사람들은 개인의 삶의 만족을 위하여 일과 삶의 균형을 맞추며 건강하고 행복하게 살아가는 것을 희망하고 있다. 따라서 걱정 없이 행복하고 건강하게 나이가 들어가는 것을 의미하는 웰에이징(well-aging)에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 연구는 웰에이징 관련 신문기사를 분석하여 웰에이징과 연관된 요인들을 파악하고자 하였다. 파이썬(Python) 기반의 웹 크롤링(web crawling)을 활용하여 2020년 11월까지 포탈 사이트 다음(daum)의 뉴스 서비스에 게재된 1,199편의 기사를 수집하였으며, 이중 연구 주제에 일치하는 기사 374편을 연구대상으로 선정하였다. 텍스트마이닝의 빈도분석 결과, '노인', '건강', '피부', '웰에이징', '제품', '사람', '노화', '여성', '국내', '은퇴' 등의 순서로 상위 10개의 키워드가 중요하게 파악되었다. 또한 출현 빈도가 높은 45개의 중요 키워드를 기반으로 사회 네트워크 분석을 수행한 결과 '피부-주름', '피부-노화', '노인-건강'이 강한 연결 관계를 나타났다. CONCOR 분석을 수행한 결과 45개의 중요 키워드들은 '삶과 행복', '질병과 죽음', '영양과 운동', '힐링', '헬스산업', '노화와 안티에이징', '건강', '노인서비스'의 8개 군집으로 구성되어, 신문기사들을 기반으로 나타나는 웰에이징과 관련된 요인들을 유추할 수 있었다.
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 논문은 빅데이터를 활용하여 COVID-19 전후의 탐사보도프로그램에 대한 시청자 인식을 분석하고 탐사보도프로그램 방향성을 분석했다. 사회과학 모델로 정해진 선행연구를 토대로 본 논문의 빅데이터 TV 시사프로그램, 탐사보도프로그램에 관한 단어들의 연관 관계를 코로나19 발현 전후로 조사했다. 이를 통해 코로나19 이전과 이후의 탐사보도프로그램에 대한 시청자 인식의 변화를 시각화해보았다. 연구방법으로는 텍스톰을 이용하여 TV시사프로그램과 탐사보도프로그램을 중심단어로 정해 텍스트 데이터를 가져왔다. 2017년에서 2022년 6월까지 데이터를 수집해 단어들을 정제하고 분석했다. Ucinet 6.0과 Netdraw를 통해 연결중심성에 대해 시각화를 하였고, Concor 분석에 쓰이는 단어 빈도수를 사용해 키워드 개수와 빈도수를 군집화했다. 연구 결과, 펜데믹 전후 시청자 인식에 대한 뚜렷한 변화가 있음을 알 수 있었다. 본 논문의 시사점으로 탐사보도프로그램을 중심키워드로 빅데이터 분석을 하였으며, 분석을 토대로 탐사보도프로그램의 방향성을 제시했다. 나아가 팬데믹 이후 탐사보도프로그램이 시청자에게 어떻게 접근하면 효과적일지에 관해 선행연구를 토대로 제안하였다.
본 연구에서는 도서관발전종합계획에 대한 언론보도를 빅데이터 분석 기법을 활용하여 시기별 동향과 시사점을 도출하고자 하였다. 이를 위해 국내 주요 포털 사이트를 통해 2009년부터 2017년까지 관련 데이터를 수집하였다. 수집된 데이터는 텍스트 마이닝 과정을 통해 정제된 단어를 도출하였고 이를 바탕으로 빈도분석 및 중심성 분석, 구조적 등위성 분석 등을 수행하였다. 분석 결과 제1 2차 도서관발전종합계획이 시행되는 동안 도서관 정책의 흐름이 외연적 성장에서 도서관 운영의 내실화 고도화의 흐름으로 변화하고 있었으며, 도서관 시설 확충과 같은 특정 정책에 국한되어 언론보도가 이루어짐을 확인할 수 있었다. 이러한 연구 결과는 도서관발전종합계획으로 대변되는 도서관 정책을 어떤 관점에서 인식하고 이해하고 있는지 확인하는데 유용한 자료로 사용될 수 있으며, 향후 도서관발전종합계획의 비전을 모색하는데 활용되기를 바란다.
