Earticle

본 연구의 목적은 스포츠와 과학기술 키워드를 결합한 원문 뉴스 데이터를 빅데이터 분석하여 미래 스포츠 산업의 주요 주제를 도출하는 데 있다. 이를 위해 최근 10년간(2013~2023) ‘스포츠’ 또는 ‘국제올림픽위원회(IOC)’, 그리고 ‘대 한체육회에 등록된 전 종목’을 포함하는 원문 데이터를 수집하고, ‘과학기술’과 관련된 첨단기술 용어를 함께 분석 대상으 로 하였다. 수집된 데이터에 대해 키워드 빈도 분석을 실시하고, 텍스트 마이닝, 토픽모델링, 사회연결망분석(SNA)을 활용하여 주요 주제를 추출하고 시각화하였다. 분석 결과, ‘VR’, ‘로봇’, ‘데이터’, ‘게임’과 같은 과학기술 관련 키워드가 높은 빈도로 도출되었으며, 이를 기반으로 총 19개의 토픽으로 그룹화하였다. 본 연구의 최종 분석 결과를 통해 미래 스포 츠 산업 발전 방향과 관련된 네 가지 결론을 도출하였다.

The purpose of this study is to derive major topics of the future sports industry by analyzing big data on the original news data that combines sports-science and technology keywords to derive the frequency of news appearances and topic modeling major science and technology combined with the sports industry. This study collected original data that included ‘sports’ or ‘the International Olympic Committee (IOC) and ’all sports registered with the Korean Sports Council’ for 10 years (2013-2023) and used high-tech terms related to ‘science and technology’. Keyword frequency was checked, topics were extracted and visualized through text mining, topic modeling, and social network analysis. As a result of the analysis of keywords for sports-science technology news articles, if science and technology keywords such as ‘VR’, ‘robot’, ‘data’, and ‘game’ were derived with the highest frequency, they were grouped into a total of 19 Topics. Four conclusions were drawn as a result of this study.

최근 전 세계적으로 자율주행자동차 개발을 위한 연구가 증가하고 있으며, 자율주행자동차 의 실도로 도입이 증가되고 있는 추세이다. 하지만, 자율주행자동차의 교통사고 발생으로 인해 자율주행자동차 안전성에 대한 관심이 높아지고 있다. 또한, 자율주행자동차 교통사고에 대한 특성 파악 및 분석 방법론 개발의 필요성이 대두되고 있다. 특히 미국 캘리포니아 차량관리국 (California Department of Motor Vehicles, DMV)에서는 자율주행자동차의 교통사고 데이터를 수 집하여 리포트 형태로 제공하고 있다. 본 연구에서는 DMV에서 제공하는 자율주행자동차 교 통사고를 분석하는 방법론을 제시하였다. 또한, 텍스트 임베딩 기법을 이용하여 주요 키워드 및 주요 토픽 도출을 통해 개발된 방법론의 활용도를 검토하였다. 본 연구에서 개발된 방법론 은 향후 자율주행자동차 교통사고 데이터가 충분히 수집된다면 자율주행자동차 교통사고 분 석 및 자율주행자동차 개발시 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

Recently, research on the development of autonomous vehicles has increased worldwide. Moreover, a means to identify and analyze the characteristics of traffic accidents of autonomous vehicles is needed. Accordingly, traffic accident data of autonomous vehicles are being collected in California, USA. This research examined the characteristics of traffic accidents of autonomous vehicles. Primarily, traffic accident data for autonomous vehicles were analyzed, and the text data used text-embedding techniques to derive major keywords and four topics. The methodology of this study is expected to be used in the analysis of traffic accidents in autonomous vehicles.

본 연구는 블록체인 기술도입에 따른 핵심 토픽을 강원경제 주요 산업인 헬스케어, 의료기 기, 관광 및 식품 산업별로 고찰하였다. 조선일보, 중앙일보, 동아일보 등 주요 일간지 및 강원일보에 게재된 신문기사에서 2016년 1월 1일부터 최근까지의 ‘블록체인’ 관련 기사를 크롤링하여 키워드 빈도분석, 기계학습 방식인 LDA 기반의 토픽 모델링, 토픽 네트워크 및 클러스터링 분석 등을 수행하였다. 토픽 모델링을 통해 강원경제 전략산업별 상위 토픽을 추출하였고, 토픽 네트워크 분석을 통해 토픽 간 거리를 측정하였고 토픽 클러스터링을 실시하여 토픽의 연결중심성과 토픽 간 연계성을 측정하였다. 분석 결과 발견 된 주요 사실은 다음과 같다. 첫째, 국내 블록체인 기술응용은 대체로 1세대에 큰 비중을 두고 있다. 둘째, 강원경제의 경우 관련 주제 간 연계성이 상대적으로 낮은 편이다. 셋째, 산업별 핵심 토픽이 상이하며 핵심 토픽의 연결중심성 및 토픽 간 연계성 수준이 상이하여 블록체인 기술 도입으로 인한 기대효과는 산업별로 상이한 투입-산출 경로를 통해 나타날 것으로 기대할 수 있다.

