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해양의 미소현탁물질(종설) (Suspended Material in the Ocean(Review))

  • 최상
    • 한국해양학회지
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    • 제3권2호
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    • pp.63-72
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    • 1968
  • 해양에 있어서의 생물체의 에너지 순환, 즉 해양에 있어서의 생산체계에서 이중 먼저 기초생산체계만이라도 그 전상을 파악하자는 일은 먼 옛날부터 해양생물학자들의 진지하고도 끊임없는 추구대상이었다. 해양에는 막대한 양의 바닷물이 잠겨있고, 이곳에는 엄청난 양의 생명체가 함양되어 있으며, 이것들은 피포식자-포식자의 계열에서 어떠한 균형상태를 이루고 있는가하는 문제는 극히 흥미가 진진한 문제이다. 해양에 함양되는 무수한 생명체들은 간단없이 명멸, 소장만을 거듭하고 있다는 시적인 형용과 연상은 한층 더 구체화되어야 한다. 이러한 경향은 또한 근래의 세계인구의 격증에 대비하는 인간의 식량조달의 필요상, 해양이 지닌 잠재적인 식량생산의 여력을 재평가하자는 기운에서 한층 더 박차가 가해졌었다. 식량생산의 보고로서 해양에 주어진 책무는 크기만 하다. 해양에 잠겨있는 막대한 양의 바닷물은 긴 년월에 걸쳐 자연이 조제한 훌륭한 하나의 배양액이라고 불수 있고, 이것의 다각적인 이용개발은 지금부터 시작되었다고 해도 과언이 아니다. 근래에 이르러 각종기구 및 측기의 발달에 따라 해양의 물리, 화학 및 생물학적인 미세구조가 점차적으로 해명됨에 따라 해양학에 있어서의 고전적이고 전통적인 개념에 수정을 강요하는 사태가 적지않게 일어나고 있다. 해양의 기초생산체계에 대한 개념도 크게 비약하고 있으며, 해양에 있어서의 식물플랭크톤->동물플랭크톤->소형동물->어류를 연결하는 일방통행적인 식물연쇄개념을 크게 확대하고 비약시키지 아니하면 안될 여러 가지 사실이 들어나고 있다. 해양의 생물생산계의 기초적인 역할을 하는 것은 식물플랭크톤, 데트리타스 (detritus)등을 포함한 미소현탁물이라는 것은 틀림이 없으나, 이것들이 생명물질 기워니 아니드라도 물리현상으로 일어나는 기포를 매개로 하여 생성할수 있는 가능성이 제시되었다. 여기서는 이러한 해양의 미소현탁물에 관한 연구에 대해서 그 의의와 연구결과를 요약 소개하여 해양학도들의 참고로 한다. 이 종설을 꾸미는데 Jorgensen(1962), riley(1963), Parsons(1963), 서택(1966)등의 같은 토픽스에 관한 종설을 많이 참고로 한 것을 부기한다.

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인문사회 과학기술 분야 연구의 학제적 동향 분석 : 토픽 모델링과 네트워크 분석의 활용 (Identifying Interdisciplinary Trends of Humanities, Sociology, Science and Technology Research in Korea Using Topic Modeling and Network Analysis)

  • 최재웅;장재혁;김대환;윤장혁
    • 산업경영시스템학회지
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    • 제42권1호
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    • pp.74-86
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    • 2019
  • As many existing research fields are matured academically, researchers have encountered numbers of academic, social and other problems that cannot be addressed by internal knowledge and methodologies of existing disciplines. Earlier, pioneers of researchers thus are following a new paradigm that breaks the boundaries between the prior disciplines, fuses them and seeks new approaches. Moreover, developed countries including Korea are actively supporting and fostering the convergence research at the national level. Nevertheless, there is insufficient research to analyze convergence trends in national R&D support projects and what kind of content the projects mainly deal with. This study, therefore, collected and preprocessed the research proposal data of National Research Foundation of Korea, transforming the proposal documents to term-frequency matrices. Based on the matrices, this study derived detailed research topics through Latent Dirichlet Allocation, a kind of topic modeling algorithm. Next, this study identified the research topics each proposal mainly deals with, visualized the convergence relationships, and quantitatively analyze them. Specifically, this study analyzed the centralities of the detailed research topics to derive clues about the convergence of the near future, in addition to visualizing the convergence relationship and analyzing time-varying number of research proposals per each topic. The results of this study can provide specific insights on the research direction to researchers and monitor domestic convergence R&D trends by year.

