이 연구는 1984~2015년간 국내 농식품 유통분야 연구동향을 파악하기 위해 텍스트마이닝 기법을 이용한 분석 결과이다. 텍스트마이닝은 빅데이터 분석방법의 일환으로, 많은 정보를 객관적으로 처리하여 연구주제 분류와 트렌드 분석에 이용할 수 있다. 실제분석에는 빈도분석, 토픽분석, 연관성분석을 수행하였다. 자료는 농업부문 4개 학술지 수록논문과 연구보고서 중 농식품 유통 관련 연구 제목를 이용하였다. 그 결과, 농식품 유통분야의 논문 1,126건은 6개 주제로 분류되었다. 2000년대를 기점으로 이전에는 도매와 산지연구가 활발했던 반면 이후에는 소비, 식품, 수출입 연구가 활발한 것으로 나타났다. 또한 로컬푸드와 학교급식 영역의 연구가 증가했다. 농산물 수급연구는 정책 연구보고서에서만 주기적으로 이루어졌으며, 학술논문에서는 2000년대 이후 관심주제에서 멀어지는 경향을 보였다. 2010년대 이후로는 특히 소비연구가 주류를 이루었고, 크게 소비트렌드와 소비자 행동에 관한 다양한 연구가 이루어졌다. 이 결과를 바탕으로 더 정확한 연구동향 분석을 하기위해서는, 정밀한 주제 분류기법으로 방법론을 보완하고 이용 자료를 키워드와 논문초록으로 확대함으로써 구체적인 결과를 도출해야 할 것이다.
지속가능발전교육은 모든 연령대의 학습자들이 기후변화, 환경문제 등 상호 연결되어 있는 국제적인 과제를 해결하기 위해 필요한 지식과 기술, 그리고 태도를 갖추도록 돕는 교육이다. 이는 지속가능발전목표(SDGs) 4번의 통합적인 요소이며 17개의 SDGs를 위해 기여하고 있다. 이에 지속가능발전교육의 트렌드를 알아보기 위해 26개의 언론사를 통해 2000년 1월 1일부터 2021년 12월 31일까지의 뉴스데이터 2718건을 수집하였다. 그 결과 UN이 지속가능발전목표(SDGs)를 발표한 2015년을 기점으로 뉴스데이터가 급증하기 시작하였으며 2021년까지 꾸준히 증가하고 있었다. 주요키워드로는 UN, 유네스코와 같이 지속가능발전교육을 주도하는 국제기구와 도봉구를 비롯한 지자체, 기후변화와 생태변화등과 같은 주요 이슈등을 확인할 수 있었다. 이는 지속가능발전교육을 위한 동향을 탐색할 수 있는 것으로서 다양한 연구의 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
최근 디지털 사회의 도래로 다양한 데이터가 폭발적으로 증가하고, 그중 문헌 내 주제어를 도출하는 토픽 모델링에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문의 연구목표는 토픽 모델링 방법 중 하나인 DTM(Dynamic Topic Model) 모델을 적용해 D.N.A.(Data, Network, A.I) 분야에 대한 연구동향을 탐색하는데 있다. 실험 데이터는 최근 6년간(2015~2020) ICT(Information and Communication Technology) 분야 중 기술대분류가 SW·AI에 해당하는 연구과제 1,519개 사업에 대해 DTM 모델을 적용하였다. 실험결과로, D.N.A. 분야의 기술 키워드 Big data, Cloud, Artificial Intelligence와 확장된 의미의 기술 키워드 Unstructured, Edge Computing, Learning, Recognition 등이 매년 연구에 표출되었으며, 해당 키워드 들이 특정 연구과제에 종속되지 않고 다른 연구과제에서도 포괄적으로 연구되고 있음을 확인하였다. 끝으로 본 논문의 연구결과는 향후 D.N.A. 분야에 대한 정책기획·과제기획 등 연구개발 기획 과정과 기업의 기술 확보전략·마케팅 전략 등 다양한 곳에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
정보통신기술(ICT: Information Communication Technology) 분야의 시장을 주도하는 모바일, 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터 등과 같은 트렌드 기술들은 공간정보 분야를 포함한 대부분의 응용분야에 지대한 영향을 미치고 있다. 이중에서 클라우드 컴퓨팅은 비록 우리나라에서는 초기 적용단계 수준이지만 다른 트렌드 기술들 간의 연계를 위한 플랫폼 역할을 담당한다. 특히 모바일과 클라우드 컴퓨팅이 결합된 형태인 모바일 클라우드는 모바일 단말 환경의 제한점들을 보완하고 기존의 모바일 앱에 비하여 더 많은 정보처리기능의 제공이 가능하다는 점에서 주목을 받고 있다. 이번 연구에서는 모바일 클라우드 환경을 OpenStack 및 다양한 오픈소스를 활용하여 구축하고, 이를 플랫폼으로 하여 공간영상정보 필터링 기능을 수행하는 시스템을 시험적으로 설계 및 구현하였다. 한편 공간영상정보 처리는 빅데이터 분석기술로 각광받고 있는 R 환경을 적용하여 필터링 처리를 수행하였다. 이러한 시도는 향후 R을 활용한 공간영상정보 분석서비스 개발과 다양한 공간정보와 연계되는 새로운 서비스 모델 개발에 적용될 것으로 기대한다.
