정보통신기술의 급격한 발전에 따라 우리는 디지털 기술사용역량, 정보관리능력, 커뮤니케이션, 컴퓨터 및 매체의 사용능력을 함양해야 하는 디지털 환경에 처했다. 본 논문에서는 현재 중국의 디지털 리터러시에 대한 사회적 인식을 토대로 미래의 트렌트를 찾고자 관련 빅데이터를 수집하여 분석하였다. 이에 따라 실증분석을 위해 Textom을 이용, 2015년~2020년까지의 중국 인터넷 채널에서 디지털 리터러시를 주 제어로 자료를 수집하였으며, 텍스트 마이닝을(빈도분석, TF-IDF분석, 연결중심성분 석) 진행하고, 네트워크 분석(CONCOR)을 수행하였다. 분석결과는 첫째, 중국의 디 지털 리터러시가 정부의 선도를 바탕으로 안정적으로 추진되고 있음을 알 수 있었 다. 둘째, 국가교육 관점에서 디지털 리터러시의 접근역량, 비판적 이해 역량, 사회적 참여 역량 등에 관한 교육과정을 구축할 필요가 있음을 확인하였다.

The purpose of this paper is to understand the key factors for efficient maintenance of rapidly aging facilities. Therefore, the safety inspection/diagnosis reports accumulated in the unstructured data were collected and preprocessed. Then, the analysis was performed using a text mining analysis method. The derived vulnerabilities of tunnel facilities can be used as elements of inspections that take into account the characteristics of individual facilities during regular inspections and daily inspections in the short term. In addition, if detailed specification information and other inspection results(safety, durability, and ease of use) are used for analysis, it provides a stepping stone for supporting preemptive maintenance decision-making in the long term.

국내에서 연구된 금융교육 유관 학술논문을 보다 객관적으로 이해하고자 논문 초록에서 추출된 키워드를 중심으로 주요 토픽을 추론하여 포괄적인 담론들을 알아보고자 한다. 연구의 효율성을 높이고 반복될 수 있는 후속과제 연구를 위하여 빅 데이터 분석기법(텍스트 마이닝 - LDA)을 활용하였고 주요토픽에 대한 단어들을 추출하였다. 총 208건의 유관된 학술 논문을 전 처리 한 후에 추출된 명사 32,523건 중 상위빈도 1,201건에 대하여 LDA 토픽모델링을 실시한 결과 16개의 토픽 군이 형성되었다. 최다 빈도의 단어는 “금융이해력” 이었고 다음은 “학생”, “금융소비자” 순이었는데 추론 된 토픽들의 공통적인 주요 요소에는 학교와 학생들에게 교육을 제공하거나 공급하는 과정에 관심을 가지고 있다는 것이었다. 핵심 텍스트와 토픽을 정의하면서 피교육자의 사회적 요구와 성인을 위한 금융교육 관심도가 미흡하여 향후 지속적인 연구영역 확대 가 필요하다는 시사점을 발견하게 되었다.

Recently, with the development of technologies for the fourth industrial revolution, convergence and complex technology are being applied to aircraft, electronic home appliances and mobile devices, and the number of parts used is increasing. Increasing the number of parts and the application of convergence technologies such as HW (hardware) and SW (software) are increasing the No Defect Found (NDF) phenomenon in which the defect is not reproduced or the cause of the defect cannot be identified in the subsequent investigation systems after the discovery of the defect in the product. The NDF phenomenon is a major problem when dealing with complex technical systems, and its consequences may be manifested in decreased safety and dependability and increased life cycle costs. Until now, NDF-related prior studies have been mainly focused on the NDF cost estimation, the cause and impact analysis of NDF in qualitative terms. And there have been no specific methodologies or examples of a working-level perspective to reduce NDF. The purpose of this study is to present a practical methodology for reducing NDF phenomena through data mining methods using quantitative data accumulated in the enterprise. In this study, we performed a cluster analysis using market defects and design-related variables of mobile devices. And then, by analyzing the characteristics of groups with high NDF ratios, we presented improvement directions in terms of design and after service policies. This is significant in solving NDF problems from a practical perspective in the company.

