• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제12권4호
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• pp.204-211
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• 2020

The era of the 4th industrial revolution is a complex environment in which the cyber world and the physical world are integrated and interacted. In order to successfully implement and be sustainable the 4th industrial revolution of hyper-connectivity, hyper-convergence, and hyper-intelligence, not only the technological aspects that implemented digitalization but also the social aspects must be recognized and dealt with as important. There are socio-technical systems and socio-technical systems theory as concepts that describe systems involving complex interactions between the environmental aspects of human, mechanical and tissue systems. This study confirmed how the Socio-technical System was applied in the research literature for the last 10 years through machine learning-based analysis. Eight clusters were derived by performing co-occurrence keywords network analysis, and 13 research topics were derived and analyzed by performing a structural topic model. This study provides consensus and insight on the social and technological perspectives necessary for the sustainability of the 4th industrial revolution.

• 기술혁신연구
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• 제24권4호
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• pp.101-126
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• 2016

본 연구는 동시출현단어(co-word) 분석을 이용하여 기술경영 분야의 연구 주제 네트워크를 구축하고, 핵심 연구 주제 및 연구 주제 간 상호연관관계를 도출한다. 동시출현 빈도수의 정규화를 통해 키워드 간 유사성을 도출하여 무방향 네트워크를 분석하는 기존 연구들과는 달리 본 연구는 연관규칙분석(association rule)을 통해 키워드 간 신뢰도(confidence)를 도출하여 유방향 네트워크 분석을 수행한다. 2011~2014년 기술경영 분야 9개 국제 학술지에 게재된 2,456개의 논문의 저자키워드를 대상으로 빈도수 상위 200개 키워드를 추출하고, 주제(THEME), 방법(METHOD), 분야(FIELD)의 세 가지 유형으로 키워드를 분류한다. 각 유형별 일원(one-mode) 네트워크를 구축하여, 함께 많이 연구가 이루어진 키워드들을 찾아내고, 핵심 키워드를 도출한다. 또한 두 가지 유형의 키워드 간의 이원(two-mode) 네트워크를 구축하여, 연구 주제별로 함께 많이 활용된 방법 및 대상 분야를 탐색한다. 본 연구 결과는 최근 성숙기에 접어든 기술경영 분야의 연구 흐름 및 지식 구조를 키워드 수준에서 구체적으로 제시함으로써, 기술경영 분야 연구자들의 연구 주제 탐색 및 연구방향 설계에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 정보관리학회지
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• 제31권4호
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• pp.49-68
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• 2014

본 연구의 목적은 국내 학술논문 데이터베이스에서 검색한 언어 네트워크 분석 관련 53편의 국내 학술논문들을 대상으로 하는 내용분석을 통해, 언어 네트워크 분석 방법의 기초적인 체계를 파악하기 위한 것이다. 내용분석의 범주는 분석대상의 언어 텍스트 유형, 키워드 선정 방법, 동시출현관계의 파악 방법, 네트워크의 구성 방법, 네트워크 분석도구와 분석지표의 유형이다. 분석결과로 나타난 주요 특성은 다음과 같다. 첫째, 학술논문과 인터뷰 자료를 분석대상의 언어 텍스트로 많이 사용하고 있다. 둘째, 키워드는 주로 텍스트의 본문에서 추출한 단어의 출현빈도를 사용하여 선정하고 있다. 셋째, 키워드 간 관계의 파악은 거의 동시출현빈도를 사용하고 있다. 넷째, 언어 네트워크는 단수의 네트워크보다 복수의 네트워크를 구성하고 있다. 다섯째, 네트워크 분석을 위해 NetMiner, UCINET/NetDraw, NodeXL, Pajek 등을 사용하고 있다. 여섯째, 밀도, 중심성, 하위 네트워크 등 다양한 분석지표들을 사용하고 있다. 이러한 특성들은 언어 네트워크 분석 방법의 기초적인 체계를 구성하는 데 활용할 수 있을 것이다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제42권4호
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• pp.353-374
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• 2011

