• 제목/요약/키워드: Keywords Analysis

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소셜 미디어 빅데이터 분석을 통한 장애 유아에 대한 사회적 인식 연구 (A Study on Social Perception of Young Children with Disabilities through Social Media Big Data Analysis)

  • 김경민
    • 한국융합학회논문지
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    • 제13권2호
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    • pp.1-12
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    • 2022
  • 본 연구는 장애 유아에 대한 최근 10년간의 사회적 인식을 알아보기 위해 인터넷 기반의 빅데이터 분석 시스템인 Textom을 활용하였다. Textom으로 수집된 자료는 데이터 클리닝 과정을 거쳐 빈도가 높은 순으로 50개의 키워드가 선정되었으며, 의미연결망 분석을 위해 UCINET6으로 중심성 분석과 CONCOR분석을 실시하였다. 분석된 자료는 NetDraw를 활용하여 시각화하였다. 그 결과 '교육, 요구, 부모, 통합교육' 등의 키워드가 빈도수, 연결 및 위세 중심성에서 높은 순위를 차지하였다. 그리고 매개 중심성은 '부모, 교사, 문제, 프로그램, 상담'이 높은 순위를 차지하였다. CONCOR분석에서는 '장애, 유아, 진단, 프로그램'의 키워드를 중심으로 하는 4개 군집이 형성되었다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 장애 유아에 대한 사회적 인식의 주제가 무엇인지 살펴보고, 주제별 시사점을 논하였다.

중등학교 가정과교사 임용시험의 핵심 키워드 탐색: 내용 분석과 텍스트 네트워크 분석을 중심으로 (Exploring the Core Keywords of the Secondary School Home Economics Teacher Selection Test: A Mixed Method of Content and Text Network Analyses)

  • 박미정;한주
    • Human Ecology Research
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    • 제60권4호
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    • pp.625-643
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    • 2022
  • The purpose of this study was to explore the trends and core keywords of the secondary school home economics teacher selection test using content analysis and text network analysis. The sample comprised texts of the secondary school home economics teacher 1st selection test for the 2017-2022 school years. Determination of frequency of occurrence, generation of word clouds, centrality analysis, and topic modeling were performed using NetMiner 4.4. The key results were as follows. First, content analysis revealed that the number of questions and scores for each subject (field) has remained constant since 2020, unlike before 2020. In terms of subjects, most questions focused on 'theory of home economics education', and among the evaluation content elements, the highest percentage of questions asked was for 'home economics teaching·learning methods and practice'. Second, the network of the secondary school home economics teacher selection test covering the 2017-2022 school years has an extremely weak density. For the 2017-2019 school years, 'learning', 'evaluation', 'instruction', and 'method' appeared as important keywords, and 7 topics were extracted. For the 2020-2022 school years, 'evaluation', 'class', 'learning', 'cycle', and 'model' were influential keywords, and five topics were extracted. This study is meaningful in that it attempted a new research method combining content analysis and text network analysis and prepared basic data for the revision of the evaluation area and evaluation content elements of the secondary school home economics teacher selection test.

메타버스 관련 국내외 연구동향 분석 (An Analysis of Domestic and International Research Trends on Metaverse)

  • 김현정
    • 한국문헌정보학회지
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    • 제57권3호
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    • pp.351-379
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    • 2023
  • 본 연구는 국내외 메타버스 관련 연구의 동향을 파악하기 위해 한국학술지인용색인(KCI)과 Web of Science(WoS), 그리고 Web of Science - CPCI(Conference Proceeding Citation Index)에서 메타버스를 검색어로 입력하여 KCI에서 913편, WoS에서 232편, WoS-CPCI에서 277편의 논문을 수집하였고, 각각 2,644개, 885개, 787개의 저자 키워드를 추출하여 동시출현단어 분석을 수행하였다. 정량분석을 통해 메타버스 관련 연구가 최근 들어 양적으로 폭증하였고, 국내에서 는 학제간연구, 컴퓨터학, 교육학 등의 주제분야에서 주로 연구되고 있으며, WoS에서는 경영·경제 분야에서, WoS-CPCI 에서는 컴퓨터공학 분야에서 주로 연구되고 있음을 알 수 있었다. 키워드 네트워크 분석에서는 모든 데이터베이스에서 Virtual Reality, Augmented Reality 등 메타버스의 기술적 측면과 관련된 용어들의 전역중심성이 공통적으로 높게 나타났으며 군집분석을 통해 국내에서는 교육 관련 연구와 메타버스 플랫폼에 관한 키워드의 군집이 포함되고, WoS에서는 계량서지학적 분석과 관련된 키워드 군집이 생성되었으며, WoS-CPCI는 주로 메타버스의 기술적 측면에 대한 키워드 군집이 주로 나타났다.

