• 제목/요약/키워드: Frequency Keyword Analysis

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신문 빅데이터와 키워드 분석을 이용한 홈트레이닝 트렌드 분석 (Home training trend analysis using newspaper big data and keyword analysis)

  • 지동철;김상호
    • 한국융합학회논문지
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    • 제12권6호
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    • pp.233-239
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    • 2021
  • 최근 코로나19(COVID-19)라는 신종 바이러스로 인해 사람들은 외출을 자제하고 집안에 있는 시간이 길어졌다. 그로 인해 활동량이 급감하고 체중이 증가하여 건강에 대한 관심이 더욱 높아졌고, 이를 해결하기 위한 방법으로 홈트레이닝이 대안이 될 수 있다. 이에 홈트레이닝의 트렌드를 알아보기 위해 뉴스분석시스템인 빅카인즈(BIG KINDS)에서 제공하는 뉴스를 활용하여 2019년 12월 1일부터 2020년 11월 30일까지의 기사를 수집하였다. 빈도분석, 가중도에 따른 관계도 분석, 연관어 분석을 실시하였고, 빅카인즈에서 개발한 알고리즘을 활용한 프로그램으로 분석을 실시하였다. 결론적으로 첫째, 홈트레이닝은 인공지능의 기술과 등장이 홈트레이닝을 주도하는 것으로 나타났다. 둘째, 홈트레이닝은 이동통신사의 관련한 컨텐츠와 영상서비스 위주로 이루어지고 있음을 추측할 수 있다. 셋째, 운동 종목으로는 필라테스의 선호도가 높고, 이와 관련된 운동용품의 수요가 증가함에 따라 상표출원도 영향이 있음을 알 수 있었다. 다음연구에서는 연구방법론을 보완하고 다양한 분석을 통해 향후 시행될 여러 빅데이터 연구의 기초자료로 활용될 것을 기대한다.

텍스트마이닝을 활용한 아동, 청소년 대상 소비관련 연구 키워드 분석 (Keyword Analysis of Research on Consumption of Children and Adolescents Using Text Mining)

  • 진현정
    • 한국가정과교육학회지
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    • 제33권4호
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    • pp.1-13
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    • 2021
  • 본 연구는 텍스트마이닝 기법으로 최근 20년간 아동, 청소년 대상 소비 관련 연구의 주요어를 분석하여 소비 관련 연구의 동향을 파악하고자 하였다. 이를 위하여 KCI 등재/등재후보 학술지에 게재된 아동, 청소년의 소비관련 연구 869편의 주요어를 분석하였다. 빈도분석 결과 가장 빈도가 높은 주요어는 청소년, 청소년소비자, 소비자교육, 과시소비, 소비행동, 캐릭터, 경제교육, 윤리적소비 순으로 나타났다. 5년 단위로 주요어의 빈도를 분석한 결과, 2006년~2010년에는 소비자교육의 빈도가 월등하게 높아 이 시기에 소비자교육에 관한 연구가 많이 이루어졌음을 확인할 수 있었다. 2011년 이후 윤리적소비에 관한 연구가 활발해졌으며, 최근 5년 동안은 두드러지는 주요어가 없는 대신 다양한 주제로 연구가 이루어졌음을 알 수 있었다. TF-IDF 기준으로 주요어를 살펴보면 2001년~2005년 사이에는 환경과 인터넷 관련 단어가 주요 키워드였다. 2006년~2010년에는 미디어이용, 광고 교육, 인터넷아이템, 2011년~2015년에는 공정무역, 녹색성장, 녹색소비, 북한이탈청소년, 소셜미디어, 2016~2020년에는 텍스트마이닝, 지속가능발전교육, 메이커교육, 2015개정교육과정이 중요한 용어로 등장하였다. 토픽모델링 결과, 소비자교육, 대중매체/또래문화, 합리적 소비, 한류/문화산업, 소비자역량, 경제교육, 교수학습방법, 친환경/윤리적소비의 8개의 토픽이 도출되었다. 동시 출현 빈도를 활용한 네트워크 분석을 통해 아동, 청소년 관련 소비 연구에서 과시소비와 소비자교육이 중요한 연구주제임을 알 수 있었다.

