Earticle

본 연구는 최근 10년 동안(2009-2018) 국내 학술지에 발표된 감정노동(emotional labor) 관련 892편의 논문을 텍스트 마이닝(text-mining) 및 네트워크 분석(network analysis)을 활용하여 연구동향을 파악하는 것이 목적이다. 이를 위해 이들 논문의 주제어를 수집 및 코딩하여 최종적으로 871개의 노드(node)와 2625개의 링크 (link)로 변환시켜 네트워크 텍스트로 분석하였다. 첫째, 네트워크 텍스트 분석 결과로 동시출현빈도에 따른 상 위 4개 주요 주제어는 번아웃, 이직의도, 직무스트레스, 직무만족 순으로 나타났으며, 연결중심성에 따른 상위 4 개 주제어들의 빈도와 연결중심성 모두 비교적 높은 것으로 확인되었다. 둘째, 연결중심성 상위 4개의 주제어를 바탕으로 자아(ego)연결망 분석을 실시하여 각 네트워크의 연결중심도에 대한 주제어를 제시하였다.

The purpose of this study was to identify research trends of 892 domestic articles (2009-2018) related to emotional labor by using text-mining and network analysis. To this end, the keyword of these papers were collected and coded and eventually converted to 871 nodes and 2625 links for network text analysis. First, network text analysis revealed that the top four main keyword, according to co-occurrence frequency, were burnout, turnover intention, job stress, and job satisfaction in order and that the frequency and the top four core keyword by degree centrality were all relatively the high. Second, based on the top four core keyword of degree centrality the ego network analysis was conducted and the keyword for connection centroid of each network were presented.

This study compares and contrasts the intellectual development of the MIS field in Korea from 2005 to 2009 to that of international trends by using a keyword co-occurrence network analysis of the two flagship journals: APJIS and MIS Quarterly. From 316 research articles in these two journals, 132 unique and most frequently co-occurred keywords were put into analysis. The results of structural equivalence show a mild correlation between APJIS and MIS Quarterly. The e-commerce, trust, and technology adoption are the high frequency keywords in both journals. In Korea e-learning, purchasing, and recommendation systems turn out to be important keywords while outsourcing, research method, quantitative method, design research, information theory, and empirical research are in average international journals. This connotes that the Korean scholarship tends to focus more on practically oriented topics, but the clustering and relational mapping of research topics in each journal show a mild level of overlap with distinctive orientations due to intrinsic disparities depending on the concerned journals’ geographical scopes, namely domestic or global.

This study focuses on a special type of verbs, “generalized verbs”, in Chinese dialects, whose scope of use are very broad and vague. In the phenomenon of polysemy in English verbs, the close connection between multiple meanings is a process of extending from the central meaning of one word to other meanings. However, the meaning of a generalized verb is uncertain, and can only be affirmed in a specific context. Taking “zheng”(整) in Chinese Northeast Dialect as an example, this study conducted a corpus-based network analysis to explore the semantic development process of “zheng” and provided a reasonable explanation for its expansion rules. Generally, the meanings of the generalized verb “zheng” are to be classified into five categories, i.e., (1) to refer to an unspecified action, (2) to produce and yield results, (3) to use one’s body parts to make action, (4) to use tools and make action, (5) to refer to some fixed collocations and idioms.

글로벌 경제의 가속화와 더불어 물류산업에 있어서 항공물류는 점차 중요한 역할을 담당하고 있다. 항공물류산 업의 기초로서 공항터미널은 큰 주목의 대상이 되고 있다. 본 연구는 중국 공항터미널의 연구동향을 분석하는 것을 연구의 목적으로 하였으며, 2003년부터 2020년까지 65개 해외 논문의 키워드를 추출하고 SNA방법을 이용하여 분석 하였다. 첫 번째 기간 (2003-2008)은 "Airport Terminal", "Boned" 및 "Chinese Mainland"와 같은 키워드가 상위 키워드로 도출되었다. 두 번째 기간 (2009-2014)의 결과는 "China", "DEA", "Airport" 및 "Flight Delay"와 같은 키워드들이 도출되었고, 세 번째 기간(2015-2020)에는 "Airport Competitiveness"와 "Aviation Network"등의 키 워드가 상위로 나타났다. 본 연구의 결과는 경제의 성장에 따라 중국 공항터미널의 연구동향은 공항시설 건설에서 네트 워크 개발로 점차 확대되는 것을 확인할 수 있다. 본 연구는 중국 공항터미널의 연구동향을 분석하였으며, 향후 한국을 포함한 인근국가의 정책입안자, 학계, 실무자에게 시사점을 제공한다.

