• 정보관리학회지
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• 제28권4호
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• pp.65-83
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• 2011

본 연구는 최근 7년간 문헌정보학분야에 게재된 논문 1,752건을 대상으로 빈도 분석과 네트워크텍스트 분석을 실시하여 다양한 주제 개념의 분포와 그 관계성을 도출하였다. 더불어 보다 최근의 연구 경향을 분석하고 변화 양상을 살펴보기 위해, 최근 2년 사이에 연구된 482건을 추출하여 2차 분석을 실시하였다. 분석 결과, 최근 7년간 문헌정보학 분야는 "공공도서관"과 "대학도서관" 개념을 중심으로 하는 연구가 가장 높은 출현 빈도를 보였으며, "평가", "교육", "웹"은 가장 높은 연결 중심성을 나타내 다양한 문헌정보학의 주제 개념들과 관련을 맺고 연구되고 있는 개념으로 파악할 수 있었다. 최근 2년간을 대상으로 한 2차 분석 결과에서는 "웹", "분류" 개념이 종전보다 높은 상대 빈도를 보였으며, 네트워크 텍스트 분석 결과에서는 "이용자" 연구와 "공공도서관" 개념이 종전보다 더 다양한 주제 개념들과 관련을 맺고 수행되고 있음을 확인할 수 있었다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제44권2호
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• pp.66-77
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• 2021

Companies widely use survey to identify customer requirements, but the survey has some problems. First of all, the response is passive due to pre-designed questionnaire by companies which are the surveyor. Second, the surveyor needs to have good preliminary knowledge to improve the quality of the survey. On the other hand, text mining is an excellent way to compensate for the limitations of surveys. Recently, the importance of online review is steadily grown, and the enormous amount of text data has increased as Internet usage higher. Also, a technique to extract high-quality information from text data called Text Mining is improving. However, previous studies tend to focus on improving the accuracy of individual analytics techniques. This study proposes the methodology by combining several text mining techniques and has mainly three contributions. Firstly, able to extract information from text data without a preliminary design of the surveyor. Secondly, no need for prior knowledge to extract information. Lastly, this method provides quantitative sentiment score that can be used in decision-making.

• 한국도서관정보학회지
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• 제53권3호
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• pp.169-191
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• 2022

본 연구의 목적은 북한의 도서관운영방법연구소가 간행한 2년간의 『도서관일군 참고자료』(2016~2017)를 대상으로 텍스트 네트워크 분석을 시도해 보는데 있다. 텍스트 네트워크 분석은 단순 단어의 빈도분석을 뛰어넘어 단어 간의 연결성과 관계성을 파악하여 특정 단어가 얼마나 중요한 위치를 차지하는지를 측정할 수 있으며, 특정 사회현상에 대한 해석과 시사점 도출도 가능하다, 본 연구에서는 용어의 빈도분석, 연결중심성 분석, 매개중심성 분석, 군집분석을 통한 분석이 이루어졌다. 『도서관일군 참고자료』의 텍스트 네트워크 분석 결과 북한의 도서관을 이해하는데 있어서 가장 중요한 용어들은 '리용자', '정보봉사', '정보요구', '정보기술', '과학기술', '사회적학습', '콤퓨터', '자료기지', '정보수집', '정보검색', '도서관일군' 등의 순으로 나타났다.

• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.93-107
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• 2014

