본 논문에서는 재난 상황에서의 신속하고 효과적인 의사결정 및 대응을 지원하기 위하여 학술 연구 논문의 저자소속 기관을 식별하고 이를 바탕으로 협업관계 분석연구를 수행하였다. 이를 위해 국내 학술지 69종에 수록된 재난안전유형 논문 2,308건을 대상으로 KISTI의 한국과학기술인용색인데이터베이스와 기관식별데이터를 기반으로 실험데이터를 구축하였다. 협업관계 분석은 기관, 기관유형, 기관지역, 대학기관의 단위별로 출현빈도 등의 통계 현황을 비교 분석하고, 사회네트워크분석 기법을 사용하여 각각의 동시출현 네트워크의 기본 속성과 주요 중심성 지수를 산출하고 분석하였다. 또한 단위별 네트워크 협업관계를 전체적으로 조망할 수 있도록 시각화 맵을 생성 및 제시하였다. 본 연구의 결과는 효과적인 재난 대응을 지원하는 기관 및 협업 그룹의 탐색 활동과 관련 정보서비스체계 기반 마련에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 키워드 네트워크 분석을 활용하여 국내 공공도서관 분야 연구 동향을 파악하였다. 2003년부터 2022년까지 20년 동안 우리나라 문헌정보학 분야 유수 4대 학술지에 출판된 공공도서관 관련 논문 총 752편을 대상으로 하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 2003년부터 2022년까지 연평균 37.6편이 간행되었으며, 상승과 하락을 반복하는 출판양상을 보였다. 둘째, '서비스'와 '문화' 키워드는 출현 빈도와 연결중심성 및 매개중심성 분석결과 모두에서 상위 5위 이내로 파악됨으로써 가장 논의가 많이 된 핵심 키워드로 확인되었다. 셋째, 키워드 쌍의 동시 출현 빈도 분석결과에서 교육-프로그램 키워드 쌍과 서비스-이용자와 서비스-어린이 및 서비스-장애 키워드 쌍이 주목되었다.
21세기에 들어서서 디지털 정보환경이 발빠르게 변화함에 따라 국내 정보학 연구 역시 많은 발전과 변화를 겪고 있는 것을 산학계 모두 인지하고 있지만 실제 2000년부터 현재까지 어느 정도로 변화되었는지를 분석한 논문은 많지 않다. 이에 따라 본 연구는 2000년에서부터 2011기간동안 연구재단에 등재된 문헌정보학 관련 학회지에 수록된 정보학분야 논문 1,007편의 논문을 대상으로 정보학분야의 연구동향을 분석하였다. 먼저 시간에 따른 연구주제의 변화를 살펴보기 위하여 논문 데이터를 주제 범주화 한 후, 각 주제 범주 내에서의 논문 및 주요 키워드의 성장률을 시계열적으로 분석하였다. 그리고 단어 동시출현 네트워크를 2000-2011년뿐 아니라 2000-2005년과 2006-2011년의 두 시기로 나누어 시각화하고 분석함으로써, 한국의 정보학 분야의 연구경향의 변화를 살펴보았다. 분석 결과, 지난 12년간의 한국의 정보학 연구는 정보시스템중심적 연구에서 이를 도서관에 적용하는 도서관응용적 연구로 나아가고 있는 것을 확인하였다. 특히 지식관리, 웹기반 시스템 평가, 정보검색 분야에서 두드러지게 변화가 나타났다. 다른 연구의 결과와 비교해 볼 때, 이 연구는 정보학 연구분야의 한국 로컬화의 변화를 찾아냈다는 점에서 의의가 있다고 할 수 있다.
혐오는 타인에 대한 배타성이 집단적으로 표출된 것으로, 잘못된 대중적 인식을 통하여 양산되고 재생산된다. 이 연구는 우리사회에서 언급되고 있는 '혐오' 양상을 거시적으로 탐색하고자 1990년부터 2020년까지 발행된 뉴스데이터 17,867건을 대상으로 텍스트마이닝 기법을 활용하여 키워드 네트워크와 군집 분석을 수행하였다. 그리고 단어를 추출하기 전에 먼저 기사를 문장으로 분리하는 전처리 과정을 거쳐 '혐오', '편견', '차별'이라는 단어를 포함하고 있는 문장 총 52,520개를 추출하여 분석에 활용함으로써 '혐오'라는 단어와 인접한 단어들로 구성된 키워드 네트워크를 구축하였다. 수집한 뉴스데이터의 단어 동시출현빈도 분석 결과, 우리 사회에서 혐오와 관련되어 가장 빈번하게 등장하는 대상은 여성, 인종, 성소수자 등이며, 관련된 이슈는 이들 집단과 관련된 법과 범죄 등이었다. 키워드 네트워크 군집 분석 결과, 성별(41.4%), 소수자(28.7%), 인종·민족(15.1%), 선택적·이해관계적(8.5%), 정치·이념(5.7%), 환경·생존적(0.3%) 혐오 등 총 6개의 혐오 군집들이 발견되었다. 논의에서는 군집 분석 결과 구체적으로 드러나지 않은 혐오의 표적(대상)을 모두 추출하여 분석하였다.
