Earticle

외상 후 성장 개념은 다양한 분야에서 사용되고 있다. 연구의 목적은 네트워크 분석을 활용하여 외상 후 성장의 지식 구조를 확인하기 위함이다. 1996년에서 2018년 사이에 출판된 국외논문 중 외상 후 성장 키워드를 사용한 논문을 Web of Science에서 검색하여 1,780편의 논문에 1,659개의 키워드가 6,343회 등장하는 것을 확인할 수 있었으며, 최종 분석을 위 한 총 322개의 키워드를 선택하였다. 가장 많이 등장한 키워드는 ‘외상 후 성장’, ‘외상 후 스트레스 장애’, ‘암’, ‘트라우마’ 순이었다. 총 322개의 노드 중 175개의 노드로 정리하여 ‘암, 만성/중증 질환 및 장애에서 외상 후 성장’, ‘외상 후 성장 관련 심리적 변수 및 심리 치료’, ‘죽음의 맥락에서 외상 후 성장’, ‘외상 후 성장의 인지 메커니즘’ 및 ‘대리 외상 후 성장’의 5개 그 룹으로 나눌 수 있었다. 본 연구는 정량적 네트워크 분석을 통해 외상 후 성장의 지식 구조에 대한 체계적인 개요를 제공 하였 다는데 의의가 있다.

Posttraumatic growth literature has been rapidly expanding in multiple academic disciplines. Purpose of this study is to examine the knowledge structure of posttraumatic growth utilizing a network analysis. Papers published between 1996 and 2018 were searched on the Web of Science, focusing on terms related to posttraumatic growth. One thousand six-hundred and fifty-nine keywords were published 6,343 times in 1,780 papers; thus, a total of 322 keywords (5,195 appearances) were selected for the final analysis. The network analysis and network visualization tool used were NodeXL and PFnet, respectively. The keywords which appeared the most frequently were “Posttraumatic growth,” followed by “Posttraumatic Stress Disease,” “Cancer,” and “Trauma.” A total of 322 nodes have been reduced to 175 nodes and divided into a total of five groups. The five groups were “Posttraumatic Growth in Cancer, Chronic/Serious Illness, and Disability,” “Posttraumatic Growth-related Psychological Variables and Psychotherapy,” “Posttraumatic Growth in the Context of Death,” “Cognitive Mechanisms of Posttraumatic Growth,” and “Vicarious Posttraumatic Growth.” This study provides a systematic overview on the knowledge structure of posttraumatic growth by quantitatively network analysis.

Physical activity, a key component of maintaining health, is becoming an essential alternative in reducing medical expenses for the old peo-ple. This research was intended to analyze 51 research papers pub-lished in the Journal of Exercise Rehabilitation (JER) through semantic network analysis. The subjects of the study were the keywords that the authors of each paper used in journal search sites from 2013 to 2019. The present researcher analyzed the frequency, density, and centrality of the keywords of the indicators through semantic network analysis and then visualized them on the basis of findings using UCINET6 and the NetDraw program. Also, the researcher classified the hidden clus-ters by CONCOR (Convergence of iterated Correlations) analysis, which is a kind of cluster analysis. As a result, it was found that the keyword with the highest frequency was “exercise,” followed by “cognition, “physical-activity,” “old-women,” “Korean,” “fall,” and “training.” It was also found that most of the high-frequency keywords, such as “ex-ercise,” “cognition,” “old-women,” “program” and “depression” had high centrality. These keywords were classified into four clusters: (a) mental health research, (b) physical health research, (c) social behavior research, and (d) leisure efficacy research. This suggests that the old people-related research papers published in the JER have derived ef-fective methods of maintaining physical and mental health using scien-tific exercise programs, and especially address the effects of exercise intervention for old women.

