본 연구는 국내 중년여성의 건강 연구의 동향과 중점개념을 파악하기 위한 것이다. 연구의 분석을 위하여 2012년부터 2021년까지 '중년여성', 또는 '폐경 여성'의 영문 키워드를 입력하여 확인된 1,116편의 논문을 분석에 이용하였다. 주제어 동시출현네트워크 개발 및 분석을 수행하였으며, 5년 단위(2012-2016년, 2017-2021년)로 나누어 토픽모델링을 통해 연구의 유형을 분석하고, 시각화한 워드클라우드와 소시오그램을 확인하였다. 최근 10년 동안 가장 많이 출현한 키워드는 비만, 우울, 체성분, 스트레스, 갱년기 증상 등으로 나타났다. 2012년부터 2016년까지 논문 자료에서 분석된 5개의 토픽은 '폐경 후 자기효능감, 만족감 증진 전략', '비만과 위험요소 관리 운동', '비만과 스트레스에 대한 중재', '행복감 증진과 생활 관리', '갱년기 우울과 삶의 질'로 확인되었다. 이후 5년(2017-2021년)간 자료의 토픽은 '갱년기 우울과 삶의 질', '비만과 심혈관 관련 위험요소 관리', '중년여성으로서 삶의 경험', '삶의 만족과 심리적 안녕', '갱년기 증상완화 전략'이었다. 지난 10년 간 중년여성에 대한 건강 관련 연구 주제 흐름과 동향의 파악을 하였으며, 향후 시대적인 흐름을 반영하는 중년여성 건강에 대한 연구가 지속되어야 할 것이다.
오늘날 국내 캠핑인구는 500만이 넘었고, 캠핑관련 산업도 지속적으로 성장하고 있지만 미국, 유럽과 일본 등 캠핑선진국에 비해 다소 미흡한 캠핑 문화와 수입 캠핑브랜드의 높은 의존도가 문제되고 있다. 따라서 국내산 캠핑 브랜드의 정착과 글로벌화 브랜드 육성을 위한 노력이 필요하다. 이에 본 연구에서는 국내산 캠핑 브랜드 정체성 수립과 차별화 전략을 위한 자료 제공을 위해 감성 인지적 접근을 통한 조사를 시행하였다. 감성적 접근을 위해 '캠핑, 캠프, 캠핑 브랜드, 캠핑 디자인'을 키워드로 빅 데이터 조사를 실시하고 분석하였으며, 인지적 접근을 통해 해외 유명 캠핑 브랜드 17개와 국내산 브랜드 10개에 대한 마켓조사를 실시하였다. 빅 데이터를 통한 조사 결과 소비자들의 정보 교류 경로를 유추할수 있었다. 캠핑 관련 연관어 및 마켓조사를 통해 브랜드 가치를 형성하는 주요 요소를 알수 있었다. 또한, 세계적인 유명 브랜드의 경우 각자의 브랜드 정체성이 뚜렷하며 독자적인 브랜드 스토리와 로고 디자인, 상품 디자인, 색채를 구축하고 있었으며 일관성을 지니고 있었다.
이 연구는 민간경비 분야에 대한 연구 경향을 살펴봄으로써 민간경비 분야의 발전 방향을 제시하고자 하는 데 목적을 두고 있다. 연구 경향을 살펴보는데 있어 특정 학문이나 대상의 경향을 분석하는 대표적인 연구방법인 언어 네트워크 분석 방법 중 연결중앙성과 인접중앙성을 활용하여 분석하였다. 그 결과, 연결중앙성과 인접중앙성의 경우에서 직무스트레스, 직무만족와 같은 개인적인 요소들이 경비업법이나 경비원의 교육훈련과 같은 민간경비의 제도적 정책적 문제보다 더 많이 키워드로 나타났다. 이러한 결과들로 볼 때, 민간경비 분야 연구 경향에 있어 제도적 정책적 연구보다는 민간경비원의 개인적 요소에 관한 연구들이 많이 진행되고 있다는 것을 알 수 있다. 이 연구에서의 연구 대상이 국회도서관 내 검색된 연구결과물들만을 대상으로 했다는 점에서 일반화하기엔 한계가 있으며, 추후 그 연구 대상을 확대하여 좀 더 보완 확대할 필요할 것으로 보인다.
