• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.400-407
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• 2017

본 연구의 목적은 의학교육에서의 행복과 관련된 교육과정 도입을 탐색하기 위하여 의학전문대학원생들이 행복을 느끼는 활동 및 행복에 대한 개념 인식구조의 사전-사후변화를 분석하였다. 연구대상은 의학전문대학원에 재학 중인 2학년 학생 총 36명이었고, 일상재구성법과 네트워크분석을 사용하였다. 연구결과, 의학전문대학원생들은 먹기/대화하기, 여가활동을 하면서 행복을 많이 경험하고 있는 반면 학습활동을 통한 행복을 느끼는 빈도는 낮게 나타났다. 사전-사후의 행복을 표현하는 단어들은 많은 부분 유사하였고, 사전에는 '경제', 사후에는 '일'이 가장 높은 연결정도중심성을 나타냈다. 행복에 대한 개념의 구조가 1개 그룹에서 자신의 일, 가족의 건강, 삶에 대한 가치, 긍정적인 자아 등의 4개 그룹으로 나누어져 행복에 대한 개념이 피상적인 행복에 대한 개념에서 실제적인 행복에 대한 개념으로 인식이 변화하였다. 따라서 인간의 건강을 다룰 예비의사들이 행복에 대한 개념과 가치 등을 바르게 정립할 수 있도록 행복에 대한 의도적인 교육이 도입되어야 하고, 이를 위해서 행복과 관련된 교육과정이 체계적으로 개발되어야 할 것이다.

• 지능정보연구
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• 제22권3호
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• pp.113-127
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• 2016

협업 필터링(Collaborative Filtering)은 유용성과 정교성 면에서 가장 성공적인 추천 알고리즘으로 평가받으며 산업계나 학계에서 많이 활용 및 연구되고 있지만, 기본적으로 사용자들이 평가한 점수에만 기반하여 추천결과를 생성하는 한계점이 있다. 이에 본 연구는 사용자가 상품을 구매할 때 자신이 신뢰하는 타인의 추천을 더 적극적으로 수용할 것이라는 점에 착안하여, 사용자의 평점 외에 사용자 간 신뢰관계를 소셜네트워크분석으로 분석한 결과를 추가로 반영하는 추천 알고리즘들을 제안하였다. 구체적으로 본 연구에서는 소셜네트워크분석에서 네트워크 내의 중심적 위치를 나타내는 척도인 내향 및 외향 중심성을 활용하여 사용자 간 유사도를 산출하는 알고리즘들과 사용자 신뢰 네트워크를 탐색하여 추천 대상이 되는 사용자가 직접 간접적으로 신뢰하는 사용자의 평가점수를 보다 높게 반영하는 알고리즘을 제안한 뒤 그 성능을 비교해 보았다. 실제 데이터에 적용하여 분석한 결과, 사용자 신뢰 네트워크의 내향 중심성 지수를 조건 없이 적용한 경우에는 오히려 정확도의 감소만을 야기하는 것으로 나타났고, 일정 임계치 이상의 외향 중심성을 갖는 사용자에 한해 내향 중심성 지수를 고려한 추천 알고리즘은 전통적인 협업 필터링에 비해 약간의 정확도 개선이 이루어짐을 확인할 수 있었다. 아울러, 사용자 신뢰 네트워크를 기반으로 탐색하는 알고리즘이 가장 우수한 성능을 보이는 것을 알 수 있었으며, 전통적인 협업 필터링과 비교해서도 통계적으로 유의한 수준의 정확도의 개선이 이루어짐을 확인할 수 있었다.

