본 연구는 다문화교육 연구분야에 대한 연구동향 파악을 목적으로 키워드 네크워크 분석을 통하여 지식구조를 파악하고자 하였다. 이를 위하여 2002년부터 2020년까지 KCI(한국학술지인용색인)에 등재된 논문들의 키워드를 대상으로 출현 빈도수가 6회 이상인 동시출현단어의 네트워크 분석을 통해 다문화교육의 연구동향과 지적구조를 파악했고 시계열 분석으로 연구변화를 분석하였다. 분석결과 1시기(2002년-2010년)는 다문화사회, 다문화주의가 연구중심이었고 2시기(2011년-2015년)는 다문화가정, 세계화, 교사교육이 추가로 출현되었으며, 3시기(2016-2020)는 다문화수용성, 다문화감수성, 다문화효능감 등이 새롭게 나타났다. 지난 19년간 한국사회에서 다문화교육 연구동향는 이론적 연구에서 실증적 연구로 연구주제가 변했고, 다문화교육 내용도 분야별, 대상별로 구체화되고 확장되었음을 확인하였다.
컴퓨터 정보기술의 발전과 함께 감정 기반 컴퓨팅이 다양한 분야에 빠르게 발전하여 확산되고 있다. 감정 기반 컴퓨팅의 지속적인 발전을 위해서는 이미지와 같은 멀티미디어의 콘텐츠의 감정 기반 색인과 검색이 필수적이다. 그러나 감정과 같은 추상적 개념은 주관적이며 이미지의 하위 수준 속성에서 유추하는데 한계가 있기 때문에 감정 색인은 통상적으로 난제로 여겨진다. 본 연구는 감정 색인 개선을 위해서 이미지에 대하여 이용자가 느끼는 감정 반응을 활용하여 이미지를 감정으로 접근하는데 있어서 확장된 접근점을 제공하는 방안을 고찰하였다. 이를 위하여 유로피아나 DB에서 사랑, 행복, 분노, 공포, 슬픔의 5가지 기본 감정을 표현한 이미지 15건을 선정하여 20명의 연구 참여자에게 보여주고 용어를 수집하였다. 이용자의 이미지 반응에서 수집한 용어는 정련 후 총 399건의 고유한 용어로 나타났다. 고유한 399건의 용어는 전체 1,093회 출현하였으며, 동시출현단어분석을 수행하여 상위 출현한 용어 네트워크를 구현하였다. 동시출현단어분석 기반의 네트워크를 통해서 기본 감정 용어와 함께 빈번하게 출현하는 용어를 규명하였다. 이를 통해 기본 감정용어와 함께 확장되어 제시될 수 있는 용어는 형용사, 동작/행위 표현 등 다양하게 나타났다.
스팸 데이터 셋은 통상적으로 공개적으로 구하기 어렵고 기존 연구들은 대부분 스팸 이메일에 초점이 맞춰져 왔기 때문에 스팸 문자 메시지 자체 특성을 분석하는데 한계가 있었다. 스팸 이메일 특성 분석 활용 및 데이터 마이닝 기법 등의 활용을 통한 기존 연구들이 있었지만, 영향력이 높은 단일 단어를 활용한 스팸 문자 탐지 기법에 한정되어 있다는 한계점이 있다. 본 논문에서는 싱가폴 대학교에서 공개적으로 공개한 스팸 문자메시지를 다 각도에서 실험 및 분석하여 스팸 문자의 특성을 밝히고 동시출현 단어분석 기반의 스팸 문자 탐지 기법을 제안한다. 성능평가 결과, 제안하는 기법의 거짓 양성과 거짓 음성이 2%미만임을 보였다.
급속한 에너지 확산을 수반하는 폭발 현상은 인명 및 경제적인 피해를 미치고 있다. 산업의 고도화로 인하여 다양하고 광범위한 폭발사고가 전 세계적으로 발생하고 있으며, 이러한 폭발사고의 예방을 위해서는 정확한 원인 분석이 밑바탕이 되어야 한다. 국내외 폭발사고 관련 연구 분석은 일부 사건들에 대해서 제한적인 범위에서 수행되고 있었다. 본 논문에서는 국제학술지에 게재된 전체 논문들을 대상으로 동시출현 핵심단어 분석을 실시하여 시기별 전체적인 연구 경향과 향후 연구자들이 관심을 가질 수 있는 최신 분야를 도출하고자 하였다. 시기별 핵심단어 분석 결과, 2005년~2014년에는 대체로 논문의 수가 적고 전체적인 핵심단어의 수도 적었지만, 2015년 이후 컴퓨터 시뮬레이션과 인공지능분야가 폭발사고사례 분석에 활용되었으며, 폭발사고의 종류 또한 현재 최신 연구분야인 리튬이온 배터리, 혼합가스 등의 다양한 연구가 활발하게 진행되고 있음을 알 수 있었다.
