The purpose of this study is to identify rural research topics, differences in research topics over time, and key mediators through the analysis of academic research trends using topic modeling. This study analyzed a total of 1,183 articles published in the Journal of Rural Planning and Rural Society over a 23-year period (2000-2022). We categorized rural research topics into 30, examined the proportion of research in each topic, and identified major changes in research topics over time. We also identified key words that mediate between research topics. The study found that, first, rural research trends can be categorized into five types (resources and utilization, area/space, people, ecosystem/environment, and tourism), with area/space being the most studied. Subtopics include rural amenities, rural disappearance/village miniaturization, and rural landscape management. Second, the research topics for each period were different. In the first period(2003-2007), the main research topics were rural amenities and Agricultural production- based climate vulnerability assessment. In the second period(2008-2012), the main research topics were Rural extinction and village depopulation, and rural landscape management, and in the third period(2013-2017), the main research topics were rural sixth industrialization and rural ecotourism. In the fourth period(2018-2022), rural development planning and rural life services(life SOC) were the main research topics. The significance of this study is that it extends the existing method of analyzing research trends and provides basic data to enhance comprehensive insights and understanding of rural research.
Within the worse of the environment, Climate change caused by global warming is becoming serious around the world, and green logistics to pursue sustainable development in the logistics sector are receiving more and more attention. Along with the acceleration of the global economy, eco-friendly issues are playing an increasingly important role in the logistics industry, and various policy measures are being pursued to establish the green logistics system. This study aims to analyze research trends in eco-friendly logistics, and the SNA methodology was applied by extracting keywords from 518 domestic and foreign papers from 2013 to August 2022. The period is divided into three stages: 2013-2015, 2016-2019, and 2020-2022, and 'logistics' and 'sustainable development' were derived as top logistics eco-friendly keywords at all stages. Besides, In the first stage(2013-2015), the term 'environmental performance' and 'freight transport' attracted the attention of scholars. In the second stage(2016-2019), keywords such as 'third-party logistics' and 'lean logistics' have attracted the attention of scholars. In the third stage(2020-2022), the 'internet of things' and 'circular economy' received the attention of scholars. In line with the growth of the economy, it was confirmed that research related to eco-friendly logistics is gradually expanding to a sustainable concept. Based on this study, it is possible to grasp the research trends of the academic community to cope with recent environmental changes and provides reference materials to consider future research directions.
연구목적: 본 연구는 이주배경청소년을 대상으로 한 재난 안전교육에 대한 자료를 분석하고 그에 따른 사회적 인식을 확인하고자 하였다. 연구방법: Textom과 Ucinet을 이용하여 이주배경청소년 재난 안전 교육에 대한 자료를 수집 및 분석하였다. 연구에서 사용한 자료는 2016년부터 2023년까지 포털 웹사이트에서 '이주배경청소년+재난+안전교육'을 키워드로 검색하였다. 연구결과: 분석결과 교육(306)'이 가장 높은 빈도를, 그 뒤로 '안전(287)', '학교(97)', '사회(85)', '지원(77)'이 높은 빈도인 것으로 나타났으며, 연결중심성 및 근접중심성, 매개중심성이 가장 높은 키워드는 '교육', '안전', '사회'이며 '가정'은 빈도분석, 연결중심성이나 근접중심성 순위보다 더 높은 순위로 나타나 이주배경청소년 재난안전교육의 네트워크 연결망에서 '가정'이 중재자 역할로 많은 영향을 미치고 있음을 알 수 있다. 결론:이주배경 청소년의 재난안전교육의 사회적 인식을 살펴봄으로써 이주배경청소년의 재난취약계층 특성을 고려한 재난 안전 교육 정책 및 전략에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
Korea, which is expected to enter a super-aged society in 2025, is facing the most worrisome crisis worldwide. Efforts are urgently required to examine problems and countermeasures from various angles and to improve the shortcomings. In this regard, from a new viewpoint, we intend to derive useful implications by applying the recent natural language processing techniques to online articles. More specifically, we derive three research questions: First, what topics are being reported in the online media and what is the public's response to them? Second, what is the relationship between these aging-related topics and individual happiness factors? Third, what are the strategic directions and implications for benchmarking discussed to solve the problem of population aging? To find answers to these, we collect Naver portal articles related to population aging and their classification categories, comments, and number of comments, including other numerical data. From the data, we firstly derive 33 topics with a semi-supervised BERTopic by reflecting article classification information that was not used in previous studies, conducting sentiment analysis of comments on them with a current open-source large language model. We also examine the relationship between the derived topics and personal happiness factors extended to Alderfer's ERG dimension, carrying out additional 3~4-gram keyword frequency analysis, trend analysis, text network analysis based on 3~4-gram keywords, etc. Through this multifaceted approach, we present diverse fresh insights from practical and theoretical perspectives.
