본 연구의 목적은 키워드 특징 면에서 문헌정보 저널에서 나타나는 유사점과 차이점을 조사하여 다양한 문헌 정보학 연구 영역을 발견하는 데 있다. 이 연구를 수행하기 위해 2004 년부터 2016 년까지 네 개의 한국 저널의 키워드가 RISS 데이타베이스에서 수집 되었고(http://www.riss.co.kr) 그리고 여섯 개의 국제저널의 키워드가 SCOPUS 데이타베이스에서 수집 되었다(http://www.scopus.com). 키워드의 특징은 한국 및 국제저널에 관하여서 자주 사용 되었던 키워드와 자주 사용되었던 독특한 키워드를 검증하는 연구이었다. 독특한 키워드란 한 분야에서는 나타나지만 다른 분야에서는 나타나지 않는 키워드를 말한다. 이 연구의 결과는 다음과 같다. 가) 키워드 빈도 분석 결과는 한국의 문헌정보 학의 연구주제와 연구특색을 보여 주는 것으로 나타났다. 나) 일반적으로 한국 저널에서 사용 된 키워드는 도서관과 관련된 주제의 영역을 나타냈고, 국제 저널에 사용되는 키워드는 서지 측정법과 관련된 주제 영역을 나타냈다. 다) 빈번히 사용되었던 독특한 키워드에서도 이러한 전반적인 연구 테마를 명백히 나타냈다. 라) 어떤 키워드는 쓰이는 범위가 한 국가나 지역으로 한정되어 있는 것으로 나타냈다. 이 연구의 중요한 시사점은 가장 자주 사용되는 키워드와 가장 자주 사용되는 독특한 키워드는 둘 다 문헌정보 학의 주제 영역을 적절하게 반영하고 있는 것으로 보인다는 것이다.
Purpose The purpose of this study is to propose a methodology to derive positive keywords and negative keywords through deep learning to classify reviews into positive reviews and negative ones, and then refine the results of topic modeling using these keywords. Design/methodology/approach In this study, we extracted topic keywords by performing LDA-based topic modeling. At the same time, we performed attention-based deep learning to identify positive and negative keywords. Finally, we refined the topic keywords using these keywords as filters. Findings We collected and analyzed about 6,000 English reviews of Gyeongbokgung, a representative tourist attraction in Korea, from Tripadvisor, a representative travel site. Experimental results show that the proposed methodology properly identifies positive and negative keywords describing major topics.
Objectives: The purpose of this study is to explore the research trends of elderly oral health through a language network analysis. Methods: A total of 354 published studies with 668 keywords were collected from the Research Information Sharing Service (RISS) between 2000 and 2022. Language network analysis was performed using Textom 6.0, Ucinet 6.774, and NetDraw 2.183. Results: The most frequent keywords were 'elderly', 'oral health', 'quality of life', and 'OHIP-14'. The result of frequency-inverse document frequent keywords showed similar results to the most frequent keywords. The N-gram of keywords shows that 'elderly', 'oral health' (18 times) and 'elderly', 'depression' (7 times). As a results of the analysis of degree centrality and between centrality, 'elderly', 'oral health', and 'quality of life' were found to be high. The CONCOR analysis identified the main clusters of 'quality of life', 'oral health behavior', 'health', and 'oral function disorder'. Conclusions: The results of the current study could be available to know research trends in elderly oral health and it is necessary to improve more comprehensive study in follow-up study.
This study used big data analysis as informatics that identified keywords related to new-tro fashion; in addition, it conducted differences and types of classification according to demographic characteristics. First, it has been shown that two different generations, the Millennials and the older generation, coexist as important keywords in the context of new-tro fashion. Second, according to age, it has been shown that the keywords that appear in new-tro fashion are taken differently. In most regional keywords that differed in the classification, respondents in their 20s, 30s and 40s were classified as emotional, while those in their 50s or older perceived as factual phenomena. The results of eliciting keywords in new-tro fashion through big data analysis, keywords that reflect phenomena, design details and considerations, fashion styles, fashion brands, fashion items, social media, influence, and emotional adjectives. This study confirmed the meaning of new-tro fashion based on past that can give enjoyment to the new generation and memories to the older generation.
Purpose: The aim of this study is to identify core keyword of frailty research in the past 35 years to understand the structure of knowledge of frailty. Methods: 10,367 frailty articles published between 1981 and April 2016 were retrieved from Web of Science. Keywords from these articles were extracted using Bibexcel and social network analysis was conducted with the occurrence network using NetMiner program. Results: The top five keywords with a high frequency of occurrence include 'disability', 'nursing home', 'sarcopenia', 'exercise', and 'dementia'. Keywords were classified by subheadings of MeSH and the majority of them were included under the healthcare and physical dimensions. The degree centralities of the keywords were arranged in the order of 'long term care' (0.55), 'gait' (0.42), 'physical activity' (0.42), 'quality of life' (0.42), and 'physical performance' (0.38). The betweenness centralities of the keywords were listed in the order of depression' (0.32), 'quality of life' (0.28), 'home care' (0.28), 'geriatric assessment' (0.28), and 'fall' (0.27). The cluster analysis shows that the frailty research field is divided into seven clusters: aging, sarcopenia, inflammation, mortality, frailty index, older people, and physical activity. Conclusion: After reviewing previous research in the 35 years, it has been found that only physical frailty and frailty related to medicine have been emphasized. Further research in psychological, cognitive, social, and environmental frailty is needed to understand frailty in a multifaceted and integrative manner.
