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Purpose: This study examined the knowledge structure and thematic characteristics of health literacy research in Korea through keyword network analysis and topic modeling. Methods: Keyword frequency and co-occurrence network analyses included 637 articles. For latent Dirichlet allocation, English abstracts were combined with standardized author keywords. After preprocessing and document-frequency filtering, 636 articles remained in the effective latent Dirichlet allocation corpus. Models with 3?10 topics were evaluated across 10 random seeds according to log-likelihood, perplexity, semantic coherence, topic distinctiveness, cross-seed stability, and interpretability of representative documents. A five-topic solution was selected, and the final model was estimated using seed 2026. An abstract-only sensitivity analysis was conducted with 633 articles. Results: Health literacy occupied the most central position in the network, as expected because it was the core search concept. Among the remaining keywords, older adults, eHealth literacy, self-efficacy, health behavior, and self-care had the highest degree centrality. Louvain clustering identified six thematic communities. The five latent Dirichlet allocation topics were Health Literacy Measurement, Mental Health Literacy, Health Information and Communication, Digital Health Literacy, and Disease-Specific Health Literacy. Topic prevalence ranged from 17.1% to 21.4%. Disease-Specific Health Literacy was the largest topic (21.4%, n=136), followed by Digital Health Literacy (21.2%, n=135) and Mental Health Literacy (21.1%, n=134). The sensitivity analysis produced a broadly comparable five-topic structure. Conclusion: This study systematically mapped the knowledge structure of Korean health literacy research. The findings shed light on major research themes and their relationships and may help inform future research priorities.

본 연구는 생성형 인공지능(AI)을 활용하여 조선 후기 민화의 고유한 조형 요소를 효과적으로 재현하기 위한 체계적인 프롬 프트 설계 전략을 탐색하고, 키워드 기반의 프롬프트 사전 구축 가능성을 제시한다. Stable Diffusion과 같은 최신 텍스트-이 미지 생성 모델은 우수한 이미지 생성 능력을 보여주나, 기존 프롬프트 방식은 서구 미술 중심으로 개발되어 민화 특유의 해 학성, 과장된 형태, 상징적 도상, 색채 및 구도 등을 정교하게 제어하는 데 한계가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연 구는 조선 후기 민화 작품 482점을 형태, 구도, 표현 기법, 분위기의 네 가지 조형 요소로 분석하여 핵심 키워드를 추출하고, 이를 AI 모델이 이해할 수 있는 언어로 변환하는 키워드 매핑 방법론을 설계하였다. 이렇게 추출된 키워드는 카테고리, 핵심/ 세부 키워드, 프롬프트 예시, 참고 이미지 등을 포함하는 프롬프트 사전으로 체계화하였다. 사전을 통해 민화 특유의 조형성 을 효과적으로 표현할 수 있도록 동의어 확장, 부정 프롬프트 설정, 가중치 조정과 같은 상세한 매핑 규칙을 정립하고 구체적 인 사용 지침도 함께 마련하였다. 또한, 제안된 프롬프트 설계 전략의 유효성을 검증하기 위해 민화의 대표 소재인 호랑이와 모란을 대상으로 Stable Diffusion 기본 모델을 사용하여 프롬프트 유형(일반 vs. 제안 키워드)과 구조(단순 나열 vs. 서술형) 를 변수로 설정한 비교 실험을 수행하였다. 생성된 이미지는 FID, IS, CLIP Score와 같은 정량적 지표를 통해 원본 민화 이미 지와의 분포 유사성 및 프롬프트 반영도를 다각적으로 분석하였다. 실험 결과, 제안된 서술형 키워드 매핑 전략 기반 프롬프 트는 일반 프롬프트 대비 FID 점수를 통계적으로 유의미하게 감소시키고, CLIP Score를 향상시키는 등 원본 민화 이미지 분 포에 더욱 근접하고 프롬프트의 의도를 더 정확히 반영한 이미지를 생성하였다. 본 연구는 특정 문화권의 고유한 예술 스타일 을 AI로 재현하는 데 있어 체계적인 키워드 분석과 프롬프트 사전 구축이 필수적임을 보여주며, 향후 AI 기반 전통문화 콘텐 츠 생성 및 활용 연구의 기초 토대를 마련할 것으로 기대된다.

