대규모 항만과 공항, 다도해, 도시재생 등의 이슈를 가진 인천 지역을 중심으로 인문, 역사, 항공/항만, 지역개발분야 등에서 다양한 연구 성과들이 발표되고 있다. 본 연구는 인천 지역을 둘러싼 연구의 규모와 주제 범위, 연구자 분포를 계량정보적 방법을 사용해 탐색하였다. 구체적으로 한국학술지인용색인에 등재된 500여건의 인천 관련 연구 논문에서 저자를 추출하여, 공저 관계 네트워크 분석을 수행함으로써 핵심 연구 주체와 기관 간 협력 행태를 파악하고 키워드간의 관계에 대한 가중 네트워크(PFNET) 분석을 수행함으로써 지적 구조를 이해하였다. 분석 결과, 인하대학교와 인천대학교가 높은 전역중심성을, 인천발전연구원이 높은 지역중심성을 보이고 있는 것으로 나타났다. 지적구조는 11개의 주제 군집으로 구성되었으며, 인천의 인문사회이슈, 항만, 항공 분야가 대표적인 연구 주제 군집으로 분석되었다.
본 연구는 국내 간호대학생의 안전에 관한 연구 동향을 분석하고자 실시하였다. 7개의 데이터 베이스를 통해 'safety', 'safety*', 'patient safety', 'patient safety*' 'nursing students', and 'nursing * students' 검색한 결과 총 29개의 논문이 추출되었다. 연구결과, '2015-2019년' 69.0%, '기타 저널' 79.3%, 대상자는 평균 242.4 명으로 '200명 이하' 51.7%, 대상지역은 '1개 지역' 48.2%, 참여 학교는 '3개 학교이상' 42.3%, 학년은 '4학년' 56.2%, 대상자 산출근거는 'G*power' 86.2%, IRB '미승인' 58.6%, 분석방법은 '회귀분석' 75.9%, 저자는 '2명' 58.6%로 대다수를 차지하였다. 키워드 분석에서도 지식중심에서 환자중심으로 변화하였다. 간호대학생의 안전역량을 파악하기 위한 전국적인 실태조사와 간호학적인 안전역량 함양을 위한 실무중심의 교육이 요구된다.
이 연구에서는 LDA 기반의 토픽모델링 분석을 통해 한국과학교육학회지에 게재된 연구 논문들이 어떤 주제로 어떻게 변화했는지 탐색하였다. 이를 위해, 1978년부터 2021년 5월까지 한국과학교육학회지에 게재된 논문들의 영문초록 총 2,115개에 대한 LDA 기반 토픽모델링분석을 실시하였다. 분석 결과, 총 23개의 토픽을 추출하였으며 각 토픽들을 관련된 키워드 및 세부 연구주제들과 함께 제시하였다. 다음으로, 시간에 따른 토픽들의 변화 추이를 살펴보기 위해, 4년 주기에 대한 각 토픽들의 평균 비중값의 변화를 히트맵으로 시각화하였다. 이를 통해, 시간이 지남에 따라 상승해온 주제와 하락해온 주제들을 밝혔다. 이 연구의 결과들은 꾸준히 연구되어온 전통적인 연구 주제들, 교육 철학이나 연구방법의 변화, 사회나 정책적 요구에 따라 달라져온 연구 주제들을 드러냄으로써 한국의 과학교육연구에 새로운 통찰을 제공할 것으로 기대된다.
본 논문은 영상으로부터 풍부한 메타데이터를 자동으로 생성하고 키워드로 동영상을 검색하는 선행 연구를 개선하여 문장 단위로 동영상을 검색할 수 있게 하였다. 문장 단위의 검색을 위해, 검색 문장에 대해 형태소를 분석하여 문장에서 핵심어를 추출하고, 각 핵심어에 가중치를 부여한 다음, 선행 연구에서 작성된 랭킹 알고리즘을 적용하여 동영상들을 추천한다. 본 논문의 동영상 검색 성능을 평가하기 위해서는 충분한 양의 동영상과 충분한 수의 사용자 경험이 필요하다. 하지만 이것이 부족한 현 상황에서 검색 결과에 대한 사용자의 전반적인 만족도, 추천 점수와 사용자 만족도의 비교 평가, 동영상 카테고리별 사용자 만족도 등을 평가하는 간접적인 방법을 사용하였다. 성능 평가 결과, 본 논문에서 구현한 풍부한 메타데이터 구축 및 동영상 추천 시스템은 사용자에게 높은 검색 만족도를 주는 것을 나타났다.