Bisoprolol, one of the $\beta_1-adrenorecepter$ antagonist, has been used for the treatment of mild to moderate essential hypertension anti stable angina pectoris. The oral bloavailability of bisoprolo1 is high $(90\%)$ and the drug has a long elimination half-life, $9{\sim}12\;hr$, which allows once-daily administration. The bioequivalence of two bisoprolol preparations was evaluated according to the guidelines of Korea Food & Drug Administration (KFDA). The test product was Concor $tablet^{(R)}$ made by Newgenpharm and the reference product was Monocor $tablet^{(R)}$ made by Wyeth Korea. Twenty healthy male subjects, 23.8 (21-30) years old and 03.8(52-92) kg, were randomly divided into two groups and a randomized $2\times2$ cross-over study was employed. After two tablets containing 10 mg bisoprolol hemifumarate were orally administered, blood was taken at predetermined time intervals and the concentration of bisoprolol in plasma was determined using an HPLC method with fluorescence detector. Two pharmacokinetic parameters, $AUC_t\;and\;C_{max}$ were calculated and analyzed statistical]y for the evaluation of bioequivalence of the two products. Analysis of variance was carried out using logarithmically transformed parameter values. The $90\%$ confidence intervals of $AUC_t\;and\;C_{max}$ were log $0.95{\sim}1og\;1.04\;and\;1og\;0.96{\sim}1og\;1.07,\;respectively.$ These values were within the acceptable bioequivalence intervals of log $0.8{\sim}log\;1.23$. Thus, the criteria of the KFDA guidelines for the bioequivalence was satisfied, indicating that Concor tablet is bioequivalent to Monocor tablet.
Purpose: In the 4th industrial revolution, services that incorporate various smart technologies in the tourism sector have begun to gain popularity. Accordingly, academic discussions on smart tourism have also started to become active in various fields. Despite recent research, the definition of smart tourism is still ambiguous, and it is not easy to differentiate its scope or characteristics from traditional tourism concepts. Thus, this study aims to analyze the perception of smart tourism exposed online to identify the current point of smart tourism in Korea and present the research direction for conceptualizing smart tourism suitable for the domestic situation. Research design, data, and methodology: This study analyzes the perception of smart tourism exposed online based on 20,198 news data from portal sites over the past six years. Data on words used with smart tourism were collected from the leading portal sites Naver, Daum, and Google. Text mining techniques were applied to identify the social awareness status of smart tourism. Network analysis was used to visualize the results between words related to smart tourism, and CONCOR analysis was conducted to derive clusters formed by words having similarity. Results: As a result of keyword analysis, the frequency of words related to the development and construction of smart tourism areas was high. The analysis of the centrality of the connection between words showed that the frequency of keywords was similar, and that the words "smartphones" and "China" had relatively high connection centrality. The results of network analysis and CONCOR indicated that words were formed into eight groups including related technologies, promotion, globalization, service introduction, innovation, regional society, activation, and utilization guide. The overall results of data analysis showed that the development of smart tourism cities was a noticeable issue. Conclusions: This study is meaningful in that it clearly reflects the differences in the perception of smart tourism between online and research trends despite various efforts to develop smart tourism in Korea. In addition, this study highlights the need to understand smart tourism concepts and enhance academic discussions. It is expected that such academic discussions will contribute to improving the competitiveness of smart tourism research in Korea.
컴퓨팅 사고력에 대한 연구는 2006년 자넷 윙이 이를 정의하고 2014년 영국에서 SW교육을 필수교과로 운영하게 되면서 관련 연구가 본격화 되었다. 본 연구는 최근 중요도가 높아가는 컴퓨팅 사고력을 키워드로 관련 연구논문을 수집하여 텍스트 마이닝 기법으로 분석하였다. 1차는 컴퓨팅 사고력을 키워드로 CONCOR 분석을 하였으며 2차는 국내외 대표 학술지를 선정하여 컴퓨팅 사고력의 구성요소를 텍스트 마이닝 기법으로 분석하였다. 2회에 걸친 분석결과 도출된 시사점은 다음과 같다. 첫째, 추상화, 알고리즘, 데이터처리, 문제분해, 패턴인식은 컴퓨팅 사고력 구성요소에 대한 연구의 핵심을 이루고 있었다. 둘째, 컴퓨팅 사고력과 과학, 수학 교과 중심의 융합 교육에 대한 연구가 활발히 진행되고 있음을 확인하였다. 셋째, 컴퓨팅 사고력에 대한 연구가 2010년 이후 확대되고 있었다. 향후 컴퓨팅 사고력과 구성요소에 대한 분류와 정의를 정립하여 이를 교육현장에 적용하는 연구가 꾸준히 진행되어야 할 필요가 있다.
