• 대한화장품학회지
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• 제47권4호
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• pp.361-368
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• 2021

본 연구는 인체 친화적인 소재로 균을 제거하는 기술을 만들기 위해서 진행하였다. 균총 상호 균형에 중요한 역할을 하는 황색포도상구균이 바이오필름을 생성시킬 때 다양한 농도의 인산염 투입시 나타나는 물성변화를 조사하였다. 원자현미경을 이용해서 인산염 5 mM 처리시 황색포도상구균 바이오필름의 크기와 경도가 통계적으로 유의차가 있게 최소값을 가짐을 관찰하였다. 염료 태깅법으로 흡광도를 관찰한 결과 인산염과 함께 성장한 전체 바이오필름의 농도도 감소한 것을 발견하였다. 이것이 카운터 이온으로서 작용하는 염에 의한 영향인지 확인하기 위하여 소금을 같은 조건에서 처리해보았는데 이때는 바이오필름의 농도 감소가 관찰되지 않았고 이를 통해 인산염이 특별한 생리적인 작용에 관여함을 알 수 있었다. 비행시간형 이차이온 질량분석기를 통해서 이온 검출량을 평가하여 바이오필름 구성성분을 분석한 결과 인산염을 투입하기 전과 후의 모든 바이오필름 외곽에서 세균막만 감지되었는데 특별히 인산염 5 mM에서 이 세균막의 농도가 가장 낮음을 확인하였다. 바이오필름 내부에 어떤 물성 변화가 일어났는지 관찰하기 위해서 시어 응력을 조절하는 유변기기로 바이오필름의 점탄성 특징을 측정을 하니 인산염 5 mM에서 바이오필름의 점도는 변화하지 않았으나 탄성률 감소가 일어난 것을 관찰하였다. 이것을 통해 인산염이 5 mM인 환경에서 균은 내부 탄성률 감소를 통해서 세균막을 탈피시키는 것을 알 수 있었다. 인산염 농도 5 mM에서 관찰되는 세균막 농도 감소는 균이 더 많은 성장을 하기 위해 다른 곳으로 이동하기 쉽게 하기 위해서 스스로 표면에서 탈착하는 것과 연관이 있음을 제시하였다. 마침내 인산염을 투입하면 균의 세균막 제거가 유도되어 결론적으로 황색포도상구균이 쉽게 제거될 수 있음을 밝혀내었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제42권4호
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• pp.527-536
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• 2022

본 연구는 금번 일반철도가 정차하는 물금역이 KTX 정차역으로 확정됨에 따라 변화된 KTDB와 사회경제 지표를 반영하여 달라지는 교통 환경과 경제성 효과를 예측하는 데 그 목적이 있다. 본 연구의 자료를 분석하기 위해 전국 및 양산시를 중심으로 관련 통계자료를 참고한 사회경제 지표 및 교통시설 운영의 일반현황을 조사하였다. 또한 국토개발 및 교통망 구축에 관련된 국가 상위계획인 철도시설 건설계획 및 열차 운영계획에 대해서도 조사하고 참고하였다. 현재 양산시 물금역에 정차하는 일반철도는 ITX(4회/일)와 무궁화호(29회/1일) 뿐이어서 양산지역 열차승객은 고속철도를 이용할 수 없는 실정이다. 특히 양산지역 철도 이용객들은 KTX를 이용하기 위해서는 울산역까지 40분과 구포역까지 30분을 이동해야 하는 교통 불편을 가지고 있어 KTX 물금역 정차 필요성이 지속적으로 제기되어 왔다. 이번에 KTX 물금역 정차가 확정됨에 따라 장래 변화되는 철도교통 수요를 분석한 결과, 물금역 승하차는 2025년 기준 1,674인/일인 것으로 예측되었다. 또한, 물금역 정차로 인해 울산역과 구포역에서 전환되는 열차승객 수요는 2025년 기준 승차 승객은 594인/일, 하차 승객은 562인/일으로 예측되었다. 향후 양산 시민이 KTX 물금역을 이용할 경우, 물금역 접근 시간은 22분~65분까지 단축이 가능하다. 또한 철도 간(일반철도→고속철도) 환승의 불편함이 해소될 뿐만 아니라 환승 대기시간은 최대 40분까지 시간절감의 효과가 있는 것으로 예측되었다. 따라서 KTX 물금역 정차로 인한 경제성 효과는 일반철도 운영비 미고려 시 B/C는 1.823로 나타났고, 일반철도 운영비 고려 시 B/C는 2.127로 분석되었다. 결론적으로, KTX를 이용하여 수도권을 방문할 경우, 울산역이나 구포역을 이용하지 않고 물금역을 이용하면 2시간 43분이 소요되어 통행시간 단축 및 경제성 평가에서 효과가 매우 클 것으로 분석되었으며, 향후 양산시는 고속철도 이용의 오지란 불명예에서 벗어나 수도권까지의 접근성과 이동성을 보다 향상시킬 수 있을 것으로 기대되어진다.