본 연구는 한국 다문화 지식체계의 구조를 분석하는데 목적을 두고, 2005년부터 2010년까지 발행된 등재(후보) 학술지에 수록된 다문화분야의 논문에서 저자가 부여한 키워드를 중심으로 동시단어 네트워크를 생성하고 k-core분석을 수행한다. 먼저, 2010년까지 주요 학술지에 게재된 논문들을 중심으로 한국의 다문화 연구의 현황을 살펴보고, 다문화분야의 핵심 연구주제를 추출한다. 둘째, 다문화연구가 집중적으로 생산되기 시작한 2005년부터 2010년까지의 연구 논문을 대상으로 연도별 다문화 지식구조의 변화 추이를 분석한다. 셋째, 2005년부터 2010년까지 다문화연구가 활성화된 학문분야를 중심으로 분야별 핵심 주제와 다문화 지식구조의 특성을 비교분석한다.

• 한국직업건강간호학회지
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• 제24권2호
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• pp.76-85
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• 2015

Purpose: The purpose of this study was to identify knowledge structure of the Korean Journal of Occupational Health Nursing from 1991 to 2014. Methods: 400 articles between 1991 and 2014 were collected. 1,369 keywords as noun phrases were extracted from articles and standardized for analysis. Co-occurrence matrix was generated via a cosine similarity measure, then the network was analyzed and visualized using PFNet. Also NodeXL was applied to visualize intellectual interchanges among keywords. Results: According to the results of the content analysis and the cluster analysis of author keywords from the Korean Journal of Occupational Health Nursing articles, 7 most important research topics of the journal were 'Workers & Work-related Health Problem', 'Recognition & Preventive Health Behaviors', 'Health Promotion & Quality of Life', 'Occupational Health Nursing & Management', 'Clinical Nursing Environment', 'Caregivers and Social Support', and 'Job Satisfaction, Stress & Performance'. Newly emerging topics for 4-year period units were observed as research trends. Conclusion: Through this study, the knowledge structure of the Korean Journal of Occupational Health Nursing was identified. The network analysis of this study will be useful for identifying the knowledge structure as well as finding general view and current research trends. Furthermore, The results of this study could be utilized to seek the research direction in the Korean Journal of Occupational Health Nursing.

• 대한간호학회지
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• 제49권5호
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• pp.538-549
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• 2019

Purpose: This study aimed to explore and compare the knowledge structure of pain management nursing research, between Korea and other countries, applying a text network analysis. Methods: 321 Korean and 6,685 international study abstracts of pain management, published from 2004 to 2017, were collected. Keywords and meaningful morphemes from the abstracts were analyzed and refined, and their co-occurrence matrix was generated. Two networks of 140 and 424 keywords, respectively, of domestic and international studies were analyzed using NetMiner 4.3 software for degree centrality, closeness centrality, betweenness centrality, and eigenvector community analysis. Results: In both Korean and international studies, the most important, core-keywords were "pain," "patient," "pain management," "registered nurses," "care," "cancer," "need," "analgesia," "assessment," and "surgery." While some keywords like "education," "knowledge," and "patient-controlled analgesia" found to be important in Korean studies; "treatment," "hospice palliative care," and "children" were critical keywords in international studies. Three common sub-topic groups found in Korean and international studies were "pain and accompanying symptoms," "target groups of pain management," and "RNs' performance of pain management." It is only in recent years (2016~17), that keywords such as "performance," "attitude," "depression," and "sleep" have become more important in Korean studies than, while keywords such as "assessment," "intervention," "analgesia," and "chronic pain" have become important in international studies. Conclusion: It is suggested that Korean pain-management researchers should expand their concerns to children and adolescents, the elderly, patients with chronic pain, patients in diverse healthcare settings, and patients' use of opioid analgesia. Moreover, researchers need to approach pain-management with a quality of life perspective rather than a mere focus on individual symptoms.

