• 문화기술의 융합
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• 제9권6호
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• pp.281-289
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• 2023

본 연구의 목적은 유아 소프트웨어교육 관련 국내 학술지 논문의 연구동향을 분석하는 것이다. 이를 위해 2017~2022년 유아 소프트웨어교육을 주제로 국내 KCI 등재지에 게재된 논문 55편을 분석대상으로 선정하고, 게재연도와 연구방법 및 연구주제에 따라 분석했다. 연구결과를 살펴보면 첫째, 국내의 유아 소프트웨어교육 학술지 연구는 2017년에 처음 게재된 후 2022년까지 매해 지속적으로 수행되었다. 둘째, 연구방법 측면에서 살펴보면 연구유형은 '양적연구', 자료수집방법은 '문헌조사', 자료분석방법은 '기술통계분석', '문헌분석'이 우세했다. 이와 함께 연구대상으로는 '유아'와 '유치원 교사'가 많은 분포를 보였다. 셋째, 연구주제 분석 결과 '유아 소프트웨어교육 변인 간 관계 분석'이 가장 많이 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 유아 소프트웨어교육 관련 연구에 대한 후속연구를 제언했다.

• 한국비블리아학회지
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• 제15권1호
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• pp.23-41
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• 2004

웹 자원을 색인 및 조직하는 데에는 키워드 추출에 기반한 자동색인에 의한 방법과 기존의 분류 체계나 주제별 디렉토리를 이용하는 방법이 있다. 그러나 두 방법은 각각 표준적인 방식이 없거나 분류 구조상의 불합리성으로 인하여 이용자의 정보 요구에 제대로 대처하지 못하고 있다. 따라서 이 논문에서는 기존 분류 체계의 구조상의 한계와 특정성과 망라성과 같은 웹 자원의 특성과 관련된 문제를 지적함과 더불어 패싯 분석에 의한 웹 자원 조직의 타당성과 그 장단점을 기술하였다. 그리고 패싯 분석을 이용 한 구체적인 방법론 세 가지를 제시하였다. 첫째, 패싯 분석을 기반으로 한 색인 시스템, 둘째, 열거형 분류 체계를 패싯 분류 체계로 구조를 수정한 대안, 셋째, 국내 검색 엔진의 주제별 디렉토리의 패싯 모형 등이다. 이러한 방법론들을 검토한 결과, 패싯 분석에 의한 통제어휘 구축이 웹 자원을 조직하는 수단으로 활용될 수 있는 가능성을 제시하였다.

• 기술혁신연구
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• 제24권4호
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• pp.101-126
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• 2016

본 연구는 동시출현단어(co-word) 분석을 이용하여 기술경영 분야의 연구 주제 네트워크를 구축하고, 핵심 연구 주제 및 연구 주제 간 상호연관관계를 도출한다. 동시출현 빈도수의 정규화를 통해 키워드 간 유사성을 도출하여 무방향 네트워크를 분석하는 기존 연구들과는 달리 본 연구는 연관규칙분석(association rule)을 통해 키워드 간 신뢰도(confidence)를 도출하여 유방향 네트워크 분석을 수행한다. 2011~2014년 기술경영 분야 9개 국제 학술지에 게재된 2,456개의 논문의 저자키워드를 대상으로 빈도수 상위 200개 키워드를 추출하고, 주제(THEME), 방법(METHOD), 분야(FIELD)의 세 가지 유형으로 키워드를 분류한다. 각 유형별 일원(one-mode) 네트워크를 구축하여, 함께 많이 연구가 이루어진 키워드들을 찾아내고, 핵심 키워드를 도출한다. 또한 두 가지 유형의 키워드 간의 이원(two-mode) 네트워크를 구축하여, 연구 주제별로 함께 많이 활용된 방법 및 대상 분야를 탐색한다. 본 연구 결과는 최근 성숙기에 접어든 기술경영 분야의 연구 흐름 및 지식 구조를 키워드 수준에서 구체적으로 제시함으로써, 기술경영 분야 연구자들의 연구 주제 탐색 및 연구방향 설계에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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• pp.873-876
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• 2017

