계량서지적 분석을 활용한 정보자료실의 새로운 역할과 기능 확대 가능성을 검토하였다. 이를 위하여 국제백신연구소를 대상으로 641건의 연구논문에서 추출한 디스크립터 중 10회 이상의 빈도를 갖는 110건의 키워드를 대상으로 co-word 분석을 수행하고 디스크립터 전략 다이어그램을 도출하였다. 분석결과 연구조직과 일치하는 연구영역 지도를 도출할 수 있었고, 고성장 추세인 분야와 감소 추세인 분야를 확인할 수 있었다.
본 연구는 시멘틱 네트워크 분석을 통해 방대한 뉴스 기사를 분석하여 창업 트렌드를 파악하고자 하였다. 한국언론진흥재단에서 제공하는 빅카인즈 기사 분석 서비스를 이용해 2013년 1월부터 2022년 12월까지 19개 신문사의 뉴스 기사 330,628건을 종합적으로 분석하였다. 이 연구는 사회적 환경과 글로벌 경제 트렌드가 창업에 미치는 영향을 고려하여 최근 10년 동안 주요 이슈의 변화를 탐구하는 데 중점을 두었다. 또한 코로나-19 팬데믹 전후의 뉴스 기사 수와 이슈 변화를 비교하여 빈도 분석, 관계 분석, 연관어 분석을 통해 창업 트렌드를 시각화 하여 제시하였다. 연구 결과, 창업 연관어의 상위 키워드는 창업의 활성화, 사업화 등이고, 코로나-19와 창업 키워드 간의 상관관계는 선형적인 의미에서 거의 무시할 수 있는 수준이었으나, 팬데믹 기간동안 뉴스 기사 수는 감소하여 영향을 미치는 것으로 나타났다. 특히 가장 많이 언급된 키워드는 중소벤처기업부, 장소는 미국, 인물은 한정화. 기관은 중소벤처기업부로 나타났으며 창업분야는 어떤 분야보다 사회적 이슈에 다각적인 영향을 받고,시기적 접근 빈도가 증가하는 중요한 특징이 나타났다. 본 연구결과는 창업 관련 이슈 및 사건에 대한 이해와 탐구에 필수적인 기초자료를 제공하여 향후 해당 분야 연구주제를 제안할 연구로서의 의미가 있다.
본 연구에서는 식품 미세플라스틱에 대한 연구 동향을 파악하고자 최근 10년 동안 발표된 학술 문헌 데이터베이스를 바탕으로 네트워크 중심성 분석을 수행하였다. 연구에 사용된 데이터는 "미세플라스틱"과 "식품" 카테고리로 추출되는 2011 ~ 2020년 사이의 발표 논문을 대상으로 하였다. 분석 방법은 키워드 기반의 빈도수 출현 분석 및 중심성 분석(연결정도 중심성, 근접 중심성, 매개 중심성)을 적용하였다. 분석결과, 전체 키워드 중 "해양(marine)", "오염(pollution)" 키워드의 중심성 척도가 0.3 이상으로 나타났는데, 이는 발표된 논문의 30 % 이상이 미세플라스틱 오염이 생태계에 미치는 영향에 대한 연구로 현재 주로 연구되는 내용임을 확인할 수 있었다. 반면 "유독성(toxicity)", "섭취(ingestion)" 키워드는 중심성 척도가 0.06으로 단 6 %만이 식별되어 생물축적에 기인한 미세플라스틱 또는 식품 내 존재하는 미세플라스틱의 섭취로 인해 인체에 미치는 유해성 연구는 미흡한 것으로 확인하였다. 이번 연구결과가 식품 중 미세플라스틱의 유해성에 대한 연구의 방향성 예측과 더불어 식품 안전 기반 마련을 위한 정책적 의사결정을 위한 기초자료로써 활용되기를 기대한다.
