외국어 교육 분야에서 학습자는 교육의 한 축을 이루는 중요한 부분이지만 한국어교육의 경우 교육 내용, 교수 방법, 교재 등에 비해 학습자 연구는 미진한 면이 있었다. 이에 학습자 연구, 그중에서도 학습전략 연구가 어떻게 이루어져 왔는지를 분석하고 더 나은 교육을 위해 연구가 필요한 부분을 도출해 보는 것은 의미가 있다. 본 연구에서는 한국어교육 분야에서 학습전략 연구의 현황을 분석하기 위해 학술지와 학위논문의 제목에 대해 동시출현단어 분석을 진행하였다. 연구 결과, 한국어 학습자의 학습전략 관련 가장 많은 연구가 이루어진 분야는 '읽기'이고, 대상은 '중국인 유학생'과 '결혼이민자'였다. 또한, 연구 주제에 대한 서브그룹 분석 결과를 보면 주요 서브그룹이 네 개가 나타나는데 '학문 목적 읽기' 관련 그룹, '요청, 거절, 대화 등 화행' 관련 그룹, '쓰기' 관련 그룹, '어휘, 듣기' 관련 그룹이다. 이를 통해 한국어 학습자의 학습전략과 관련해 연구자들의 주요 관심 분야가 '읽기, 화행' 등임을 알 수 있으며, 연구 대상과 연구 분야가 부분적으로 편중되어 있는 상황이므로 다양한 분야와 대상으로 연구를 확대할 필요가 있음을 알 수 있다.
본 연구는 국내외 메타버스 관련 연구의 동향을 파악하기 위해 한국학술지인용색인(KCI)과 Web of Science(WoS), 그리고 Web of Science - CPCI(Conference Proceeding Citation Index)에서 메타버스를 검색어로 입력하여 KCI에서 913편, WoS에서 232편, WoS-CPCI에서 277편의 논문을 수집하였고, 각각 2,644개, 885개, 787개의 저자 키워드를 추출하여 동시출현단어 분석을 수행하였다. 정량분석을 통해 메타버스 관련 연구가 최근 들어 양적으로 폭증하였고, 국내에서 는 학제간연구, 컴퓨터학, 교육학 등의 주제분야에서 주로 연구되고 있으며, WoS에서는 경영·경제 분야에서, WoS-CPCI 에서는 컴퓨터공학 분야에서 주로 연구되고 있음을 알 수 있었다. 키워드 네트워크 분석에서는 모든 데이터베이스에서 Virtual Reality, Augmented Reality 등 메타버스의 기술적 측면과 관련된 용어들의 전역중심성이 공통적으로 높게 나타났으며 군집분석을 통해 국내에서는 교육 관련 연구와 메타버스 플랫폼에 관한 키워드의 군집이 포함되고, WoS에서는 계량서지학적 분석과 관련된 키워드 군집이 생성되었으며, WoS-CPCI는 주로 메타버스의 기술적 측면에 대한 키워드 군집이 주로 나타났다.
급속한 에너지 확산을 수반하는 폭발 현상은 인명 및 경제적인 피해를 미치고 있다. 산업의 고도화로 인하여 다양하고 광범위한 폭발사고가 전 세계적으로 발생하고 있으며, 이러한 폭발사고의 예방을 위해서는 정확한 원인 분석이 밑바탕이 되어야 한다. 국내외 폭발사고 관련 연구 분석은 일부 사건들에 대해서 제한적인 범위에서 수행되고 있었다. 본 논문에서는 국제학술지에 게재된 전체 논문들을 대상으로 동시출현 핵심단어 분석을 실시하여 시기별 전체적인 연구 경향과 향후 연구자들이 관심을 가질 수 있는 최신 분야를 도출하고자 하였다. 시기별 핵심단어 분석 결과, 2005년~2014년에는 대체로 논문의 수가 적고 전체적인 핵심단어의 수도 적었지만, 2015년 이후 컴퓨터 시뮬레이션과 인공지능분야가 폭발사고사례 분석에 활용되었으며, 폭발사고의 종류 또한 현재 최신 연구분야인 리튬이온 배터리, 혼합가스 등의 다양한 연구가 활발하게 진행되고 있음을 알 수 있었다.