본 연구의 목적은 빅데이터 분석을 통해 QR 코드에 관한 연구 동향을 살펴보고 향후 활용 방안을 수립하는 데 그 방향성을 제시하는 것이다. 먼저 QR 코드에 관한 주제 분야별, 연도별 연구 동향을 살펴보고, 텍스트 분석을 실시한다. 아울러 이 결과를 데이터 시각화하여 분석결과를 살펴본다. 구체적으로 본 연구는 데이터 scraping 및 수집을 하였으며, R x64 4.0.2 프로그램 패키지를 활용 전처리 활동과 빅데이터 분석을 하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 전반적으로 QR 코드 관련 연구가 지속적으로 증가하는 추세가 발견되었다. 둘째, 빈출키워드를 분석한 결과 주제 분야별, 연도별로 다소 차이가 있으나 전반적으로 모든 분야에서 QR 코드 사용이 유사한 형태로 나타났다. 본 연구는 QR 코드에 관한 연구가 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 향후에도 같은 추세로 활용가능성이 높음을 확인하였다. 본 연구의 결과는 QR 코드가 사회문화적 현상을 반영하고 있으며, 우리는 이를 정보의 수단 및 활용의 관점으로 접근할 필요가 있음을 시사한다. 본 연구의 결과는 QR 코드에 관한 정부지원 및 활성화 방안을 마련하는데 유용한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
ICT 융합에 대한 관심이 높아진 가운데 독일의 Industry 4.0을 시작으로 제조업과 ICT 융합에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 이를 통해 전통적인 제조업의 제조단가를 낮추고 극적인 품질향상을 기대할 수 있게 되었다. 최근 정부의 제조업 3.0 전략 등에 힘입어 국내에서도 제조업에 대한 고도화가 진행되고 있으며, 이러한 추세에 발맞추어 제조업 운영에서 발생하는 빅데이터에 대한 주문맞춤형 분석 플랫폼을 개발하고 이를 통해 제조 현장의 경쟁력을 높이고자 한다. 주문맞춤형 분석 플랫폼은 확장성을 고려하여 스프링 프레임워크를 기반으로 웹에서 실행되도록 설계되었으며, 제조업 현장에서 발생하는 다량의 데이터를 빠르게 처리하기 위하여 스파크와 하둡 파일 시스템을 이용한다. 실시간으로 스트리밍 된 데이터를 프로세스 마이닝 기반 알고리즘을 통해 처리하고 공장의 현황을 분석하여 제조업 현장의 문제를 파악하고 신속한 의사결정을 지원할 수 있다.