본 연구는 데이터 마이닝 기반 의사결정 나무 분석을 적용해 Z세대 스포츠 소비 스타일을 탐색 하여 Z세대가 주도할 스포츠 소비 시장을 예측하기 위한 기초자료를 제공하고자 했다. 따라서 Z세대 중 만 19세 이상 남성 및 여성을 표본으로 선정해 본 조사를 실시했으며, 총 429명의 자료를 최종 분석에 사용했다. 자료처리는 SPSS statistics(ver. 21.0) 프로그램을 이용하여 빈도분석, 탐색적 요인분석, 재검사 신 뢰도 및 신뢰도 분석, 의사결정 나무 분석을 실시했다. 본 연구의 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 합리 효율성 지수가 높고, 심미적 소비 지수가 낮을 경우 여성 집단으로 분류될 확률이 96.8%로 나타났다. 반면에 합리 효율성과 가격 지향 지수가 낮을 경우 남성 집단으로 분류될 확률이 100%로 나타났다. 둘째, 브랜드 지향, 가격 지향, 합리 효율성 지수가 높을 경우 수도권 집단으로 분류될 확률이 97.3%로 나타났다. 앞서 제시한 결과와는 상반적으로 브랜드 지향, 기념 의례, 지위 상징 지수가 낮을 경우 이외 지역 집단으로 분 류될 확률이 82.1%로 나타났다. 셋째, 지위 상징, 유행 지향 지수가 높으며, 기능성 지수가 낮을 경우 일상 생활 및 패션 집단으로 분류될 확률이 77.6%로 나타났다. 이와 반대로 지위 상징 지수가 낮고, 소속감 유지, 소비 향유 지수가 높을 경우 운동 및 경기 집단으로 분류될 확률이 81.0%로 나타났다.

저작권법이 2011. 12. 2. 개정되어 공정이용 조항이 도입되었다. 이로써 저작물의 통상적인 이용 방법과 충돌하지 아니하고 저작권자의 정당한 이익을 부당하게 해치지 않는 경우에 해당하면 저작물을 이용할 수 있게 되었다. 공정이용 해당 여부를 판단하는 데에는 이용의 목적 및 성격, 저작물의 종류 및 용도, 이용된 부분이 저작물 전체에서 차지하는 비중과 그 중요성, 저작물의 이용이 그 저작물의 현재 시장 또는 가치나 잠재적인 시장 또는 가치에 미치는 영향 등을 고려하여야 한다. 미국 사례로서 선거운동에서 이용허락 없는 원음악저작물을 사용한 경우와 국내 사례로서 실제 골프코스를 화면에 재현하여 스크린 골프장 운영업체에 제공한 경우, 박람회에서 이용허락 없이 홍보 동영상을 재생한 경우, 방송사의 시험문제를 비판하기 위하여 대상 문항을 인터넷에 게시한 경우, 노동착취 행위를 알리는 과정에서 작가를 조롱하기 위하여 예술작품을 복제한 경우를 소개하고 이를 통해 실제 사례에서 위와 같은 판단 요소가 어떻게 고려되는지 살펴보았다. 한편 인공지능의 빅데이터 활용에도 공정이용조항이 적용될 수 있다. 공정이용조항은 저작권 제한 사유를 구체적⋅개별적으로 열거한 것이 아니라 일반적⋅포괄적으로 규정하고 있으므로, 인공지능과 같이 빠르게 발전하는 기술에 따른 다양한 저작물 이용 형태까지도 적시에 파악하여 저작권자와 이용자 또는 일반 공중 사이의 이익을 합리적으로 조율할 수 있다는 장점이 있다. 이때에는 위와 같은 법률상의 고려요소와 함께 저작권자의 권리 보호를 위한 합리적인 노력 내지 조치의 존부, 산재된 이득의 집적 효과, 그로 인한 이해당 사자들이 얻는 이익 또는 불이익의 정도 등을 종합적으로 고려하여야 한다. 그러나 공정이용조항은 인공지능의 빅데이터 활용을 가능하게 하는 임시적인 방편에 불과하다. 예측가능성을 제공하여 기술 발전을 도모하기 위해서는 텍스트 및 데이터 마이닝에 관한 입법적 조치가 요구된다. 입법 과정에서는 4차 산업혁명 시대에 있어 인공지능의 적극적 활용을 위한 제도적 장치 마련의 필요성이라는 측면과 함께, 산재된 저작권의 경미한 이용에서 비롯된 재산적 가치의 이전에 대한 보상의 필요성이라는 측면까지도 충분히 고려되어야 할 것이다.

