계량정보 분석을 통한 나노기술 연구 및 개발 동향 연구

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계량정보 분석을 통한 나노기술

연구

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연구 및 개발 동향 연구

2016. 5.

요 약 문

1. 개요

나노기술의 지속적인 발전을 위해서는 나노기술과 관련된 현황을 보다 객관적 으로 파악하고 이에 근거한 창의적인 나노기술 정책을 수립해 나가야 할 필요 가 있다. 최근 정책 환경이 급변하고 각국의 과학기술정책이 글로벌화 됨에 따 라 과학기술의 현황에 대한 통계적이고 객관적인 분석·진단을 통한 정책 추진이 중요하게 부각되고 있다(이상엽, 2014). 또한 급격히 변하는 기술 환경은 연구자 들로 하여금 기술의 모니터링은 물론 새로이 생성되는 유망기술 분야를 찾도록 요구하고 있다(Wheatley & Wilemon, 1999).이와 같이 과학정책 및 연구 관리에 서 정량적 방법의 중요성이 부각되면서 서지정보를 과학기술정책에 활용하려는 시도가 증가하고 있다(정우성 외, 2013). 계량분석에 의한 과학기술 R&D기획 및 정책 수립에 대한 중요성과 수요가 국내외적으로 확대되고 있다.

나노분야 역시, 나노기술이 가진 융복합 특징으로 나타나는 학제간 융합이나 기 술간 융합 등의 복잡한 관계를 과학적으로 규명하고 계측하여 정책 목적성에 부합하는 신뢰도 높은 자료의 도출이 요구되고 있는 실정이다. 즉, 논문 및 특 허정보를 활용한 계량정보 분석을 통하여 나노기술관련 정책기획에 과학화를 도모할 필요가 있다는 것이다.

그러나 현재 나노기술관련 연구동향 및 정책 동향 분석은 주로 정량적(기술통계 기반), 정성적(전문가에 의한 영향력, 기술력, 시장력, 집중도, 경쟁력, 활동도 등) 분석을 통한 거시적인 분석에 초점을 두고 있어 연구자간, 연구주제간, 기술 간에 복잡한 관계를 과학적으로 규명하여 정책의사결정에 직접적으로 반영하는 데 한계를 나타내고 있다.

따라서 본 연구에서는 국내 나노산업 분야의 나노기술 연구개발 추이 및 변화 를 분석할 수 있는 방법에 대한 고찰과 이후 나노기술 관련 계량정보 분석연구 의 방향성을 제시하기 위하여 계량분석기법의 하나인 사회연결망분석(Social Network Analysis, SNA)을 적용해 보고자 한다. 이를 위해 빅데이터 분석 도구인

R Programing 언어를 주요 분석 tool로 활용하고자하며 이외에 분석 가능한 방 법론을 최대한 활용하고자 한다. 결과적으로 본 연구는 나노기술관련 논문 정보 (탄소나노소재분야)와 특허 정보를 활용하여 주요 연구자, 연구주제(핵심어), 학 술지, 기술분류(IPC분류) 등에 존재하는 관계, 영향력, 분포 등의 정보를 파악하 고 이들 패턴으로부터 새로운 의미를 분석하고 네트워크의 구조를 분석하여 연 구동향 분석에 있어서 유의미한 시사점을 제시하고자한다.

2. 사업내용

(1) 분석대상

나노기술의 연구 및 개발동향을 분석하기 위한 본 연구의 분석대상은 나노기술 관련 연구 및 학술정보를 포함하고 있는 논문서지 정보와 나노기술관련 기술개 발 정보를 포함하고 있는 특허정보이다.

나노기술 분야의 유사 연구를 분석한 결과 주로 논문서지 데이터를 대상으로 연구자(Author), 핵심어(Keyword), 연구기관(Institution), 국가(Nation), 게재년도 (Year) 등의 정보가 연구동향 분석 연구에 활용되고 있다. 따라서 본 연구에서 는 Web of Science에서 제공하는 논문서지 데이터를 분석대상으로 활용하였다.

이를 위해 데이터 다운로드는 Thomson Reuter사의 Web of Science TM 핵심 컬 렉션 데이터베이스에서 SCIE, SSCI, A&HCI를 대상으로 고급검색을 통해 1945 년에서 2015년 사이에 발간된 296,164개의 논문(Article, Review, Proceeding paper) 데이터를 수집하였다. 원활한 데이터 분석을 위해 영문(English)로 작성된 논문만을 대상으로 하였다.

특허분석 연구의 동향을 살펴보면 나노분야 외에 타 분야에서도 기술동향분석 을 위해 기술통계, 지표분석, 소셜네트워크분석 등의 다양한 기법을 활용하여 특허정보를 활용하고 있다. 본 연구에서는 Wintelips에서 제공하는 WIPSON 을 이용하여 71,282건의 특허 데이터를 추출하여 분석에 활용하였다.

(2) 분석방법

본 연구에서는 나노기술의 계량적 분석을 위해 계량분서기법의 하나인 사회연

결망 분석 방법론을 적용하였으며, 이를 구현하기 위해 빅데이터 분석 도구인 R Programing 언어를 주요 분석 tool로 활용하였다.

사회연결망 분석은 사회현상을 개체(노드, 점)와 그들의 관계로 구성된다고 보 고 이를 네트워크로 모델링하여 분석하는 방법론이다(서정수, 2015). 사회연결망 은 social과 network가 결합된 용어로써 개체들이 연결되어 있는 관계망을 뜻하 며, 인위적으로 형성된 것이 아니라 다양한 개체들이 상호작용을 하면서 만들어 진 관계망을 의미한다(윤영수 외 2005). 사회연결망을 분석하는 기법은 다양하 며, 기존 연구에서 많이 사용되고 있는 중심성(centrality), 밀도(density) 등에 대 해 살펴보면 다음과 같다. 사회연결망에서 중심성은 전체 연결망에서 중심에 위 치하는 정도를 의미하며, 대표적으로는 연결정도(degree) 중심성, 근접(closeness) 중심성, 매개(betweenness) 중심성 등이 있다(Freema, 2005). 밀도란 연결망 내 전 체구성원이 서로 간에 얼마나 많은 관계를 맺고 있는가를 표현하기 위한 것으 로 가능한 총 관계에서 실제로 맺어진 관계의 수의 비율을 의미한다(김성희 외 2010). 본 연구에서는 연결정도 중심성을 포함한 네트워크 지수들을 중심으로 탄소나노소재분야의 연구동향을 네트워크관점에서 분석하였다.

R은 1976년 AT&T Bell 연구소의 John Chamber에 의해 개발된 통계용 프로그래 밍 언어인 S언어와 그 발전형인 S-plus를 뉴질랜드 오클랜드 대학의 Ross Ihaka 와 Robert Gentlemen이 GPL license 개념을 적용하여 오픈소스 소프트웨어 R로 재탄생시켰다(이용심 2014). Ross Ihaka와 Robert Gentlemen은 이식성과 컴퓨팅 효율성, 메모리 관리, 스코핑에 강점이 있는 통계용 컴퓨팅 프로그래밍 언어라 고 소개하였고, 데이터 분석과 시각화 작업에 효과적인 툴로 소개하였다[Ross Ihaka, Robert Gentlemen 1996]. 빅 데이터 시대에 들어서면서 많은 개발자 및 데 이터 분석가가 애용하는 툴이며, 4000여 개가 넘는 분석패키지가 개발, 배포되 어 다양한 분석을 수행할 수 있다. 본 연구에서는 R에서 지원하는 사회연결망 분석 패키지인 igraph 패키지와 sna 패키지를 상호보완(허명회, 2012)하여 활용하 였다.

(3) 분석결과

나노기술 연구 및 기술개발 동향에 대한 과학적인 분석을 통해 결과를 도출하

고 각 결과를 바탕으로 나노기술 정보를 이용하는 이해관계자(정책담당자, 연구 자, 관련 산업 종사자 등)들의 의사결정에 있어 객관적이고 과학적인 근거를 제 시하기 위하여 본 연구에서는 핵심어(keyword), 연구자(author), 학술지(journal), 특허(patent)를 중심으로 분석 결과를 도출하였다.

나노기술분야의 주요 연구자(author)를 대상으로 사회연결망 분석을 적용한 결 과 본 연구에서는 기존 빈도 중심의 기술통계분석 결과가가 제공하는 단편적인 분석결과를 넘어 연구자 사이에 관계를 분석한 결과를 바탕으로 합리적인 의사 결정에 근거가 될 수 있는 정보를 산출 하였다. 예로 단순 논문 발표 건수로 우 수 연구자를 탐색할 경우 간과할 수 있는 연구자들 사이에 관계 및 영향력을 네트워크분석 결과로 제시되는 중심성 지수(연결중심성, 근접중심성, 매개중심성 등)를 도출하여 제시함으로써 이를 함께 고려할 수 있게 되었다. 결과적으로 연 구자 분석과 관련한 동향분석, 우수연구자 탐색, 연구자들 간의 영향 관계 분석 등에 보다 과학적이고 계량적인 분석 방법과 결과를 제시할 수 있었다.

