• 임상간호연구
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• 제25권1호
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• pp.80-90
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• 2019

Purpose: The aim of this study was to identify the research trends of articles published in the Journal of Korean Clinical Nursing Research from 2000 to 2017 by a text network analysis using keywords. Methods: This study analyzed 600 articles. The R program was used for text mining that extracted frequency, centrality rank, and keyword network. Results: From 2000 to 2009, keywords with high-frequency were 'nurse', 'pain', 'anxiety', 'knowledge', 'attitude', and so on. 'Pain', 'nurse', and 'knowledge' showed a high centrality. 'Fatigue' showed no high frequency but a high centrality. Keywords such as 'nurse', 'knowledge', and 'pain' also showed high frequency and centrality between 2010 and 2017. 'Hemodialysis' and 'intensive care unit' were added to keywords with high frequency and centrality during the period. Conclusion: The frequency and centrality of keywords such as 'nurse', 'pain', 'knowledge', 'hemodialysis', and 'intensive care unit' reflect the research trends in clinical nursing between 2000 and 2017. Further studies need to expand the keyword networks by connecting the main keywords.

• Journal of Korea Trade
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• 제24권5호
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• pp.71-86
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• 2020

Purpose - This study investigates research trends by searching for English keywords and abstracts in 1,511 Korean journal articles in the Korea Citation Index from the 2002-2019 period using the term "Port." The study aims to lay the foundation for a more balanced development of port research. Design/methodology - Using abstract and keyword data, we perform frequency analysis and word embedding (Word2vec). A t-SNE plot shows the main keywords extracted using the TextRank algorithm. To analyze which words were used in what context in our two nine-year subperiods (2002-2010 and 2010-2019), we use Scattertext and scaled F-scores. Findings - First, during the 18-year study period, port research has developed through the convergence of diverse academic fields, covering 102 subject areas and 219 journals. Second, our frequency analysis of 4,431 keywords in 1,511 papers shows that the words "Port" (60 times), "Port Competitiveness" (33 times), and "Port Authority" (29 times), among others, are attractive to most researchers. Third, a word embedding analysis identifies the words highly correlated with the top eight keywords and visually shows four different subject clusters in a t-SNE plot. Fourth, we use Scattertext to compare words used in the two research sub-periods. Originality/value - This study is the first to apply abstract and keyword analysis and various text mining techniques to Korean journal articles in port research and thus has important implications. Further in-depth studies should collect a greater variety of textual data and analyze and compare port studies from different countries.

• 의학교육논단
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• 제23권3호
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• pp.176-184
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• 2021

The aim of this study was to analyze the research trends in articles published in the Korean Journal of Medical Education (KJME) and Korean Medical Education Review (KMER) using keyword network analysis. The analyses included 507 papers from 2010 to 2019 published in KJME and KMER. First, keyword frequency analysis showed that the research topics that appeared in both journals were "medical student," "curriculum," "clinical clerkship," and "undergraduate medical education." Second, centrality analysis of a network map of the keywords identified "curriculum" and "medical student" as highly important research topics in both journals. Third, a cluster analysis of 20 core keywords in KMER identified research clusters related to academic motivation, achievement, educational measurement, medical competence, and clinical practice (centered on "learning," while in KJME, clusters were related to educational method and program evaluation, medical competence, and clinical practice (centered on "teaching"). In conclusion, future medical education research needs to expand to encompass other research areas, such as educational methods, student evaluations, the educational environment, student counseling, and curriculum.

• 한국도서관정보학회지
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• 제54권4호
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• pp.393-414
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• 2023

본 연구는 연구데이터 관련 국내 연구의 동향을 파악하기 위하여 RISS에서 연구데이터 관련 논문을 수집하였으며, 데이터 정제 후 총 58건의 연구논문을 대상으로 134개의 저자 키워드를 추출하여 키워드 네트워크 분석을 수행하였다. 분석 결과, 첫째, 아직까지 국내에서 연구데이터 관련 연구의 수가 58건에 지나지 않아 추후 많은 관련 연구가 진행될 필요가 있음을 알 수 있었다. 둘째, 연구데이터 관련 연구 분야는 대부분 복합학 중 문헌정보학에 집중되어 있었다. 셋째, 연구데이터 관련 저자 키워드의 빈도분석 결과 '연구데이터관리', '연구데이터공유', '데이터리포지터리', '오픈사이언스' 등이 다빈도 주요 키워드로 분석되어 연구데이터 관련 연구는 위의 키워드를 중심으로 진행되고 있음을 알 수 있었다. 키워드 네트워크 분석 결과에서도 다빈도 키워드는 연결 중심성 및 매개 중심성에서 중심적인 위치를 차지하며 관련 연구에서 핵심 키워드에 위치하고 있음을 알 수 있었다. 본 연구의 결과를 통하여 최근의 연구데이터 관련 동향을 파악할 수 있었고, 향후 집중적으로 연구해야 하는 분야를 확인할 수 있었다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.63-73
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• 2018

