• 지역사회간호학회지
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• 제29권4호
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• pp.429-439
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• 2018

Purpose: The aim of this study is to identify core keyword of frailty research in the past 35 years to understand the structure of knowledge of frailty. Methods: 10,367 frailty articles published between 1981 and April 2016 were retrieved from Web of Science. Keywords from these articles were extracted using Bibexcel and social network analysis was conducted with the occurrence network using NetMiner program. Results: The top five keywords with a high frequency of occurrence include 'disability', 'nursing home', 'sarcopenia', 'exercise', and 'dementia'. Keywords were classified by subheadings of MeSH and the majority of them were included under the healthcare and physical dimensions. The degree centralities of the keywords were arranged in the order of 'long term care' (0.55), 'gait' (0.42), 'physical activity' (0.42), 'quality of life' (0.42), and 'physical performance' (0.38). The betweenness centralities of the keywords were listed in the order of depression' (0.32), 'quality of life' (0.28), 'home care' (0.28), 'geriatric assessment' (0.28), and 'fall' (0.27). The cluster analysis shows that the frailty research field is divided into seven clusters: aging, sarcopenia, inflammation, mortality, frailty index, older people, and physical activity. Conclusion: After reviewing previous research in the 35 years, it has been found that only physical frailty and frailty related to medicine have been emphasized. Further research in psychological, cognitive, social, and environmental frailty is needed to understand frailty in a multifaceted and integrative manner.

• 정보관리학회지
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• 제39권1호
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• pp.309-330
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• 2022

학문의 구조, 특성, 하위 분야 등을 계량적으로 규명하는 지적구조 분석 연구가 최근 급격히 증가하는 추세이다. 지적구조 분석 연구를 수행하기 위하여 전통적으로 사용되는 분석기법은 서지결합분석, 동시인용분석, 단어동시출현분석, 저자서지결합분석 등이다. 이 연구의 목적은 키워드서지결합분석(KBCA, Keyword Bibliographic Coupling Analysis)을 새로운 지적구조 분석 방식으로 제안하고자 한다. 키워드서지결합분석 기법은 저자서지결합분석의 변형으로 저자 대신에 키워드를 표지로 하여 키워드가 공유한 참고문헌의 수를 두 키워드의 주제적 결합 정도로 산정한다. 제안된 키워드서지결합분석 기법을 사용하여 Web of Science에서 검색된 'Open Data' 분야의 1,366건의 논문집합을 대상으로 분석하였다. 1,366건의 논문집합에서 추출된 7회 이상 출현한 63종의 키워드를 오픈데이터 분야의 핵심 키워드로 선정하였다. 63종의 핵심 키워드를 대상으로 키워드서지결합분석 기법으로 제시된 지적구조는 열린정부와 오픈사이언스라는 주된 영역과 10개의 소주제로 규명되었다. 이에 반해 단어동시출현분석의 지적구조 네트워크는 전체 구성과 세부 영역 구조 규명에 있어 미진한 것으로 나타났다. 이러한 결과는 키워드서지결합분석이 키워드 간의 서지결합도를 사용하여 키워드 간의 관계를 풍부하게 측정하기 때문이라고 볼 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제25권3호
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• pp.179-200
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• 2019

구전(Word-of-Mouth) 활동은 오래 전부터 기업의 마케팅 과정에서 중요성을 인식하고 특히 마케팅 분야에서 많은 주목을 받아왔다. 최근에는 인터넷의 발달에 따라 온라인 뉴스, 온라인 커뮤니티 등에서 사람들이 지식과 정보를 주고 받는 방식이 다양해지면서 구전은 후기, 평점, 좋아요 등으로 입소문의 양상이 다각화되고 있다. 이러한 현상에 따라 구전에 관한 다양한 연구들이 선행되어왔으나, 이들을 종합적으로 분석한 메타 분석 연구는 부재하다. 본 연구는 학술 빅데이터를 활용해 구전 관련 연구동향을 알아내기 위해서 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 주요 연구들을 추출하고 시기별로 연구들의 주요 쟁점을 파악하는 기법을 제안하였다. 이를 위해서 1941년부터 2018년까지 인용 데이터베이스인 Scopus에서 'Word-of-Mouth'라는 키워드로 검색되는 총 4389건의 문헌을 수집하였고, 영어 형태소 분석과 불용어 제거 등 전처리 과정을 통해 데이터를 정제하였다. 본 연구는 학문 분야의 발전 궤적을 추적하는 데 활용되는 주경로 분석기법을 적용해 구전과 관련된 핵심 연구들을 추출하여 연구동향을 거시적 관점에서 제시하였고, 단어동시출현 정보를 추출하여 키워드 간 네트워크를 구축하여 시기별로 구전과 관련된 연관어들이 어떻게 변화되었는지 살펴봄으로써 연구동향을 미시적 관점에서 제시하였다. 수집된 문헌 데이터를 기반으로 인용 네트워크를 구축하고 SPC 가중치를 적용하여 키루트 주경로를 추출한 결과 30개의 문헌으로 구성된 주경로가 추출되었고, 연관어 네트워크 분석을 통해서는 시기별로 온라인 시대, 관광 산업 등 다양한 산업군 등 산업 변화가 반영돼 시대적 변화와 더불어 발전하고 있는 학술적 영역의 변화를 확인할 수 있었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.153-158
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• 2016

