Earticle

Purpose: This study aimed to examine research trends and thematic keyword networks in disaster nursing competency literature published up to September 15, 2024. Methods: A retrospective descriptive design was used to analyze English-language articles retrieved from five databases (CINAHL, Cochrane, Embase, PubMed, and Web of Science) through September 15, 2024. Following PRISMA guidelines, 256 articles and 1,318 keywords were extracted. NetMiner 4.0 was used for keyword preprocessing and analysis. Word clouds and text network analyses were performed. Degree and betweenness centralities were calculated to determine keyword prominence and network roles. Results: Annual publications increased notably after 2020, coinciding with the COVID-19 pandemic. Studies originated from 32 countries, with the United States, China, and Iran leading. Cross-sectional quantitative (34.0%) and qualitative studies (26.6%) were the most commonly used study designs. From 44 high-frequency keywords, “nurses,” “preparedness,” “competency,” and “disaster nursing” ranked highest in both centrality measures. “Education” and “management” also showed strong centralities. Cluster analysis revealed that preparedness and response phases were emphasized more than mitigation and recovery. Conclusion: This study provides a comprehensive visualization of disaster nursing competency research. Findings highlight the dominance of preparedness-focused studies, limited exploration of mitigation and recovery. Future research should prioritize broader disaster phases, standardize terminology, and conduct evidence-based intervention studies to strengthen disaster nursing practice and education.

본 연구는 코로나19 전후 신문기사에서 다루고 있는 다문화의 정보격차 이슈를 비교분석하였다. 뉴스 빅데이터 시스템인 빅카인즈(BigKinds)와 구글뉴스검색을 통해 다문화 정보격차와 관련된 뉴 스내용을 키워드 빈도, 키워드 네트워크, 키워드 군집 등의 결과를 분석하여 제시하였다. 연구결과, 다문화 정보격차에 대한 사회적 관심은 코로나19 이후 높아졌으며, 다문화 정보격차의 핵심 이슈는 공통적으로 다문화가정과 교육으로 나타났다. 그러나 다문화 정보격차와 관련해 중점적으로 다루고 있는 주제는 시기에 따라 차이가 있는 것으로 나타났다. 코로나19 이전시기에는 학교 밖의 지원을, 코로나19 이후시기에는 학교교육을 중점적으로 보도하고 있으며, 코로나19 이전보다 이후시기에 다문화 집단을 세부적으로 구분하고, 다문화 정보격차를 다각적인 관점에서 접근하였다. 본 연구는 신문기사를 바탕으로 형성된 국내 다문화정보격차 관련 이슈를 분석하였다는 점에서 의의가 있다. 향후 지속적인 연구를 통해 다문화 정보격차 문제 해결을 위한 종합적인 정책방안을 모색할 수 있을 것이라 기대한다.

This study compares the multicultural digital divide issues addressed in newspaper articles before and after COVID-19. This study analyzes of keyword frequency, keyword network and cluster for news contents related ‘multicultural digital divide’ through BigKinds and Google News Search. As a result, social interest in the multicultural digital divide has increased after COVID-19. The core issues of the multicultural digital divide that appeared in all periods before and after COVID-19 were ‘multicultural family’ and ‘education’. However, it found that the topics focused on the multicultural digital divide differ depending on the period. Before COVID-19, the main report was the support programs outside the school. On the other hand, after COVID-19, school education-centered support to solve the multicultural digital divide was mainly reported, and the multicultural group was classified in details. Also the multicultural digital divide was approached from multiple perspectives. This study is significant in that it suggest a new research method by analyzing the multicultural digital divide based on newspaper articles. Through continuos research, it is expected to find the comprehensive policy measures to resolve the multicultural digital divide.

이 연구는 STEM 교육의 연구 동향을 정리하기 위해 대표적 국제 학술지인 International Journal of STEM Education에 게재된 논문을 대상으로 키워드 네트워크 분석을 실시하였다. 출판된 논문들의 저자 키워드를 수집하고, 출현 빈도 5회 이상인 키워드를 대상으로 공출현 네트워크를 구축하였다.분석 결과, STEM이 가장 높은 빈도를 보이는 키워드로 나타났으며, 다음은 STEM education, higher education, gender, motivation 등의 순서로 나타났다. 네트워크 분석을 실시한 결과, 키워드 네트워크는 총 다섯 개의 주제 군집으로 구분되었으며, STEM 및 STEM 교육 핵심 클러스터, 학습자 특성 및 형평성 클러스터, 동기 및 정의적 요인 클러스터, 교수·학습 개입 및 교수설계 클러스터, 교육성과·진로·인간 성장 확장 클러스터로 정리되었다.

This study conducted a keyword network analysis of articles published in the International Journal of STEM Education, a leading international journal focusing on teaching and learning in STEM education, in order to examine research trends in the field of STEM education. Author keywords from articles published were used for the analysis. Specifically, author keywords were collected, and a co-occurrence network was constructed using keywords that appeared at least five times. The results of the frequency analysis indicated that STEM was the most frequently occurring keyword, followed by STEM education, higher education, gender, and motivation. The network analysis further revealed that the keyword network could be classified into five thematic clusters: a core STEM and STEM education cluster, a learner characteristics and equity cluster, a motivation and affective factors cluster, a teaching and learning interventions and instructional design cluster, and an educational outcomes, career development, and human development expansion cluster.

