텍스트마이닝을 활용한 아로마-수면 관련 연구 동향 분석 = A Text Mining-Based Analysis of Research Trends on Aroma oil and Sleep

국문 초록 (Abstract)

현대 사회의 급격한 변화와 스트레스 증가는 수면 문제를 중요한 공중보건 과 제로 부상시키고 있다. 아로마테라피는 식물에서 추출한 향기 성분을 이용하여 심 리적 안정과 생리적 이완을 유도하는 방법으로, 다양한 연구에서 수면의 질 향상에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 보고되고 있다. 본 연구는 텍스트마이닝 기법을 활 용하여 국내 아로마–수면 관련 학술연구의 주요 주제, 핵심 키워드, 그리고 연구 동향을 분석하고자 하였다. 연구 대상은 2010년부터 2024년까지 한국교육학술정보 원(RISS)에 등재된 아로마 및 수면 관련 논문 165편이며, 초록과 키워드를 중심으 로 형태소 분석, 단어 빈도 분석, 연관어 분석, 그리고 토픽모델링(Latent Dirichlet Allocation, LDA)을 수행하였다. 분석 결과, 일반명사와 고유명사에서 핵심 연구 주제가 집중적으로 드러났다. 일반명사는 전체 분석에서 가장 높은 비중을 차지하였으며, ‘군’, ‘실험’, ‘스트레스’, ‘연구’, ‘아로마’가 빈도와 tf-idf 지수 모두 상위권을 차지하였다. 일반명사 상위 단 어는 실험 설계(‘군’, ‘실험’, ‘대조’)와 개입 요인(‘아로마’, ‘오일’, ‘흡입’), 효과 측정 (‘스트레스’, ‘수면’, ‘효과’)으로 구분되었다. 고유명사에서는 ‘아로마테라피’, ‘에센셜’, ‘라벤더’가 높은 중심성과 tf-idf를 보여, 향기 자극의 구체적 실험 재료가 연구 문헌 에서 핵심적인 역할을 함을 나타냈다. 특히 ‘연구(0.1399)’, ‘스트레스(0.1185)’, ‘효과 (0.1166)’는 네트워크 중심성을 통해 전체 문헌에서 핵심 개념이자 허브 역할을 수 행하며, ‘실험’, ‘수면’, ‘아로마’, ‘오일’과 강한 연결을 이루어 아로마테라피 실험을 통한 스트레스 완화와 수면 개선 효과에 대한 연구적 관심을 보여주었다. 동시 출 현 빈도 기반 키워드 네트워크 시각화 결과에서도 ‘연구’, ‘스트레스’, ‘효과’, ‘수면’, ‘실험’이 중심부에 밀집하고, ‘오일’, ‘라벤더’, ‘흡입’, ‘마사지’, ‘우울’, ‘혈압’ 등이 위성 적 클러스터를 형성하였다. LDA 토픽 모델링 분석에서는 최적 토픽 수 =3을 선정하였으며, 토픽별로 멜 라토닌 생리적 메커니즘 및 분석 시스템(토픽 1), 아로마테라피를 통한 스트레스 완 화 및 수면 개선 효과(토픽 2), 뇌파 기반 신경생리학적 활성화 분석(토픽 3)으로 구분되었다. 토픽 2에서는 ‘스트레스(16.54)’와 ‘수면(15.47)’이 가장 높은 단어 가중 치를 보여 연구의 중심 주제를 나타냈으며, 토픽 3에서는 ‘파워’, ‘두정엽’, ‘후두엽’, ‘전도’ 등의 단어가 뇌파를 이용한 뇌 영역별 활성화 분석을 시사하였다. 이러한 분석 결과는 국내 아로마–수면 관련 연구가 정서적 안정과 심리적 완 화 효과뿐 아니라 생리적 지표를 포괄하는 다층적 접근으로 발전하고 있음을 보여 준다. 한편, 연구 대상자의 특성 편중, 실험 설계의 제한성, 향기 자극의 표준화 부 재 등 방법론적 한계도 확인되었다. 따라서 향후 연구에서는 주요 향기 성분의 화 학적 특성 분석과 농도 표준화, 객관적 생리 지표를 포함한 통합적 연구 설계, 그리 고 국외 연구와의 비교 분석이 필요할 것으로 판단된다.

목차 (Table of Contents)

• 표목차 ⅲ
• 그림목차 ⅳ
• 국문초록 ⅴ
• Ⅰ.서론 1
• 1. 연구 배경 및 목적 1
• Ⅱ.이론적 배경 3
• 1. 텍스트마이닝(Text Mining)의 분석 용어 정리 3
• 가. 일반명사 빈도 분석 3
• 나. 일반명사 TF-IDF 분석 3
• 다. 고유명사 빈도 분석 3
• 라. 고유명사 TF-IDF 분석 4
• 마. 키워드 동시 출현 빈도 기반 시각화 4
• 바. LDA 토픽 모델링 4
• 사. LDA 기반 토픽 분포 5
• 아. 토픽별 단어 분포 5
• 2. 텍스트마이닝(Text Mining)의 개념과 활용 5
• 3. 아로마테라피의 역사 7
• 4. 아로마테라피의 정의 및 개념 9
• 5. 향기 성분 분석 10
• 가. GC–MS (Gas Chromatography–Mass Spectrometry) 10
• 나. GC–O (Gas Chromatography–Olfactometry) 11
• 다. Headspace 및 SPME–GC–MS 12
• 6. 향기 성분의 작용 원리 13
• 가. 후각 경로(Olfactory Pathway)에 의한 작용 13
• 나. 피부 경로(Percutaneous Absorption)에 의한 작용 13
• 7. 수면의 개념과 중요성 14
• 8. 수면 관련 기전 14
• Ⅲ.연구설계 및 방법 16
• 1. 연구 설계 16
• 2. 연구 자료 및 대상 16
• 가. 분석 대상 16
• 나. 분석 기간 17
• 3. 연구 절차 및 텍스트마이닝 기법 17
• 가. 데이터 전처리 17
• 나. 단어 빈도 분석(Frequency Analysis) 17
• 다. TF-IDF(Term Frequency–Inverse Document Frequency) 분석 17
• 라. 의미 연결망 분석(Semantic Network Analysis, SNA) 18
• 마. 토픽 모델링(Topic Modeling, LDA: Latent Dirichlet Allocation) 18
• Ⅳ. 연구결과 19
• 1. 빈도와 TF-IDF 19
• 2. 동시 출현 빈도 기반 키워드 네트워크 분석 22
• 3. LDA기반 토픽 분석 24
• Ⅴ.결론 및 제언 30
• 1. 결론 30
• 2. 제언 31
• 참고문헌 33
• Abstract 37