• 한국전자통신학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.447-452
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• 2019

현재 노인 문제가 심각한 수준에 이르고 있다. 본 논문에서는 노인의 재활과 운동 문제를 ICT와 헬스케어 관점에서 해결하고자 하는 노력의 일환으로 이 분야에 대한 세계 연구자들의 노력을 키워드를 기반으로 하여 그래프 기반의 계량 정보 분석 수행한다. 이를 위해 먼저 키워드 연계관계 분석을 수행하고 이를 기반으로 네트워크의 차수 분포 분석한 후 매개 중심성, 근접 중심성, 조화 중심성을 기반으로 한 네트워크의 중심성 분석을 수행한다. 이를 통하여 ICT와 헬스케어 분야에서의 핵심 키워드를 통한 지금까지의 연구 동향과 미래의 연구 진행 방향을 알아본다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제55권3호
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• pp.103-129
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• 2021

본 연구는 동시출현단어 분석에 기초한 지적구조 분석에서 주제를 표현하는 두 가지 키워드 유형의 특성에 관하여 국외 오픈액세스 분야를 중심으로 살펴보았다. 구체적으로 문헌정보학 분야 LISTA 데이터베이스에서 추출한 키워드 집합을 두 가지 유형(통제키워드, 비통제키워드)으로 구분하고, 동시출현단어 분석에 기초한 지적구조 분석을 수행한 결과를 비교하였다. 그 결과, 각 키워드 유형별로 키워드 집합, 연구지도와 영향력, 그리고 시기에 따라 상당한 차이가 있는 것으로 나타났다. 따라서 동시출현단어 분석에 기초한 지적구조 분석에서는 연구 목적에 따라 키워드 유형별 특성을 고려하여야 한다. 즉 전체 학문분야 관점에서 특정분야의 전반적인 연구 동향을 살펴보는 목적으로는 통제키워드를, 해당 분야 관점에서 연구 영역별로 세부적인 동향을 파악하는 목적으로는 비통제키워드를 사용하는 것이 더 적절할 것이다. 또한 양자의 관점을 모두 반영하는 종합적인 지적구조 분석을 위해서는 통제키워드와 비통제키워드를 개별적으로 사용한 결과를 상호 비교하여 분석하는 것이 가장 바람직하다고 할 수 있다.

• 대한물리의학회지
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• 제14권3호
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• pp.55-62
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• 2019

PURPOSE: Text-mining has been shown to be useful for understanding the clinical characteristics and patients' concerns regarding a specific disease. Low back pain (LBP) is the most common disease in modern society and has a wide variety of causes and symptoms. On the other hand, it is difficult to understand the clinical characteristics and the needs as well as demands of patients with LBP because of the various clinical characteristics. This study examined online texts on LBP to determine of text-mining can help better understand general characteristics of LBP and its specific elements. METHODS: Online data from www.spine-health.com were used for text-mining. Keyword frequency analysis was performed first on the complete text of postings (full-text analysis). Only the sentences containing the highest frequency word, pain, were selected. Next, texts including the sentences were used to re-analyze the keyword frequency (pain-text analysis). RESULTS: Keyword frequency analysis showed that pain is of utmost concern. Full-text analysis was dominated by structural, pathological, and therapeutic words, whereas pain-text analysis was related mainly to the location and quality of the pain. CONCLUSION: The present study indicated that text-mining for a specific element (keyword) of a particular disease could enhance the understanding of the specific aspect of the disease. This suggests that a consideration of the text source is required when interpreting the results. Clinically, the present results suggest that clinicians pay more attention to the pain a patient is experiencing, and provide information based on medical knowledge.

