유망영역탐지를위한키워드매핑의동태적분석 : 그래핀사례연구 유망영역탐지를위한키워드매핑의동태적분석 : 그래핀사례연구 안세정 * 김도현 * 권오진 * 배영철 ** 이준영 *** Analysis on the Dynamics of Keyword Mapping for Detecting Emerging Technologies : A Case Study on Graphene Se-Jung Ahn * Do-Hyun Kim * Oh-Jin Kwon * Young-Chul Bae ** June-Young Lee *** 요약 본연구에서는 2008년 MIT의 10대유망기술로선정되고, 2009년 KISTEP의미래유망 10대기술로선정된바있는그래핀을사례로하여, 선정된유망기술아이템에대한지속적모니터링의중요성을실증적으로보여준다. 이를위해그래핀분야의주요키워드들을활용하여해당연구영역을매핑하고, 이를활용하여해당기술의성장, 전이, 분화과정을분석하였다. 특히, 그래핀연구분야내에서바이오센서클러스터의변화를추적하고, 유망성을예측하였다. ABSTRACT In this study, we pick graphene research as a case study to demonstrate the importance of follow-up monitoring the emerging technology items. Graphene was selected as an emerging technology from MIT(2008) and KISTEP(2009). We analyze the growth, transition, and differentiation of graphene research by keyword mapping techniques. Specifically, we investigate the changing aspects of biosensor area within graphene field to predict that it will be highly promising. 키워드 emerging technology, scientometrics, keyword mapping, graphene 유망기술, 과학계량학, 키워드매핑, 그래핀 I. 서론최근기술혁신과정에서미래유망영역에대한탐색과선제적대응의중요성이강조되면서, 국내외관련기관에서미래유망기술의선정 발표활동이증가하고있다. 그러나대부분전문가델파이프레임워크를통해유망기술발굴프로세스를운영하고있으며, 과학 계량학 (scientometrics) 은선정된유망기술의근거 ( 관련문헌의유무, 문헌의증가추이등 ) 를제공하는역할에그치고있다 [1]. 전문가기반유망기술발굴활동은전문가의통찰에의존할수밖에없는구조이며, 따라서전문가의주관성이과도하게개입될가능성이있다. 따라서유망기술의특정측면에국한하지않고, 변화의측면들을다 * 한국과학기술정보연구원정보분석센터 (sjahn@kisti.re.kr), ** 전남대학교전기전자통신컴퓨터공학부 (ycbae@chonnam.ac.kr) *** 교신저자 : 한국과학기술정보연구원선임연구원 (road2you@kisti.re.kr) 접수일자 : 2012. 07. 30 심사 ( 수정 ) 일자 : 2012. 11. 21 게재확정일자 : 2012. 12. 10 1393
한국전자통신학회논문지제 7 권제 6 호 양하게측정하여유망기술의전반적특성을객관적으로확인하는것이중요하다. 또한, 유망기술의발굴 선정이일회성이벤트로그치지않기위해서는, 선정된미래유망기술에대해유망성의지속여부에대한주기적인점검을할수있는체계확보가중요하다. 이를위해, 유망기술아이템선정에 1 유망기술을구성하는다양한개념 (Concepts), 2 유망기술의각개념들과이론적 / 실제적으로연관된다양한양상 3 유망기술이표출되는양상을실제로관측할수있는관련분석지표들을종합적으로체계화한분석프레임워크도입이필요하다. 체계적인분석프레임워크도입은유망기술이갖는일부현상적측면만이과도하게부각되어유망기술아이템선정영역이왜곡될위험성을방지하고, 해당유망성에대한분석을망라적, 종합적으로시도하여유망기술선정의유효성및신뢰도를증가시킬수있다. 