학술 연구의 연구주제를 의미하는 핵심어(keyword) 분석의 경우, 사회연결망 분석을 통해 어떤 연구주제들이 주로 연구되고 있으며, 또 연구 주제들 간에 영 향 및 관계를 계량적으로 파악할 수 있었다. 뿐만 아니라 R을 통해 이들 연구 주제들 간의 관계를 시각화하여 나노기술 분야의 연구주제의 분포를 한눈에 확 인할 수 있는 직관적인 정보 또한 제공할 수 있었다. 시각화 정보와 함께 제공 되는 네트워크 지수(밀도, 노드, 링크, 평균연결정도, 컴포넌트 등)를 활용하여 국가별 핵심어 동향의 특징을 파악하여 제시할 수 있었다. 이와 함께 학술정보 데이터가 포함하고 있는 국가정보, 기간정보 등을 활용하여 주요 핵심어 동향의 추이를 국가별로 또는 연도별로 파악해 볼 수 있었으며, 더 나아가 각각의 핵심 어의 중요도 변화 추이를 분석함으로써 나노기술분야의 연구주제 변화 추이와 국가별 영향을 비교 분석할 수 있었다.

학술지(journal) 동향 분석의 경우 분석 기법의 한계로 다양한 분석을 시도하는 데 어려움이 있었으나 빈도분석과 사회연결망분석을 통해 나노기술(탄소나노소 재) 분야에 주요 학술지들의 변화 동향을 파악할 수 있었다. 나노기술분야의 학 술지(Journal)들은 주로 물리학, 재료과학, 화학, 나노기술, 나노과학, 전기화학 등을 다루는 연구가 주된 연구 분야로써 구성되어 있다는 것을 확인할 수 있었 고 최근의 동향으로는 다학제적이고 융합을 기초로 한 연구 분야가 활발하게

연구되고 있음을 확인할 수 있었다.

특허동향 분석의 경우 기존의 빈도를 중심으로 이루어지던 분석 결과들과 비 교를 위해 동일 기간에 빈도를 중심으로 분석한 특허동향 분석 연구와 사회연 결망 분석 결과를 비교해 보았다. 이를 통해 빈도분석으로는 발견하지 못했던 새로운 정보를 도출할 수 있었으며, 이 역시 나노기술과 관련된 이해관계자들이 신규 특허 출원이나 기술개발에 있어서 기존의 분석 결과로 의사결정을 할 경 우 간과할 수 있는 부분을 발견할 수 있게 새로운 정보를 제공할 수 있다는 점 에서 시사하는 바가 크다고 할 수 있다.

3. 성과활용 및 기대효과

본 연구는 객관적인 데이터(논문정보, 특허정보 등)를 활용하여 나노기술관련 연구 및 기술개발 동향의 변화 트랜드를 분석하고, 주요 연구자, 유망기술, 주요 연구분야, 학술지 등을 국가 별 또는 연도별, 기간별로 비교분석한 결과를 제시 하였다. 본 연구에서는 분석결과 외에 나노기술분야의 계량정보 분석을 도입하 기 위한 절차적 방법론과 R tool 활용 절차까지 함께 제시하였으며, 분석 절차 상에 고려사항 및 애로사항도 함께 정리해 보았다.

이는 나노기술의 국내·외 연구현황의 위치를 파악하여 정책의사결정자, 나노기 술관련 연구자, 관련 산업 종사자 등 다양한 이해관계자들에게 연구 및 기술개 발 동향에 대한 객관적이고 과학적인 정보를 신속하게 제공할 수 있는 절차와 사례를 과학적인 방법을 통해 제공한 것이다.

나노기술관련 연구 및 개발 동향에 대한 정보를 과학적으로 제공함으로써 나 노기술분야에 있어서 유망한 연구방향을 안내하거나 연구지원 방안을 마련하는 데 주요 도구로 활용될 수 있으며, 국가간 비교 분석 또는 연도별 비교분석을 통한 결과는 나노기술의 미래 유망기술과 산업별 영향을 예측하고 분석하는데 도움을 줄 수 있다.

본 연구는 나노기술관련 동향 분석에 있어서 기존의 기술적 통계에 의존한 단 편적인 분석과 달리 기술간 영향관계를 가시적, 계량적으로 제시할 수 있는 새 로운 방법론을 제안하고자 하였다. 연구의 결과는 향후, 나노기술 동향분석 및 정책방안 수립을 위한 빅데이터 분석에 있어서 주요한 방법론으로 적용될 수

있으며, 본 연구의 가시적인 결과는 이를 뒷받침할 수 있는 개관적인 근거로 활 용될 수 있다.

본 연구의 결과를 바탕으로 나노기술 분야에 데이터 분석을 기초로 하는 다양 한 연구가 진행되기를 바라며, 본 연구에서 다루지 못한 뉴스데이터, 비정형 데 이터 등으로 분석의 대상을 확장시킬 경우, 나노기술 관련 다양한 의사결정에 있어서 더욱더 의미 있는 근거자료를 산출할 수 있을 것이라 예상된다. 나아가 이 같은 분석기법과 프로세스가 정형화되고 시스템화 된다면, 현재 시간이 많이 소요되고 객관적인 절차적 방안이 정립되지 않은 나노기술 분야의 정보생산 및 활용 체계가 구축될 수 있을 것이며, 이는 의사결정자들에게 객관적이고 과학적 인 의사결정 지원에 필요한 정보를 보다 신속하고 정확하게 제공할 수 있는 기 회가 될 것이다.