스마트도시의 이슈와 인식변화에 관한 연구 : 뉴스, 블로그, 트위터 자료를 중심으로 (A Study on the Change of Smart City's Issues and Perception : Focus on News, Blog, and Twitter)

  • 장환영
    • 지적과 국토정보
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    • 제49권2호
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    • pp.67-82
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    • 2019
  • 이 연구의 목적은 국내 스마트도시의 이슈와 인식변화를 분석해보는 것이다. 이를 위해 먼저 빅데이터 분석플랫폼을 기반으로 스마트도시 관련 빅데이터 분석을 시행하여 연도별 주요키워드, 워드클라우드, 연도별 스마트도시 키워드 발생빈도 등을 도출하였다. 둘째, 연도별 주요키워드를 메타키워드기반으로 분류하여 그 추이와 흐름을 분석하였다. 셋째, 스마트도시에 대한 감성인식 흐름, 주요 감성키워드를 도출하였다. 분석결과, 과거의 U-City가 대부분 신도시 위주의 인프라 조성 중심이었다면 최근의 스마트도시는 시민이 주도하는 지속가능한 도시건설에 집중하고 있는 것으로 나타났다. 또한 과거에는 인프라, 서비스, 기술 분야가 강조되었다면, 최근에는 관리운영, 방법론 등이 강조되고 있으며 스마트도시에 대한 긍정적 인식도 점차 확산되고 있는 것으로 분석되었다. 이 연구는 국토전역에 스마트도시 서비스가 구축되고 있는 현재 시점에서 국내 스마트도시의 과거와 현재, 미래를 내다볼 수 있는 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

트위터에서 형태소 분석과 PageRank 기반 화제단어 추출 방법 제안 (Proposal of keyword extraction method based on morphological analysis and PageRank in Tweeter)

  • 이원형;조성일;김동회
    • 디지털콘텐츠학회 논문지
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    • 제19권1호
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    • pp.157-163
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    • 2018
  • SNS를 이용하는 사람들은 매일 자신의 다양한 생각을 SNS에 게시한다. SNS에 게시된 데이터는 수많은 사람들의 생각과 의견이 담겨있다고 할 수 있다. 특히 트위터에서 서비스되는 인기 화제어는 사용자가 올린 글에서 자주 등장한 단어의 횟수를 집계해 순위를 결정한다. 하지만 이와 같은 방법은 단순히 중복된 단어가 나열된 불필요한 데이터에 민감하다. 제안하는 방법은 단어간의 관계도를 이용한 단어의 화제성을 기반으로 순위를 결정하므로 불필요한 데이터의 영향을 적게 받고 주요단어를 안정적으로 추출할 수 있다. 성능 비교를 위하여 내림차순 화제어 순위와 상위 20개중에서 의미 없는 화제어의 비율 측면에서 형태소 분석과 PageRank 기반의 제안 방식과 단순 등장 횟수 기반의 기존 방식을 비교한다. 제안하는 방안과 기존 방안은 상위 20개중에서 무의미한 화제어를 각각 55%과 70%를 순위권에 포함시켰으며 제안한 방법이 기존 방법과 비교할 때 15% 정도 향상된다.

패션 브랜드 연관 키워드 변화 추이에 관한 빅데이터 기반 탐색적 연구 - 브랜드별 주요 마케팅 전략과의 연계성을 중심으로 - (An exploratory analysis of the web-based keywords of fashion brands using big-data - Focusing on their links to the brand's key marketing strategies -)

  • 허준석;이은정
    • 복식문화연구
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    • 제27권4호
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    • pp.398-413
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    • 2019
  • This study empirically analyzed the influence of fashion brands' marketing issues on actual sales and consumer preference-focusing on evaluation trends of brands over time by using the theoretical background and big data provided through literature. This study examined the influence of three fashion brands (Balenciaga, Vetements, and Off-White) that have recently seen a drastic increase in the number of searched volumes through social networks. To identify the consumer-brand evaluations and trends and the marketing issues, the time period was divided into Groups A and B, which are from 2014 to 2015 and from 2016 to 2017, respectively. This study analyzed the frequency of overlapping keywords by using the R program to graphically visualize the changes over the timeline. Specifically, this analysis extracted data mainly related to bags, wallets and accessories for 2014-2015, but in 2016-2017, all four brands saw a vast increase in the frequency of searching product keywords related to clothing and footwear, and newly extracted ones were the top keywords. When analyzing the big data with these keywords as indicators, I confirmed that the products related to bags, wallets, and accessories were shifted to those related to apparel and footwear. Consumers previously recognized luxury brands such as Balenciaga as accessories-oriented brands that were focused on handbags and sunglasses, but now they are gaining popularity and recognition among consumers as a fashion brand.