동적 토픽 모델링과 감성 분석을 이용한 COVID-19 구간별 비대면 근무 부정요인 검출에 관한 연구 (Detection of Complaints of Non-Face-to-Face Work before and during COVID-19 by Using Topic Modeling and Sentiment Analysis)

  • 이선민;천세진;박상언;이태욱;김우주
    • 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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    • 제30권4호
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    • pp.277-301
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    • 2021
  • Purpose The purpose of this study is to analyze the sentiment responses of the general public to non-face-to-face work using text mining methodology. As the number of non-face-to-face complaints is increasing over time, it is difficult to review and analyze in traditional methods such as surveys, and there is a limit to reflect real-time issues. Approach This study has proposed a method of the research model, first by collecting and cleansing the data related to non-face-to-face work among tweets posted on Twitter. Second, topics and keywords are extracted from tweets using LDA(Latent Dirichlet Allocation), a topic modeling technique, and changes for each section are analyzed through DTM(Dynamic Topic Modeling). Third, the complaints of non-face-to-face work are analyzed through the classification of positive and negative polarity in the COVID-19 section. Findings As a result of analyzing 1.54 million tweets related to non-face-to-face work, the number of IDs using non-face-to-face work-related words increased 7.2 times and the number of tweets increased 4.8 times after COVID-19. The top frequently used words related to non-face-to-face work appeared in the order of remote jobs, cybersecurity, technical jobs, productivity, and software. The words that have increased after the COVID-19 were concerned about lockdown and dismissal, and business transformation and also mentioned as to secure business continuity and virtual workplace. New Normal was newly mentioned as a new standard. Negative opinions found to be increased in the early stages of COVID-19 from 34% to 43%, and then stabilized again to 36% through non-face-to-face work sentiment analysis. The complaints were, policies such as strengthening cybersecurity, activating communication to improve work productivity, and diversifying work spaces.

귀납적 사회과학연구 방법론을 위한 토픽모델링의 확장 및 사례분석 (Extension and Case Analysis of Topic Modeling for Inductive Social Science Research Methodology)

  • 김근형
    • 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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    • 제31권4호
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    • pp.25-45
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    • 2022
  • Purpose In this paper, we propose the method to extend topic modeling techniques in order to derive data-based research hypotheses when establishing research hypotheses for social sciences, As a concept in contrast to the existing deductive hypothesis establishment methodology for the social science research, the topic modeling technique was expanded to enable the so-called inductive hypothesis establishment methodology, and an analysis case of the Seongsan Ilchulbong online review based on the proposed methodology was presented. Design/methodology/approach In this paper, an extension architecture and extension algorithm in the form of extending the existing topic modeling were proposed. The extended architecture and algorithm include data processing method based on topic ratio in document, correlation analysis and regression analysis of processed data for topics derived by existing topic modeling. In addition, in this paper, an analysis case of the online review of Seongsan Ilchulbong Peak was presented by applying the extended topic modeling algorithm. An exploratory analysis was performed on the Seongsan Ilchulbong online reviews through the basic text analysis. The data was transformed into 5-point scale to enable correlation and regression analysis based on the topic ratio in each online review. A regression analysis was performed using the derived topics as the independent variable and the review rating as the dependent variable, and hypotheses could be derived based on this, which enable the so-called inductive hypothesis establishment. Findings This paper is meaningful in that it confirmed the possibility of deriving a causal model and setting an inductive hypothesis through an extended analysis of topic modeling.

과학교육의 재미에 대한 재발견 -재미의 의미와 가치를 중심으로- (Rediscovering the Interest of Science Education: Focus on the Meaning and Value of Interest)

