KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권3호
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pp.1022-1034
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2023
Various aspects of artificial intelligence (AI) have become of significant interest to academia and industry in recent times. To satisfy these academic and industrial interests, it is necessary to comprehensively investigate trends in AI-related changes of diverse areas. In this study, we identified and predicted emerging convergences with the help of AI-associated research abstracts collected from the SCOPUS database. The bidirectional encoder representations obtained via the transformers-based topic discovery technique were subsequently deployed to identify emerging topics related to AI. The topics discovered concern edge computing, biomedical algorithms, predictive defect maintenance, medical applications, fake news detection with block chain, explainable AI and COVID-19 applications. Their convergences were further analyzed based on the shortest path between topics to predict emerging convergences. Our findings indicated emerging AI convergences towards healthcare, manufacturing, legal applications, and marketing. These findings are expected to have policy implications for facilitating the convergences in diverse industries. Potentially, this study could contribute to the exploitation and adoption of AI-enabled convergences from a practical perspective.
이 연구는 문헌정보학 분야의 연구 동향 분석을 통해 문헌정보학의 핵심 연구 영역을 파악하고 향후 유망 연구 주제로 부상할 가능성이 있는 주제를 식별하고자 하였다. 이를 위해 문헌정보학 분야의 국외 학술지 5종을 대상으로 지난 30년간 (1993~2022)의 학술논문 11,252건에서 40,897개의 저자 키워드를 수집하였으며, 저자 키워드를 활용한 키워드 분석을 통해 문헌정보학 분야의 핵심 연구 영역을 파악하였다. 이어서 논문수, 저자수, 공저논문 비율, 피인용 수를 활용하여 주성분분석과 상관관계분석을 통해 문헌정보학 분야의 미래 유망 연구 주제를 도출하였다. 분석 결과, 향후 문헌정보학 분야의 유망 연구 주제는 '머신러닝/알고리즘'과 '연구 영향력'이었으며, 이외에도 소셜미디어와 빅데이터분석, 자연어 처리, 연구 트렌드 분석, 연구성과 평가 등이 향후 주요한 연구주제로 성장할 가능성이 있는 것으로 나타났다.
Journal of Information Science Theory and Practice
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제6권4호
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pp.39-53
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2018
While the body of research on metadata has grown substantially, there has been a lack of systematic analysis of the field of metadata. In this study, we attempt to fill this gap by examining metadata literature spanning the past 20 years. With the combination of a text mining technique, topic modeling, and network analysis, we analyzed 2,713 scholarly papers on metadata published between 1995 and 2014 and identified main topics and trends in metadata research. As the result of topic modeling, 20 topics were discovered and, among those, the most prominent topics were reviewed in detail. In addition, the changes over time in the topic composition, in terms of both the relative topic proportions and the structure of topic networks, were traced to find past and emerging trends in research. The results show that a number of core themes in metadata research have been established over the past decades and the field has advanced, embracing and responding to the dynamic changes in information environments as well as new developments in the professional field.
최근 대학에서는 다양하게 변화하고 있는 실무현장과 학술연구분야를 반영하여 교과과정을 개편하자는 요구가 다양하게 나타나고 있다. 이에 이 연구에서는 교육과정 개편에 필요한 해외 문헌정보학 교육과정의 동향을 파악하고자 세 가지 측면에서 미국 문헌정보학 교과과정에 개설되어 있는 교과목을 분석하였다. 교과목 분석에 적용된 기준은 국가직무능력표준(NCS)의 문헌정보관리 직무단위, 한국연구재단의 국가과학기술표준분류와 학술연구분야 분류표에 나타난 문헌정보학 주제 분류이다. 세 가지 측면으로 분석한 결과 공통되게 나타난 현상은 시스템 구축설계 및 정보기술분야의 교과목 수가 많은 것이며 도서관 및 정보센터 경영과 이용자서비스도 교과목이 많은 주제 분야인 것으로 조사되었다.
국내 지질학의 연구 분야는 20세기 중반 이후부터 꾸준하게 발전되어왔다. 학술지 "자원환경지질"은 국내 지질학을 대표하는 역사가 긴 학술지로 지질학을 바탕으로 하는 융복합연구 논문이 게재되고 있다. 본 연구는 학술지 "자원환경지질"에 게재된 논문을 대상으로 문헌 고찰(literature review)을 수행하여 지질학의 역사와 발전에 대해 논의하고자 한다. 1968년부터 2020년까지 총 2,571편의 논문 제목, 주제어, 다국어 초록을 수집하였으며, Latent Dirichlet Allocation (LDA) 기반 토픽모델링을 실시하여 연구 주제를 분류하고 연구 동향과 주제간 연관성을 확인하였다. 학술지 "자원환경지질"은 총 8개의 연구주제('암석학 및 지구화학', '수문학 및 수리지질학', '광상학', '화산학', '토양오염 및 복원학', '기초지질 및 구조지질학', '지구물리 및 물리탐사', '점토광물')로 분류할 수 있었다. 1994년 이전에는 '광상학', '화산학', '기초지질 및 구조지질학'의 연구주제들이 활발하게 연구되었으며, 이후 '수문학 및 수리지질학', '토양오염 및 복원학', '지구물리 및 물리탐사', '점토광물'의 연구주제들이 성행하였다. 연관성분석(network analysis)결과, 학술지 "자원환경지질"은 '광상학'을 기반으로 융복합적 연구 논문들이 게재되었다는 것을 확인하였다. 본 연구의 결과는 지질학을 다루는 연구자들에게 문헌 고찰의 새로운 방법론을 제시하여 지질학의 역사에 대한 이해를 제공했음에 의의가 있다.
