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텍스트 마이닝 분석을 통한 노인학대 관련 연구 동향 분석 : 2004년~2021년까지 발행된 국내 학술논문을 중심으로 (Analysis of Research Trends in Elder Abuse Using Text Mining : Academic Papers from 2004 to 2021.)

  • 윤기혁
    • 사물인터넷융복합논문지
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    • 제8권4호
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    • pp.25-40
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    • 2022
  • 본 연구는 초고령화사회 진입을 목전에 두고 있는 우리나라에서 지속적으로 증가하고 있는 노인학대 학술 연구 동향을 파악하기 위해서 텍스트 마이닝 기법을 활용하였다. 분석 자료는 노인보호전문기관이 설립된 2004년부터 2021년까지 18년간 국내 전문학술지에 게재된 노인학대 관련 학술논문의 제목, 주제어, 초록을 텍스트로 전환하고, 분석 시기는 3개 구간으로 세분화 하여 논문의 패턴 및 전체 데이터 속에 의미를 파악하였다. 연구 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 본 연구에서 총 249편의 논문이 선정되었고(1구간은 81편, 2구간 64편, 3구간은 104편이 논문이 각각 선정). 연 평균 13.8편으로 2014년 이후 꾸준히 증가 후 2020년부터 연 평균이하로 감소하고 있다. 둘째 노인학대 텍스트 마이닝 결과 i) 상위 주요 키워드인 단어 빈도분석 결과 모든 구간(2004년~2021년)에 공통적으로 나타난 키워드는 노인학대, 노인, 영향, 요인, 인식, 가족, 사회, 방안, 경험, 학대피해노인, 학대예방, 우울 등이다. ii) TF-IDF 분석 결과 모든 구간에 공통적으로 출현한 키워드는 영향, 인식, 사회, 방안, 학대예방, 경험, 우울 등으로 나타났고, iii) 연결중심성 분석 결과 전 구간에 공통적으로 출현한 키워드는 노인학대, 노인, 영향, 요인, 특성, 인식, 가족, 방안, 사회, 학대예방, 경험 등이다. 셋째, CONCOR 분석 결과 1구간은 5개의 군집으로, 2구간은 7개의 군집으로, 3구간은 6개의 군집으로 각각 나타났다. 상기의 분석 결과 등을 바탕으로 노인학대 학술 연구의 동향을 살펴보았고, 이를 바탕으로 향후 노인학대 학술 연구를 위한 다양한 제언을 제시하였다.

소셜 빅데이터를 활용한 한국관광 트렌드에 관한연구 -감성분석을 중심으로- (A study on Korean tourism trends using social big data -Focusing on sentiment analysis-)

  • 최연희;유경미
    • 문화기술의 융합
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    • 제10권3호
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    • pp.97-109
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    • 2024
  • 국내관광 영역에서 관광 소비 주체인 외래관광객과 내국인에 대한 관광 트렌드 분석은 한국 관광시장 뿐 만 아니라 지역 및 정부의 관광정책을 수립하는 관계자에게도 필수적이라 할 수 있다. 이에 소셜미디어 상의 핵심키워드와 감성분석을 알아보고 향후 관광소비자의 커뮤니케이션과 정보를 통해 마케팅 전략 계획을 수립하고 국내 관광산업을 활성화시키고자 한다. 한국관광의 트렌드를 분석하기 위해 텍스톰(TEXTOM) 6.0을 활용하였다. 구글, 네이버, 다음이 제공하는 카페, 블로그, 뉴스 등을 대상으로 '한국관광', '국내관광'을 키워드로 하여 2022년 9월31일부터 2023년 8월31일까지 데이터를 수집하였다. 텍스트마이닝을 통하여 빈도순으로 핵심 키워드와 TF-IDF를 각각 100개씩 추출한 후, CONCOR 분석, 감성분석을 실시하였다. 한국관광 핵심 키워드는 관광지, 여행동반 및 행태, 관광동기 및 체험, 숙박형태, 관광정보, 감성 관련 등에 관한 단어들이 상위권에 노출되었다. CONCOR분석 결과는 관광지, 관광정보, 관광활동/체험, 관광동기/콘텐츠, 인바운드 관련 등과 관련된 5개의 클러스터로 구분되었다. 마지막으로 감성분석 결과 긍정에 대한 문서와 어휘가 높게 나타났다. 이 연구는 한국관광에 대한 텍스트 마이닝을 통하여 급변하는 한국관광 트렌드를 분석하여 내국인 뿐 만 아니라 방한 외국인에 대한 국내관광 활성화에 의미 있는 기초자료를 제공할 것으로 기대한다.

