Purpose: The number of households vulnerable to isolation increases rapidly as social ties decrease, raising concerns about the associated increase in lonely deaths. This study aimed to identify issues related to lonely deaths by analyzing South Korean news articles; and to provide evidence for their use in preventing and managing lonely deaths via community nursing. Methods: This exploratory study analyzed the structure and trends of meaning of lonely deaths by identifying the association between keywords in news articles and lonely deaths. In this study, we searched for all news articles on lonely deaths, covering the period from January 1, 2010, to May 31, 2023. Data preprocessing and purification were conducted, followed by top-keyword extraction, keyword network analysis and topic modeling. The retrieved articles were analyzed using R and Python software. Results: Four main topics were identified: "discovering and responding to lonely death cases", "lonely deaths ending in lonely funerals", "supportive policies to prevent lonely deaths among of older adults", and "local government activities to prevent lonely deaths and support vulnerable populations." Conclusion: Based on these findings, it can be concluded that lonely death is a complex social phenomenon that can be prevented if society shows concern and care. Education related to lonely deaths should be included in nursing curricula for concrete action plans and professional development.
본 연구는 WTO 최고 의사결정기구인 WTO 각료회의(MC)에서 회원국 대표들의 발언을 분석하여 지난 27년 동안 한국이 WTO에 대해 보여준 입장과 태도를 살펴본다. 이를 위해 WTO 문서 데이터베이스에서 회원국이 작성한 약 1,800개의 성명서 문서를 추출하여 텍스트 데이터셋을 구축한 후, 다른 회원국과 비교하여 한국 발언의 특징을 파악하기 위해 텍스트 마이닝 기법을 적용한다. 발언 수, 발언 길이 등 형식적 특징을 통해 한국의 WTO에 대한 관심 지속성, WTO에 대한 관심 정도 등 기본적인 태도를 측정하는 한편, 실체적 특징으로 LDA 토픽 모델을 통한 한국 발언의 주제들을 분류하고, 다른 회원국 발언과의 비교분석을 통해 각료회의 회기별 한국 대표 발언의 키워드를 분석한다.
최근 스마트 기기를 통해 소셜미디어에 참여하는 사용자가 급격히 증가하고 있다. 이에 따라 빅데이터 분석에 대한 관심이 높아지고 있으며 최근 포털 사이트에서 검색어로 자주 입력되거나 다양한 소셜미디어에서 자주 언급되는 단어에 대한 분석을 통해 사회적 이슈를 파악하기 위한 시도가 이루어 지고 있다. 이처럼 다량의 텍스트를 통해 도출된 사회적 이슈의 기간별 추이를 비교하는 분석을 이슈 트래킹이라 한다. 하지만 기존의 이슈 트래킹은 두 가지 한계를 가지고 있다. 첫째, 전통적 방식의 이슈 트래킹은 전체 기간의 문서에 대해 일괄 토픽 분석을 실시하고 각 토픽의 기간별 분포를 파악하는 방식으로 이루어지므로, 새로운 기간의 문서가 추가되었을 때 추가된 문서에 대해서만 분석을 추가 실시하는 것이 아니라 전체 기간의 문서에 대한 분석을 다시 실시해야 한다는 실용성 측면의 한계를 갖고 있다. 둘째, 이슈는 끊임 없이 생성되고 소멸될 뿐 아니라, 때로는 하나의 이슈가 둘 이상의 이슈로 분화하고 둘 이상의 이슈가 하나로 통합되기도 한다. 즉, 이슈는 생성, 변화(병합, 분화), 그리고 소멸의 생명주기를 갖게 되는데, 전통적 이슈 트래킹은 이러한 이슈의 가변성을 다루지 않았다는 한계를 갖는다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 대상 기간 전체의 문서를 한꺼번에 분석하는 방식이 아닌 세부 기간별 문서에 대해 독립적인 분석을 수행하고 이를 통합할 수 있는 방안을 제시하였으며, 이를 통해 새로운 이슈가 생성되고 변화하며 소멸되는 전체 과정을 규명하였다. 또한 실제 인터넷 뉴스에 대해 제안 방법론을 적용함으로써, 제안 방법론의 실무 적용 가능성을 분석하였다.