소셜 빅데이터는 신조어나 고유명사를 포함하는 경우가 많으며, 이들을 처리하기 위해 단어별 출현 빈도수를 기반으로 한 통계적인 형태소 분석 방법이 많이 활용되고 있다. 그러나 이들 방법에서는 복합 명사를 제대로 인지하지 못해, 키워드 추출의 정확도가 떨어지는 문제점이 지적되고 있다. 본 논문에서는 소셜 빅데이터의 키워드 분석에 있어 복합 명사를 추출하기 위한 방법을 제안한다. 제안 방법은 형태소 분석 단계를 통해 얻어진 단어를 조합하여 복합 명사 후보군을 만들고, 주어진 리뷰에서 이들의 출현 빈도를 조사하여 얻어진 빈도수를 기반으로 복합 명사를 추출한다. 복합 명사 후보군을 구성하는 방법에 따라 두 가지 알고리즘을 제안하였으며, 각 알고리즘의 성능을 수식으로 표현하고 비교한다. 그리고 온라인에서 수집된 실제 데이터를 대상으로 실험을 통해 비교 결과를 검증하는 동시에, 제안 방법이 실시간 처리에도 적합함을 보여준다.
멀티미디어 정보환경의 발전과 다양한 요구를 지닌 정보이용자는 멀티미디어의 접근과 이용에 있어서 기존 정보검색 패러다임에서 중요시하지 않았던 요소를 사용하는 추세이다. 특히 이미지를 포함한 멀티미디어의 감정 접근과 이용은 다양한 정보환경에서 이루어지고 있다. 따라서 효율적으로 추상적 개념인 감정을 이용자에게 접근점으로 제공할 필요성이 증가한다. 본 연구는 감정으로 접근이 가능한 게티 이미지 뱅크의 이미지를 5가지 기본 감정으로 검색하여 부여된 색인어 총 22,675건을 추출하였다. 추출된 색인어는 전체감정, 긍정감정, 부정감정의 세 가지 데이터셋으로 구분하여 분석되었다. 분석을 위해서는 동시출현단어행렬로 작성되어 가중 네트워크와 군집화기법으로 시각화되었다. 분석결과를 살펴보면, 전체감정은 대분류로써 긍정감정, 부정감정, 가족의 3개 군집과 하위 20개의 군집으로 나타났다. 긍정감정은 10개의 군집이며, 부정감정은 10개의 군집으로 구성되었다. 이와 같은 가중 네트워크와 군집구성 분석을 통해, 세 가지 중요한 차세대 멀티미디어 검색을 위한 요소로 논의하였다. 첫째는 이미지 감정 표현을 위한 인물 색인어 특성이다. 둘째는 명시적 단어와 감정을 표현하는 함축적 단어와의 네트워크 구성을 통해서 상대적으로 색인이 용이한 명시적 단어만으로도 함축적 단어 추론 가능성이다. 셋째는 감정으로 표현하는 함축적 단어의 유사어/동의어로의 확장은 이용자 중심의 접근을 제공하는 측면에서 중요하다는 점이다.
한국의 저출산 심화에 따라 본 연구는 정부의 저출산 대응정책과 그에 대한 대중인식을 비교하여 근본적인 차이점을 밝히고자 했다. 이를 위해 네 차례의 '저출산·고령사회 기본계획'과 제3·4차 기본계획 발표 직후 2주간의 뉴스 댓글을 분석대상으로 선정하여, 빈도분석, 동시출현단어 분석, 구조적 등위성 분석을 실시하였다. 정책문서 빈도분석결과 제1·2차 시기는 직접적인 보육지원이, 제3·4차 시기부터는 사회구조적인 접근이 눈에 띄었다. 동시출현단어 분석에서는 정책과 댓글 모두 '육아'에서 일과 가정의 양립을 지향하였다. '결혼'과 '출산'의 경우 댓글은 연속성, 정책은 단절성이 두드러지며 특히 주거와 고용문제에서 큰 차이가 있었다. 댓글의 구조적 등위성 분석 결과에서는 대중들의 자녀 양육환경에 대한 관심, 정책 실효성에 대한 문제의식을 확인할 수 있었다. 본 연구는 빅데이터를 활용해 대중들의 인식을 확인하였다는 점에서 의의를 가지므로, 이에 근거한 정책 개선 등 향후 저출산 대응이 나아가야 할 방향을 수립하는 데 도움을 줄 수 있을 것이다.