• 정보화정책
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• 제27권4호
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• pp.24-46
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• 2020

본 연구는 키워드 네트워크 분석을 이용하여 공공데이터 수요(즉, 공공데이터 제공신청, 검색 질의 등)를 적시에 예측하는 방법을 제안한다. 분석 결과에 따르면, 수요가 높은 토픽에 속하는 공공데이터는 대부분 국내 공공데이터 포털(data.go.kr)에서 제공되고 있지만, 토픽 연관 분석을 통해 예측된 이용자의 실제 요구와 관련된 공공데이터는 거의 제공되지 않고 있다. 공공데이터를 제공(또는 선정)할 때, 이용자의 공공데이터 제공신청과의 관련성보다 공공데이터 토픽과의 관련성이 우선시되기 때문이다. 제안된 키워드 네트워크 분석 프레임워크는 실제 공공데이터 제공신청을 바탕으로 이용자들의 수요를 빠르고 쉽게 예측할 수 있으므로, 향후 공공기관(중앙부처·지방자치단체·산하기관)의 공공데이터 정책 수립에 이바지할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제19권4호
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• pp.49-61
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• 2020

Prior studies on technology predictions attempted to predict the emergence and spread of emerging technologies through the analysis of correlations and changes between data using objective data such as patents and research papers. Most of the previous studies predicted future technologies only from the viewpoint of technology development. Therefore, this study intends to conduct technical forecasting from the perspective of the consumer by using keyword search frequency of search portals such as NAVER before and after the introduction of emerging technologies. In this study, we analyzed healthcare technologies into three types : measurement technology, platform technology, and remote service technology. And for the keyword analysis on the healthcare, we converted the classification of technology perspective into the keyword classification of consumer perspective. (Blood pressure and blood sugar, healthcare diagnosis, appointment and prescription, and remote diagnosis and prescription) Naver Trend is used to analyze keyword trends from a consumer perspective. We also used the ARIMA model as a technology prediction model. Analyzing the search frequency (Naver trend) over 44 months, the final ARIMA models that can predict three types of healthcare technology keyword trends were estimated as "ARIMA (1,2,1) (1,0,0)", "ARIMA (0,1,0) (1,0,0)", "ARIMA (1,1,0) (0,0,0)". In addition, it was confirmed that the values predicted by the time series prediction model and the actual values for 44 months were moving in almost similar patterns in all intervals. Therefore, we can confirm that this time series prediction model for healthcare technology is very suitable.

• Spatial Information Research
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• 제23권1호
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• pp.69-77
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• 2015

본 연구는 1998년부터 2013년까지 지리공간정보와 관련된 연구 논문에 대해 키워드 네트워크 분석 기법을 적용하여 분석하고 글로벌 차원에서 지리공간정보 연구의 흐름을 도출하는데 목적이 있다. 이를 위해 Web of Science 학술 자료 검색 엔진을 이용하여 지리공간정보와 관련된 논문과 주요 키워드를 추출하였다. 그리고 추출된 키워드를 이용해 키워드 네트워크 자료를 구축하고 시기별 키워드의 연결중심성과 매개중심성, 근접중심성을 분석하였다. 그 결과 다양한 분야에서 지리공간정보가 활용되어 왔음을 확인할 수 있었고 관련된 기술의 연구 동향을 계량적으로 파악할 수 있었다. 이러한 연구 결과는 지리공간정보에 대한 정책과 연구 개발 계획을 과학적으로 수립하는데 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 품질경영학회지
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• 제50권4호
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• pp.751-776
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• 2022

Purpose: The purpose of this paper is to present implications by analyzing research trends on CSR, CSV and ESG by text analysis and visual analysis(Comprehensive/ Fields / Years-based) which are big data analyses, by collecting data based on previous studies on CSR, CSV and ESG. Methods: For the collection of analysis data, deep learning was used in the integrated search on the Academic Research Information Service (www.riss.kr) to search for "CSR", "CSV" and "ESG" as search terms, and the Korean abstracts and keyword were scrapped out of the extracted paper and they are organize into EXCEL. For the final step, CSR 2,847 papers, CSV 395 papers, ESG 555 papers derived were analyzed using the Rx64 4.0.2 program and Rstudio using text mining, one of the big data analysis techniques, and Word Cloud for visualization. Results: The results of this study are as follows; CSR, CSV, and ESG studies showed that research slowed down somewhat before 2010, but research increased rapidly until recently in 2019. Research have been found to be heavily researched in the fields of social science, art and physical education, and engineering. As a result of the study, there were many keyword of 'corporate', 'social', and 'responsibility', which were similar in the word cloud analysis. Looking at the frequent keyword and word cloud analysis by field and year, overall keyword were derived similar to all keyword by year. However, some differences appeared in each field. Conclusion: Government support and expert support for CSR, CSV and ESG should be activated, and researches on technology-based strategies are needed. In the future, it is necessary to take various approaches to them. If researches are conducted in consideration of the environment or energy, it is judged that bigger implications can be presented.

