복잡계 과학의 발달에 따라 많은 사회 네트워크들이 분석되고 있다. 우리는 연결선수, 중간성(betweenness), 결집계수와 같은 링크수를 중심으로 네트워크의 구조적 분석에서 나아가 복잡한 네트워크 속에서 핵심 되는 중심 모듈을 찾아 분석하였다. K-core알고리즘은 복잡계 네트워크를 가중치가 낮은 링크와 노드를 단계적으로 제거하여 복잡한 네트워크의 의미를 분석함에 있어 핵심이 되는 모듈을 얻는데 용이하다. 이에 소설, 영화, 과학 교과서, 단백질 상호작용 네트워크와 같은 다양한 분야에 이 알고리즘을 직접 적용해보았다. 그 결과, 각기 복잡한 네트워크로부터 핵심이 되는 모듈을 찾아낼 수 있었고, 전체 네트워크에서는 발견하기 힘든 유용한 정보들을 도출할 수 있음을 확인하였다. 본 연구에서 k-core 알고리즘을 통해 핵심 네트워크를 구축하여 유용한 정보를 도출할 수 있는 가능성을 제시하였다.
본 연구는 핵심기본간호술을 중심으로 간호학생이 학년별에 따라 학습경험, 중요도 인식, 수행자신감 학습 자기효능감에 어떤 차이가 있는지를 파악하기 위해 실시한 서술적 조사연구이다. 연구대상자는 D지역 소재 일개대학 간호학과 재학중인 231명이었으며, 자료 수집은 2015년 5월에서 6월 까지 실시하였다. 자료 분석은 SPSS 21.0 Program을 이용하여 t-test로 분석하였다. 연구결과는 대상자의 학습경험은 학년간의 유의한 차이가 있었다(t=5.009, p<.001). 핵심기본간호술 난이도에 따른 학년별 학습경험의 차이검정을 살펴보면 핵심술 상영역, 핵심술 중영역, 핵심술 하영역에서 모두 학년간에 유의한 차이가 있었다. 중요성인식은 학년간에 유의한 차이는 없었다(t=.288, p>.773). 핵심기본간호술 난이도에 따른 학년별 차이는 핵심술 상영역과 핵심술 하영역은 학년간에 유의한 차이가 있었다. 그러나 핵심술 중영역은 학년간의 유의한 차이가 없었다. 수행자신감은 학년간에 유의한 차이가 있었다(t=7.845, p<.001). 핵심기본간호술 난이도에 따른 학년별 수행자신감의 차이를 살펴보면 핵심술 상영역, 핵심술 중영역, 핵심술 하영역모두에서 학년간에 유의한 차이가 있었다. 학습 자기효능감은 학년간에 유의한 차이가 있었다(t=2.370, p<.019). 따라서 본 연구결과를 토대로 각 학년별 효율적인 실습운영 방안을 모색할 필요가 있으며, 아울러 학습경험을 높이고 중요성인식에 따른 학습경험을 높이고 수행자신감과 학습 자기효능감을 증진시킬 수 있는 교과과정 모색이 절실히 필요하다.
최근 대학교는 CQI(Continuous Quality Improvement) 등의 방대한 교육 관련 데이터를 수집하고 있고 이를 분석하여 교육 및 경영에 활용하고 있다. 핵심어는 텍스트의 내용을 간결하게 표현할 수 있는 단어이다. 그래서 CQI 보고서의 의미를 파악하기 위해서는 먼저 핵심어 추출이 필요하다. CQI 보고서에서 핵심어를 추출하면 이후 정보 검색, 인덱싱, 분류, 클러스터링, 필터링 등과 같은 많은 응용 작업을 용이하게 수행할 수 있다. 따라서 방대한 양의 CQI 보고서로부터 핵심어 추출을 자동화한다면 이후 요약 및 의미 파악에 많은 도움이 될 것이다. 이 논문에서는 CQI 보고서 요약을 위해 자동적으로 핵심어를 추출하는 방법을 제안한다.
확률적 패턴 매칭과 동적 패턴 매칭의 어휘 인식 오류 보정 방법에서는 핵심어를 기반으로 문장을 의미론적으로 분석하므로 형태론적 변형에 따른 핵심어 분석이 어려운 문제점을 가지고 있다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 음절 복원 알고리즘에서 형태소 분석을 이용하여 인식된 음소 열을 의미 분석 과정을 통해 음소의 의미를 파악하고 형태론적 분석으로 문장을 복원하여 어휘 오인식률을 감소하였다. 시스템 분석을 위해 음소 유사률과 신뢰도를 이용하여 오류 보정률을 구하였으며, 어휘 인식 과정에서 오류로 판명된 어휘에 대하여 오류 보정을 수행하였다. 에러 패턴 학습을 이용한 방법과 오류 패턴 매칭 기반 방법, 어휘 의미 패턴 기반 방법의 성능 평가 결과 2.0%의 인식 향상률을 보였다.