With the acceleration of economic globalization, the development of aviation logistics plays an increasingly significant role in the logistics industry. As the foundation of aviation logistics development, airport terminals are attracting increasing attention. In this respect, the aim of this research is to analyze 65 academic papers on Chinese airport terminals from 2003 to 2020 by utilizing analytic keywords of academic papers and suggest the research trend of Chinese airport terminals. The SNA was adopted as research methodology. Airport Terminal, Boned, and Chinese Mainland were the keywords for the first period (2003-2008), while the second period (2009-2014) included the keywords such as China, DEA, Airport, and Flight Delay. For the third period (2015-2020), Airport Competitiveness and Aviation Network were also highly connected keywords. This indicates that with the growth of the economy, the research trend of China’s airport terminals has been gradually expanding from infrastructure construction to network development. The results have implications on suggesting the research trend of Chinese airport terminals, and providing insights to the policy makers, academics, and practitioners in neighboring countries including Korea.

The analytics lens of big data is very popular in both industry press and academic literature where big data is often discussed in the contexts of volume, velocity, and variety. This study offered an innovation lens of big data as digital service innovation. An evolutionary, ecosystem-based framework is adopted for digital service innovation. Digital trace data from Twitter provides the opportunity to see glimpses of big data ecosystems and the elements of big data services at two stages in the evolutionary process. Also, co-hashtag network analysis and community structure detection are used to understand the structure and dynamics of the big data ecosystem and its elements, over time. Finally, discussions and implications are presented.

본 연구는 특허와 제휴 데이터를 바탕으로 세계 주요 기업들의 자율주행차 개발 관련 활동들의 특성을 살펴보았다. 무자율주행차에 관련된 440개의 특허와 120개의 제휴관계를 분석하여 현재 무인차의 개발활동의 중심에 있는 기업들은 구글, 포드, GM등임을 알 수 있었으며, 이들 중 구글은 인식, 정보, 센서, 데이터 등의 방면에 집중하고 있는 것으로 나타났고, 포드는 컨트롤과 판단에 GM은 주행에 관련된 기술에 집중하고 있음을 알 수 있었다. 또한 120개의 협력관계에 대한 네트워크 분석을 구글이 가장 높은 중심성을 보유하고 있고, GM, 포드, 닛산, 현대, 도요타 역시 상대적으로 높은 중심성을 가지고 있다는 것을 알 수 있었다. 마지막으로 클러스터 분석을 통해 중국의 무인차 개발은 2개의 진영(SAIC-GM, DFG-Ford)로 나누어져 한 진영은 서비스에 한 진영은 기술 생산 등에 집중한다는 것을 밝혀낼 수 있었고, 한국과 일본은 구조가 유사하나 일본이 오히려 더 광범위하고 넓은 관계를 구축하고 있다는 것을 알 수 있었다. 구글과 독일3사의 협력관계에서는 서로 크라이슬러와 Here같은 대안을 구축함으로써 의존도를 낮추려고 하는 점을 알 수 있었다.

Worldwide digitalization and convergence has led incremental and rapid change in landscape of automobile industry. Consequently, increasing numbers of ICT and auto companies are actively constructing alliances with various companies from different industry. For investigating the characteristics of firms’ strategic behaviors in autonomous car industry, we conducted data mining analysis and 2 social network analysis (degree centrality analysis, community analysis) by using 440 US patents data and 120 alliance data. Firstly, we found that Google is mostly focused on the information area, while Ford and GM are mostly on control and detection technology. Hyundai and Nissan are focused on most of the technologies. Secondly, with a frist network analysis (degree centrality) on alliance data, we found that Google has the highest degree centrality with other firms. GM, Ford, Nissan, Hyundai, Toyota also have the relatively high degrees of centrality. Finally, from the 2nd network analysis (community analysis) on alliance data, we found five significant alliance groups. Group 1 so called Google-German alliance, group 2 so called GM-China alliance, group 3 so called GM-Ford alliance, group 4 Korean alliance and group 5 Japanese alliance. Among those groups, Chinese-related alliances can be categorized into two competitive groups: GM-SOEs (State-Owned Enterprises) which focus on business model and Ford-private enterprises which focus on technology and manufacturing. In case of Korean and Japanese alliance, although their structure is similar, Japanese alliance is more active and international. Lastly, inside Google -German alliance, mutual competitive behavior was detected.

