이 연구는 2004년부터 2013년까지 일본수학교육학회 발행의 학술지 '산수교육'에 게재된 논문 196편을 분석 대상으로 하여 일본의 초등수학교육의 연구 동향을 제시하고, 이러한 분석결과를 토대로 우리나라 초등수학교육의 다양하고 균형 있는 연구를 위한 자료를 제공하는데 목적을 두고 수행하였다. 일본의 초등수학교육의 연구 동향을 분석한 결과는 다음과 같다. 논문의 분석 기준에 따라 연구주제로는 '수업설계 및 방법' (36.7%)이, 내용영역별로는 '수와 연산' (47.4%)이, 학년을 기준으로 하면 5, 6학년인 고학년 (21.4%)이 각 조사 영역에서 활발하게 연구되고 있었다. 특징적인 것으로 학술지 '산수교육'에서는 영재아와 부진아에 대한 연구는 찾을 수 없었고 장애아에 대한 연구 (1.0%)는 극소수 이루어지고 있었다.
텍스트마이닝을 이용하여 연구동향을 파악하는 연구가 많은 분야에서 이루어지고 있으나 감정노동 분야에서는 텍스트마이닝을 사용하여 연구 동향을 파악한 연구는 없는 실정이다. 본 연구는 텍스트마이닝을 이용하여 2004년부터 2019년까지 한국연구재단의 한국학술지인용색인(KCI)에서 '감정 노동'이라는 주제어가 포함된 1,465건의 검색된 논문을 심층적으로 분석하여 감정노동 연구 동향을 파악하고자 한다. LDA분석으로 주제들을 추출하고, 토픽의 비중과 유사도를 확인하기 위해 IDM분석을 실시하였다. 이를 통해 유사도가 높은 토픽들의 의미유용성을 고려하여 토픽의 통합분석을 실시하였다. 연구토픽은 11개로 구분되며, 감정노동의 스트레스(12.2%), 감정노동과 사회적 지지(12.0%), 고객서비스 종사자의 감정노동(10.9%), 감정노동과 회복탄력성(10.2%), 감정노동전략(9.2%), 콜센터상담사의 감정노동(9.1%), 감정노동의 결과(9.0%), 감정노동과 직무소진(7.9%), 감성지능(7.1%), 예비돌봄서비스 종사자의 감정노동(6.6%), 감정노동과 조직문화(5.9%) 순의 비중으로 나타났다. 토픽모델링과 트렌드분석을 통하여 감정노동의 연구동향과 학문적 추이를 분석함으로써 감정노동 연구의 나아갈 방향을 제시하고자 하며 감정노동에 관한 실무적인 전략을 수립할 수 있기를 기대한다.
지난 50년 동안 혁신 분야는 학문의 정착과 진화의 시기를 지나왔다. 시간이 흐름에 따라 연구 주제의 범위가 확장되고 다양해지고 있으며, 양적 측면에서도 증가 추세를 보이고 있다. 혁신 분야와 같이 다학제적인 분야에서 새로운 연구 주제를 탐색하고, 기존 연구의 흐름을 파악하는데 있어 연구 현황 및 동향에 대한 포괄적인 이해는 필수적이다. 본 연구에서는 텍스트 마이닝 기법을 이용해 2000년부터 2015년까지의 국외 혁신 분야의 연구 현황 및 동향을 거시적인 관점에서 분석하였다. 분석 결과, 혁신 분야에서는 전통적인 주제와 최근에 주목받고 있는 주제를 중심으로 연구가 이루어지고 있었으며, 일부 전통적인 주제에서 학문의 분화 현상이 나타났다. 연구 결과는 지난 16년 동안 혁신 분야에서 나타난 연구 주제의 현황 및 동향에 대한 이해를 도모할 것이며, 연구자들에게 새로운 패러다임이 정착하고 진화해가는 과정을 학술적 관점에서 통찰할 수 있는 기회를 제공할 것이다.
본 논문에서는 컴퓨터 기술 발전에 있어서 발전 방향을 예측하는 방법을 제안한다. 현재 국내 컴퓨터 기술 연구에 있어서 연구 방법은 시대적 핫이슈에 따라 연구 주제가 결정되는 연구방법을 취하고 있는데 이러한 연구 방법은 단편적 연구 성과밖에 얻을 수 없다. 본 연구는 컴퓨터 기술 연구자들이 연구 주제를 결정할 때 사화적 영향력이 큰 연구 주제를 선정하기 위해서는 컴퓨터 기술 발전의 줄기를 따라가는 연구가 필요하다고 보고, 컴퓨터 기술 발전의 줄기를 잡는 방법을 제안한다. 방법으로는 프로그래밍 언어의 발전 역사 속에 내재된 궤적을 찾아 그 궤적의 연장선에 근거한 발전 방향성을 제시한다.