실제로이를위한많은선행연구들이진행되어오고있다. EU 6차프레임워크에서는 ATBEST 프로젝트 (ATBEST 2005) 를통해, 새롭게등장한유망과학기술의사회적파급효과분석에기존선행연구및유망성의개념들을유형화한바있다 [1]. 또한, Bengisu (2006) 는선정된유망기술아이템에대한유망성을검증하기위해계량정보학적데이터에기반한기술수명주기곡선의추출가능성을확인하고, 후속작업을위해유망성과관련한다양한계량화된분석지표의필요성을제시하였다 [2]. 한편, Cozzens et al.(2010) 은유망기술에대한기존의계량분석사례및논의들을살펴보고, 유망기술이갖는계량적양상들을개념적으로유형화하는시도를하여, 다양성의증대, 새로운패러다임으로의전이, ( 기술성장곡선초기단계에서의 ) 빠른증가율, 시장창출잠재력증대, 복잡성의확대와같이유망성을확인할수있는개념들을제시하고, 관련계량지표 / 방법들을일부제시하였다. 그러나기존활용된계량분석지표들을망라적으로수집하고체계화하지는못하였다 [3]. Avila-Robinson과 Miyazaki(2011) 는 유망기술 에표현된주요개념들을유형화하고, 개념에종속된여러양상 ( 특성 ) 들과관련분석지표를배치하여체계화된프레임워크를제시하였다. 다만, 유망성에대한종합적인분석틀을실제적용하고분석과관련된구체적인논의는진전시키지못하였다 [4]. 본연구에서는선정된유망영역또는아이템에대한선정이후의지속적이고주기적인점검의중요함을보여주는사례로꿈의신소재로최근각광받고있는그래핀 (Graphene) 을분석하고자한다. 그래핀은 2008년에미국 MIT Technology Review의 10대 emerging technology로, 2009년에한국과학기술기획평가원 (KISTEP) 의미래유망 10대기술로선정된바있다. MIT에서는그래핀을반도체, 트랜지스터등으로의응용가능성에주목하였으며, KISTEP 은플렉서블디스플레이로의응용성을강조하였다. 미래유망기술로선정된이후에그래핀연구영역의변동상황을분석하기위해본연구에서는그래핀이출현하기시작한 2000년에서 2011년까지발표된그래핀관련문헌에서추출된키워드를이용하여연구지형을매핑하고, 연도별로매핑결과의동태적변화, 즉그래핀영역의성장, 전이, 세부영역으로의분화등의추이를분석하는전략을채택하였다. 매핑분석을통해파악된전체연구지형의변화와세부영역들의성장, 세부영역간의관계변화를연결하여분석하게되면유망성에대한분석의시야를확장하게된다. 세부영역수준에서각종분석지표 ( 예를들어문헌증가추이, 인용확산추이등 ) 를적용하던기존분석에서놓칠수있는유망성을확인할수있는것이다. II. 데이터및방법론 2.1 데이터및데이터가공데이터수집은키워드검색을이용하였다. 키워드검색은대용량의데이터베이스에서유의미한데이터를얻기위한편리한방법이다 [5]. 본연구에서는그래핀사례분석을위해서논문의제목, 초록, 저자키워드필드에서 "graphene" 또는 "graphenes" 의키워드를갖는문헌을검색하였다. 2000년부터 2011년까지 12년간그래핀과관련하여발표된논문 8,662건을 Elsevier 사에서제공하는 SCOPUS 데이터베이스에서확보하여저자키워드, 제목, 초록으로부터키워드를추출하였다. 키워드추출을위해 Search Tecnnology, Inc. 의 VantagePoint R 프로그램을이용하였으며, 추출된키워드는네덜란드 Leiden대학의 CWTS에서개발한 VOSviewer 프로그램을이용하여매핑하고, 분석 1394
유망영역탐지를위한키워드매핑의동태적분석 : 그래핀사례연구 하였다 [6]. 2.2 매핑을통한연구영역탐지학문영역의지적구조분석을위한시각화방법으로매핑이널리사용되고있다. 이는해당영역에서분석하고자하는대상들의연관관계를차원축소하여 2차원공간에시각적으로표시하는방법이다. 여기에서대상들은쌍관계추출이가능한어떠한항목도가능하다. 분석대상항목간의동시출현빈도 ( 또는유사도, 거리등 ) 관계를입력데이터로활용하여매핑을하고, 해석및추가분석을통해의미를추출할수있는것이다매핑연구는 co-word, co-citation, author co-citation 기법을 3대원류로하여발전하고있는데 [7], 본연구에서는그래핀관련문헌에서추출된키워드를대상으로하고 co-word 매핑분석을하였다. 