Earticle

사물인터넷은 인터넷이 비즈니스 프로세스를 근본적으로 변화시킨 이후의 기술로 간주되고 있다. 그러나 사물인터넷의 영역이 하드웨어적인 센서 기술로부터 애플리케이션을 통한 서비스까지 광범위하여 아직까지 연구도메인에 대한 구조가 명확하지 않다. 본 연구에서는 기업에 가치를 제공하기 위해서 사물인터넷의 성숙도를 측정하기 위하여 Porter 등 (2014)이 제안한 기술스택 모델을 적용할 것을 제안한다. 스택모델을 이용하여 사회과학, 복합학, 공학 분야에서 발간되는 논문을 대상으로, “사물인터넷 (IoT)”을 키워드로 포함하고 있는 논문의 저자들이 제공한 키워드 분석을 실시하여 사물인터넷 연구의 일반적인 동향을 살펴본다. 결과에 의하면, 클라우드와 빅데이터 분석 기반의 IoT 활용은 활발하지 못하고 결과적으로 IoT로부터의 가치가 충분히 실현되지 못하는 것으로 나타났다. 또한 가치 도출에 중요한 클라우드 프로세스를 적용하는 연구 논문 사례를 발췌하여 사물인터넷의 응용 수준을 측정하였다. 본 연구에서 IT의 가치사슬모형 적용과 유사하게, IoT의 가치를 높이기 위해 스택모델 적용을 제안한 것도 의미가 있다 할 수 있다.

Internet of Things (IoT) is considered to be the next wave of Information Technology transformation after the Internet has changed the process of doing business. Since the domain of IoT ranging from the sensor technology to service to the users is wide, the structure of the research domain is not delineated clearly. To do that we suggest to use the Technology Stack Model proposed by Porter et al.(2014) to measure the maturity level of IoT in organizations. Based on the Stack Model, for the general understandings of IoT, we do keyword analyses on the academic papers whose major research issue is IoT. It is found that the current status of IoT application from the perspectives of cloud and big data analytics is not active, meaning that the real value of IoT has not been realized. We also examine the cases which deal with the part of cloud process which is crucial for value accrual. Based on these findings, we suggest the future direction of IoT research. We also propose that IT is to value chain what IoT is to the Stack Model to derive value in organizations.

최근 코로나19(COVID-19)라는 신종 바이러스로 인해 사람들은 외출을 자제하고 집안에 있는 시간이 길어졌다. 그로 인해 활동량이 급감하고 체중이 증가하여 건강에 대한 관심이 더욱 높아졌고, 이를 해결하기 위한 방법으로 홈트 레이닝이 대안이 될 수 있다. 이에 홈트레이닝의 트렌드를 알아보기 위해 뉴스분석시스템인 빅카인즈(BIG KINDS)에서 제공하는 뉴스를 활용하여 2019년 12월 1일부터 2020년 11월 30일까지의 기사를 수집하였다. 빈도분석, 가중도에 따른 관계도 분석, 연관어 분석을 실시하였고, 빅카인즈에서 개발한 알고리즘을 활용한 프로그램으로 분석을 실시하였 다. 결론적으로 첫째, 홈트레이닝은 인공지능의 기술과 등장이 홈트레이닝을 주도하는 것으로 나타났다. 둘째, 홈트레이 닝은 이동통신사의 관련한 컨텐츠와 영상서비스 위주로 이루어지고 있음을 추측할 수 있다. 셋째, 운동 종목으로는 필라 테스의 선호도가 높고, 이와 관련된 운동용품의 수요가 증가함에 따라 상표출원도 영향이 있음을 알 수 있었다. 다음 연구에서는 연구방법론을 보완하고 다양한 분석을 통해 향후 시행될 여러 빅데이터 연구의 기초자료로 활용될 것을 기대한다.

Recently, the COVID-19 virus has caused people to stay indoors longer without going out. As a result of this, people's activity decreased sharply, and their weight gained. So people became more interested in health. Home training can be an alternative method to solve this problem. Accordingly, To find out the trends of home training, we collected articles from December 1, 2019, to November 30, 2020, using the news provided by BIG KINDS, a news analysis system. We analyzed frequency analysis, relational analysis according to weighting, and related word analysis with the program using the algorithm developed by BIG KINDS. In conclusion, first, it was found that home training is led by technology and the emergence of artificial intelligence. Second, it can be assumed that people mainly do home training using content and video services related to mobile carriers. Third, people had a high preference for Pilates in the sports category. It can be seen that the number of patent applications increased as the demand for exercise products related to Pilates increased. In the next study, we expect that this study will be used as primary data for various big data studies by supplementing the research methodology and conducting various analyses.

This research is a key words analysis on Radio Frequency Identification. Key words were collected from Korean research papers in the electronic library DBpia. 700 papers published from 2001 to 2011 were included. The number of collected key words is 1460. The trend of publishing research papers was increased rapidly from 2005, reached peak at 2009 and decreased after 2010. Majority of key words were related to hardware, information technology and standardization. Selected 128 key words were analyzed and clustered by social network analysis to find a relationship among key words on RFID.