목적: 이 연구는 메이크업과 관련된 논문의 주제어를 키워드 네트워크 분석을 통해 최근 10년 동안 연구된 핵심적 주제를 파악하 고자 하였다. 방법: 한국연구재단에서 제공하는 KCI 학술지 D/B에서 추출한 자료를 키워드 네트워크 분석을 활용하였다. 2013- 2022년 기간의 메이크업 관련 논문 585편을 분석에 사용하였다. 결과: 첫째, 메이크업 관련 키워드의 빈도를 살펴본 결과 '이미지' 이 가장 많은 빈도를 나타냈고 ‘아트메이크업’, ‘디자인’, ‘화장품’, ‘컬러’ , ‘반영구화장’ 같은 주제어의 순으로 빈도가 높았다. 둘 째, 1기(2013년-2017년), 2기(2018년-2022년)로 분리하여 살펴본 결과, 1기는‘ 이미지’, ‘컬러’, ‘디자인’, ‘아트메이크업’ 순이고, 2기는 ‘화장품’, ‘이미지’, ‘아트메이크업’, ‘디자인’, ‘반영구화장’ 순으로 연구가 이루어졌다. 셋째, 중심성 분석을 통해 키워드 간 속성을 알아본 결과 키워드들 간 가장 많은 상호작용을 하고 있는 키워드는 ‘이미지’이며 ‘디자인’, ‘아트메이크업’은 다른 키워드 들과 연결의 중심성이 높은 키워드로 메이크업 관련 연구에서 중요한 주제임을 알 수 있다. 결론: 메이크업과 관련된 연구는 이미 지, 화장품, 컬러, 예술, 행동, 서비스, 교육 등 다양하게 이루어지고 있지만, 제 4차 산업과 인공지능(AI) 등 융합 연구가 이루어지 고 이와 관련된 키워드가 향후 많이 등장해야 할 것으로 사료된다.

Purpose: This study aims to identify research on makeup-related topics from the past decade using keyword network analysis. Methods: This study used keyword network analysis to extract data from the Korea Citation Index journal database of the National Research Foundation of Korea. A total of 585 papers related to makeup, published between 2013 and 2022, were used for the analysis. Results: An examination of the frequency of makeup-related keywords indicated that “image” displayed the highest frequency, followed by “art makeup,” “design,” “cosmetics,” “color,” and “semi-permanent makeup.” The study then classified the year of publication into the first (2013–2017) and second (2018–2022) periods. The terms “image,” “color,” “design,” and “art makeup” and “cosmetics,” “image,” “art makeup,” “design,” and “semi-permanent makeup” were studied in these orders during the first and second periods, respectively. Third, the study explored the properties of keywords using centrality analysis. The results indicated that the keyword with the most interaction with other keywords is “image,” whereas “design” and “art makeup” are keywords with a high centrality of connection with other keywords used in makeup-related research. Thus, the result implies that this topic is important. Conclusion: Research related to makeup is being conducted on various topics, including image, cosmetics, color, art, behavior, service, and education. However, convergence research, such as the Fourth Industrial Revolution and artificial intelligence (AI), is being conducted, and keywords related to this are expected to appear in several cases in the future.

본 연구는 근골격계 질환으로 입원한 환자의 의무기록지 키워드 네트워크 분석을 통해 근골격계와 관련된 표준 의료용어를 유추하여 보건의료현장의 비정형화된 데이터 활용 방안을 제시하기 위함이다. 분석 대상은 2010년부터 2019년까지 근골격계 질환 환자의 입퇴원요약지 145부로, 더아이엠씨(The IMC)에서 개발한 빅데이터 분석 솔루션인 TEXTOM을 활용하여 분석하였다. 1차·2차 정제과정을 통해 도출된 177개의 근골격계 관련 용어를 최종 분석하였다. 연구결과 다빈도 용어는 ‘Metastasis’, 의료용어 체계별 분석 결과에서 임상소견은 ‘Metastasis’, 증상은 ‘Weakness’, 진단은 ‘Hepatitis’, 처치는 ‘Remove’, 신체구조는 ‘Spine’, 약물은 ‘Oxycodone’이 가장 많이 사용되었다. 이러한 결과를 바탕으로 정형화되지 않은 의료데이터의 분석과 활용 및 관리 방안에 대한 시사점을 제안하고자 한다.

The purpose of this study is to suggest a plan to utilize atypical data in the health care field by inferring standard medical terms related to the musculoskeletal system through keyword network analysis of medical records of patients hospitalized for musculoskeletal disorders. The analysis target was 145 summaries of discharge with musculoskeletal disorders from 2015 to 2019, and was analyzed using TEXTOM, a big data analysis solution developed by The IMC. The 177 musculoskeletal related terms derived through the primary and secondary refining processes were finally analyzed. As a result of the study, the frequent term was 'Metastasis', the clinical findings were 'Metastasis', the symptoms were 'Weakness', the diagnosis was 'Hepatitis', the treatment was 'Remove', and the body structure was 'Spine' in the analysis results for each medical terminology system. 'Oxycodone' was used the most. Based on these results, we would like to suggest implications for the analysis, utilization, and management of unstructured medical data.

As the tourism sector has become one of the fastest areas of growth in the contemporary business environment, tourism has been increasingly regarded as an important impetus to promoting export trade and economic growth in many countries. However, the tourism research field has not been reviewed systematically or comprehensively. Therefore, this study analyzes existing tourism literature by constructing keyword networks to identify the key concepts and issues that researchers are most interested in and to show changes in research trends. We collected 1,053 academic publications published between 2008 and 2019 in five leading journals to empirically show how keywords of paper are connected and form a network. Based on the degree of network centrality of keywords, we present the important keywords by year, by journal, and by time period to show similarities and differences in important concepts and issues prioritized by researchers. As a common result, it was found that service quality, customer satisfaction, and hotels/restaurants have been treated as important issues in the keyword network. It has also been shown that the introduction of information technology in the tourism industry is emerging as a recent research trend.

