ScholarWorks@동국대학교

초록

최근 인공지능 기술의 발전은 경영정보학 분야 연구에 새로운 전환점을 제시하고 있으나, 연구 주제 간 구조적 관계와 흐름에 대한 체계적인 분석은 부족한 실정이다. 이에 본 연구는 경영정보학 분야에서 인공지능 연구의 발전과정과 향후 전략적연구 방향을 파악하기 위해 인용 네트워크와 전문가 인터뷰 기법을 통합적으로 활용하였다. 분석 데이터는 1958년부터 2022 년까지 AMiner DBLP 기반으로 수집된 논문 339,373건이며, 이를 7개의 구간으로 나누어 군집 분석을 수행하였다. 특히 인용 관계가 부족한 최신 기간에 대해서는 이전 기간의 네트워크를 학습한 GraphSAGE 모델을 통해 주제 군집을 예측하고, 전문가 설문조사 기법을 병행하여 미래 연구 방향을 도출하였다. 분석 결과, 경영정보학 분야의 인공지능 연구는 초기 응집 구조에서 탈중심화 구조로 전환되고 있었으며, 기계학습, 보안, 인간 중심 컴퓨팅 등 의미 기반의 세부 주제 군집이 새롭게 부상하고 있음이 확인되었다. 본 연구는 정량적 네트워크 분석과 정성적 전문가 인터뷰 기법을 융합하여 연구의 동태적 구조를조망하였다는 점에서 학술적 의의를 가지며, 데이터 기반의 전략 수립 및 융합 연구 설계에 실질적인 시사점을 제공한다

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