본 연구는 최근 예당저수지의 방문객 증가로 인해 현재 많은 개별사업이 이루어짐에도 불구하고 예당저수지의 체계적인 경관관리 방향 부재의 문제점을 해결하고자 진행되었다. 예당저수지의 경관관리 방향 제시를 위해 예당저수지 방문객이 남긴 블로그 리뷰를 텍스트 마이닝 방법으로 분석하였다. 이후 분석된 경관인식을 바탕으로 예당저수지의 경관관리 방향을 제시하였다. 예당저수지의 경관관리 방향은 형태소 측면, 경관유형 측면, 시각자원관리 측면, 경관과 이용행태 측면을 고려하여 자연성, 경관대상, 시각이미지, 조망점, 이용행태 총 5가지 측면에 대한 경관관리 방향을 제시하였다. 추가적으로 예당저수지의 체계적인 경관관리를 위해 경관관리 우선대상을 선정했다. 텍스트 마이닝 결과 키워드 출현빈도가 높은 곳일수록 방문객의 관심이 높기 때문에 경관관리가 우선적으로 이루어져야 하는 공간으로 보았다. 경관관리 우선대상 선정은 추후 예당저수지를 경관관리 하는데 있어 기초자료로 활용될 수 있을 것이다. 연구를 통해 블로그 데이터를 텍스트 마이닝하여 방문객들이 남긴 리뷰로 예당저수지의 경관인식과 경관관리 방향을 도출할 수 있었다. 연구과정에서 최근은 물론 오래전에 예당저수지를 다녀간 방문객의 경관인식 또한 조사할 수 있었다. 텍스트 마이닝은 텍스트 데이터를 분석하는 방법이기 때문에 데이터만 존재한다면 시간과 공간에 관계없이 과거의 데이터를 분석이 가능한 장점이 있다. 다만 도출된 키워드를 활용해 경관인식을 분석하는 과정에서 연구자의 주관적 분석이 이루어지기 때문에 결과의 객관성이 떨어질 수 있다는 한계점이 있었다. 따라서 통계적으로 유의성을 검증하거나 분석결과에 대해 뒷받침을 할 수 있는 추가적인 분석 과정이 필요하다. 또 본 연구에서는 조사기간에 대해 시계열 분석을 시행하지 않았으므로 향후 연구에서 시계열 분석을 통한 예당저수지의 경관인식 변화를 분석해 볼 필요성이 있다.

국민의 해양안전문화 수준을 객관적으로 측정하고 해양안전문화 확산을 위한 자료로 활용하고자 2018년에 해양안전문화지수를 개발하였다. 안전문화지수를 산출하는 방법은 안전문화에 영향을 줄 만한 이슈를 포함해야 하고 현 실태를 측정할 수 있는 문항으로 구성되어야 한다. 또한, 사회적·경제적 변화에 따라 지속적인 검증과 보완이 요구된다. 해양 전문가에 의해 설계된 설문 문항이 국민의 관심사와 요구를 잘 반영하고 있는지 확인하기 위해 915명의 해양안전 관련 제안 내용을 분석하였다. 비정형 데이터인 해양안전 제안 내용을 분석하기 위해 텍스트 마이닝 기법을 활용하였으며, 네트워크 분석과 토픽 모델링을 수행하였다. 해양안전 제안을 분석한 결과 ‘교육’, ‘홍보’, ‘안전수칙’, ‘의식’, ‘전문 인력’, ‘시스템’에 관한 내용이 주를 이루었다. 해양안전 제안 사항이 2019년 설문 문항에 반영되도록 18개의 문항을 수정·보완하였고, 설문 문항의 신뢰도를 분석한 결과 내적 일관성은 0.895로 높게 평가되었으며 전년 대비 향상되었다. 해양 관련 전문가뿐만 아니라 국민의 요구사항까지 반영한 개선된 설문 문항으로 해양안전문화지수를 도출함으로써 해양안전문화 확산을 위한 정책 수립에 더 기여할 것으로 기대된다.