예술 심리치료 분야에서의 문헌분석은 이전부터 수행되어왔지만, 일반적으로 그러한 연 구는 특정 주제를 대상으로 한 것이다. 이에 본 연구의 목적은 광범위한 키워드 네트워크 분석을 통하여 예술 심리치료에 대한 연구동향을 파악하고자 하였다. 이를 위해 1980년부터 2017년까지 ‘The Arts in Psychotherapy' 저널에 게재된 1,256편의 논문을 분석하였다. 키 워드는 연대별로 구분하여 추출하였으며 키워드 간의 관계는 NetMiner 4.3 프로그램을 사 용하여 시각화하였다. 본 연구의 결과로, 특정 연대에 따른 추출된 키워드의 추세와 키워드 간 연결패턴의 변화가 구조적으로 조사되었다. 그러한 결과는 사회정치적 변화 및 정신건강 정책과 밀접하게 관련되어 있음을 나타냈다. 본 연구는 예술심리치료 분야의 연구동향을 하 나의 출처로 정리하여 기술함으로써 지난 37년 동안 예술 심리치료 분야의 가장 많이 논의 된 주제에 관한 자세한 설명을 제공한다.

Although literature reviews in the field of arts psychotherapy have previously been conducted, such studies generally only targeted specific topics. Therefore, the aim of this study was to identify research trends in arts psychotherapy through extensive keyword network analysis. To this end, a total of 1,256 articles published in Journal of ‘The Arts in Psychotherapy’ from 1980 to 2017 were analyzed. Keywords were extracted depending on period of decade and the relationship between keywords was visualized using the NetMiner 4.3 program. As a result of this study, trends of appeared keywords and changing patterns of linkages between keywords were structurally examined in a specific decade. Findings indicated that trends were closely related to sociopolitical changes and mental health policy. This study delineates research trends in this field, collating them into a single source. Further, it relates to articles published in the journal over the previous 37 years, providing a detailed description of the most-discussed topics.

Older adults with disability might have been increasing due to the rapid aging of society. Many studies showed that physical activity is an es-sential part for improving quality of life in later lives. Regular physical activity is an efficient means that has roles of primary prevention and secondary prevention. However, there were few studies regarding old-er adults with disability and physical activity participation. The purpose of this current study was to investigate restriction factors to regularly participate older adults with disability in physical activity by employing keyword network analysis. Two hundred twenty-nine older adults with disability who were over 65 including aging with disability and disability with aging in type of physical disability and brain lesions defined by dis-abled person welfare law partook in the open questionnaire assessing barriers to participate in physical activity. The results showed that the keyword the most often used was ‘Traffic’ which was total of 21 times (3.47%) and the same proportion as in the ‘personal’ and ‘economical’. Exercise was considered the most central keyword for participating in physical activity and keywords such as facility, physical activity, dis-abled, program, transportation, gym, discomfort, opportunity, and leisure activity were associated with exercise. In conclusion, it is necessary to educate older persons with disability about a true meaning of physical activity and providing more physical activity opportunities and decreas-ing inconvenience should be systematically structured in Korea.

This study aimed to identify the keyword trends of beauty devices, which have been recently actively researched, by performing text mining on 114 research papers related to beauty devices registered in the academic content platform DBpia from 2004 to 2023. The text mining process consisted of refining meaningful keywords from the research papers, analyzing their frequency, centrality, and grouping using various methods, such as semantic network analysis and CONCOR analysis. The analysis results showed that beauty devices have four group attributes: skin care and improvement, medical device and treatment, beauty and cosmetics, and evaluation and status, which reflect diverse fields and topics related to beauty devices. The results also showed that the keywords of beauty devices, such as effect, device, mask, and management, rank high among the centrality indicators, which indicate the importance and influence of the keywords in the network. The study also suggested academic and practical implications for the development of beauty devices, such as the usefulness of semantic network analysis for visualizing and measuring the relationship of keywords, the connectivity with medical devices for enhancing the reliability and effectiveness of beauty devices, the linkage with beauty and cosmetics for increasing the diversity and differentiation of beauty devices, and the need for continuous improvement and innovation for maintaining the competitiveness and attractiveness of beauty devices.

本研究旨在梳理美妆设备领域的研究热点与演进趋势，以2004-2023 年韩国学术平台DBpia 收录的114 篇美妆设备相关期刊论文为样本，开展文本挖掘研究。文本挖掘流程为：从论文中提取关键词并标准化处理，采用语义网络分析、CONCOR 聚类分析等方法，分析关键词的词频、中心性与聚类特征。结果显示，美妆设备研究可划分为四大聚类：皮肤护理与改善、医疗器械与治疗、美妆与化妆品、效果评价与状态评估，体现出美妆设备研究的跨领域、多主题特征。“效果”“仪器”“面膜”“管理” 等关键词在中心性指标中排名靠前，是领域内的核心研究节点。本研究同时提出了美妆设备研发的学术与实践启示：语义网络分析可有效实现关键词关联的可视化与量化；需强化美妆设备与医疗器械的技术联动，提升产品可靠性与功效性；需深化与美妆化妆品领域的结合，丰富产品多样性与差异化；需持续技术迭代创新，维持产品竞争力与市场需求。