• 정보관리학회지
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• 제39권2호
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• pp.111-129
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• 2022

불면증은 최근 5년 새 환자가 20% 이상 증가하고 있는 현대 사회의 만성적인 질병이다. 수면이 부족할 경우 나타나는 개인 및 사회적 문제가 심각하고 불면증의 유발 요인이 복합적으로 작용하고 있어서 진단 및 치료가 중요한 질환이다. 본 연구는 자유롭게 의견을 표출하는 소셜 미디어 'Reddit'의 불면증 커뮤니티인 'insomnia'를 대상으로 5,699개의 데이터를 수집하였고 이를 국제수면장애분류 ICSD-3 기준과 정신의학과 전문의의 자문을 받은 가이드라인을 바탕으로 불면증 경향 문헌과 비경향 문헌으로 태깅하여 불면증 말뭉치를 구축하였다. 구축된 불면증 말뭉치를 학습데이터로 하여 5개의 딥러닝 언어모델(BERT, RoBERTa, ALBERT, ELECTRA, XLNet)을 훈련시켰고 성능 평가 결과 RoBERTa가 정확도, 정밀도, 재현율, F1점수에서 가장 높은 성능을 보였다. 불면증 소셜 데이터를 심층적으로 분석하기 위해 기존에 많이 사용되었던 LDA의 약점을 보완하며 새롭게 등장한 BERTopic 방법을 사용하여 토픽 모델링을 진행하였다. 계층적 클러스터링 분석 결과 8개의 주제군('부정적 감정', '조언 및 도움과 감사', '불면증 관련 질병', '수면제', '운동 및 식습관', '신체적 특징', '활동적 특징', '환경적 특징')을 확인할 수 있었다. 이용자들은 불면증 커뮤니티에서 부정 감정을 표현하고 도움과 조언을 구하는 모습을 보였다. 또한, 불면증과 관련된 질병들을 언급하고 수면제 사용에 대한 담론을 나누며 운동 및 식습관에 관한 관심을 표현하고 있었다. 발견된 불면증 관련 특징으로는 호흡, 임신, 심장 등의 신체적 특징과 좀비, 수면 경련, 그로기상태 등의 활동적 특징, 햇빛, 담요, 온도, 낮잠 등의 환경적 특징이 확인되었다.

• 광물과 암석
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• 제35권2호
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• pp.101-109
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• 2022