Purpose: This study aimed to develop an infection control e-learning training program for long-term care facility care workers to prevent emerging infectious diseases and evaluate its effectiveness. Method: The program was developed using the analysis design development implementation evaluation (ADDIE) model. The effectiveness of the program was evaluated for 30 care workers. The knowledge and performance of the care workers before and after the program were analyzed by a t-test. Results: In the analysis stages, a literature review on infection control, knowledge and performance of infection control, and education needs was performed, and focus group interviews with ten care workers were conducted. In the design stage, education topics, educational content, and educational methods were selected for the program. A video was produced centered on eight themes. In the development stage, a system for education was developed, and each topic was uploaded. In the implementation stage, the program was applied to 30 care workers, and a questionnaire was administered. In the program's final evaluation, there was a significant difference in infection control knowledge (t=3.06, p=.005), and there was no significant difference in infection control performance. Conclusion: In this study, the necessary topics were finally selected by quantitatively and qualitatively analyzing the educational needs of care workers taking care of the elderly in long-term care facilities. It is necessary to understand the long-term effect and the degree of performance of the observation method in the future.
Purpose: This study was designed to analyze the behavioral change of knowledge structures and the trends of research topics in the quality management field. Methods: The network structure and knowledge structure of the words were visualized in map form using co-word analysis, cluster analysis and strategic diagram. Results: Summarizing the research results obtained in this study are as follows. First, the word network derived from co-occurrence matrix had 106 nodes and 5,314 links and its density was analyzed to 0.95. Average betweenness centrality of word network was 2.37. In addition, average closeness centrality and average eigenvector centrality of word network were 0.01. Second, by applying optimal criteria of cluster decision and K-means algorithm to word co-occurrence matrix, 106 words were grouped into seven clusters such as standard & efficiency, product design, reliability, control chart, quality model, 6 sigma, and service quality. Conclusion: According to the results of strategic diagram analysis over time, the traditional research topics of quality management field related to reliability, 6 sigma, control chart topics in the third quadrant were revealed to be declined for their study importance. Research topics related to product design and customer satisfaction were found to be an important research topic over analysis periods. Research topic related to management innovation was emerging state and the scope of research topics related to process model was extended to research topics with system performance. Research topic related to service quality located in the first quadrant was analyzed as the key research topic.
Family and child educators have an obligation to ensure that their students understand, conceptually and pragmatically, the major research methods. The purpose of this study was to develop a qualitative methodology course for graduate students majoring in family and child studies. Three stages of course development were followed; investigating how methodology courses are offered in family and child studies, discussing what topics and components should be covered in a qualitative methodology course, and planning how the topics and components should be taught. The proposed qualitative methodology course includes; understanding philosophical and theoretical frameworks, teaming the general process of a qualitative research, comparing different qualitative traditions of inquiry, discussing emerging issues related to qualitative research, and conducting experimental field work. This study can provide an academic syllabus for family and child educators, who are interested in teaching a qualitative methodology course for graduate students.
Purpose: This study was done to explore the knowledge structure of Korean Nursing Science. Methods: The main variables were key words from the research papers that were presented in the Journal of Korean Academy of Nursing and journals of the seven branches of the Korean Academy of Nursing. English titles and abstracts of the papers (n=5,936) published from 1995 through 2009 were included. Noun phrases were extracted from the corpora using an in-house program (BiKE Text Analyzer), and their co-occurrence networks were generated via a cosine similarity measure, and then the networks were analyzed and visualized using Pajek, a Social Network Analysis program. Results: With the hub and authority measures, the most important research topics in Korean Nursing Science were identified. Newly emerging topics by three-year period units were observed as research trends. Conclusion: This study provides a systematic overview on the knowledge structure of Korean Nursing Science. The Social Network Analysis for this study will be useful for identifying the knowledge structure in Nursing Science.
본 연구는 국내외 자율주행자동차 연구개발과정에서 나타나고 있는 다양한 이슈를 파악하기 위해 자율주행자동차 연구개발 관련 영문 뉴스 기사 1,870개를 수집하고 데이터 전처리 과정을 거쳐 토픽 모델링을 수행하였다. 토픽모델링 결과 20개의 토픽을 추출하였으며, 토픽에 대한 명명작업을 수행하고 의미를 해석하였다. 도출된 토픽을 투입, 활동, 산출, 성과의 연구개발과정에 대응시켜 자율주행자동차 연구개발사업 논리모형을 제시하였다. 본 연구의 분석결과는 국내외 자율주행자동차 연구개발사업의 추진 상황을 정확하게 판단하고 빠르게 변화하고 있는 기술개발에 대비할 수 있는 기초자료로 활용할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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