Journal of Korean Library and Information Science Society
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v.51
no.4
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pp.59-81
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2020
The purpose of this study is to compare and analyze the trend of reading research in Korea's LIS Fields in the past 20 years, divided into the 2000s and 2010s, by establishing a keyword network. To achieve this purpose, keywords were extracted from 489 related articles in the four major journals in the LIS field sourced from the Korean Journal Citation Index (KCI) and then analyzed using NetMiner4. The results of the study were as follows: First, in the case of the 2000s, 'Public Library', 'Bibliotherapy', 'Reading Education', and 'School Library' showed high values of Frequency Analysis, Degree Centrality, and Betweenness Centrality. In the 2010s, 'Reading Education', 'School Library', 'Children', 'Adolescents', and 'Public Library' showed high values of the aforementioned measures. Second, in the 2000s, the establishment of library infrastructure for reading and reading education, the improvement of policies and systems, and reading research through the reading movement were actively conducted. In the 2010s, based on the work and research done in the 2000s, customized user reading studies and various detailed reading research were conducted. Third, to meet the demands of the times for the restoration of humanity with creativity and imagination in the Fourth Industrial Revolution, reading research and professional in-depth research should be conducted in various environments beyond public and school libraries and interdisciplinary research and active joint research between the field and academia are needed.
If a company's actions to save or avoid taxes are judged to be tax evasion rather than legal tax action by the tax authorities, the company will not only pay tax but also non-tax costs such as damage to corporate image and stock price decline due to a series of tax evasion-related news articles. Therefore, this study measures the frequency of occurrence of tax evasion controversial keywords in internet news portal as a factor to measure the severity of the case, and analyzes the effect of the frequency of occurrence on corporate value. In the Korean stock market, we crawl related articles from internet news portal by using keywords that are controversial for tax evasion targeting top companies based on market capitalization, and generate a time series of the frequency of occurrence of keywords about tax evasion by company and analyze the effect of frequency of appearance on book value versus market capitalization. Through panel regression and impulse response analysis, it is analyzed that the frequency of appearance has a negative effect on the market capitalization and the effect gradually decreases until 12 months. This study examines whether the tax evasion issue affects the corporate value of Korean companies and suggests that it is necessary to take these influences into account when entrepreneurs set up tax-planning schemes.
Consumer interest in food nutrition continues to grow; however, research on consumer preferences related to nutrition remains limited. In this study, big data analysis was conducted using keyword logs collected from the national information service, the Korean Food Composition Database (K-FCDB), to determine consumer preferences for foods of nutritional interest. The data collection period was set from January 2020 to December 2022, covering a total of 2,243,168 food name keywords searched by K-FCDB users. Food names were processed by merging them into representative food names. The search frequency of food names was analyzed for the entire period and by season using R. In the frequency analysis for the entire period, steamed rice, chicken, and egg were found to be the most frequently consumed foods by Koreans. Seasonal preference analysis revealed that in the spring and summer, foods without broth and cold dishes were consumed frequently, whereas in fall and winter, foods with broth and warm dishes were more popular. Additionally, foods sold by restaurants as seasonal items, such as Naengmyeon and Kongguksu, also exhibited seasonal variations in frequency. These results provide insights into consumer interest patterns in the nutritional information of commonly consumed foods and are expected to serve as fundamental data for formulating seasonal marketing strategies in the restaurant industry, given their indirect relevance to consumer trends.
Journal of the Korea Fashion and Costume Design Association
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v.22
no.3
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pp.49-61
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2020
This study analyzed the social media accounts and performed a Big Data analysis of Z-generation fashion using Textom Text Mining Techniques program and Ucinet Big Data analysis program. The research results are as follows: First, as a result of keyword analysis on 67.646 Z-generation fashion social media posts over the last 5 years, 220,211 keywords were extracted. Among them, 67 major keywords were selected based on the frequency of co-occurrence being greater than more than 250 times. As the top keywords appearing over 1000 times, were the most influential as the number of nodes connected to 'Z generation' (29595 times) are overwhelmingly, and was followed by 'millennials'(18536 times), 'fashion'(17836 times), and 'generation'(13055 times), 'brand'(8325 times) and 'trend'(7310 times) Second, as a result of the analysis of Network Degree Centrality between the key keywords for the Z-generation, the number of nodes connected to the "Z-generation" (29595 times) is overwhelmingly large. Next, many 'millennial'(18536 times), 'fashion'(17836 times), 'generation'(13055 times), 'brand'(8325 times), 'trend'(7310 times), etc. appear. These texts are considered to be important factors in exploring the reaction of social media to the Z-generation. Third, through the analysis of CONCOR, text with the structural equivalence between major keywords for Gen Z fashion was rearranged and clustered. In addition, four clusters were derived by grouping through network semantic network visualization. Group 1 is 54 texts, 'Diverse Characteristics of Z-Generation Fashion Consumers', Group 2 is 7 Texts, 'Z-Generation's teenagers Fashion Powers', Group 3 is 8 Texts, 'Z-Generation's Celebrity Fashions' Interest and Fashion', Group 4 named 'Gucci', the most popular luxury fashion of the Z-generation as one text.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.36
no.3
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pp.7-36
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2019
In this study, quantitative and content analysis was conducted on 37,818 news articles that were reported on the subject of 'library' for 29 years from 1990 to 2018 in order to analyze the tendency of media coverage about 'library'. First, the quantitative change in media coverage was analyzed according to the criteria by time, subject and media type. In addition, keyword frequency analysis and semantic network analysis were conducted to analyze the trends of the contents of the press and the frames inherent in the press. The results showed that the media showed a major interest in the library's informational, educational, and cultural functions, and the trend of the subject's interest was generally consistent with that of the library community, except for the issue of librarianship. Lastly, the main attitudes that the media take toward the reporting of library articles were the reporting and advertising functions.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.8
no.6
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pp.287-294
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2022
The purpose of this study is to find out consumers' perceptions of "metaverse," a newly spotlighted technology, through big data analysis as a non-face-to-face society continues after the outbreak of COVID-19. This study conducted a big data analysis using text mining to analyze consumers' perceptions of metaverse before and after COVID-19. The top 30 keywords were extracted through word purification, and visualization was performed through network analysis and concor analysis between each keyword based on this. As a result of the analysis, it was confirmed that the non-face-to-face society continued and metaverse emerged as a trend. Previously, metaverse was focused on textual data such as SNS as a part of life logging, but after that, it began to pay attention to virtual reality space, creating many platforms and expanding industries. The limitation of this study is that since data was collected through the search frequency of portal sites, anonymity was guaranteed, so demographic characteristics were not reflected when data was collected.
