최근 인공지능(AI) 기술이 급격하게 발전되고 있으며, 이를 활용한 산업이 점차 확대되고 있다. 또한 사회과학 연구분야에서도 인공지능기술의 텍스트 마이닝을 활용한 분석연구가 활발하게 전개되고 있다. 해양수산부에서 소관하는 법률은 125여개로 해양환경, 수산, 선박, 어촌, 항만 등 다양한 분야에서 제정되었다. 해양수산부 법률을 대상으로 한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 양적으로 꾸준하게 증가하고 있다. 이 연구는 해양수산부 법률 관련 연구논문을 대상으로 텍스트 마이닝을 적용하여 국내 연구동향을 분석하였다. 연구방법으로 첫째 텍스트 마이닝의 일종인 토픽 모델링을 수행하여 잠재된 토픽을 파악하였다. 둘째 특정 법률을 주제로 다룬 연구논문의 동시출현 네트워크 분석을 수행하여 주요 주제를 도출하였다. 마지막으로 저자 네트워크 분석을 수행하여 저자 간 사회 연결망을 탐색하였다. 분석결과 시기에 따라 핵심 토픽의 변화를 확인하였으며, 선박안전법, 해양환경관리법 등 법률별 주요 주제를 탐색하였다. 또한 저자 네트워크 분석하여 핵심 연구자를 도출하고, 저자 간 공동연구 성향을 파악하였다. 이를 통해 해양수산부 법률 관련 연구주제의 변화를 탐색하였으며, 향후 연구주제의 다양화와 해양수산 분야 연구의 양적 증가와 질적 성장을 기대한다.
본 연구에서는 빅데이터 분석을 통해 유기견에 대한 국민 인식 변화를 분석하고자 한다. 2017년 1월부터 2020년 7월까지의 데이터를 수집하여 유기견을 키워드로 한 사회적 이슈의 양적변화가 유기견에 대한 국민 인식에 어떠한 영향을 끼쳤고, 긍정/부정적인 인식에 영향을 주는 요인들을 분석하였다. 연구 결과, 유기견 수와 유기견과 관련한 문서 수는 양의 상관관계를 가지고 있음을 확인할 수 있었고, 텍스트 마이닝과 네트워크 분석, 감정 분석 등 다양한 분석 기법을 통해 구체적으로 어떠한 시계열적 변화가 있는지 알 수 있었다. 이 연구는 유기견에 대한 정책 수립이나 다른 연구에 활용될 수 있는 기본 데이터로써 의의를 가질 것이다. 유기견에 대한 인식을 개선하고 책임의식을 기를 수 있도록 문제를 해결해 나가는데 도움이 되기를 기대한다.
Purpose: This study aimed to identify research trends in the Journal of Korean Academy of Nursing Administration from 2013 to 2015. Methods: For this study, 171 articles were analyzed. Research designs, participants, research settings, sampling, and data analyses methods were reviewed using established analysis criteria. Keyword centrality and clusters were generated by keyword network analysis. Results: Most of studies used quantitative methods (82.5%), and sampling mainly focused on nurses (68.8%). The most commonly used data analyses methods were t-test, ANOVA, correlation, and regression. The most central keywords were turnover and empowerment. Network analysis generated four network groups: 1) burnout; 2) turnover; 3) happiness; and 4) nursing professionalism. Conclusion: The results of this study identify current trends and interests in Korean nursing administration research. The findings from this study suggest that future studies include a variety of research methods and maintain appropriate research ethics.