본 연구에서는 복잡한 도심의 구조로 인한 미세먼지 농도의 강화 가능성에 대하여 데이터 마이닝 기술과 군집분석을 이용해 조사하였다. 데이터 마이닝 분석에서 미세먼지 농도와 서울지역 도시용도 데이터 사이에는 유의한 상관관계를 보이지 않았다. 그러나 전국 공공데이터를 기반으로 한 군집분석에서는 건물의 높이(층수)에서 특히 PM10과 강한 상관관계가 나타났다. 단일 케노피 모델(Single Canopy Model) 및 미기상 도시모델링 프로그램(ENVI-Met.4)을 사용한 모델링 분석을 실시하여 도시지역에서 모사된 대기 대류가 건물 분포 및 높이 유형의 배열에 따라 다양한 난류의 패턴을 구현함을 확인하였 다. 도시 건물의 복잡한 구조는 대류활동을 제어하여 정체상태를 유도하고 지표 부근의 미세먼지 강화가능성을 초래 하였다. 따라서 도심 구조와 형태에 따른 열환경의 변화로 인한 정체 효과는 미세먼지 산정에 있어서 반드시 고려되어야 한다. 복잡한 도시지역의 미세먼지 잔류확률에 대한 정보를 제공하기 위해서는 대기정체 현상이 중요한 의미로 해석될 수 있다.

매년 해양활동이 증가하며 해양사고 발생빈도가 높아지고 있다. 이에 따라 해양안전을 위한 각종 연구 활동과 정책이 실행되고 있다. 하지만 이러한 노력에도 불구하고 매년 해양사고가 증가하고 있어 이들의 실효성에 대한 문제가 제기되고 있다. 문헌연구 결과에 따르면, 통계연보를 활용한 선행연구는 통계제공항목 간 비교를 통해 두드러지는 항목에 대한 예방책을 제시하고 있다. 2000년대 이후에는 대형 해양사고가 반복적으로 발생하면서 '사고대응'에 대한 사례연구(case study)가 진행되고 있다. 국내 해양안전을 위한 정책수립 연구과정에서 통계연보나 사고사례를 주 자료로 활용하고 있으나 현재 자료는 사후결과 요약정도의 수준이다. 따라서 본 연구에서는 해양 사고 사례분석 및 개선방안 관련 문헌연구를 통해 현행 해양관련 연구와 정책의 한계를 탐색하였다. 또한 자료 활용 한계를 개선하기 위한 방안의 일환으로 선박사고 상황보고서 속성분석, 텍스트 마이닝을 통해 해양사고 정보 분류체계인 온톨로지(ontology)를 수정 보완하였다. 해당 항목은 ‘신고자, 신고수단, 구조세력, 대응 조치사항, 대응취약성, 적재물, 유류유출경위, 피해유형, 사고처리결과’이며, 이 항목 들은 분류체계 표준용어를 활용해 향후 지속적으로 수집 활용할 수 있다. 마지막으로 온톨로지를 실질적으로 활용하기 위한 데이터 수집 및 품질확보 방안을 제시했다. 결과적으로 현재 해양안전이 직면한 문제를 명확히 파악하고 ‘품질이 확보된 충분한 정보’를 활용한다면 보다 다양한 연구와 실효성 있는 정책 실현이 가능할 것이다.

