The purpose of this study was to analyse the relations among the residents' characteristics, the policy of the facility, and the physical characteristics of activity areas, and to understand the elements for the lively use of activity areas in the elderly nursing facilities. The results of the study are as follows: First, there was a relationship between the characteristics of semi-public activity areas and the residents' management-control policy. The facilities having semi-public areas of living room type showed more flexibility in time and place and more respects for the residents. Second, the activity areas of connection type were much more used than the compartment type, especially in the facilities having more residents incapable of walking. On the other hand, the facilities having high control for the residents showed high using rate in public activity areas, and all those did not have semi-public areas or showed low using rate in there. Third, in the analysis of the relationship between the physical characteristics and the using rate of activity areas, the public activity areas having compartment type in the spatial composition and hall as a form were likely to have multiple usages. On the whole, the various form of activity areas, the area per residents, openness, accessibility and centrality were having interactions each other for high using rate in activity areas. Especially, many stimulations and the furniture arrangements that were good for the residents' interactions had a function of compensation for the poor physical characteristics of activity areas. This study investigated only the using rates to understand the lively use of the space. For the future study, it is suggested that the detail using behavior of the residents should be examined to understand the influential elements.
본 연구는 성장과정에서 나타나고 있는 공간적 확산 집중의 특성과 도시공간구조 변화를 측정하는데 목적을 두고 있다. 분석에 사용된 자료는 도시인구, 고용, 개발연면적, 지가를 이용하였다. 분석시기는 1995년이후 10년간으로 1995년, 2000년, 2005년을 기준으로 하였다. 연구방법은 먼저 도시성장 변화를 측정하기 위하여 중심점 이동과 표준편차거리를 산출하였다. 모란지수(Moran's I)분석결과 분산된 형태보다는 전반적으로 집중된 형태를 보이고 있었으나, 그 수준은 다소 미약하게 나타났다. 앞으로 시가화지역에서는 토지이용 등의 계획적인 도시관리가 요구된다고 볼 수 있다. 다음으로 윤곽도로 볼 때, 대체적으로 단핵구조에서 다핵화로 변화된 모습을 보이고 있다. 다만 중심지간에 상호연계축 발달은 미약하였다.
Citation frequency is an important factor in evaluating journal quality and is used as a measure of journal impact. The citation index of a paper plays an important role in linking papers with groups of other academic papers, forming a huge and complex network. This study examines the intellectual structure of apparel research through the bibliometric citation analysis of The Research Journal of the Costume Culture (RJCC). In order to analyze the changes in the intellectual structure of the RJCC, we used the Korea Citation Index's (KCI) data (highly citing journals and highly cited journals). The NodeXL, a social network analysis tool, was used to examine the connection structure between journals. In order to identify the academic influence of the RJCC, we used the KCI journal citation index. Our findings indicate that the RJCC has a high centrality index among the clothing-oriented journals in the same life sciences field. A look at the journals citing the RJCC and the journals cited within the RJCC also showed that more journals of diverse fields have been recently linked through their citations. This suggests that a convergence of interdisciplinary research is underway in the field of clothing. As a result of examining international journals cited in the RJCC, it was confirmed that they were cited in prominent international journals in various fields.
전기차 보급률이 높아지며 신규 모델 개발이 증가하면서, 전기차의 인포테인먼트 서비스를 위한 커넥티비티 시스템 설계에서 사용자 경험 요인이 더 중요해지고 있다. 이 연구의 목적은 한국과 미국 전기자동차 시장에서 커넥티비티 시스템의 사용자 경험 요인들을 비교하여 공통점과 차이점을 밝혀내는 것이다. 각 국가에서 시판중인 차량 소개자료를 텍스트 마이닝하여 커넥티비티 관련 키워드를 도출하고, 의미연결망 분석 방법을 활용하여 중앙도, 군집 분석, 시각화 매핑을 시행하였다. 분석 결과, 한국 브랜드의 신규 전기차 커넥티비티 서비스는 주로 주행, 주차 보조, 충전과 같은 운전 행위 관련된 기능 위주의 키위드가 핵심 요인으로 도출되었고, 미국은 디바이스 연결, 편의 기능 조절, 앱 사용, 엔터테인먼트 감상 등 부가 행위에 대한 경험 위주의 키워드가 부각되었다. 분석 결과를 기반으로 마케팅, 시스템 설계, HMI 디자인 부분에서의 실무적 함의를 제시하였다.