본 연구의 목적은 국내 학술지에 게재된 성인대상의 회복탄력성 리더십에 관한 학술논문을 대상 으로 키워드 네트워크 분석 및 토픽모델링 분석을 통해 핵심 키워드 구조와 주요 토픽이 무엇인지 분석해봄으로써 국내 연구동향을 살펴보고 향후 발전적인 연구의 방향성을 모색해보는 것이다. 이 러한 연구목적에 따라 2013년부터 2024년까지 국내 학술등재지(KCI)에 게재된 회복탄력성 리더십 관 련 110편의 학술논문을 수집하여 분석하였다. 국내 학술지에 게재된 선행 연구자료의 초록과 키워 드를 대상으로 자료 전처리 작업을 거쳐 추출한 키워드들을 바탕으로 Net Miner 4.1을 활용하여 키 워드 네트워크와 토픽모델링 분석을 수행하였다. 키워드 네트워크 분석에서는 키워드 빈도분석, 키 워드 동시출현 빈도분석, 중심성 분석(연결중심성, 매개중심성, 근접중심성)을 수행하였으며, 토픽모 델링 분석에서는 LDA 기법을 활용하여 논문 내에 잠재된 토픽을 추출하고 키워드-토픽간 네트워크 구조를 시각화하여 연구결과를 분석하였다. 키워드 네트워크 분석결과, ‘조직’, ‘직무’, ‘셀프리더십’, ‘간호’, ‘교육’, ‘효과’ 등이 주요 키워드로 빈번하게 나타났다. 토픽모델링 분석결과, Topic-1(개인특성 및 역량요인), Topic-2(심리/행동요인), Topic-3(정서 및 관계요인), Topic-4(직무/조직환경요인 및 리더십 변수) 등 총 4개의 토픽이 도출되 었다. 이러한 분석결과를 통해 회복탄력성 리더십과 관련된 국내 연구들은 긍정심리자본의 하위 구 성요소로서 개인 및 조직의 회복탄력성과 리더십 변수 등 다양한 요인과의 관계 및 효과분석 등의 연구가 이루어져 온 연구동향을 파악할 수 있었다. 또한 회복탄력성 리더십과 관련된 향후 학문적, 실천적 발전을 위한 시사점과 후속연구방향을 제언하였다.

The purpose of this study is to explore the research trends on the resilient leadership in the domestic journals by using keyword network analysis and topic modeling. For this purpose, 110 articles related to resilient leadership, published in Korea between 2013 and 2024, were analyzed in the Korea Citation Index(KCI) database. The keyword network and topic modeling analysis were conducted using th NetMiner 4.1 program. In the keyword analysis, keyword frequency analysis, keyword co-occurrence analysis, and centrality analysis(degree centrality, betweenness centrality, closeness centrality) were performed. In the topic modeling analysis, latent topics and key words within the articles were extracted using the Latent Dirichlet Allocation(LDA) techniques. As a result of the keyword network analysis, key terms such as organization, job, self-leadership, nursing, education, effect and impact emerged as major key words. A result of the topic modeling analysis, four main topics were identified: Topic-1(individual traits and ability), Topic-2(psychological/behavioral factors), Topic-3(emotional and relational factors), Topic-4(job/organizational environment related variables and leadership). Based on the analysis results, it was confirmed that the research has been centered on topics such as the resilient leadership related to the construct of positive psychological capital. It was suggested that future research should focus on continuous improvement and validation of the effects of resilient leadership in the context of HR and organizational behavior. Based on these findings, suggestion for further research were derived.

본 연구는 컴퓨팅 사고력에 관한 국내 연구 동향을 분석하고 향후 연구 방향을 제안하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 KCI에서 컴퓨 팅 사고력 관련 연구물을 수집하였고, 선별과정을 거쳐 총 545개의 연구물을 연구대상으로 선정·분석하였다. 이후 선별된 연구물의 주 제어를 정제하였으며, R 프로그램을 이용하여 동시 출현 빈도 및 중심값을 도출하였다. 연구 결과 2014년부터 본격적으로 컴퓨팅 사고 력(CT)의 용어를 사용하는 것으로 나타났으며 2019년 정점을 찍은 이후 지속적으로 감소하고 있는 추세이다. 또한 주제 분야별로는 교 육분야, 컴퓨터 분야의 연구가 다수를 차지하였다. 향후 본 연구를 바탕으로 CT 요소 및 사고력 측면을 고려한 질적 연구가 필요하다.

The purpose of this study is to analyze domestic research trends on computational thinking and to suggest future research directions. To this end, research papers related to computational thinking were collected from KCI, and a total of 545 research papers were selected and analyzed through a screening process. Afterwards, the main words of the selected studies were refined, and co-occurrence frequencies and median values were derived using the R program. As a result of the study, it was found that the term of computational thinking (CT) was used in earnest from 2014, and it has been continuously declining since peaking in 2019. In addition, by subject area, research in education and computer fields accounted for the majority. In the future, based on this study, qualitative research considering the aspects of CT elements and thinking skills is required.

본 논문은 국내 ESG 연구 동향을 살펴보기 위해 2009년부터 2023년 4월까지 국내 게재된 ESG 관련 논문 766편을 바탕으로 체계적인 문헌 고찰 방법론의 하나인 키워드 네트워크 분석을 하였다. Textom과 UCINET 6.0을 활용하여 빈도 분석, 중심성 분석, 군집 분석인 CONCOR 분석을 실시하였다. 그 결과, 첫째, 국내에서는 2009년에 ESG 관련 논문이 등장하여 논문 편수는 해마다 소폭 증가하다가 2021년 178편, 2022년 405편으로 급증함을 알 수 있었다. 둘째 빈도 분석과 중심성 분석을 하여 국내 ESG 주요 키워드들을 도출하고 핵심 키워드들간의 관계를 확인하였다. 셋째, 군집 분석인 CONCOR 분석을 통해 4가지 핵심이슈인 지속가능경영, 지배구조, 규제 시스템, 글로벌 경영전략으로 클러스터링 하였다. 본 논문을 통해 효과적인 ESG 관련 정책 마련에 대한 전략 수립과 의사결정을 지원하는 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

This paper conducted a keyword network analysis based on 766 ESG-related papers published in Korea from 2009 to April 2023, using a systematic literature review methodology. Frequency analysis, centrality analysis, and CONCOR analysis, a type of cluster analysis, were performed using Textome and UCINET 6.0. As a result, first, it was found that ESG-related papers first appeared in 2009, and the number of papers increased slightly, then rapidly increased to 178 papers in 2021 and 405 papers in 2022. Second, we performed frequency analysis and centrality analysis to derive key domestic ESG keywords and confirm the relationships between key keywords. Third, through CONCOR analysis, a cluster analysis, it was clustered into four topics: Sustainability management, Governance, Regulatory system, and Global management strategy. This paper can be used as basic data to support strategy establishment and decision-making for effective ESG-related policies.

