• 한국문헌정보학회지
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• 제55권3호
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• pp.397-417
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• 2021

리뷰 텍스트는 이용자들의 경험과 의견이 구체적으로 담겨있어 이를 분석하면 리뷰 대상에 대한 많은 내용을 파악할 수 있다. 이에 따라 리뷰 텍스트에 대해 감성 분석을 진행하여 음식점의 각 요인에 대한 이용자의 평가 등을 파악하는 연구, 네트워크 분석을 통한 이용자들의 선호를 파악하는 연구들이 진행되어왔다. 본 연구에서는 음식점 리뷰 텍스트의 별점 기반 만족도가 높은 음식점과 낮은 음식점을 분석대상으로 선정하여 감성 분석과 네트워크 분석을 통합적으로 수행하였다. 서로 다른 두 집단의 리뷰 텍스트에서 나타나는 차이로 음식점의 특성을 파악하여 좋은 음식점의 기준과 음식점 만족도에 영향을 미치는 주요인을 확인하고자 하였다.

• Perspectives in Nursing Science
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• 제16권1호
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• pp.12-24
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• 2019

Purpose: This study examined the suitability of using text network analysis (TNA) methodology for topic analysis of academic papers related to nursing. Methods: TNA background theories, software programs, and research processes have been described in this paper. Additionally, the research methodology that applied TNA to the topic analysis of the academic nursing papers was analyzed. Results: As background theories for the study, we explained information theory, word co-occurrence analysis, graph theory, network theory, and social network analysis. The TNA procedure was described as follows: 1) collection of academic articles, 2) text extraction, 3) preprocessing, 4) generation of word co-occurrence matrices, 5) social network analysis, and 6) interpretation and discussion. Conclusion: TNA using author-keywords has several advantages. It can utilize recognized terms such as MeSH headings or terms chosen by professionals, and it saves time and effort. Additionally, the study emphasizes the necessity of developing a sophisticated research design that explores nursing research trends in a multidimensional method by applying TNA methodology.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제8권3호
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• pp.531-541
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• 2018

본 연구는 소비자들의 농협보험에 대한 이미지 이미지를 분석하기 위해 텍스트 마이닝과 텍스트 네트워크 분석을 실시하였다. 최근 소셜미디어의 발달로 많은 텍스트가 생산 및 재생산되고 있으며, 텍스트는 기업에게 중요한 정보들을 제공한다. 이러한 정보의 의미를 도출하기 위해, 텍스트 마이닝과 텍스트 네트워크 분석을 많은 연구에서 실시하고 있다. 텍스트 분석결과, 농협보험의 긍정적 이미지는 주로 안전과 안정으로 나타났다. 농협보험의 부정적 이미지로는 우려와 불안으로 나타났다. 텍스트 네트워크 분석을 통해 도출한 농협보험의 이미지는 안전과 우려를 중심으로 형성되었다. 텍스트 네트워크 분석을 통해 도출된 결과를 인터뷰를 통해 확인하였다. 인터뷰 결과, 농협은 자산규모 등을 통해 안정적인 재무와 보험금 지급은 안전함이 긍정적 이미지의 주요한 요인이었다. 부정적 이미지로는 최근의 정보유출 사태로 인해 소비자들의 개인정보유출에 대한 우려가 큰 것으로 나타났다. 본 연구에서 분석을 통해 타 상품의 이미지 분석도 사용가능할 것이다.

• 정보관리학회지
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• 제31권4호
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• pp.49-68
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• 2014

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.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제7권4호
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• pp.246-254
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• 2019

The purpose of this study is to analyze the issues related to urban regeneration project at the present time through surveys and interviews of participants in the urban regeneration leading project of Suncheon city. Most of the comments were related to business fragmentation and things that should be improved in the future. The text network technique is applied to the subject analysis using unstructured text data. As a result of the frequency of appearance and analysis of page rank centrality between words, words of 'parking', 'need', 'lack', 'region' and 'resident' appeared at the top, and the result of analyzing the mediation centrality of key words showed 'culture', 'Need', 'region', 'inflow' and 'lack' appeared at the top. In the network analysis, the most central words appeared, and many words appeared in the important position in the sentence. Text network analysis has provided timely results in terms of sustainability after completion of the Suncheon City Regeneration Leading Project..

