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.
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.
This study aims to provide the implications of research development by comparing domestic and international studies conducted on the subject of FTA. To this end, among the papers written during the period from 2000 to July 23, 2020, papers whose title is searched by FTA (Free Trade Agreement) were selected as research data. In the case of domestic research, 1,944 searches from the Korean Citation Index (KCI) and 970 from the Web of Science and SCOPUS were selected for international research, and the research trend was analyzed through keywords and abstracts. Frequency analysis and word embedding (Word2vec) were used to analyze the data and visualized using t-SNE and Scattertext. The results of the analysis are as follows. First, in the top 30 keywords of domestic and international research, 16 out of 30 were found to be the same. In domestic research, many studies have been conducted to analyze the outcomes or expected effects of countries that have concluded or discussed FTAs with Korea, on the other hand there are diverse range of study subjects in international research. Second, in the word embedding analysis, t-SNE was used to visually represent the research connection of the top 60 keywords. Finally, Scattertext was used to visually indicate which keywords were frequently used in studies from 2000 to 2010, and from 2011 to 2020. This study is the first to draw implications for academic development through abstract and keyword analysis by applying various text mining approaches to the FTA related research papers. Further in-depth research is needed, including collecting a variety of FTA related text data, comparing and analyzing FTA studies in different countries.
Purpose: The aim of this study was to identify core keywords and topic groups in the "adolescent pregnancy" field of research for a better understanding of research trends in the past 10 years. Methods: Topics related to adolescent pregnancy were extracted from 3,819 articles that were published in journals between January 2013 and July 2023. Abstracts were retrieved from five databases (MEDLINE, CINAHL, Embase, RISS, and KISS). Keywords were extracted from the abstracts and cleaned using semantic morphemes. Text network analysis and topic modeling were performed using NetMiner 4.3.3. Results: The most important keywords were "health," "woman," "risk," "group," "girl," "school," "service," "family," "program," and "contraception." Five topic groups were identified through topic modeling. Through the topic modeling analysis, five themes were derived: "health service," "community program for school girls," "risks for adult women," "relationship risks," and "sexual contraceptive knowledge." Conclusion: This study utilized text network analysis and topic modeling to analyze keywords from abstracts of research conducted over the past decade on adolescent pregnancy. Given that adolescent pregnancy leads to physical, mental, social, and economic issues, it is imperative to provide integrated intervention programs, including prenatal/postnatal care, psychological services, proper contraception methods, and sex education, through school and community partnerships, as well as related research studies. Nurses can play a vital role by actively engaging in prevention efforts and directly supporting and educating socially disadvantaged adolescent mothers, which could significantly contribute to improving their quality of life.
Culture represents forms of life appeared in various dimensions. Advertisements which represent these forms of life show the most important social and cultural phenomenon. The necessity of research on the cultural characteristics of society has been raised because the effectiveness of advertisement could have been varied depending on the cultural value. Moreover, within a society, values reflected by advertisements tend to vary in different eras. Thus, this study aims to clarify the differences between cultural values from different eras through an analysis of cultural characteristics and symptoms with consideration of the time flow. This study also examines the meanings of cultural characteristics highlighted by the study. For the investigation, two Korean women's magazines were selected, from 1955 to 2008. Data were analyzed using chi-squared test which was conducted with Crosstab using the PASW statistics 17.0 Program. The results were as follows: there were changing aspects from traditional values to modern values by years. Additionally, each period was described using several keywords. The keywords were divided by decade: in the '50s keywords were 'lifestyle change', 'material value increase' and the 'challenge to traditional values', in the '60s keywords were 'American culture acceptance', 'material success', in the '70s keywords were 'the rise of nonmaterial value', 'rationalism' and 'egalitarianism', in the '80s 'individualism', 'Life style and culture group differentiation', 'conspicuous consumption', in the '90s 'globalization', 'emphasis on personality sensitivity', 'health-oriented', 'improve the quality of life', while in the '00s keywords were 'spread of digital life', 'rational consumption patterns', 'the 3rd distribution'. Through the research, important changes in the cultural characteristics of Korea were observed. Furthermore, we may be able to think of the most effective way of advertising by identification of the cultural characteristics of the society.
Objectives : The purpose of this study was to confirm the consumption trends of Korean medicine for health food consumption of consumers by using the Naver DataLab Shopping Insight service. Methods : In this study, the search data for the category of Korean herbal ingredients in the health food field of Naver Datalab shopping insight site was collected and sorted in order of frequency from August 1st, 2017 to June 22nd, 2022. The frequently searched keywords were organized based on the inclusion of Korean Pharmacopoeia (KP), Korean Herbal Pharmacopoeia (KHP), and Food Code. Results : 67,804 keywords were collected, and the most frequent keywords appearing for more than 200 days among the top 500 were 827 (1.184%). Among the frequent keywords, there were 149 keywords related to traditional medicine names included in the KP and KHP, and five prescriptions were included. 60 keywords were not included in the KP and KHP, and the keyword with the highest search frequency was "kujibbongnamu" (Maclura tricuspidata). Conclusions : The findings of this study provide information on the consumer's interest in traditional korean medicine (TKM) and natural products (NP), and can be used as a basis for understanding the demand for TKM and NP in the online shopping market.