고준위방사성폐기물 내에 핵분열 생성물로 존재하는 방사성 세슘의 이동은 화강암을 기반으로 하는 고준위방사성폐기물 처분장의 안전성 평가를 위한 중요한 고려 항목이다. 지하수의 수리화학적 특성과 모암을 이루는 광물과의 반응 특성은 처분장에서 방출된 세슘의 이동 속도를 결정하는데 있어서 중요한 요소이다. 알칼리 금속인 세슘은 지하수 내의 주요 양이온들과 수착 자리를 놓고 경쟁하는 것으로 알려져 왔고, 흑운모는 화강암의 핵종 수착 특성에 중요한 기여를 하는 구성광물로 알려져 왔다. 이 논문은 심부 처분장의 무산소 환경을 모사하기 위해 혐기성 챔버에서 전형적인 중생대 원주화강암에 대한 세슘 수착특성을 연구한 결과를 보고한다. 분쇄한 화강암에 대하여 전해질(NaCl, KCl, CaCl₂) 용액과 합성지하수를 사용하여 세슘 초기농도(10^-5, 5×10^-6, 10^-6, 5.0×10^-7 M)를 달리하여 세슘 수착속도와 수착량을 측정하였다. 세슘 수착 실험 결과는 유사 2차 속도 모델(r² = 0.99)과 프로인들리히(Freundlich) 등온선 모델(r² = 0.99)로 잘 모사되었다. 특히 염화포타슘(KCl)은 모든 이온강도 및 세슘 초기농도에서 다른 전해질에 비해 가장 강력하게 세슘 수착을 제한하였다. 이는 포타슘 이온(K⁺)이 세슘의 가장 효과적인 경쟁 이온임을 지시하는 것으로 판단된다. 흑운모 함량에 따른 세슘 수착 실험 결과 흑운모의 세슘 수착 분배계수는 화강암 자체의 값보다 약 2배 이상 높았으며 선형관계를 나타냈다. 포타슘 이온은 주로 흑운모에 의해 공급되기 때문에, 이러한 결과는 처분심도 ~500 m 깊이에서 화강암체 내에 존재하는 흑운모가 세슘의 효율적인 수착재로 작용하지만 또한 지하수의 수리화학 조건에 따라 세슘의 수착을 저해하는 역할을 할 수 있음을 지시하며, 향후 이에 대한 상세한 후속 연구가 필요함을 보여준다.

• 한국환경생태학회지
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• 제36권3호
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• pp.257-276
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• 2022

희귀식물과 특산식물의 보전연구는 국가적 수준에서 식물다양성 유지를 위해 우선되어야 한다. 식물다양성 보전의 필요성에 따라 이들 분류군이 대상이 되는 다양한 연구가 보고되었다. 이러한 시점에서 지금까지의 연구결과를 비교하고 평가할 필요성이 증가하였다. 그리고 수집된 자료를 분석한 결과로부터 국내 희귀식물과 특산식물의 효과적인 보전을 위해 필요한 연구항목과 연구의 방향을 재검토할 필요가 있다. 우리는 희귀식물 및 특산식물이 연구의 대상이 되는 전 세계적인 연구동향을 수집하였다. 그리고 특별히 한국에서의 연구동향을 수집하였다. 희귀 및 특산식물에 대한 연구 분야를 6개의 분야로 구분하였고 그 중 보전생태학의 분야는 '종 특성연구', '개체군 연구' 및 '생물학적 상호작용'의 세부항목으로 구분하였다. 수집된 연구를 종합해 볼 때 보전생태학적 연구는 권역별 그리고 국가별로 큰 차이가 있었다. 보전생태학 연구는 권역별로는 유럽과 북아메리카에서 활발하게 진행되었고 국가별로는 일본과 미국에서 비율이 높았다. 반면에 한국은 기초생태학 연구의 비율이 가장 높았고 보전유전학, 복원생태학 순이었다. 한국에서 보전생태학 연구비율은 세계적인 수준에 비해 낮은 것으로 나타났다. 뿐만 아니라 희귀식물과 특산식물 중에서 환경부 지정 멸종위기식물과 같은 특정 분류군에 대한 연구가 주를 이루었다. 특히, 우리나라에서는 보전유전학 및 복원생태학 연구의 비율이 높았다. 세계적인 연구동향, 특히 보전생태학적 연구를 선도하는 유럽 및 북아메리카와 비교해 볼 때 우리나라에서 희귀 및 특산식물의 효과적인 보전을 위해서는 종 특성에 대한 정보 확보, 개체군 구조와 동태 그리고 식물과 식물, 동물과 식물과의 상호작용을 포함하는 보전생태학적인 연구의 비율을 높이는 접근이 필요함을 제안하였다.