대규모 항만과 공항, 다도해, 도시재생 등의 이슈를 가진 인천 지역을 중심으로 인문, 역사, 항공/항만, 지역개발분야 등에서 다양한 연구 성과들이 발표되고 있다. 본 연구는 인천 지역을 둘러싼 연구의 규모와 주제 범위, 연구자 분포를 계량정보적 방법을 사용해 탐색하였다. 구체적으로 한국학술지인용색인에 등재된 500여건의 인천 관련 연구 논문에서 저자를 추출하여, 공저 관계 네트워크 분석을 수행함으로써 핵심 연구 주체와 기관 간 협력 행태를 파악하고 키워드간의 관계에 대한 가중 네트워크(PFNET) 분석을 수행함으로써 지적 구조를 이해하였다. 분석 결과, 인하대학교와 인천대학교가 높은 전역중심성을, 인천발전연구원이 높은 지역중심성을 보이고 있는 것으로 나타났다. 지적구조는 11개의 주제 군집으로 구성되었으며, 인천의 인문사회이슈, 항만, 항공 분야가 대표적인 연구 주제 군집으로 분석되었다.
본 연구의 목적은 사회적기업의 미션 분석을 통해 사회적기업이 추구하는 사회적 목적을 탐색하여 사회적 문제에 대한 사회적기업의 인식을 파악하고, 이를 바탕으로 한국 사회적경제의 시대적 사명에 대해 재고하는 것이다. 이를 위해 사회적기업 자율공시자료를 수집하여 LDA 토픽모델링과 사회네트워크분석 방법을 사용하여 미션 토픽 7개를 추출하고 핵심 키워드를 중심으로 네트워크를 도출하였다. 분석결과, 사회적기업의 사회적 목적은 크게 세 가지로 '사회적 기업이 달성하고자 하는 사회적 목적', '목적을 달성하기 위한 활동 내용', '목적을 달성하기 위한 운영 방법'으로 나타났다. 본 연구는 사회적기업의 미션 분석을 통해 사회적기업의 경제적 가치 실현뿐만 아니라 사회적경제 관점에서 사회적 목적 수립 및 실천의 중요성을 강조하였다는 것에 의의가 있다.
목적 : 본 연구는 국내 학술지를 대상으로 아동의 작업과 관련된 연구주제어의 사회연결망 분석을 통해 아동의 작업과 관련된 연구들의 지적 구조를 규명하고자 한다. 연구방법 : 2003년 8월부터 2023년 8월까지 한국학술지인용색인(Korean Citation Index)에 "아동 and 작업" 키워드를 가진 270편의 연구에서 3,364개의 키워드를 추출하여 분석하였다. 분석도구는 넷마이너(NetMiner) 프로그램을 활용하였다. 결과 : 연구 시기별 아동의 작업 관련 연구주제어의 변화는 없었으며 다만 과거 10년에는 97편의 연구가 있었고 최근 10년에는 173편의 연구가 게재되어 양적 변화가 있었다. 아동의 작업 관련 주제어에서 가장 높은 연결 중심성(degree centrality)을 가진 단어는 Task (0.055), Group therapy (0.040), Working memory (0.037), Intervention (0.033), Performance (0.030), Language (0.026), Ability (0.026), Skill (0.024), Program (0.023) 순이었다. 단어동시 발생 네트워크(Word network)에서 가장 가중치가 높은 단어는 Evaluation-Tool (30), School-Student (15), Activity-Participation (15)이었고, topic modeling에서 각 주제들의 첫 번째 키워드는 Activity (0.295), Disability (0.604), Education (0.356), Skill (0.478), School (0.317), Function (0.462), Disorder (0.324), Language (0.310), Comprehension (0.412), Training (0.511)으로 나타났다. 결론 : 본 연구는 국내 아동의 작업 관련 연구 분야의 경향을 설명했다. 따라서 국외와 국내 연구 흐름을 비교하는 후속 연구가 뒤따라야 할 것이며, 이러한 노력은 국내 연구와 국외 연구의 격차를 해명함으로써 국내 아동의 작업관련 연구 분야에 대한 귀중한 통찰력을 제공할 것이다.