학계나 연구소에서는 연구동향이나 과학기술동향을 파악하고 예측하기 위해 전문가들의 판단에 의존하는 정성적인 방법을 주로 활용하여 왔다. 이 기법은 많은 시간과 비용이 드는 단점이 있기에 본 논문에서는 키워드 네트워크 분석을 활용하여 과학기술 동향을 예측하였다. 이를 위해 미국 특허 중 AI(Artificial Intelligence) 특허 초록 13,618개를 대상으로 키워드 네트워크 분석을 활용하여 분석 1기(2002.1.1. ~ 2006.12.31.), 분석 2기(2007.1.1. ~ 2011.12.31.), 분석 3기(2012.1.1. ~ 2016.12.31.)로 구분하여 분석하였다. 빈도 분석 결과, 분석 1기에서 3기로 시간이 경과할수록 AI 응용 분야의 방법에 관련된 핵심어들이 부각되었다. 키워드 네트워크 분석에서도 시간이 경과함에 따라 응용 분야의 방법에 관련된 핵심어와 다른 핵심어 간의 연계성이 높아졌다. 또한 분석 전체 기간 중 상승 및 하락 추세를 보인 연계 핵심어를 분석하면 응용 분야의 방법과 관리에 대한 연계성은 강화되는 반면에 기초 분야의 연계성은 약화되었다. 키워드 연결 중심성 분석에서도 기간이 경과할수록 응용 분야에 대한 중심성 수치가 높았다. 키워드 매개 중심성 분석에서 분석 3기는 응용 분야의 방법론 관련 핵심어가 가장 높은 매개 수치를 보였다. 이는 앞으로 응용 분야의 방법들이 AI 분야의 강력한 중개자 역할을 할 것으로 예상된다. 본 논문에서 제시한 기법은 지역혁신과 관련된 과제 발굴이나 사회문제 이슈의 시각화 등 지역혁신 분야에 활용되어 질 수 있을 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권8호
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• pp.55-63
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• 2021

소셜 빅데이터는 신조어나 고유명사를 포함하는 경우가 많으며, 이들을 처리하기 위해 단어별 출현 빈도수를 기반으로 한 통계적인 형태소 분석 방법이 많이 활용되고 있다. 그러나 이들 방법에서는 복합 명사를 제대로 인지하지 못해, 키워드 추출의 정확도가 떨어지는 문제점이 지적되고 있다. 본 논문에서는 소셜 빅데이터의 키워드 분석에 있어 복합 명사를 추출하기 위한 방법을 제안한다. 제안 방법은 형태소 분석 단계를 통해 얻어진 단어를 조합하여 복합 명사 후보군을 만들고, 주어진 리뷰에서 이들의 출현 빈도를 조사하여 얻어진 빈도수를 기반으로 복합 명사를 추출한다. 복합 명사 후보군을 구성하는 방법에 따라 두 가지 알고리즘을 제안하였으며, 각 알고리즘의 성능을 수식으로 표현하고 비교한다. 그리고 온라인에서 수집된 실제 데이터를 대상으로 실험을 통해 비교 결과를 검증하는 동시에, 제안 방법이 실시간 처리에도 적합함을 보여준다.

• 아태비즈니스연구
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• 제14권3호
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• pp.241-250
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• 2023

Purpose - The purpose of this study was to investigate the perception of 'unmanned cafes' on the network through big data analysis, and to identify the latest trends in rapidly changing consumer perception. Based on this, I would like to suggest that it can be used as basic data for the revitalization of unmanned cafes and differentiated marketing strategies. Design/methodology/approach - This study collected documents containing unmanned cafe keywords for about three years, and the data collected using text mining techniques were analyzed using methods such as keyword frequency analysis, centrality analysis, and keyword network analysis. Findings - First, the top 10 words with a high frequency of appearance were identified in the order of unmanned cafes, unmanned cafes, start-up, operation, coffee, time, coffee machine, franchise, and robot cafes. Second, visualization of the semantic network confirmed that the key keyword "unmanned cafe" was at the center of the keyword cluster. Research implications or Originality - Using big data to collect and analyze keywords with high web visibility, we tried to identify new issues or trends in unmanned cafe recognition, which consists of keywords related to start-ups, mainly deals with topics related to start-ups when unmanned cafes are mentioned on the network.

