국내의 피로파괴(fatigue fracture)나 파괴역학(fracture mechanics)과 같은 분야는 많은 발전이 있었으나 손상역학(damage mechanics)분야의 발전은 미흡하여 이 분야에 대한 이해를 돕기 위하여 손상역학의 역사적 배경, 용어의 정의, 현재의 연구동향, 손상역학의 적용 및 한계에 대하여 간략히 소개하고자 한다. 이 글에서는 전문학술적인 내용은 피하였으며 손상역학 분야에 관심이 있는 이들을 위하여 이 글에서 인용된 저자들의 대표적인 문헌들을 중심으로 간략히 소개하였다.
최근 일부 계량서지학 연구에서 사회 네트워크 분석 분야의 도구인 중심성 분석 기법을 도입하려는 시도가 나타나고 있다. 그런데 사회 네트워크를 대상으로 개발된 중심성 척도는 노드간 연결에 대한 가중치를 반영하지 않는 단점이 있다 이 연구에서는 가중 네트워크인 계량서지적 자료에 대해서 중심성을 분석할 수 있는 새로운 척도를 네 가지 제시하였다. 제안된 척도의 유용성을 검증하기 위해서 저자동시인용 네트워크. 용어 동시출현 네트워크, 웹사이트 동시링크 네트워크의 세 가지 실제 자료에 대해서 중심성 분석을 수행하였다. 분석 결과에서는 제안된 중심성 척도가 계량서지적 네트워크를 대상으로 개별 노드의 입지와 영향력을 파악하는데 있어서 매우 유용함이 확인되었다
이 연구는 학습에서 중요한 요소인 의사소통으로서의 수학이 우리나라 2007 개정 초등학교 수학 교과서에 어떻게 반영됐는지를 알아보기 위한 것이다. 의사소통 활동의 적합성, 용어 기호 사용의 적합성, 문어적 표현의 적합성, 시각적 표현의 적합성, 수학 및 교육과정과의 부합성이라는 기준에 따라 교과서를 분석해본 결과 교육과정의 의도를 잘 반영하는 부분도 있지만 용어의 사용이나 여러 표현에 있어서 미숙한 부분도 많이 발견되었다. 앞으로 교과서를 제작할 때 교과서 저자들 사이의 의사소통, 저자와 작가, 삽화가 등과 충분한 논의가 필요함을 알 수 있었다.
대부분 국내에서 발행되는 과학기술 분야의 논문에는 저자 키워드가 포함되어 있다. 이 키워드는 논문을 이해를 돕고 온라인 검색에 유용하게 활용되고 있다. 특히 많은 논문에서 키워드를 영문과 국문을 동시에 부여하도록 하고 있어 과학기술 용어로서의 가치도 있다. 일정 기간 국내에서 발행되는 논문으로부터 저자 키워드들을 추출하여 다양한 각도에서 부여 키워드의 현황을 분석하였다. 결론으로 바람직한 키워드 부여의 방향을 제시한다.
일반적으로 문헌을 검색하고 접근하기 위하여 주제색인과 같은 주제어를 활용하곤 한다. 그렇다면 문헌의 내용과 문헌의 주제어는 분명히 어떤 밀접한 상관관계가 있을 것으로 예측해볼 수 있다. 본 연구는 이러한 의문점에서 출발하여, 디지털콘텐트의 본문내용이 비교적 짜임새 있게 정형화되어 있는 석사 학위논문을 연구문헌으로 한정하여 학위논문 전문에서 나타나는 학위논문의 주제어 분포도를 연구하였다. 학위논문의 주제어는 논문 저자가 부여한 주제어를 사용하되, 학위논문 전문은 '목차', '서론', '이론배경', '본론', '결론', '참고문헌'의 내용위치로 분할하여 내용위치에 따른 주제어의 출현율을 확인하였다. 연구대상 학위논문 전문은 1226.3개의 용어, 5152.3번의 용어 출현을 보였다. 학위논문 저자가 부여한 주제어는 $12{\sim}13$개 용어로 구성되어 있었다. 연구결과, 전문 내용위치에 따른 주제어의 출현율은 '목차' 11.4%와 '서론' 11.2%에서 가장 높았으며(11%), 다음 순위는 내용위치 '결론' 9.8%이었다.
본 연구는 학술논문의 출현순서에 따른 저자키워드의 중요도를 측정해보고자 하는 연구이다. 이를 위해 학술논문 저자키워드의 출현순서를 측정한 후 네트워크 분석 방법의 연결정도중심성, 근접중심성, 매개중심성, 위세중심성 지수를 사용하여 저자키워드의 중요도를 측정해보았으며 다음으로 각각의 네트워크지수 값과 저자키워드의 출현순서와의 상관관계 분석을 수행하여 출현순서의 특징을 살펴보고자 하였다. 연구결과 연결정도중심성, 근접중심성, 매개중심성, 위세중심성 모두 4번 째 출현순서가 높은 군집의 논문수가 많은 것으로 나타났다. 다음으로 상관관계 분석결과 근접중심성을 제외한 연결정도중심성, 매개중심성, 위세중심성의 경우 출현순서의 뒷부분으로 갈수록 지수 값이 모두 높아지는 것을 볼 때 네트워크 상에서 상대적으로 중요한 용어가 뒷부분에 위치한다는 것을 알 수 있다. 본 연구는 대략적으로 연구자들의 저자키워드 부여 행태를 살펴볼 수 있었다는 점에서 의의를 지닌다. 향후 저자키워드의 전개양상을 심층적으로 살펴 보기 위해서는 상황적 요인, 행동, 심리 등을 파악하여 보완하는 후속 연구가 반드시 필요하다.