• 융합정보논문지
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• 제11권9호
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• pp.17-27
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• 2021

본 연구에서는 고용허가제에 대한 이슈와 국민적 인식을 확인하고 정책을 제언하기 위해 소셜데이터를 기반으로 한 텍스트마이닝 기법을 활용하고자 하였다. 이를 위해 2020년 1월부터 2020년 12월까지 1년 동안 온라인상에서 '고용허가제'가 언급되는 6,217개의 문서의 텍스트 1,453,272개를 텍스톰(Textom)을 통해 수집하여 텍스트마이닝과 소셜네트워크 분석을 수행하였다. 데이터 상위 키워드 빈도, TF-IDF(Term Frequency - Inverse Document Frequency) 분석, 연결중심성 분석으로 언급량이 많은 키워드 100개를 도출하였으며, 일자리 문제, 정책과정의 중요성, 산업관점의 경쟁력, 외국인근로자 생활 개선을 주요한 키워드로 구성하였다. 또한, 의미연결망 분석을 통해 '고용정책'과 같은 주요인식과 '국제협력', '노동자 인권', '법률', '외국인 채용', '기업 경쟁력', '이주민 문화', '외국인력 관리'와 같은 주변인식을 파악하였다. 끝으로 고용허가제에 관한 정책 수립과 관련 연구를 진행하는데 있어서 고려해야 할 요소를 제안하였다.

• 지역사회간호학회지
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• 제29권2호
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• pp.244-256
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• 2018

Purpose: This study tried to understand discourses of life-sustaining treatments in general daily and healthcare newspapers. Methods: A text-network analysis was conducted using the NetMiner program. Firstly, 572 articles from 11 daily newspapers and 258 articles from 8 healthcare newspapers were collected, which were published from August 2013 to October 2016. Secondly, keywords (semantic morphemes) were extracted from the articles and rearranged by removing stop-words, refining similar words, excluding non-relevant words, and defining meaningful phrases. Finally, co-occurrence matrices of the keywords with a frequency of 30 times or higher were developed and statistical measures-indices of degree and betweenness centrality, ego-networks, and clustering-were obtained. Results: In the general daily and healthcare newspapers, the top eight core keywords were common: "patients," "death," "LST (life-sustaining treatments)," "hospice palliative care," "hospitals," "family," "opinion," and "withdrawal." There were also common subtopics shared by the general daily and healthcare newspapers: withdrawal of LST, hospice palliative care, National Bioethics Review Committee, and self-determination and proxy decision of patients and family. Additionally, the general daily newspapers included diverse social interest or events like well-dying, euthanasia, and the death of farmer Baek Nam-ki, whereas the healthcare newspapers discussed problems of the relevant laws, and insufficient infrastructure and low reimbursement for hospice-palliative care. Conclusion: The discourse that withdrawal of futile LST should be allowed according to the patient's will was consistent in the newspapers. Given that newspaper articles influence knowledge and attitudes of the public, RNs are recommended to participate actively in public communication on LST.

• 한국비블리아학회지
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• 제22권3호
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• pp.247-267
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• 2011

본 연구는 내용분석과 네트워크 분석을 사용하여 국내 정보조직분야 지식구조를 조사하고자 하였다. 이를 위해 2000년부터 최근까지 정보조직분야 논문을 바탕으로 저자키워드, 초록, 저자, 저자소속기관을 추출하여 용어의 빈도를 측정하는 것은 물론 용어 간 연관관계를 분석하였다. 이를 위해 네트워크상에서 각 노드의 연결중심성, 근접중심성, 위세중심성을 산출하였다. 그 결과 정보조직 연구주제어는 좁고 복잡한 네트워크를 형성하고 있으며 주제어 사이에 직접적인 연결이 많이 이루어지고 있음을 알 수 있다. 목록과 분류는 여전히 정보조직의 중심축을 담당하고 있는 반면, 메타데이터, 온톨로지가 새로운 연구 분야로 부상하였다. 반면에 저자소속기관 및 저자는 넓은 네트워크를 형성하고 있었으며 협력이 활발하지 않았다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제23권11호
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• pp.193-201
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• 2018

In this paper, we extracted relevant patent data and conducted statistical analysis to understand the technical development trend related to Wireless Power Transfer (WPT) for Light Rail Transit (LRT). Recently, with the development of WPT technologies, the Light Rail Transit (LRT) industry is concentrating on applying WPT to the power supply system of trains because of their advantages compared wired counterpart, such as low maintenance cost and high stability. This technology is divided into three areas: wireless feeding and collecting technology, high-frequency power converter technology and orbital and infrastructure technology. From each specific area, key words in patent document were extracted by TF-IDF method and analyzed by social network. In the keyword network, core word of each specific technology were extracted according to their degree centrality. Then, the multi-word phrases were also built to represent the concept of core technologies. Finally, based on the analysis results, the development strategies for each specifics technical area of WPT in LRT filed will be provided.