기존매핑기법을적용한연구사례들을살펴보면, Leydesdorff & Rafols (2009)[8] 는 Thomson의 Web of Science 저널카테고리간의인용관계를연구하였고, Courtial & Law (1989)[9] 는인공지능분야에대해 co-word 관계를이용하여개별키워드의군집내거리및군집간거리를두축으로매핑하는방법을적용한바있다. 이러한매핑을위해제공되는툴은 CiteSpace, SciMAT, IN-SPIRE, Science of Science (Sci 2 ), VantagePoint, VOSviewer 등매우다양하다 [10]. 본연구에서는그중에서 VOSviewer를활용하였다. VOSviewer는매핑과클러스터링의통합알고리즘을제시하고, 직관적이고단순한인터페이스를통해시각적으로알기쉬운결과물을내어놓는장점이있다. 또한매핑결과물의세부조정이가능하고, 형태소분석등의기능을탑재하여간이텍스트마이닝도가능하며, 사용자가정의한시소러스도활용할수있는등사용자측면에서유연한분석을가능케하는분석도구라고할수있다. III. 분석결과 3.1 그래핀의개요및기술동향그래핀은탄소원자한층으로이루어진 2차원물질로 1985년발견된풀러렌 (C 60) 과 1991년발견된탄 소나노튜브 (Carbon Nanotube, CNT) 와더불어대표적인탄소동소체이다. 특히 2004년-2005년에흑연 (Graphite) 으로부터그래핀의분리가성공적으로이루어진이후나노탄소융합소재가운데최고의각광을받고있는꿈의신소재다. 그래핀분리성공이후불과 6년만인 2010년에 A. K. Geim과 K. S. Novoselov 박사에게노벨물리학상이수여된것만보아도그이슈성을짐작할수있다. 이에, 언급했듯이 MIT, KISTEP 등에서미래유망기술로선정한바있다. 표 1에국내외주요기관의그래핀기술동향을간략히정리하였다 [11, 12]. 연도 2004 2006 표 1. 국내외주요기관의그래핀기술동향 Table 1. Trends of graphene technologies 주요연구내용 그래핀최초박리 SiC 를이용한합성 국가기관비고 영국 독일 맨체스터대 프리츠하버연구소 2007 물성연구미국컬럼비아대 2008 화학적박리 미국럿거스대 2008 분산공정미국 UCLA 2009 대면적합성 한국 성균관대삼성종기원 스카치테이프를이용한기계적박리법으로 SiC 로부터그래핀합성 그래핀물성및나노리본구조연구 산화제이용박리후환원 분산및필름화에대한기술개발 CVD방법에의한대면적그래핀합성 2000년에서 2003년은그래핀연구의태동기다. 2000년은그래핀의가능성에대해관심을갖기시작하는시기로그림 1에서보듯이 HOPG(Highly Ordered Pyrolytic Grahite) 가키워드로추출되고, 그래핀과같은탄소소재나노물질인탄소나노튜브와함께그래핀이라는키워드가오른편에작은섬으로존재함을알수있다. 2001년과 2002년에는그림 2와그림 3에서볼수있듯이, 탄소나노튜브상용화의큰걸림돌로여겨진금속성과반도체성분리의어려움 1395
한국전자통신학회논문지 제7권 제6호 그림 1. 그래핀 관련 키워드 맵(2000년) Fig. 1 Graphene keywords map(2000) 그림 2. 그래핀 관련 키워드 맵(2001년) Fig. 2 Graphene keywords map(2001) 그림 3. 그래핀 관련 키워드 맵(2002년) Fig. 3 Graphene keywords map(2002) 그림 5. 그래핀 관련 키워드 맵(2004년) Fig. 5 Graphene keywords map(2004) 그림 6. 그래핀 관련 키워드 맵(2005년) Fig. 6 Graphene keywords map(2005) 그림 7. 그래핀 관련 키워드 맵(2006년) Fig. 7 Graphene keywords map(2006) 등으로 인해 새로운 재료에 대한 열망이 더욱 커지기 시작한 시기이다. 따라서 그래파이트(Graphite)에서 그 래핀 추출이 시도되나, 아직 성공되지 못해, 나노튜브와 그래파이트에 대한 연구가 진행되고 그 응용연구로 리 튬이온배터리, 축전지 등의 연구가 이루어지는 것이 보 인다. 