본 연구는 1990년부터 2018년까지 기간 동안의 항만배후지에 대한 연구동향을 사회네트워크 방법론을 이용하여 분석하는 것을 목적으로 하였다. 연구에 사용된 자료는 전 세계 116개 관련 학술논문 자료에서 추출하였다. 10년 단위로 분석된 연구결과를 살펴보면, 먼저 1990-1999년 사이에는 컨테이너화, 수송 기반시설 및 선진물류 국가에 관련된 이탈리아, 독일, 캐나다 등이 분석지표상 상위에 위치하였다. 2000-2009년 사이에는 지역화, 경쟁력, 아시아국가 화물유치 및 물류기술 등이 중심적인 위치를 점하였다. 마지막으로 2010-2018년 사이에는 복합운송, 내륙거점, 컨테이너 및 관련 키워드, 해운 및 연관 키워드가 중요하게 연구되었다. 항만배후지 연구동향은 시대가 변화함에 따라 체계화되고 통합적으로 진행되었음을 확인할 수 있으며. 본 연구결과는 항만배후지와 관련된 학계와 산업계의 산업발전에 대한 이해도 및 연구 집중도에 대한 시사점을 제공한다.
대부분의 연구포털 사이트는 관심 분야의 논문을 획득하고자 하는 연구자를 대상으로 한 서비스를 주로 제공하고 있다. 하지만 이러한 서비스는 정확한 서지사항을 알고 있는 일부 사용자의 경우 손쉽게 이용할 수 있지만, 대부분의 이용자는 원하는 자료를 획득하기 위해 키워드 검색을 통한 반복적 시행착오를 겪게 된다. 특히 사용자가 익숙하지 않은 분야의 논문을 검색하는 경우에는, 찾고자 하는 논문의 적절한 키워드 자체를 알지 못하여 검색에 큰 어려움을 겪게 된다. 이러한 한계를 극복하기 위해 일부 연구포털 사이트에서는 온라인 쇼핑몰의 상품 추천에 주로 사용되어온 연관관계 분석 기반 키워드 추천 서비스를 채택하고 있다. 하지만 연관관계 분석에만 기반한 키워드 추천 방식은 두 키워드간의 단편적인 관계만을 알려줄 뿐, 해당 학술 분야와 관련된 전체 키워드 간의 복합적 연결 관계를 보여주기에는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 연관관계 분석을 통해 빈발 출현 키워드 쌍을 추출하고 이를 근거로 전체 키워드 간 네트워크를 구축함으로써, 학술 분야별 중심 키워드 및 분야 간 융합을 위한 연계 키워드를 추천하기 위한 방법을 제시하고자 한다.
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.
This research analyzed characteristic changes in trading areas and the success factors of popular fashion trading areas (Garosu-gil, Dongdaemun, and Itaewon). This research adopts a social network analysis method to semantically analyze trading areas. Articles on the three fashion trading areas were located through KrKwic software to extract keywords and calculate word frequency. Keywords with high frequency were placed through NodeXL software to identify relationships among keywords. Researchers created a network of relationships among trading areas and between past and present of trading areas to analyze and visualize. In the past (2008-2009), the trading areas of Dongdaemun, Garosu-gil and Itaewon were placed horizontally with a limited number of shared keywords between them. However, the three trading areas retain diverse rage of keywords and an organic realtionships five years later (2013-2014). Compared to the past, all three areas see the emergence of relevant fashion keywords such as 'designer', 'design', 'brand'. Additional cultural keywords such as 'culture/art/performance', 'exhibition', and 'event' have commonly appeared and imply that related industries are an important factor as well. Fashion companies that consider evaluating areas for a new store opening need to understand the trading area characteristics and select the most suitable area. In addition, it is necessary to equip the trading area with basic fashion elements as well as relavant industry when the government tries to develop fashion trading areas.
포털사이트의 실시간 검색키워드는 검색횟수의 순간증가율이 높은 순서대로 나타나므로 짧은 시간에 관심도가 급상승하는 이슈는 쉽게 보여주지만, 포털사이트별로 다른 결과가 도출되고 일정기간에 대한 이슈는 나타내지 못하는 한계가 있다. 따라서, 일정기간 동안의 전체 실시간 검색키워드에서 핵심 이슈를 찾고 각 포털사이트별로 집계한 결과와 이들의 차이를 분석한 결과를 보여주는 것은 이슈를 보다 실제적으로 이해할 수 있는 근거를 제공하고 자주 변화하는 실시간 검색키워드에 대한 일관성을 유지할 수 있게 해준다는 측면에서 의미가 있다. 이를 위해 본 논문에서는 대표적인 두 개의 포털사이트에서 제공하는 실시간 검색키워드의 주간 분석을 통하여 주간 핵심 이슈를 추출하고 이들의 차이를 분석한다. 두 포털사이트의 실시간 검색키워드 중요도 점수에 대한 독립표본 t검정과 실시간 검색키워드 생존함수에 의한 생존분석 결과, 두 포털사이트는 차이가 있다는 것을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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