• International Commerce and Information Review
• /
• v.19 no.1
• /
• pp.23-42
• /
• 2017

International Commerce and Information Review has been playing an important role of disseminating the outstanding research results in the fields such as trade information and systems, e-trade, regional studies, e-commerce, service trade, trade laws since 1999. This paper aims to find the research trends and distinguished characteristics in the field of trade information by analyzing research keywords of the research papers published in this journal using a social network analysis method. Research keyword data collected from the homepage of the academic society were cleaned and transformed into the co-occurrence network data, which are suitable for social network analysis. NodeXL Pro was used to analyze and visualize the pre-processed data. Through clustering analysis, the most important subject fields or interests were identified as well as those which worked as intermediaries for interdisciplinary researches.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2021.07a
• /
• pp.241-242
• /
• 2021

본 논문에서는 2020년 1월부터 2020년 8월까지 8개월간의 유통되었던 코로나 19와 관련된 뉴스 데이터를 이용하여 기간 및 지역별 단어의 빈도수를 구하고, 그 결과를 활용해 코로나 19와의 상관관계를 분석하고, 시각화하였다. 뉴스데이터는 한국언론진흥재단에서 운영하는 뉴스 빅데이터 시스템인 '빅카인즈'에서 수집된 데이터를 이용하였다. 본 논문에서 웹서비스를 활용해 시각화하였으며 지역과 기간을 선택하면 분석한 결과를 불러와 전체 지역대비 선택한 지역의 뉴스 빈도수, 선택한 지역의 주요 키워드, 주요 키워드의 지역별 일자별 변화 등을 보여주고 있다. 이러한 시각화를 통해 이전에 발생되었던 사건에 대해 주요 키워드와 코로나 19의 상관관계를 쉽게 파악을 할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
• /
• 2003.08a
• /
• pp.245-251
• /
• 2003

이 연구에서는 통제된 색인어를 이용하여 파악한 지식 구조와 통제되지 않은 키워드를 이용한 지식 구조를 비교하여 두 구조가 어떤 차이점을 보이는지를 살펴보았다. 또한 색인효과가 어떻게 나타나는지, 비통제어를 사용한 경우가 실제적으로 더 상세한 하위 영역을 표현하는지를 확인하고자 하였다. 실험 결과 통제된 색인어인 주제명표목을 사용한 영역지도와 비통제 색인어인 키워드를 사용한 영역지도 둘 다 인공지능 분야의 주요 분야들을 비슷하게 나타냈지만, 주제명표목을 사용한 경우에 색인효과가 일부 나타났다. 그리고 대체적으로 주제명표목에 기반한 영역지도보다는 키워드에 기반한 영역지도가 더 상세하게 나타났다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2009.04a
• /
• pp.483-486
• /
• 2009

본 논문은 클러스터링 탐색 방법과 온톨로지 학습 방법을 융합하여 보다 더 효율적인 검색 방안을 제안한다. 이를 통해 키워드가 정확하게 일치하지 않더라도 사용자가 원하는 웹 서비스를 검색할 수 있고, 반대로 키워드가 일치하지만 사용자가 의도하지 않은 웹 서비스는 검색 결과에서 제거할 수 있다. 주된 아이디어는 매개변수들 사이의 숨은 시맨틱 개념을 찾아내어 온톨로지를 학습하고, 확장된 키워드 탐색 방법과 온톨로지 활용 방법을 혼합 사용하여 보다 지능적인 웹 서비스 매칭을 수행하는 것이다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
• /
• 2009.12a
• /
• pp.8-11
• /
• 2009

성공적인 창업을 위해서는 창업가의 준비가 선행되어야 하지만, 매력적인 사업 아이디어의 계발이 뒤따라야 한다. 그러나 지금까지의 창업연구는 창업행동과 사업성과에 영향을 미치는 창업가 요인에 치우쳐 있으며, 사업 아이디어의 계발과 평가에 대한 연구는 부족한 실정이다. 이 연구는 고객이 상품을 구매하기 전 인터넷 검색엔진에서 해당 상품에 대한 검색을 하는 경우가 일반화되고 있다는 사실과 고객이 검색엔진에 입력하는 키워드는 고객의 의도를 대변한다는 사실을 기초로, 키워드로 표현된 사업 아이디어의 매력도를 객관적으로 측정하는 방법을 제시하는 것을 목적으로 한다.이 연구는 키워드로 표현된 사업 아이디어 매력도(BIA)를 구매의도를 가진 잠재고객의 자사 웹 사이트 방문수로 정의한다. 키워드로 표현된 사업 아이디어 매력도(BIA)는 [해당 키워드의 조회수(Q) ${\times}$ 구매의도 비율(R) / 경쟁 사이트의 수(S)]의 수식으로 나타낼 수 있으며, 수식을 구성하는 변수 중에서 해당 키워드의 조회수(Q)와 경쟁 사이트의 수(S)는 검색엔진에서 쉽게 제공 받을 수 있으므로, 구매의도 비율(R)만 알 수 있다면 BIA를 비교적 정확히 추정할 수 있다. 연구자는 특정 분야 키워드 100개를 선정한 다음, 전문가로 하여금 각 키워드의 구매의도 비율(R)을 추정하게 하고, 전문가 추정 없이도 구매의도 비율을 예측할 수 있도록 각 키워드의 구매의도 비율(R)을 예측하는 주요 데이터를 의사결정 나무 기법으로 도출하고, 의사결정 나무 기법으로 도출된 데이터로 구성된 회귀식을 제시함으로써 키워드로 표현된 사업 아이디어 매력도(BIA)를 객관적으로 평가하는 방법을 제시한다. 이 연구는 사업 아이디어의 계발과 평가에 대한 객관적인 기준을 제시함으로써 창업의 성공률을 높이는 데 기여할 수 있고, 창업연구에 새로운 방법론을 도입했다는 점에서 의의가있다.