For any research study, in order to achieve the researcher's intended purpose, the depth of research is added, and the area of the subject is expanded by clearly defining the scope and objective. The study was undertaken to analyze the bibliographic data of 254 papers in the field of foodservice and restaurant published in the Journal of the Korean Dietary Culture from 2002 to 2021. The study was divided into two periods: 2002 to 2011, and 2012 to 2021. Research topics were derived and research trends according to temporal changes were confirmed through analysis of keyword networks by period. In addition, analyzing the keyword network of simultaneous appearance of "foodservice" and "restaurant", the research topics were compared and analyzed in relation to which keywords were expanded by period. Our analysis revealed that the research topics were mostly studied for satisfaction and nutrition. Additionally, they were classified into procurement, Korean food before employee menu, marketing, restaurant industry, and quality. In the period from 2002 to 2011, it was confirmed that studies encompassed a wide range of research topics, focusing on foodservice and restaurant; in the second period from 2012 to 2021, the research topics were more classified and subdivided.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제30권1호
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pp.53-70
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2023
Artificial intelligence has become familiar with modern society, not the distant future. As artificial intelligence and machine learning developed more highly and became more complicated, it became difficult for people to grasp its structure and the basis for decision-making. It is because machine learning only shows results, not the whole processes. As artificial intelligence developed and became more common, people wanted the explanation which could provide them the trust on artificial intelligence. This study recognized the necessity and importance of explainable artificial intelligence, XAI, and examined the trends of XAI research by analyzing social networks and analyzing topics with IEEE published from 2004, when the concept of artificial intelligence was defined, to 2022. Through social network analysis, the overall pattern of nodes can be found in a large number of documents and the connection between keywords shows the meaning of the relationship structure, and topic modeling can identify more objective topics by extracting keywords from unstructured data and setting topics. Both analysis methods are suitable for trend analysis. As a result of the analysis, it was found that XAI's application is gradually expanding in various fields as well as machine learning and deep learning.
본 연구는 1997년부터 2019년까지 KCI 등재지에 게재된 493편의 국내 수학과 교육과정 논문을 LDA 토픽 모델링을 사용하여 연구 동향을 분석하였다. 그 결과, 국내 수학과 교육과정 연구는 8개의 토픽으로 분류할 수 있었으며 그 중 '교육과정 이행과 평가'의 비중이 가장 낮았다. 또한 교육과정 적용 시기에 따라 토픽들은 다르게 출현했으며 수학과 교육과정에서 강조하는 중점 방향과 부합하는 경향성을 보였다. 이러한 결과를 바탕으로 향후 수학과 교육과정의 발전을 위한 시사점들을 도출하였다.
National parks are designated and managed for the purpose of preserving natural ecosystems, nature and cultural scenery, and promoting sustainable utilization in Korea. Since we designated Jirisan as the first Korean national park in 1967, we have now designated and managed 22 national parks. Because these national parks are the core protected areas of the nation and the ecological recreation center for the people, the interests of researchers related to national parks and citizens have steadily increased over the last 50 years. Especially, various natural science researches and social studies on national parks have been conducted with the launch of the Korea National Park Service in 1987, which is dedicated to national park management. However, we still lack research on national park research trends in Korea in spite of the increase in scientific research and public interest. It is important to know who and what institutes are leading national parks research, what research topics have been conducted, what kinds of researches are important in each national park, and how these researches relate to national park management policies. We propose a study to review the national parks related studies that have been carried out so far and identify the research trends. In the pilot study, we collected about 700 research papers on national parks published between 2002 and 2016 through the Korea Citation Index of Korean journals. We are analyzing the number of papers published, research institutes and research topics related to national parks. Analysis of these national park research trends will be necessary for efficient national park management and policy making for future generations.
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 논문의 연구목표는 LDA(Latent Dirichlet Allocation) 모델을 적용하여 국가연구개발사업을 통해 수행되고 있는 ICT(Information and Communication Technology) 분야의 연구과제에 대한 주요 연구 토픽과 동향을 탐색하는데 있다. 연구방법에는 NTIS(National Science and Technology Information Service)로부터 최근 5년간 국가연구개발사업의 전체 연구과제 정보를 다운로드받고 이를 정보통신기획평가원(IITP)의 EZone 시스템과 매칭하여 ICT 분야 연구과제 5,200건을 확보하고, 토픽모델링 기법중 하나인 LDA 모델을 적용하여 연구토픽과 연구동향을 조사하였다. 실험결과로, ICT분야 연구과제에 대한 연구토픽은 인공지능, 빅데이터, 사물인터넷(Internet of Things)과 같은 지능정보기술로 확인되었고 연구동향에는 초실감미디어에 관한 연구가 활발히 진행되고 있음을 확인하였다. 끝으로 본 논문에서 진행된 국가연구개발사업에 대한 토픽모델링 결과는 향후 ICT분야 연구개발 계획 및 전략수립, 정책, 과제기획 등 중요한 정보로 활용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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