• 제목/요약/키워드: Keywords Analysis

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Quantitative Study of Soft Masculine Trends in Contemporary Menswear Using Semantic Network Analysis

  • Tin Chun Cheung;Sun Young Choi
    • 한국의류학회지
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    • 제46권6호
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    • pp.1058-1073
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    • 2022
  • Big data analytics and social media have shifted the way fashion trends are dictated. Fashion as a medium for expressing gender has created new concepts of masculinity in popular culture, where men are increasingly depicted in a softer style. In this study, we analyzed 2,879 menswear collections over a 10-year period from Vogue US to uncover key menswear trends. Using Semantic Network Analysis (SNA) on Orange3, we were able to quantitatively analyze how contemporary menswear designers interpreted diversified trends of masculinity on the runway. Frequency and degree centrality were measured to weigh the significance of trend keywords. "Jacket (f = 3056; DC = 0.80), shirt (f = 1912; DC = 0.60) and pant (f = 1618; DC = 0.53)" were among the most prominent keywords. Our results showed that soft masculine keywords, e.g., "lace, floral, and pink" also appeared, but with the majority scoring DC = < 0.10. The findings provide an insight into key menswear trends through frequency, degree centrality measurements, time-series analysis, egocentric, and visual semantic networks. This also demonstrates the feasibility of using text analytics to visualize design trends, concepts, and patterns for application as an ideation tool for academic researchers, designers, and fashion retailers.

북한예방의학회지 ($1997{\sim}2006$) 게재논문의 핵심어 네트워크 분석 (Keywords Network Analysis of Articles in the North Korean Journal of Preventive Medicine $1997{\sim}2006$)

  • 정민수;정동준;최만규
    • Journal of Preventive Medicine and Public Health
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    • 제41권6호
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    • pp.365-372
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    • 2008
  • Objectives : There are very few researches on North Korea's academic activities. Furthermore, it is doubtful that the available data are reliable. This study investigated research activities and knowledge structure in the field of Preventive Medicine in North Korea with a network analysis using co-authors and keywords. Methods : The data was composed of the North Korean Journal of preventive medicine ranged from Vol. 1 of 1997 to Vol. 4 of 2006. It was the matrix of 1,172 articles by 1,567 co-authors. We applied R procedure for keywords abstraction, and then sought for the outcome of network forms by spring-KK and shrinking network. Results : To comprehend the whole networks explicitly demonstrated that the academic activities in North Korea s preventive medicine were predisposed to centralization as similar as South Korea's, but on the other aspect they were prone to one-off intermittent segmentation. The principal co-author networks were formulated around some outstanding medical universities seemingly in addition to possible intervention by major researchers. The knowledge structure of network was based on experimentation judging from keywords such as drug, immunity, virus detection, infection, bacteria, anti-inflammation, etc. Conclusions : Though North Korea is a socialist regime, there were network of academic activities, which were deemed the existence of inducive mechanism affordable for free research. Article keywords has laid greater emphasis on experiment-based bacterial defection, sustainable immune system and prevention of infection. The kind of trend was a consistent characteristic in preventive medicine of North Korea haying close correlation with Koryo medical science.

텍스트네트워크분석을 활용한 국내·외 호스피스 간호 연구 주제의 비교 분석 (A Comparison of Hospice Care Research Topics between Korea and Other Countries Using Text Network Analysis)

  • 박은준;김영지;박찬숙
    • 대한간호학회지
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    • 제47권5호
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    • pp.600-612
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    • 2017
  • Purpose: This study aimed to identify and compare hospice care research topics between Korean and international nursing studies using text network analysis. Methods: The study was conducted in four steps: 1) collecting abstracts of relevant journal articles, 2) extracting and cleaning keywords (semantic morphemes) from the abstracts, 3) developing co-occurrence matrices and text-networks of keywords, and 4) analyzing network-related measures including degree centrality, closeness centrality, betweenness centrality, and clustering using the NetMiner program. Abstracts from 347 Korean and 1,926 international studies for the period of 1998-2016 were analyzed. Results: Between Korean and international studies, six of the most important core keywords-"hospice," "patient," "death," "RNs," "care," and "family"-were common, whereas "cancer" from Korean studies and "palliative care" from international studies ranked more highly. Keywords such as "attitude," "spirituality," "life," "effect," and "meaning" for Korean studies and "communication," "treatment," "USA," and "doctor" for international studies uniquely emerged as core keywords in recent studies (2011~2016). Five subtopic groups each were identified from Korean and international studies. Two common subtopics were "hospice palliative care and volunteers" and "cancer patients." Conclusion: For a better quality of hospice care in Korea, it is recommended that nursing researchers focus on study topics of patients with non-cancer disease, children and family, communication, and pain and symptom management.