최근 정보검색의 효율성을 위해 데이터를 분석하여 해당 데이터를 가장 잘 나타내는 연관단어를 추출 및 추천하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 현재 관련 연구들은 출현 빈도수를 사용하는 방법이나 LDA와 같은 기계학습 기법을 활용해 데이터를 분석하여 연관단어를 생성하는 방법을 제안하고 있다. 기계학습 기법은 결과 값을 찾는데 사용되는 특징들을 전문가가 직접 설계해야 하며 좋은 결과를 내는 적절한 특징을 찾을 때까지 많은 시간이 필요하다. 또한, 파라미터들을 직접 설정해야 하므로 많은 시간과 노력을 필요로 한다는 단점을 지닌다. 이러한 기계학습 기법의 단점을 극복하기 위해 인공신경망을 다층구조로 배치하여 데이터를 분석하는 딥러닝이 최근 각광받고 있다. 본 논문에서는 기존 기계학습 기법을 사용하는 연관단어 추출연구의 한계점을 극복하기 위해 딥러닝을 활용한다. 먼저, 인공신경망 기반 단어 벡터 생성기인 Word2Vec를 사용하여 다양한 텍스트 데이터들을 학습하고 룩업 테이블을 생성한다. 그 후, 생성된 룩업 테이블을 바탕으로 인공신경망의 한 종류인 합성곱 신경망을 활용하여 사용자가 입력한 주제어와 관련된 최근 뉴스데이터를 분석한 후, 주제별 최신 연관단어를 추출하는 시스템을 제안한다. 또한 제안한 시스템을 통해 생성된 연관단어의 정확률을 측정하여 성능을 평가하였다.

• 과학교육연구지
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• 제38권3호
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• pp.625-640
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• 2014

21세기에는 과학의 본성에 대한 이해가 과학 교육의 중요한 목표로 강조되고 있다. 본 연구에서는 초등학교 3, 4, 5, 6학년 과학 교과서의 지구과학 영역이 과학의 본성의 다양한 주제를 얼마나 포함하고 있으며, 학년별로 과학의 본성의 각 주제가 어떤 비율로 나타나 있는지 분석하였다. Chiappetta et al.(1991)의 분석틀과 Lee(2012)의 교과서 분석 방법을 수정하여 적용하였으며, 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 현행 교과서는 과학의 본성에 대한 4가지 주제를 모두 포함하여 진술하고는 있으나, 각 주제별 하위 항목에 대해서는 제한적으로 과학의 본성에 대해 소개하고 있는 것으로 분석되었다. 둘째, 현행 교과서는 과학의 본성의 각 주제에 대해 학년 간 균형을 이루지 못하여 진술하고 있는 것으로 분석되었다. 과학의 본성에 대한 연구를 진행하는 궁극적인 목적은 학생들이 과학의 본성에 대해 올바른 이해를 갖게 하는 것이다. 따라서 우리나라 초등학교 과학 교과서에 과학의 본성의 다양한 주제를 명시적으로 포함시키는 노력이 필요한 것으로 나타났다.

• 지능정보연구
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• 제13권4호
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• pp.17-34
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• 2007

본 논문은 고객관계관리를 위한 시장 세분화를 하기 위해 자주 사용되는 SOM에 대하여 고찰한다. 일반적으로, SOM은 군집의 수를 미리 파악하기 위하여, 구체적인 군집 분석이 이루어지기 이전에 사용된다. 그러나 인터넷이 발달하고 수집 가능한 데이터의 종류와 양이 증가함에 따라 복합적인 분석이 필요하게 되었다. 또한, 그에 따라 한가지 주제만으로 군집을 파악하는 것보다는 여러 가지의 주제들을 대상으로 고객데이터의 군집을 파악해야 하는 경우가 많이 발생하게 된 것이다. 따라서 이 논문에서는 이렇게 한가지의 주제가 아닌 여러 가지의 주제로 군집분석을 할 경우 한번으로 이루어지는 SOM 어프로치가 과연 군집의 수를 파악할 수 있는지를 실험하였다. 이미 구조를 알고 있는 데이터를 생성하여 실험을 해본 결과, 전체 데이터를 대상으로 여러 주제를 한꺼번에 포함시킨 경우 (single SOM 방식) 에는 그 구조를 제대로 파악하지 못하였으며, 하나의 주제마다 각기 다른 SOM을 사용(multiple SOM 방식)한 결과, 미리 정해졌던 구조를 제대로 파악할 수 있었다. 따라서 이 논문은 군집분석을 하게 될 경우, 좀더 조심스러운 접근법이 필요하며, 여러가지 주제를 포함하고 있는 데이타를 다룰 경우, SOM 분석 방법에 대하여 논의하였다.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 2000년도 제7회 학술대회 논문집
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• pp.135-138
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• 2000

