• Journal of Forest and Environmental Science
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• 제34권1호
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• pp.46-49
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• 2018

This study aims to explore the knowledge structure of the leopard cat (Prionailurus bengalensis) research during the period of 1952-2017. Data was collected from Google Scholar and Research Information Service System (RISS), and a total of 482 author keywords from 125 papers from peer-reviewed scholarly journals were retrieved. Co-word analysis was applied to examine patterns and trends in the leopard cat research by measuring the association strengths of the author keywords along with the descriptive analysis of the keywords. The result shows that the most commonly used keywords in leopard cat research were Felidae, Iriomte cat, and camera trap except for its English and scientific name, and camera traps became a frequent keyword since 2005. Co-word analysis also reveals that leopard cat research has been actively conducted in Southeast Asia in conjugation with studying other carnivores using the camera traps. Through the understanding of the patterns and trends, the finding of this study could provide an opportunity for the exploration of neglected areas in the leopard cat research and conservation.

• 정보관리학회지
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• 제31권3호
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• pp.227-247
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• 2014

본 논문은 JASIST(Journal of the Association for Information Science and Technology)의 편집위원회 구성원들의 연구분야와 JASIST에 수록된 연구논문의 키워드에 연관성이 있는지에 대한 연구로서, 저자동시인용분석을 이용하여 JASIST 편집위원회 구성원들의 특성을 파악하였고 네트워크분석을 통해 저자동시인용네트워크에서 중심성이 높은 구성원들의 연구분야를 조사하여 2013년 한 해 동안 JASIST에 수록된 연구논문의 키워드와 비교하였다. 이를 통해 JASIST 편집위원회 구성원들 중 저자동시인용네트워크에서 중심성이 높은 구성원들은 주로 정보행태, 정보검색, 정보시스템과 계량정보학에 관련된 연구를 하는 것으로 나타났으며 이는 JASIST에 수록된 연구논문의 키워드에도 가장 많이 나타나는 분야인 것으로 조사되었다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제54권4호
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• pp.393-414
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• 2023

본 연구는 연구데이터 관련 국내 연구의 동향을 파악하기 위하여 RISS에서 연구데이터 관련 논문을 수집하였으며, 데이터 정제 후 총 58건의 연구논문을 대상으로 134개의 저자 키워드를 추출하여 키워드 네트워크 분석을 수행하였다. 분석 결과, 첫째, 아직까지 국내에서 연구데이터 관련 연구의 수가 58건에 지나지 않아 추후 많은 관련 연구가 진행될 필요가 있음을 알 수 있었다. 둘째, 연구데이터 관련 연구 분야는 대부분 복합학 중 문헌정보학에 집중되어 있었다. 셋째, 연구데이터 관련 저자 키워드의 빈도분석 결과 '연구데이터관리', '연구데이터공유', '데이터리포지터리', '오픈사이언스' 등이 다빈도 주요 키워드로 분석되어 연구데이터 관련 연구는 위의 키워드를 중심으로 진행되고 있음을 알 수 있었다. 키워드 네트워크 분석 결과에서도 다빈도 키워드는 연결 중심성 및 매개 중심성에서 중심적인 위치를 차지하며 관련 연구에서 핵심 키워드에 위치하고 있음을 알 수 있었다. 본 연구의 결과를 통하여 최근의 연구데이터 관련 동향을 파악할 수 있었고, 향후 집중적으로 연구해야 하는 분야를 확인할 수 있었다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제55권1호
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• pp.393-413
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• 2021