본 연구는 인지행동치료(Cognitve Behavioral Therapy: CBT)분야 학술지에서 나타난 키워드의 출현패턴을 조사하여 국내 CBT 연구의 지식구조를 규명하는 데에 목적이 있다. 국내·외에서 수행된 CBT 연구를 비교하고자 ‘인지 행동치료’에서 출판된 논문 234편(2008-2019)과 ‘Cognitive Therapy and Research’에서 출판된 논문 2,316편 (1977-2019)이 수집되었다. 자료는 NetMiner 4.3 프로그램으로 분석되었으며 동시출현단어 분석은 코사인 유사도 행렬을 산출하고, 네트워크를 시각화하는 절차로 수행되었다. 본 연구의 결과로 국내 CBT연구자들의 주요 관심사가 식별되었고, 국내 CBT 지식구조는 9개의 연구영역으로 범주화되었다: ‘척도 타당화’, ‘완벽주의와 속박감’, ‘조현병 환자 의 인지, 정서, 관계적 특성’, ‘경계선 성격장애와 우울/양극성 장애 환자의 인지적 특성과 치료’, ‘적응과 심리적 건강’, ‘사회불안장애 환자의 인지적 특성과 치료’, ‘우울의 원인과 공존이환’, ‘수용전념치료’, ‘폭식 장애 환자의 이해와 치료’. 본 연구는 지난 11년 동안 국내 CBT 분야에서 축적된 지식을 점검하였다는 데에 의의가 있으며 국내 CBT 연구의 향후 발전과제로 임상적 실천 표준을 제고하기 위한 연구가 필요하다고 제안한다.

The purpose of this study is to examine the patterns of the keywords in journals in the field of Cognitive Behavioral Therapy (CBT) to identify the knowledge structure of CBT studies in Korea. To compare CBT studies from Korea and abroad, 234 articles (2008-2019) published on “Cognitive Behavior Therapy in Korea” and 2,316 articles (1977-2019) published on “Cognitive Therapy and Research” were collected. The data were analyzed using NetMiner 4.3. The co-word analysis was done by calculating the cosine similarity matrix of major keywords, followed by visualizing the network. The results of this study identified the main interests of Korean CBT scholars, and categorized the knowledge structure of CBT in Korea into 9 research areas: “scale validation”; “perfectionism and entrapment”; “cognitive, emotional, and relationship characteristics of schizophrenic patients”; “cognitive characteristics and treatment of borderline personality disorder and depression/bipolar disorder patients”; “adaptation and psychological health”; “cognitive characteristics and treatment of patients with social anxiety disorder”; “causes and co-morbidities of depression”; “acceptance and commitment therapy”; and “understanding and the treatment of binge eating disorder patients.” This study is meaningful in that it has reviewed the accumulated knowledge in the CBT field in Korea for the past 11 years, and suggests future tasks for development to improve the standards of CBT practice.

본 연구는 디지털 전환 시대의 우편물류 서비스 고도화를 위한 물류 서비스 지식구조를 탐색하는 것을 목적으로 한다. 디지털 전환과 뉴노 멀로 대표되는 최근의 환경적 변화는 우편물류 서비스의 변화를 요구하고 있으며, 우편물류 서비스는 대표적인 보편적 통신서비스로서 효율 성과 보편성을 동시에 고려할 필요성이 있기 때문이다. 물류 서비스 지식구조 탐색을 위해 검증된 형식지인 학술논문 데이터를 WoS (Web of Science) 데이터베이스를 통해 수집하였으며, 수집된 데이터를 통해 저자 키워드의 동시 등장 관계 기반 네트워크(co-word network)를 구축하 였고, 최대신장트리(maximum spanning tree) 추출 및 군집화 분석을 수행하여 물류 서비스의 지식구조를 제시하였다. 그 결과 물류 서비스 분 야에서 효율성 달성을 위한 인공지능 적용 연구가 활발히 진행되고 있는 것을 확인하였으며, 구체적으로는 운송 수단 측면에서의 무인화 관련 지식이 인공지능과 연계성이 높은 것으로 나타났다. 또한 효율적인 물류 시스템 운영을 위한 전제인 ‘사물인터넷(internet of things)’ 노드의 높 은 매개중심성이 확인되었으며, 네트워크 구조 상 다양한 군집에서 환경적 이슈가 강조되고 있는 것으로 확인되었다. 최근 물류 산업에서 강조 되고 있는 라스트 마일(last mile delivery)의 개념은 ‘drone’, ‘UAV’, ‘LiDAR’ 등의 개념과 연결성이 강하게 등장하였다. 이와 같은 물류 서비 스 지식구조 탐색의 결과는 디지털 전환이라는 환경적 변화 속에서 효율성과 보편성을 함께 고려해야 하는 우편물류 서비스 고도화와 관련한 정책적, 사업적 방향성 수립에 기여할 수 있을 것이다.