본 연구는 QR코드 주제 관련 뉴스의 보도 경향 분석을 위해 한국언론진흥재단의 빅카인즈에서 2008년부터 2023년까지 16년간의 뉴스 기사 데이터 13,335건을 수집하였다. 연간 및 주제별 보도량을 통해 양적 변화 추이를 살펴보고, 단어 빈도 분석을 실시하였으며, 동시 출현 단어를 활용한 네트워크 분석을 통해 시기별 주요 보도 내용을 분석하였다. 분석 결과는 다음과 같다. QR코드 관련 언론에서의 보도는 지속적으로 증가하였으며, 2020년에 보도량이 가장 많은 것으로 나타났다. 'IT·과학' 주제에서 가장 많이 보도되었으며, '스마트폰', '서비스', '애플리케이션', '결제' 등이 QR코드와 함께 주요 단어로 다뤄졌다. 연구 결과, 언론을 통해 QR코드의 정보 제공 및 전달, 정보의 인식 및 식별 기능이 부각 되었다. QR코드는 정보통신기술의 발달과 모바일 기기의 보편화에 따라 그 사용이 확대되었으며, 사회의 전반에서 대중적인 정보 매체로 활용되고 있는 것으로 나타났다.
IT 관련 분야는 너무나도 다양하다. 2018년 현재 4차 산업혁명으로부터 이루어진 IT 혁명은 이전과는 다른 새로운 분야들의 등장을 이루어 냈을 뿐만 아니라 과거에 이미 이슈가 되었지만 파묻혀 있던 여러 분야들의 재조명 또한 이루어 냈다. 기업이나 공공기관에서는 이러한 현 상황에 맞추어 IT 동향 파악에 큰 관심을 가지고 있기에 본 논문에서도 국내의 논문들이 제공하는 키워드를 분석하는 방법으로 IT 동향을 파악하였다. 본 논문에서는 기존에 이루어졌던 산업 동향 분석이나 경제 분석과는 달리 직접 이루어진 IT 관련 연구에 대한 석박사들의 논문들이 제공하는 키워드를 분석하는 방법에 초점을 맞추어 더 원초적이며 직접적인 IT 동향을 파악한다. 이러한 분석은 IT 업계 쪽으로 나아가려는 학생들 혹은 이러한 학생들에게 방향을 제시하려는 교육자들에게 IT 기술을 연구한 학술적인 논문들을 분석한 데이터를 토대로 앞으로의 비전을 예측하고 제시한다.
This study assessed the effectiveness of brand image communication on consumer perceptions of cruelty-free fashion brands. Brand messaging data were gathered from postings on the official Instagram accounts of three cruelty-free fashion brands and consumer perception data were gathered from Tweets containing keywords related to each brand. Web crawling and natural language processing were performed using Python and sentiment analysis was conducted using the BERT model. By analyzing Instagram content from Stella McCartney, Patagonia, and Freitag from their inception until 2021, this study found these brands all emphasize environmental aspects but with differing focuses: Stella McCartney on ecological conservation, Patagonia on an active outdoor image, and Freitag on upcycled products. Keyword analysis further indicated consumers perceive these brands in line with their brand messaging: Stella McCartney as high-end and eco-friendly, Patagonia as active and environmentally conscious, and Freitag as centered on recycling. Results based on the assessment of the alignment between brand-driven images and consumer-perceived images and the sentiment evaluation of the brand confirmed the outcomes of brand communication performance. The study revealed a correlation between brand image and positive consumer evaluations, indicating that higher alignment of ethical values leads to more positive consumer assessments. Given that consumers tend to prioritize search keywords over brand concepts, it's important for brands to focus on using visual imagery and promotions to effectively convey brand communication information. These findings highlight the importance of brand communication by emphasizing the connection between ethical brand images and consumer perceptions.
