본 연구는 4차 산업혁명의 핵심 기술인 지능정보기술에 있어 한국의 글로벌 경쟁력을 측정하였다. 분석을 위해 PATSTAT Online을 사용하여 미국특허청에서 2010~2018년 사이에 출원된 각 분야의 특허 및 이들이 인용한 선행특허를 수집하였고, 인용·피인용 관계를 국가 수준에서 블록화하여 글로벌 지식 흐름 네트워크를 구축하였다. 각 기술 분야별로 다음과 같은 방식으로 한국의 글로벌 경쟁력을 평가하였다. 먼저 새로운 기술적 지식을 생성하기 위해 기존의 기술적 지식을 재조합하는 과정인 기술수용을 평가하기 위해 입선-연결 중심성을, 다음으로 새로운 기술적 지식 창출의 밑거름인 원친지식 보유 정도를 나타내는 기술파급을 평가하기 위해 출선-연결 중심성을, 그리고 마지막으로 국가 간 지식 흐름의 양적 측면과 질적 측면을 모두 고려할 수 있는 PageRank 중심성을 사용하였다. 분석 결과, 자료의 수집 및 축적, 그리고 확보한 대용량 자료의 처리 분야에 해당하는 사물인터넷·클라우드 및 빅데이터 분야에 비해, 이를 활용하는 인공지능 분야에서 한국의 경쟁력이 상대적으로 가장 열위에 있음이 사용된 모든 지표들을 통해 확인되었다.
하천 관리에 있어 도달시간은 중요한 인자 중의 하나이다. 특히 사회적으로 다양한 하천 활용에 대한 요구가 높아짐에 따라 친수공간으로써 하천에서의 정확한 도달시간 산정은 홍수시 주민 대피 시간 확보 등을 위해서 매우 중요하다. 그러나 과거 도달시간 산정에 대한 연구는 자연 하천의 복합 유역에서의 단일 수문사상에 대하여 연구가 수행되어왔으며, 도심하천의 단일유역을 대상으로 복합 수문 사상에 대한 도달시간 산정방법의 개발은 미흡한 실정이다. 따라서 최근 집중호우에 의하여 빈번한 침수 피해가 발생된 부산광역시 대표 도심하천인 온천천 유역에 대하여 과거 10년(2006~2015년) 동안의 강우-유출량 자료를 이용하여 도달시간을 산정하였고, Matlab 기반의 인공신경망 기법을 이용하여 신뢰성을 검토하였다. 12시간 이상 무강우를 기준으로 총 254개의 강우 사상을 분리하였고, 이를 바탕으로 총 강우량, 총 유출량, 첨두 강우량/총 강우량, 첨두 유출량/총 유출량, 지체시간, 도달시간 등 총 6개의 변수를 산정하여 인공신경망 모형의 훈련 및 검증에 활용하였다. 그 결과 훈련에 과 예측 및 검증에 활용된 입력 변수의 상관관계는 각 각 0.807 및 0.728로 나타났으며, 연구결과를 바탕으로 도심하천의 도달시간 산정결과의 신뢰성 분석에 이를 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문의 목적은 무형문화유산 일반전승자의 역할을 주목하면서, 소셜 네트워크 분석을 활용해 무형문화유산 전승공동체의 연결망과 전승활동에서 발생하는 지식 흐름의 구조적 특징을 분석하는 데 있다. 이러한 연구 목적을 이루기 위해 본 논문에서는 연구 대상을 국가무형문화재 종목들 중에서 일반인의 전승활동이 활발한 '아리랑'으로 선정하였다. 아리랑은 오랜 기간 제도권 밖에서 일반대중 활동을 중심으로 자생적으로 전승되었으며, 2015년에 전문전승자 지정 없이 국가무형문화재로 지정된 최초의 사례이다. 현재 아리랑은 약 60여 종, 3,600여 곡에 이르는 것으로 추정된다. 본 논문에서는 이 중에서 전문전승자와 일반전승자의 상호교류가 활발한 향토민요 '정선아리랑'을 중심으로 연구하였다. 