본 연구는 소셜 네트워크 서비스 중 한 유형인 플리커를 이용하여 궤적 데이터를 생성하고, 서울을 방문한 관광객의 이동 특성을 분석하였다. 연구에는 2015년 1월 1일 부터 2017년 12월 31일까지 서울을 방문한 1,476명 관광객이 게시한 플리커 사진 39,157건을 활용하였다. 연구기간 내 서울을 방문한 관광객은 1회 방문시 평균 5.12일을 체류하며, 약 1.27회 방문한 것으로 나타났다. 서울방문 관광객의 첫 방문지는 종로･남산, 신촌･홍대, 이태원 순으로 나타났으며, 주 목적지는 종로･남산이며 주로 인접 지역으로 이동하는 것으로 나타났다. 본 연구에서 활용한 데이터와 방법론은 관광행태 분석을 효율화하고, 다각적 분석을 가능하게 하는데 기여할 것으로 판단된다.

People write reviews of numerous products or services on the Internet, in their blogs or community bulletin boards. These unstructured data contain important emotions and opinions about the author's product or service, which can provide important information for future product design or marketing. However, this text-based information cannot be evaluated quantitatively, and thus they are difficult to apply to mathematical models or optimization problems for product design and improvement. Therefore, this study proposes a method to quantitatively extract user’s opinion or preference about a specific product or service by utilizing a lot of text-based information existing on the Internet or online. The extracted unstructured text information is decomposed into basic unit words, and positive rate is evaluated by using existing emotional dictionaries and additional lists proposed in this study. This can be a way to effectively utilize unstructured text data, which is being generated and stored in vast quantities, in product or service design. Finally, to verify the effectiveness of the proposed method, a case study was conducted using movie review data retrieved from a portal website. By comparing the positive rates calculated by the proposed framework with user ratings for movies, a guideline on text mining based evaluation of unstructured data is provided.

빅데이터 분석을 통한 기업 경영환경에 대한 이해와 통찰을 구하고자 하는 요구가 산업 및 기업 경영 전반에 증가하고 있다. 이러한 사회적 요구에 따라 산업의 이해와 기업 경영의 이해를 위하여 기업의 경영실적 및 향후 계획을 포괄적으로 담고 있는 기업공시정보를 활용한 연구가 주목을 받고 있다. 이러한 기업공시정보는 대표적인 비정형 데이터로써 텍스트마이닝 방법론을 적용하여 그 범위와 수준에 대한 다양한 접근을 통하여 산업 수준 및 기업 수준에서 다양한 활용이 가능하다. 그러나 아직은 이러한 기업공시자료를 활용한 산업 및 기업 레벨에서 적용가능한 수준의 분석모델이 부족한 것으로 파악된다. 따라서 본 연구에서는 실제 활용 가능한 공개데이터를 활용한 산업 및 기업 수준의 분석모델을 제안하고자 한다. 미국상장기업의 공시자료인 미국 SEC EDGAR 자료를 기반으로 텍스트마이닝 알고리즘을 적용하여 산업 및 기업 수준의 경영주제(토픽)에 대한 추이분석이 가능한 모델을 제안하고자한다. SEC EDGAR의 10-K 문서를 대상으로 LDA 토픽 모델링을 통하여 산업 수준에서 전체 산업의 주제분야 분류를 파악하였고, 산업간 비교 측면에서 소프트웨어 산업과 하드웨어 산업 분야의 사례를 통해 최근 20년간의 토픽추이를 비교분석 하였다. 또한 최근 20년간의 기업의 경영주제 변화를 소프트웨어 산업에 속한 2개 기업을 중심으로 살펴보았다. 이를 통해 산업 및 기업 수준에서의 경영주제의 추이 변화를 파악하여 쇠퇴 및 성장 추세에 있는 경영주제를 확인 할 수 있었다. 한편 word2vec 워드 임베딩 모델과 주성분분석을 통한 차원 축약을 통해 소프트웨어 산업분야의 기업 및 특정 제품(혹은 서비스)에 대한 매핑을 통해 유사한 경영주제(토픽)를 가지는 기업 및 제품(서비스)을 사례를 통해 파악하였으며, 이를 시간적 흐름에 따른 변화 양상도 관찰할 수 있었다. 본 연구의 목적이 공개데이터를 활용한 산업 및 기업 수준의 분석모델을 개발하기 위한 방법론을 제안한 측면에서, 해외 데이터를 사용하여 산업의 경영주제 변화 추이, 기업의 경영주제 변화 추이를 거시적으로 조망할 수 있는 실무적인 방법론의 제안에서 의의가 있을 수 있다. 한편 기업의 기술경영전략 측면에서 기업의 경영토픽의 잦은 변화, 경영주제의 변화의 속도 등 다양한 변화 양상의 차이에 따른 기업의 매출 등의 경영성과와의 연관성 분석, 실제 기업의 제품포트폴리오의 구성에 따른 기업 간의 경쟁상황 등을 파악하는 미시적 모델 제안을 위한 추가 연구가 요구된다.

