본 연구는 국내외 도서관의 소셜네트워크 서비스 현황을 살펴보고, 노드엑셀을 이용한 네트워크 분석 기법을 통해, 도서관 소셜미디어 활용도에 대해 조사하였다. 국내에서 소셜미디어 홍보를 제일 적극적으로 하고 있는 P대학의 트위터를 노드엑셀을 통해 매개중심성으로 분석해 본 결과 상위 파워트위터리안들을 알 수 있었으며, 추후 도서관 마켓팅에서 핵심이용자로 적극 관리할 필요성이 있음을 보여주고 있다. 홈페이지 이용도는 국내 의과대학 중 의학도서관 홈페이지상에 데이터베이스로 직접 URL 연동되어 있는 K대학 홈페이지를 보손(Voson)과 노드엑셀 네트워크 분석방법을 이용하여 분석해 본 결과, 상업출판사외에 NDSL이 가장 상위로 랭크되어 홈페이지의 활용도가 높음을 알 수 있었다.
네트워크 최적화 문제는 의사결정 문제 중에서 노드와 아크로 표현되는 수 많은 문제를 포함하고 있어서, 그 응용범위가 매우 다양할 뿐만 아니라 매우 실질적인 문제를 해결하는 좋은 방법론이다. 직접적으로 관련이 없는 많은 최적화 문제들도 네트워크로 적절히 표현할 수 있는 경우가 많으며 이를 통해 보다 섬도 있는 문제에 대한 이해와 해의 도출이 가능하게 된다. 이처럼 광범위한 응용분야를 가지는 네트워크 최적화 문제는 경영과학 및 산업공학에서 기본이 중요 학문이며, 이를 체계적으로 이해하고 실제 문제를 해결하려면 최적화 이론, 계산이론, 프로그래밍 등의 종합적인 지식을 필요로 한다. 본 연구에서는 네트워크 최적화 문제를 실질적으로 해결하는 필요한 지식 전달에 중점을 두고, 선형계획법 및 정수계획법을 위한 소프트웨어인 LPSolve를 소개하고 이 LPSolve와 엑셀을 연동하는 방법을 알아본다. 또한 네트워크 자체를 엑셀에서 그리는 방법을 알아보고, 이를 통해 네트워크 최적화 문제를 보다 실질적인 다룰 수 있도록 한다.
본 연구는 정보학 분야의 저명한 연구자 T.D.Wilson의 연구주제 분야를 네트워크 분석을 이용하여 해석해보고, 그의 연구는 물론 정보학 분야의 연구주제에 관한 이해를 도모하는 데 연구의 목적이 있다. 이를 위해 그의 저작을 대상으로 서지결합분석 방법을 이용한 군집 분석을 실시하여 연구주제를 나누어 보고 대표적인 연구주제와 논문, 그리고 인용빈도와의 관계를 규명하였다. 패스파인더 네트워크와 노드엑셀을 이용한 분석 결과, 대표적인 연구주제는 정보행위연구이고 논문으로는 "Human information behavior(2000)"로 나타났다. 더불어 '정보요구'라는 핵심 연구주제 아래 정보탐색, 정보관리, 정보이용, 웹정보에 이르는 정보학 분야의 다양한 연구가 이루어졌음을 알 수 있다.
본 논문에서는 전기자동차를 주제로 SCIE 및 SSCI 저널에 게재한 논문데이터를 활용한 시계열 분석과 국제특허분류(International patent classification, 이하 IPC) 별 특허 데이터를 활용한 시계열 분석과 노드엑셀을 활용한 네트워크 분석을 통해 2001년에서 2014년까지의 전기자동차의 기술 동향을 파악하고 특허와 논문 데이터의 상관관계 분석을 통하여 기술 동향을 분석하였다. 또한 예측기법 중 하나인 가중이동평균법으로 전기자동차의 유망 요소기술을 예측하였다. 본 연구의 결과 전기자동차 요소기술 중 배터리 기술이 유망한 기술로 나타났다.
본 논문은 빅데이터 분석 교육의 문제점을 고찰해 그 개선 방안을 제시한다. 빅데이터의 특성은 V3에서 V5로 진화하고 있다. 이에 빅데이터 분석 교육도 V5를 감안한 데이터 분석 교육이 되어야 한다. 작금 불확실성의 증대는 데이터 분석의 리스크를 증가시키기에 내적 외적 구조화/비구조화 데이터를 비롯해 교란 요인마저 분석할 때 데이터의 신뢰성은 증가될 수 있다. 그리고 평판분석을 활용할 때 범하기 쉬운 오류가 가변성과 불확실성에 대한 상황 인식이다. 가변성의 측면을 고려해, 다양한 변수와 옵션에 의한 불확실성의 상황을 인식하고 대비한 데이터 분석이 이뤄질 때 데이터에 대한 신뢰성과 정확성은 증가할 수 있다. 사회관계망 분석에서 학생들과 일반 연구자들이 주로 활용하는 것이 텍스톰과 노드엑셀의 노드 분석이다. 사화관계망 분석은 매개중심성에 의한 상황 분석을 통해 다크 데이터를 찾아 이상 현상을 감지하고 현 상황을 분석하여 유용한 의미를 얻고 미래를 예측할 수 있어야 한다.
