틱 네트워크 분석방법으로 분석할 수 있는 방법을 검증하였기 때문에 선진 유럽의 교통정책 동향 분석하여 한국에 적용해야 한다는 교통분야 전문가의 의견을 정책 제안활동에 기여를 할 수 있다고 생각한다.
목차
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 선행연구검토 및 이론적 배경
Ⅲ. 연구설계
Ⅳ. 분석결과
Ⅴ. 결론
참고문헌
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