트위터 메세지 특성에 따른 온라인 구전효과에 대한 분석 (The Impact of Message Characteristics on Online Viral Diffusion in Online Social Media Services : The Case of Twitter)

  • 남영우;손인수;이동원
    • 지능정보연구
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    • 제17권4호
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    • pp.75-94
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    • 2011
  • 본 연구에서는 최근 온라인 소셜미디어 서비스로 각광받고 있는 트위터 상에 게재되는 메세지의 특성이 메세지의 재전달에 미치는 영향을 전달 빈도와 전달 속도 관점에서 분석함으로써 소셜네트워트 환경하에서의 정보확산 체계를 탐구하고자 하였다. 이를 위해 최근 소셜미디어 상에서 많이 언급되고 있는 정치, 연예, 스포츠, 유명인, 최신 디지털 제품과 같은 사회적 관심사를 나타내는 여덟 가지 주요 키워드(예: 무상급식, 반값등록금, 나가수, 평창, 김연아, 박태환, 아이폰, 갤럭시)을 선정하였다. 또한 트위터 메세지의 특성을 정의하기 위한 기준은 기존 문헌연구를 통해 개인의견, 하이퍼링크 포함 메세지, 하이퍼링크 및 개인의견 포함 메세지, 단순 재인용 등의 네가지 유형을 적용하였으며 이들 주요 키워드와 메세지 유형별로 트위터 트위터 메세지의 재전달 빈도와 재전달 속도를 측정하였다. 2011년 6월부터 2011년 7월까지 수집된 81,472개의 1회 이상 재전달된 트위터 메세지에 대한 분석을 통해, 재전달 트위터 메시지의 50퍼센트 이상이 특정 키워드에 대한 개인의견을 표현한 메시지임을 알 수 있었다. 아울러 표본 트위터 메세지 중 하이퍼 링크를 포함한 메세지가 가장 빠른 메세지 재전달 시간을 보이는 것을 알수 있었다. 이러한 분석결과를 바탕으로 메시지의 고유 특성이 온라인 소셜 미디어 상의 정보확산 패턴에 중요한 영향요소로 작용하고 있음을 확인 할 수 있었다. 또한 트위터와 같은 온라인 소셜 미디어는 더 이상 단순한 의사소통 도구가 아닌 다양한 사회현상에 대한 사용자의 개인적 의견을 피력하고 상호간의 심도있는 논의가 가능한 현대사회의 중요한 커뮤니케이션 플랫폼으로 발전하고 있으며 정보기술이 이러한 의사소통 혁신에 중요한 요소로 작용하고 있다는 것을 이해 할 수 있었다. 본 연구의 결과는 온라인 소셜 미디어상의 정보확산에 대한 기존의 학문적 지식을 증대키고 실무적으로 기업이 고객과 소통하는 데 있어 온라인 소셜 미디어를 어떻게 전략적으로 활용할 수 있는가에 대한 실질적인 방향을 제시할 것이라 기대된다.

The Direction of Innovation in Curriculum of Universities in the Fourth Industrial Revolution

  • Hwang, Eui-Chul
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제25권11호
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    • pp.229-238
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    • 2020
  • 4차 산업혁명의 도래와 포스트 코로나는 국내외 국가들의 정보통신기술(ICT) 시대를 앞당겨 대학의 교육과정·교육내용·교육방법에 대한 혁신적인 변화를 가져오고 있다. 본 논문은 최근 4년(2016.6~2020.5)간 한국언론진흥재단의 BigKinds와 네이버의 DataLab 시스템을 이용하여 대학의 교육과정 변화에 대해 분석하였다. '대학 교육과정 혁신·창의·융합'의 키워드로 검색된 633건의 관계도 분석, 월별 키워드 트렌드, 연관어 분석으로 다음의 3가지 결과를 도출하였다. 첫째, 관계도 분석결과 최근 4년(2016~2020)간 빈도수(1~7위)는 교육부(190), 산업혁명(154), 시스템(137), 진로(136), 글로벌(131), 스마트(97), 재학생(95)순이었다. 둘째, 연관어 키워드 빈도수로는 인재양성(136), 산학협력(119), 교육부(86), 특성화(69), LiNC(62) 순으로 대학의 인재양성을 위해서는 정부(교육부)의 지원과 인재양성, 산학협력, LiNC, 특성화의 중요성을 보여 주었다. 본 연구 결과 교육의 패러다임은 4차 산업혁명의 인공지능 환경으로 특성화·산학협력·스마트·글로벌화의 방향과 4차 산업혁명 시대의 창의인재를 육성하는 미래의 교육방향을 제시하는데 의의가 있었다.