개인에게 맞춤형 서비스를 제공하는 것이 중요해지면서 개인화 추천 시스템 관련 연구들이 끊임없이 이루어지고 있다. 추천 시스템 중 협업 필터링은 학계 및 산업계에서 가장 많이 사용되고 있다. 다만 사용자들의 평점 혹은 사용 여부와 같은 정량적인 정보에 국한하여 추천이 이루어져 정확도가 떨어진다는 문제가 제기되고 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 현재까지 많은 연구에서 정량적 정보 외에 다른 정보들을 활용하여 추천 시스템의 성능을 개선하려는 시도가 활발하게 이루어지고 있다. 리뷰를 이용한 감성 분석이 대표적이지만, 기존의 연구에서는 감성 분석의 결과를 추천 시스템에 직접적으로 반영하지 못한다는 한계가 있다. 이에 본 연구는 리뷰에 나타난 감성을 수치화하여 평점에 반영하는 것을 목표로 한다. 즉, 사용자가 직접 작성한 리뷰를 감성 수치화하여 정량적인 정보로 변환해 추천 시스템에 직접 반영할 수 있는 새로운 알고리즘을 제안한다. 이를 위해서는 정성적인 정보인 사용자들의 리뷰를 정량화 시켜야 하므로, 본 연구에서는 텍스트 마이닝의 감성 분석 기법을 통해 감성 수치를 산출하였다. 데이터는 영화 리뷰를 대상으로 하여 도메인 맞춤형 감성 사전을 구축하고, 이를 기반으로 리뷰의 감성점수를 산출한다. 본 논문에서 사용자 리뷰의 감성 수치를 반영한 협업 필터링이 평점만을 고려하는 전통적인 방식의 협업 필터링과 비교하여 우수한 정확도를 나타내는 것을 확인하였다. 이후 제안된 모델이 더 개선된 방식이라고 할 근거를 확보하기 위해 paired t-test 검증을 시도했고, 제안된 모델이 더 우수하다는 결론을 도출하였다. 본 연구에서는 평점만으로 사용자의 감성을 판단한 기존의 선행연구들이 가지는 한계를 극복하고자 리뷰를 수치화하여 기존의 평점 시스템보다 사용자의 의견을 더 정교하게 추천 시스템에 반영시켜 정확도를 향상시켰다. 이를 기반으로 추가적으로 다양한 분석을 시행한다면 추천의 정확도가 더 높아질 것으로 기대된다.
우리사회는, 모든 구성원들에게 컴퓨터사용 능력을 요구하는 정보화지식사회이면서 또한 60세이상 노인들이 많이 존재하는 초고령화 사회이다. 그러나 우리사회에서는 노인들의 신체적 한계를 고려한 노인용 컴퓨터들을 찾아보기 어렵다. 본 연구에서는 노인들의 신체적 능력과 한계를 고려하여 디자인한 그립형 한글 입력인터페이스를 제안하였다. 제안한 노인용 한글 인터페이스를 기존 제품들인 노인용 키보드(ME TOO SV01)와 노인용 휴대폰(LG KV-3900) 입력 버튼들에 대하여 비교분석하였다. 비교분석방법은 측량을 통한 정량적 평가와 10명 노인들을 대상으로 만족도(5점 만점) 실험을 통한 정성적 평가를 하였다. 정량적 평가결과에 의하면, 제안한 한글 입력인터페이스는 인체공학적인 입체적 디자인과 입력버튼들의 위치, 손가락 이동을 요구하는 입력버튼 수, 손가락 최대 이동 범위, 입력에 사용되는 손가락 수의 항목에서 가장 우수했다. 노인들을 대상으로 한 항목별 만족도(5점 만점) 평가결과에 의하면 인터페이스 모양와 입력버튼 위치 항목에서 가장 우수하였고, 버튼들의 간격과 문자입력 편리성은 두 번째로 우수하였지만 평가점수로는 키보드의 가장 높은 점수들과 근접하였다.
This research was conducted to identify adolescent problems in internet articles. This research defines adolescent problems as diverse issues related to adolescents and examine how it was dealt in the media to find out how different categories and the aspect of adolescent problems are changing by time. The result of the research was that in 1990's, education policy and family were mainly dealt with when it came to adolescent problems. As the era is changing, adolescent problems were far diversified compared to the past, and each problems are dealt with similar importance. This research is significant in that it does not only examine the social trend adolescent problems but also expand the range of adolescent counselling and utilizes quantitative analysis in considering diversity to provide new information.
