• 산업융합연구
• /
• 제20권10호
• /
• pp.61-69
• /
• 2022

외상 후 성장 개념은 다양한 분야에서 사용되고 있다. 연구의 목적은 네트워크 분석을 활용하여 외상 후 성장의 지식구조를 확인하기 위함이다. 1996년에서 2018년 사이에 출판된 국외논문 중 외상 후 성장 키워드를 사용한 논문을 Web of Science에서 검색하여 1,780편의 논문에 1,659개의 키워드가 6,343회 등장하는 것을 확인할 수 있었으며, 최종 분석을 위한 총 322개의 키워드를 선택하였다. 가장 많이 등장한 키워드는 '외상 후 성장', '외상 후 스트레스 장애', '암', '트라우마' 순이었다. 총 322개의 노드 중 175개의 노드로 정리하여 '암, 만성/중증 질환 및 장애에서 외상 후 성장', '외상 후 성장 관련 심리적 변수 및 심리 치료', '죽음의 맥락에서 외상 후 성장', '외상 후 성장의 인지 메커니즘' 및 '대리 외상 후 성장'의 5개 그룹으로 나눌 수 있었다. 본 연구는 정량적 네트워크 분석을 통해 외상 후 성장의 지식 구조에 대한 체계적인 개요를 제공 하였다는데 의의가 있다.

• 한국간호교육학회지
• /
• 제28권4호
• /
• pp.444-455
• /
• 2022

Purpose: This study explored the meaning of the social perceptions of nurses in online news articles during the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic. Methods: A total of 339 nurse-related articles published in Korean online newspapers from January 1 to December 31, 2020, were extracted by entering various combinations of OR and AND with the four words "Corona," "COVID," "Nursing," and "Nurse" as search keywords using BIGKinds, a news database provided by the Korea Press Foundation. The collected data were analyzed with a keyword network analysis and topic modeling using NetMiner 4. Results: The top keywords extracted from the nurse-related news articles were, in the following order, "metropolitan area," "protective clothing," "government," "task," and "admission." Four topics representing keywords were identified: "encouragement for dedicated nurses," "poor work environment," "front-line nurses working with obligation during the COVID-19 pandemic," and "nurses' efforts to prevent the spread of COVID-19." Conclusion: The media's attention to the dedication of nurses, the shortage of nursing resources, and the need for government support is encouraging in that it forms the public opinion necessary to lead to substantial improvements in treating nurses. The nursing community should actively promote policy proposals to improve treatment toward nurses by utilizing the net function of the media and proactively seek and apply strategies to improve the image of nurses working in various fields.

• 아태비즈니스연구
• /
• 제14권3호
• /
• pp.241-250
• /
• 2023

Purpose - The purpose of this study was to investigate the perception of 'unmanned cafes' on the network through big data analysis, and to identify the latest trends in rapidly changing consumer perception. Based on this, I would like to suggest that it can be used as basic data for the revitalization of unmanned cafes and differentiated marketing strategies. Design/methodology/approach - This study collected documents containing unmanned cafe keywords for about three years, and the data collected using text mining techniques were analyzed using methods such as keyword frequency analysis, centrality analysis, and keyword network analysis. Findings - First, the top 10 words with a high frequency of appearance were identified in the order of unmanned cafes, unmanned cafes, start-up, operation, coffee, time, coffee machine, franchise, and robot cafes. Second, visualization of the semantic network confirmed that the key keyword "unmanned cafe" was at the center of the keyword cluster. Research implications or Originality - Using big data to collect and analyze keywords with high web visibility, we tried to identify new issues or trends in unmanned cafe recognition, which consists of keywords related to start-ups, mainly deals with topics related to start-ups when unmanned cafes are mentioned on the network.

