• 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.

• 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.

• 정보교육학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.543-550
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• 2019

컴퓨팅 사고력에 대한 연구는 2006년 자넷 윙이 이를 정의하고 2014년 영국에서 SW교육을 필수교과로 운영하게 되면서 관련 연구가 본격화 되었다. 본 연구는 최근 중요도가 높아가는 컴퓨팅 사고력을 키워드로 관련 연구논문을 수집하여 텍스트 마이닝 기법으로 분석하였다. 1차는 컴퓨팅 사고력을 키워드로 CONCOR 분석을 하였으며 2차는 국내외 대표 학술지를 선정하여 컴퓨팅 사고력의 구성요소를 텍스트 마이닝 기법으로 분석하였다. 2회에 걸친 분석결과 도출된 시사점은 다음과 같다. 첫째, 추상화, 알고리즘, 데이터처리, 문제분해, 패턴인식은 컴퓨팅 사고력 구성요소에 대한 연구의 핵심을 이루고 있었다. 둘째, 컴퓨팅 사고력과 과학, 수학 교과 중심의 융합 교육에 대한 연구가 활발히 진행되고 있음을 확인하였다. 셋째, 컴퓨팅 사고력에 대한 연구가 2010년 이후 확대되고 있었다. 향후 컴퓨팅 사고력과 구성요소에 대한 분류와 정의를 정립하여 이를 교육현장에 적용하는 연구가 꾸준히 진행되어야 할 필요가 있다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.71-86
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• 2023

본 연구의 목적은 빅데이터 분석을 활용하여 메타버스에 관한 한국과 중국 사회의 공중 인식 특성에 관한 차이를 탐색적으로 비교하는 것이다. COVID-19 팬데믹의 영향, 기술적 발전, Z세대 및 알파 세대와 같은 새로운 소비자 기반 확대 등의 환경적 영향으로 메타버스에 관한 국제 사회의 관심이 집중되면서 관련 학술연구도 2021년부터 본격화되고 있다. 특히, 한국과 중국은 메타버스 산업을 선도하는 주요 국가로 급부상했다. 메타버스에 관한 빅데이터 언급량이 급증한 시점에서 양국에서 발생한 빅데이터를 활용하여 사회 인식의 차별성을 발견하는 것은 시의성 있는 연구문제이다. 분석기법은 텍스트마이닝 분석으로 정제 데이터의 단어빈도, N-gram, TF-IDF 분석을 수행하여 핵심 단어의 중요도를 파악하고, 시맨틱 네트워크의 밀도 및 중심성 분석을 통해 단어 간의 연결 강도와 의미적 연관성을 살펴보고자 한다. 데이터 분석은 Python 3.9 아나콘다 데이터 사이언스 플랫폼 3과 Textom 6 버전을 활용하였고, 시맨틱 네트워크 분석과 구조적 등위성(CONCOR) 분석을 위해 UCINET 6.759 프로그램으로 시각화 분석을 수행하였다. 분석 결과, 데이터를 유사성이 있는 단어 그룹으로서 각 4개씩의 블록을 도출하였다. 이 블록들은 메타버스에 관한 양국의 사회적 인식 유형을 각각 반영하는 관점들로 이해할 수 있다. 메타버스에 관한 연구들은 증가하고 있으나, 아직 비교문화 관점에서 국가나 다문화 간 비교연구 접근의 연구는 거의 수행되지 않았다. 이 시점에서 본 연구는 선행연구로서 후속 연구들에 이론적 근거와 의미 있는 인사이트를 제공할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.319-328
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• 2022

