최근 다양한 학문 영역에서 4차산업혁명 관련 연구들이 활발하게 이루어지고 있다. 사회복지분야에서도 관심이 높아지고 있으나 사회복지의 실천적, 정책적 적용, 미래사회를 대비하는 교육 등 선제적인 대비를 위한 연구들이 활성화 되어 있지 않다. 본 연구는 4차 산업혁명시대의 사회복지교육 방향에 대하여 살펴보고, 역량, 교과과정 등 사회복지교육의 전반적인 방향과 사회복지 전문 인력의 교육적 차원을 논의하여 우리 삶의 많은 부분 연결되어 있는 사회복지의 미래 지향점을 찾는데 목적을 둔다. 4차 산업혁명시대의 사회복지교육 방향을 모색하기 위하여 한국사회복지교육 학술지에 2005년부터 2019년까지 게재된 223편의 연구를 텍스트네트워크, 워드클라우드를 활용하여 분석 하였다. 키워드 분석결과 사회복지교육(43), 연구방법(28), 사회복지현장실습(23)등이 영향력을 미치는 키워드로 분석되었고, 사회복지현장, 현장 실습이 주제별 분류에서도 높게 나타났다. 4차 산업혁명시대의 사회복지교육 방향은 첫째, 사회복지교육의 전반에 있어 역량과 교육과정, 자격과정에 관한 방향, 둘째, 사회복지전문인력인 사회복지사와 사회복지전공학생들을 중심으로 한 교육 방향, 셋째, 미래 사회복지의 윤리적 민감성, 넷째, 공유복지방향으로 나누어 논의하였다.
본 연구에서는 전 세계 3대 에어쇼 중의 하나인 "FIA(Farnborough International Airshow, 판보로 국제 에어쇼)"의 참여기관/업체를 대상으로 네트워크 분석을 활용하여 항공우주분야 기술동향을 분석하였다. 판보로 국제 에어쇼는 전 세계 주요 항공관련 민간 및 방산 업체와 각국 정부 및 군 관계자가 참여하여 항공우주산업분야에 대한 최신 기술을 선보이는 중요한 행사로서, 2018 FIA에서는 총 112개 국가에서 1,500여 업체(기관)가 참여하였다. 본 연구에서는, 항공우주분야 기술관련 45개 국가, 1,108개 업체를 대상으로 223개의 기술 분류 카테고리를 통해 네트워크 분석 중 하나인 키워드 기반의 중심성 분석을 수행하였다. 분석결과, 전 세계적 우주항공 분야의 핵심기술은 "Machining"으로 조사되었다. 하지만 지역(국가) 별로 분류되는 핵심기술은 다소 다른 경향을 보여주고 있었는데, 유럽(EU)과 영국의 경우 "Machining", 아시아의 경우 "Aircraft Components", 미국의 경우 "Engine Components/controls"가 식별되었다. 우리나라의 경우에는 관련 기관/업체 수의 부족으로 뚜렷한 중심 기술이 식별되지 않았다. 본 연구의 결과가 우주항공분야 기술기획 및 연구 방향성 제시를 위한 참고자료로서 활용 될 수 있으며, 또한 국내 관련 업체의 수출 진흥을 위한 국외 주요 기술 분야를 제시하는데 유용하게 활용되리라 기대한다.
본 연구의 목적은 텍스트 마이닝을 활용하여 한국의 주요 언론 매체를 통해 드러난 학교 공간 혁신 정책의 실행과 관련 이슈를 알아보는 것이다. 이러한 목적을 달성하기 위하여 언론에서 발행한 학교 공간 혁신 관련 기사 총 519개를 수집하여 빈도 분석과 네트워크 분석을 하였다. 연구 결과를 기반으로 학교 공간 혁신의 특징을 다음과 같이 요약할 수 있다. 첫째, 학교 공간 혁신은 미래교육에 대한 대응으로 추진되고 있다. 둘째, 사용자가 학교 공간 혁신의 주체로 참여한다. 셋째, 전문가는 협력 체제를 갖추어 학교 공간 혁신을 지원하고 있다. 넷째, 학교 공간 혁신에 지역사회를 적극적으로 참여시키고 있다. 다섯째, 교육부와 교육청의 주요 사업으로, 상향식과 하향식이 조화를 이루어 진행되고 있다. 본 연구 결과는 학교 공간 혁신 정책의 주요 이슈를 이해하고, 차후 연구와 실천에 시사점을 제공할 수 있을 것이다.
