• 디지털융복합연구
• /
• 제17권12호
• /
• pp.255-260
• /
• 2019

실시간검색어는 실시간으로 관심이 급상승하는 검색어에 대한 것으로 한정될 뿐 아니라 포털사이트마다 순위 차이가 있으므로 지속가능성을 파악하기 힘든 한계를 가지고 있다. 실시간검색어에 대한 지속가능성을 평가하는 것은 이러한 한계를 극복하고 예측가능성을 제공해준다는 측면에서 그 의미가 크다. 특히 한 달 이상 지속되는 장기 지속 검색어의 경우 사회적으로 관심이 오래 지속된 이슈로서 가치가 높다. 따라서 본 논문에서는 실시간검색어 순위에 기반한 관심도와 실시간검색어의 지속주수, 지속일수, 지속시간에 기반을 둔 지속도를 각 포털사이트 및 통합 포털사이트 별로 파악한 다음, 관심도와 지속도가 높은 것을 기준으로 지속가능성을 평가하여, 장기 지속가능성이 높은 실시간이슈를 도출하는 방법을 제시하고자 한다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제19권11호
• /
• pp.758-764
• /
• 2018

특허(patent), 학술 논문(scholarly paper)과 연구 보고서(research report)와 같은 디지털 문서(digital document)에는 주제(topic)를 요약하는 저자 키워드(author keyword)가 있다. 서로 다른 문서가 동일한 키워드를 공유하고 있다면 두 문서가 동일한 주제의 내용을 기술하고 있을 가능성이 매우 높다. 문서 군집화(document clustering)는 비슷한 주제를 가지는 문서들을 비지도 학습 방법(unsupervised learning)을 이용하여 같은 군집으로 그룹(group)화 하는 것이다. 문서 군집화는 다양한 분석에 이용되지만 대용량의 문서 데이터에 적용하기 위해서는 많은 계산량이 필요함으로 쉽지 않다. 이러한 경우, 문서의 내용을 이용하는 것보다 문서의 키워드를 이용하여 군집화하면 더욱 효율적으로 대용량의 데이터를 연결할 수 있다. 기존의 상향식 군집화 방법(bottom-up hierarchical clustering)은 대용량의 키워드 군집화(keyword clustering)를 수행하는데 있어서 많은 시간이 필요하다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 정보검색(information retrieval)에서 널리 사용되는 역인덱스(inverted-index) 구조를 상향식 군집화에 적용한 효율적인 군집화 방법을 제안하고, 제안 방법을 대용량의 키워드 데이터에 적용하였으며, 그 결과를 분석하였다.

• 대한간호학회지
• /
• 제49권5호
• /
• pp.538-549
• /
• 2019

Purpose: This study aimed to explore and compare the knowledge structure of pain management nursing research, between Korea and other countries, applying a text network analysis. Methods: 321 Korean and 6,685 international study abstracts of pain management, published from 2004 to 2017, were collected. Keywords and meaningful morphemes from the abstracts were analyzed and refined, and their co-occurrence matrix was generated. Two networks of 140 and 424 keywords, respectively, of domestic and international studies were analyzed using NetMiner 4.3 software for degree centrality, closeness centrality, betweenness centrality, and eigenvector community analysis. Results: In both Korean and international studies, the most important, core-keywords were "pain," "patient," "pain management," "registered nurses," "care," "cancer," "need," "analgesia," "assessment," and "surgery." While some keywords like "education," "knowledge," and "patient-controlled analgesia" found to be important in Korean studies; "treatment," "hospice palliative care," and "children" were critical keywords in international studies. Three common sub-topic groups found in Korean and international studies were "pain and accompanying symptoms," "target groups of pain management," and "RNs' performance of pain management." It is only in recent years (2016~17), that keywords such as "performance," "attitude," "depression," and "sleep" have become more important in Korean studies than, while keywords such as "assessment," "intervention," "analgesia," and "chronic pain" have become important in international studies. Conclusion: It is suggested that Korean pain-management researchers should expand their concerns to children and adolescents, the elderly, patients with chronic pain, patients in diverse healthcare settings, and patients' use of opioid analgesia. Moreover, researchers need to approach pain-management with a quality of life perspective rather than a mere focus on individual symptoms.