한편, 나노튜브의 역학적 성질, 제조, 관찰 등에 대한 연구 영역이 보인다. 2003년에는 그래핀에 대해서 이론 연구가 중심이 되고 있으나, 아직은 무정형 상태 그림 4. 그래핀 관련 키워드 맵(2003년) Fig. 4 Graphene keywords map(2003) 로 연구 영역이 공고화되지 못하고 있다 (그림 4). 2004년은 언급했듯이 그래핀 연구에서 가장 중요한 원년이 되는 시기로 영국 맨체스터 대학의 A. Geim 교수 연구팀이 HOPG로부터 스카치테이프를 이용한 기계적 박리법으로 단겹 그래핀의 최초 분리에 성공 1396
유망영역 탐지를 위한 키워드 매핑의 동태적 분석 : 그래핀 사례연구 하였고[13], 곧이어, 미국 콜럼비아대학의 김필립 교수 도 같은 방법으로 그래핀의 분리에 성공하여 ballistic transport 특성을 관찰하여 보고하였다[14]. 그림 5의 2004년 키워드 맵에서는 탄소나노튜브의 제조, 응용, 전자구조 관찰 등에 대한 연구가 활발하나, 그래핀 독 자적인 고유 영역이 나타나기 이전의 춘추전국시대 상황을 보여준다. 탄소나노튜브 관련 키워드가 그래핀 을 중심으로 확보한 논문에서 동시에 추출된 것은 이 들 연구와 함께 그래핀에 대한 관심이 매우 커진 것 그림 8. 그래핀 관련 키워드 맵(2007년) Fig. 8 Graphene keywords map(2007) 으로 해석된다. 2005년에는 그래핀의 분리 성공으로 인해 본격적인 실험 연구가 시작된 시기이다. Nature지에 양자홀 효 과를 최초 발견한 논문 두 편이 연달이 실리고[14, 15], 탄소나노튜브에서 축적된 연구 성과들이 그래핀 연구 속도를 가속화시켰다. 그림 6의 2005년 키워드 맵에서는 카본 필름, 탄소나노구조물의 합성 및 특성 연구, 기초물성 이론 연구 등의 연구 영역이 나타나 며, 아직은 탄소나노튜브를 중심으로 연구되고 있으 나, 차차 그래핀 연구로 전이되는 과정을 보여준다. 한편, 2006년에는 반도체인 SiC 표면에 그래핀을 성장시키는데 성공하여 그래핀 대량 생산의 물꼬를 트게 된다. 이러한 현실을 반영하듯이, 그림 7의 키워 드 맵에서도 그래핀 연구 영역이 두드러지기 시작하 며, 전자구조, 에너지띠 등 기초물성 연구의 이론 및 실험 연구가 매우 활발해짐을 알 수 있다. 이와 함께 나노튜브 합성, 특성 연구가 지속되고 있으며, 두 연 구 영역 사이에 수소 흡착과 관련한 응용 연구영역이 자리 잡고 있음을 알 수 있다. 그래핀, 나노튜브 등 탄소기반 나노물질의 구조를 관찰하기 위한 분광학 분야도 연구 영역으로 나타났다. 2007년에는 그림 8에서 보듯이, 본격적인 물성 연 구가 시작된 것을 알 수 있는데, 키워드 맵에서 탄소 나노튜브와 그래핀 영역으로 이분화되기 시작하는 것 을 알 수 있다. 그래핀에서 실험 연구가 매우 활발해 지면서 2005년 처음 발견된 그래핀에서의 양자홀효과 (quantum hall effect) 등의 기초 물성 연구가 두드러 지는 것을 보여주며, 자기장(magnetic field), 스핀 그림 9. 그래핀 관련 키워드 맵(2008년) Fig. 9 Graphene keywords map(2008) 그림 10. 그래핀 관련 키워드 맵(2009년) Fig. 10 Graphene keywords map(2009) 으로 가공하여 긴 리본 형태로 만든 구조물을 말하는 데, 이것은 그래핀이 전자소자로 응용되기 위한 선결 조건이다. 따라서 어느 정도 전자소자로의 응용이 이 루어지고 있는 탄소나노튜브와 그래핀 물성연구 영역 사이에 그래핀 나노리본 영역이 위치하고 있는 것은 매우 타당성 있는 결과로 해석된다. (spin), 전기전도도(conductance), 전하수송(transport) 등의 키워드가 확연히 드러남을 알 수 있다. 한편, 그 래핀 나노리본은 분리 또는 합성된 그래핀을 인위적 1397
