공급사슬관리는 기업 경영의 핵심 성공요소 중 하나가 되었다. 이에 따라서 많은 연구자들이 지속적으로 공급사슬관리와 관련한 연구를 진행하였다. 본 연구에서는 지난 10년 동안 국내 학술지에 발표한 공급사슬관리 분야 연구논문을 대상으로 네트워크 텍스트 분석 방법으로 연구 동향을 분석하였다. RISS 학술 데이터 베이스에서 총 586편의 관련 논문을 검색하여 개별 연구논문의 키워드 노드를 중심으로 키워드 네트워크를 구축하여 네트워크 분석을 시행하였다. 분석결과에 따르면 지난 10년 동안 국내 공급사슬관리 연구는 물류, 정보시스템, 파트너십, 위험관리, 지속가능 분야를 중심으로 연구되었음을 확인할 수 있었다.
Limitation of a questionnaire survey which is widely used is time and money, limited numbers of participants, biased confidence interval and unreliable results. To overcome these, we performed tendency and network analysis of diet using big Data in Koreans. The keyword on diet were collected from the portal site Naver from January 1, 2015 until December 31, 2015 and collected data were analyzed by simple frequency analysis, N-gram analysis, keyword network analysis and seasonality analysis. The results showed that diet menu appeared most frequently by N-gram analysis, even though exercise had the highest frequency by simple frequency analysis. In addition, keyword network analysis were categorized into four groups: diet group, exercise group, commercial diet program company group and commercial diet food group. The analysis of seasonality showed that subjects' interests in diet had increased steadily since February, 2015, although subjects were most interested indiet in July, these results suggest that the best strategies for weight loss are based on diet menu and starting diet before July. As people are especially sensitive to diet trends, researches are needed about annual analysis of big data.
It is a difficult problem to use keyword retrieval for low-quality Korean document images because these include adjacent characters that are connected. In addition, images that are created from various fonts are likely to be distorted during acquisition. In this paper, we propose and test a keyword retrieval system, using a support vector machine (SVM) for the retrieval of low-quality Korean document images. We propose a keyword retrieval method using an SVM to discriminate the similarity between two word images. We demonstrated that the proposed keyword retrieval method is more effective than the accumulated Optical Character Recognition (OCR)-based searching method. Moreover, using the SVM is better than Bayesian decision or artificial neural network for determining the similarity of two images.
본 연구의 목적은 키워드 네트워크 분석을 통해 조직 구성원의 지식은폐에 대한 국내외 연구 동향을 살펴보는 것이다. 조직 구성원이 자신의 지식을 공유하지 않는 것을 넘어 의도적으로 숨기는 등의 구성원의 지식은폐에 대한 연구가 확산됨에 따라 이에 대한 연구가 어떻게 이루어지고 있는지에 대한 논의가 필요하다. 본 연구는 키워드 네트워크 분석을 위해 국내외 지식은폐 관련 게재된 연구 120편을 수집하였으며 이를 통하여 346종 578개의 키워드를 수집하였다. 그리고 본 연구에서 설정한 데이터 표준화 기준에 따라 키워드를 코딩하여 최종적으로 86개 노드와 667개의 링크로 된 네트워크 분석을 실시하였다. 그리고 설정한 연구 목적을 달성하기 위해 국내외 지식은폐 관련 문헌 분석을 통해 개념적 모형을 개발하고 키워드 네트워크 분석을 통해 도출한 네트워크 구조를 비교하여 연구 동향을 심층적으로 분석하였다. 본 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 네트워크 중심성 분석 결과 지식공유, 창의성 그리고 성과 키워드가 연결정도 중심성, 매개 중심성 그리고 근접 중심성 모두 높게 나타났다. 둘째, 지식은폐의 이론적 기제와 관련이 있는 "심리적 주인의식"과 "개인의 정서"에 대한 에고 네트워크를 분석함과 개념적 모형과 비교를 통하여 심층적으로 변수 간 관계를 탐색하였다. 본 연구는 이상과 같이 연구 결과를 바탕으로 학문적 및 실무적 시사점을 제시하였으며, 본 연구의 한계점과 후속 연구에 대한 방향성을 제시하였다.
최근 여러 분야에서 활용되고 있는 지식지도는 대량의 정보 속에 숨겨진 특징을 찾아서 그 의미를 파악할 수 있도록 가시적인 형태의 결과를 보여주는 것을 말한다. 본 논문에서는 2000년부터 2010년까지 컴퓨터 공학 분야의 국내 학술지에 게재된 논문들의 데이터베이스를 활용하여 연구동향 분석을 위한 키워드 연관 네트워크 기반의 지식지도를 제안하였다. 그 지식지도를 통해 키워드 연관 네트워크에서 개별 키워드가 속한 연결 요소의 크기 변화를 살펴봄으로써 관련 연구 주제의 영향력 변화를 추론할 수 있었다. 또한, 랜덤 네트워크와의 비교를 통해 키워드 연관 네트워크에서 최대 연결 요소의 크기가 상대적으로 매우 작으며, 상호 관련성이 높은 키워드 쌍들의 그룹이 밀집되어 있음을 보였다. 이는 최대 연결 요소에 대응하는 연구 분야가 크지 않으며 여러 소규모의 연구 주제들이 느슨한 형태로 연결되어 있음을 암시한다. 이러한 분석 결과들은 단순히 개별 키워드의 사용 빈도수 등을 분석하는 전통적인 방식으로는 얻기 어렵다는 점에서 본 논문에서 제안한 지식지도가 연구동향 분석의 방법이 될 수 있다.