본 연구는 키워드 네트워크 분석과 토픽모델링을 활용하여 국내 정보활용교육 연구의 흐름을 살펴보고 향후 정보활용교육의 방향성을 모색하는데 목적이 있다. 이를 위하여 국내 문헌정보학 분야의 학술지에 게재된 정보활용교육과 관련된 논문 306편을 선정하고, 논문의 초록을 대상으로 전처리 과정을 거쳐 전체 키워드 출현 빈도, 시기별 키워드 출현 빈도, 키워드 동시출현 빈도분석을 수행하였다. 이어서 키워드 네트워크 분석을 통해 키워드의 연결중심성과 매개중심성, 위세중심성을 분석하였다. 또한 구조적 토픽모델링 분석을 활용하여 15개의 토픽(교육과정, 정보활용교육 효과, 정보활용교육 내용, 학교도서관 교육, 정보매체활용, 정보활용능력 평가 지표, 도서관 불안, 공공도서관 프로그램, 대학도서관 이용자교육, 건강정보 활용능력, 정보격차, 도서관활 용수업 개선, 연구 동향, 정보활용교육 모델, 교사 역할)을 도출하고, 토픽별로 비중의 변화를 확인하기 위해 연도별 토픽 추이를 분석하였다. 이러한 결과를 바탕으로 정보활용교육의 방향성과 후속 연구에 대한 제언을 제시하였다.
이 연구에서는 한국언론진흥재단의 빅카인즈에서 제공하는 1990년부터 2022년까지 약 30년간의 5·18 관련 뉴스데이터를 빈도분석과 네트워크 분석하였다. 구체적으로 시기별과 지역별 기사량을 분석하여 양적 변화 추이를 살펴보았으며 동시 출현 키워드를 활용한 정부별 네트워크 분석을 통해 정부별 주요 키워드 간의 연결 구조를 탐색하였다. 분석 결과, 시기적으로는 사회적 이슈가 많았던 2019년의 보도량이 가장 많은 것으로 나타났으며 지역적으로는 전라권의 보도량이 가장 많은 것으로 나타났다. 그리고 네트워크 분석 결과, 정권이 5·18을 바라보는 인식과 정책에 따라 뉴스데이터 내 5·18과 관련된 단어에 차이가 있었다. 5·18 뉴스데이터 분석을 종합한 결과, 5·18이 지역과 상관없이 시간이 지남에 따라 민주화운동으로 자리매김해 나가고 있었으나 동시에 5·18에 대한 왜곡이 해소되지 못하고 있음을 확인하였다.
온라인 게임은 국내뿐만 아니라 전세계적으로 선풍적인 인기를 끌고 있다. 국내 온라인 게임 시장규모가 영화산업의 규모를 뛰어넘으면서 게임 마케팅의 대상이 일부 게임 매니아에서 다양한 연령으로 확대되고 있다. 또한 시장규모의 확대로 다양한 개발사와 퍼블리셔가 출현하게 되었다. 온라인 게임 서비스 초기에는 게임 개발사가 게임에 대한 퍼블리싱도 같이 하는 경우가 많았으나, 차츰 개발과 퍼블리싱의 영역이 나눠지고 있는 추세다. 게임개발사는 새로운 아이디어를 기반으로 게임 개발에만 집중하고, 퍼블리셔는 안정적인 마케팅과 서비스에 최선을 다하는 모습을 보이고 있다. 게임산업의 핵심 축인 게임 개발사와 게임 퍼블리셔간에 어떠한 관계를 맺고 있는지 사회연결망이론을 통해 분석한 결과, 개발사와 게임 퍼블리셔간의 연결망이 일부 퍼블리셔에 집중되는 모습과 개발사가 퍼블리셔의 역할을 동시에 함으로써 다른 망과 연결되지 못하는 모습을 보였다. 또한, 게임종류별로 특화된 퍼블리셔가 존재하며, 일부 게임개발사는 여러 퍼블리셔와 연결되는 모습을 보이고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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