연도 가중치 기반 토픽모델링을 활용한 한국체육측정평가의 연구 동향 분석

• Published in: 한국체육측정평가학회지 Vol. 26; no. 2; pp. 83 - 92
• Main Authors: 최형준(Hyongjun CHOI), 권민혁(Min-Hyuk KWON)
• Format: Journal Article
• Language: Korean
• Published: 한국체육측정평가학회 01.06.2024
• Subjects: 체육; 체육측정평가; keyword analysis; 토픽모델링; research trend analysis; year-weighted; 연구 동향 분석론; 키워드 분석; topic modeling; measurement and evaluation; 연도 가중치
• ISSN: 1229-4225; 2671-9134

본 연구는 2005년부터 2024년까지 한국체육측정평가의 검색어로 검색된 논문 초록을 대상으로 연도 가중치를적용한 토픽모델링 기법을 활용하여 연구 동향을 분석하고자 하였다. 이를 위해 한국학술지인용색인(KCI)을 통해논문을 수집하고, Okt(Open Korean Text) 형태소 분석기를 이용하여 논문 초록에서 키워드를 추출하였다. 추출된키워드를 기반으로 LDA(Latent Dirichlet Allocation) 토픽 모델링을 적용하여 연구 동향을 분석하였다. 분석 결과, 최신 연구의 중요도를 반영한 연도 가중치 적용 자료가 미적용 자료에 비해 최신 동향을 명확히 나타냈으며, ‘신체활동’, ‘분석’, ‘선수’와 같은 주제의 연구가 지속적으로 증가하고 있음을 확인하였다. 또한, 단어 벡터의 코사인 유사도분석을 통해 최신 연구의 중요도를 파악하는 데 연도 가중치 적용의 유용성을 입증하였다. 본 연구를 통해 스포츠과학 분야뿐만 아니라 다양한 학문 분야에서 연도 가중치 기반 분석 방법의 적용 가능성을 제안하는 바이다. This study aimed to analyze research trends in a word, “Korea Measurement and Evaluation in Physical Education and Sport Science”, from 2005 to 2024 using year-weighted topic modeling techniques. For this purpose, the data for this study were collected through the Korea Citation Index (KCI), and keywords were extracted from the abstracts using the Okt (Open Korean Text) morphological analyzer. Based on the extracted keywords, LDA (Latent Dirichlet Allocation) topic modeling was applied to analyze research trends. The analysis revealed that datasets with applied year weights better reflected recent trends compared to non-weighted datasets, showing a continuous increase in research on topics such as ‘physical activity’, ‘analysis’, and ‘athletes’. Additionally, cosine similarity analysis of word vectors demonstrated the utility of year-weighted datasets in identifying the importance of recent studies. This study proposes the applicability of year-weighted analysis methods across various academic fields, including sports science. KCI Citation Count: 0