목 차

제 1장 서 론

제 1절 연구의 배경 및 필요성 ··· 1

제 2절 계량정보 분석을 통한 나노기술 연구 동향 연구의 개요 ··· 2

제 2장 계량정보 분석 연구

제 1절 계량정보 분석과 사회연결망분석 ··· 3

제 2절 나노 분야 연구에 대한 계량정보 분석 사례연구 ··· 15

제 3절 나노 분야 특허에 대한 계량정보 분석 선행연구 ··· 33

제 3장 나노기술 계량정보 분석 프레임워크

제 1절 나노기술 계량정보 분석 ··· 48

제 2절 나노기술 계량정보 분석 프레임워크 개발 ··· 55

제 3절 나노기술 계량정보 절차별 고려사항 ··· 94

제 4장 계량정보 분석을 통한 나노기술 연구 및 개발 동향 분석

제 1절 나노기술 분야 연구자 동향 분석 ··· 99

제 2절 나노기술 분야 핵심어 동향 분석 ··· 110

제 3절 나노기술 분야 학술지 동향 분석 ··· 130

제 4절 나노기술 분야 특허 동향 분석 ··· 135

제 5장 결 론

제 1절 계량정보분석을 통한 나노기술 연구동향 분석의 시사점 ··· 139

제 2절 계량정보분석을 통한 나노기술 연구동향 분석의 한계 ··· 141

참고 문헌 ··· 142

표 차례

<표 2-1> 데이터 수집에 활용된 검색어 ··· 16

<표 2-2> 나노기술의 환경·보건·안정성 영향에 관한 문헌정보의 검색식 ··· 17

<표 2-3> 나노기술의 대중 인식도 및 태도 연구 관련 문헌정보의 검색식 ··· 19

<표 2-4> LED 분야의 소재와 모듈에 관한 검색식 ··· 22

<표 2-5> WOS 수록 연도별 전세계 나노 SCIE 논문 편수 ··· 24

<표 2-6> 도출된 주요 나노 저널 ··· 27

<표 2-7> 나노기술 연구동향에 대한 계량정보분석 사례연구 연구목적 및 연구방 법론··· 32

<표 2-8> 특허청 특허동향 조사 방법 ··· 43

<표 2-9> 특허청 주요 분석지표 ··· 44

<표 2-10> NNPC 특허동향 연구의 데이터 소스 및 연구 방법 ··· 45

<표 2-11> 나노기술 특허동향에 대한 계량정보분석 사례연구 연구목적 및 연구 방법론··· 47

<표 3- 1> 제4기 나노기술종합발전계획(안) 나노 유망기술 30개 기술유형 ··· 50

<표 3- 2> 탄소나노소재 전문가 키워드(상) 및 검색식 개발(하) ··· 57

<표 3- 3> 논문 데이터베이스 서비스 비교 ··· 60

<표 3- 4> 특허 데이터베이스 서비스 비교 ··· 62

<표 3- 5> 데이터 입력코드 ··· 82

<표 3- 6> 데이터 속성이름 붙이기 코드 1 ··· 82

<표 3- 7> 데이터 파싱 코드 ··· 83

<표 3- 8> 데이터 속성이름 붙이기 코드 2 ··· 84

<표 3- 9> 인접리스트 코드 ··· 86

<표 3-10> 데이터 추출 코드 ··· 87

<표 3-11> 한국 데이터 추출 코드 ··· 88

<표 3-12> 엣지리스트 데이터의 그래프 형태 변환 ··· 88

<표 3-13> 연구에서 사용된 사회연결망 분석 지표 ··· 89

<표 3-14> 네트워크 수준 지표 ··· 89

<표 4- 1> 연구자분석 결과(빈도, 연결중심성, 근접중심성, 매개 중심성) ··· 100

<표 4- 2> 국가별/연도별 논문발표 현황 ··· 104

<표 4- 3> 나노기술 분야 연구자 네트워크 지수 ··· 107

<표 4- 4> 한국인 교신저자 네트워크의 측정 지표 ··· 109

<표 4- 5> 핵심어 분석(빈도, 연결중심성, 근접중심성, 매개중심성) ··· 111

<표 4- 6> 2000년도 대한민국의 주요 핵심어 중심성 지수 순위 ··· 114

<표 4- 7> 한국 핵심어 분석 네트워크 지수 ··· 118

<표 4- 8> 미국 핵심어 분석 네트워크 지수 ··· 120

<표 4- 9> 중국 핵심어 분석 네트워크 지수 ··· 122

<표 4-10> 2014년도 학술지별 논문발행 빈도, 중심성, 영향지수 ··· 131

<표 4-11> 저널별 연결정도 중심성 변화 추이 ··· 134

<표 4-12> 국제특허분류 코드 (2015.01 판) ··· 135

<표 4-13> 특허 정보 제공 데이터 ··· 136

<표 4-14> 2014년 나노기술분야 한국의 특허 동향 ··· 137

그림 차례

<그림 2-1> 계량정보 분석의 각 범주간의 관계 ··· 4

<그림 2-2> A-F의 5개 원소로 이루어진 그래프의 예 ··· 12

<그림 2-3> 쾨니히스베르크의 일곱 개의 다리 ··· 12

<그림 2-4> 여섯 단계의 분리 (Six Degrees of Separation) ··· 13

<그림 2-5> 상위 선도 공저자 3그룹의 네트워크 ··· 26

<그림 2-6> Science Overlay Map 샘플 ··· 28

<그림 2-7> 나노기술의 지식 흐름 연구 모형 ··· 35

<그림 2-8> 과학과 기술의 지식흐름(S&T) 연구모형 ··· 36

<그림 2-9> 기술과 기술의 지식흐름(S&S) 연구모형 ··· 36

<그림 2-10> 데이터 분석 결과 ··· 37

<그림 2-11> 특허청의 연도별 나노특허기술동향 발간 현황 ··· 43

<그림 2-12> NNPC 나노기술 동향연구 현황 ··· 45

<그림 3-1> 나노기술 분야 사회연결망 분석 일반적 프로세스 ··· 48

<그림 3-2> 핵심연구자 식별을 위한 분석요소 설정 ··· 51

<그림 3-3> 핵심키워드 식별을 위한 분석요소 설정 ··· 52

<그림 3-4> 영향력 있는 학술지 식별을 위한 분석요소 설정 ··· 53

<그림 3-5> 영향력 있는 특허분류(분야) 식별을 위한 분석요소 설정 ··· 54

<그림 3-6> 나노기술 계량정보 분석 프레임워크 개발 ··· 55

<그림 3-7> Web of Science 홈페이지 화면 ··· 58

<그림 3-8> SCOPUS 홈페이지 화면 ··· 58

<그림 3-9> NDSL 홈페이지 화면 ··· 59

<그림 3-10> KIPRIS 홈페이지 화면 ··· 61

<그림 3-11> Web of Science 홈페이지 화면 ··· 63

<그림 3-12> Web of Science 선택화면 ··· 64

<그림 3-13> Web of Science 검색결과1 화면 ··· 65

<그림 3-14> Web of Science 검색결과2 화면 ··· 65

<그림 3-15> Web of Science 저장방식 선택 ··· 66

<그림 3-16> Web of Science 출력방식 설정 ··· 66

<그림 3-17> Web of Science 레코드 콘텐츠 및 파일 형식 선택 ··· 67

<그림 3-18> Web of Science 로우 데이터 메모장 형식의 초기 파일 ··· 68

<그림 3-19> Web of Science 로우 데이터 엑셀 화면 ··· 68

<그림 3-20> 윕스온에 접속한 화면 ··· 69

<그림 3-21> 윕스온 가입 유형 ··· 70

<그림 3-22> 윕스온 통합검색 이용 ··· 70

<그림 3-23> 윕스온 통합검색 내 영문 통합 ··· 71

<그림 3-24> 윕스온 검색결과 화면 ··· 71

<그림 3-25> 윕스온 서지정보 선택화면 ··· 72

<그림 3-26> 윕스온 포인트 결제 화면 ··· 73

<그림 3-27> 윕스온 다운로드 완료 화면 ··· 73

<그림 3-28> 윕스온 다운로드 파일 ··· 74

<그림 3-29> 다운로드 받은 정제되지 않은 raw data ··· 76

<그림 3-30> 전처리 대상 데이터 ··· 76

<그림 3-31> 문서 유형 전처리 결과 ··· 77

<그림 3-32> 지워진 다른 문서유형으로 생긴 공백 ··· 78

<그림 3-33> 빈 셀 지우는 방식 1 ··· 78

<그림 3-34> 빈 셀 지우는 방식 2 ··· 79

<그림 3-35> 빈 셀 지우는 방식 3 ··· 80

<그림 3-36> 빈 셀 지우는 방식 4 ··· 80

<그림 3-37> 문서유형, 빈칸 제거 이후 데이터 ··· 81

<그림 3-38> 정제된 데이터 엑셀 파일 ··· 81

<그림 3-39> 데이터 속성이름 완료 화면 ··· 83

<그림 3-40> 데이터 파싱 코드 입력 화면 ··· 84

<그림 3-41> 1-모드 네트워콰 2-모드 네트워크 형태 ··· 85

<그림 3-42> 엣지리스트 형태와 엣지리스트로 변환된 데이터 화면 ··· 86

<그림 3-43> 데이터 추출 코드 입력 화면 ··· 87

<그림 3-44> 데이터 추출 엑셀화면 ··· 87

<그림 3-45> 컴포넌트 개념도 ··· 93

<그림 3-46> 나노기술 계량정보 분석 절차별 고려사항 ··· 94

<그림 3-47> 네트워크 구성 및 시각화 분석 과정상에 고려사항··· 96

<그림 4- 1> 연구동향 분석과 의사결정 사항 ··· 98

<그림 4- 2> 나노기술관련 연구자 추이 분석 ··· 102

<그림 4- 3> 국가별/연도별 논문발표 현황 ··· 103

<그림 4- 4> 국가별 논문발표 현황 비교 (2000 vs 2015) ··· 104

<그림 4- 5> 나노기술 분야 연구자 네트워크 변화 ··· 106

<그림 4- 6> 한국인 교신저자 네트워크 시각화 결과 ··· 108

<그림 4- 7> 주요 핵심어의 연도별 연구 동향 ··· 112

<그림 4- 8> 2000년도 대한민국의 주요 핵심어 네트워크 ··· 113

<그림 4- 9> 2000년도 대한민국의 주요 핵심어 네트워크 시각화 개선 ··· 115

<그림 4-10> 2000년도 대한민국의 주요 핵심어 네트워크 그룹화 ··· 116

<그림 4-11> 한국 핵심어 네트워크 변화 ··· 117

<그림 4-12> 미국 핵심어 네트워크 변화 ··· 119

<그림 4-13> 중국 핵심어 네트워크 변화 ··· 121

<그림 4-14> 한국과 미국의 핵심어 순위 변화 패턴 비교 ① ··· 123

<그림 4-15> 한국과 미국의 핵심어 순위 변화 패턴 비교 ② ··· 124

<그림 4-16> 한국과 미국의 핵심어 순위 변화 패턴 비교 ③ ··· 125

<그림 4-17> 한국과 미국의 핵심어 순위 변화 패턴 비교 ④ ··· 126

<그림 4-18> 한국과 미국의 핵심어 순위 변화 패턴 비교 ⑤ ··· 127

<그림 4-19> 국가별 핵심어 순위 변화 패턴 비교 ··· 128

<그림 4-20> 연도별 저널별 연결정도 중심성 추이 ··· 133

제 1장 서 론

제 1절 연구의 배경 및 필요성

우리나라에서는 2001년 나노기술개발촉진법과 나노기술종합발전계획 수립을 통해 나노기술을 적극적으로 개발하고 있다. 2015년 11월 18일엔 제 4기 나노종 합발전계획과 관련된 공청회가 열렸다. 나노종합발전계획은 2001년 7월 제 1기 (2001~2010)를 시작으로 2006년 2기(2006~2016)를 거쳐, 2011년 3기(2011~2020)가 진행 중으로 2001년부터 2016년 현재까지 R&D, 인력, 인프라 3개 분야에 대한 지속적인 투자가 이루어지고 있다. 이러한 나노기술 육성정책은 자연스레 나노 기술 관련 기업의 증가, 나노 분야 인력 증가, 나노 관련 논문, 나노 관련 특허 와 같은 증가를 보여주고 있다. 한국 뿐 아니라 미국, 중국, 유럽, 일본 등 많은 국가에서는 정책적으로 나노기술에 대한 정책을 펼치고 있으며 각 국의 나노기 술에 투자하는 금액 또한 증가하는 추세에 있다. 이러한 경쟁적인 상황에서 나 노기술의 연구 동향을 정확하게 파악하면 나노분야에서 혁신적인 연구 분야를 도출할 수 있고 그간 진행된 나노분야 연구동향을 파악하여 정부 정책의 투자 결과가 실제로 나노기술의 발전에 있어 어느 정도의 영향을 미쳤는가를 가늠할 수 있다.

