• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.21-29
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• 2016

교육용 프로그래밍 언어의 도입은 다양한 학습활동을 전개할 수 있도록 교육환경을 변화시켰다. 이러한 학습 활동들이 프로그래밍 학습에 어느 정도 효과가 있는지 분석할 필요가 있다. 이를 위해 8가지 주요 학습 활동 주제별로 메타 분석 하였다. 연구 대상은 1993년부터 2015년까지 논문지에 게재된 프로그래밍 교육 논문이다. 분석 기준에 부합하는 총 44편의 논문에서 추출한 77개의 연구 자료를 선정했다. 본 연구의 주요결과를 살펴보면, 인지적 영역과 정의적 영역에서 .595와 .594로 중간 수준의 효과 크기를 나타냈다. 인지적 영역에서는 학습 주제별 유의한 차이는 없으나 수리, 시뮬레이션, 애니메이션 영역에서 중간 수준의 효과크기로 비교적 일관된 결과를 나타냈다. 정의적 영역에서는 학습 주제별 효과크기는 유의한 차이는 없지만, 개별 연구 간에 그리고 학습 주제 간에 동질성이 높게 나타났다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 시사점을 제시하였다. 첫째, 학습자들은 다양한 학습 활동 주제에 따라 학습하는 것이 바람직하다. 둘째, 교수자들은 시뮬레이션, 애니메이션, 수리 활동에 주목할 필요가 있다. 셋째, 연구자들은 효과적인 학습을 위해 다른 요인을 찾아보는 연구가 필요하다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제53권3호
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• pp.377-404
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• 2022

본 연구의 목적은 북한 도서관 및 도서관학 분야의 연구동향과 관련 용어를 분석해 보는 데 있다. 이를 위해 먼저 북한의 도서관학에 해당하는 남한의 문헌정보학 분야를 7개의 주제 범주와 25개의 세부 주제 영역으로 구분하고, 남한에 현존하는 북한의 도서관 및 도서관학 분야 잡지 2종에 실린 136편의 논문을 남한의 세부 주제 영역에 따라 재분류하여 분석하였다. 남한 문헌정보학 분야의 세부 주제 영역은 문헌정보학 분야 주요 학술지 3종(한국문헌정보학회지, 한국도서관·정보학회지, 한국정보관리학회지)의 논문투고 기준을 바탕으로 논문 투고 시 저자가 선택하게 되는 주제 구분을 적용하였다. 본 연구에서 분석 대상이 된 학술지는 북한의 대표적인 도서관 및 도서관학 분야 잡지인 『김일성종합대학학보(어문학)』(2008~2018)와 『도서관일군 참고자료』(2016~2017) 2종이다. 본 연구에서 제시된 북한의 전문용어와 최근 도서관 및 도서관학 분야 연구동향은 향후 남북 도서관 및 관련분야 연구자 간 학술교류 시 의제 선정의 발판이 될 수 있을 것이다.

• 한국비블리아학회지
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• 제22권2호
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• pp.235-248
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• 2011

본 연구에서는 Web of Science DB를 대상으로 주제어(topic)가 web archiving에 해당하는 288건의 논문을 대상으로 동시출현단어 네트워크 분석을 수행하였다. 분석 결과 웹 아카이빙 주제 영역에서는 의학영역 정보기술 및 시스템과 관련된 이미지 아카이빙 관련연구들이 가장 중점적으로 수행되어 왔다. 문헌정보학 및 기록관리학 영역에서의 웹 아카이빙 연구는 크게 웹 아카이빙 및 디지털 보존 프로젝트 주제와 웹 아카이빙툴과 방법론 주제를 중심으로 수행되어왔으며, 향후 웹 아카이빙 소프트웨어 및 툴 관련 연구가 활성화될 수 있을 것으로 예측된다.

• 한국비블리아학회지
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• 제16권2호
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• pp.5-24
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• 2005

본 논문은 문서기록물을 대상으로 문서관리의 기초가 되는 문서의 파일링시스템의 다양한 종류와 방법을 소개하고 있다. 문서파일링시스템으로 거론되고 있는 명칭, 숫자, 지명, 주제 파일링시스템의 장단점과 특징, 적용하기에 적합한 문서의 종류, 사용방법을 설명하고 있다. 명칭파일링시스템은 인명, 상호명, 회사명, 등의 이름으로 문서를 검색하는 것이 빈번한 경우에 적합하며 반대로 문서가 기관명이나 개인명보다 장소나 위치에 의한 검색요구가 빈번할 것으로 예상될 때에는 지명파일링시스템이 선호된다. 주제 파일링시스템은 문서를 담은 폴더명을 주제명 혹은 '주제명'을 의미하는 '숫자'로 표현할 수 있는데 (1) 주제명 (alphabetic arrangement) (2) 숫자(numeric arrangement) (3) 문자와 숫자의 혼합형 (alphanumeric arrangement) (4) 분류번호(decimal arrangement) 등의 다양한 배열방법을 응용할 수 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권4호
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• pp.139-145
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• 2013

본 논문은 우리나라 항공화물 상용화주제도의 활성화를 위해 물류정책 및 제도를 알아봄으로서 일반화주의 상용화주 전환 및 확대에 필요한 제도 활용을 제안하는데 목적이 있다. 2012년에 "항공안전 및 보안에 관한 법률" 및 2011년 "상용화주 항공화물 보안기준"이 개정되었으나 그 목적이 항공안전과 보안, 항공화물의 보안통제 절차를 규정한 것이어서 상용화주제 활성화 방안은 포함되어 있지 않다. 따라서 상용화주제 활성화를 위하여 2012년 개정된 "물류정책기본법"의 물류보안 지원제도와 물류공동화 제도, 컨설팅 지원에 대한 활용방안을 제안한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제6권11호
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• pp.521-526
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• 2017