유비쿼터스 컴퓨팅·네트워크와 함께 IT 및 ICT 융합 서비스 개발을 통하여 미래 신성장 동력을 발굴하기 위한 정부, 기업 및 학계에서의 관심이 높다. 본 논문에서는 2000년 중반 이후 ICT 융합 키워드에 대한 트렌드 분석을 통하여 일 반인들의 이해와 관심도를 측정하고 효율적인 정책 추진 방안을 제시한다. 이를 위하여 융합의 개념과 발전 단계를 짚 어보며, 한국정보통신기술협회에서 선정한 ICT융합 서비스들에 대한 검색어를 분석한다. 융합 서비스를 스마트 홈·워 크·교통, Health ICT, RFID·USN, M2M·IoT, e-Navigation, 지능형 로봇으로 분류하여 키워드 트렌드를 분석한 결과, 시간의 흐름에 따라 관심도가 바뀐 서비스와 일정하게 유지되는 서비스들을 알 수 있으며 M2M·IoT, 원격진료, 스마트 워크, 지능형 로봇 등과 같이 최근에 검색 트렌드가 높은 서비스들과 가전 로봇, Health ICT, 스마트 교통 등과 같은 새 로운 개념의 서비스들을 구분할 수 있다. 효율적인 ICT 융합 서비스를 제공하기 위해서는 최신 정보기술의 개발, 표준 화 문제, 법·제도·규정의 정비 및 정책 지원과 함께 수요자들의 원하는 맞춤형 ICT 융합 서비스 발굴이 요구된다.

With ubiquitous computing and network, the concern of government, business and academy for IT or ICT convergence has been increased. In this paper, through the analysis of keyword trend for ICT convergence services from 2000’s mid, the efficient policy is proposed by estimating the understanding and concern of common people. In addition to, the concept and development step of convergence are analyzed, and the keyword analysis for the ICT convergence services defined in TTA is performed. The services are classified into smart home·work·transportation, Health ICT, RFID·USN, M2M·IoT, e-Navigation, intelligent robot, and the keywords for each service are analyzed. The analytic results indicate that the keyword trend varies in the time, and highly indexing keywords and new trend are defined. To provide the efficient ICT services, the new ICT convergence services needed for customer will be proposed with new IT technology development, IT standard, law management, and policy provisioining.

본 연구는 국내에서 수행된 장애인 대상 심리운동 관련 연구의 동향을 파악하기 위해 텍스트 마이닝 기반의 빅데이터 분석을 실시하였다. KCI등재(후보)지에 게재된 논문을 대상으로 분석한 결과 ‘심리운동’과‘장애’를 키워드로 126편의 논문이 추출되었다. 키워드 빈도, TF-IDF, N-gram, 군집 분석, 네트워크 중심성 분석을 수행하여 심리운동 연구의핵심 주제와 구조적 특성을 규명하였다. 분석 결과, 국내 심리운동 연구는 ‘아동’, ‘유아’, ‘발달장애’를 중심으로 한 발달 지원 및 중재효과 검증 연구가 높은 비중을 차지하는 것으로 나타났다. 또한 키워드네트워크에서는 ‘아동’, ‘심리운동’, ‘영향’ 등의 키워드가 높은중심성을 나타내며 장애대상 심리운동 연구가 주로 아동을 중심으로 이루어지고 있으며, 심리운동이 대상자의 발달과 행동에 미치는 영향을 검증하는 연구가 활발하게 이루어지고 있음을 보여주었다. 군집 분석에서는 대상별 중재 및 성과, 발달지체 유아의 감각통합 및 운동효과, 서비스·교육 지원체계, 이론적 고찰 및 적용 등의 군집을 이루었다.

This study conducted a text mining-based big data analysis to examine research trends in psychomotorik studies targeting individuals with disabilities in Korea. A total of 126 articles published in KCI-indexed (and candidate) journals were analyzed using the keywords “psychomotorik” and “disability,” applying keyword frequency, TF-IDF, N-gram, cluster, and network centrality analyses to identify key themes and structural characteristics. The results indicated that domestic psychomotorik research mainly focuses on developmental support and intervention effectiveness for children and individuals with developmental disabilities. In the keyword network, “children,” “psychomotorik,” and “effect” showed high centrality, highlighting an emphasis on the impact of psychomotorik interventions on development and behavior, while cluster analysis revealed themes such as intervention outcomes, sensory integration and motor effects, and service and educational frameworks.

본 연구의 목적은 보편적인 국제표준을 준용하되 국내의 독특한 생태적, 사회·경제적 특성을 반영한 습지의 생태계서비스 평가항목을 도출하는데 있다. 습지 생태계의 기능과 가치, 국내 여건에 부합하는 항목 선정을 위해 문헌 고찰과 함께 지금까지 수립된 4차례 전국 단위의 국가습지보전기본계획에 포함된 205개 추진 과제를 대상으로 주제어 분석을 진행하였다. 생태계서비스와 관련성이 낮은 95개 과제를 제외한 110개 추진 과제를 생태계서비스 항목별 관련도에 따라 분류하였다. 문헌 고찰을 통해 추출한 13개 평가항목에 대한 분석 결과, 우리나라 습지의 생태계서비스는 생물다양성, 여가·관광, 서식처 제공, 온실가스 조절, 재해 조절 5개 핵심 항목으로 나타났다. 정책 주제어 분석에 따르면, 생물다양성 및 여가·관광에 대한 중요도가 높고, 과거에 비해 온실가스 조절 서비스와 관련된 내용이 점차 증가하는 것을 확인할 수 있다. 본 연구 결과는 향후 습지의 가치 평가 및 관리 도구를 설계할 때 생태계서비스 항목의 우선순위를 설정하는데 기여할 수 있을 것이다.

