본 연구에서는 다학제적 연구가 활발해진 국내 연구의 동향을 파악하기 위하여 2020 구글 스칼라 매트릭스에 색인된 국내 주요 학술지 데이터를 활용하여 전 학문분야를 포괄하는 네트워크 분석(대학협력 네트워크, 키워드 동시출현 네트워크, 학술지 인용 네트워크, 학문분야 인용 네트워크)을 실시하였다. 대학협력 네트워크 분석결과, 서울대학교, 계명대학교, 성균관대학교 등 협력연구를 활발히 진행하는 대학을 파악할 수 있었고, 키워드 동시출현 네트워크 분석결과, 이직의도, 직무만족 등 직무관련 키워드가 높은 빈도로 나타남을 확인하였다. 학술지 인용 네트워크에서는 한국콘텐츠학회논문지, 한국사회학, 한국심리학회지: 문화 및 사회문제 등 인용이 많이 되고 있는 핵심 학술지들을 확인하였으며, 학문분야 인용 네트워크에서는 교육학, 경영학, 사회복지학이 다른 학문에 가장 많은 영향을 미치는 학문임을 확인하였다. 본 연구에서는 기존의 국내 계량서지분석연구에서 시도하지 않았던 구글 스칼라 매트릭스 데이터를 처음 활용하였으며, 키워드, 학술지, 학문분야로 범위를 확장시켜가며 단계적 네트워크 분석을 실시하였다는 점에서 학술적 의의를 가지며, 연구결과는 국내 대학 간 공동연구의 전략 수립 및 다학제적 융합연구 기획에 활용될 수 있다는 점에서 실질적인 함의를 시사한다.
데이터는 데이터 형식이 다양하고 방대할 뿐만 아니라 그 생성 속도가 매우 빨라 기존의 데이터 처리 방식이 아닌 새로운 관리 및 분석 방법이 요구된다. 소셜 네트워크 상의 온라인 문서에서 인간의 언어로 쓰여진 비정형 텍스트에서 Text Mining기법을 사용하여 유용한 정보를 추출할 수 있다. 소셜미디어에 남긴 정치, 경제, 문화에 대한 메시지에 대한 경향을 파악하는 것이 어떤 주제에 관심을 가지고 있는지를 파악할 수 있는 요소가 된다. 본 연구에서는 주제 중심 분석 기법을 이용하여 주어진 키워드에 관한 온라인 뉴스를 대상으로 텍스트 마이닝을 수행하였다. LDA(Latent Dirichiet Allocation)를 이용하여 웹문서로부터 정보를 추출하고 이로부터 사람들이 실제로 주어진 키워드에 대하여 어떤 주제에 관심이 있고 관련된 핵심 가치 중 어떤 주제를 중심으로 전파되고 있는지를 분석하였다.
The main purpose of accident analysis is to identify the causal factors and the mechanisms of those factors leading to the accident. However, current accident analysis techniques focus only on finding the factors related to the accident without providing more insightful results, such as structures or mechanisms. For this reason, preventive actions for safety management are concentrated on the elimination of causal factors rather than blocking the connection or chain of accident processes. This greatly reduces the effectiveness of safety management in practice. In the present study, a technique to model the correlational structure of accident risk factors is proposed by using the co-occurrence keyword network analysis technique. To investigate the effectiveness of the proposed technique, a case study involving a portable ladder fall accident is conducted. The results indicate that the proposed technique can construct the correlational structure model of the risk factors of a portable ladder fall accident. This proves the effectiveness of the proposed technique in modeling the correlational structure of accident risk factors.
A knowledge map, a taxonomy of knowledge repositories, must have capabilities supporting and enhancing knowledge user's activity to search and select proper knowledge for problem-solving. Conventional knowledge maps, however, have been hierarchically categorized, and could not support such activity that must coincide with the user's cognitive process for knowledge utilization. This paper, therefore, aims to verify and develop a methodology to build a networked knowledge map that can support user's activity to search and retrieve proper knowledge based on the referential navigation between content-relevant knowledge. This paper deploys keywords as the semantic information between knowledge, because they can represent the overall contents of a given document, and because they can play the role of semantic information on the link between related documents. By aggregating links between documents, a document network can be formulated: a keyword-based networked knowledge map can be finally built. Domain expert-based validation test was also conducted on a networked knowledge map of 50 research papers, which confirmed the performance of the proposed methodology to be outstanding with respect to the precision and recall.
