지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
초록· 키워드
오류제보하기
This study examines the research trends and knowledge structure of international trade studies using topic modeling method, which is one of the main methodologies of text mining. We collected and analyzed English abstracts of 1,868 papers of three Korean major journals in the area of international trade from 2003 to 2019. We used the Latent Dirichlet Allocation(LDA), an unsupervised machine learning algorithm to extract the latent topics from the large quantity of research abstracts. 20 topics are identified without any prior human judgement. The topics reveal topographical maps of research in international trade and are representative and meaningful in the sense that most of them correspond to previously established sub-topics in trade studies. Then we conducted a regression analysis on the document-topic distributions generated by LDA to identify hot and cold topics. We discovered 2 hot topics(internationalization capacity and performance of export companies, economic effect of trade) and 2 cold topics(exchange rate and current account, trade finance). Trade studies are characterized as a interdisciplinary study of three agendas(i.e. international economy, International Business, trade practice), and 20 topics identified can be grouped into these 3 agendas. From the estimated results of the study, we find that the Korean government’s active pursuit of FTA and consequent necessity of capacity building in Korean export firms lie behind the popularity of topic selection by the Korean researchers in the area of int’l trade.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 문헌 연구
Ⅲ. 연구 방법, 데이터 수집 및 처리
Ⅳ. 분석 결과
Ⅴ. 결론
References
참고문헌 (27)
참고문헌 신청
Blei, D. M. / 2003 / Latent Dirichlet Allocation / Journal of machine Learning research 3:993~1022
최원석 / 2018 / 지역통상정보의 연구동향에 관한 분석 및 제언 / 통상정보연구 20(2):23~40
Dunbar, A. E / 2014 / What influences Accounting Research? A Citations-based Analysis / Accounting Education 29(1):1~60
Griffiths, T. L / 2004 / Finding Scientific Topics / Proceedings of the National academy of Sciences 101(suppl 1):5228~5235
Fang, D. / 2018 / Discovering Research Topics from Library Electronic References using Latent Dirichlet Allocation
최원석 / 2018 / 지역통상정보의 연구동향에 관한 분석 및 제언 / 통상정보연구 20(2):23~40
Dunbar, A. E / 2014 / What influences Accounting Research? A Citations-based Analysis / Accounting Education 29(1):1~60
Griffiths, T. L / 2004 / Finding Scientific Topics / Proceedings of the National academy of Sciences 101(suppl 1):5228~5235
Fang, D. / 2018 / Discovering Research Topics from Library Electronic References using Latent Dirichlet Allocation
함께 읽어보면 좋을 논문
논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!
-
지역신문기사 자료와 토픽모델링을 이용한 해변 관련 계절별 현안분석
지역연구
2018 .12
-
토픽모델링으로 본 한국 가족연구 동향 분석: 2000년대 이후 국내 학술지를 중심으로
한국가족관계학회지
2020 .01
-
텍스트 마이닝을 이용한 자살 연구 동향 토픽 모델링
의료경영학연구
2021 .01
-
Discovering Research Topics in the Communication Field from 1997 to 2017 Using Structural Topic Modeling (STM)
Asian Communication Research
2019 .05
-
경도 지적장애 청소년의 의사소통에 나타난 주제 운용 능력
지적장애연구
2015 .01
-
토픽모델링을 활용한 무역학 연구동향 분석: 4차산업혁명과 디지털 전환을 중심으로
무역보험연구
2021 .01
-
토픽 모델링을 활용한 물류 분야 로봇 활용 관련 연구 이슈와 동향 분석
로지스틱스연구
2023 .04
-
정신전력 기고문의 토픽모델링 적용 탐색적 연구 - 국방일보 오피니언 분석을 중심으로 -
정신전력연구
2020 .05
-
2022 개정 교육과정 관련 학교교육과정에서 강화될 영역에 대한 요구 분석: 잠재적 디리클레 할당모형 분석을 중심으로
교육방법연구
2023 .05
-
토픽 모델링을 이용한 한국 무역규범 연구동향 분석 : 2000년~2022년
무역학회지
2023 .02
-
토픽 모델링을 활용한 유아교육 연구동향 분석: 2005-2019
유아교육연구
2021 .09
-
Discovery of Research Trend and Topics in Smart Building : Text Mining and Topic Modeling Approach Based on Research Papers Analysis
한국경영과학회 학술대회논문집
2018 .04
-
한국과학교육학회지는 44년간 어떤 주제로 어떻게 변화했는가? -잠재 디리클레 할당(LDA)을 활용한 토픽모델링 분석-
한국과학교육학회지
2022 .04
-
Topic Modeling Analysis of Social Media Marketing using BERTopic and LDA
산경연구논집
2022 .09
-
국내 주요일간지의 대통령 이슈소유권에 대한 빅데이터 분석 : LDA(latent Dirichlet allocation) 토픽 모델링(Topic Modeling)을 중심으로
정치정보연구
2017 .10
-
A Study on Identifying Topics and Trends in International Cadastral Research Using LDA: With Special Reference to the FIG Peer Review Journal
지적과 국토정보
2018 .01
-
LDA 토픽 모델링 기법을 적용한 관광분야의 가상현실(Virtual Reality) 연구 동향분석
관광레저연구
2021 .10
-
Topic Analysis of AI-Related Research in Public Education
인터넷전자상거래연구
2023 .10
-
잠재 디리클레 할당(LDA) 기반의 토픽모델링 분석을 통한 ‘초등과학교육’ 학술지 연구논문의 주제 및 변화
초등과학교육
2022 .05
-
Exploring Latent Topics and International Research Trends in Literature-based Instruction in Early Childhood Education Using Topic Modeling
International Journal of Early Childhood Education
2022 .12
이 논문의 저자 정보
이 논문과 함께 이용한 논문
최근 본 자료
댓글(0)
0
UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2020-324-000869691