연관규칙 기반 동시출현단어 분석을 활용한 기술경영 연구 주제 네트워크 분석 (Exploring the Research Topic Networks in the Technology Management Field Using Association Rule-based Co-word Analysis)

  • 전익진;이학연
    • 기술혁신연구
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    • 제24권4호
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    • pp.101-126
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    • 2016
  • 본 연구는 동시출현단어(co-word) 분석을 이용하여 기술경영 분야의 연구 주제 네트워크를 구축하고, 핵심 연구 주제 및 연구 주제 간 상호연관관계를 도출한다. 동시출현 빈도수의 정규화를 통해 키워드 간 유사성을 도출하여 무방향 네트워크를 분석하는 기존 연구들과는 달리 본 연구는 연관규칙분석(association rule)을 통해 키워드 간 신뢰도(confidence)를 도출하여 유방향 네트워크 분석을 수행한다. 2011~2014년 기술경영 분야 9개 국제 학술지에 게재된 2,456개의 논문의 저자키워드를 대상으로 빈도수 상위 200개 키워드를 추출하고, 주제(THEME), 방법(METHOD), 분야(FIELD)의 세 가지 유형으로 키워드를 분류한다. 각 유형별 일원(one-mode) 네트워크를 구축하여, 함께 많이 연구가 이루어진 키워드들을 찾아내고, 핵심 키워드를 도출한다. 또한 두 가지 유형의 키워드 간의 이원(two-mode) 네트워크를 구축하여, 연구 주제별로 함께 많이 활용된 방법 및 대상 분야를 탐색한다. 본 연구 결과는 최근 성숙기에 접어든 기술경영 분야의 연구 흐름 및 지식 구조를 키워드 수준에서 구체적으로 제시함으로써, 기술경영 분야 연구자들의 연구 주제 탐색 및 연구방향 설계에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

키워드 네트워크 분석을 통한 사범대학 가정교육과 교육과정 분석 (Analysis of Department of Home Economics Education Curriculum of College of Education through Keyword Network Analysis)

  • 박지순;주수언
    • 한국가정과교육학회지
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    • 제35권1호
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    • pp.105-124
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    • 2023
  • 본 연구는 우리나라 사범대학의 가정교육과 교육과정과 382개의 교수요목에 포함된 내용을 키워드 네트워크 방식을 통해 특성을 파악하고 세부 분야별 상관성을 분석하였다. 총 11개 대학의 가정교육과 교육과정과 382개의 교수요목을 분석하기 위해 Krword 프로그램을 활용하여 키워드 출현 빈도를 분석하고, 키워드 간의 연결 정도와 다양한 중심성 척도를 시각화하여 분석한 결과는 다음과 같다. 첫째, 전체 교수요목을 분석한 결과는 가족, 중등학교, 의복, 식품, 소비자, 디자인 등 다양한 분야를 나타내는 키워드들이 골고루 나타났으며 '방법', '실제', '변화', '원리' 등과 같은 교수법 및 수업 방식에 관한 키워드가 높은 연결 정도와 중심성 지표를 나타냈다. 둘째, 세부 분야별 분석에서 영역별 핵심키워드가 나타났으며, 키워드들의 주제는 학문기반의 핵심키워드를 반영하고 있었다. 본 연구는 가정교육과 교육과정에서 미래지향적이고 융합적인 교육내용을 다룰 수 있는 교육과정으로 전환하는 것에 기여하는데 의의가 있다.

