• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제61차 동계학술대회논문집 28권1호
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• pp.99-100
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• 2020

본 연구는 최근 우리나라 국민들의 주요 관심 교육정책인 '고교학점제' 관련 언론기사들을 한국언론재단의 빅카인즈(BIGKinds) 시스템을 활용하여 분석하였다. 본 연구에서는 2018년 1월 1일부터 2019년 11월 30일까지 기간을 설정한 후, 총 54개 언론사의 '고교학점제' 관련기사들을 추출하였다. 그 다음, 추출된 '고교학점제' 관련 기사들을 대상으로 뉴스트렌드 분석, 네트워크 지도 구현, 핵심어 추출 및 워드클라우드 제시 등의 연구과정을 거쳤다. 본 연구결과는 '고교학점제'의 정책 진행 과정성의 과제 및 쟁점들을 해결하는데 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한예방한의학회지
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• 제27권3호
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• pp.1-12
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• 2023

Objectives : The aim of this study is to analyze the news articles related to Korean Medicine(KM) and compare trends in news reports from 2018 to 2022. Method : News articles related to KM were collected through the BigKinds, the news bigdata service of the Korea Press Foundation. News reports from 1 January 2018 to 31 December 2022 were searched. 2,950 news articles out of a total of 12,497 met the inclusion criteria. First, quantitative changes in media coverage were analyzed by year, media outlet, and month. For qualitative analysis, two authors independently coded the content of news articles, discussed them until consensus, and consulted with a third researcher to classify them. In addition, keywords extracted by the BigKind's Topic Rank algorithm were compared and analyzed in each year. Results : The number of news articles on KM decreased by 42% in 2022 compared to 2018. Over a fiveyear period, the Naeil Shinmun reported the most on KM among newspapers, while the Hankyoreh did the least. Among broadcasters, YTN reported the most and SBS did the least. When analyzing the reports by category, the most common was 'treatment', followed by 'prevention' and 'scientification'. As a result of extracting keywords with high weight and frequency, 'immunity' and 'immune system' ranked the first and second in 2018, while 'COVID 19' and 'medical law violation' did in 2022. Conclusion : The decrease in media reports on KM during the COVID-19 epidemic period seems to be due to the limited role of KM in responding to infectious diseases, and efforts to expand the scope of KM can induce increased media reports and social interest.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.20-29
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• 2021

본 연구는 신문 기사에서의 드론과 범죄에 관한 이슈를 탐색하는 데 목적이 있다. 한국언론재단의 온라인 뉴스 아카이브인 빅카인즈에서 1990년 1월 1일부터 2021년 5월 1일 기간 동안 11개 중앙지와 28개의 지역 종합지의 '드론'과 '범죄' 조건에 맞는 1,213건의 신문기사를 수집하였다. 그중 117개의 핵심 키워드를 대상으로 키워드빈도, 중심성분석, 네트워크 구조 구축, CONCOR 분석, 밀도 매트릭스 분석을 수행하였다. 분석결과, 주요 이슈는 8개로 분류되었으며 신문 기사 속의 드론과 범죄에 관한 보도 분석을 통해 국민의 사생활 보호와 불법 촬영 예방, 항행 안전 확보, 사회적 치안 유지와 해결, 테러와 전쟁 등에 관한 정부의 정책 수립과 사회적 문제점들이 중점적으로 논의되었음을 확인할 수 있었다. 본 연구는 드론과 범죄에 관련한 인문사회학적 연구 분야의 확장을 시도하며, 구체적으로 드론 관련 범죄에 대한 현황과 대책을 정책적 함의와 언론적 함의로 제언하였다.