This study aims to explore the knowledge structure of logistics services for the advanced development of postal logistics services in the era of digital transformation. Recent environmental changes represented by digital transformation and the new normal demand changes in postal logistics services. Postal logistics services, as a representative universal communication service, need to consider both efficiency and universality simultaneously. To explore the knowledge structure of logistics services, academic papers as verified explicit knowledge was collected through the Web of Science (WoS) database. Based on the collected data, a co-word network was constructed using the co-occurrence relationships of author keywords. Subsequently, the maximum spanning tree extraction and cluster analysis were conducted to present the knowledge structure of logistics services. The results revealed that research on the application of artificial intelligence for achieving efficiency in logistics services is actively underway, particularly with a high correlation between unmanned transportation systems and artificial intelligence. Furthermore, the high betweenness centrality of 'Internet of Things' nodes was confirmed as a prerequisite for the efficient operation of logistics systems. Environmental issues were emphasized in various clusters in the network structure. The concept of last-mile delivery, which is emphasized in the recent logistics industry, is strongly connected to concepts such as 'drone,' 'UAV,' and 'LiDAR.' The findings from the exploration of the knowledge structure of logistics services can contribute to the formulation of policy and business directions related to the advanced development of postal logistics services. This is particularly important in the context of digital transformation, where efficiency and universality need to be considered simultaneously.

본 연구에서는 정보학적 접근을 통해 디지털 전환을 다룬 국내 패션 관련 연구동향과 지식구조를 밝히는 것을 목적으로 하였다. 국내 학술연구에서 나타난 관련 연구의 연도별, 학술지별 현황을 파악하고, 네트워크 분석을 통해 주 요 연구 주제어를 도출하며, 시기별 주요 연구 동향과 지식 구조를 분석했다. 2010년부터 2020년까지 국내 학술 플랫 폼에 게재된 159편의 연구를 수집했고, Python 3.7을 통해 데이터를 정제했으며, NodeXL 1.0.1을 통해 중심성 측정 및 네트워크 구현을 진행했다. 분석 결과 관련 연구는 2016년을 기점으로 활발하게 진행되었으며, 주로 의류학, 예술학 학술지에 밀집된 것으로 나타났다. 온라인 플랫폼, AR/VR이 가장 많이 언급되는 주제어로 나타났으며, 소비자 심리 분석, 마케팅 전략 제시, 사례 분석이 주요 연구 방법으로 사용되고 있었다. 군집화를 통해 의류학의 세부 분과별 주요 연구 내용을 도출할 수 있었다. 시기별 주요 주제 분석 결과, 시간이 지남에 따라 소비자 중심의 연구에서 플랫폼이나 서비스에 대한 전략 제시 또는 디자인 개발 연구로 보다 다양하게 변화하고 있었다. 본 연구는 디지털 전환에 대한 패션 분야의 통찰력을 높이는데 기여하고, 관련 주제의 연구를 설계하는데 기초연구로 사용될 수 있을 것이다.

This study aims to investigate Korean fashion-related research trends and knowledge structures on digital transformation through information-based approaches. Accordingly, we first identified the current status of the relevant research in Korean academic literature by year and journal; subsequently, we derived key research topics through network analysis, and then analyzed major research trends and knowledge structures by time. From 2010 to 2020, we collected 159 studies published on Korean academic platforms, cleansed data through Python 3.7, and measured centrality and network implementation through NodeXL 1.0.1. The results are as follows: first, related research has been actively conducted since 2016, mainly concentrated in clothing and art areas. Second, the online platform, AR/VR, appeared as the most frequently mentioned topic, and consumer psychological analysis, marketing strategy suggestion, and case analysis were used as the main research methods. Through clustering, major research contents for each sub-major of clothing were derived. Third, major subject by period was considered, which has, over time, changed from consumer-centered research to strategy suggestion, and design development research of platforms or services. This study contributes to enhancing insight into the fashion field on digital transformation, and can be used as a basic research to design research on related topics.