• 간호행정학회지
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• 제22권1호
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• pp.80-90
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• 2016

Purpose: The purpose of this study was to analyze students experiences during clinical practice in nursing management. Methods: Assessing through computerized databases, self-reflection reports of 57 students were analyzed. Text network analysis was applied to examine the research. The keywords from each student's reports were extracted by using the programs, KrKwic and NetMiner. Results: The results of the keyword network analysis of what students learned in the nursing process included 27 words. The keyword network analysis of what students learned from the problem solving process included 23 words and the keyword network analysis of improvements in Clinical Practice of Nursing included 31 words. Conclusion: Studies related to clinical practice have been increasing, and themes of the studies have also become broader. Further research is required to investigate factors affecting clinical practice specifically in nursing management. Further comparative studies are necessary to define differences in clinical practice systems related to improving nursing students competency.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권7호
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• pp.125-133
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• 2019

Because military weapons systems for special purposes are small and complex, they are not easy to maintain. Therefore, it is very important to maintain combat strength through quick maintenance in the event of a breakdown. In particular, naval ships are complex weapon systems equipped with various equipment, so other equipment must be considered for maintenance in the event of equipment failure, so that skilled maintenance personnel have a great influence on rapid maintenance. Therefore, in this paper, we analyzed maintenance data of defense equipment maintenance information system through text mining and social network analysis(SNA), and tried to identify the naval ship maintenance expertise. The defense equipment maintenance information system is a system that manages military equipment efficiently. In this study, the data(2,538cases) of some naval ship maintenance teams were analyzed. In detail, we examined the contents of main maintenance and maintenance personnel through text mining(word cloud, word network). Next, social network analysis(collaboration analysis, centrality analysis) was used to confirm the collaboration relationship between maintenance personnel and maintenance expertise. Finally, we compare the results of text mining and social network analysis(SNA) to find out appropriate methods for finding and finding naval ship maintenance expertise.

• 융합정보논문지
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• 제9권3호
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• pp.68-74
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• 2019

본 연구는 최근 10년 동안(2009-2018) 국내 학술지에 발표된 감정노동(emotional labor) 관련 892편의 논문을 텍스트 마이닝(text-mining) 및 네트워크 분석(network analysis)을 활용하여 연구동향을 파악하는 것이 목적이다. 이를 위해 이들 논문의 주제어를 수집 및 코딩하여 최종적으로 871개의 노드(node)와 2625개의 링크(link)로 변환시켜 네트워크 텍스트로 분석하였다. 첫째, 네트워크 텍스트 분석 결과로 동시출현빈도에 따른 상위 4개 주요 주제어는 번아웃, 이직의도, 직무스트레스, 직무만족 순으로 나타났으며, 연결중심성에 따른 상위 4개 주제어들의 빈도와 연결중심성 모두 비교적 높은 것으로 확인되었다. 둘째, 연결중심성 상위 4개의 주제어를 바탕으로 자아(ego)연결망 분석을 실시하여 각 네트워크의 연결중심도에 대한 주제어를 제시하였다.

• 한국초등과학교육학회지:초등과학교육
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• 제33권4호
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• pp.674-682
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• 2014

This study aims to analyze STEAM-related articles and to look into the trend of research to present implications for research directions in the future. To achieve the research purpose, the researcher searched by key words, 'STEAM' and 'Convergence Education' through the RISS. Subjects of analysis were titles of 181 articles in journal articles and conference papers published from 2011 through 2013. Through an analysis of the frequency of the texts that appeared in the titles of the papers, key words were selected, the co-occurrence matrix of the key words was established, and using network maps, degree centrality and betweenness centrality, and structural equivalence, a network text analysis was carried out. For the analysis, KrKwic, KrTitle, UCINET and NetMiner Program were used, and the results were as follows: in the result of the text frequency analysis, the key words appeared in order of 'program', 'development', 'base' and 'application'. Through the network among the texts, a network built up with core hubs such as 'program', 'development', 'elementary' and 'application' was found, and in the degree centrality analysis, 'program', 'elementary', 'development' and 'science' comprised key issues at a relatively high value, which constituted the pivot of the network. As a result of the structural equivalence analysis, regarding the types of their respective relations, it was analyzed that there was a similarity in four clusters such as the development of a program (1), analysis of effects (2) and the establishment of a theoretical base (1).

• 한국IT서비스학회지
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• 제18권2호
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• pp.123-141
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• 2019

The goal of this study is to review the major research trend on the convergence studies of AI and healthcare technologies. For the study, 15,260 English articles on AI and healthcare related topics were collected from Scopus for 55 years from 1963, and text mining techniques were conducted. As a result, seven key research topics were defined : "AI for Clinical Decision Support System (CDSS)", "AI for Medical Image", "Internet of Healthcare Things (IoHT)", "Big Data Analytics in Healthcare", "Medical Robotics", "Blockchain in Healthcare", and "Evidence Based Medicine (EBM)". The result of this study can be utilized to set up and develop the appropriate healthcare R&D strategies for the researchers and government. In this study, text mining techniques such as Text Analysis, Frequency Analysis, Topic Modeling on LDA (Latent Dirichlet Allocation), Word Cloud, and Ego Network Analysis were conducted.