본 연구는 공황장애 말뭉치 구축과 분석을 통해 공황장애의 특성을 살펴보고 공황장애 경향 문헌을 분류할 수 있는 딥러닝 자동 분류 모델을 만들고자 하였다. 이를 위해 소셜미디어에서 수집한 공황장애 관련 문헌 5,884개를 정신 질환 진단 매뉴얼 기준으로 직접 주석 처리하여 공황장애 경향 문헌과 비 경향 문헌으로 분류하였다. 이 중 공황장애 경향 문헌에 나타난 어휘적 특성 및 어휘의 관계성을 분석하기 위해 TF-IDF값을 산출하고 단어 동시출현 분석을 실시하였다. 공황장애의 특성 및 증상 간의 관련성을 분석하기 위해 증상 빈도수와 주석 처리된 증상 번호 간의 동시출현 빈도수를 산출하였다. 또한, 구축한 말뭉치를 활용하여 딥러닝 자동 분류 모델 학습 및 성능 평가를 하였다. 이를 위하여 최신 딥러닝 언어 모델 BERT 중 세 가지 모델을 활용하였고 이 중 KcBERT가 가장 우수한 성능을 보였다. 본 연구는 공황장애 관련 증상을 겪는 사람들의 조기 진단 및 치료를 돕고 소셜미디어 말뭉치를 활용한 정신 질환 연구의 영역을 확장하고자 시도한 점에서 의의가 있다.
질환자에 대한 사회적 낙인을 제거하기 위해 2011년, 대한의사협회는 정신분열병을 '조현병'으로 개정하였다. 병명을 변경한 지 약 9년이 지났지만 실제로 사회적 인식이 어느 정도 변화하였는지 정량적으로 분석한 연구는 아직 없다. 이에 본 연구에서는 병명 개정에 따른 조현병에 대한 사회적 인식 변화를 확인하고자 네이버 뉴스 기사를 수집 분석하였다. 텍스트 분석에는 LDA 토픽 모델링, TF-IDF, 동시출현 단어, 감성분석 기법을 사용하였다. 분석 결과, 병명 개정 전보다 후에, 그리고 병명 개정 후 병용되는 정신분열병과 조현병 중 조현병에 대한 사회적 인식이 더 부정적인 것으로 나타났다. 즉, 병명 개정이 낙인을 해소하지 못했음을 알 수 있었다.
본 연구는 남한의 동계 일강수량 데이터를 기초로 매일매일의 분포도를 작성하여, 강수의 공간적 분포 유형을 분류하였다. 그리고 강수의 공간적 분포유형과 그 종관적 특성과의 대응관계를, 먼저 기압배치형을 중심으로, 그리고 강수분포형을 중심으로 살펴보았다. 또한 지상일기도로 볼 때 유사한 특성을 지닌 울릉도형과 울릉도${\cdot}호남 동시 출현형의 차이를 알아보기 위해 850hPa, 700hPa, 500hPa면의 기압장, 기온장의 특성을 분석하였다. 그 결과 울릉도지역은 강수계급에 관계없이 높은 출현빈도를 보이고, 동해안은 5mm 이상에서, 호남지역은 1~5mm구간에서 더 높은 출현빈도를 나타냈다. 동계강수분포형은 12개로 분류할 수 있으며, 이들 분포형은 뚜렷한 계절 변화를 보인다. 울릉도형과 울릉도${\cdot}$호남 동시 출현형 간의 강수분포의 차이는 풍향, 풍속보다는 상층 한기의 이류 양상과 관련이 깊다.
데이터 학술지와 데이터 논문이 오픈과학 패러다임에서 데이터 공유와 재이용이라는 학술활동이 등장하여 지속적으로 성장하고 있다. 본 논문은 영향력있는 다학제적 분야의 데이터 학술지인 Scientific Data에 게제된 총 713건의 논문을 대상으로 저자, 인용, 주제분야 측면을 분석하였다. 그 결과 저자의 주된 주제 영역은 생명공학, 물리학 등으로 나타났으며, 공저자 수는 평균 12명이다. 공저 형태를 네트워크로 살펴보면, 특정 연구자 그룹이 패쇄적으로 공저활동을 수행하는 것으로 나타났다. 인용의 주제영역을 살펴보면, 데이터 논문 저자의 주제영역과 크게 다르지 않게 나타났으나, 방법론을 주로 다루는 학술지의 인용 비중이 높은 것은 데이터 논문의 특징으로 볼 수 있다. 데이터 논문 저자의 키워드를 사용하여 동시출현단어분석 네트워크로 살펴본 데이터 논문의 주제영역은 생물학이 중심이며, 구체적으로 해양생태, 암, 게놈, 데이터베이스, 기온 등의 세부 주제 영역을 확인할 수 있다. 이러한 결과는 다학제학문 분야를 다루는 데이터 학술지이지만, 데이터 학술지 출간에 관한 논의를 일찍부터 시작해온 생명공학 분야에 집중된 현상을 보여준다.
