본 연구의 목적은 자연어처리에 의해 생성된 욕창간호진술문의 특성을 파악하고, 욕창 단계판별 예측정확도를 평가하기 위함이다. 욕창관련 간호기록은 서술통계를 이용하여 분석하였고, 워드클라우드 생성기를 활용하여 욕창예방 간호기록에서 단어의 특성을 파악하였다. 딥러닝을 이용하여 욕창단계판별 정확도(accuracy ratio) 를 구하였다. 연구결과, 욕창의 단계에 대한 기록 중 2단계와 심부조직손상의심단계가 각각 23.1% 와 23.0 % 로 가장 많았고, 빈도수가 높은 핵심단어는 홍반, 수포, 가피, 부위, 크기 등으로 나타났다. 예측의 정확도가 높은 단계는 0단계, 심부조직손상의심단계, 2단계 순으로 나타났다. 따라서, 이를 활용하여 임상적 의사결정지지 시스템으로 개발된다면, 임상간호사의 욕창관리역량 향상 전략 개발에 기초가 될 수 있을 것이다.
본 연구의 목적은 빅데이터 분석을 활용하여 메타버스에 관한 한국과 중국 사회의 공중 인식 특성에 관한 차이를 탐색적으로 비교하는 것이다. COVID-19 팬데믹의 영향, 기술적 발전, Z세대 및 알파 세대와 같은 새로운 소비자 기반 확대 등의 환경적 영향으로 메타버스에 관한 국제 사회의 관심이 집중되면서 관련 학술연구도 2021년부터 본격화되고 있다. 특히, 한국과 중국은 메타버스 산업을 선도하는 주요 국가로 급부상했다. 메타버스에 관한 빅데이터 언급량이 급증한 시점에서 양국에서 발생한 빅데이터를 활용하여 사회 인식의 차별성을 발견하는 것은 시의성 있는 연구문제이다. 분석기법은 텍스트마이닝 분석으로 정제 데이터의 단어빈도, N-gram, TF-IDF 분석을 수행하여 핵심 단어의 중요도를 파악하고, 시맨틱 네트워크의 밀도 및 중심성 분석을 통해 단어 간의 연결 강도와 의미적 연관성을 살펴보고자 한다. 데이터 분석은 Python 3.9 아나콘다 데이터 사이언스 플랫폼 3과 Textom 6 버전을 활용하였고, 시맨틱 네트워크 분석과 구조적 등위성(CONCOR) 분석을 위해 UCINET 6.759 프로그램으로 시각화 분석을 수행하였다. 분석 결과, 데이터를 유사성이 있는 단어 그룹으로서 각 4개씩의 블록을 도출하였다. 이 블록들은 메타버스에 관한 양국의 사회적 인식 유형을 각각 반영하는 관점들로 이해할 수 있다. 메타버스에 관한 연구들은 증가하고 있으나, 아직 비교문화 관점에서 국가나 다문화 간 비교연구 접근의 연구는 거의 수행되지 않았다. 이 시점에서 본 연구는 선행연구로서 후속 연구들에 이론적 근거와 의미 있는 인사이트를 제공할 수 있을 것으로 기대한다.
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.
본 연구는 제7차부터 2015개정 교육과정까지 식생활 영역의 교육과정별 변화를 살펴보기 위해 교육과정과 기술·가정 교과서 8권을 조사하여 분석하였다. 교과서 내 식생활 영역에 해당하는 그림, 그래프, 표, 사진에 있는 단어를 포함한 모든 텍스트를 파일로 전환하여 불용어를 제거하고 텍스트 마이닝 기법으로 상위 15개의 단어를 추출하였다. 이를 한눈에 파악할 수 있도록 워드클라우드(word cloud)와 언어네트워크 분석법으로 시각화하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 제7차부터 2015개정 교육과정까지 고등학교 '기술·가정' 교과서에서 식생활 영역의 비율은 평균 10.97%였고, 교육과정이 개정을 거듭함에 따라 식생활 영역이 차지하는 비중은 대폭 감소되었다. 고등학교 '기술·가정' 교과의 교육과정에 나타난 식생활영역의 내용체계는 1개의 소영역이 독립적으로 구성되어 있고 일부 내용이 가족생활영역에 포함되어 있었다. 언어네트워크를 종합적으로 살펴보면 초대, 한식·재료, 영양·섭취·아기를 중심으로 3개의 큰 묶음이 형성되어 연결되어 있었다. 결론적으로 제7차부터 2015개정 교육과정까지 고등학교 '기술·가정' 교과서의 식생활 영역의 비율은 계속 줄어들었고, 고등학교과정에서 식생활을 통한 소통과 사회적 의미를 강조하고 있음을 알 수 있었으며, 시대적 요구에 따라 교육과정별 내용변화가 크다는 것을 확인할 수 있었다.
