Analyzing the Knowledge Structure of the Journal of the Korean Cadastre Information Association using Text Mining

이 연구는 한국지적정보학회지에 게재된 708편의 논문을 분석하여 지적정보 분야의 연구 동향을 파악하였다. 텍스트 마이닝 기법을 적용해 주요어와 초록을 분석한 결과, ‘지적재조사’와 ‘공간정보’가 주요 연구 주제로 확인되었다. CONCOR 분석, 클러스터링 분석, LDA 토픽모델링을 통해 연구 주제 간의 연관성과 네트워크 구조를 명확히 파악하였다. 연도별 논문 수와 인용 수 분석 결과, 2016년을 기점으로 다소 감소하는 추세를 보였으나 이는 연구의 질적 향상을 위한 변화로 해석된다. KCI 지표 분석을 통해 학술지의 학문적 기여도를 평가하고 연구의 다양성과 협업의 필요성을 강조하였다. 본 연구는 한국지적정보학회지의 학문적 정체성을 진단하고 지적학 발전에 기여할 기초 자료를 제공하였다. 앞으로 지적학 연구는 다양한 학문 분야와의 협업을 통해 지속적으로 발전하며, 실질적인 문제 해결에 기여해야 할 것이다. 이를 통해 지적제도와 국가공간정보기반(NSDI)의 혁신과 발전을 촉진하는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.