이 연구는 정보관리학회지에 실린 국문과 영문 초록을 중심으로 초록의 구조와 그 속성을 파악하고자 한다. 이를 위해 학회지의 저자초록을 중심으로 편집규정, 초록의 종류, 구조, 문장분석, 내용분석, 문체분석을 하였다. 대상초록은 1997년과 2014년에 간행된 학회지 논문이다. 그 결과 1997년까지는 지시적 초록이었으며 이후 대부분 정보적 초록으로 나타났다. 초록의 내용은 1997년에는 수록 논문의 68%가 목적 범위와 연구방법으로, 2014년에는 84%가 목적 범위/연구방법/결과 결론으로 나타났다.
자연 언어 처리 문법 중 격문법, 개념 의존 문법, PATR-II, DCG를 응용하여 미생 물학 분야에 대한 한국어 자동 초록 시스템의 구축을 연구하였다. 표본으로 선택된 초록들 을 분석하여 초록의 구조가 연구 목적 문장, 방법.결과 문장, 결론 문장 의 순으로 이루어지 는 것을 알았고 이를 초록의 이상적인 구조 형식으로 정하였다. 본문에서는 문장 발췌와 발 췌된 문장들이 초록의 문장으로 정제되도록 하는 과정에서 중요한 역할을 하는 명사 역할 자질과 그 자질을 부여하는 규칙을 개발 하였다. 그리고 발췌된 문장들을 재정렬시키기 위 한 재정렬 규칙, 초록 문장을 생성하기 위한 문장 생성 규칙을 두었다. 그리고 본 시스템의 방법론으로 작성된 자동 초록들을 평가한 결과, 본 시스템의 방법론이 저자 초록과 같은 수 준에 오르려면 정밀한 역할 자질의 확립과 문장 생성 규칙에 대한 보다 깊은 연구가 필요하 다고 사려된다.
국내의 정보서비스 업체나 기관들은 세계적인 과학기술정보의 최신 동향과 연구 정보를 제공하기 위해 해외에서 발행된 데이터베이스를 도입, 구축한 정보를 서비스로 제공하고 있다. 여러 데이터베이스 중에서 FSTA(Food Science and Technology Abstracts)는 전 세계의 식품과학, 식품공학, 식품기술 및 음식과 관련된 식품 영양학에 관한 광범위한 초록 정보를 제공하는 데이터베이스이다. 식품과학에 관련된 정보를 유일하게 제공하는 FSTA 데이터베이스를 한국과학기술정보연구원(KISTI)에서 개발한 정보검색관리 시스템인 KRISTAL를 기반으로 데이터베이스를 구축하여 서비스를 제공할 수 있도록 데이터베이스 도입, 구축, 검색, 수정, 재구축, 통계 등의 여러 과정이 필요하다. 본 논문은 국내 이용자들에게 FSTA 데이터베이스의 정보를 서비스하기 위해 FSTA 데이터베이스를 입수하는 단계부터 KRISTAL 정보검색관리 시스템에 구축하는 단계까지의 과정을 체계적으로 구축하여 효율적으로 관리할 수 있도록 하는 시스템을 구현하는데 있다. 보다 빠르고 정확한 FSTA 데이터베이스 구축을 통해 사용자들은 최신의 FSTA 데이터베이스를 검색하여 원하는 정보를 얻을 수 있다.