The study aims to derive core evaluation items for wetland ecosystem services that incorporating the RAMSAR guidelines with the endemic ecological, socio-economic characteristics of Korea wetlands. To identify evaluation items suitable for the management strategies and scientific knowledge on wetland ecosystems in Korea, we conducted a literature review in conjunction with keyword analysis of 205 action programs of the four consecutive National Wetland Conservation Plans to assess policy importance. Based on the literature review, candidate evaluation items were initially derived, and 95 tasks considered less relevant to wetland ecosystem services were excluded. The remaining 110 tasks were classified according to their correspondence with specific ecosystem service functions. Based on the 13 evaluation items identified from the literature review, five core items including biodiversity, recreation and tourism, habitat, climate regulation, and natural hazard regulation were proposed with policy-related issues. In particular, the policy keyword analysis revealed a high priority on biodiversity and recreation/tourism, and showed a gradual increase in ecosystem service-related programs over time. The findings of this study can be applied in valuation toolkit for wetland conservation and the policy design on wetland management strategies.

This study aimed to understand youth's perceptions of youth spaces and further identify the types of youth spaces they desire. For this purpose, a metaphor analysis was conducted on 965 middle and high school students in D Metropolitan City regarding "spaces necessary for youth." Among these, 515 valid responses were analyzed using TF analysis, K-Means clustering, and LDA topic modeling. The analysis results showed that TF analysis revealed a high desire for basic functions of space and rest, with "rest," "home," "school," and "safety" being frequently mentioned. K-Means clustering identified four types of youth's multifaceted perceptions: "safe self-development space," "rest space without feeling watched," "school space," and "cozy home-like space." LDA topic analysis indicated that youth spaces are perceived as needing to be deeply connected to various aspects of life, including psychological stability, personal growth, social relationship formation, leisure and rest, needs fulfillment, and self and career exploration, beyond merely physical facilities. In conclusion, the findings clearly suggest that youth spaces should evolve into multifunctional, youth-centered spaces that are closely linked to the complex needs of youth. This study holds significance by objectively analyzing youth's inner perceptions of space and providing both objective realities and desired subjective perspectives through their metaphorical expressions. It offers academic and practical implications, contributing to the future establishment of youth space policies and operational directions. Through this, it is hoped that youth's perceptions and perspectives will be reflected in the future configuration of youth spaces.

본 연구는 최근 10년간(2015~2024) 한국무용학회지에 게재된 논문들을 대상으로 텍스트 마이닝(Text Mining) 기법 을 활용하여, 무용학 연구의 주제 흐름과 방향성을 분석하고자 하였다. 연구 대상은 총 295편의 논문이며, 논문 제목 을 중심으로 키워드 빈도 분석과 LDA(Latent Dirichlet Allocation) 기반 토픽 모델링을 실시하였다. 분석 결과, ‘교육’, ‘대학생’, ‘예술’, ‘전공’, ‘참여’ 등이 가장 높은 빈도를 보였으며, 도출된 주요 연구 토픽은 다음과 같이 네 가지로 분류 되었다. <토픽 1. 공연 예술과 신체 표현>, <토픽 2. 대학 무용교육과 진로>, <토픽 3. 지역사회와 참여 무용>, <토픽 4. 무용을 통한 사회적 경험과 의미>이다. 특히 2020년에는 논문 수가 급증한 현상이 나타났으며, 이는 코로나19 팬 데믹과 학회지 발간 주기 확대 등의 복합적 요인에서 기인한 것으로 분석되었다. 본 연구는 무용학의 정체성과 학술 적 방향성을 점검하고, 향후 연구 주제 발굴 및 학회 운영 전략 수립을 위한 기초자료로써 활용될 수 있다.

This study analyzes the thematic trends and directions of dance studies by applying text mining techniques to research articles published in the Korean Journal of Dance Studies over the past ten years (2015–2024). A total of 295 articles were selected as the research subjects, and keyword frequency analysis and Latent Dirichlet Allocation (LDA)-based topic modeling were conducted focusing on article titles. The analysis revealed that the most frequently occurring keywords were “education,” “university students,” “arts,” “major,” and “participation.” Based on the results, four primary research topics were identified: <Topic 1. Performing Arts and Physical Expression>, <Topic 2. University Dance Education and Career Pathways>, <Topic 3. Community-Based Participatory Dance>, and <Topic 4. Social Experiences and Meanings Through Dance>. Notably, there was a significant increase in the number of publications in 2020, which is interpreted as a result of the combined influence of the COVID-19 pandemic and the expansion of the journal’s publication frequency. This study serves as a foundational reference for understanding the academic identity and direction of dance studies and may contribute to the development of future research topics and strategic planning for academic societies.