• 한국과학교육학회지
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• 제42권3호
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• pp.325-340
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• 2022

본 연구에서는 우리나라 초·중·고등학생들이 과학의 정의적 영역에서 성취가 낮은 원인을 분석하고자 하였다. 이를 위하여 초등학교 4학년부터 고등학교 1학년까지 학년별 3~4명, 총 27명의 학생을 대상으로 학년별로 면담을 하였고, 초등학교 교사 3명, 중학교 교사 3명, 고등학교 교사 3명, 총 9명의 교사를 대상으로 학교급별로 면담을 하였다. 면담에서는 과학긍정경험 지표의 5가지 하위 영역인 '과학학습정서', '과학관련 자아개념', '과학학습동기', '과학관련 진로포부', '과학관련 태도'로 나눠 관련된 질문을 하였다. 면담 내용을 녹음하고 전사하여 범주화하였다. 과학 정의적 성취가 낮은 원인을 살펴 본 결과, 학생들은 실험·실습이 제대로 이루어지지 못할 때, 과학이론과 용어가 어려워서, 탐구 결과에 대한 기록 부담 등으로 부정적인 정서를 경험하는 것으로 나타났다. 그리고 학생들은 과학 성적이 좋지 않아서, 과학 용어가 어려워서, 학습량이 많아서 등의 이유로 과학관련 자아개념이 부정적으로 변한다고 응답하였다. 또 과학학습 동기가 낮아지는 원인으로 과학 수업 내용과 일상생활이나 자신과의 관련성에 대한 인식 부족, 과학 수업내용의 어려움, 좋지 않은 과학 성적, 자신의 흥미나 진로와의 관련성 부족 등으로 나타났고, 과학 관련 진로포부가 낮아지는 주요한 원인으로 자신의 진로가 과학과 관계없는 분야이기 때문에, 과학 성적이 좋지 않아서 등으로 나타났다. 과학 수업이 어려워지거나 과학 수업에 대한 부정적인 느낌으로 인해 과학관련 태도가 부정적으로 변화하였고, 고등학생들은 과학이 사회에 끼치는 양면성을 인식하였다. 면담 결과에 근거하여 과학 수업개선을 위해 실험 및 실습을 위한 지원, 과학 기초학력 지원, 초등학교 '실험관찰'의 개선, 교수학습 자료의 개발, 과학 관련 진로 관련 정보의 제공 방안 등을 제안하였다.

• 지능정보연구
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• 제28권2호
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• pp.191-206
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• 2022

대량의 말뭉치를 비지도 방식으로 학습하여 자연어 지식을 획득할 수 있는 사전학습 언어모델(Pre-trained Language Model)은 최근 자연어 처리 모델 개발에 있어 매우 일반적인 요소이다. 하지만, 여타 기계학습 방식의 성격과 동일하게 사전학습 언어모델 또한 학습 단계에 사용된 자연어 말뭉치의 특성으로부터 영향을 받으며, 이후 사전학습 언어모델이 실제 활용되는 응용단계 태스크(Downstream task)가 적용되는 도메인에 따라 최종 모델 성능에서 큰 차이를 보인다. 이와 같은 이유로, 법률, 의료 등 다양한 분야에서 사전학습 언어모델을 최적화된 방식으로 활용하기 위해 각 도메인에 특화된 사전학습 언어모델을 학습시킬 수 있는 방법론에 관한 연구가 매우 중요한 방향으로 대두되고 있다. 본 연구에서는 금융(Finance) 도메인에서 다양한 자연어 처리 기반 서비스 개발에 활용될 수 있는 금융 특화 사전학습 언어모델의 학습 과정 및 그 응용 방식에 대해 논한다. 금융 도메인 지식을 보유한 언어모델의 사전학습을 위해 경제 뉴스, 금융 상품 설명서 등으로 구성된 금융 특화 말뭉치가 사용되었으며, 학습된 언어 모델의 금융 지식을 정량적으로 평가하기 위해 토픽 분류, 감성 분류, 질의 응답의 세 종류 자연어 처리 데이터셋에서의 모델 성능을 측정하였다. 금융 도메인 말뭉치를 기반으로 사전 학습된 KB-BERT는 KoELECTRA, KLUE-RoBERTa 등 State-of-the-art 한국어 사전학습 언어 모델과 비교하여 일반적인 언어 지식을 요구하는 범용 벤치마크 데이터셋에서 견줄 만한 성능을 보였으며, 문제 해결에 있어 금융 관련 지식을 요구하는 금융 특화 데이터셋에서는 비교대상 모델을 뛰어넘는 성능을 보였다.

