• Asian Journal for Public Opinion Research
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• 제8권3호
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• pp.393-406
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• 2020

The discourse on the lockdown in Indonesia is getting stronger due to the increasing number of positive cases of the coronavirus and the death rate. As of August 12, 2020, the confirmed number of COVID-19 cases in Indonesia reached 130,718. There were 85,798 victims who have recovered and 5,903 who have died. Data show a significant increase in cases of COVID-19 every day. For this reason, there needs to be an evaluation of the government policy of the Republic of Indonesia in dealing with the COVID-19 pandemic in Indonesia. An evaluation of policies for handling the pandemic must include public opinion to determine any weaknesses of this policy. The development of public opinion about the lockdown policy can be understood through social media. During the COVID-19 pandemic, measuring public opinion through traditional methods (surveys) was difficult. For this reason, we utilized big data on social media as research data. The main purpose of this study is to understand public opinion on the lockdown policy in overcoming the COVID-19 pandemic in Indonesia. The things observed included: volume of Twitter users, top influencers, top tweets, and communication networks between Twitter users. For the methodological development of future public opinion research, the researchers outline the obstacles faced in researching public opinion based on big data from Twitter. The research results show that the lockdown policy is an interesting issue, as evidenced by the number of active users (79,502) forming 133,209 networks. Posts about the lockdown on Twitter continued to increase after the implementation of the lockdown policy on April 10, 2020. The lockdown policy has caused various reactions, seen from the word analysis showing 14.8% positive sentiment, 17.5% negative, and 67.67% non-categorized words. Sources of information who have played the roles of top influencers regarding the lockdown policy include: Jokowi (the president of the Republic of Indonesia), online media, television media, government departments, and governors. Based on the analysis of the network structure, it shows that Jokowi has a central role in controlling the lockdown policy. Several challenges were found in this study: 1) choosing keywords for downloading data, 2) categorizing words containing public opinion sentiment, and 3) determining the sample size.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권11호
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• pp.229-238
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• 2020

4차 산업혁명의 도래와 포스트 코로나는 국내외 국가들의 정보통신기술(ICT) 시대를 앞당겨 대학의 교육과정·교육내용·교육방법에 대한 혁신적인 변화를 가져오고 있다. 본 논문은 최근 4년(2016.6~2020.5)간 한국언론진흥재단의 BigKinds와 네이버의 DataLab 시스템을 이용하여 대학의 교육과정 변화에 대해 분석하였다. '대학 교육과정 혁신·창의·융합'의 키워드로 검색된 633건의 관계도 분석, 월별 키워드 트렌드, 연관어 분석으로 다음의 3가지 결과를 도출하였다. 첫째, 관계도 분석결과 최근 4년(2016~2020)간 빈도수(1~7위)는 교육부(190), 산업혁명(154), 시스템(137), 진로(136), 글로벌(131), 스마트(97), 재학생(95)순이었다. 둘째, 연관어 키워드 빈도수로는 인재양성(136), 산학협력(119), 교육부(86), 특성화(69), LiNC(62) 순으로 대학의 인재양성을 위해서는 정부(교육부)의 지원과 인재양성, 산학협력, LiNC, 특성화의 중요성을 보여 주었다. 본 연구 결과 교육의 패러다임은 4차 산업혁명의 인공지능 환경으로 특성화·산학협력·스마트·글로벌화의 방향과 4차 산업혁명 시대의 창의인재를 육성하는 미래의 교육방향을 제시하는데 의의가 있었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.107-115
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• 2013

