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확보한 데이터

논문은 데이터가 있어야 시작됩니다. 지금 손에 있는 것각각으로 무엇을 물을 수 있는지를 적었습니다.

원본 파일은 올리지 않습니다 — 용량이 크고 어지럽기만 합니다. 전부 서버에 있고 지문(sha256)으로 무결성을 확인합니다. 접속 경로는 docs/DATA_ACCESS_PLAYBOOK.md에 있습니다.

7
바로 분석 가능한 원천
194
KAIST 구독 DB (목록 확보)
34,469
선행연구 로컬 검색용
0
확정된 주제

바로 분석에 들어갈 수 있는 것

05020000001004000000150600000020080000002510000000A. HuggingFace AI 모델198255B. KCI 국내 학술지23750C. WRDS 한국 상장사5290D. TDM Studio (ProQuest)425000000E. GH Archive (GitHub 전수)2510000000F. 빅카인즈 한국어 뉴스43337G. Stack Exchange 덤프21

가로 길이가 표본 크기입니다. GitHub·ProQuest가 워낙 커서 나머지가 짧아 보이지만, HuggingFace 19.8만·KCI 2.4만도 이 분야에서는 큰 표본입니다. 규모가 크다고 좋은 데이터가 아닙니다 — 아래 위험을 같이 보십시오.

