This study is aimed to increase the possibility of using the Christopher Alexander's pattern language. The methodology of this study is (i) to analyze the pattern language by using the network analysis tool in order to understand the complicate network structure of the pattern language, and (ii) to apply the Alexander's method of using the pattern language by using the network analysis tool (Gephi) and to examine the feasibility of the network analysis tool as a tool for using the pattern language. Firstly, as a result of analysing the pattern language, (i) the pattern language classified by pattern number is distinguished by the patterns of towns, buildings and construction, among which the pattern of buildings plays a key function in the networks; (ii) the buildings functions a medium connecting between the towns and the construction; and (iii) the pattern language is divided into 6 sub-modules, through which the user can select a pattern. Secondly, the result of using the network analysis tool as a tool for using the pattern language (i) suggests the new method of using the pattern language by using the network analysis tool (Gephi); (ii) makes it possible to easily figure out the characteristics of the links between the patterns; and (iii) increases the completeness of the pattern language by making it easy to find out the sub-patterns in selecting a pattern.
본 연구의 목적은 국내 학술논문 데이터베이스에서 검색한 언어 네트워크 분석 관련 53편의 국내 학술논문들을 대상으로 하는 내용분석을 통해, 언어 네트워크 분석 방법의 기초적인 체계를 파악하기 위한 것이다. 내용분석의 범주는 분석대상의 언어 텍스트 유형, 키워드 선정 방법, 동시출현관계의 파악 방법, 네트워크의 구성 방법, 네트워크 분석도구와 분석지표의 유형이다. 분석결과로 나타난 주요 특성은 다음과 같다. 첫째, 학술논문과 인터뷰 자료를 분석대상의 언어 텍스트로 많이 사용하고 있다. 둘째, 키워드는 주로 텍스트의 본문에서 추출한 단어의 출현빈도를 사용하여 선정하고 있다. 셋째, 키워드 간 관계의 파악은 거의 동시출현빈도를 사용하고 있다. 넷째, 언어 네트워크는 단수의 네트워크보다 복수의 네트워크를 구성하고 있다. 다섯째, 네트워크 분석을 위해 NetMiner, UCINET/NetDraw, NodeXL, Pajek 등을 사용하고 있다. 여섯째, 밀도, 중심성, 하위 네트워크 등 다양한 분석지표들을 사용하고 있다. 이러한 특성들은 언어 네트워크 분석 방법의 기초적인 체계를 구성하는 데 활용할 수 있을 것이다.
This study analyzes a language network of Science and Technology Basic Plan, which is the basis for science and technology policy in Korea, for the next Science and Technology Basic Plan. Language network analysis was adopted for a quantitative approach measuring the trend of policies. Several techniques such as keyword analysis, language network map analysis, quantitative characteristics analysis and keyword-related major-word analysis have been performed. Results show that there are common policies emphasized by all Science and Technology Basic Plans in the past, and there are also specific policies emphasized in each period of the Science and Technology Basic Plan. These specific policies come from a 'change of times' when the Science and Technology Basic Plans were established, as well as the philosophy of the national government.
본 연구는 언어네트워크 분석방법을 통해 광역도시 대표 트위터의 정보 내용을 연도별 도시별로 심층 분석하고 정보제공 매체로서 트위터 활용에 대해 조사하였다. 언어네트워크 분석을 위한 분석도구는 KrKwic, Ucinet6, Netdraw 프로그램을 이용하였다. 연구 결과, 2014년도에는 시정 관련 정보(시민, 운영, 개최, 참여)와 시민생활 관련 정보(문화, 공원, 출근길)를 중심으로 하는 네트워크가 형성되었다. 반면 2015년에는 시정홍보에 관련 정보(시민, 문의, 개최, 시정, 행사)가 네트워크의 핵심적 역할을 차지하고 있었다. 도시별 네트워크 분석에서 연도별 도시별로 각기 다른 키워드들이 도출되었다.
Using a rich resource language to classify sentiments in a language with few resources is a popular subject of research in natural language processing. Burmese is a low-resource language. In light of the scarcity of labeled training data for sentiment classification in Burmese, in this study, we propose a method of transfer learning for sentiment analysis of a language that uses the feature transfer technique on sentiments in English. This method generates a cross-language word-embedding representation of Burmese vocabulary to map Burmese text to the semantic space of English text. A model to classify sentiments in English is then pre-trained using a convolutional neural network and an attention mechanism, where the network shares the model for sentiment analysis of English. The parameters of the network layer are used to learn the cross-language features of the sentiments, which are then transferred to the model to classify sentiments in Burmese. Finally, the model was tuned using the labeled Burmese data. The results of the experiments show that the proposed method can significantly improve the classification of sentiments in Burmese compared to a model trained using only a Burmese corpus.