소셜 네트워크 분석은 사람과 사람 사이의 관계를 노드(Node)와 링크(Link)로 모델링하여 수치화 통계화 시각화하여 해석하는 방법을 말한다. 이 방법은 전통적으로 사회학에서 사회조직 및 취약계층을 연구하는 데 꾸준히 활용되었다. 최근에는 문헌정보학, 문화콘텐츠학, 경영학 등과 같은 분야에서 연구경향, 시장동향, 조직관리 등을 연구하는 데 이 방법이 활용되고 있다. 이처럼 여러 학문 분야에서 소셜 네트워크 분석을 이용한 연구가 증가하는 추세지만 문화재 분야에서는 관련 연구를 찾아보기가 어렵다. 소셜 네트워크 분석은 크게 3단계, '연결망 모델링', '데이터 수집', '데이터 분석 및 시각화'로 진행된다. 본 논문에서는 첫 번째, 2017년 기준으로 정선아리랑보존회 회원 전체를 조사 대상으로 선정하여 완전한 연결망으로 모델링하였다. 두 번째, 데이터 수집은 보존회 회원 명부를 확보해 2017년 10월 17일 면대면 조사와 2017년 12월 15일 전화 설문조사를 통해 하였다. 세 번째, 데이터 분석은 Netminer 4.0 프로그램을 이용해 중심성 분석, 구조적 등위성 분석, 커뮤니티 분석 등을 주요 지표로 하였다. 본 논문은 기존에 무형문화유산 계보조사에서 소수 사람들의 구술자료에 의존해 파악하던 방식에서 벗어나 객관적이고 계량적인 방법으로 조사할 수 있는 기반을 제공하였다는 점에서 연구 의의가 있다. 그리고 무형문화유산 전승공동체 구성원들의 관계 및 지식 흐름의 구조를 지식지도(2D Spring Map) 형태로 시각화함으로써 추상적인 내용을 직관적으로 파악할 수 있게 했다는 점에서 의미가 있다.
본 연구는 FTA 시대를 맞이하여 위기가 심화된 우리나라 농업/농촌 문제의 해결을 위해 새롭게 인식되고 있는 지역단위 영농조직의 형성에 주목하였다. 구체적으로는 과수묘목재배지역의 영농조직에 대한 개별농가의 인식과 조직내 활동에 대한 참여행태를 분석하였다. 그 결과 지역농업의 경쟁력 제고를 위한 영농조직은 구성원의 사회적 관계 유지보다는 경제적 이익실현을 우선적 목표로 하여야 하며, 추상적인 명분보다는 구체적이고 실질적인 목표를 지향해야 한다. 또한 영농조직은 재배작물의 동질성을 기초로 조직되어야 하며, 조직의 규모는 구성원간의 신뢰여부를 고려할때 내부적 통제와 구성원 상호간에 원활한 상호작용이 가능하도록 적정수준에서 통제될 필요가 있다.
현재의 보험범죄에 대한 보안대책은 보험금 지급심사단계에서 적발중심적인 사후대응에 치중하고 있다. 그러나 사후 처벌만으로는 치유할 수 없는 피해를 남기기 때문에 보험범죄를 사전에 예방할 수 있는 대책을 강구할 필요가 있다. 따라서 이 논문에서는 보험범죄의 특성과 사례분석을 통하여 문제점을 규명해보고, 이에 대한 대안을 제시해보고자 한다. 현행 보험제도의 문제점은 첫째, 보험계약 체결시에 보험계약자의 신용상태, 중복가입여부, 자발적 가입여부 등에 대한 확인이 허술하다는 것이다. 둘째, 보험사고 발생시 철저한 조사나 형사고발이 제대로 이루어지지 않고 있다. 셋째, 악성보험계약자에 대한 정보교환이나 관리가 미흡하다. 따라서 보험범죄부터 국민을 지키기 위해서는 첫째, 보험계약시에 보험계약자들에 대한 신용상태, 사고경력 등에 대한 심사를 강화해야 할 것이다. 둘째, 보험사기인지시스템과 사회관계망의 지속적인 업그레이드를 통하여 보험범죄를 사전에 차단할 수 있도록 해야 할 것이다. 셋째, 보험사간에 정보를 공유하여 보험범죄에 대한 감시시스템을 강화하여야 할 필요가 있다.