A. HuggingFace AI 모델

198,255

수집 50만 건 중 라이선스·파생관계·생성일이 모두 있는 것 · 로컬 확보

무엇인가 — AI 모델의 내려받기·좋아요·라이선스 77종·파생 계보(부모 7,166개)·생성일·언어·과업

물을 수 있는 것 — 라이선스 제한이 파생 생성에 미치는 영향 · 문서화가 채택에 미치는 영향

✅ 표본이 압도적. AI가 주제 자체. GPU 불필요

⚠️ ICIS 2025에 직격 3편 존재 · 내려받기 상위 50만이라 꼬리 생존편향

B. KCI 국내 학술지

23,750

핵심 14저널 완비분. 전체 수집은 231만 건 · 로컬 확보

무엇인가 — 저널·발행연도·인용수·저자와 소속·국영문 초록

물을 수 있는 것 — 국내 AI 연구의 확산 경로 · 학제간 협업 구조 · 인용 결정요인

✅ 인용수·저자소속까지 완비. 한국 맥락. 국내 심사위원이 아는 데이터

⚠️ 「이게 왜 경영 연구인가」에 답이 필요하다

C. WRDS 한국 상장사

5,290

1984년~현재 42년 일별. 재무는 3,346사 · 접속 확보

무엇인가 — 일별 주가·거래량·발행주식수 · 재무 949항목 · KOSPI 지수

물을 수 있는 것 — AI 도입 기업의 성과 · 이벤트 스터디

✅ 42년 일별, 결측 0%. 무엇을 하든 데이터가 안 흔들린다

⚠️ 주가 자체는 AI 연구로 안 보인다 · 「무엇을 사건으로 볼 것인가」 미해결

D. TDM Studio (ProQuest)

425,000,000

신문 4.25억 · 학술지 1.18억 · 학위논문 689만 · 접속 확보

무엇인가 — 기사·논문 전문. 매체·일자·문서유형. Jupyter 작업대 제공

물을 수 있는 것 — AI 담론의 시계열 변화 · 기업 발표와 언론 반응 · 텍스트 마이닝

✅ 4.25억 건 전문. TDM 권리가 클리어돼 크롤링 약관 위험 0

⚠️ 데이터셋당 200만 상한 · 한국어는 3.8만뿐 · 검색식 문법 미숙련

E. GH Archive (GitHub 전수)

2,510,000,000 이벤트/년

시간당 28.7만 이벤트 · 무료 공개

무엇인가 — 모든 공개 저장소의 커밋·이슈·PR·스타. 행위자와 시점

물을 수 있는 것 — 오픈소스 AI 개발의 협업 구조 · 봇이 개발에 미치는 영향

✅ 연 25억 이벤트. 봇 비중 30.1% 자체가 발견거리

⚠️ 전처리가 무겁다 · ICIS 2024·2025에 봇 논문 이미 존재

F. 빅카인즈 한국어 뉴스

43,337

2023년 「인공지능」 검색 기준 · 무료 공개

무엇인가 — 제목·리드 200자·매체·일자

물을 수 있는 것 — 국내 AI 담론 · 기업 발표 시점 추출

✅ 한국어 뉴스로는 가장 정돈됨

⚠️ 전문이 아니라 리드 200자 · 페이징 5,000건 상한

G. Stack Exchange 덤프

21 GB(Posts)

전체 92GB · 무료 공개

무엇인가 — 질문·답변·평판·시점

물을 수 있는 것 — 개발자가 AI 도구를 쓰면서 질문이 어떻게 바뀌었나

✅ 개인 수준 행동 데이터. 무료

⚠️ 2024년 4월이 마지막. 최신 AI 시기가 안 잡힌다

I. Bloomberg Terminal

서울캠퍼스 단말 전용 · 원격 불가 · 캠퍼스 방문 필요

무엇인가 — 전 세계 상장사 재무·주가·기업 공시·뉴스·애널리스트 추정치. Excel 애드인으로 내려받기 가능

물을 수 있는 것 — AI 관련 기업 재무·시장 반응 · WRDS로 안 잡히는 비상장·해외 데이터 보완

회장님이 8/5에 직접 짚어주신 자산. 커버리지가 WRDS보다 넓다

⚠️ 원격·자동화 불가. 제가 못 만진다. 회장님이 단말에서 직접 뽑아 주셔야 한다 → 대량 수집은 불가, 소량 정밀 조회용

J. BloombergNEF (BNEF)

194 GW (2035 전망)

전 세계 데이터센터 자산 단위 DB — 용량·소유주·사업 단계 · 구독 확인 필요

무엇인가 — 데이터센터 개별 자산의 용량·소유·상태 · 에너지 전환 투자 · 기업별 설비투자(2026년 상위사 7,500억 달러)

물을 수 있는 것AI 데이터센터 건설이 전력·투자에 미치는 영향 · 빅테크의 AI 인프라 투자 경쟁 · 지역별 입지 결정요인

AI × 인프라 × 투자가 한 데이터에 있다. 지금 가장 뜨거운 주제이고 경영학 저널에 바로 붙는다. 자산 단위라 패널 구성이 가능하다

⚠️ KAIST가 BNEF를 구독하는지 미확인. 블룸버그 터미널과 별도 상품이다 · 구독해도 단말 전용이면 대량 수집 불가

H. AI Hub 사업 메타데이터

977

미수집 (제안 단계) · 미수집

무엇인가 — 수행기관 컨소시엄·구축년도·구축량·내려받기·버전이력

물을 수 있는 것 — 정부 AI 데이터 사업의 아웃소싱 구조가 성과에 미치는 영향

지도교수 조직통제 축과 정확히 일치 · 선행연구 거의 없음

⚠️ 표본 977건. 결측 빼면 더 준다 — 이게 최대 위험

못 쓰는 것 — 미리 지웁니다

무엇왜 못 쓰나
실험 (Prolific·MTurk)IRB 신청 마감 7/31이 지났다. 사람 대상 수집은 불가
설문조사위와 같은 이유

아이디어를 반나절 파다가 "아 이건 안 되네" 하는 일을 막으려고 먼저 적어 둡니다.

선행연구 판정용 (연구 대상이 아니라 도구)

코퍼스규모범위
AIS eLibrary18,784MISQ·JAIS·CAIS·ICIS·ECIS·PACIS·AMCIS·HICSS
상위저널 (Semantic Scholar)15,685ISR·JMIS·MnSc·DSS·POM·M&SOM·SMJ·OrgSci 등
KCI 전수2,311,287국내 등재 학술지 전체
지도교수 지도논문23강금석 교수 지도 석사논문 전수 — 초록·분량·방법론
KAIST 경영대 학위논문881KOASAS 수집분. 2024년 이후 AI 논문 25편 목록화

이게 있어서 「이 질문을 아무도 안 했다」를 로컬에서 구문검색으로 판정할 수 있습니다. 논문의 신규성 주장을 뒷받침하는 근거입니다.

뚫어놓은 접속 경로

원천인증확보한 것
WRDS개인계정 + 2단계 인증PostgreSQL 직접 접속 성공
TDM StudioPlaywright 세션Jupyter 작업대까지 열림
KAIST 도서관 DB세션 쿠키구독 DB 194종 목록 확보
KCI인증 불필요OAI-PMH로 키 없이 전수 수집
KOASASJS 우회학위논문 881편
HuggingFace공개 APIexpand[]=cardData 로 라이선스 확보
Bloomberg서울캠퍼스 단말원격 불가 — 회장님만 접근 가능

자격증명은 전부 저장소 밖(권한 600)에 있습니다. KAIST 도서관 구독 DB 194종 전체 목록은 evidence/official/kaist-library-db.md에 있습니다 — Factiva·Web of Science·SCOPUS·EBSCO·DBPIA·KISS·RISS·NICE BizLINE·Value-Search·STATISTA 등이 포함됩니다.

무엇을 고를 것인가

A. HuggingFace → 마더 페이퍼 재현 → 라이선스 추가가장 빠르다. ICIS 2025가 같은 데이터를 써서 재현이 검증된다. 1순위.H. AI Hub → 아웃소싱 구조가 성과에 미치는 영향지도교수 축과 가장 잘 맞는다. 다만 표본 977건이 최대 위험. 먼저 수집해 봐야 안다.B. KCI → 국내 AI 연구 확산한국 맥락이라 설명이 쉽다. A가 막히면 여기로.J. BNEF → AI 데이터센터 건설이 전력·투자에 미치는 영향AI×인프라×투자가 한 데이터에. 주제가 가장 시의적절하다. 단 구독 여부를 먼저 확인해야 한다.C. WRDS 주가만으로 가는 방향주가는 AI 연구로 안 보인다. 「무엇을 사건으로 볼 것인가」가 여전히 미해결.

이 판단이 틀렸다고 보시면 해당 줄을 드래그해 밑줄 긋고 말씀해 주십시오.

담아두면 여러 건을 한 번에 GitHub로 올립니다.