• 대한간호학회지
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• 제52권3호
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• pp.291-307
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• 2022

Purpose: The aims of study were to identify the main keywords, the network structure, and the main topics of press articles related to nurses that have appeared in media reports. Methods: Data were media articles related to the topic "nurse" reported in 16 central media within a one-year period spanning July 1, 2019 to June 30, 2020. Data were collected from the Big Kinds database. A total of 7,800 articles were searched, and 1,038 were used for the final analysis. Text network analysis and topic modeling were performed using NetMiner 4.4. Results: The number of media reports related to nurses increased by 3.86 times after the novel coronavirus (COVID-19) outbreak compared to prior. Pre- and post-COVID-19 network characteristics were density 0.002, 0.001; average degree 4.63, 4.92; and average distance 4.25, 4.01, respectively. Four topics were derived before and after the COVID-19 outbreak, respectively. Pre-COVID-19 example topics are "a nurse who committed suicide because she could not withstand the Taewoom at work" and "a nurse as a perpetrator of a newborn abuse case," while post-COVID-19 examples are "a nurse as a victim of COVID-19," "a nurse working with the support of the people," and "a nurse as a top contributor and a warrior to protect from COVID-19." Conclusion: Topic modeling shows that topics become more positive after the COVID-19 outbreak. Individual nurses and nursing organizations should continuously monitor and conduct further research on nurses' image.

• 정보관리학회지
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• 제41권1호
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• pp.107-132
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• 2024

이 연구에서는 한국언론진흥재단의 빅카인즈에서 제공하는 1990년부터 2022년까지 약 30년간의 5·18 관련 뉴스데이터를 빈도분석과 네트워크 분석하였다. 구체적으로 시기별과 지역별 기사량을 분석하여 양적 변화 추이를 살펴보았으며 동시 출현 키워드를 활용한 정부별 네트워크 분석을 통해 정부별 주요 키워드 간의 연결 구조를 탐색하였다. 분석 결과, 시기적으로는 사회적 이슈가 많았던 2019년의 보도량이 가장 많은 것으로 나타났으며 지역적으로는 전라권의 보도량이 가장 많은 것으로 나타났다. 그리고 네트워크 분석 결과, 정권이 5·18을 바라보는 인식과 정책에 따라 뉴스데이터 내 5·18과 관련된 단어에 차이가 있었다. 5·18 뉴스데이터 분석을 종합한 결과, 5·18이 지역과 상관없이 시간이 지남에 따라 민주화운동으로 자리매김해 나가고 있었으나 동시에 5·18에 대한 왜곡이 해소되지 못하고 있음을 확인하였다.

• 대한간호학회지
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• 제51권4호
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• pp.442-453
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• 2021

Purpose: This study was conducted to assess public awareness and policy challenges faced by practicing nurses. Methods: After collecting nurse-related news articles published before and after 'the Thanks to You Challenge' campaign (between December 31, 2019, and July 15, 2020), keywords were extracted via preprocessing. A three-step method keyword analysis, latent Dirichlet allocation topic modeling, and keyword network analysis was used to examine the text and the structure of the selected news articles. Results: Top 30 keywords with similar occurrences were collected before and after the campaign. The five dominant topics before the campaign were: pandemic, infection of medical staff, local transmission, medical resources, and return of overseas Koreans. After the campaign, the topics 'infection of medical staff' and 'return of overseas Koreans' disappeared, but 'the Thanks to You Challenge' emerged as a dominant topic. A keyword network analysis revealed that the word of nurse was linked with keywords like thanks and campaign, through the word of sacrifice. These words formed interrelated domains of 'the Thanks to You Challenge' topic. Conclusion: The findings of this study can provide useful information for understanding various issues and social perspectives on COVID-19 nursing. The major themes of news reports lagged behind the real problems faced by nurses in COVID-19 crisis. While the press tends to focus on heroism and whole society, issues and policies mutually beneficial to public and nursing need to be further explored and enhanced by nurses.

