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  • P-ISSN1229-2435
  • E-ISSN2799-4767
  • KCI

ISSN : 1229-2435

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Vol.36 No.3

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키워드 네트워크 분석을 통한 문헌정보학 분야 생성형 AI에 관한 연구 동향 분석

An Analysis of Research Trends on Generative AI in Library and Information Science through Keyword Network Analysis

한국비블리아학회지 / Journal Of Korean Biblia Society for Library and Information Science, (P)1229-2435; (E)2799-4767
2025, v.36 no.3, pp.227-245
https://doi.org/10.14699/KBIBLIA.2025.36.3.57341
김후정(Hoo jeong Kim) (중앙대학교 대학원(석사과정))
김성희(Seonghee Kim) (중앙대학교 사회과학대학)
김후정, & 김성희. (2025). 키워드 네트워크 분석을 통한 문헌정보학 분야 생성형 AI에 관한 연구 동향 분석. , 36(3), 227-245, https://doi.org/10.14699/KBIBLIA.2025.36.3.57341

초록

본 연구는 문헌정보학 분야에서 생성형 AI에 관한 연구 동향을 파악하기 위해 키워드 네트워크 분석 기반의 계량 서지학적 분석을 수행하였다. Web of Science 데이터베이스에서 ‘생성형 AI’를 주제로 한 논문을 수집한 후 단어 빈도분석, TF-IDF 분석을 하고 중심성 지표를 적용하여 주요 키워드를 도출하였다. 이어서 구조적 등위성 개념에 기반한 CONCOR 알고리즘을 활용해 유사한 의미 구조를 지닌 블록을 생성하고, 각 블록의 주제적 특성을 분석하였다. 분석 결과 첫째, 문헌정보학 분야에서 생성형 AI에 대한 활용 및 교육이 가장 보편적으로 사용되는 동시에 가장 영향력 있는 주제 영역으로 나타났다. 둘째, GPT에 RAG 기술 등을 적용한 검색 및 응답 생성, 의사결정 지원 등의 주제 영역, 교육 및 의료 분야와의 융합에 관련된 주제 영역으로 연구가 확장되고 있는 것으로 나타났다.

keywords
생성형 인공지능, 서지분석, 중심성 분석, 구조적 등위성, CONCOR 분석

Abstract

This study conducted a bibliometric analysis based on keyword network analysis to identify research trends on generative AI in the field of library and information science. After collecting articles on the topic of “generative AI” from the Web of Science database, word frequency analysis and TF-IDF analysis were performed. Centrality measures were also applied to extract key keywords. In addition, the CONCOR algorithm, based on the concept of structural equivalence, was used to create blocks with similar semantic structures, and the thematic characteristics of each block were analyzed. The results of the analysis are as follows: First, the application and education of generative AI were found to be the most commonly used and influential subject areas in the field of library and information science. Second, The research was shown to be expanding into areas such as response generation using RAG technology applied to GPT, decision support systems, and convergence with domains such as education and healthcare.

keywords
Generative Artificial Intelligence, Bibliometric Analysis, Centrality Measures, Structural Equivalence, CONCOR Analysis

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