This paper examines main topics accompanied by applying blockchain technology to the core industries of Gangwon economy such as healthcare, medical devices, tourism and food industries. Raw data has been collected from crawling texts concerning ‘blockchain’ in the main daily newspapers such as Chosun-, Chungang-, Donga- and Gangwon Daily Newspaper, covering the research period of 1. Jan. 2016 to the current. Analytic tools cover the key words frequency analysis, machine learning LDA-based topic modelling, topic network & clustering analysis. The main findings are: 1) in the domestic level the application of blockchain technology gives weight to the first generation, 2) in the case of Gangwon economy the connectedness between topics is relatively low, 3) core topics of every single industries, the degree centrality of them and the connectedness between them are different. Therefore, it is possible to expect that the effect of adopting blockchain technology will occur through different input-output processes by industries.

2021년 이후 본격적으로 대중에게 알려지기 시작한 Non-Fungible Token (NFT)은 혁신적인 문화 현상 및 새로 운 투자 대상으로 주목받아 왔다. 처음에는 주로 디지털 아트를 대상으로 활용되던 NFT는 점차 그 응용 분야가 확대 되어 다양한 분야에 영향을 끼치고 있다. 그러나 짧은 기간 동안 큰 성장을 한 만큼 NFT 기술의 전반적 활용 및 발 전 방향에 대한 이해는 쉽지 않다. 이러한 배경에서 본 연구는 국내 언론 기사들에 대한 빅데이터 분석을 통해 NFT 에 대한 언론의 주요 보도 내용 및 그러한 내용의 변화 추이를 분석하고 이를 통해 그에 대한 통찰을 얻고자 하였다. 구체적으로는 국내의 뉴스 아카이브 서비스 빅카인즈를 통해 2021년 이후의 NFT와 관련된 뉴스 기사를 수집하고, 이를 3개의 기간으로 나누어 토픽 모델링 기법으로 분석하여 각 기간 별로 NFT에 대해 어떠한 주제의 기사들이 작 성되었는지 분석하였다. 분석 결과 각 구간은 인식 형성기, 도입기, 확산기로 구분될 수 있었고, 기간 별 토픽도 그에 따라 뚜렷한 차이점을 보이고 있었으며, 특히 시간이 흐르면서 점차 NFT의 활용이 문화재, 스포츠, 기업 마케팅 등 다양한 분야로 확산되는 것을 확인할 수 있었다.

The Non-Fungible Token (NFT), which began to be known to the public since 2021, has been attracting huge attention as an innovative cultural phenomenon and new investment asset. NFT was mainly applied to digital arts at the beginning, but its application fields have gradually expanded and are currently affecting a large variety of areas. As it has grown significantly in a short period of time, however, it is not easy to understand the overall use and development direction of the technology. Against this background, this study aimed to analyze the perspective of major domestic media outlets reporting on NFT and its changing trend over time and, hence, to gain insights into it using big data analysis. Specifically, the news articles about NFT since 2021 were collected through Big Kinds, a Korean news archive service. They were divided into three periods and analyzed using topic modeling to determine the perspectives of the articles of each period. As the result of the analysis, it was found that the three sections could be divided into knowledge formation, adoption, and expansion periods respectively, and the topics for each period showed distinct differences accordingly. Especially, it was observed that the application of NFT has broadened to a wide variety of fields such as cultural heritage, sports, and commercial marketing over time.