우리가 살고 있는 세계에는 다양한 네트워크들이 발견된다. 특히, 기술 및 학문과 밀접하게 관련 있는 지식 네트워크는 지식이 생산되는 방식을 이해하는데 도움을 주기 때문에 큰 의미를 갖는다. 이러한 중요성을 바탕으로 지금까지 지식 네트워크를 대상으로 한 많은 네트워크 분석들이 이루어져 오고 있다. 그 중에서 동종성 계수는 네트워크 내의 노드들이 비슷한 성향을 가진 노드들과 연결을 맺으려는 경향 수치로 나타낸다. 동종성 계수가 가지는 이러한 특성은 지식 네트워크로 간주 될 수 있는 키워드기반 특허 네트워크에서 기술이 어떻게 진화하는지 확인 하는데 도움을 줄 수 있다. 왜냐하면 지식 내트워크내 노드로 표현되는 키워드들 간의 관계들이 기술이 만들어지는 구조를 나타내기 때문이다. 본 연구에서는 키워드 네트워크에는 핵심 노드가 존재한다는 기존 연구 결과를 기반으로 두 가지 가설을 세우고 이에 대한 검증으로 동종성 분석을 수행 하였다. 첫 번째 가설은 키워드 기반 특허 네트워크는 시간 흐름에 따라 비동종성을 띌 것으로 예측 하며, 동종성 분석을 통해 특허 네트워크가 진화함에 따라 비동종성을 보이는 것을 확인 하였다. 다음으로, 키워드 기반 특허 네트워크가 비동종성을 보일수록 클러스터링 계수 또한 낮아 질 것으로 예측하는 두 번째 가설에 대한 동종성 분석 결과, 네트워크의 동종성 계수가 낮아질수록 클러스터링 계수 또한 낮아진다는 사실을 확인 할 수 있었다. 또한, 두 번째 가설의 검증과정에서 확인 한 흥미로웠던 결과로써, 동종성 계수가 감소함에 따라 클러스터링 계수가 낮아지는 정도는 네트워크가 동종성을 보일 때 보다 비동종성을 보일 때가 훨씬 높았다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제26권5호
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• pp.1105-1115
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• 2015

자연재해 빅데이터 분석은 현재 소셜 미디어 데이터 등 텍스트 데이터를 중심으로 시작되고 있으며 이는 재난관리의 네 단계인 예방, 대비, 대응, 복구에서 마지막 두 단계에 주로 해당된다. 반면 기상 데이터 자체에 대한 빅데이터 분석은 사전 관리에 해당하는 예방, 대비 단계에 활용될 수 있어 이와 관련한 연구 사례에 대한 체계적인 정리가 필요하다. 본 논문은 리뷰 논문으로서, 자연재해 영역에서 텍스트 데이터 외의 빅데이터를 다루는 분석 기술들에 대해 소개한다. 이를 위해 기상 관련 분야에서 사용되고 있는 데이터 마이닝 및 기계 학습 기술들을 살피고 각 기상 데이터의 특성에 맞춰 기존의 기술들이 어떻게 변형되는 지 밝힌다. 우선 2절에서 빅데이터, 데이터 마이닝, 기계 학습에 대한 기본 개념을 설명하고 3절에서 데이터 마이닝 및 기계 학습 기술의 실제 적용 사례를 상세히 정리한다. 4절에서는 자연재해 대응에 이러한 기술들이 직접 활용되는 예를 소개하고 마지막에 결론으로 마무리한다.

• 한국식품위생안전성학회지
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• 제28권2호
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• pp.115-123
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• 2013

식품안전관리는 과학적 근거에 따라 진행되어야 한다. FAO/WHO에서는 식품안전관리 4대 원칙 중 하나로 위해성 분석을 제시하고 있으며, WTO에서는 위해성 평가에 입각한 경우에 한하여 자체적인 안전기준을 인정하고 있다. 과학적 분석 없이는 식중독 발생의 원인을 추적 제거함으로써 재발을 막는 것 또한 불가능하다. 연구개발은 과학적 근거를 생산하는 중요한 역할을 한다. 정부의 식품안전 연구개발은 11개 정부기관에서 40개가 넘는 사업을 통해 진행되고 있다. 그렇다보니 정확한 통계 자료를 확보하기 어렵다. 본 연구에서는 사업명, 과학기술표준분류, 키워드라는 3가지 기준에 따라 국가과학기술지식정보서비스(NTIS)에서 제공하는 데이터베이스를 활용해 2008년부터 2010년까지 진행된 식품안전 연구과제를 추출하였다. 분석 결과, 식품의약품안전청과 농림수산식품부 및 농촌진흥청의 연구사업이 중요한 비중을 차지하고 있다. 위해성 평가를 위한 기초자료 확보 등을 위해서는 현재보다 1년 이상 다년도 과제의 비중을 높일 필요가 있다. 또한 SCI 논문을 투고할 수 있는 수준으로 연구의 깊이를 높일 필요도 있다. 노로바이러스 등 생물학적 위해에 대한 연구비중을 높이는 방향으로 연구 포트폴리오의 조정이 필요하다. 이를 위해서는 식품안전 관련 사업의 통합 집중화할 필요가 있다. 별다른 차이가 없음에도 부처가 다르다보니 별도로 설정하고 있는 식품안전관리와 농축산물 위생/품질관리로 이원화된 과학기술표준분류의 통합도 필요하다.

