본 논문의 목적은 1999년에서 2018년 사이 발간된 디자인 관련 연구 논문들을 취합하고, 이들 논문들을 대상으로 키워드 네트워크 분석을 시행함으로써, 최근 20년간의 디자인분야 글로벌 연구의 특성과 동향을 파악하는 것이다. 이를 위해 스코퍼스에 등재된 디자인 분야의 22개 학술지로 부터 3,569개 연구 논문들을 취합하였으며, 저자 키워드와 인덱스 키워드를 활용하여 키워드 네트워크 모델을 설정하였다. 이들로부터 자주 사용되는 키워드들을 분석하였으며, 최근 20년을 4개 기간으로 나누어 각 기간 별로 중심성(연결, 매개) 지표를 산정, 키워드 네트워크 분석을 실시하였다. 연구결과, 디자인관련 주요 연구들과 디자인 관련 융합연구들의 특성과 동향이 키워드 네트워크 분석을 활용하여 정량적으로 설명될 수 있음을 보여주었다. 본 연구의 결과는 기술발전이 가져올 디자인 여건의 변화를 감지하고 적시성 있는 디자인 관련 연구를 추진하기 위한 자료로 활용 가능할 것으로 기대된다.
본 연구는 난독증과 학습장애 관련 연구 동향과 키워드 네트워크 분석을 통한 관련 변인의 중심성을 알아보는데 그 목적이 있다. 2008년부터 2018년까지 학술교육학술정보원에서 제공하는 학술연구정보서비스 사이트 데이터베이스를 활용하여 연구 목록을 수집하였다. 분석대상으로 선정된 407편의 연구 주제는 키워드 클렌징 작업을 거쳐 KrKwic 프로그램을 이용하여 주요 키워드를 추출하였고 키워드 간 연결중심성을 시각화를 하기 위해 NodeXL프로그램을 활용하였다. 분석결과 다음과 같은 연구결과를 도출하였다. 첫째, 난독증과 학습장애 연구주제 총 72개의 키워드가 추출되었고 주요키워드에는 학습장애, 읽기장애, 난독증, 중재반응모형 순으로 제시하고 있었다. 둘째, 난독증과 학습장애의 관련 매개 키워드 중심성을 분석한 결과 학습장애가 국내 난독증 및 학습장애 관련 연구에서 주요한 키워드로 볼 수 있다. 이러한 연구결과를 통해 난독증과 학습장애와 관련해 정량적 분석과 정성적 분석을 절충한 연구동향 분석방법을 제시하였다는 점에서 의의가 있다고 할 수 있다.
The purpose of this study is to find the research trends relating to flipped learning through keyword network analysis. For investigating this topic, final 100 papers (removed due to overlap in all 205 papers) were selected as subjects from the result of research databases such as RISS, DBPIA, and KISS. After keyword extraction, coding, and data cleaning, we made a 2-mode network with final 202 keywords. In order to find out the research trends, frequency analysis, social network structural property analysis based on co-keyword network modeling, and social network centrality analysis were used. Followings were the results of the research: (a) Achievement, writing, blended learning, teaching and learning model, learner centered education, cooperative leaning, and learning motivation, and self-regulated learning were found to be the most common keywords except flipped learning. (b) Density was .088, and geodesic distance was 3.150 based on keyword network type 2. (c) Teaching and learning model, blended learning, and satisfaction were centrally located and closed related to other keywords. Satisfaction, teaching and learning model blended learning, motivation, writing, communication, and achievement were playing an intermediary role among other keywords.
본 논문은 모바일 클라우드에서 급격하게 증가하는 정보 검색을 위한 키워드 기반의 개념 망을 이용한 데이터를 효율적으로 검색 가능하도록 한 모델을 제안한다. 키워드 기반의 개념 망은 온톨로지를 적용한 방식이지만, 사용자가 효율적인 정보 검색을 하도록 지원하기 위해 개념 사이의 연관성을 추가한 것이다. 따라서 본 논문에서는 키워드 중심의 개념 망, 전문가 그룹이 추천한 분야 개념 망 그리고 프로세스 개념 망으로 구성한다. 이러한 3가지 종류의 개념을 이용하여 사용자는 모바일 클라우드 내에서 키워드 기반으로 정보를 검색하고, 검색된 결과에 따라 연관성 있는 정보를 검색할 수 있다.
