Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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v.26
no.4
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pp.245-262
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2015
As the topics of general education in universities become more diverse, it is not an easy task to identify the topics of general education courses. This study aims to identify and visualize the topics of A university's general education courses using informetric analysis methods. 214 syllabi were collected and titles, course introduction, goals, and weekly plans were analyzed. 278 topic words were extracted from the data set and grouped into 8 clusters. In the network analysis, topic clusters were divided into two areas, personal and social. Personal area has 14 sub-topic clusters and social area has 11 sub-topic clusters. In personal area, 'language', 'science', and 'personality' were major topic clusters. In social area, 'multi-culture' cluster was the core cluster with connected to four other clusters. The topic network generated in this study can be used for the university and the university library to enhance general education or to develop collections for general education.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.55
no.2
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pp.147-178
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2021
In this study, co-word analysis was conducted to investigate the intellectual structure of the domestic open access area. Through KCI and RISS, 124 research articles related to open access in Korea were selected for analysis, and a total of 1,157 keywords were extracted from the title and abstract. Network analysis was performed on the selected keywords. As a result, 3 domains and 20 clusters were extracted, and intellectual relations among keywords from open access area were visualized through PFnet. The centrality analysis of weighted networks was used to identify the core keywords in this area. Finally, 5 clusters from cluster analysis were displayed on a multidimensional scaling map, and the intellectual structure was proposed based on the correlation between keywords. The results of this study can visually identify and can be used as basic data for predicting the future direction of open access research in Korea.
The paper reports on a systematic literature review results concerning the smart factory research in Korea. 144 papers were identified from the articles published in Korean journals listed in the Korean citation index by keyword search related to smart factory. Bibliometric analyses were conducted by way of co-occurrence and network analysis using the VOSViewer. Automation, intelligence, and bigdata were identifed as three critical clusters of research while, operating systems, international policy and cases, concept analysis as other three clusters of research. Internet of Things turned out to be a key technology of smart factory linking all of these areas. Servitization studies were small in numbers but seemed to have a lot of potential. Security researches seemed to be lacking connections with other areas of studies. Results of this study can be used as a milestone for identifying future research issues in smart factories.
This study investigated the intellectual structure of the latest trends in Korean addiction research in the social sciences. A network analysis of keywords with co-word occurrence was performed on 172 papers from the KCI database based on the data from the year of 2019, and a total of 432 keywords were extracted. The network analysis was performed using several programs: Bibexcel, COOC, WNET, and NodeXL. As a result of the study, keywords related to addiction type, study subjects, research methods, and research variables were found, and a total of 20 clusters were identified. Furthermore, to identify and measure weighted networks, the relationships between each keyword were explored and discussed in detail through a network analysis of global centralities, local centralities, and betweenness centralities. The study indicated that the latest issues were focused on smartphone addiction and provided implications for the future research and practice that fields and topics of relationship addiction, food addiction, and work addiction should be more considered. Further, the study discussed the relationship between drug addiction-crime, alcohol addiction-family, and gambling addiction-motivation and the necessity of qualitative study.
In February 2022, the EU announced a draft of the EU Corporate Sustainability Due Diligence Directive requiring due diligence and disclosure of information on environmental and human rights risks in corporate supply chains. This study evaluated the ability of 13 Korean pharmaceutical/bio companies to respond to the EU's demand for due diligence in the supply chain and compared it to 13 globally leading pharmaceutical/bio companies which are considered good in environmental and human rights risk management. For comparative analysis, text mining analysis was performed using R. Basic word frequency and concurrent words were analyzed and topic modeling was performed by applying Latent Dirichlet Allocation. As a result of the analysis, it was found that compared to advanced companies, domestic pharmaceutical and bio companies lack negative issue reporting and identification systems and supply chain due diligence implementation processes, and require advancement of data management for environmental and human rights information disclosure. Accordingly, domestic pharmaceutical and bio companies need to prepare differentiated support measures to systematically identify and reduce risks in the supply chain of small and medium-sized businesses beyond simply providing financial support. It is also desirable for the government to provide policy support by mandating Korea's own supply chain environment and human rights due diligence system, along with support for strengthening the ability to respond to due diligence of domestic pharmaceutical and bio companies, such as expert consulting and financial support.
Source memory is a cognitive process that combines the representation of the origin of the episodic experience with an item. By studying this daily process, researchers have made fundamental discoveries that make up the foundation of brain and behavior research, such as executive function and binding. In this paper, we review and conduct a bibliometric analysis on source memory papers published from 1989 to 2020. This review is based on keyword co-occurrence networks and author citation networks, providing an in-depth overview of the development of source memory research and future directions. This bibliometric analysis discovers a change in the research trends: while research prior to 2010 focused on individuality of source memory as a cognitive function, more recent papers focus more on the implication of source memory as it pertains to connectivity between disparate brain regions and to social neuroscience. Keyword network analysis shows that aging and executive function are continued topics of interest, although frameworks in which they are viewed have shifted to include developmental psychology and meta memory. The use of theories and models provided by source memory research seem essential for the future development of cognitive enhancement tools within and outside of the field of Psychology.