• 산업융합연구
• /
• 제22권3호
• /
• pp.13-25
• /
• 2024

본 연구는 빅데이터를 기반으로 국내에서 발표된 무용공연 관련 연구 주제를 탐색하고, 시대 흐름에 따라 변화하는 연구동향을 살펴본다. 토픽모델링 분석하여 도출한 결과는 다음과 같다. (1)무용공연 마케팅전략 및 발전방안 연구, (2)무용공연 공간 및 공연만족 재관람요인 연구, (3)무대환경이 무용공연의 대중성 활성화와 기여도 연구, (4)무용공연 현황 및 무용단 운영사례 융합 연구, (5)다양한 소셜미디어 활용한 무용공연 확정성 연구, (6)기술적용 무용공연 콘텐츠 방향 및 개발 연구 6개의 주요 토픽이 도출되었다. 이에 무용공연을 비롯해 무용 분야 관련 연구의 시기, 사회 변화에 따른 연구 트렌드와 주제를 파악하고, 연구자들의 변화 관심 주제의 주요 핵심어를 추출해 키워드를 분석하였으며 시기별 주요 키워드를 비교 분석하였다. 이에 다각화되고 융합되면서 신기술이 적용되는 최신 연구 동향에 대한 발전적 연구의 필요성을 고민하고 제시하였다.

• Child Health Nursing Research
• /
• 제21권4호
• /
• pp.347-354
• /
• 2015

Purpose: This descriptive study was performed to explore trends in child health nursing research by analyzing the themes, contents and structure of articles published in 2014 in Child Health Nursing Research, the official journal of the Korean Academy of Child Health Nursing. Methods: Thirty-eight articles were reviewed using keywords, author (s), subjects, ethical considerations, designs, statistics involved, funding resources, and others. Results: Ten domains from 160 keywords were identified as follows, child related, psycho-social variable related, parents and family related, nursing and health related, and others. A mean of 2.9 authors per article was identified and 71% of the authors were academic- affiliated. Twenty-eight articles were human-participant related while 21 articles addressed both Institutional Review Board and written consent. Non-experimental design was the most commonly used method followed by experimental design, and qualitative design. The duration for acceptance was a mean of 89.1 days from submission with most articles requiring a second round of article review. Half of the articles were supported by grant organizations such as Korean National Research Foundation. Conclusion: The findings of the analysis show an improvement in the scientific quality with a diversity of articles in Child Health Nursing Research.

• 동서간호학연구지
• /
• 제26권2호
• /
• pp.118-129
• /
• 2020

Purpose: The purpose of this study was to analyze the topic trend of domestic simulation nursing education research using text network analysis(TNA). Methods: This study was conducted in four steps. TNA was performed using the NetMiner (version 4.4.1) program. Firstly, 245 articles from 4 databases (RISS, KCI, KISS, DBpia) published from 2008 to 2018, were collected. Secondly, keyword-forms were unified and representative words were selected. Thirdly, co-occurrence matrices of keywords with a frequency of 2 or higher were generated. Finally, social network-related measures-indices of degree centrality and betweenness centrality-were obtained. The topic trend over time was visualized as a sociogram and presented. Results: 178 author keywords were extracted. Keywords with high degree centrality were "Nursing student", "Clinical competency", "Knowledge", "Critical thinking", "Communication", and "Problem-solving ability." Keywords with high betweenness centrality were "CPR", "Knowledge", "Attitude", "Self-efficacy", "Performance ability", and "Nurse." Over time, the topic trends on simulation nursing education have diversified. For example, topics such as "Neonatal nursing", "Obstetric nursing", "Pediatric nursing", "Blood transfusion", "Community visit nursing", and "Core basic nursing skill" appeared. The core-topics that emerged only recently (2017-2018) were "High-fidelity", "Heart arrest", "Clinical judgment", "Reflection", "Core basic nursing skill." Conclusion: Although simulation nursing education research has been increasing, it is necessary to continue studies on integrated simulation learning designs based on various nursing settings. Additionally, in simulation nursing education, research is required not only on learner-centered educational outcomes, but also factors that influence educational outcomes from the perspective of the instructors.

• 디지털융복합연구
• /
• 제12권2호
• /
• pp.343-351
• /
• 2014

이 연구는 여러 항생제에 내성을 지닌 다제내성균에 대해 미디어가 어떻게 보도하는지를 알아보기 위해, 기사 제목에 나타난 핵심어를 언어 네크워크 분석을 이용하여 살펴보았다. 이를 위해 한국언론진흥재단의 기사검색사이트인 카인즈(www.kinds.or.kr)와 언론사의 홈페이지를 통해 약 28개 언론사를 대상으로 2010년 6월 1일부터 2011년 12월 31일까지 229개의 다제내성균 관련 기사를 분석하였다. 먼저, 뉴스 제목에 나타난 핵심어를 분석한 결과, 기사 제목에서 '슈퍼박테리아'(155건)가 가장 많이 사용된 것으로 나타났으며, 불안감을 촉발시키는 '감염'(63건) 용어도 많은 것으로 나타났다. 신종 감염병 보도의 전체 네트워크 구조는 '국내', '다제내성균', '첫', '항생제', '슈퍼박테리아', '발생', '감염' 등의 핵심어를 중심으로 형성된 반면, '관련주', '의료진', '안전' 등은 네크워크 중심에서 크게 벗어나 있었다.

