본 연구의 목적은 "스포츠시설" 관련 국내외 연구의 동향을 탐색적으로 파악하여 향후 연구 방향을 모색하는 데 있다. 이를 위해 2016년부터 2020년까지 SCOPUS DB에서 "스포츠시설"이 포함된 논문의 초록을 수집하였으며, 그 결과 총 1,801편이 자료 분석에 사용되었다. 자료 분석 수행을 위해 LDA 기반 토픽 모델링 기법과 TD-IDF 기법을 활용하였으며, Tagxedo를 활용한 워드클라우드 분석을 수행하였다. 분석 결과, 8가지 토픽이 최적으로 결정되었으며, 각 토픽의 주요 키워드로는 "sports", "facilities", "health", "physical", "data" 및 "using" 등이 도출되었다. 이를 통해 최근에 국내외적으로 스포츠시설과 관련하여 신체활동, 건강 및 시설 이용 등을 주제로 한 연구들이 활발하게 이루어져 왔음을 확인할 수 있었다. 이는 최근 SCOPUS 논문들은 건강 증진과 삶의 질 향상 등과 같은 스포츠시설의 도구적 가치에 주목하고 있음을 의미한다. 따라서, 건강한 삶을 위해 스포츠시설을 이용하는 참여자들에게 도움이 될 수 있는 다양한 연구들이 향후 지속적으로 수행되어야 할 것이다.
지난 2019년 12월 시작된 코로나19는 정치, 경제, 사회, 문화 등 우리 삶의 전반에 많은 영향을 끼쳐 왔으며, 스포츠, 공연 예술 등의 분야 역시 이로 인해 큰 폭으로 활동이 위축되었다. 스포츠 분야의 경우 참여스포츠를 대표하는 생활체육 분야에서의 변화가 특히 크게 나타났으며, 헬스장, 탁구장, 배드민턴 동호회 등 국민 삶과 밀접한 장소에서의 확진자 발생은 코로나19의 확산에 대한 사회적 공포감을 증폭시키는 원인이 되기도 하였다. 이에 본 연구에서는 코로나19가 최초 확산한 시기의 생활체육 관련 국내 언론 기사를 분석하여, 코로나19 사태로 인해 생활체육 분야에서 어떤 이슈들이 현장에서 등장하고 있으며 어떠한 논의들이 이루어지고 있는지 살펴본다. 구체적으로 본 연구는 국내 대표적인 포털 뉴스 사이트로부터 생활체육과 관련된 코로나19 이슈를 다루고 있는 뉴스 기사를 수집한 후, 이에 대한 토픽 모델링(Topic Modeling) 분석을 통해 코로나19 환경에서의 주요 생활체육 이슈를 파악하였다. 분석을 통해 체육시설 코로나 발생, 체육활동 지원, 생활체육활동 변화 등의 의미있는 이슈를 발견하였으며, 이들 주요 이슈에 대한 워드 클라우드(Wordcloud) 분석을 통해 이슈를 시각적으로 이해하고 시간의 흐름에 따라 이러한 이슈가 변화하는 양상을 확인하였다.
본 연구의 목적은 워드 클라우드와 LDA 토픽 모델링을 이용하여 공저자 네트워크 및 토픽 모델링 기반 여가레크리에이션 학술 연구의 특징을 분석하는 것이다. 웹 크롤러로 수집된 논문은 2008년 1월~2017년 3월 최근 10년 간 한국체육학회 홈페이지에 게재된 총 2,697편이며, 분석 대상은 여가레크리에이션 관련 문헌 369편이다. 분석 결과, 여가레크리에이션 분야 연구자들의 주요 관심사는 참가자와의 관계와 관련된 요인 분석, 다른 변인 간의 관계, 집단별 효과 차이 검증, 운동 참여, 스포츠 참여형태에 관한 연구로 나타났다. 연구자 네트워크에 링크된 수는 451개이며, 연구자들은 평균 1.52회의 관계를 맺고 있고, 연구자 간 평균 거리는 2.33로 나타났다. 대표저자의 연결정도 중심성에서 Lee. K. M., Hwang. S. H., Lee. C. S. 순으로 높게 나타났고, 근접 중심성은 Seo. K. B., Han. J. H., Kim. K. J. 순으로 나타났다. 마지막으로 매개 중심성은 Lee. C. W., Seo. K. B. 순으로 높게 나타나 여가레크리에이션과 관련된 학술 논문의 연구자들 사이를 연결해주는 역할을 가장 활발히 하는 것으로 나타났다. 향후 연구에서는 미래 여가 연구의 추이와 방향성에 관련하여 학자들 간의 논의가 필요하다.