본 연구는 2022년 8월 1일부터 2024년 7월 31일까지 지난 2년간 구글(Google)에 노출 된 7,100건의 부산 관련 뉴스 기사를 텍스트마이닝 기법을 통해 분석함으로써, 국내 언론 보도에서 부산이 주로 어떠한 이슈와 키워드를 중심으로 다뤄졌는지를 규명하였다. 키 워드 빈도분석과 CONCOR 분석을 활용하여 부산에 대한 주요 담론 구조를 파악하였으 며, 이를 바탕으로 부산의 국제화 전략에 대한 시사점을 도출하였다. 분석 결과, 부산은 2030년 엑스포 유치와 같은 국제 행사 유치, 디지털 혁신, 지역 개발 및 정치적 변화와 관 련된 이슈가 주로 다뤄졌으며, 부산이 국제적 도시로 성장하기 위한 다양한 노력이 언론 보도를 통해 드러났다. 본 연구는 이러한 결과를 바탕으로 부산의 국제화 과정에서 디지 털화, 공공외교, 지속 가능한 발전 등의 중요성을 강조하였으며, 도시의 국제 경쟁력을 강화하기 위한 시사점을 논의하였다. 또한 이러한 요소들을 기반으로 부산은 글로벌 무 대에서 선도적인 역할을 수행할 수 있는 구체적이고 장기적인 전략적 방향성을 마련할 필요가 있음을 제시하였다. 본 연구는 텍스트마이닝 기법을 활용한 데이터 분석을 통해 도시 국제화 연구의 접근법을 제시하였으며, 후속 연구에서는 보다 폭넓은 범위의 미디 어 플랫폼, 정성적 분석 및 비교연구 등을 통해 부산의 국제화를 심층적으로 고찰할 필요 가 있음을 제안한다. 아울러 향후 감성분석(sentiment analysis)이나 담론분석(discourse analysis)을 통해 부산에 대한 뉴스 보도에서 긍정적, 부정적, 중립적 경향이 어떻게 나타 나는지, 그리고 이러한 보도가 시민들의 인식에 어떤 영향을 미치는지를 탐구할 필요가 있다. 본 연구의 한계를 보완하여, 부산의 국제화 전략이 더욱 심층적이고 다각도로 분석 될 필요가 있으며, 이를 통해 부산은 글로벌 도시로 성장할 수 있는 더 나은 방향을 모색 할 수 있을 것이다.

This study analyzed 7,100 news articles related to Busan, exposed on Google over the past two years from August 1, 2022, to July 31, 2024, using text mining techniques to identify the main issues and keywords covered in domestic media reports about Busan. Keyword frequency analysis and CONCOR analysis were employed to examine the key discourse structures surrounding Busan, and based on these findings, the study drew insights into Busan's internationalization strategy. The results revealed that Busan was predominantly associated with issues such as efforts to host international events like the 2030 World Expo, digital innovation, regional development, and political changes. These findings indicate that Busan's various endeavors to grow as a global city were prominently reflected in media reports. Building on these results, the study emphasized the significance of digitalization, public diplomacy, and sustainable development in the process of Busan’s internationalization and discussed the implications for enhancing the city’s global competitiveness. Furthermore, it suggested that Busan needs to establish a concrete and long-term strategic direction to take a leading role on the global stage by leveraging these elements. This research introduces a methodological approach to urban internationalization through the application of text mining techniques, and it proposes that future studies should conduct more in-depth examinations of Busan's internationalization by incorporating a broader range of media platforms, qualitative analyses, and comparative studies. Additionally, it recommends exploring how positive, negative, and neutral trends appear in news coverage of Busan through sentiment analysis and discourse analysis, as well as investigating how such reporting affects public perceptions.

본 연구는 텍스트마이닝 기법을 활용하여 학교폭력에 대한 키워드와 주제 변화를 탐색하고자 뉴스 빅데 이터 분석시스템 빅카인즈를 활용하여 2008년부터 2022년까지의 학교폭력 관련 뉴스 107,267개의 데이터를 수집 하였다. 전체 기간을 5년 단위, 3개 시기로 나누어 키워드 변화를 비교·분석하였고, 주요 키워드를 워드 클라우드 로 시각화하였으며, 키워드 간 중심성분석을 실시하여 네트워크를 시각화하였다. 연구 결과, 전체 기간에 상위 10 개 키워드는 ‘학교폭력’, ‘학교’, ‘학생’, ‘예방’, ‘교육’, ‘교육청’, ‘청소년’, ‘경찰서’, ‘경찰’, ‘센터’ 순으로 나타났고, 시 기별 특징된 주요 키워드로 1시기에는 ‘교사’, ‘대책’, ‘근절’, ‘자살’, ‘해결’ 등이, 2시기에는 ‘캠페인’, ‘근절’, ‘교사’, ‘전담’, ‘홍보’ 등이, 3시기에는 ‘상담’, ‘피해’, ‘캠페인’, ‘온라인’, ‘폭로’ 등이 도출되었다. 이를 종합한 함의로는 첫째, 학교폭력 문제 해결에 대한 주체가 학교폭력 사건 해결에서 학교폭력 관계 해결의 관점으로 변화되었으며, 둘째, 학교폭력으로 인식하는 유형이 다양화되고 폭력에 대한 민감도가 높아졌다. 마지막으로 학교폭력의 심각성에 대한 인식의 변화로 사회적 공감대가 확산되었다.

This study attempted to explore keywords and topic changes for ‘School Violence’ using text mining techniques. We collected 107,267 data on school violence from 2008 to 2022 using the news big data analysis system Big KINDS, and compared and analyzed keyword changes by dividing the entire period three times every five years. The results of the analysis by period were visualized as word clouds, and the main keyword network was visualized by analyzing the connection centrality and prestige centrality between major keywords. The implications of combining these are as follows. First, the subject of solving the school violence problem has changed from solving school violence cases to solving school violence relationships. Second, the types of school violence recognized have diversified and the sensitivity to violence has increased. Finally, social consensus has spread due to changes in perception of the seriousness of school violence.

Knowledge management can be defined as the valuable storing and creation of new knowledge, as well as the sharing of this knowledge to be applied in all areas of an organization's management activities (Turban et al., 2003). In a knowledge-based society where intangible intellectual assets are the source of competitive advantage rather than tangible assets, knowledge management activities are emphasized in both academia and industry. This study analyzes research on "knowledge management" keyword indexed in the Korean Citation Index (https://kci.go.kr), operated by the National Research Foundation of Korea (NRF), to identify related research trends in Korea and suggest future directions for knowledge management activities.