대부분의 인터넷 쇼핑몰은 자사 고객의 관심 분야를 파악하고 이를 상품 추천에 효과적으로 활용하기 위해 많은 노력을 기울이고 있다. 하지만 고객이 회원 가입 시 직접 입력한 개인 정보는 신뢰하기가 어렵고, 고객의 구매 패턴을 통해 파악한 관심 분야 정보는 자사 사이트 내에 진입한 이후에만 보인 한정된 패턴이라는 측면에서 해당 고객의 다양한 관심분야를 제대로 나타낸다고 보기 어렵다. 이러한 한계를 극복하기 위해 본 연구에서는 고객의 평소 인터넷 사용 기록을 통해 최근 방문 사이트들의 주제를 분석함으로써, 고객의 실제 관심 분야를 파악할 수 있는 방안을 제시하였다. 또한 토픽 분석을 통해 각 사이트의 주제를 도출하고 도출된 주제를 다시 동시 방문자 관점에서 군집화 함으로써, 고객 관점에서 의미가 있는 상위 수준의 새로운 테마를 발굴하기 위한 방법론을 제안하였다. 연구의 특징은 유사주제 중심의 군집화라는 기존 연구와는 달리 사용자 관점의 관심주제 중심 군집화라 할 수 있다. 향후 사용자 중심의 카테고리 설계를 비롯한 새로운 관점의 고객군 정의 등 보다 높은 차원의 마케팅 전략 수립에 활용이 가능할 것으로 기대된다. 사용자 관점의 이슈 군집화 과정은 크롤링, 토픽 분석, 액세스 패턴 분석, 네트워크 병합, 네트워크 변환 및 군집화와 같은 여섯 가지 주요단계로 구성되어있다. 이를 위해 텍스트 마이닝과 소셜 네트워크 분석 기법을 활용한 비정형 텍스트를 기반으로한 빅데이터의 활용 방법을 모색하였다. 제안 방법론의 실무 적용 가능성을 평가하기 위해, 국내 최대 포털 뉴스 사이트의 방문자 2,177명의 1년간 방문 기록과 뉴스기사 대한 분석을 수행하고 그 결과를 요약하여 제시하였다.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제11권3호
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• pp.332-337
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• 2023

The purpose of the study was to analyze consumers' perceptions of gamification. Based on the analyzed data, we would like to provide data by systematically organizing the concept, game elements, and mechanisms of gamification. Recently, gamification can be easily found around medical care, corporate marketing, and education. This study collected keywords from social media portal sites Naver, Daum, and Google from 2018 to 2023 using TEXTOM, a social media analysis tool. In this study, data were analyzed using text mining, semantic network analysis, and CONCOR analysis methods. Based on the collected data, we looked at the relevance and clusters related to gamification. The clusters were divided into a total of four clusters: 'Awareness of Gamification', 'Gamification Program', 'Future Technology of Gamification', and 'Use of Gamification'. Through social media analysis, we want to investigate and identify consumers' perceptions of gamification use, and check market and consumer perceptions to make up for the shortcomings. Through this, we intend to develop a plan to utilize gamification.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제15권3호
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• pp.211-218
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• 2023

Due to the implementation of COVID-19 distancing, interest and users in 'home training' are rapidly increasing. Therefore, the purpose of this study is to identify the perception of 'home training' through big data analysis on social media channels and provide basic data to related business sector. Social media channels collected big data from various news and social content provided on Naver and Google sites. Data for three years from March 22, 2020 were collected based on the time when COVID-19 distancing was implemented in Korea. The collected data included 4,000 Naver blogs, 2,673 news, 4,000 cafes, 3,989 knowledge IN, and 953 Google channel news. These data analyzed TF and TF-IDF through text mining, and through this, semantic network analysis was conducted on 70 keywords, big data analysis programs such as Textom and Ucinet were used for social big data analysis, and NetDraw was used for visualization. As a result of text mining analysis, 'home training' was found the most frequently in relation to TF with 4,045 times. The next order is 'exercise', 'Homt', 'house', 'apparatus', 'recommendation', and 'diet'. Regarding TF-IDF, the main keywords are 'exercise', 'apparatus', 'home', 'house', 'diet', 'recommendation', and 'mat'. Based on these results, 70 keywords with high frequency were extracted, and then semantic indicators and centrality analysis were conducted. Finally, through CONCOR analysis, it was clustered into 'purchase cluster', 'equipment cluster', 'diet cluster', and 'execute method cluster'. For the results of these four clusters, basic data on the 'home training' business sector were presented based on consumers' main perception of 'home training' and analysis of the meaning network.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제27권2호
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• pp.29-42
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• 2024