본 연구는 키워드네트워크 분석을 통하여 마음챙김의 연구동향을 살펴보는 데 목적이 있다. 이를 위해 2011년-2020년에 발표된 424편의 논문을 분석대상으로 선정하였다. Textom과 UCINET 6을 활용하여 단어출현빈도를 분석하고 네트워크를 시각화하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 최근 10년간 국내 마음챙김 연구방법을 살펴보면 조사연구와 실험연구를 이용한 연구방법이 약 90% 가까이 발표되었다. 그 외 문헌연구와 질적연구는 10% 정도 연구가 진행되었음을 확인 하였다. 둘째, 전체 네트워크의 연결중심성 분석을 바탕으로 키워드네트워크에서 분석된 키워드들은 대부분 서로 연결되어 있어, 마음챙김과 연구변인들은 연관성이 높은 것으로 나타났다. 마지막으로 구조적 등위성 분석을 위한 CONCOR 분석 결과 8개의 대집단으로 형성되었다. 본 연구결과를 바탕으로 후속연구에 대한 제언과 시사점을 논하였다.

This study was to examine the research trend of mindfulness through keyword network analysis. A total of 424 papers published from 2011 to 2020 were selected for analysis. Using Textom and UCINET 6, word frequency was analyzed, and the network was visualized. The study results are as follows. First, approximately 90% of research methods that were used for mindfulness studies over the past 10 years included research and experimental research designs whereas about 10% of mindfulness research utilized qualitative research designs. Second, there were a strongly positive correlation between mindfulness and the other research variables, as evidenced that most keywords anlyzed in the centrality analysis were connected to each other. Finally, CONCOR analysis for structural iso-satellite analysis, revealed 8 large groups of top frequency keywords. implications for future studies were discussed.

This study attempted to investigate recent research trends in anti-aging through keyword network analysis with the data from the academic journal database of the NRF. For this, keywords were extracted from a total of 118 anti-aging-related papers from 2013 to 2022 and cleansed with Textom. Then, the network analysis was performed, using UCINET 6, and the results found the followings: First, in terms of keyword frequency, ‘anti-oxidation’ was the highest with 34 times, followed by ‘cosmetics (30 times)’, ‘wrinkles (23 times)’, ‘skin (19 times)’, ‘extract (17 times)’, ‘collagen (17 times)’, ‘improvement (16 times)’, ‘anti-inflammation (14 times)’ and ‘whitening (11 times)’. Second, it was able to examine inter-keyword relations by visualizing a total network structure on the ‘anti-aging’ keyword, using NetDraw. Third, according to analysis of network centrality on the ‘anti-aging’ keyword, ‘cosmetics’ was the highest in terms of degree centrality. In addition, ‘cosmetics’, ‘extract’ and ‘improvement’ revealed high network strength. In closeness centrality, it was ‘cosmetics’ which maintained the shortest distance with other keywords. According to analysis of betweenness centrality, ‘skin’ was the most frequent keyword. In addition, ‘skin’, ‘collagen’, ‘extract’, ‘melanin’ and ‘cell’ were higher in frequency ranking, showing relatively high mediating effects, compared to other keywords.

本研究以韩国研究财团提供的登载学术杂志D/B提取的资料为对象􎨳利用关键词网络分析􎨳观 察了抗老化相关研究动向􀕶以2013年至2022年的美容领域抗老化相关论文118篇为对象􎨳提取 关键词(主题词)􎨳利用Textom提纯数据􎨳用UCINET 6进行了网络分析􀕶研究结果显示􎨳首先􎨳 “抗老化(34次)”出现最多􎨳“化妆品(30次)”􀕵“皱纹(23次)”􀕵“皮肤(19次)”􀕵“提取物(17次)”􀕵 “胶原蛋白(17次)”􀕵“改善(16次)”􀕵“抗炎(14次)”􀕵“美白(11次)”等主题词的出现频率较高􀕶第 二􎨳利用NetDraw􎨳将抗老化相关关键词的整个网络结构进行可视化􎨳可以同时掌握了各个 关键词之间的关系􀕶第三􎨳对抗老化相关关键词进行网络中心性分析结果显示􎨳“化妆品”的 连接中心性最高􎨳“化妆品”􀕵“提取物”􀕵“改善”等是连接强度最高的主题词􀕶接近中心性分析 结果显示􎨳“化妆品”与其他关键词保持最近的距离􎨳中介中心性分析结果显示􎨳“皮肤”出现最 多􎨳“皮肤”􀕵“胶原蛋白”􀕵“提取物”􀕵“黑色素”􀕵“细胞”等是高于频率排名的关键词􎨳与网络 中的其他关键词相比􎨳出现相对较高的中介效果􀕶

