본 연구는 뉴스 빅데이터에 나타난 메타버스 관련 이슈들을 교육관점에서 분석하여 그 특징을 탐색하고, 메타버스의 교육적 활용가능성 및 미래교육에 대한 시사점을 제공하는데 목적이 있다. 이를 위해 포털사이트에서 검색되는 메타버스 관련 뉴스 데이터를 41,366건 수집하였고, 대표적인 용어 가중치 모델인 TF-IDF를 이용하여 추출된 모든 키워드의 가중치 값을 계산하여 순위화한 후, 워드클라우드로 시각화 분석을 수행하였다. 또한 정교한 확률기반 텍스트마이닝 기법인 토픽모델링(LDA)을 활용하여 주요 토픽들을 분석하였다. 연구결과 교육관점에서 메타버스의 핵심 이슈로는 플랫폼 산업, 미래인재, 기술의 확산 등과 같은 주제가 도출되었다. 또한, 기술, 직업, 교육이라는 세 개의 핵심 주제로 2차 데이터 분석을 실시한 결과 미래교육에서 메타버스는 교육플랫폼의 혁신, 미래 직업의 혁신, 미래 역량의 혁신과 관련한 이슈를 갖는 것으로 나타났다. 본 연구는 방대한 양의 뉴스 빅데이터를 단계적으로 분석하여 교육관점에서 이슈를 도출하고 미래교육에 대한 시사점을 제공하였다는 데 의의가 있다.
글로벌시대의 환경속에서 '스타트업'의 트렌드와 인사이트를 파악하기 위해 빅데이터 분석 플랫폼인 Google Trends를 활용하여 최근 글로벌 스타트업 생태계를 심층 트렌드 분석을 실시하였다. 분석의 타당성을 위해 BIGKinds를 통해 핵심 키워드 '스타트업'과 '글로벌'의 상관관계를 검증하였다. 또한 '스타트업' 키워드나 용어의 검색 빈도를 파악하기 위해 Google Trends를 이용하여 추출한 데이터를 기반으로 네트워크 분석을 수행하였다. 연구결과, 키워드 사이에 강한 양적 선형관계를 보여주어 통계적으로 유의미한 상관관계를 나타냈다(상관계수: +0.8906). Google Trends를 사용한 글로벌 스타트업 트렌드를 탐색한 결과 '그림4'와 같이 각 국가들의 시기별 관심도가 증가하거나 감소하는 매우 비슷한 선형적 형태를 나타났다. 특히 스타트업 관심도가 2020년 중반부터 코로나-19 팬데믹으로 인해 35~76 범위내에서 낮게 나타났지만, 2022년 3월 이후 스타트업 관심도가 눈에 띄게 상승하는 트렌드를 보였다. 또한, 한국을 제외한 각 국가별 Startups 관심도는 아주 비슷한 추세이고, 관련 주제는 startup company, technology, investment, funding, 키워드 검색어는 best startup, tech, business, invest, health, fintech 등이 공통적으로 나타나 매우 높은 상관관계가 있음을 확인하였다.
국내 조경학 연구에서 자연성 개념은 물리적 공간에서부터 인식적 체계까지 그 범주가 방대하여 용어를 정의하기에 어려움이 있다. 본 연구는 체계적 문헌 고찰(systematic review, SR)을 통하여 문헌에서 활용된 '자연성(naturalness)'의 개념과 평가 속성을 정리하고 자연성의 의미를 구성하는 개별 속성의 범위를 파악하였다. 또한, 선행연구에서 구분한 개별 속성을 인지언어학 연구 방식의 하나인 의미 연쇄(meaning chain) 원리로 파악하여 국내 조경학 논문 중 자연성을 대상으로 한 논문들에 적용하여 다의적 체계를 정리하였다. 의미 연쇄(meaning chain)는 원형의미를 중심으로 가족 유사성에 기인하여 연쇄적으로 의미가 확장되어 가는 단어를 파악하기에 적합한 방식으로서, 자연성 평가 항목 분류에 따라 그 차원을 구분하고 국내 학계에서 논의되는 자연성 개념의 다의적 의미 연쇄 체계를 고찰하였다. 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 국외 조경학 문헌을 통해 추출한 자연성의 속성은 원생상태로 인지되는 자연, 인위적 개입이 없는 상태로서의 자연, 시각적 경관으로서의 자연, 경험으로서의 자연 4개 영역으로 분류되며 세부 13개 속성으로 정리되었다. 둘째, 이러한 세부속성은 국내 조경학 연구에도 전반적으로 부합하나 그 구체적 사례가 달랐고, 시간의 축적 인지에 있어 한국적 맥락이 제시되었으며, 자연성 속성 간 상호충돌이 있을 수 있음을 시사하였다.