The Journal of the Korean Solar Energy Society is the first journal in South Korea that adopts wind energy as one of its subjects. Since 2000, more than 140 papers on wind energy have been published in the journal, which accounts for 8.5% of the total publication. However, in recent years, the number of published papers on wind energy has been decreasing steadily, and a reason for this decline is the significant dependence on a few specific institutions and authors. In this study, wind energy subjects were classified using the frequency analysis of the subject words extracted from the title, keywords, and abstract of wind energy papers using the text mining technique. In addition, the Korea Citation Index was used to perform quantitative level evaluation by subject and institution and to analyze the trends and characteristics of the wind energy field. Therefore, it was identified that in terms of the number of publications and citations, the main subject areas were resource/micrositing and policy/potential.
Objectives : Translations of Korean Medical Classical texts were analyzed quantitatively to verify their trend. Based on findings, accumulated problems and their solutions were discussed. Methods : A list of translated Classical texts in the field of Korean Medicine from the National Central Library collection was organized. Afterwards, the publication date, field, author information and content of the translated version were analyzed. Results : Of Chinese Medical texts, those from the Ming and Qing periods were most translated, while major texts pre-dating the Song period were left out. In addition, while texts in the fields of Shanghan-Jingui, comprehensive medical texts, scriptures, medical theories that were high in demand in educational and clinical sectors were actively translated, those in secondary fields were insufficiently translated. Of medical texts of Korea, those from the Joseon period were mostly translated, including major texts such as the Donguibogam and various kinds of texts reflecting research demands. Conclusions : In the future, texts that have not been translated need to be prioritized while basic elements need to be identified for better quality translation. To enable quantitative and qualitative expansion of Korean Medical Classical Texts translation, institutional and academic support is crucial.
PISA의 두 번째 주기에 해당되는 PISA 2003에서는 문제해결 영역에 대한 평가가 새로이 도입되었다. PISA 2003 본검사 문제해결 영역에서는 (1) 의사결정, (2) 체제 분석 및 설계, (3) 문제점 해결 등의 세 가지 문제해결 유형에 따라 학생들의 범교과적 문제해결 능력을 평가하였다. 본 논문에서는 PISA 2003 본검사에 포함된 문제해결 영역문항들에 대한 우리나라 학생들의 정답률을 살펴보고, 문제해결 문항들 중 개방형 서술형 문항에 대한 학생들의 답안을 상세하게 분석하였다. 분석 결과에 따르면, 우리나라 학생들은 그림이나 그래프로 표상하는 과제에 취약하며, 긴 문장으로 제시된 지문 해석에서 어려움을 겪은 것으로 보인다. 또한, 우리 나라 학생들에게는 다소 낯선 맥락이나 소재를 활용한 과제의 경우 낮은 정답률을 기록하였다. PISA 2003 문제해결 영역을 분석한 결과가 과학교육에 주는 시사점도 논의하였다.
대중들의 소통의 창구로 자리매김 하고 있는 소셜 네트워크 서비스(SNS)에 작성된 글은 감성을 많이 포함하고 있다는 특징을 갖고 있다. 그 중 트위터는 공개 Application Programming Interface(API)를 통한 데이터의 수집이 편리하다는 장점을 지니고 있다. 본 논문에서는 트위터 상에 표현된 사용자들의 감성 정보를 통해 사회적 이슈를 분석하고 마케팅 분야 활용 가능성을 제시한다. 이는 국민 또는 소비자의 의견과 반응을 필요로 하는 정부, 기업 등에 도움이 될 수 있다. 본 논문에서는 최근 사회적 이슈에 대한 트위터 텍스트 데이터를 긍정 또는 부정으로 분류하여 질적 분석을 제공하였고, 각 트윗의 좋아요 수, 리트윗 수 등에 대한 상관관계 분석을 통해 양적분석을 제공하였다. 질적 분석의 결과로 국민의 지지를 얻기 위해 관세정책을 홍보하고, 버즈 사용자에게는 기술적 편의를 제공할 것을 제안하였다. 양적 분석의 결과, 트위터 사용자들의 관심을 끌기 위해서는 긍정적인 트윗을 짧고 간단하게 작성해야 함을 밝혔다. 데이터의 수집 기간이 짧고, 단 두 가지의 키워드만을 분석하여 일반화 가능성이 떨어지는 한계를 가져 향후, 보다 긴 기간의 다양한 사회적 이슈를 분석할 예정이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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