• 현장농수산연구지
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• 제22권2호
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• pp.89-97
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• 2020

국내에서 소비지역에 필요한 호밀 종자를 생산하기 위해 경남지역에 적합한 종자 채종기술을 개발하고자 2013~2015년까지 3개년에 걸쳐 경상남도 산청에서 시험을 실시하였다. 품종은 국내 육성종인 곡우호밀을 사용하였고, 시험구는 파종량 3수준(3, 5, 7 kg 10 a^-1), 질소시비량 4수준(0, 3, 6, 9 kg 10 a^-1)의 분할구배치법 3반복으로 하였으며, 생육특성과 종실 생산성을 평가하였다. 호밀 종자의 파종량을 3 kg 10 a^-1로부터 7 kg 10 a^-1로 증가시킴에 따라 설립중이 증가하고 임실률과 1 수립수가 감소하였지만 m²당수수가 증가하여 전체 수량이 증가하는 경향이었다. 그리고 유효경비율, 리터중, 1000립중이 다소 감소하였으나 수량에는 영향이 크지 않았다. 질소 시비량을 무비로부터 9 kg 10 a^-1로 증가시킴에 따라 출수기가 늦어지고 도복이 다소 증가하지만, m²당수수와 1수립수가 많아져서 수량이 증가하였다. 그리고 호밀의 종실 수량은 파종량과 질소 시비량 간에 교호작용을 보이지 않았다. 호밀의 종실 수량, 파종용 종자 비용과 질소 과잉 시비에 따른 환경오염, 도복 등을 고려할 때 산청지역에서 호밀 종자생산을 위해 적합한 파종량은 5 kg 10 a^-1, 질소 시비량은 3 kg 10 a^-1로 추천되었다.

• 현장농수산연구지
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• 제22권2호
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• pp.99-114
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• 2020

본 연구는 2020년 한농대 입학생의 자소서에 서술된 학생들의 다양한 교내외 활동, 대학 지원 동기, 학업계획 및 향후 영농·영어계획 등의 텍스트 데이터를 대상으로 텍스트 마이닝에 의한 토픽 분석과 연관성 분석을 하였다. 텍스트 마이닝 결과에서 문항 3의 동아리 활동을 비롯한 다양한 활동 사례와 그 과정에서 배우고 느낀 점에 대한 키워드는 '친구' 빈도가 압도적으로 높았으며, '생각', '시간', '의견', '활동', '사람', '학교', '선생님', '학생', '동아리' 등의 키워드 순으로 많이 사용되었다. 문항 4의 대학 지원동기 및 졸업 후 진로계획에 대한 서술 데이터에는 '생각', '농업', '한농대', '농장', '지식', '공부', '사람', '관심', '전문', '아버지' 등의 키워드 빈도가 높게 나타났으며, 이 가운데 '아버지', '한농대', '전문', '농장' 등의 키워드는 다른 질문에 비하여 상위에 나타나는 특징을 보였다. 연관규칙 분석 결과에서 키워드 간 규칙의 발생 빈도이자 중요성을 나타내는 지지도는 문항 3에서 {친구} <=> {생각}, 문항 4에서 {생각} <=> {한국농수산대학} 규칙에서 가장 높게 나타났다. 두 단어 사이 연관성을 나타내는 신뢰도는 문항 3에서 {선생님} => {친구}, 문항 4에서 {농업, 한국농수산대학} => {생각}에서 높게 나타났다. 두 단어 간 밀접성을 나타내는 향상도는 문항 3에서 {친구} <=> {선생님}, 문항 4에서 {지식} <=> {전문}에서 높게 나타났다. 즉 두 단어는 우연히 함께 사용되지 않고 한 단어가 나타나면 뒤에 반드시 나머지 단어가 사용되었다는 것을 의미한다. 또한 키워드 간의 매개체 역할의 분석, 즉 키워드들 사이에 최단 경로를 파악하는 관계 중심성 분석과 연결 edge 수를 평가하는 연결 중심성 분석에서 문항 3은 '친구', '생각', '학교', '시간' 및 '사람', 문항 4는 '생각', '한국농수산대학', '지식' 및 '지원' 등의 키워드의 중심성이 매우 높은 결과를 나타냈다.

