디지털 트윈과 메타버스 지식구조 탐색

Abstract

본 연구는 디지털 전환의 주요 기술인 디지털 트윈과 메타버스의 지식구조를 탐색하는 것을 주 목적으로 수행되었다. 학술논문은 대표적인 강건한 형식지 중 하나이므로 본 연구에서는 디지털 트윈과 메타버스 지식구조 탐색을 위해 WoS (Web of Science) 데이터베이스에서 학술논문 데이터를 수집하였고, 저자 키워드의 동시등장 관계를 통해 co-word network를 구축하였다. 구축된 co-word network에서 중심성 분석을 통해 주요 노드를 식별하고, 최대 신장트리(maximum spanning tree)를 추출한 후, 군집분석(clustering analysis)를 수행함으로써 디지털 트윈과 메타버스의 지식구조를 제시하였다. 그 결과 현재 지식구조 상으로는 디지털 트윈과 메타버스 사이에는 강한 직접 연계는 없는 것으로 파악되었으며, 메타버스 기술은 교육 영역에서 선제적 적용이 이루어지고 있는 것으로 분석되었다. 본 연구는 디지털 전환의 핵심 기술인 디지털 트윈과 메타버스에 대해 정량적 데이터를 기반으로 지식구조를 파악함으로써 관련 방향성을 제시한 점에서 그 의의가 있다.