• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.92-104
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• 2021

본 연구의 목적은 온라인 뉴스 기사를 분석하여 환자안전에 대한 사회적 이슈를 확인하고, 환자안전법 시행 이전과 시행 이후 사회적 이슈의 변화를 확인하기 위함이다. R 프로그램을 이용하여 2010년 1월 1일부터 2020년 3월 5일까지 총 7600건의 온라인 뉴스 기사를 수집하였으며, 키워드 분석, 토픽 모델링, 동시출현 네트워크 분석을 시행하였다. 2609개의 키워드는 다음의 8가지 주제로 범주화되었다 : "의료행위", "의료인력", "감염 및 시설", "간호·간병통합서비스", "의약품", "개선을 위한 시스템 개발 및 구축", "환자안전법", "의료기관 인증". 그리고 환자안전법 시행 이전에는 환자안전 인식, 감염관리, 의료기관 인증 등의 키워드가 등장하였으나 시행 이후에는 환자안전 문화, 투약 등의 키워드가 등장하였으며 간호의 중요도 순위가 상승하였다. 의료계뿐 아니라 대중에게도 환자안전에 관한 관심은 높아지고 있으며, 환자안전 향상에 간호의 역할은 중요하다. 따라서 환자안전을 간호의 핵심 역량으로 삼고 지속적인 교육을 해나가야 할 것이다.

• 정보관리연구
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• 제43권2호
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• pp.43-66
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• 2012

이 연구는 저자프로파일링 기법을 활용하여 국내 수의과학 분야의 지적 구조에 대한 계량적인 접근을 시도하였다. 계량적인 접근은 인용 데이터를 기본으로 수의과학 분야의 국내 3개 주요 학술지를 선정하고, 선정된 학술지에 수록된 740편의 논문 가운데 주요 저자 50인의 논문을 대상으로 분석하였다. 분석결과 분석 대상 50인의 저자는 주제적 연관성에 따라 4개의 상위 클러스터와 11개의 하위 클러스터를 형성하는 것으로 나타났다. 이 연구에서는 주제분야별 지적 구조의 시각화를 위하여 다차원척도법을 이용하여 지도를 생성하였으며, 각 클러스터별로 선정된 저자의 논문 제목, 초록 및 키워드를 이용하여 4개 상위 클러스터 및 11개 하위 클러스터의 주제를 판정하였다. 또한 각 주제분야 클러스터별로 저작 활동이 활발한 연구자를 선정하고 연구자의 관심 주제 분야를 표현하였다. 이 연구를 통하여 수의과학 분야의 주제별 연구자간의 네트워크와 최근 연구 동향 파악이 가능하였다.

• 복식문화연구
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• 제27권3호
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• pp.193-205
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• 2019

A trend analysis of research articles in a field of knowledge is significant because it can help in finding out the structural characteristics of the field and the future direction of research through observing change in a time series. We identified the structural characteristics and trends in text data (keywords) gathered from research articles which in itself is an important task in various research areas. The titles and keywords were crawled from research articles published from 2016 to 2018 in the Research Journal of the Costume Culture (RJCC), one of the representative Korean journal in the field of clothing and textile. After we extracted data comprising English titles and keywords from 195 published articles, we transformed it into a 1-mode matrix. We used measures from network analysis (i.e., link, strength, and degree centrality) for evaluating meaningful patterns and trends in the research on clothing and textile. NodeXL was used for visualizing the semantic network. This study observed change in the clothing and textile research trend. In addition to covering the core areas of the field, the subjects of research have been diversifying with every passing year and have evolved onto a developmental direction. The most studied area in articles published by the RJCC was fashion retailing/consumer psychology while aesthetic/historic and fashion industry/policy studies were covered to a more limited extent. We observed that most of the studies reflecting the identity of RJCC share subject keywords to a significant extent.