Consumers' perceptions of dietary supplements before and after the COVID-19 pandemic based on big data

  • Eunjung Lee;Hyo Sun Jung;Jin A Jang
    • Journal of Nutrition and Health
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    • 제56권3호
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    • pp.330-347
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    • 2023
  • Purpose: This study identified words closely associated with the keyword "dietary supplement" (DS) using big data in Korean social media and investigated consumer perceptions and trends related to DSs before (2019) and after the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic (2021). Methods: A total of 37,313 keywords were found for the 2019 period, and 35,336 keywords were found for the 2021 period using blogs and cafes on Daum and Naver. Results were derived by text mining, semantic networking, network visualization analysis, and sentiment analysis. Results: The DS-related keywords that frequently appeared before and after COVID-19 were "recommend", "vitamin", "health", "children", "multiple", and "lactobacillus". "Calcium", "lutein", "skin", and "immunity" also had high frequency-inverse document frequency (TF-IDF) values. These keywords imply a keen interest in DSs among Korean consumers. Big data results also reflected social phenomena related to DSs; for example, "baby" and "pregnant woman" had lower TD-IDF values after the pandemic, suggesting lower marriage and birth rates but higher values for "joint", indicating reduced physical activity. A network centered on vitamins and health care was produced by semantic network analysis in 2019. In 2021, values were highest for deficiency and need, indicating that individuals were searching for DSs after the COVID-19 pandemic due to a lack an awareness of the need for adequate nutrient intake. Before the pandemic, DSs and vitamins were associated with healthcare and life cycle-related topics, such as pregnancy, but after the COVID-19 pandemic, consumer interests changed to disease prevention and treatment. Conclusion: This study provides meaningful clues regarding consumer perceptions and trends related to DSs before and after the COVID-19 pandemic and fundamental data on the effect of the pandemic on consumer interest in dietary supplements.

빅데이터를 통해 바라본 이주배경청소년 재난안전교육에 대한 사회적 인식 (Social Perception of Disaster Safety Education for Migrant Youth based on Big Data)

  • 김영;정상
    • 한국재난정보학회 논문집
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    • 제20권2호
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    • pp.462-469
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    • 2024
  • 연구목적: 본 연구는 이주배경청소년을 대상으로 한 재난 안전교육에 대한 자료를 분석하고 그에 따른 사회적 인식을 확인하고자 하였다. 연구방법: Textom과 Ucinet을 이용하여 이주배경청소년 재난 안전 교육에 대한 자료를 수집 및 분석하였다. 연구에서 사용한 자료는 2016년부터 2023년까지 포털 웹사이트에서 '이주배경청소년+재난+안전교육'을 키워드로 검색하였다. 연구결과: 분석결과 교육(306)'이 가장 높은 빈도를, 그 뒤로 '안전(287)', '학교(97)', '사회(85)', '지원(77)'이 높은 빈도인 것으로 나타났으며, 연결중심성 및 근접중심성, 매개중심성이 가장 높은 키워드는 '교육', '안전', '사회'이며 '가정'은 빈도분석, 연결중심성이나 근접중심성 순위보다 더 높은 순위로 나타나 이주배경청소년 재난안전교육의 네트워크 연결망에서 '가정'이 중재자 역할로 많은 영향을 미치고 있음을 알 수 있다. 결론:이주배경 청소년의 재난안전교육의 사회적 인식을 살펴봄으로써 이주배경청소년의 재난취약계층 특성을 고려한 재난 안전 교육 정책 및 전략에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

디지털 인문학 연구 동향 분석 - Digital Humanities 학술대회 논문을 중심으로 - (An Investigation on Digital Humanities Research Trend by Analyzing the Papers of Digital Humanities Conferences)

  • 정은경
    • 한국문헌정보학회지
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    • 제55권1호
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    • pp.393-413
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    • 2021
  • 디지털 정보기술과 인문학적 연구 문제의 결합을 통해 새롭고 혁신적인 지식을 창출하는 디지털인문학은 대표적인 다학제적 융합 학문 분야라고 볼 수 있다. 이러한 디지털인문학 분야의 지적구조를 규명하기 Digital Humanities 학술대회 최근 2년간(2019, 2020)의 논문 441건을 대상으로 저자사항과 키워드 동시출현 네트워크 분석을 수행하였다. 저자와 키워드 분석 결과를 살펴보면, 유럽, 북미 지역, 동아시권의 일본 중국의 저자의 활발한 활동을 찾아볼 수 있다. 공저자 네트워크를 통해서는 11개의 분절된 네트워크를 확인할 수 있으며, 이는 폐쇄적인 공저활동의 결과로 볼 수 있다. 키워드 분석을 통해서는 16개의 세부 주제 영역을 규명할 수 있으며, 이는 기계학습, 교육학, 메타데이터, 토픽모델링, 문체, 문화유산, 네트워크, 디지털아카이브, 자연언어처리, 디지털도서관, 트위터, 드라마, 빅데이터, 신경망 네트워크, 가상현실, 윤리으로 구성된다. 이러한 군집 구성은 디지털 정보기술이 주된 세부 주제 영역으로 자리매김하고 있음을 알 수 있다. 또한 출현빈도가 높은 키워드들은 인문학 기반 키워드, 디지털 정보기술 기반 키워드, 융합 키워드으로 구분될 수 있으며, 디지털인문학의 성장과 발전 과정의 역동성을 찾아볼 수 있다.