본 연구는 언어 네트워크 분석을 통해 재난정보와 관련한 국내 연구동향 분석을 목적으로 한다. 이를 위하여 학술연구정보서비스(RISS)를 검색하여 2008년부터 2017년 사이에 발간된 재난정보와 관련한 국내 학위논문 및 학술지논문 312건을 수집하였다. 그리고 논문들의 서지사항을 토대로 통계분석을 실시하였다. 뿐만 아니라 연구논문들의 논문명을 대상으로 키워드를 추출하여 빈도분석 및 언어 네트워크 분석을 실시하였다. 분석 결과, 최근 재난분야에서 빅데이터와 관련한 연구가 급증하였으며, 재난정보 공유 및 활용의 중요성이 증대되고 있다. 또한 재난대응을 위하여 공간정보, 실시간정보, 지리정보 등 다양한 유형의 재난정보가 활용되고 있었다.
이 연구는 "한국사회복지학회"의 학회지에 1979년 창간호에서부터 2015년까지 게재된 논문들의 키워드를 분석함으로써 국내 사회복지학의 동향을 살펴보고자 한 연구이다. 전체시기에 대한 분석과 더불어 이를 두 시기로 나눈 분석을 병행함으로써 연구의 동향을 밝혀보게 된다. 연구의 가닥은 크게 셋으로 나뉜다. 첫째는 연구방법의 동향으로서, 질적, 양적 및 문헌연구의 비중이 시기별로 변화된 양상을 개관한다. 둘째는 연구주제의 동향으로서, 시기별 키워드 출현빈도의 추이를 분석한다. 셋째는 지적구조의 동향으로서, 키워드들의 중심성 지수의 변화를 살펴본 후에, 이들 사이의 관계를 분석해주는 패스파인더 알고리즘 및 네트워크 구조를 도식적으로 구현해주는 노드엑셀 프로그램 등을 활용하여 사회복지학 지적 구조의 흐름을 밝힌다. 끝으로, 이러한 분석결과들에 내포된 함의를 검토해 본다.
이 연구의 목적은 이슈가 SNS를 통해 확산되는데 매체적 특성과 관계가 있는지 네트워크 분석을 통해 규명하는 것이다. 이를 위해 소셜 미디어를 매체 상호작용성과 이용자 상호작용성을 기준으로 유형화하고, 트위터와 유튜브를 통해 확산되는 이슈의 확산성을 비교했다. 노드엑셀 프로그램을 통해 자료를 수집할 수 있는 트위터와 유튜브를 분석 대상으로 했는데 트위터는 매체 상호작용성과 이용자 상호작용성이 낮은 트위터는 '제한형'으로, 유튜브는 매체 상호작용성과 이용자 상호작용성이 높은 '소통 확산형'으로 분류했다. 제한형에서는 이슈 확산 네트워크가 방사형으로 나타났고, 소통 확산형에서는 거미줄형으로 나타났다. 유튜브에서 의견의 다양성이 높았고, 트위터에서 보다 이슈가 더 활발하게 공유되면서 확산된 것으로 나타났다. 결론적으로 상호작용성을 기준으로 소셜 미디어의 구조적인 특성에 따라 이슈의 확산 양상에 차이가 있다는 것을 규명했다는 점에서 연구의 의의가 있다고 하겠다. 이용자들이 얼마나 쉽게 메시지를 공유하고, 댓글을 달면서 상호작용할 수 있는지가 플랫폼으로서 SNS의 활성화에 영향을 미친 것을 밝혔다. 정부와 기업, 소비자들은 이와 같은 트위터와 유튜브의 특성을 파악하고, 커뮤니케이션 채널로서 SNS를 어떻게 활용해야 할지 고려해야 할 것이다.
본 연구는 내용분석 방법을 활용하여 대통령 연설기록에 나타난 역대 대통령의 중심가치를 파악하고 각 정부의 정책 방향성을 거시적인 측면에서 살펴보고자 한다. 이를 위해 대통령기록관에서 제공하는 연설기록들을 수집하고, 중심 단어를 비교 분석하였다. 대통령 연설문은 대통령의 문제해결능력과 의식지향을 파악하는데 적합한 기록이다. 특히 본 연구에서의 주요 연구대상으로는 대통령의 생각을 잘 반영하는 기록인 '성명/담화문'을 선정, 역대 대통령들 간의 비교를 위해 수집 건수가 많은 '외교/통상' 분야를 중심으로 단어 빈도분석 및 언어 네트워크 분석을 수행하였다. 그 결과로 역대 대통령들은 외교적으로 발생한 문제에 대하여 평화적 해결과 협력을 기본적으로 추구하며, 더불어 외교/통상 분야에서는 경제정책을 중점적으로 추진하였음을 확인할 수 있었다.
Purpose: Adolescents use emoticons to express their emotions in an online environment. Hence, medical experts can understand the emotions of adolescents by emoticons. The goal of this study was to investigate the relationship between various emotions and emoticons among the Korean adolescents. Methods: The questionnaire survey was conducted between September 1 and 30, 2014, involving 3,272 students in elementary schools, middle schools, and high schools affiliated in the Department of Education of the metropolitan city of Busan. A total of 1,717 students responded to the survey. The participants consisted of 806 males (46.9%), and 911 females (53.1%). Among these, there were 557 elementary school students (32.4%), 617 middle school students (35.9%), and 543 high school students (31.6%). A social networking analysis was conducted using NodeXL. Results: The frequency of emoticon use among adolescents runs in the order of joy, sadness, fear, surprise, anger, disgust, and then depression. Elementary school females mainly use emoticons to express joy; middle school females use emoticons to express sadness, surprise, anger, disgust, and depression; and high school females use emoticons to express fear. Age- and gender-specific emoticon networks were visualized by using the Haren-Korel fast multiscale algorithm. Commonly used emoticons by age and gender were expressed in the networks. Results of age- and gender-specific emoticon networks visualization show similar results of centrality of seven emoticons. Conclusion: In the digital communication environment, emoticons could be used to catch the emotions of adolescents in Korea.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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