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 연구에서는 빅데이터 분석에 기반한 평화교육과 통일교육의 주제적 특징을 도출하여 정책과 담론, 교육방향 과 내용, 사회적 쟁점 등의 동향을 총체적으로 점검하는데 그 목적이 있다. 본 연구의 결과를 요약해 보면, 첫째, 평화 교육과 통일교육에서 ‘평화’, ‘통일’, ‘교육’, ‘연구’, ‘학생’, ‘학교’, ‘교사’, ‘대상’, ‘한반도’ 등은 공통적으로 중요한 키워드 로 나타났다. 둘째, 평화교육의 상위토픽은 ‘평화교육과 시민교육’, 통일교육의 상위토픽은 ‘통일교육의 공감과 참여’로 나타났다. 셋째, 평화교육에서 정부별로 상승추세를 나타내는 토픽으로는 ‘세계평화와 인권’, ‘평화교육의 대상과 방향’, 통일교육에서 정부별로 상승추세를 나타내는 토픽으로는 ‘통일교육의 주체’로 나타났다. 넷째, 평화교육에서 ‘평화’, ‘교 육’, ‘학생’, ‘학교’, ‘평화교육’ 등의 중심성이 높았고, 통일교육에서는 ‘통일교육, ‘통일’, ‘교육’, ‘통일부’, ‘학교’, ‘교사’의 중심성이 높았다. 본 연구를 통해 평화교육과 통일교육에 대한 이해의 지평을 확장할 수 있었고, 관련 정책 수립 및 후속 연구 수행에 의미 있는 시사점을 제공하였다.

The purpose of this study is to comprehensively check trends in policies, discourses, educational directions and contents, and social issues by deriving the subjective characteristics of peace education and unification education based on big data analysis. The results of this study are as follows. First, 'peace', 'unification', 'education', 'research', 'student', 'school', 'teacher', 'target', and 'Korean Peninsula' were commonly important keywords in peace education and unification education. Second, the top topic of peace education was 'peace education and civic education', and the top topic of unification education was ' sympathy and participation in unification education'. Third, topics that show an upward trend by regime in peace education were 'World Peace and Human Rights' and 'Object and Direction of Peace Education', and 'Subject of Unification Education' as topics that showed an upward trend by regime in unification education. Fourth, in peace education, the centrality of 'peace', 'education', 'student', 'school', and 'peace education' was high, and in unification education, 'unification', 'education', 'unification', 'school', and 'teacher' were high. Based on these results, it was intended to expand the horizon of understanding peace education and unification education, and to provide meaningful implications for establishing policies and conducting follow-up studies.

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􀕶

지방공기업이 지방자치단체의 지역주민 복리 및 지역발전을 위해 설립이 증가하고 있음에 따라 지방공기업에 대한 연구가 양적, 질적으로 성장하였다. 지방공기업에 대한 연구가 오랜 기간 동안 이루어짐에도 불구하고 연구 경향에 대한 분석이 전무 한 상태이다. 따라서 본 연구는 지방공기업 의 연구 경향 분석을 위해 1989년부터 2019년까지 8개의 학회지를 대상으로 178개 게재 논문을 선 정하여 분석을 실시하였다. 연구경향 분석은 연구주제, 연구영역, 연구방법, 연구 참여자 등을 중심 으로 분석하였고, 특히 연구주제어의 연계성을 파악하기 위해 R 프로그램을 활용하여 네트워크 분 석을 하였다. 분석결과 경영관리, 경영평가, 경영혁신, 경영효율, 사회적 가치 등이 높은 연관성을 가지고 있는 것으로 나타났다. 지방공기업에 대한 연구는 연구영역의 다양화 및 학제 간 융합 연 구 등을 통해 지속적으로 연구가 이루어져야 할 것이다. 또한 연구경향 연구가 다른 관점에서 다 양하게 이루어져 지방공기업의 연구 성장과 발전에 기여할 것으로 기대된다.