• 한국보건간호학회지
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• 제25권2호
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• pp.153-173
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• 2011

Purpose: This study was conducted to analyze trends in research papers published in the Journal of Korean Public Health Nursing, and to compare and contrast similarities and differences of papers before and after listing in the Korea Citation Index (KCI) in 2007. Methods: A descriptive study was conducted with 266 published studies during the 10-year period. The criteria for analysis included types of research, characteristics of researchers and participants, designs, data collection methods and study instruments, ethical considerations, data analysis, and keywords. Results: Studies conducted with grants constituted 23.7%, and students (32.3%) and general populations (25.2%) comprised the largest proportion of the study participants. The majority of the papers were quantitative research (93.2%), and self-reported methods (63.1%) were most frequently utilized. Seventy percent of the studies obtained verbal consent from the participants. Among the study instruments, psychosocial indicators (41.1%) were most frequently employed. The trends indicated that grant studies, students and general populations as study participants, and experimental studies increased, and use of written consent increased after KCI registration. Conclusions: The results could be used to understand the context of scientific research and to improve the quality of the research papers published in the Journal of Korean Public Health Nursing.

• 한국가정과교육학회지
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• 제31권4호
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• pp.81-95
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• 2019

본 연구는 1989년부터 2018년까지 실과(기술·가정) 교과의 전문 학술지에 발표된 논문들을 중심으로 가정생활영역에서 지속가능발전교육의 연구 동향을 살펴보았다. 세 개의 학회지의 제목, 초록, 키워드에서 지속가능발전교육의 구성요소와 세부내용을 주제어로 관련 논문을 선별하였으며, 가정교과의 내용학 분야, 연구영역, 연구방법, 연구대상, 지속가능발전교육의 구성요소 및 하위내용 등을 살펴보고, 빈도 및 교차 분석을 시행하여 그 결과를 고찰하였다. 지속가능발전교육 연구는 범국가적 관심이 급증한 2000년대 중반 이후에 급증하였으며, 가정교과의 내용학 분야 차원에서는 통합적 접근을 통한 연구가 가장 많았으며, 연구영역에서는 교수학습법 및 교재개발의 연구가 가장 많았다. 절반 이상의 연구가 실험연구로 진행되었고, 초등학생을 대상으로 한 연구가 가장 많았다. 지속가능발전교육의 세 구성요소 중 사회와 관련한 연구가 가장 많이 진행되었고, 환경 영역이 뒤를 따랐다. 가정교과의 내용학과 지속가능발전의 세부내용은 연관성이 있었다. 실과(기술·가정) 교과를 통해 다양한 지속가능 발전교육이 학생들의 실천적문제해결능력을 키울 수 있도록 관련 연구가 지속되어야 할 것이다.

• 지능정보연구
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• 제22권4호
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• pp.139-155
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• 2016

