문자 정보는 인터넷 공간에 통용되는 정보의 대다수를 차지하고 있다. 따라서 대용량의 문서의 의미를 빠르게 특히 자동적으로 파악하는 일은 빅 데이터 시대의 중요한 연구 주제중 하나이다. 이 분야의 대표적인 연구 중 하나는 문서의 의미를 요약해주는 주요 주제어의 자동 추출 및 분석이다. 그러나 단순히 추출된 개별 주제어들의 집합만으로 문서의 의미구조를 나타내기에는 부족함이 있다. 본 논문에서는 추출된 주제어들의 연관관계를 그래프로 표현하여 대상 문서의 의미구조를 보다 다양하게 표시하고 추상화할 수 있는 주제어 가시화 방법을 개발하였다. 먼저 각 주제어들 간의 연관관계를 추출하기 위해 주제어별 지배구간 모델과 단어거리 모델을 제안하였다. 이렇게 추출한 주제어 연결성과 그를 형상화한 그래프는 문서의 의미구조를 보다 함축적으로 담고 있으므로 문서의 빠른 내용파악과 요약이 가능하며 이 가시화 그래프를 비교함으로서 문서의 의미적 유사도 비교도 가능하다. 실험을 통하여 문서의 의미파악과 비교에 본 주제어 가시화 그래프는 일반적인 요약문이나 단순 주제어 리스트보다 더 유용함을 보였다.
This study aims to investigate the research trend of elementary environmental education. Thus, author keywords were extracted from a total of 197 academic these related to elementary environmental education during two different periods when detailed goals were applied to the 2007 and 2009 revised curriculums respectively, and then this study analyzed the network of author keywords. The results of this study can be summarized as below. Firstly, as a result of analyzing the frequency of author keywords from academic theses related to elementary environmental education, this study discovered 369 author keywords from the period when detailed goals were applied to 2009 revised curriculum. Out of them, it was found that the keyword, 'climate change education', showed the highest frequency, followed by 'environmental literacy' and 'environmental perception', except such central keywords as 'environmental education' and 'elementary school student'. From the period when detailed goals were applied to the 2007 revised curriculum, a total of 394 author keywords were discovered, and the keyword, 'environmental literacy', showed the highest frequency, followed by 'environmental perception' and 'ESD (education for sustainable development)'. Secondly, as a result of analyzing the network of author keywords, this study found out that in the total number of network connections, average connection degree, density and clique, the period when detailed goals were applied to the 2007 revised curriculum was somewhat higher than the period when detailed goals were applied to the 2009 revised curriculum. As a result of analyzing the centrality of author keywords, this study found out that during both the periods, 'environmental perception' and 'environmental literacy' were high in degree centrality and betweenness centrality, except such central keywords as 'environmental education' and 'elementary school student'. As a result of analyzing the components of author keywords as sub-networks, this study discovered 9 components from the period when detailed goals were applied to the 2009 revised curriculum and 6 components from the period when detailed goals were applied to the 2007 revised curriculum. During both the periods, the largest component was composed of keywords high in degree centrality and betweenness centrality.
Purpose: This study aimed to identify research trends in the Journal of Korean Academy of Nursing Administration from 2013 to 2015. Methods: For this study, 171 articles were analyzed. Research designs, participants, research settings, sampling, and data analyses methods were reviewed using established analysis criteria. Keyword centrality and clusters were generated by keyword network analysis. Results: Most of studies used quantitative methods (82.5%), and sampling mainly focused on nurses (68.8%). The most commonly used data analyses methods were t-test, ANOVA, correlation, and regression. The most central keywords were turnover and empowerment. Network analysis generated four network groups: 1) burnout; 2) turnover; 3) happiness; and 4) nursing professionalism. Conclusion: The results of this study identify current trends and interests in Korean nursing administration research. The findings from this study suggest that future studies include a variety of research methods and maintain appropriate research ethics.
