한국디지털경영학회는 “21세기 혁신적인 디지털 전환기에 디지털경영에 대한 다양한 이론과 실무 연구를 통하여 디지털경영에 관한 이론과 실제적 지식을 개발하여 새로운 학문발전에 기여하고, 산업계 및 정부에 디지털 전환의 전략적 방향성을 제시하고자 창립되었다”고 설립목적을 밝히고 있다. 투고할 학술지를 선택한 후에 발표할 논문이 준비되었다면 이를 투고할 수 있는 형식으로 바꾸는 방법을 살펴보자.
목표를 정리하면 이광춘, 주용우 (2020), "자동화에 따른 노동시간 변화 분석", 한국디지털경영학회
와 같이 논문을 게시하는 것이다.
.Rmd
기반 논문 제작 아키텍처.Rmd
기반 아키텍처는 \(\LaTeX\)을 엔진으로 삼아 R마크다운으로 literate programming으로 기계코드와 일반 텍스트를 뒤섞어서 제작한다. 논문을 구성하는 다양한 요소 중 참고문헌을 위해서 \(BibTeX\)을 통해 서지관리를 한다. \(\LaTeX\) 환경설정 관련 참고 문서로 다음이 있다.
---
title: "사람과 기계 일자리 경쟁 요인과 협업 방안"
subtitle:
titlerunning:
authorrunning:
authors:
- name: 이광춘
address: 연세대학교 상경대학 응용통계학과
email: kwangchun.lee.7@gmail.com
- name: 주용우
address: 연세대학교 상경대학 응용통계학과
email: yongwoo96@yonsei.ac.kr
keywords:
- 자동화
- 데이터 과학
- 인공지능
- 일자리
- 기계와 사람의 업무분장
abstract: |
알파고가 2016년 바둑 인간 챔피언 이세돌 9단을 현격한 기량차이로 격파하면서 인공지능에 대한
관심이 급격히 증가하였다. 그와 동시에 기계가 인간의 일자리 잠식을 가속화하면서 막연한 불안감이
삽시간에 전파되었다. 기계와의 일자리 경쟁은 컴퓨터의 출현이전부터 시작되었지만 인간만의
고유한 영역으로 알고 있던 인지, 창작 등 다양한 분야에서 오히려 인간보다 더 우수한
성능과 저렴한 가격 경쟁력을 보여주면서 기존 인간의 일자리가 기계에 대체되는 것이 가시권에 들었다.
이번 문헌조사와 실증 데이터 분석을 통해서 기계가 인간의 일자리를 대체하는 자동화의 본질에
대해서 살펴보고, 인간과 기계의 업무 분장을 통해 더 생산성을 높일 수 있는 방안을 제시하고자 한다.
bibliography: bibliography.bib
biblio-style: spmpsci # bibstyle options spbasic(default), spphys, spmpsci
link-citations: yes
output:
rticles::springer_article:
latex_engine : xelatex
citation_package: natbib
mainfont: NanumBarunpen
header-includes:
- \usepackage{kotex}
- \usepackage{cite}
editor_options:
chunk_output_type: console
---
YAML 헤더에 해당 R마크다운 문서가 목표를 PDF
파일로 논문을 작성한다고 명시한다. 먼저, rticles
: LaTeX Journal Article Templates for R Markdown을 팩키지로 사용하게 되면 투고하고자 하는 저널에 템플릿을 받아 바로 논문제작에 몰입할 수 있다. 이를 위해서 rticles
팩키지를 설치한다. rticles
팩키지를 설치하게 되면 RStudio 개발도구에서 File → New file → R Markdown...
으로 이동하게 되면 ACM을 비록하여 통계학과 데이터 과학 관련 주요 학술지에 대한 논문 템플릿을 설정하여 저작을 시작할 수 있다.
아래와 같은 rticles::springer_article
을 선택하게 되면 아래와 같은 YAML 헤더가 자동으로 선택된다. 가벼운 마음으로 뜨게질(Ctrl + Shift + K
)하게 되면 그럴듯한 PDF 논문이 제작된다. 이제 논문에 대한 헬로월드를 찍게 되면 다음으로 넘어갈 수 있게 된다.