• 정보관리학회지
• /
• 제35권1호
• /
• pp.231-250
• /
• 2018

본 논문에서는 온라인 뉴스 기사에서 자동으로 추출된 키워드 집합을 활용하여 특정 시점에서의 세부 주제별 토픽을 추출하고 정형화하는 새로운 방법론을 제시한다. 이를 위해서, 우선 다량의 텍스트 집합에 존재하는 개별 단어들의 중요도를 측정할 수 있는 복수의 통계적 가중치 모델들에 대한 비교 실험을 통해 TF-IDF 모델을 선정하였고 이를 활용하여 주요 키워드 집합을 추출하였다. 또한 추출된 키워드들 간의 의미적 연관성을 효과적으로 계산하기 위해서 별도로 수집된 약 1,000,000건 규모의 뉴스 기사를 활용하여 단어 임베딩 벡터 집합을 구성하였다. 추출된 개별 키워드들은 임베딩 벡터 형태로 수치화되고 K-평균 알고리즘을 통해 클러스터링 된다. 최종적으로 도출된 각각의 키워드 군집에 대한 정성적인 심층 분석 결과, 대부분의 군집들이 레이블을 쉽게 부여할 수 있을 정도로 충분한 의미적 집중성을 가진 토픽들로 평가되었다.

• 한국산업정보학회논문지
• /
• 제17권2호
• /
• pp.65-72
• /
• 2012

21세기 정보화시대에 정보자원의 양은 증대되고 있으며 필요한 정보를 손쉽게 취득하게 해주는 정보검색 시스템의 역할이 중요해지고 있다. 일반적으로 사용자가 원활한 검색을 하기 위해서는 검색하고자 하는 정보에 대한 충분한 사전 파악이 필요하며, 키워드를 식별하는 능력 또한 뛰어나야 한다. 하지만 대부분의 사용자들이 충분한 지식을 갖추고 검색을 수행하지 않으며 질의어에 적합한 효율적인 키워드를 연상하는데 많은 시간을 소비한다. 또한 여러 검색엔진에서 연관검색어 서비스를 제공하고 있지만 이는 검색어와 유사한 의미 내용이 대부분이며 사용자에게 맞는 확장/연관검색어를 제공하여 주지 못한다. 본 논문은 질의어 패턴 분석 기반의 사용자 확장 검색어 추출 및 추천을 통해 사용자의 검색 편의성을 제공하기 위한 시스템을 제안한다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제18권3호
• /
• pp.179-187
• /
• 2020

지속적인 인구 증가율 하락에도 불구하고 평균 수명 상승에 따라 인구 고령화가 빠르게 진행되고 있는 사회환경에서 기술의 진화 및 소득 수준의 상승을 기반으로 건강과 삶의 질에 대한 관심이 증가하며 헬스케어 서비스 시장은 급속히 성장하고 있는 현실이다. 이에 본 연구에서는 2000년부터 2019년 10월까지 특허정보넷(KIPRIS)에 게재된 헬스케어 관련 한국과 미국의 특허데이터를 대상으로 Keyword를 추출한 후 빈도 분석, 시계열 분석, Keyword Network 분석을 수행하였으며, 이를 통하여 헬스케어 분야의 핵심 Keyword가 전통적인 의료 관련 Keyword에서 ICT관련 Keyword로 변화하고 있는 기술 트렌드가 파악되었다. 또한 미국과 비교하여 핵심 Keyword들이 55% 유사한 분포를 보이지만 특허생산량 면에서 절대적인 격차를 확인하였다. 향후에는 핵심 Keyword에 대하여 국내외 연구동향 등 다양한 자료를 분석하여 글로벌 시장에서 유의미한 시사점을 얻을 수 있는 연구를 진행하고자 한다.