최근 소셜 네트워크 사용자들이 늘어나면서, 각 지역에서 관심 받고 있는 사회적인 이슈나 재해 등과 같은 이벤트에 대한 정보들이 소셜 미디어 사이트를 통해 실시간으로 빠르게 대량으로 게시되고 있으며, 사회적 파급효과도 매우 커지고 있다. 본 논문에서는 지역정보를 가진 트위터 데이터를 이용하여 특정 시간, 지역에 사용자들이 관심을 가지고 있는 이벤트를 탐지하는 방법을 제안하고자 한다. 이를 위해 트위터 스트리밍 API를 이용해 데이터를 수집하고, 트윗의 키워드들의 시간에 따른 빈도수를 분석하여 정상적인 패턴과 다른 패턴을 가진 키워드를 이벤트로 추출하고, 같은 이벤트에 대한 키워드들을 군집화 하기 위해 co-occurrence 그래프를 이용하여 이벤트 감지 시스템을 구현하였다. 그리고 실험을 통해 제안한 기법의 유효성을 검증한다.

• 한국해양공학회지
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• 제34권6호
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• pp.461-468
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• 2020

This study examined how national research and development (R&D) in the domain of logistics has changed recently in the Republic of Korea. We conducted basic statistical analysis and social network analysis on 5,327 logistics-related R&D projects undertaken during 2005-2019. Data for performing these analyses were collected from the R&D database of the National Science and Technology Information Service (NTIS). By constructing a co-occurrence matrix with keywords, we conducted degree and betweenness centrality analysis and visualized the network matrix to display a cluster map. This study presents our observations related to the following findings: (1) the chronical trends of logistics R&D, (2) focused fields of logistics R&D, (3) the relations among keywords, and (4) the characteristics of logistics R&D. Finally, we suggest policy implications to boost and diversify logistics R&D.

• 통상정보연구
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• 제19권1호
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• pp.23-42
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• 2017

1999년 창간된 이래 학술지 '통상정보연구'는 통상정보 및 시스템, 전자무역, 지역연구, 전자상거래, 서비스무역, 무역 관련 법규 등 관련 분야 연구자들의 우수한 연구 성과를 확산하는데 크게 기여하고 있다. 본 연구는 소셜 네트워크 분석 기법을 적용하여 통상정보연구에 게재된 연구 논문의 키워드 분석을 통해 통상정보 분야 주요 연구 동향 및 특징을 파악하였다. 학회 홈페이지를 통해 수집한 논문 키워드 자료를 분석에 맞도록 수정한 후 동시 출현 연구 키워드 네트워크 분석용 자료를 생성하였다. 네트워크 분석과 시각화를 위해 NodeXL Pro를 활용하였으며 클러스터링 분석을 통해 통상정보 분야 연구자들의 주요 연구 관심 분야 및 특징을 파악하였다. 또한 융복합 연구에 중개자 역할을 하는 주요한 연구 키워드들도 도출하였다.

• 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.