나노관련 논문투고와 특허의 출원 형태를 해당 연도나 특정 시기의 정책, 투자 등과 밀접한 연관이 있을 것으로 보고 나노기술의 연구동향이 정책, 투자등과 어떠한 연관이 있는 가에 초점을 맞추어 연구동향을 파악하는 방법은 좋은 연 구동향 파악의 예라고 할 수 있다. 또한 각 국의 연구동향의 형태를 보고 나노 기술 연구의 선진국은 어느 국가인지, 어느 국가로부터 나노기술의 핵심 연구 성과가 확산되는지 등을 파악하면 상황에 맞는 나노정책을 만들거나 유망 분야 에 투자를 할 수 있을 것이다. 논문 및 특허의 서지정보를 이용하여 특정 학문 분야의 연구동향을 파악하는 연구는 다양한 분야에서 존재한다. 이러한 연구 결 과물은 특정 기간 동안 논문 편수, 특허 등록 및 출원 건수 등을 파악하는 것으 로 연구동향을 파악하였다.

제 2절 연구의 개요

현재 나노기술관련 연구동향 및 정책 동향 분석은 주로 정량적(기술통계 기반), 정성적(전문가에 의한 영향력, 기술력, 시장력, 집중도, 경쟁력, 활동도 등) 분석 을 통한 거시적인 분석에 초점을 두고 있어 연구자간, 연구주제간, 기술간에 복 잡한 관계를 과학적으로 규명하여 정책의사결정에 직접적으로 반영하는데 한계 를 나타내고 있다.

따라서 본 연구에서는 국내 나노산업 분야의 나노기술 연구개발 추이 및 변화 를 분석할 수 있는 방법에 대한 고찰과 이후 나노기술 관련 계량정보 분석연구 의 방향성을 제시하기 위하여 계량분석기법의 하나인 사회연결망분석(Social Network Analysis, SNA)을 적용해 보고자 한다. 이를 위해 빅데이터 분석 도구 인 R Programing 언어를 주요 분석 tool로 활용하고자하며 이외에 분석 가능한 방법론을 최대한 활용하고자 한다. 결과적으로 본 연구는 나노기술관련 논문 정 보(탄소나노소재분야)와 특허 정보를 활용하여 주요 연구자, 연구주제(핵심어), 학술지, 기술분류(IPC분류) 등에 존재하는 관계, 영향력, 분포 등의 정보를 파악 하고 이들 패턴으로부터 새로운 의미를 분석하고 네트워크의 구조를 분석하여 연구동향 분석에 있어서 유의미한 시사점을 제시하고자한다.

제 2장 나노기술 계량정보 분석 연구

제 1절 계량정보학과 사회연결망 분석

1. 계량정보학의 개요

계량정보학(Informetrics)이란 ‘정보를 수학적이고 과학적인 방법을 통해 정량 적으로 측정하는 학문’을 말한다(Nacke, 1979). 또한 Egghe와 Rousseau는 계량 정보학을 ‘정보의 측정, 정보현상에 관한 변인 간의 수리 모델화와 정보의 축 적과 검색을 다루는 학문영역’이라고 정의하였으며(Egghe & Rousseau, 1992), Tague-Sutcliffe는 ‘정보의 형태에 상관없이 정보의 생산, 배포, 사용 등에 대 해 수학적 방법을 다루는 학문’이라고 정의 하였다(Tague-Sutcliffe, 1992).

오늘날 정보는 도처에 존재한다. 정보는 과학자들뿐만 아니라 다른 모든 사회 집단에서 단순한 기록이나 서지정보만이 아니라 각양각색의 형태로 나타난다.

학자들은 컴퓨터와 디지털 네트워크 혁명으로 인해 컴퓨터와 네트워크를 소립 자 시스템에서 블랙홀에 이르기까지 규모나 수준에 상관없이 정보의 흐름을 모 형화 하는데 적극적으로 활용해왔다.

정보의 유형은 정보의 행태(behavior)에 일정시점에 있어서의 정보의 정적상태 (information statics)와 동적상태(information dynamics)로 나뉜다. 즉, 정보자체가 지니고 있는 가치나 이용성이 어느 한 시점에서 어느 정도의 가치나 위치를 차 지하고 있는 지의 상태를 말한다. 정보의 정적 상태는 주로 상대적인 값으로 나 타내며, 시간이 지남에 따라 그 값은 달라진다. 정보의 동적상태란 일정기간 동 안에 나타나는 정보의 가치나 이용성의 변화추이로서 정적상태가 연속됨으로써 나타나는 현상이다. 따라서 정보의 정적상태는 주로 하나의 수치로 나타낼 수 있는 반면, 정보의 동적상태는 주로 선이나 곡선으로 나타나게 된다. 이와 같이 정보의 행태는 수치화를 통하여 정적인 상태의 값 내지는 동적인 변화현상을 파악할 수 있게 되며, 특히 정보의 행태에 대한 수량 처리에 대한 연구를 계량 정보학(informetrics)이라 한다.

출처 :“Toward a Basic Frame Work for Webometrics” (Bjorneborn & Ingwersen, 2004)

<그림 2-1> 계량정보 분석의 각 범주간의 관계

계량정보학의 연구 목적은 문헌의 구조와 동태분석을 통한 일반법칙을 발견함으 로써 문헌을 통한 현실세계의 의사소통의 행태와 구조를 이해하고 예측하기 위함 이다. 또한 정보와 관련한 정책이나 정보시스템 설계를 위한 합리적인 근거를 제 공함으로써 도서관 정보서비스나 참고봉사, 시스템설계의 기초자료를 제공하기 위함이다.

계량정보학의 연구기능은 과학적 계획의 기능, 정보관리의 기능, 이론적 연구 의 기능을 갖는다. 과학적 계획의 기능은 주로 과학의 역사적 배경 및 시대에 대한 연구, 출판의 양과 국민생산과의 관계 등 과학정책의 자료로서 활용된다.

정보관리 기능은 도서선택과 폐기의 기능, 정보의 조직과 관리 기능, 정보이용 및 활용에 대한 기능, 예산측정의 합리화, 다양한 정보활동과 관련된 의사결정 자료로서 활용된다. 이론적 연구 기능은 학문분야의 지적인 문헌지도 작성, 주 제영역의 구조분석, 학문의 발전과 유용성 평가수단, 문헌생산과 이용 등에 대 한 다양한 수학적 모델을 개발하는 것을 포함한다.

(1) 계량정보학 관련 용어 정의

계량정보학과 관련한 용어와 정의는 다양하다. 과학 분야의 커뮤니케이션을 측 정하는 것은 계량정보학(Informetrics), 계량서지학(Bibliometrics), 과학계량학 (Scientometrics), 웹계량학(Webometrics), 사이버계량학(Cybermetrics)등의 다양한 용어로 표현되고 있다. Bjorneborn와 Ingwersen의 연구에서는 계량정보학을 계

량서지학, 과학계량학, 웹계량학, 사이버계량학 등의 각 범주간의 관계에서 모든 용어적 개념을 포괄하는 가장 상위 개념으로 보았다(Bjorneborn & Ingwersen, 2004).

하지만 이들의 연구 영역을 명확히 구분하는 것은 어렵다. 이러한 연구 영역의 공통적인 목적은 분석 대상을 설명·평가·관리하기 위해 데이터 영역을 정확 하게 분석하여 정량적으로 측정하는 것이다. 단지 측정 대상의 범주와 각 요소 의 순서만 다를 뿐이다(Nicola De Bellis, 2010).

전통적인 문헌정보학 연구를 살펴보면, 1960년대 후반 Alan Pritchard가 명명한 계량서지학이라는 용어는 일반적으로 학문적 영역을 구분하지 않고 기록된 정 보를 통계적으로 유의미하게 표현하는 방식을 뜻한다(Alan Pritchard, 1969). 계 량서지학의 개념은 기록된 정보인 도서·논문·출판물·인용 등의 수를 셈하는 것, 즉 자료의 측면을 강조한다. 예를 들면 KoMCI Web을 이용한 KoMCI Journal Web의 인용도 지수 분석, Web of Science를 이용한 인용도 지수 분석, Google Scholar를 이용한 개인의 h-index산출, SCImago의 SJR 및 h-index 분석 등이 있다.

과학계량학은 좀 더 상세한 정보의 측정을 강조하며 정보처리 관점에서 과학 을 정량적으로 측정·분석하여, 과학정책을 연구하는 분야를 의미한다(Hess ,1997). 과학과 기술 발달의 전반에 관한 수량학적 측면을 연구하는 학문이다 (Nalimov & Mulchenko, 1969). 최근 대규모 학술정보 데이터베이스에 접근이 용 이해지면서 평가정보분석(Evaluative metrics)도 활기를 띠고 있다. 가장 넓은 의 미로 과학계량학은 과학·기술 지식의 생산과 유통에 관련된 모든 정량적인 측 면과 모형을 다룬다. 궁극적으로 지식의 진보를 위한 과학자·단체·기관·국가 의 기여도에 대한 정량적이고도 상대적인 평가를 한다.