텍스트 마이닝을 이용한 2015 개정 중학교 기술·가정 교과서의 주생활 단원 내용분석 (Content Analysis of the 'Housing' Unit in the 2015 Revised Middle School Technology and Home Economics Textbook Using Text Mining)

  • 김도연
    • 한국가정과교육학회지
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    • 제34권2호
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    • pp.1-19
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    • 2022
  • 본 연구의 목적은 2015 개정 중학교 기술·가정 교과서의 키워드를 분석하여 주생활 단원의 핵심개념과 내용구성을 파악하는 것이다. TEXTOM 프로그램으로 교과서의 단어 빈도분석과 네트워크 분석을 실시하였고, UCINET 프로그램으로 중심성과 CONCOR 분석을 하였다. 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 주생활 단원의 내용 체계는 '가정생활과 안전' 영역의 '생활문화'와 '안전'으로 구분되어 있다. 둘째, '안전' 단원에서는 실내, 발생, 사용, 소음, 안전사고 순으로 출현빈도가 높으며, 주생활과 안전사고, 예방과 관련된 단어들이 서로 밀접하게 연결되어 있다. '생활문화' 단원은 공간, 주거, 가족, 사용, 주거공간 순으로 출현빈도가 높으며, 키워드 간 연관성도 높게 나타났다. 셋째, '안전' 단원은 실내, 발생, 사용 등이, '생활문화' 단원은 공간, 가족, 주거 등이 영향력 있는 핵심개념으로 나타났다. 넷째, '안전' 단원은 '안전한 주생활', '쾌적한 주거환경'으로, '생활문화' 단원은 '주거공간 구성', '공간 활용', '주거가치관과 생활양식', '주생활 문화'로 구성되어 있다. 이와 같은 결과를 통해 향후 주생활 교육의 방향성과 정체성을 형성하기 위한 기초자료를 제공한다는 점에서 본 연구의 의의가 있다.

국내(國內) 문헌정보(文獻情報) 검색(檢索)을 위한 키워드 자동추출(自動抽出) 시스템 개발(開發) (Automatic Keyword Extraction System for Korean Documents Information Retrieval)

  • 예용희
    • 정보관리연구
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    • 제23권1호
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    • pp.39-62
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    • 1992
  • 본(本) 연구(硏究)는 실제의 데이터 분석(分析)을 통하여 60여개의 조사(助詞)와 출현빈도는 높지만 검색(檢率)에 불필요한 320여개의 불용어(不用語)를 선정하여 좌우절단을 적용한 네 가지 유형으로 분류하고 조사(助詞)와 불용어 테이블을 구성하는 방법(方法)을 제시한다. 한글문헌에서 단어(單語)가 추출되면 조사의 효율적인 절단이 이러우지고, 한자어(漢字語)일 경우 한글로 변환되며, 2단계로 불용어제거(不用語除去) 과정을 거쳐 키워드를 선정하는 시스템을 개발한다. 여기서 추출된 키워드는 정보전문가(情報專門家)에 의해 추출된 색인어(索引語)와는 92.2%의 일치율을 보였다. 그리고 $4{\sim}6$글자로 구성된 복합어(複合語)의 경우 본(本) 연구(硏究)에서 제시한 분리방법에 의해 약 2배의 새로운 단어(單語)를 추가할 수 있었으며 그 중 58.8%가 키워드로 적합했다.

