국내 군사학 학술논문의 주제 분류를 위한 잠재토픽 모델링
A Latent Topic Modeling approach for Subject Summarization of Research on the Military Art and Science in South Korea
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국내 군사학 연구분류 체계 수립을 위해 관련 연구주제를 체계적으로 탐색하고 추출할 필요성이 있다. 주요 연구주제를 정량적으로 도출하기 위해 국내 군사학 관련 연구논문의 영문초록을 수집하고, 잠재 토픽모델링을 이용하였다. 분석결과, 군사문제(전쟁현상/안보정책) 부문의 국방/군 개혁, 군사력 개발 및 건설 부문의 국방획득체계에서 방산원가/조달관리, 군사력 운영 부문의 전투(전장환경) 시뮬레이션, 군사력 유지 부문에서 군 인력운영 및 군 생활관리 등의 10개 연구주제를 최종 분류하였다.
Abstract
Within the military art and science research articles, many of studies have focused on the empirical examination or theoretically review interests related to military phenomena (e.g., military power, security relations). However, there is no widely agreed upon definition and composition of this classification. Additionally, although the technological and social change in recent years have spurred convergence and generalization research in Korean military art and science, there existed the lack of clear summary to analyze current research trend. To accomplish this issue, we conducted a sequence of three analytic stages. First, we used a web database in KCI OAI-PMH (Korea Citation Index Open Archives Initiative Protocol for Metadata Harvesting) for literature search and performed subsequently snowballing sampling via author affiliation and related-keywords (i.e., military, defense, weapon etc.) of reference list based on initial DB search) to find comprehensive articles from relevant studies. It comprised data sets including English Abstract from a total of 4,193 studies (314 journals) during 2002-2019. Second, using these data sets, we extracted token, lemma, and morphological features of potentially useful NOUN by employing Universal Dependencies (UD) pipeline for joint sentence segmentation, word segmentation. Third, based on the topic modeling using topicmodels, OpTop, and topicdoc package with Latent Dirichlet Allocation (LDA) algorithms on this corpus, we presented new subject classification including ten topics (i.e., Defense Reform, security alliance, defense industry, defense R&D, combat simulation, dynamic analysis of weapon systems, reliability evaluation of weapon system, target detection, characteristics analysis of materials or performance). These findings are preliminary, but it enhances our understanding of the existing sub-subject areas by extending subject classification for military art and science in the Knowledge Classification Scheme of National Research Foundations of Korea.
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