본 연구는 기업가정신의 지식구조를 동시단어분석(Co-word Analysis)방법 론을 사용하여 2000년 부터 2010년까지 한국·미국의 기업가정신을 학술지에 등재된 논문을 중심 으로 연구하였다. 기업가정 신과 연계된 연구 주제 분석결과 한국의 기업가정신과 연계된 연구 주제는 연구의 초기단계인 3사 분면의 클러스터에는 경영이념, 경제성장, 기업지배구조, 경제교육, 사회적 책임, 사내기업가정신이 4 사분면 연구의 주목 분야 클러스터는 기업성과, 기술혁신, 네트워크이며 연 구의 주류 분야의 1사분 면의 클러스터는 리더십, 위험감수성이 분포되었고 2사분면 차세대 연구 분야 클러스터는 사회적기 업, 시장지향성이 분포되었다. 미국 기업가정신과 연관된 연구 주제는 초기 단계 3사분면에는 Capital Market, Customer Relations 클러스터를 형성하였고 4사분면의 주목 분야 의 연구의 클러스터는 Family Corporations, Transition Economic, Foreign Investment이며 주류 연구의 1사분면에는 Developing Countries, Family Partnership, Behavioral Economic, Planning, Competitive Advantage, Editorials 클러스터가 있으며 2사분면의 차세대의 연구 분야에 는 Trust, Periodicals, Capital Investments 클러스터가 분포되었다. 한국의 기업가정신의 연구 주 제가 미국의 연구 주제와 연구 동향이 어떻게 이루어지고 있는지를 비교하여 분석한 결과 한국의 연 구 주제들은 전략 맵에서 각 분면에 다양하게 분포되어 연구되어지고 있었지만 미국의 연구 주제에 비교하면 3사분면의 초기 연구 단계의 연구와 4사분면의 주목 연구단계에서 연구가 이루어지고 있는 연구 결과이다.

This study studied entrepreneurship in Korea and in the USA from 2000 to 2010 centering on papers published on journals using the Co-word Analysis method. Based on the results of analysis of study themes linked with entrepreneurship, study themes linked with entrepreneurship in Korea included management philosophies, economic growth, corporate governance structures, social responsibilities and in-house entrepreneurship as clusters formed in the third quadrant of the studies, corporate performance, technical innovation and networks as clusters formed in the fourth quadrant of the studies, leadership and sensitivity to dangers as clusters in the first quadrant, the main stream of the studies and social enterprises and market orientation as clusters formed in the second quadrant, next generation study areas. Study themes related with entrepreneurship in the USA formed Capital Market and Customer Relations clusters in the third quadrant, the initial stage studies; Family Corporations, Transition Economic and Foreign Investment study clusters in the fourth quadrant, watched study areas; Developing Countries, Family Partnership, Behavioral Economic, Planning, Competitive Advantage and Editorials clusters in the first quadrant, the main stream studies; and Trust, Periodicals and Capital Investments clusters in the second quadrant, next generation study areas. The trend of the themes of entrepreneurship studies in Korea were compared with that of the themes of entrepreneurship studies in the USA and based on the results, although the study themes studied in Korea were diversely distributed on individual quadrants on the strategy map, these studies are concentrated on initial stage study themes in the third quadrant and watched stage study themes in the fourth quadrant when compared with study themes in the USA.

Purpose: The purpose of this study is to identify the knowledge structure of the concept of resilience of dementia caregivers and to understand core topics and the trends in dementia caregiver resilience research over time. Methods: This study is a quantitative content analysis using text network analysis on the studies on resilience of caregivers of people with dementia. We searched the available literature in two scientific databases, PubMed and the Web of Science. Term frequency, the number of co-occurrence, and centrality were analyzed, and Latent Dirichlet Allocation (LDA) analysis was conducted with Net Miner program. Results: A total 187 articles were identified. The core keywords found were "care", "family", "support", "burden", "intervention", "health", "stress", "relationship", "symptom", "depression", "partner", and "quality of life". Four main topics were identified through the LDA analysis, such as "support from family and social resources", "hardships to overcome", "building strength to overcome adversity", and "coping with negative emotions". There was only one study before 2000, but the number of studies steadily increased to 50 for the years 2011-2015, and 111 for the years 2016-2020. Conclusion: This is the first study to analyze the knowledge structure and research trend of resilience research of caregivers of people with dementia through social network analysis and topic modeling. This study provides a scientific basis of the future studies in Korea. Moreover, it is meaningful in that it brought a comprehensive understanding of the studies by comprehensively analyzing the studies of the resilience of caregivers of people with dementia.