본 논문은 COVID-19와 같은 팬데믹 상황에서 소상공인에게 실질적으로 도움이 되는 정부 정책을 제언하는데 목적이 있다. 이를 위해 'COVID-19 소상공인 지원', 'COVID-19 감염병 대응체계에 따른 소상공인 영향', 'COVID-19 소상공인 경제정책' 키워드를 중심으로 뉴스 기사를 크롤링하여 텍스트 마이닝 분석의 키워드 빈도분석과 워드클라우드 분석을 수행하였고, LDA 토픽 모델링 분석을 통해 주요 이슈를 파악하였다. LDA 토픽 모델링을 수행한 결과 소상공인 지원 정책은 정부의 현금성 지원과 금융지원으로 토픽 레이블을 구성하였고, COVID-19 감염병 대응체계에 따른 소상공인 영향은 정부 주도의 방역체계와 개인 주도의 방역체계로 토픽 레이블을 구성하였으며, COVID-19 경제정책은 경제위기와 자생력을 갖추기 위한 소상공인 정책으로 토픽 레이블을 구성하였다. 구성한 토픽레이블을 중심으로 향후 팬데믹 상황에서 소상공인 피해 감면 정책과 소상공인이 시장경쟁력 제고 정책에 대해 파악할 수 있는 기초자료를 제공하고자 하였다.
본 연구에서는 효율적인 함정 시운전을 위하여 빅데이터 기법인 워드 클라우드를 활용하여 한미 해군의 시운전 목적과 주안점을 다각적으로 파악하여 다음과 같은 결과를 도출하였다. 첫째, 한미 해군 시운전 종목을 키워드 클렌징을 통해 추출된 단어를 비교한 결과 한국 해군은 시운전을 단일 장비에 대한 시험의 개념으로 수행하며, 미 해군은 시스템에 초점을 둔 통합 시운전을 진행한다는 것을 알 수 있었다. 둘째, 한미 해군 시운전 연관도 분석 결과 약 66.6%가 유사한 항목으로 분석되었으며, 그중 2종목 이상 중복된 종목이 112종목이었다. 한국 해군 시운전 종목 252종목 대비 44%가 중복된 종목으로 미 해군 시운전 종목으로 통합시 89종목(전체 35%)이 축소 가능하다고 분석되었다. 함정은 여러 장비가 동시 다발적으로 작동하는 복합 시스템이다. 현재 한국 해군 시운전과 같이 개별 장비의 기능, 성능 확인에 중점을 두고 수행하는 것은 시운전 대상이 지나치게 많아져 시운전 기간이 증가하게 된다. 또한, 그로 인한 일정 및 평가비용 증가로 필요한 예산이 필연적으로 증가한다. 향후 미 해군의 시운전과 같이 통합 시스템적인 평가를 통한 효율적이면서 정확한 시운전을 위하여 추가적인 연구가 필요하다고 판단된다.
최근 모바일의 확산과 웹 서비스의 도입으로 온라인 상에 데이터가 급격히 증가하게 되어 다양한 분야에서 활용되고 있다. 특히, 빅데이터 분야에서 소셜 미디어의 등장은 축적되는 비정형 데이터의 양이 급격하게 증가하는 계기가 되었다. 이러한 비정형 데이터로부터 의미 있는 정보를 추출하기 위해 다양한 분야에서 빅데이터 기술에 대한 관심이 증가하고 있다. 빅데이터는 선진국을 중심으로 다양한 분야에서 핵심 자원으로서 중요성이 부각되고 있다. 그러나 빅데이터의 긍정적인 미래 전망과 함께 데이터의 침해 및 개인정보 보호에 대한 우려가 지속적으로 언급되고 있다. 이와 같이 긍정적인 시각과 부정적인 시각이 공존하는 빅데이터에 대해 사람들의 의견을 분석하는 연구는 현재 매우 부족한 상황이다. 이에 본 연구에서는 텍스트 마이닝을 활용하여 소셜 미디어에서 수집한 비정형 데이터를 기반으로 빅데이터에 대한 사람들의 인식 변화를 비교하였다. 텍스트 마이닝 결과, 국내 빅데이터에 대한 연도별 키워드와 함께 시간의 흐름에 따라 감소하는 긍정적인 의견과 증가하는 부정적인 의견이 관찰되었다. 그리고 이러한 분석 결과를 기반으로 국내 빅데이터에 대한 흐름을 예측할 수 있었다.
본 연구의 주된 목적은 토픽 모델링(topic modeling)을 이용하여 트위터 상에서 스모그 리스크(smog risks)에 관한 대중 인식(public perceptions)을 측정하고 분류하는 것이다. 선행연구에 있어서 연구 갭(research gap)을 확인하기 위하여 본 연구는 스모그 리스크와 토픽 모델링에 대한 선행연구를 검토하였다. 그 결과 본 저자는 기존의 연구에서 상당한 연구 갭이 존재하고 있음을 확인하였으며, 이러한 연구 갭을 메우기 위해 다섯 개의 연구 질문을 설정하였다. 연구 질문들에 답을 구하기 위하여 본 연구는 10,000개의 트위터 자료를 추출하였고, 이에 대하여 워드 클라우드 분석(word cloud analysis), 상관분석, LDA를 이용한 토픽 모델링, 스트림그래프(stream graph), 위계적 집락분석(hierarchical cluster analysis)을 실시하였다. 분석 결과 자주 언급되는 단어들(the most frequent terms), 단어네트워크(terms network)의 형태, 상관관계의 유형, 스모그 관련 주제의 변동패턴에 있어서 뉴욕과 런던 사이에 큰 차이가 있음을 확인하였다. 그리하여 본 저자는 다섯 개의 연구 질문 중 네 개에 대하여 긍정적인 답을 구할 수 있었고, 이를 토대로 몇 가지 정책적 시사점을 제시하고, 향후 연구를 위한 제안들을 하였다.