건강은 인간의 삶에 있어 생계는 물론 사회참여의 중요한 부분이 되는 핵심적 요소이다. 따라서 국가에서는 질병을 치료하고 예방 관리하기 위한 의료보장 및 건강증진 체계를 마련함으로써 국민의 건강한 삶을 보장하려는 노력을 하고 있다. 이러한 노력에도 불구하고 취약계층, 특히 한부모 여성가장에게 건강문제는 빈곤의 원인이자 결과가 되고 있어 민간에서 관심을 갖게 되었다. 이에 본 연구는 민간영역에서 시행되고 있는 한부모 여성가장 건강권 지원사업의 지원대상자들에게 그들의 건강권 지원 사업 참여 경험과 사업 참여에 의한 변화를 심도 있게 고찰하였다. 분석 결과, 건강권 지원사업에 대하여 다음과 같은 의의와 성과를 발견하였다. 한부모 여성가장들은 자녀양육은 물론 생계의 책임자로서 건강을 돌볼 여유가 없기 때문에 건강권 지원 사업을 통해 각박하기만 했던 삶에서 사회적 지지망과 삶의 행운을 얻었다고 생각하였다. 또한 이들은 건강에 대한 막연한 불안을 떨쳐버리고 자신감을 획득함으로써 삶이 적극적으로 변하였고, 가족과의 관계도 개선되었다.
본 연구는 뉴스 기사와 사설의 빅데이터 분석을 통해 거시적 관점에서 국내 산림 정책의 변화와 산림에 대한 사회적 인식 변화를 고찰하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 광복 이후인 1946년부터 2017년까지 7시기로 구분하여 중앙지와 경제지에 보도된 총 13,570건의 '산림' 관련 데이터를 수집하였고 키워드 및 구조등위성 분석(CONCOR: CONvergence of iterated CORrelations)을 실시하였다. 분석 결과, 첫째, '산림' 키워드의 기사 및 사설의 연도별 보도 건수 비율은 전반적으로 증가하였다. 둘째, 보도 분야에 있어서 '산림' 관련 뉴스 데이터는 1기(1946~1966년)에는 사회면에 집중되었다가 2기(1967~1972년)부터 5기(1988~1997년)에는 사회면과 경제면으로, 6기(1998~2007년)에는 문화면까지, 7기(2008~2017년) 이후에는 정치면까지 보도 비율이 높아지는 등 산림 관련 이슈가 다양한 분야로 확장되고 있는 것으로 나타났다. 셋째, 시기별로 정책적 패러다임의 변화가 사회적 인식 또한 크게 변화시키고 있음을 확인하였다. 1~2기에 사회적으로는 산림녹화, 보호에 관한 정책보다 생계에 직접적으로 체감되는 문제를 우선적으로 인식하였고 3~6기에 걸쳐서 경제성장을 이룩하면서 산림정책에 대한 계획적·과학적 조림의 필요성 인식(3기), 환경보호에 대한 인식(4기), 국토 보전에 대한 인식(5기), 환경·생태적 관점에서의 인식(6~7기)으로 확장되는 양상을 보였다. 본 연구는 산림에 관한 정책과 이에 대한 대중의 사회적 인식이 의미화되어 반영된 뉴스 빅데이터 자료를 활용하여 구명하였다는 데 의의가 있다. 향후 사회적 이슈를 도출하는 수단으로서 사설뿐 아니라 블로그, 유튜브 등 다양한 사회관계망 서비스(SNS;Social Network Service)의 텍스트 빅데이터와 GDP와 같은 시대별 경제지표를 더불어 활용한다면 대중의 담론, 인식 등을 좀 더 깊이있게 분석할 수 있으리라 판단된다.