디지털 네트워크 세상에서 웹계량학, 사이버계량학과 같은 용어는 계량정보학 적 방법과 개념을 인터넷에서 이루어지는 정보 교환으로 확대 적용한 것이다.

웹계량학 분야의 개척자인 Bjorneborn과 Ingwersen은 웹 자원에 관한 웹계량학 과 모든 인터넷 활용에 대한 사이버계량학은 구별해야 한다고 주장하기도 했다 (Bjorneborn & Ingwersen, 2004). 이에 따라 웹계량학이란 웹 정보 자원의 구조, 기술, 구축 및 웹 정보의 사용에 관련된 정략적 연구를 하는 학문을 말한다 (Björneborn & Ingwersen, 2004). 주로 웹기반의 정량적인 방법을 통해 사회 과

학 연구의 목표를 달성하기 위한 연구를 말한다(Thelwal, 2009). 예를 들면 월드 와이드 웹(World Wide Web : WWW)에서 계량정보 분석과 웹 영향력 계수 (WIF, Web Impact Factor)를 측정하는 것을 꼽을 수 있다(Ingwersen, 1998). 사 이버계량학은 웹계량학과 전자 자원을 포함하여 양적인 연구를 하는 좀 더 넓 은 의미로 정의 된다.

(2) 계량정보학의 주요 분석 기법

계량정보학의 주요 연구주제로는 특정 주제 분야 학술잡지 논문의 분포상황에 관한 연구, 주제 분야별 문헌 이용률에 관한 연구, 저자의 인용패턴 및 인용문 헌 구조에 관한 연구, 문헌의 언어, 문헌의 증가율, 특정 주제 분야의 연구 동 향, 저자의 생산성 및 공저자 분석 등이 포함된다.

인용(citation)은 학술연구에서 다른 연구자의 연구를 이용하는 방법으로 주로 논문 가운데의 각주나 참고문헌 등으로 표현된다. 인용연구는 연구자에 의해 인 용된(cited) 문헌과 연구자가 인용한(citing) 문헌과의 관계를 분석하여 인용문헌 간의 관련성을 규명하는 것이다. 인용 분석 연구의 기본적인 가정은 다음과 같 다. 첫째, 문헌의 인용은 어떤 문헌이 다른 저자에 의해 이용되었음을 나타낸다.

둘째, 문헌의 인용은 인용된 문헌이 갖는 중요성이나 논문의 질, 연구결과의 효 과나 영향을 나타낸다. 셋째, 인용은 연구자가 자기 연구에 가장 적합하거나 유 용하다고 판단되는 문헌을 선택하여 인용한다. 넷째, 인용된 문헌과 인용하는 하는 문헌과는 내용상의 관계가 깊다.

서지결합법(Citation Coupling)은 1963년 미국 MIT의 Kessler가 제시한 이론으로 여러 개의 문헌이 공통되는 인용문헌을 하나 이상 갖고 있을 때 이 문헌들은 서로 주제적으로 관련되어 있다는 가정으로 이러한 문헌들은 서지 적으로 결합 되어 있다는 의미이다. 즉, 논문 A가 논문X와 Y에 공통으로 인용되었다면, 이러 한 결합단위가 높을수록 두 문헌의 주제는 유사하다는 것이다. 서지결합법은 수 치로 처리되기 때문에 언어에 구애받지 않으며, 전문적 지식도 요구되지 않고, 한 그룹 내의 문헌들을 과거뿐만 아니라 미래에 이르기까지 확장된다. 한 논문 이 계속 인용되는 한 서지 결합된 논문집단을 계속 증가할 것이다. 전통적인 주 제 분석에 의한 색인방법과 서지결합법으로 검색한 결과를 비교한 실험에서 검 색된 문헌집합은 서로 아주 높은 관련성을 가지고 있음이 증명되었다. 반면에

서지결합법의 문제점은 두 문헌이 공통으로 참고문헌을 갖는다는 사실이 두 문 헌이 반드시 정보의 같은 부분을 참고하고 있다는 보장은 없다는 것과 서지결 합법은 정보검색의 도구로 부분적으로 이용될 수 있지만 전적으로 의존할 수는 없다는 것이 지적되고 있다. 그 이유는 인용문에서 제외된 문헌들은 검색될 가 능성이 없기 때문이다.

동시인용 분석(Co-citation analysis)은1973년 미국의 정보과학자 Small이 서지결 합의 변형인 문헌동시인용기법을 개발하였다. 동시인용 분석이란 두 편의 문헌 또는 두 명의 저자가 제3의 문헌이나 저자에 의해 동시에 인용될 때 이들 두 편의 문헌 혹은 저자는 밀접한 관계를 가진다는 것으로 이러한 관계의 강도는 동시인용빈도에 따라 비례한다. 동시인용의 빈도는 동시에 인용되는 회수로 정 의되며, 동시인용빈도가 높은 문헌들은 서로 밀접한 관계가 있으며, 인용빈도가 높은 문헌들이 해당 분야의 핵심적인 개념이나 방법을 포함하고 있음을 유추할 수 있다. 인용 분석을 이용한 선행연구들의 대부분이 문헌인용 분석 방법으로 이루어지고 있으나 저자인용 분석도 상당 부분 찾아볼 수 있다. 문헌 동시인용 분석은 주제 분야의 관계를 파악하거나, 학문분야의 성장과 학문의 구조적 변화 를 규명하는 등 지식전반에 걸친 특색을 매핑 하는데 이용될 수 있다(Small, 1973). 한편, 저자 동시 인용 분석은 두 저자가 동시인용이 자주 될 수록 두 저 자는 밀접한 관계를 갖는다고 볼 수 있다. 저자 동시인용 분석에서는 저자는 자 연인을 지칭하는 것이 아니라 그 저작가 생산한 저작물의 총체를 의미한다. 저 자 동시 인용 분석을 통하여 저자들의 군집을 추출함으로써 특정 주제 분야별 로 저자들을 그룹화 할 수 있다(White, Griffith, 1981).

(3) 계량정보 분석의 목적

일반적으로 계량정보 분석은 분석 목적에 따라 방법론을 선택·조합하여 분석 하는 형태를 갖는다. 이 분석방법론의 목적은 주로 탐색(scanning), 모니터링 (monitoring), 분석(analysis), 평가(Evaluation)등이 있다.

탐색이란 전문가에 의존하여 이루어지던 미래기술 예측이 계량정보 분석의 객 관적인 데이터 분석결과를 바탕으로 유망기술과 기술 환경을 탐색하는 것을 말 한다. 예를 들면 KISTI의 매크로 모니터링은 고 피인용 논문을 추출하여 인용관 계의 유사도에 따른 군집분석을 한 후 군집별 논문의 평균나이, 인용강도, 기술

수명 주기 등을 미래기술 탐색한다.

모니터링이란 향후 연구와 정책적 추진 방향 설정을 위한 근거 자료를 확보하 기 위하여 대내외적인 환경변화에 대한 지속적으로 핵심기술, 경쟁관계, 연구개 발 등의 현황을 파악하는 것이다. 미국, 영국, 네덜란드, 캐나다, 호주 등에서는 과학기술 논문과 특허데이터를 이용하여 각 국가가 지닌 과학기술 역량과 가치 를 모니터링 한다. 세부적인 예를 들면 미국 과학재단(NSF)에서는 과학 및 공학 과 관련된 미국의 현황을 세계 각국과 비교·분석하여 Science and Engineering Indicators(SEI)를 격년마다 발간한다. 영국 비즈니스혁신기술부(BIS)는 격년마다 International Comparative Performance of the Uk Research Base를 발간하여, 영국의 혁신 역량을 파악하고 R&D 투자 성과를 평가한다.

분석이란 기술파급, 기술간 연계, 기술-산업연계, 과학-기술연계, 연구자 네트 워크 등을 분석하는 것을 말하며, 예를 들면 논문/특허의 계량 분석을 통해 기 업이 보유한 기술의 경쟁자와 경쟁 기술을 탐색하고, 각 기업의 기회 요인과 위 협요인을 파악하거나 논문/특허의 분류코드와 인용관계가 포함된 메타데이터를 바탕으로 분류 간 인용관계의 변화를 추적하여 지식의 흐름 패턴의 융합양상을 파악할 수 있다.

평가란 과학기술 정책을 수립, R&D 사업의 기획단계에서 특정 분야의 객관적 인 국제 수준을 비교, 해당 기관 및 국가 연구결과물의 질적 수준을 파악하기 위해 투자방향, 성과측정, 기술경쟁력, 기술 가치 등을 평가하는 것을 말한다.

예를 들면 네덜란드의 Centre for Science and Technology Studies(CWTS)는 매 년 Wos DB를 바탕으로 영향력과 공동연구 관점에서 분야별/지역별/국가별 대학 랭깅(CWTS Leiden Ranking)을 발표했다. 스페인의 SCIMAGO는 매년 SCOPUS DB기반의 분야별 저널 순위 및 연구기관 순위(SIR : Scimago Istitutions Ranking)를 제공한다.