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2015 개정 중학교 공통 교과와 가정과 교육과정에 제시된 '기능'과 '성취기준' 비교 분석 (A Comparative Analysis of 'Function' and 'Achievement Standard' Presented in the 2015 Revised Middle School Common Curriculum and Home Economics Curriculum)

  • 김은경;이영선;감경원;차지혜;박미정
    • 한국가정과교육학회지
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    • 제33권1호
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    • pp.17-35
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    • 2021
  • 본 연구의 목적은 2015 개정 중학교 공통 교육과정에 제시된 '기능'과 '성취기준'을 가정과 교육과정과 비교 분석하여 차기 가정과 교육과정 개발을 위한 시사점을 도출하는 데 있다. 이러한 연구 목적을 달성하기 위해 2015 개정 중학교 가정과 교육과정을 포함한 14개 교과의 '기능'과 '성취기준'을 키워드 네트워크로 분석하였으며 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 2015 개정 중학교 공통 교육과정의 '기능'에서는 '분석, 활용, 표현'이 연결 중심성과 위세 중심성이 모두 높은 핵심적인 기능 키워드로 나타났다. 둘째, 2015 개정 중학교 공통 교육과정의 '성취기준'에서는 '이해, 설명, 표현, 분석, 활용'의 기능형 키워드가 높은 빈도로 등장했고, 실천적 문제해결 능력과 연관이 있는 '실천, 문제해결, 탐색, 추론' 등이 출현했다. 위세 중심성이 상대적으로 높은 '감상, 해결, 실현'은 '성취기준'에서 사용된 핵심적인 기능형 키워드로 확인되었다. 셋째, 2015 개정 중학교 가정과 교육과정의 '기능'과 '성취기준'의 연관성을 비교한 결과, 실과(기술·가정)의 기능 키워드 15개 중에서 7개가 가정과 '성취기준'의 기능형 키워드에 사용되지 않아 '기능'과 '성취기준'의 연계성이 부족한 것으로 나타났다. 또한 중학교 공통 교육과정과 비교하였을 때 '성취기준'에 활용된 기능형 키워드의 다양성도 부족한 것으로 평가되었다. 이에 차기 가정과 교육과정에서 '기능'과 '성취기준'의 연계성 강화와 '분석, 표현, 비교, 이해, 해석, 탐구, 감상, 해결' 등의 다양한 기능(형) 키워드 활용을 제안한다.

빅데이터 분석을 활용한 메타버스 플랫폼 연구 동향 분석 (A Study on Research Trends in Metaverse Platform Using Big Data Analysis)

  • 홍진욱;한정완
    • 디지털융복합연구
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    • 제20권5호
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    • pp.627-635
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    • 2022
  • 본 최근 코로나19로 인해 비대면 상황이 장기간 지속화됨에 따라 사회 전반에 걸쳐 IOT, AR, VR, 빅데이터와 같은 4차 산업 혁명의 기반 기술이 메타버스 플랫폼에 전반적으로 영향을 미치고 있다. 이러한 사회, 문화 등 외부 환경의 변화는 학문의 발전에 영향을 미칠 수 있으며, 변화에 대비하여 기존 성과물을 체계적으로 정리하는 일은 매우 중요하다. 한국 교육학술정보원(RISS)에서 키워드에 '메타버스 플랫폼'을 포함하는 자료를 수집하여 빅데이터 분석 중 하나인 텍스트 마이닝 기법을 사용하였다. 수집된 데이터 자료를 워드 클라우드 빈도 분석, 키워드 간 연결강도, 구조등위성 분석을 하여 메타버스 플랫폼 연구 동향을 살펴보았다. 연구결과 워드 클라우드 분석에서는 '활용', '디지털', '기술', '교육' 순으로 키워드가 나타났다. 키워드 간 연결강도(N-gram) 분석 결과 '에듀→테크'의 연결강도가 가장 높게 나타났으며, 워드 연쇄 군집 수의 총 3개의 군집이 도출되었다. 세부 연구영역은 '디지털 기술'을 포함 다섯 영역으로 분류되었다. 종합적으로 고려했을 때 메타버스 플랫폼 분야의 학문적 연구 주제 범위는 그리 넓지 않았으며, 장기 지향적 관점에서 보다 적극적인 연구 주제의 발굴 및 논의가 필요해 보인다.