• 지능정보연구
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• 제19권2호
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• pp.101-123
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• 2013

최근 경제 패러다임의 변화로 인해 기업이 글로벌 경쟁우위 및 미래 성장동력 확보하기 위해서는 기술과 경영을 통합적으로 이해할 수 있는 학제적 지식을 바탕으로 기술연구의 동향을 파악하고 융합기술 및 유망기술 예측하여 지속적 혁신, 핵심역량 강화, 핵심기술 보유, 기술 융합 등을 통해 새로운 가치를 창출할 필요가 있다. 따라서 본 연구는 기술경영관련 연구의 거시적인 흐름을 분석하기 위해 동시단어 분석기반의 계량서지학적 방법론을 사용하였다. 즉, 최근 10년 동안 기술경영분야의 주요 해외 저널에 게재된 논문의 키워드를 수집한 다음, 빈도 분석, 초기 키워드 네트워크의 구조 분석, 시간이 지남에 따른 새로 생성된 키워드의 선호적 연결 및 성장 분석, 전체 네트워크에 대한 컴포넌트 분석 및 중심성 분석을 수행하였다. 이를 통해 기술경영분야의 논문에 대한 구체적인 연구 주제를 파악할 수 있고, 이들 간의 관계를 파악함으로써, 학제적 연구와 통섭을 위한 구체적인 연구주제들의 조합을 제시할 수 있다. 본 연구결과를 살펴보면 다음과 같다. 첫째, 논문 별 키워드는 1개~23개의 분포를 지니고 있으며, 평균적으로 논문 당 4.574개의 키워드가 있다. 또한 키워드 중 90%가 10년 동안 3번 이하로 사용되었다. 특히 1번만 사용된 키워드는 약 75%의 비중을 차지하고 있음을 확인하였다. 둘째, 키워드 네트워크는 좁은 세상 네트워크 및 척도 없는 네트워크의 특징을 따르고 있음을 확인하였다. 특히 기술경영관련 논문에 사용된 키워드 중 소수의 키워드의 독점화 경향이 높음을 확인할 수 있었다. 셋째, 선호적 연결 및 성장 분석을 통해 기술경영분야의 키워드는 시간이 지남에 따라 선호적 연결을 통한 생존과 소멸 과정에 의해 부익부 빈익빈 현상이 고착되고 있고 있음을 확인하였다. 또한 신규 키워드의 선호적 연결 정도 분석을 통해 신규 연구분야 또는 새로운 연구영역을 창출할 가능성이 있는 키워드 관련 연구 주제에 대한 관심이 시간이 지남에 따라 증가하다가 일정 시점이 지나면 감소함을 확인하였다. 넷째, 컴포넌트 분석 및 중심성 분석을 통해 기술경영관련 연구 동향을 확인하였다. 특히 중심성 분석을 통해 Innovation(혁신), R&D(연구개발), Patent(특허), Forecast(예측), Technology transfer(기술이전), Technology(기술), SME(중소기업) 등의 키워드가 연결중심성, 매개중심성, 근접중심성이 높음을 확인하였다. 본 연구의 분석결과는 기술경영의 연구 동향, 타 학문과의 통섭 및 신규 연구주제 선정 시 참고할 수 있는 유용한 정보로 활용될 수 있다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제51권1호
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• pp.179-200
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• 2020

