Analysis of Research Trends on startup Business Performance Using Natural Language Processing(NLP)-Based Text Mining : Focusing on RISS DB
국립금오공과대학교 경영학과 박사수료, Jun Wu, Sa-Rang Jeong, Seug-Hee Lee, Dong-Suk Lee · Journal of Industrial Convergence · 2025
본 연구는 자연어 처리(NLP) 기반 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 스타트업 경영성과에 대한 국내연구 동향을 체계적 으로 분석하는 것을 목적으로 한다. 한국교육학술정보원(RISS)에서 ‘스타트업 경영성과’, ‘스타트업 경영’을 키워드로, 전 기간의 초록을 웹 크롤링하여 수집하였으며 최종 323편의 문헌이 분석에 활용되었다. 분석과정에서 형태소분석, 단어빈도분석(TF), 역 문서 빈도분석(TF-IDF), N-gram 분석, 네트워크 분석, CONCOR 기법이 적용되었다. 분석결과, ‘창업’, ‘규제’, ‘영향’, ‘혁신’, ‘기술’과 같은 키워드가 핵심 주제로 도출되었으며, 자금 조달, 기술 혁신, 정책 지원, 기업가 정신이 주 연구 분야로 확인되었다. 키워드 간 구조적 연관성을 파악하였으며 7개의 군집을 도출하였다. 본 연구는 데이터 기반 분석을 통해 기존 문헌과의 차별성을 제시하였다. 향후 연구에서는 시계열 분석, 해외연구 동향분석, 머신러닝 기법을 활용한 연구가 필요할 것이다.