(4) 계량정보 분석의 프로세스

계량정보 분석은 분석 목적을 설정한 이후 일반적으로 다음 다섯 단계의 프로 세스를 통해 분석을 수행한다. 첫째, 분석 영역에 대한 정의를 내려야한다. 둘 째, 분석 영역에 대한 정의를 내리고 비교 범위가 결정되면 계량정보 분석을 위 한 데이터를 수집해야한다. 셋째, 분석 영역의 정의와 데이터 확보를 통해 입력

값들을 어떤 방법으로 분석 할 것인지 분석 방법을 결정한다. 넷째, 결정된 분 석 방법을 데이터에 적용시키기 위해 적절한 데이터의 정제를 수행해야한다. 다 섯째, 수치화된 데이터를 분석하는 과정에는 다양한 기법들을 활용하여 결과를 도출한다.

(5)

계량정보 분석은 분석 범위의 대상과 영역 분석 방법을 어떻게 결정하느냐에 따라서 방법론을 선택할 수 있다. 계량정보 분석의 대표적인 방법론으로는 크 게 통계분석(Statistics analysis), 지표 분석(Indicator analysis), 추세분석(Trend analysis), 데이터 마이닝(Data mining), 시각화(Visualization) 등의 유형으로 나누 어 볼 수 있다.

통계분석은 자료를 통계학적으로 수집·정리하여 응용 수학의 기법을 이용해 수치상의 성질, 규칙성 또는 불규칙성을 찾아내는 분석 방법으로서 대표적인 분석 방법으로는 기술 통계분석(Descriptive statistic analysis), 군집분석(Cluster analysis), 분산분석(Analysis of Variance), 회귀 분석(Regression analysis)등이 있 다. 가장 기초적인 분석기법으로 빈도분석이 가장 많이 활용되고 있다.

지표분석이란 효율적인 지식재산 정보의 활용을 위하여 분석의 목적에 맞게 지표를 선정하여 평가하는 것을 말한다. 최근 개별 연구자, 연구부서, 연구기관, 국가에 이르기까지 연구 성과를 비교, 평가하는 객관적 정량지표에 대한 관심 이 증가하고 있으며 정교한 알고리즘과 수학적 기반에서 평가하려는 노력으로 확산되고 있다. 지표(indicator)는 특성에 따라 입력지표, 중간지표, 성과지표, 출 력 지표 등으로 구별 된다. 입력 지표는 사업 추진에 투입된 재원과 인력, 기타 의 자원을 나타내고 사업추진의 효율성이나 생산성을 판단하는 것이 중요한 경 우에 사용한다. 예를 들면 예산 및 인력 투입규모, 주관기관의 대응 투자비율 사업비 중 직접비 비율 증대등은 입력지표에 해당한다. 중간지표는 사업진행과 정에서 나타나는 산출물의 양을 나타내는 지표로서 사업의 달성도를 표시한다.

예를 들면 건설공정률(%), 계획대비 집행실적(%), 워크샵/세미나 개최건수 등의 지표가 있다. 출력지표는 사업완료 후 나타나는 1차적 결과 또는 산출물을 나 타내는 지표이며 특허출원, 특허등록, 출원대피등록률, 국내외 발표논문수, SCI 논문수, 인력 양성규모, 해외연구자유치건수 등이 있다. 성과 지표는 사업의 궁

극적인 혜택을 측정하는 지표로서 사업을 통해서 나타난 사회적, 경제적, 환경 적 변화를 측정한다. 예를 들면 기술이전 건수/기업수, 기술료, 기술이전 성공 률, 비용절감, 고용창출, 생산액, 매출액, 산업경쟁력강화, 기술제고, 만족도제고 등이 있다.

추세 분석이란 자료가 장기적으로 커지는지, 작아지는지 혹은 변화가 없는지 등을 알아보기 위한 분석 방법을 말한다. 대표적인 분석 방법으로는 시계열 분 석(Time-series analysis), 성장 곡선(Growth curve) 수학 모델링(Mathematical modeling)등의 방법이 있으며 시계열 분석을 통해 시계열 자료가 장기적으로 변 하는 모습일 때 그것이 선형(Linear model)인지, 혹인 지수모형(Exponential model)인지를 함수로 표현한다. 시계열 분석은 경기변동 등의 연구에 사용되고 있다. 통계숫자를 시간의 흐름에 따라 일정한 간격마다 기록한 통계계열을 시 계열 데이터라고 하며, 이 계열의 시간적 변화에는 여러 원인에 기인한 변동이 포함되어 있다. 예를 들면, 돌연적인 사건을 원인으로 하는 것(우연변동 또는 불규칙변동), 해마다 똑같이 되풀이되는 계절변동, 또한 오랜 세월에 걸쳐 추세 적으로 나타나는 구조변동, l년 이상의 장기간에 걸쳐 규칙적으로 반복되는 순 환변동 등이 있는데, 이들 변동이 복잡하게 혼합되어 하나의 시계열 데이터를 이루고 있다.

데이터 마이닝(Data Mining)이란 대규모 데이터에서 가치 있는 정보를 추출하 는 것을 말한다. 즉, 의미심장한 경향과 규칙을 발견하기 위해서 대량의 데이터 로부터 자동화 혹은 반자동화 도구를 활용해 탐색하고 분석하는 과정이다 (Linoff & Berry, 1997). 데이터는 정형데이터와 비정형 데이터가 있으며 이러한 대량의 데이터로부터 가치를 추출하고 결과를 분석하는 기술을 총칭한다. 비정 형 데이터란 숫자 데이터와 달리 그림이나 영상, 문서처럼 형태와 구조가 복잡 해 정형화 되지 않은 데이터를 말한다. 블로그와 게시판 등 웹에서 폭발적으로 발생하는 비정형 데이터는 그 내용을 통해 여론의 흐름을 파악할 수 있다는 점 에서 주목받고 있다. 비정형 데이터 분석방법으로는 텍스트 마이닝(Text mining), 웹 마이닝(Web mining) 등이 있다. 텍스트 마이닝이란 대규모의 문서(text)에서 의미 있는 정보를 추출하는 것을 말한다. 분석 대상이 비구조적인 문서정보라는 점에서 데이터 마이닝과 차이가 있다. 웹 마이닝)은 인터넷을 이용하는 과정에서 생성되는 웹 로그(web log) 정보나 검색어로부터 유용한 정보를 추출하는 웹을

대상으로 한 데이터 마이닝을 말한다. 웹 마이닝은 전통적인 데이터 마이닝의 분석 방법론을 사용하기도 하지만 웹 데이터의 속성이 반정형 혹은 비정형이고, 링크 구조를 형성하고 있기 때문에 별도의 분석기법이 필요하다.

시각화 분석이란 데이터 분석 결과를 쉽게 이해할 수 있도록 도표(Graph)라는 수단을 통해 정보를 명확하고 효과적으로 전달하는 방법을 말한다. 대표적인 방법론으로는 조사 대상에 대한 사용자들의 심리적 거리를 측정하여 상대적인 위치를 확인하기 위한 다차원 척도법(Multi dimension scaling)과 네트워크 이론 에 기반 하여 노드(nod)간 지식흐름(flow)을 인용 관계를 통해 정의하는 사회연 결망 분석(Social network analysis)등이 있다.

2. 사회연결망 분석

(1) 사회연결망 분석의 개요

계량정보 분석의 연구가 활발해 짐에 따라 다양한 분석기법 들이 저마다의 문 제해결을 위해 활용되고 있는데, 그 중에서도 최근 두드러진 연구추세로 사회구 조에서의 개인이나 개체들 간의 관계를 나타내기 위해 사회학 분야에서 태동하 여 사용되고 있는 사회연결망 이론(Social network　theory)이 계량정보학 연구 에 적용되어 분석에 활용되고 있다.

특히 계량정보학의 한 유형인 계량서지학에서는 특정한 관계로 연결되어 네트 워크를 이루는 집단이나 기관에 대한 역할 규명이 중요시되면서 사회연결망분 석에서 사용되는 다양한 구조적 지표들이 사용되고 있으며, 개체들 간의 관계를 나타내주는 시각화의 장점으로 이를 적용한 연구가 활발히 수행되고 있다.

(2) 네트워크 관련 이론

네트워크 이론의 근간은 그래프 이론이다. 그래프는 특정 집합의 원소 쌍 (element pair) 사이의 관계를 나타내기 위한 수학적 모델이며, 노드(nodes 또는 vertices)들과 이들을 연결하는 링크(links 또는 edges)들로 표현된다. 그래프는 노드를 연결하는 링크의 방향성 유무에 따라 방향성(directed) 또는 무방향성 (undirected)으로 나눌 수 있다. <그림 2-2>는 A-F의 5개 원소 그래프의 예이다.

<그림 2-2> A-F의 5개 원소로 이루어진 그래프의 예

1736년 Leonhard Euler에 의한 “쾨니히스베르크의 일곱 개 다리(Seven Bridges of Kὄnigsberg)”에 대한 논문이 그래프 이론의 시초이다. “쾨니히스베 르크의 일곱 개의 다리"는 <그림 2-4 (a)> 의 일곱 개 다리를 한 번씩만 건너서 모든 지역을 통과할 수 있는 경로를 찾는 문제이며, 이와 같은 경로는 존재하지 않는다는 사실이 Leonhard Euler에 의하여 증명된다.