• Journal of Korean Library and Information Science Society
• /
• v.54 no.4
• /
• pp.393-414
• /
• 2023

The goal of this study is to investigate domestic research trend on research data study. To achieve this goal, articles related research data topic were collected from RISS. After data cleansing, 134 author keywords were extracted from a total of 58 articles and keyword network analysis was performed. As a result, first, the number of studies related to research data in Korea is still only 58, so it was found that many related studies need to be conducted in the future. Second, most research fields related to research data were focused on library and information science among complex studies. Third, as a result of frequency analysis of author keywords related to research data, 'research data management', 'research data sharing', 'data repository', and 'open science' were analyzed as major frequent keywords, so research data-related research focuses on the above keywords. The keyword network analysis results also showed that high-frequency keywords occupy a central position in degree centrality and betweenness centrality and are located as core keywords in related studies. Through the results of this study, we were able to identify trends related to recent research data and identify areas that require intensive research in the future.

• Journal of Korea Port Economic Association
• /
• v.32 no.1
• /
• pp.79-95
• /
• 2016

This study identifies themes and trends in maritime economics and logistics by examining 303 papers published in international journals from 2000 to 2014 using keyword network analysis. Network analysis can be used because the collected data follow Zipf's law and the power law. Utilizing the degree centrality and betweenness centrality, we find the important keywords in each five year period and determine the importance of shared keywords. To further explain keyword centralities, we invented a Delta-C algorithm to show the trends of keywords over time. We found that degree centrality is useful for identifying important research themes in each period because it is mainly concerned with the number of connections. On the other hands, betweenness centrality is useful to determine the unique themes that emerge in each of the specific periods.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
• /
• v.18 no.9
• /
• pp.403-410
• /
• 2017

Apartment housing has rapidly increased since the housing supply policy implemented in the late 1980s. However, various defects have occurred because the policy focused only on quantity supply, while neglected quality control. In addition, disputes related to various defects are increasing. ; accordingly, studies defects of apartment houses have been continuously conducted to solve various problems. In this study, I analyzed the research trends regarding long-term accumulated defects of apartment buildings by keyword network analysis, and suggest implications. As ananalysis method, I collected journal articles using the portal of the Korea Educational and Scientific Information Agency and constructed data analysis by filtering collected academic papers and keyword refinement. Ialso performed visualization modeling for keyword network relationships, connection degree centrality analysis, and mediation centrality analysis. The results revealed that Mortgage, Dispute, Repair, Case, Response, Condensation, Cost, Institution, Standard, and Valuation are the main keywords that characterize apartment housing defects.

• The Journal of Society for e-Business Studies
• /
• v.24 no.3
• /
• pp.163-182
• /
• 2019

Analyzing the frequency and correlation of the news keywords in the modern society that are becoming complicated according to the time flow is a very important research to discuss the response and solution to issues. This paper analyzed the relationship between the flow of social keyword and major issues through the analysis of news big data for 10 years (2009~2018). In this study, political issues, education and social culture, gender conflicts and social problems were presented as major issues. And, to study the change and flow of issues, it analyzed the change of the issue by dividing it into five years. Through this, the changes and countermeasures of social issues were studied. As a result, the keywords (economy, police) that are closely related to the people's life were analyzed as keywords that are very important in our society regardless of the flow of time. In addition, keyword such as 'safety' have decreased in increasing rate compared to frequency in recent years. Through this, it can be inferred that it is necessary to improve the awareness of safety in our society.

• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
• /
• v.48 no.3
• /
• pp.491-510
• /
• 2014

As a major factor for efficient management and retrieval of the articles in databases, keywords are classified into uncontrolled keywords and controlled keywords. Most of Korean scholarly databases fail to provide controlled vocabularies to indexing research articles which help users to retrieve relevant papers exhaustively. In this paper, we carried out automatic descriptor assignment experiments to Korean articles using automatic classifiers learned with descriptors in international database. The results of the experiments show that the classifier learning with descriptors in international database can potentially offer controlled vocabularies to Korean scholarly articles having English s. Also, we sought to improve the performance of automatic descriptor assignment using various classifiers and combination of them.