빅데이터 기술에 대한 관심이 급증함에 따라, 소셜 미디어를 통해 유통되는 방대한 양의 비정형 데이터를 분석하고자 하는 시도가 활발히 이루어지고 있다. 이에 따라서 텍스트 형태의 비정형 데이터 분석을 통해 의미 있는 정보를 찾고자 하는 시도가 비즈니스 영역뿐 아니라, 정치, 경제, 문화 등 다양한 영역에서 이루어지고 있다. 특히 최근에는 여러 현안 및 이슈들을 발굴하여 이를 의사결정에 활용하고자 하는 시도가 활발히 이루어지고 있다. 이처럼 빅데이터 분석을 통해 국가현안이나 이슈를 발굴하고자 하는 시도가 꾸준히 이루어져왔음에도 불구하고, 국가현안 및 이슈로부터 이와 관련된 R&D 문서를 효율적으로 제공하는 방안은 마련되지 않고있다. 이는 사용자들이 인식하는 현안 키워드와 실제 사용되는 R&D 키워드 사이의 이질성이 존재하기 때문이다. 따라서 현안 및 R&D키워드간의 이질성을 극복하기 위한 중간 장치가 필요하며, 이 중간 장치를 통해 각 현안 키워드와 R&D 키워드간에 적절한 대응이 이루어져야 한다. 이를 위해 본 연구에서는 (1) 현안 키워드 추출을 위한 하이브리드 방법론, (2) 현안 대응 R&D 정보 패키징 방법론, 그리고 (3) R&D 관점에서의 연관 현안 네트워크 구축 방법론의 총 세 가지 방법론을 제안한다. 제안하는 방법론은 텍스트 마이닝, 소셜네트워크 분석, 그리고 연관 규칙 마이닝 등의 데이터 분석 기법들을 활용하여 수행하였으며, 그 결과, (1)에 의한 키워드 보강률은 42.8%로 나타났으며, (2)의 경우, 현안 키워드와 R&D 키워드간 다수의 연관 규칙이 나타났다. (3)의 경우는 현재 진행 중에 있으며, 향후 가시적 성과를 낼 수 있을 것으로 예상된다.
본 연구는 치위생학 분야에서 노인 관련 연구에 대한 동향을 파악함으로써 연구의 질적 향상과 함께 향후 노인 관련 연구에 대한 방향을 제시하기 위하여 치위생학 분야에서 노인과 관련된 주제로 발표된 학술논문을 검색하고 분석함으로써 다음과 같은 결론을 얻었다. 1999년부터 2017년까지 총 191편의 노인 관련 논문이 치위생학 분야에서 발표되었다. 대부분의 연구가 한국치위생학회지와 치위생과학회지에서 발표되었으며, 횡단연구가 144편으로 가장 많았으며 실험연구는 15편에 그쳤다. 연구대상자는 노인이 152편으로 가장 많았고 돌봄제공자에 대한 연구는 14편이었다. 연구자수는 2인이 65편으로 가장 많았고, 가장 많이 사용된 분석방법은 기술통계, t 검정, 분산분석, 회귀분석 순이었다. 가장 많이 나온 키워드는 구강과 노인, 건강 등이었으며 구강건강행동과학에 대한 주제가 87편, 임상치위생에 대한 주제가 43편이었다. 타당도를 보고한 연구는 42편, 신뢰도를 보고한 연구는 79편이었으며 연구비 수혜를 받은 연구는 30편으로 나타났다. 본 연구의 조사결과에 의하면 실험연구의 비율이 적은 것으로 나타났으며 타당도와 신뢰도를 보고한 연구논문의 편수가 매우 미비한 것으로 나타났다. 또한 같은 의미의 키워드가 매우 다양한 단어로 기재되어 있는 것으로 나타났다. 따라서 실험연구의 수행을 높이기 위한 노력이 필요하며 타당도와 신뢰도가 검증된 도구의 사용과 측정 후 논문에서 이에 대한 보고가 이루어져야 할 것으로 생각된다.
본 연구에서는 SNS와 같이 이미지와 함께 글을 작성하는 활동을 보조하기 위해 YOLO와 GPT를 활용한 SNS 문장 작성 보조 시스템을 제안한다. YOLO 모델을 활용하여 글 작성 시 삽입되는 이미지에서 객체를 추출하고 메타정보인 GPS 정보, 생성 시간 정보도 추출하여 함께 GPT의 프롬프트 값으로 사용한다. YOLO 모델을 사용하기 위해 양식 이미지 데이터로 학습하여 사용했으며 해당 모델의 mAP score는 평균 약 0.25이다. GPT는 '맛집 리뷰' 주제의 1,000개의 블로그 텍스트 데이터를 학습하였으며, 본 연구에서 학습된 모델을 사용하여 이미지에서 추출한 2가지 타입의 키워드로 문장을 생성하였다. 생성된 문장의 실용성을 평가하기 위해 설문을 진행하였으며 설문 결과의 명확한 분석을 위해 폐쇄형 설문을 진행하였다. 삽입한 이미지와 키워드 문장을 제공하여 질문에 대해 3가지 평가 항목을 두어 진행하였다. 설문 결과 이미지의 핵심 키워드 경우 유의미한 문장을 생성한다는 결과를 얻을 수 있었다. 본 연구를 통해서 이미지 기반 문장 생성 시 이미지 키워드와 GPT 학습 내용과의 관계에 따라 결과물의 정확성이 달라진다는 결과를 얻을 수 있었다.
