• 한국도서관정보학회지
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• 제32권2호
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• pp.307-322
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• 2001

The purpose of this study is to investigate how and which meta tags are used, which meta tags are used frequently, and what relationships there are between retrieval of WWW documents and meta tags. For the study, 1,000 WWW documents were selected and examined from OCLC NetFirst. The total of 92 meta tags was discovered and "description" and "keywords"meta tags were analyzed intensively. In addition, analysis of WWW documents showed that there are no significant relationships in meta tag usages between documents retrieved at the beginning and documents retrieved at the end. Comparative study between general internet search engines and commercial DBs such as NetFirst is suggested as a further study.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.246-251
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• 2001

본 연구에서는 성공적인 전자상거래시스템 관리를 위하여 지능적 검색 에이전트 모델을 제안했다. 퍼지 이론은 모호한 키워드 조건에서 시스템이 검색을 수행해야 할 경우에 매우 유용한 방법이다. 따라서, 퍼지 이론을 이용하여 고객의 모호한 검색어를 효과적으로 처리할 수 있는 모델을 제안했다. 이를 통해, 다른 크리스프한 검색어 환경에서의 시스템에 비해 상대적으로 적합한 결과를 도출할 수 있음을 확인했다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
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• pp.395-398
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• 2017

We propose a web crawler system with keyword extraction function in this paper. Researches on the keyword extraction in existing text mining are mostly based on databases which have already been grabbed by documents or corpora, but the purpose of this paper is to establish a real-time keyword extraction system which can extract the keywords of the corresponding text and store them into the database together while grasping the text of the web page. In this paper, we design and implement a crawler combining RAKE keyword extraction algorithm. It can extract keywords from the corresponding content while grasping the content of web page. As a result, the performance of the RAKE algorithm is improved by increasing the weight of the important features (such as the noun appearing in the title). The experimental results show that this method is superior to the existing method and it can extract keywords satisfactorily.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2002년도 추계종합학술대회
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• pp.667-671
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• 2002

효율적인 키워드 추출이 정보검색 시스템에서 매우 중요한 일임에도 불구하고 원하는 목적의 적당한 키워드를 결정하는 것은 매우 어렵다. 왜냐하면 많은 복합어를 가지고 있기 때문이다. 기존 방법에서는 AC 머신의 경우 단일 키워드를 가지고 복합 키워드를 검색하지 못한다. 이러한 문제를 해결한 DER 구조의 경우에는 많은 검색시간이 걸리는 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 이들을 기반으로 한 DERtable (DER 구조의 검색방법을 가지고 테이블로 구성)구조를 제안한다.

• Proceedings of the National Institute of Ecology of the Republic of Korea
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• 제4권1호
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• pp.43-48
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• 2023

This study analyzed research trends in the field of ecological research. Data were collected based on a keyword search of the SCI, SSCI, and A&HCI databases from January 2002 to September 2022. The seven keywords, including biodiversity, ecology, ecotourism, species, climate change, ecosystem, restoration, wildlife, were recommended by ecological research experts. Word clouds were created for each of the searched keywords, and topic map analysis was performed. Topic map analysis using biodiversity, climate change, ecology, ecosystem, and restoration each generated 10 topics; topic maps analysis using the ecotourism keyword generated 5 topics; and topic map analysis using the wildlife keyword generated 4 topics. Each topic contained six keywords.

• 국제학술발표논문집
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• The 8th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.433-439
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• 2020

As eco-friendly and sustainable architecture is becoming more popular, the interest in Korean traditional wooden buildings (Hanok) has also been increasing. The building technologies of the wooden construction have been actively developed in all over the world through the diversification of new materials and construction methods. On the other hand, the growth rate of wooden construction market is still slow in Korea. In an attempt to promote the Korean traditional wooden buildings, a comprehensive research project has been conducted. This R&D project is developing standard designs, new materials, and methods for modernized Hanok including houses, public buildings, long-span structures, and even high-rise buildings. To this end, the purpose of this study is to formulate a technological strategy for popularization of modernized Hanok. Influencing variables and issues are analyzed and defined first. At the same time, the five keywords have examined in the perspective of dissemination of modernized Hanok technology. Finally, a technology road map for strategic development of modernized Hanok is proposed through casual diagrams.

• 아시아태평양코퍼스연구
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• 제4권2호
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• pp.57-74
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• 2023

Having a firm grasp of technical terms is essential for learners of Japanese for Specific Purposes (JSP). This research aims to analyze Japanese nursing care vocabulary based on objective corpus-based frequency and subjectively rated word familiarity. For this purpose, we constructed a text corpus centered on the National Examination for Certified Care Workers to extract nursing care keywords. The Log-Likelihood Ratio (LLR) was used as the statistical criterion for keyword identification, giving a list of 300 keywords as target words for a further word recognition survey. The survey involved 115 participants of whom 51 were certified care workers (CW group) and 64 were individuals from the general public (GP group). These participants rated the familiarity of the target keywords through crowdsourcing. Given the limited sample size, Bayesian linear mixed models were utilized to determine word familiarity rates. Our study conducted a comparative analysis of word familiarity between the CW group and the GP group, revealing key terms that are crucial for professionals but potentially unfamiliar to the general public. By focusing on these terms, instructors can bridge the knowledge gap more efficiently.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제11권4호
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• pp.279-285
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• 2023

