Purpose: Health technology research & development is an important area to leading future. This study examined the current trends for 'oncogene' based on the research subject network to deduce a research front. Method: Papers were extracted from PubMed database using MeSH term for studies on 'oncogenes' and further categorized as papers published by Korean. Keywords were collected from all of articles. Research subject network was generated by keywords. Research subject network was analyzed by weighted degree centrality based social network analysis and transition of research subjects was analyzed by the time series. Results: On 'oncogenes', 'Genes, ras', 'Apoptosis', 'Signal Transduction' had a high degree centrality and currently 'Antineoplastic Agents', 'Prognosis', and 'Tumor Markers, Biological' were widely conducted. Conclusion: Consistency of research trend pattern was found by analyzing oncogene network with compromised to international vs. domestic trends. Analyzing keyword networks in various subject area, those will allow us to predict the research progress and propose evidence of research & developmental strategy.
Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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2013.08a
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pp.51-54
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2013
본 연구는 정보학 분야의 저명한 연구자 T.D.Wilson의 연구주제 분야를 네트워크 분석을 이용하여 해석해보고, 그의 연구는 물론 정보학 분야의 연구주제에 관한 이해를 도모하는 데 연구의 목적이 있다. 이를 위해 그의 저작을 대상으로 서지결합분석 방법을 이용한 군집 분석을 실시하여 연구주제를 나누어 보고 대표적인 연구주제와 논문, 그리고 인용빈도와의 관계를 규명하였다. 패스파인더 네트워크와 노드엑셀을 이용한 분석 결과, 대표적인 연구주제는 정보행위연구이고 논문으로는 "Human information behavior(2000)"로 나타났다. 더불어 '정보요구'라는 핵심 연구주제 아래 정보탐색, 정보관리, 정보이용, 웹정보에 이르는 정보학 분야의 다양한 연구가 이루어졌음을 알 수 있다.
The purpose of this study was to identify research trends of 892 domestic articles (2009-2018) related to emotional labor by using text-mining and network analysis. To this end, the keyword of these papers were collected and coded and eventually converted to 871 nodes and 2625 links for network text analysis. First, network text analysis revealed that the top four main keyword, according to co-occurrence frequency, were burnout, turnover intention, job stress, and job satisfaction in order and that the frequency and the top four core keyword by degree centrality were all relatively the high. Second, based on the top four core keyword of degree centrality the ego network analysis was conducted and the keyword for connection centroid of each network were presented.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.49
no.3
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pp.457-488
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2015
In this study, we analyzed the current research state of Library and Information science in top 20 journals from 1990 to 2015, in subject and method perspectives. We developed weighted subject-method network to investigate on centralities of a subject and a method as well as their relations. This network is composed of subject nodes and method nodes and gives a weight on each node by topic occurrence. As a result, for 25 years, management information system, information need analysis, bibliometrics, information policy were top topics. Modeling, literature review, scientific research impact analysis, web data analysis were top methods. A recent rise of text mining is highlighted. We also analyzed communities made from the past 25 years and the recent 5 years. Bibliometrics is extending its field by applying various network analyzing algorithms. Text mining is specialized in medical information system and user interface. This result identifies the interests of excellent studies in Library and Information Science. It also can be fundamental resource for the development of Library and Information Science.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2018.07a
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pp.526-529
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2018
본 연구에서는 텍스트 네트워크분석을 활용하여 국방분야 연구의 핵심 주제어와 연구주제를 분석하고 이를 통해 전체 지식구조를 파악하고자 하였다. 이를 위해 2010년부터 2017년까지의 국방대학교 학위과정 논문을 대상으로 국방분야 연구현황을 진단하고 지식구조를 구성하였다. 8년간 누적된 논문 710건의 초록을 분석하여 총 6,883개의 단어를 추출한 후, 단어의 논문 등장 빈도수와 단어간 링크수를 파레토 법칙에 따라 상위 20%의 기준으로 총 270개의 단어로 추출하였고, 컴포넌트 분석을 통해 최종 170개의 핵심 주제어를 도출하였다. 이 핵심 주제어를 통해 중심성 분석과 응집구조를 분석하여, 국방분야에 대한 총 6개의 지식구조 그룹을 도출하였다.