This study proposes a systematic prompt design strategy that relies on generative AI to effectively reproduce the distinctive formative elements of Minhwa, Korean folk painting from the late Joseon period, and explores the potential of a keyword-based prompt dictionary. Although current text-to-image models such as Stable Diffusion demonstrate strong image generation capabilities, their predominantly Western-centric training data limits the accurate reproduction of Minhwa’s unique humor, exaggerated forms, symbolic motifs, colors, and compositions. To overcome these limitations, 482 Minhwa artworks were analyzed and visual keywords were systematically extracted, with then conducted categorization by form, composition, technique, and atmosphere. Extracted keywords were translated into AI-compatible terms and organized into a structured prompt dictionary, supported by detailed guidelines including synonym expansion, negative prompts, and weighting adjustments. Experiments conducted with Stable Diffusion on representative Minhwa subjects, specifically tiger and peony, compared general prompts against proposed keyword-based prompts structured as simple listings and descriptive sentences. Quantitative evaluation metrics, specifically FID, IS, and CLIP Score, demonstrated that descriptive, keyword-based prompts significantly enhanced alignment with the original Minhwa distributions and improved the reflection of prompt intentions. This research emphasizes the importance of systematic keyword analysis and structured prompt dictionaries for accurately reproducing cultural art styles using AI, providing foundational methods for future traditional cultural content creation.

사물 인터넷(IoT)은 물리적 객체나 전자 제품, 소프트웨어, 센서 및 제조업체, 운영자 또는 연결된 다른 장치와 데이터를 교환하여 더 큰 가치와 서비스를 달성 할 수 있도록 연결된 사물 네트워크를 말한다. 지금까지 계량 정보 분석과 미래 유망영역 탐지에 대한 연구는 키워드를 중심으로 수행해왔다. 본 논문에서는 문헌에서 키워드 매핑에 대한 동태적 분석을 통하여 최근에 관심 영역인 사물 인터넷에 대한 미래 유망 영역을 탐지하는 방법을 제시한다.

IoT is the network of physical objects or things embedded with electronics, software, sensors and connectivity to enable it to achieve greater value and service by exchanging data with the manufacturer, operator or other connected devices. Until now many researches have been studied for centering keyword for detecting emerging technology of future and scientometric analysis among the papers. This paper propose searching method of emerging technology for the IOT (internet of things) which is recently interesting area via dynamic analysis for keyword mapping.

Two-dimensional (2D) materials such as transition metal dichalcogenides have attracted tremendous scientific interests owing to their potential of solving the zero band-gap issue of graphene. In this work, the research areas and technology evolutionary dynamics of the 2D materials were identified using the scientometric method focusing on keyword mapping and clustering. The time-series analysis showed that the technological progress of 2D material is in the early growth period. The overlay mapping analysis were carried out to investigate the technology evolution of 2D materials with time. The strategic diagram of co-word analysis classifying the topological positions of keyword was derived to support the analysis results. It is conjectured that extensive research will be conducted widely on the application of 2D materials not only in electronic and optoelectronic devices, but also in various other fields such as biomedical applications, and that their development will be more rapid based on accumulated results of extant graphene research.

본 논문에서는 하둡 플랫폼의 맵리듀스 모델에 기반하여 도서관 이용자들이 자주 대출하는 도서와 키워드 매칭을 통해 연관성이 높은 도서들을 추출하고 추천해 주는 도서 대출 추천 시스템을 구현 개발한다. 구현 개발된 시스템은 빅데이터의 특징을 갖는 도서관의 대출 로그 데이터로부터 타겟 도서와 유사한 키워드를 갖고 자주 대출되는 도서를 찾아 이용자에게 제공해 준다.