This study provides academic implications by considering trends of domestic research regarding therapy for Mental disorder schizophrenia and psychosocial. For the analysis of this study, text mining with the use of R program and social network analysis method have been used and 65 papers have been collected The result of this study is as follows. First, collected data were visualized through analysis of keywords by using word cloud method. Second, keywords such as intervention, schizophrenia, research, patients, program, effect, society, mind, ability, function were recorded with highest frequency resulted from keyword frequency analysis. Third, LDA (latent Dirichlet allocation) topic modeling result showed that classified into 3 keywords: patient, subjects, intervention of psychosocial, efficacy of interventions. Fourth, the social network analysis results derived connectivity, closeness centrality, betweennes centrality. In conclusion, this study presents significant results as it provided basic rehabilitation data for schizophrenia and psychosocial therapy through new research methods by analyzing with big data method by proposing the results through visualization from seeking research trends of schizophrenia and psychosocial therapy through text mining and social network analysis.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.47-64
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• 2021

전 세계적으로 퍼진 코로나 19 상황은 우리의 일상생활의 많은 부분에 영향을 끼쳤을 뿐만 아니라, 경제·사회 등 많은 부분에 걸쳐 막대한 영향력을 미치고 있다. 확진자와 사망자 수가 증가함에 따라 의료진과 대중은 불안, 우울, 스트레스 등 심리적인 문제를 겪고 있다고 한다. 장기적인 부정적인 감정은 사람들의 면역력을 감소시키고 신체적인 균형을 파괴할 수도 있으므로 코로나 19로 인한 심리적인 상태를 이해하는 것이 필수적인 상황이다. 본 연구에서는 코로나 19 감정과 관련된 뉴스 데이터를 수집하여, 텍스트 마이닝을 통해 키워드를 분류하고, 키워드 사이의 의미 네트워크 분석을 통해 단어들의 관계를 시각화하였다. 코로나 감정과 관련된 기사의 키워드에 나타난 단어들의 빈도수를 확인하고 이를 워드 클라우드로 분석하였다. 키워드 빈도 분석 결과 코로나 19 감정과 관련하여 '중국', '불안', '상황', '마음', '사회', '건강'과 같은 단어의 빈도가 높게 나타난 것을 확인할 수 있었다. 각 데이터 간 연결 중심성을 분석한 결과 키워드 중심성 네트워크에서 가장 중심적인 핵심어는 '심리'와 '코로나 19', '블루', '불안'이라는 단어가 높은 연결 중심성을 가지는 것을 확인할 수 있었다. 기사의 헤드라인에 나타난 주요 핵심어 사이의 동시 출현 빈도 네트워크를 그래프로 시각화한 결과, '코로나-블루' 쌍이 가장 굵게 표시되었고, '코로나-감정', '코로나-불안' 쌍이 비교적 굵은 선으로 표시된 것을 알 수 있었다. 코로나와 관련된 '블루'는 우울증을 의미하는 단어로, 코로나와 우울증은 이제 관심을 가져야 할 키워드임을 확인할 수 있었다. 본 연구에서는 장기화한 코로나 19 상황에서 신체적인 방역뿐만 아니라 심리적인 방역에도 힘써야 할 이 시기에 보건 정책담당자가 빠르고 복잡한 의사결정 과정에 도움이 되고자 미디어 뉴스를 모니터링 함으로써, 더욱더 쉬운 소셜 미디어 네트워크 분석 방법을 제시하고자 한다.

• 예술경영연구
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• 제49호
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• pp.5-35
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• 2019

본 논문은 해외의 예술경영 학술연구의 동향을 언어네트워크분석을 통하여 연구한 것이다. 본 연구는 예술경영 분야의 대표적 국제 전문학술지인 「International Journal of Arts Management」에 수록된 185편의 논문 초록에 게재된 357개의 주제어를 대상으로 분석을 시도하였다. 시간적 범위는 최근 연구 동향 분석을 위해 2008년부터 2017년까지로 설정하였다. 분석결과에 따르면 첫째, 빈도수가 가장 높은 주제어는 '박물관/미술관'이었다. 그리고 '공연예술'과 '예술' 또한 빈도수 20회 이상을 기록한 상위 그룹이었다. 그 뒤를 이어 '영화산업'과 '연극'에 대한 연구들이 많았다. 이런 예술 장르에 관련된 연구외에도 '소비자행동'과 '시장전략' 등 경영에 관련된 주제어들도 상위 그룹에 포함되어 있다. 둘째, 연도별 연구 동향을 보면 지난 10년 동안 매년 평균 53개의 주제어와 19개의 논문이 개재되고 있는데 국제적으로 예술경영연구가 꾸준하게 수행되고 있음을 알 수 있다. 분석대상 주제어 중 '박물관/미술관'은 빈도수가 가장 높은데, 지난 10년 간 지속적인 연구 소재가 되어져 왔고, '공연예술'도 지속적인 관심 주제어인 것을 볼 수 있다. '영화산업', '연극 그리고 '문화'는 10년 동안 간헐적인 연구 대상이었으며, '화랑'은 2011년까지 언급이 없다가 2012년부터는 꾸준히 언급되어져 왔음을 알 수 있었다. 전반적으로 해외의 예술경영연구 흐름을 살펴보면 대중문 화나 문화산업보다는 2000년대 후반에는 순수예술 쪽이 강세를 보이다가 시간이 흐를수록 주제들이 다양해지며 예술경영에 대한 연구들 또한 다양해지고 있음을 유추해 볼 수 있다. 셋째, 주제어별 연결빈도에서는 34회의 연결빈도를 보여준 '예술'과 '공연예술'이 가장 높은 연결 빈도를 기록하였다. 넷째, 주제어들 간의 밀도는 0.039로 주제어들 간 밀도 수치는 높지 않은 편이었다. 다섯째, 중심성분석에 따르면 '예술', '박물관/미술관', '공연예술', '연극' 그리고 '브랜드' 등이 중심에 위치하며 중심성이 높은 것을 보여주었다.