• 한국재난정보학회 논문집
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• 제8권3호
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• pp.242-257
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• 2012

우리나라의 인구변화의 양상은 사망률의 감소, 평균수명의 연장으로 고령화, 여성화 추세이며, 더불어 출산율의 저화와 고령화 인구의 비율이 더욱 증가되고 있다. 어려운 인력수급으로 건설노무자는 외국인에 의해 충원되고 있으며 미국, 유럽, 중국 등과 FTA의 체결로 노동집약적 산업이 쇠퇴하면 건설노무자의 일자리는 지속적으로 줄어들게 된다. 이것은 건설 기능인력의 부족현상과 기능 인력의 노무비 증가로 국가의 경제적 사회적 환경에 중대한 영향을 주어 건설업 생산성 저하의 주요 요인이 되고 있다. 따라서 이 연구는 건설업 생산성을 위해 최근 자료로부터 국내 건설경기 동향, 산업별 생산성 지수, 산업별 취업자 추이, 연령 계층별 기능인력 추이, 여성 기능 인력 추이, 노동시간 추이, 외국노동자 인력 추이, 건설업의 수주동향 분석, 업체규모별 수주동향, 건설경영분석지표로부터 노동생산성에 관한 종업원 1인당 부가가치 분석으로 건설업생산성 발전전망을 제시하였다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제52권2호
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• pp.165-189
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• 2018

본 연구의 목표는 국내 외 기록관리학 동향을 비교 분석함으로써 각 나라별 연구 주제의 동향과 그 차이를 파악하는데 있다. 기존 수행된 기록관리학 분야에서 연구동향 분석의 한계점을 극복하기 위해 그 범위를 국제적으로 확대하여 적합한 8종의 국제 학술지를 선정하고, 2000년부터 2017년까지 게재된 논문의 저자정보를 통해 국가별 기록관리학 연구논문 게재 지수를 지리적으로 시각화 하였다. 또한 시계열 기반의 내용분석을 통해 기록관리학 분야의 국제적 연구동향의 흐름을 파악하였다. 나아가 국내 연구동향과의 연계분석을 위해 국내 기록관리학 관련 학술지 6종을 선정하여 그 결과를 비교하였다. 이를 바탕으로 국내 외 기록관리학 연구동향의 거시적 흐름과 나라별 차이를 규명하고 나아가 앞으로의 학문적 방향을 예측하고 발전 방향을 제시하고자 한다.

• Journal of Platform Technology
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• 제11권4호
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• pp.19-34
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• 2023

글로벌시대의 환경속에서 '스타트업'의 트렌드와 인사이트를 파악하기 위해 빅데이터 분석 플랫폼인 Google Trends를 활용하여 최근 글로벌 스타트업 생태계를 심층 트렌드 분석을 실시하였다. 분석의 타당성을 위해 BIGKinds를 통해 핵심 키워드 '스타트업'과 '글로벌'의 상관관계를 검증하였다. 또한 '스타트업' 키워드나 용어의 검색 빈도를 파악하기 위해 Google Trends를 이용하여 추출한 데이터를 기반으로 네트워크 분석을 수행하였다. 연구결과, 키워드 사이에 강한 양적 선형관계를 보여주어 통계적으로 유의미한 상관관계를 나타냈다(상관계수: +0.8906). Google Trends를 사용한 글로벌 스타트업 트렌드를 탐색한 결과 '그림4'와 같이 각 국가들의 시기별 관심도가 증가하거나 감소하는 매우 비슷한 선형적 형태를 나타났다. 특히 스타트업 관심도가 2020년 중반부터 코로나-19 팬데믹으로 인해 35~76 범위내에서 낮게 나타났지만, 2022년 3월 이후 스타트업 관심도가 눈에 띄게 상승하는 트렌드를 보였다. 또한, 한국을 제외한 각 국가별 Startups 관심도는 아주 비슷한 추세이고, 관련 주제는 startup company, technology, investment, funding, 키워드 검색어는 best startup, tech, business, invest, health, fintech 등이 공통적으로 나타나 매우 높은 상관관계가 있음을 확인하였다.

• 수산해양교육연구
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• 제28권3호
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• pp.872-880
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• 2016

The purpose of this study is to find the research trends relating to flipped learning through keyword network analysis. For investigating this topic, final 100 papers (removed due to overlap in all 205 papers) were selected as subjects from the result of research databases such as RISS, DBPIA, and KISS. After keyword extraction, coding, and data cleaning, we made a 2-mode network with final 202 keywords. In order to find out the research trends, frequency analysis, social network structural property analysis based on co-keyword network modeling, and social network centrality analysis were used. Followings were the results of the research: (a) Achievement, writing, blended learning, teaching and learning model, learner centered education, cooperative leaning, and learning motivation, and self-regulated learning were found to be the most common keywords except flipped learning. (b) Density was .088, and geodesic distance was 3.150 based on keyword network type 2. (c) Teaching and learning model, blended learning, and satisfaction were centrally located and closed related to other keywords. Satisfaction, teaching and learning model blended learning, motivation, writing, communication, and achievement were playing an intermediary role among other keywords.

• 전자통신동향분석
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• 제38권5호
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• pp.71-80
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• 2023

With the rapid advancement of the Internet, the use of encrypted traffic has surged in order to protect data during transmission. Simultaneously, network attacks have also begun to leverage encrypted traffic, leading to active research in the field of encrypted traffic analysis to overcome the limitations of traditional detection methods. In this paper, we provide an overview of the encrypted traffic analysis field, covering the analysis process, domains, models, evaluation methods, and research trends. Specifically, it focuses on the research trends in the field of anomaly detection in encrypted network traffic analysis. Furthermore, considerations for model development in encrypted traffic analysis are discussed, including traffic dataset composition, selection of traffic representation methods, creation of analysis models, and mitigation of AI model attacks. In the future, the volume of encrypted network traffic will continue to increase, particularly with a higher proportion of attack traffic utilizing encryption. Research on attack detection in such an environment must be consistently conducted to address these challenges.