Seo, Hyun-Jin;Choi, Yeong-Hyeon;Oh, Seung-Taek;Lee, Kyu-Hye
The Research Journal of the Costume Culture
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v.27
no.3
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pp.193-205
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2019
A trend analysis of research articles in a field of knowledge is significant because it can help in finding out the structural characteristics of the field and the future direction of research through observing change in a time series. We identified the structural characteristics and trends in text data (keywords) gathered from research articles which in itself is an important task in various research areas. The titles and keywords were crawled from research articles published from 2016 to 2018 in the Research Journal of the Costume Culture (RJCC), one of the representative Korean journal in the field of clothing and textile. After we extracted data comprising English titles and keywords from 195 published articles, we transformed it into a 1-mode matrix. We used measures from network analysis (i.e., link, strength, and degree centrality) for evaluating meaningful patterns and trends in the research on clothing and textile. NodeXL was used for visualizing the semantic network. This study observed change in the clothing and textile research trend. In addition to covering the core areas of the field, the subjects of research have been diversifying with every passing year and have evolved onto a developmental direction. The most studied area in articles published by the RJCC was fashion retailing/consumer psychology while aesthetic/historic and fashion industry/policy studies were covered to a more limited extent. We observed that most of the studies reflecting the identity of RJCC share subject keywords to a significant extent.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.38
no.1
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pp.169-190
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2021
Research in various academic fields using network analysis techniques has been conducted and grown. This study performed bibliographical analysis and content analysis on a total of 2,187 network analysis papers published in journals from 2003 to 2021. The results showed that the fields of Pedagogy, Interdisciplinary Research, Computer Science, Library and Information Science, Public Administration, and Business Administration were higher in terms of the number of research papers. From the perspective of journal, mega-journals were indicated as the most productive journals. However, when looking at the impact based on the number of citations, the strength of Public Administration, Library and Information Science, and Pedagogy is clearly revealed. The results of the analysis by authors can also confirm the higher impact of Journalism, Public Administration Science, and Library and Information Science. Of the 1,537 authors identified, very few authors are active in research, confirming the need to expand the researcher base. The results of content analysis showed that the weighted and non-directional network was the most common network type with using the research papers as a data set. Generally nodes are expressed as words and links are expressed as relationship. For network analysis, the use of KrKwic, UCINET, NetMiner, and NetDraw is the most prominent.
Journal of Korean Library and Information Science Society
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v.50
no.4
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pp.339-358
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2019
The purpose of this study is to understand the topics of the research for the establishment of cooperative platform between libraries, archives, and museums that carry out the common task of providing knowledge information in a broad sense. To achieve the purpose of this study, 637 bibliographic information on three institutions were collected from the Web version of Scopus database. Among the collected bibliographic information, 5,218 words were extracted through NetMiner V.4 and analysed topic modeling. The results are as follows: First, as a result of analyzing the frequency of word appearance according to the tf-idf weight 'Preservation' was the most hottest topic. Second, the topic modeling analysis through LDA(Latent Dirichlet Allocation) algorithm resulted in 13 topic areas. Third, as a result of expressing 13 topic areas as a network, repository construction was the central topic, and the research topics such as cooperation among institutions, conservation environment for collections, system and policy discovery, life cycle of collections, exhibition of information resources, and information retrieval were closely related to the central topic. Fourth, the trend of 13 topic areas by year 1998 is limited to the specific subjects such as system and policy discovery, information retrieval, and life cycle of collections, while the subsequent studies have been carried out after that year.
Park, Seojeong;Lee, Soobin;Kim, Woo Jung;Song, Min
Journal of the Korean Society for information Management
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v.39
no.1
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pp.91-117
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2022
The number of depressed patients in Korea and around the world is rapidly increasing every year. However, most of the mentally ill patients are not aware that they are suffering from the disease, so adequate treatment is not being performed. If depressive symptoms are neglected, it can lead to suicide, anxiety, and other psychological problems. Therefore, early detection and treatment of depression are very important in improving mental health. To improve this problem, this study presented a deep learning-based depression tendency model using Korean social media text. After collecting data from Naver KonwledgeiN, Naver Blog, Hidoc, and Twitter, DSM-5 major depressive disorder diagnosis criteria were used to classify and annotate classes according to the number of depressive symptoms. Afterwards, TF-IDF analysis and simultaneous word analysis were performed to examine the characteristics of each class of the corpus constructed. In addition, word embedding, dictionary-based sentiment analysis, and LDA topic modeling were performed to generate a depression tendency classification model using various text features. Through this, the embedded text, sentiment score, and topic number for each document were calculated and used as text features. As a result, it was confirmed that the highest accuracy rate of 83.28% was achieved when the depression tendency was classified based on the KorBERT algorithm by combining both the emotional score and the topic of the document with the embedded text. This study establishes a classification model for Korean depression trends with improved performance using various text features, and detects potential depressive patients early among Korean online community users, enabling rapid treatment and prevention, thereby enabling the mental health of Korean society. It is significant in that it can help in promotion.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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