이 연구는 대학 화학 실험 수업에 참여한 수강생이 작성한 강의평가의 서술형 내용 중 수업의 좋은 점과 개선사항에 대해 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 학생들의 의견을 분석하고, 수업의 개선 방안을 도출하는 데 목적이 있다. 연구 방법은 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 핵심단어의 출현 빈도, 동시 출현 빈도, 네트워크 분석을 실시하였다. 연구결과, 화학 실험 수업의 좋은점 네트워크에서는 수업과 교수님 간 언급이 가장 많았고, 설명, 이해, 학생, 열정, 재미, 조교, 실험, 도움 등과 함께 언급되었다. 화학 실험 수업의 개선점 네트워크에서는 수업과 학생 간 언급이 가장 많았고, 교수님, 내용, 설명, 시험, 좋겠다, 실험, 이해, 어렵다, 생각, 문제 등과 함께 언급되었다. 즉, 학생들은 '쉽고 자세한 설명'과 '조교의 도움'으로 인해 실험 수업 내용이 잘 이해되고, 실험 과정에 재미와 만족을 느꼈다는 의견을 수업의 좋은 점으로 제시하였다. 반면에 '수업 내용과 시험의 어려움', '과도한 과제', '수업 환경'으로 인해 수업 내용에 대한 이해도와 집중도가 떨어진다는 부정적인 의견을 수업의 개선점으로 제시하였다.
이 연구의 목적은 과학교육분야에서 꾸준히 지속해 오고 있는 융합교육을 선행연구와 비교를 통해 2011년 이후 융합교육 연구동향의 변화를 알아보고자 하였다. 과학교육분야의 융합교육관련 논문 발행 편수, 연구대상, 연구내용, 주제연계를 선행연구와 비교 분석하고, 최근 연구동향을 알아보는 네트워크 분석방법을 활용하여 융합교육의 변화를 알아보았다. 과학교육분야에서 융합교육관련 논문 편수는 8.0%이상 꾸준하게 발행되었으며 2012년부터 증가했다가 다시 2015년부터 낮아지고 2017년부터 다시 서서히 증가하는 경향성이 나타났다. 연구대상은 초등학생 대상이 높은 반면 중학생, 고등학생, 대학생 대상은 낮았다. 현직 교사는 증가한 반면에 예비 교사는 감소했고, 문헌과 일반은 다소 증가하였다. 연구내용에서 효과연구는 감소한 반면에 개발연구는 증가했으며, 이론 및 인식연구는 비슷하였다. 주제연계에서 과학 내 연계는 23.9%이고, 과학 외 연계는 76.1%이며, 과학 외 연계에서 공학·기술, 예술 연계가 높았다. 네트워크 분석에서 초등, 과학, STEAM, 프로그램 단어는 출현빈도가 높은 동시에 다른 단어들과 함께 등장하여 네트워크를 주도하고 있었다. 융합교육 연구동향에 대한 교육적 함의는 앞으로 과학교육분야에서 융합교육은 지속될 것이며, 교육 현장에 뿌리를 내리기 위해서는 중등학생을 대상으로 하는 연구가 더욱 활발히 이루어져야 한다는 것이다. 또한 STEAM 중심의 프로그램 개발 및 효과에 대한 연구에서 벗어나 융합교육의 철학적 근거 및 이론적 확립을 위한 연구가 늘어날 필요가 있다.
이 연구에서는 우리나라의 자연환경 조건 및 사회적 요구를 반영한 산지하천의 합리적 관리방안을 제시하기 위한 연구의 일환으로 산지하천을 대상으로 한 국제 국내 연구논문을 수집 및 분석한 후, VOSviewer 프로그램을 이용한 텍스트마이닝과 동시출현단어 분석을 통하여 연구주제에 따른 연구영역을 구별하였으며, 이후 각 연구영역별로 시 공간적인 연구동향을 비교하였다. 그 결과, 산지하천을 대상으로 한 국내 연구논문은 국제 연구논문에 비하여 초보적인 단계에 있음을 확인할 수 있었다. 즉, 국제 연구논문은 산지하천의 어류 및 무척추동물의 서식환경과 종구성에 관한 연구영역(제1연구영역), 산지하천에서의 수문현상 및 양분이동에 관한 연구영역(제2연구영역), 산지하천에서의 유수에 의한 하상물질 이동 및 지형 변화에 관한 연구영역(제3연구영역), 산지하천 주변의 식물종 구성에 관한 연구영역(제4연구영역)으로 구분되었다. 이 중 제1연구영역과 관련된 국내 연구논문은 주로 대형무척추동물만을 연구소재로 하고 있었으며, 제3연구영역과 관련된 국내 연구논문은 유수에 의한 하상물질 이동 및 지형 변화를 생태계의 교란작용이 아닌 산지토사재해의 원인으로 간주하고 있다는 것을 알 수 있었다. 이렇게 구분된 각 연구영역이 전체 연구논문 중에서 점유하고 있는 비율을 시기별 국가별로 파악한 결과, 국제 연구논문의 경우 3 4연구영역에 해당하는 연구논문이 증가하는 것으로 나타났으며, 여기에는 미국을 중심으로 브라질 캐나다 중국의 영향이 크게 작용하였다. 이와 달리 국내 연구논문의 경우 1 3연구영역에 해당하는 연구논문이 시간의 경과에 따라 다소 증가하였으나, 이 두 연구영역 간 상호 연관성은 다소 부족한 것으로 나타났다. 따라서 향후에는 이를 보완한 하이브리드 성격의 연구가 필요할 것으로 사료된다.
