디자인 분야의 연구동향 파악: 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 (Understanding Research Trends in Design: Using Text Mining Techniques)

서지정보

· 발행기관 : 세명대학교 인문사회과학연구소
· 수록지 정보 : 인문사회과학연구 / 31권 / 3호 / 173 ~ 199페이지
· 저자명 : 오산

초록

· 연구 주제: 연구는 디자인 분야의 연구 동향을 파악하고자 텍스트 마이닝 기법을 사용하여 분석결과를 제시한다. 즉, 본 연구에서는 최근 4개년 동안 우리나라 등재지에 게재된 디자인 분야의 논문들을 조사하여, 연도별로 분석결과를 비교함으로써 디자인 분야의 연구 흐름을 보다 쉽게 파악할 수 있도록 한다.
· 연구 배경: 디자인 분야의 최근 연구 트랜드를 분석하여 제시하는 것은 디자인 분야 연구발전에 유용한 정보를 제시함으로써 후속 연구자들의 연구 주제 선정에 도움을 줄 수 있다.
· 선행연구와의 차이점: 첫째, 본 논문은 디자인 분야의 연구들의 트랜드를 파악하고자 최근 4년 동안 우리나라 등재학술지에 게재된 논문들의 초록 및 제목을 수집하여, 연도별 분석결과를 제시하였다. 국내에서는 디자인 분야의 연구흐름 파악을 위해 수행한 최초의 연구이다. 둘째, 텍스트마이닝 기법 중 워드크라우드 분석, TF-IDF분석, 그리고 토픽 모델링 분석 결과를 제시함으로써 다양한 분석결과를 제시하였다, 이렇게 다양한 분석을 통해 제시한 본 논문의 연구결과는 객관적이고 신뢰성이 높다고 할 수 있다.
· 연구방법: 2020년도부터 2023년도까지 네이버 논문 사이트에서 검색되는 ‘디자인’에 대한 논문 초록 및 제목을 수집하였다. 논문 데이터를 수집하기 위해 Python3.11.2를 사용하였고 크롤링(Crawling) 전용 패키지인 BeautifulSoup과 Selenium을 이용하였다. 2020년도에는 307건, 2021년도에는 252건, 2022년도에는 1,052건, 2023년도에는 359건의 데이터를 크롤링하였다. 수집된 데이터에서 한국어 형태소 분석기인 konlpy의 Okt를 활용해 명사를 추출하였다. 본 논문에서는 텍스트마이닝 기법 중 워드크라우드 분석, 키워드분석, 토픽 모델링 분석을 수행하여 연구결과를 도출한다.
· 연구결과: 본 논문의 연구결과를 요약하여 제시하면 다음과 같다. 첫째, 워드크라우드 분석결과는 다음과 같다. ‘디자인’, ‘연구’, ‘분석’, ‘활용’ 등의 단어는 연두별 분석결과에서 공통적으로 존재하기 때문에 유의한 차이를 비교하기 위해, 해당 단어들을 제외하였다. 2020년도의 워드클라우드는 ‘사회’, ‘수업’, ‘브랜드’, ‘경험’, ‘서비스’와 같은 단어들이 빈번하게 출연하는 것을 알 수 있다. 2021년도의 워드클라우드는 ‘소비자’, ‘수업’, ‘시각’, ‘환경’, ‘제품’과 같은 단어들이 빈번하게 출연하는 것을 알 수 있다. 2022년도의 워드클라우드는 ‘경험’, ‘제품’, ‘문화’, ‘서비스’, ‘환경’과 같은 단어들이 빈번하게 출연하는 것을 알 수 있다. 마지막으로, 2023년도의 워드클라우드는 ‘환경’, ‘브랜드’, ‘도시’, ‘문화’, ‘경험’과 같은 단어들이 빈번하게 출연하는 것을 알 수 있다. 둘째, TF-IDF 분석 결과는 다음과 같다. 2020년도에는 공간, 수업, 경험, 서비스, 사회, 프로그램, 브랜드, 문제, 환경, 변화 순으로 디자인 분야 연구에 관한 키워드가 도출되었다. 2021년도에는 공간, 사회, 환경, 서비스, 소비자, 수업, 제품, 가치, 변화, 브랜드 순으로 디자인 분야 연구에 관한 키워드가 도출되었다. 그리고 2022년도에는 공간, 사용, 문화, 환경, 제품, 제안, 사회, 서비스, 경험, 변화 순으로 디자인 분야 연구에 관한 키워드가 도출되었다. 마지막으로, 2023년도에는 공간, 서비스, 사회, 문화, 도시, 환경, 브랜드, 변화, 제안, 사용 순으로 디자인 분야 연구에 관한 키워드가 도출되었다. 셋째, 2020년도 디자인 분야 연구에 대한 토픽 모델링 분석결과, Topic 1의 주요 키워드가 ‘유아’, ‘프로그램’, ‘수업’, Topic 2의 주요 키워드가 ‘보행’, ‘수단’, ‘노인’, ‘범죄예방’, ‘이용자’, Topic 3의 주요 키워드가 ‘가상’, ‘디스플레이’, ‘증강현실’, ‘전제’, ‘현실’로 도출되었다. 2021년도 디자인 분야 연구에 대한 토픽 모델링 분석결과, Topic 1의 주요 키워드가 ‘시각’, ‘소비자’, ‘영향’, Topic 2의 주요 키워드가 ‘스마트’, ‘차량’, ‘인터페이스’, ‘스마트폰’, Topic 3의 주요 키워드가 ‘워크숍’, ‘언택트’, ‘역량’, ‘창작’, ‘컴퓨터’로 도출되었다. 2022년도 디자인 분야 연구에 대한 토픽 모델링 분석결과, Topic 1의 주요 키워드가 ‘테이블’, ‘프레임’, ‘웹디자인’, Topic 2의 주요 키워드가 ‘감성’, ‘모바일’, ‘브랜딩’, ‘구상’, ‘즐거움’, Topic 3의 주요 키워드가 ‘제페토’, ‘예술인’, ‘컴퓨팅’, ‘창의력’으로 도출되었다. 마지막으로, 2023년도 디자인 분야 연구에 대한 토픽 모델링 분석결과, Topic 1의 주요 키워드가 ‘고령자’, ‘안전성’, ‘어린이’, ‘사회’, Topic 2의 주요 키워드가 ‘창의’, ‘수업’, ‘대학교’, ‘지식’, ‘사고’, ‘함양’, Topic 3의 주요 키워드가 ‘마케팅’, ‘모바일’, ‘입체’, ‘감성’, ‘트랜드’로 도출되었다.
· 공헌점 및 기대효과: 첫째, 본 논문은 디자인 분야의 최근 연구동향을 객관적으로 분석하여 결과를 제시함으로써, 디자인 분야 연구자들에게 유용한 정보를 제공한다. 둘째, 본 연구는 다양한 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 의미있는 연구 트랜드 정보를 제시하였다, 이러한 연구방법론은 후속 연구자들에게 좋은 가이드라인이 될 수 있을 것으로 기대된다.

