이 연구에서는 계량정보학적 기법을 사용하여 국내 트위터 관련 연구의 동향을 분석하고자 하였다. 이를 위해 KCI에서 검색된 2009년부터 2014년 4월까지의 트위터 관련 논문 539편에서 제목, 초록, 키워드를 추출하여 분석 자료로 삼았다. 프로파일링 기법을 이용해 트위터 관련 연구가 수행된 학문 분야와 저널을 분석하였고, 동시출현단어 분석을 통해 트위터 관련 연구의 세부 주제 영역을 파악하였다. 그 결과, 국내 트위터 관련 연구는 53개 학문분야에서 다양하게 다루어지고 있으며 핵심 분야는 신문방송학, 경영학, 컴퓨터학 분야로 나타났다. 세부 주제로는 선거를 비롯한 정치 관련 이슈가 가장 많이 다루어졌으며, 기업/구매 관련 이슈도 활발히 연구되었음을 확인할 수 있었다.
여가를 위해 독서를 하는 독자는 특정 작가를 선호하는 경우가 많은데 독서분야를 확장할 때에도 자신이 선호하는 작가와 연관된 작가나 장르로 독서분야를 확장하는 성향이 있다. 이 연구에서는 중심작가로 에드거 앨런 포를 선정한 후 독자들이 에드거 앨런 포와 연관하여 다른 독자에게 추천하는 작가와 작품정보를 기반으로 작가 이미지를 분석하였다. 에드거 앨런 포와 동시출현한 작가와 작품의 빈도수를 분석하고 추천작가간, 작품간 관계를 네트워크 기법으로 분석하였다. 분석결과 에드거 앨런 포의 장르적 이미지와 연관된 작가군, 작가들 간의 관계, 연관 도서가 파악되었다, 이 연구에서 제시한 특정 작가의 이미지, 연관 작가 및 작품 정보를 도출하는 방안은 특정 작가를 중심으로 도서관 독서 프로그램이나 문화 프로그램, 북 큐레이션을 하게 될 경우 활용할 수 있는 도구가 될 것이다.
본 연구에서는 지구적 환경문제의 해결 방식으로서 환경과학 분야의 학술활동과 같은 학문적 접근 방식과 환경 NGO 중심의 환경운동과 같은 실천적 접근 방식을 두 가지 주요 흐름이라 보고, 이들 각각의 특성을 계량정보학적 분석을 통해 파악하고 비교하였다. 지난 10년 간 환경과학 분야에서 인용된 저널의 주제범주 간 동시인용 관계를 분석함으로써 이 분야의 지식 구조를 파악하였고, 환경 NGO의 웹 사이트에서 수집된 외부링크 데이터를 이용하여 이들의 관심 분야를 확인하였다. 또한 저널 논문과 NGO 뉴스에서 추출된 핵심어를 이용한 동시출현단어 분석을 통해 하위 주제를 파악하여 이들 간의 주제적 유사성과 상이성을 구체화하였다.
본 연구의 목적은 키워드에 대한 동시출현단어 분석을 사용하여 RESNA의 보조공학 저널의 연구 동향을 반영하는 지적구조를 파악하고 연구주제 영역의 구성을 제시하는데 있다. 이를 위해 Web of Science에서 2003년부터 2015년까지 보조공학 저널에 게재된 논문, 총 255편의 문헌을 수집하였고, 1,359개의 저자 키워드를 추출하였다. 보조공학 저널의 지적구조를 분석하기 위해 첫째, 군집분석을 실시하고 군집 5개를 결정하였다. 둘째, 다차원척도 지도에 군집 5개를 표시하고 지적구조를 제시하였다. 분석 결과는 지금까지의 보조공학 연구영역을 가늠하고, 향후 연구의 방향성을 탐색하는데 도움이 될 것으로 기대한다.
스팸 데이터 셋은 통상적으로 공개적으로 구하기 어렵고 기존 연구들은 대부분 스팸 이메일에 초점이 맞춰져 왔기 때문에 스팸 문자 메시지 자체 특성을 분석하는데 한계가 있었다. 스팸 이메일 특성 분석 활용 및 데이터 마이닝 기법 등의 활용을 통한 기존 연구들이 있었지만, 영향력이 높은 단일 단어를 활용한 스팸 문자 탐지 기법에 한정되어 있다는 한계점이 있다. 본 논문에서는 싱가폴 대학교에서 공개적으로 공개한 스팸 문자메시지를 다 각도에서 실험 및 분석하여 스팸 문자의 특성을 밝히고 동시출현 단어분석 기반의 스팸 문자 탐지 기법을 제안한다. 성능평가 결과, 제안하는 기법의 거짓 양성과 거짓 음성이 2%미만임을 보였다.