본 연구는 2015 및 2022 개정 과학과 교육과정 중 초등학교급과 관련된 성취기준을 중심으로 네트워크 분석을 통해 어떠한 변화 양상을 갖는지 비교하고 이를 토대로 초등학교 과학 교수학습을 위한 시사점을 제공하는 것을 목적으로 하였다. 이에 따라 본 연구에서는 2015 및 2022 개정 초등 과학과 교육과 정의 성취기준을 추출하여 성취기준 영역 변화에 따른 차이를 살펴보고, 각 영역별 중심성 지수를 중심으로 한 비교, 커뮤니티 탐지 기법을 활용한 군집 분석을 통해 어떠한 변화가 있는지 분석하였다. 연구 결과, 2015 개정 과학과 교육과정에 비해 전체 성취기준은 10% 가량 감소하였으나, 성취 기준의 길이나 주요어의 빈도는 오히려 증가하였으며, 관찰이나 조사, 설명 외에도 공유, 실천, 설계 등 디지털 도구활용 및 협동학습과 관련된 과정·기능적 측면이 강조되었다. 그러나 이러한 변화는 과학의 각 영역에 따라 서로 다른 차이를 보임을 알 수 있었다. 또한 군집 분석 결과 대체적으로 군집의 숫자나 관련 개념이나 용어의 영역은 유사하였으나, 과정·기능 및 가치·태도와 관련된 주요어를 중심으로 수행 방식 등에 변화가 나타났음을 확인할 수 있었다. 이러한 연구 결과를 토대로 본 연구에서는 새로운 교육과정의 적용 시 고려해야 할 점들을 시사점으로 제시하였다.
이 연구는 초등학생이 각의 다면성을 어떻게 형성하고 학년이 올라가면서 초등학생의 각 개념은 어떻게 변화하는가를 은유 분석하였다. 초등학교 각 개념 학습 요소인 각, 직각, 예각, 둔각에 대하여, 이 용어를 생각하면 떠오르는 것을 낱말로 표현하고 그 근거를 서술하도록 하였다. 각과 직각은 3학년 1학기에 학습하므로 3~6학년 총 268명의 응답을 분석 대상으로 하였고, 예각과 둔각은 4학년 1학기에 학습하므로, 4~6학년 총 192명의 응답을 분석 대상으로 설정하였다. '은유적 표현'과 그 '근거'를 짝지어 은유적 표현을 정리하고, 기하적 도형이라는 질적 측면, 측정 및 회전량이라는 양적 측면, 점과 선의 구성 요소와의 관계적 측면에서 코드화하였다. 은유적 표현을 범주화한 결과, 질적 측면에서 <사물의 은유>, <인간형의 은유>, <감정의 은유> 범주 등, 양적 측면에서 <움직임의 은유>, <변화의 은유>, <감정의 은유> 범주 등, 관계적 측면에서 <도형 관계의 은유> 범주를 찾았다. 초등학생의 은유적 표현은 모양으로 접근하는 각의 질적 측면에서 가장 많이 나타났고, 학년이 올라가면서 각의 크기 및 벌어진 정도의 양적 측면이나 각의 구성 요소 및 다른 도형과의 관계적 측면이 증가하였다. 직각과 예각은 모양의 접근이 두드러졌고 둔각은 세 가지 접근의 빈도 분포가 유사하였다. 이 연구에서 추출한 초등학생의 은유적 표현은 각 개념 형성을 파악하는 기초 자료로 활용되거나 수업 구성 및 학습 자료로 활용될 수 있을 것이다. 다면적인 각 개념의 형성을 위하여 차시별 도입 방법만이 아니라 관련 학습 내용 간의 학습 계열의 추가적인 논의가 필요하고, 2022 개정 수학과 교육과정에서 도형과 측정 영역이 하나의 영역으로 변경되면서 각의 다면성과 연계하여 학습 계열 설정의 논의가 더욱 중요한 시기이다.