• 지능정보연구
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• 제18권3호
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• pp.53-77
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• 2012

본 연구는 경향신문, 한겨레, 동아일보 세 개의 신문기사가 가지고 있는 내용 및 논조에 어떠한 차이가 있는지를 객관적인 데이터를 통해 제시하고자 시행되었다. 본 연구는 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 신문기사의 키워드 단순빈도 분석과 Clustering, Classification 결과를 분석하여 제시하였으며, 경제, 문화 국제, 사회, 정치 및 사설 분야에서의 신문사 간 차이점을 분석하고자 하였다. 신문기사의 문단을 분석단위로 하여 각 신문사의 특성을 파악하였고, 키워드 네트워크로 키워드들 간의 관계를 시각화하여 신문사별 특성을 객관적으로 볼 수 있도록 제시하였다. 신문기사의 수집은 신문기사 데이터베이스 시스템인 KINDS에서 2008년부터 2012년까지 해당 주제로 주제어 검색을 하여 총 3,026개의 수집을 하였다. 수집된 신문기사들은 불용어 제거와 형태소 분석을 위해 Java로 구현된 Lucene Korean 모듈을 이용하여 자연어 처리를 하였다. 신문기사의 내용 및 논조를 파악하기 위해 경향신문, 한겨레, 동아일보가 정해진 기간 내에 일어난 특정 사건에 대해 언급하는 단어의 빈도 상위 10위를 제시하여 분석하였고, 키워드들 간 코사인 유사도를 분석하여 네트워크 지도를 만들었으며 단어들의 네트워크를 통해 Clustering 결과를 분석하였다. 신문사들마다의 논조를 확인하기 위해 Supervised Learning 기법을 활용하여 각각의 논조에 대해 분류하였으며, 마지막으로는 분류 성능 평가를 위해 정확률과 재현률, F-value를 측정하여 제시하였다. 본 연구를 통해 문화 전반, 경제 전반, 정치분야의 통합진보당 이슈에 대한 신문기사들에 전반적인 내용과 논조에 차이를 보이고 있음을 알 수 있었고, 사회분야의 4대강 사업에 대한 긍정-부정 논조에 차이가 있음을 발견할 수 있었다. 본 연구는 지금까지 연구되어왔던 한글 신문기사의 코딩 및 담화분석 방법에서 벗어나, 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 다량의 데이터를 분석하였음에 의미가 있다. 향후 지속적인 연구를 통해 분류 성능을 보다 높인다면, 사람들이 뉴스를 접할 때 그 뉴스의 특정 논조 성향에 대해 우선적으로 파악하여 객관성을 유지한 채 정보에 접근할 수 있도록 도와주는 신뢰성 있는 툴을 만들 수 있을 것이라 기대한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권5호
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• pp.21-32
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• 2024

This study analyzes the global literature on the black open-access phenomenon from 2011 to 2023. A bibliometric analysis was conducted using the Scopus database. The search strategy employed advanced queries with multiple synonymous terms to ensure exhaustive retrieval of relevant documents. The VOSviewer software was employed to visualize the co-occurrence networks. The findings reported 90 papers published during the study period. An evolving scholarly landscape was revealed, with heightened attention from 2016 onwards, peaking in 2017, 2021, and 2023. Articles constitute 83.3% of the total published documents. Singh and Srichandan are prolific authors, with 11.2% of the total publications. The United States contributes 18.9% of the papers, followed by India and Spain. Information Development and Scientometrics are pivotal journals in scholarly discussions about this scope, contributing 4.4% of publications. Co-occurrence network visualization revealed "Sci-Hub" and "open access" as the most used keywords in the global literature. The findings underscore the need for additional research to discover innovative business models to safeguard intellectual property rights while meeting researchers' evolving needs. The importance of this paper comes from being the first bibliometric study analyzing international literature related to this phenomenon, which provides a basis for future research efforts and policymaking.