본 연구의 목적은 2022 개정 과학과 교육과정에 의한 통합과학 교과서를 개발하는 저자들이 교육과정을 이해하고 적용하는 과정에서 느낀 고민과 어려움을 분석하는 것이다. 이를 위하여 교육과정에 제시된 용어 및 서술어의 이해, 학습 내용의 구성, 탐구 및 활동, 학습내용의 수준과 범위 등으로 범주로 교과서 저자들의 의견 89개를 분석하였다. 분석 결과 교과서 저자들은 학습 내용의 수준과 범위를 정하는데 가장 많은 어려움을 나타내었다. 그리고 용어와 서술어의 중의적 표현과 모호함에 대해 많은 고민과 어려움을 나타내었다. 학습 내용의 구성 측면에서는 성취기준의 반복적 기술, 성취기준의 배열 순서가 학습의 흐름과 일치하지 않은 점과 관련한 어려움이 제시되었으며, 탐구 및 활동과 관련해서는 체험하거나 실제 구현하기 어려운 탐구 활동 제시, 학습량 적정화에 따른 활동 구성의 제약 등과 관련하여 교과서 집필의 어려움이 제시되었다. 국가적으로 양질의 교과서 개발은 양질의 과학 교육을 위해 필요하기 때문에, 교육과정 개발 주체와 교과서 저자와의 교육과정 이해를 위한 소통이 필요하며, 교과서 개발을 위한 지원 체제가 요구된다
본 보고서는 KISA의 지원에 의하여 수행된 2016년 '전자상거래제도개선전담반'의 토론내용을 중심으로 대표저자인 필자가 작성했다. 우리나라는 2016년초 처음으로 전자상거래 무역이 흑자를 기록했다. 그러나 무역 규모에 비해 전자상거래 수출실적이 극히 미흡하다는 판단 아래 정책 효과를 배가할 범정부적 제도 개선책을 도출했다. 제I장에서는 전자상거래가 앞으로 대한민국 수출의 경제성장 동력원으로서 일익을 담당할 중요한 부문임을 역설하고, 제II장 본론에서 용어의 통일, 전자상거래 무역통계 제도 개선, 유통 통관 관세 제도 개선, 전자상거래 고급인력 양성, 글로벌 공동이용 플랫폼 기술개발 지원, 전자상거래 지원을 위한 표준화 등 개선안을 정리하였고, 제III장에서는 정책제언을 수록했다.
칼빈 신학학술지에 실린 논문의 주제명을 분석해서 칼빈신학교가 지향하는 신학적 경향을 밝히는 것이 이 연구의 목적이다. 이를 위해서 45년 동안의 칼빈 신학학술지에 실린 논문의 주제명을 대상으로 핵심저자와 주제명 분석을 통해서 시기별 분석과 차별어 분석을 수행하였다. 또한 저자의 변화와 주제명의 변화를 단서로 하여 분석 시기를 분할하는 새로운 방법을 제안하였다. 18명의 핵심저자들은 3개의 군집을 이루고 칼빈과 개혁신학, 성경 등의 주제명을 공유하는 것으로 나타났다. 1기와 2-1기에서는 개혁신학적 특성을 나타났지만, 중심성 분석에서 개혁신학이 주변으로 밀려났다. 2-2시기에서는 칼빈의 빈도가 낮아졌으며, 개혁신학의 빈도는 높아졌지만 중심적인 역할을 하지 못한 것으로 나타났다. 그리고 문학비평이 별개의 소군집으로 형성되었다. 차별어 분석에서는 모든 시기에 개혁신학적 용어들이 많았으며, 특히 2-1기에서는 과학과 종교가 차별어에 포함되었다. 칼빈 신학학술지의 신학적 경향은 개혁신학과 구약성경인 것으로 보인다.
본 논문에서는 한국어 의학 논문의 요약문으로부터 자동 영문 MeSH 키워드 제안 시스템을 소개하고, 띄어쓰기 변이(spacing variant) 문제를 해결할 수 있는 방법을 제안한다. 띄어쓰기 변이란 표준 한글 맞춤법에 비해 다르게 띄어쓰기된 것을 말한다. 이를 위해 시소러스에는 생성 가능한 모든 띄어쓰기 변이 대신에 최대 띄어쓰기 어구만을 저장하고, 문서에서 K-MeSH 용어를 찾기 위해 음절단위 부분문자열 검색을 사용한다. 이 방법으로 한국어 의학 논문의 요약문에서 K-MeSH 용어를 추출한 후, TF-IDF 순위 함수를 이용하여 상위 10위내의 키워드를 저자가 선정한 영문 키워드와 비교한 결과 58%가 일치하였다. 이는 기존 방법에 비해 42%정도의 시소러스 크기가 축소되었고, 상위 10위내에서 영문 MeSH 키워드 추천 재현률이 약 7.8% 증가한 것으로 효과적인 방법임을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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