본 연구는 2014년부터 2018년까지 최근 5년간 미국에서 발표된 도서관학 및 정보과학 분야 학위논문의 연구동향을 파악하기 위해 PQDT Global 데이터베이스에 수록된 1,016편의 박사학위 논문을 수집하여 각 논문의 관련 학문 분야를 나타내는 분야명들을 추출하고 네트워크 분석을 통해 분야명 간의 관계와 네트워크 전반에 걸쳐 다른 분야들과 관계가 있는 전역중심성이 높은 분야명을 파악하는 것과 동시에 군집분석을 통해 연관성 높은 분야명들이 어떠한 군집을 형성하는지, 각 군집 안에서 지역중심성이 높은 분야명들은 어떤 것들인지 살펴보았다. 103개 핵심 분야명 키워드를 이용한 네트워크 분석 결과 최근 5년간 미국의 도서관학 및 정보과학 분야 박사학위 논문의 관련 학문분야로는 컴퓨터 관련 분야, 교육 관련 분야, 커뮤니케이션 관련 분야 외에도 다양한 이용자 집단에 관한 연구와 정보시스템 관련 분야 등을 포함하여 26개의 군집을 형성하는 것으로 나타났다. 26개 군집들 중 정보과학을 중심으로 하는 군집에는 컴퓨터 관련 학문 분야명들이 다수 포함되었고, 도서관학을 중심으로 하는 군집에는 대부분 교육 관련 분야명들이 포함되었으며, 그 외에도 이용자 연구와 관련하여 특정 이용자 그룹과 관련된 젠더연구분야나 정보시스템과 관련하여 경영학, 지리학, 의공학 등 다양한 학문 분야와 연관되어 있음을 알 수 있다.
보안을 위한 기술들은 꾸준히 발전하고 점점 다양화되고 있다. 국내에서 이러한 흐름에 걸 맞는 보안기술들 중 하나로 지문인식을 꼽을 수 있다. 지문인식역시 꾸준히 성장하고 있는 분야로 많은 연구자들의 관심을 받고 있으며 다양한 분야와 장비들에 적용되어 보안기술로서 착실히 성장하고 있다. 관련 논문들 역시 증가하고 있으며 이는 지문인식 기술 분야의 발전을 이룩한 토대가 되어왔다. 하지만 대부분의 논문들은 기술발전과 적용을 위한 연구에 치중되어 있고 지문인식의 전체적인 흐름을 파악하고 현재까지 이룩된 연구 성과들을 객관적으로 제시해주는 연구는 소수에 불과하다 지문인식 연구동향 관련 논문들은 대체로 시장 현황, 특허 현황, 기술 현황, 적용 현황과에 집중되어 있다. 출간된 논문들을 대상으로 지문인식관련 연구들이 어떤 식으로 이루어져 왔는지를 파악한 연구는 전무하다고 할 수 있다. 앞으로의 지문인식관련 연구의 방향성을 제시하고 효과적인 연구를 이끌어내기 위해서는 그동안의 연구 성과들을 객관적으로 살펴볼 필요가 있다. 이에 본 연구는 그동안 발간된 논문들을 통해 지문인식분야의 연구동향을 분석하고자 한다. 주관적인 관점에서 오는 오류를 최대한 배제하기 위해 계량분석방식인 네트워크 분석방법을 사용했다. 네트워크 분석을 위해 1990년부터 2015년까지 발간된 지문인식관련 논문들 중 '등재학술지'와 '등재후보학술지' 122편을 수집한 후 초록을 추출하여 데이터로 사용했다. 논문의 검색은 '한국연구정보서비스 RISS'를 이용했고 전처리를 통한 주제어 추출을 위해 Kwords와 R을 사용했다. 동시출현단어 행렬을 만들기 위해서는 Ktitle을 사용했고 근접 중심성 분석을 위해 Netminer를 활용했다. 분석한 자료들을 통해 1990년 ~ 2000년, 2001년 ~ 2005년, 2006년 ~ 2010년, 2011년 ~ 2015년 4구간으로 시기를 구분하고 연구영역, 연구목적, 연구대상을 기준으로 연구동향을 분석했다.
