Korea's population change trend is the aging and feminization as Reduction in mortality, average life extension. and is further increased Reduction of birth rate and aging population. if Our country concluded FTA(Free Trade Agreement) with the United States, Europe and China etc. labor-intensive industries will be the decline. Then, the construction workers' jobs are continually reduced. This is critical to the nation's economic, social and environmental influences due to Shortage of construction workforce and increasing labor costs. Eventually this is a major factor in reduced construction productivity. Therefore, this study is presented as a construction productivity development prospects on the value-added analysis per Labour productivity employee from Construction market trends, industry-specific productivity index, industry trends Employed, age tiered workforce trends, women's workforce trends, labor time trend, foreign workers, workforce trends, analysis of trends in construction contract, awarded by Company Size trends, construction management analysis index.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.52
no.2
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pp.165-189
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2018
The goal of this study is to determine domestic and overseas research trends of archives and records management. To overcome limitations of existing research trends analysis, we selected 8 international journals and visualized impact factors geographically based on published articles from 2000 to 2017. And then we performed timeline based contents analysis. To compare with domestic and overseas trends, we selected 6 domestic journals of archives and records management and analyzed by same ways. Based on the results, we investigated the marco trends in archives and records management, identified the difference among countries, and finally predicted the future research trends.
In order to identify the trends and insights of 'startups' in the global era, we conducted an in-depth trend analysis of the global startup ecosystem using Google Trends, a big data analysis platform. For the validity of the analysis, we verified the correlation between the keywords 'startup' and 'global' through BIGKinds. We also conducted a network analysis based on the data extracted using Google Trends to determine the frequency of searches for the keyword or term 'startup'. The results showed a strong positive linear relationship between the keywords, indicating a statistically significant correlation (correlation coefficient: +0.8906). When exploring global startup trends using Google Trends, we found a terribly similar linear pattern of increasing and decreasing interest in each country over time, as shown in Figure 4. In particular, startup interest was low in the range of 35 to 76 from mid-2020 due to the COVID-19 pandemic, but there was a noticeable upward trend in startup interest after March 2022. In addition, we found that the interest in startups in each country except South Korea is very similar, and the related topics are startup company, technology, investment, funding, and keyword search terms such as best startup, tech, business, invest, health, and fintech are highly correlated.
Journal of Fisheries and Marine Sciences Education
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v.28
no.3
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pp.872-880
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2016
The purpose of this study is to find the research trends relating to flipped learning through keyword network analysis. For investigating this topic, final 100 papers (removed due to overlap in all 205 papers) were selected as subjects from the result of research databases such as RISS, DBPIA, and KISS. After keyword extraction, coding, and data cleaning, we made a 2-mode network with final 202 keywords. In order to find out the research trends, frequency analysis, social network structural property analysis based on co-keyword network modeling, and social network centrality analysis were used. Followings were the results of the research: (a) Achievement, writing, blended learning, teaching and learning model, learner centered education, cooperative leaning, and learning motivation, and self-regulated learning were found to be the most common keywords except flipped learning. (b) Density was .088, and geodesic distance was 3.150 based on keyword network type 2. (c) Teaching and learning model, blended learning, and satisfaction were centrally located and closed related to other keywords. Satisfaction, teaching and learning model blended learning, motivation, writing, communication, and achievement were playing an intermediary role among other keywords.
With the rapid advancement of the Internet, the use of encrypted traffic has surged in order to protect data during transmission. Simultaneously, network attacks have also begun to leverage encrypted traffic, leading to active research in the field of encrypted traffic analysis to overcome the limitations of traditional detection methods. In this paper, we provide an overview of the encrypted traffic analysis field, covering the analysis process, domains, models, evaluation methods, and research trends. Specifically, it focuses on the research trends in the field of anomaly detection in encrypted network traffic analysis. Furthermore, considerations for model development in encrypted traffic analysis are discussed, including traffic dataset composition, selection of traffic representation methods, creation of analysis models, and mitigation of AI model attacks. In the future, the volume of encrypted network traffic will continue to increase, particularly with a higher proportion of attack traffic utilizing encryption. Research on attack detection in such an environment must be consistently conducted to address these challenges.