본 연구는 미래 게임 개발의 방향성을 이해하기 위하여 게임 개발에 관한 글로벌 연구 동향을 분석하고자 한다. 이에 본 연구에서는 SCOPUS DB에서 제목을 “게임 개발”로 한정하여 논문(article)을 검색하여 초록이 제공되는 논문을 선정하였다. 이를 대규모 데이터에서 유의미한 패턴과 정보를 추출하는 텍스트마이닝 기법과 문서의 집합에서 토픽을 찾 아내는 프로세스 토픽모델링 기법인 LDA를 활용하여 분석을 수행하였다. 키워드 분석 결과, Software Design, Game Development, Serious Games, Students, Game Theory, Computer Games 순으로 그 중요도가 나타났으며, LDA 분석 결과, Development, Game, Learning, Study, Students, Process, Using, Serious, Education 순으로 그 중요도 가 나타났다. 향후 연구에서는 학술 제공 데이터베이스를 확대하고 머신러닝과 딥러닝 기법을 활용한 다양한 분석 방법을 활용한 연구가 필요하며, 국가 간에 게임 개발과 관련된 비교연구를 수행하는 것이 필요할 것으로 기대한다.

This study aims to analyze global research trends on game development in order to understand the direction of future game development. Therefore, in this study, the article in which the abstract is provided was selected by searching the article by limiting the title to "game development" in the SCOPUS DB. The analysis was performed using a text mining technique that extracts meaningful patterns and information from large-scale data and LDA, a process topic modeling technique that finds a topic in a set of documents. As a result of keyword analysis, the importance was shown in the order of Software Design, Game Development, Serious Games, Students, Game Theory, and Computer Games, and as a result of LDA analysis, the importance was shown in the order of Development, Game, Learning, Study, Students, Process, Using, Serious, and Education. In future research, it is expected that it will be necessary to expand the academic-provided database, conduct research using various analysis methods using machine learning and deep learning techniques, and conduct comparative research related to game development between countries.

이 연구의 목적은 토픽모텔링을 통해 2006년에서 2025년까지 <스포츠인류학연구>에 발표한 총 279편의 논문을 10개 연구 분야로 분석하여 연구 동향을 알아보는 것이다. 연구 분야는 문화, 인문, 사회, 교육, 무 도, 윤리, e스포츠, 무용, 장애, 기타 연구 등이다. 그 결과는 다음과 같 다. 토픽모델링의 시각화 결과는 인문 연구(121편), 무도 연구(58편), 문 화연구(50편) 등의 순위이다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 <스포츠인류 학연구>의 지속적 발전을 위해 몇 가지를 보완해야 한다. 첫째, 현지 조 사를 연구한 논문이 많이 발표되어야 한다. 둘째, 연구자의 역량 강화를 통해 전문성을 높여야 한다. 셋째, 학회지를 스포츠인류학, 무예인류학, 무용인류학 등으로 영역별로 분류하여 전문성을 강화할 수 있어야 한다. 논문의 영역별 분류와 연구자의 전문성을 강화하여 학회지의 질적 성장을 추구해야 한다. 그 결과 다양한 스포츠 민속지를 만날 수 있을 것이다.

The purpose of this study is to find out the research trends by classifying a total of 279 papers published in <Sports Anthropology Research> into 10 academic fields from 2006 to 2025 through topic modeling. The results are as follows. The visualization results of the topic modeling are humanities research (121 articles), martial arts research (58 articles), cultural research (50 articles), etc. Based on these research results, several things should be supplemented for the continuous development of sports anthropology research. First, many papers on sports anthropology should be published. Second, it is necessary to increase professionalism by strengthening the capabilities of researchers. Third, professionalism can be strengthened by classifying the academic journals into sports anthropology, martial arts anthropology, and dance anthropology. If the classification of the thesis by area and the researcher's expertise are strengthened, the qualitative growth of the academic journals can be expected.

본 연구는 2012년부터 2022년까지의 온라인 플랫폼 규제에 대한 연구 동향을 텍스트 마이닝 기법 중 토픽 모델 링을 활용해 분석하였다. 640편의 논문 초록에서 주요 키워드를 추출하고, 플랫폼 규제와 관련된 7개의 주요 토픽을 도출하였다. 분석 결과, 플랫폼 규제의 자율성, 소비자 보호, 데이터 기반 기술의 발전, 이해관계자 참여 등이 주요 이슈 로 확인되었다. 연구는 플랫폼 산업에서의 독점적 지위를 규제함으로써 공정한 경쟁을 유도하고, 소비자 권리 보호를 강화해야 한다는 점을 강조한다. 또한, 기술 혁신을 저해하지 않으면서도 규제의 효과를 극대화할 수 있는 균형 있는 접근이 필요함을 시사한다.