우제목은 짝수 개의 발굽을 갖는 포유동물로 다양한 종이 전 세계적으로 광범위하게 서식하고 있다. 최근 국내에서는 멧돼지, 고라니와 같은 야생 우제목 동물에 의한 농작물 피해, 로드킬 등의 급증과 산양, 사향노루 등 일부 종의 개체수 급감으로 사회적 관심을 받고 있다. 그러나 이러한 사회적 관심에도 불구하고 우제목 관련 국내 연구는 매우 부족하며, 국내 우제목의 연구 동향 분석도 이루어지지 않아 실질적인 문제점을 파악하는데 어려움이 있다. 최근 연구 동향분석에 있어 텍스트마이닝과 동시출현단어분석은 연구 문헌들에서 나타나는 주요 단어들을 추출하고 단어들 간의 연관성을 정량화하는데 활용되고 있으며, 연구 주제의 분류에 있어 객관성을 증가시킨다. 본 연구에서는 텍스트마이닝과 동시출현단어분석을 통해 한국, 중국, 일본 3국의 우제목 연구 논문을 분석하고 국가별 연구 주제를 비교하여, 국내 우제목 연구에서의 부족한 점과 향후 필요한 점을 알아보고자 하였다. 각 국가별로 우제목과 관련된 연구 논문을 검색하여 수집한 665편의 논문들에 대한 텍스트마이닝 결과, 총 199개 단어가 추출되었다. 추출된 단어들에 대한 동시출현단어분석 결과 3개의 단어군이 형성되었다. 각 단어군에 포함된 단어들을 살펴본 결과, 단어군1은 "서식환경/생태", 단어군2는 "질병", 단어군3은 "보전유전학/분자생태"와 관련 있는 것으로 판단된다. 국가별로 각 단어군의 비율을 살펴본 결과, 중국과 일본은 비교적 고른 단어군 비율을 나타낸 반면, 한국은 "질병"과 관련된 단어군2의 비율이 69%로 상당히 큰 편중을 나타내었다. 연도에 따른 각 단어군별 단어수 회귀 분석 결과에서도 중국과 일본은 3개의 단어군에 해당하는 단어수가 시간 경과에 따라 비교적 고르게 증가하였지만, 한국은 단어군2의 증가율이 나머지 단어군의 5배 이상을 나타냈다. 국내 우제목 연구는 중국과 일본에 비해 질병과 관련된 연구 위주로 진행된 것으로 판단되며, 서식 특성, 행동, 분자생태를 포함한 연구는 매우 적게 수행된 것으로 판단된다. 향후 국내 야생 우제목 동물에 의한 피해 조절과 멸종위기종 보호를 위한 합리적인 정책 수립을 위해, 야생 우제목에 대한 생태 연구를 집중적으로 실시하여 기초생태 자료를 축적시켜 나가야 할 것이다.
지식기반사회와 정보홍수시대로 갈수록, 도서관의 존속여부에 대한 고민으로 도서관경영의 중요성은 심화되며, 관련 연구가 많이 이루어지고 있다. 이에 본 연구는 동시출현단어 분석을 통해 도서관경영 분야의 지적구조를 분석하였다. 데이터 수집은 2001~2013년도까지 한국연구재단에 등재된 5개의 문헌정보학 관련 학회지를 대상으로 하였으며, 해당 논문 수는 413건이다. 데이터 처리후 군집분석을 실시하여 9개의 군집을 형성하였으며, 해당 군집은 장서개발, 디지털도서관, 공공도서관, 마케팅 및 조직관리, 국립중앙도서관 및 작은도서관, 인사관리(직무/자격제도), 대학도서관, 학교도서관, 서비스 품질평가이다. 이러한 연구 결과는 기존의 도서관경영 분야의 주제영역과 비교하였다.
이 연구는 학술지 등급과 키워드 위치를 고려한 혼합가중치를 기반으로 단어동시출현 분석 기법을 활용하여 독서분야의 지적구조를 분석하고자 한다. 이를 위해 2003년에서 2012년까지 한국학술지인용색인(Korea Citation Index; KCI)에서 독서와 관련된 학술지 논문 838편을 수집하였고, 이 중에서 선정한 56개 키워드로 생성한 행렬에 군집분석, 다차원척도분석 및 네트워크 분석을 적용하였다. 그 결과 혼합가중치에 의하여 생성한 키워드행렬이 더 좋은 결과가 나왔으며, 이 혼합가중치에 의한 키워드행렬을 집중적으로 분석하여 독서분야를 4개의 큰 주제 및 11개 하위주제로 구분할 수 있었다. 독서분야의 지적구조에 대한 시기별 분석을 한 결과, 독서분야의 연구동향은 이론적인 연구에서 실증적인 연구로 변화하고 있음을 알 수 있었다.