과학적 설명은 과학자의 과학적 실행에서 추구하는 주요한 목표이며 과학교육 과정 문서에서도 학생의 과학적 설명 구성 능력을 주요한 목표로 포함하고 있다. 따라서 그 의미를 명료화하는 것은 과학교육 공동체에서 중요한 문제이다. 이 논문에서는 주제 범위 문헌 고찰 방법을 사용하여 '과학적 설명'에 대한 3가지 관점을 추출하고 각각에 대해 고찰하였다(연역-법칙적 설명 모델, 확률론적 설명 모델, 실용적 설명 모델). 그리고 문헌 고찰 내용을 바탕으로 과학적 설명이 과학교육에서 사용하는 다른 개념들, 즉 '기술', '예상', '추론', '가설', '논증'과 어떤 점에서 유사하고 어떤 점에서 구분되는지 논의하면서 이러한 용어들의 의미를 구분하여 사용하는 것이 과학교육 연구와 실행에서 중요하다는 점을 주장하였다. 또 산물로서의 '과학적 설명'과 의사소통으로서 '과학적으로 설명하기'가 차이가 있음을 지적하고, 과학 교육과정의 성취기준 진술 방안, 학생의 과학적 설명 구성을 돕는 방안, 학생의 과학적 설명하기를 돕는 방안을 몇 가지 제안하였다. 예를 들어, 세 가지 과학적 설명 모델에 따라 각각 중요하게 고려해야 할 요인들을 구분하여 정리하고, 그러한 요인을 고려한 과학적 설명을 위한 과학 학습활동 사례를 제시하였다. 본 연구에서의 논의가 과학적 설명과 관련된 과학 학습에서 좀 더 분명하게 학습 목표를 설명하고 그에 따라 보다 적절한 학습활동을 설계하는 데 도움이 되기를 기대한다.
본 연구는 한국 근대의학을 대표하는 의학교육기관에서 발행된 논문을 계량학적으로 분석하여 공통 및 학술지별 연구 주제를 파악하고 기관에 따른 저자 특성, 연구 경향을 살펴보고자 하였다. 경성의학전문학교와 경성제국대학 의학부에서 발행한 학술지 2종에 수록된 연구 논문 총 682건을 대상으로 저자 분석, 빈도 분석, 주제 분석을 수행하였다. 연구 결과, 경성의전 기요에 참여한 저자의 소속은 학교 및 병원 등 다양한 기관이 조사되었으며, 기초의학 전공과 임상의학 전공이 비슷한 비율을 차지하였다. 경성제대 의학부 기요는 학교 소속 저자만이 참여하였으며, 기초의학 전공은 96.33%임에 비해 임상의학 전공은 3.36%로 현저히 적었다. MeSH on Demand를 활용하여 논문 제목에서 추출한 MeSH 용어를 대상으로 동시출현 네트워크 분석을 실시한 결과, 두 학술지에서 공통으로 등장한 중심 주제어는 'erythrocytes'로 여러 장기 및 질병에 따른 적혈구 상태를 분석한 연구가 진행되었다. 빈도 분석 결과, 두 학술지에서 공통으로 혈액 및 혈구에 초점을 맞춘 연구와 당시 유행했던 질병인 빈혈과 결핵에 대한 연구가 등장하였다. 각 학술지의 주요 연구 주제를 비교한 결과, 경성의전 기요는 염증 질환에 대한 연구와 사람을 대상으로 한 임상병리학적 연구가 다수 확인되었으며, 경성제대 의학부 기요는 동물을 대상으로 한 해부학적 연구와 의약품에 대한 약리학적 연구가 주로 진행되었다. 본 연구를 통하여 설립 목표가 다른 두 의학전문학교에서 진행된 연구 주제와 주요 키워드를 파악하고, 학술지에 따른 연구 영역의 차이를 확인할 수 있었다.
본 논문은 여러 산업 분야에서 범용적으로 활용될 수 있는 NFT(Non-Fungible Token)에 대해 토픽 모델링 기법을 활용하여 최근의 NFT 산업 동향에 대한 분석 결과를 제시한다. 본 연구에서는 산업 동향을 파악하기 위해 특허 데이터를 활용하였으며, NFT 표준안이 처음으로 발표되었던 2017년부터 2023년 10월까지 특허정보검색서비스 키프리스에 등록된 NFT 관련 국내·외 특허 각각 371건, 454건의 특허 데이터를 수집하였다. 다음으로 전처리 작업에서 불용어, 표제어를 제거 후 명사 단어만을 추출하였고, 분석 방법으론 빈도수에 따른 상위 50개의 단어를 나열하고, 단어마다 계산된 TF-IDF 값을 같이 확인하여 산업 동향의 핵심 키워드를 도출하였다. 다음으로, LDA 알고리즘을 활용해 국내·외 별로 특허 데이터에서 잠재된 4개의 주요 주제를 도출하였다. 도출한 주제별로 내용을 분석하고, 실제 NFT 산업사례를 근거로 들어 NFT 산업 동향 분석내용을 제시하였다. 선행연구에서는 논문 데이터를 통해 학술적 관점에서 동향을 제시하였다면 본 연구는 현장 실무에 기반을 둔 데이터를 활용하여 실용적인 동향 내용을 제공했다는 점에서 의의가 있으며, NFT 산업계 관련자들이 시장 현황 파악 및 새로운 아이템 창출을 위한 참고용으로 활용될 것으로 기대한다.