• 임상간호연구
• /
• 제25권1호
• /
• pp.80-90
• /
• 2019

Purpose: The aim of this study was to identify the research trends of articles published in the Journal of Korean Clinical Nursing Research from 2000 to 2017 by a text network analysis using keywords. Methods: This study analyzed 600 articles. The R program was used for text mining that extracted frequency, centrality rank, and keyword network. Results: From 2000 to 2009, keywords with high-frequency were 'nurse', 'pain', 'anxiety', 'knowledge', 'attitude', and so on. 'Pain', 'nurse', and 'knowledge' showed a high centrality. 'Fatigue' showed no high frequency but a high centrality. Keywords such as 'nurse', 'knowledge', and 'pain' also showed high frequency and centrality between 2010 and 2017. 'Hemodialysis' and 'intensive care unit' were added to keywords with high frequency and centrality during the period. Conclusion: The frequency and centrality of keywords such as 'nurse', 'pain', 'knowledge', 'hemodialysis', and 'intensive care unit' reflect the research trends in clinical nursing between 2000 and 2017. Further studies need to expand the keyword networks by connecting the main keywords.

• 디지털융복합연구
• /
• 제16권11호
• /
• pp.17-27
• /
• 2018

본 연구는 1990년부터 2018년까지 기간 동안의 항만배후지에 대한 연구동향을 사회네트워크 방법론을 이용하여 분석하는 것을 목적으로 하였다. 연구에 사용된 자료는 전 세계 116개 관련 학술논문 자료에서 추출하였다. 10년 단위로 분석된 연구결과를 살펴보면, 먼저 1990-1999년 사이에는 컨테이너화, 수송 기반시설 및 선진물류 국가에 관련된 이탈리아, 독일, 캐나다 등이 분석지표상 상위에 위치하였다. 2000-2009년 사이에는 지역화, 경쟁력, 아시아국가 화물유치 및 물류기술 등이 중심적인 위치를 점하였다. 마지막으로 2010-2018년 사이에는 복합운송, 내륙거점, 컨테이너 및 관련 키워드, 해운 및 연관 키워드가 중요하게 연구되었다. 항만배후지 연구동향은 시대가 변화함에 따라 체계화되고 통합적으로 진행되었음을 확인할 수 있으며. 본 연구결과는 항만배후지와 관련된 학계와 산업계의 산업발전에 대한 이해도 및 연구 집중도에 대한 시사점을 제공한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제25권12호
• /
• pp.101-107
• /
• 2020

본 논문은 장기전에 접어든 코로나19와 관련한 국내 주요 4개 일간지의 뉴스 빅데이터(빅카인즈)를 활용하여 진보와 보수신문의 정치적 성향 등에 따른 주요 키워드를 비교 분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 2020년 1월 20일부터 9월 15일까지 보도된 93,917건의 뉴스를 4단계로 구분하여 4개 신문사의 주요 키워드를 워드클라우드로 구현하여 분석하였다. 분석 결과, 보수신문은 진보신문보다 '정부', '대통령', '사태', '마스크' 키워드를 더 많이 언급함으로써 정부의 대응과 비판, 중국의 책임 등에 주목하였으며, 진보신문은 질병의 심각성과 위험 상황 발생을 강조하는 키워드를 많이 사용하는 것으로 나타났다. 조선일보는 대규모 집단감염 발생(2.18~5.15)기에 다양한 키워드의 사용으로 다양성을 나타내기도 하였으며 특히, 중앙일보가 코로나19와 같은 감염병 보도와 관련해서는 정부 정책을 비판하는 키워드를 사용하기도 하지만 진보신문이 사용하는 질병의 심각성과 위험한 상황 발생을 강조하는 키워드도 함께 사용한다는 점을 밝혀냈다.

• 연구윤리
• /
• 제2권1호
• /
• pp.19-24
• /
• 2021

Purpose: The purpose of this study is to check the direction of KODISA's pursuit of complex and convergence studies by confirming the research trends of KODISA's direct academic journals such as JDS, JIDB, JBEES and JAFEB. To this end, we tried to compare and confirm the research trends of the papers in four academic journals targeting keywords. Research Design, data and methodology: The analysis was conducted from 2014 to 2020 on 867 papers from JDS, 315 papers from JIDB, 120 papers from JBEES, and 867 papers based on the publication year of the most recently published journal from JAFEB. For the analysis, frequency analysis, word crowding, topic modeling, and frequency analysis by applying weights for each year group were performed on the keywords crawled using Python. Results: The results of frequency analysis showed that each journal is properly oriented toward its target direction. In addition, it was confirmed that the results of topic modeling significantly reflected the results of frequency analysis. Finally, it could be concluded that the results of frequency analysis using the weights of keywords by year group were also developing in the direction the target journals were analyzed. Specifically, in the case of JDS, 20 keywords such as Service Quality, Distribution were found to increase continuously according to the year group. Meanwhile, the keywords that continued to increase according to JIDB's year group were India, Social Capital, and Job Stress. The keywords that continued to increase according to the year group of JBEES were Micro Finance Institutions and Microfinance, and the keywords that of JAFEB were confirmed to be Vietnam and Service Quality. Conclusion: It was confirmed that KODISA's direct management journals responded appropriately to convergence issues. In particular, it was confirmed that researches in various fields of JDS are continuously increasing. However, it seems that JIDB needs to deal with various issues additionally in the service industry field and JBEES in the environment field. Finally, it was found that JAFEB needs to be wary of the relatively low level of interest in some countries such as Kazakhstan and India in recent years.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제20권12호
• /
• pp.23-35
• /
• 2020