본 연구는 국내 패션 디자인 분야의 연구동향을 파악하기 위해 패션 디자인 분야에 초점을 맞춘 국내 대표적인 학술지인 "한국패션디자인학회지"의 2001년 창간호부터 2015년까지 발표 논문의 주제어와 초록을 수집하여 텍스트 마이닝과 토픽모델링 기법을 수행하였다. 우선 텍스트 마이닝을 통해 총 338편 논문의 주제어와 초록에 사용된 7137개 단어 중 30회 이상의 출현빈도를 가지는 183개의 핵심 용어들을 도출하였다. 그 중 압도적으로 높은 빈도를 보인 핵심 용어는 'fashion'과 'design'이었다. 다음으로 토픽모델링 기법 중 LDA 알고리즘을 사용하여 20개의 연구주제를 도출하였는데 대부분 기존 패션 디자인 분야의 연구주제와 연결할 수 있었지만 패션 브랜드 마케팅 및 디지털 기술 등 최신 트렌드를 반영한 다양한 연구주제들이 추가적으로 발견되었다. 마지막으로 연구주제별로 연도별 트렌드 분석을 통해 상승세와 하강세에 있는 연구주제를 구분하였다. 이러한 국내 패션 디자인 분야의 연구주제 및 트렌드 추이 파악은 지금까지의 국내패션 디자인 연구 내용과 향후 방향성을 이해하는데 유용할 것이다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제24권6호
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pp.1429-1437
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2013
빅 데이터 분석기법 중 비정형데이터 분석기법인 텍스트 마이닝 기법을 이용하여 기후변화 관련 식품분야 논문 초록에서 용어들의 출현빈도를 분석하였다. 이를 위하여 용어-문헌 행렬을 만들고, 용어들간의 비유사성 측도를 바탕으로 계층적 군집분석기법을 적용하여 문서들을 군집화하였다. 군집화된 문서들간의 상호 연관성과 군집별로 특정용어의 빈도를 파악하여 문서군집을 특정주제별로 분류하였다. 이러한 연구를 통하여 식품분야의 기후변화 관련 논문들의 추세와 관심주제어를 파악할 수 있었으며, 향후 기후변화 적응 및 대응 체계 로드맵 작성 시 연구 개발 기초 자료로 활용할 수 있을 것이다.
본 연구는 국내 언론학 분야에서의 연구 경향 및 지식 체계를 파악할 목적으로 언론학 분야의 대표적인 저널인 "한국언론학보"에 2005년부터 2015년까지 게재된 논문들 초록에 나타난 핵심어들을 중심으로 언어 네트워크 분석을 실시하였다. 연구 결과, 이 기간동안 논문 초록에 가장 많이 출현한 핵심어들은 프레임, 트위터, 내용분석, 소셜미디어 등으로 나타났으며, 연결 중앙성과 위세 중앙성이 가장 높은 핵심어들은 사회자본, 신뢰, 트위터로 나타났다. 시기별로 연구 동향을 살펴본 결과 2010년 이전에는 주로 이용과 충족 이론, 의제 설정 이론, 프레이밍 이론 등 전통 매스 미디어 효과 이론을 기반으로 한 연구들이 많이 존재하였으나, 2011년 이후에는 스마트폰, 트위터 등 새로운 형태의 특정 미디어에 주목하면서 이루어진 연구들이 많이 등장하고 있는 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 나타난 결과는 향후 국내 언론학 관련 커리큘럼 구성이나 연구 시스템 등을 구축하는 데 실무적인 가이드라인으로 활용될 수 있다는 점에서 의미를 지닌다.
본 연구의 목적은 전자형 색인초록이 도서관 및 정보기관에 도입되어 있음에도 불구하고 계속 인쇄형 색인초록을 이용하는 이용자는 어떤 개인적 특성을 보이고 있으며, 어떤 행태를 지니고 있는지를 전자형 색인초록 이용행태와 비교함으로써 인쇄형 색인초록이 지니고 있는 특성을 밝히는데 있다. 결론을 요약하면 이용자들은 논문작성시 확실한 연구논제를 정하지 못한 상태에서 연구의 주제를 얻기 위하여 인쇄형 색인초록을 이용하는 반면, 확실한 논제가 정해진 상태에서는 선행연구조사와 같은 포괄적인 조사를 하기 위해서 전자형 색인초록을 이용하고 있고 인쇄형 색인초록 이용자들은 탐색과정 중 자신에게 필요한 문헌인지 아닌지를 결정하는 판단력으로 인하여 탐색결과 만족도가 전자형 색인초록 이용자보다 다소 더 높으며, 전자형 색인초록 이용자는 인쇄형 색인초록 이용자보다 탐색결과 분석을 위해 별도의 시간을 더 많이 할애하고 있다. 전자형 색인초록 이용자는 인쇄형 색인초록 이용자보다 탐색실패 경험이 더 많았으며, 탐색실패 후 각 유형의 색인초록 이용자 모두 높은 응답율로 다른 색인초록을 통한 재탐색을 시도하였다. 인쇄형 색인초록 이용자는 전자형 색인초록 이용자에 비해 온라인 탐색지식이 월등하게 적은 것으로 나타났다.
Charles, Luenda E.;Ma, Claudia C.;Burchfiel, Cecil M.;Dong, Renguang G.