본 논문에서는 차량용 반도체가 제품 출하 후 사용 환경에 따라 발생되는 불량률을 데이터 마이닝 기법을 이용하여 분석하였다. 20세기 이후 가장 보편적인 이동 수단인 자동차는 전자 컨트롤 장치와 자동차용 반도체의 사용량이 급격히 증가하면서 매우 빠른 속도로 진화하고 있다. 자동차용 반도체는 차량용 전자 컨트롤 장치 중 핵심 부품으로 소비자들에게 안정성, 연료 사용의 효율성, 운전의 안정감을 제공하기 위해 사용되고 있다. 자동차용 반도체는 가솔린엔진, 디젤 엔진, 전기 모터를 컨트롤하는 기술, 헤드업 디스플레이, 차선 유지 시스템 등 많은 부분에 적용되고 있다. 이와 같이 반도체는 자동차를 구성하는 거의 모든 전자 컨트롤 장치에 적용되고 있으며 기계적인 장치를 단순히 조합한 이상의 효과를 만들어 내고 있다. 자동차용 반도체는 10년 이상의 자동차 사용 기간을 고려하여 높은 신뢰성, 내구성, 장기공급 등의 특성을 요구하고 있다. 자동차용 반도체의 신뢰성은 자동차의 안전성과 직접적으로 연결되기 때문이다. 반도체업계에서는 JEDEC과 AEC 등의 산업 표준 규격을 이용하여 자동차용 반도체의 신뢰성을 평가하고 있다. 또한 자동차 산업에서 표준으로 제시한 신뢰성 실험 방법과 그 결과를 이용하여 개발 초기 단계 및 제품 양산 초기 단계에서 제품의 수명을 예측 하고 있다. 하지만 고객의 다양한 사용 조건 및 사용 시간 등 여러 변수들에 의해 발생되는 불량률을 예측하는 데는 한계가 있다. 이러한 한계점을 극복하기 위하여 학계와 산업계에서 많은 연구가 있어왔다. 그 중 데이터 마이닝 기법을 이용한 연구가 다수의 반도체 분야에서 진행되고 있지만, 아직 자동 차용 반도체에 대한 적용 및 연구는 미비한 상태이다. 이러한 관점에서 본 연구는 데이터 마이닝 기법을 이용하여 반도체 조립(Assembly) 과 패키지 테스트(Package test) 공정 중 발생 된 데이터들간의 연관성을 규명하고, 고객 불량 데이터를 이용하여 잠재 불량률 예측에 적합한 데이터 마이닝 기법을 검증하였다.

해양사고 감소를 위해 다양한 연구들이 수행되어 왔다. 그에 비해 준해양사고에 대한 연구는 미미한 수준에 그치고 있다.준해 양사고는 건수가 많은 대신 내용이 정성적이기 때문에 분석하기에는 현실적인 어려움이 있었다. 하지만 해양사고 감소를 위해서는 준해 양사고의 정량적인 분석이 필요하다. 이번 논문의 목적은 준해양사고 경향을 예측하고 해양사고를 감소시키기 위해 빅데이터 기법을 적용하여 준해양사고 데이터를 정량적으로 분석하는 것이다. 이를 위해 10,000여건의 준해양사고 보고서를 전처리 작업을 통해 통일된 양식 으로 정리하였다. 전처리된 데이터에 대해서 1차적으로, 텍스트마이닝 기법을 적용하여 항해 중 준해양사고 발생원인에 대한 주요 키워드를 도출하였다. 주요 키워드에 대해 2차로 시계열 및 클러스터 분석을 통해 발생할 수 있는 준해양사고 상황에 대한 경향 예측을 도출 하였다. 이번 연구에서는 정성적 자료인 준해양사고 보고서를 빅데이터 기법을 활용하여 정량화된 데이터로 전환할 수 있고, 이를 통해 통계적 분석이 가능함을 확인하였다. 또한 빅데이터 기법을 통해 차 후 발생할 수 있는 준해양사고에 대한 객관적인 경향을 파악함으로써 예방 대책에 대한 정보 제공이 가능함을 확인할 수 있었다.