한국전자통신학회논문지제 7 권제 6 호 그림 11. 그래핀관련키워드맵 (2010 년 ) Fig. 11 Graphene keywords map(2010) 그림 12. 그래핀관련키워드맵 (2011 년 ) Fig. 12 Graphene keywords map (2011) 2008년에는그래핀의분리, 제조기술이향상되어화학적박리가가능하게되었다. 따라서그래핀나노리본영역이더욱확대되고, 이중겹그래핀 (bilayer graphene), 결정층그래핀 (epitaxial graphene) 등의키워드가두드러진것을그림 9에서확인할수있다. 그이유는이중겹그래핀을이용하면좀더효율적으로반도체특성을가진그래핀으로활용이가능하기때문이고, 이는그래핀의응용성연구가더욱활발해지고있음을의미한다. 이시기에키워드맵에서파악되는두드러진특징은그래핀나노리본영역이확대되면서기초물성영역과의거리가단축되고있다는것이다. 또한수소흡착과관련한수소저장으로의응용성연구도활발해짐과동시에, 메모리소자로의응용을위한산화그래핀 (graphene oxide) 키워드가급부상하고있다. 이는 2008년미국 MIT에서그래핀의반도체, 트랜지스터로의응용성을주목하여, 10대유 망기술로선정한것과일치하는결과이다. 2009년에는대면적그래핀이화학기상증착법 (CVD) 으로합성되었다. 따라서그림 10에서보듯이그래핀제조연구영역이부상함을알수있다. 또한응용성이더욱부각되어전계효과트랜지스터 (field effect transistor, FET), 수소흡착등의키워드가큰연구영역으로자리잡기시작하고, 메모리및플렉서블전자소자로의응용을가능하게하는산화그래핀 (graphene oxide), 필름, 기판 (substrate) 등의키워드가 부상하였다. 이역시, 2009년에는 KISTEP 에서플렉서블전자소자로의응용성을주목하여미래유망기술로선정한것과일치하는결과를보인다. 그림 11은그래핀투명전극이개발된 2010년키워드맵으로그래핀나노리본중심의기초연구영역과산화그래핀중심의응용영역으로본격적인 2분화양상을한눈에볼수있다. 기초연구영역에서는고자기장, weak localization 등저차원물질에대한물리적이슈를내포한세부연구로심화연구가진행되고있음을알수있고, 응용연구영역에서는리튬이온배터리, 바이오센서, 투명전극, 태양전지, 연료전지등새로운응용영역이다수출현하고있다. 이러한기초연구와응용연구의가운데에그래핀대면적제조및전자소자연구영역이위치하여두영역간의다리역할을하고있는것도알수있다. 전자소자연구의양상은반도체성질예측및조절방법 (2000-2004), 양자역학적전도현상 (2005-2010), 플렉서블 TFT, All-graphene 회로 (2011-현재) 의과정으로진행되고있으며, 이역시키워드맵에서보여주는결과와일치한다. 2011년에는 50 40 cm 2 의대면적투명전극이개발되고, 이는그래핀의응용성연구가더욱활발해진계기가되었다. 그림 12의 2011년키워드맵에서기초연구과응용연구가확연히분리된양상을확인할수있으며, 기초연구영역에서는그래핀재료에대한가공제어기술의향상으로열전도도 (thermal conductance), 탄성특성 (elastic property) 등보다복잡한구조가필요한물성연구가가능하게된것이나타났다. 한편, 응용연구영역에서는리튬이온배터리, 바이오센서의강세와함께바이오센서영역에서 DNA, 단백질 (protein), 글루코스 (glucose) 등구체적인키워드가부각되고있다. 또한, 터치스크린제작수준의소재특성을보이는, 기판크기의한계가없는대면적투명전극이개발되고효율성을높이는기술이부각되는것도키워드맵에서확인할수있다. 연도별키워드매핑결과를종합해보면, 연구영역의시초, 변화, 확장, 분리의과정에따라지도상에서영역간의거리축소, 이동, 분리등의현상을확인할수있었다. 그래핀관련기술영역은근 10년간태동기부터최근기초과학영역에서분리된독자적인응용영역의부상까지지형변화가매우큰것으로분석되었다. 1398
