• 제목/요약/키워드: CONCOR분석

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텍스트마이닝 및 CONCOR 분석을 활용한 환자안전문화 융복합 연구주제 분석 (The Study on the patient safety culture convergence research topics through text mining and CONCOR analysis)

  • 백수미;문인오
    • 디지털융복합연구
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    • 제19권12호
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    • pp.359-367
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    • 2021
  • 본 연구의 목적은 텍스트 마이닝 및 CONCOR 분석을 활용해 국내 환자안전문화 연구주제를 분석하는 것이다. 연구방법은 자료수집, 데이터 전처리, 텍스트 마이닝과 사회연결망 분석, CONCOR 분석 단계로 진행하였으며, 2021년 9월1일 기준으로 '환자안전문화'의 주제어를 검색하여 중복된 논문과 본 연구 목적에 부합되지 않는 논문을 제외한 총 136편을 분석하였다. 자료 분석은 텍스톰(Textom)과 UCINET 프로그램을 이용하였다. 본 연구의 결과 환자안전문화 관련 연구의 TF(빈도)는 환자안전(patient safety), TF-IDF(문서상의 중요도)는 간호(nursing) 가 가장 높게 나타났다. CONCOR 분석결과 환자안전문화를 구성하는 지식 및 태도, 커뮤니케이션, 의료서비스, 팀, 작업환경, 구조, 조직 및 경영의 총 7개의 클러스터가 도출되었다. 추후 환자안전문화 구축과 환자결과와의 연관성에 대한 연구가 진행되어야 할 필요가 있다.

소셜 미디어 빅데이터 분석을 통한 장애 유아에 대한 사회적 인식 연구 (A Study on Social Perception of Young Children with Disabilities through Social Media Big Data Analysis)

  • 김경민
    • 한국융합학회논문지
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    • 제13권2호
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    • pp.1-12
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    • 2022
  • 본 연구는 장애 유아에 대한 최근 10년간의 사회적 인식을 알아보기 위해 인터넷 기반의 빅데이터 분석 시스템인 Textom을 활용하였다. Textom으로 수집된 자료는 데이터 클리닝 과정을 거쳐 빈도가 높은 순으로 50개의 키워드가 선정되었으며, 의미연결망 분석을 위해 UCINET6으로 중심성 분석과 CONCOR분석을 실시하였다. 분석된 자료는 NetDraw를 활용하여 시각화하였다. 그 결과 '교육, 요구, 부모, 통합교육' 등의 키워드가 빈도수, 연결 및 위세 중심성에서 높은 순위를 차지하였다. 그리고 매개 중심성은 '부모, 교사, 문제, 프로그램, 상담'이 높은 순위를 차지하였다. CONCOR분석에서는 '장애, 유아, 진단, 프로그램'의 키워드를 중심으로 하는 4개 군집이 형성되었다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 장애 유아에 대한 사회적 인식의 주제가 무엇인지 살펴보고, 주제별 시사점을 논하였다.

키워드 출현 빈도 분석과 CONCOR 기법을 이용한 ICT 교육 동향 분석 (Analysis of ICT Education Trends using Keyword Occurrence Frequency Analysis and CONCOR Technique)

  • 이영석
    • 산업융합연구
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    • 제21권1호
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    • pp.187-192
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    • 2023
  • 본 연구는 기계학습의 키워드 출현 빈도 분석과 CONCOR(CONvergence of iteration CORrealtion) 기법을 통한 ICT 교육에 대한 흐름을 탐색한다. 2018년부터 현재까지의 등재지 이상의 논문을 'ICT 교육'의 키워드로 구글 스칼라에서 304개 검색하였고, 체계적 문헌 리뷰 절차에 따라 ICT 교육과 관련이 높은 60편의 논문을 선정하면서, 논문의 제목과 요약을 중심으로 키워드를 추출하였다. 단어 빈도 및 지표 데이터는 자연어 처리의 TF-IDF를 통한 빈도 분석, 동시 출현 빈도의 단어를 분석하여 출현 빈도가 높은 49개의 중심어를 추출하였다. 관계의 정도는 단어 간의 연결 구조와 연결 정도 중심성을 분석하여 검증하였고, CONCOR 분석을 통해 유사성을 가진 단어들로 구성된 군집을 도출하였다. 분석 결과 첫째, '교육', '연구', '결과', '활용', '분석'이 주요 키워드로 분석되었다. 둘째, 교육을 키워드로 N-GRAM 네트워크 그래프를 진행한 결과 '교육과정', '활용'이 가장 높은 단어의 관계로 나타났다. 셋째, 교육을 키워드로 군집분석을 한 결과, '교육과정', '프로그래밍', '학생', '향상', '정보'의 5개 군이 형성되었다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 ICT 교육 동향의 분석 및 트렌드 파악을 토대로 ICT 교육에 필요한 실질적인 연구를 수행할 수 있을 것이다.