디지털 정보기술과 인문학적 연구 문제의 결합을 통해 새롭고 혁신적인 지식을 창출하는 디지털인문학은 대표적인 다학제적 융합 학문 분야라고 볼 수 있다. 이러한 디지털인문학 분야의 지적구조를 규명하기 Digital Humanities 학술대회 최근 2년간(2019, 2020)의 논문 441건을 대상으로 저자사항과 키워드 동시출현 네트워크 분석을 수행하였다. 저자와 키워드 분석 결과를 살펴보면, 유럽, 북미 지역, 동아시권의 일본 중국의 저자의 활발한 활동을 찾아볼 수 있다. 공저자 네트워크를 통해서는 11개의 분절된 네트워크를 확인할 수 있으며, 이는 폐쇄적인 공저활동의 결과로 볼 수 있다. 키워드 분석을 통해서는 16개의 세부 주제 영역을 규명할 수 있으며, 이는 기계학습, 교육학, 메타데이터, 토픽모델링, 문체, 문화유산, 네트워크, 디지털아카이브, 자연언어처리, 디지털도서관, 트위터, 드라마, 빅데이터, 신경망 네트워크, 가상현실, 윤리으로 구성된다. 이러한 군집 구성은 디지털 정보기술이 주된 세부 주제 영역으로 자리매김하고 있음을 알 수 있다. 또한 출현빈도가 높은 키워드들은 인문학 기반 키워드, 디지털 정보기술 기반 키워드, 융합 키워드으로 구분될 수 있으며, 디지털인문학의 성장과 발전 과정의 역동성을 찾아볼 수 있다.

• 한국한의학연구원논문집
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• 제11권2호
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• pp.35-52
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• 2005

This study is to design a Semantic Navigation Retrieval System for Oriental Medicine Articles based on a XTM so that people can search and use them more effectively than before. Keywords extracted from articles are categorized 4 topics : herbs, prescription, disease, and action. Keywords analysis Ontology is modeled based on 4 topics and their relations, and then represented Topic maps. Next, Article analysis Ontology is consist of title, author, keywords, abstracts and organization Topics from metadata. Keywords and Article analysis Ontology were integrated through Keywords Topic. Korean Medical Article Retrieval System is optimistic in terms on search results supporting semantic navigation in the information service aspects and easier accessibility because all related information are semantically connected with each different DBs.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 2014년도 제21회 학술대회 논문집
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• pp.17-20
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• 2014

본 연구는 동시출현 단어분석 기법을 이용하여 최근 전세계적으로 많은 주목을 받고 있는 빅데이터(Big Data) 관련 연구 동향과 연구 영역을 분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 인용색인데이터베이스인 Web of Science SCIE(Science Citation Index Expanded)에서 분석 대상 논문을 수집하였다. 논문 수집을 위한 검색식은 은 Title(논문 제목), Abstract(초록), Author Keywords(저자 키워드), Keywords $Plus^{(R)}$의 네 가지 필드를 동시에 검색하는 주제어(topic)가 "big data"를 포함하고 있는 논문 563편을 대상으로 동시출현단어 분석을 수행하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제13권9호
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• pp.129-136
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• 2015

본 논문은 학제간 연구의 대표적인 사례인 빅데이터 연구가 어떤 주제로 구성되어 있는지를 상향식 접근법을 이용하여 분석한다. 분석을 위해서 연구재단에서 제공하는 학술지 인용색인시스템을 이용하였다. 영문 키워드 "big data"로 모든 등재지와 등재후보지를 대상으로 검색을 하여 이것을 원천 데이터로 하였다. 논문 저자가 직접 제공하는 키워드를 본 연구에서 사용하기 위해서 정제작업을 거친 후, 주요 키워드 분포, 참여 저널의 성격 분포, 참여저자 수의 분포, 연도별 키워드 분포 등을 이용하여 빅데이터 연구주제의 구조를 설명하였다. 식별된 주요 키워드들은 사회네트워크 분석, 하둡, 맵리듀스, 개인정보/보호, 클라우드 컴퓨팅, 시각화, 데이터마이닝 등이다. 또한 빅데이터가 지속가능하고 융복합적인 경영혁신 도구로 사용되기 위해 향후 추가적으로 보완되어야 할 연구 키워드들을 제안한다.

• 한국비블리아학회지
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• 제34권3호
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• pp.135-161
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• 2023