본 연구의 목적은 국내 연구자들의 연구 성과물인 학술지 논문에 나타난 학문분야의 상호관계성과 연관성에 대한 연구로 연구동향에 대한 시사점을 제시하는 것이다. 학술논문을 이용한 계량적 연구는 주로 논문의 초록, 자동추출 키워드, 논문의 풀텍스트를 활용하는 것이 일반적이나 본 연구는 실험대상 학술논문의 저자가 제시한 주제어에 초점을 두었다. 실험대상 자료는 2009년도 한국연구재단 등재학술지 80종으로 학술논문 7,616건, 주제어 58,143건이다. 자료 분석결과 공학, 농수해양, 복합학, 사회, 예술체육, 의약학, 인문, 자연과학 등의 8개 각 연구분야는 주제어 사용에서 차이점을 보였다. 특히 공학분야의 주제어가 다른 연구 분야에서도 주제어로 많이 사용되고 있었다. 또한 주제어 네트워크를 통해 연구분야를 클러스터링 한 결과, 3개 클러스터를 얻을 수 있었다. 클러스터A는 '공학', '자연과학', '사회', '복합학', '인문', 클러스터B는 '의약학', '예술체육', 클러스터C는 '농수해양'이었다.
급속한 비대면 환경과 모바일 우선 전략에 따라 해마다 많은 정형/비정형 데이터의 폭발적인 증가와 생성은 모든 분야에서 빅데이터를 활용한 새로운 의사 결정과 서비스를 요구하고 있다. 그러나 매년 급속히 증가하는 빅데이터를 활용하여 실무 환경에서 적용 가능한 표준 플랫폼으로 빅데이터를 수집하여 적재한 후, 정재한 빅데이터를 관계형 데이터베이스에 저장하고 처리하는 하둡 에코시스템 활용의 참조 사례들은 거의 없었다. 따라서 본 연구에서는 스프링 프레임워크 환경에서 3대의 가상 머신 서버를 통하여 하둡 2.0을 기반으로 쇼셜 네트워크 서비스에서 키워드로 검색한 비정형 데이터를 수집한 후, 수집된 비정형 데이터를 하둡 분산 파일 시스템과 HBase에 적재하고, 적재된 비정형 데이터를 기반으로 형태소 분석기를 이용하여 정형화된 빅데이터를 관계형 데이터베이스에 저장할 수 있게 설계하고 구현하였다. 향후에는 데이터 심화 분석을 위한 하이브나 머하웃을 이용하여 머신 러닝을 이용한 클러스터링과 분류 및 분석 작업 연구가 지속되어야 할 것이다.
본 연구에서는 "4차 산업"과 관련된 논문들의 세부 연구 주제를 파악하기 위하여 텍스트 마이닝 기법을 이용하여 논문들을 분석하였다. 이를 위하여 2016년부터 2019년까지 한국학술지인용색인(KCI)에서 "4차 산업"이라는 키워드로 논문을 검색하여 총 685편의 논문을 수집하였다. 논문 수집을 위해서는 Python 기반의 웹 스크랩핑 프로그램을 사용하였으며, 자료 분석을 위해서는 R 언어로 구현된 LDA 알고리즘 기반의 토픽 모델링 기법들을 활용하였다. 수집된 논문들에 대한 Perplexity 분석 결과, 9가지 토픽이 최적으로 결정되었고 수집된 논문들의 9가지 대표 토픽들을 Gibbs 샘플링 방법을 사용하여 추출하였다. 분석 결과, 인공지능, 빅데이터, 사물인터넷, 디지털, 네트워크 등이 상위 주요 기술들로 나타났으며, 산업, 정부, 교육 현장, 일자리 등 4차 산업과 관련한 다양한 분야에서 주요 기술들로 인한 변화에 대한 연구들이 이루어져 왔음을 확인할 수 있었다.
본 연구는 우리나라 대표적인 지역화폐인 동백전과 인천e음 앱 사용자 리뷰를 분석하여 지역화폐 사용자의 긍정/부정 요인을 파악하고, 이를 바탕으로 마케팅 전략을 수립하였다. 앱 사용자 리뷰를 별점을 기준으로 하여 긍정과 부정으로 분류하고 각각 워드클라우드, 토픽모델링, 소셜 네트워크 분석을 수행하였다. 그 결과, 동백전과 인천e음 부정 리뷰에서는 공통적으로 앱 사용과 카드 발급에 대한 불만이 주로 나타났으며, 긍정 리뷰에서는 '캐시백'에 대한 만족감과 함께 '지역경제'와 '소상공인'과 같은 키워드의 출현으로 지역화폐 사용자들은 자신의 소비가 지역경제 활성화에 도움이 된다고 인식하여 지역화폐를 사용하는 데 있어 만족감을 느끼는 것으로 나타났다. 본 연구의 분석결과로 파악된 만족/불만족 요인을 기반으로 개선해야 할 점과 더욱 강화해야 할 점을 파악하고, 이에 적절한 마케팅 전략을 도출하였다. 본 연구에서 활용한 텍스트 마이닝 방법과 연구 결과는 실질적으로 지역화폐 담당 공무원들과 마케터들에게 지역화폐에 대한 유의미한 정보를 제공해 줄 수 있다.