국내에서 포유류는 축산학, 수의학, 실험동물학, 생태학, 유전학 등 다양한 분야에서 활발하게 연구되고 있으며, 최근 생물다양성의 중요성이 강조되면서 이들의 보전 및 관리는 국민적으로도 많은 관심을 받고 있다. 하지만 전문 연구와 국민 관심의 증가에도 불구하고 국내 포유류 연구동향을 파악한 사례는 아직까지 찾아보기 힘들다. 이 연구는 국내 포유류의 연구동향을 파악하여 향후 세부연구영역의 계획과 관련 정책 제시를 위한 기초자료 제공을 목표로 하였다. 2015년까지 국내에서 발행된 포유류 학술논문 392편을 분석 대상으로 하였으며, 최근 각광받는 연구영역을 파악하기 위해 텍스트마이닝과 동시출현단어 분석을 이용하였다. 그 결과, 국내 포유류 연구논문 발행 수는 점차 증가하였으며, 연구대상 종 역시 점차 다양해진 것으로 나타났다. 텍스트마이닝과 동시출현단어 분석을 통해 파악된 주된 포유류 연구영역은 (1)진화/계통/유전학, (2)환경/생태학, (3)발생/생식/세포생물학, (4)기생충/수의학, (5)설치류/기생충학, (6)세균/바이러스학, (7)해부/세포생물/실험동물학, (8)형태/해부수의학, (9)축산학, (10)해양포유류학, (11)익수목 연구 등 11개로 구분되었다. 환경/생태학 연구는 11개 연구영역 중에서 최근 가장 활발하였으며, 과거에 비해 연구비율이 급격히 증가한 분야로 나타났다. 환경/생태학 연구분야는 생물다양성 보전의 핵심으로, 최근 생물다양성의 중요성이 강조됨에 따라 국내 서식 포유류의 생태연구에 대한 연구자들의 관심 역시 더욱 증가한 것으로 보인다. 이 연구결과가 미래 국내 포유류 연구의 계획과 관련 정책 수립을 위한 기초자료로 유용하게 활용되기를 희망한다.
많은 사용자들의 참여로 구축된 집단 지성을 이용한 지식 검색 서비스에서 사용자가 원하는 답변을 빨리 찾고자 하는 요구가 증가하고 있다. 기존의 연구에서 조회 수, 추천 수, 답변 수와 같은 비텍스트 정보가 답변을 평가하는데 좋은 자질임이 증명되었고, 신뢰도를 추정할 수 있는 여러 종류의 단어 사전을 이용하여 답변의 좋고 나쁨을 평가할 수 있는 연구도 진행되었다. 하지만, 조회 수, 추천 수, 답변 수와 같은 비텍스트 정보는 사용자 조작이 간단하여 지속적으로 관리를 해야 하며, 신뢰도를 추정할 수 있는 단어는 지속적으로 보강되어야 한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고자 동시출현 자질을 이용한 질문과 답변의 유사성을 활용하여 집단 지성에서 사용자의 활동을 분석하여 사용자의 명성을 평가하는 방법을 제안한다. 사용자의 명성을 계산할 수 있다면 조회 수와 추천 수가 많지 않은 답변의 신뢰도도 비교적 정확하게 추정할 수 있다. 이를 위해 우리는 PageRank 알고리즘을 수정하여 사용자 명성을 계산한다. 네이버 지식iN의 문서로 실험한 결과, 기존 정답 선택률을 보완할 수 있는 결과를 보였다.
본 연구는 기계학습의 키워드 출현 빈도 분석과 CONCOR(CONvergence of iteration CORrealtion) 기법을 통한 ICT 교육에 대한 흐름을 탐색한다. 2018년부터 현재까지의 등재지 이상의 논문을 'ICT 교육'의 키워드로 구글 스칼라에서 304개 검색하였고, 체계적 문헌 리뷰 절차에 따라 ICT 교육과 관련이 높은 60편의 논문을 선정하면서, 논문의 제목과 요약을 중심으로 키워드를 추출하였다. 단어 빈도 및 지표 데이터는 자연어 처리의 TF-IDF를 통한 빈도 분석, 동시 출현 빈도의 단어를 분석하여 출현 빈도가 높은 49개의 중심어를 추출하였다. 관계의 정도는 단어 간의 연결 구조와 연결 정도 중심성을 분석하여 검증하였고, CONCOR 분석을 통해 유사성을 가진 단어들로 구성된 군집을 도출하였다. 분석 결과 첫째, '교육', '연구', '결과', '활용', '분석'이 주요 키워드로 분석되었다. 둘째, 교육을 키워드로 N-GRAM 네트워크 그래프를 진행한 결과 '교육과정', '활용'이 가장 높은 단어의 관계로 나타났다. 셋째, 교육을 키워드로 군집분석을 한 결과, '교육과정', '프로그래밍', '학생', '향상', '정보'의 5개 군이 형성되었다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 ICT 교육 동향의 분석 및 트렌드 파악을 토대로 ICT 교육에 필요한 실질적인 연구를 수행할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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