의료민영화 논의에 따른 이슈용어의 연결 중심성 분석 (Analysis of Connection Centrality Degree of Hot Terminologies According to the Discourses of Privatization of Health Care)

  • 김유호
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제12권8호
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    • pp.207-214
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    • 2012
  • 본 연구는 의료서비스의 질적 향상을 가져옴과 동시에 의료소외지역을 만들 수도 있는 의료민영화에 대해서 찬성과 반대 논리를 살펴보고, 아울러 최근 3년 동안 주요 일간지에 게재된 의료민영화 및 영리병원에 관한 신문 사설을 중심으로 내용분석의 일종인 언어네트워크 분석을 통해 핵심 키워드를 찾아내고, 핵심 키워드 간의 연결 중심성 분석을 통해 논란의 핵심이 무엇인지를 밝혀 보고자 하였다. 결론적으로, 연결중심성 분석 결과 "의료", "병원", "민영화", "의료민영화", "영리병원", "정부"가 가장 중심에 위치하고 있었다. 이는 의료민영화 또는 영리병원에 관한 최근 3년 동안의 주요일간지에 게재된 사설을 중심으로 하였기 때문에, 의료, 병원, 민영화, 의료민영화, 영리병원 등의 키워드가 중심에 위치하고 있는 것은 당연한 결과이다. 다음으로, 중요한 중심 키워드(단어)는 "국민", "건강", "건강보험"이다. 이는 의료민영화를 단순히 의료시장에 대한 개방으로만 보지 않고, 최근 3년 동안의 사설들은 국민의 건강과 건강보험과 관련된 중요한 이슈로 보고 있다는 것을 의미한다고 볼 수 있다. 또한, 그 다음으로 중요한 중심성이 높은 단어로는 "반대"와 "허용"이다. 이를 통해 볼 때, 최근 3년 동안의 사설을 내용 분석해 본 결과, 의료민영화에 반대하는 쪽과 허용하자는 쪽이 팽팽하다는 것을 연결중심성 분석 결과에서도 알 수 있다. 한편, 중심성 분석결과에서 주목할 만한 결과는 "미국", "한미", "FTA" 등의 키워드도 어느 정도 중심성이 나타나고 있다는 것이다. 이는 의료민영화를 미국과의 한미 FTA와 관련하여 사설에서 기술하고 있다는 것을 나타내주는 대목이다.

언어 네트워크 분석을 이용한 신종 감염병 보도 분석: 다제내성균 보도 사례를 중심으로 (A semantic network analysis of news reports on an emerging infectious disease by multidrug-resistant microorganism)

  • 박기수;이귀옥;최명일
    • 디지털융복합연구
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    • 제12권2호
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    • pp.343-351
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    • 2014
  • 이 연구는 여러 항생제에 내성을 지닌 다제내성균에 대해 미디어가 어떻게 보도하는지를 알아보기 위해, 기사 제목에 나타난 핵심어를 언어 네크워크 분석을 이용하여 살펴보았다. 이를 위해 한국언론진흥재단의 기사검색사이트인 카인즈(www.kinds.or.kr)와 언론사의 홈페이지를 통해 약 28개 언론사를 대상으로 2010년 6월 1일부터 2011년 12월 31일까지 229개의 다제내성균 관련 기사를 분석하였다. 먼저, 뉴스 제목에 나타난 핵심어를 분석한 결과, 기사 제목에서 '슈퍼박테리아'(155건)가 가장 많이 사용된 것으로 나타났으며, 불안감을 촉발시키는 '감염'(63건) 용어도 많은 것으로 나타났다. 신종 감염병 보도의 전체 네트워크 구조는 '국내', '다제내성균', '첫', '항생제', '슈퍼박테리아', '발생', '감염' 등의 핵심어를 중심으로 형성된 반면, '관련주', '의료진', '안전' 등은 네크워크 중심에서 크게 벗어나 있었다.