이 연구의 목적은 국내외 자동차 브랜드의 커넥티드 카 서비스의 사용자 감성 경험 요인들을 비교 분석하여 차이점을 도출하고 스마트 카 UX의 기획 방향성을 도출하는 것이다. 텍스트 마이닝 방법론을 활용하여, 국내외 브랜드 간 사용자 고객 리뷰의 경험 요인별 긍정-부정 감성 지수를 비교하였다. 현대차 그룹 브랜드 리뷰 12만 건과 해외 브랜드(테슬라, BMW, 벤츠) 리뷰 19만 건을 수집하여 전처리 과정을 수행한 후, 추출된 키워드를 연결 시스템, 정보, 서비스 차원에서 모두 11개의 경험 요인으로 분류하여 국내-해외 브랜드를 비교 분석하였다. 국내 커넥티드 카의 고객 리뷰 분석 결과, 가장 높은 감성 지수가 도출된 경험 요인은 '안전성'이었다. 해외 브랜드의 감성 지수 분석 결과, '오락성'이 가장 긍정적인 경험 요인으로 나타났다.
본 연구는 2018년부터 2022년까지 5년간 국내 문헌정보학 분야의 주요 학술지 4종의 논문을 분석하여 지식 커뮤니케이션 특징을 탐구하고 중요한 연구 주제와 핵심 저자들을 분석하였다. 연구 방법으로 한국학술지인용색인(KCI)에서 국내 문헌정보학 분야의 핵심 학술지 4종의 5년간 발표된 논문을 수집하여 선별하여 논문의 저자 데이터와 참고문헌의 데이터를 추출하였다. Netminer를 사용하여 문헌동시인용 분석과 저자동시인용 분석을 실행하여 네트워크를 시각화하였다. 분석 결과, 저자 간의 동시인용 쌍을 도출할 수 있었으며, 연구자 간의 동시인용빈도 분석을 통해 학문 분야의 지적구조 분석에서 복수 저자를 분석 대상에 포함하는 것이 중요함을 확인하였다. 또한 키워드 분석을 통해 논문 주제 간의 상관성을 확인하였으며, 문헌정보학 관련 연구가 '도서관, 디지털, 이용자, 서비스, 데이터' 주제를 중심으로 이루어지고 있음을 알 수 있었다.
한국노년학회 창립 31주년과 한국언론학회 창립 50주년을 기념하기 위하여 한국노년학 창간호에서 2009년 제2권 제2호까지 게재된 커뮤니케이션 관련 연구 동향을 고찰하였다. 연구방법은 내용분석을 바탕으로 한 메타분석을 적용하였다. 키워드 검색기법을 사용하여 전체 1046편의 논문 가운에 최종적으로 54편을 추출하여, 게재시기, 연구자, 커뮤니케이션 및 미디어 유형, 연구방법 등을 중심으로 분석하였다. 커뮤니케이션 관련 논문은 1980년대에는 단 1편에 불과했지만, 1990년대 이래로 꾸준히 증가추세에 있다. 연구자들은 대학에 소속된 사회복지 전공자들이 주축이었으며 2인 이내의 소규모 연구가 82%를 넘었다. 커뮤니케이션 유형은 집단커뮤니케이션 유형이 가장 많았으며, 텔레비전, 잡지, 인터넷을 심도 깊게 분석한 매스 커뮤니케이션 연구도 발견되었다. 매스 미디어 중에서는 전통적으로 노인들의 사랑을 받아온 텔레비전이 가장 비중 있게 다뤄졌으며, 신문, 책, 잡지, 라디오, 인터넷도 언급되었다. 중재된 대인커뮤니케이션 미디어에서는 전화가 가족 간 의사소통 척도, 전화상담 등과 접목되면서 의미 있게 연구되었다. 휴대전화나 컴퓨터는 '이용'보다는 '교육'의 관점에서 접근했다. 다른 연령대의 수용자 연구와는 달리 보청기와 같은 중재된 대인커뮤니케이션 미디어가 발견되었다. 연구방법적인 측면에서는 커뮤니케이션학에서와 마찬가지로 양적 연구방법론이 전반적으로 많이 사용되었다. 서베이가 가장 폭넓게 이용되었으며, 내용분석 논문은 모두 미디어 연구에 집중되어 있었다. 향후 노년학과 커뮤니케이션학의 보다 유기적인 조우를 준비하기 위해서는 두 학문 간의 교류와 협력을 증진시킬 필요가 있겠다.