언어에서 명사 및 키워드 추출은 정보처리에서 매우 필수적인 요소이다. 하지만, 한국어 정보처리에서 명사 추출과 키워드 추출은 아직도 많은 문제점을 안고 있다. 본 논문에서는 명사의 등장 특성을 고려한 효율적인 명사 추출 방법에 대해서 제시하였다. 제시한 방법은 대량의 문서를 빠르게 처리해야 하는 정보 검색과 같은 분야에서 유용하게 쓰일 수 있다. 또한 대량의 문제를 자동으로 분류하기 위하여 비감독 학습 기법에 의해 카테고리별 키워드를 구성하기 위한 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 감독 학습 기법의 키워드 추출기법 중에서 우수하다고 알려진 X2기법과 DF 기법보다 우수한 분류 성능을 보였다.
본 연구는 빅데이터와 키워드 네트워크 분석을 통해 공동선 증진을 위한 미래교육 방향을 탐색함으로써 미래교육의 방향성 제안에 대한 기초자료를 제공하는 것을 목적으로 한다. Textom에서 제공하는 빅데이터를 기반으로 '미래교육 + 공통선'이라는 키워드로 데이터를 수집한 후 키워드 네트워크 분석을 수행했다. 연구결과 '공익', '사회', 'KAIST 미래경고', '대책', '연구', '미래교육', '정치' 등이 공동선을 위한 미래교육의 사회적 인식에서 공통 키워드인 것으로 나타났다. 이번 연구결과는 공동선 증진을 위한 미래교육에 대한 사회적 인식이 인간, 물리적 환경, 사회적 대응, 학문적 관심, 교육정책, 교육계획 및 관련 변수와 밀접한 관련이 있음을 시사한다. 이와 같은 결과를 바탕으로 공동선 증진을 위한 미래교육의 방향성 제안을 위한 기초자료 마련에 의미 있는 시사점을 제시하였다.
본 연구는 최근 15년간의 연구데이터 관련 연구 현황을 파악하기 위하여 2010년부터 2024년까지의 연구데이터 학술논문의 연구 동향을 분석하고자 하였다. 목적을 달성하고자 Scopus DB에 게재된 학술논문 14,921편을 대상으로 키워드 빈도 분석 및 네트워크 중심성 분석을 수행하였다. 학술지 게재 시기에 따라 1기(2010-2014년), 2기(2015-2019년), 3기(2020-2024년)로 구분하여 UCINET을 활용한 키워드 네트워크 분석을 수행한 결과, 시기에 상관없이 연구되는 주요 키워드와 기간별로 주목받는 키워드, 시간이 지나면서 관심이 줄어드는 키워드를 도출하였다. 최근 15년간 연구데이터 관련 연구가 가장 활발히 이루어진 주제는 데이터 공유인 것으로 확인되었으며, 연결 중심성이 높은 키워드들이 대부분 매개 중심성 또한 높은 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 향후 국내 연구데이터 분야의 연구 방향성을 제시하는 기초자료로서 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 개념망을 이용한 효율적인 정보검색을 위한 방법을 제안한다. 본 논문은 일반적인 개념망을 기반으로 시스템을 설계하였기 때문에 온톨로지와 접근 방식은 같지만 사용자가 보다 효율적으로 정보검색을 하고자 하는 객체와 개념사이의 협업 관계를 구축하여 사용할 수 있도록 개념망을 제안한다. 제안한 시스템은 다음과 같다. 첫 번째, 입력 키워드 중심의 키워드 개념망과 전문가 그룹이 추천한 전문가 개념망 그리고 테마 개념망 이러한 세 종류의 개념을 이용하여 협업적 검색을 하며, 이를 기반으로 사용자가 원하는 정보를 검색할 수 있는 효율적인 검색 시스템을 제안한다. 그리고 전문가 개념과 키워드 개념이 결합되어 키워드의 빈도 및 카테고리의 빈도를 제공함으로써, 사용자가 입력한 검색어와 관련된 키워드를 추천하는 역할을 할 수 있다. 그리고 테마 개념망을 이용하여 사용자의 관심 테마에서 사용되는 키워드 또는 카테고리를 알려주는 기능도 제공한다. 두 번째, 사용자가 입력한 키워드가 없을 경우 2차 검색을 통해 입력 키워드와 관련 있는 키워드를 제공해줌으로써 관련키워드를 이용하여 검색의 목적달성이 가능하다. 세 번째, 이러한 정보들은 대부분 분산되어 관리되고 있기 때문에 이렇게 분산되어 관리되는 정보는 표현방식이 다를 뿐만 아니라 시간에 따라 정보가 변하게 된다. 따라서 분산된 정보의 효율적 데이터 접근 및 통합을 위해 XMDR(eXtended Mata-Data Registry)을 이용하였고, 본 논문에서는 분산된 데이터를 통합하기 위한 기법 및 검색 시스템을 제시한다.
