본 연구의 목적은 텍스트마이닝 기법을 활용하여 국내 과학기술인력개발 연구의 시기별 연구동향, 주 요 키워드, 연구주제와 학문영역을 파악하며 향후 실무적 및 정책적 기초자료를 제공하는데 있다. 이를 위해 국내 학술논문 및 학위논문 총 182편의 초록을 대상으로 구글 코랩을 이용하여 키워드 빈도분석, 토픽모델링을 실시하였다. 그 결과, 첫째, 1994년부터 과학기술 인재개발 분야 연구가 시작되어 2010년대 중반 이후 급격히 증가하다 2020년대 초반에 감소하는 추세임을 확인할 수 있었다. 둘째, 과학기술인력개 발 연구의 주요 키워드는 ‘교육’, ‘혁신’, ‘직무’, ‘경력’, ‘몰입’ 등이 높은 빈도로 나타났다. 셋째, 토픽모델링 결과, 연구주제는 ① 대학에서의 학업 경험, ② 기업의 조직 특성과 개인 경력·역량 개발, ③ 대학의 글쓰기·교양 기반 기초 역량교육, ④ 과학기술인력의 직무 몰입과 경력 이동, ⑤ 리더십·신뢰 기반의 조직혁신 역량으로 다섯 가지로 구분되었다. 이 연구결과는 과학기술인력개발은 개인, 조직, 사회적 차원에서 상호 적으로 연결되어 발전함을 보여준다. 본 연구는 과학기술인력 대상 HRD 전 분야(ID, CD, OD)를 대상으로 한 종합적인 연구동향 분석이라 는 점에서 의의가 있다. 정책·실무적으로 대학의 기초역량 교육 강화, 재직자의 직무전환 및 경력개발 프 로그램 확대, 조직의 직무몰입 및 조직문화 개선, 리더십 기반의 혁신역량 강화가 필요함을 시사하며, 학 문적으로는 텍스트마이닝 기법이 과학기술인력개발 분야 전반의 연구동향을 효과적으로 파악할 수 있는 방법임을 확인하였다.

The purpose of this study is to utilize text mining to identify the research trends, key keywords, research topics, and academic fields of domestic science and technology human resources development research by period, and to provide practical and policy-based reference materials for the future. To this end, keyword frequency analysis and topic modeling were conducted using Google Colab on a total of 182 abstracts from domestic academic papers and theses. The results revealed that, first, research in the field of science and technology human resource development began in 1994, increased sharply after the mid-2010s, and then declined in the early 2020s. Second, the main keywords in science and technology human resource development research were “education”, “innovation”, “job”, “career”, and “engagement” which appeared with high frequency. Third, the topic modeling results categorized research topics into five categories: ① academic experiences at universities, ② organizational characteristics of companies and individual career and competency development, ③ foundational competency education in writing and liberal arts at universities, ④ job engagement and career mobility of science and technology human resources, ⑤ organizational innovation competencies based on leadership and trust. These findings demonstrate that science and technology human resource development is interconnected and develops across individual, organizational, and societal dimensions. This study is significant in that it provides a comprehensive analysis of research trends across all HRD fields (ID, CD, OD) targeting science and technology personnel. From a policy and practical perspective, it suggests the need to strengthen foundational competency education in universities, expand job transition and career development programs for employed personnel, improve job engagement and organizational culture, and enhance innovation capabilities based on leadership. Academically, it confirms that text mining are an effective method for comprehensively understanding research trends across the entire field of science and technology human resource development.

< 목 차 >
국문초록
Ⅰ. 서 론
Ⅱ. 이론적 배경
    1. 과학기술인력 개념
    2. 과학기술인력개발 선행연구
    3. 텍스트마이닝 기법
Ⅲ. 연구방법
    1. 연구절차
    2. 분석대상 및 자료수집
    3. 분석방법
Ⅳ. 연구결과
    1. 연도별 연구동향
    2. 키워드 빈도분석
    3. 토픽모델링 분석
Ⅴ. 결론 및 논의
참 고 문 헌

• 유소연(한양대학교 교육공학과 박사수료) | Yu Soyeon
• 김보영(한양대학교 교육공학과 박사) | Kim Bo Young
• 송영수(한양대학교 교육공학과 교수) | Song Youngsoo Corresponding author