본 연구의 목적은 지속가능발전목표(SDGs)가 유엔총회에서 결의된 이후 전 세계적으로 창업분야에서 SDGs 연구가 얼마나 수행되었는지 살펴보고, 해외 및 국내 연구동향을 비교하여 국내 SDGs 이행을 위한 창업분야의 연구 방향성을 모색하는 데 있다. 이를 위해 검색어를 선정한 후 Web of Science(Wos), KCI, DBpia 등 세 개의 데이터베이스를 활용하여 창업분야의 SDGs 연구물을 추출하였다. 데이터 정제를 거쳐 해외는 총 356편의 연구물을, 국내는 총 4편의 연구물을 분석에 활용하였다. 국내 연구물은 숫자가 너무 적어 해외 연구물만 빈도분석과 키워드 네트워크 분석을 실시하여 연구동향을 살펴보았다. 연구 결과 빈도분석에서는 창업분야 SDGs 연구가 지속가능성과 관련된 용어들을 중심으로 비즈니스 모델, 혁신, 창업교육, 전략 등과 함께 연구되는 것으로 나타났다. 또한 연도별 빈도분석을 통해 창업분야 SDGs 정책, SDGs 이행에 있어 여성 창업가들의 역할, 에너지 창업분야의 SDGs, 경영대학원의 SDGs 이행 방향성과 SDGs 교육, SDGs 이행과 평가를 위한 지표, 지속가능성을 위한 기술 등으로 매년 주제가 다양하게 확장되는 것으로 나타났다. 키워드 네트워크 분석에서는 연구제목과 저자 키워드, 초록을 모두 포함하여 분석한 결과, 비즈니스, 지속가능성, SDGs, 혁신, 창업가정신, 비즈니스 모델, 교육 등의 핵심 키워드를 중심으로 연구범위가 창업생태계, 변화와 전략, 윤리, 기후 등으로 확장되는 것이 확인되었다. 본 연구는 해외 창업분야의 SDGs 연구동향을 제시함으로써 불모지에 가까운 국내 창업분야 SDGs 연구의 발판을 마련하였다는 점에 의의가 있다.
점용허가 정보를 기록하는 단순 용도로만 사용되고 있는 허가 대장에서 허가 내용에 내재한 점용 신청과 허가업무 수행에 유용한 정보를 추출하기 위해 텍스트 마이닝과 네트워크 이론을 활용하여 본 연구를 진행하였다. 텍스트 마이닝 기반으로 불용어 제거와 형태소 분석 등 정규화 과정을 비롯하여 서울·경기, 경상, 전라, 충청, 강원 등 5개 권역별로 어휘 출현 빈도와 토픽 모델링을 분석, 비교하였다. 네트워크 이론에 가정 많이 사용되는 단계, 근접, 매개 및 고유벡터 등 4종의 중심성 알고리즘을 적용하여 네트워크에서 중심적인 위치에 있거나 중간 매개체 역할을 하는 키워드를 살펴보았다. 이러한 어휘 출현 빈도, 토픽 모델링 및 네트워크 중심성을 종합적으로 분석하여 모든 권역에서 '설치' 키워드가 가장 영향력이 큰 것을 알 수 있었다. 이는 환경부의 허가관리청에서는 시설물을 건설하거나 공작물을 설치하는 허가가 많아서 나타난 결과라고 판단된다. 또한, 도로 시설, 치수 시설, 지하 매설 시설, 전력·통신 시설, 체육·공원 시설 등과 연관된 키워드가 토픽 모델링과 네트워크에서 중심적 위치에 있거나 중간 매개체의 역할을 하는 것을 알 수 있었다. 키워드 대부분은 출현 빈도와 분포 비율이 낮은 짚프의 원칙(Zipf' Law)의 통계분포 형태를 보이는 것으로 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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