Purpose: This study analyzed research trends related to childhood and adolescent cancer survivors (CACS) using word co-occurrence network analysis on studies registered in the Korean Citation Index (KCI). Methods: This word co-occurrence network analysis study explored major research trends by constructing a network based on relationships between keywords (semantic morphemes) in the abstracts of published articles. Research articles published in the KCI over the past 10 years were collected using the Biblio Data Collector tool included in the NetMiner Program (version 4), using "cancer survivors", "adolescent", and "child" as the main search terms. After pre-processing, analyses were conducted on centrality (degree and eigenvector), cohesion (community), and topic modeling. Results: For centrality, the top 10 keywords included "treatment", "factor", "intervention", "group", "radiotherapy", "health", "risk", "measurement", "outcome", and "quality of life". In terms of cohesion and topic analysis, three categories were identified as the major research trends: "treatment and complications", "adaptation and support needs", and "management and quality of life". Conclusion: The keywords from the three main categories reflected interdisciplinary identification. Many studies on adaptation and support needs were identified in our analysis of nursing literature. Further research on managing and evaluating the quality of life among CACS must also be conducted.
본 연구에서는 지금까지 게재된 자살 관련 논문들을 대상으로 주제를 분류하고 주요 주제들의 비중과 20년 동안의 주제들의 변화 추이를 파악하는 것을 연구 목적으로 한다. 이를 위해 등재지 논문에 대한 정보 공유가 가장 활발하게 이루어지는 한국학술지인용색인(KCI)을 자료원으로 빅데이터 분석에 활용되는 텍스트마이닝 기법을 시행하였다. 이러한 시대적 변화에 따른 자살 관련 연구 주제 추이를 파악하는 연구는 향후 자살과 관련한 학문적 방향을 시대 흐름에 적응할 수 있는 전략을 수립하는 데 있어 기초자료가 될 것이다.
한국사회의 불평등과 관련된 연구는 다양한 영역에서 산발적으로 진행되어 왔다. 이 연구에서는 불평등 관련 연구 동향을 한국학술지인용색인을 통해 수집한 논문 데이터를 활용하여 기초 통계 분석, 단어 동시 출현 분석, 주 경로 분석을 통해 통합적으로 분석하였다. 기초 통계 분석을 통해 핵심저자, 저널, 논문을 파악할 수 있었다. 동시출현 분석을 통해 소득불평등, 교육불평등, 복지불평등, 불평등 정책이 핵심 주제로 확인되었다. 주 경로 분석을 통해 2004년 이후의 불평등 연구 흐름은 두 가지로 나타났다. 하나는 경제적 불평등에 관한 연구이고, 다른 하나는 건강 불평등 및 사회 구조적 불평등과 관련된 연구로 나타났다.
As interest in the sustainable fashion industry continues to increase along with climate issues, it is necessary to identify research trends in sustainable fashion and seek new development directions. Therefore, this study aims to analyze research trends on sustainable fashion. For this purpose, related papers were collected from the KCI (Korean Citation Index) and Scopus, and 340 articles were used for the study. The collected data went through data transformation, data preprocessing, topic modeling analysis, core topic derivation, and visualization through a Python algorithm. A total of eight topics were obtained from the comprehensive analysis: consumer clothing consumption behavior and environment, upcycle product development, product types by environmental approach, ESG business activities, materials and material development, process-based approach, lifestyle and consumer experience, and brand strategy. Topics were related to consumption, production, and education of sustainable fashion, respectively. KCI analysis results and Scopus analysis results derived eight topics but showed differences from the comprehensive analysis results. This study provides primary data for exploring various themes of sustainable fashion. It is significant in that the data were analyzed based on probability using a research method that excluded the subjective value of the researcher. It is recommended that follow-up studies be conducted to examine social trends.
Objectives: In modern society, many people have low back pain (LBP) and spinal diseases. About 80% of them experience severe LBP more than once in their lifetime. We can find studies on many Korean medicine-based treatments, such as acupuncture treatment for LBP and exercise therapy, which are effective in reducing the symptoms. This study focuses on the combined effect of both Korean medicine and exercise therapy for treating LBP. Method: For this review, we searched for articles focusing on pain and disability recovery in pre-clinical and clinical studies of extension and flexion exercise therapy related to LBP. The search databases were as follows: PubMed, Google Scholar, and seven Korean electronic databases (Korea Citation Index (KCI), Korean studies Information Service System (KISS), Research Information Service System (RISS), Oriental Medicine Advanced Searching Integrated System (OASIS), DBPIA, National Digital Science Library (NDSL), and KOREAMED). The keywords were as follows: Korean Medicine, back pain, flexion exercise, extension exercise, McKenzie method, McKenzie exercise, Williams' flexion exercise, and Mechanical Diagnosis and Therapy. Results & Conclusions: This review shows the usefulness of flexion and extension exercises for LBP treatment and effective patient education, but further studies are necessary.