호텔 리뷰 데이터에는 소비를 이끈 구매 요인, 호텔에 대한 장점 및 단점 등 다양한 정보를 추출할 수 있다. 특히, 리뷰 데이터의 감성 키워드는 소비자들이 호텔에 관해 이야기하고 있는 평가 및 반응 등의 주요 내용을 파악하는 데 도움을 준다. 하지만 많은 양의 리뷰 데이터를 소비자가 직접 살펴보기에는 효율성이 떨어진다. 이를 위해 리뷰 데이터를 요약하는 기술이 요구된다. 본 연구에서는 기존의 감성 키워드 관계망을 구축하는 연구에 더 나아가, 이와 관련된 호텔에 대한 정보까지 동시에 제공하고자 한다. 이를 위해 호텔 도메인에 적합한 감성 키워드 사전을 구축하고, 이를 바탕으로 위상학적 데이터 분석 기반의 맵퍼(topological data analysis based mapper)를 통해서 감성 키워드 기반의 호텔 관계망을 구축한다. 구축된 관계망을 통해 유사한 감성을 기반으로 연결된 호텔들을 살펴볼 수 있으며 동시에, 호텔에 대한 감성 정보도 파악할 수 있다. 이러한 리뷰 요약 정보는 사용자들에게 호텔들에 대한 요약된 감성 평가를 제공하며, 호텔 마케팅 및 전략 기획팀에 분석 대상에 대한 소비자들의 인식을 파악할 수 있도록 돕는다.
Purpose: The purpose of this study was to identify the main keywords, network properties, and main topics of news articles related to artificial intelligence technology in the field of nursing. Methods: After collecting artificial intelligence-and nursing-related news articles published between January 1, 1991, and July 24, 2022, keywords were extracted via preprocessing. A total of 3,267 articles were searched, and 2,996 were used for the final analysis. Text network analysis and topic modeling were performed using NetMiner 4.4. Results: As a result of analyzing the frequency of appearance, the keywords used most frequently were education, medical robot, telecom, dementia, and the older adults living alone. Keyword network analysis revealed the following results: a density of 0.002, an average degree of 8.79, and an average distance of 2.43; the central keywords identified were 'education,' 'medical robot,' and 'fourth industry.' Five topics were derived from news articles related to artificial intelligence and nursing: 'Artificial intelligence nursing research and development in the health and medical field,' 'Education using artificial intelligence for children and youth care,' 'Nursing robot for older adults care,' 'Community care policy and artificial intelligence,' and 'Smart care technology in an aging society.' Conclusion: The use of artificial intelligence may be helpful among the local community, older adult, children, and adolescents. In particular, health management using artificial intelligence is indispensable now that we are facing a super-aging society. In the future, studies on nursing intervention and development of nursing programs using artificial intelligence should be conducted.
텍스트 형태의 자료에서 유용한 정보를 추출하는 텍스트 마이닝 기법은 데이터 마이닝의 한 분야이다. 본 연구에서는 암반공학 분야의 대표적인 국제 학술지인 IJRMMS과 RMRE에 2001년 이후 게재된 논문의 제목과 주요어를 대상으로 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 주요 연구 동향과 시계열 트렌드, 연구 분야 상관관계 등을 파악하였으며 이를 이해하기 쉽도록 가시화하였다. 분석 결과 주요 연구 분야는 두 학술지 모두 유사하였으나 연관관계 분석 결과 IJRMMS의 경우 'rock'을 기반으로 1개의 큰 그룹과 소규모 그룹이 형성된 반면 RMRE는 중규모의 그룹이 형성되고 이 그룹 간에 연결이 형성되는 구조가 나타났다. 또한 시계열 자료로 변환하여 군집 분석과 각 주제어의 기울기 자료로 분석한 결과 일부 하강 주제어들이 있었으나 양적인 측면에서 차이가 있을 뿐 대부분 논문 수가 증가하는 것으로 나타났다.
