• 품질경영학회지
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• 제50권4호
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• pp.751-776
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• 2022

Purpose: The purpose of this paper is to present implications by analyzing research trends on CSR, CSV and ESG by text analysis and visual analysis(Comprehensive/ Fields / Years-based) which are big data analyses, by collecting data based on previous studies on CSR, CSV and ESG. Methods: For the collection of analysis data, deep learning was used in the integrated search on the Academic Research Information Service (www.riss.kr) to search for "CSR", "CSV" and "ESG" as search terms, and the Korean abstracts and keyword were scrapped out of the extracted paper and they are organize into EXCEL. For the final step, CSR 2,847 papers, CSV 395 papers, ESG 555 papers derived were analyzed using the Rx64 4.0.2 program and Rstudio using text mining, one of the big data analysis techniques, and Word Cloud for visualization. Results: The results of this study are as follows; CSR, CSV, and ESG studies showed that research slowed down somewhat before 2010, but research increased rapidly until recently in 2019. Research have been found to be heavily researched in the fields of social science, art and physical education, and engineering. As a result of the study, there were many keyword of 'corporate', 'social', and 'responsibility', which were similar in the word cloud analysis. Looking at the frequent keyword and word cloud analysis by field and year, overall keyword were derived similar to all keyword by year. However, some differences appeared in each field. Conclusion: Government support and expert support for CSR, CSV and ESG should be activated, and researches on technology-based strategies are needed. In the future, it is necessary to take various approaches to them. If researches are conducted in consideration of the environment or energy, it is judged that bigger implications can be presented.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.99-108
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• 2002

윈도우 프로그래밍과 인터넷 프로그래밍의 수요가 증대함에 따라 객체 지향 프로그래밍 언어에 대한 교육과 객체 지향 소프트웨어 개발에 관한 교육의 중요성이 높아가고 있다. 그러나, 새로운 분야의 개발 기법을 익힌다는 것은 쉬운 일이 아니다. 본 논문에서는 소프트웨어 재사용의 개념과 기법을 객체 모델링 교육에 접목하려고 노력하였다. 즉, 객체 모델링 단계에서 이전의 경험을 재사용할 수 있는 환경을 통해 객체 모델 구축 기법을 효과적으로 학습하도록 지원하고자 한다. 이를 위하여 학습과정에서 질의와 라이브러리에 저장된 컴포넌트에 대한 유사,일치성(Aanalogy)을 판단하여 라이브러리의 모델과 패턴을 재사용할 수 있는 방법을 제안하였다. 이로써 이미 잘 정의된 모델의 이해를 통해 교육 과정의 효과를 증대할 수 있을 것으로 기대한다. 또한 유추 기법(Analogy reasoning) 활용하므로써 단순한 키워드에 의한 재사용 라이브러리 검색 보다는 보다 폭넓은 범위의 대상 검색이 가능하도록 지원한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 춘계학술대회
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• pp.543-546
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• 2017

최근, 데이터 분석을 통해 새로운 이슈를 선제적으로 확인하고 이를 통해 기술 발전을 이끌어 내고 있다. 이러한 새로운 이슈에 대해서 미디어 보도가 결정적인 역할을 하며, 특히 과학 기술에 대한 사회적 인식 형성에 큰 영향을 끼치고 있다. 이에 따라 200여개의 뉴스 기사를 중심으로 키워드 분석과 감성 분석, 2가지 데이터 분석을 바탕으로 미래 정보통신의 주요 기술(Machine Learning & Blockchains)을 확인한다. 본 분석 결과를 바탕으로 향후 정보통신 주요 기술을 지속적으로 발전하는데 길잡이 역할을 할 것으로 예상한다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.139-149
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• 2013

As the importance of technology forecasting while countries and companies manage the R&D project is growing bigger, the methodology of technology forecasting has been diversified. One of the forecasting method is patent analysis. This research proposes quick forecasting process of emerging technology based on keyword approach using text mining. The forecasting process is following: First, the term-document matrix is extracted from patent documents by using text mining. Second, emerging technology keyword are extracted by analyzing the importance of word from utilizing mean values and standard deviation values of the term and the emerging trend of word discovered from time series information of the term. Next, association between terms is measured by using cosine similarity. finally, the keyword of emerging technology is selected in consequence of the synthesized result and we forecast the emerging technology according to the results. The technology forecasting process described in this paper can be applied to developing computerized technology forecasting system integrated with various results of other patent analysis for decision maker of company and country.

• 한국안전학회지
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• 제36권1호
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• pp.56-63
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• 2021

The narrative texts of industrial accident reports help to identify accident risk factors. They relate the accident triggers to the sequence of events and the outcomes of an accident. Particularly, a set of related keywords in the context of the narrative can represent how the accident proceeded. Previous studies on text analytics for structuring accident reports have been limited to extracting individual keywords without context. We proposed a context-based analysis using a Natural Language Processing (NLP) algorithm to remedy this shortcoming. This study aims to apply Word2Vec of the NLP algorithm to extract adjacent keywords, known as word embedding, conducted by the neural network algorithm based on supervised learning. During processing, Word2Vec is conducted by adjacent keywords in narrative texts as inputs to achieve its supervised learning; keyword weights emerge as the vectors representing the degree of neighboring among keywords. Similar keyword weights mean that the keywords are closely arranged within sentences in the narrative text. Consequently, a set of keywords that have similar weights presents similar accidents. We extracted ten accident processes containing related keywords and used them to understand the risk factors determining how an accident proceeds. This information helps identify how a checklist for an accident report should be structured.

