패스파인더 네트워크를 사용하여 지적 구조의 분석과 규명을 시도한 여러 연구가 발표되었다. 패스파인더 네트워크는 다차원척도법에 비해서 여러 장점을 가지고 있지만 구축 알고리즘의 복잡도가 매우 높아서 실행 시간이 오래 걸리며, 전통적인 지적 구조 분석에 유용하게 사용되어온 군집분석을 함께 적용하기가 어려운 것이 단점이다. 이 연구에서는 이와 같은 패스파인더 네트워크의 약점을 보완할 수 있는 새로운 기법으로 병렬최근접이웃클러스터링(PNNC) 기법을 제안하였다. PNNC 기법의 클러스터링 성능을 전통적인 계층적 병합식 클러스터링 기법들과 비교해본 결과 효과성과 효율성 양면에서 기존 기법보다 우세한 것으로 확인되었다.
Purpose Due to the COVID-19 pandemic, many companies are building virtual workplaces based on virtual reality technology. Through this study, we intend to identify the trend of convergence and convergence research between virtual reality technology and work space, and suggest future promising fields based on this. Design/methodology/approach For this purpose, 12,250 bibliographic data of research papers related to Virtual Reality (VR) and Workplace were collected from Scopus from 1982 to 2021. The bibliographic data of the collected papers were analyzed using Text Mining and Pathfinder Network, Parallel Neighbor Clustering, Nearest Neighbor Centrality, and Triangle Betweenness Centrality. Through this, the relationship between keywords by period was identified, and network analysis and visualization work were performed for virtual reality-based workplace research. Findings Through this study, it is expected that the main keyword knowledge structure flow of virtual reality-based workplace convergence research can be identified, and the relationship between keywords can be identified to provide a major measure for designing directions in subsequent studies.
본 연구는 도서의 대출정보를 활용해 가중네트워크(PFNET :PathFinder Network) 분석을 수행함으로써 특수 계층으로서 남녀 노령자에 의해 자주 읽히는 도서의 주제와 특성을 이해하고 이들의 독서 양태가 일반 성인 남녀와 어떠한 차이를 보이는지 확인하였다. 이를 위해 남녀 노령자와 일반 성인 남녀로 구성된 4개 집단을 대상으로 도서관 빅데이터의 인기 대출도서를 기반으로 동시대출도서 행렬을 산출하고 이를 활용해 네트워크 분석을 수행하였다. 또한 PNNC(Parallel Nearest Neighbor Clustering) 알고리즘으로 대출도서 군집을 형성한 후 대출도서에 계산된 중심성지수를 기반으로 피어슨 상관분석(Pearson Correlation Analysis)을 수행해 집단간의 상관성을 파악하였다. 그 결과 자기계발, 재태크, 육아 등 다양한 분야의 도서를 대출하는 일반 성인 남녀에 비해 노령자 계층은 한국현대소설에 집중된 독서 활동을 하는 것으로 나타났으며, 특정 인기 저자의 저작에 집중된 도서 대출 경향을 보였다. 한편 여성 노령자가 일본소설, 영미소설을 포함해 상대적으로 다양한 분야를 대출하는 반면 남성 노령자는 극단적으로 한국대하소설에 집중하는 경향을 나타냈다. 상관분석에서도 남성 노령자는 성인 남성과 r=-0.222의 약한 음의 상관성을 보였으며, 다른 모든 집단과도 음의 방향성을 보여 대출 도서의 중심성이 반대 경향을 가지는 것으로 분석되었다.
본 연구는 계량서지학적 분석 방법을 통해 여러 영역으로 나누어진 국내 건강정보 관련 연구를 통합적인 시각으로 보고자 하였다. 이를 위해 한국학술지인용색인 데이터베이스를 통해 2002년부터 2023년까지의 국내 '건강정보' 관련 논문 1,193편을 수집하여 시기별 동향, 학문분야, 지적구조, 키워드 변화 시기를 분석하였다. 분석결과, 건강정보 관련 논문 수는 지속적으로 증가하였으며, 2021년 이후 감소하고 있다. 건강정보 관련 연구의 주요 학문분야는 '의공학', '예방의학/직업환경의학', '법학', '간호학', '문헌정보학', '학제간연구'로 볼 수 있다. 건강정보 관련 연구의 지적구조를 파악하기 위해 단어동시출현분석을 시행하였다. 이후 도출된 네트워크의 구조와 군집파악을 위해 병렬최근접이웃클러스터링 알고리즘을 적용한 결과 '건강정보에 대한 의료공학적 관점'과 '건강정보에 대한 사회과학적 관점'이라는 2개의 대군집을 중심으로 그에 속한 4개의 중군집, 17개의 소군집을 파악할 수 있었다. 학문분야와 키워드의 변화 시기를 추적하기 위해 변곡점 분석을 시도하였으며 공통적으로 2010년과 2011년 사이에 변화가 있는 것으로 나타났다. 마지막으로 평균 출판년도와 단어출현빈도를 통해 전략 다이어그램을 도출하였으며 고빈도 키워드를 '유망', '성장', '성숙' 영역으로 구분하여 제시하였다. 본 연구는 주로 내용분석 중심의 선행연구들과 다르게 여러 가지 계량서지학적 방법을 통해 건강정보 관련 연구영역을 통합적인 시각으로 바라보았다는 데 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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