영어초록

· Research Topic: Research presents analysis results using text mining techniques to identify research trends in the field of design. In other words, this study investigates papers in the field of design published in Korean registered papers over the past four years and compares the analysis results by year to make it easier to grasp the research flow in the field of design.
· Research background: Analyzing and presenting recent research trends in the field of design can help subsequent researchers select research topics by presenting useful information for research development in the field of design.
· Differences from prior research: First, this paper collected abstracts and titles of papers published in Korean registered journals over the past four years and presented annual analysis results to understand the trend of studies in the field of design. This is the first study conducted in Korea to understand the research flow in the design field. Second, various analysis results were presented by presenting the results of word crowd analysis, TF-IDF analysis, and topic modeling analysis among text mining techniques, and the research results of this paper presented through such various analysis can be said to be objective and reliable.
· Research Method: From 2020 to 2023, thesis abstracts and titles on 'design' searched on Naver thesis sites were collected. Python 3.11.2 was used to collect thesis data, and BeautifulSoup and Selenium, packages dedicated to Crawling, were used. Data were crawled from 307 cases in 2020, 252 cases in 2021, 1,052 cases in 2022, and 359 cases in 2023. From the collected data, nouns were extracted using Konlpy's Okt, a Korean morpheme analyzer. In this paper, word crowd analysis, keyword analysis, and topic modeling analysis among text mining techniques are performed to derive research results.
· Research Results: The summary of the research results of this paper is as follows. First, the results of the word crowd analysis are as follows. Words such as 'design', 'research', 'analysis', and 'utilization' are common in the analysis results of each state, so the corresponding words were excluded to compare significant differences. WordCloud in 2020 shows that words such as 'social', 'class', 'brand', 'experience' and 'service' appear frequently. WordCloud in 2021 shows that words such as 'consumer', 'class', 'visual', 'environment' and 'product' appear frequently. WordCloud in 2022 shows that words such as 'experience', 'product', 'culture', 'service' and 'environment' appear frequently. Finally, WordCloud in 2023 shows that words such as 'environment', 'brand', 'city', 'culture' and 'experience' appear frequently. Second, the results of the TF-IDF analysis are as follows. In 2020, keywords related to research in the field of design were derived in the order of space, class, experience, service, society, program, brand, problem, environment, and change. In 2021, keywords related to research in the field of design were derived in the order of space, society, environment, service, consumer, class, product, value, change, and brand. And in 2022, keywords related to research in the field of design were derived in the order of space, use, culture, environment, product, proposal, society, service, experience, and change. Finally, in 2023, keywords related to research in the field of design were derived in the order of space, service, society, culture, city, environment, brand, change, proposal, and use. Third, as a result of the topic modeling analysis of research in the design field in 2020, the main keywords of Topic 1 were "infant," "program," "class," and the main keywords of Topic 2 were "walking," "means," "senior," "crime prevention," "user," and Topic 3 were "virtual," "augmented reality," and "reality." As a result of the topic modeling analysis of research in the design field in 2021, the main keywords of Topic 1 were 'visual', 'consumer', 'impact', 'smart', 'vehicle', 'interface', 'smartphone', and the main keywords of Topic 3 were 'workshop', 'untact', 'competence', 'creation', and 'computer'. As a result of the topic modeling analysis of research in the design field in 2022, the main keywords of Topic 1 were 'table', 'frame', 'web design', and the main keywords of Topic 2 were 'emotional', 'mobile', 'branding', 'ideal', 'fun', and Topic 3 were derived as 'geppetto', 'art', 'computing', and 'creativity'. Finally, as a result of the topic modeling analysis of research in the design field in 2023, the main keywords of Topic 1 were 'the elderly', 'safety', 'children', 'society', and the main keywords of Topic 2 were 'creativity', 'class', 'university', 'knowledge', 'accident', 'mobile', 'dimensional', and 'trend'.
· Contribution points and expected effects: First, this paper provides useful information to researchers in the design field by objectively analyzing recent research trends in the design field and presenting results. Second, this study presented meaningful research trend information using various text mining techniques, and this research methodology is expected to be a good guideline for subsequent researchers.

참고자료

· 없음