The recent keyword advertising does not reflect the individual customer searching pattern because it is focused on each keyword at the aggregate level. The purpose of this research is to observe processes of customer searching patterns. To be specific, individual deal-proneness is mainly concerned. This study incorporates location as a control variable. This paper examines the relationship between customers' searching patterns and probability of purchase. A customer searching session, which is the collection of sequence of keyword queries, is utilized as the unit of analysis. The degree of deal-proneness is measured using customer behavior which is revealed by customer searching keywords in the session. Deal-proneness measuring function calculates the discount of deal prone keyword leverage in accordance with customer searching order. Location searching specificity function is also calculated by the same logic. The analyzed data is narrowed down to the customer query session which has more than two keyword queries. The number of the data is 218,305 by session, which is derived from Internet advertising agency's (COMAS) advertisement managing data and the travel business advertisement revenue data from advertiser's. As a research result, there are three types of the deal-prone customer. At first, there is an unconditional active deal-proneness customer. It is the customer who has lower deal-proneness which means that he/she utilizes deal-prone keywords in the last phase. He/she starts searching a keyword like general ones and then finally purchased appropriate products by utilizing deal-prone keywords in the last time. Those two types of customers have the similar rates of purchase. However, the last type of the customer has middle deal-proneness; who utilizes deal-prone keywords in the middle of the process. This type of a customer closely gets into the information by employing deal-prone keywords but he/she could not find out appropriate alternative then would modify other keywords to look for other alternatives. That is the reason why the purchase probability in this case would be decreased Also, this research confirmed that there is a loyalty effect using location searching specificity. The customer who has higher trip loyalty for specificity location responds to selected promotion rather than general promotion. So, this customer has a lower probability to purchase.
우주 산업은 세계적으로 잠재력이 높은 산업 분야로 여겨지지만, 국내에서는 아직 글로벌 시장에 비해 비교적 관심이 저조한 실정이다. 국내에서도 최근 위성산업은 전통적인 정부 주도의 산업에서 벗어난 민간 주도의 '뉴스페이스(New Space)' 패러다임에 관심을 기울이고 있다. 따라서, 본 연구의 목적은 국내 위성산업 관련 민간 기업의 시장 진입 전략을 결정하는 데 도움이 될 수 있는 미래의 신호를 탐색하는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 미래신호 이론과 Keyword Portfolio Map 등의 이론적 배경을 활용하여, 키워드 성장률과 키워드 등장 빈도 등을 바탕으로 특허 문서 데이터 내 키워드 잠재력을 분석한다. 또한, 뉴스 데이터를 추가로 수집하여 미래신호를 각각 first symptom, early information으로 구분하였다. 이는 해당 키워드가 특허문서 이외에 어떻게 실질적인 잠재력을 드러내는지에 대한 해석적 지표로 활용된다. 본 연구는 미래신호 탐색을 위한 데이터 수집과 분석 과정을 수록하였고, 키워드 맵의 시각화 자료를 통해 어떤 형태로 활용될 수 있는지 구체적으로 시각화함으로써 수집된 문서의 각각의 키워드가 약신호에서 강신호로 발전하는 과정을 추적하는 일련의 과정을 수록하였다. 본 연구의 과정은 기존 미래신호에 관한 연구의 방법론적인 기여와 활용 범위의 확장에 기여할 수 있고, 결과물은 위성 산업에서의 신산업 기획 및 연구 방향성 수립에 기여할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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