COVID-19 관련 연구 동향에 대한 분석 - MEDLINE 등재 국내 의학 학술지를 중심으로 - (Analysis of Research Trends about COVID-19: Focusing on Medicine Journals of MEDLINE in Korea)

  • 서미진;이지수
    • 한국비블리아학회지
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    • 제34권3호
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    • pp.135-161
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    • 2023
  • 본 연구는 국내 의학 학술지에 발행된 COVID-19(Coronavirus Disease 2019) 논문의 연구 동향을 분석하였다. 연구 대상은 MEDLINE에 등재된 의학 분야 학술지 25종으로 총 800건을 선정하였으며, 이를 대상으로 저자 분석, 빈도 분석, 주제 분석, 토픽모델링을 수행하였다. 연구 결과, 저자의 소속 기관은 국내 기관이 76.96%였으며, 국외 기관 저자의 비율은 소폭 감소하였다. 저자의 전공은 '내과학'(32.85%), '예방의학/직업환경의학'(16.23%), '방사선과학'(5.74%), '소아과학'(5.50%) 순이었으며, 공동 연구가 진행된 논문은 435건(54.38%)이었다. 저자 키워드는 'COVID19'(674번), 'SARSCoV2'(245번), 'Coronavirus'(81번), 'Vaccine'(80번) 등이 상위 키워드로 도출되었다. 전체 기간 등장한 단어는 'COVID19', 'SARSCoV2', 'Coronavirus', 'Korea', 'Pandemic', 'Mortality' 등 6개이다. MeSH 용어와 저자 키워드를 대상으로 동시 출현 네트워크 분석을 실시하였으며, 공통적으로 'covid-19', 'sars-cov-2', 'public health' 등의 중심 주제어가 도출되었다. 토픽모델링에서는 '백신 접종', 'COVID-19 발생 현황', '오미크론 변이 바이러스', '정신 건강, 방역 조치', '국내 감염의 전파 및 관리' 등 총 5가지의 토픽이 확인되었다. 이 연구를 통하여 '국제적 공중보건 비상사태'(Public Health Emergency of International Concern, PHEIC) 기간 동안 발행된 국내 COVID-19 논문의 연구 영역과 연도별 주요 키워드를 파악할 수 있었다.

미래신호 탐지 기법을 활용한 위성산업 시장의 진입 전략 수립 연구 (A Study on Establishing a Market Entry Strategy for the Satellite Industry Using Future Signal Detection Techniques)

  • 김세형;박재형;이한솔;강주영
    • 지능정보연구
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    • 제29권3호
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    • pp.249-265
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    • 2023
  • 우주 산업은 세계적으로 잠재력이 높은 산업 분야로 여겨지지만, 국내에서는 아직 글로벌 시장에 비해 비교적 관심이 저조한 실정이다. 국내에서도 최근 위성산업은 전통적인 정부 주도의 산업에서 벗어난 민간 주도의 '뉴스페이스(New Space)' 패러다임에 관심을 기울이고 있다. 따라서, 본 연구의 목적은 국내 위성산업 관련 민간 기업의 시장 진입 전략을 결정하는 데 도움이 될 수 있는 미래의 신호를 탐색하는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 미래신호 이론과 Keyword Portfolio Map 등의 이론적 배경을 활용하여, 키워드 성장률과 키워드 등장 빈도 등을 바탕으로 특허 문서 데이터 내 키워드 잠재력을 분석한다. 또한, 뉴스 데이터를 추가로 수집하여 미래신호를 각각 first symptom, early information으로 구분하였다. 이는 해당 키워드가 특허문서 이외에 어떻게 실질적인 잠재력을 드러내는지에 대한 해석적 지표로 활용된다. 본 연구는 미래신호 탐색을 위한 데이터 수집과 분석 과정을 수록하였고, 키워드 맵의 시각화 자료를 통해 어떤 형태로 활용될 수 있는지 구체적으로 시각화함으로써 수집된 문서의 각각의 키워드가 약신호에서 강신호로 발전하는 과정을 추적하는 일련의 과정을 수록하였다. 본 연구의 과정은 기존 미래신호에 관한 연구의 방법론적인 기여와 활용 범위의 확장에 기여할 수 있고, 결과물은 위성 산업에서의 신산업 기획 및 연구 방향성 수립에 기여할 수 있다.