---
title: Title here
subtitle: Do you have a subtitle? If so, write it here
titlerunning: Short form of title (if too long for head)
authorrunning: Short form of author list if too long for running head
thanks: |
Grants or other notes about the article that should go on the front
page should be placed here. General acknowledgments should be placed at the
end of the article.
authors:
- name: Äüthör 1
address: Department of YYY, University of XXX
email: abc@def
keywords:
- key
- dictionary
- word
abstract: |
The text of your abstract. 150 -- 250 words.
bibliography: bibliography.bib
bibstyle: spphys
output: rticles::springer_article
---
논문을 한국어 학술지에 맞춰 형태를 갖추기 위해서 몇가지 점에 대해 기본적인 설정을 해줘야만 된다.
ggplot2
그래프 산출물\(\LaTeX\) 등 코드로 PDF 문서를 뽑아낼 때 가장 첫 난관이 아마도 한국어 설정이다. 이 부분을 할 수 있다면 나머지 부분에 대해서는 그다지 문제될 것이 없기도 하다. 이를 위해서 먼저 YAML 헤더에 latex_engine
을 xelatex
으로 명시해둔다. 이렇게 엔진을 설정하게 되면 CJK
2바이트 문자권에서 제작된 문서를 생성할 수 있다. 추가로 NanumBarunpen
와 같이 PDF 문서에서 적용될 한글폰트를 지정해야만 한국어를 \(\LaTeX\)에서 제대로 읽어 .pdf
문서로 생성할 수 있다. 특히, header-includes
에 필히 \usepackage{kotex}
을 지정하여 한국어를 \(\LaTeX\)를 추가시켜 .tex
파일이 .pdf
파일을 생성시킬 수 있도록 한다.
rticles
팩키지 학술지 템플릿을 기본으로 제작하게 되면 다음과 같이 bibliography.bib
파일이 포함되어 있고 이 파일에 BibTeX형식으로 참고문헌을 정리하고 나중에 논문 paper.Rmd
에서 이를 \cite{}
을 통해 참조하게 된다.
total 6832
drwxr-xr-x 15 statkclee staff 480 Apr 14 09:45 .
drwxr-xr-x 8 statkclee staff 256 Mar 14 14:30 ..
-rw-r--r--@ 1 statkclee staff 6148 Feb 21 10:34 .DS_Store
-rw-r--r-- 1 statkclee staff 4389 Apr 14 09:44 bibliography.bib
drwxr-xr-x 15 statkclee staff 480 Feb 24 19:57 fig
-rw-r--r-- 1 statkclee staff 38086 Apr 14 09:38 paper.Rmd
-rw-r--r-- 1 statkclee staff 38244 Apr 14 09:45 paper.log
-rw-r--r--@ 1 statkclee staff 2910898 Apr 14 09:45 paper.pdf
-rw-r--r-- 1 statkclee staff 33389 Apr 14 09:44 paper.tex
drwxr-xr-x 3 statkclee staff 96 Feb 21 12:05 paper_files
-rw-r--r-- 1 statkclee staff 33237 Feb 21 08:54 spbasic.bst
-rw-r--r-- 1 statkclee staff 30130 Feb 21 08:54 spmpsci.bst
-rw-r--r-- 1 statkclee staff 28636 Feb 21 08:54 spphys.bst
-rw-r--r-- 1 statkclee staff 3809 Feb 21 08:54 svglov3.clo
-rw-r--r-- 1 statkclee staff 47679 Feb 21 08:54 svjour3.cls
bibliography.bib
파일은 다음과 같은 형식으로 저장되어 있다.
@book{brynjolfsson2014second,
Title = {The second machine age: Work, progress, and prosperity in a time of brilliant technologies},
Author = {Brynjolfsson, Erik and McAfee, Andrew},
Year = {2014},
Publisher = {WW Norton \& Company}
}
brynjolfsson2014second
가 참고문헌을 이어주는 연결고리 역할을 해서 \cite{brynjolfsson2014second}
와 같이 .Rmd
파일에서 링크를 걸어두게 되면 References 참고문헌 절에 다음과 같이 자동으로 붙게 된다.
Brynjolfsson and McAfee(2014). Brynjolfsson E, McAfee A (2014) The second machine age: Work, progress, and prosperity in a time of brilliant technologies. WW Norton & Company
BibTeX 파일에 포함될 서지목록을 정리하는 방식은 다음과 같다.
BibTeX
을 추적하면 평문 텍스트로 연결된다.bibliography.bib
파일에 추가시킨다..Rmd
파일로 돌아가서 \cite{nelder1972generalized}
와 같이 nelder1972generalized
을 키값으로 인용할 곳에 추가시킨다.Nelder, J. A., & Wedderburn, R. W. (1972). Generalized linear models. Journal of the Royal Statistical Society: Series A (General), 135(3), 370-384.
특히, citation_package
로 natbib
을 지정해야 \cite{참고문헌 키값}
를 했는데 [?]