데이터는 데이터 형식이 다양하고 방대할 뿐만 아니라 그 생성 속도가 매우 빨라 기존의 데이터 처리 방식이 아닌 새로운 관리 및 분석 방법이 요구된다. 소셜 네트워크 상의 온라인 문서에서 인간의 언어로 쓰여진 비정형 텍스트에서 Text Mining기법을 사용하여 유용한 정보를 추출할 수 있다. 소셜미디어에 남긴 정치, 경제, 문화에 대한 메시지에 대한 경향을 파악하는 것이 어떤 주제에 관심을 가지고 있는지를 파악할 수 있는 요소가 된다. 본 연구에서는 주제 중심 분석 기법을 이용하여 주어진 키워드에 관한 온라인 뉴스를 대상으로 텍스트 마이닝을 수행하였다. LDA(Latent Dirichiet Allocation)를 이용하여 웹문서로부터 정보를 추출하고 이로부터 사람들이 실제로 주어진 키워드에 대하여 어떤 주제에 관심이 있고 관련된 핵심 가치 중 어떤 주제를 중심으로 전파되고 있는지를 분석하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 춘계학술대회
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• pp.905-907
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• 2014

트위터는 전세계적으로 다양한 정보와 의견을 공유하는 교류의 장으로 이용되고 있다. 트위터에서 생성되는 막대한 양의 데이터를 활용하려는 시도가 이루어지고 있다. 그 중 다양한 주제별 정보를 추출하여 이용하려는 연구가 활발히 진행되고 있다. 트위터는 140자의 짧은 메시지로 정보를 공유하는 서비스이다. 이러한 짧은 메시지는 트윗에서 다양한 주제별 정보를 추출하는 것을 어렵게 한다. 본 논문에서는 트윗의 기능들과 분류할 주제의 특징을 이용하여 트윗 주제별 분류 방법을 제안한다. 이 방법의 유용성을 검증하기 위해, 트윗 API를 사용하여 수집된 10000개의 트윗으로 실험하였다. 그 결과 기존 연구들보다 뛰어난 결과를 얻었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.413-416
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• 2022

본 연구의 목적은 국내외 교육에서 필수역량으로 제시하고 있는 '디지털 리터러시'를 주제로 한 연구 문헌들을 분석하여 동향을 살펴보고, 앞으로의 필요한 연구 주제를 알아보고자 한다. 이를 위해 교육학 분야로 색인한 '디지털 리터러시' 관련 논문들을 찾아 연도별 분포, 연구대상, 연구분야, 연구목적 및 관련 주제에 따라 분석하였다. 분석결과 SW교육의 적용과 코로나19로 디지털 리터러시 교육에 대한 관심이 증가하고 있지만, 연구 대상과 주제가 다양하게 분포되어 있지 않으며 디지털 리터러시의 개념과 영역에 대해 명확히 구분되어 있지 않았다는 점을 알 수 있었다. 이에 디지털 리터러시에 대한 활발한 연구를 위해 교사들을 위한 디지털 리터러시, 정보교과에서의 디지털 리터러시, 타 리터러시와의 명확한 개념과 영역 구분, 리터러시 교수·학습 방법 및 적용 사례, 디지털 리터러시 측정 도구 등의 주제를 제안하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.368-369
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• 2023

대화 데이터 기반 광고 추천은 광고 마케팅에서 고객 맞춤형 광고 제공, 마케팅 효과 극대화 등을 위한 중요한 기술로 주목받고 있다. 본 논문에서는 모바일 인스턴스 메신저인 카카오톡 대화창에서 발생한 텍스트 데이터를 기반으로 대화 내용을 분석하여 대화 주제별 적절한 광고 키워드를 제안한다. 이를 위해 주제별 대화 내용을 미용, 식음료, 상거래로 세분하고 KoNLPy 의 Okt 를 이용하여 텍스트 전처리를 수행하고 키워드별로 빈도수를 뽑아 워드 클라우드를 제시한다. 또한, 잠재 디리클레 할당(Latent Dirichlet Allocation, LDA)을 기반으로 대화 주제를 세분화한 뒤 라벨링을 통해 주제별 대화 키워드를 분석한다. 실험 결과, 대화 주제를 온라인 쇼핑, 헤어, 뷰티 관리, 음식으로 나눌 수 있었으며, 토픽별 상위 키워드를 Word2Vec 을 통해 특정 단어와 유사한 키워드를 도출하여 적절한 광고 키워드를 제시할 수 있었다.

• 정보교육학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.681-687
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• 2018

많은 논문들은 연구성과와 평가를 객관적으로 검증받기 위해 KCI에 등재된 학술지에 게재하고 있다. 본 연구는 초등정보교육에 관련된 다양한 연구물을 게재하는 대표적 KCI등재 학회인 한국정보교육학회지의 2008년부터 2018년 10월(10년간)까지 게재된 논문을 수집하고 10개의 주제분야별로 분류하고 분석하였다. 결과로서, 소프트웨어교육에 관련된 주제로 발표된 논문이 전체 게재 논문 중에서 34.2%로 나타났으며, 본 학회에 게재된 논문 중에서 소프트웨어교육 관련 논문의 인용회수가 33%로 가장 많이 나타났다. 나머지 분석된 주제 분야별 게재논문에서도 상당수가 소주제 분야에서 소프트웨어교육과 중첩되어 있었다. 향후, 상당수의 연구자들 연구방향은 소프트웨어교육에 치중할 것으로 예상된다.