본 연구는 2000년부터 2024년까지 발표된 한국어 문학교육 논문들을 키워드 네트워크 분석과 토픽모델링 기법을 활용하여 연구 동향을 체계적으로 분석하여 향후, 한국 어 문학교육의 연구 방향을 제시하고자 하였다. 이를 위해 수집된 학술 논문 219편을 대상으로, 넷마이너 4.5를 사용하여 동시 출현 단어 분석과 연결 중심성을 분석하고, 토픽모델링에는 LDA 모형을 적용하여 주제의 흐름과 주요 개념 간의 관계를 분석하였 다. 우선, 연도별 분석 결과를 바탕으로, 연구의 양적 증가를 보인 2000년에서 2017년 까지를 전기로, 문학교육의 질적인 제고를 이루고자 노력했던 2024년까지를 후기로 구 분하였다. 키워드 네트워크 분석 결과 전기에는 전통적이고 교육 자료 중심의 연구 경 향이 강했으며, 후기로 갈수록 현대적이고 실질적인 주제와 학습자 중심의 접근이 강 화되면서 연구의 흐름이 다양화되었다. 또한, 토픽모델링 분석 결과 한국어 문학 연구 는 다문화적 관점, 번역을 통한 국제적 상호작용, 현대 문학의 활용 등 다양한 주제로 분화되고 있음이 확인되었다. 본 연구는 객관적인 데이터를 활용하여 한국어 문학교육 의 연구 동향을 분석함으로써, 한국어 문학교육의 연구 방향을 제시하였다는 데 의의 가 있다. 이를 기반으로 한국어 문학교육에 대한 좀 더 심화한 연구와 구체적인 교육방 안이 마련되기를 기대한다.

This study examines research trends in Korean literary education from 2000 to 2024 using keyword network analysis and topic modeling to propose future research directions. By systematically analyzing past studies, it aims to provide a comprehensive understanding of the field’s development and implications for future research. A total of 219 academic papers were analyzed using NetMiner 4.5 for co-occurrence word and centrality analysis, while the LDA model identified thematic structures and key concept relationships. The study categorizes the research period into two phases: an early phase (20002017) marked by a quantitative increase and a later phase (20182024) focused on qualitative advancements. The keyword network analysis reveals a shift from traditional, material-centered research to more diverse, learner-centered approaches. Topic modeling highlights the expansion into multicultural perspectives, translation, and modern literature, reflecting the growing interdisciplinarity of the field. By systematically analyzing research trends with objective data, this study provides valuable insights into the evolution of Korean literary education and lays a foundation for future in-depth studies and the development of effective educational strategies.

본 연구는 2000년부터 2024년까지 발표된 한국어 문학교육 논문들을 키워드 네트워크 분석과 토픽모델링 기법을 활용하여 연구 동향을 체계적으로 분석하여 향후, 한국 어 문학교육의 연구 방향을 제시하고자 하였다. 이를 위해 수집된 학술 논문 219편을 대상으로, 넷마이너 4.5를 사용하여 동시 출현 단어 분석과 연결 중심성을 분석하고, 토픽모델링에는 LDA 모형을 적용하여 주제의 흐름과 주요 개념 간의 관계를 분석하였 다. 우선, 연도별 분석 결과를 바탕으로, 연구의 양적 증가를 보인 2000년에서 2017년 까지를 전기로, 문학교육의 질적인 제고를 이루고자 노력했던 2024년까지를 후기로 구 분하였다. 키워드 네트워크 분석 결과 전기에는 전통적이고 교육 자료 중심의 연구 경 향이 강했으며, 후기로 갈수록 현대적이고 실질적인 주제와 학습자 중심의 접근이 강 화되면서 연구의 흐름이 다양화되었다. 또한, 토픽모델링 분석 결과 한국어 문학 연구 는 다문화적 관점, 번역을 통한 국제적 상호작용, 현대 문학의 활용 등 다양한 주제로 분화되고 있음이 확인되었다. 본 연구는 객관적인 데이터를 활용하여 한국어 문학교육 의 연구 동향을 분석함으로써, 한국어 문학교육의 연구 방향을 제시하였다는 데 의의 가 있다. 이를 기반으로 한국어 문학교육에 대한 좀 더 심화한 연구와 구체적인 교육방 안이 마련되기를 기대한다.

This study examines research trends in Korean literary education from 2000 to 2024 using keyword network analysis and topic modeling to propose future research directions. By systematically analyzing past studies, it aims to provide a comprehensive understanding of the field’s development and implications for future research. A total of 219 academic papers were analyzed using NetMiner 4.5 for co-occurrence word and centrality analysis, while the LDA model identified thematic structures and key concept relationships. The study categorizes the research period into two phases: an early phase (20002017) marked by a quantitative increase and a later phase (20182024) focused on qualitative advancements. The keyword network analysis reveals a shift from traditional, material-centered research to more diverse, learner-centered approaches. Topic modeling highlights the expansion into multicultural perspectives, translation, and modern literature, reflecting the growing interdisciplinarity of the field. By systematically analyzing research trends with objective data, this study provides valuable insights into the evolution of Korean literary education and lays a foundation for future in-depth studies and the development of effective educational strategies.

본 연구는 지난 10여 년 간 시행된 청소년 게임중독 관련 국내연구의 동향을 살펴보고 관련연구의 지식구조를 체계적으로 분석함으로써 청소년 게임중독의 예 방과 치료를 위한 후속연구를 제언하기 위한 목적으로 수행하였다. 이에 대한 본 연구에서는 2013년부터 2022년까지 국내에서 출판된 청소년 게임중독 관련 실증 연구 175편에 대한 키워드 네트워크 분석을 수행하였다. 주요연구결과는 다음과 같다. 첫째, 키워드 출현 빈도분석결과, 175편 논문에 제시된 키워드의 출현빈도 는 ‘청소년’, ‘게임중독’, ‘인터넷게임중독’, ‘우울’, ‘공격성’의 순서로 높게 나타났 다. 둘째, TF-IDF 분석결과 ‘인터넷게임중독’, ‘게임중독’, ‘청소년’, ‘공격성’, ‘우울’ 의 순서로 키워드 가중치가 높게 나타났다. 셋째, 키워드 네트워크 중심성 분석결과, 연결중심성, 근접중심성, 매개중심성 모두 ‘게임중독’, ‘청소년’, ‘인터넷게임중 독’, ‘우울’ 순으로 높게 나타났다. 본 연구에서는 이러한 연구결과를 기반으로 청 소년 게임중독 관련 후속연구의 방향성을 논의하였다.