빅데이터를 활용한 데이터 분석 기법 중 비정형 데이터 분석의 하나인 텍스트 마이닝 기법을 활용하여, 외국 학술지에 나타난 한국의 경제 분야 트렌드를 분석한다. 데이터베이스로 Web of Knowledge의 연구논문을 활용하였으며, 키워드 분석, 네트워크 분석, 토픽모델링 분석을 통해 연구 동향 및 지적구조를 파악하는 데 그 목적이 있다.
본 논문은 한국어 특성을 적용하여 키워드를 자동으로 추출하는 기법을 제시한다. 기존에 제안된 명사 추출 시스템인 문법형태소 네트워크를 확장하여 단일 명사 뿐만 아니라 복합 명사를 색인어로 추출한다. 복합 명사는 단일 명사에 비해 보다 한정적 개념을 가지므로, 색인어로 추출될 때 문헌의 식별력을 높일 수 있다. 복합 명사를 구성하는 각각의 단일 명사를 인식함으로써 복합 명사를 분해하고, 간단한 구단위 구문분석을 수행하는 명사 결합 규칙에 따라 단일 명사들을 복합 명사로 합성하는 방법을 제시한다. 마지막으로 이와 같이 추출된 복합 명사에, 복합 명사를 구성하는 단일 명사간의 연관성을 고려하여 보다 정확한 가중치를 부여할 수 있는 새로운 가중치 부여 방안을 제시한다.
최근 들어 소리의 세기나 하모니, 템포, 리듬 등의 다양한 음악 신호 특성을 기반으로 한 음악 무드 분류에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 음악 무드 분류의 정확도를 높이기 위하여 음악 신호 특성과 더불어 노래 가사와 소셜 네트워크 상에서의 사용자 평가 등을 함께 고려하는 멀티 모달 음악 무드 분류 기법을 제안한다. 이를 위해, 우선 음악 신호 특성에 대해 퍼지 추론 기반의 음악 무드 추출 기법을 적용하여 다수의 가능한 음악 무드를 추출한다. 다음으로 음악 가사에 대해 TF-IDF 기법을 적용하여 대표 감정 키워드를 추출하고 학습시킨 가사 무드 분류기를 사용하여 가사 음악 무드를 추출한다. 마지막으로 소셜 네트워크 상에서의 사용자 태그 등 사용자 피드백을 통한 음악 무드를 추출한다. 특정 음악에 대해 이러한 다양한 경로를 통한 음악 무드를 교차 분석하여 최종적으로 음악 무드를 결정한다. 음악 분류를 기반한 자동 음악 추천을 수행하는 사용자 만족도 평가 실험을 통해서 제안하는 기법의 효율성을 검증한다.
2019년 전 세계를 강타한 코로나19 발생 이후 포스크 코로나 시대를 준비하면서 디지털 전환(Digital Transformation)에 대한 요구가 과학기술 영역 뿐만 아니라 사회 전체로 급격하게 확산되고 있다. 본 연구는 디지털 전환을 위해 요구되는 혁신 기술 분석을 위해 국가R&D사업을 대상으로 네트워크 분석을 수행하였다. 연구 결과는 향후 디지털 전환의 성공적 이행을 위한 정부 정책과 R&D 추진 전략 수립에 있어 주요한 시사점을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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