무인항공기(UAV; Unmanned Aerial Vehicle)는 관련 기술이 급속히 발전되면서 최근 다양한 분야에서 이용되고 있다. 주로 상업분야(미디어, 레크리에이션, 농업 등)에서 많이 이용되고 있지만 인공위성 및 항공영상에 비해 적은 운용비용과 효과적인 자료 취득이 가능하여 공공(감시·관리, 기상·관측 등), 연구(환경, 지리정보, 해양관측, 원격탐사 등)분야에서의 이용이 증가하는 추세이다. 하지만 기술의 잠재성과 사회적 관심에 비해 관련 연구는 상대적으로 미흡한 실정이며 특히 환경·생태 분야에서의 활용은 시작단계로 볼 수 있다. 따라서 UAV와 관련한 공간정보의 발전 추이와 연구 동향을 파악하는 것은 UAV 활용을 위한 기반연구로서 의의가 있다. 본 연구에서는 국내·외 관련 연구동향을 정량적으로 파악하고 세부적인 연구영역이 어떻게 구성되어 있는지를 분석하 는데 목적이 있다. 또한 최근 환경·생태 연구 분야에서 UAV와 관련하여 새롭게 주목받고 있는 연구 주제들은 무엇인지 파악하고자 하였다. 연구동향 분석을 위해 자료의 검색은 UAV를 제목으로 하는 1997~2017년 사이의 논문으로 하였다. 자료의 검색은 Thomson Reuters사의 Web of science에 등재된 연구논문 중 KCI, SCI, SCIE에 한하였으며 등재후보지 및 기타 문헌은 제외하였다. 분석 방법은 빅데이터 분석 방법 중 텍스트 마이닝과 동시출현 단어 분석을 통해 시계열적인 연구 동향과 주요 연구 분야 분류를 통해 그 의미를 해석하고자 하였다. 수집된 자료는 논문 수와 발행 시기를 고려하여 두 개의 시기 (97-13, 14-17)로 구분하였으며 세부연구 분야의 비중을 비율로 살펴보았다. UAV 관련 연구 주제를 파악하기 위하여 초록에 사용된 단어 및 단어구의 동시출현 빈도 분석과정에서 다음과 같은 기준을 가지고 진행하였다. 첫째, 유사한 의미를 가지는 단어는 제외하거나 동일한 단어로 치환하여 분석하였으며(ex. UAV, UAS, Smart UAV, Unmaned Aerial Vehicle 등) 20회 이상 출현된 단어 및 단어구만 한하였다. 둘째, 최소 5편 이상의 논문에 출현한 단어를 선정하였다. 셋째, 출현 빈도가 높은 단어 중 주제어로 판단되기 어려운 일반적인 단어, 조사 등은 주제단어의 적정점수(relevance score)의 상위 60%에 해당하는 단어에 한해 분석하였다 수집된 국내논문은 745편, 국외는 3,858편이며 연도별 논문 발행 수는 매년 30편 이내였지만 14년부터 급격히 증가하여 15~17년에 발행된 논문이 전체의 50% 이상을 차지하고 있었다. 수집된 논문을 기반으로 추출된 단어 및 단어구는 국내의 경우 13,359개, 국외는 73,628개로 나타났다. 분석은 2단계로 나눌 수 있는데 1단계에서 공출현 행렬 값을 기반으로 카테고리들 사이의 유사성을 Association Strength(관계강도) 산출식으로 계산하였다. 2단계에서는 1단계에서 계산된 유사성을 기초로 2차원 맵을 생성하였으며 유사성이 높을수록 단어의 위치가 근접하며 낮을수록 먼 거리에 배치된다. 맵의 가독성과 관련하여 발생 빈도 따라 단어의 크기 및 연결강도에 따른 연결선의 수를 설정하였다. 주제 단어로서의 적정점수 이상을 획득한 단어를 최종적으로 추출한 결과 국내는 173개, 국외는 477개가 나타났다. 