본 연구는 1990년부터 2014년까지 25년 간 국외 유수 문헌정보학 학술지들에 게재된 논문들을 대상으로 연구 주제와 연구 방법을 구분하여 현 선도 학술지의 연구 누적 현황을 분석하였다. 연구 주제와 연구 방법을 구분하고 그들 간의 관계를 살펴보기 위해 가중 주제-방법 네트워크를 개발하였다. 이는 주제와 방법으로 구성된 네트워크이며, 해당 토픽 소속 단어의 동시 출현 빈도를 기초로 주제와 방법에 가중치를 준다. 본 연구 결과에 따르면, 지난 25년간 경영정보시스템, 정보요구분석, 계량서지연구, 정보정책 등이 상위 연구 주제들이었다. 또한, 모델링, 개념/문헌연구, 연구협업분석, 웹데이터 분석 등이 상위 연구 방법들이었으며, 최근 텍스트 마이닝의 비상이 괄목할 만하다. 빈번히 짝을 이루는 연구 주제들과 연구 방법들의 지난 25년간의 군집들과 최근 5년간의 군집들을 살펴보면, 계량서지연구가 네트워크분석 방법들을 다수 적용하면서 그 저변을 넓히며 자리를 확고하게 하고 있으며, 텍스트 마이닝이 의료정보시스템, 이용자인터페이스에 특화되고 있음을 확인할 수 있다. 이러한 연구 결과는 문헌정보학의 선도 연구자들의 관심 연구 영역과 관점을 확인시켜주고, 향후 문헌정보학 발전을 위한 연구 설계의 기초자료로 활용될 수 있다.
본 연구는 국내 의학 학술지에 발행된 COVID-19(Coronavirus Disease 2019) 논문의 연구 동향을 분석하였다. 연구 대상은 MEDLINE에 등재된 의학 분야 학술지 25종으로 총 800건을 선정하였으며, 이를 대상으로 저자 분석, 빈도 분석, 주제 분석, 토픽모델링을 수행하였다. 연구 결과, 저자의 소속 기관은 국내 기관이 76.96%였으며, 국외 기관 저자의 비율은 소폭 감소하였다. 저자의 전공은 '내과학'(32.85%), '예방의학/직업환경의학'(16.23%), '방사선과학'(5.74%), '소아과학'(5.50%) 순이었으며, 공동 연구가 진행된 논문은 435건(54.38%)이었다. 저자 키워드는 'COVID19'(674번), 'SARSCoV2'(245번), 'Coronavirus'(81번), 'Vaccine'(80번) 등이 상위 키워드로 도출되었다. 전체 기간 등장한 단어는 'COVID19', 'SARSCoV2', 'Coronavirus', 'Korea', 'Pandemic', 'Mortality' 등 6개이다. MeSH 용어와 저자 키워드를 대상으로 동시 출현 네트워크 분석을 실시하였으며, 공통적으로 'covid-19', 'sars-cov-2', 'public health' 등의 중심 주제어가 도출되었다. 토픽모델링에서는 '백신 접종', 'COVID-19 발생 현황', '오미크론 변이 바이러스', '정신 건강, 방역 조치', '국내 감염의 전파 및 관리' 등 총 5가지의 토픽이 확인되었다. 이 연구를 통하여 '국제적 공중보건 비상사태'(Public Health Emergency of International Concern, PHEIC) 기간 동안 발행된 국내 COVID-19 논문의 연구 영역과 연도별 주요 키워드를 파악할 수 있었다.
ChatGPT는 생성형 인공지능(Generative AI) 기술을 활용한 대표적인 챗봇으로서 과학기술 영역뿐만 아니라 사회, 경제, 산업, 문화 등 당양한 분야에서 유용하게 활용되고 있다. 본 연구는 글로벌 소셜미디어 레딧(Reddit)을 활용해 ChatGPT에 대한 사용자의 감정과 요구에 대한 탐색적인 분석을 수행한다. 이를 위해, 2022년 12월부터 2023년 8월까지의 댓글 10,796건을 수집하여 키워드 분석, 감성 분석, 니드마이닝(Needmining) 기반 토픽모델링을 실시하였다. 분석 결과, ChatGPT에 대한 댓글에서 출현 빈도가 가장 높은 단어는 "time"으로 답변의 신속성, 시간 효율성, 생산성 향상을 강조한 것으로 나타났다. 사용자들은 ChatGPT에 대해 신뢰와 기대의 감정과 동시에 사회적 영향에 대한 두려움과 분노의 감정을 표현하였다. 또한, 토픽모델링 분석을 통해 잠재적 니즈(Needs)를 포함한 14개의 주제를 도출하였고, 사용자들이 특히 ChatGPT에 대한 교육적 활용과 사회적 영향에 많은 관심을 보였다. 또한, ChatGPT와 관련된 언어모델, 직업, 정보, 의료, 서비스, 게임, 규제, 에너지, 윤리적 문제 등 다양한 주제들이 논의된 것을 알 수 있었다. 분석 결과를 바탕으로 사용자들의 요구를 반영하여 향후 실행계획의 방향을 제시하였다. 본 연구는 향후 ChatGPT를 이용하여 제품과 서비스를 개선하고, 새로운 서비스 플랫폼 기획 단계에서 유용한 정보를 제공할 것으로 기대된다.