RJCC 연구 키워드 네트워크 - 동시출현단어분석과 군집분석 - (Keyword networks in RJCC research - A co-word analysis and clustering -)

  • 서현진;최영현;오승택;이규혜
    • 복식문화연구
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    • 제27권3호
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    • pp.193-205
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    • 2019
  • A trend analysis of research articles in a field of knowledge is significant because it can help in finding out the structural characteristics of the field and the future direction of research through observing change in a time series. We identified the structural characteristics and trends in text data (keywords) gathered from research articles which in itself is an important task in various research areas. The titles and keywords were crawled from research articles published from 2016 to 2018 in the Research Journal of the Costume Culture (RJCC), one of the representative Korean journal in the field of clothing and textile. After we extracted data comprising English titles and keywords from 195 published articles, we transformed it into a 1-mode matrix. We used measures from network analysis (i.e., link, strength, and degree centrality) for evaluating meaningful patterns and trends in the research on clothing and textile. NodeXL was used for visualizing the semantic network. This study observed change in the clothing and textile research trend. In addition to covering the core areas of the field, the subjects of research have been diversifying with every passing year and have evolved onto a developmental direction. The most studied area in articles published by the RJCC was fashion retailing/consumer psychology while aesthetic/historic and fashion industry/policy studies were covered to a more limited extent. We observed that most of the studies reflecting the identity of RJCC share subject keywords to a significant extent.

해안재해 대응 그린 인프라스트럭쳐의 국제 연구동향 분석 (An Analysis of International Research Trends in Green Infrastructure for Coastal Disaster)

  • 송기환;송지훈;석영선;김호준;이정아
    • 한국환경복원기술학회지
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    • 제26권1호
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    • pp.17-33
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    • 2023
  • Disasters in coastal regions are a constant source of damage due to their uncertainty and complexity, leading to the proposal of green infrastructure as a nature-based solution that incorporates the concept of resilience to address the limitations of traditional grey infrastructure. This study analyzed trends in research related to coastal disasters and green infrastructure by conducting a co-occurrence keyword analysis of 2,183 articles collected from the Web of Science (WoS). The analysis resulted in the classification of the literature into four clusters. Cluster 1 is related to coastal disasters and tsunamis, as well as predictive simulation techniques, and includes keywords such as surge, wave, tide, and modeling. Cluster 2 focuses on the social system damage caused by coastal disasters and theoretical concepts, with keywords such as population, community, and green infrastructure elements like habitat, wetland, salt marsh, coral reef, and mangrove. Cluster 3 deals with coastal disaster-related sea level rise and international issues, and includes keywords such as sea level rise (or change), floodplain, and DEM. Finally, cluster 4 covers coastal erosion and vulnerability, and GIS, with the theme of 'coastal vulnerability and spatial technique'. Keywords related to green infrastructure in cluster 2 have been continuously appearing since 2016, but their focus has been on the function and effect of each element. Based on this analysis, implications for planning and management processes using green infrastructure in response to coastal disasters have been derived. This study can serve as a valuable resource for future research and policy in responding to and managing various disasters in coastal regions.

동시 출현 키워드를 활용한 지중해지역 연구 동향 분석 (Research Trends Analysis on the Mediterranean Area Studies using Co-appearance Keywords)

  • 이동열;강지훈;문상호
    • 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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    • 제6권5호
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    • pp.409-419
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    • 2016
  • 일반적으로 지역학 연구를 수행하는데 있어 연구 동향을 파악하는 것은 매우 중요하다. 그러나 지역학의 연구 분야는 매우 다양하며, 모든 지역학 연구 분야에 대한 연구가 동시에 진행되는 것은 매우 어렵다. 이로 인해 지역학연구는 시대에 따라 연구 분야 및 연구 동향이 변화 하였다. 이와 함께 지역학의 연구 동향을 이해하려는 관심이 꾸준히 증가되고 있다. 본 논문에서는 국내의 지중해지역 연구를 대상으로 동시 출현 키워드를 기반으로 연구 동향을 분석한다. 이를 위하여 국내 지중해지역 연구의 대표 학술지인 『지중해지역연구』에 게재된 논문들을 대상으로 논문 유형 분석 및 키워드를 추출하여 정제 과정을 거쳐 동시 출현 키워드를 생성하였다. 세부적으로 논문의 유형 분석을 통해 기본적인 동향 분석을 수행하였고, 논문의 동시 출현 키워드를 이용하여 단순 정량 분석보다 심층적인 분석을 수행하고, 동시출현 키워드를 통해 생성된 네트워크 그래프 형태의 시각화를 통해 분석을 수행한다.