본 연구는 COVID-19 대유행에 의한 우울감과 공원 이용행태의 관계를 온라인상에 게시된 공원 이용에 대한 게시물을 이용하여 분석하고자 하였다. COVID-19 방역이 활발해진 기간 동안 네이버와 다음의 블로그 및 카페에서 '공원'과 '우울'을 포함한 텍스트 데이터를 수집하여 텍스트 마이닝(Text Mining)과 소셜 네트워크(Social Network)분석을 하였다. 연구결과, 우울감을 언급한 공원 이용자는 '보다', '산책/걷다', '먹다'의 이용행태를 주로 보였고, 소통 행태인 '보다'를 중심으로 다른 이용행태들이 연결되는 것으로 나타났다. CONCOR 분석 결과, 소통 행태 및 동적 행태의 군집의 경우, 단일 행태 유형으로 군집이 형성되어, 우울감을 언급한 이용자는 공원을 소통활동과 신체활동을 위한 공간으로 인식하는 경향이 나타났다. COVID-19의 대유행으로 소통활동과 신체활동의 결핍이 증가되었고 공원에서 이를 해소하려는 것으로 해석되었다. 또한 우울감의 발생으로 상대적으로 소극적인 이용행태가 주요한 이용행태로 나타났다. 본 연구결과는 도시민에게 효과적인 공원의 조성 및 관리 계획에 유용할 것으로 판단되었다. 후속 연구에서 COVID-19 대유행과 우울감의 유무를 연계한 공원 이용자의 이용행태 분석이 필요한 것으로 판단되었다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.79-88
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• 2022

소셜미디어 빅데이터는 소비자의 소비형태 뿐만 아니라 지역의 이미지를 파악할 수 있는 많은 정보가 포함되어 있다. 본 논문에서는 국내 포털 사이트인 네이버와 다음의 Blog와 Cafe로부터 '삼척'이 포함된 데이터를 2015년부터 2019년까지 1년 단위로 수집하였고, 텍스트 마이닝과 네트워크 분석을 실시하여 지역 이미지를 형성하는 키워드를 추출하고 지역 이미지 변화를 분석하였다. 연구 결과에 따르면, 2015년 지역 이미지는 '장호항', '동해', '해수욕장' 등 인근 지명이나 장소 등의 이미지 인지적 요소들로 표현되고 있는데, 2016년과 2019년은 지역 내의 특정 장소인 삼척쏠비치로 이미지 인지적 요소가 변한 것을 알 수 있다. 그리고 지역 이미지와 연관된 키워드들이 삼척을 대표하는 명소인 '장호항', 리조트가 포함하고 있는 것을 보아 지역 이미지 형성에 인프라 시설 요소가 큰 역할을 한다고 볼 수 있다. 네트워크 데이터에 대한 유의성 검증은 부트스트랩 기법을 이용하였고, 2015년, 2016년, 2019년 p-value가 각각 0.0002, 0.0006, 0.0002로 유의수준 5%에서 통계적으로 유의한 것으로 나타났다.

• 디지털융복합연구
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• 제20권5호
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• pp.627-635
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• 2022

본 최근 코로나19로 인해 비대면 상황이 장기간 지속화됨에 따라 사회 전반에 걸쳐 IOT, AR, VR, 빅데이터와 같은 4차 산업 혁명의 기반 기술이 메타버스 플랫폼에 전반적으로 영향을 미치고 있다. 이러한 사회, 문화 등 외부 환경의 변화는 학문의 발전에 영향을 미칠 수 있으며, 변화에 대비하여 기존 성과물을 체계적으로 정리하는 일은 매우 중요하다. 한국 교육학술정보원(RISS)에서 키워드에 '메타버스 플랫폼'을 포함하는 자료를 수집하여 빅데이터 분석 중 하나인 텍스트 마이닝 기법을 사용하였다. 수집된 데이터 자료를 워드 클라우드 빈도 분석, 키워드 간 연결강도, 구조등위성 분석을 하여 메타버스 플랫폼 연구 동향을 살펴보았다. 연구결과 워드 클라우드 분석에서는 '활용', '디지털', '기술', '교육' 순으로 키워드가 나타났다. 키워드 간 연결강도(N-gram) 분석 결과 '에듀→테크'의 연결강도가 가장 높게 나타났으며, 워드 연쇄 군집 수의 총 3개의 군집이 도출되었다. 세부 연구영역은 '디지털 기술'을 포함 다섯 영역으로 분류되었다. 종합적으로 고려했을 때 메타버스 플랫폼 분야의 학문적 연구 주제 범위는 그리 넓지 않았으며, 장기 지향적 관점에서 보다 적극적인 연구 주제의 발굴 및 논의가 필요해 보인다.