　<그림 2-3 (a)> 에서 수로에 의해 나눠진 4개의 지역을 노드(node)로 생각하 고 이 지역들을 연결하는 다리를 링크(link)로 생각하면 <그림 2-3 (b)> 와 같은 그래프를 얻을 수 있다. 그래프라는 용어가 처음 소개된 것은 1878년 Nature에 게재된 Sylvester의 논문이며 그 이후에 지속적 연구를 통해 다양한 분야에서 그래프 이론이 발전․ 적용되고 있다.

<그림 2-3> 쾨니히스베르크의 일곱 개의 다리

사회연결망분석은 네트워크 관련 연구 분야의 하나이다. 사회연결망분석은 일 반적으로 개인(또는 기관)으로 이루어진 노드들과 이들 사이의 특정 성질로부터 기인하는 관계가 노드를 연결하여 생성되는 “사회적 구조(social structure)”의 분석을 일컫는 용어이다. 사회연결망분석을 대중에게 가장 널리 알리게 된 것은

미국 하버드 대학의 심리학자인 Milgram의 ‘좁은 세계 실험(Small World Experiment’이라는 연구 결과이다. Milgram은 이 연구에서 임의의 두 미국인을 연결하는 경로의 길이를 측정하고자 하였으며, 연구 결과 임의의 두 미국인은 평균 6단계로 연결되어 있다는 사실을 밝혔다. <그림 2-4>의 노드 A와 B는 1-5 의 다섯 개의 노드로 분리되어 있으며 거리는 6임을 의미한다. 이 연구 결과

‘여섯 단계의 분리(Six Degrees of Separation)’라는 개념이 최초로 도입되었 으며, 연구결과에 대한 논란이 많은 것은 사실이나 사회연결망분석 연구가 대중 에게 널리 알려지는 계기를 마련하였다.

<그림 2-4> 여섯 단계의 분리 (Six Degrees of Separation)

(3) 사회연결망 분석 이론

사회연결망(Social network)과 이를 대상으로 한 사회연결망 분석(Social network analysis)은 사회학, 경제학, 경영학을 비롯한 사회과학 분야에서뿐만 아니라 물 리학, 의학, 생물학 등의 자연과학 분야에서도 최근 많은 주목을 받고 있다. 정 보통신기술 및 인터넷 서비스의 발달로 인한 데이터의 증가 및 축적은 실무적 으로도 네트워크 데이터의 활용 기회를 증대시키고 있다. 경영학분야에서 사회 연결망분석의 개념은 경영환경과 관련한 다양한 주제, 예를 들면 업무성과, 이 직, 승진, 혁신, 창의성, 비윤리적 행동, 지식경영, 기술변화에 대한 적응, 기업

웹사이트 회원관리, 기업성과, 정보시스템 수용, 고객관계관리, 금융시세 등을 이해하기 위해 사용되어 왔다. 또한 컨설팅 분야에서는 사회연결망 분석이 조직 의 진단과 처방을 위한 도구로서 빠르게 자리매김 하고 있다. 사람들이 사회적 관계를 기반으로 상호작용을 통해 거미줄처럼 서로 엮여 있다는 개념은 개인적 인 수준에서 뿐만 아니라 조직수준에서 발생하는 다양한 사회적 현상을 설명하 는 데 있어서 기존의 관점과는 다른 새로운 시각을 제공한다.

사회연결망 분석은 ‘관계와 이러한 관계에 의해 형성되는(Pattern)에 의해 창 조된다는 전제’를 출발점으로 한다. 사회연결망은 하나 이상의 관계(relation)유 형에 의해 연결된 네트워크 구성원의 집합, 즉 액터(actor)의 집합으로 정의될 수 있다(Wasserman and Faust, 1994). 사회연결망분석 관련 연구자들은 이러한 사회연결망이 사회를 형성하는 주요 구성 요소라고 인식하고 있으며, 따라서 개 별 구성원에 초점을 맞춘 기존의 관점과는 근본적으로 다른 시각에서 고유 특 성을 갖는 네트워크 데이터를 수집하고 이를 분석한다.

사회연결망 분석을 위해서는 우선 어떤 종류의 데이터가 적합한가를 이해하는 것이 필요하다. 데이터는 크게 속성 데이터(attribute data)와 관계 데이터 (relational data)로 나누어 볼 수 있다(Scott, 2012). 속성 데이터는 개인 또는 집 합의 태도, 의견, 행태 등과 관련된 데이터로서 개인 또는 집단의 태도, 의견, 행태 등과 관련된 데이터로서 개인 또는 집단에 귀속되는 속성 또는 특성으로 간주된다. 예를 들어, 일반적인 사회과학 연구영역에서 설문조사, 실험, 인터뷰 등을 통해 수집되는 데이터 항목은 개인 응답자의 속성으로 간주되며, 이들 속 성은 계량화되어 통계 패키지를 통해 전통적인 데이터분석 절차에 따라 분석된 다. 이와 같은 속성 데이터의 분석에 대한 적합한 접근방법을 변량분석(Variable analysis)이라고 한다. 변량분석에서는 속성이 변수의 값으로 측정되고 분석된다 (Scott,　2012).

사회연결망 분석의 관계패턴은 수학 분야의 그래프, 매트릭스 두 종류의 도구 를 이용하여 활용한다. 그래프의 경우 연결망 구조를 시각적인 설명으로 제공할 수 있는 장점을 지니고 있으나, 수학적 처리를 지원하지 않는다. 매트릭스의 경 우 접근성은 어려우나, 데이터를 이용한 수학적 분석을 용이하게 해준다.

제 2절 나노 분야 연구에 대한 계량정보 분석 사례연구

1. 나노 분야 연구동향에 대한 계량정보 분석 선행연구 개요

우리나라에서는 2001년 나노기술개발촉진법과 나노기술종합발전계획 수립을 통해 나노기술을 적극적으로 개발하고 있다. 나노종합발전계획은 2001년 7월 제 1기(2001~2010)를 시작으로 2006년 2기(2006~2016)를 거쳐, 2011년 3기 (2011~2020)가 진행 중이고, 2015년 4기 계획안이 수립되어 장기적인 비전 아래 산업 육성에 힘을 기울이고 있다. 2001년부터 2016년 현재까지 R&D, 인력, 인 프라 3개 분야에 대한 지속적인 투자가 이루어져 자연스레 나노기술 관련 기업 의 증가, 나노 분야 인력 증가, 나노 관련 논문, 나노 관련 특허와 같은 증가를 보여주고 있다. 강상규, 김경호, 이호신(2003)은 ‘나노기술정보 지원체제 구 축’을 위한 나노기술 콘텐츠를 서적(단행본, 저널), 학술논문, 연구보고서, 학위 논문, 특허, 리뷰 문헌, 특별 보고서 등으로 선정하였다. 종래에는 이러한 나노 관련 논문에 대한 계량서지 데이터를 생성·관리하는 주체(Thomson Reuter, Scopus, Google)들이 연구자에게 데이터를 제공함에 따라 나노기술 분야의 연구 동향에 대한 계량정보 분석이 수행되기 시작하였고 현재 많은 연구가 이루어졌 다. 본 장에서는 이러한 나노분야의 연구동향에 대한 국내·외 선행연구들을 고 찰하여 주요 목적 및 활용 방법론이 무엇인지 정리해보고, 이를 통해 나노 분야 계량정보 분석에 대한 연구절차 및 방법론을 도출하고자 한다.

2. 나노기술 연구동향에 대한 계량정보 분석 국내사례

(1) 기능성 나노입자 제조기술 연구동향 (2005)

○ 출처 : 한국과학기술정보연구원, 2005 ○ 저자 : 이준웅, 강상규

한국과학기술정보연구원(KISTI)에서 기 발간한‘나노물질 기술동향’과‘반도 체 나노와이어 기술동향’에 이어서 기능성 나노입자를 중심으로 나노입자의 합성과 관련된 전 세계적인 연구동향을 조사·분석한 연구이다. 나노입자의 특 성 및 응용분야 동향에 대한 문헌의 전수조사를 통해 기술발전이 어떻게 되고

있는지를 분석하였으며, 추가적으로 나노입자 제조관련 문헌정보 및 특허정보 분석을 통해 연구개발의 현황 및 기술의 발전 추이를 분석했다. 연도별, 국가별, 저자들의 소속기관에서 발표한 논문건수 변화추이를 통해 기술개발 현황을 파 악하고, 국가 간 주요 연구 분야 및 기술격차의 비교와 연구기관 등을 파악해 나노입자 제조기술에 대해 국내외 전반적인 연구동향을 살펴보고자 했다.

데이터 수집을 위해 Thomson에서 구축한 주요 과학기술문헌들의 인용색인정 보가 수록된 SCIE(Science Citation Index Expanded) 데이터베이스를 활용했다.

데이터 수집 기간은 1991년부터 2005년 10월까지로 총 997건 수집했다. 데이터 수집에 사용된 검색어는 아래 표와 같다.