The research on local public enterprises grew in quantity and quality as the establishment of local public enterprises was increasing for the welfare of local residents and regional development of local governments. Although research on local public enterprises has been conducted for a long time, there is no analysis of research trends. Therefore, this research was conducted by selecting 178 published papers from eight academic journals from 1989 to 2019 to analyze the research trends of local public enterprises. Research trend analysis focused on research subjects, research areas, research methods, research participants, etc., and network analysis was conducted using R program to identify the link between research subjects. The analysis showed that management, management evaluation, management innovation, management efficiency and social value have high associations. The research on local public enterprises should be carried out continuously through diversification of research areas and cross-disciplinary research. It is also expected that research trends will be conducted in various ways from different perspectives, contributing to the growth and development of research by local public enterprises.

빅데이터의 활용은 비즈니스 가치를 높이는데 필수요소가 됨에 따라 빅데이터 시장의 규모가 점점 더 커지고 있다. 이에 따라 빅데이터 시장을 선점하기 위해서는 경쟁력 있는 특허를 선점하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 빅데이터 특허의 동향을 분석하기 위하여 영문 키워드 네트워크 기반 특허분석을 수행하였다. 분석 절차는 빅데이터 수집 및 전처리, 네트워크 구성, 네트워크 분석으로 구성되어 있다. 연구 결과는 다음과 같다. 빅데이터 특허 대다수는 예측 등을 위한 데이터 처리를 위한 특허이며, analysis, process, information, data, prediction, server, service, construction 키워드가 연결정도 중심성 및 매개 중심성이 높았다. 본 연구의 분석결과는 향후 빅데이터 특허 출원 시 참고할 수 있는 유용한 정보로 활용될 수 있다.

As the use of big data is necessary for increasing business value, the size of the big data market is getting bigger. Accordingly, it is important to apply competitive patents in order to gain the big data market. In this study, we conducted the patent analysis based keyword network to analyze the trend of big data patents. The analysis procedure consists of big data collection and preprocessing, network construction, and network analysis. The results of the study are as follows. Most of big data patents are related to data processing and analysis, and the keywords with high degree centrality and between centrality are “analysis”, “process”, “information”, “data”, “prediction”, “server”, “service”, and “construction”. we expect that the results of this study will offer useful information in applying big data patent.

연구목적: 도시의 물리적·비물리적 구조간 연결이 확대되고 복잡해짐에 따라 재난으로 인한 피해가 복 합적으로 발생하는 복합재난의 위험성이 증가하고 있다. 이러한 복합재난에 대비하기 위해서는 복합 재난으로 전개될 수 있는 재난들을 선제적으로 식별하여 관리하는 것이 중요하다. 이러한 배경에서 본 연구는 국내외 복합재난 관련 연구의 동향을 분석함으로써 복합재난으로 연구된 재난 유형을 분석하 고, 이를 통해 향후 복합재난 관리의 방향성을 제시하고자 한다. 연구방법: 본 연구는 재난과 관련된 국 내외 학술지에 최근 20년(2002-2021년)간 등재된 복합재난 관련 993편의 서지정보에 기반하여 동시출 현 빈도분석을 수행하여 재난 유형 간 네트워크를 구축하였으며, 네트워크 분석을 통해 복합재난 연구 동향에 관한 국내외 및 시기별 비교분석을 수행하였다. 연구결과: 국내에서는 풍수해(집중호우, 태풍등), 기반시설 붕괴, 화재와 관련한 복합재난 연구의 비중이 높았으며, 최근 들어 지진과 산사태와 관련된 복합재난 연구가 증가하는 것으로 분석되었다. 반면, 국외에서는 풍수해 및 지진과 더불어 기반시설 붕괴에 관한 연구의 비중이 높았으며, 지진해일과 정전 등 재난 연계 유형 이 다양하게 나타났다. 결론: 본 연구는 복합재난 연구 동향에 대한 이해도를 높이고, 앞으로 국내 복합재난 연구가 가져야 할 방향성을 제안 하는 데 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