Objectives The purpose of this study was to investigate the effectiveness and safety of herbal medicine treatment for Colles fractures through a systematic review and to provide evidence for applying herbal medicine treatment. Methods We searched for papers published from January 1, 2018 to October 18, 2023, in PubMed and China National Knowledge Infrastructure based on the keyword 'Colles fracture', 'Chinese traditional medicine', 'Chinese medicine', 'herbal medicine', 'drugs, chinese herbal', 'kampo', 'decoction', 'capsule', 'powder'. Results A total of 51 studies were searched at first research. Then the studies were screening according to the criteria, and 13 studies were finally selected. The oriental medical intervention analyzed in this study was an orally administered herbal medicine. Conclusions Studies have shown that herbal medicine has a significant effect on Colles fractures. However, all studies were assessed as having a high risk of bias. In the future, further well-designed studies are needed to demonstrate the effectiveness of herbal medicine for Colles fractures and reduce the risk of bias.
Background: The purpose of this study was to utilize text network analysis and topic modeling to identify interconnected relationships among keywords present in patent information related to oral health, and subsequently extract latent topics and visualize them. By examining key keywords and specific subjects, this study sought to comprehend the technological trends in oral health-related innovations. Furthermore, it aims to serve as foundational material, suggesting directions for technological advancement in dentistry and dental hygiene. Methods: The data utilized in this study consisted of information registered over a 20-year period until July 31st, 2023, obtained from the patent information retrieval service, KIPRIS. A total of 6,865 patent titles related to keywords, such as "dentistry," "teeth," and "oral health," were collected through the searches. The research tools included a custom-designed program coded specifically for the research objectives based on Python 3.10. This program was used for keyword frequency analysis, semantic network analysis, and implementation of Latent Dirichlet Allocation for topic modeling. Results: Upon analyzing the centrality of connections among the top 50 frequently occurring words, "method," "tooth," and "manufacturing" displayed the highest centrality, while "active ingredient" had the lowest. Regarding topic modeling outcomes, the "implant" topic constituted the largest share at 22.0%, while topics concerning "devices and materials for oral health" and "toothbrushes and oral care" exhibited the lowest proportions at 5.5% each. Conclusion: Technologies concerning methods and implants are continually being researched in patents related to oral health, while there is comparatively less technological development in devices and materials for oral health. This study is expected to be a valuable resource for uncovering potential themes from a large volume of patent titles and suggesting research directions.
빅데이터 기술에 대한 관심이 급증함에 따라, 소셜 미디어를 통해 유통되는 방대한 양의 비정형 데이터를 분석하고자 하는 시도가 활발히 이루어지고 있다. 이에 따라서 텍스트 형태의 비정형 데이터 분석을 통해 의미 있는 정보를 찾고자 하는 시도가 비즈니스 영역뿐 아니라, 정치, 경제, 문화 등 다양한 영역에서 이루어지고 있다. 특히 최근에는 여러 현안 및 이슈들을 발굴하여 이를 의사결정에 활용하고자 하는 시도가 활발히 이루어지고 있다. 이처럼 빅데이터 분석을 통해 국가현안이나 이슈를 발굴하고자 하는 시도가 꾸준히 이루어져왔음에도 불구하고, 국가현안 및 이슈로부터 이와 관련된 R&D 문서를 효율적으로 제공하는 방안은 마련되지 않고있다. 이는 사용자들이 인식하는 현안 키워드와 실제 사용되는 R&D 키워드 사이의 이질성이 존재하기 때문이다. 따라서 현안 및 R&D키워드간의 이질성을 극복하기 위한 중간 장치가 필요하며, 이 중간 장치를 통해 각 현안 키워드와 R&D 키워드간에 적절한 대응이 이루어져야 한다. 이를 위해 본 연구에서는 (1) 현안 키워드 추출을 위한 하이브리드 방법론, (2) 현안 대응 R&D 정보 패키징 방법론, 그리고 (3) R&D 관점에서의 연관 현안 네트워크 구축 방법론의 총 세 가지 방법론을 제안한다. 제안하는 방법론은 텍스트 마이닝, 소셜네트워크 분석, 그리고 연관 규칙 마이닝 등의 데이터 분석 기법들을 활용하여 수행하였으며, 그 결과, (1)에 의한 키워드 보강률은 42.8%로 나타났으며, (2)의 경우, 현안 키워드와 R&D 키워드간 다수의 연관 규칙이 나타났다. (3)의 경우는 현재 진행 중에 있으며, 향후 가시적 성과를 낼 수 있을 것으로 예상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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