제품 수명주기의 급격한 단축화와 기술융합의 가속화와 같은 환경 변화의 대응 방안으로서 경쟁뿐만 아니라 기업 간 협력의 중요성도 강조되고 있다. 이러한 관점에서 본 연구는 디스플레이 산업에서 나타나는 코피티션의 맥락과 동향을 파악하고자 다음과 같은 연구목적 하에 연구를 진행하였다. 첫째, 전 세계 디스플레이 산업에서 기업들의 협력과 경쟁을 결정하는 경영 및 기술 관련 행위의 특성을 규명한다. 둘째, 전 세계 디스플레이 산업에서 협력과 경쟁 행위에서 향후 중요하게 부각되는 요소를 파악한다. 셋째, 한국의 디스플레이 산업에서 협력과 경쟁 행위의 특징과 향후 견지해야 할 전략적 방향을 제시한다. 이를 위하여, 최근 15년간의 전 세계 기업들의 협력 및 경쟁 행위 관련 정보를 수집하였으며, 기술시장의 전환시점을 고려하여 이를 두 기간으로 구분하였다. 기업 행위 정보를 이용하여 구축한 키워드 네트워크의 네트워크 지표 분석과 군집 분석을 통해 전 세계 기업과 국내 기업의 코피티션 동향을 비교 분석하였다. 분석 결과, 디스플레이 산업에서의 코피티션은 다양한 주제가 분산되어 나타나기보다는 특정 주제들이 중심이 되어 협력과 경쟁 활동을 주도하는 경향을 보였으며, 한국의 파생기술과 산업주도권 선점을 위한 선제적 활동이 두드러지게 나타났다. 본 연구는 전 세계 디스플레이 산업에서 나타나는 기술 분야의 전조 현상 및 이와 관련한 전략적 행동들을 포착하고, 한국 기업들의 선제적 역할을 파악하였다는데 의의가 있다. 연구결과는 향후 제품개발 및 기술마케팅 혁신 방향의 예측가능성을 제시하는데 활용 가능할 것으로 기대된다.
주식의 가격을 이해하고 예측하기 위해서 활용되는 데이터의 범위는 기존의 정형화된 데이터에서 비정형화된 다양한 종류의 데이터로 확대되고 있다. 본 연구는 SNS에서 수집된 댓글 데이터가 주식의 미래 가격의 변동에 영향을 미치는지를 조사한다. 가장 많은 주식투자자가 참여하는 커뮤니티인 네이버 주식토론방에서 20개 종목에 대한 6개월 간의 댓글 데이터를 수집하여, 이들 데이터가 1시간 후의 가격 변동의 방향과 가격 변동의 폭에 대한 예측력을 가지는지 조사한다. 예측 관계는 LSTM과 CNN등의 딥뉴럴네트워크 기법을 활용하여 모델링하였다. 20개 종목에 대해 조사하여 13개 종목에서 미래의 주가 이동 방향을 50% 이상의 정확도로 예측할 수 있다는 결과를 얻었고, 16개 종목에서 미래의 주가 변동폭을 50% 이상의 정확도로 예측할 수 있다는 결과를 얻었다. 본 연구는 네이버 주식토론방과 같은 SNS에서 형성된 여론이 주식 종목의 수급에 영향을 주어 가격의 변동 요인으로도 작용할 수 있다는 점을 확인한다.