• 대한간호학회지
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• 제47권5호
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• pp.600-612
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• 2017

Purpose: This study aimed to identify and compare hospice care research topics between Korean and international nursing studies using text network analysis. Methods: The study was conducted in four steps: 1) collecting abstracts of relevant journal articles, 2) extracting and cleaning keywords (semantic morphemes) from the abstracts, 3) developing co-occurrence matrices and text-networks of keywords, and 4) analyzing network-related measures including degree centrality, closeness centrality, betweenness centrality, and clustering using the NetMiner program. Abstracts from 347 Korean and 1,926 international studies for the period of 1998-2016 were analyzed. Results: Between Korean and international studies, six of the most important core keywords-"hospice," "patient," "death," "RNs," "care," and "family"-were common, whereas "cancer" from Korean studies and "palliative care" from international studies ranked more highly. Keywords such as "attitude," "spirituality," "life," "effect," and "meaning" for Korean studies and "communication," "treatment," "USA," and "doctor" for international studies uniquely emerged as core keywords in recent studies (2011~2016). Five subtopic groups each were identified from Korean and international studies. Two common subtopics were "hospice palliative care and volunteers" and "cancer patients." Conclusion: For a better quality of hospice care in Korea, it is recommended that nursing researchers focus on study topics of patients with non-cancer disease, children and family, communication, and pain and symptom management.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.47-64
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• 2021

전 세계적으로 퍼진 코로나 19 상황은 우리의 일상생활의 많은 부분에 영향을 끼쳤을 뿐만 아니라, 경제·사회 등 많은 부분에 걸쳐 막대한 영향력을 미치고 있다. 확진자와 사망자 수가 증가함에 따라 의료진과 대중은 불안, 우울, 스트레스 등 심리적인 문제를 겪고 있다고 한다. 장기적인 부정적인 감정은 사람들의 면역력을 감소시키고 신체적인 균형을 파괴할 수도 있으므로 코로나 19로 인한 심리적인 상태를 이해하는 것이 필수적인 상황이다. 본 연구에서는 코로나 19 감정과 관련된 뉴스 데이터를 수집하여, 텍스트 마이닝을 통해 키워드를 분류하고, 키워드 사이의 의미 네트워크 분석을 통해 단어들의 관계를 시각화하였다. 코로나 감정과 관련된 기사의 키워드에 나타난 단어들의 빈도수를 확인하고 이를 워드 클라우드로 분석하였다. 키워드 빈도 분석 결과 코로나 19 감정과 관련하여 '중국', '불안', '상황', '마음', '사회', '건강'과 같은 단어의 빈도가 높게 나타난 것을 확인할 수 있었다. 각 데이터 간 연결 중심성을 분석한 결과 키워드 중심성 네트워크에서 가장 중심적인 핵심어는 '심리'와 '코로나 19', '블루', '불안'이라는 단어가 높은 연결 중심성을 가지는 것을 확인할 수 있었다. 기사의 헤드라인에 나타난 주요 핵심어 사이의 동시 출현 빈도 네트워크를 그래프로 시각화한 결과, '코로나-블루' 쌍이 가장 굵게 표시되었고, '코로나-감정', '코로나-불안' 쌍이 비교적 굵은 선으로 표시된 것을 알 수 있었다. 코로나와 관련된 '블루'는 우울증을 의미하는 단어로, 코로나와 우울증은 이제 관심을 가져야 할 키워드임을 확인할 수 있었다. 본 연구에서는 장기화한 코로나 19 상황에서 신체적인 방역뿐만 아니라 심리적인 방역에도 힘써야 할 이 시기에 보건 정책담당자가 빠르고 복잡한 의사결정 과정에 도움이 되고자 미디어 뉴스를 모니터링 함으로써, 더욱더 쉬운 소셜 미디어 네트워크 분석 방법을 제시하고자 한다.