• 한국자원식물학회:학술대회논문집
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• 한국자원식물학회 2023년도 임시총회 및 춘계학술대회
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• pp.40-40
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• 2023

Atopic dermatitis is a chronic inflammatory skin diseases caused by skin barrier dysfunction. Allium victoralis var. Platyphyllum (AVP) is a perennial plant used as vegetable and herbal medicine. The purpose of this study was to suggest that AVP is a new cosmetic material by examining the effects of AVP on the skin barrier and inflammatory response. A bibliometric network analysis was performed through keyword co-occurrence analysis by extracting author keyword from 69 articles retrieved from SCOPUS. We noted the anti-inflammatory activity shown by the results of clustering and mapping from network visualization analysis using VOSviewer software tool. HPLC-UV analysis showed that AVP contains 0.12 ± 0.02 mg/g of chlorogenic acid and 0.10 ± 0.01 mg/g of gallic acid. AVP at 100 ㎍/mL was shown to increase the mRNA levels of filaggrin and involucrin related to skin barrier function by 1.50-fold and 1.43-fold, respectively. In the scratch assay, AVP at concentrations of 100 ㎍/mL and 200 ㎍/mL significantly increased the cell migration rate and narrowed the scratch area. In addition, AVP suppressed the increase of inflammation-related factors COX-2 and NO and decreased the release of β-hexosaminidase. This study suggests that AVP can be developed as a functional cosmetic material for atopy management through skin barrier protection effects, anti-inflammatory and anti-itch effects.

• 한국문헌정보학회지
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• 제55권2호
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• pp.91-110
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• 2021

본 연구는 국내 주요 뉴스기사를 활용하여 코로나19에 직면한 한국 국회의 의정활동에 대한 네트워크 분석을 수행하고, 코로나19 장기화 국면에서 한국 국회의 정책 방향을 제안하고자 하였다. 연구를 위해 코로나 19 관련 뉴스기사를 수집하고 기사의 인물 및 핵심어 정보를 활용하여 동시출현 기반 국회의원 네트워크, 내용 기반 국회의원 네트워크 분석을 수행하였다. 또한, 토픽모델링 기법을 활용한 주제별 키워드 중심 국회의원 네트워크 구성하여 분석을 실시하였다. 연구결과, 국회의원 의정활동 네트워크에서 더불어민주당 소속 국회의원들은 코로나19와 관련하여 재난지원금 및 국가 재정, 의료 복지, 국난, 민생법안 등 폭넓은 주제와 관련성을 갖는 반면, 나머지 정당의 국회의원들과 관련성이 높은 주제는 국가 재정과 관련된 안건들로 제한되는 경향이 확인되었다. 그리고 해당 네트워크의 모든 중심성 지표에서 더불어민주당과 국민의힘 대표 의원들이 주요한 영향력을 지니고 있는 것으로 확인되었다. 연구결과를 토대로, 여러 정당 소속 국회의원 간 소통의 기회를 늘려 코로나19 관련 다양한 안건에 대한 협력이 도모되어야 하고, 이를 위해 양당의 대표 국회의원들의 적극적인 역할 수행이 필요하다는 정책 방향을 제시하였다.

• 정보관리학회지
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• 제38권1호
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• pp.53-69
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• 2021

본 연구에서는 다학제적 연구가 활발해진 국내 연구의 동향을 파악하기 위하여 2020 구글 스칼라 매트릭스에 색인된 국내 주요 학술지 데이터를 활용하여 전 학문분야를 포괄하는 네트워크 분석(대학협력 네트워크, 키워드 동시출현 네트워크, 학술지 인용 네트워크, 학문분야 인용 네트워크)을 실시하였다. 대학협력 네트워크 분석결과, 서울대학교, 계명대학교, 성균관대학교 등 협력연구를 활발히 진행하는 대학을 파악할 수 있었고, 키워드 동시출현 네트워크 분석결과, 이직의도, 직무만족 등 직무관련 키워드가 높은 빈도로 나타남을 확인하였다. 학술지 인용 네트워크에서는 한국콘텐츠학회논문지, 한국사회학, 한국심리학회지: 문화 및 사회문제 등 인용이 많이 되고 있는 핵심 학술지들을 확인하였으며, 학문분야 인용 네트워크에서는 교육학, 경영학, 사회복지학이 다른 학문에 가장 많은 영향을 미치는 학문임을 확인하였다. 본 연구에서는 기존의 국내 계량서지분석연구에서 시도하지 않았던 구글 스칼라 매트릭스 데이터를 처음 활용하였으며, 키워드, 학술지, 학문분야로 범위를 확장시켜가며 단계적 네트워크 분석을 실시하였다는 점에서 학술적 의의를 가지며, 연구결과는 국내 대학 간 공동연구의 전략 수립 및 다학제적 융합연구 기획에 활용될 수 있다는 점에서 실질적인 함의를 시사한다.