• 한국초등수학교육학회지
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• 제23권4호
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• pp.459-479
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• 2019

본 연구에서는 키워드 네트워크를 통해 국내 초등수학교육 분야의 대표적인 학술지인 『한국초등수학교육학회지』에 수록된 논문의 키워드를 대상으로 본 학술지의 연구 동향을 살펴보았다. 자료수집은 창간호부터 2018년까지 총 378편의 논문을 대상으로 하였으며, 논문에 포함된 총 1140개의 키워드들에 대하여 Krkwic 프로그램과 NodeXL 프로그램을 활용하여 빈도 분석 및 키워드 네트워크 분석을 실시하였다. 연구 결과 첫째, 빈도분석 결과 최소 5회 이상 출현하여 나타난 키워드는 48개로 수학과교육과정, 수학교과서, 학교수학, 수학문제해결, 수학영재 등이 있었다. 둘째, 키워드 네트워크 분석 결과에서 중요성이 높게 나타난 키워드는 수학교과서, 학교수학, 수학과교육과정, 수학문제해결, 수학적의사소통 등이 나타났다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 본 학술지의 연구의 주요한 연구 주제어를 파악하고 연구 동향을 논의하였으며 연구의 제한점을 바탕으로 제언을 할 수 있었다.

• Spatial Information Research
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• 제23권2호
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• pp.83-93
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• 2015

최근 U-City 계획을 수립한 지자체의 U-서비스는 시설 및 도시 관리 위주의 서비스로 구현되고 있으며, 시민 맞춤형 U-서비스는 계획에만 그치고 있는 실정이다. 이에 본 연구는 U-City 종합계획과 U-City 계획의 U-서비스 내용을 네트워크 텍스트 분석과 단어 빈도 분석을 통해 비교 검토하여 향후 시민 맞춤형 U-서비스 제공을 위한 시사점을 제시하였다. 제1, 2차 U-City 종합계획과 4개 지방자치단체의 U-City 계획 중 U-서비스 계획 내용을 추출하여 주요 단어들을 산출하였고, 도출된 단어를 통해 네트워크 텍스트 분석과 단어 빈도 분석을 실시하였다. 분석 결과를 바탕으로 향후 U-City 종합계획에서는 지자체의 특색에 따른 서비스 추가와 정책 재정 지원 및 시민의 필요사항을 반영하여 다양한 분야의 시민 맞춤형 U-서비스 개발과 같은 시사점을 도출하였으며, 이를 통해 U-City에 대한 시민들의 인식 또한 증가될 것으로 기대할 수 있다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제19D권4호
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• pp.263-270
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• 2012

최근 초고속 인터넷과 대용량 데이터베이스 기술의 발전으로 웹 문서의 양이 크게 증가하였으며, 이를 효과적으로 관리하기 위하여 문서의 주제별 자동 분류가 중요한 문제로 대두되고 있다. 본 연구에서는 한글 형태소 및 키워드 분석에 기초한 문서 특성 추출 방법을 제안하고, 이를 이용하여 웹 문서와 같은 비구조적 문서의 주제를 예측하여 문서를 자동으로 분류하는 방법을 제시한다. 먼저, 문서 특성 추출을 위하여 한글 형태소 분석기를 사용하여 용어를 선별하고, 각 용어의 빈도와 주제 분별력을 기초로 주제 분별 용어인 키워드 집합을 생성한 후, 각 키워드에 대하여 주제 분별력에 따라 점수화한다. 다음으로, 추출된 문서 특성을 기초로 상용 소프트웨어를 사용하여 의사 결정 트리, 신경망 및 SVM의 세 가지 분류 모델을 생성하였다. 실험 결과, 제안한 특성 추출 방법을 이용한 문서 분류는 의사 결정 트리 모델의 경우 평균 Precision 0.90 및 Recall 0.84 로 상당한 정도의 분류 성능을 보여 주었다.