• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2022년도 가을 학술논문 발표대회
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• pp.135-136
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• 2022

Defects caused by apartment houses have the term of warranty liability according to the enforcement ordinance of Acts of the Management of Apartment Houses. In case when defects occur during the term, free defect maintenance can be provided from the construction company. Yet, there occur conflicts between the construction company and residents, as to whether there occur defects or not. To resolve these conflicts, this study aimed to analyze construction classification and types that need managing, based on defects of apartment houses occurring during the term of warranty liability. This research analyzed 138,576 cases of data, as of five apartment house complexes. For the construction classification for defects of apartment houses, wooden flooring products accounted for the highest rate, followed by paper hanging, and wooden window. For the construction types of defects, torn/scratching took up with the highest rate, followed by the condition of defect in fixing and operating. In order to embody defects occurring during the term of warranty liability, into the visualization technique, this researcher utilized the word cloud method. This study will pursue the method for maintaining defects during the term of warranty liability, in the subsequent research, using the data that this research presented.

• 한국가정과교육학회지
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• 제30권4호
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• pp.93-112
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• 2018

제1차부터 2009개정 교육과정까지 교육과정의 변천에 따른 식생활 영역의 변화를 살펴보기 위하여 핵심 교육 내용, 내용 특성, 식생활 영역의 비중을 분석하였다. 텍스트 마이닝 기법을 이용한 워드 크라우드 분석을 통하여 가정교과서 40권에 기술된 식생활 영역의 내용으로부터 핵심단어를 추출하였고, 식생활 영역의 비중은 전체 가정교과서에서 식생활 영역에 해당하는 면수의 비율로 계산하였다. 전 교육과정에 걸쳐 가장 많이 등장하는 주요 핵심단어는 '식품'·'음식'·'식사'였다. 제1, 2차 교육과정에서는 식재료와 조미료, 식품에 함유된 '비타민', '단백질' 등의 영양소가 주요 핵심단어로 추출되었고, 제3차 교육과정부터 '영양'·'섭취'·'필요' 제6차 교육 과정에서 '분량', 제7차 교육과정부터 '식단'·'청소년' 등이 핵심단어로 등장했다. 식생활 영역이 가정교과에서 차지하는 비중은 평균 24.3%였으며, 제6차(29.7%) 및 제7차(31.8%) 교육과정에서 가장 높았고 2009개정 교육과정에서는 15.2%로 크게 감소했다. 아울러 식생활 영역의 구성을 살펴보면 제2차와 3차 교육과정에서 10개를 상회하던 식생활영역의 중영역의 수가 2009개정 교육과정에서는 중영역이 없어지고 소영역 2개로 축소되었다. 1차부터 2009개정 교육과정까지 식생활영역의 교육내용은 점진적으로 구체화되고 시대적 요구와 변화를 반영하고 있었다. 다만 2009개정 교육과정에서 식생활 영역의 비중이 대폭 축소되면서 교과서에 관련내용에 대한 정보와 설명이 부족하여 식생활 교육에 대한 질적 저하가 우려된다.

• 산경연구논집
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• 제12권1호
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• pp.47-62
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• 2021

Purpose: Our purpose in this study was to examine the strategies for the development of watermelon industry using unstructured big data analysis. That is, this study was to look the change of issues and consumer's perception about watermelon using big data and social network analysis and to investigate ways to strengthen the competitiveness of watermelon industry based on that. Methodology: For this purpose, the data was collected from Naver (blog, news) and Daum (blog, news) by TEXTOM 4.5 and the analysis period was set from 2015 to 2016 and from 2017-2018 and from 2019-2020 in order to understand change of issues and consumer's perception about watermelon or watermelon industry. For the data analysis, TEXTOM 4.5 was used to conduct key word frequency analysis, word cloud analysis and extraction of metrics data. UCINET 6.0 and NetDraw function of UCINET 6.0 were utilized to find the connection structure of words and to visualize the network relations, and to make a cluster of words. Results: The keywords related to the watermelon extracted such as 'the stalk end of a watermelon', 'E-mart', 'Haman', 'Gochang', and 'Lotte Mart' (news: 015-2016), 'apple watermelon', 'Haman', 'E-mart', 'Gochang', and' Mudeungsan watermelon' (news: 2017-2018), 'E-mart', 'apple watermelon', 'household', 'chobok', and 'donation' (news: 2019-2020), 'watermelon salad', 'taste', 'the heat', 'baby', and 'effect' (blog: 2015-2016), 'taste', 'watermelon juice', 'method', 'watermelon salad', and 'baby' (blog: 2017-2018), 'taste', 'effect', 'watermelon juice', 'method', and 'apple watermelon' (blog: 2019-2020) and the results from frequency and TF-IDF analysis presented. And in CONCOR analysis, appeared as four types, respectively. Conclusions: Based on the results, the authors discussed the strategies and policies for boosting the watermelon industry and limitations of this study and future research directions. The results of this study will help prioritize strategies and policies for boosting the consumption of the watermelon and contribute to improving the competitiveness of watermelon industry in Korea. Also, it is expected that this study will be used as a very important basis for agricultural big data studies to be conducted in the future and this study will offer watermelon producers and policy-makers practical points helpful in crafting tailor-made marketing strategies.