목적: 한국안광학회지에 게재된 논문을 대상으로 영문 주제어(key word)와 의학용어 주제어집(MeSH-Medical Subject Headings) 용어와의 일치도를 비교 분석하여 한국안광학회지에서의 MeSH 용어의 이해도와 활용도를 높이고자 하였다. 방법: 2004년 9권 1호부터 2016년에 21권 1호까지 최근 12년 간 총 409편의 영문 주제어 1952개를 대상으로 MeSH 용어와의 일치도를 완전일치, 부분일치, 불일치로 분석하였다. 결과: 분석 결과 완전일치를 보인 주제어 수는 439개로 전체의 22.4%이고, 부분 일치한 용어의 수는 815개이며 전체의 41.8%를 차지하였다. 완전불일치한 주제어는 총 693개가 나왔으며 이는 전체의 35.5%에 해당되었다. MeSH 용어 중 가장 높은 빈도수를 보인 주제어는 Myopia, Astigmatism과 visual acuity 순서였으며, MeSH 용어와 부분일치를 보인 논문 주제어 중 Refractive error, Soft contact lens, Phoria 순서로 높은 빈도수를 나타내었다. MeSH 용어와 비교 시 불일치되는 주제어 중에서 빈도가 상위인 것은 Accommodative lag와 Pseudomonas aeruginosa 였다. 결론: 한국안광학회지가 유명 MEDLINE에서 검색되는 논문 활용성을 제고하기 위하여 영문 주제어를 선택할 때 MeSH 용어로 선택 될 수 있도록 해야 한다.
본 논문은 사회의 최근 동향에 대한 여론의 반응을 관찰하기 위한 방법을 나타낸다. 최근 동향을 나타내는 키워드를 신문기사로부터 추출하고, 추출된 키워드를 이용하여 수집된 트윗의 감성 분석을 통해 최근 동향에 대한 여론을 분석한다. 수집된 신문기사를 k-means알고리즘을 이용하여 군집화하고, 군집내의 단어의 출현 빈도를 이용하여 토픽 키워드를 선정하였다. 각 토픽에 대하여 수집된 트윗은 그 토픽 대한 트윗이라는 가정하에 기계학습 방법을 이용하여 긍/부정을 판별하여 감성을 판단하게 하였다. 그리고 이와 같은 가정에 대한 타당성을 검증해 보았다.
데이터베이스, 네트워크 등 다양한 정보기술이 도서관에 도입되면서 도서관의 업무와 서비스는 크게 변화하고 있다. 이에 문헌정보학과 도서관학을 교육하는 대학에서는 정보기술 발전 동향을 반영하여 교과과정에 수용하는 노력을 꾸준히 해오고 있다. 이 연구에서는 미국과 한국의 문헌정보학과에 개설되어 있는 교과목을 수집하여 정보기술과 관련된 교과를 분석하였다. 수집한 교과목의 내용 분석을 위해서는 교과 제목 키워드와 과목설명 키워드를 추출하여 통계적으로 비교 분석하였다. 분석결과 한국과 미국 모두 유사하게 중요도가 높게 나타나는 키워드는 '시스템', '데이터베이스', '네트워크', '프로그래밍', '웹' 등이 있는 것으로 나타났고 '도서관'은 한국에서만 출현빈도가 높게 나타나는 것으로 조사되었다.
Purpose: The purpose of this study is to understand the social perceptions of nurses in the context of the COVID-19 outbreak through analysis of media articles. Methods: Among the media articles reported from January 1st to September 30th, 2020, those containing the keywords '[corona or Wuhan pneumonia or covid] and [nurse or nursing]' are extracted. After the selection process, the text mining and topic modeling are performed on 454 media articles using textom version 4.5. Results: Frequency Top 30 keywords include 'Nurse', 'Corona', 'Isolation', 'Support', 'Shortage', 'Protective Clothing', and so on. Keywords that ranked high in Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) values are 'Daegu', 'President', 'Gwangju', 'manpower', and so on. As a result of the topic analysis, 10 topics are derived, such as 'Local infection', 'Dispatch of personnel', 'Message for thanks', and 'Delivery of one's heart'. Conclusion: Nurses are both the contributors and victims of COVID-19 prevention. The government and the nurses' community should make efforts to improve poor working conditions and manpower shortages.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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