이 연구의 목적은 경비업법에 대한 연구자들의 관점이 아닌 언론보도 빅데이터를 분석하여 경비업법에 대한 이해를 넓히고 다양한 현상들에 대한 의미를 살펴보는데 연구의 목적을 두고 있다. 연구방법은 우리니라의 범죄예방과 사회질서유지의 중요한 주체로써 경비업무의 대한 규정하고 있는 「경비업법」을 키워드로 검색하였다. 자료검색은 빅카인즈에서 제공가능한 1990년부터 2021년까지로 하였다. 또한 자료검색 기간동안의 구체적인 분석을 위해 정착기(1976~2001), 성장기-양적(2002~2012), 성장기-질적(2013~2021)로 구분하여 분석하였다 연구결과에 따른 경비업법의 언론보도 인식은 시대의 흐름에 따라 민간경비의 사회적 역할 및 중요성은 계속 강조되고 있다고 볼 수 있다. 그에 따른 민간경비의 시장성은 앞으로도 다양한 산업군과 결합되어 국민의 생명과 재산을 보호하는데 큰 역할을 할 것으로 판단된다. 하지만 경찰과 더불어 치안서비스를 제공하는 민간경비산업은 법적 규제 및 불법적인 문제들로 야기되는 다양한 사회적 이슈로 인해 민간경비산업의 발전을 저해하는 요소로 부각될 수 있기 때문에 거기에 따른 책임 및 역할을 더욱더 강화시킬 필요성이 제기된다.
일반적으로 SNS (social network service) 데이터는 정형, 비정형 데이터가 섞여 빠르게 생성되는 빅데이터의 특성을 갖기 때문에 실시간 수집/저장/분석에 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 이러한 SNS 데이터의 분석에 활용할 수 있는 Apache Storm 기반 실시간 동적 데이터 시각화 기술을 제안한다. Storm은 대표적인 빅데이터 기술 중 하나로, 실시간으로 수집되는 데이터를 분산 환경에서 처리 및 분석하는 소프트웨어 플랫폼이다. 본 논문은 Storm을 사용하여 빠르게 발생하는 트위터(Twitter) 데이터를 수집 및 집계하고, 태그 클라우드를 통해 그 결과를 동적으로 표현하고자 한다. 이를 위해, 사용자가 요구하는 키워드를 입력받고 해당 키워드를 통한 시각화 결과를 실시간으로 확인할 수 있는 웹 인터페이스를 설계 및 구현한다. 또한, 각각의 태그 클라우드 결과를 비교하여 올바로 시각화되었는지 확인한다. 본 연구를 통해, 사용자는 관심있는 주제가 SNS에서 어떻게 변화하고 있는지 직관적으로 판단할 수 있게 되며, 시각화 결과는 주제별 트렌드 분석, 고객 니즈 파악 등 다른 서비스에도 활용이 가능하다.
디지털 헬스케어는 의료 분야와 IT가 결합한 분야이며 소셜미디어에서도 디지털 헬스케어에 대한 다양한 정보가 제공되고 있다. 본 연구는 소셜미디어를 통해서 헬스케어와 관련된 자료들을 수집하고 분석하여 디지털 헬스케어의 연구 동향을 파악하고자 한다. 본 연구를 위해서 Naver와 Daum의 뉴스와 블로그에서 2008년 1월에서 2019년 6월까지 자료를 수집하였으며 기간별로 빈도가 높은 주요한 키워드들을 추출하여 워드클라우드로 시각화하였고 주요 키워드 간의 관계를 분석하기 위해서 네트워크 분석을 하였다. 2008년에서 2011년 까지는 의료 분야 및 IT가 결합한 연구, 2012년에서 2015년까지는 의료 분야 및 IT를 기반으로 다양한 융합연구, 2016년에서 2019년 6월까지는 빅데이터, 블록체인, 인공지능 등의 4차 산업혁명 기술들을 적용한 융합연구가 활발히 진행되었다.
Objectives: The purpose of the study was to analyze papers published in the Journal of Korean Society of Dental Hygiene (JKSDH) and to identify the current state of dental hygiene research and recommend directions for future research. Methods: A total of 315 articles published between 2016 to 2018 were reviewed using analysis criteria. Results: The number of grant research and experimental studies during 2016-2018 was higher than that before 2015. Quantitative studies were dominant and oral health was the most common research topics. The number of published papers, the proportion of reported reliability of instrument studies, reported ethical consideration and studies that described criteria for sample size had increased. The most common sampling of quantitative studies were convenient sampling and questionnaire and big data of data collection methods were the most. Conclusions: Findings of this study indicate that the recent trends in dental hygiene research and the direction of dental hygiene research and will improve the quality of papers and promote the reputation of JKSDH as an international journal.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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