• 한국산업정보학회논문지
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• 제28권4호
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• pp.77-92
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• 2023

본 연구는 코로나19 이후 공급사슬 리스크에 대한 주요 이슈와 연구 동향을 살펴보기 위해 해외 및 국내 저널을 바탕으로 키워드 네트워크 분석을 수행하였고, 뉴스와 기사를 대상으로 네트워크 텍스트 분석을 실시하였다. 선행연구에서 상대적으로 부족했던 코로나19 이후에 대한 공급사슬 리스크를 분석한 결과, 코로나19 이후 해외 및 국내 저널, 나아가 뉴스 기사에서 이전 선행연구와는 다른 공급사슬 리스크 회복, 대응 및 민생 등과 같은 연구 동향을 알 수 있었고, 기업에 있어 공급사슬 리스크에 대한 실무적 전략 및 통찰력을 제안할 수 있었다.

• 한국안전학회지
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• 제36권3호
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• pp.50-59
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• 2021

The main purpose of accident analysis is to identify the causal factors and the mechanisms of those factors leading to the accident. However, current accident analysis techniques focus only on finding the factors related to the accident without providing more insightful results, such as structures or mechanisms. For this reason, preventive actions for safety management are concentrated on the elimination of causal factors rather than blocking the connection or chain of accident processes. This greatly reduces the effectiveness of safety management in practice. In the present study, a technique to model the correlational structure of accident risk factors is proposed by using the co-occurrence keyword network analysis technique. To investigate the effectiveness of the proposed technique, a case study involving a portable ladder fall accident is conducted. The results indicate that the proposed technique can construct the correlational structure model of the risk factors of a portable ladder fall accident. This proves the effectiveness of the proposed technique in modeling the correlational structure of accident risk factors.

• Human Ecology Research
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• 제59권2호
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• pp.245-259
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• 2021

The purpose of this study was to analyze big data to identify the sub-dimensions of ethical consumption, as well as the consumption value associated with ethical consumption that changes over time. For this study, data were collected from Naver and Daum using the keyword 'ethical consumption' and frequency and matrix data were extracted through Textom, for the period January 1, 2016, to December 31, 2018. In addition, a two-way mode network analysis was conducted using the UCINET 6.0 program and visualized using the NetDraw function. The results of text mining show increasing keyword frequency year-on-year, indicating that interest in ethical consumption has grown. The sub-dimensions derived for 2014 and 2015 are fair trade, ethical consumption, eco-friendly products, and cooperatives and for 2016 are fair trade, ethical consumption, eco-friendly products and animal welfare. The results of deriving consumption value keywords were classified as emotional value, social value, functional value and conditional value. The influence of functional value was found to be growing over time. Through network analysis, the relationship between the sub-dimensions of ethical consumption and consumption values derived each year from 2014 to 2018 showed a significantly strong correlation between eco-friendly product consumption and emotional value, social value, functional value and conditional value.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
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• pp.311-314
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• 2018

최근 '미투운동'이 활발히 진행되면서 새로운 페미니즘의 물결을 맞이하였다. 이전의 페미니즘 운동과의 차이점은 SNS 를 통해 익명으로 활동하며 전파속도가 굉장히 빠르다는 것이다. 본 연구는 미투운동의 이러한 특성을 고려하여 실제 트위터 데이터에서 주요 키워드를 파악하고, 해당 키워드의 연관성 및 네트워크 분석으로 사회적 맥락을 알아본다.

• 통상정보연구
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• 제19권1호
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• pp.23-42
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• 2017

1999년 창간된 이래 학술지 '통상정보연구'는 통상정보 및 시스템, 전자무역, 지역연구, 전자상거래, 서비스무역, 무역 관련 법규 등 관련 분야 연구자들의 우수한 연구 성과를 확산하는데 크게 기여하고 있다. 본 연구는 소셜 네트워크 분석 기법을 적용하여 통상정보연구에 게재된 연구 논문의 키워드 분석을 통해 통상정보 분야 주요 연구 동향 및 특징을 파악하였다. 학회 홈페이지를 통해 수집한 논문 키워드 자료를 분석에 맞도록 수정한 후 동시 출현 연구 키워드 네트워크 분석용 자료를 생성하였다. 네트워크 분석과 시각화를 위해 NodeXL Pro를 활용하였으며 클러스터링 분석을 통해 통상정보 분야 연구자들의 주요 연구 관심 분야 및 특징을 파악하였다. 또한 융복합 연구에 중개자 역할을 하는 주요한 연구 키워드들도 도출하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권2호
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• pp.47-56
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• 2020

본 연구는 AEO 제도관련 기존연구의 연구동향 및 특징을 파악하는 것을 연구의 목적으로 하였다. 연구의 방법론으로는 SNA법에서 제시하는 연결중심성, 근접중심성, 매개중심성을 활용하였다. 키워드 네트워크 분석결과, 연결중심성 결과에서는 "MRA", "Logistics Security"가, 근접중심성 결과에서는 "MRA", "Logistics Security"가 그리고 매개중심성 분석 결과, "AEO 활용혜택", "신뢰성"이 상위 키워드 결과값으로 도출되었다. 또한 기간별 중심성 차이분석를 통하여 특정시점을 기준으로 연구의 동향이 바뀌어 왔음을 확인하였다. 본 연구는 AEO 제도에 대한 키워드 네트워크 분석을 통하여 전 세계적인 연구 동향을 제시하였다는 점에서 연구의 시사점이 있다.