오늘날 웹상의 본문 수집에 주로 이용되는 웹 크롤러는 연구자가 직접 HTML 문서의 태그와 스타일을 분석한 후 수집 채널마다 다른 수집 로직을 구현해야 하므로 유지 관리 및 확장이 어렵다. 이러한 문제점을 해결하려면 웹 크롤러는 구조가 서로 다른 HTML 문서를 동일한 구조로 정형화하여 본문을 수집할 수 있어야 한다. 따라서 본 논문에서는 태그 경로 및 텍스트 출현 빈도를 기반으로 HTML 문서를 정형화하여 하나의 수집 로직으로 본문을 수집하는 웹크롤링 시스템인 WCTT(Web Crawling system based on Tag path and Text appearance frequency)를 설계 및 구현하였다. WCTT는 모든 수집 채널에서 동일한 로직으로 본문을 수집하므로 유지 관리 및 수집 채널의 확장이 용이하다. 또한, 키워드 네트워크 분석 등을 위해 불용어를 제거하고 명사만 추출하는 전처리 기능도 제공한다.
본 연구는 영국의 대표적인 기록관리학 학술지인 Archives and Records에 수록된 연구 논문을 분석하여 국외 기록관리학 연구의 동향을 살펴보고 국내의 기록관리학 연구 동향과 비교하기 위해 수행되었다. 2013년부터 최근까지 10년 동안 「기록학연구」에 수록된 318편의 논문과 「Archives and Records」에 수록된 142편의 논문을 대상으로 정량분석을 통해 저자 분포와 공동연구의 비율, 소속기관의 유형별 분포, 주제분야별 분포를 파악하고, 「기록학연구」에서 1,251개, 「Archives and Records」에서 508개의 저자키워드를 추출하여 네트워크 분석을 수행한 결과 「기록학연구」에는 (1) 아카이브, 기록, 기록관리, 기록정보 서비스 등 기록관리 일반에 관한 연구, (2) 공공기록물 관련 연구, (3) 민간기록물 관련 연구, 그리고 (4) 기록의 평가·선별, 폐기 등 기록관리의 기술에 관한 연구 등이 군집을 이루고 있고, 「Archives and Records」에는 (1) 커뮤니티 아카이브나 지역 아카이브와 관련한 다양한 실제 사례를 다루는 연구가 많고, (2) 기록의 기술이나 선별, 접근, 보존, 서비스 등 기록관리의 기술과 관련된 연구가 꾸준히 이루어지고 있으며, (3) 구술기록이나 시청각기록 등의 디지털화에 관한 연구도 주요 주제 중 하나라는 점을 알 수 있었다.
최근 인공지능 기술의 발달에 따라 사용자의 편의성을 위한 기술이 많이 개발되고 있다. 그중 자율주행차에 대한 관심이 나날이 증가하고 있다. 현재 많은 자동차 기업에서 자율주행차 상용화를 목표로 하고 있다. 상용화를 뒷받침할 정부의 새롭고 합리적인 정책 수립의 기반을 조성하기 위하여 뉴스 기사 데이터를 통해 여론의 변화와 인식을 분석하고자 하였다. 따라서 본 논문에서는 최근 3년간 자율주행차와 유사한 용어가 언급된 뉴스 기사 데이터 35,891건을 수집하고, 네트워크 분석하였다. 분석결과, '자율주행', 'AI', '미래', '현대자동차', '자율주행차', '자동차', '산업', '전기차' 등의 주요 키워드가 도출되었다. 또한, 자율주행차 산업은 자동차 기업뿐만 아니라, 반도체 기업, 빅테크 기업 등 다양한 산업과 융합되며 더욱 빠르고 다양한 플랫폼과 서비스 산업으로 발전하고 있으며, 산업의 융복합에 주목하고 있는 것으로 나타났다. 여론의 변화와 인식을 지속적으로 확인하기 위해 SNS 데이터나 기술 트렌드의 지속적인 분석을 통한 인식 분석이 필요할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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