Analysis of Work-Related Musculoskeletal Disorders Research Trends Using Keyword Frequency Analysis and CONCOR Technique

  • Geon-Hui Lee;Seo-Yeon Choi
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제28권8호
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    • pp.137-144
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    • 2023
  • 사회문제를 해결하는 방법들 중 하나로 활용성이 제시되고 있는 빅데이터 분석기법을 이용하여 작업관련성 근골격계질환에 관한 연구동향을 분석하고자 키워드 네트워크 분석 기법과 CONCOR 분석기법을 적용하여 본 연구를 진행하였다. 본 연구에서 도출한 연구결과는 첫째, 작업관련성 근골격계질환 논문 수는 근골격계 유해요인조사가 실시된 2003년 이후 20년간 연평균 33편 이상 게재되었으며 2007~2009년 게재 비율이 증가하였다. 둘째, 텍스트 마이닝을 이용하여 출현된 상위 키워드의 빈도는 작업(4,940), 근골격계질환(2,197), 증상(1,836), 관련(1,769), 근골격계(1,421) 등의 순으로 나타났다. 셋째, CONCOR 분석결과 '근골격계질환 치료', '안전보건관리', '근로환경조사', '작업환경측정' 4개의 군집으로 나뉘었다. 본 연구가 근골격계질환 연구의 발전방안을 위한 세부적인 연구로서 다양한 방향으로 모색하는데 활용되기를 기대한다.

한국미혼모에 대한 관점 변화와 정부정책의 방향: 1995년~2020년 소셜미디어 빅데이터 분석 (A Study on the Changes in Perspectives on Unwed Mothers in S.Korea and the Direction of Government Polices: 1995~2020 Social Media Big Data Analysis)

  • 서동희;전복선
    • 한국융합학회논문지
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    • 제12권12호
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    • pp.305-313
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    • 2021
  • 본 연구는 1995년부터 2020년까지 기간의 '미혼모', '싱글맘', '비혼모' 키워드를 중심으로 시기별 빅데이터를 수집, 분석하여, 미혼모에 대한 관점 변화에 따른 적절한 정부의 지원정책 방향성을 제시하고자 한다. 자료수집을 위해 빅데이터 수집 플랫폼인 텍스톰을 활용하여 포털검색 사이트 네이버, 다음에서 데이터 수집 후, 데이터를 정제하는 과정을 거쳤다. 최종 정제된 데이터는 텍스톰에서 제공하는 단어빈도분석, TF-IDF 분석, N-gram 분석, UCINET6 프로그램을 통한 Network 분석과 CONCOR 분석을 진행하였다. 연구결과, 단어빈도분석, TF-IDF 분석에서는 유사한 단어들이 출현하였으나 연도별로 차이를 보였고, N-gram 분석에서는 단어 출현의 유사점은 있었으나 빈도수와 연쇄적으로 출현되는 단어들의 형태에 많은 차이가 있었으며 CONCOR 분석결과, 연도별로 다른 군집을 이루는 것을 볼 수 있었다. 본 연구는 미혼모의 관점 변화를 빅데이터의 분석을 통해 확인하고, 독립적인 여성들의 다양한 선택권을 위한 미혼모 정책, 그리고 그에 맞는 차별 없는 임신, 출산, 양육이 새로운 가족의 형태 내로 포용 되는 정책의 필요성을 제언한다.

빅데이터 분석을 활용한 주짓수의 사회적 인식 연구 (A Study on the Social Perception of Jiu-Jitsu Using Big data Analysis)

  • 김건희
    • 문화기술의 융합
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    • 제10권3호
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    • pp.209-217
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    • 2024
  • 본 연구의 목적은 빅데이터 분석을 이용하여 주짓수에 대한 사회적 관심과 인식을 분석해 발전방안을 모색하는데 있다. 최근 10년간 국내 주요 포털 사이트의 데이터를 수집해 네트워크 분석, 중심성 분석, CONCOR 분석을 실시하였다. 먼저 네트워크 분석과 연결 중심성 분석에서 '유도' 가 가장 중요한 연관어로 나타났으며, 근접 중심성 분석에서는 '디펜더'가, 매개 중심성 분석에서는 '스포츠'가 가장 중요한 연관어였다. CONCOR 분석결과 4개의 군집(관련 운동 및 마케팅, 주짓수 대회, 승급, 용품 및 비용)이 형성되었다. 연구의 결론으로 첫째, '유도', '운동', '대회', '도복', '체육관', '승급' 등의 단어를 활용한 홍보가 필요하다. 둘째, 수련 비용 등에 대해 정보를 다양한 루트로 공유하고, 승급과정이나 방법에 대한 인식이 보편화 될 수 있도록 하는 방안이 마련되어야 하며, 안전용품개발 및 안전한 수련 문화를 만들어나갈 필요가 있다. 셋째, 꾸준히 대회를 유치해 새로운 수련생들의 유입을 지속적으로 늘리는 방안을 모색할 필요가 있다.