본 연구의 목적은 최근 교육정책 중 관심거리가 되고 있는 '고교학점제' 관련 언론사 기사들의 최근 변화(2017년~2019년: 3년간) 모습을 객관적으로 분석하여 제시하는 것이다. 주요 연구방법론은 BIGKinds 서비스의 특정 검색어 뉴스 검색, 뉴스 트렌드 분석, 키워드 추출 및 워드클라우드 구현, 네트워크 분석 및 네트워크 그림 제시 등 이었다. 연구결과는 첫째, 2017년~2019년 3년간 국내 주요 언론사에 등장한 고교학점제 관련 기사건수는 총 3,649건이며, 정부(교육부)의 관련 정책발표를 계기로 4번 정도 특정 시점에서 기사건수가 급격하게 증가하는 뉴스 트렌드를 보였다. 둘째, 분석대상 3년간의 고교학점제 관련 언론사 기사들에서 추출한 상위출현빈도 20위 키워드들을 제시하였으며, 연도별 키워드의 변화가 나타난 것을 확인하였다. 셋째, 고교학점제 관련 언론사 기사들의 연도별 네트워크는 인물, 기관, 키워드 별로 다른 모습으로 시각화하여 제시하였다. 이와 같은 연구결과는 고교학점제 교육정책이 문재인 정부의 대표적인 교육정책으로 채택되어, 정책 결정 단계를 거쳐 정책 집행 단계로 진행되고 있음을 확인해 주었다.
2015개정 교육과정을 통해 소프트웨어 교육이 도입되면서 기존의 ICT 소양 및 응용 소프트웨어 활용 교육에서 벗어나 학습자의 컴퓨팅 사고력을 향상시키기 위한 다양한 연구 활동이 이루어져 왔다. 이와 같은 변화에 따라 본 연구에서는 소프트웨어 교육에서 강조되고 있는 컴퓨팅 사고력과 관련된 다양한 연구 활동에 대한 연구 동향을 살피는데 그 목적이 있다. 이를 위해 2014년 1월부터 2019년 9월까지 출판된 컴퓨팅 사고력과 관련된 190편의 논문을 대상으로 주제어를 추출하여 그 단어들을 대상으로 빈도분석, 워드 클라우드, 연결 중심성, 토픽 모델링분석을 실시하였다. 토픽 모델링 분석 결과 지금까지의 주된 연구에는 '컴퓨터 사고력 교육 프로그램', '컴퓨팅 사고력 예비교사 교육', '컴퓨팅 사고력 로봇 활용 교육', '컴퓨팅 사고력 평가', '컴퓨팅 사고력 교과 연계 교육'에 관한 연구들이 진행되고 있음을 확인할 수 있었다. 본 연구 방법을 통해 현재까지 주로 진행되고 있는 컴퓨팅 사고력 관련 연구 동향을 파악할 수 있었고, 이는 컴퓨팅 사고력 교육의 어떤 부분이 연구자들에게 더 중요하게 인식되고 있는지를 알 수 있게 해 준다.
본 연구에서는 2000년부터 2018년까지 국내 학술지에 게재되었거나 학위논문으로 출간된 보육실습 관련 학술연구의 연구동향을 살펴보기 위해 보육교사 자격제도 변화를 기준으로 시기를 구분하였다. 2000년부터 2018년까지 국내 보육실습 관련 연구 총 136편을 분석대상으로 선정하고, SPSS Win 23.0 프로그램을 사용하여 빈도와 백분율, 카이스퀘어 검증을 실시하였다. 본 연구의 주요 결과는 첫째, 보육실습 관련 논문의 연평균 편수를 비교해본 결과 2014~2018년 기간이 11.4편으로 가장 많았다. 다음으로 연구유형은 연구시기에 따라 최근일수록 양적연구는 감소한 반면, 질적연구는 증가한 것으로 나타났고, 예비보육교사를 연구대상으로 한 연구의 비율이 가장 높았다. 또한, 질문지법 연구는 감소하고 면접법 연구는 증가한 것으로 나타났다. 주제어의 경향을 살펴본 결과, 보육실습, 예비보육교사, 예비유아교사 등의 주제어가 중요한 주제어로 제시되었다. 본 연구의 결과는 보육교사 자격제도의 변화가 전문성 강화 차원에서 앞으로도 강조될 것이므로 보육실습 관련 연구 동향과 내용을 분석하여 보육실습의 중요성을 제시해주었다는 점에서 의의를 가지며, 보육실습 관련 후속연구에서 추가적인 연구가 필요한 영아 보육실습과 같은 세부 연구주제 탐색에 대한 기초자료를 제공하는 역할을 담당할 것으로 예측된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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