The purpose of this study is to suggest the direction of future studies on the prevention and treatment of gaming addiction by analyzing the trends in research related to gaming addiction for the last 10 years. To accomplish this purpose, this study analyzed publication trends in research related to gaming addiction by examining 175 studies published between 2013 and 2023. Particularly, a keyword network analysis was conducted using keywords extracted from these studies. The main results are as follows. First, the results of the keyword frequency analysis indicate that the most frequently occurring terms in the 175 publications are, in descending order, ‘adolescent’, ‘gaming addiction, ‘Internet gaming addiction’, ‘depression’, and ‘aggression.’ Second, the results of the TF-IDF analysis demonstrate that keyword weights of 42 keywords were high, listed in the following order: ‘Internet gaming addiction’, ‘gaming addiction’, ‘adolescent’, ‘aggression’, and ‘depression.’ Third, the results of the keyword network centrality analysis indicate that the keywords with high degree centrality, closeness centrality, betweenness centrality were ranked as follows: ‘gaming addiction’, ‘adolescent’, ‘Internet gaming addiction’, ‘depression.’ Based upon these results, this study proposes directions for future research on the prevention and treatment of gaming addiction.

목적 : 본 연구는 대한작업치료학회지에 게재된 연구의 키워드를 분석대상으로 그 관계를 분석하여 작업치 료 분야의 연구동향을 알아보는 데 목적이 있다. 연구방법 : 분석 대상은 대한작업치료학회지 1993년 창간호부터 2019년까지 게재된 총 721편의 논문이 며, 논문의 키워드를 분석 단위로 키워드 네트워크 분석을 실시하였고, 네트워크 분포의 지표로 밀도, 포 괄성, 고립정도를 분석하였고, 중심성 지표로 연결 중심성, 매개 중심성, 위세 중심성을 분석하였다. 분석 기간은 1단계(1993-1999), 2단계(2000-2009), 3단계(2010-2019)로 10년 단위로 구분하여 분석 하였다. 결과 : 분석 결과 중복 포함된 키워드는 총 2,835개, 독립적 개별 키워드는 총 1,453개로 나타났다. 네트 워크 분포 분석결과 밀도는 .182, 포괄성은 100%로 나타났으며, 고립된 노드는 나타나지 않았다. 중심 성 분석결과 연결 중심성이 높은 상위 키워드는 1단계 뇌졸중, 일상생활활동, 손기능, 뇌성마비, FIM, 2 단계 뇌졸중, 일상생활활동, 작업치료, 상지기능, 강제유도운동치료, 3단계 작업치료, 뇌졸중, 체계적 고 찰, 참여, 노인 순으로 나타났다. 매개 중심성이 높은 상위 키워드는 1단계 뇌졸중, 손기능, 스트레스, 뇌 성마비, 발달장애, 2단계 뇌졸중, 일상생활활동, 작업치료, 치매, 뇌성마비, 3단계 작업치료, 뇌졸중, 체계 적 고찰, 인지기능, 참여 순서로 나타났다. 위세 중심성이 높은 상위 키워드는 1단계 그룹치료, 양육자. 정신사회적발달, 애착, 반응성 애착장애, 2단계 신뢰도, 타당도, 평가, 뇌손상, 뇌졸중, 3단계 신뢰도, 타 당도, 참여, 우울, 인지기능 순으로 나타났다. 결론 : 본 연구는 키워드 네트워크 분석을 활용하여 작업치료 분야의 연구동향을 전체적으로 파악하였다는 것에 학문적 의의를 지니며, 이를 통해 작업치료 분야에 대한 이해와 연구 동향과 주제를 파악하는 기초 자료로 활용할 수 있을 것이다.

Objective: The purpose of this study is to analyze the occupational therapy research trend through the Keyword Network Analysis (KNA). Methods: Study subjects were the keywords in Korean Journal of Occupational Therapy (KJOT) studies conducted from 1993 to 2019. The analysis period was divided into three phases: 1993-1999, 2000-2009, and 2010-2019, and the analysis was set to a total of 10 years. Through the KNA, the network distribution was analyzed based on density, inclusiveness, and isolation, and the centrality was analyzed based on degree, betweenness, and eigenvector centrality. Results: As the results of the KNA indicate, a total of 2,853 duplicate key words and a total of 1,453 independent keywords were found, with a density of .182 and inclusiveness of 100%, and there were no isolated keywords. Keywords with a high degree of centrality appeared in order of stroke, ADL, and hand function during phase 1; stroke, ADL, and OT during phase 2; and OT, stroke, and systemic review during phase 3. Keywords with a high betweenness centrality appeared in order of stroke, hand function, and stress during phase 1; stroke, ADL, and OT during phase 2; and OT, stroke, and systemic review during phase 3. Keywords with a high eigenvector centrality appeared in order of group therapy, caregiver, and psycho-social development during phase 1; reliability, validity, and assessment during phase 2; and reliability, validity, and participation during phase 3. Conclusion: This study has academic significance based on the overall analysis regarding occupational therapy when using the KNA. Based on this study, this results should be used to understand occupational therapy and to confirm the research trend and theme.