Purpose: As the connection between physical and non-physical structures in cities is expanding and becoming more complex, the risk of complex disaster which causes damage in a complex way is increasing. Preparing for these complex disasters, it is important to preemptively identify and manage disasters that can develop into complex disasters. Therefore, this study analyzes the disaster types studied as complex disasters by analyzing the trends of domestic and international studies related to complex disasters, and presents the direction of complex disaster management in the future. Method: We first established co-occurrence networks between disaster types based on 993 articles related to complex disasters published in disaster-related journals for the last 20 years (2002-2021). Then, through network analysis, domestic and international complex disaster research trends were compared and analyzed. Result: Research on complex disasters related to storm and flood damage, infrastructure failure and fire was high in domestic studies, and it was analyzed that research on complex disasters related to earthquakes and landslides has recently increased. However, in international studies, the proportion of studies on infrastructure failure along with storm and flood damage and earthquake was high, and various types of disasters such as tsunami and drought appeared. Conclusion: The results of this study are expected to increase the understanding of the trends in complex disaster research and provide suggestions of domestic complex disaster research in the future.

Currently, the nation's medical industry is changing due to the rapid development of technology. In addition, medical accidents occurring in the medical industry are gradually increasing amid the drastic changes. Therefore, a possible solution to medical accidents in the changing health care industry is needed. Accordingly, this study uses network-centrality analysis to examine the business ecosystem of smart surgical medical systems to find ways to increase the efficiency of surgery as well as the resolution of medical accident problems, and to suggest the direction of development of the medical system in the future from a systematic business ecosystem perspective.

본 연구의 목적은 키워드 네트워크 분석과 토픽 모델링을 활용하여 한국어 학습자의 자기 효능감 연구의 동향을 분석하는 것이다. 이를 위해 3단계의 면밀한 자료 수집 과정을 통해 한국어 학습자의 자기효능감과 관련된 총 79편의 연구를 분석 대상으로 선정하였다. 자료 분 석 단계에서는 NetMiner 프로그램을 활용하여 키워드 네트워크 분석과 토픽 모델링을 실시 하였다. 키워드 네트워크 분석 결과, ‘말하기 효능감’, ‘쓰기 효능감’, ‘학업성취도’가 높은 빈 도를 보였으며, 동시 출현 빈도 분석에서는 ‘쓰기 효능감-외국인 유학생’, ‘쓰기 효능감-불안 감’ 단어 쌍이 높은 연결 강도를 나타냈다. 또한, 가장 높은 비율을 차지한 토픽의 키워드는 ‘말하기 효능감, 학습자 만족도, 온라인 수업, 말하기 수업, 말하기 불안’으로 나타났다. 한국 어 학습자의 자기효능감 연구에서 가장 높은 비중을 차지한 토픽은 말하기 효능감과 관련된 주제이며, 이와 관련하여 학습자 만족도, 온라인 수업, 말하기 불안 등의 요소와의 관계를 탐 구하는 연구가 활발하게 이루어졌음을 확인할 수 있다. 위 분석 결과를 바탕으로, 본 연구는 향후 한국어교육 분야에서 자기효능감 연구의 방향성을 제안하였다는 점에서 의의를 가진다.

The purpose of this study is to analyze research trends on Korean language learners’ self-efficacy by utilizing keyword network analysis and topic modeling. To achieve this, a meticulous three-stage data collection process was conducted, selecting a total of 79 studies related to Korean language learners’ self-efficacy. For data analysis, the NetMiner program was used to perform keyword network analysis and topic modeling. The keyword network analysis results showed that ‘speaking efficacy’, ‘writing efficacy’ and ‘academic achievement’ appeared with high frequency. In the co-occurrence frequency analysis, the word pairs ‘writing efficacy - international students’ and ‘writing efficacy-anxiety’ exhibited strong connections. Additionally, the most dominant topic was characterized by keywords such as ‘speaking efficacy’, ‘learner satisfaction’, ‘online classes’, ‘speaking class’ and ‘speaking anxiety’. The findings indicate that the most prominent topic in research on Korean language learners’ self-efficacy is speaking efficacy, with active studies exploring its relationship with learner satisfaction, online classes, and speaking anxiety. Based on these results, this study holds significance in suggesting future directions for self-efficacy research in the field of Korean language education.