본 연구는 지난 20년(2001~2020)간 국내 산림생태 분야에 관한 전반적인 연구동향과 주요 연구 주제 분석을 통해 향후 연구의 방향성을 파악하고자 수행되었다. 이를 위해 한국교육학술정보원으로부터 국내 산림생태 관련 총 1015편의 논문 제목 및 키워드 데이터를 수집하여 빅데이터 분석프로그램 Textom과 UCINET을 활용하여 분석을 실시하였다. 분석 결과, 산림생태 관련 연구 논문수는 2006~2010년과 2011~2015년 사이에 증가율 137.6%를 나타내어 2011년 이후 급격히 증가한 것으로 나타났다. 단어빈도, N-gram 분석결과 지난 20년간 산림생태 분야의 주요 연구주제는 종다양성이었으며 2011년 이후 기후변화도 주요 연구주제로 출현하였다. CONCOR 분석결과 산림생태 분야의 주요 연구영역은 종다양성, 환경정책, 기후변화, 운영 관리, 식물분류, 서식지 적합성, 관속식물, 휴양복지로 구분되었다. 특히, 종다양성과 기후변화는 관련 정책 추진 현황을 고려할 때 향후에도 중요 연구주제로 다루어질 것이라 판단되며, 국외 사례를 참고하여 국내 실정에 맞는 연구주제의 다양화 및 범위 확대 등을 고려할 필요가 있다고 본다.
사람을 대상으로 하는 인공지능 서비스가 증가하면서 인공지능에서도 윤리적 토대 위에서 이루어져야 한다는 사회적 요구가 증가하고 있다. 이러한 흐름에 따라 정부와 기업에서는 인공지능 윤리와 관련된 정책, 규범 등을 마련하고 있다. 합리적인 정책, 규범을 마련하기 위해서는 대중들이 가지고 있는 인식을 파악하는 것이 첫 번째 단계이다. 본 논문에서는 인공지능과 윤리에 대한 대중들의 인식을 파악하기 위해 소셜데이터와 뉴스 댓글을 수집하고 관심도 분석, 감성 분석, 담론 분석 수행 후 시각화하였다. 분석 결과, "인공지능 윤리"에 대한 관심도와 '인공지능" 호감도는 반비례하는 상관관계를 보여주었다. 담론분석 결과로, 가장 큰 이슈가 "개인정보 유출"이었고 학습 데이터의 오염 및 편향 문제와 컴퓨터로 만들어진 인공지능에게 법인격을 부여해야 하는지에 대한 담론도 보여주었다. 본 연구가 인공지능 윤리 규범, 정책을 마련할 때 대중들의 인식을 파악할 수 있는 자료로 활용될 수 있을 것이다.
본 연구는 빅데이터 분석을 이용하여 코로나19 전후의 3D가상패션에 대한 인식의 변화를 알아보기 위하여 코로나19 발생 전인 2017년 1월1일부터 발생 이후인 2022년 10월30일까지 소셜미디어 네이버, 다음, 구글, 유튜브에서 추출한 3D 가상패션 관련 주요 단어들을 대상으로 텍스톰을 이용하여 빅데이터 자료를 수집하였다. 수집된 단어는 정제 과정을 거친 후 워드클라우드, 단어의 빈도, 연결중심성, 네트워크 시각화와 CONCOR 분석을 실시하였다. 3D 가상패션을 키워드로 32,461개의 단어를 추출하여 분석한 결과 패션, 가상, 기술의 출현빈도와 중심성이 가장 높게 나타났으며 디지털, 디자인, 의상, 활용, 제조의 출현빈도도 높게 나타났다. 이를 통해 3D 가상패션이 기술의 발달과 더불어 산업 전반에 활용되고 있음을 알 수 있었다. 특히 코로나19 이후 가장 부각되는 주요 단어는 메타버스와 3D 교육으로서 패션산업에서의 요구도가 높게 나타나고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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