The long-term variability of sea surface temperature in the East China Sea was reviewed based mainly on published literatures. Though the quantitative results are not the same, it is generally shown that sea surface temperature is increasing especially in recent years with the rate of increase about $0.03^{\circ}C$/year. Other meaningful results presented in the literatures is that the difference of water properties between layers upper and lower than the thermocline in summer shows an increasing trend both in temperature and salinity, suggesting that the stratification has been intensified. As a mechanism by which to evaluate the wintertime warming trend in the region, the weakening of wind strength, which is related to the variation of sea level pressure and atmospheric circulation in the western North Pacific and northern Asian continent, is suggested in the most of related studies.
기업이 참여하는 공동연구는 기술이 시장으로 나가는 통로이자, 기술이전의 방법 중 하나이다. 이러한 사실을 감안하여 본 연구에서는 네트워크 분석을 통해 재난안전분야 기업협력 공동연구에 대해 고찰해보고자 한다. 이를 위해 2005년부터 2016년까지 재난안전분야 학술지 4종에 수록된 공동저술 논문을 대상으로 기업소속 저자가 참여한 논문 786건을 분류하여 분석을 실시하였다. 해당 기간 동안 기업협력 공동연구는 전체적으로 증가 추세에 있는데, 공저자 수가 적은(3인 이하) 논문은 감소하고 공저자 수가 많은 논문은 증가하였다. 이는 기업이 참여하는 재난안전분야 연구협력의 폭이 더 넓어지고 있음을 의미한다. 또한 참여비중을 고려한 저자점수를 통해 기관별 논문 생산성을 파악하고, 전체 기관의 협업 네트워크를 분석하였다. 전 시기에 걸쳐 기관생산성 및 중심성이 높은 기관은 소수의 대학이었고, 다수의 기업이 이들과 공동연구를 수행한 모습이 보인다. 분야별로는 건설, 엔지니어링, 전자 관련기업과 공기업의 참여도가 높았다. 본 연구는 재난안전분야 공동연구에 기업이 참여한 현황을 전체적으로 분석해보았다는 점에 의의가 있으며, 이번 분석을 통해 발견된 기관 간 협력관계는 기술이전 전략수립에 도움이 될 것이다.
초등학생을 대상으로 인공지능교육에 대한 관심이 증대되면서 기존에 수행된 초등 정보교육 연구를 거시적인 관점에서 분석하여 현재의 상황을 이해하고 후속연구의 시사점을 제공하기 위한 노력이 필요한 시점이라 할 수 있다. 본 연구는 우리나라 초등 정보교육의 연구동향을 조망하고자 하는 목적으로 정보교육학회논문지를 분석하였다. 분석을 위한 데이터는 정보교육학회논문지의 창간호에서 2020년까지 출간된 논문을 모두 선정하였고, 토픽모델링하여 연구주제 11개를 도출하였다. 연구결과, 가장 높은 비중인 토픽 T1은 약 38%을 차지하는 것으로 분석되었고, 토픽 T1에 기여도 순에 따라 교육, 연구, 분석, 초등, 정보의 키워드가 도출었다. 토픽들의 연도별 회귀분석 결과, 연구의 트랜드가 컴퓨팅사고력, 소프트웨어교육, 인공지능교육 등으로 변화하고 있는 것으로 나타났다. 본 연구의 의의는 초등 정보교육과 관련된 텍스트 데이터를 객관적으로 클러스터링하였다는 점에서 의미가 있다고 할 수 있다.
본 연구에서는 국내 지식경영 분야의 연구동향들이 어떻게 전개되어 왔는지 살펴보기 위해 한국지식경영학회의 지식경영연구 학술지에 2000년 부터 2015년까지 게재된 총 352개의 논문의 1496개의 키워드를 대상으로 그래프 이론 및 네트워크 모델을 이용하여 추세를 분석하였다. 분석 결과를 통하여 최근 각광받고 키워드들, 네트워크의 중심에서 멀어진 키워드들, 그리고 키워드들 간의 단절고리에 대하여 알아보았다. 연구자들은 본 연구결과를 활용하여 향후 지식경영 분야 후속연구의 설계 및 주제선정을 위한 기초자료로 삼을 수 있을 것이다.
This study examines the 'Attitude towards Money' research trends and suggests future research issues and implications through a contents analysis. To accomplish the study object, 4 analysis categories were selected based on reference study to review the research subject, methods of data collection, research objects, and an analysis of the methods, found in 31 articles in journals and dissertations from 1996 to 2009. The were made in early 1990, (an increase in related research since 2000); however, the object of study is too limited, with an overemphasis on research methods and quantitative research methods. The research method of most articles was mainly limited to the quantitative study. Based on the results, research directions and research limitations were suggested for future leisure research.
전공서적, 학위논문 등과 같은 대학도서관 장서들은 교수 및 학생의 연구와 교육을 지원하기 위한 정보원으로 많이 활용된다. 이러한 자료들은 특정 분야에서 주로 사용되는 전문용어가 출현하기 마련인데, 전문용어 추이 분석을 통해 해당 분야의 최신 연구동향이나 연관성을 유추할 수 있다. 이에 본 연구에서는 국내 소재 2개 대학도서관의 컴퓨터 분야 장서를 대상으로 메타데이터에 포함된 전문용어를 추출하여 그 추이를 분석하였다. 이를 해당 대학의 학위논문과 국내 학술논문에 나타나는 전문용어 추이와 비교함으로써 대학도서관 장서 구성과 해당 분야 연구동향과 연관성을 분석하였다.
