• 여성건강간호학회지
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• 제29권1호
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• pp.20-31
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• 2023

Purpose: As more newborns have received expanded newborn screening (NBS) for metabolic disorders, the overall number of false-positive results has increased. The purpose of this study was to explore the psychological impacts experienced by mothers related to the NBS process. Methods: An online parenting community in Korea was selected, and questions regarding NBS were collected using web crawling for the period from October 2018 to August 2021. In total, 634 posts were analyzed. The collected unstructured text data were preprocessed, and keyword analysis, topic modeling, and visualization were performed. Results: Of 1,057 words extracted from posts, the top keyword based on 'term frequency-inverse document frequency' values was "hypothyroidism," followed by "discharge," "close examination," "thyroid-stimulating hormone levels," and "jaundice." The top keyword based on the simple frequency of appearance was "XXX hospital," followed by "close examination," "discharge," "breastfeeding," "hypothyroidism," and "professor." As a result of LDA topic modeling, posts related to inborn errors of metabolism (IEMs) were classified into four main themes: "confirmatory tests of IEMs," "mother and newborn with thyroid function problems," "retests of IEMs," and "feeding related to IEMs." Mothers experienced substantial frustration, stress, and anxiety when they received positive NBS results. Conclusion: The online parenting community played an important role in acquiring and sharing information, as well as psychological support related to NBS in newborn mothers. Nurses can use this study's findings to develop timely and evidence-based information for parents whose children receive positive NBS results to reduce the negative psychological impact.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권6호
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• pp.1800-1817
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• 2022

With the development of the economy and the improvement of living standards, the hot issues in the subject area have become the main research direction, and the mining of the hot issues in the subject currently has problems such as a large amount of data and a complex algorithm structure. Therefore, in response to this problem, this study proposes a method for extracting hot keywords in scientific journals based on the improved BERT model.It can also provide reference for researchers,and the research method improves the overall similarity measure of the ensemble,introducing compound keyword word density, combining word segmentation, word sense set distance, and density clustering to construct an improved BERT framework, establish a composite keyword heat analysis model based on I-BERT framework.Taking the 14420 articles published in 21 kinds of social science management periodicals collected by CNKI(China National Knowledge Infrastructure) in 2017-2019 as the experimental data, the superiority of the proposed method is verified by the data of word spacing, class spacing, extraction accuracy and recall of hot keywords. In the experimental process of this research, it can be found that the method proposed in this paper has a higher accuracy than other methods in extracting hot keywords, which can ensure the timeliness and accuracy of scientific journals in capturing hot topics in the discipline, and finally pass Use information technology to master popular key words.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제8권2호
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• pp.91-110
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• 1999

Recently, searching agent systems to help purchase of products between business and customer have been actively studied in Electronic Commerce(EC). However, the most of comparative searching agent systems are only provided customers with searching results by the keyword-based search, and is not support the efficient decision models to be selected products considering the customer's requirements. This paper proposes the decision agent system applied decision model as well as searching functions based on the keyword-input to be selected useful products in EC. The proposed decision agent system is consist of the user interface, provider interface, decision model. Especially, as the example of the decision model, this paper is designed and implemented the prototype of decision agent system which is normalized the searching data and value of customer's preference weight as to each attribute, and orderly provided customers with computed results. This agent system is also carried out sensitive analysis according to the reflection ratio of the each attribute.