• 웰빙융합연구
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• 제6권4호
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• pp.27-31
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• 2023

Purpose: This study analyzed papers identified by entering the two keywords 'unification education' and 'university' during research from 2013 to 2022 in order to identify trends and key concepts in unification education research at domestic universities. Research design, data, and methodology: The study analyzed 224 papers, excluding those on primary, middle, and high school unification education, as well as unrelated and duplicate papers. The analysis included developing a co-occurrence network of keywords, utilizing topic modeling to categorize research types, and confirming visualizations such as word clouds and sociograms. Results: In the final analysis, the research identified 1,500 keywords, with notable ones like 'Korea,' 'education,' 'unification.' Centrality analysis, measuring influence through connected keywords, revealed that 'Korea,' 'education,' 'north,' and 'unification' held significant positions. Keywords with high centrality compared to their frequency included 'learning,' 'development,' 'training,' 'peace,' and 'language,' in that order. Conclusions: This study investigated trends and structures in university-level unification education by analyzing papers identified with the keywords 'unification education' and 'university.' The use of keyword network analysis aimed to elucidate patterns and structures in university-level unification education. The significance of the study lies in offering foundational data for future research directions in the field of unification education at universities.

• 한국문헌정보학회지
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• 제35권3호
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• pp.55-78
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• 2001

본 연구는 한국문헌정보학분야의 연구동향을 규명하고 학문의 연구영역과 타 학문과의 주제 의존도 및 문헌정보학의 지적구조 변화를 조사하였다. 인용패턴을 이용한 계량적 방법을 이용, 연구의 동향과 변화를 대응분석 방법을 적용하였다. 조사결과 문헌정보학을 비롯한 정보학분야에 대한 의존도가 크게 나타났으며, 학문의 이론 및 응용기법의 활용도가 높은 컴퓨터 관련 전산학이 부상될 것으로 예상된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.197-206
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• 2019

본 연구의 목적은 노인일자리사업을 주제로 하는 학술 연구의 경향을 확인하는 것이다. 이를 위해 학술검색 엔진을 활용한 키워드 검색으로 연구 결과를 수집하여 총 133개 연구를 분석 대상으로 선정하였다. 또한 분석자료의 내용을 비교 검토하는 기술적 연구방법(descriptive study)의 내용분석(content analysis) 방법을 활용하여 각 연구의 출처, 연구 주제, 연구 방법, 연구 대상 등 연구 경향을 분석하였다. 분석결과 노인일자리사업을 연구 주제로 한 학술연구에서 사업 참여노인을 연구 대상으로 하여 사업의 효과를 확인하는 양적 연구가 지금까지 가장 주도적인 연구 유형으로 확인되었다. 반면 노인의 노동이나 사회적 역할 등을 노인일자리사업과 연결하여 이해하려는 철학적 윤리적 검토가 연구로 나타난 경우는 상대적으로 매우 적었다. 본 연구에서는 이 같은 연구 경향에 기반하여 노인일자리사업 내 다양한 참여 주체들뿐만 아니라 사업 참여 노인까지도 연구의 주된 관심사에서 제외된 상황을 비판하고 후속 연구에서는 이 같은 경향에서 탈피할 필요가 있음을 제안하였다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제13권4호
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• pp.275-287
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• 2014

Recently, the volume of unstructured text data generated by various social media has been increasing rapidly; consequently, the use of text mining to support decision-making has also been growing. In particular, academia and industry are paying significant attention to topic analysis in order to discover the main issues from a large volume of text documents. Topic analysis can be regarded as static analysis because it analyzes a snapshot of the distribution of various issues. In contrast, some recent studies have attempted to perform dynamic issue tracking, which analyzes and traces issue trends during a predefined period. However, most traditional issue tracking methods have a common limitation : when a new period is included, topic analysis must be repeated for all the documents of the entire period, rather than being conducted only on the new documents of the added period. Additionally, traditional issue tracking methods do not concentrate on the transition of individuals' interests from certain issues to others, although the methods can illustrate macro-level issue trends. In this paper, we propose an individual interests tracking methodology to overcome the two limitations of traditional issue tracking methods. Our main goal is not to track macro-level issue trends but to analyze trends of individual interests flow. Further, our methodology has extensible characteristics because it analyzes only newly added documents when the period of analysis is extended. In this paper, we also analyze the results of applying our methodology to news articles and their access logs.

• 복식문화연구
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• 제29권4호
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• pp.538-553
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• 2021

As interest in the sustainable fashion industry continues to increase along with climate issues, it is necessary to identify research trends in sustainable fashion and seek new development directions. Therefore, this study aims to analyze research trends on sustainable fashion. For this purpose, related papers were collected from the KCI (Korean Citation Index) and Scopus, and 340 articles were used for the study. The collected data went through data transformation, data preprocessing, topic modeling analysis, core topic derivation, and visualization through a Python algorithm. A total of eight topics were obtained from the comprehensive analysis: consumer clothing consumption behavior and environment, upcycle product development, product types by environmental approach, ESG business activities, materials and material development, process-based approach, lifestyle and consumer experience, and brand strategy. Topics were related to consumption, production, and education of sustainable fashion, respectively. KCI analysis results and Scopus analysis results derived eight topics but showed differences from the comprehensive analysis results. This study provides primary data for exploring various themes of sustainable fashion. It is significant in that the data were analyzed based on probability using a research method that excluded the subjective value of the researcher. It is recommended that follow-up studies be conducted to examine social trends.