다양한 연구 분야에서, 광범위한 텍스트 분석을 이용한 연구 동향파악과 관련 패턴의 도출은 중요한 의미를 가진다. 본 연구에서는 키워드 네트워크 분석을 통해, 1997년부터 2016년까지의 항공관련 글로벌 연구 동향을 조사하였다. 이를 위해 스코퍼스 등재 학술지 논문 25,959편을 대상으로 키워드 네트워크 모델을 설정하고 중심성(연결, 매개) 분석을 수행하였다. 연구 결과는 항공관련 연구동향이 키워드 네트워크 분석을 통해 계량적으로 설명될 수 있음을 보여준다. 최근 20년간 항공관련 연구가 가장 활발히 이루어진 분야는 공학 분야와 사회과학 분야인 것으로 확인되었으며, 연결중심성이 높은 키워드들이 매개중심성 또한 높은 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 항공과 관련된 정책 수립 및 새로운 연구개발 주제를 탐색하는 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
이 연구는 교육과정 분야의 연구에서 중요하게 다루어지는 키워드와 그들의 관계를 살펴보기 위해 실시되었다. 연구를 위해 2002년부터 2019년까지 게재된 644편의 교육과정 논문에서 1,935개의 키워드를 추출하여 분석하였다. 자료 분석 단계에서는 KrKwic와 KrTitle 프로그램을 통해 키워드를 추출한 후 1-mode network matrix를 작성하였고, UCINET 6과 NetDraw 프로그램을 활용하여 네트워크 분석과 시각화 작업을 수행하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 전체 키워드 출현 빈도 분석 결과, 교육과정이 가장 많이 출현하였으며, 다음은 교육과정 개발, 국가 교육과정, 역량기반 교육과정, 2015 개정 교육과정, 교육과정 실행, 이해중심 교육과정, 교사 교육, 학교 교육과정, IBDP 등의 순으로 나타났다. 둘째, 연결 중심성 분석 결과에 따르면, 교육과정 개발이 가장 높게 나타났다. 이와 함께 교육과정, 역량기반 교육과정, 국가 교육과정, 2015 개정 교육과정, 이해중심 교육과정, 역량, 핵심 역량, 고등학교 교육과정, 교과서, 교육과정 실행, 교사 교육, IBDP 등의 순서로 높게 나타났다.
현재의 자동차 전제제어 시스템에서 적용하고 있는 On-board Diagnostic system(OBD)-ll의 Diagnostic Control Network를 구성하고 있는 Keyword2000과 CAN프로토콜을 통합하여 한 시스템이 구현하고, 이에 따른 통합된 서비스를 제공하는 OBD 시스템 개발내용을 소개한다.
이 연구는 2006년부터 2015년까지 최근 10년간 뉴스 보도를 다룬 국내 학술 논문의 주제어에 대한 연결망을 통해 연구의 흐름과 경향을 살펴보았다. 총 1,108편의 논문에 제시된 4,410건의 주제어 연결망 분석을 실시한 결과, 국내 언론 보도를 다룬 연구에서 프레임, 의제설정, 제삼자효과, 선택적노출, 이용과충족 등이 주요 이론으로 다뤄진 것으로 나타났다. 이중 프레임에 대한 연구가 압도적으로 많았다. 연구영역으로는 정치, 경제, 과학보도, 국제뉴스 및 관광 등을 다루었으나, 문화, 스포츠 및 생활뉴스 등의 분야에 대한 연구는 나타나지 않았다. 매체별로는 전통매체와 새로운 매체에 대한 연구가 모두 활발하게 이뤄졌다. 특히 방송뉴스와 온라인뉴스 및 소셜미디어에 대한 연구가 빈번하게 나타났다.
IT 기술 발전과 스마트 기기의 보급으로 인해 다양한 웹 서비스가 개발되었다. 특히, 소셜 네트워크 서비스는 기존 웹 서비스와 달리 정보의 생산과 소비의 구별이 없으며 사용자들 간에 자유롭게 의사를 소통할 수 있게 한다. 그리고 정보 공유, 기존 인간관계와 새로운 인간관계들을 형성을 강화시켜준다. 본 논문에서는 소셜 네트워크 서비스가 제공하는 사회적 관계망을 사용하여 사용자들의 의사소통과 정보 공유에 사용되는 키워드를 수집하고 분석한다. 그리고 키워드에 적합한 영화들을 추천하는 시스템을 설계한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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