본 연구는 워드 클라우드를 통해 작업치료사의 관심 영역을 파악하고 추후 직무교육 주제 선정, 플랫폼 활성화 등에 적극 활용하고자 하였다. 2023년 1월부터 6월까지 작업치료사 플랫폼에서 활동 중인 209명을 대상으로 관심 영역에 대한 설문 을 실시하였다. 워드 클라우드 분석 결과 작업치료사들은 ‘전문치료사’와 ‘자기개발’, ‘좋은 습관 만들기’에 큰 관심을 갖 고 있으며 관심 영역을 8개의 카테고리로 묶어 빈도분석을 실시한 결과 상위 3개 용어는 ‘전문치료사’, ‘자기개발’, ‘건강 관리’ 이었다. 추후 작업치료의 세부 분야에 대한 직무교육 및 전문가 과정을 운영하고, 작업치료사 플랫폼에서는 독서 및 글쓰기, 운동 모임 등을 통해 작업치료사가 자기개발을 수행할 수 있도록 적절한 방안을 모색할 필요가 있다.

This study aimed to explore the areas of interest for occupational therapists through word cloud analysis and intended to actively utilize the findings for selecting future professional development topics and enhancing occupational therapy platforms. A survey was conducted from January to June 2023, targeting 209 occupational therapists actively engaged on therapy platforms. The results were analyzed through statistical and word cloud analysis. Wordcloud analysis of areas of interest revealed that occupational therapists showed significant interest in ‘Professional Therapy,’ ‘Self-Development,’ and ‘Building Healthy Habits.’ Categorizing these interests into eight categories and conducting frequency analysis, the top three terms were ‘Professional Therapy,’ ‘Self-Development,’ and ‘Health Management,’ indicating a high level of interest. Based on the study results, there is a need for future professional education and specialized courses in specific areas of occupational therapy. Additionally, occupational therapy platforms should consider organizing activities such as book clubs, writing groups, and exercise sessions to systematically support occupational therapists in their self-development efforts.

본 연구는 2000년부터 2022년까지 대학 글쓰기 교육과 관련된 연구논문 1,091편의 국 문 초록을 텍스트마이닝 기법을 적용해 분석하여, 대학 글쓰기 교육 연구의 동향을 규명 하였다. 첫째, 대학 글쓰기 관련 연구논문의 양적 변화 추이를 분석한 결과, 2008년부터 본격적으로 관련 연구가 생산되기 시작한 이후, 2014년에 급증하였고, 2019년에 정점을 찍은 것으로 분석되었다. 둘째, 대학 글쓰기 교육 연구에서 나타난 주요 키워드를 TF-IDF 기반으로 분석한 결과, ‘자기, 과정, 능력, 평가, 내용, 방법, 첨삭’ 등과 같은 단어 가 높은 순위를 차지하고 있었다. 그리고 상위 100위까지의 키워드를 워드클라우드를 통 해 시각화하였는데, ‘토론, 자기소개서, 과제, 동료, 장르, 연계, 온라인’ 등과 같은 키워드 등이 나타나고 있음을 확인할 수 있었다. 마지막으로, 대학 글쓰기 교육의 주요 토픽을 분석하기 위해, LDA 알고리즘을 이용한 토픽모델링 기법을 적용하였고, 총 10개의 토픽 을 추출할 수 있었다. 분류된 주요 키워드와 각 논문의 국문 초록 또는 원문을 읽고 추출 된 토픽의 주제명을 선정하였다. 그 결과, Topic 1은 ‘실용적 글쓰기’, Topic 2는 ‘자아 성 찰적 글쓰기’로 명명하였다. Topic 2는 전체 토픽 중에서 가장 높은 비율을 차지하고 있 었다. 그리고 Topic 3은 ‘계열별 글쓰기’, Topic 4는 ‘치유적 글쓰기’라는 토픽명을 선정 하였다. Topic 4는 가장 낮은 비율을 차지하고 있는 것으로 나타났다. Topic 5는 ‘글쓰기 능력’, Topic 6은 ‘글쓰기 교육 방식’, Topic 7은 ‘글쓰기 교재 및 활동’이라고 명명하였다. 그리고 Topic 8은 ‘글쓰기 표현’, Topic 9는 ‘글쓰기 평가’, 마지막 Topic 10은 ‘글쓰기센 터 운영과 교과 및 프로그램 개발’이라고 분석하였다. 본 연구는 대학 글쓰기 교육과 관 련된 연구 동향을 전통 범주 분류 방식에서 벗어나 확률 통계 알고리즘을 이용하여 객관 적인 분류를 시도하였다는 점에서 의의가 있다.

