우주 산업은 세계적으로 잠재력이 높은 산업 분야로 여겨지지만, 국내에서는 아직 글로벌 시장에 비해 비교적 관심이 저조한 실정이다. 국내에서도 최근 위성산업은 전통적인 정부 주도의 산업에서 벗어난 민간 주도의 '뉴스페이스(New Space)' 패러다임에 관심을 기울이고 있다. 따라서, 본 연구의 목적은 국내 위성산업 관련 민간 기업의 시장 진입 전략을 결정하는 데 도움이 될 수 있는 미래의 신호를 탐색하는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 미래신호 이론과 Keyword Portfolio Map 등의 이론적 배경을 활용하여, 키워드 성장률과 키워드 등장 빈도 등을 바탕으로 특허 문서 데이터 내 키워드 잠재력을 분석한다. 또한, 뉴스 데이터를 추가로 수집하여 미래신호를 각각 first symptom, early information으로 구분하였다. 이는 해당 키워드가 특허문서 이외에 어떻게 실질적인 잠재력을 드러내는지에 대한 해석적 지표로 활용된다. 본 연구는 미래신호 탐색을 위한 데이터 수집과 분석 과정을 수록하였고, 키워드 맵의 시각화 자료를 통해 어떤 형태로 활용될 수 있는지 구체적으로 시각화함으로써 수집된 문서의 각각의 키워드가 약신호에서 강신호로 발전하는 과정을 추적하는 일련의 과정을 수록하였다. 본 연구의 과정은 기존 미래신호에 관한 연구의 방법론적인 기여와 활용 범위의 확장에 기여할 수 있고, 결과물은 위성 산업에서의 신산업 기획 및 연구 방향성 수립에 기여할 수 있다.
연구배경: 본 연구는 비정형 빅데이터를 활용하여 노인장기요양보험의 직접적 서비스 인력인 요양보호사의 서비스질 관리를 확인하고자 수행되었다. 연구방법: 요양보호사의 서비스질과 관련된 소셜 비정형 데이터를 텍스톰을 사용하여 수집·분석하였다. 데이터를 크롤링하여 수집된 상위 50개 키워드들 간의 빈도분석, TF-IDF, 중심성 분석, 의미연결망분석과 CONCOR 분석을 실시하였다. 연구결과: 빈도분석 결과 상위권에 속한 키워드는 '요양서비스' '요양보호사', '서비스질', '요양보호', '장기요양기관', '향상', '어르신', '처우', '개선', '필요' 였으며, 연결중심성과 위세중심성 분석결과도 거의 동일한 순위로 확인되었다. CONCOR 분석결과 4개의 그룹으로, 요양서비스질 개선, 요양서비스 운영, 요양서비스 제도, 요양보호사의 심리적인 부분에 대한 인식이 높은 것으로 나타났다. 결론: 본 연구는 요양보호사의 서비스질과 관련한 인식을 의미있는 그룹으로 제시하였으며 이는 요양보호사 서비스질 향상을 위한 다각적인 방향성 수립에 기여할 것으로 판단된다.
본 연구는 72개 지자체의 74개 스마트시티 조례를 대상으로, 지자체 스마트시티 조례의 방향성을 확인하고자 토픽모델링을 활용하여 조례의 주요 키워드를 확인하고, 조례의 키워드에 따른 주제분류를 진행하였다. 분석결과 주요 키워드는 스마트도시위원회의 구성 및 운영에 관한 키워드가 조례 내에서 높은 빈도를 보였다. 조례에 대한 토픽모델링 Latent Dirichlet Allocation(LDA) 분석결과 관련 키워드에 따라 총 8개의 주제로 분류할 수 있었다. 구체적으로 주제-1(스마트시티 추진사항 보안), 주제-2(스마트시티 산업진흥), 주제-3(스마트시티 주민협의체 구성), 주제-4(스마트시티 추진체계 지원), 주제-5(개인정보 관리), 주제-6(스마트시티 데이터 활용), 주제-7(지능정보화 행정구현), 주제-8(스마트시티 홍보) 등으로, 주제의 비중은 주제-6, 주제-4, 주제-1 등의 순으로 나타났다. 권역별 주제분류는 수도권은 주제-5, 주제-6, 주제-8 의 비중이 높았고, 지방권은 주제-2, 주제-3, 주제-4의 비중이 높아 수도권은 스마트시티의 실질 운영 관련 주제가 높았고, 지방권은 스마트시티 추진을 위한 준비단계 관련 주제 비중이 높았다.