본 연구는 코로나바이러스감염증-19 (이하 코로나19) 확산 이후 대학의 부분 또는 전면 비대면 수업으로의 전환에 대해 소셜 미디어 플랫폼 중 하나인 트위터에서 이를 어떻게 생각하고 논의하고 있는지를 파악하기 위해 진행되었다. 이를 위해 트위터에서 비대면 수업 관련 트윗을 수집한 후 감성분석 및 시계열 주제 분석을 실시하였다. 감성분석결과, 전반적으로 긍정적인 여론보다 부정적인 여론이 많았지만 시간이 지남에 따라 점차 부정적인 여론이 줄어드는 경향이 나타남을 확인하였다. 또한 월별 감성점수분포를 통해 학기 중이 방학기간보다 감성점수 분포의 폭이 넓음을 확인하였고, 이를 통해 학기 중일 때가 방학 때보다 비대면 수업에 대해 더 다양한 감정과 의견을 교환한다는 사실을 확인할 수 있었다. 다음으로 긍정트윗과 부정트윗을 구분하여 시계열 주제 분석을 실시한 결과, 긍정트윗에서는 수업환경 및 장비, 긍정적인 감정 표현, 강의시청장소, 언어수업, 시험 및 과제와 같은 다섯 가지 주요한 주제가 나타났으며, 부정트윗에서는 시간(수업시간, 쉬는시간), 시험 및 과제, 부정적인 감정 표현, 수업환경 및 장비와 같은 네 가지 주요한 주제가 나타남을 확인하였다. 또한 각 주제별 대표 키워드들의 비율을 통해 시간에 따른 주제의 변화를 파악함으로써 비대면 수업에 대한 여론의 트렌드를 살펴 보고자 하였다. 본 연구는 기존 비대면 수업 관련 연구들과는 달리 소셜 미디어 중 하나인 트위터를 활용하여 국내 대학의 비대면 수업에 대한 전반적인 의견을 파악하고자 하였으며, 감성분석과 시계열 주제 분석을 활용하여 비대면 수업에 대한 긍부정 여론을 나누어 식별 및 시간의 흐름에 따른 트렌드의 변화를 파악하였다는 점에서 학문적 함의를 지닌다. 또한 연구결과는 국내 대학에서의 비대면 수업에 대한 구성 및 개선방안 등에 활용될 수 있으며, 비대면 수업을 설계하는 대학 및 교수자들에게 도움이 될 수 있다는 점에서 실질적인 함의를 지닌다.
The volume of unstructured text data generated by various social media has been increasing rapidly; therefore, use of text mining to support decision making has also been increasing. Especially, issue Clustering-determining a new relation with various issues through clustering-has gained attention from many researchers. However, traditional issue clustering methods can only be performed based on the co-occurrence frequency of issue keywords in many documents. Therefore, an association between issues that have a low co-occurrence frequency cannot be discovered using traditional issue clustering methods, even if those issues are strongly related in other perspectives. Therefore, issue clustering that fits each of criteria needs to be performed by the perspective of analysis and the purpose of use. In this study, a multi-dimensional issue clustering is proposed to overcome the limitation of traditional issue clustering. We assert, specifically in this study, that issue clustering should be performed for a particular purpose. We analyze the results of applying our methodology to two specific perspectives on issue clustering, (i) consumers' interests, and (ii) related R&D terms.
This study investigates the developmental conditions of functional clothes for the elderly. First, preceding studies and relevant web sites were analyzed along with a survey of commercial functional elderly clothes in Korea. A KIPRIS patent information database was used to study registered and disclosed patents and utility models in order to analyze patent application trends in relevant fields. Patents were searched by year of application from 1990 to 2013. Keywords used for searching included 'senior, aged, and elderly'. Among collected data, overlapping and irrelevant data were excluded to select 162 cases for analysis. Details of analysis are annual patent application trends of functional elderly clothes, topic analysis, shape and characteristics. An examination of commercially available functional clothing products for the elderly indicated that most of products were developed in the form of inner wear or protective clothing for seniors who have bodily discomfort. An annual patent application of functional elderly clothes showed slight fluctuations; however, there was an overall increase. For patent topics, technologies related to secretion and excretion were the most at 47 cases total (29%), followed by 23 cases (14%) on biometric information technology. However, the development of relevant technologies seems necessary in the future as therapeutic function and fiber technologies gradually stagnate.
The purpose of this study is to analyse the effect of information application of the elderly on their lives through analysing the key papers on the topic. To achieve the aim of this study, we searched the papers from RISS, KISS, DBpia and the National Assembly Library of the Republic of Korea, using keywords such as 'the elderly and informationization,' 'the elderly and information application,' and 'mediator effect.' In the search process, we did not limited the publication year or journal types. A total of 476 papers were searched as the result of the initial search. Based on three researchers consent of selection criteria, we finally selected 19 papers and analysed the important mediator variables between the information application and the life satisfaction or happiness. Using the content analysis, we analysed the quantitative analyses (including sample characteristics and sociodemographic statistics) and qualitative analyses (including result interpretation and policy implication about the elderly information education). After in-depth analysis of the papers, we built a table organized by the independent variable and the mediator variable. With the results, several implications were discussed and contributions are also explained.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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