The purpose of this study is to analyze the trends in research on college writing education using text mining techniques. First, the amount of research on college writing education was analyzed by year. According to the analysis, research on college writing education began in 2008, and increased sharply in 2014, peaking in 2019. Second, TF-IDF based analyses of key words from college writing educational research revealed that words such as ‘self, process, ability, assessment, content, method, and correction’ were highly ranked. And the keywords up to the top 100 were visualized through word cloud, it was confirmed that keywords such as 'debate, self-introduction letter, task, peer, genre, connection, online' appeared. Finally, the collected data was analyzed using topic modeling and a total of 10 topics were extracted. The topic names were selected by reading the main keywords of the topic and the Korean abstract or full text of each paper. Topic 1 was named ‘Practical Writing’ and Topic 2 was named ‘Self-reflective Writing’. And Topic 2 had the highest proportion among all topics. Topic 3 was named ‘Writing by Department’ and Topic 4 was named ‘Therapeutic Writing’. And Topic 4 had the lowest percentage. Topic 5 was categorized as ‘Writing Ability’, Top 6 as ‘Writing Education Method’ and Top 7 as ‘Writing Materials and Activities’. And Topic 8 is ‘Writing Expression’, Topic 9 is ‘Writing Assessment’, and finally Topic 10 is ‘Operation of Writing Center and Development of Curriculum and Programs’. This study is significant in that it attempts to objectively classify research trends related to college writing education using probability statistical algorithms rather than the traditional categorical classification method.

차별화 된 관광지 마케팅 전략을 수립하기에 앞서 소비자의 마음속에 해당 관광지의 이미지가 어떻 게 형성되어 있는가를 이해하는 것은 매우 중요하다. 본 연구는 소셜미디어에서 추출한 빅데이터를 활 용하여 관광지 이미지의 구성요소를 분석하고, 나아가 시간의 흐름에 따라 관광지에 대한 태도 및 이미 지가 어떻게 변화해 왔는지를 탐색 해 보고자 하였다. 구체적으로, 최근 아세안 관광시장에서 가장 괄 목할 만한 성장을 보이고 있는 말레이시아를 실례연구 대상으로 선정하여, 국내 최대 포탈 사이트 내 블로그와 까페에 기록된 해당 관광지 관련 문건을 분석하였다. 기간별 분석을 위해 전문가 자문을 바탕 으로 데이터 생성 시점을 총 4개 구간으로 분류하였으며, 말레이시아 관광지에 대한 소비자의 태도가 시간의 흐름에 따라 어떻게 변화하였는지를 이해하기 위해 감성분석(sentiment analysis)을 실시하였다. 또한, 말레이시아 관광지에 대한 이미지를 구성하는 요소들의 변화 양상을 살펴보기 위해 단어빈도-역 문서빈도(TF-IDF) 지수에 따른 출현빈도 상위 키워드를 살펴보고, 이를 관광지 이미지 결정요소 분류 에 따라 구분하였다. 본 연구는 관광지 이미지 분석을 위해 소셜미디어 상의 빅데이터가 어떻게 활용될 수 있는가를 실제 사례 분석을 통해 보여주며, 말레이시아 지역의 관광지 마케팅 전략수립에 유용한 다 양한 시사점을 제공해 준다는 점에서 차별적 가치가 있다.

Understanding tourism destination image is very important to find the best way to strengthen its market competetiveness. To explore tourism destination image of Malaysia, this study employed a series of big data analyses instead of conducting a survey. Specifically, a total of 76,058 data related to ‘Malaysia tour’ from Korean online cafes and blogs, written between January 2010 and September 2020, were used for our analysis. In order to conduct time-based analyses, the period was divided into four sections based on qualitative interviews with professionals in the tourism market. The collected data was classifed into nouns, adjectives, and verbs using Python Korean morpheme analyzer. Then, a series of big data analysis techniques were employed to understand consumers’ attitude toward Malaysia tourism and the elements of destination image of Malaysia. The findings are summarized as folllows. First, consumers on social media seemed to have positive attitudes toward Malaysia tourism throughout the entire research period of the current study, even though the score for the COVID 19 pandemic period was decreased by 12% compared to that of the previous one. Second, the TF-IDF analysis for the keywords suppoted the idea that the image elements of Malaysia were affected by the expansion of airline routes as well as affordable accomodations. The result of this study provides valuable insights for the tourism policy makers as well as practitioners in the tourism market.

With the development of deep learning techniques, text mining is producing breakthrough performance improvements, promising future applications, and practical use cases across many fields. Likewise, even though several attempts have been made in the field of financial information, few cases apply the current technological trends. Recently, companies and government agencies have attempted to conduct research and apply text mining in the field of financial information. First, in this study, we investigate various works using text mining to show what studies have been conducted in the financial sector. Second, to broaden the view of financial application, we provide a description of several text mining techniques that can be used in the field of financial information and summarize various paradigms in which these technologies can be applied. Third, we also provide practical cases for applying the latest text mining techniques in the field of financial information to provide more tangible guidance for those who will use text mining techniques in finance. Lastly, we propose potential future research topics in the field of financial information and present the research methods and utilization plans. This study can motivate researchers studying financial issues to use text mining techniques to gain new insights and improve their work from the rich information hidden in text data.