국내 모바일 커머스 시장은 현재 소셜커머스가 이용자 수 측면에서 오픈마켓을 압도하고 있는 상황이다. 산업계에서는 모바일 시장에서 소셜커머스의 성장에 대해 빠른 모바일 시장진입, 큐레이션 모델 등을 주요 성공요인으로 제시하고 있지만, 이에 대한 학계의 실증적인 연구 및 분석은 아직 미미한 상황이다. 본 연구에서는 사용자 리뷰를 바탕으로 모바일 소셜커머스와 오픈마켓의 사용자 이용경험을 비교 분석하는 탐험적인 연구를 수행하였다. 먼저 본 연구는 구글 플레이에 등록된 국내 소셜커머스 주요 3개 업체와 오픈마켓 주요 3개 업체의 모바일 앱 리뷰를 수집하였다. 본 연구는 LDA 토픽모델링을 통해 1만여건에 달하는 모바일 소셜커머스와 오픈마켓 사용자 리뷰를 지각된 유용성과 지각된 편리성 토픽으로 분류한 뒤 감정분석과 동시출현단어분석을 수행하였다. 이를 통해 본 연구는 국내 모바일 커머스 상에서 오픈마켓 이용자들에 비해 소셜커머스 이용자들이 서비스와 이용편리성 측면에서 더 긍정적인 경험을 하고 있음을 증명하였다. 소셜커머스는 '배송', '쿠폰', '할인'을 중심으로 서비스 측면에서 이용자들에게 긍정적인 이용경험을 이끌어내고 있는 반면, 오픈마켓의 경우 '로그인 안됨', '상세보기 불편', '멈춤'과 같은 기술적 문제 및 불편으로 인한 이용자 불만이 높았다. 이와 같이 본 연구는 사용자 리뷰를 통해 서비스 이용경험을 효과적으로 비교 분석할 수 있는 탐험적인 실증연구법을 제시하였다. 구체적으로 본 연구는 LDA 토픽모델링과 기술수용모형을 통해 사용자 리뷰를 서비스와 기술 토픽으로 분류하여 효과적으로 분석할 수 있는 새로운 방법을 제시하였다는 점에서 의의가 있다. 또한 본 연구의 결과는 향후 소셜커머스와 오픈마켓의 경쟁 및 벤치마킹 전략에 중요하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 텍스트마이닝 기법으로 최근 20년간 아동, 청소년 대상 소비 관련 연구의 주요어를 분석하여 소비 관련 연구의 동향을 파악하고자 하였다. 이를 위하여 KCI 등재/등재후보 학술지에 게재된 아동, 청소년의 소비관련 연구 869편의 주요어를 분석하였다. 빈도분석 결과 가장 빈도가 높은 주요어는 청소년, 청소년소비자, 소비자교육, 과시소비, 소비행동, 캐릭터, 경제교육, 윤리적소비 순으로 나타났다. 5년 단위로 주요어의 빈도를 분석한 결과, 2006년~2010년에는 소비자교육의 빈도가 월등하게 높아 이 시기에 소비자교육에 관한 연구가 많이 이루어졌음을 확인할 수 있었다. 2011년 이후 윤리적소비에 관한 연구가 활발해졌으며, 최근 5년 동안은 두드러지는 주요어가 없는 대신 다양한 주제로 연구가 이루어졌음을 알 수 있었다. TF-IDF 기준으로 주요어를 살펴보면 2001년~2005년 사이에는 환경과 인터넷 관련 단어가 주요 키워드였다. 2006년~2010년에는 미디어이용, 광고 교육, 인터넷아이템, 2011년~2015년에는 공정무역, 녹색성장, 녹색소비, 북한이탈청소년, 소셜미디어, 2016~2020년에는 텍스트마이닝, 지속가능발전교육, 메이커교육, 2015개정교육과정이 중요한 용어로 등장하였다. 토픽모델링 결과, 소비자교육, 대중매체/또래문화, 합리적 소비, 한류/문화산업, 소비자역량, 경제교육, 교수학습방법, 친환경/윤리적소비의 8개의 토픽이 도출되었다. 동시 출현 빈도를 활용한 네트워크 분석을 통해 아동, 청소년 관련 소비 연구에서 과시소비와 소비자교육이 중요한 연구주제임을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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