목적 : 본 연구의 목적은 최근 사회과학 및 교육학의 문헌 연구 분야에서 많이 활용하고 있는 키워드 네트 워크 분석을 통해 국내 감각 관련 연구의 동향을 분석하여 향후 연구방향성을 모색하고자 한다. 연구방법 : 본 연구는 2010년부터 2023년까지 국내에서 발행된 감각 관련 학술 논문의 연구 동향을 분석 하기 위해 수행되었다. 한국교육학술정보원에서 논문명에 ‘감각’을 키워드로 입력하고 감각처리 및 감각 중재를 주제로 하는 13개 학회지를 대상으로 상세검색을 실시하여 161편의 논문을 선정하였으며, 이들 에서 추출한 271개 핵심 키워드를 분석하였다. 연구 동향 분석을 위해 Excel과 NetMiner 4.0을 활용하 여 네트워크 분석을 수행하고, 빈도분석, 연결 중심성 분석, 응집성 분석을 실시하였다. 결과 : 분석 결과, 감각 관련 연구의 주요 키워드로는 ‘감각통합’(sensory integration), ‘감각처리’(sensory processing), ‘자폐스펙트럼장애’(autism spectrum disorder), ‘작업수행’(occupational performance), ‘발달장애’(developmental disability)등이 도출되었다. 연결 중심성(degree centrality) 분석을 실시한 결과, ‘감각통합’(0.676), ‘감각처리’(0.617), ‘작업수행’(0.352)이 상대적으로 높은 중심성 지수를 보여 핵심 연구 주제로 확인되었다. 특히 ‘감각통합’과 ‘감각처리’는 네트워크 내에서 가장 높은 연결성을 보이 며 연구 간의 주요 연계 개념으로 작용하고 있음을 확인할 수 있었다. 결론 : 본 연구는 감각 관련 연구의 특성을 이해하고 감각 관련 연구의 구조와 흐름을 파악하는 데 기여하 며, 실질적인 발전을 위한 자료로 활용될 수 있다.

Purpose : This study aimed to analyze trends in domestic sensory-related research by conducting keyword network analysis—a method increasingly applied in social sciences and education—thereby identifying future research directions. Methods : Sensory‑related academic articles published in South Korea between 2010 and 2023 were reviewed. Data were collected using the RISS (Research Information Service System) academic database. Titles containing the keyword “sensory” were searched, and 13 journals specializing in sensory processing or sensory interventions were selected. In total, 161 papers were identified, from which 271 core keywords were extracted for analysis. Network analysis was then conducted using Excel and NetMiner 4.0, incorporating frequency analysis, degree centrality analysis, and cohesion analysis to reveal structural relationships and emerging trends among key sensory research topics. Results : Major keywords identified in sensory-related research included sensory integration, sensory processing, autism spectrum disorder, occupational performance, developmental disability, and university students. Degree centrality analysis showed that sensory integration (0.68), sensory processing (0.62), and occupational performance (0.35) had relatively high centrality scores, confirming their status as core research topics. Notably, sensory integration and processing demonstrated the strongest connectivity within the network, acting as pivotal linking concepts across studies. This suggests that domestic sensory research predominantly focuses on sensory integration theory and processing disorders. Conclusion : The study enhances understanding of the structure and flow of sensory‑related research and serves as a foundation for future development in this field.

본 연구는 전문경영인연구 제1권 제1호(1998년)부터 제25권 제4호(2022년 12월)까지 게 재된 논문 911편을 바탕으로 키워드 네트워크 분석을 통해 연구동향을 분석한다. 또한 최근 경영환경의 변화와 더불어 전문경영인연구에 게재된 연구논문의 동향변화를 살펴보 기 위해 추가적으로 전체기간 동안의 논문(911편)과 최근 3년간 게재된 논문(167편)을 비교하였다. 전체기간 동안 게재된 연구를 대상으로 빈도분석을 수행한 결과 리더십, 조직몰입, 기업지배구조 등의 키워드가 주요한 키워드로 확인되었으며, 중심성분석 결과 리더십, 조직몰입, 신뢰가 주요한 키워드로 제시되었다. 최근 3년간 게재된 연구를 대상으 로 빈도분석한 결과 리더십, 혁신, 역량이 주요한 키워드로 제시되었으며, 중심성분석 결과 리더십, 고객만족, 자기효능감 등의 키워드가 주요한 키워드로 확인되었다. 이러한 분석을 통해 본 연구는 다음과 같은 시사점을 제시하고자 한다. 첫째, 전문경영인연구는 ESG, 디지털전환, 빅데이터 뿐만 아니라 인공지능, 스마트팩토리 등과 같은 다양한 주제 를 활용해 최신 트랜드를 반영한 연구를 게재하려는 노력이 필요하다. 둘째, 전문경영인연 구에 게재된 논문들은 인사조직 분야와 같이 경영학분야의 특정영역에 집중되어 있기 때문에 경영학 분야별 균형적 발전을 위해 다양한 영역의 연구가 게재될 수 있도록 노력할 필요가 있다. 셋째, 경영학 세부영역별로 보더라도 전통적으로 많이 연구된 주제 외에 최근의 환경변화를 반영할 수 있는 새로운 주제를 연구한 논문들을 게재하려는 노력이 필요하다. 본 연구는 향후 전문경영인연구의 연구 방향성을 제시한다는 점에서 의미있는 시사점을 제시할 수 있을 것으로 기대한다.

In order to understand the research trend, this study conducted a keyword network analysis of 911 papers published in the “Journal of CEO and Management Studies” from 1998 (Vol.1, No.1) to August 2022 (Vol.25, No.4), “In addition, a total of 911 papers published in ”Journal of CEO and Management Studies“ and 167 papers published within the last three years were compared to see how studies related to CEO and management are changing in line with recent changes in the business environment. Based on the analysis results according to the frequency and centrality of the keywords, the main implications for the difference between the two groups (911 papers and 167 papers) were presented. This study is expected to provide meaningful implications in that it examines research trends based on papers published in the ”Journal of CEO and Management Studies“ and presents the research direction of the ”Journal of CEO and Management Studies“ in the future.