• Journal of Elementary Mathematics Education in Korea
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• v.23 no.4
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• pp.459-479
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• 2019

The purpose of this study is to explore the research trends and knowledge structures of 『Journal of Elementary Mathematics Education in Korea』 by applying the keyword network analysis. To do this, we analyzed the frequency of the occurrence of keywords in the journal and conducted keyword network analysis using the Krkwic program and NodeXL program. The results of the analysis are as follows. Firstly, 749 keywords were extracted from keyword cleansing process and 48 keywords, including mathematics curriculum, mathematics textbooks, school mathematics, mathematical problem solving, mathematically gifted student, etc. appeared more than five times. Secondly, the keyword network analysis showed that the keywords-mathematics textbooks, school mathematics, mathematical problem solving, mathematical communications-have high connection centrality. Finally, we provided the limitations of this study and suggested future research.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.22 no.2
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• pp.721-732
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• 2021

This study analyzed keywords for agricultural R&D using the textmining method to examine the trend of agricultural R&D. Data used for the analysis included R&D project information provided by NTIS, and the research and development step by year from 2003 to 2018 were classified and applied. The TF-IDF approach was used as the analysis method, and ranking was derived based on score. Furthermore, we analyzed by grouping for similar keywords. The main analysis results are as follows. First, agricultural R&D trends are changing according to the introduction of new technologies and changes in the external environment. Second, keyword changes appeared with a time lag in the R&D step. The main keywords are changing in the order of basic research - applied research - development research. Third, the main keyword of agricultural R&D was 'rice.' However, the direction and purpose of the research were changing according to changes in the domestic and foreign agricultural environments.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.501-502
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• 2022

최근 작성한 일기를 SNS에 올려 평범한 사람들이 음악, 음식, 사건 등 소소한 일상을 남기고 우울증 투병기를 공유하여 힘을 얻기도 하는 등 누가 시키지 않아도 일기를 작성하고 간직하는 사람들이 증가하고 있다. 이러한 변화로 일기는 하루의 일상을 기록하는 목적을 넘어 어떤 감정을 느꼈는지 알아차리고 자아를 성찰 및 탐구하는 단계로 발전하고 있다. 그러나 스스로 일기의 키워드를 분석하고 감정이 어떠한지 정확하게 아는 것은 어렵다. 이에 따라 본 논문에서는 제시한 문제를 해결하기 위한 방법으로 KoBERT와 KoNLPy를 활용한 키워드 및 감정분석 일기 서비스를 제안하였다. 본 연구의 키워드 및 감정분석 일기 서비스는 사용자가 무의식적으로 표현하는 텍스트 기반의 일기에서 자주 반복되는 키워드와 감정을 제공하여 자신의 감정상태를 쉽게 인지하고 되돌아볼 수 있도록 제작하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.462-465
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• 2021

본 연구는 최근 ICT분야 R&D 동향을 파악하기 위하여 NTIS에서 제공하는 국가연구개발사업 과제정보를 텍스트 마이닝 기법을 통해 분석하였다. 2017년부터 2020까지의 과제 정보에서 키워드를 추출하고 연결 관계 마이닝을 통해 키워드 네트워크를 시각화하였다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 정보통신 각 분야에서 핵심 연구주제가 기술의 발전에 따라 변화하고 있음을 관찰하였다. 둘째, 키워드 네트워크 상에서 허브 역할을 하는 키워드를 통해 분야 간 융합의 매개 기술을 파악할 수 있었다. 마지막으로, 연도별 키워드 네트워크를 비교·분석함으로써 새롭게 등장하거나 연결 상태의 변화를 보이는 이머징(Emerging) 키워드를 통해 미래 유망 기술이나 최신 연구 방향성을 감지할 수 있음을 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.931-933
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• 2004

본 논문에서는 한국어 질의응답시스템에서 정확한 정답추출을 위한 구문 정보에 기반한 질의분석을 제안한다. 질의분석은 세부 정답 유형 결정, 세분화된 키워드 추출을 통해 정확한 정답추출을 목적으로 한다. 술어 유형 정보를 이용하여 대분류 수준의 정답 유형으로 질의분석을 수행하고. 구문 구조 정보를 이용하여 중요 키워드와 일반 키워드를 추출한다 마지막으로 정답 유형 자질 명사를 이용하여 세부 정답 유형을 결정한다. 실험을 통해 세부 정답 유형 결정에서 정확률 59%, 세분화된 키워드 추출에서 정확을 66%를 보였다.