본 연구의 목적은 한국의 진로와 직업 분야 소명연구에 대한 동향을 살펴보고, 향후 소명연구의 방 향을 제시하는 것이다. 이를 위해 현황 분석과 네트워크 분석을 통하여 2000년부터 2018년 현재까지의 최근 19년 동안 발표된 111편의 논문을 분석하였다. 본 연구의 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 현황 분석 결과이다. ① 연도별 현황은 2006년을 시작으로 2013년까지는 미흡하였으나 2014 년 12편(10.8%), 2015년 15편(13.5%)으로 증가하는 추세를 나타냈다. 2016년 이후 연구는 68편 (61.2%)의 높은 분포를 나타냈다. ② 연구대상 현황은 성인(51.4%)과 대학생(39.6%)으로 대다수 연구 가 이루어져 초등학생, 중학생, 고등학생 대상에 대한 연구는 매우 미흡한 것으로 분석되었다. ③ 측정 도구 현황은 CVQ-K(50.3%), MCM-K(11.7%), Wrzesniewski et al.척도(6.3%), VCS-K(5.0%) 등의 순으 로 나타났다. ④ 연구방법은 양적연구(89.2%)가 대부분인 것으로 분석되었다. 둘째, 네트워크 분석 결과이다. ① ‘논문제목’ 분석 결과, 소명의식, 직업소명, 대학생, 진로소명, 삶의 만족 등의 순으로 출현빈도가 높게 나타났다. 연결중심성이 높은 키워드로는 소명의식, 삶의 만족, 진 로소명, 대학생, 직업소명 등의 순으로 분석되었다. 매개중심성이 높은 키워드로는 직업소명, 소명의식, 진로소명, 삶의 만족, 조직몰입 등의 순으로 분석되었다. 이러한 결과를 통하여 진로와 직업분야에서 소명의 중요성과 더불어 활발히 연구되는 주제와 확장이 높은 연구주제를 알 수 있었다. ② ‘연구대상’ 분석 결과, 대학생 연구대상의 주제어로는 대학생, 진로소명, 소명의식, 삶의 만족, 진로결정수준 등의 순으로 나타났다. 성인 연구대상의 주제어로는 직업소명, 소명의식, 직무만족, 교사, 직장인 등의 순으 로 나타났다. 이러한 결과를 통하여 대상별 연구주제의 차이점이 분석되어 대상별 소명의 사용명칭 구 분이 필요한 것으로 시사되었다. ③ ‘주제어’ 분석 결과, 연결중심성이 높은 주제어로는 삶의 만족, 소명 의식, 삶의 의미, 진로소명 순으로 나타났다. 매개중심성이 높은 주제어로는 삶의 만족, 진로소명, 소명 의식, 삶의 의미 순으로 분석되었다. 주제어는 G1(대학생의 진로적응과 진로소명), G2(직업인의 직업적 응과 직업소명), G3(삶·일에 의미·만족과 소명)의 총 3개의 연구주제로 도출되었다. 이를 통하여 진로와 직업에서 대상별로 삶과 일의 의미와 만족에 적응으로서 소명의 중요성이 시사되었다. 끝으로 본 연구 결과에 기초하여 논의하고 향후 연구에 대해 제언하였다.

The purpose of this study is to examine trends in calling of career and vocation research in Korea and to suggest directions for future career research. To do this, we analyzed 111 papers published from 2000 to 2018 through current analysis and network analysis. First, it is the result of current analysis. ① By year, the current situation was insufficient until 2013, but it increased to 12(10.8%) in 2014 and 15(13.5%) in 2015. Since 2016, research has shown a high distribution of 68(61.2%). ② Most of the research subjects were adults(51.4%) and university students(39.6%). ③ The current status of the measurement tools were CVQ-K(50.3%), MCM-K(11.7%), Wrzesniewski et al(6.3%) and VCS-K(5.0%). ④ The research method was analyzed by the majority(89.2%). Second, network analysis results. ① The frequency of appearance in the order of 'title of paper' analysis, calling sense, vocation calling, college students, career calling, life satisfaction etc. Keywords with high connection centrality were analyzed in order of calling sense, life satisfaction, career calling, university student, vocation calling. Keywords of mediation centrality were analyzed in order of calling, calling sense, career calling, life satisfaction, organizational commitment. Through these results, we could find out the topic of study and the subject of study which are actively studied with the importance of calling in career and vocation. ② The results of the analysis of 'research subjects' showed that the main subjects of university students' research subjects were university students, career calling, calling sense, life satisfaction, career decision level. The main subjects of adult research subjects were vocation calling, calling sense, job satisfaction, teachers, and workers. The results of this study suggest that it is necessary to distinguish the use of the subject-specific calligraphy. ③ In the result of 'main word' analysis, the main topic of connection center was life satisfaction, calling sense, meaning of life, career calling. The mediation centered subjects were analyzed in order of life satisfaction, career calling, calling sense, meaning of life. Key words were derived from three research themes: G1(career adaptation and career calling for university students), G2(job adaptation and vocation calling for workers), and G3(meaning, satisfaction and calling for life and work). This suggests the importance of calling as an adaptation to the meaning and satisfaction of life and work by subject in career and vacation. Finally, the results of this study are discussed and suggested future research.