As a global response to climate and biodiversity challenges, there is an emphasis on the conservation and restoration of ecosystems that can simultaneously reduce carbon emissions and enhance biodiversity. This study comprised a text analysis and keyword extraction of 1,100 research papers addressing nature restoration in Korea, aiming to provide a quantative and systematic evaluation of domestic research trends in this field. To discern the major research topics of these papers, topic modeling was applied and correlations were established through network analysis. Research on nature restoration exhibited a mainly upward trend in 2002-2022 but with a slight recent decline. The most common keywords were "species," "forest," and "water". Research topics were broadly classified into (1) predictions of habitat size and species distribution, (2) the conservation and utilization of natural resources in urban areas, (3) ecosystems and landscape managements in protected areas, (4) the planting and growth of vegetation, and (5) habitat formation methods. The number of studies on nature restoration are increasing across various domains in Korea, with each domain experiencing professional development.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권9호
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• pp.295-305
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• 2021

본 연구의 목적은 국내에서 발표된 간호전문직관 연구 주제 동향을 양적 내용분석을 통해 탐색하는 것이다. 연구방법은 학술논문수집, 단어 정제 및 추출, 자료 분석의 절차를 수행하였다. 351편의 논문을 수집하여 영문초록에서 단어를 추출하여 텍스트네트워크를 개발하였고, 네트워크분석과 토픽모델링을 융합하여 자료를 분석하였다. 연구결과 핵심 주제는 간호사, 간호전문직관, 간호학생, 간호, 전문직자아개념, 보건의료인, 만족, 임상역량, 자기효능감 등이었다. 토픽모델링을 통해 간호사 전문직관, 간호학생 전문직관, 간호전문직 정체성, 간호역량의 토픽그룹을 파악하였다. 시간이 흘러도 핵심 주제는 변화가 없었지만, 1990년대 역할갈등, 윤리적 가치, 2000년대 셀프리더십, 사회화, 2010년대 임상실습스트레스, 지지체계와 같은 주제들이 부상하였다. 결론적으로 본 연구를 통해 국내에서 임상간호사와 간호학생의 간호전문직관과 이에 영향을 미치는 요소들에 대한 연구가 활발하게 발표되고 있었으나, 간호전문직관 형성 및 향상에 효과적인 다차원적인 중재 전략을 모색한 연구는 부족하였음을 알 수 있었다.

• 수산해양교육연구
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• 제24권5호
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• pp.643-652
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• 2012

The admission officer system that is discussed by research topic was introduced just six years ago. So, domestic journals for research trends analysis of admission officer system are not enough. From the time of the end of 1st government financial support project (2007~2012) for admission officer system, it is important things that to summarize the results of study and to look at the implications. The contents of this study will help that other researchers search the study directions. The implication of the research are as follows. First, we can see that range of research is widening and research is advancing. Second, the journals that related to high school will be come out more frequently. Finally, after accumulation of data, in-depth study analysis will be also come out.

• 융합정보논문지
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• 제11권9호
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• pp.17-27
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• 2021

본 연구에서는 고용허가제에 대한 이슈와 국민적 인식을 확인하고 정책을 제언하기 위해 소셜데이터를 기반으로 한 텍스트마이닝 기법을 활용하고자 하였다. 이를 위해 2020년 1월부터 2020년 12월까지 1년 동안 온라인상에서 '고용허가제'가 언급되는 6,217개의 문서의 텍스트 1,453,272개를 텍스톰(Textom)을 통해 수집하여 텍스트마이닝과 소셜네트워크 분석을 수행하였다. 데이터 상위 키워드 빈도, TF-IDF(Term Frequency - Inverse Document Frequency) 분석, 연결중심성 분석으로 언급량이 많은 키워드 100개를 도출하였으며, 일자리 문제, 정책과정의 중요성, 산업관점의 경쟁력, 외국인근로자 생활 개선을 주요한 키워드로 구성하였다. 또한, 의미연결망 분석을 통해 '고용정책'과 같은 주요인식과 '국제협력', '노동자 인권', '법률', '외국인 채용', '기업 경쟁력', '이주민 문화', '외국인력 관리'와 같은 주변인식을 파악하였다. 끝으로 고용허가제에 관한 정책 수립과 관련 연구를 진행하는데 있어서 고려해야 할 요소를 제안하였다.