이 연구는 교육과정 분야의 연구에서 중요하게 다루어지는 키워드와 그들의 관계를 살펴보기 위해 실시되었다. 연구를 위해 2002년부터 2019년까지 게재된 644편의 교육과정 논문에서 1,935개의 키워드를 추출하여 분석하였다. 자료 분석 단계에서는 KrKwic와 KrTitle 프로그램을 통해 키워드를 추출한 후 1-mode network matrix를 작성하였고, UCINET 6과 NetDraw 프로그램을 활용하여 네트워크 분석과 시각화 작업을 수행하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 전체 키워드 출현 빈도 분석 결과, 교육과정이 가장 많이 출현하였으며, 다음은 교육과정 개발, 국가 교육과정, 역량기반 교육과정, 2015 개정 교육과정, 교육과정 실행, 이해중심 교육과정, 교사 교육, 학교 교육과정, IBDP 등의 순으로 나타났다. 둘째, 연결 중심성 분석 결과에 따르면, 교육과정 개발이 가장 높게 나타났다. 이와 함께 교육과정, 역량기반 교육과정, 국가 교육과정, 2015 개정 교육과정, 이해중심 교육과정, 역량, 핵심 역량, 고등학교 교육과정, 교과서, 교육과정 실행, 교사 교육, IBDP 등의 순서로 높게 나타났다.
이 논문은 사용자의 쿼리와 사용자의 행동양식을 바탕으로 상대네트워크를 구축함으로써 개인화된 논문검색 시스템을 모델링한 것이다. 제안하는 시스템은 사용자가 검색한 논문에서 키워드의 빈도수를 분석하여 개인적 상대네트워크를 구축하게 되는데, 이 네트워크는 다운로드, 열기, 삭제 등과 같은 사용자의 행동으로부터 키워드간 가중치를 조정을 함으로써 구축된다. 시스템의 성능평가를 위해 100명의 사용자들을 대상으로 실험한 결과, 기존의 검색엔진을 사용했을 때보다 성능이 우수하여 사용자 만족도가 높게 나타남을 알 수 있었다
본 연구에서는 정보 검색의 효과를 향상시키기 위한 방안으로 개념망을 제안한다. 개념망은 주어진 문서의 집합에서 제시된 주요 개념을 추출하고, 추출된 개념들 사이의 관련성을 분석하여, 관련성이 높은 개념 사이에는 링크를 설정함으로써 개념을 노드로 하는 네트워크를 구성한 것이다. 개념 추출과 링크 설정은 문서에 출현하는 명사의 출현 빈도를 근거로 하였다. 사용자가 정보검색을 위하여 키워드를 입력하면 본 시스템은 입력된 키워드를 중심으로 구축된 개념망을 제시한다. 사용자는 제시된 개념망을 조사함으로써, 자신이 입력한 단어가 검색하고자 하는 목표개념을 적절히 반영한 단어인지 확인할 수 있고, 새로운 검색어를 추가하거나 기존의 것을 수정함으로써 검색의 효과를 향상시킬 수 있다.
점용허가 정보를 기록하는 단순 용도로만 사용되고 있는 허가 대장에서 허가 내용에 내재한 점용 신청과 허가업무 수행에 유용한 정보를 추출하기 위해 텍스트 마이닝과 네트워크 이론을 활용하여 본 연구를 진행하였다. 텍스트 마이닝 기반으로 불용어 제거와 형태소 분석 등 정규화 과정을 비롯하여 서울·경기, 경상, 전라, 충청, 강원 등 5개 권역별로 어휘 출현 빈도와 토픽 모델링을 분석, 비교하였다. 네트워크 이론에 가정 많이 사용되는 단계, 근접, 매개 및 고유벡터 등 4종의 중심성 알고리즘을 적용하여 네트워크에서 중심적인 위치에 있거나 중간 매개체 역할을 하는 키워드를 살펴보았다. 이러한 어휘 출현 빈도, 토픽 모델링 및 네트워크 중심성을 종합적으로 분석하여 모든 권역에서 '설치' 키워드가 가장 영향력이 큰 것을 알 수 있었다. 이는 환경부의 허가관리청에서는 시설물을 건설하거나 공작물을 설치하는 허가가 많아서 나타난 결과라고 판단된다. 또한, 도로 시설, 치수 시설, 지하 매설 시설, 전력·통신 시설, 체육·공원 시설 등과 연관된 키워드가 토픽 모델링과 네트워크에서 중심적 위치에 있거나 중간 매개체의 역할을 하는 것을 알 수 있었다. 키워드 대부분은 출현 빈도와 분포 비율이 낮은 짚프의 원칙(Zipf' Law)의 통계분포 형태를 보이는 것으로 보였다.