Safety and Health at Work
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제9권2호
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pp.125-132
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2018
Background: According to the US Bureau of Labor Statistics, musculoskeletal disorders (MSDs) accounted for 32% of all nonfatal injury and illness cases in 2014 among full-time workers. Our objective was to review and summarize the evidence linking occupational exposures to vibration and awkward posture with MSDs of the shoulder and neck. Methods: A literature search was conducted using the terms musculoskeletal disorders, vibration, and awkward posture. All types of observational epidemiologic studies, with the exception of case reports, published during 1998-2015 were included. Databases searched were MEDLINE (Ovid), Embase (Ovid), Scopus, Ergonomic Abstracts, NIOSHTIC-2, and Health and Safety Science Abstracts. Results: Occupational exposures to whole-body or hand-arm vibration were significantly associated with or resulted in MSDs of the shoulder and neck. Awkward postures while working were also associated with MSDs in these locations. These findings were consistent across study designs, populations, and countries. Conclusion: Occupational exposure to vibration and awkward posture are associated with shoulder and neck MSDs. Longitudinal studies are required to elucidate the mechanisms responsible for these associations, and intervention studies are warranted.
문자 인식 기술은 인쇄도니 형태로 존재하는 수많은 정보를 데이터베이스화 할 수 있는 가장 유용한 대안이다. 본 논문에서는 문자 인식 기술을 사용한 데이터베이스 구축의 타당성을 조사하기 위하여, 문자인식기를 사용한 데이터베이스를 시범적으로 구축하였다. 우선 데이터베이스를 구축할 때 문자 인식기의 선택 시 고려하여야 할 사항들을 살펴보고, 이를 기준으로 4가지의 상용 문자 인식기에 대한 인식 실험을 거친 후 그 중 인식 성능이 가장 좋은 것을 선택하였다. 대상 문서로는 다양한 인쇄 품질 및 특성을 갖는 실제 논문집의 초록을 대상으로 삼았으며, 대량 데이터에 대한 인식률 계산을 위해 수작업된 데이터베이스가 있는 KT 테스트 컬렉션[1]을 선택하였다. 실험은 실제 대용량 데이터베이스 구축과 유사한 환경을 만들기 위해, 문서별 학습이나 기울기 보정 등의 사전 작업을 생략하였다. 실험 결과 970편의 논문 요약문에 대해 평균 문자 인식률 90.5%를 보여, 한글 문자 인식 기술이 아직 데이터베이스 구축에 활용되기에는 이르다는 것을 보였다. 문자 인식에 의한 인식 오류에서는 수작업 한 문서에서 발견되는 오류와는 상이한 유형이 많이 발견된다. 본 논문에서는 추후의 연구를 위하여 문자 인식 텍스트에서 나타나는 오류의 유형을 분류하였다.
Purpose: This study aimed to derive clues for the franchise industry to overcome difficulties such as various legal regulations and social responsibility demands and to continuously develop by analyzing the research trends related to franchises published in Korea. Research design, data and methodology: As a result of searching for 'franchise' in ScienceON, abstracts were collected from papers published in domestic academic journals from 1994 to June 2021. Keywords were extracted from the abstracts of 1,110 valid papers, and after preprocessing, keyword analysis, TF-IDF analysis, and topic modeling using LDA algorithm, along with trend analysis of the top 20 words in TF-IDF by year group was carried out using the R-package. Results: As a result of keyword analysis, it was found that businesses and brands were the subjects of research related to franchises, and interest in service and satisfaction was considerable, and food and coffee were prominently studied as industries. As a result of TF-IDF calculation, it was found that brand, satisfaction, franchisor, and coffee were ranked at the top. As a result of LDA-based topic modeling, a total of 12 topics including "growth strategy" were derived and visualized with LDAvis. On the other hand, the areas of Topic 1 (growth strategy) and Topic 9 (organizational culture), Topic 4 (consumption experience) and Topic 6 (contribution and loyalty), Topic 7 (brand image) and Topic 10 (commercial area) overlap significantly. Finally, the trend analysis results for the top 20 keywords with high TF-IDF showed that 10 keywords such as quality, brand, food, and trust would be more utilized overall. Conclusions: Through the results of this study, the direction of interest in the franchise industry was confirmed, and it was found that it was necessary to find a clue for continuous growth through research in more diverse fields. And it was also considered an important finding to suggest a technique that can supplement the problems of topic trend analysis. Therefore, the results of this study show that researchers will gain significant insights from the perspectives related to the selection of research topics, and practitioners from the perspectives related to future franchise changes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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