Recent trends of supercritical CO2 Brayton cycle: Bibliometric analysis and research review

  • Yu, Aofang;Su, Wen;Lin, Xinxing;Zhou, Naijun
    • Nuclear Engineering and Technology
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    • 제53권3호
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    • pp.699-714
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    • 2021
  • Supercritical CO2 (S-CO2) Brayton cycle has been applied to various heat sources in recent decades, owing to the characteristics of compact structure and high efficiency. Understanding the research development in this emerging research field is crucial for future study. Thus, a bibliometric approach is employed to analyze the scientific publications of S-CO2 cycle field from 2000 to 2019. In Scopus database, there were totally 724 publications from 1378 authors and 543 institutes, which were distributed over 55 countries. Based on the software-BibExcel, these publications were analyzed from various aspects, such as major research areas, affiliations and keyword occurrence frequency. Furthermore, parameters such as citations, hot articles were also employed to evaluate the research output of productive countries, institutes and authors. The analysis showed that each paper has been cited 13.39 times averagely. United States was identified as the leading country in S-CO2 research followed by China and South Korea. Based on the contents of publications, existing researches on S-CO2 are briefly reviewed from the five aspects, namely application, cycle configurations and modeling, CO2-based mixtures, system components, and experiments. Future development is suggested to accelerate the commercialization of S-CO2 power system.

S.Freud 꿈분석에 관한 연구동향 -국내학술지 중심- (Research Trends on S.Freud Dream Analysis -Focused on Domestic Academic Journals-)

  • 권혜진;신동열
    • 산업진흥연구
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    • 제8권4호
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    • pp.251-256
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    • 2023
  • 본 연구의 목적은 프로이드의 정신분석 이론을 바탕으로 꿈분석에 관련한 연구가 얼마나 이루어졌는가를 알아 보기 위함이고 꿈의 연구의 필요성과 꿈 연구에 대한 후속 연구를 제언하기 위함이다. 연구방법은 프로이드의 꿈분석에 관한 연구 2019년부터 현재 2023년까지 국내학술지를 중심으로 분석하였다. 그 중에서도 학술연구정보서비스(RISS)와 한국학술지인용색인(KCI)에서 키워드 분류절차를 거쳐 수집하여 정리하였다. 분류범주는 정신분석, 국내학술지, 꿈분석, 꿈해석, 꿈분석 연구동향, 꿈 연구동향 등으로 검색하였고 그 중에서도 특히, 정신분석, 꿈분석, 국내학술지, 연구동향을 중심으로 살펴보았다. 결론은 다음과 같이 도출되었다. 첫째, 국내학술지 내 꿈분석에 관한 연구동향 연구들은 많은 비중을 차지하고 있지는 않았다. 둘째, 꿈분석 키워드 중심 연구동향도 그 비율이 현저하게 낮았다. 셋째, 꿈분석의 활용과 빈도도 적었다. 넷째, 꿈분석을 토대로 한 한국형 검사도구들의 연구가 필요할 것으로 요구된다.