소셜네트워크 분석의 빅데이터를 활용한 2019세계수영선수권 대회의 국내 인식조사 (National Awareness of the 2019 World Swimming Championships using Big Data from Social Network Analysis)

  • 김기탁
    • 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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    • 제13권4호
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    • pp.173-184
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    • 2019
  • 본 연구의 자료처리는 텍스톰(textom)을 통해 소셜 미디어의 단어검색을 중심으로 빅데이터 분석을 실시하여 3가지 영역(2019광주세계수영선수권대회, 2019광주세계수영마스터즈대회, 2019세계수영선수권 대회문제점)에 대한 단어를 웹 환경에서의 데이터 수집과 정제작업을 통해 일관되게 처리하였다. 또한 수집된 단어를 활용하여 Ucinet6의 프로그램에 적용한 후 시각화 하였으며, 단어들의 유사한 관계파악과 공통요인의 군집을 파악하기 위해 CONCOR분석을 실시하였다. 분석결과 2019광주세계수영선수권대회와 관련된 군집은 주요인식과 주변인식 4개의 영역으로 구분되어 수영선수권대회와 관련된 전반적인 대회운영적인 측면을 주로 검색하고 있는 것으로 나타났고 2019광주세계수영마스터즈대회와 관련된 군집은 주요인식과 주변인식 2개의 영역으로 구분되어 마스터즈대회의 홍보와 대회에 대한 측면을 주로 검색하고 있는 것으로 나타났으며, 2019광주세계수영선수권대회 문제점과 관련된 군집은 주요인식과 주변인식 5개의 영역으로 구분되어 수영선수권대회 문제점의 장소, 운영, 기관, 행사 등에 대한 측면을 주로 검색하고 있는 것으로 나타났다. 최종적으로 2019광주세계수영선수권대회 키워드 분석결과를 통해 첫째, 전남지방과의 상호구축관계형성, 둘째, 시설투자를 최소화한 대회운영, 셋째, 신뢰가 있는 대회운영을 해야 함을 시사할 수 있겠고 2019광주세계수영마스터즈대회 키워드 분석결과를 통해 첫째, 광산업을 활용한 대회홍보, 둘째, 광산업을 활용한 지역홍보를 해야 함을 시사할 수 있겠으며, 2019광주세계수영선수권대회 문제점에 관한 키워드 분석을 통해 2019세계수영선수권대회의 개최 전, 개최 중, 개최 후에 맞는 레거시 정책개발을 해야 함을 시사할 수 있겠다.

텍스트마이닝과 CONCOR을 활용한 중독 관련 국내 연구 동향 분석 (Analysis of trends in domestic research on addiction using text mining and CONCOR)

  • 이솔지;윤기혁
    • 사물인터넷융복합논문지
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    • 제9권6호
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    • pp.99-110
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    • 2023
  • 이 연구는 한국의 중독 연구의 동향을 파악하고 발전 방향을 모색하기 위해 2020년부터 2022년까지 지난 3년간 국내 전문학술지 게재 논문 817 건을 대상으로 텍스트마이닝 기법을 활용하여 분석한 연구이다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 다양한 중독 관련 키워드가 나타났으나 스마트폰, 게임, 인터넷, 도박, 관계중독 등 모바일을 중심으로 한 온라인에서의 행위중독 관련 중독 연구들이 주요 상위 키워드로 두드러지게 나타났다. 둘째, TF-IDF 분석결과 중독연구에서 지난 3년 간 스마트폰이나, 게임, 인터넷, 일 중독과 같은 행위중독 관련 중독연구가 많이 수행되었고 특히, 아직 임상적으로 중독문제로 진단화 하고 있지 않은 스마트폰이나 게임, 인터넷 등에 대한 중독문제들에 대한 연구수행이 많다는 것을 알 수 있다. 셋째, 2-gram 분석 결과 스마트폰이나 게임, 인터넷 등 주로 행위중독에 해당 되는 단어들이 중독이라는 키워드와 나란히 등장하는 비율이 매우 높으며, 그 가운데 스마트폰과 중독문제와 관련하여 쌍을 이루는 단어들이 연구논문에서 많이 언급되고 있음을 알 수 있다. 넷째, CONCOR 분석결과 알코올사용장애, 인터넷 등 보편적 중독문제에 관한 연구, 마약과 도박중독의 회복 관련 연구, 모바일기기와 미디어 중독 관련 연구, 행위중독 관련 최신 경향 연구, 그 외 기타 중독 문제 관련 연구로 5개의 군집으로 나타났다. 마지막으로 본 연구 결과를 바탕으로 향후 중독 관련 연구를 위한 방향성을 제언하였다.