한국학의 연구 범위는 한국의 역사, 문학, 정치, 사회, 경제, 종교 등 한국과 관련된 모든 영역을 망라하고 있다. 본 연구는 문헌동시인용 분석과 텍스트마이닝 기법을 사용하여 한국학 지식구조를 정의하였다. 그리고 한국학을 다룬 주체에 따라 한국에서 논의된 한국 연구를 주체 인식 한국학, 한국 이외의 지역에서 논의된 한국 연구를 타자 인식 한국학으로 나누어 하위영역을 비교·분석하였다. 이를 위해서 SCOPUS 데이터베이스에서 'Korea' 또는 'Korean' 이라는 단어를 키워드로 포함하고 있는 인문·사회 분야 문헌 10,929건을 수집하였다. 분석결과 주체 인식 한국학의 지식구조에서는 총 20개의 하위영역이 발견되었고, 타자 인식 한국학의 지식구조에서는 총 14개의 하위영역이 발견되었다. 주체 인식의 한국학과 타자 인식의 한국학의 하위영역 구성에 있어서 차이점은 첫째, 주체 인식 한국학의 하위영역이 타자 인식 한국학의 하위영역보다 더 다양한 영역으로 세분되어 있다는 것, 둘째, 주체 인식 한국학은 마케팅/소비자와 서비스, 산업화, 다문화, 정신건강, 관광, 한국어, 환경과 도시 등이 주요 영역을 차지하고 있고, 타자 인식 한국학은 크게 한국 대내외의 상황, 한국 대중문화, 미국 이민자로서의 한국인, 한국어/한국어 습득이 주요 영역을 차지하고 있는 것으로 나타났다. 마지막으로 주체 인식과 타자 인식에서 공통적으로 보이는 영역은 정신건강, 관광, 한국어, 탈주민, 청소년 비행 등이었다.

• 한국사회복지학
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• 제68권2호
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• pp.185-211
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• 2016

이 연구는 "한국사회복지학회"의 학회지에 1979년 창간호에서부터 2015년까지 게재된 논문들의 키워드를 분석함으로써 국내 사회복지학의 동향을 살펴보고자 한 연구이다. 전체시기에 대한 분석과 더불어 이를 두 시기로 나눈 분석을 병행함으로써 연구의 동향을 밝혀보게 된다. 연구의 가닥은 크게 셋으로 나뉜다. 첫째는 연구방법의 동향으로서, 질적, 양적 및 문헌연구의 비중이 시기별로 변화된 양상을 개관한다. 둘째는 연구주제의 동향으로서, 시기별 키워드 출현빈도의 추이를 분석한다. 셋째는 지적구조의 동향으로서, 키워드들의 중심성 지수의 변화를 살펴본 후에, 이들 사이의 관계를 분석해주는 패스파인더 알고리즘 및 네트워크 구조를 도식적으로 구현해주는 노드엑셀 프로그램 등을 활용하여 사회복지학 지적 구조의 흐름을 밝힌다. 끝으로, 이러한 분석결과들에 내포된 함의를 검토해 본다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.47-64
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• 2021

전 세계적으로 퍼진 코로나 19 상황은 우리의 일상생활의 많은 부분에 영향을 끼쳤을 뿐만 아니라, 경제·사회 등 많은 부분에 걸쳐 막대한 영향력을 미치고 있다. 확진자와 사망자 수가 증가함에 따라 의료진과 대중은 불안, 우울, 스트레스 등 심리적인 문제를 겪고 있다고 한다. 장기적인 부정적인 감정은 사람들의 면역력을 감소시키고 신체적인 균형을 파괴할 수도 있으므로 코로나 19로 인한 심리적인 상태를 이해하는 것이 필수적인 상황이다. 본 연구에서는 코로나 19 감정과 관련된 뉴스 데이터를 수집하여, 텍스트 마이닝을 통해 키워드를 분류하고, 키워드 사이의 의미 네트워크 분석을 통해 단어들의 관계를 시각화하였다. 코로나 감정과 관련된 기사의 키워드에 나타난 단어들의 빈도수를 확인하고 이를 워드 클라우드로 분석하였다. 키워드 빈도 분석 결과 코로나 19 감정과 관련하여 '중국', '불안', '상황', '마음', '사회', '건강'과 같은 단어의 빈도가 높게 나타난 것을 확인할 수 있었다. 각 데이터 간 연결 중심성을 분석한 결과 키워드 중심성 네트워크에서 가장 중심적인 핵심어는 '심리'와 '코로나 19', '블루', '불안'이라는 단어가 높은 연결 중심성을 가지는 것을 확인할 수 있었다. 기사의 헤드라인에 나타난 주요 핵심어 사이의 동시 출현 빈도 네트워크를 그래프로 시각화한 결과, '코로나-블루' 쌍이 가장 굵게 표시되었고, '코로나-감정', '코로나-불안' 쌍이 비교적 굵은 선으로 표시된 것을 알 수 있었다. 코로나와 관련된 '블루'는 우울증을 의미하는 단어로, 코로나와 우울증은 이제 관심을 가져야 할 키워드임을 확인할 수 있었다. 본 연구에서는 장기화한 코로나 19 상황에서 신체적인 방역뿐만 아니라 심리적인 방역에도 힘써야 할 이 시기에 보건 정책담당자가 빠르고 복잡한 의사결정 과정에 도움이 되고자 미디어 뉴스를 모니터링 함으로써, 더욱더 쉬운 소셜 미디어 네트워크 분석 방법을 제시하고자 한다.