최근 초고속 통신망 및 멀티미디어 관련기술의 발달로 인해 멀티미디어 데이타를 좀 더 효율적으로 전송하고 저장, 검색하는 기술이 요구되고 있다. 그 중에서 의미 기반 영상 검색은 색상, 질감, 모양 정보 등의 저 차원 특징 정보와 이미지 데이타에 의미를 부여하기 위해 주석 처리하는 것이 일반적이다. 그리고 부여된 키워드와 같은 어휘 사전을 이용하여 의미기반 정보검색을 수행하고 있지만, 기존의 키 워드기반 텍스트 정보검색의 한계를 벗어나지 못하는 문제를 야기 시킨다. 두 번째 문제점으로 내용 기반이미지 검색시스템에서 검색 성능이 떨어지며, 복잡한 배경을 가진 이미지에서 객체를 분리하기가 어렵고, 그리고 영역의 과잉 분할로 인하여 영역 추출이 어렵다. 그리고 복잡한 다중 객체를 가진 이미지에서 객체들을 분리하기 어렵다는 것이다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해서, 본 논문에서는 총 다섯 가지 단계로 처리할 수 있는 내용 기반 검색 시스템을 구축한다. 다섯 단계 중에서 가장 중요한 부분은 RGB 이미지들 중에서 배경이 가장 큰 것과 가장 작은 것을 추출한다. 특히, 배경이 가장 큰 이미지를 이용하여 피사체와 배경을 추출하는 방법을 제안한다. 두 번째 문제점을 해결하기 위해서, RGB 채널 분할 기법을 이용하여 객체를 분리하고, Watermerge의 임계값을 이용하여 영역의 과잉분할을 최적화하며, RGB 채널 선택 기법을 이용하여 다중객체를 분리하는 방법을 제안한다. 실험을 통하여 기존에 검색하기 어려웠던 복잡한 객체들을 검색하는 방법들을 대체할 수 있도록, 제안한 기법이 기존의 방법보다 검색 성능이 우수함을 입증한다.과 황산이온의 농도에 따르는 것으로 생각된다. 이상과 같이, 에트린자이트는 콘크리트 내에서 다양한 내외부적인 화학작용 따라 특징적인 산출 양상을 보이며, 주변 환경 조건에 따라 다른 광물로 전이되는 나타내었다. 이러한 연구결과, 에트린자이트의 생성에 따른 콘크리트의 성능저하는 그 광물학적 특성과 분포양상에 관련성을 가지는 것으로 나타났다.인 상관관계를 보이지 않는 것으로 나타난다. 이에 비해서 팽윤도는 벤토나이트의 광물조성, 표면전하 특성, 입도 및 형상 등의 물리화학적 성향을 포괄하는 체표면적 수치와 대략적으로 반비례적인 관계를 보인다 따라서 벤토나이트 현탁액에서의 유변학적 특성은 몬모릴로나이트의 표면전하 특성, 형태, 입도 및 조직 등의 차이에 의해서 달라지는 점토 입자들의 응집특성 및 취합결정체의 형상에 주로 규제되고, 제올라이트와 같은 미세한 불순 광물성분들의 영향도 부수적으로 관여되는 복합적인 성향인 것으로 해석된다.18.88%이상 향상시키는 것으로 나타났다. 3. 유지방 함량 23.80%인 control 치즈의 cholesterol 함량은 81.47mg/100g이었고, 균질압력 1200psi(91kg/$cm^2$)에 $\beta$-cyclodextrin 2%를 첨가한 cheese에서는 cholesterol 함량이 20.15mg/100g으로 cholesterol 제거율이 75.27%로 가장 높게 나타났다. 4. Meltability는 균질압력 1200psi(91kg/$cm^2$)에 $\beta$-cyclodextrin 1과 2%로 처리한