본 연구는 텍스트마이닝(Textmining)을 활용해 프랜차이즈관련 연구동향을 파악하기 위한 탐색적 연 구를 실시하였다. 이를 위하여 KCI 등재된 프랜차이즈 관련 연구를 크롤링하였고, 추출된 키워드들을 이용하여 키워드 분석(keyword analysis), 의미연결망 분석(semantic network analysis), CONCOR 분석 을 실시하였다. 키워드 분석 결과, 프랜차이즈 학술연구가 다양한 원인변수를 발견하고 성과변수에 미치는 영향을 분석하는 연구들이 주로 수행되고 있음을 확인하였다. 또한 연구대상으로는 외식분야에서 프랜차이즈 가 활발하게 도입되는 것을 반영하듯 외식프랜차이즈에 대한 키워드가 높은 빈도로 나타났다. 연구주 제로는 소비자의 태도 및 행동과 관련된 개념들과 가맹본부와 가맹점의 관계를 연구하는 관계요인들 이 주요한 개념들로 등장하고 있다. 또한 국내 프랜차이즈 업체들의 해외진출에 대한 관심을 반영하 는 의미에서 해외진출과 관련된 키워드들을 확인할 수 있다. 의미연결망분석 결과, ‘영향관계’, ‘외식프랜차이즈’, ‘브랜드’, ‘프랜차이즈본부’, ‘신뢰 형성’, ‘프랜차이즈 특성’ ‘관계’ 등의 키워드가 연결중심성과 매개중심성이 모두 높게 나타난 것으로 보아, 프랜차이즈 연구에서 핵심 개념일 가능성이 높다. 또한 CONCOR 분석결과에서도 이러한 핵심 개념들이 주요한 군집을 이루고 있는 것을 확인할 수 있다. 결과적으로 본 연구는 다양한 방법론적 접근을 위해 텍스트마이닝을 이용하여 연구동향을 탐색하였 으며, 향후 프랜차이즈 연구자와 실무자들에게 프랜차이즈 전반을 이해하는 탐색적 정보로 활용할 수 있는 유용한 기초자료가 될 것이다.

The Korea domestic franchise industry has continued to develop and change so far. Along with these developments and changes, the interest of scholars for franchise is also increasing. At this point, comprehensive identification of relevant research about domestic franchises so far will be important for the future development of franchises. However, research trend analysis of franchise academic research has rarely been studied despite providing important implications for both industry and academia, and research methodology is limited. In response, this study explored domestic franchise academic research trends through text mining as part of various approaches to research trend analysis. In this study we used text mining to conduct an exploratory study to identify research trends related to franchises. At first, we collected raw data with crawling the KCI(Korea Citation Index) registered franchise-related research and conducted keyword analysis, semantic network analysis, and CONCOR(Convegence of iterated correlations) analysis using the extracted keywords. As a result of keyword analysis, it was confirmed that studies are mainly carried out to discover various cause variables and analyze the impact of them on performance variables in the franchise academic research. In addition, keywords related restaurant franchises were found to be high frequency, reflecting the active introduction of franchises in the field of food service industry. As a main research topic, major keywords include concepts related to consumer attitudes and behavior and relationship factors that study the relationship between franchise headquarters and franchisees. Keywords related to overseas expansion can also be identified to reflect the interest of domestic franchisees in overseas expansion. As a result of analyzing the semantic network, keywords such as "impact relationship", "restaurant franchise", "brand", "franchise headquarters", "trust formation", "franchise characteristics" and "relationship" are both high, so it is likely to be a key concept in franchise research. The CONCOR analysis also shows that these core concepts form a major cluster. In conclusion, this study will provide up-to-date information on franchise decision-making in an industrial environment and analyze trends in franchise studies in strategic development to understand the subject matter and scope of the relevant field.

지속적인 인구 증가율 하락에도 불구하고 평균 수명 상승에 따라 인구 고령화가 빠르게 진행되고 있는 사회 환경에서 기술의 진화 및 소득 수준의 상승을 기반으로 건강과 삶의 질에 대한 관심이 증가하며 헬스케어 서비스 시장 은 급속히 성장하고 있는 현실이다. 이에 본 연구에서는 2000년부터 2019년 10월까지 특허정보넷(KIPRIS)에 게재된 헬스케어 관련 한국과 미국의 특허데이터를 대상으로 Keyword를 추출한 후 빈도 분석, 시계열 분석, Keyword Network 분석을 수행하였으며, 이를 통하여 헬스케어 분야의 핵심 Keyword가 전통적인 의료 관련 Keyword에서 ICT관련 Keyword로 변화하고 있는 기술 트렌드가 파악되었다. 또한 미국과 비교하여 핵심 Keyword들이 55% 유사 한 분포를 보이지만 특허생산량 면에서 절대적인 격차를 확인하였다. 향후에는 핵심 Keyword에 대하여 국내외 연구 동향 등 다양한 자료를 분석하여 글로벌 시장에서 유의미한 시사점을 얻을 수 있는 연구를 진행하고자 한다.

In a social environment where population aging is rapidly progressing, the healthcare service market is growing fast with the increasing interest in health and quality of life based on rising income levels and the evolution of technology. In this study, after keywords were extracted from Korean and US patent data published on KIPRIS from 2000 to October 2019, frequency analysis, time series analysis, and keyword network analysis were performed. Through this, the change of technology trends were identified, which keywords related to healthcare was shifted from traditional medical words to ICT words. In addition, although the keywords in Korean patents are 55% similar to those in the US, they show an absolute gap in patent production volume. In the next study, we will analyze various data such as domestic and international research and can obtain meaningful implications in the global market on the identified keywords.

본 연구는 소셜 빅데이터 분석을 통해 튼살 기능성 화장품 시장과 고객 분석을 수행하고 중소화장품제조 기업의 마케팅 활용 후 시사점을 도출하기 위해 수행되었다. 20만개 이상의 네이버 블로그, 네이버 까페, 인스타그램, 네이버스 토어 게시글을 대상으로 R을 활용한 빅데이터 분석을 수행하였다. 키워드 빈도분석, 연관관계 분석을 통해 고객 니즈와 경쟁사 포지셔닝을 이해하고 마케팅 전략 수립을 위한 시사점을 도출하였다. 분석 결과 튼살 완화와 함께 예방이 핵심 소구점으로 파악되었고 선물용 시장을 위한 제품 라인의 확장이 주요 시사점으로 나타났고 제품에 대해 상호 보완할 수 있는 제품과의 연관성이 높은 것으로 나타났다. 전통적인 마케팅 기법과 함께 사용 시 소셜 빅데이터 분석은 증거 기반의 의사 결정과 기존에 파악하지 못했던 고객과 시장의 특성 도출에 유용함을 확인하였다. 향후 연구에서는 word2vec과 같은 자동화된 문장 분류를 통해 추가적인 마케팅 인사이트를 얻을 수 있을 것으로 판단된다.