• 정보관리학회지
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• 제40권4호
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• pp.429-450
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• 2023

본 연구의 목적은 오픈 데이터 관련 연구의 최근 동향과 지적 구조를 고찰하는 것이다. 이를 위하여 본 연구는 Scopus에서 저자 키워드로 'open data'를 검색하여 1999년부터 2023년까지 총 6,543건의 논문을 수집하였으며, 데이터 전처리 이후 5,589편 논문의 저자 키워드를 대상으로 오픈 데이터 관련 연구 분야 및 링크드 오픈 데이터 관련 연구 분야의 중심성 도출과 네트워크 분석을 수행하였다. 그 결과, 오픈 데이터 관련 연구에서는 'big data'가 가장 높은 중심성을 보였으며, 주로 공공데이터 개념의 오픈 데이터로서의 활용 및 정책 적용 연구, 빅데이터와의 연관개념으로서의 오픈 데이터를 활용한 데이터 분석에 관한 연구, 오픈 데이터의 재생산이나 활용 및 접근과 같은 오픈 데이터의 이용과 관련한 주제의 연구가 이뤄지고 있음이 나타났다. 그리고 링크드 오픈 데이터 관련 연구는 삼각매개중심성 및 최근접이웃중심성에서 모두 'semantic web'이 가장 높은 것으로 나타났으며, 정부 정책의 공공데이터보다 데이터 연계와 관계 형성을 중점으로 한 연구가 많이 수행된 것으로 나타났다.

• 정보관리학회지
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• 제41권1호
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• pp.367-387
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• 2024

본 연구는 새로운 표준과 규칙의 제정이 이루어지고 또한 향후 예고되어 있음으로 큰 변화의 과정을 거치고 있는 목록학에 있어 그동안 연구가 거의 없었던 해외 연구들의 최근 동향과 지적 구조를 규명하고자 하였다. 이를 위해 2010년 이후 14년간 발행된 논문 680편을 수집한 후, 이로부터 전처리를 거쳐 추출한 1,942개의 저자 키워드를 분석해보았다. 주요 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 해외 목록학 연구는 2017년 이후 주목할만한 성장세를 보이고 있었다. 둘째, 상위빈도 연구주제는 편목, 메타데이터, RDA, 대학도서관, 전거 제어, 링크드 데이터, FRBR, 목록, LCSH, 도서관, 온라인목록이었다. 셋째, 연구주제들은 크게 도서관 목록의 전통적인 부분과 관련된 것과 최근 들어 더욱 활발하게 논의가 진행되고 있는 주제인 전거제어와 협동편목, RDA, 링크드데이터와 관련된 2개의 군집으로 나눌 수 있었고, 이를 14개 소군집으로 세분하여 분석하였다. 넷째, 키워드 군집 14개의 성장지수와 표준 성과지수를 살펴본 결과, 하나의 군집을 제외하고는 학문 분야의 성장의 측면에서 모두 성장을 나타내는 수치를 보여주었다. 본 연구는 향후 국내 학계와 현장을 위한 목록의 발전 양상 예측하기 위한 기초자료 및 관련 교육에 유용하게 활용될 수 있다는 점에서 그 의의가 있다.