본 연구는 운전재활 시뮬레이터에 대한 국내 연구들의 동향을 고찰하여 학술적 시사점을 제공하고자 하였다. 이를 위해 학술논문 46편을 수집하여 R프로그램을 이용한 텍스트 마이닝(text mining)과 소셜 네트워크 분석(social network analysis)기법으로 분석하였다. 본 연구의 결과로 첫째, 키워드 빈도분석 결과 운전시뮬레이터, 주행, 운전자, 차량, 상황 등의 키워드가 높은 빈도를 보였다. 둘째, LDA(latent Dirichlet allocation) 토픽 모델링 결과 대상자의 상황, 시뮬레이터 평가, 시뮬레이터 시스템, 가상 시뮬레이터, 대상자 운전능력 등 5개 주제어로 분류되었다. 셋째, 소셜 네트워크 분석 결과, 연결정도, 근접중심성, 매개중심성 키워드를 도출하였다. 결론적으로 본 연구는 운전재활 시뮬레이터 관련연구들의 동향을 텍스트 마이닝과 소셜 네트워크 분석 방법으로 살펴보고, 그 결과를 시각화를 통해 제시하였다.

This study was to provide scientific implications by examining the trends of domestic studies on driving rehabilitation simulators. To this end, 46 research articles were collected and analyzed with text mining and social network analysis techniques using the R program. The following outcomes were derived from this study. First, as a result of frequency analysis, such key words as driving simulator, driving, driver, vehicle, and situation showed high frequency. Second, as a result of LDA topic modeling, it was categorized into five subject words such as the subject’s situation, simulator evaluation, simulator system, virtual simulator, and subject driving ability Third, as a result of analyzing social networks, we derive keywords for degree of connection, proximity-centeredness, and medium-centricity. In conclusion, this study examines the trends of driving rehabilitation simulator-related studies utilizing text mining and social network analysis techniques, and visually presents the findings.