(Purpose) In the race for presidential and municipality elections, voters understand the policy framework and orientations through campaign speeches and communication activities of the candidates. This study attempted to specify the policy direction and will of the head of the local government to move forward through a speech that clearly reveals the philosophy of the mayor of Incheon Metropolitan City and Facebook. (Design/methodology/approach) Based on Social construction theory, Incheon-type policy target groups will be proposed to investigate the relationship between the Mayor's interests and the beneficiaries of policy target groups. Research data are speeches and posts in Facebook during the first half of 7th term of office in Incheon Metropolitan Government. Text mining methodology applies to Incheon Mayor Park Namchoon's speech and posts in Facebook for extracting top 100 keywords. (Findings) As a result of mapping the keywords extracted by Mayor Park Namchoon's speech and Facebook to the beneficiaries of the Incheon-type policy target group, it was confirmed that the results were hierarchical descending order by advantaged-contenders-dependents-deviants group. (Research implications or Originality) This can be analyzed that the Mayor is interested in the advantaged group with a positive social composition and strong power. Thus, the policy might be formulated or implemented for giving more benefits for the advantaged group.

본 연구는 사회연결망 분석이론을 통해 원자력 과학기술에 대한 사회과학 연구의 경향적 특징을 파악하고, 동 분야의 주요 연구주제와 세부 연구분야를 도출하기 위해 수행되었다. 연구대상은 1957년부터 2016년까지 국내 학술지에 게재된 원자력 관련 사회과학 분야 연구논문 605건으로, 저자가 제시한 키워드 간 관계망 형성을 통해 네트워크 분석을 수행하였다. 분석결과 첫째, 원자력에 대한 사회과학연구는 1957년부터 시작되어 꾸준히 수행되다가 2011년을 기점으로 급격히 증가했으며, 주로 법학, 행정학, 정책학, 정치학 분야의 연구논문이 발표되었다. 둘째, 지식 네트워크 구성결과 국내 원자력에 관한 사회과학 지식 네트워크는 무척도 네트워크로, 연결중심성이 높은 소수의 연구주제들을 중심으로 네트워크가 확대되어 왔다. 한편, 2011년 후쿠시마 사고 이후 '탈핵', '독일' 등의 키워드가 부상하면서 새로운 연구주제들이 부상했다. 셋째, 지식 네트워트의 세부 연구분야 도출결과, 밀도가 가장 높은 법학 관련 연구주제들은 상호간 연계되어 독립적 연구분야로 자리매김해왔으며, 핵안보 분야는 북핵문제를 중심으로 양자간 혹은 지역 내 문제를, 핵비확산 분야는 주로 국제 제도적 차원의 연구주제들로 구성되었음을 확인했다. 본 연구는 과학계량학적 차원에서 문헌정보를 기반한 네트워크 분석틀을 특정 분야의 연구경향 분석에 적용함으로써 거시적 차원의 연구경향 특징을 실증적으로 도출하였으며, 원자력을 바라보는 대중의 시선이 아닌 학자들의 인식을 그들의 연구성과물을 통해 간접적으로 파악하고자 했다는 점에서 의의가 있다.

This research has attempted to conduct meta-analysis on 605 published papers in the field of socio-nuclear studies from 1957 to 2016 in Korea through network analysis of author-provided keywords. The findings lead to several straightforward conclusions. First, socio-nuclear studies including policy research have mostly been conducted by universities, while technology developments have been led by public organizations. Second, it is apparent that the Fukushima accident has provoked major engagement among social scientists in nuclear issues as the remarkable growth of the knowledge network after 2011 signify. Third, the research topics have been diversified as a result of growing multi-disciplinary research projects. Finally, there is between sub communities in the socio-nuclear knowledge network in terms of network properties. This article provides a stepping stone for future researchers with a wealth of information concerning the status of socio-nuclear studies. For policy makers, this meta-analysis is likely to provide guidance on what we need and do not need. It remains to be seen whether the socio-nuclear knowledge network in Korea is well-structured or not. provide an impetus for comparative studies with overseas cases in order to evaluate the network and its soundness.