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키워드 네트워크 분석을 통한 국내 과학기술인력 연구 동향 분석

Science and Technology Workforce Research Trends Through Keyword Network Analysis

홍아정|고명정
한국인력개발학회 (The Korean Society For Human Resource Development)|2024.11|HRD연구 (The Korean Journal of Human Resource Development Quarterly)|제26권 제4호|pp. 153-182|DOI 10.18211/kjhrdq.2024.26.4.006

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Research Trends연구 동향경력개발Career DevelopmentKeyword Network키워드 네트워크평생학습Lifelong Learning과학기술인력Science and Technology Workforce

초록

본 연구는 키워드 네트워크 분석을 활용하여, 국내 과학기술인력 연구 동향을 파악하고, 개인적 관점의 과학기술인력 경력 연구의 핵심 키워드 도출을 목적으로 한다. 이를 위해 국내 학술지에 게재된 과학기술인력 연구 논문 114편을 수집하여 분석을 수행하였다. 연 구 결과, 첫째, 국내 과학기술인력 연구는 1987년 처음 학술지에 등장하였고, 2002년부터 우상향 추세를 보이며 연구가 활성화되었다.‘인력’,‘연구’,‘여성’,‘정책’,‘분석’,‘이 공계’,‘역량’등의 키워드가 상위 빈도로 도출되었다. 둘째, 키워드 쌍의 동시 등장 빈도 분석 결과,‘고급-인력’,‘인력-양성’,‘여성-인력’등 과학기술인력은 국가 핵심 인재로 인식됨으로써, 이들을 대상으로 한 다수의 정책 연구들이 수행되었고, 다양성을 중시하는 세계적 추세가 국내 연구에서도 나타났다. 셋째, LDA 토픽 모델링 결과 8개의 주제가 도 출되었으며,‘평생학습’과 ‘인재 활용 방안’,‘전문역량 강화’등의 연구 주제가 활성화되 는 것으로 나타났다. 과학기술인력의 경력 연구를 대상으로 추가 분석을 진행한 결과,‘경력’,‘연구’,‘개 발’,‘분석’,‘인력’등의 순으로 키워드가 도출되었다.‘형식-학습’,‘평생-학습’,‘학습- 활동’등의 키워드가 동시 등장하여, 과학기술인력의 경력 개발에 재교육과 평생학습에 대 한 요구를 확인할 수 있었다. 이러한 연구 결과를 기반으로, 국내 과학기술인력의 개인적 특성을 고려한 경력 개발 연구 및 여성과학기술인력의 경력 개발에 관한 연구 활성화에 대한 실천 방안을 제시하였다.

Abstract

This study identifies research trends in the domestic science and technology workforce through keyword network analysis and derives key keywords for career research from an individual perspective. A total of 114 research papers from domestic academic journals were collected and analyzed. Research on the science and technology workforce in Korea began in 1987, showing a notable upward trend since 2002. Frequently extracted keywords include ‘workforce,’ ‘research,’ ‘women,’ ‘policy,’ ‘STEM,’ and ‘competency.’ The analysis of co-occurring keyword pairs revealed that the science and technology workforce is recognized as core national talent, leading to numerous policy-related studies. Latent Dirichlet Allocation (LDA) modeling identified eight key topics, with increasing focus on lifelong learning, talent utilization strategies, and professional competency enhancement. Keywords such as ‘formal learning,’ ‘lifelong learning,’ and ‘learning activities’ indicated the growing need for retraining and lifelong learning for career development. Based on these findings, practical measures were proposed to encourage research that considers individual characteristics and promotes career development, especially for women in science and technology.

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