본 연구는 산업과 사회 전반에 걸쳐서 많은 영향을 미칠 사물인터넷에 관한 국내 논문들을 수집하고 분석하여 사물인터넷 분야의 동향을 살펴보고자 한다. 본 연구를 위한 조사 기간은 2015년에서 2019년까지로 하였으며 네이버의 학술정보를 이용하여 사물인터넷에 관한 국내 논문들을 수집하였다. 기간별로 수집된 국내 논문으로부터 빈도가 높은 키워드들을 추출하였으며 빈도가 높은 키워드 중에서 중심적인 키워드를 파악하기 위해서 중심성 분석을 하였다. 키워드 빈도에서는 2015년부터 2017년까지는 '센서', '보안' 그리고 2017년부터는 '차', '지능'이 빈도가 높은 상위 키워드로 나타났다. 키워드 중심성에서는 2015년부터 2016년까지 '보안', '센서' 그리고 2017년부터는 '지능', '차', '산업혁명'이 중심성이 높은 키워드로 나타났다.

• 대한물리의학회지
• /
• 제16권2호
• /
• pp.91-100
• /
• 2021

PURPOSE: This study analyzed the trends and characteristics of shoulder rehabilitation research through keyword analysis, and their relationships were modeled using text mining techniques. METHODS: Abstract data of 10,121 articles in which abstracts were registered on the MEDLINE of PubMed with 'shoulder' and 'rehabilitation' as keywords were collected using python. By analyzing the frequency of words, 10 keywords were selected in the order of the highest frequency. Word-embedding was performed using the word2vec technique to analyze the similarity of words. In addition, the groups were classified and analyzed based on the distance (cosine similarity) through the t-SNE technique. RESULTS: The number of studies related to shoulder rehabilitation is increasing year after year, keywords most frequently used in relation to shoulder rehabilitation studies are 'patient', 'pain', and 'treatment'. The word2vec results showed that the words were highly correlated with 12 keywords from studies related to shoulder rehabilitation. Furthermore, through t-SNE, the keywords of the studies were divided into 5 groups. CONCLUSION: This study was the first study to model the keywords and their relationships that make up the abstracts of research in the MEDLINE of Pub Med related to 'shoulder' and 'rehabilitation' using text-mining techniques. The results of this study will help increase the diversifying research topics of shoulder rehabilitation studies to be conducted in the future.

• 인간식물환경학회지
• /
• 제23권2호
• /
• pp.233-243
• /
• 2020

This study collects social big data used in various fields in the past 9 years and explains the patterns of major keywords of the arboretums and botanical gardens to use as the basic data to establish operational strategies for future arboretums and botanical gardens. A total of 6,245,278 cases of data were collected: 4,250,583 from blogs (68.1%), 1,843,677 from online cafes (29.5%), and 151,018 from knowledge search engine (2.4%). As a result of refining valid data, 1,223,162 cases were selected for analysis. We came up with keywords through big data, and used big data program Textom to derive keywords of arboretums and botanical gardens using text mining analysis. As a result, we identified keywords such as 'travel', 'picnic', 'children', 'festival', 'experience', 'Garden of Morning Calm', 'program', 'recreation forest', 'healing', and 'museum'. As a result of keyword analysis, we found that keywords such as 'healing', 'tree', 'experience', 'garden', and 'Garden of Morning Calm' received high public interest. We conducted word cloud analysis by extracting keywords with high frequency in total 6,245,278 titles on social media. The results showed that arboretums and botanical gardens were perceived as spaces for relaxation and leisure such as 'travel', 'picnic' and 'recreation', and that people had high interest in educational aspects with keywords such as 'experience' and 'field trip'. The demand for rest and leisure space, education, and things to see and enjoy in arboretums and botanical gardens increased than in the past. Therefore, there must be differentiation and specialization strategies such as plant collection strategies, exhibition planning and programs in establishing future operation strategies.