  • 신세인;하민수;이준기
    • 한국과학교육학회지
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    • 제38권5호
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    • pp.705-720
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    • 2018
  • 이 연구에서는 과학교육에서 재미의 의미와 가치에 대해 문헌분석을 통해 이론적으로 고찰해보고자 하였다. 문헌분석은 재미와 관련된 국어학, 심리학, 철학 등 다양한 분야의 문헌을 대상으로 이루어졌다. 구체적으로 이 연구에서는 재미의 의미, 재미를 경험하는 맥락의 특성, 과학교육에서 재미의 가치, 재미의 가치를 실현하기 위한 과학교육의 방향성에 대해 논의하고자 하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 재미는 특정한 대상과의 상호작용을 통해 느껴지는 정서적 고양 상태를 의미하는 표현으로서, 감각, 관계, 자아, 대상 중심의 다양한 요소들의 복합적 작용으로 유발되는 정서적 경험임을 확인하였다. 둘째, 재미 경험의 맥락에 대해 이해하기 위하여 재미와 관련된 선행 문헌들에 대해 토픽모델링이라는 분석을 수행하였다. 분석 결과 재미와 관련 경험은 유희적 특성을 지니고 있음을 확인하였다. 이러한 유희적 특성은 과학에도 존재함을 논증하였다. 셋째, 과학교육의 재미의 교육적 가치와 지향점에 대해 논의하였다. 과학교육에서 재미는 단순히 학습행동을 유도하는 도구로서의 가치뿐만 아니라, 학습자가 과학 교수-학습 과정에서 생동감을 얻을 수 있는 보편적인 경험 중 하나이며, 학생 개개인이 과학과 관련된 정서적 발달의 원동력이 되며, 재미를 추구하는 태도와 행동은 창의적인 사고와 행동으로 이어 진다는 점에서 교육적 가치가 있음을 논증하였다. 마지막으로, 과학 교육에서 지향해야할 재미는 외부의 자극으로부터 유발되는 수동적인 재미가 아닌 노력하고 시행착오 끝에 경험할 수 있는 능동적인 재미여야 하며 과학을 즐기는 이들 또한 존중할 수 있는 과학교육 문화가 장려되어야 함을 주장했다. 특히 이 연구에서는 철학자 Deleuze(1976)의 철학을 바탕으로 학생 개개인의 고유한 재미 경험의 중요성을 논의하였다.

비정형 텍스트 분석을 활용한 이슈의 동적 변이과정 고찰 (Investigating Dynamic Mutation Process of Issues Using Unstructured Text Analysis)

  • 임명수;김남규
    • 지능정보연구
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    • 제22권1호
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    • pp.1-18
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    • 2016
  • 최근 가용한 텍스트 데이터 자원이 증가함에 따라 방대한 텍스트 분석을 통해 새로운 가치를 창출하고자 하는 수요가 증가하고 있다. 특히 뉴스, 민원, 블로그, SNS 등을 통해 유통되는 글로부터 다양한 이슈를 발굴해내고 이들 이슈의 추이를 분석하는 이슈 트래킹에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 전통적인 이슈 트래킹은 토픽 모델링을 통해 오랜 기간에 걸쳐 지속된 주요 이슈를 발굴한 후, 각 이슈를 구성하는 문서 수의 세부 기간별 분포를 분석하는 방식으로 이루어진다. 하지만 전통적 이슈 트래킹은 각 이슈를 구성하는 내용이 전체 기간에 걸쳐 변화 없이 유지된다는 가정 하에 수행되기 때문에, 다양한 세부 이슈가 서로 영향을 주며 생성, 병합, 분화, 소멸하는 이슈의 동적 변이과정을 나타내지 못한다. 또한 전체 기간에 걸쳐 지속적으로 출현한 키워드만이 이슈 키워드로 도출되기 때문에, 핵실험, 이산가족 등 세부 기간의 분석에서는 매우 상이한 맥락으로 파악되는 구체적인 이슈가 오랜 기간의 분석에서는 북한이라는 큰 이슈에 함몰되어 가려지는 현상이 발생할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 각 세부 기간의 문서에 대한 독립적인 분석을 통해 세부 기간별 주요 이슈를 도출한 후, 각 이슈의 유사도에 기반하여 이슈 흐름도를 도출하고자 한다. 또한 각 문서의 카테고리 정보를 활용하여 카테고리간의 이슈 전이 패턴을 분석하고자 한다. 본 논문에서는 총 53,739건의 신문 기사에 제안 방법론을 적용한 실험을 수행하였으며, 이를 통해 전통적인 이슈 트래킹을 통해 발굴한 주요 이슈의 세부 기간별 구성 내용을 살펴볼 수 있을 뿐 아니라, 특정 이슈의 선행 이슈와 후행 이슈를 파악할 수 있음을 확인하였다. 또한 카테고리간 분석을 통해 단방향 전이와 양방향 전이의 흥미로운 패턴을 발견하였다.