우리나라는 기후변화 위기에 대응하기 위해 2050 탄소중립을 선언하였으며, 이를 위해 다양한 감축 계획 및 입법화 과정을 진행 중이다. 탄소중립의 실현은 산업기술 전반에서의 근본적 변화를 필요로 하기 때문에 이를 위한 구체적 대응체계 마련이 매우 중요하다. 본고는 탄소중립 관련 산업기술 확보 경쟁에서 선제적으로 대비하기 위하여 글로벌 탄소중립 기술분야의 현황과 발전 트렌드를 파악하고자 한다. 이를 위해, 탄소중립 관련 온라인 뉴스기사 데이터를 웹 크롤링하여 수집하였고, 미래신호분석방법론과 인공신경망 딥러닝 기술인 Word2Vec알고리즘을 적용하여 탄소중립 기술 트렌드를 분석 및 예측하였다. 분석결과, 탄소 과배출 업종인 철강업 및 석유화학 분야의 기술고도화가 요구되고 있었으며, 전기차 분야에의 투자 타당성 확보와 기술 고급화가 추세인 것으로 드러났다. 이에 대한 정부의 적극적인 지원과 글로벌한 기술협력/인프라 조성이 밑받침되어야 할 것으로 보인다. 그 외에도 탄소중립 관련 인력양성이 시급한 것으로 나타났으며, 기업에서 필요한 탄소중립 인력을 양성할 수 있도록 간접지원정책 마련의 필요성을 확인할 수 있었다.
무선통신 기술은 통신서비스 자체에만 활용되는 단계를 넘어 21세기 디지털 전환이라는 패러다임과 맞물려 다양한 산업의 혁신을 촉진하는 기반 기술로써 기대가 높아지고 있다. 본 연구에서는 우리나라와 주요 선도국가의 6G 기술경쟁력을 비교하기 위해 GaN(갈륨나이트라이드) 특허 정보를 기반으로 시장확보 지수(PFS), 피인용도 지수(CPP) 그리고 네트워크 분석을 통해 6G 기술경쟁력을 분석하였다. 우리나라의 6G 기술경쟁력은 PFS가 0.62로, CPP가 3.93으로 나타났으며, 각각 선도국가 대비 32.8%, 19.9% 수준인 것으로 확인되었다. 그다음 네트워크 분석 결과, 6G 분야의 특허 협업 비율은 7.2%로 대부분 국가에서 모두 협업 생태계가 미흡한 것으로 분석되었다. 다만, 우리나라는 선도국가와 달리 산업계와 학계가 연계한 소규모 협업 관계가 구축되어 있음을 확인할 수 있었다. 따라서, 소규모 협업 생태계를 기반으로 통신 기술 고도화를 할 수 있는 국가 차원의 6G 통합 R&D 전략을 마련할 필요가 있겠다.
본 연구는 지난 20년(2001-2020)간 백두대간에 관한 전반적인 연구동향과 주요 연구 주제 분석을 통해 향후 연구의 방향성을 제시하고자 하였다. 이를 위해 한국교육학술정보원으로부터 국내 산림생태 관련 총 551편의 논문 제목 및 키워드 데이터를 수집하여 빅데이터 분석프로그램 Textom과 UCINET을 활용하여 분석을 실시하였다. 분석 결과, 백두대간 관련 연구논문은 총 177개의 학회지에 게재되었으며 2011-2015년 사이에 총 229편(41.6%)으로 가장 많은 논문이 게재된 것으로 나타났다. 단어빈도와 N-gram 분석결과, 지난 20년간 백두대간 관련 주요 연구주제는 종다양성으로 도출되었으며, CONCOR 분석을 통해 분류된 15개의 주요 연구영역 그룹 가운데, 종다양성, 식생복원 및 관리, 문화 관련 연구분야에서 활발한 연구가 진행되었음을 알 수 있었다. 백두대간의 생태 관련 연구영역은 그룹 수 12개, 빈도 비율 78.8%였으며, 인문·사회 관련 연구영역은 그룹 수 2개, 빈도 비율 15.6%로 나타나 양적 그리고 다양성 측면에서 큰 차이를 보였다. 본 연구에서 도출된 세부 연구영역과 정량적인 수치는 향후 백두대간 관련 정책 추진 시 기초자료로 유용하게 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구의 목적은 간호대학생을 대상으로 표준화 환자를 활용한 정신시뮬레이션 실습교육 효과를 검증하기 위해 시도 되었다. 본 연구는 단일군 사전·사후설계 연구이며 자료수집은 J소재 일개 대학 간호학과 학생 95명에게 구조화된 설문지를 제공하였다. 수집된 자료는 SPSS/WIN 27.0 program을 활용하여 분석하였다. 연구 결과 표준화 환자를 활용한 정신 시뮬레이션 실습 교육 프로그램은 대상자의 학습동기(t =-2.011, p =.046), 학습자기효능감(t =-2.225, p =.027)과 학습만족도(t =-3.428, p =.001), 전이동기(t =-2.628, p =.009)을 향상시키는데 효과가 있는 것으로 나타났다. 또한 자가 평가 내용을 텍스트 마이닝으로 분석한 결과 표준화 환자를 활용한 정신 시뮬레이션 실습 교육과 관련된 단어는 상황, 경험, 연기, 의사소통, 시나리오, 정신간호 임상실습 등이 있으며, 만족도와 관련된 단어는 실제, 도움, 반응, 이해, 다양 등이 있었다. 본 연구 결과 실제 상황과 유사한 환경을 구현하였고 다양한 사례를 적용한 정신시뮬레이션 실습 교육프로그램은 간호대학생의 실습 교육의 효과가 있는 것으로 나타나 향후 현장 적응 능력을 향상할 수 있도록 적극 활용 할 필요가 있다고 본다.