매년 해양활동이 증가하며 해양사고 발생빈도가 높아지고 있다. 이에 따라 해양안전을 위한 각종 연구 활동과 정책이 실행되고 있다. 하지만 이러한 노력에도 불구하고 매년 해양사고가 증가하고 있어 이들의 실효성에 대한 문제가 제기되고 있다. 문헌연구 결과에 따르면, 통계연보를 활용한 선행연구는 통계제공항목 간 비교를 통해 두드러지는 항목에 대한 예방책을 제시하고 있다. 2000년대 이후에는 대형 해양사고가 반복적으로 발생하면서 '사고대응'에 대한 사례연구(case study)가 진행되고 있다. 국내 해양안전을 위한 정책수립 연구과정에서 통계연보나 사고사례를 주 자료로 활용하고 있으나 현재 자료는 사후결과 요약정도의 수준이다. 따라서 본 연구에서는 해양사고 사례분석 및 개선방안 관련 문헌연구를 통해 현행 해양관련 연구와 정책의 한계를 탐색하였다. 또한 자료 활용 한계를 개선하기 위한 방안의 일환으로 선박사고 상황보고서 속성분석, 텍스트 마이닝을 통해 해양사고 정보 분류체계인 온톨로지(ontology)를 수정 보완하였다. 해당 항목은 '신고자, 신고수단, 구조세력, 대응 조치사항, 대응취약성, 적재물, 유류유출경위, 피해유형, 사고처리결과'이며, 이 항목들은 분류체계 표준용어를 활용해 향후 지속적으로 수집 활용할 수 있다. 마지막으로 온톨로지를 실질적으로 활용하기 위한 데이터 수집 및 품질확보 방안을 제시했다. 결과적으로 현재 해양안전이 직면한 문제를 명확히 파악하고 '품질이 확보된 충분한 정보'를 활용한다면 보다 다양한 연구와 실효성 있는 정책 실현이 가능할 것이다.
본 연구의 목표는 스마트시티에 대한 연구 동향을 파악하고 이를 바탕으로 스마트시티에 대한 정책적 산업적 학술적 방향성을 제시하는 데 있다. 산업화와 더불어 급격하게 진행된 도시화 및 도시인구 증가로 세계 주요 도시들은 대부분 교통, 환경, 주거 등 다양한 도시문제에 직면하고 있다. 세계 각 도시는 이러한 도시문제를 해결하여 시민 삶의 질을 향상시킨다는 공통된 목표를 추구하기 위해 스마트시티의 도입을 서두르고 있다. 하지만 스마트시티에 대한 다양한 개념적 접근은 정책 목표 설정 및 추진전략 수립을 위한 방향성 도출에 불확실성을 야기하고 있다. 본 연구는 이러한 문제 인식하에 스마트시티 정책에 대한 방향성을 제시하고자 Scopus DB 및 Springer DB에서 스마트시티와 관련된 학술논문 11,527건의 제목과 초록, 발행연도 등의 정보를 수집하여 연구현황, 연구주제, 연구분야 추이 등을 LDA기반 토픽모델링 기법을 활용하여 분석하였다. 분석결과, 스마트시티 관련 연구주제는 크게 서비스 및 애플리케이션 분야, 기술 분야, 시민 사용자 관점의 8가지 세부주제로 유형화되었으며, 이중 '시민중심 스마트시티 추진을 통한 지속가능성의 확보'와 관련된 주제가 가장 많이 언급된 주제로 분석되었다. 또한 주제 간 연관관계를 분석한 결과, 데이터와 프라이버시 관련 연구의 중심성이 가장 높게 나타났다. 이는 데이터가 전반적인 스마트시티의 공동기반으로서 역할을 하며 기술, 서비스, 정책과 관련된 다양한 의사결정에 영향을 미치는 한편, 위치정보 등 개인 정보가 수집되는 과정에서 프라이버시 침해 등이 잠재적인 위협요인이 될 수 있음을 암시한다. 스마트시티 연구현황에 대한 객관적 분석을 통해 스마트시티 개념의 발전 방향을 이해하고 향후 대응방안을 모색함으로써, 스마트시티 추진 및 연구에 정책적, 산업적, 학술적 근거자료를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구의 목적은 Mecab-ko 형태소 분석을 기반으로 한국체육학회 연구자들이 선호하는 연구 분야가 무엇이며, 인문사회과학과 자연과학 분야 간 연구자들의 관심사에 차이점이 있는지 그리고 이유는 무엇인지 텍스트 분석을 통해 알아보는 것이다. 본 연구를 위해 수집된 데이터는 2002년 3월~2017년 3월까지 한국체육학회지 온라인에 게재된 5,014편의 논문이다. 본 연구에서는 수집된 문서에서 키워드를 추출하기 위해 Mecab-ko 형태소 분석기를 사용하였다. 연구 결과, 한국체육학회지에 게재되는 논문 수는 감소하고 있는 것으로 나타났다. 연구자들이 선호하는 연구 분야는 여가, 생활체육 및 건강이 경기력 향상보다 상대적으로 높게 나타났으며, 관심이 높은 연구 대상은 여성, 중년, 노인으로 나타났다. 인문사회과학 분야 연구자들은 전통적 연구 분야와 사회적 관심사에 모두 관심을 보인 반면에, 자연과학 분야 연구자들은 전통적 연구를 보다 깊게 연구하는 것에 관심이 높은 것으로 나타났다. 결론적으로, 스포츠 분야 융합 연구 활성화를 구현하기 위해서는 연구의 깊이와 폭에 중점을 두어야 하는 학문 분야가 무엇인지, 새로운 학문 분류 체계 및 정립이 필요하다.