목적 : 본 연구는 노화불안과 라이프스타일에 관한 연구의 흐름을 계량서지학적 분석 방법을 통해 거시적인 관점에서 파악하고, 핵심 단어들의 연관성 분석을 실시하고자 한다. 이를 통해 노화불안과 라이프스타일에 관한 연구를 진행하기 위한 기초자료를 제공하는 것을 목적으로 한다. 연구방법 : 계량서지학적 분석 방법 중 인용 횟수를 기준으로 연관성을 파악하는 인용분석과 키워드의 출현 횟수를 기준으로 연관성을 파악하는 동시출현단어 분석 방법을 사용하였다. 분석된 정보들을 군집화하고 도표화하기 위해 VOS viewer(version 1.6.13, Leiden University, Netherlands, 2020)를 사용하였다. 결과 : 논문의 연도별 발생빈도는 2017년까지 완만한 상승세를 나타내었으며 2018년부터는 급증하는 추세를 나타내었다. 연구논문 학문 분야에서는 정신의학 분야에서 연구가 가장 활발하게 진행되었다. 인용분석에서는 미국, 호주, 영국이 서로 높은 상호연관성을 나타냈으며, 주요 키워드에 대해 동시출현 단어 분석을 실시한 결과 노화불안과 연관성이 높은 단어는 우울로 나타났다. 결론 : 본 연구는 계량서지학적 분석 방법을 사용하여 노화불안과 라이프스타일 연구의 흐름을 거시적인 관점에서 파악했다는 점에서 의의가 있다. 이를 토대로 노화의 예방적 관점에서 라이프스타일이 갖는 중요성을 파악하고, 중재 및 관련 교육의 기초자료로 활용되기를 기대한다.
조직의 가치는 구성원의 신뢰를 형성하고 참여를 활성화한다. 따라서 전통적인 도서관 가치인 접근성과 지원 이외에 학교도서관의 새로운 핵심 가치를 찾는 활동이 필요하다. 본 연구에서는 국제적인 학교도서관 기준의 사명과 비전의 중심 단어를 분석하고 교육, 협동, 접근성, 문화적 소양, 민주시민 등 5개 영역의 핵심 가치를 도출하였다. 그리고 미국, 호주, 영국, 캐나다 학교도서관 기준의 사명과 비전을 분석한 결과 공통적으로 평생학습능력과 물리적 접근성 그리고 사회적 책임감을 강조하고 있는 것으로 나타났다. 특히 최근에 학교도서관 기준을 개정한 영국과 미국은 정보공학기술과 다중 정보활용능력 그리고 통합 정보활용교육과정 운영을 강조하고 있다. 궁극적으로 이러한 핵심 가치는 국내 학교도서관의 사명과 비전을 수립할 때 방향 설정과 기초 자료로 활용할 수 있을 것으로 보인다.
국내에서 온라인 커뮤니티는 1990년대 말 인터넷과 개인 PC의 급속한 보급으로 인해 대중화되기 시작했다. 커뮤니티는 이용자 간 활발한 커뮤니케이션을 기반으로 구축되고 있으며 이러한 커뮤니케이션은 일상적인 언어적 맥락을 바탕으로 구성된다. 이러한 커뮤니티의 내용 분석은 연구자의 직관에 의해 수행되기 마련이나 연구대상의 양이 많아질 경우 연구자의 직관만으로는 이를 분석하는데 제약이 있을 수 있다. 네트워크 분석은 이와 같은 문제점을 해결 할 수 있는 방법 중 하나이다. 본 연구는 온라인 임신 Q&A 게시판의 내용적 특성을 살펴보기 위하여 네트워크 분석을 수행하였다. 먼저 수집한 데이터의 전체적인 내용적 특성을 살펴본 후, 게시글 작성자인 임산부의 임신 시기에 따른 게시글의 내용적 특성을 살펴보았다. 분석 결과 임신시기별로 핵심적인 단어의 빈도의 차이가 있었으며 네트워크의 구성 또한 다른 것을 확인하였다. 또한 성별에 따라서도 그 내용적 특성이 다른 것을 살펴 볼 수 있었다.
데이터를 저장하고 분석하여 새로운 지식을 얻을 수 있는 빅데이터 처리기술은 사회의 여러 분야에서 중요성이 강조되고 있으며 정보통신기술 분야의 핵심 이슈로 부각되면서 관련 기술에 대한 관심이 증가하고 있다. 이러한 빅데이터를 분석할 수 있는 도구인 R은 통계 기반의 정보 분석을 가능하게 하는 언어와 환경이다. 본 논문에서는 이를 이용하여 성경데이터를 분석한다. 성경 중에서 신약성경의 4복음서의 데이터를 분석한다. 먼저 성경데이터를 수집하고 분석을 위한 필터링을 수행한다. 이후 R을 이용하여 어떠한 텍스트가 분포되어 있는지를 빈도 조사를 수행하며 정확한 데이터의 분석을 위해 한 문장에서 나오는 단어들을 쌍으로 표현하고 단어 간의 관계성을 분석하는 소셜 네트워크 분석을 통해 성경을 분석한다.