This study analyzes research trends on online platform regulation from 2012 to 2022 using topic modelling, a text mining technique. Based on 640 academic papers, seven key topics were identified, including platform self-regulation, consumer protection, data-driven technology, and stakeholder engagement. The analysis shows that regulating the monopolistic tendencies of platforms is essential to promote fair competition and safeguard consumer rights. Moreover, it emphasizes the importance of a balanced approach that fosters innovation while ensuring the effectiveness of regulations. The findings offer valuable insights into the evolving landscape of online platform regulation.

공유 경제는 쓰지 않은 자원을 다른 사람들과 나누어 쓰는 협력적 소비로 인식되고 있다. 본 연구에서는 공유 숙박업이용 고객들의 충성도에 영향을 미치는 요인들을 살펴보고자 하였다. 고객들이 공유 숙박업 경험에서 느낀 감정과 자아이미지 일치성, 인지된 가치를 고객 충성도에 영향을 주는 선행요인으로 고려하였다. 그리고 진정한 경험, 숙소 시설, 가격 공정성을 공유 숙박업의 선택속성으로 고려하였다. Airbnb가 공유 숙박업에서 가장 큰 업체이기 때문에 설문 대상으로 선정하였다. 294명의 Airbnb 이용 고객 데이터를 바탕으로 구조 방정식 모형을 활용하여 요인들 간 관계를 분석하였다. 또한, Airbnb를 이용한 고객이 작성한 리뷰를 통해 고객이 어떤 사항을 중요하게 고려하였는지 살펴보았다. 이를 위해 네이버 블로그에서 Airbnb 리뷰를 수집하여 LDA기반 토픽모델링을 실시하였다. 본 연구 결과를 통해 공유 숙박업에대한 고객들의 충성도에 영향을 미치는 요인들에 대한 이해를 바탕으로, 효과적인 마케팅 전략과 운영 관리 전략을 수립하는데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.

The sharing economy is considered as a collaborative consumption which enables customers to share unused resources. This study investigated the key factors affecting consumer loyalty in the context of sharing accommodation. Emotions, perceived value and self-image consistency were posited as key antecedents of enhancing customer loyalty. Authentic experience, home amenities, and price fairness were also considered as Airbnb's selection attributes. Airbnb was selected a survey target because it is the largest company in the domain of shared accommodation market. The research model was analyzed for 294 Airbnb customer through structural equation models. Additionally, this paper examine Airbnb customers’ experiences by topic modelling method posted on the Naver blog. Based on the understanding of the key factors affecting customer loyalty to sharing accommodation, the analysis results contribute to establish effective marketing and operation strategies by enhancing customer experience.

본 연구는 토픽모델링(topic modelling)을 활용하여 2014~2016년 간 미디어 보도 기사에 나타난 원자력 이슈 프레임의 핵심 속성과 변화추이를 시계열적 관점에서 분석하였다. 특히 이 시기에 원자력 공공거버넌스 관련 핵심 정책현안과 각종 사건사고가 발생함에 따라 미디어는 어떠한 원자력 이슈 프레임을 구성하였으며, 이로부터 어떠한 사회제도적 공론화와 정책변화를 시도하였는지 실증적으로 분석해보았다. 세부적으로 미디어 정파성에 따라 미디어 담론기능을 통한 원자력 공공거버넌스의 의도된 사회구성적 현실과 이에 담겨진 커뮤니케이션 전략을 살펴보았다. 연구결과 원자력 공공거버넌스 변화 주요 시점별로 미디어를 통해 생산, 공유, 확산된 이슈 프레임의 다양성과 비대칭성이 관측되었고 이는 미디어 정파성 차원에서 보다 명확하게 드러났다. 한편 같은 시기에 동일한 이슈 프레임이 강조되었으나 보수와 진보 미디어 간 동일 이슈 프레임에 대한 상대적 비중과 의존도에는 차이가 있는 것으로 나타났다. 이를 통해 본 연구는 여전히 원자력 공공거버넌스 상에서 미디어의 사회제도적 역할과 정파적 영향력이 현저하다는 점을 확인하였으며, 이를 토대로 민주적 숙의성과 과학적 합리성을 진작시키는 미디어 담론과 공론장의 제도적 역할에 대한 논의를 더하였다.