본 연구는 장애 유아에 대한 최근 10년간의 사회적 인식을 알아보기 위해 인터넷 기반의 빅데이터 분석 시스템인 Textom을 활용하였다. Textom으로 수집된 자료는 데이터 클리닝 과정을 거쳐 빈도가 높은 순으로 50개의 키워드가 선정되었으며, 의미연결망 분석을 위해 UCINET6으로 중심성 분석과 CONCOR분석을 실시하였다. 분석된 자료는 NetDraw를 활용하여 시각화하였다. 그 결과 '교육, 요구, 부모, 통합교육' 등의 키워드가 빈도수, 연결 및 위세 중심성에서 높은 순위를 차지하였다. 그리고 매개 중심성은 '부모, 교사, 문제, 프로그램, 상담'이 높은 순위를 차지하였다. CONCOR분석에서는 '장애, 유아, 진단, 프로그램'의 키워드를 중심으로 하는 4개 군집이 형성되었다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 장애 유아에 대한 사회적 인식의 주제가 무엇인지 살펴보고, 주제별 시사점을 논하였다.
학계나 연구소에서는 연구동향이나 과학기술동향을 파악하고 예측하기 위해 전문가들의 판단에 의존하는 정성적인 방법을 주로 활용하여 왔다. 이 기법은 많은 시간과 비용이 드는 단점이 있기에 본 논문에서는 키워드 네트워크 분석을 활용하여 과학기술 동향을 예측하였다. 이를 위해 미국 특허 중 AI(Artificial Intelligence) 특허 초록 13,618개를 대상으로 키워드 네트워크 분석을 활용하여 분석 1기(2002.1.1. ~ 2006.12.31.), 분석 2기(2007.1.1. ~ 2011.12.31.), 분석 3기(2012.1.1. ~ 2016.12.31.)로 구분하여 분석하였다. 빈도 분석 결과, 분석 1기에서 3기로 시간이 경과할수록 AI 응용 분야의 방법에 관련된 핵심어들이 부각되었다. 키워드 네트워크 분석에서도 시간이 경과함에 따라 응용 분야의 방법에 관련된 핵심어와 다른 핵심어 간의 연계성이 높아졌다. 또한 분석 전체 기간 중 상승 및 하락 추세를 보인 연계 핵심어를 분석하면 응용 분야의 방법과 관리에 대한 연계성은 강화되는 반면에 기초 분야의 연계성은 약화되었다. 키워드 연결 중심성 분석에서도 기간이 경과할수록 응용 분야에 대한 중심성 수치가 높았다. 키워드 매개 중심성 분석에서 분석 3기는 응용 분야의 방법론 관련 핵심어가 가장 높은 매개 수치를 보였다. 이는 앞으로 응용 분야의 방법들이 AI 분야의 강력한 중개자 역할을 할 것으로 예상된다. 본 논문에서 제시한 기법은 지역혁신과 관련된 과제 발굴이나 사회문제 이슈의 시각화 등 지역혁신 분야에 활용되어 질 수 있을 것이다.
로봇은 인공지능(AI) 기술을 비롯해 빅데이터, 센서기술, 클라우드 등 다양한 신 분야의 축적된 기술력과 노하우를 필요로 한다. 코로나 19 여파로 비대면 서비스에 대한 수요가 증가하고 정보통신기술이 발전되고 있는 가운데 청소용, 잔디 깎기, 가사용, 동반자, 엔터테인먼트 및 레저용, 노약자 및 장애인 지원 로봇 등 우리생활 주변에서도 서비스 로봇이 빠르게 도입되고 있다. 본 논문에서는 최근 3년간(2018.1~2020.12) 중앙지, 경제지 등 54개 언론사 기사를 빅카인즈와 데이터랩을 이용하여 서비스 로봇&인공지능을 키워드로 관계도 분석, 키워드 트렌드, 연관어 분석을 하였다. 연관어 키워드 빈도수로는 인공지능(534), LG전자(157), 드론(112), 자율주행(101), 빅데이터(81), 로보티즈(61), 사물인터넷(34) 순으로 서비스 로봇의 성장은 인공지능을 비롯한 4차 산업혁명 관련 기술과 연관성이 매우 컸다. 2016년~2020년 기간에 산업용 로봇은 1.89배 증가했으며, 서비스 로봇은 5.21배 증가하여 서비스 로봇의 수요가 다양한 분야에서 확산됨을 확인할 수 있었다.