• 지식경영연구
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• 제24권4호
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• pp.1-22
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• 2023

지식의 저장, 창조, 공유, 그리고 조직 경영활동으로의 적용으로 정의(Turban et al., 2003)할 수 있는 지식경영(knowledge management)은 무형의 지적자산이 경쟁우위의 근원이 되는 현 지식기반사회에서 학계와 실무 모두의 관심을 오랜 기간 받고 있다. 본 연구는 한국연구재단에서 운용하는 한국학술지인용색인(Korea Citation Index, KCI)을 활용하여 '지식경영' 키워드가 포함된 국내 논문에 대한 키워드분석을 수행하여 지식경영관련 국내연구 동향을 파악한다. 분석 결과 지식경영은 다양한 분야, 다양한 이론들과 접목하여 연구가 진행되고 있어 향후 연구주제의 확장가능성과 학문간 융합을 촉진하는 역할을 할 수 있음을 시사하였다. 또 지식경영 관련 연구는 높은 빈도로 '혁신' 키워드를 함께 포함하고 있어 조직 및 기술 혁신에 있어 주요한 역할을 하고 있음을 확인하였고, 연도별 분석 결과 해당 시기의 주요 환경변화를 반영하는 키워드들이 함께 제시되고 있어 4차 산업혁명 시대에서 지식경영의 역할은 더욱 중요해지고 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국응급구조학회지
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• 제26권2호
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• pp.19-35
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• 2022

Purpose: This study aimed to identify research topics in the emergency medical technician (EMT) field and examine research trends. Methods: In this study, 261 research papers published between January 2000 and May 2022 were collected, and EMT research topics and trends were analyzed using topic modeling techniques. This study used a text mining technique and was conducted using data collection flow, keyword preprocessing, and analysis. Keyword preprocessing and data analysis were done with the RStudio Version 4.0.0 program. Results: Keywords were derived through topic modeling analysis, and eight topics were ultimately identified: patient treatment, various roles, the performance of duties, cardiopulmonary resuscitation, triage systems, job stress, disaster management, and education programs. Conclusion: Based on the research results, it is believed that a study on the development and application of education programs that can successfully increase the emergency care capabilities of EMTs is needed.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제12권3호
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• pp.68-74
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• 2023

The food industry has been hit hard since the first outbreak of COVID-19 in 2019. However, as of April 2022, social distancing has been resolved and the restaurant industry has gradually recovered, interest in restaurant start-ups is increasing. Therefore, in this paper, 'restaurant start-up' was cited as a key keyword through social media big data analysis using TexTom, and word frequency and cone analysis were conducted for big data analysis. The keyword collection period was selected from May 1, 2022, when social distancing due to COVID-19 was lifted, to May 23, 2023, and based on this, a plan to develop chatbot services for restaurant start-ups was proposed. This paper was prepared in consideration of what to consider when starting a restaurant and a chatbot service that allows prospective restaurant founders to receive information more conveniently. Based on these analysis results, we expected to contribute to the process of developing chatbots for prospective restaurant founders in the future

• 문화기술의 융합
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• 제9권3호
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• pp.103-109
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• 2023

'안전한 생활' 교과는 초등학교 1·2학년 학생들의 안전 의식 함양을 위하여 64시간의 시수로 2015개정 교육과정에서 처음 등장했다. 이 연구에서는 표준 교재에 해당하는 교육부 '안전한 생활' 교과서에 제시되는 키워드에 대하여 네트워크 분석을 실시했다. 키워드 네트워크 분석은 '안전한 생활' 교과서에서 중요하게 다루어지는 개념과 개념간의 관계를 파악하고 빈도와 중요도를 객관적으로 표현할 수 있다. 연구 결과 '안전한 생활' 교과서는 주제 측면에서 '생활안전', '교통안전', '재난안전' 영역이 강조되고 있다. 방법 측면에서는 '체험' 및 '연습' 등이 많이 나오고 있으며, 교구 측면에서는 '카드놀이' 및 '붙임딱지'가 많이 나오고 있음을 알 수 있다. 이상의 결과를 바탕으로 체험중심의 안전교육의 기조를 유지하되 다양한 안전교육 영역 반영과 교수학습자료·방법의 다양화를 시사점으로 제언한다.