This study conducted a big data analysis study through text mining and semantic network analysis to explore the perception of defense reform 2.0. The collected data were analyzed with the top 70 keywords as the appropriate range for network visualization. Through word frequency analysis, connection centrality analysis, and an N-gram analysis, we identified issues that received much attention such as troop reduction, shortening of military service period, dismantling of the border area unit, and returning wartime operational control. In particular, the results of clustering words through CONCOR analysis showed that there was a great interest in pursuing the technical group, concerns about military capacity reduction, and reorganization of manpower structure. The results of the analysis through text mining techniques are as follows. First, it was found that there was a lack of awareness about measures to reinforce the reduced troops while receiving much attention to the reduction of troops in Defense Reform 2.0. Second, it was found that it is necessary to actively communicate with the local community due to the deconstruction and movement of the border area units, such as the decrease of the population of the region and the collapse of the local commercial area. Third, it was judged that it is necessary to show substantial results through the promotion of barracks culture and the defense industry, which showed that there was less interest than military structure and defense operation from the people and the introduction of active policies. Through this study, we analyzed the public's interest in defense reform 2.0, which is a representative defense policy, and suggested a plan to draw support for national policy.
본 논문에서는 포털 사이트와 RISS에서 소셜 데이터와 학술 연구 데이터를 수집하고 TF-IDF, N-Gram, 의미 연결망 분석, CONCOR 분석을 실시하였다. 이를 통해 사회적 인식 양상과 현 상황을 파악하고, 시사점과 방향성을 제시하고자 하였다. 소셜 데이터에서 '인공지능 리터러시'보다 '인공지능 융합 교육'의 수집량이 2배 이상 많아 '인공지능 리터러시'에 관한 인식이 상대적으로 적은 것으로 나타났다. '인공지능 리터러시'에 소셜 데이터에서 '인간' 키워드는 소속된 군집이 없는 것으로 나타나 인문학 및 인공지능과 인간의 대한 철학적인 관심과 인식이 부족한 것으로 나타났다. 또한 '교육부' 키워드가 '인공지능 융합 교육'의 소셜 데이터에서만 빈도, 중요도, 연결 중심성이 모두 높게 나타나 '인공지능 융합 교육'이 정부의 정책과 관련 깊은 것이 확인되었다.