간호사의 직무 스트레스와 자기효능감 관련 연구에 대한 융합적 고찰 (Convergence Study of Relation between Job Stress and Self-efficacy of Nurses)

  • 문혜경;정미란;노원정
    • 융합정보논문지
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    • 제9권3호
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    • pp.146-151
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    • 2019
  • 본 연구는 간호사의 직무 스트레스와 자기효능감과의 관계를 규명하기 위하여 관련 연구의 동향을 고찰하고 텍스트 네트워크 분석을 시행하였다. 선행문헌고찰을 위하여 국내 3곳, 국외 1곳의 데이터베이스를 이용하여 '간호사', '스트레스', '자기효능감', 'nurse', 'stress', 'self-efficacy'를 주요 검색어로 검색하였다. 총 18편의 논문이 대상 문헌으로 선정되었다. 이중 9편의 연구에서 간호사의 직무 스트레스와 자기효능감 간에 통계적으로 유의한 음의 상관관계가 있음을 보고하였다. 그러나 도구의 선택에 있어 번안자에 따라 문항을 선택적으로 사용하여 상이한 결과가 도출되어 동일한 도구를 사용한 다른 논문들과의 비교 분석이 어려웠다. 또한, 18편 논문의 초록에서 키워드를 추출하여 텍스트 네트워크 분석을 시행하였다. 출현 빈도수가 가장 높은 단어는 직무스트레스였고, 이를 기준으로 관계를 분석하였을 때 출현 빈도수가 높은 주요어는 자기효능감, 의료기관, 상관성이었다. 해당 주요어간의 관계를 명확하게 하기 위해 한국형 도구 개발을 통한 영향요인 탐색 연구 수행을 제언한다.

텍스트 마이닝을 이용한 시대별 유리천장 연구동향 분석 (Analysis of the Study Trend of Glass Ceiling by Period Using Text Mining)

  • 김영만;이진구
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제21권8호
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    • pp.376-387
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    • 2021
  • 본 연구의 목적은 빅데이터 분석방법을 이용하여 유리천장 현상 관련 연구 동향을 분석하고 사회적 시사점을 제언하고자 하는 것이다. 유리천장의 연구 동향을 분석하기 위해 유리천장을 깬 역사적 사건인 '박근혜대통령 취임'을 중요 이슈로 설정하고 1기를 박대통령 재임 전, 2기는 재임 중, 3기는 재임 후로 구분하여 키워드를 수집하였다. 빈도분석 결과, 1기에는 주요 키워드로 선정된 '공무원'을 중심으로 연구가 이루어졌으며, 2기에는 '여성의 일가정 양립'이 주요 키워드군으로 선정되었다. 3기에는 여성 직업군의 키워드가 다양화되고 있었다. 일가정 양립 지원제도 이외에도 유리천장 요인 해소를 위한 제도개선에 관한 연구 및 연구대상 직종의 확대와 실생활에서의 이슈에 대한 해결책 제시를 위한 연구가 필요함을 사회적 시사점으로 제시하였으며, 추후 SNS나 뉴스기사에 나타난 일반대중의 '유리천장' 인식에 대한 연구가 필요함을 제언하였다.

빅데이터 분석을 통한 아두이노 강의에 대한 사회적 인식 (Social perception of the Arduino lecture as seen in big data)

  • 이은상
    • 정보교육학회논문지
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    • 제25권6호
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    • pp.935-945
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    • 2021
  • 이 연구의 목적은 빅데이터 분석 방법을 이용하여 아두이노 강의에 대한 사회적 인식을 분석하는 데 있다. 이를 위해 네이버 사이트의 블로그, 카페, 뉴스 채널에서 '아두이노+강의'를 검색 키워드로 2012년 1월부터 2021년 5월까지의 데이터를 텍스톰 사이트로 수집하였다. 수집된 데이터는 텍스톰 사이트를 이용하여 정제하였으며, 텍스톰 사이트, Ucinet 6, Netdraw 프로그램을 이용하여 텍스트 마이닝 분석과 의미 연결망 분석을 수행하였다. 빈도 분석, TF-IDF 분석, 연결 중심성 등의 텍스트 마이닝 분석 결과 '교육', '코딩' 등이 상위 키워드임을 확인하였다. 의미 연결망 분석을 위해 CONCOR 분석을 수행한 결과 '아두이노 관련 교육', '피지컬 컴퓨팅 관련 강의', '아두이노 특강', 'GUI 프로그래밍' 등 4개의 군집을 확인할 수 있다. 이 연구를 통해 인터넷상에서 아두이노 강의와 관련하여 일반 대중들의 여러 가지 의미 있는 사회적 인식을 확인할 수 있었다. 이 연구의 결과는 아두이노 강의를 준비하는 교수자나 해당 주제를 연구하는 연구자, 나아가 소프트웨어 교육이나 코딩 교육과 관련 정책을 수립하는 정책 입안자들에게 의미 있는 시사점을 제공하는 자료로 활용될 것이다.