미세먼지 저감을 위한 그린인프라 계획요소 도출 - 텍스트 마이닝을 활용하여 - (Derivation of Green Infrastructure Planning Factors for Reducing Particulate Matter - Using Text Mining -)

  • 석영선;송기환;한효주;이정아
    • 한국조경학회지
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    • 제49권5호
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    • pp.79-96
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    • 2021
  • 그린인프라 계획은 미세먼지 저감을 위한 대표적인 조경 계획 방안 중 하나이다. 이에, 본 연구에서는 미세먼지 저감을 위한 그린인프라 계획 시 활용될 수 있는 요소를 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 도출하고자 하였다. 미세먼지 저감계획, 그린인프라 계획 요소 등의 키워드를 중심으로 관련 선행연구, 정책보고서 및 법률 등을 수집하여 텍스트 마이닝을 통해 단어 빈도-역 문서 빈도(Term Frequency-Inverse Document Frequency, 이하 TF-IDF) 분석, 중심성 분석, 연관어 분석, 토픽 모델링 분석을 실시하였다. 연구결과, 첫째, TF-IDF 분석을 통해 미세먼지 및 그린인프라와 관련된 주요 주제어는 크게 환경문제(미세먼지, 환경, 탄소, 대기 등), 대상 공간(도시, 공원, 지역, 녹지 등), 그리고 적용 방법(분석, 계획, 평가, 개발, 생태적 측면, 정책적 관리, 기술, 리질리언스 등)으로 구분할 수 있었다. 둘째, 중심성 분석 결과, TF-IDF와 유사한 결과가 도출되었으며, 주요 키워드들을 연결하는 중심단어는 '그린뉴딜', '유휴부지'임을 확인할 수 있었다. 셋째, 연관어 분석 결과, 미세먼지 저감을 위한 그린인프라 계획 시, 숲과 바람길의 계획이 필요하며, 미기후 조절의 측면에서 수분에 대한 고려가 반드시 필요한 것으로 확인되었다. 또한, 유휴공간의 활용 및 혼효림의 조성, 미세먼지 저감 기술의 도입과 시스템의 이해가 그린인프라 계획 시 중요한 요소가 될 수 있음을 확인할 수 있었다. 넷째, 토픽 모델링 분석을 통해 그린인프라의 계획요소를 생태적·기술적·사회적 기능을 중심으로 분류하였다. 생태적 기능의 계획요소는 그린인프라의 형태적 부분(도시림, 녹지, 벽면녹화 등)과 기능적 부분(기후 조절, 탄소저장 및 흡수, 야생동물의 서식처와 생물 다양성 제공 등), 기술적 기능의 계획요소는 그린인프라의 방재 기능, 완충 효과, 우수관리 및 수질정화, 에너지 저감 등, 사회적 기능의 계획요소는 지역사회 커뮤니티 기능, 이용객의 건강성 회복, 경관 향상 등의 기능으로 분류되었다. 이와 같은 결과는 미세먼지 저감을 위한 그린인프라 계획 시 리질리언스 및 지속가능성과 같은 개념적 키워드 중심의 접근이 필요하며, 특히, 미세먼지 노출 저감의 측면에서 그린인프라 계획요소의 적용이 필요함을 시사한다고 볼 수 있다.

산업별 지속가능경영 전략 고찰: ESG 보고서와 뉴스 기사를 중심으로 (A Study on Industry-specific Sustainability Strategy: Analyzing ESG Reports and News Articles)

  • 김원희;권영옥
    • 지능정보연구
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    • 제29권3호
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    • pp.287-316
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    • 2023
  • 최근 전 세계적으로 기업의 환경(Environmental)·사회(Social)·지배구조(Governance)의 비재무적 요소를 고려한 지속가능경영이 필수적으로 요구되면서, 각 기업들은 이에 대응할 수 있는 전략적 방향 수립이 중요해지고 있다. 특히 기업이 속한 산업별로 상이한 ESG 이슈에 대한 이해를 바탕으로 산업과 개별 기업의 특성을 반영한 전략을 개발하고 추진할 수 있어야 할 것이다. 이에 본 연구에서는 금융, 제조, IT 분야별로 나누어 주요 국내 기업들의 ESG 보고서와 관련 뉴스 기사를 이용하여 산업별 ESG 동향과 활동을 비교 분석하였다. 키워드 빈도분석과 토픽 모델링을 활용한 분석 결과, 국내 ESG 선도 기업들의 지속가능경영 활동에서의 산업별 차이를 도출 할 수 있다. 금융 분야에서는 '고객 중심 경영'과 '기후 변화 대응', 제조 분야에서는 '지속가능한 공급망 관리'와 '탄소중립', IT 분야에서는 '기술혁신'과 '디지털 책임'이 강조되었다. ESG 요소별 우선 순위가 높은 활동의 예를 들면, 환경 측면에서는 '에너지 절감과 친환경 활동', 사회 측면에서는 '사회공헌과 상생', 지배구조 측면에서는 '이사회 독립성 강화와 리스크 관리' 등으로 나타났다. 더 나아가 산업별 각 ESG 요소의 핵심 이슈 뿐 아니라 ESG 보고서와 뉴스 기사의 내용 유사성 및 차별점도 확인하였다. 연구의 결과는 산업별 동향을 고려한 ESG 경영 전략 및 정책의 방향성을 제시하고 있으며 이는 산업별 ESG 평가체계 수립에도 도움이 될 것으로 기대한다.