본 연구에서는 국제협력을 주제로 발행된 단행본이 어떠한 특징을 가지고 있는지, 이 단행본을 통해 어떠한 국제협력 관련 연구가 수행되고 있으며, 주요한 국제협력 내용은 무엇인지를 확인하고자 하였다. 이러한 연구목적을 달성하기 위하여 국내외의 국제연구협력 단행본 데이터 구축, 통계분석, 텍스톰을 기반으로 한 텍스트 마이닝 수행 등을 수행하였다. 연구 결과, 2010년대 이후부터 국제연구 및 국제협력에 대한 특히 높은 관심을 보이고 있는 것으로 알 수 있었으며, 국내외 연구자, 저자, 국공립기관, 사립기관 등 다양한 개인 및 단체에서 국제연구협력 단행본 발간을 통해 국제협력을 통해 개발, 경제, 기술, 발전, 지역, 관계 등을 중심으로 관심을 가지고 있으며 발전을 도모하고자 함을 알 수 있었다. 뿐만 아니라 환경, 무역, 교육, 사회 등의 주제 등도 나타나 환경이나 무역, 교육 등을 중심으로 한 국제연구협력의 관심도도 높아 국제화와 국제적인 협력에 대하여 경제나 지역 관계, 발전을 넘어서 환경, 무역, 교육, 사회 전반에 영향력이 높은 것으로 파악되었다. 본 연구를 통해 국제연구협력을 주제로 출판된 일부 단행본의 특징을 확인하는 기초 연구가 될 수 있다는 점, 국가별, 연도별 국제연구협력의 주제 및 특징에 관한 동향을 확인했다는 점에서 그 연구적 의의를 찾아볼 수 있다.
본 연구에서는 팬데믹 전후로 온라인 동영상 서비스(OTT) 이용자들의 리뷰를 비교분석 함으로써 코로나 19 시대를 살아가는 소비자에 대한 이해에 기여하고자 하였다. 코로나 19 이후 통제감 상실이 회피 동기의 발현으로 이어져 정서 중심 대처 수단으로써의 OTT 서비스 이용과 노스탤지어를 해소해주는 콘텐츠에 대한 관심이 증가할 것으로 보고 이를 텍스트 분석을 통해 검증하였다. 먼저 블로그 제목 분석결과, 코로나 19 이후 넷플릭스 경쟁사에 대한 언급이 줄었으며, 국내 콘텐츠에 대한 소개와 회피-거부 전략으로써의 OTT 서비스 이용이 증가하였다. 이어 블로그 본문 분석결과, OTT 서비스의 실용적인 장점을 중요시한 코로나 19 전과는 달리 코로나 19 이후 콘텐츠의 분위기, 감정, 대사에 초점을 두었으며 코미디와 로맨스 장르에 대한 관심이 증가했다. 또한, 코로나 19 이전의 현실을 잘 표현한 일상 콘텐츠에 대한 선호가 증가하였다. 본 연구는 코로나 19가 온라인 동영상 서비스 이용에 미치는 영향을 처음으로 살펴본 연구로써 코로나 시대의 OTT 서비스 이용자들에 대한 이해를 넓히고 OTT 서비스 시장에 실무적 제언을 제시함으로써 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구에서는 학습 과정의 중재 역할에 대한 설계 및 구현 전략을 제시한 Kuhlthau의 ISP 모형을 활용하여 정보탐색과정에 적용할 수 있는 스캐폴딩 전략을 제안하고자 하였다. 이를 위해 관련 문헌을 검토하여 스캐폴딩 전략을 범주화하고, 대전지역의 중학생 150명을 대상으로 ISP 모형 기반의 스캐폴딩 전략을 적용한 프로젝트 수업을 시행한 후, 이에 대한 소감문 텍스트를 수집하였다. 수집된 자료는 전처리 과정을 거쳐 분석에 적합한 형태로 가공한 후 단어 빈도를 추출하고, STM(Structural Topic Modeling)을 활용하여 토픽 분석을 수행하였다. 