본 연구에서는 성격유형과 흥미유형에 따른 독서 감상문에 나타난 독서에 대한 반응의 차이를 탐구하였다. 이를 위해 대전의 D과학고등학교 3학년 학생 81명을 대상으로 성격유형분석 데이터, 흥미유형분석 데이터, 교과독서 활동으로 작성된 독서 감상문 데이터를 수집하였다. 수집된 독서 감상문의 토픽 분석을 수행하고, 성격유형(사고형, 감정형)과 흥미유형(탐구형, 탐구형 외)에 따른 독서 감상문의 토픽 발현 확률을 통계적으로 검증하였다. 이어서 키워드 네트워크 분석을 통해 단어들의 개념 연결 구조를 측정하고, 중심성 지표를 통해 토픽모델링의 분석 결과를 보완하였다. 연구 결과, 토픽 회귀분석을 통해 토픽2(이해와 공부)와 토픽3(읽기와 사고)에서 사고형(T)과 감정형(F) 간에 통계적으로 유의한 차이를 확인할 수 있었으며, 토픽2(이해와 공부)에서 탐구형과 탐구형 외 간에 통계적으로 유의한 차이가 확인되었다. 본 연구의 결과는 맞춤형 도서 추천이나 개인화를 고려한 독서교육의 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
Purpose: The significance of the healthcare industry has grown exponentially in recent years due to the impact of the fourth industrial revolution and the ongoing pandemic. Accordingly, this study aimed to examine domestic healthcare-related patents comprehensively. Big data analysis was used to present the trend and status of patents filed in nursing. Methods: The descriptive review was conducted based on Grant and Booth's descriptive review framework. Patents related to nursing was searched in the Korea Intellectual Property Rights Information Service between January 2016 to December 2020. Data analysis included descriptive statistics, phi-coefficient for correlations, and network analysis using the R program (version 4.2.2). Results: Among 37,824 patents initially searched, 1,574 were selected based on the inclusion criteria. Nursing-related patents did not specify subjects, and many patents (41.4%) were related to treatment in the healthcare delivery phase. Furthermore, most patents (56.1%) were designed to increase effectiveness. The words frequently used in the titles of nursing-related patents were, in order, "artificial intelligence," "health management," and "medical information," and the main terms with high connection centrality were "artificial intelligence" and "therapeutic system." Conclusion: The industrialization of nursing is the best solution for developing the healthcare industry and national health promotion. Collaborations in education, research, and policy will help the nursing industry become a healthcare industry of the future. This will prime the enhancement of the national economy and public health.
Purpose This paper examines the role of local market-based communities in driving regional revitalization, using detailed analysis of online networks. We aim to dissect a local community's communication network, highlighting members with high engagement levels and exploring their characteristics. Our goal is to identify the conditions that allow local community networks to grow independently and to demonstrate how the activation of these networks contributes to regional revitalization. Design/methodology/approach We employ a mixed-methods approach, combining social network analysis with statistical techniques to investigate the structure of online communication networks. Specifically, we use ANOVA to determine the statistical significance of our findings, ensuring their reliability. To complement our quantitative data, we include qualitative insights from interviews, adding depth and context to our analysis. Findings Our results show that individuals with high centrality in the online network are crucial for maintaining active local communities. We find that leveraging local resources to create a supportive and adaptable environment is essential for the communities' sustainability and expansion. Importantly, our research draws a direct connection between the vitality of local community networks and the broader process of regional revitalization. We argue that energizing local communities is an effective way to address the risk of regional decline. By integrating quantitative analysis with qualitative feedback, this study contributes to the understanding of local market-based communities as key drivers of regional development. It emphasizes the importance of building vibrant, resourceful community networks to revitalize areas experiencing socio-economic challenges.
Due to the advancement of virtual reality technology, virtual idols are widely used in industrial and cultural content industries. However, it is difficult to utilize virtual idols' social perceptions because they are not properly understood. Therefore, this paper collected and analyzed YouTube comments to identify differences about social perception through comparative analysis between virtual idols and general idols. The dataset was constructed by crawling comments from music videos with more than 10 million views of virtual idols and more than 10,000 comments. Keyword frequency and TF-IDF values were derived from the collected dataset, and the connection centrality CONCOR cluster was analyzed with a semantic network using the UCINET program. As a result of the analysis, it was found that virtual idols frequently used keywords such as "person," "quality," "character," "reality," "animation," while reactions and perceptions were derived from general idols. Based on the results of this analysis, it was found that while general idols are mainly evaluated with their appearance and cultural factors, social perceptions of virtual idols' values are mixed with evaluations of cultural factors such as "song," "voice," and "choreography," focusing on technical factors such as "people," "quality," "character," and "animation." However, keywords such as "song," "voice," "choreography," and "music" are included in the top 30 like regular idols and appear in the same cluster, suggesting that virtual idols are gradually shifting away from minority tastes to mainstream culture. This study aims to provide academic and practical implications for the future expansion of the industry and cultural content industry of virtual idols by grasping the social perception of virtual idols.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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