인문학
사회과학
자연과학
공학
의약학
농수해양학
예술체육학
복합학
DBpia AI
AI 에이전트
AI 아이디어
AI 리더
AI 뷰어
Citeasy
크롬 서지관리 다운로드
개인구독
소속 기관이 없으신 경우, 개인 정기구독을 하시면 저렴하게
논문을 무제한 열람 이용할 수 있어요.
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.
논문 기본 정보
- 저자정보
초록·키워드
본 연구는 2015년부터 2024년까지 발표된 인공지능(AI) 분야 학술 논문을 대상으로 인용 네트워크 분석(citation network analysis)을 실시하여 연구 주제의 진화, 핵심 연구자의 영향력, 협력 네트워크 구조를 실증적으로 탐색하였다. 분석 자료는 Dimensions.ai 데이터베이스로부터 수집된 6,000여 편의 논문이며, VOSviewer 소프트웨어를 활용해 중심성 분석, 클러스터링, 네트워크 시각화, 그리고 통계적 상관·회귀분석을 수행하였다. 연구 결과 AI 연구는 초기 딥러닝 중심에서 설명 가능한 AI(XAI), 인지 기반 AI, 대형 언어 모델(LLM) 중심으로 주제가 확장되었으며, 인간중심성과 해석 가능성을 강조한 논문들이 높은 중심성을 보였다. 협업 구조 분석에서는 소규모 독립 연구에서 다자간 공동연구 중심으로의 전환이 확인되었고, 네트워크 지표 간에는 유의미한 양의 상관관계(r=0.19, p＜.01)가 나타났으며, 회귀분석에서도 총 링크 강도가 정규화 피인용 수를 유의하게 예측하는 경향이 확인되었다. 이러한 결과는 키워드 빈도에 기반한 단편적 분석을 넘어 인용 구조를 활용한 정량·정성 통합 분석이 AI 연구 생태계의 구조적 특성과 진화 방향을 보다 입체적으로 조망할 수 있음을 보여준다. 본 연구는 향후 AI 연구 정책 수립, 융합 연구 촉진, 그리고 학제 간 협력 전략 설계에 실증적 근거를 제공한다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
최근 본 자료 전체보기
UCI(KEPA) : I410-151-26-02-094295604
