본 연구는 산업과 사회 전반에 걸쳐서 많은 영향을 미칠 사물인터넷에 관한 국내 논문들을 수집하고 분석하여 사물인터넷 분야의 동향을 살펴보고자 한다. 본 연구를 위한 조사 기간은 2015년에서 2019년까지로 하였으며 네이버의 학술정보를 이용하여 사물인터넷에 관한 국내 논문들을 수집하였다. 기간별로 수집된 국내 논문으로부터 빈도가 높은 키워드들을 추출하였으며 빈도가 높은 키워드 중에서 중심적인 키워드를 파악하기 위해서 중심성 분석을 하였다. 키워드 빈도에서는 2015년부터 2017년까지는 '센서', '보안' 그리고 2017년부터는 '차', '지능'이 빈도가 높은 상위 키워드로 나타났다. 키워드 중심성에서는 2015년부터 2016년까지 '보안', '센서' 그리고 2017년부터는 '지능', '차', '산업혁명'이 중심성이 높은 키워드로 나타났다.
본 연구는 불면과 관련된 무작위임상시험의 해외 연구 동향을 살펴보기 위하여 시계열적 키워드 비교 분석 및 네트워크 분석을 실시하였다. 분석에 사용된 자료는 'Insomnia'와 'Randomized Clinical Trial'의 연관 키워드를 사용하여 ClinicalTrials의 379건, Web of Science의 132건을 선정하였다. 분석 결과, ClinicalTrials에서는 불면과 약물요법을 중심으로 인지행동요법, 우울 등의 키워드가 네트워크를 이루고 있었다. WOS에서는 ClinicalTrials의 결과에 멜라토닌 키워드가 추가적으로 나타났다. 또한, 연구 대상자 중 특징적으로 노인과 여성에 대한 연구가 꾸준히 진행되는 것으로 파악되었다.
토픽 모델링은 비즈니스 분석이나 기술 동향 파악 등 다방면에서 많이 사용되고 있는 기술이다. 하지만 대표적인 방법인 LDA와 같은 비지도학습의 경우, 그 알고리즘 구조상 문서의 수가 많을 때 토픽 모델링이 가능하다. 본 논문에서는 문서의 수가 적은 경우도, 키워드 및 키프레이즈를 이용한 군집화를 통해 토픽 모델링을 하고 감성분석을 통해 토픽에 대한 분석도 제시하였다. 이에 필요한 데이터 제작 및 키워드 추출, 키워드 기반 감성분석, 키워드 임베딩 및 군집화를 구현하였고, 결과를 정성적으로 보았을 때 유의미한 분석이 되는 것을 확인하였다.
본 연구는 텍스트 마이닝을 활용하여 리빙랩 연구의 동향을 파악하고 연구 방향 정립에 필요한 함의를 도출하고자 하였다. 리빙랩 관련 연구가 발표되기 시작한 2011년부터 2019년 11월까지의 논문 166편의 키워드와 초록을 대상으로 네트워크 분석 및 토픽 모델링 기법을 사용하여 분석하였다. 키워드 중 혁신, 지역, 사회, 기술, 스마트시티 등의 출현빈도가 높았고, 중심도 분석결과 현재까지 리빙랩 연구가 혁신, 사회, 기술, 개발, 사용자 등의 키워드를 중심으로 이루어짐을 파악하였다. 토픽 모델링 결과 지역혁신과 사용자지원, 정부 사회정책사업, 스마트시티 플랫폼구축, 기업기술혁신모델 및 시스템전환 참여 등 5개 토픽을 추출하였으며 토픽을 이어주는 키워드는 혁신, 기술, 사용자, 참여인것으로 분석하였다. 2017년 KNoLL 출범 후 토픽별 비중은 고른 분포로 연구 주제가 다양화됨을 확인하였다. 텍스트마이닝을 이용한 리빙랩 연구동향 분석과 방향 제시는 연구와 정책방향 수립에 유용한 자료를 제공할 수 있다.
본 연구에서는 MEDLINE에 수록된 논문의 암 관련 우울증 문헌을 대상으로 MeSH(Medical Subject Headings) 키워드를 이용하여 1992년부터 2011년까지 20년간의 연구 동향을 분석하였다. 암과 우울증에 해당하는 MeSH 키워드를 주제로 다룬 논문 3,389편과 50,778개의 키워드를 대상으로 주요 학술지 및 암 발병 위치와 우울증 치료요법을 분석하였다. 암 관련 우울증 논문의 암 발병 위치별 빈도는 유방암이 799편으로 가장 높았으며, 폐암, 전립선암, 뇌종양, 두경부암이 뒤를 이었다. 또한 우울증 치료 요법별 빈도는 비약물치료가 552편으로 약물치료 400편보다 높게 나타났으며 비약물치료는 크게 상담치료와 상담 외 치료에 대한 키워드로 구분되었고, 약물치료는 치료 요법명과 약명으로 다시 구분되었다.