최근 여러 분야에서 활용되고 있는 지식지도는 대량의 정보 속에 숨겨진 특징을 찾아서 그 의미를 파악할 수 있도록 가시적인 형태의 결과를 보여주는 것을 말한다. 본 논문에서는 2000년부터 2010년까지 컴퓨터 공학 분야의 국내 학술지에 게재된 논문들의 데이터베이스를 활용하여 연구동향 분석을 위한 키워드 연관 네트워크 기반의 지식지도를 제안하였다. 그 지식지도를 통해 키워드 연관 네트워크에서 개별 키워드가 속한 연결 요소의 크기 변화를 살펴봄으로써 관련 연구 주제의 영향력 변화를 추론할 수 있었다. 또한, 랜덤 네트워크와의 비교를 통해 키워드 연관 네트워크에서 최대 연결 요소의 크기가 상대적으로 매우 작으며, 상호 관련성이 높은 키워드 쌍들의 그룹이 밀집되어 있음을 보였다. 이는 최대 연결 요소에 대응하는 연구 분야가 크지 않으며 여러 소규모의 연구 주제들이 느슨한 형태로 연결되어 있음을 암시한다. 이러한 분석 결과들은 단순히 개별 키워드의 사용 빈도수 등을 분석하는 전통적인 방식으로는 얻기 어렵다는 점에서 본 논문에서 제안한 지식지도가 연구동향 분석의 방법이 될 수 있다.
한글은 중심어 후행성과 어순의 자유성, 격을 결정하는 조사의 생략 등으로 인해 영어권에서 연구되어진 변형 생성 문법이나 어휘 함수 문법, 구구조문법류 등이 적용되기 어려운 문제점을 가지고 있고 관형적인 표현이 많아 구문 규칙 만으론 분석하기 쉽지 않기 때문에 사전에 의존해야 하는 경우가 많으므로 이에 적합한, 사전을 구성하고자 한다. 그러나 기존의 태그와 키워드만으로 구성된 사전만으로 어려운 점이 많고, 이 때문에 문법 규칙을 같이 적용하게 되는데 이 규칙을 보통 알고리즘을 이나 수작업을 통해 사전으로 구성하므로 정확성도 떨어진다. 저자는 이 과정을 코퍼스를 통해 구성하여 시간을 줄이고 결합 정보 또한 보다 견고하게 구성하기 위해 통계 정보-코퍼스 내에서 결합이 사용된 빈도-에 따라 순위를 결정할 수 있도록 구성하였다. 이를 보다 확장하여 구문분석 시에도 활용할 수 있도록 분석된 단어간의 결합 정보와 그 결합이 사용된 빈도를 포함하여 구문 결합 정보 사전을 구성하고자 한다. 이는 기존의 의존 문법이나 구문 관계를 이용하여 구문분석을 할 경우 올바른 트리의 결합 관계를 검색할 때 쓰여질 수 있다.
'안전한 생활' 교과는 초등학교 1·2학년 학생들의 안전 의식 함양을 위하여 64시간의 시수로 2015개정 교육과정에서 처음 등장했다. 이 연구에서는 표준 교재에 해당하는 교육부 '안전한 생활' 교과서에 제시되는 키워드에 대하여 네트워크 분석을 실시했다. 키워드 네트워크 분석은 '안전한 생활' 교과서에서 중요하게 다루어지는 개념과 개념간의 관계를 파악하고 빈도와 중요도를 객관적으로 표현할 수 있다. 연구 결과 '안전한 생활' 교과서는 주제 측면에서 '생활안전', '교통안전', '재난안전' 영역이 강조되고 있다. 방법 측면에서는 '체험' 및 '연습' 등이 많이 나오고 있으며, 교구 측면에서는 '카드놀이' 및 '붙임딱지'가 많이 나오고 있음을 알 수 있다. 이상의 결과를 바탕으로 체험중심의 안전교육의 기조를 유지하되 다양한 안전교육 영역 반영과 교수학습자료·방법의 다양화를 시사점으로 제언한다.
사회복지 분야 감정노동은 타 감정노동 분야보다 높은 감정투입이 요구되는 분야로서 사회복지 분야 감정노동 관련 연구는 코로나 19 확산기점으로 연구가 감소되는 현상을 확인할 수가 있었는데 코로나 19의 엔데믹을 맞아 다시 복지현장에 투입되는 사회복지사들의 감정노동 현상을 지속적으로 파악, 연구하기 위해 감정노동 관련 연구는 지속적으로 증가해야 할 것으로 예상된다. 본 연구는 2010년부터 2023년까지 국내발표된 등재지, 등재후보지 논문을 대상으로 사회복지 분야 감정노동 연구동향을 파악하고자 한다. 연구동향 분석을 위해 총 119개의 논문을 대상으로 워드 클라우드, 동시출현빈도, 연도별 게재현황, 네크워트 분석을 실시할 예정이다.