본 연구는 코로나 19 발생 후 여행 제재가 완화된 현재의 관광행태 변화를 분석하기 위해 소셜네트워크 분석프로그램인 TEXTOM을 활용하였다. 네이버, 구글, 다음이 제공하는 블로그, 카페, 뉴스 등을 대상으로 '국내여행', '해외여행' 키워드에 대한 데이터를 수집하였다. 사회적 거리두기가 해제된 2022년 4월~12월로 수집 기간을 정하였고, 코로나19 발생 이전인 2019년과 코로나19의 영향이 가장 심각했던 2020년은 각각 1년으로 하여 2022년과 비교 분석하였다. 텍스트 마이닝을 통하여 각각 총 80개의 핵심어를 추출하고 NetDraw를 사용하여 중심성분석을 하였다. 마지막으로 CONCOR분석을 통하여 상관관계가 있는 핵심어들을 4개로 군집화하였다. 연구결과, 2022년도의 관광행태는 코로나 발생 이전으로의 관광 회복, 각자가 선호하는 테마를 중심으로 여행의 세분화, 나라별 코로나 완화정책을 우선적으로 검색해 본 후 관광지를 선택하는 관광행태를 보인다. 코로나19 이후에 새롭게 도래하는 관광생태계에 대한 관광마케팅 전략과 관광상품 개발을 위한 기초자료를 제공할 것으로 기대한다.
본 연구는 이용자들의 인식과 경험이 내재된 소셜미디어 사진에서 경관 이미지를 분석하기 위한 방법으로 CNN 딥러닝 방법을 소개하고 평가하는 데 그 목적이 있다. 본 연구에서는 힐링장소를 연구의 대상으로 설정하여 경관 이미지를 분석하였다. 연구를 위해 텍스트마이닝과 선행연구 고찰을 통해 힐링과 관련되는 7가지의 경관 형용사를 선정하였다. 이후 CNN 딥러닝 학습 사진 구축을 위해 50명의 평가자를 모집하였으며, 평가자들에게 포털사이트에서 '힐링', '힐링풍경', '힐링장소'로 검색되는 사진 중 7가지 형용사마다 가장 적합한 사진을 3장씩 수집하도록 하였다. 수집된 사진을 정제 및 데이터 증강 과정을 거쳐 CNN 모델을 제작하였다. 이후 힐링장소 경관 분석을 위해 포털사이트에서 '힐링'과 '힐링풍경'으로 검색되는 15,097장의 사진을 수집하여 이를 분류하였다. 연구결과 '기타'와 '실내'를 제외한 범주에서 '조용한'이 2,093장(22%)으로 가장 높게 나타났으며, '개방적인', '즐거운', '안락한', '깨끗한', '자연적인', '아름다운' 순으로 나타났다. CNN 딥러닝은 경관 이미지 분석에서도 결과를 도출 가능한 분석 방법임을 연구를 통해 알 수 있었다. 또한, 기존 경관 분석 방법을 보완할 수 있는 하나의 방법임을 시사하였고, 경관 이미지 학습 데이터 셋 구축을 통한 향후 심층적이고 다양한 경관 분석을 제안한다.
국내 치유 연구는 치유에 대한 사회적 관심 증가와 함께 최근 20년 동안 발전해왔다. 치유를 연구하는 분야는 다양하며, 법제화된 자연-기반(natural-based) 치유를 포함한다. 본 연구에서는 KCI와 RISS에 게재된 2,202편의 학술지, 석·박사학위논문 초록을 수집하여 분석하였다. 연구방법은 LDA 토픽모델링을 활용하여 연구의 주제를 분류하였고, 시계열적 논문 발행 추이를 살펴보았다. 연구 결과, 국내 치유 연구의 주제가 5개의 유형과 4개의 매개어로 연결되었음을 규명하였다. 5개의 연구 유형은 "치유관광", "마음·예술치유", "산림치유", "치유공간", "청소년회복치유"였고, 4개의 매개 단어는 "산림", "자연", "문화", "교육"이었다. 또한 국내 치유 연구에서 법제화된 치유 연구만 추출하여 토픽을 분석하였다. 그 결과, 법제화된 치유 연구의 주제 유형이 4개로 분류되었다. 4개의 연구 유형은 "공간환경계획치유", "치유요법실험", "농업교육체험치유", "치유관광요인"이었다. 법제화된 치유에서 연구의 양이 가장 많은 산림치유, 식물을 매개로 유사한 프로그램을 운영하는 치유농업과 정원치유, 해양자원을 활용하는 해양치유의 연구 토픽 또한 분석하였다. 그 결과, 개별 치유 연구만의 독특한 특성을 보여주는 토픽과 모든 치유 연구에서 범용되는 것으로 생각되는 토픽을 도출하였다. 본 연구는 텍스트마이닝의 LDA 토픽모델링을 활용하여 국내 치유시설과 치유프로그램 연구의 전반적 경향을 파악하였다는 데 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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