텍스트마이닝 기법을 이용한 국내 농식품유통 연구동향 분석 (A Trend Analysis of Agricultural and Food Marketing Studies Using Text-mining Technique)

  • 유리나;황수철
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제18권10호
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    • pp.215-226
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    • 2017
  • 이 연구는 1984~2015년간 국내 농식품 유통분야 연구동향을 파악하기 위해 텍스트마이닝 기법을 이용한 분석 결과이다. 텍스트마이닝은 빅데이터 분석방법의 일환으로, 많은 정보를 객관적으로 처리하여 연구주제 분류와 트렌드 분석에 이용할 수 있다. 실제분석에는 빈도분석, 토픽분석, 연관성분석을 수행하였다. 자료는 농업부문 4개 학술지 수록논문과 연구보고서 중 농식품 유통 관련 연구 제목를 이용하였다. 그 결과, 농식품 유통분야의 논문 1,126건은 6개 주제로 분류되었다. 2000년대를 기점으로 이전에는 도매와 산지연구가 활발했던 반면 이후에는 소비, 식품, 수출입 연구가 활발한 것으로 나타났다. 또한 로컬푸드와 학교급식 영역의 연구가 증가했다. 농산물 수급연구는 정책 연구보고서에서만 주기적으로 이루어졌으며, 학술논문에서는 2000년대 이후 관심주제에서 멀어지는 경향을 보였다. 2010년대 이후로는 특히 소비연구가 주류를 이루었고, 크게 소비트렌드와 소비자 행동에 관한 다양한 연구가 이루어졌다. 이 결과를 바탕으로 더 정확한 연구동향 분석을 하기위해서는, 정밀한 주제 분류기법으로 방법론을 보완하고 이용 자료를 키워드와 논문초록으로 확대함으로써 구체적인 결과를 도출해야 할 것이다.

토픽모델링을 이용한 국내 미세먼지 연구 분류 및 연구동향 분석 (A Study on the Research Topics and Trends in South Korea: Focusing on Particulate Matter)

  • 박혜민;김태용;권대웅;허준용;이주연;양민준
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제38권5_3호
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    • pp.873-885
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    • 2022
  • 전 세계적으로 미세먼지(particulate matter, PM)와 사망률 및 유병률 증가의 관련성이 보고되면서 다양한 연구가 수행되었으며, 우리나라에서는 1990년대 후반을 기점으로 PM에 대한 중요성을 인식하고, PM에 대한 다양한 연구가 수행되었다. 본 연구에서는 '미세먼지' 관련 연구들의 주제를 분류하고, 각 주제별 연구 동향을 확인하기 위해 Research Information Sharing Service (RISS)에 게재된 미세먼지 관련 2,764편의 논문을 대상으로 Latent Dirichlet Allocate (LDA) 분석을 수행하였다. 연구 결과, 총 10개의 주제로 분류하는 것이 가장 적합하였으며, 미세먼지 관련 연구주제는 '미세먼지 저감(Topic 1)', '정부 정책 및 관리(Topic 2)', '미세먼지 특성(Topic 3)', '미세먼지 모델(Topic 4)', '환경교육(Topic 5)', '바이오(Topic 6)', '교통수단(Topic 7)', '황사(Topic 8)', '실내 미세먼지 오염(Topic 9)', '인체 위해성(Topic 10)'의 주제로 분류할 수 있었다. 특히, '정부 정책 및 관리(Topic 2)', '미세먼지 모델(Topic 4)', '환경교육(Topic 5)'. '바이오(Topic 6)' 관련 연구주제들이 시간에 따라 전체 논문에 대한 비율이 증가하는 추세를 보여 성행하는 것을 확인하였다(linear slope>0). 본 연구의 결과는 미세먼지 관련 다양한 분야의 연구자들에게 새로운 문헌 고찰의 방법론을 제시하고, 미세먼지 분야의 역사와 발전에 대한 이해를 제공했음에 의의가 있다.