본 연구는 최근 5년간 국내 언론에 보도된 외국인 및 유학생이 동시에 포함된 관련 기사를 수집하고, 이를 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 분석하였다. 기사 원문은 웹 크롤링을 통해 수집하였으며, 수집된 텍스트는 형태소 분석과 불용어 제거, 단어 빈도 분석, 텍스트 네트워크 분석 등의 전처리 과정을 거쳤다. 단어 빈도 분석 결과, ‘외국인’, ‘유학생’, ‘대학’ 등의 키워드가 높은 빈도를 보였으며, 중심성 분석을 통해 ‘유학생’과 ‘외국인’이 핵심적인 위치에 있음을 확인하였다. 텍스트 네트워크 시각화를 통해 주요 단어 간의 의미적 연결 구조도 파악하였다. 본 연구는 외국인 유학생 담론의 구조적 특성을 제시함으로써, 관련 정책 수립과 사회적 인식 개선을 위한 기초자료 로 활용될 수 있다.

This study collected and analyzed news articles related to foreigners and international students reported in the South Korean media over the past five years using text mining techniques. Articles were collected through web crawling, and preprocessing steps such as morpheme analysis, stopword removal, word frequency analysis, and text network analysis were conducted. The frequency analysis showed that keywords such as “foreigner,”“international student,” and “university” appeared most frequently. Centrality analysis revealed that “international student” and “foreigner” held the most prominent positions in the network. Furthermore, network visualization allowed us to understand the semantic associations among major keywords. This study offers structural insights into how the media frames discourse around international students and can serve as foundational data for improving policy formulation and social perception.

본 논문에서는 시내버스의 운행관련 빅데이터를 활용하여 다차원의 대중교통 네트워크를 구축 한 후, 네트워크 중심성 분석을 통해 대중교통의 구조적 특징을 파악하고, 이를 바탕으로 대중교통 취 약지를 도출한다. 네트워크 중심성 분석 방법으로 연결 중심성, 매개 중심성, 고유벡터 중심성을 활용 한다. 특히, 단순 네트워크보다 다차원 분석에 적합한 네트워크 정보를 구축하며, 확장방안도 제시한 다. 네트워크 분석 결과는 시내버스 노선 개편, 대중교통 취약지 확인 등 교통관련 정책을 과학적으로 수립하는데 기초연구 자료로 활용될 수 있을 것이다.

We construct a multi-dimensional mass-transit network from the data generated by daily city-bus operation, understand the structure and characteristics of mass transit through the centrality analysis, and find the weak area of mass transit in the city. Degree centrality, betweenness centrality, and eigenvector centrality are used for the analysis. We propose an extension of the idea for further multidimensional analysis for the transit data. The result of this study can contribute as basic research data for transportation plan in the city government.

This study aims to analyze the network structure of keywords related to personal color diagnosis using big data and explore color diagnosis trends and changes in consumer perception. Data from online platforms such as Naver, Daum, and Google were collected via Textom and subjected to text mining, TF-IDF, N-gram, and CONCOR analyses. The analysis revealed key keywords such as personal color, diagnosis, makeup, recommendations, and reviews. Consumer perceptions were clustered into the following four types. First, diagnosis utilization was for social purposes such as job hunting, interviews, and events. Second, diagnosis marketing was defined as service provision, including centers, programs, experiences, and consultations. Third, diagnosis content was categorized into specific diagnosis elements such as tone (cool/warm), cosmetics, hair dyeing, and season. Fourth, diagnosis services were defined as user experiences and procedures, including results, reviews, reservations, prices, and consulting. Through this analysis, this study confirmed that personal color goes beyond mere beauty and is becoming a standard for social interaction and rational consumption. It is significant in that it provides basic data for the development of an objective, data-based diagnostic system and the establishment of customized marketing strategies.