본 연구는 40년 동안 「중소기업연구」에 게재된 논문들의 연구제목을 분석해 중소기업에 대한 연구가 어떻게 이루어져 왔는지에 대한 전체적인 조망을 하였다. 본 연구는 특정한 주제를 한정하지 않고 「중소기업연구」의 전체적인 모습과 흐름을 파악함으로서 주제별 연구동향을 정리하고, 향후 어떠한 연구가 이루어질 필요가 있는가를 살펴보기 위한 목적을 가지고 있다. 「중소기업연구」에 게재된 논문들의 수준이 균일하지는 않지만, 1979년부터 2019년까지 40년간 「중소기업연구」에 게재된 논문의 제목을 대상으로 텍스트마이닝 기법을 활용해, 특정한 주제를 한정하지 않고 전체적인 모습과 흐름을 분석하였다. 분석결과, '경쟁', '전략', '정책', '제도' 등에 관한 연구가 비교적 꾸준하게 이루어져 왔으며, '창업', '벤처', '혁신' 등의 연구는 2000년대를 전후하여 증가하는 추세를 보였다. 이 외에도 다양한 연구 주제의 시대별 증감 추세를 확인할 수 있었다. 시대별 흐름을 보면, 1980년대 「중소기업연구」의 핵심 키워드는 '기술'과 '성장'이었고, '경쟁력'도 주요어로 등장했다. 1981년에서 1990년에는 '전략', '육성', '개발', '기술' 등의 단어가 두드러지게 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 1991년부터 2000년까지는 여전히 '전략'이라는 단어의 비중이 크고, '창업', '성과', '수출', '제조업', '산업' 등의 단어도 비교적 주요하게 나타났다. 2001년부터 2019년까지 약 20년간은 '성과'가 가장 주요한 단어로 나타났으며, '창업', '벤처' 등도 두 시기 모두 두드러지게 나타났다. 이러한 흐름을 통해 「중소기업연구」에 게재된 논문들의 연구주제가 우리나라의 경영환경 변화와 역사적 맥락과 흐름을 같이 하면서 기술 중심의 개발과 육성에서 2000년을 기점으로 벤처와 창업 및 전략적 경영으로 변화해 왔음을 발견할 수 있었다. 본 연구는 연구변수나 단어를 자료로 텍스트마이닝 기법을 적용하여 산출된 결과물을 중소기업 생태계 모델 및 기업경영시스템 모델로 재해석해 보았다. 그 결과 「중소기업연구」의 경우 경영학 전반에 대한 연구 주제보다는 다소 세분화되어 있으면서, 경영학의 특정분야나 주제, 예를 들어 마케팅, 인사, 벤처 연구 등에 대한 연구보다는 보다 넓은 영역을 다루고 있었다. 또한「중소기업연구」가 성과를 중심으로 한 경영학적 관점의 연구 비중이 크고, 정책적 시각의 연구 비중도 높다는 점을 발견하였다. 이에 따라 「중소기업연구」는 과도하게 편향된 경영학 기반의 연구의 비중을 낮출 필요가 있다. 더불어 경제학이나 사회학과 같은 폭넓은 학제간 연구의 필요성, 학술적 연구역량을 강화할 수 있는 방안 모색 등이 향후 연구과제라고 할 수 있다.
학문의 구조, 특성, 하위 분야 등을 계량적으로 규명하는 지적구조 분석 연구가 최근 급격히 증가하는 추세이다. 지적구조 분석 연구를 수행하기 위하여 전통적으로 사용되는 분석기법은 서지결합분석, 동시인용분석, 단어동시출현분석, 저자서지결합분석 등이다. 이 연구의 목적은 키워드서지결합분석(KBCA, Keyword Bibliographic Coupling Analysis)을 새로운 지적구조 분석 방식으로 제안하고자 한다. 키워드서지결합분석 기법은 저자서지결합분석의 변형으로 저자 대신에 키워드를 표지로 하여 키워드가 공유한 참고문헌의 수를 두 키워드의 주제적 결합 정도로 산정한다. 제안된 키워드서지결합분석 기법을 사용하여 Web of Science에서 검색된 'Open Data' 분야의 1,366건의 논문집합을 대상으로 분석하였다. 1,366건의 논문집합에서 추출된 7회 이상 출현한 63종의 키워드를 오픈데이터 분야의 핵심 키워드로 선정하였다. 63종의 핵심 키워드를 대상으로 키워드서지결합분석 기법으로 제시된 지적구조는 열린정부와 오픈사이언스라는 주된 영역과 10개의 소주제로 규명되었다. 이에 반해 단어동시출현분석의 지적구조 네트워크는 전체 구성과 세부 영역 구조 규명에 있어 미진한 것으로 나타났다. 이러한 결과는 키워드서지결합분석이 키워드 간의 서지결합도를 사용하여 키워드 간의 관계를 풍부하게 측정하기 때문이라고 볼 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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