In this study, we report methods and some results concerned with explicating the nature of knowledge of industrial trainers who are at different levels in expertise. Working with the three senior trainers in the training center of a large business group, we defined a list of 29 core elements to be acquired and mastered in the career paths of the professional trainers in the center. The knowledge elements are concepts, propositions, or practical know-hows of which the trainers should have a good grasp. The rating task was presented to employees with all possible pairs of knowledge elements and required them to judge the relatedness of the elements using a 10-point scale (0, 1, 2, ..., 9). Twenty one subjects completed the ratings. The rating task assumes that the less related elements be perceived further apart in one`s knowledge Structure. The ratings were put into a procedure called Pathfinder (Schvaneveldt, Durso, & Dearholt, 1985), a network scaling program based on the graph theory in mathematics. It generates a link-weighted network, a configuration in which elements are depicted as nodes and relationships are depicted as links between nodes. We used a method of assessing knowledge structure in order to obtain access to participants representations and worked with a small group of experts to identify the detailed level-specific facts and to understand the differentiation among the groups of trainers.

본 연구는 한국어학 및 응용언어학의 지식구조를 분석하고, 이를 초록 수준 담화의 변화와 비교한다. 2005년부터 2024년까지 Web of Science Core Collection에 수록된 논문을 대상으로, 중복 제거와 메타데이터 정제를 거쳐 최종 818편의 코퍼스를 구축하였다. 공출현 단어 분석은 Author Keywords만을 사용하였으며, 일관된 분석 절차 아래 association-strength 정규화와 Louvain 군집화를 적용하였다. 테마 진화는 inclusion index를 이용하여 세 시기에 걸쳐 추적하였고, 영문 초록은 다섯 개 지표 모두에서 유효한 결과가 산출된 796편을 기준으로 다섯 개의 Coh-Metrix 지표로 요약하였다. 분석 결과, ‘korean’ 키워드가 이 분야의 핵심 허브로 확인되었다. 두 개의Basic backbone은 여전히 중심적 위치를 유지하였다. 하나는 multilingualism, identity, heritage language를 중심으로 하고, 다른 하나는 English, South Korea, language ideology를 중심으로 한다. 반면 교육, 코퍼스 방법, stance, 디지털 리터러시를 포함하는 응용 지향 축은 후기에 더욱 두드러지게 나타났다. 최근 시기의 초록에서는 narrativity가 낮아지고, word concreteness와 deep cohesion은 높아졌으며, syntactic difficulty는 다소 완화되어, 보다 압축적이고 정보 중심적인 학술 글쓰기로의 이동을 시사한다.

This study examines the knowledge structure of Korean linguistics and applied linguistics and compares it with changes in abstract-level discourse. Using Web of Science Core Collection records published between 2005 and 2024, the study constructed a final corpus of 818 records after deduplication and metadata cleaning. Co-word analysis was conducted on Author Keywords only, with association-strength normalization and Louvain clustering applied under a consistent analytical procedure. Thematic evolution was traced across three periods with the inclusion index, and English abstracts were summarized with five Coh-Metrix indices based on 796 abstracts with valid outputs across all five measures. The results identify the keyword ‘korean’ as the principal hub of the field. Two Basic backbones remain central: one organized around multilingualism, identity, and heritage language, and the other around English, South Korea, and language ideology. In contrast, an application-oriented axis involving education, corpus methods, stance, and digital literacy becomes more prominent in the later period. Recent abstracts show lower narrativity, higher word concreteness and deep cohesion, and slightly reduced syntactic difficulty, suggesting a shift toward more compact and information-focused academic writing.

본 연구는 최근 30년간 발표된 소아완화간호 연구를 대상으로 텍스트 네트워크 분석과 토픽 모델링을 적용하여 연구의 지식 구조와 주제적 동향을 규명하고자 하였다. PubMed, Embase, CINAHL 데이터베이 스에 등재된 소아완화분야 간호 관련 학술 논문의 초록을 분석 대상으로 하였고, 핵심 주요어의 빈도, 연결중심성, 매개중심성을 분석하였다. 토픽 모델링을 적용하였다. 총 1,252편의 초록이 최종 분석에 포함되었다. 핵심 주요어는 ‘가족’, ‘부모’, ‘요구’, ‘생애말기’, ‘경험’으로 나타났다. 토픽모델링 분석 결과, ‘생애말기 돌봄’, ‘가족의 요구 지지’, ‘서비스 전달체계’, ‘증상 관리’의 네 가지 주요 연구 주제가 도출되었다. 시기별 분석에서는 소아완화간호 연구의 꾸준한 양적 증가와 함께, 가족의 요구 지지와 생애말기 돌봄과 관련된 연구가 뚜렷하게 증가하는 경향을 보였다. 본 연구 결과는 소아완화간호 연구가 증상 중심 중재에서 가족 중심 돌봄과 생애말기 돌봄을 강조하는 전인적 돌봄으로 심화하고 있음을 보여준다. 이는 향후 소아완화간호 실무, 교육 및 연구 영역에서 가족 중심 역량과 생애말기 돌봄 역량을 강화할 필요성을 시사한다.

