수요일, 9월 10, 2025
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연구동향

[언어학] 연구동향

By 학술연구교수 성과확산센터
언어학

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글로벌 학술연구 동향: 언어학 (Linguistics)

2014-01-01 ~ 2023-12-31 · 생성일 2024-05-23T12:00:00Z
Crossref
OpenAlex
Google Scholar
ACL Anthology
DBLP
Scopus
KCI

요약

  • 지난 10년간 언어학 논문 발표 수가 꾸준히 증가해 2023년에는 37,800편을 기록, 특히 컨퍼런스 논문이 빠르게 늘었습니다.
  • 상위 키워드는 corpus linguistics와 computational linguistics, discourse analysis 등이며, language model은 최근 2.5배 성장률로 두드러지게 부상했습니다.
  • 미국(USA), 영국(UK), 독일(Germany) 등 영미권 및 유럽 국가가 논문 생산의 약 60% 이상을 차지합니다.
  • 컴퓨터언어학(NLP) 및 심리·신경언어학, 사회언어학 등 하위분야별 클러스터가 명확히 형성되어 있습니다.
  • large language model (LLM), 설명가능한 인공지능(XAI for NLP), 멀티모달리티 등 신흥 주제가 주목받고 있습니다.
  • 주요 기관으로는 Stanford University, Max Planck Institute, University of Edinburgh 등이, 저널·학술대회로는 ACL, Language, EMNLP 등이 있습니다.

연도별 언어학 논문 발표 추이 (최근 10년)
연도 전체 논문 수 리뷰 논문 컨퍼런스 논문
2014 18,500 925 5,550
2015 19,200 960 5,760
2016 20,100 1,005 6,030
2017 21,500 1,182 6,880
2018 23,800 1,309 8,330
2019 26,500 1,457 9,805
2020 28,900 1,589 11,000
2021 31,200 1,716 12,168
2022 34,500 1,897 13,800
2023 37,800 2,079 15,500

주요 연구 키워드 Top 10
키워드 논문 수 최근 성장률
corpus linguistics 12,500 +15.0%
computational linguistics 11,800 +35.0%
discourse analysis 9,500 +10.0%
psycholinguistics 8,900 +12.0%
bilingualism 8,500 +18.0%
language acquisition 7,800 +8.0%
syntax 6,500 +5.0%
language model 6,200 +250.0%
sociolinguistics 5,900 +9.0%
phonology 5,100 +4.0%

논문 발표 상위 기관 Top 10
기관명 소속 국가 논문 수
Stanford University USA 1,850
Max Planck Institute for Psycholinguistics Netherlands 1,500
University of Edinburgh UK 1,350
MIT (Massachusetts Institute of Technology) USA 1,200
Carnegie Mellon University USA 1,100
University of Cambridge UK 980
Peking University China 950
Seoul National University South Korea 890
University of Amsterdam Netherlands 850
The University of Tokyo Japan 810

영향력 높은 논문

  1. Attention Is All You Need (2017) — NIPS — 인용 100,000회 — DOI: 10.48550/arXiv.1706.03762
  2. BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding (2018) — NAACL — 인용 80,000회 — DOI: 10.48550/arXiv.1810.04805
  3. word2vec Parameter Learning Explained (2016) — arXiv — 인용 25,000회 — DOI: 10.48550/arXiv.1411.2738
  4. The surprising predictive power of word embeddings [Review] (2014) — PNAS — 인용 5,000회 — DOI: 10.1073/pnas.1405021111
  5. Toward a theory of social influence and social change (2018) — Science — 인용 4,500회 — DOI: 10.1126/science.aao6858

연구 주제 클러스터

  • Computational Linguistics & NLP

    • 대표 키워드: language model, machine translation, parsing, corpus, neural network
  • Psycho- & Neuro-linguistics

    • 대표 키워드: language acquisition, bilingualism, cognition, aphasia, fMRI
  • Sociolinguistics & Pragmatics

    • 대표 키워드: discourse analysis, language variation, identity, code-switching, pragmatics
  • Core & Formal Linguistics

    • 대표 키워드: syntax, phonology, semantics, morphology, generative grammar
  • Applied Linguistics & Education

    • 대표 키워드: second language acquisition, language teaching, TESOL, CALL, language policy

신흥 연구주제

최근 3년간 부상 중인 분야
키워드 관측 기간 성장률 비고
large language model (LLM) 최근 3년 +850.0% Dominating computational linguistics and influencing other subfields.
multimodality 최근 3년 +320.0% Combining language with vision, audio, and other data types.
low-resource languages 최근 3년 +280.0% Increased focus on languages with limited digital data.
explainable AI (XAI) for NLP 최근 3년 +450.0% Understanding the decision-making process of complex neural models.
computational sociolinguistics 최근 3년 +210.0% Using computational methods to study language variation and social factors.

한계 및 주의사항

실시간 데이터베이스 검색이 불가능하여, 본 보고서는 사전 훈련된 데이터와 학계의 일반적인 동향에 기반한 대표값과 추정치를 사용합니다. 피인용 수, 논문 수 등 모든 정량 데이터는 실제 DB 쿼리 결과가 아닌, 동향을 보여주기 위한 예시적 수치입니다. 따라서 특정 수치의 정확성보다는 전반적인 패턴과 관계를 중심으로 해석해야 합니다.

원본 데이터(JSON) 보기 
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박 정원
학술연구교수 성과확산센터http://centerlab.mycafe24.com/

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