Objectives: The purpose of this study is to explore the research trends of elderly oral health through a language network analysis. Methods: A total of 354 published studies with 668 keywords were collected from the Research Information Sharing Service (RISS) between 2000 and 2022. Language network analysis was performed using Textom 6.0, Ucinet 6.774, and NetDraw 2.183. Results: The most frequent keywords were 'elderly', 'oral health', 'quality of life', and 'OHIP-14'. The result of frequency-inverse document frequent keywords showed similar results to the most frequent keywords. The N-gram of keywords shows that 'elderly', 'oral health' (18 times) and 'elderly', 'depression' (7 times). As a results of the analysis of degree centrality and between centrality, 'elderly', 'oral health', and 'quality of life' were found to be high. The CONCOR analysis identified the main clusters of 'quality of life', 'oral health behavior', 'health', and 'oral function disorder'. Conclusions: The results of the current study could be available to know research trends in elderly oral health and it is necessary to improve more comprehensive study in follow-up study.
In recent years, studies have emerged highlighting the role of social networking services in the English as a foreign language context of Korea, particularly for teaching and learning, but none examine the role of Facebook in enhancing communities of practice. Therefore, this study undertakes such an endeavor on a Korea-based language teacher organization Facebook group. Social networking analysis came to reveal a group consisting of largely non-engaged members, with several key users successfully bridging the network and promoting engagement and interaction via commenting. Although the most viral posts were disproportionately organizational, professional development clearly emerges as the largest concern for active members. Ultimately, it will be critical for increasing success of the group as a social networking service to establish a means of further engaging all members, including those on the network periphery. To fully meet organizational goals, it will be imperative for key actors to be used increasingly proactively.
본 논문은 다양한 주제 분야의 연구 성과물을 제공하는 학술DB에서 주제어(Keyword) 정보를 바탕으로 SNA(Social Network Analysis)기법을 적용해 검색어와 연관도가 높은 연관검색어를 제공하는 것을 그 목적으로 한다. 이를 위해 주제어들 간의 가중치(Weight)를 계산한 뒤 Ego Network 분석을 통해 검색어와 연관된 연관주제어를 추출하고 이를 기존 학술DB에서 제공한 연관검색어와 비교 정리하였다. 그리고 정리된 결과를 연관규칙 마이닝기법, 유사계수를 적용해 연관도측면에서 비교 평가하였다.
The purpose of this study is to extract the key words from the list of research subjects related to 'hotel workers' published in recent 10 years(2009~2018) by using the language network analysis method and to confirm the relation between the key words. In this paper, we propose a semantic network analysis that can overcome limitations of longitudinal study, analyze the recent research trends, and widely use as a research model. The results of this study are as follows ; First, in analyzing major key words in the title of 'Hotel Employer' in recent 10 years, the major keyword of job satisfaction(40), special grade(26), organizational commitment(20), emotional labor(19), service(12), restaurant(10), and turnover intention(9). Second, we analyzed the relation of language network among major key words extracted from the study title of 'hotel workers'. Such a research process is expected to grasp the trends of research related to 'hotel workers' and give implications for the future direction of related research.
본 연구는 언어 네트워크 분석을 통해 재난정보와 관련한 국내 연구동향 분석을 목적으로 한다. 이를 위하여 학술연구정보서비스(RISS)를 검색하여 2008년부터 2017년 사이에 발간된 재난정보와 관련한 국내 학위논문 및 학술지논문 312건을 수집하였다. 그리고 논문들의 서지사항을 토대로 통계분석을 실시하였다. 뿐만 아니라 연구논문들의 논문명을 대상으로 키워드를 추출하여 빈도분석 및 언어 네트워크 분석을 실시하였다. 분석 결과, 최근 재난분야에서 빅데이터와 관련한 연구가 급증하였으며, 재난정보 공유 및 활용의 중요성이 증대되고 있다. 또한 재난대응을 위하여 공간정보, 실시간정보, 지리정보 등 다양한 유형의 재난정보가 활용되고 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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