빅데이터를 활용한 사회적 이슈와 소비행동 연구 (A Study on Social Issues and Consumption Behavior Using Big Data)

  • 백승헌;김기탁
    • 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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    • 제13권8호
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    • pp.377-389
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    • 2019
  • 본 연구는 일본 불매운동과 관련된 일본스포츠 용품에 대한 소비자들의 인식을 조사하고 인식에 따른 문제점파악과 변인을 추출하기 위해 소셜네트워크 빅데이터 분석을 실시하였다. 소셜네트워크 빅데이터 분석을 "일본 불매운동"과 "일본 스포츠 용품"의 2가지 영역으로 조사를 실시하였으며, 조사기간은 불매운동이 이슈가 되었던 2019년 7월 1일 ~ 7월 31일까지의 1개월의 데이터를 수집하여 조사하였다. 연구방법을 구체화하면 시대적 이슈파악 - 소셜네트워크 분석을 활용한 키워드 설정 - TEXTOM과 Ucinet 6프로그램을 용한 CONCOR분석을 활용한 군집파악 - 전문가 회의를 통한 변인선정 - 설문지 작성 및 수정보완 - 설문지의 타당도와 신뢰도 검증 - 구조모형방정식을 활용한 가설검증으로 구성하였다. 소셜네트워크의 빅데이터를 활용한 결과를 바탕으로 관련특성, 국민성, 태도, 소비행동의 4가지변인을 추출하였고 4가지 변인의 설문문항은 총 30문항, 292부의 설문지를 최종 가설검증에 활용하였다. 분석결과 첫째, 불매운동 관련특성은 국민성의 정(+)적 관계가 나타났다. 구체적으로 불매운동 관련특성(불매운동 필요성, 불매운동소속감, 불매운동혜택지각 모두는 국민성에 정(+)적 관계가 나타났다. 둘째, 국민성은 태도에 정(+)적 관계가 있는 것으로 나타났다. 셋째, 국민성은 소비행동에 정(+)적 관계가 있는 것으로 나타났다. 이를 종합하면, 첫째 가설검증을 통해 일본불매운동은 무조건적인 감정대립이 아닌 현재와 같은 문화운동을 수준 높게 잘 대처해 나가야 자세가 필요할 것이며, 한국의 역사를 세계에 널리 알릴 수 있는 캠페인으로 발전해 나갈 것을 시사한다. 둘째 가설검증을 통해 최근 일본불매운동은 국가적 우월성을 강조했다는 것과 수출국가의 민족성을 무시했다는 점에서 나타난 문제의 결과이며, 글로벌 기업의 해외시장 진출 시 고려해야 할 사항임을 시사한다. 셋째 가설검증을 통해 불매운동은 양면적 성격에서 자신의 책임 하에 자신의 이익을 목적으로 자발적으로 참여되어야 하며, 어떠한 강조나 강요가 수반 되어선 안 될 것을 시사한다.

빅데이터를 활용한 메타패션 의미구조 분석에 관한 연구: '메타버스' + '패션디자인' 키워드를 중심으로 (Analysis of Meta Fashion Meaning Structure using Big Data: Focusing on the keywords 'Metaverse' + 'Fashion design')

  • 김지연;이신영
    • 한국의류산업학회지
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    • 제25권5호
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    • pp.549-559
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    • 2023
  • Along with the transition to the fourth industrial revolution, the possibility of metaverse-based innovation in the fashion field has been confirmed, and various applications are being sought. Therefore, this study performs meaning structure analysis and discusses the prospects of meta fashion using big data. From 2020 to 2022, data including the keyword "metaverse + fashion design" were collected from portal sites (Naver, Daum, and Google), and the results of keyword frequency, N-gram, and TF-IDF analyses were derived using text mining. Furthermore, network visualization and CONCOR analysis were performed using Ucinet 6 to understand the interconnected structure between keywords and their essential meanings. The results were as follows: The main keywords appeared in the following order: fashion, metaverse, design, 3D, platform, apparel, and virtual. In the N-gram analysis, the density between fashion and metaverse words was high, and in the TF-IDF analysis results, the importance of content- and technology-related words such as 3D, apparel, platform, NFT, education, AI, avatar, MCM, and meta-fashion was confirmed. Through network visualization and CONCOR analysis using Ucinet 6, three cluster results were derived from the top emerging words: "metaverse fashion design and industry," "metaverse fashion design and education," and "metaverse fashion design platform." CONCOR analysis was also used to derive differentiated analysis results for middle and lower words. The results of this study provide useful information to strengthen competitiveness in the field of metaverse fashion design.