연구기관의 협력 네트워크 구조 및 특징은 기관의 학문적 성과에 영향을 미친다. 특히 한국의 정부출연연구기관은 선도적인 국가 연구개발 수행 주체로서 효율적인 협력 체제를 구축해야 할 필요가 있다. 본 연구는 효율적인 네트워크 구조로 논의되어 온 좁은 세상 구조와 노드 간 특징을 나타내는 중심성을 한국 과학기술계 정부출연연구기관 협력 네트워크에 적용하였다. 2010년~2019년 과학기술계 정부출연연구기관의 논문 데이터를 바탕으로 좁은 세상 구조적 특징 및 중심성과 논문 성과 간 관계를 네트워크 분석과 Feasible GLS 회귀모형을 이용하여 분석하였다. 그 결과, 정부출연연구기관 협력 네트워크는 좁은 세상 구조를 취할수록 학문적 성과에 유의미한 양의 성과를 거둘 수 있는 것으로 나타났다. 또한, 직접적인 연결 정도를 나타내는 중심성은 양의 유의성을 보였으나, 중개자 정도를 나타내는 중심성은 유의하지 않거나 음으로 유의했다. 교류 협력하는 기관의 수가 많을수록 논문 성과가 높았으며, 협력의 중심지 역할을 하는 기관과 협력 관계인 기관의 성과가 높다. 또한, 정부출연연구기관의 협력 네트워크가 좁은 세상의 특성을 강하게 가질수록 연구 성과 창출에 효과적이라는 것을 규명하였다. 본 연구는 기존에 효율적인 네트워크 구조로서 논의되던 좁은 세상 구조와 중심성을 정부출연연구기관 협력 네트워크에 적용하고 성과와의 관계를 실증 분석할 뿐 아니라 정부출연연구기관 간 연구개발 협력관련 정책 및 전략 수립에 시사점을 제시한다.
특정한 관심이나 활동을 공유하는 관계망을 구축해주는 온라인 서비스인 소셜네트워크서비스(SNS), 자신의 관심사에 따라 자유롭게 글, 사진, 동영상 등을 올릴 수 있는 공간인 블로그(Blog) 등은 자신을 알리고 표현하는 사회현상으로 자리 매김하고 있다. 이러한 SNS나 블로그를 통해 사용자들이 자유롭게 표현한 글들을 분석하여 의미있는 정보와 가치, 그리고 패턴을 찾기 위한 텍스트 마이닝(Text Mining), 오피니언 마이닝(Opinion Mining), 의미 분석(Semantic Analysis) 등의 연구가 활발히 이루어지고 있다. 또한, 연구자들의 연구 효율을 보다 높이기 위하여 키워드 기반 연구들도 이루어져있다. 하지만 대부분의 연구들은 한글의 맞춤법에 많은 한계점을 나타내고 있다. 본 연구는 어근을 찾기 힘든 이상한 외계 언어, 무분별하게 표현되는 속어, 알기 힘든 한글 이모티콘 인터넷 언어, 마이닝 처리 과정에서 파악하기 어려운 단어들을 데이터베이스에 구축하여 데이터 사전 기반 마이닝 처리 기법의 한계를 극복하고자 한다. 특정 주제에 대한 주관적 견해로 구성된 블로그를 사례 분석 대상으로 연구를 진행하였으며 유니코드를 활용한 비표준어 추출은 텍스트 마이닝 처리에 유용함을 발견할 수 있었다.
Purpose: The aim of this study was to identify core keywords and topic groups in the 'Gestational diabetes mellitus (GDM) and Breastfeeding' field of research for better understanding research trends in the past 20 years. Methods: This was a text-mining and topic modeling study composed of four steps: 1) collecting abstracts, 2) extracting and cleaning semantic morphemes, 3) building a co-occurrence matrix, and 4) analyzing network features and clustering topic groups. Results: A total of 635 papers published between 2001 and 2020 were found in databases (Web of Science, CINAHL, RISS, DBPIA, RISS, KISS). Among them, 3,639 words extracted from 366 articles selected according to the conditions were analyzed by text network analysis and topic modeling. The most important keywords were 'exposure', 'fetus', 'hypoglycemia', 'prevention' and 'program'. Six topic groups were identified through topic modeling. The main topics of the study were 'cardiovascular disease' and 'obesity'. Through the topic modeling analysis, six themes were derived: 'cardiovascular disease', 'obesity', 'complication prevention strategy', 'support of breastfeeding', 'educational program' and 'management of GDM'. Conclusion: This study showed that over the past 20 years many studies have been conducted on complications such as cardiovascular diseases and obesity related to gestational diabetes and breastfeeding. In order to prevent complications of gestational diabetes and promote breastfeeding, various nursing interventions, including gestational diabetes management and educational programs for GDM pregnancies, should be developed in nursing fields.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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