문서 분석 기반 주요 요소 추출 시스템 (Document Analysis based Main Requisite Extraction System)

  • 이종원;여일연;정회경
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제23권4호
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    • pp.401-406
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    • 2019
  • 본 논문에서는 XML 형태의 논문이나 보고서로 작성된 문서를 분석하는 시스템을 제안한다. 논문이나 보고서에서 지정한 키워드를 추출하고 이를 사용자에게 보여준 뒤 사용자가 해당 문서 내에서 검색을 원하는 키워드를 입력하면 각 키워드들을 포함하고 있는 문단들을 추출한다. 시스템은 사용자가 입력한 키워드들의 빈도수를 확인하고 가중치를 계산한 뒤 가중치가 가장 낮은 키워드만을 포함한 문단들을 제거한다. 또한, 정제된 문단들을 10개의 영역으로 나눈 뒤 영역별 문단들의 중요도를 계산하고 각 영역들의 중요도를 비교하여 가장 높은 중요도를 갖는 주요 영역을 사용자에게 알려준다. 이러한 특징들로 인해 제안하는 시스템을 활용할 경우 기존의 문서 분석 시스템을 활용하여 논문이나 보고서를 분석하는 것보다 압축률이 높은 형태로 주요 문단들을 제공받을 수 있다. 이로 인해 문서를 이해하는데 필요한 시간을 줄일 수 있을 것으로 사료된다.

건강보험 연구동향에 대한 키워드 네트워크 분석 (A Keyword Network Analysis on Research Trends in the Area of Health Insurance)

  • 이수정;이선희
    • 보건행정학회지
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    • 제31권3호
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    • pp.335-343
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    • 2021
  • Background: The purpose of this study was to extract the major areas of interest in health insurance research in Korea, and infer policy agendas related to health insurance by analyzing research keywords. Methods: For this study, 2,590 articles were selected from among 7,459 academic papers related to health insurance published between January 1987 and December 2018, which were looked up using the Research Information Sharing Service (RISS). Keyword extraction and keyword network analysis were performed using the KrKwic, KrTitle, and UCINET software. Results: First, the number of studies in the area of health insurance continued to increase in all government terms, and it was not until after the 2000s that the subjects of health insurance researches were diversified. Second, degree centrality showed that 'medical expenditure' and 'medical utilization' were consistently high-ranking keywords regardless of the government in power. Aging and long-term care insurance-related keywords were ranked higher in the Lee Myung-bak government, Park Geun-hye government, and Moon Jae-in government. Third, betweenness centrality showed the same high ranking in key topics such as medical expenditure and medical utilization, while the ranking of key keywords differed depending on the interests and characteristics of each government policy. Conclusion: We confirm that health insurance as a research topic has been the main theme in Korean health care research fields. Research keywords extracted from articles also corresponded to the main health policies promoted during each government period. Efforts to systematically investigate policy megatrends are needed to plan adaptive future policies.

도시 재생 디자인 선호 요소 분석 -봉산마을 도시재생 현황을 중심으로- (Analysis on Preferred Elements of Urban Regeneration Design -Focusing on the Case of Bongsan Village-)

  • 한현석
    • 디지털융복합연구
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    • 제19권7호
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    • pp.319-325
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    • 2021
  • 도시 재생 사업은 낙후된 상업지역이나 주거지역을 대상으로 경제를 활성화하고 주거 지역의 생활의 개선을 통해서 도시의 공동체를 유지하는 활동이다. 본 연구를 통해서 다양한 국내 및 해외의 도시재생의 성공 사례 및 부산영도 봉산마을 내 도시 재생 관련 설문 내용을 수집하고 분석하였다. 분석에 따른 각 사례별 주요 키워드를 도출하여 이를 그룹화하고 상위 키워드를 작성하였다. 13개의 상위 키워드를 리커트의 5점 척도를 활용하여 평가하였으며, 최종 선정된 10개의 키워드를 대상으로 AHP를 진행하였다. AHP 분석 결과 "공간 및 물리적 속성"에 대한 선호도는 "공공성", "지속 가능성", "정체성" 순으로, "컨텐츠 및 시스템 속성"의 선호도는 "주민 참여", "편의성", "지역성", "지자체 참여" 순으로 도출되었다. 본 연구를 통해서 도출된 도시재생 키워드의 선호도 분석을 통해 향후 보다 더 활성화되는 다양한 도시재생 사업과 관련하여 도시재생 디자인을 수립하기 위한 디자인 가이드라인으로의 역할의 제시가 필요하다.

학술 연구논문 데이터에 기반한 시각화 (Data Visualization based on Academic Research Papers)

  • 이현창;신성윤
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2018년도 춘계학술대회
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    • pp.99-100
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    • 2018
  • Citation of academic research papers is a very important result for academic researchers, and their utilization is becoming an important evaluation factor. Most papers are composed of authors' keywords. However, there may be some papers with little relevance between the textual content and the presented keywords. Therefore, it is necessary to extract and present important keywords through objective methods for titles and abstracts of theses. In this paper, we present the development results of important keywords through data visualization for academic research papers.

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