유망영역탐지를위한키워드매핑의동태적분석 : 그래핀사례연구 3.3 그래핀관련유망연구영역탐지키워드매핑상에서최근두드러지게부상한영역인바이오센서가앞으로그래핀을이용한연구중에서급부상할유망연구영역이라는가정하에, 그래핀 -바이오센서클러스터의변화를살펴보았다. 그림 13 은특정논문이자신이속한클러스터 (module) 간의연결정도 (z), 자신이속한군집이외의군집과의연결정도 (P) 를분석하는 z-p 다이어그램이다. 여기에서각영역은다음과같은특징을갖는다 [16]. 그래핀-바이오센서클러스터에속한주요노드 ( 클러스터에서피인용도가높은논문 ) 의위상변화를 z-p 다이어그램을통해살펴본결과, 바이오센서클러스터의주요노드가 R2에서 R6로이동하였다. 이는대부분의바이오센서링크들이그래핀클러스터내부에존재하였으나, 바이오센서분야가활성화되면서그래핀클러스터대부분과링크를갖는바이오센서허브로발전한것으로해석된다. 그림 14. 바이오센서클러스터의분화 Fig. 14 Specialization of biosensor clusters 그림 13. 그래핀 - 바이오센서클러스터변화 (z-p 다이어그램 ) Fig. 13 Transition of graphene-biosensor clusters (z-p diagram) R1 (ultra-peripheral) : 모든링크가소속클러스터내에있음 R2 (peripheral): 대부분링크가소속클러스터내에있음 R3 (non-hub connector) : 타클러스터와링크가많음 R4 (non-hub kinless) : 타클러스터와의링크가균등분포 R5 (provincial hub) : 거의대부분링크가클러스터내인허브 R6 (connector hub) : 클러스터대부분과링크를갖는허브 R7 (kinless hub) : 모든클러스터와링크가균등분포된허브 그림 14는 2007년부터 2011까지의문헌네트워크매핑에서기존전지및센서등의분야로부터바이오센서클러스터의분화양상을보여준다. 그래프에서원의크기는노드의크기를의미하는데클러스터의크기가점점확대되고있으며 2011년에는바이오센서클러스터가독자영역을구축하고있음을알수있다. 한편, 원의중심좌표의 y축값은일종의기술수명주기 (Technology Cycle Time, TCT) 로서문헌과그문헌에참조된참고문헌의시간차이를의미한다. 시간이흐를수록점점그시간차이가줄어들고있어최신논문을바로인용하는것으로, 다시말해연구가매우활성화되는것으로해석할수있다. 이처럼, 클러스터변화를통해나타난결과는키워드매핑결과에서와마찬가지로그래핀을이용한연구중, 바이오센서연구영역이유망기술영역으로급부상하고있음을잘보여준다. IV. 결론본연구에서는선정된유망영역및아이템에대한선정이후의지속적이고주기적인점검이중요함을보여주는사례로 2008년 MIT와 2009년 KISTEP에서 1399
한국전자통신학회논문지제 7 권제 6 호 10대미래유망기술로선정한바있는그래핀연구분야에대한키워드맵분석을하였다. 그래핀연구의태동기 (2000년 -2003 년 ) 부터 2004년그래핀의분리성공, 2006년 SiC를이용한그래핀합성, 2008년화학적박리, 2009년 CVD법에의한대면적합성에이르기까지그래핀연구발전과정을키워드매핑결과로부터확인할수있었다. 유망기술로서 MIT에서는그래핀을반도체, 트랜지스터등으로의응용가능성에서주목하였으며, KISTEP 은플렉서블디스플레이로의응용성을강조하였는데이것은키워드맵에서보여주는결과와일치하였다. 결론적으로그래핀분야는태동기부터최근기초과학영역에서분리된독자적인응용영역부상까지짧은시간내에지형변화가매우큰것으로분석되었다. 아울러, 연구영역의시초, 변화, 확장, 분리의과정에따라키워드맵상에서영역간분리, 거리축소, 위상변화등을통해지식흐름을살펴본결과, 그래핀을이용한응용연구중에서앞으로바이오센서연구영역이급부상할것으로예측하였다. 그리고그래핀분야내에서의바이오센서클러스터의크기및분화양상을살핀결과는키워드매핑에서나타난결과와일맥상통하였다. 본논문의사례분석을통해유망영역, 유망아이템발굴결과의신뢰성과유용성을확인할수있었다. 또한기술아이템의유망성은거시적인연구지형의동태적인변화와세부영역의발전을결합할수록의미해석의용이성과분석결과의신뢰도가높아지는점도확인하였다. 향후에선정된유망아이템에대한지속적인모니터링을위해본연구에서제시한방법의적용사례를더많이발굴하고, 분야별비교연구를통해방법의객관성과완결성을높여야할것이다. 감사의글본논문은한국과학기술정보연구원의 2012년도주요사업모험창의과제 미래유망기술선정결과후행평가모델개발 (2차) (K-12-L10-C05-S06) 의지원으로이루어졌습니다. 