• 문화기술의 융합
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• 제7권1호
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• pp.432-438
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• 2021

이 글은 2000년에 들어 알베르 카뮈의 『페스트』가 한국 사회에서 갑작스럽게 인기를 끄는 것을 확인해보고 작품의 내용이 포스트 코로나 시대에 던져주는 시사점을 증명하기 위해서 4차 산업혁명 시대의 주요도구인 빅데이터로 접근한 논문이다. 언론 기사 검색을 통해 『페스트』의 인기를 확인하는 빅데이터 분석에서부터 시작하여 330여 페이지 분량에 해당하는 작품 자체에 대한 어휘 빈도수 분석까지 다양한 분석 도구를 활용하여 이 텍스트가 포스트 코로나 시대에 시사하는 바를 분석하였다. 분석도구로는 한국언론진흥재단의 빅카인즈와 프랑스어판 워드클라우드를 사용하였다. 지난 30여 년 동안 카뮈는 소설 『이방인』으로 한국 사회에 알려진 작가였다. 그러나 코로나바이러스의 창궐 이후 카뮈는 『페스트』의 작가로 한국의 독자들에게 적극적인 관심을 불러일으켰다. 합리적이지 못한 세계의 부조리에 대해 권태로 반항하는 인간상을 그린 『이방인』에 비해, 『페스트』는 연대를 통한 저항의 힘이 얼마나 중요한지 깨우쳐 주는 작품이다. 카뮈의 『페스트』는 포스트 코로나 시대에 전 지구적 공동체가 함께 고민하며 대처해 나아가야 할 문제를 보여줌으로써 하나의 트렌드로 자리 잡았다. 『페스트』에는 도시폐쇄와 격리로 인해 고통을 겪는 오랑시 시민들의 절절한 재난 상황을 보여주는 한편, 보건대를 조직하여 페스트에 정면으로 저항하는 인물들을 보여줌으로써 희망의 메시지를 전해준다. 『페스트』는 포스트 코로나 시대를 살아가는 한국 독자들에게 작가 카뮈를 새롭게 인식하게 해 준 작품이다.

• 한국산림과학회지
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• 제110권1호
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• pp.82-90
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• 2021

본 연구는 산림치유인자를 활용한 숲 활동이 면역력증진과 건강증진으로 이어지는 산림치유 효과의 발현과정을 이론적 그리고 정성적으로 분석하고 산림치유 개념을 정밀화하고 체계화하기 위하여 수행되었다. 연구분석자료는 산림치유 관련 기관 웹사이트와 2000년에서 2020년 3월까지 산림치유로 검색되는 33편의 석·박사 학위논문과 33편의 전문학술지 논문의 주요어, 2016년 산림치유 체험수기 공모전 입상작에 나타난 명사와 형용사 빈도수에 근거하여 워드클라우드를 생성하였다. 단어 빈도수를 근거로 한 해석으로 산림치유 요인을 도출하고 치유 효과의 발현과정을 추론하여 산림치유에 대한 개념을 정의하였다. 산림 치유력의 원천은 산림치유인자와 함께 숲에 대한 긍정적 경험과 자연에 대한 태도가 중요한 것으로 나타났다. 치유효과는 산림치유프로그램을 통해 극대화되고, 신체적 정신적 회복력과 저항력으로 이어지며, 결과적으로 건강증진, 면역력 증진으로 나타난다. 본 연구는 산림치유란 "대상자들의 숲에 대한 긍정경험 및 태도와 산림의 환경요소를 매개로 대상자들의 심리적, 신체적, 영적 회복력을 위한 건강증진 활동"이라 제안한다.

• 한국의류산업학회지
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• 제23권6호
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• pp.799-809
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• 2021

This study aimed to grasp the perceptions and trends in fashion platforms and fashion smart factories using big data analysis. As a research method, big data analysis, fashion platform, and smart factory were identified through literature and prior studies, and text mining analysis and network analysis were performed after collecting text from the web environment between April 2019 and April 2021. After data purification with Textom, the words of fashion platform (1,0591 pieces) and fashion smart factory (9750 pieces) were used for analysis. Key words were derived, the frequency of appearance was calculated, and the results were visualized in word cloud and N-gram. The top 70 words by frequency of appearance were used to generate a matrix, structural equivalence analysis was performed, and the results were displayed using network visualization and dendrograms. The collected data revealed that smart factory had high social issues, but consumer interest and academic research were insufficient, and the amount and frequency of related words on the fashion platform were both high. As a result of structural equalization analysis, it was found that fashion platforms with strong connectivity between clusters are creating new competitiveness with service platforms that add sharing, manufacturing, and curation functions, and fashion smart factories can expect future value to grow together, according to digital technology innovation and platforms. This study can serve as a foundation for future research topics related to fashion platforms and smart factories.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권9호
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• pp.115-123
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• 2021