• 한국간호교육학회지
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• 제28권4호
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• pp.444-455
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• 2022

Purpose: This study explored the meaning of the social perceptions of nurses in online news articles during the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic. Methods: A total of 339 nurse-related articles published in Korean online newspapers from January 1 to December 31, 2020, were extracted by entering various combinations of OR and AND with the four words "Corona," "COVID," "Nursing," and "Nurse" as search keywords using BIGKinds, a news database provided by the Korea Press Foundation. The collected data were analyzed with a keyword network analysis and topic modeling using NetMiner 4. Results: The top keywords extracted from the nurse-related news articles were, in the following order, "metropolitan area," "protective clothing," "government," "task," and "admission." Four topics representing keywords were identified: "encouragement for dedicated nurses," "poor work environment," "front-line nurses working with obligation during the COVID-19 pandemic," and "nurses' efforts to prevent the spread of COVID-19." Conclusion: The media's attention to the dedication of nurses, the shortage of nursing resources, and the need for government support is encouraging in that it forms the public opinion necessary to lead to substantial improvements in treating nurses. The nursing community should actively promote policy proposals to improve treatment toward nurses by utilizing the net function of the media and proactively seek and apply strategies to improve the image of nurses working in various fields.

• 한국비블리아학회지
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• 제30권1호
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• pp.181-207
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• 2019

본 연구는 언어네트워크 분석기법을 활용하여 언론 보도자료에 나타난 대통령기록물 관련 사회적 이슈를 분석하였다. 이를 위해 국내 주요 언론사 5종(조선일보, 중앙일보, 동아일보, 한겨레, 경향신문)을 대상으로, 주제어인 "대통령기록물"을 포함하는 관련 기사를 수집하고, 시기에 따른 핵심 키워드와 관련 이슈들을 분석하였다. 또한 매체의 성향에 따라 인물, 개체, 행위의 세부 키워드를 비교 분석하여 대통령기록물 관련 이슈 보도 특성을 파악하였다. 그 결과 대통령기록물 관련 이슈의 보도 양태 및 이슈의 구성요소를 파악할 수 있었으며, 매체 성향에 따른 보도 특성의 차이를 도출하였다.

• Advances in nano research
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• 제13권3호
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• pp.233-245
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• 2022

Resently, the use of smart structures has been heightened up rapidly. For this issue, vibration analysis related to a graphene nanoplatelet composite (GPLRC) nanodisk which is attached to a piezoelectric layer and is subjected to thermal loads is explored in the current paper. The formulation of this study is obtained through the energy method and nonlocal strain gradient theory, and then it is solved employing generalized differential quadrature method (GDQM). Halpin-Tsai model in addition to the mixture's rule are utilized to capture the material properties related to the reinforced composite layer. The compatibility conditions are presented for exhibiting the perfect bounding between two layers. The results of this study are validated by employing the other published articles. The impact of such parameters as external voltage, the radius ratio, temperature difference, and nonlocality on the vibrational frequency of the system is investigated in detail.

• 디지털융복합연구
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• 제14권11호
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• pp.549-555
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• 2016

이 논문의 목적은 미술관 방문 및 참여 증가 요인이 사물인터넷을 통한 서비스 마케팅 강화에 있다고 보고 이론적 관점에서 사물인터넷 도입 후 제공된 클리블랜드 미술관 서비스의 내용과 그로 인한 결과는 무엇인지를 분석하여 한국의 예술기관에 적용할 수 있는 시사점을 찾는데 있다. 분석을 위하여 저널논문, 통계, 기관 및 정부의 보도자료, 뉴스기사, 웹문서, 웹페이지 기사를 수집하여 참조한다. 분석결과는 첫째, 디지털 및 소셜미디어의 적용은 미술관 방문 및 재원 창출에 긍정적이다. 둘째, 사물인터넷의 도입은 미술관의 '교육', '접근성', '의사소통' 서비스의 강화는 물론 체험을 활성화시켜 온 오프라인 참여를 증가시킨다. 셋째, 시스템 구축을 위해 지방정부의 자금지원과 관련업체의 기술지원이 필수적으로 뒷받침되어야 한다. 결론으로 사물인터넷 불모지나 다름 없는 국내 미술관에 관람객의 참여 활성화를 위하여 이와 같은 디지털기술의 적극적인 도입을 제안한다.