Journal of Wellbeing Management and Applied Psychology
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v.6
no.4
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pp.27-31
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2023
Purpose: This study analyzed papers identified by entering the two keywords 'unification education' and 'university' during research from 2013 to 2022 in order to identify trends and key concepts in unification education research at domestic universities. Research design, data, and methodology: The study analyzed 224 papers, excluding those on primary, middle, and high school unification education, as well as unrelated and duplicate papers. The analysis included developing a co-occurrence network of keywords, utilizing topic modeling to categorize research types, and confirming visualizations such as word clouds and sociograms. Results: In the final analysis, the research identified 1,500 keywords, with notable ones like 'Korea,' 'education,' 'unification.' Centrality analysis, measuring influence through connected keywords, revealed that 'Korea,' 'education,' 'north,' and 'unification' held significant positions. Keywords with high centrality compared to their frequency included 'learning,' 'development,' 'training,' 'peace,' and 'language,' in that order. Conclusions: This study investigated trends and structures in university-level unification education by analyzing papers identified with the keywords 'unification education' and 'university.' The use of keyword network analysis aimed to elucidate patterns and structures in university-level unification education. The significance of the study lies in offering foundational data for future research directions in the field of unification education at universities.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.35
no.3
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pp.55-78
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2001
This study examines research themes, the relationship with other disciplines of Library and Information Science in other to analyze general research trends in the field of Library and Information Science. The Methods used for the study is subject analysis of the general articles and citation analysis by correspondence analysis of SPSS. This study was done to apprehend the general research trends of Library and Information Science in result, most researchers have studied on library related information science. in the future research trends is forecasting to computer-related study.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.20
no.4
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pp.197-206
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2019
The purpose of this study is to identify trends of academic research on senior employment projects. For this aim, research results were collected from keyword searches utilizing academic search engines, and a total of 133 research studies were selected as analysis subjects. Then, we analyzed research trends such as sources, research themes, research methods, and research subjects using the content analysis method,. According to the results, the leading type of senior employment research was quantitative research that confirmed the effects of projects by targeting the elderly participants. On the other hand, there were relatively few cases in which philosophical and ethical reviews were used to understand the labor and social roles of the elderly in connection with senior employment projects. Based on these research trends, this study criticized the situation where not only a variety of main participants but also the elderly taking part in the senior employment project were excluded from the main concern of research and suggested that it was necessary for follow-up studies to emerge from these trends.
Recently, the volume of unstructured text data generated by various social media has been increasing rapidly; consequently, the use of text mining to support decision-making has also been growing. In particular, academia and industry are paying significant attention to topic analysis in order to discover the main issues from a large volume of text documents. Topic analysis can be regarded as static analysis because it analyzes a snapshot of the distribution of various issues. In contrast, some recent studies have attempted to perform dynamic issue tracking, which analyzes and traces issue trends during a predefined period. However, most traditional issue tracking methods have a common limitation : when a new period is included, topic analysis must be repeated for all the documents of the entire period, rather than being conducted only on the new documents of the added period. Additionally, traditional issue tracking methods do not concentrate on the transition of individuals' interests from certain issues to others, although the methods can illustrate macro-level issue trends. In this paper, we propose an individual interests tracking methodology to overcome the two limitations of traditional issue tracking methods. Our main goal is not to track macro-level issue trends but to analyze trends of individual interests flow. Further, our methodology has extensible characteristics because it analyzes only newly added documents when the period of analysis is extended. In this paper, we also analyze the results of applying our methodology to news articles and their access logs.
As interest in the sustainable fashion industry continues to increase along with climate issues, it is necessary to identify research trends in sustainable fashion and seek new development directions. Therefore, this study aims to analyze research trends on sustainable fashion. For this purpose, related papers were collected from the KCI (Korean Citation Index) and Scopus, and 340 articles were used for the study. The collected data went through data transformation, data preprocessing, topic modeling analysis, core topic derivation, and visualization through a Python algorithm. A total of eight topics were obtained from the comprehensive analysis: consumer clothing consumption behavior and environment, upcycle product development, product types by environmental approach, ESG business activities, materials and material development, process-based approach, lifestyle and consumer experience, and brand strategy. Topics were related to consumption, production, and education of sustainable fashion, respectively. KCI analysis results and Scopus analysis results derived eight topics but showed differences from the comprehensive analysis results. This study provides primary data for exploring various themes of sustainable fashion. It is significant in that the data were analyzed based on probability using a research method that excluded the subjective value of the researcher. It is recommended that follow-up studies be conducted to examine social trends.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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