기술예측은 과거부터 현재까지의 기술개발 결과를 수집, 분석하여 특정 기술의 미래 추세 및 상태를 예측하는 것이다. 일반적으로 특허는 현재까지의 기술개발 결과를 가장 잘 가지고 있다. 왜냐하면 특허에 포함된 세부 기술은 일정기간 동안 배타적 권리가 법에 의해 보장되기 때문이다. 따라서 특허 데이터의 분석을 이용한 기술예측의 다양한 연구가 진행되었다. 특허문서의 분석을 위하여 널리 사용되는 특허 키워드 데이터는 주로 기술키워드에 대한 빈도 값으로 이루어진다. 기존의 많은 특허분석에서는 회귀분석, 박스-젠킨스 모형 등 연속형 데이터분석 기법이 적용하였다. 하지만 빈도 데이터는 이산형 데이터이기 때문에 이산형 데이터분석 방법을 사용해야 한다. 본 연구에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위하여 베이지안 포아송 이산모형을 이용한 특허분석 방법을 제안한다. 연구방법의 성능평가를 위하여 지금까지 출원, 등록된 애플의 전체특허를 분석하여 향후 기술을 예측하는 사례분석을 수행한다.
본 연구는 중소벤처기업부가 영위하는 비즈니스지원단의 운영효율성 제고에 관해 제언을 하고자 수행되었다. 이를 위해 비즈니스지원단 홈페이지에 게재되어 있는 7천여 개의 상담 사례와 현장클리닉 사례의 제목을 크롤링한 후 유효 키워드를 중심으로 한 워드클라우드 분석과 연관어분석을 실시하였다. 주요 결과로써, 상담사례의 분야별 빈도는 창업, 경영전략, 인사노무, 금융 순으로 많았으며 법무, 정보화, 수출입 순으로 적었다. 워드클라우드 분석 결과, 상담수요와 관련하여 높은 빈도를 보인 키워드는 소상공인, 수출, 방법, 절차, 등록, 인증 순이었다. 또한 최근의 중소기업의 상담 요구는 주로 소상공인에 대한 지원과 대출인 것으로 파악되었다. 본 연구의 성과는 빅데이터 분석을 활용하여 비즈니스지원단의 상담분야에 대한 적시 개편 필요성과 지원단 인력 모집 및 상담분야에의 배치 등과 같은 지원단 운영정책의 효율성에 대한 시사점을 제시했다는 점이다. 향후 연구의 한계점을 보완하여 인관관계 분석과 네트워크 분석까지 연구를 확대해 나가고자 한다.
이 연구의 목적은 빅데이터 분석 방법으로 확인한 사회적 인식을 기반으로 인공지능과 관련된 아두이노 기반 보드의 개발 방향을 확인하는 데 있다. 이를 위해 텍스톰 사이트를 통해 '아두이노+인공지능', '아두이노+AI' 등의 키워드를 중심으로 빅데이터를 추출하였고, 이 데이터를 텍스톰 사이트와 UNICET 프로그램을 이용하여 정제 및 분석하였다. 이 연구에서는 빈도 분석, TF-IDF 분석, 연결 중심성 분석, N-gram 분석, CONCOR 분석 등의 빅데이터 분석을 수행하였다. 분석 결과 아두이노 및 인공지능 관련 인터넷 문서에서는 교육 및 코딩 교육과 관련된 키워드, 아두이노를 기반으로 제작 및 체험 관련 키워드, 프로그램 관련 키워드가 주요 키워드임을 확인하였으며, 이들 키워드를 바탕으로 한 군집이 형성됨을 확인하였다. 이 연구를 통해 아두이노 및 인공지능과 관련된 사회적 인식을 파악하였고, 이를 기반으로 한 보드 개발의 방향성을 확인할 수 있었다. 이 연구는 일반 대중의 사회적 인식을 빅데이터 분석 방법을 활용하여 파악한 후, 이를 기반으로 보드 개발의 여러 가지 요인들을 확인하였다는 점에서 의의가 있다. 이 연구는 빅데이터 분석 방법으로 사용자의 요구를 파악하고자 하는 연구자나 개발자들이 참고할 수 있는 자료로 활용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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