최근 모바일 기기의 다양한 센서들을 통하여 데이타를 수집하여 개인의 삶을 기록하는 연구들이 진행 중이다. 효율적인 모바일 라이프로그의 저장과 탐색을 위해 연관 검색이 가능한 모바일 라이프로그 시맨틱 네트워크가 제안되었다. 기존의 시맨틱 네트워크 상의 검색은 텍스트 기반으로 관계를 바탕으로 하는 사용자의 능동적인 연관 검색에 한계가 있었다. 본 논문에서는 모바일 라이프로그의 연관 검색을 위해 검색 과정과 결과를 시각화된 네트워크로 데이타간의 관계를 보여주는 선택 연관 검색과 키워드 연관 검색을 제안한다. 복잡한 시맨틱 네트워크에 대해서 사용자의 이해도를 높이기 위해 의미 추상화를 적용하였다. 실제 모바일 라이프로그 시맨틱 네트워크 데이타를 바탕으로 질의를 해결하는 과정을 기존 연구에서 보였던 텍스트 기반 연관 검색 방법과 비교하고 사용성 평가를 시행함으로 유용성을 입증하였다.
본 논문은 지난 10년간(2011~2021) 발간된 산학협력에 대한 국내 논문과 국외 논문의 비교 분석을 통해 국내 산학협력의 동향을 파악하고 국외 산학협력 연구 주제와 비교하고자 한다. 수집된 전체 기사의 특색을 파악하기 위해 키워드 네트워크 분석과 토픽 모델링 분석을 실시하였다. 주요 결과는 다음과 같다. 국내 논문은 학교, 고용, 교육, 특허, 교수 등이 주요 토픽이며 관련 키워드가 영향력 있는 키워드로 나타났다. 국외 논문의 경우, 프로젝트, 정책, 혁신, 회사 등이 주요 토픽이며 관련 키워드가 영향력 있는 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 국내 산학협력은 대학, 교수가 고용을 위한 교육을 설계하고 주도해 왔다고 해석될 수 있으며, 향후 국내 산학협력 활동이 '연구'와 '기술이전' 영역에서 보다 활발히 이루어질 필요가 있으며, 이를 위해서 정부의 관련 정책과 지원이 학교와 기업 모두 이익을 얻을 수 있는 양방향 관계 수립에 중점을 두어야 함을 시사한다.
본 연구의 목적은 텍스트 빅데이터 분석의 일종인 의미연결망을 활용하여 신문기사에서 나타나는 장애인스포츠에 대한 인식을 알아보는 것이 목적이다. 이 목적을 위하여 '장애인스포츠'를 검색어로 네이버 포탈을 이용하여 21개 언론사 745건의 기사를 수집하였으며 Krkwic 소프트웨어 프로그램을 사용하여 자료정제와 공출현 빈도를 산출하였다. 장애인스포츠에 대한 인식은 Netminer 4.0을 활용하여 연결중앙성, 매개중앙성, 위세중앙성을 지표로 분석하였다. 의미연결망 분석을 통하여 얻은 결과는 다음과 같다. 첫째, 신문기사에서 나타난 장애인스포츠를 규정하는 핵심단어는 감동, 도전, 축제, 꿈, 희망이다. 그리고 장애인스포츠의 인식을 나타내는 핵심단어는 장애유형에 따라 차이가 있다. 둘째, 장애인스포츠에 대한 인식을 장애유형별로 구분하여 분석한 결과 크게 경기력관련 인식과 감성관련 인식으로 구분할 수 있다. 구체적으로 지체장애 스포츠 대상의 경기력관련 인식은 패럴림픽, 로봇, 감동 등이며 감성관련 인식은 행복, 희망 등이다. 지적장애 스포츠 대상의 경기력관련 인식은 패럴림픽, 스페셜올림픽, 축제 등이고 감성관련 인식은 사랑, 감동 등이다. 시각장애 스포츠 대상의 경기력관련 인식은 메달, 달리기 등이며 감성관련 인식은 희망, 나눔 등이다. 결론적으로 신문기사에서 나타나는 장애인스포츠에 대한 인식은 패럴림픽, 스페셜올림픽 등의 장애인스포츠 경기대회는 장애인들의 도전과 꿈을 이룰 수 있는 축제의 장이며 경기를 통해 일반대중들에게 감동을 선사한다고 의미화 할 수 있다.