• Proceedings of the Korea Technology Innovation Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.591-608
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• 2017

이 연구는 한국의 산업발전 과정에서 '기술혁신'이라는 개념이 어떻게 변화하며 사용되어 왔는지를 분석하고자 한다. 이를 위해 한국과학기술단체총연합회(이하 과총)의 기관지인 "과학과 기술" 기사에서 등장한 '기술혁신' 키워드를 중심으로 네트워크 분석을 실시하였다. "과학과 기술"은 1968년부터 지금까지 꾸준히 발간되었으며, 과학기술인 뿐만 아니라 정부부처 관계자 및 과학 분야 기자들을 대상으로 하기 때문에 한국 과학기술사회 전반의 동향을 파악하기 위한 사료로서 가치가 높다. 본 연구에서는 1968년 이후 "과학과 기술"에 실린 기사들 중 제목에 '기술혁신' 키워드가 포함된 모든 기사의 전문을 분석 대상으로 출판 이후부터 현재까지의 기간을 세 구간으로 나누어 '기술혁신'과 동시출현하는 키워드들의 변화 양상을 분석하였다. 이와 같은 분석을 통해서 이 연구는 다음과 같은 결과를 도출하였다. 첫째, 기술혁신 개념은 1970년대와 크게 다를 바 없이 지금까지도 여전히 국가 주도의 산업 발전을 위한 요소로 이해되고 있었다. 둘째, 그럼에도 불구하고 공업, 생산에 국한되어 있던 기술혁신 개념은 1980년대를 거치며 다양한 연구개발 분야 및 이해관계자들을 이어주는 키워드로 변화하였다. 본 연구는 키워드 네트워크 분석을 통해 한국 기술혁신 논의의 변화 양상을 제시하였다는데 의의가 있으며, 연구 결과는 향후 한국적 맥락을 기반으로 한 기술혁신정책의 방향성을 모색하는데 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.9 no.9
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• pp.9-14
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• 2018

This study aims to investigate an importance of Author keyword with analysis the position of author keyword. An analysis was carried out on the position of author keyword. we examined an importance of Author keyword by using degree centrality, closeness centrality, betweenness centrality, eigenvector centrality. In the next stage, we performed analysis on correlation between network centrality measures and the position of keyword. As a result, degree centrality, closeness centrality, betweenness centrality, eigenvector centrality both has a high value in 4th author keyword order. eigenvector centrality was the comparatively effective method to separate of author keyword order method than other 3 centrality. Correlation analysis result shows that the network analysis value are increasing in order. This study has significance in that it was able to examine the author keyword behavior. Future research is needed to identify and supplement future situational factors, behavior, and psychology.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.124-126
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• 2004

인터넷 광고 시장의 급속한 성장과 함께 보다 효율적인 광고기법을 개발하기 위한 노력들이 이루어지고 있는 가운데 최근 들어 검색엔진의 특성을 이용한 키워드 광고가 주목을 받고 있다. 키워드 광고란 사용자가 입력한 검색어와 유사한 범주에 속하는 사이트의 광고를 검색 결과 페이지 상단에 보여주는 것을 말한다. 그러나, 키워드 광고는 키워드를 판매할 수 있는 위치가 한정적이기 때문에 판매 가능성이 있는 키워드에 대한 관리 및 판매 전략이 요구된다. 본 논문에서는 판매 가능성이 있는 키워드에 대한 관리 전략 수립을 위하여 연관 키워드 그룹을 자동으로 추출하는 기법을 제안한다. 연관 키워드 그룹의 생성은 사용자가 입력한 검색어에 의해 노출되는 사이트들을 묶어 그룹으로 형성하고 사이트 그룹의 중요 키워드를 추출한 다음 키워드간의 연관성을 판단하는 과정으로 이루어진다. 본 논문에서는 연관 키워드 그룹 추출의 각 단계를 구체적으로 설명하고 실험 결과를 분석한다. 마지막으로 연구의 결론과 향후 연구 과제에 대하여 기술한다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.17 no.4
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• pp.227-240
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• 2011