• 한국건축시공학회지
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• 제20권6호
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• pp.577-584
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• 2020

Construction automation and robotics have been widely adopted in the construction industry as a promising solution to such issues like a shortage of skilled labor and the difficulties workers face in harsh working environments. The analysis of the knowledge structure and its evolution from the existing articles helps identify essential knowledge elements and possible future research directions. This study attempts to (1) construct keyword networks from the papers published in the International Symposium on Automation and Robotics in Construction (ISARC), (2) investigate how keywords and keyword communities are associated with each other, and (3) examine the changes in the crucial keywords over time. Through cluster analysis, 79 keywords were categorized into four groups (BIM, Building construction, Sensing, and GPS as representative keywords) with similar structural positions. Research trends show that research themes related to Infrastructure, Construction equipment, and 3D have consistently received a large amount of attention, regardless of geographical region. Research on as-built status model utilization through BIM and Laser scanning and improving Energy performance is taking place more frequently. In contrast, research studies related to problem-solving based on Neural networks are not as common as previously. This study provides useful insights into the construction automation field, at both the macro and micro levels.

• 한국수산경영학회:학술대회논문집
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• 한국수산경영학회 2007년도 춘계학술발표회 및 심포지엄
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• pp.93-112
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• 2007

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.103-128
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• 2021

최근 주식의 수익률과 거래량을 설명하는 주요 요인으로서 투자자의 관심도와 주식 관련 정보 전파의 영향력이 부각되고 있다. 또한 인공지능과 같은 혁신 신기술을 개발보급하거나 활용하려는 기업의 경우 거시환경 및 시장 불확실성 때문에 기업의 미래 주식 수익률과 주식 변동성을 예측하기 어렵다는 문제를 가지고 있다. 이는 인공지능 활성화의 장애요인으로 인식되고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 인공지능 관련 기술 키워드의 인터넷 검색량을 투자자의 관심 척도로 사용하여, 기업의 주가 변동성을 예측하는 기계학습 모형을 제안하는 것이다. 이를 위해 심층신경망 LSTM(Long Short-Term Memory)과 벡터자기회귀(Vector Autoregression)를 통해 주식시장을 예측하고, 기술의 사회적 수용 단계에 따라 키워드 검색량을 활용한 주가예측 성능 비교를 통해 기업의 투자수익 예측이나 투자자들의 투자전략 의사결정을 지원하는 주가 예측 모형을 구축하였다. 또한 인공지능 기술의 세부 하위 기술에 대한 분석도 실시하여 기술 수용 단계에 따른 세부 기술 키워드 검색량의 변화를 살펴보고 세부기술에 대한 관심도가 주식시장 예측에 미치는 영향을 살펴보았다. 이를 위해 본 연구에서는 인공지능, 딥러닝, 머신러닝 키워드를 선정하여, 2015년 1월 1일부터 2019년 12월 31일까지 5년간의 인터넷 주별 검색량 데이터와 코스닥 상장 기업의 주가 및 거래량 데이터를 수집하여 분석에 활용하였다. 분석 결과 인공지능 기술에 대한 키워드 검색량은 사회적 수용 단계가 진행될수록 증가하는 것으로 나타났고, 기술 키워드를 기반으로 주가예측을 하였을 경우 인식(Awareness)단계에서 가장 높은 정확도를 보였으며, 키워드별로 가장 좋은 예측 성능을 보이는 수용 단계가 다르게 나타남을 확인하였다. 따라서 기술 키워드를 활용한 주가 예측 모델 구축을 위해서는 해당 기술의 하위 기술 분류를 고려할 필요가 있다. 본 연구의 결과는 혁신기술을 기반으로 기업의 투자수익률을 예측하기 위해서는 기술에 대한 대중의 관심이 급증하는 인식 단계를 포착하는 것이 중요하다는 점을 시사한다. 또한 최근 금융권에서 선보이고 있는 빅데이터 기반 로보어드바이저(Robo-advisor) 등 투자 의사 결정 지원 시스템 개발 시 기술의 사회적 수용도를 세분화하여 키워드 검색량 변화를 통해 예측 모델의 정확도를 개선할 수 있다는 점을 시사하고 있다.