This study aimed to examine the knowledge structure and research topic trends in pediatric palliative nursing by applying text network analysis and topic modeling to published articles over the past 30 years. Data were extracted from abstracts of peer-reviewed articles related to pediatric palliative nursing published between 1995 and 2025. Articles were retrieved from PubMed, Embase, and CINAHL. Keyword frequency, degree centrality, and betweenness centrality were analyzed. Latent Dirichlet Allocation topic modeling was applied. A total of 1,252 abstracts were analyzed. Topic modeling revealed four major research topics: ‘end-of-life care’, ‘supporting family needs’, ‘service delivery system’, and ‘symptom control’. The findings demonstrate that pediatric palliative nursing research has evolved from a primarily symptom-focused approach toward holistic care that emphasize family-centered care and end-of-life care. These results highlight the importance of strengthening family-centered competencies and end-of-life care competencies in pediatric palliative nursing practice, education, and research.

본 논문은 학제간 연구의 대표적인 사례인 빅데이터 연구가 어떤 주제로 구성되어 있는지를 상향식 접근법 을 이용하여 분석한다. 분석을 위해서 연구재단에서 제공하는 학술지 인용색인시스템을 이용하였다. 영문 키워드 “big data”로 모든 등재지와 등재후보지를 대상으로 검색을 하여 이것을 원천 데이터로 하였다. 논문 저자가 직접 제 공하는 키워드를 본 연구에서 사용하기 위해서 정제작업을 거친 후, 주요 키워드 분포, 참여 저널의 성격 분포, 참여 저자 수의 분포, 연도별 키워드 분포 등을 이용하여 빅데이터 연구주제의 구조를 설명하였다. 식별된 주요 키워드들 은 사회네트워크 분석, 하둡, 맵리듀스, 개인정보/보호, 클라우드 컴퓨팅, 시각화, 데이터마이닝 등이다. 또한 빅데이 터가 지속가능하고 융복합적인 경영혁신 도구로 사용되기 위해 향후 추가적으로 보완되어야 할 연구 키워드들을 제 안한다.

We investigate the underlying structure of big data research domain, which is diversified and complicated using bottom-up approach. For that purpose, we derive a set of articles by searching “big data” through the Korea Citation Index System provided by National Research Foundation of Korea. With some preprocessing on the author-provided keywords, we analyze bibliometric data such as author-provided keywords, publication year, author, and journal characteristics. From the analysis, we both identify major sub-domains of big data research area and discover the hidden issues which made big data complex. Major keywords identified include SOCIAL NETWORK ANALYSIS, HADOOP, MAPREDUCE, PERSONAL INFORMATION POLICY/ PROTECTION/PRIVATE INFORMATION, CLOUD COMPUTING, VISUALIZATION, and DATA MINING. We finally suggest missing research themes to make big data a sustainable management innovation and convergence medium.

The purpose of the current study was to examine the effect structure difficulty may have on the type of knowledge representation L2 learners draw on in different measures of linguistic knowledge. To this aim, word monitoring task (WMT), elicited imitation task (EI), timed grammaticality judgment test (TGJT), untimed grammaticality judgment test (UGJT), and metalinguistic knowledge test (MKT), each consisting of an equal number of easy and difficult structures, were employed. The results of confirmatory factor analysis (CFA) demonstrated that the easy items of GJTs, irrespective of time condition, tap into the construct of automatized knowledge and the difficult ones of EI, TGJT, UGJT, and MKT into explicit knowledge. Additionally, in all the tests the participants’ performance on the easy items significantly differed from that on the difficult ones. Therefore, it can be concluded that structure difficulty is a contributing factor in discriminating different knowledge types and has a pivotal role in learners’ use of linguistic knowledge.