• 보건행정학회지
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• 제18권2호
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• pp.86-106
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• 2008

This research analyzed. knowledge structure and its effect factor by analysis of co-author and keyword network in Korea's health policy and administration sector. The data was extracted from 339 articles listed in the Korean Journal of Health Policy and Administration, and was transformed into a co-author and keyword matrix. In this matrix the existence of a link was defined by impact factors which were calculated by the weight value of what the role was and the rate of how many authors contributed. We demonstrated that the research achievement was dependent on the author's status and network index. Analysis methods were neighborhood degree, correspondence analysis, multiple regression and the difference of weight distribution by research fields. Co-author networks were developed as closeness centrality as well as degree centrality by a few high productivity researchers. In particular, power law distribution was discovered in impact factor and research productivity. The effect of the author's role was significant in both the impact factor calculated by the participatory rate and the number of listed articles. Especially, this journal shared its major researchers who had a licensed physician with the Journal of Preventive Medicine and Public Health. Therefore, social scientists were likely to be small co-author network differently from natural scientists. It was so called 'two cultures' phenomenon. This study showed how can we verified academic research structure existed in the unit of journal like as citation networks. The co-author networks in the field of health policy and administration had more differentiated and clustered than preventive medicine and epidemiology fields.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권9호
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• pp.21-29
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• 2020

최근 디지털 사회의 도래로 다양한 데이터가 폭발적으로 증가하고, 그중 문헌 내 주제어를 도출하는 토픽 모델링에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문의 연구목표는 토픽 모델링 방법 중 하나인 DTM(Dynamic Topic Model) 모델을 적용해 D.N.A.(Data, Network, A.I) 분야에 대한 연구동향을 탐색하는데 있다. 실험 데이터는 최근 6년간(2015~2020) ICT(Information and Communication Technology) 분야 중 기술대분류가 SW·AI에 해당하는 연구과제 1,519개 사업에 대해 DTM 모델을 적용하였다. 실험결과로, D.N.A. 분야의 기술 키워드 Big data, Cloud, Artificial Intelligence와 확장된 의미의 기술 키워드 Unstructured, Edge Computing, Learning, Recognition 등이 매년 연구에 표출되었으며, 해당 키워드 들이 특정 연구과제에 종속되지 않고 다른 연구과제에서도 포괄적으로 연구되고 있음을 확인하였다. 끝으로 본 논문의 연구결과는 향후 D.N.A. 분야에 대한 정책기획·과제기획 등 연구개발 기획 과정과 기업의 기술 확보전략·마케팅 전략 등 다양한 곳에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 임상간호연구
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• 제25권1호
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• pp.80-90
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• 2019

Purpose: The aim of this study was to identify the research trends of articles published in the Journal of Korean Clinical Nursing Research from 2000 to 2017 by a text network analysis using keywords. Methods: This study analyzed 600 articles. The R program was used for text mining that extracted frequency, centrality rank, and keyword network. Results: From 2000 to 2009, keywords with high-frequency were 'nurse', 'pain', 'anxiety', 'knowledge', 'attitude', and so on. 'Pain', 'nurse', and 'knowledge' showed a high centrality. 'Fatigue' showed no high frequency but a high centrality. Keywords such as 'nurse', 'knowledge', and 'pain' also showed high frequency and centrality between 2010 and 2017. 'Hemodialysis' and 'intensive care unit' were added to keywords with high frequency and centrality during the period. Conclusion: The frequency and centrality of keywords such as 'nurse', 'pain', 'knowledge', 'hemodialysis', and 'intensive care unit' reflect the research trends in clinical nursing between 2000 and 2017. Further studies need to expand the keyword networks by connecting the main keywords.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제10권7호
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• pp.813-818
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• 2015

사물 인터넷(IoT)은 물리적 객체나 전자 제품, 소프트웨어, 센서 및 제조업체, 운영자 또는 연결된 다른 장치와 데이터를 교환하여 더 큰 가치와 서비스를 달성 할 수 있도록 연결된 사물 네트워크를 말한다. 지금까지 계량 정보 분석과 미래 유망영역 탐지에 대한 연구는 키워드를 중심으로 수행해왔다. 본 논문에서는 문헌에서 키워드 매핑에 대한 동태적 분석을 통하여 최근에 관심 영역인 사물 인터넷에 대한 미래 유망 영역을 탐지하는 방법을 제시한다.