와 같은 대참사가 나는 것을 미연에 방지할 수 있다. bibstyle
로 spphys
으로 지정하면 spphys.bst
파일을 참조하여 참고문헌 서식을 원하는 방식으로 표현시킬 수 있게 된다. header-includes
에도 \usepackage{cite}
을 지정하여 포함시켜준다.
### YAML 헤더...
output:
rticles::springer_article:
citation_package: natbib
bibstyle: spphys
# bibstyle options spbasic(default), spphys, spmpsci
header-includes:
- \usepackage{cite}
구글 학술검색에서 검색이 되지 않는 한국어 논문의 경우 네이버 학술정보에서 찾아봤으나 BibTeX지원이 되고 있지 않다.
ggplot2
그래프 삽입탐색적 데이터 분석과정에서 데이터로부터 영감을 받을 수 있는 그래프를 ggplot
객체로 만들게 되면 이를 PDF 논문에 삽입시키고자 할 때 .Rmd
파일의 R 코드 덩어리에 뭔가 다른 작업을 해주어야 한다. 주의할 점은 R 코드 덩어리에 dev="cairo_pdf
을 넣어 PDF에 들어갈 그래프임을 명시해준다.
```{r fred-data-labor-participation, dev="cairo_pdf", out.width="100%"}
library(fredr)
library(xts)
fredr_set_key(FRED_KEY)
## Labor Force Participation Rate (CIVPART) 데이터 가져오기
labor_participation <- fredr(
series_id = "CIVPART",
observation_start = as.Date("1948-01-01")
) %>%
mutate(value = value/100)
labor_participation %>%
ggplot(aes(x=date, y=value)) +
geom_line() +
geom_point(size=.3) +
labs(title = "미국 노동참여율 연도별 추이 (1948 - 2018)",
y = "노동참여율(%)") +
scale_y_continuous(labels = scales::percent) +
theme_bw(base_family="NanumBarunpen")
```
R마크다운으로 작성된 표를 PDF 파일에 넣기 위해서 \(\LaTeX\) 표형식에 맞춰 넣는 것은 그다지 좋은 방식이 아니다. Stackoverflow, “Markdown table to data frame in R”을 참고하여 우선 R마크다운 표를 데이터프레임으로 변환시킨 후에 knitr
팩키지 kable()
함수를 사용해서 \(\LaTeX\) 표를 만드는데, kableExtra
팩키지 kable_styling()
함수를 사용해서 표외양을 보기 좋게 꾸민다.
library(tidyverse)
library(knitr)
library(kableExtra)
# 마크다운 표 --> 데이터프레임 변환 도우미 함수
# https://stackoverflow.com/questions/48087762/markdown-table-to-data-frame-in-r
read_markdown <- function(file, trim_ws = TRUE, ...){
if (length(file) > 1) {
lines <- file
} else {
lines <- readr::read_lines(file)
}
lines <- lines[!grepl('^[[:blank:]+-=:_|]*$', lines)]
lines <- gsub('(^\\s*?\\|)|(\\|\\s*?$)', '', lines)
readr::read_delim(paste(lines, collapse = '\n'), delim = '|',
trim_ws = trim_ws, ...)
}
md_tbl <- "| 속성 | 사람 | 기계 |
|:---------:|:---------------------:|:---------------------:|
| 속도 | 상대적으로 느림 | 탁월함 |
| 경격출력 | 상대적으로 약함 | 일관된 작업에 우수성을 보임 |
| 일관성 | 믿을 수 없는 학습능력과 피로 | 일관되고 반복적인 작업에 이상적임 |
| 정보처리능력 | 주로 한개 채널 | 멀티 채널 |
| 기억 | 원칙과 전략에 좋음. 다재다능하고 혁신적임 |문자 그대로 재현하는데 이상적임, 형식적임 |
| 추론 계산 | 귀납적, 프로그램하기 더 좋고, 느리고, 오류 수정 좋음 | 연역적, 프로그램하기 귀찮고, 빠르고 정확, 오류 수정 나쁨 |
| 감지(sensing) | 넓은 감지 반경, 다기능, 분별력 | 정량적 평가에 좋지만, 패턴인식에는 나쁨 |
| 인지(perceiving) | 변화에 더 잘 대응 | 잡음에 취약하여 변화에 잘 대응 못함. |"
read_markdown(md_tbl) %>%
knitr::kable(format = "latex", booktabs = TRUE) %>%
kable_styling(latex_options = c("striped", "scale_down"))
앞서 정리한 내용을 한장의 PDF 에 담아 보면 다음과 같다.