최근 문헌정보학의 관련 분야로 주목받고 있는 데이터과학은 오랫동안 문헌정보학에서 해오던 정보의 수집, 저장, 조직, 분석, 활용 등의 활동을 데이터에 적용하여 그 가치를 이해하려는 학문이며, 통계학과 컴퓨터공학 등 다른 학문분야와의 연계가 필요한 분야이다. 이러한 데이터과학 분야의 연구 영역을 파악하기 위하여 동시출현단어 분석을 사용하여 Web of Science 핵심컬렉션에 수록된 문헌들 중 데이터 과학 관련 자료들을 수집하고, 그 주제범주를 활용하여 네트워크분석을 실시하였다. 총 667건의 자료에 대한 159개의 주제범주를 기술분석하여 데이터과학 관련 연구가 많이 이루어지고 있는 학문분야를 조사하였고, 네트워크분석을 통해 데이터과학 분야 연구영역의 지적구조를 시각적으로 파악하였다. 분석결과, 데이터과학 분야의 연구들은 2개 영역 9개 군집으로 구분되었으며, 주제범주의 용어들 중 중심성이 높은 용어들을 통해 각 군집의 대표적인 주제들을 선정하였다. 연구의 결과는 데이터과학 분야의 연구들에 대한 지적구조를 파악하는데 도움이 될 수 있고, 문헌정보학과의 연계융합전공으로서의 데이터과학 교과과정 개발에 방향성을 제시할 수도 있을 것이다.
학술 커뮤니케이션의 변화로 인해 오픈 액세스 분야는 상대적으로 최근에 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 연구는 동시출현단어 분석을 사용하여 오픈 액세스 분야의 지적구조를 규명하여 연구동향을 제시하고자 하였다. 이를 위해서 데이터 수집은 Web of Science 기반으로 수행하였다. 검색 대상 기간은 1998년 1월 1일부터 2012년 7월 31일까지이며, Topic검색을 통하여 총 479건의 저널 논문을 수집하였다. 총 479건의 저널 논문 제목과 초록에서 명사구 형태의 키워드는 총 8,643개(문헌 당 18.04개)를 추출하였다. 오픈 액세스 분야의 지적구조 규명을 위해 첫째, 네트워크 분석을 통하여 18개의 세부 주제 영역을 밝혔으며, 오픈 액세스 분야 키워드들의 지적 관계를 시각화하여, 키워드 관계, 중심성 분석을 통한 전역 중심 키워드와 지역 중심이 높은 키워드를 제시하였다. 둘째, 군집분석을 실시하여 형성된 4개의 군집을 MDS지도에 표시하였으며, 각 키워드들 간의 상관관계에 따른 지적구조를 제시하였다. 이러한 연구의 결과는 오픈 액세스 분야의 지적구조를 밝히며, 향후 연구 방향성 모색에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구는 동시출현단어(co-word) 분석을 이용하여 기술경영 분야의 연구 주제 네트워크를 구축하고, 핵심 연구 주제 및 연구 주제 간 상호연관관계를 도출한다. 동시출현 빈도수의 정규화를 통해 키워드 간 유사성을 도출하여 무방향 네트워크를 분석하는 기존 연구들과는 달리 본 연구는 연관규칙분석(association rule)을 통해 키워드 간 신뢰도(confidence)를 도출하여 유방향 네트워크 분석을 수행한다. 2011~2014년 기술경영 분야 9개 국제 학술지에 게재된 2,456개의 논문의 저자키워드를 대상으로 빈도수 상위 200개 키워드를 추출하고, 주제(THEME), 방법(METHOD), 분야(FIELD)의 세 가지 유형으로 키워드를 분류한다. 각 유형별 일원(one-mode) 네트워크를 구축하여, 함께 많이 연구가 이루어진 키워드들을 찾아내고, 핵심 키워드를 도출한다. 또한 두 가지 유형의 키워드 간의 이원(two-mode) 네트워크를 구축하여, 연구 주제별로 함께 많이 활용된 방법 및 대상 분야를 탐색한다. 본 연구 결과는 최근 성숙기에 접어든 기술경영 분야의 연구 흐름 및 지식 구조를 키워드 수준에서 구체적으로 제시함으로써, 기술경영 분야 연구자들의 연구 주제 탐색 및 연구방향 설계에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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