• 국제학술발표논문집
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• The 8th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.505-509
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• 2020

Twitter is a useful medium to grasp various damage situations that have occurred in society. However, it is a laborious task to spot damage-related topics according to time in the environment where information is constantly produced. This paper proposes a methodology of constructing a knowledge structure by combining the BERT-based classifier and the community detection techniques to discover the topics underlain in the damage information. The methodology consists of two steps. In the first step, the tweets are classified into the classes that are related to human damage, infrastructure damage, and industrial activity damage by a BERT-based transfer learning approach. In the second step, networks of the words that appear in the damage-related tweets are constructed based on the co-occurrence matrix. The derived networks are partitioned by maximizing the modularity to reveal the hidden topics. Five keywords with high values of degree centrality are selected to interpret the topics. The proposed methodology is validated with the Hurricane Harvey test data.

• 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.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제26권3호
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• pp.619-630
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• 2015

본 연구의 목적은 '사회네트워크분석'과 '텍스트마이닝'을 이용하여 국내 남자프로배구 구단의 공격, 패스 패턴을 찾아내고, 배구경기력과 관련된 핵심 키워드 추출하여 경기력을 평가하여 향후 구단의 경기 전력을 수립하는데 기초자료로 활용하는데 있다. 본 연구에서는 '사회네트워크분석'을 통해 도출된 그룹변수들을 '텍스트마이닝' 기법의 결과인 경기의 '승패'에 차이를 검정하기 위해 '0' 그룹 (6명)과 '1' 그룹 (11명)으로 재구성하였다. 연구의 결과로서 '사회네트워크분석'의 연결중심성과 중개중심성의 순위로 판단하면, '0' 그룹 보다 '1' 그룹이 우수한 경기력을 보였다. '사회네트워크분석'에 의해서 재구성된 '0' 그룹과 '1' 그룹에 따라서 '텍스트마이닝'에 의해서 생성된 '승패' 그룹에 대한 유의성 검정 결과 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다 (p값: 0.001). '그룹별' 클러스터링 결과, '0' 그룹의 경우 'D' 선수와 'E' 선수가 '세트' 플레이를 통하여 정확하게 득점한다고 할 수 있다. '1' 그룹의 경우 'K' 선수가 '디그'에 의해서 '공격'을 하는 경우 실패하는 경우가 많고, 'C' 선수와 'P' 선수는 '세트' 정확한 플레이를 한 것으로 나타났다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권9호
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• pp.631-638
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• 2015

본 연구의 목적은 의학전문대학원생들의 좋은 의사에 대한 인식 구조와 임상실습을 경험하기 전과 후의 인식구조의 차이를 비교 분석하여 발전적인 의학교육의 방향을 제시하는 것이다. 연구대상은 의학전문대학원에 재학 중인 1~4학년 학생이었고, 언어네트워크 프로그램인 NetMiner 4.0 프로그램을 사용하여 분석하였다. 임상실습 경험 전과 후의 학생들이 좋은 의사를 표현하는데 사용한 단어들이 많은 부분이 유사하였지만 특히 '환자', '치료', '실력', '마음' 등의 단어를 많이 사용하였고, '환자'는 공통적으로 가장 높은 연결정도중심성을 나타냈다. 네트워크의 밀도와 평균 연결정도중심성은 임상실습 경험 전 학생보다 임상실습 경험 후 학생이 높게 나타났다. 임상실습 전과 후 학생들의 네트워크에서는 공통적으로 '진단 및 치료', '의료커뮤니케이션', '환자에 대한 태도', '의학지식', '기초역량' 5개의 그룹이 나타났다. 임상실습 후 학생의 경우, '평생학습' 그룹이 추가되어 6개 그룹이 나타났다. 최근 의학교육에서 사회적 책무성, 전문직업성, 의료인문학 등을 강조하는 추세에 비추어볼 때 아직 학생들의 좋은 의사에 대한 인식구조에는 부족한 부분이 있기 때문에 이러한 부분에 대한 교육이 좀 더 체계적으로 강화할 필요가 있다.