Objectives: The aim of this study is to analyze cancer research trends in traditional Korean medical journals indexed in the Korea Citation Index since 2000. Methods: Cancer research papers published in traditional Korean medical journals were searched in databases from inception to October 2022. The numbers of publications by journal and by year were descriptively assessed. After natural language processing, topic modeling (based on Latent Dirichlet allocation) and keyword network analysis were conducted. Results: This research trend analysis involved 1,265 papers. Six topics were identified by topic modeling: case reports on symptom management, literature reviews, experiments on apoptosis, herbal extract treatments of breast carcinoma cell lines, anti-proliferative effects of herbal extracts, and anti-tumor effects. Keyword network analysis found that the effects of herbal medicine were assessed in clinical and experimental studies, while acupuncture was mainly mentioned in clinical reports. Conclusions: Cancer research papers in traditional Korean medical journals have contributed to evidence-based medicine. Further experimental studies are needed to elucidate the effects of on different hallmarks of cancer. Rigorous clinical studies are needed to support clinical guidelines.
This excerpt delineates a quantitative measure of relationship between a research title and its respective abstract extracted from different journal articles documented through a Korean Citation Index (KCI) database published through various journals. In this paper, we propose a machine learning-based similarity metric that does not assume normality on dataset, realizes the imbalanced dataset problem, and zero-variance problem that affects most of the rule-based algorithms. The advantage of using this algorithm is that, it eliminates the limitations experienced by Pearson correlation coefficient (r) and additionally, it solves imbalanced dataset problem. A total of 107 journal articles collected from the database were used to develop a corpus with authors, year of publication, title, and an abstract per each. Based on the experimental results, the proposed algorithm achieved high correlation coefficient values compared to others which are cosine similarity, euclidean, and pearson correlation coefficients by scoring a maximum correlation of 1, whereas others had obtained non-a-number value to some experiments. With these results, we found that an effective title must have high correlation coefficient with the respective abstract.
Objectives: This study reviewed randomized controlled trials (RCTs) investigating the efficacy of herbal medicine on sleep disorders associated with Parkinson's disease and suggests a better research process. Methods: We searched for RCTs for herbal medicine treatments for sleep disorders related to Parkinson's disease on July 31, 2023 using eight databases (PubMed, Embase, the Cochrane library, China National Knowledge Infrastructure [CNKI], the Research Information Service System [RISS], Science ON, the Oriental Medicine Advanced Searching Integrated System [OASIS], and the Korea Citation Index [KCI]). Cochrane's risk of bias tool was used to assess the quality of the RCTs. Results: A total of 16 RCTs met all the inclusion criteria, and in most reports, the treatment group showed a significant improvement in sleep disorders compared to the control group. Total effective rate (TER), Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI), Unified Parkinson's Disease Rating Scale (UPDRS), TCM Symptom Score (TSS), Parkinson's Disease Sleep Scale (PDSS), etc., were used as evaluation indicators. Conclusion: Herbal medicine is a potential treatment for sleep disorders associated with Parkinson's disease. However, the selected RCTs were of poor quality, and it is necessary to perform more systematic studies.
학문 분야의 연구 동향 변화에 대한 연구는 해당 분야의 세부 연구주제와 구조에 대한 파악뿐만 아니라 시간 흐름에 따른 변화 모습을 관찰할 수 있는 방법이다. 이에 본 연구에서는 국내 문헌정보학 분야의 연구 동향을 살펴보기 위하여 2003년부터 2017년까지 한국학술지인용색인(KCI)에 등재된 문헌정보학 분야 학술지 중 인용지수가 가장 높은 3종에 개제된 논문의 한국어 저자키워드를 대상으로 동시출현단어 분석을 수행하였다. 시계열 분석을 위해 15년의 연구 기간을 5년 단위로 누적하여 2003년~2007년, 2003년~2012년, 2003년~2017년으로 구분하였고, 기간별로 출현빈도 10회 이상의 저자키워드를 선정하여 분석하고 이를 시각화하였다. 분석 결과, 2003년~2007년 기간의 지적구조는 총 25개의 키워드로 구성된 8개의 영역이 확인되었으며, 2003년~2012년 기간의 지적구조에서는 총 76개의 키워드로 구성된 3영역 17 군집이 확인되었다. 또한, 2003년~2017년 기간의 지적구조는 총 132개의 키워드로 구성된 6영역 32군집으로 나타났다. 누적 기간별 종합 분석 결과, 한국의 문헌정보학 분야는 지난 15년간 기간별로 새로운 키워드가 포괄적으로 추가되었으며, 세부 주제 역시 세분화 되어 점차 세분화되고 확장되고 있음을 확인하였다.
본 연구는 2003년 1월부터 2013년 9월까지 국내 등재(후보) 학술지에 발표된 문헌 연구를 제외한 총 709편의 논문을 대상으로 연구 동향과 연구방법의 동향을 분석하고, 그 중에서 혼합 연구방법을 사용한 논문 중에서 연구단계별 혼합유형을 좀 더 면밀히 조사하였다. 그 결과, 연구방법의 동향은 질적 연구와 양적 연구가 대부분이고 혼합 연구가 10%미만으로 적었다. 또한 혼합 연구방법을 사용한 논문들을 조사한 결과, 혼합유형은 양적 연구방법과 질적 연구방법이 동등하게 사용된 논문이 대부분이었고 혼합 연구에 사용된 양적 연구방법의 동향은 기술통계가 가장 많았으며 질적 연구방법의 동향은 이론 기반 개념적 틀의 사용이 매우 저조했다. 이러한 연구 결과를 통해 본 논문은 수학교육논문에 연구방법이 어떻게 사용되었으며 앞으로 수학교육 연구에서의 연구방법의 다양성에 대한 시사점을 제공하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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