• 대한통합의학회지
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• 제12권2호
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• pp.197-210
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• 2024

Purpose : This study aimed to analyze research trends in the field of integrative medicine through a bibliometric analysis of articles published in Integrative Medicine Research (IMR) journal from 2017 to 2022. Methods : Articles published in IMR journal between 2017 and 2022 were searched using the Web of Science database on August 22, 2023. The analysis was performed using the Bibliometrix and Biblioshiny tools in R (version 4.3.1) and VOSviewer (version 1.6.19). Results : The key findings were as follows: average citations per article (9.41), total authors (1,142), single-authored articles (12), average articles per author (0.27), average co-authors per article (5.27), and rate of international co-authorships (15.69 %). The most-cited article was on the cryopreservation of cells or tissues and their clinical applications. The top keyword analysis by author keywords showed that "acupuncture" was the most frequently used keyword (33 times). Co-occurrence network analysis showed 85 high-frequency keywords that appeared five or more times, and the top five keywords by total link strength were "acupuncture," "herbal medicine," "prevalence," "alternative medicine," and "complementary." The study found that, contrary to the trend in complementary and alternative medicine research in Korea, the IMR journal actively conducts intervention studies to provide clinical evidence. Conclusion : In the IMR journal, "acupuncture" was the most frequent of author keywords. The analysis of keyword trend topics over time showed that the keyword "systematic review" continued to appear from 2020 to 2022, and the keyword "clinical practice guideline" appeared for the first time in 2021. In particular, the co-occurrence network analysis highlighted keywords related to intervention research, in contrast to domestic research trends. While this study analyzed only one journal, future studies expanding the category of integrative medicine and increasing the number of journals analyzed may provide further insights.

• 한국전기전자재료학회논문지
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• 제31권1호
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• pp.11-18
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• 2018

Two-dimensional (2D) materials such as transition metal dichalcogenides have attracted tremendous scientific interests owing to their potential of solving the zero band-gap issue of graphene. In this work, the research areas and technology evolutionary dynamics of the 2D materials were identified using the scientometric method focusing on keyword mapping and clustering. The time-series analysis showed that the technological progress of 2D material is in the early growth period. The overlay mapping analysis were carried out to investigate the technology evolution of 2D materials with time. The strategic diagram of co-word analysis classifying the topological positions of keyword was derived to support the analysis results. It is conjectured that extensive research will be conducted widely on the application of 2D materials not only in electronic and optoelectronic devices, but also in various other fields such as biomedical applications, and that their development will be more rapid based on accumulated results of extant graphene research.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권9호
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• pp.403-410
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• 2017

국내의 공동주택은 1980년대 후반에 시행된 주택공급정책으로 급속히 증가하였으나, 물량적 보급에만 치중하고 품질관리측면에서는 상대적으로 소홀히 하여 다양하고 많은 하자가 발생하게 되었다. 그리고 다양하고 많은 하자 발생에 따른 분쟁이 점점 부각되고 있으며, 다양한 문제점들을 해결하기 위하여 공동주택 하자 관련 연구들이 지속적으로 수행되어 왔다. 이에 본 연구에서는 키워드 네트워크 분석 방법론을 활용하여 오랜 기간 축적된 공동주택 하자 관련 연구 분야의 주요 키워드 및 트렌드를 분석하여 시사점을 도출하고자 하였다. 연구 분석 방법으로는 한국교육학술정보원 포털을 활용하여 학술지 논문을 수집하고, 수집된 학술논문의 필터링 및 키워드 정제과정을 거쳐 분석자료를 구축하였다. 그리고 키워드 네트워크 관계에 대한 시각화 모델링, 연결정도 중심성 분석, 매개 중심성 분석을 실시하였다. 연결정도 및 매개 중심성 분석 결과, 담보, 논쟁, 수리, 사례, 책임, 결로, 비용, 제도, 기준, 감정이 공동주택 하자 분야에 특징적으로 나타나는 주요 키워드로 분석되었다.