에볼라 바이러스(Ebola virus disease)와 같은 전염병들은 사회적으로 큰 이슈가 되어 언론의 관심을 받으며 동시에 많은 연구의 대상이 되기도 한다. 이에 따라 국내외로 전염병과 관련된 텍스트 마이닝 연구가 활발하게 진행되고 있으나, 텍스트 마이닝 기법을 사용하여 상이한 특성을 가진 매체 간 주제를 분석한 연구는 아직까지 진행되지 않고 있다. 따라서 본 연구에서는 전염병 중 하나인 에볼라를 키워드로 하여 사회적 특성을 지닌 뉴스 기사와 바이오 분야의 전문적 특성을 지닌 연구 논문 간의 주제 분석을 진행하였다. 텍스트 분석에는 매체별 문헌 데이터로부터 다양한 토픽들을 추출하기 위해 토픽모델링 기법을 적용하였고, 매체 간의 구체적인 내용 분석을 위해 중요 개체를 선정하고 이를 중심으로 동시출현 단어 네트워크 분석을 수행하였다. 또한 각 매체별로 등장하는 주제를 시각적으로 표현하기 위해 토픽맵을 구축하였다. 분석 결과, 두 매체에서 다루는 주제의 차이점과 공통점을 발견할 수 있었으며 동시 출현 주제의 시계열 분석을 통해 매체 간 특성의 차이를 찾을 수 있었다. 본 연구를 통해 상이한 특성을 지닌 매체들의 주제와 개체들을 함께 제시하고, 매체 간의 공통점과 차이점을 보여줌으로써 매체별 정보 생산자들이 연구 및 현상 분석을 진행하는 데 있어 관점의 다양성을 제공할 수 있을 것이다.
본 연구는 계량정보학적 분석을 통해 국내 재난 관련 연구의 동향을 파악하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 KCI 데이터베이스를 검색하여 2002년부터 2016년 사이에 출간된 재난 관련 학술지 논문 772편을 분석하였다. 논문들이 발표된 학문분야의 프로파일링 분석과 저널 프로파일링 분석 및 키워드 동시출현분석을 실시하였다. 분석 결과, 국내 재난 관련 연구의 수는 지속적으로 증가하고 있으며 특히 2014년 세월호 사건 이후에 재난 연구의 수가 급증하였다. 재난 연구의 주요 학문영역은 재난관리 정책을 제시하는 정책학/행정학 영역, 관련 기술을 개발하는 '공학' 영역, 지리정보시스템과 통신기술을 연구하는 'GIS/통신' 영역, 재난을 정신건강학 혹은 인문사회학적 측면에서 연구하는 '의학/인문사회과학' 영역으로 확인되었다. 시기별로 살펴보면, 2014년 이후에는 행정학과 정책학 분야의 비중이 감소한 반면에 법학, 의학, 신문방송학 등의 다양한 학문 분야에서 재난 관련 연구가 활발해졌다.
본 연구는 높은 접근성과 간결성으로 인해 방대한 양의 텍스트를 생산하는 트위터 데이터를 분석하여 토픽의 변화 시점 및 패턴을 파악하였다. 먼저 특정 상품명에 관한 키워드를 추출한 후, 동시출현단어분석(Co-word Analysis)을 이용하여 노드와 에지를 통해 토픽과 관련 키워드를 직관적으로 파악 가능한 네트워크로 표현하였다. 이후 네트워크 분석 결과를 검증하기 위해 출현빈도 기반의 시계열 분석과 LDA 토픽 모델링을 실시하였다. 또한 트위터 상의 토픽 변화와 언론 기사 검색결과를 비교한 결과, 트위터는 언론 뉴스에 즉각적으로 반응하며 부정적 이슈를 빠르게 확산시키는 것을 확인하였다. 이를 통해 기업은 대중의 부정적 의견을 신속하게 파악하고 이에 대한 즉각적인 의사결정 및 대응을 위한 도구로 본 연구방법을 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 Web of Science DB를 대상으로 주제어(topic)가 web archiving에 해당하는 288건의 논문을 대상으로 동시출현단어 네트워크 분석을 수행하였다. 분석 결과 웹 아카이빙 주제 영역에서는 의학영역 정보기술 및 시스템과 관련된 이미지 아카이빙 관련연구들이 가장 중점적으로 수행되어 왔다. 문헌정보학 및 기록관리학 영역에서의 웹 아카이빙 연구는 크게 웹 아카이빙 및 디지털 보존 프로젝트 주제와 웹 아카이빙툴과 방법론 주제를 중심으로 수행되어왔으며, 향후 웹 아카이빙 소프트웨어 및 툴 관련 연구가 활성화될 수 있을 것으로 예측된다.
2019년 이후부터 전 세계적으로 미세플라스틱(Microplastics)에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있어 국내·외 미세플라스틱 연구에 대한 차이점을 분석하는 것은 국내연구 방향 수립에 이정표가 될 수 있다. 본 연구에서는 KCI와 WoS에서 미세플라스틱 논문들을 발췌하여 저자 키워드동시출현단어분석, 논문동시인용분석, 저자동시인용분석 등 빅데이터를 기반으로 한 네트워크 분석방법론으로 국내외 연구 차이점을 분석했다. 분석결과, 연구주제 분석은 인간의 생체에 영향을 미칠 수 있는 연구와 일상에서의 미세플라스틱의 처리에 관한 연구가 국내에서 추가로 필요함을 확인하였다. 연구 품질을 살펴보는 논문 인용 깊이 분석에서는 국외 2.25와 국내 1.39로 국내가 아직 부족함을 보였고, 다양한 연구자들이 참여하고 정보를 공유하는 공동연구전선 구성형태 분석은 국내는 22개 군집 중에서는 3개가 Star형 구조가 있고, 국외의 경우는 19개 군집 모두가 Mesh 구조로 되어 있어 국내는 특정 연구 분야에서는 정보의 흐름과 공유가 부족함도 확인할 수 있었다. 이런 연구 결과는 미세플라스틱의 연구주제 확장과 연구 질의 향상, 더불어 다양한 연구자들이 참여하는 연구 추진체계 개선 등이 필요함을 확인하였다. 추가로 주제 모델링(Topic Modeling)을 기반으로 자동화 프로그램 개발을 한다면 실시간 분석이 가능한 시스템 구축도 가능할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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