본 연구는 국내 의학 학술지에 발행된 COVID-19(Coronavirus Disease 2019) 논문의 연구 동향을 분석하였다. 연구 대상은 MEDLINE에 등재된 의학 분야 학술지 25종으로 총 800건을 선정하였으며, 이를 대상으로 저자 분석, 빈도 분석, 주제 분석, 토픽모델링을 수행하였다. 연구 결과, 저자의 소속 기관은 국내 기관이 76.96%였으며, 국외 기관 저자의 비율은 소폭 감소하였다. 저자의 전공은 '내과학'(32.85%), '예방의학/직업환경의학'(16.23%), '방사선과학'(5.74%), '소아과학'(5.50%) 순이었으며, 공동 연구가 진행된 논문은 435건(54.38%)이었다. 저자 키워드는 'COVID19'(674번), 'SARSCoV2'(245번), 'Coronavirus'(81번), 'Vaccine'(80번) 등이 상위 키워드로 도출되었다. 전체 기간 등장한 단어는 'COVID19', 'SARSCoV2', 'Coronavirus', 'Korea', 'Pandemic', 'Mortality' 등 6개이다. MeSH 용어와 저자 키워드를 대상으로 동시 출현 네트워크 분석을 실시하였으며, 공통적으로 'covid-19', 'sars-cov-2', 'public health' 등의 중심 주제어가 도출되었다. 토픽모델링에서는 '백신 접종', 'COVID-19 발생 현황', '오미크론 변이 바이러스', '정신 건강, 방역 조치', '국내 감염의 전파 및 관리' 등 총 5가지의 토픽이 확인되었다. 이 연구를 통하여 '국제적 공중보건 비상사태'(Public Health Emergency of International Concern, PHEIC) 기간 동안 발행된 국내 COVID-19 논문의 연구 영역과 연도별 주요 키워드를 파악할 수 있었다.

• 정보관리학회지
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• 제39권1호
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• pp.309-330
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• 2022

학문의 구조, 특성, 하위 분야 등을 계량적으로 규명하는 지적구조 분석 연구가 최근 급격히 증가하는 추세이다. 지적구조 분석 연구를 수행하기 위하여 전통적으로 사용되는 분석기법은 서지결합분석, 동시인용분석, 단어동시출현분석, 저자서지결합분석 등이다. 이 연구의 목적은 키워드서지결합분석(KBCA, Keyword Bibliographic Coupling Analysis)을 새로운 지적구조 분석 방식으로 제안하고자 한다. 키워드서지결합분석 기법은 저자서지결합분석의 변형으로 저자 대신에 키워드를 표지로 하여 키워드가 공유한 참고문헌의 수를 두 키워드의 주제적 결합 정도로 산정한다. 제안된 키워드서지결합분석 기법을 사용하여 Web of Science에서 검색된 'Open Data' 분야의 1,366건의 논문집합을 대상으로 분석하였다. 1,366건의 논문집합에서 추출된 7회 이상 출현한 63종의 키워드를 오픈데이터 분야의 핵심 키워드로 선정하였다. 63종의 핵심 키워드를 대상으로 키워드서지결합분석 기법으로 제시된 지적구조는 열린정부와 오픈사이언스라는 주된 영역과 10개의 소주제로 규명되었다. 이에 반해 단어동시출현분석의 지적구조 네트워크는 전체 구성과 세부 영역 구조 규명에 있어 미진한 것으로 나타났다. 이러한 결과는 키워드서지결합분석이 키워드 간의 서지결합도를 사용하여 키워드 간의 관계를 풍부하게 측정하기 때문이라고 볼 수 있다.

• 대한간호학회지
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• 제46권1호
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• pp.50-58
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• 2016

Purpose: The purpose of this study was to identify the knowledge structure of cancer survivors. Methods: For data, 1099 articles were collected, with 365 keywords as a Noun phrase extracted from the articles and standardized for analyzing. Co-occurrence matrix were generated via a cosine similarity measure, and then the network analysis and visualization using PFNet and NodeXL were applied to visualize intellectual interchanges among keywords. Results: According to the result of the content analysis and the cluster analysis of author keywords from cancer survivors articles, keywords such as 'quality of life', 'breast neoplasms', 'cancer survivors', 'neoplasms', 'exercise' had a high degree centrality. The 9 most important research topics concerning cancer survivors were 'cancer-related symptoms and nursing', 'cancer treatment-related issues', 'late effects', 'psychosocial issues', 'healthy living managements', 'social supports', 'palliative cares', 'research methodology', and 'research participants'. Conclusion: Through this study, the knowledge structure of cancer survivors was identified. The 9 topics identified in this study can provide useful research direction for the development of nursing in cancer survivor research areas. The Network analysis used in this study will be useful for identifying the knowledge structure and identifying general views and current cancer survivor research trends.