텍스트 마이닝을 이용한 리빙랩 연구동향 분석
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.author | 김성묵 | - |
dc.contributor.author | 김영준 | - |
dc.date.accessioned | 2021-08-31T18:09:47Z | - |
dc.date.available | 2021-08-31T18:09:47Z | - |
dc.date.created | 2021-06-17 | - |
dc.date.issued | 2020 | - |
dc.identifier.issn | 2713-6434 | - |
dc.identifier.uri | https://scholar.korea.ac.kr/handle/2021.sw.korea/60098 | - |
dc.description.abstract | 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. | - |
dc.language | Korean | - |
dc.language.iso | ko | - |
dc.publisher | 한국디지털정책학회 | - |
dc.title | 텍스트 마이닝을 이용한 리빙랩 연구동향 분석 | - |
dc.title.alternative | Research Trend Analysis on Living Lab Using Text Mining | - |
dc.type | Article | - |
dc.contributor.affiliatedAuthor | 김영준 | - |
dc.identifier.doi | 10.14400/JDC.2020.18.8.037 | - |
dc.identifier.bibliographicCitation | 디지털융복합연구, v.18, no.8, pp.37 - 48 | - |
dc.relation.isPartOf | 디지털융복합연구 | - |
dc.citation.title | 디지털융복합연구 | - |
dc.citation.volume | 18 | - |
dc.citation.number | 8 | - |
dc.citation.startPage | 37 | - |
dc.citation.endPage | 48 | - |
dc.type.rims | ART | - |
dc.identifier.kciid | ART002615768 | - |
dc.description.journalClass | 2 | - |
dc.description.journalRegisteredClass | kci | - |
dc.subject.keywordAuthor | 리빙랩 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 키워드 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 네트워크 분석 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 토픽 모델링 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 연구동향 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 텍스트 마이닝 | - |
dc.subject.keywordAuthor | Living lab | - |
dc.subject.keywordAuthor | Key word | - |
dc.subject.keywordAuthor | Network analysis | - |
dc.subject.keywordAuthor | Topic modelling | - |
dc.subject.keywordAuthor | Research trend | - |
dc.subject.keywordAuthor | Text mining | - |
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