본 연구의 목적은 오픈 러닝과 소셜 러닝 플랫폼의 핵심요소 비교분석 결과를 바탕으로 학습자와 학습 환경 개선을 위해 고려해야 할 핵심 요소와 방향에 대한 시사점을 고찰하는 데 있다. MOOC로 대변되는 오픈 러닝 사례들의 핵심요소를 분석하여 각각의 공통점과 차이점은 무엇인지 알아보고자 했다. 소셜 러닝 플랫폼을 활용한 사례들을 살펴봄으로써 소셜 러닝 플랫폼의 정의와 특이사항을 살펴보았다. 오픈 러닝과 소셜 러닝 플랫폼의 특이사항은 서로 어떤 상호작용을 가질 수 있을지 비교분석 내용을 바탕으로 오픈 러닝에서 발견 된 장단점과 소셜 러닝 플랫폼의 장단점으로 대치하여 서로 보완해줄 수 있는 진화한 러닝 플랫폼을 구상해보는 것은 유의미 할 것이다.
본 연구는 1주기 전문대학혁신지원사업에 참여한 전문대학 중에서 주요 대학의 혁신 사업목표 및 프로그램의 주요 핵심어들을 분석하여 향후 혁신지원사업의 방향과 성관관리 방안을 도출하는 것이다. 2주기 혁신지원사업은 학령인구 급감과 사회변화에 대응하여 대학의 경쟁력을 추진하는데 있다. 본 연구의 대상은 1주기 전문대학혁신지원사업 자율협약형 전문대학들 중 50개 대학의 사업목표 및 프로그램의 핵심어 및 연결성 등을 분석하여 워드클라우드로 제시하였다. 본 연구자는 본 연구결과에 기초하여, 각종 정부재정지원 사업 계획서를 분석하여 그들간의 중복성과 연계성 등에 대한 후속 연구를 진행할 계획이다.
본 연구는 융합산업으로 각광받고 있는 헬스케어 분야를 중심으로 기술융합을 이루는 요소기술과 핵심기술을 파악하여 기술융합 현상을 분석하고자 하였으며, 이를 위해 2011년부터 2020년까지의 국내 특허 중 헬스케어와 관련 있는 특허 총 376개를 수집하여 토픽모델링과 네트워크 분석을 수행하였다. 첫째, 토픽모델링 분석 결과 "데이터수집·분석", "생체신호측정", "건강관리", "디지털정보 수집 및 전송", "진단·치료", "측정 진단장치" 총 6개의 주요 토픽이 도출되었다. 둘째, 앞서 분석한 토픽별로 네트워크 분석을 수행하여 기술간 연결망 구조를 파악한 후 기술융합 특성을 확인하고, 중심성 지표를 통해 핵심기술을 도출하였다. 본 연구의 핵심인 국내 헬스케어의 핵심·요소기술동향 및 기술융합도 분석결과는, 기업의 신규 가치창출을 위한 제품·서비스개발 방향성을 수립하거나, 학계 및 정부의 헬스케어 산업을 육성·지원하기 위한 전략 및 정책적인 방향성을 수립하는데 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
본 연구는 계량서지학적 측정을 통해 국내 문헌정보학자들의 연구동향을 규명하기 위하여, 국제적으로 영향력 있는 사회과학분야 학술지에 대한 대표적인 인용색인 데이터베이스인 SSCI에 게재된 논문을 대상으로 다양한 관점, 즉 저자별, 주제별, 저널별, 출신대학별, 소속대학별, 연도별, 연령별. 핵심 전공주제별, 핵심 저자별 및 핵심 저널별로 분석하였다. 아울러 SSCI에 게재된 다른 논문에 의한 인용지수를 분석하였다. 본 연구는 향후 국내 문헌정보학의 국제화 및 이에 따른 연구방향을 제시하는데 유용할 것으로 본다.
본 연구에서는 텍스트 네트워크분석을 활용하여 국방분야 연구의 핵심 주제어와 연구주제를 분석하고 이를 통해 전체 지식구조를 파악하고자 하였다. 이를 위해 2010년부터 2017년까지의 국방대학교 학위과정 논문을 대상으로 국방분야 연구현황을 진단하고 지식구조를 구성하였다. 8년간 누적된 논문 710건의 초록을 분석하여 총 6,883개의 단어를 추출한 후, 단어의 논문 등장 빈도수와 단어간 링크수를 파레토 법칙에 따라 상위 20%의 기준으로 총 270개의 단어로 추출하였고, 컴포넌트 분석을 통해 최종 170개의 핵심 주제어를 도출하였다. 이 핵심 주제어를 통해 중심성 분석과 응집구조를 분석하여, 국방분야에 대한 총 6개의 지식구조 그룹을 도출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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