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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.1
- 수록면
- 55 - 65 (11page)
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This study aims to investigate research trends of the metaverse, the state-of-the-art technology, in South Korea. After surveying this research topic, the keywords of research papers based on text mining methods such as keyword network analysis and LDA topic modeling were analyzed. There were 637 metaverse articles collected from the Research Information Sharing Service (RISS) published from 2007 to 2022. After pre-processing a total of 240 articles, 722 keywords were prepared for analysis. The results of this study demonstrated several categorized topics and crucial keywords. The most important keyword found in metaverse articles was virtual reality, which was mainly studied in four types of the metaverse. Among the four types, augmented reality and the virtual world appeared as major keywords whereas mirror world and life-logging were not mainly dealt with. Therefore, the keywords mirror world and life-logging can be studied in the future for spatial design and architecture domains. Although multidisciplinary studies are being conducted, it has yet to be thoroughly studied. Many studies have focused on metaverse applications and content as a very important keyword, but the scope has been very limited, especially regarding architecture domain. Lastly, the metaverse platform and user experience seem to be key topics in domestic research that especially focus on major platforms belonging to the virtual world. Thus, in terms of spatial design and architecture, broader research on the metaverse needs to be continuously conducted from a user’s perspective. The information and knowledge gained from this study will contribute to conducting future metaverse studies.
목차
Abstract
1. 서론
2. 문헌고찰
3. 텍스트 마이닝을 위한 데이터 정제 및 분석
4. 분석 결과
5. 결론
REFERENCES
참고문헌 (44)
참고문헌 신청
Ball, M. (2021). Framework for the metaverse. The Metaverse Primer. Retrieved August 3, 2022 from https://www.matthewball.vc/all/forwardtothemetaverseprimer
Behrouzi, S., Sarmoor, Z. S., Hajsadeghi, K., & Kavousi, K. (2020). Predicting scientific research trends based on link prediction in keyword networks. Journal of Informetrics, 14(4), 101079.
Benedikt, M. L. (2008). Cityspace, cyberspace, and the spatiology of information. Journal for Virtual Worlds Research, 1(1).
Blei, D. M., Ng, A. Y., & Jordan, M. I. (2003). Latent dirichlet allocation. Journal of Machine Learning Research, 3(Jan), 993-1022.
Blei, D. M., & Lafferty, J. D. (2009). Topic models. Text Mining: Classification, Clustering, and Applications, 10(71), 71-89.
Behrouzi, S., Sarmoor, Z. S., Hajsadeghi, K., & Kavousi, K. (2020). Predicting scientific research trends based on link prediction in keyword networks. Journal of Informetrics, 14(4), 101079.
Benedikt, M. L. (2008). Cityspace, cyberspace, and the spatiology of information. Journal for Virtual Worlds Research, 1(1).
Blei, D. M., Ng, A. Y., & Jordan, M. I. (2003). Latent dirichlet allocation. Journal of Machine Learning Research, 3(Jan), 993-1022.
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