Purpose: The aim of this study was to identify the knowledge structure of nursing research on heart failure in Korea. Methods: Fifty-two studies published in Korea and 41 published abroad by domestic researches from 1988 to 2019, were included. Meaningful morphemes from the abstracts were extracted and refined, and co-occurrence matrix was generated. Using Phython 3.7 for edge weight, degree centrality, closeness centrality, and betweenness centrality and Gephi 0.9.2 for visualization, 571 keywords were analyzed. Results: The core keywords were “patient”, “heart failure”, “symptom”, “function”, “quality of life”, “self-care”, and “intervention”. The sociogram identified “patient”, “heart failure”, and “symptom” as the largest node, and the edge weight between the keywords was the highest. From 1988 to 2019, keywords such as “patient”, “heart failure”, and “symptom” ranked the highest. Especially, from 2016 to 2019, “quality of life”, “NYHA”, and “medication” ranked lower, but “cognition”, “health literacy”, “behavior”, “self-efficacy”, “man”, “woman”, and “age” newly appeared or ranked higher. Conclusion: It is recommended that Korean heart failure nursing researchers conduct researches related to self-care for symptom management of heart failure patients, especially on nursing interventions. In addition, nursing researchers should conduct studies on the cognition and health literacy related to self-care of the elderly patients with heart failure.

본 연구는 한국 다문화 지식체계의 구조를 분석하는데 목적을 두고, 2005년부터 2010년까지 발행된 등재(후보)학술지에 수록된 다문화분야의 논문에서 저자가 부여한 키워드를 중심으로 동시단어 네트워크를 생성하고 k-core 분석을 수행한다. 먼저, 2010년까지 주요 학술지에 게재된 논문들을 중심으로 한국의 다문화 연구의 현황을 살펴보고, 다문화분야의 핵심 연구주제를 추출한다. 둘째, 다문화연구가 집중적으로 생산되기 시작한 2005년부터 2010년까지의 연구 논문을 대상으로 연도별 다문화 지식구조의 변화 추이를 분석한다. 셋째, 2005년부터 2010년까지 다문화연구가 활성화된 학문분야를 중심으로 분야별 핵심 주제와 다문화 지식구조의 특성을 비교분석한다.

Analyzing research paper published from 2005 to 2010, this study aims for analysing the research paradigm on multi-culture and understanding the structural characteristics of the multicultural knowledge via scientometric. Co-word network constructed by keywords in documents and their co-occurrence relationships is a kind of mapping knowledge structure. A total of 4,521 and 1,373 papers published between 2005 and 2010 were retrieved from the KRF Registered Journals and Proposed Journals. This paper employs k-core analysis method in the field of mapping knowledge structure to analyze keyword co-occurrence network of multicultural research in Korea. And Netminer 3 is employed to visualize the networks in this paper.

본 연구의 목적은 인간들이 공통적으로 공유하는 지식구조를 기반으로 온톨로지를 구축하기 위해 인간들이 가지고 있는 개념들의 범주와 관계를 조사하여 기본모델을 제시하고자 하는데 있다. 연구방법은 1차 조사에는 설문지법을 이용하였고 2차 조사에는 면담법을 사용하였다. 연구 결과 문헌정보학에 대한 KDC나 DDC의 구조와 학생들이 가지고 있는 지식구조에는 차이가 있었다. 학생들이 가지고 있는 구조의 기본 틀은 개체중심의 관계성으로 이루어져 있었다. 조사결과 4가지의 관계성 모델이 축출되었는데, 이 모델은 문헌정보학 분야 온톨로지 구축에 기초 자료로 활용할 수 있을 것이다. 그리고 학업성적이 지식구조에 영향을 미치고 있는 것으로 밝혀졌다.

The purpose of this study is to investigate a fundamental model for categories and relationships among concepts in library and information science field in order to construct an ontology based upon the knowledge construct of human being. Questionnaire and interview were involved for this study. The results shows that students' knowledge structure was different from KDC and DDC schemes. Students had an object oriented knowledge structure and provided four relationship models. These model could provide a fundamental data for ontology construction. Also, it shows that student academic grades influenced their knowledge structures.

미술치료사를 대상으로 한 연구는 꾸준히 증가해 왔으나, 이들 연구의 지식구조를 체계적으로 분석한 연구는부족한 실정이다. 이에 본 연구는 키워드 네트워크 분석을 활용하여 국내 미술치료사 연구의 지식구조를 탐색하는 데 목적이 있다. 분석 대상 논문에서 추출한 키워드를 바탕으로 NetMiner를 활용하여 출현빈도, 동시출현빈도, 중심성, 응집성 분석을 수행하였다. 연구 결과, 미술치료사 연구는 점진적으로 증가하였으며, 내러티브탐구, 경험, 미술작업 등이 높은 출현빈도를 보였다. 동시출현빈도에서는 내러티브탐구-자전적연구, 내러티브탐구-미술작업, 능력-역전이관리, 완화-의료-호스피스 등의 조합이 빈번하게 나타났다. 중심성 분석에서 내러티브탐구가 전반적으로 가장 높은 값을 보였으며, 경험과 미술작업이 이와 긴밀하게 연결되어 네트워크의 중심 구조를 형성하였다. 응집성 분석에서는 의료․완화 실천, 집단 및 직무 맥락, 전문성․윤리 담론, 질적연구 기반 임상․발달탐구의 네 개 하위 집단이 경험과 내러티브탐구를 매개로 상호 연결되는 통합적 구조를 이루고 있었다. 이러한결과를 바탕으로 본 연구의 의의와 제한점에 대하여 논의하였다.