분류 한글 영문

기능성 고분자 나노입자

전자재료용(광학,

전도) polystyrene 약물전달용 poly(PLGA), DDS

진단용 LAT

센서용 sensor

반도체 나노입자 semiconduct

기타 금, 은, 백금 금속 나노입자 pt, Ag, Au, metal

<표 2-1> 데이터 수집에 활용된 검색어

분석 방법은 논문과 특허에 대한 데이터를 수집하여, 기술 분야별, 국가별, 기 관별, 연구자별, 주요 저널에 대한 기술통계분석을 통해 보고서의 과학적 근거 자료로 사용하였다.

(2) 나노기술의 환경·보건·안정성 영향에 관한 연구동향 (2007)

○ 출처 : 공업화학 전망, 제10권 제1호, 2007 ○ 저자 : 최붕기, 김경호, 소대섭, 유일재

나노기술의 환경·보건·안전성 영향에 관한 연구동향을 정책, 연구, 문헌분석 등을 통하여 입체적으로 고찰하여 국가 나노기술 개발정책 수립시에 고려해야

할 시사점을 도출하였다. 연구정책에 대한 국내외 동향파악을 위한 방법으로 나 노기술의 환경·보건·안전성 영향에 관해 한국, 미국, 일본, EU 등의 주요 나 노기술 개발 국가와 OECD, ISO 등의 국제기구 등의 대응현황을 살펴보고, 주요 주제 분야별 연구개발 동향을 진단하였다. 방법론으로 문헌정보 분석을 사용하 여 연구개발동향의 정량적 분석을 시도하였다. 연도별 논문발행 추이 및 주요 연구자, 연구기관, 국가별 연구개발현황에 대한 기술통계 분석과 인용빈도수, 네 트워크 분석 등을 통하여 나노기술의 환경·보건·안전성 영향에 관한 세계적 인 연구개발 추이를 진단했다.

데이터 수집은 ISI의 Web of Science SCI-Expanded (Science Citation Index Expanded) DB를 대상으로 하였다. 검색 쿼리(query)는 안전성(safety), 위험성 (risks)과 관련된 safety, risk, toxicity, health effects 등을 선정하였다.

* (검색조건) 문헌종류 = 전체, 언어 = 전체, DB명 = SCI-EXPANDED, 시간대 = 1986-2006, 검색일 = 2006.12

검색어 검색1

TI 검색

검색2 TS검색 cyto-toxi*, cytotoxi*, eco-toxi*, genotoxi*,

nanotoxi*, toxi*, health*, danger*, risk*, safe* 417 1,431

<표 2-2> 나노기술의 환경·보건·안정성 영향에 관한 문헌정보의 검색식

문헌정보 분석 방식 선정은 크게 2가지 방식을 병행했다. 첫 번째 방법은 문헌 제목(title)에 한정하여 검색을 실시하였다(TI검색). 두 번째 방법은 문헌정보 DB 에서 초록(abstract), 제목(title), 핵심어(keyword) 부문에 특정 검색어가 포함되 어 있는 문헌정보 추출 했다(TS검색). 사용한 분석 툴은 기본적인 통계정보는 Web of Science에서 제공정보를 참조 했다. 네트워크 분석은 Vantage Point (ver.4)를 이용했다.

기술통계 분석인 연도별 추이 분석을 통해 TI검색(기간설정) 및 TS검색을 통한 문헌발표건수 경향을 확인했으며, 문헌 종류별 추이 분석을 통해 최근의 연구발 표 형태 및 학술대회 연구발표 동향 등을 파악할 수 있었다. 또한, 국가별 추이 분석을 통해 실질적인 연구개발성과의 국가 간 비교가 가능하고, 주요 기관 분 석을 통해 논문발표 상위 기관을 파악할 수 있다. 저자별 분석은 국가별 분석에

적용했던 Article 및 Review 논문의 저자를 분석하고 발표 여러 건보다 중대한 연구 1건이 더 중요할 수 있기 때문에 인용 분석을 확인하여 교차분석 하였다.

인용 통계(Citation Statistic)분석은 분석 대상 문헌의 참고문헌을 통한 후-인용 분석과 Web of Science의 인용 분석정보를 통한 전-인용 분석으로 나뉜다. 전- 인용 분석은 분석논문집단의 발행이후에 인용이 된 피인용수를 조사한 것으로 현재 및 미래의 활용도에 관한 정보를 제공하는 것이다. 이를 통해 피인용수가 높은 10개 주요 문헌의 연도별 추이를 파악하였다. 후-인용 분석은 분석논문집 단이 참조했던 참고문헌을 대상으로 문헌정보 분석을 실시한 것으로, 주요한 저 자 저널, 논문에 대한 정보를 제공한다. 그러나 SCIE DB에서 제공하는 참고문헌 정보는 제1저자에 국한된다. TI검색을 통하여 최다 피인용 논문을 파악, 핵심 연구자 파악하였다. 네트워크 분석은 공동연구자, 공동 연구기관, 국가 네트워크 를 확인하는데 사용하였다. 동일한 문헌의 공동저자에 대한 분석을 실시하여, 연구 그룹을 분류하고 핵심 노드 및 네트워크 확인하였다.

(3) 나노기술의 대중 인식도 및 태도 연구 (2007

○ 저자 : 최붕기, 김경호, 소대섭, 박희제

나노기술의 연구개발의 위험성에 대한 대중의 인식이 어떻게 구성되었는지를 파악하고, 연구개발의 신뢰성을 강화하는 방안을 모색하는 정책적인 시사점을 도출하는 연구를 진행하였다. 연구문헌 분석을 통한 정량적인 문헌 발표현황 및 공동저자 분석에 기초한 연구자 및 연구기관, 국가 네트워크 분석에 대한 정량 적 분석을 시도하여, 나노기술에 대한 인식도 및 태도 연구 현황을 입체적으로 고찰하였다.

연구방법론은 주요국의 나노기술 인식도 조사 정보수집으로 KISTI 나노 정보 분석 팀에서 발행하는 나노 위클리(Nano Weekly)의 기사내용검토 (2001.5~2007.12)와 Web of Science DB를 분석하여 조사하였다. 미국, 일본, EU 등의 주요국가의 정책 보고서에 인용되고 있는 자국민의 나노기술 인지도 데이 터의 원 출처를 조사하였다. 두 번째로 SCI 문헌 분석을 통한 연구현황에 대한 정량적 분석 고찰을 하였다. 연구문헌 분석을 통한 정량적인 문헌 발표현황 및 공동저자 분석에 기초한 연구자 및 연구기관, 국가 네트워크 분석에 대한 정량

적 분석을 시도하여, 나노기술에 대한 인식도 및 태도 연구 현황을 입체적으로 고찰하였다. 데이터 수집 방법은 ISI의 Web of Science SCI-Expanded(Science Citation Index Expanded), A&HCI(Art and Humanities Citation Index)의 3개 문헌 DB를 대상으로 하여 문헌분석을 수행하였다. 나노기술의 대중 인지도 및 태도 조사라는 본 연구의 주제와 관련도가 떨어지는 문헌을 제거하고, 나노기술에 대 한 일반인의 대중 인식도를 조사한 서베이 결과를 제시한 연구문헌을 조사한 결과 18건 추출했다. 연구문헌으로 발표되지 않은 연구내용은 불 포함하였. 또 한 키워드 방식의 문헌검색이었기에 제목, 요약, 키워드 등에서 검색어를 기입 하지 않은 문헌은 본 문헌 분석에서 제외하였다. 검색식은 아래 표와 같다.

* 문헌종류= 전체, 언어=전체, Timespan=1900-2007, DB=SCI-EXPANDED, SSCI, A&HCI

검색식

TS=(nano*) and TS=(public* or people*) and TS=(perception* or aware* or attitude* or sentiment* or understand* or acceptance* or opinion*

검색건수 : 105건

정보분석 대상 논문 : 노이즈 제거 후 18건 논문

<표 2-3> 나노기술의 대중 인식도 및 태도 연구 관련 문헌정보의 검색식

분석 툴은 문헌 및 특허 분석 전문 소프트웨어인 Vantage Point(ver. 5.0)와 네 트워크 프로그림인 UCINET의 NetDraw(ver. 2.064)를 활용하였다. 그리고 Web of Science 제공의 기초 문헌 통계정보 활용하였다.

데이터 분석은 기술통계 및 문헌정보 분석을 하였으며 연도별 추이 분석, 국가 별 추이 분석, 저자 및 연구기관, 공동저자 네트워크, 연구기관 네트워크, 핵심 저널 분석, 참고 문헌 등을 분석하였다. 연도별 추이 분석에서는 문헌발표경향 의 증감 경향을 파악하는 것으로, 나노기술의 대중인식도 및 태도 조사에 관한 문헌발표를 연도별로 집계하여 비교하였다. 국가별 추이 분석에서는 국가별 논 문 발표 건수 추이 분석을 통해 실질적인 연구현황을 파악하였고 이를 통해 문 헌별 국가 연결현황 표를 작성하였다. 저자 및 연구기관에서는 나노기술의 대중 인지도 및 태도조사에 관한 연구발표자 조사를 했으며 이를 통해 소속기관별(국