Journal of Korean Library and Information Science Society
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v.47
no.4
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pp.1-18
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2016
The purpose of this study is to explore application of topic modeling for topic analysis of book report. Topic modeling can be understood as one method of topic analysis. This analysis was conducted with texts in 23 book reports using LDA function of the "topicmodels" package provided by R. According to the result of topic modeling, 16 topics were extracted. The topic network was constructed by the relation between the topics and keywords, and the book report network was constructed by the relation between book report cases and topics. Next, Centrality analysis was conducted targeting the topic network and book report network. The result of this study is following these. First, 16 topics are shown as network which has one component. In other words, 16 topics are interrelated. Second, book report was divided into 2 groups, book reports with high centrality and book reports with low centrality. The former group has similarities with others, the latter group has differences with others in aspect of the topics of book reports. The result of topic modeling is useful to identify book reports' topics combining with network analysis.
This paper identifies core research topics and their relationships by deriving the research topic networks in the technology management field using co-word analysis. Contrary to the conventional approach in which undirected networks are constructed based on normalized co-occurrence frequency, this study analyzes directed networks of keywords by employing the confidence index of association rule mining for pairs of keywords. Author keywords included in 2,456 articles published in nine international journals of technology management in 2011~2014 are extracted and categorized into three types: THEME, METHOD, and FIELD. One-mode networks for each type of keywords are constructed to identify core research keywords and their interrelationships with each type. We then derive the two-mode networks composed of different two types of keywords, THEME-METHOD and THEME-FIELD, to explore which methods or fields are frequently employed or studied for each theme. The findings of this study are expected to be fruitfully referred for researchers in the field of technology management to grasp research trends and set the future research directions.
Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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2017.08a
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pp.19-22
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2017
본 연구는 국내 문헌정보학 분야 학술지를 대상으로 협업 특성과 연구주제를 파악하기 위해 지리적인 측면에서 기관들의 공동연구 특성을 살펴보았다. 기존의 협업 특성을 분석한 연구들은 공저 네트워크의 속성이나 연구자들의 연구생산성, 소속기관 및 국가 비교 등 통계적 측면에 초점을 맞추어 분석을 수행해왔다. 본 연구는 기존 연구에서 주된 분석수단으로 사용해 온 통계적 분석 외에 연구자의 협업 연구주제와 연구자가 속한 기관 및 지역정보를 활용하여 협업 패턴을 파악하도록 하였다. 연구자가 속한 기관들 간의 협업 네트워크를 지리적인 관점에서 연구주제와 함께 직관적으로 파악할 수 있다는 장점이 있다.
This research has attempted to conduct meta-analysis on 605 published papers in the field of socio-nuclear studies from 1957 to 2016 in Korea through network analysis of author-provided keywords. The findings lead to several straightforward conclusions. First, socio-nuclear studies including policy research have mostly been conducted by universities, while technology developments have been led by public organizations. Second, it is apparent that the Fukushima accident has provoked major engagement among social scientists in nuclear issues as the remarkable growth of the knowledge network after 2011 signify. Third, the research topics have been diversified as a result of growing multi-disciplinary research projects. Finally, there is between sub communities in the socio-nuclear knowledge network in terms of network properties. This article provides a stepping stone for future researchers with a wealth of information concerning the status of socio-nuclear studies. For policy makers, this meta-analysis is likely to provide guidance on what we need and do not need. It remains to be seen whether the socio-nuclear knowledge network in Korea is well-structured or not. provide an impetus for comparative studies with overseas cases in order to evaluate the network and its soundness.
Journal of Korean Society of Archives and Records Management
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v.23
no.4
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pp.91-111
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2023
This study aims to analyze research topics within the domain of archival studies by examining bibliographic information from academic papers in archival science, library and information science, and history. After collecting 1,173 academic papers, network analysis was performed based on author keyword data, topic modeling was conducted from abstract data, and the analysis results were organized over time. The network analysis results based on author keywords confirmed that the research topic network actively changed according to variations in major laws and policies. Moreover, topic modeling from the abstract showed that the subjects of the entire academic paper were divided into "Records Management," "Archiving," and "National Records Policy." Notably, from 2002 to 2009, "Records Management" and "National Records Policy" were relatively dominant, but it has achieved balanced quantitative growth since 2009, peaking in 2019.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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