인터넷 서점에서 사용자를 위한 정보자료의 효율적인 조직화는 매우 중요하다. 그러므로 주제 접근을 용이하게 하고 검색 효율성을 높이는 도구로서 분류체계에 대한 관심을 갖어야 할 시점이다. 본 연구에서는 국내외 인터넷 서점의 분류체계의 대분류 항목 및 접근 방법을 구조적 측면을 통해 조사하고 이에 대한 비교 분석을 통해 인터넷 서점에서 보다 효과적인 주제별 분류체계 구성방안에 관해 살펴보았다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
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• pp.335-336
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• 2022

본 논문에서는 시간대와 대화 주제를 활용하여 카테고리별로 적절한 SNS 광고 시간대 예측 방법을 제시한다. 위의 분석으로 광고주들에게 적절한 광고시간을 제안할 수 있다. 연관규칙분석 알고리즘인 apriori를 사용하였다. 주제는 상거래(쇼핑), 미용과 건강, 시사/교육, 식음료, 여가생활로 추려서 분석하였다. 연관분석 결과, 미용과 건강이 18시, 17시, 16시에 가장 활발히 대화를 나누었다. 상거래(쇼핑)이 14시, 16시, 17시 순으로 가장 활발히 대화를 나누었으며, 시사/교육이 15시, 17시, 16시 순으로 많은 대화를 나누었으며, 식음료가 18시, 17시, 19시 순으로 대화를 많이 나눈 것을 확인했다. 마지막으로, 여가생활은 22시, 23시, 21시 순으로 각각의 대화 주제별로 가장 많이 대화를 나눈 시간대가 달라지는 것을 확인할 수 있었다. 이를 통해 소비자 입장에서는 알맞은 광고를 적절한 시간대에 추천받을 수 있다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권5호
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• pp.375-383
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• 2023

본 연구의 목적은 영유아교사의 임파워먼트 관련 국내 학술지 논문의 연구동향을 분석하는 것이다. 이를 위해 2005~2022년 영유아교사의 임파워먼트를 주제로 국내 KCI 등재지에 게재된 논문 87편을 분석대상으로 선정하고, 게재연도와 연구방법 및 연구주제에 따라 분석했다. 연구결과를 살펴보면 첫째, 국내의 영유아교사 임파워먼트 학술지 연구는 2005년에 처음 게재된 후 2022년까지 매해 지속적으로 수행되었다. 둘째, 연구방법 측면에서 살펴보면 연구유형은 '양적연구', 자료수집방법은 '질문지법', 자료분석방법은 '영향(경로)분석'이 우세했다. 이와 함께 연구대상으로는 '유아반교사'와 '어린이집'이 더 많은 분포를 보였으며, 측정도구로는 'Short와 Rinehart의 척도'가 가장 많이 사용되었다. 셋째, 연구주제 분석 결과 '임파워먼트의 영향력 연구'가 가장 많이 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 영유아교사의 임파워먼트 관련 연구에 대한 후속연구를 제언했다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권7호
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• pp.423-442
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• 2018

본 연구는 실업자의 실업기간별 심리상태의 변화를 분석하는데 그 목적을 두었다. 연구방법으로는 질적 연구 방법의 하나인 현상학적 연구의 접근방법을 활용하여 면담과정을 통한 함축된 의미의 주제어를 도출하였다. 사전조사를 통하여 반구조화 된 질문을 확정하고, 2017년 5월 27일부터 8월 25일까지 3개월 동안의 기간에 8명을 면담하였다. 연구 참여자 8명의 주제 분석 결과 323개의 주제를 도출하였다. 주제 분석 결과 실업 전은 46개, 실업 후 277개 등의 주제어가 분석되었다. 이중 실업 3개월 이후 연구 참여자에게서 116개 등의 주제어가 새롭게 분석되었다. 연구 결과, 첫째, 분노, 불안, 우울은 실업 전부터 시작하여 실업 3개월 후까지 지속되는 실업자의 심리적 핵심 증상이다. 둘째, 실업 후 4개월이 지난 연구 참여자에게서는 대인관계를 회피하다가 단절하고, 고조된 경제적 압박감으로 인한 우울의 수준이 높아지며, 낮은 자기존중감이 자기비하로 심화, 낮은 진로효능감, 알코올 의존 및 중독, 가장으로서의 역할 포기 및 가장 체면 손상 등으로 나타났다. 셋째, 4개월 이상 된 연구 참여자의 경우 장기실업자의 만성적 실업증후군을 보였는데 자신이 갖고 있는 사회연결망인 대인관계의 단절, 외출 감소, 불면증과 우울증, 약물 의존, 종교 의존 등이 나타났다. 이 연구는 실업기간별 실업자의 심리변화를 처음 연구한 논문으로 직업상담 정책의 기초적 자료로 그 의의가 크다.