본 연구는 국내외 메타버스 관련 연구의 동향을 파악하기 위해 한국학술지인용색인(KCI)과 Web of Science(WoS), 그리고 Web of Science - CPCI(Conference Proceeding Citation Index)에서 메타버스를 검색어로 입력하여 KCI에서 913편, WoS에서 232편, WoS-CPCI에서 277편의 논문을 수집하였고, 각각 2,644개, 885개, 787개의 저자 키워드를 추출하여 동시출현단어 분석을 수행하였다. 정량분석을 통해 메타버스 관련 연구가 최근 들어 양적으로 폭증하였고, 국내에서 는 학제간연구, 컴퓨터학, 교육학 등의 주제분야에서 주로 연구되고 있으며, WoS에서는 경영·경제 분야에서, WoS-CPCI 에서는 컴퓨터공학 분야에서 주로 연구되고 있음을 알 수 있었다. 키워드 네트워크 분석에서는 모든 데이터베이스에서 Virtual Reality, Augmented Reality 등 메타버스의 기술적 측면과 관련된 용어들의 전역중심성이 공통적으로 높게 나타났으며 군집분석을 통해 국내에서는 교육 관련 연구와 메타버스 플랫폼에 관한 키워드의 군집이 포함되고, WoS에서는 계량서지학적 분석과 관련된 키워드 군집이 생성되었으며, WoS-CPCI는 주로 메타버스의 기술적 측면에 대한 키워드 군집이 주로 나타났다.
본 연구의 목적은 키워드 네트워크 분석을 통해 조직 구성원의 지식은폐에 대한 국내외 연구 동향을 살펴보는 것이다. 조직 구성원이 자신의 지식을 공유하지 않는 것을 넘어 의도적으로 숨기는 등의 구성원의 지식은폐에 대한 연구가 확산됨에 따라 이에 대한 연구가 어떻게 이루어지고 있는지에 대한 논의가 필요하다. 본 연구는 키워드 네트워크 분석을 위해 국내외 지식은폐 관련 게재된 연구 120편을 수집하였으며 이를 통하여 346종 578개의 키워드를 수집하였다. 그리고 본 연구에서 설정한 데이터 표준화 기준에 따라 키워드를 코딩하여 최종적으로 86개 노드와 667개의 링크로 된 네트워크 분석을 실시하였다. 그리고 설정한 연구 목적을 달성하기 위해 국내외 지식은폐 관련 문헌 분석을 통해 개념적 모형을 개발하고 키워드 네트워크 분석을 통해 도출한 네트워크 구조를 비교하여 연구 동향을 심층적으로 분석하였다. 본 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 네트워크 중심성 분석 결과 지식공유, 창의성 그리고 성과 키워드가 연결정도 중심성, 매개 중심성 그리고 근접 중심성 모두 높게 나타났다. 둘째, 지식은폐의 이론적 기제와 관련이 있는 "심리적 주인의식"과 "개인의 정서"에 대한 에고 네트워크를 분석함과 개념적 모형과 비교를 통하여 심층적으로 변수 간 관계를 탐색하였다. 본 연구는 이상과 같이 연구 결과를 바탕으로 학문적 및 실무적 시사점을 제시하였으며, 본 연구의 한계점과 후속 연구에 대한 방향성을 제시하였다.
본 논문은 사회의 최근 동향에 대한 여론의 반응을 관찰하기 위한 방법을 나타낸다. 최근 동향을 나타내는 키워드를 신문기사로부터 추출하고, 추출된 키워드를 이용하여 수집된 트윗의 감성 분석을 통해 최근 동향에 대한 여론을 분석한다. 수집된 신문기사를 k-means알고리즘을 이용하여 군집화하고, 군집내의 단어의 출현 빈도를 이용하여 토픽 키워드를 선정하였다. 각 토픽에 대하여 수집된 트윗은 그 토픽 대한 트윗이라는 가정하에 기계학습 방법을 이용하여 긍/부정을 판별하여 감성을 판단하게 하였다. 그리고 이와 같은 가정에 대한 타당성을 검증해 보았다.
본 연구는 동시출현단어 분석에 기초한 지적구조 분석에서 주제를 표현하는 두 가지 키워드 유형의 특성에 관하여 국외 오픈액세스 분야를 중심으로 살펴보았다. 구체적으로 문헌정보학 분야 LISTA 데이터베이스에서 추출한 키워드 집합을 두 가지 유형(통제키워드, 비통제키워드)으로 구분하고, 동시출현단어 분석에 기초한 지적구조 분석을 수행한 결과를 비교하였다. 그 결과, 각 키워드 유형별로 키워드 집합, 연구지도와 영향력, 그리고 시기에 따라 상당한 차이가 있는 것으로 나타났다. 따라서 동시출현단어 분석에 기초한 지적구조 분석에서는 연구 목적에 따라 키워드 유형별 특성을 고려하여야 한다. 즉 전체 학문분야 관점에서 특정분야의 전반적인 연구 동향을 살펴보는 목적으로는 통제키워드를, 해당 분야 관점에서 연구 영역별로 세부적인 동향을 파악하는 목적으로는 비통제키워드를 사용하는 것이 더 적절할 것이다. 또한 양자의 관점을 모두 반영하는 종합적인 지적구조 분석을 위해서는 통제키워드와 비통제키워드를 개별적으로 사용한 결과를 상호 비교하여 분석하는 것이 가장 바람직하다고 할 수 있다.
공급사슬관리는 기업 경영의 핵심 성공요소 중 하나가 되었다. 이에 따라서 많은 연구자들이 지속적으로 공급사슬관리와 관련한 연구를 진행하였다. 본 연구에서는 지난 10년 동안 국내 학술지에 발표한 공급사슬관리 분야 연구논문을 대상으로 네트워크 텍스트 분석 방법으로 연구 동향을 분석하였다. RISS 학술 데이터 베이스에서 총 586편의 관련 논문을 검색하여 개별 연구논문의 키워드 노드를 중심으로 키워드 네트워크를 구축하여 네트워크 분석을 시행하였다. 분석결과에 따르면 지난 10년 동안 국내 공급사슬관리 연구는 물류, 정보시스템, 파트너십, 위험관리, 지속가능 분야를 중심으로 연구되었음을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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