키워드 네트워크 분석을 통한 항공우주산업 분야 과학기술의 연구 동향 분석
Analysis of Research Trends in Science and Technology in the Aerospace Industry Through Keyword Network Analysis
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연구 동향 분석은 데이터를 이용하여 특정 연구 분야의 동향을 분석하는 방법이다. 본 연구에서는논문 키워드 네트워크를 통하여 연구 분야의 동향을 살펴본다. 항공우주산업은 주목 받고 있지만 항공우주 산업의 근간이 되는 과학기술에 대한 특징을 데이터에 근거해 분석한 연구는 많이 진행되지않았다. 본 연구에서는 분석을 위해 2009년~2020년 발행된 항공우주산업 관련 3편의 SCI 저널 (Progress in Aerospace Science, Aerospace Science and Technology, IEEE Transaction On Aerospace and Electronic System) 논문을 선정하였으며, PAS에서 168편, AST에서 844편, TAES에서 2627편 총 3639편의 논문에서 5026개의 키워드를 수집하였다. 수집된 키워드는 정제하여 하나의 논문에서 생성된 키워드들을 링크로 서로 연결하며, 이렇게 구성된 키워드 링크 데이터를 UCINET 툴을 이용해 네트워크를 구성하고네트워크 분석을 통해 연구 동향 분석을 수행한다. 본 연구를 통해 항공우주 기술 분야의 키워드 네트워크는 평균적으로 하나의 키워드가 8.788개의키워드와 연결되어있고, 밀도는 0.002 값을 가지며, 클러스터링 계수는 0.451로 매우 낮다. 이는 항공우주산업 기술에서는 항공기 기체, 비행체 제어, 공력, 환경규격, 항공 전자 및 소프트웨어, 인공위성, 추진, 항공기 엔진, 항공기 인증, 발사체, 무인기, 탐지 추적, 광학 등의 다양한 분야가 연구 및 통합되기때문이다. 또한, 키워드 간 평균 거리가 4.05 값을 가지는데 이는 항공우주기술 분야가 좁은 세상 네트워크(small world network)를 이루고 있으며, 멱함수의 법칙의 특징을 가지는 것을 말한다. 네트워크에서 중심성이 높은 노드는 중요한 위치를 가지며 다른 노드들에 많은 영향력을 끼친다. 연결 중심성(Degree centrality), 매개 중심성(betweenness centrality) 지표를 활용하여 네트워크 내의 중요 키워드들을 분석하고 키워드들의 관계를 살펴봄으로서 항공우주산업의 연구동향을 분석한다. 본연구를 통해 중요한 키워드로 ‘수신기(Receiver)’, ‘평가(Estimation)’, ‘탐지 및 추적(target track)’, ‘공기역학(aerodynamic)’, ‘궤적(Trajectory)’, ‘전산유체역학(computational fluid dynamic)’, ‘무인항공기(unmanned aerial vehicle)’등의 키워드가 선정되었으며, 이들 키워드는 항공우주산업 과학기술의 근간에서 중요한 키워드로 나타남을 확인할 수 있었다. 본 연구에서는 이 키워드를 중심으로 중요하게 선정된 키워드간의 관계를 살펴본다.
Abstract
Research trend analysis is a method of analyzing trends by using data in a specific research field. In this study, trends in the research field are examined and evaluated with thesis keyword network based on characterize the subject and keyword semantic analyze. Although the aerospace industry has received increasing attention in field of studies, science and technology characteristic analyzing in the aspect of data has not been frequently researched. For this study, 3 SCI journals papers (Progress in Aerospace Science, Aerospace Science and Technology, IEEE Transaction On Aerospace and Electronic System) related to the aerospace industry were selected, which were published from 2009 to 2020. And we collected a total 3639 papers that contains 5026 keywords which are 168 papers form PAS, 844 papers from AST and 2627 papers from TAES. The collected keywords from each paper were connected as one link, and performed network configuration with a linked keyword data set by using UCINET tool. Constructed keyword link data set was analyzed for aerospace trend research. Through this study, we found that a single keyword from aerospace technology field was connected with 8.788 keywords in average, the network keyword density had a value of 0.002 and the clustering coefficient was very low as 0.451. This is because various fields such as aircraft airframe, vehicle control, aerodynamics, environmental standards, avionics and software, satellite, propulsion, aircraft engine, aircraft certification, launch vehicle, unmanned aerial vehicle, detection and tracking and optics are researched and integrated in the aerospace industry technology. In addition, the average distance among keywords has a value of 4.05, which means that the aerospace technology field forms a small world network and has the characteristic of the power law. A node with high centrality in the network link has an important position and has a lot of influence on other nodes. And the research trend of the aerospace industry is analyzed per important keywords in the network using the degree centrality and between centrality indicators and examining the relationship between keywords. From this study, important keywords such as ‘Receiver’, ‘Estimation’, ‘target track’, ‘aerodynamic’, ‘Trajectory’, ‘Computational fluid dynamics’, ‘computational fluid dynamic’ and ‘unmanned aerial vehicle’ were selected. And it confirms that these keywords appeared as important foundation of science and technology in the aerospace industry. For this study also examines the relationship between keywords selected as centering keyword.
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