Analysis of Logistics Robot Research Trend Using LDA Topic Modeling

저출산 및 고령화로 인한 노동력 부족 문제는 국내 물류 산업의 지속 가능성을 위협하고 있다. 이러한 사회적 변화에 대응하기 위해 로봇 기술을 활용한 자동화 및 자율화는 노동력 대체뿐만 아니라 물류의 효율성과 정밀도를 향상시키는 핵심 대안으로 주목받고 있다. 그러나 물류 로봇 분야에서의 학술 연구는 다양한 주제를 포괄하고 있음에도 불구하고, 그 연구 동향과 핵심 주제를 체계적이고 계량적으로 분석한 사례는 아직 부족한 실정이다. 이에 본 연구는 한국학술지인용색인(KCI)에 등재된 2006년부터 2023년까지의 ‘물류’ 및 ‘로봇’을 주제로 한 논문 117편을 분석 대상으로 선정하였다. 각 논문에서 저자가 제시한 키워드를 정제하여 690개의 키워드를 도출하였다. 이를 대상으로 LDA 토픽 모델링을 수행하였다. 최적의 토픽 수 도출을 위해 복잡도 및 일관성 지표 값을 기준으로 탐색을 실시하였고, 분석 결과 기술융합, 자동화 시스템, 인식 및 제어, 경로 최적화 등 물류 환경 내 주요 연구 주제를 도출하였다. 또한 시기별 분석을 통해 2020년 이후 인공지능 기반 자율주행 및 스마트 물류 환경에 대한 관심이 증가하고 있음을 확인하였다. 본 연구는 사례 중심의 정성적 접근이 아닌 계량적 분석을 통해 향후 관련 연구자들에게 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.