먼저, 최적의 토픽 개수를 결정하고 ISP 모형 각 단계별로 토픽을 추출한 후 추출된 토픽을 인지적 영역-거시적 관점, 인지적 영역-미시적 관점, 정서적 영역 관점의 3가지 유형으로 구분하였다. 이 과정에서 텍스트마이닝을 통해 추출한 단어 가운데 인지동사와 감정동사를 중점적으로 살펴보았으며, 대표 문서 사례를 검토하여 각 토픽과 관련된 스캐폴딩 전략 모형을 제시하였다. 본 연구의 결과를 토대로 정보탐색과정(ISP) 단계에서 적절한 스캐폴딩 전략이 제공된다면, 학습자들의 자기 주도적 과제해결에 긍정적인 영향을 기대할 수 있을 것이다.
본 연구는 지난 20년(2001-2020)간 백두대간에 관한 전반적인 연구동향과 주요 연구 주제 분석을 통해 향후 연구의 방향성을 제시하고자 하였다. 이를 위해 한국교육학술정보원으로부터 국내 산림생태 관련 총 551편의 논문 제목 및 키워드 데이터를 수집하여 빅데이터 분석프로그램 Textom과 UCINET을 활용하여 분석을 실시하였다. 분석 결과, 백두대간 관련 연구논문은 총 177개의 학회지에 게재되었으며 2011-2015년 사이에 총 229편(41.6%)으로 가장 많은 논문이 게재된 것으로 나타났다. 단어빈도와 N-gram 분석결과, 지난 20년간 백두대간 관련 주요 연구주제는 종다양성으로 도출되었으며, CONCOR 분석을 통해 분류된 15개의 주요 연구영역 그룹 가운데, 종다양성, 식생복원 및 관리, 문화 관련 연구분야에서 활발한 연구가 진행되었음을 알 수 있었다. 백두대간의 생태 관련 연구영역은 그룹 수 12개, 빈도 비율 78.8%였으며, 인문·사회 관련 연구영역은 그룹 수 2개, 빈도 비율 15.6%로 나타나 양적 그리고 다양성 측면에서 큰 차이를 보였다. 본 연구에서 도출된 세부 연구영역과 정량적인 수치는 향후 백두대간 관련 정책 추진 시 기초자료로 유용하게 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 코로나 19 발생 후 여행 제재가 완화된 현재의 관광행태 변화를 분석하기 위해 소셜네트워크 분석프로그램인 TEXTOM을 활용하였다. 네이버, 구글, 다음이 제공하는 블로그, 카페, 뉴스 등을 대상으로 '국내여행', '해외여행' 키워드에 대한 데이터를 수집하였다. 사회적 거리두기가 해제된 2022년 4월~12월로 수집 기간을 정하였고, 코로나19 발생 이전인 2019년과 코로나19의 영향이 가장 심각했던 2020년은 각각 1년으로 하여 2022년과 비교 분석하였다. 텍스트 마이닝을 통하여 각각 총 80개의 핵심어를 추출하고 NetDraw를 사용하여 중심성분석을 하였다. 마지막으로 CONCOR분석을 통하여 상관관계가 있는 핵심어들을 4개로 군집화하였다. 연구결과, 2022년도의 관광행태는 코로나 발생 이전으로의 관광 회복, 각자가 선호하는 테마를 중심으로 여행의 세분화, 나라별 코로나 완화정책을 우선적으로 검색해 본 후 관광지를 선택하는 관광행태를 보인다. 코로나19 이후에 새롭게 도래하는 관광생태계에 대한 관광마케팅 전략과 관광상품 개발을 위한 기초자료를 제공할 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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