본 연구는 연구데이터 관련 국내 연구의 동향을 파악하기 위하여 RISS에서 연구데이터 관련 논문을 수집하였으며, 데이터 정제 후 총 58건의 연구논문을 대상으로 134개의 저자 키워드를 추출하여 키워드 네트워크 분석을 수행하였다. 분석 결과, 첫째, 아직까지 국내에서 연구데이터 관련 연구의 수가 58건에 지나지 않아 추후 많은 관련 연구가 진행될 필요가 있음을 알 수 있었다. 둘째, 연구데이터 관련 연구 분야는 대부분 복합학 중 문헌정보학에 집중되어 있었다. 셋째, 연구데이터 관련 저자 키워드의 빈도분석 결과 '연구데이터관리', '연구데이터공유', '데이터리포지터리', '오픈사이언스' 등이 다빈도 주요 키워드로 분석되어 연구데이터 관련 연구는 위의 키워드를 중심으로 진행되고 있음을 알 수 있었다. 키워드 네트워크 분석 결과에서도 다빈도 키워드는 연결 중심성 및 매개 중심성에서 중심적인 위치를 차지하며 관련 연구에서 핵심 키워드에 위치하고 있음을 알 수 있었다. 본 연구의 결과를 통하여 최근의 연구데이터 관련 동향을 파악할 수 있었고, 향후 집중적으로 연구해야 하는 분야를 확인할 수 있었다.
이 연구의 목적은 과학교육분야에서 꾸준히 지속해 오고 있는 융합교육을 선행연구와 비교를 통해 2011년 이후 융합교육 연구동향의 변화를 알아보고자 하였다. 과학교육분야의 융합교육관련 논문 발행 편수, 연구대상, 연구내용, 주제연계를 선행연구와 비교 분석하고, 최근 연구동향을 알아보는 네트워크 분석방법을 활용하여 융합교육의 변화를 알아보았다. 과학교육분야에서 융합교육관련 논문 편수는 8.0%이상 꾸준하게 발행되었으며 2012년부터 증가했다가 다시 2015년부터 낮아지고 2017년부터 다시 서서히 증가하는 경향성이 나타났다. 연구대상은 초등학생 대상이 높은 반면 중학생, 고등학생, 대학생 대상은 낮았다. 현직 교사는 증가한 반면에 예비 교사는 감소했고, 문헌과 일반은 다소 증가하였다. 연구내용에서 효과연구는 감소한 반면에 개발연구는 증가했으며, 이론 및 인식연구는 비슷하였다. 주제연계에서 과학 내 연계는 23.9%이고, 과학 외 연계는 76.1%이며, 과학 외 연계에서 공학·기술, 예술 연계가 높았다. 네트워크 분석에서 초등, 과학, STEAM, 프로그램 단어는 출현빈도가 높은 동시에 다른 단어들과 함께 등장하여 네트워크를 주도하고 있었다. 융합교육 연구동향에 대한 교육적 함의는 앞으로 과학교육분야에서 융합교육은 지속될 것이며, 교육 현장에 뿌리를 내리기 위해서는 중등학생을 대상으로 하는 연구가 더욱 활발히 이루어져야 한다는 것이다. 또한 STEAM 중심의 프로그램 개발 및 효과에 대한 연구에서 벗어나 융합교육의 철학적 근거 및 이론적 확립을 위한 연구가 늘어날 필요가 있다.
The past Romanticism, which emphasized loveful, womanish property, has changed into new-concept Romanticism as it was harmonized with various emotional cultures and trends in the 21st century. New-concept romanticism is found in various fields ranging from personality, diversity and discrimination to emotion. It is appearing as a new style searching for taste as it is mixed and matched with other fields. In fashion, Romanticism and mix-and-match trend provide womanish feeling through the match with romantic chiffon, high-waisted pants and cashmere cardigan and show modern emotion through vest and short blazer. Therefore, it is necessary to reconsider the method to analyze and express fashion emotion style on the basis of mix-and-match trend of Romanticism. The purpose of this study is to analyze how Romanticism is expressed in the mix and match with other emotional style, predict direction of Romanticism style and establish the ground to find changing fashion trend accurately. The researcher expects that design development will be focused on the fashion, which is more various and characteristic and search for convenient, healthy life, on the basis of the analysis on mix and match shown in Romanticism fashion of the study. The researcher tried to provide the base of design development and assist design activation by using mix and match, which can create various new styles, accurately and understanding and predicting the fashion trend of the 21st century.
본 논문에서는 딥러닝 및 강화학습 연구에 대해 KeyBERT(Keyword extraction with Bidirectional Encoder Representations of Transformers) 알고리즘 기반의 토픽 추출 및 토픽 출현 빈도 분석으로 급변하는 딥러닝 관련 연구 동향 분석을 파악하고자 한다. 딥러닝 알고리즘과 강화학습에 대한 논문초록을 크롤링하여 전반기와 후반기로 나누고, 전처리를 진행한 후 KeyBERT를 사용해 토픽을 추출한다. 그 후 토픽 출현 빈도로 동향 변화에 대해 분석한다. 분석된 알고리즘 모두 전반기와 후반기에 대한 뚜렷한 동향 변화가 나타났으며, 전반기에 비해 후반기에 들어 어느 주제에 대한 연구가 활발한지 확인할 수 있었다. 이는 KeyBERT를 활용한 토픽 추출 후 출현 빈도 분석으로 연구 동향변화 분석이 가능함을 보였으며, 타 분야의 연구 동향 분석에도 활용 가능할 것으로 예상한다. 또한 딥러닝의 동향을 제공함으로써 향후 딥러닝의 발전 방향에 대한 통찰력을 제공하며, 최근 주목 받는 연구 주제를 알 수 있게 하여 연구 주제 및 방법 선정에 직접적인 도움을 준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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