웹의 세계는 하루가 다르게 확장되고 있다. 이에 따라, 지능형 정보추출 기능이 없다면 우리는 넘쳐나는 데이터 앞에서 더욱 무기력해 질 수밖에 없다. 범용 탐색 엔진을 위한 기존의 웹 검색 기법은 특정 영역이나 특정 키워드에만 집중해야하는 특정 검색 엔진에는 너무 느린 경향이 있다. 본 논문에서는 웹 검색 능력을 개선하는 새 모델을 제시하고 실험하였다. 특정 영역과 관련된 초기의 관련 웹 페이지 집합에서 적절한 웹 페이지들을 선택하는 문제는 웹 검색 속도를 향상시키기 위해 매우 중요할 수 있다. 기준 웹 페이지 선택 기법 DOPS는 선택된 웹 페이지들이 가능한 한 직교성을 갖도록 동적으로 웹 페이지를 선택한다. 또한 새로 정의된 메져를 이용하여 적합한 기준 페이지들의 수도 결정해줄 수 있다. 매우 특화된 영역에 대한 실험을 통해서도, 본 방법은 거의 전문가 수준에 가까이 동작하였다. 전문가들이 초대형 초기 페이지 집합에 대해 일할 수 없다는 점과 그들도 기준 페이지 수의 최적치를 결정하기에 어려움을 느낀 다는 점을 고려하면, 본 방법은 매우 유망하다 할 수 있다. 또한 웹 환경에 강화학습도 적용하도록 하였고, DOPS에 기반을 둔 강화학습 실험을 통해 본 방법이 하이퍼링크 수나 시간 면에서 매우 양호한 결과를 보임을 알 수 있었다.
최근 소비자 구전정보에 대한 연구들은 소비자가 제품 구매 과정에서 다른 소비자의 구전에 의한 정보를 활용한다는 연구 결과를 시사하고 있다. 본 연구는 제품에 대한 소비자의 의견을 파악하고 활용할 수 있도록 오피니언 마이닝과 시각화를 통해 도움을 줄 수 있는 방법을 제안하고자 한다. 이를 위해 최근 들어 관람할 영화를 선택할 때 인터넷 상의 영화리뷰를 참고 하는 상황이 증가함을 고려하여 "영화" 도메인의 온톨로지를 구축하고 오피니언 마이닝을 수행하여 시각화 한 후 그 결과에 대해 논하고자 한다. 온톨로지를 구축하는 과정에서 평가요소에 대한 속성 분류뿐만 아니라 평가요소에 대한 서술어 사전을 구성하였다는 점에서 기존의 연구와 차별성이 있으며 분석 결과를 통해 이러한 방법이 오피니언 마이닝에 유효함을 증명하고자 한다. 연구를 통해 도출한 결과는 크게 세 가지로 나누어 볼 수 있다. 첫째, 본 연구에서는 기존에 구축된 온톨로지를 활용하지 않고 키워드 추출과 토픽모델링을 활용하여 영화 도메인에 대한 온톨로지를 구축하는 방법에 대해 서술하였다. 둘째, 개별 영화에 대한 시각화 분석을 시행하여 영화에 대한 관객의 종합적인 의견을 한눈에 파악할 수 있도록 하였다. 셋째, 제품에 대한 평가 결과에 따라 유사한 평가를 받은 제품끼리 군집화 되는 것을 발견하였으며 본 연구의 분석에 사용된 130개의 영화는 크게 3개의 집단으로 군집화 됨을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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