키워드 네트워크와 토픽모델링을 활용한 국내 푸드테크 연구동향 분석 = Analysis of Food Tech Research Trends in Korea Using Keyword Network and Topic Modeling

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Food technology, commonly referred to as “Food Tech,” is an emerging field that drives innovationby integrating Fourth Industrial Revolution technologies—such as artificial intelligence, robotics, and big data—across the entire food industry. Despite rapid growth in both domestic and global markets, existing research on food tech has been limitedby its reliance on survey-based studies and its narrow focus on specific sub-topics such as delivery applications and serving robots. To address these limitations, this study applies a combined approachincorporating keyword network analysis and LDA-based topic modeling to systematically and objectively examine the knowledge structure of food tech research in Korea.
A total of 118 food tech-related articles indexed in the Korea Citation Index (KCI) from January 2006 to July 2025 were analyzed. The analysis was conducted using TEXTOM, a text-mining platform that supports keyword frequency analysis (DF and TF-IDF), topic modeling, and network centrality analysis.
The results reveal several notable patterns. First, domestic food tech research expanded sharply after 2020, with 86.4% of all publications produced after this year—a trend strongly associated with the rise of contactless services during the COVID-19 pandemic. Second, disciplinary distribution shows a clear multidisciplinary orientation: social sciences accounted for the largest share (40.7%), followed by agricultural and marine sciences (19.5%), and engineering and interdisciplinary studies (11.9% each). Third, keyword analysis identified “customer satisfaction,” “service quality,” “serving robot,” “value,” and “visit intention” as key terms, indicating a research emphasis on service quality and consumer-oriented outcomes rather than technological development. Fourth, topic modeling produced seven major research themes, with “food service automation” representing the highest proportion (18.6%), followed by “market competitiveness and customer satisfaction” (17.8%) and “digital platforms and delivery services” (16.1%). In contrast, “alternative proteins and future foods” represented only 9.3%, suggesting that this area remains underdeveloped in domestic scholarship.
This study makes a methodological contributionby reducing researcher subjectivity through bibliometric techniques and by integrating micro-level keyword analysis with macro-level topic modeling. Furthermore, mapping the analytical results onto Digital Food Lab’s six-category classification shows that domestic research is heavily concentrated in the Food Service and Delivery & Retail domains, while foundational technology sectors—such as AgTech and Food Science—remain relatively underexplored. These findings are expected to help establish a globally competitive research agenda for Korean food tech studies. By identifying research gaps in foundational technology areas such as AgTech and Food Science, this study provides strategic directions for future research investment and policy development. The methodological framework combining keyword network analysis and topic modeling offers a replicable approach for tracking research trends in rapidly evolving interdisciplinary fields.

목차 (Table of Contents)

• 목 차 ⅰ
• 표 목 차 ⅴ
• 그림목차 ⅵ
• Ⅰ. 서 론 01
• 1. 연구 배경 및 필요성 01
• 2. 연구 목적 및 연구 문제 04
• 3. 선행연구 검토 04
• 1) 글로벌 푸드테크 연구동향 04
• (1) 기술 수용 관점의 연구 04
• (2) 로봇 및 AI 서비스 경험 연구 06
• (3) 지속가능성 및 대체식품 연구 07
• 2) 국내 푸드테크 연구동향 08
• (1) 배달앱 및 O2O플랫폼 연구 08
• (2) 외식 서비스 로봇 연구 10
• 3) 기존 연구의 한계점 및 본 연구의 차별성 11
• (1) 표본의 대표성 및 일반화의 한계 11
• (2) 정책 연구의 다양한 관점 부재 12
• 4) 선행 연구에서 활용된 주요 이론적 모델 12
• (1) 기술수용모델(TAM) 및 확장 모델 12
• (2) S-O-R 프레임워크 13
• (3) 기타 모델 13
• Ⅱ. 이론적 배경 15
• 1. 푸드테크의 개념 15
• 1) 푸드테크의 정의 15
• 2) 푸드테크의 범위와 분류 체계 15
• 2. 푸드테크의 이론적 특성 16
• 1) 기술적 해결책의 유형 16
• (1) 전환 기술 16
• (2) 디지털 솔루션 17
• 2) 혁신의 본질 17
• 3) 푸드테크의 핵심 구현 방식 18
• (1) 로봇공학 및 자동화 시스템 18
• (2) O2O플랫폼과 시스템 18
• 3. 푸드테크의 산업적 중요성 19
• 1) 경제적 성과 및 기업 경쟁력 강화 19
• 2) 식품 안전 및 품질 개선 효과 19
• 3) 기술 수용 과정에서의 신뢰 구축 20
• 4) 사용자 경험의 질적 향상 효과 20
• 5) 환경 및 사회적 지속가능성 실현 21
• Ⅲ. 연구 방법 및 프로세스 22
• 1. 데이터수집 22
• 2. 분석방법 22
• Ⅳ. 연구 결과 24
• 1. 지식 생산 현황 분석 24
• 1) 연도별 논문 발표 추이 24
• 2) 기관별 연구 현황 25
• 3) 게재 저널 분포 현황 26
• 4) 학문 분야별 분포 현황 27
• 2. 키워드 분석 28
• 1) 토픽 분석 28
• 2) 토픽모델링 및 주제 분석 31
• 3) 네트워크 중심성 분석 34
• 4) 종합적 해석 37
• (1) 키워드 분석과 토픽모델링의 상호 보완 37
• (2) 이론적 분류 체계와 실증 분석 결과의 대응 관계 38
• Ⅴ. 결론 41
• 1. 연구 결과 요약 41
• 2. 시사점 42
• 1) 학문적 시사점 42
• 2) 실무적 시사점 42
• 3) 정책적 시사점 43
• 3. 연구의 한계점 43
• 4. 후속 연구 방향 44
• 1) 연구 방법론적 확장 44
• 2) 연구 내용적 심화 45
• 3) 학제간 융합 연구 45
• 4) 연구 인프라 구축 46
• 참 고 문 헌 48
• 영 문 초 록 57