베이비 부머 세대가 고령인구로 진입하면서 기존의 시니어와는 달리 활동적인 모습을 보이는 시니어들이 액티브 시니어라는 신조어로 불리며 새로운 소비자 층으로 떠오르고 있다. 많은 국가들과 기업들도 이들을 주목하고 관련 정책이나 서비스를 제공하고자 하지만 액티브 시니어 트렌드에 대한 연구는 매우 부족한 실정이다. 본 논문에서는 이러한 액티브 시니어에 대한 특징과 이들이 생산하고 소비하는 온라인 미디어 콘텐츠 트렌드를 파악하여, 액티브 시니어를 적극 포용하고 지원할 수 있는 온라인 미디어에 대한 정책 및 서비스 방향성을 제시하고자한다. 이를 위해 소셜 미디어에서 액티브 시니어를 수집 키워드로 2018년 1월 1일부터 2021년 6월 31일까지 8,740건의 데이터를 수집하여 키워드 빈도 분석, TF-IDF 분석, LDA 토픽 모델링 분석을 하였다. 키워드 빈도 분석 및 TF-IDF 분석을 통해서 액티브시니어에 대한 관심도가 급증하고 있다는 것을 파악하였으며 LDA 토픽 모델링 분석을통해서 온라인 콘텐츠의 주제 영역을 10가지로 분류하고 라이프 스타일, 혜택, 쇼핑, 정부 사업, 정부 교육, 건강, 사회/경제, 케어 산업, 실버 주택, 여가로 명명하였다.
Niklas Luhmann은 사회학 이론가들 중 가장 논쟁적이고 난해한 학자이면서 동시에 근 10년간 후속연구가 증가하고 있는 학자이다. 이 연구의 목적은 Luhmann의 후속연구들이 Luhmann의 난해한 개념을 어떻게 사용하고 있는지를 관찰하는 것이다. 이 연구는 선행연구와 달리 분석의 단위를 논문이 아니라 키워드로 채택하였다. 키워드는 개념을 관찰 가능하게 만드는 언어적 구성물이기 때문이다. Web of Science의 검색결과 나온 139편의 사회과학 분야 논문의 키워드를 동시출현빈도 분석하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 가장 중요한 키워드가 Luhmann의 이름과 이론의 이름이었다. 둘째, 클러스터링은 사회적 체계 이론, 일반체계이론, 법 체계와 정치체계, Luhmann 이론의 사회이론적 의의 등 4가지로 묶였다. 셋째, 핵심어가 'systems theory(일반체계이론)', 'communication(소통)', 'Autopoiesis(자기생산)', 'risk(위험)', 'legal system(법 체계)', 'functional differentiation(기능적 분화)', 'environment(환경)', 'social theory(사회적 이론)', 'sociological theory(사회학적 이론)', 'structural coupling(구조적 연결)', 'systems(체계들)', 'evolution(진화)'로 도출되었다. 이 연구의 의의는 다음과 같다. 첫째, 핵심어를 도출해내 Luhmann의 이론을 처음 접근하는 사람들에게 유용한 접근점을 제공하였다. 둘째, 난해한 이론적 연구의 동향 분석에도 키워드 네트워크를 통한 내용분석이 가능함을 증명하였다.
본 논문에서는 XML 형태의 논문이나 보고서로 작성된 문서를 분석하는 시스템을 제안한다. 논문이나 보고서에서 지정한 키워드를 추출하고 이를 사용자에게 보여준 뒤 사용자가 해당 문서 내에서 검색을 원하는 키워드를 입력하면 각 키워드들을 포함하고 있는 문단들을 추출한다. 시스템은 사용자가 입력한 키워드들의 빈도수를 확인하고 가중치를 계산한 뒤 가중치가 가장 낮은 키워드만을 포함한 문단들을 제거한다. 또한, 정제된 문단들을 10개의 영역으로 나눈 뒤 영역별 문단들의 중요도를 계산하고 각 영역들의 중요도를 비교하여 가장 높은 중요도를 갖는 주요 영역을 사용자에게 알려준다. 이러한 특징들로 인해 제안하는 시스템을 활용할 경우 기존의 문서 분석 시스템을 활용하여 논문이나 보고서를 분석하는 것보다 압축률이 높은 형태로 주요 문단들을 제공받을 수 있다. 이로 인해 문서를 이해하는데 필요한 시간을 줄일 수 있을 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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