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초록·키워드
제조산업은 4차 산업혁명과 함께 스마트제조에서 자율제조로 패러다임이 전환되고 있으며, 자율제조는 실시간 데이터 기반의 분산 의사결정 시스템을 통해 제조 공정의 적응성과 자율성을 극대화하는 혁신적 제조 형태로 주목받고 있다. 그러나 자율제조 분야의 연구는 다양한 학문 분야에 산발적으로 분산되어 있어 통합적 지식 구조 파악에 어려움이 있다. 본 연구는 이러한 문제 인식을 바탕으로 자율제조 연구 분야의 기술 및 정책 동향을 정량적으로 구조화하여 파악하고, 산업적·정책적 통찰을 도출하고자 하였다. 이를 위해 Scopus DB에서 수집한 17,131편의 논문 문헌 데이터를 활용하여 LDA와 BERTopic의 토픽 모델링 기법을 적용하고, 키워드 커플링 네트워크 분석과 루베인 커뮤니티 분석을 병행 수행하였다. 연구 결과, LDA를 통해 자율제조 연구의 7개 거시적 구조를 도출하였으며, BERTopic을 통해 30개의 세부 기술 트렌드를 식별하였다. 네트워크 분석에서는 루베인 커뮤니티 분석을 통해 11개의 주요 연구 커뮤니티를 확인하였고, 중심성 분석 결과 디지털 전환 기술이 자율제조 연구의 핵심 허브 역할을 수행하고 있음을 발견하였다. 본 연구는 전통적 확률 기반 LDA와 최신 의미 기반 BERTopic을 계층적으로 연계하여 거시 범주와 미시 세부 기술을 동시에 추출하는 분석 설계를 제시한 점, 대규모 문헌에 적용 가능한 키워드 커플링과 자카드 유사도 기반 네트워크 분석 방법론을 제안하였다. 연구 결과 자율제조 분야의 핵심 기술군 기반 산업 지원 전략 수립, 중소기업 대상 기술 정보 비대칭 해소, 다분야 지식 융합 기반 산학연 협력 메커니즘 강화 등의 정책적 시사점을 제공한다. 또한, 데이터 기반 분석을 통해 자율제조 분야의 통합적 지식 구조를 제시함으로써 학계와 산업계의 전략 수립에 실질적 근거를 제공할 것으로 기대된다.
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