Research on art therapists has been increasing, but studies systematically analyzing the knowledge structure of this field remain scarce. This study explored the knowledge structure of domestic art therapist research through keyword network analysis. Using NetMiner, frequency, co-occurrence, centrality, and cohesion analyses were conducted on keywords extracted from selected articles. Results indicated a steady growth in art therapist research, with narrative inquiry, experience, and art-making showing high frequency. Frequent co-occurrence pairs included narrative inquiry-autobiographical research, narrative inquiry-artmaking, competence-countertransference management, and palliative-medical-hospice. Narrative inquiry exhibited the highest centrality, forming the core structure alongside experience and art-making. Cohesion analysis revealed four subgroups-medical/palliative practice, group and occupational contexts, professionalism /ethics discourse, and qualitative clinical/developmental inquiry-interconnected through experience and narrative inquiry. Implications and limitations were discussed.

한국학의 연구 범위는 한국의 역사, 문학, 정치, 사회, 경제, 종교 등 한국과 관련된 모든 영역을 망라하고 있다. 본 연구는 문헌동시인용 분석과 텍스트마이닝 기법을 사용하여 한국학 지식구조를 정의하였다. 그리고 한국학을 다룬 주체에 따라 한국에서 논의된 한국 연구를 주체 인식 한국학, 한국 이외의 지역에서 논의된 한국 연구를 타자 인식 한국학으로 나누어 하위영역을 비교·분석하였다. 이를 위해서 SCOPUS 데이터베이스에서 ‘Korea’ 또는 ‘Korean’이라는 단어를 키워드로 포함하고 있는 인문·사회 분야 문헌 10,929건을 수집하였다. 분석결과 주체 인식 한국학의 지식구조에서는 총 20개의 하위영역이 발견되었고, 타자 인식 한국학의 지식구조에서는 총 14개의 하위영역이 발견되었다. 주체 인식의 한국학과 타자 인식의 한국학의 하위영역 구성에 있어서 차이점은 첫째, 주체 인식 한국학의 하위영역이 타자 인식 한국학의 하위영역보다 더 다양한 영역으로 세분되어 있다는 것, 둘째, 주체 인식 한국학은 마케팅/소비자와 서비스, 산업화, 다문화, 정신건강, 관광, 한국어, 환경과 도시 등이 주요 영역을 차지하고 있고, 타자 인식 한국학은 크게 한국 대내외의 상황, 한국 대중문화, 미국 이민자로서의 한국인, 한국어/한국어 습득이 주요 영역을 차지하고 있는 것으로 나타났다. 마지막으로 주체 인식과 타자 인식에서 공통적으로 보이는 영역은 정신건강, 관광, 한국어, 탈주민, 청소년 비행 등이었다.

This study aims to detect the knowledge structure of Korean studies using document co-citation analysis and text mining techniques. This study divided Korean corpus into two perspectives: Self-perceived and others’ perceived Korean studies. To this end, we collected 10,929 humanities and social literature containing the word Korea or Korean as a keyword in the SCOPUS database. As a result of analysis, a total of 20 subdomains were found in the knowledge structure of self-perception, and a total of 14 subdomains were found in the knowledge structure of otherts' perception. Differences in Korean Studies between two are: First, the sub-area of ??self-perceived Korean studies is subdivided into more diverse areas than the sub-area of ??other-perceived Korean studies. Second the major areas in self-perceived Korean studies are customers and services, industrialization, multiculturalism, mental health, tourism, Korean language, environment, and cities. Others' perceptions of Korean Studies are grouped into domestic and foreign situations of Korea, Korean pop culture, Koreans as US immigrants, and Korean language. Finally, the common areas of self-perception and others’ perception were mental health, tourism, Korean language, North-Korean defectors, and juvenile delinquency.