本研究旨在利用大数据分析与个人色彩诊断相关关键词的网络结构探究色彩诊断趋 势及消费者认知变化通过 Textom 工具收集 NaverDaumGoogle 等在线平台数据 进行文本挖掘TFIDFNgramCONCOR 分析分析结果显示主要关键词包括个人色 彩诊断化妆推荐评价等消费者认知可归纳为以下 4种类型第一种是诊断实用 用于就业面试活动等社会目的第二种是诊断营销以中心项目体验咨询等服务 形式呈现第三种是诊断内容区分色调冷调 / 暖调化妆品染发季节等具体诊断 要素第四种是诊断服务包括结果评价预约价格咨询等使用体验与流程 本研究通过上述分析证实了个人色彩已超越单纯美容范畴成为社会互动与理性消费的判 断标准本研究意义在于为今后开发基于数据的客观诊断系统制定定制化营销策略提供基 础资料

Identifying research trends in the specific field of the study is fundamentally insightful and meaningful in that in can help to understand the constantly changing research paradigm, as well as present future research directions in a particular field. This study attempted to identify trends and changes in domestic marine tourism studies. To analyze this, 245 previous related studies during the period from 1989 to 2014 were collected and reviewed. According to results from the network analysis using keywords of searched studies, overall, the word “development” was the most closely associated keyword with marine tourism. The second and third closely associated words were “sports” and “leisure.” “Resource” and “value” follow in that order. Nonetheless, results by the three study periods (1989-2000; 2001-2010; and 2011-2014) showed that keyword in domestic marine tourism research have been widely connected with new themes and many other issues including residents’ recreation, economy, culture, marketing, storytelling, festivals/events, visitors’ motivation, images, experiences, and satisfaction, and so on.

본 연구는 NTIS에 수록된 산업기술 연구보고서를 대상으로 키워드 네트워크 분석을 수행하여 산업기술 분야의 연구 동향과 핵심 기술 구조를 분석하였다. 연구데이터는 2001년부터 2025년까지의 연구보고서를 기반으로 수집하였으며, 제목과 키워드를 중심으로 텍스트 전처리를 수행하였다. 이후 공출현 기반 키워드 네트워크를 구축하고 빈도분석, TF-IDF 분석, 중심성 분석 및 CONCOR 군집 분석을 실시하였다. 분석 결과 제조, 공정, 소재, 인공지능, 플랫폼, 에너지, 센서 등이 핵심 키워드로 도출되었다. 중심성 분석에서는 제조·소재 기술과 AI 기반 디지털 기술이 산업기술 네트워크의 핵심 축으로 나타났다. 또한 CONCOR 분석 결과 산업기술 연구는 디지털 융합기술, 바이오 산업기술, 스마트 인프라 기술, 첨단 제조·에너지 기술의 네 가지 군집으로 구분되었다. 연구 결과는 산업기술 분야가 기술 간 융합 중심 구조로 변화하고 있음을 보여주며, 향후 국가 산업기술 정책과 전략기술 수립을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

This study conducted a keyword network analysis on industrial technology research reports collected from the National Science and Technology Information Service (NTIS) to identify research trends and core technological structures in the industrial technology field. The dataset consisted of research reports published between 2001 and 2025, and text preprocessing was performed using report titles and keywords. Based on the processed data, co-occurrence keyword networks were constructed, followed by frequency analysis, TF-IDF analysis, centrality analysis, and CONCOR clustering analysis. The results identified manufacturing, process, materials, artificial intelligence, platform, energy, and sensors as major keywords. Centrality analysis showed that manufacturing and material technologies, along with AI-based digital technologies, formed the core structure of the industrial technology network. In addition, the CONCOR analysis classified industrial technology research into four major clusters: digital convergence technologies, bio-industrial technologies, smart infrastructure technologies, and advanced manufacturing and energy technologies. The findings indicate that the industrial technology field is evolving toward a technology convergence-oriented structure and may provide useful implications for future industrial technology policies and national strategic technology planning.