출처기억은 사물에 대한 일화기억 경험의 맥락을 표상하는 중요 인지기제이다. 출처기억에 대한 그 동안의 연구는 일상의 일화기억과 밀접한 뇌신경, 행동학적 중요 연구들의 기초가 되어 왔고, 특히 집행기능이나 연합기제와 같은 인지기제를 강조하여 왔다. 본 연구에서는 계량서지학적 방법론을 통해 1989년에서 2020년 사이 출간된 출처기억 연구논문들을 분석하였고 핵심어 공동출현 연결네트워크와 저자 인용 연결망을 기반으로 출처기억 연구의 발전 흐름에 대한 깊이 있는 개관을 제시한다. 계량서지학적 분석을 통해 출처기억 연구의 추세를 확인한 결과, 2010년을 기준으로 이전 연구들에서는 출처기억의 인지적 기제와 관련한 개별 특성을 살핀 반면, 최근의 연구들은 뇌신경영역 간 연결성 특징 분석을 통한 임상적 특징연구를 비롯해 사회신경과학적 주제에 이르는 영향을 탐색하였다. 핵심어 연결성 분석을 통해 노화, 집행기능이 주요 핵심 주제어로서 연구되었음을 확인하였고, 최근 아동발달심리학과 메타기억 등의 관점에서 연구되는 추세로 나아가고 있음을 보았다. 관련된 출처기억의 이론과 연구모델을 기반으로 심리과학분야 내외에서 인지적 향상의 발달과 관련된 연구가 지속될 가능성을 제안하였다.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제8권3호
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pp.325-333
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2020
In the past, eating outside was usually the purpose of eating. However, it has recently expanded into a restaurant culture market. In particular, a dessert culture is being established where people can talk and enjoy. Each consumer has a different tendency to buy chocolate such as health, taste, and atmosphere. Therefore, it is time to recommend chocolate according to consumers' tendency to eat out. In this paper, we propose a chocolate recommendation application based on the tendency to eat out using data on social networks. To collect keyword-based chocolate information, Textom is used as a text mining big data analysis solution.Text mining analysis and related topics are extracted and modeled. Because to shorten the time to recommend chocolate to users. In addition, research on the propensity of eating out is based on prior research. Finally, it implements hybrid app base.
저장 및 관리하는 지식의 분류체계로서의 의미를 갖는 지식지도는, 문제해결을 위하여 지식을 조회 및 선택하는 사용자의 활동을 지원하고 보완할 수 있는 구조를 갖추어야 한다. 계층형 구조를 갖는 기존의 지식지도는, 관리하는 지식을 체계적으로 정리하는 데에는 이점이 있으나, 지식 사용자가 갖는 인지 및 활용의 논리를 반영하지 못할 뿐만 아니라 지식을 조회 및 추출하는 사용자의 활동을 지원하지 못한다. 본 연구는, 내용적 관련성을 갖는 연관지식을 연쇄적으로 조회 및 추출하는 사용자의 지식활용 패턴을 반영하는, 키워드 기반 네트워크형 지식지도를 구축하는 방법론을 제시한다. 즉, 지식 간 내용적 연관성을 파악하기 위하여 키워드를 추출하고 공통된 키워드를 갖는 지식 간 링크를 해당 키워드를 이용하여 정의한다. 키워드는 해당 지식의 내용을 대변하므로, 키워드를 기반으로 정의된 링크는 내용적으로 관련성이 있는 지식 간에 형성되며, 이를 종합하면 내용적 연관성을 지식 간의 네트워크, 즉 네트워크형 지식지도가 완성된다. 제시된 방법론의 적용 타당성을 검토하기 위해 50개의 연구논문을 이용하여 이들 간의 내용적 연관성을 표현하는 네트워크형 지식지도를 구현하였으며, 검토 결과 만족할만한 수준의 정밀도와 재현율을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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