본 연구에서는 빅데이터 분석을 통해 유기견에 대한 국민 인식 변화를 분석하고자 한다. 2017년 1월부터 2020년 7월까지의 데이터를 수집하여 유기견을 키워드로 한 사회적 이슈의 양적변화가 유기견에 대한 국민 인식에 어떠한 영향을 끼쳤고, 긍정/부정적인 인식에 영향을 주는 요인들을 분석하였다. 연구 결과, 유기견 수와 유기견과 관련한 문서 수는 양의 상관관계를 가지고 있음을 확인할 수 있었고, 텍스트 마이닝과 네트워크 분석, 감정 분석 등 다양한 분석 기법을 통해 구체적으로 어떠한 시계열적 변화가 있는지 알 수 있었다. 이 연구는 유기견에 대한 정책 수립이나 다른 연구에 활용될 수 있는 기본 데이터로써 의의를 가질 것이다. 유기견에 대한 인식을 개선하고 책임의식을 기를 수 있도록 문제를 해결해 나가는데 도움이 되기를 기대한다.

• Journal of Contemporary Eastern Asia
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• 제13권2호
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• pp.15-39
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• 2014

This research conducted a before/after naturalistic field experiment, with the early Arab Spring as the treatment. Compared to before the early Arab Spring, after the observation period the associations became stronger among the Web terms: 'Jihad, Sharia, innovation, democracy and civil society.' The Western concept of civil society transformed into a central Islamist ideological component. At another level, the inter-nation network based on Jihad-weighted Web hyperlinks between pairs of 46 Muslim Majority (MM) nations found Iran in one of the top two positions of flow betweenness centrality, a measure of network power, both before and after early Arab Spring. In contrast, Somalia, UAE, Egypt, Libya, and Sudan increased most in network flow betweenness centrality. The MM 'Jihad'-centric word co-occurrence network more than tripled in size, and the semantic structure more became entropic. This media "cloud" perhaps billowed as Islamist groups changed their material-level relationships and the corresponding media representations of Jihad among them changed after early Arab Spring. Future research could investigate various rival explanations for this naturalistic field experiment's findings.

• 중환자간호학회지
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• 제11권1호
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• pp.1-14
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• 2018

Purpose : As the intensive care unit (ICU) survival rate increases, interest in the lives of ICU survivors has also been increasing. The purpose of this study was to identify the sentiment of ICU survivors. Method : The author analyzed the quotations from previous qualitative studies related to ICU survivors; a total of 1,074 sentences comprising 429 quotations from 25 relevant studies were analyzed. A word cloud created in the R program was utilized to identify the most frequent adjectives used, and sentiment and emotional scores were calculated using the Artificial Intelligence (AI) program. Results : The 10 adjectives that appeared the most in the quotations were 'difficult', 'different', 'normal', 'able', 'hard', 'bad', 'ill', 'better', 'weak', and 'afraid', in order of decreasing occurrence. The mean sentiment score was negative ($-.31{\pm}.23$), and the three emotions with the highest score were 'sadness'($.52{\pm}.13$), 'joy'($.35{\pm}.22$), and 'fear'($.30{\pm}.25$). Conclusion : The natural language processing of AI used in this study is a relatively new method. As such, it is necessary to refine the methodology through repeated research in various nursing fields. In addition, further studies on nursing interventions that improve the coherency of ICU memory of survivors and familial support for the ICU survivors are needed.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권9호
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• pp.360-371
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• 2021

가상화폐의 등장은 최근 발전하고 있는 분산원장기술과 함께 중앙은행에서 발행하는 CBDC(Central Bank Digital Currency)에 대한 관심을 고조시키고 있다. 최근 전자화폐의 등장으로 현금 사용이 지속적으로 감소 추이를 보이고 있으며, 일부 국가들(특히, 인구가 적은 편이며, 현금이용 감소에 따른 부작용이 우려되는 국가와 금융 포용수준이 낮은 일부 국가들의 경우)은 이미 중앙은행이 CBDC에 대한 발행을 결정하거나 시험단계에 있다. CBDC 발행이 도래하고 새로운 금융환경이 조성되는 상황에서 정부 및 공공기관의 이를 바라보는 인식이나 태도에 대한 연구는 많이 부족한 상황이다. 실제 정책 입안자들이나 실행자들이 인식하는 CBDC 제도에 대한 태도와 대안이 그 정책의 영향을 받는 일반 사람들이 생각하는 인식과 어떠한 공통점과 차이점이 있는지에 대해 충분히 연구 혹은 분석된 바가 없다. 따라서 본 연구는 빅데이터 분석 방법을 통하여 중앙은행의 CBDC에 대한 공공의 인식과 민간의 인식에 대해 비교해 보고 향후 CBDC의 도입과 관련한 여러 쟁점들을 미리 점검할 수 있는 기회가 될 것이다.