국내 학계, 딥러닝·경영성과·IoT 관련 연구 급증

자기효능감·우울·사회적지지 등 키워드 상위권 유지
Korea·대학생·자기만족·인공지능 연구 키워드 감소
2020-04-24 09:53:35

지난해 국내 학계 연구동향을 살펴본 결과 '연구 분야 키워드'로는 자기효능감, 직무만족, 조직몰입, 사회적지지, 우울 등이며 연구 키워드로 많이 활용된 키워드는 우울, 자기효능감, 사회적지지, 직무만족, 자아존중감 순으로 나타났다.

차트= 한국교육학술정보원(2019년 많이 연구된 키워드 Top50)
차트= 한국교육학술정보원(2019년 많이 연구된 키워드 Top50)

국내 학술정보를 제공하는 ‘한국교육학술정보원(RISS)’의 2019년 연구동향분석에 따르면 2018년에 비해 Deep Learning, Apopto-sis, Machine Learning 등의 키워드가 '많이 연구된 키워드 Top50'에 새롭게 등장하면서 상위권을 차지했다. 

2018면에 비해 '인공지능(Artificial Intelligence)'을 키워드로 한 연구는 줄었으나 인공지능을 구현하는 중요한 방법인 딥러닝(Deep Learning)과 머신러닝(Machine Learning)에 대한 연구가 확대되면서 인공지능에 대한 구체적인 연구가 증가하고 있다고 할 수 있다.

출처=NVIDA 공식블로그(https://blogs.nvidia.co.kr)
출처=NVIDA 공식블로그(https://blogs.nvidia.co.kr)

인공지능의 주요분야인 머신러닝은 컴퓨터가 학습할 수 있도록 하는 알고리즘과 기술을 개발하는 분야로 기계학습이라고도 하며 딥러닝은 머신러닝의 여러 방법중 하나로 인공신경망의 한 종류로서 여러 층을 가진 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)을 사용하여 머신러닝 학습을 수행하는 것으로 심층학습이라고도 한다. 머신러닝과 딥러닝의 차이는 딥러닝이 분류에 사용할 데이터를 스스로 학습할 수 있는 반면 머신 러닝은 학습 데이터를 수동으로 제공한다는 점이다

아포토시스(Apopto-sis)는 세포가 자신이 가진 프로그램을 작동시켜서 자살하는 세포사 현상을 말한다.

Deep Learning, Apopto-sis, 신뢰, Machine Learning, 행동의도 키워드는 2019년에 관심을 받고 있는 연구키워드로 새롭게 등장했으며, 인공지능, 의사소통, 정신건강, 긍정심리자본, 사회적 자본키워드는 2019년에 활용도가 높은 키워드로 새롭게 등장했다.

2018년에 비해 4차 산업혁명, 간호사, China, 매개효과, 중국 키워드는 연구가 감소되어 많이 연구된 키워드 Top50에서 제외됐으며 job satisfaction, 인성교육, stress, organizational commitment, meta-analysis 키워드도 활용도가 감소되어 많이 활용된 키워드 Top50 차트에서 제외됐다.

조절 효과, 회복탄력성, 대학생, 근거 이론, 감정노동 키워드는 자료 활용도는 높으나, 상대적으로 관련 연구가 부족한 결과를 보이며, 향후 연구가 더 활발히 이루어질 필요가 있는 것으로 나타났다.

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