New concepts and ideas often result from extensive recombination of existing concepts or ideas. Both researchers and developers build on existing concepts and ideas in published papers or registered patents to develop new theories and technologies that in turn serve as a basis for further development. As the importance of patent increases, so does that of patent analysis. Patent analysis is largely divided into network-based and keyword-based analyses. The former lacks its ability to analyze information technology in details while the letter is unable to identify the relationship between such technologies. In order to overcome the limitations of network-based and keyword-based analyses, this study, which blends those two methods, suggests the keyword network based analysis methodology. In this study, we collected significant technology information in each patent that is related to Light Emitting Diode (LED) through text mining, built a keyword network, and then executed a community network analysis on the collected data. The results of analysis are as the following. First, the patent keyword network indicated very low density and exceptionally high clustering coefficient. Technically, density is obtained by dividing the number of ties in a network by the number of all possible ties. The value ranges between 0 and 1, with higher values indicating denser networks and lower values indicating sparser networks. In real-world networks, the density varies depending on the size of a network; increasing the size of a network generally leads to a decrease in the density. The clustering coefficient is a network-level measure that illustrates the tendency of nodes to cluster in densely interconnected modules. This measure is to show the small-world property in which a network can be highly clustered even though it has a small average distance between nodes in spite of the large number of nodes. Therefore, high density in patent keyword network means that nodes in the patent keyword network are connected sporadically, and high clustering coefficient shows that nodes in the network are closely connected one another. Second, the cumulative degree distribution of the patent keyword network, as any other knowledge network like citation network or collaboration network, followed a clear power-law distribution. A well-known mechanism of this pattern is the preferential attachment mechanism, whereby a node with more links is likely to attain further new links in the evolution of the corresponding network. Unlike general normal distributions, the power-law distribution does not have a representative scale. This means that one cannot pick a representative or an average because there is always a considerable probability of finding much larger values. Networks with power-law distributions are therefore often referred to as scale-free networks. The presence of heavy-tailed scale-free distribution represents the fundamental signature of an emergent collective behavior of the actors who contribute to forming the network. In our context, the more frequently a patent keyword is used, the more often it is selected by researchers and is associated with other keywords or concepts to constitute and convey new patents or technologies. The evidence of power-law distribution implies that the preferential attachment mechanism suggests the origin of heavy-tailed distributions in a wide range of growing patent keyword network. Third, we found that among keywords that flew into a particular field, the vast majority of keywords with new links join existing keywords in the associated community in forming the concept of a new patent. This finding resulted in the same outcomes for both the short-term period (4-year) and long-term period (10-year) analyses. Furthermore, using the keyword combination information that was derived from the methodology suggested by our study enables one to forecast which concepts combine to form a new patent dimension and refer to those concepts when developing a new patent.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.1133-1135
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• 2019

기업이나 정부 등의 정책 결정에 활용하기 위해, SNS에서 사용하는 키워드를 추출하여 소비자나 유권자의 관심과 선호도를 분석하는 방법이 많이 사용되고 있다. 본 논문에서는 다수의 SNS 사이트에 올린 글과 그에 대한 공감(좋아요) 댓글, 해시태그를 분석하여 관심 키워드의 트렌드를 분석할 수 있는 시스템을 제안한다. 이 시스템에서는 각각의 SNS 글을 형태소 분석하여 키워드 빈도를 측정하고 그에 대한 공감 및 해시태그의 갯수를 계산하여 일정기간 동안의 변화를 그래프로 표시하였다. 이를 통해, 여러 사이트에서의 키워드 트렌드를 한눈에 확인할 수 있도록 했다.