유사도에 따라 연구영역을 클러스터링 한 결과 국내 UAV 관련 연구는 7개, 국외는 8개의 주요 분야로 나눌 수 있었으며, 연구 영역별로 출현빈도와 관계강도가 높은 단어를 중심으로 그 의미를 파악하고자 하였다. 국외부터 살펴보면 Cluster1은 “원격탐사 기술/자료 활용(분류, NDVI, LAI, 산림, 온도 등)”, Cluster2 “항법기술(회피, 추적, 편대비행, 자율, 협조 등)” Cluster3 “비행기술(안정, 조종, 궤적, 추적 등)”, Cluster4 “원격탐사 기술/자료 활용(분류, NDVI, 온도 등 )”, Cluster5 “비행 성능(연료, 모터, 형태 등)”, Cluster6은 “무인항공 기술/산업 동향”, Cluster7 항법관련 알고리즘/센서(정찰, 회피, 인식 등)”, Cluster8 UAV SAR(대형 무인기, 레이더 등)로 나눌 수 있다. 2013년 이전에는 Cluster2, 5, 7, 8 영역의 연구가 주로 이루어졌는데 기체개발 및 항법기술과 관련한 기초 연구가 이에 해당된다. 14년부터 현재 까지는 Cluster1, 3, 4, 6에 해당 되는 연구로서 원격탐사 기술, 자료 처리 및 활용에 관련 연구가 진행되었다. 국내의 결과를 살펴보면 Cluster1은 “무인항공 기술/산업 동향”, Cluster2는 “원격탐사 기술/자료처리 (RGB, DEM, DSM 등)분석”, Cluster3 “비행성능(조종, 비행, 엔진 등)”, Cluster4 “기체 성능(연료, 모터, 형태 등)”, Cluster5 “원격탐사 기술/자 료 활용(분류, NDVI, 온도 등 )”, Cluster6 “항법기술(알고리즘, 회피, 객체 등)”, Cluster7 “원격 조종(안테나, 지상조정, 항로 등)” 로 분류되었다. 국외와 유사한 의미를 가지는 영역으로 클러스터링 되었지만 연구 주제를 파악할 수 있는 핵심 단어의 출현 시기와 단어들 간의 관계강도, 다양성에서 차이가 있었다. 국내는 UAV 기술 현황, 활용성을 주제로 한 기초연구 의 비중이 높았지만 국외의 경우 UAV 원격탐사 기술 통한 자료 수집 및 분석에 관한 연구의 비중이 가장 높게 나타났다. 환경·생태 분야와 관련한 연구 영역은 국외는 Cluster1, 국내는 Cluster5에 해당되며 출현 단어를 살펴보면 Canopy, Classification, Forest, LAI(Leaf Area Index), NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), Temperature, Tree, Atmosphere 등이 나타났다. 이와 같은 단어는 최근 주목 받은 연구 주제로서 UAV 광학센서 기술의 고도화와 영상처리기술 의 발전으로 기존의 공간정보에서 얻을 수 없었던 자료 획득이 가능하였기 때문이다. 국제적인 연구 동향에 따라 국내 에서도 최근 관련 논문이 증가하는 것은 향후 연구되어야 할 주제로 인식하고 있음을 알 수 있었다. 본 연구는 환경·생태 분야에 있어 효과적인 UAV 이용 방안과 한계점 제시를 위한 1단계 연구로서 국내·외 UAV 관련 연구동향을 정량적으로 파악하여 환경·생태 분야에 활용도가 높은 기술을 알아보고자 하였다. 향후 다양한 UAV 원격탐사 기술을 적용한 데이터 수집·분석·검증 과정을 통해 종합적으로 평가한 연구 결과를 발표할 수 있을 것이다.