We use the concept of the "doctor's role" as a guideline for developing medical education programs for medical students, residents, and doctors. Therefore, we should regularly reflect on the times and social needs to develop a clear sense of that role. The objective of the present study was to understand the knowledge structure related to doctor's job competencies in Korea. We analyzed research trends related to doctor's job competencies in Korea Citation Index journals using text network analysis through an integrative approach focusing on identifying social issues. We finally selected 1,354 research papers related to doctor's job competencies from 2011 to 2020, and we analyzed 2,627 words through data pre-processing with the NetMiner ver. 4.2 program (Cyram Inc., Seongnam, Korea). We conducted keyword centrality analysis, topic modeling, frequency analysis, and linear regression analysis using NetMiner ver. 4.2 (Cyram Inc.) and IBM SPSS ver. 23.0 (IBM Corp., Armonk, NY, USA). As a result of the study, words such as "family," "revision," and "rejection" appeared frequently. In topic modeling, we extracted five potential topics: "topic 1: Life and death in medical situations," "topic 2: Medical practice under the Medical Act," "topic 3: Medical malpractice and litigation," "topic 4: Medical professionalism," and "topic 5: Competency development education for medical students." Although there were no statistically significant changes in the research trends for each topic over time, it is nonetheless known that social changes could affect the demand for doctor's job competencies.
Purpose: We try to disclose how much the keywords of the papers from the Journal of the Korean Academy of Nursing coincide with MeSH terminologies and to understand the major subjects of the recent nursing research in Korea from keywords. Methods: Keywords of journals were extracted and compared with MeSH terms. The frequency of the appearance of each keyword was sorted by a descending order. Results: Coincidence rate of 1,235 keywords with MeSH terms was $51.6\%$. Out of them, depression, elderly, stress, self efficacy, quality of life, exercise, middle-aged women, and women appeared most frequently in descending order. Conclusion: Coincidence rate of the keywords with MeSH terms was at an acceptable level, however to improve it, the education of submitters and editorial board members are required, as well as the copy editor, to take a role in checking keywords. To infer the subjects of the research from keywords might well represent the recent topics of research work.
While public interests in the metaverse are growing recently in the Korean media and research, its understanding has not been fully established yet. In this study, we aimed to probe whether the rapid growth in media attention about the metaverse has increased its usage as a buzzword accompanied by an absence of scientific context. We analyzed publications and online news containing "metaverse" from 2020 to 2022. The data analysis methods are 1) time series frequency, 2) keyword network, 3) natural language model. The findings indicate the perception gap about metaverse between research and news articles broadened as its popularity has grown. Research about metaverse gradually expanded its connections with related topics-virtual and augmented realities-focusing on social changes in a remote environment. However, media reporting frequently used "metaverse" as a buzzword rather than explaining its scientific background, stimulating the proliferation of related topics and the dispersion of news content. This study further discusses the need for a media strategy to improve public conception of the long-term development of the metaverse.
Journal of the Microelectronics and Packaging Society
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v.22
no.3
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pp.9-17
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2015
After its inception in 1994, the Journal of the Microelectronics and Packaging Society has continued to make significant strides in the number and quality of publications within its field. The interest in the microelectronics and packaging research has become more critical as consumer electronic products continue its increasing trend towards thinner and lighter devices that tests the boundaries of electronic devices. This study utilizes social network analysis of all published literature in the Journal for the past 22 years. Using the keywords and abstracts available within each individual article, the publications within the Journal has focused on major topics covering (1) flip chip, (2) reliability, (3) Cu, (4) IMC (intermetallic compounds), and (5) thin film. Using the social network relationship between keywords within articles, flip chip was closely associated with reliability, BGA (ball grid array), contact resistance, electromigration in many of the published research works within the Journal. From the centrality analysis, it was found that flip chip, reliability, Cu, thin film, IMC, and RF (radio frequency) to have a high degree of centrality suggesting these key areas of research have relatively high connectivity with other research topics within the Journal and is central to many of the research fields within the micro-electronics and packaging area. The cohesiveness analysis showed research clustering of five major cohesive sub-groups and was mapped to better understand the major area of research within this field. Research within the field of micro-electronics and packaging converges many disciplines of science and engineering. The continued evolution within this field requires an understanding of the rapidly changing industry environment and the consumer needs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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