본 연구는 한국지능정보시스템학회의 고유한 연구영역을 파악하고자 지능정보연구 학술지에 최근 3년 동안 게재된 논문들을 대상으로 키워드를 수집하여 프로파일링 기법과 동시출현빈도를 분석하였다. 이를 통하여 지능정보시스템 연구의 정통성과 정체성을 밝히는 동시에 향후 추구해야할 연구영역을 제시하고자 한다. 연구 정체성에 대한 상대적 위치를 파악하기 위하여 한국지능정보시스템학회 뿐만 아니라 유사학회에 해당하는 한국경영정보학회 그리고 한국정보시스템학회의 키워드 및 연구방법론을 수집하여 비교하였다. 또한, 한국지능정보시스템학회에서 인공지능/데이터마이닝, 지능형인터넷, 지식경영에 대한 주요 분야를 중점적으로 다루고 있음을 고려할 때 각 분야의 대표적인 학회로 한국빅데이터서비스학회 및 한국빅데이터학회, 한국인터넷전자상거래학회, 한국지식경영학회의 연구 경향을 각각 비교 분석하였다. 키워드 분석 결과만을 요약하면, 한국지능정보시스템학회는 키워드 부문에서는 텍스트마이닝, 데이터 마이닝 및 추천시스템에 집중하고 있다는 것을 알 수 있었다. 인공지능/데이터마이닝 분야에서는 빅데이터 개념 자체와 감성분석에 초점을 두고 있고, 지능형인터넷 분야에서는 SNS와 구매의도, 신뢰, 기술수용모델에 집중하고 있었다. 지식경영 분야에서는 지식관리, 지식 공유 키워드에 집중함을 발견할 수 있었다. 더 나아가 한국지능정보시스템학회 뿐만 아니라 유사 연구 분야에서 생태계 전반적 융합 가능성을 진단해 보았다.

• 한국비블리아학회지
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• 제26권3호
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• pp.315-343
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• 2015

본 연구는 "한국비블리아학회지"에 발표한 논문들의 계량서지적 특징과 연구패턴, 연구영역을 규명하고 문헌정보학분야의 또 다른 학술지인 "한국문헌정보학회지"와 "정보관리학회지"의 논문들과 비교함으로써 "한국비블리아학회지"의 학술적 특징과 최근 동향을 파악하는 데 그 목적을 가진다. 이를 위해 2010에서 2014년까지 5년간 발행된 "한국비블리아학회지"에 게재된 논문 300편, "한국문헌정보학회지"의 344편 그리고 "정보관리학회지"의 283편, 총 927편을 대상으로 계량서지학적 분석, 연구주제 및 연구방법 분석, 저자키워드 분석, 그리고 지적구조 분석을 수행하였다. 그 결과 계량서지학적 분석에서는 "한국비블리아학회지"와 다른 학회지와 별 다른 차이점을 발견하지 못했다. 다른 학회지와는 다르게 "한국비블리아학회지"에서 가장 많이 연구되는 주제는 정보서비스였고 그 다음은 도서관경영과 독서교육이었으며 서베이 방법과 사례연구를 주로 사용하였음을 알 수 있었다. 또한 지적구조 분석을 통하여 '공공도서관과 독서 영역', '대학도서관과 장서관리 영역', '학교도서관과 정보활용 영역'이 "한국비블리아학회지"의 최근 핵심연구 영역임을 알 수 있었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제31권3호
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• pp.253-267
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• 1998

본 연구에서는 유역의 크기와 형상 및 도시화 정도가 다른 동수천유역과 무심천의 청주 시험유역, 두 곳을 대상으로 ILLUDAS 모형과 SWMM 모형을 적용한 유출특성을 바탕으로 각 매개변수의 민간도 정도를 분석하였다. 총 유출량비는 선정 매개변수 대부분 강우지속기간과 유역면적크기에 따라서 일정한 관계가 있는 것으로 분석되었으며 강우의 시간적 분포형변화에는 관계성이 약한 것으로 분석되었다. 첨두유출량비는 ILLUDAS 모형에서는 침투능과 매개변수 모두 일정한 관계성을 갖고 선형변화하는 것으로 분석되었다. 유출민감도비는 1 이하의 값을 유지하는 것으로 나타나 첨두유출량보다 총유출량에 대한 민감도 영향이 더 큰 것으로 분석되었고, SWMM 모형의 조도계수 유출민감도비는 거의 1의 값을 갖는 것으로 분석되었다. 적용모형에서 선정된 주요 매개변수에 대해 유역면적크기별, 60,120,180분 강우지속기간별과 Huff의 4분위형별로 총유출량비, 첨두유출량비, 유출민감도비를 산정하여 도시적인 방법으로 분석하였고 민감도비율 결과를 표로 제시하였다.