• 현장농수산연구지
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• 제23권1호
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• pp.89-104
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• 2021

비정형 데이터인 한국농수산대학 신입생 자기소개서에서 의미 있는 정보를 추출하기 위하여 핵심적인 역할을 하는 단어의 중요도를 평가하는 TF-IDF 가중치를 기초로 한 언어네트워크분석을 하였다. TF-IDF 가중치에 의한 핵심단어는 문항 1에서는 '농업', '수학', '공부', '문제', '친구', 문항 2에서는 '동아리', '식물', '친구', '농업', '작물', 문항 3에서는 '친구', '동아리', '의견', '갈등', '관리', 문항 4에서는 '버섯', '곤충', '아버지', '농업', '농장' 등으로 나타났다. 또한 빈도수는 낮은 단어이지만 핵심단어로 나타난 단어를 보면 문항 1에서는 '수학', '자격증', '성적', '영어', '과학', 문항 2에서는 '식물', '작물', '공부', '쓰레기', '발표', '실험', 문항 3에서는 '동아리', '청소', '봉사', '갈등', '봉사활동', 문항 4에서는 '버섯', '곤충', '양식', '한우', '조경' 등으로 나타났다. 단어들 간의 관계를 시각적으로 분석이 가능한 언어네트워크분석 결과 매개중심성이 높은 단어는 문항 1에서는 '이유', '고등학교', '재학', 문항 2에서는 '쓰레기', '고등학교', '학교', 문항 3에서는 '중요', '오해', '완성', 문항 4에서는 '가공', '사료', '농가'로 나타났다. 연결정도중심성은 문항 1에서는 '고등학교', '탐구', '성적', 문항 2에서는 '쓰레기', '정리', '수업시간', 문항 3에서는 '의견', '회의', '봉사활동', 문항 4에서는 '가공', '공간', '실습'으로 나타났다. 매개중심성 값이 클수록 네트워크의 중앙에 위치하고, 두 범주 사이의 관계가 강할수록 서로 근거리에 위치한다. 연결정도중심성이 클수록 노드의 크기가 크게 나타나며, 노드 연결선은 단어들의 동시 출현 빈도가 높을수록 edge가 굵게 나타났다. 동시 출현 빈도가 높은 즉 상관관계가 높은 단어 조합은 '자격증 - 취득', '문제 - 해결', '과학 - 생명', '오해 - 양보' 등으로 나타났다. 단어 기반의 계층적 클러스터링 기법에 의하여 단어 간 인접, 상호 관계를 계층적으로 나타낸 클러스터 덴드로그램으로 군집의 개수를 결정하였다. 단어들의 군집 간 비유사도의 차이가 큰 군집을 구한 결과 문항 1은 2개, 문항 2와 문항 4는 4개, 문항 3은 5개의 군집으로 분류할 경우 군집내 응집력이 높고, 군집 간 이질성이 큰 적절한 군집을 구할 수 있었다.