'안전한 생활' 교과는 초등학교 1·2학년 학생들의 안전 의식 함양을 위하여 64시간의 시수로 2015개정 교육과정에서 처음 등장했다. 이 연구에서는 표준 교재에 해당하는 교육부 '안전한 생활' 교과서에 제시되는 키워드에 대하여 네트워크 분석을 실시했다. 키워드 네트워크 분석은 '안전한 생활' 교과서에서 중요하게 다루어지는 개념과 개념간의 관계를 파악하고 빈도와 중요도를 객관적으로 표현할 수 있다. 연구 결과 '안전한 생활' 교과서는 주제 측면에서 '생활안전', '교통안전', '재난안전' 영역이 강조되고 있다. 방법 측면에서는 '체험' 및 '연습' 등이 많이 나오고 있으며, 교구 측면에서는 '카드놀이' 및 '붙임딱지'가 많이 나오고 있음을 알 수 있다. 이상의 결과를 바탕으로 체험중심의 안전교육의 기조를 유지하되 다양한 안전교육 영역 반영과 교수학습자료·방법의 다양화를 시사점으로 제언한다.
Park, Heebok;Lim, Anya;Choi, Taeyoung;Han, Changwook;Park, Yungchul
Journal of Forest and Environmental Science
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제34권1호
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pp.46-49
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2018
This study aims to explore the knowledge structure of the leopard cat (Prionailurus bengalensis) research during the period of 1952-2017. Data was collected from Google Scholar and Research Information Service System (RISS), and a total of 482 author keywords from 125 papers from peer-reviewed scholarly journals were retrieved. Co-word analysis was applied to examine patterns and trends in the leopard cat research by measuring the association strengths of the author keywords along with the descriptive analysis of the keywords. The result shows that the most commonly used keywords in leopard cat research were Felidae, Iriomte cat, and camera trap except for its English and scientific name, and camera traps became a frequent keyword since 2005. Co-word analysis also reveals that leopard cat research has been actively conducted in Southeast Asia in conjugation with studying other carnivores using the camera traps. Through the understanding of the patterns and trends, the finding of this study could provide an opportunity for the exploration of neglected areas in the leopard cat research and conservation.
데이터는 데이터 형식이 다양하고 방대할 뿐만 아니라 그 생성 속도가 매우 빨라 기존의 데이터 처리 방식이 아닌 새로운 관리 및 분석 방법이 요구된다. 소셜 네트워크 상의 온라인 문서에서 인간의 언어로 쓰여진 비정형 텍스트에서 Text Mining기법을 사용하여 유용한 정보를 추출할 수 있다. 소셜미디어에 남긴 정치, 경제, 문화에 대한 메시지에 대한 경향을 파악하는 것이 어떤 주제에 관심을 가지고 있는지를 파악할 수 있는 요소가 된다. 본 연구에서는 주제 중심 분석 기법을 이용하여 주어진 키워드에 관한 온라인 뉴스를 대상으로 텍스트 마이닝을 수행하였다. LDA(Latent Dirichiet Allocation)를 이용하여 웹문서로부터 정보를 추출하고 이로부터 사람들이 실제로 주어진 키워드에 대하여 어떤 주제에 관심이 있고 관련된 핵심 가치 중 어떤 주제를 중심으로 전파되고 있는지를 분석하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권9호
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pp.4624-4640
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2017
This paper mainly presents a secure and efficient e-Medical Record System via searchable encryption scheme from asymmetric pairings, which could provide privacy data search and encrypt function for patients and doctors in public platform. The core technique of this system is an extension public key encryption system with keyword search, which the server could test whether or not the files stored in platform contain the keyword without leaking the information about the encrypted file. Compared with former e-medical record systems, the system proposed here has several superior features: (1)Users could search the data stored in cloud server contains some keywords without leaking anything about the origin data. (2) We apply asymmetric pairings to achieve shorter key size scheme in the standard model, and adopt the dual system encryption technique to reduce the scheme's secure problem to the hard Symmetric External Diffie-Hellman assumption, which could against the variety of attacks in the future complex network environment. (3) In the last of paper, we analyze the scheme's efficiency and point out that our scheme is more efficient and secure than some other classical searchable encryption models.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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