• 공학교육연구
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• 제24권3호
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• pp.21-31
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• 2021

Flipped learning, which involves listening to lectures at home and performing dynamic group-based problem-solving activities in the classroom, is recently evaluated as a learner-centered teaching method, and interest and applications in engineering education are increasing. Therefore, this study aims to provide practical guidelines for successful application through empirical research analysis on the use of flipped learning in domestic engineering education. Through the selection criteria and keyword search, a systematic review of 36 articles was conducted. As a result of the analysis, flipped learning research in engineering education has increased sharply since 2016, focusing on academic journals and reporting its application cases and effects. Most of the research supported that flipped learning was effective not only for learners' learning activities(e.g., academic achievement, satisfaction, engagement, learning-flow, interaction), but also for individualized learning and securing sufficient practice time. It was often used in major classes with 15 to less than 50 students, especially in computer-related major courses. Most of them consisted of watching lecture videos, active learning activities, and lectures by instructors, and showed differences in management strategies for each class type. Based on the analysis results, suggestions for effective flipped learning management in future engineering education were presented.

• 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.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.43-48
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• 2006

인터넷에서 가장 활발하게 사용되고 있는 웹은 특성상 구성주의 학습원리를 실현하는데 적절한 환경을 제공하고 있으며, 교육 시스템의 변화를 가져오고 있다. WBI(Web Based Instruction)는 웹을 매체로 활용하여 원거리에 있는 학습자를 교육시키는 형태로서 교수자와 학습자간 상호작용을 가능하게 하고, 다양한 형태의 학습 자료를 제공하며, 시간과 장소의 제약을 극복할 수 있는 장점이 있다. 본 논문은 문제은행 방식의 모의시험을 제공하는 웹 기반 학습 시스템의 설계 및 구현을 통하여 학습자 중심의 능동적인 학습활동이 이루어 질 수 있는 학습 환경을 구축하고 그 효과를 분석하는데 목적이 있다. 본 논문의 워드프로세서 자격증 시험을 위한 웹 기반 자기 주도적 학습 시스템은 교수자가 매번 새로운 문제를 출제하는 것이 아니라 문제은행에 저장되어 있는 문제를 검색하여 재 사용할 수 있고, 단원별로 원하는 문제 수를 지정하여 시험지를 출제한 수 있도록 구현하여 진정한 의미의 문제은행이라 할 수 있다. 학습자 웹 기반 학습을 하는 과정에 평가를 한 수 있도록 하였으며 즉각적인 피드백의 제공으로 학습자가 자기 주도적인 학습을 하는데 도움을 주었다. 또한, 시험 응시 후 단원별로 유사문제 검색을 할 수 있는 기회를 제공하였고, 학습자 문제은행 초기화면에서 키워드 검색으로 문제를 검색할 수 있게 함으로써 학습 효율을 더욱 증대시켰다.

• 융합정보논문지
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• 제12권2호
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• pp.37-46
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• 2022

본 연구는 빅데이터와 키워드 네트워크 분석을 통해 공동선 증진을 위한 미래교육 방향을 탐색함으로써 미래교육의 방향성 제안에 대한 기초자료를 제공하는 것을 목적으로 한다. Textom에서 제공하는 빅데이터를 기반으로 '미래교육 + 공통선'이라는 키워드로 데이터를 수집한 후 키워드 네트워크 분석을 수행했다. 연구결과 '공익', '사회', 'KAIST 미래경고', '대책', '연구', '미래교육', '정치' 등이 공동선을 위한 미래교육의 사회적 인식에서 공통 키워드인 것으로 나타났다. 이번 연구결과는 공동선 증진을 위한 미래교육에 대한 사회적 인식이 인간, 물리적 환경, 사회적 대응, 학문적 관심, 교육정책, 교육계획 및 관련 변수와 밀접한 관련이 있음을 시사한다. 이와 같은 결과를 바탕으로 공동선 증진을 위한 미래교육의 방향성 제안을 위한 기초자료 마련에 의미 있는 시사점을 제시하였다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2021년도 학술논문집
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• pp.193-197
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• 2021

COVID-19로 인한 팬데믹 상황은 우리 사회의 사회적, 경제적, 심리적, 그리고 다른 모든 면에서 크고 작은 영향을 미치고 있다. 코로나 19 전파를 막기 위해 우리나라를 포함한 다양한 국가에서는 장기간의 가정 돌봄 및 원격 학습 체제에 들어갔다. 하지만 많은 나라에서 진행된 원격 학습 실험은 대면 교육을 원격 학습으로 대체할 수 있는지에 대한 문제가 제기되었다. 이에 본 연구에서는 원격 수업에 대한 언론 보도 내용을 바탕으로 여론, 사회 인식, 현장의 동향을 분석하였다. 이를 위해 본 연구에서는 원격 수업과 관련된 11개의 신문사 및 4개의 방송사의 기사, 2,600개를 수집하였다. 이 데이터를 바탕으로 키워드 트렌드 분석, 토픽모델링 분석, 감정 분석을 실시하였다.