This study aims to analyze the cosmedical cosmetics market and the nature of customer through the social big data analysis. More than 80,000 posts were analyzed using R program. After data cleansing, keyword frequency analysis and association analysis were performed to understand customer needs and competitor positioning, formulated several implications for marketing strategy sophistication and implementation. Analysis results show that “prevention” is a new and essential attribute for appealing target customers. The expansion of the product line for the gift market is also suggested. It has been shown that there is a high correlation with products that can be complementary to each other. In addition to the traditional marketing technique, the social big data analysis based on evidence was useful in deriving the characteristics of the customers and the market that had not been identified before. Word2vec algorithm will be beneficial to find additional

최근 IoT, 인공지능의 발전에 따라 디지털 헬스케어 분야에 대한 관심이 증대되고 있다. 이에 본 연구에서는 디지털 헬스케어에 대한 특허분석을 통해 기술동향을 확인하고 국내외 기술경쟁력 및 키워드 분석을 통하여 향후 유망 분야를 제시 하고자 한다. 이를 위하여 건강정보 측정기술, 건강관리 플랫폼 기술, 건강관리 원격서비스 기술을 분석대상 세부기술로 분 류하고 이에 해당하는 국내외 특허 61,166건을 분석하여 전 세계 주요 특허청별 특허동향과 주요 출원인을 확인하였다. 또한 특허활동력, 주요시장 확보율, 특허 피인용도를 기반으로 세부기술별 기술경쟁력과 한국의 기술경쟁력을 분석한 결과, 전 세계 기술수준에 비하여 한국의 기술경쟁력이 저조한 것으로 파악되었다. 그리고 핵심키워드 분석을 통해 디지털 헬스케어 의 핵심 유망분야를 예측한 결과 한국의 건강관리 플랫폼 기술에 대한 집중적인 육성전략이 필요한 것으로 도출되었다.

As IoT and AI have recently developed, interest in digital healthcare is increasing. Therefore, this study aims to identify technology trends through a patent analysis on digital healthcare and present future promising areas by analyzing domestic and foreign technology competitiveness and keywords. The detailed technologies to be analyzed were designated as Health Information Measurement Technology, Healthcare Platform Technology and Healthcare Remote Service Technology, and 61,166 patents were analyzed to identify the patent trends of the world's major patent offices and major patent applications. In addition, the analysis of the technological competitiveness of each detailed technology and Korea's technological competitiveness based on its patent activity, the rate of major market securing, and the uses of the patents showed that Korea's technological competitiveness was lower than global technology. In addition, the key keyword analysis showed that the core promising areas of digital healthcare were expected to require a focused strategy for fostering health care platform technologies in Korea.

최근 전 세계적으로 4차 산업혁명이 국가 경쟁력 향상을 위한 핵심으로 부상하면서, 4차 산업혁명의 주요 특징인 초연결과 초지능을 구현하기 위한 관련 기술을 효율적으로 발전시키기 위한 기술 로드맵 개발이 주요 과제로 부각되고 있 다. 본 연구에서는 4차 산업혁명 시대의 핵심기술인 ‘인공지능(Artificial Intelligence)’ 분야의 국내외 기술수준에 대한 객관 적 비교분석을 통해 선진국 대비 부족하거나 향후 발전 가능성이 높은 세부기술을 도출하고, 이를 토대로 발전 방향성을 제시하였다. 국내외 특허데이터 중 ‘인공지능’ 키워드 검색 결과 도출된 데이터를 대상으로 키워드 네트워크 분석 및 IPC 분류 기준 공백기술 분석을 수행하였다. 분석 결과, 국내 인공지능 관련 기술 개발 건수는 미국, 유럽 등 선진국 대비 1.2% 수준이었으며, 주요 개발 분야의 경우 데이터 인식기술, 디지털 정보 전송기술 등에서 상대적으로 부족한 것으로 나타났다. 본 연구는 선진국 대비 국내 인공지능 관련 기술의 비교분석 수행을 통해 공백기술을 도출하였으며, 향후 이를 활용한 국내 인공지능 기술의 발전 방향성을 제시하였다.

Recently, the 4th industrial revolution has emerged as the core for enhancing national competitiveness, the development of a technology roadmap to efficiently develop related technologies to realize super intelligence as a main feature of the 4th Industrial Revolution is a major task has been highlighted. The objective of this study is to analyze the domestic and foreign technology level in the artificial intelligence field which is the core technology of the 4th Industrial Revolution era and to present the direction of development based on this. The keyword network analysis and the blank technical analysis based on the IPC classification were performed on the data derived from the keyword search of 'AI (Artificial Intelligence)' among domestic and foreign patent data. As a result, the number of domestic artificial intelligence related technology development was 1.2% compared with developed countries such as USA and Europe. In the major development fields, data recognition technology and digital information transmission technology were relatively insufficient. Through this study, we obtained the blank technology as a result of comparative analysis of domestic artificial intelligence related technologies compared to advanced countries and suggested the direction of domestic artificial intelligence technology development in future.