참고문헌 [1] ATBEST(Assessment Tools for New and Emerging Science and Technology), Final Activity Report of the NEST-SSA 508929. June 2005. [2] Bengisu, M. Nekhili, R, Forecasting emerging technologies with the aid of science and technology databases, Technological Forecasting & Social Change 73, pp.835-844, 2006. [3] Cozzens, S. Gatchair, S. Kang, J. Kim, K-S., Lee, H. J., Ordonez, G., Porter, A., Emerging technologies: quantitative identification and measurement, Technology Analysis & Strategic Management, 22(3), pp.361-376, 2010. [4] Avila-Robinson, A., and Miyazaki, K., Conceptualization and operationalization of emerging technologies: A Complementing Approach, PICMET, 2011. [5] 윤성희, 사용자누적사용정보기반의키워드검색모델, 한국전자통신학회논문지, 7 권, 4 호, pp. 777-782, 2012. [6] http://www.vosviewer.com/ [7] Börner, K., Chen, C., & Boyack, K.W., "Visualizing knowledge domains", Annual Review of Information Science and Technology, 37(1), pp.179-255, 2003. [8] Leydesdorff, L., and Rafols, I., "Indicators of the interdisciplinarity of journals: Diversity, centrality, and citations", Journal of Informetrics, 5(1), pp. 87 100, 2011. [9] Courtial, J-P., and Law, J.. "A co-word study of artificial intelligence", Social Studies of Science, 19, 301-311, 1989. [10]Cobo, M. J., López-Herrera, A. G., Herrera- Viedma, E., & Herrera, F. (2011). Science mapping software tools: Review, analysis, and cooperative study among tools. Journal of the American Society for Information Science and Technology, 62(7), pp.1382 1402. 2011. [11] 소대섭외, 그래핀기술개발동향, 국가나노기술정책센터, 2011. [12] 안세정, KISTI Market Report: 꿈의신소재, 그래핀, KISTI, 2012. [13] Novoselov, K. S., Geim, A. K., Morozov, S. V., Jiang, D., Zhang, Y., Dubonos, S. V., Grigorieva, I. V., Firsov, A. A., "Electric field effect in atomically thin carbon films", Science 306, pp. 666, 2004 [14] Zhang, Y. B., Tan, Y. W., Stormer, H. L., 1400
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