Existing literature maintains that partisanship which is distinct in each media affects the agenda setting and public discourse of policy issues in public sector. Indeed, public opinion and policy decision making on the issue of nuclear energy are influenced by media partisanship and its relevant issue frames. Withi this backdrop, the current study explores how news media framed nuclear energy issues and intended to influence the public governance and policy process of nuclear energy in terms of the political orientation of news media. To address this issue, employing a topic modelling approach this study collects and analyzes news media articles with distinction of political partisanship from January 2014 to December 2016. Results show a longitudinal perspective into the changes and trajectories of nuclear energy issues framed and emphasized in light of media partisanship. More specifically, results clearly reveals that a diversity of nuclear energy issues are significantly framed and differently used in conjunction with the political orientation across major policy conflicts and incidents occurred in nuclear energy public governance. There are a couple of theoretical and policy implications on the institutional role of media in social attention amplification, public discourse and policy process with respect to nuclear energy that should deserve mention. A number of avenues for future research arise from this study.

The purpose of this study is to investigate research trends and major topics in the virtual reality research discussed from 1995 to 2021 in the tourism. In order to achieve the research purpose, abstracts of 77 papers published in SCIENCE DIRECT.COM, the leading online academic journal, and 1,585 extracted terms were derived and analyzed using topic modeling techniques. As a result of the analysis, a total of 6 topics were extracted, and the main topic labels were 'digital restoration in the cultural heritage', 'use of VR in education', 'AR in tourism', 'VR in hotel', and 'destination marketing and VR technology' and 'mobile-based VR system' were identified. The topics that appeared the most at this time were ‘tourism destination marketing and VR technology’ and ‘VR in the hotel’. In the case of the distribution of topics by year, the topic that has recently started to be discussed is ‘digital restoration of cultural heritage’. Research on the topic of 'VR in the hotel' appears to be increasing in 2020. The results of this study will contribute to discovering the major trends of VR-related global research topics.

본 연구는 4차 산업혁명 이후 본격적인 스포츠와의 융합을 시도하고 있는 스포츠-과학 정책 이슈의 현상학적 탐색을 위한 목적으로 진행되었다. 연구목적 달성을 위해 국내 스포츠 과학기술 관련 정책 뉴스를 수집하였으며, 수집 기간은 4차 산업혁명 패러다임이 도래한 2016부터 현재까지로 설정하였다. 더불어 1기(2016-2018)와 2기(2019-2022년 7월)로 구분하였으며, 2019년 1월 발표된 스포츠산업 중장기 발전계획을 기준으로 하였다. 분석 결과 1, 2기 모두 스포츠 4차 산업혁명 이후 핵심기술로 부각된 가상·증강현실, 인공지능, 웨어러블, 로봇 기술과 다양한 스포츠 현장으로의 융합 관련 이슈를 확인할 수 있다. 더불어 스포츠산업 중장기 발전계획 발의 이후로 뉴딜 정책과 함께 데이터 중심의 특화된 활용 방향성을 제시하고 있어 2010년 초 등장한 빅데이터 개념이 실제 스포츠 분야에 진화된 모습으로 융합하고 있다는 것으로 해석된다. 한편, e스포츠의 정부, 문화체육관광부 등 공공기관의 다양한 육성정책, 자금지원 아래 프로스포츠 이상의 성장 과정을 확인할 수 있는 뉴스 이슈를 확인할 수 있다.

This study was conducted for the purpose of phenomenological exploration of sports-science policy issues that are trying to converge with sports in earnest after the 4th industrial revolution. To achieve the research purpose, domestic sports science and technology related policy news was collected, and the collection period was set from 2016 when the 4th industrial revolution paradigm arrived to the present. In addition, it was divided into 1st (2016-2018) and 2nd (2019-2022 July), based on the mid- to long-term development plan of the sports industry announced in January 2019. As a result of the analysis, issues related to the convergence of virtual/augmented reality, artificial intelligence, wearable, and robot technologies, which have emerged as core technologies after the 4th sports industrial revolution in both the first and second phases, can be identified. In addition, since the launch of the mid- to long-term development plan for the sports industry, the new deal policy and the specialized data-oriented direction of utilization have been suggested, which is interpreted to mean that the concept of big data, which appeared in early 2010, is converging into an evolved form in the field of sports. On the other hand, you can check the news issues that can confirm the growth process beyond professional sports under various fostering policies and financial support of public institutions such as the government of e-sports and the Ministry of Culture, Sports and Tourism.

위치기반 사회관계망 서비스(LBSNS)는 위치 정보를 활용하여 특정 장소나 지역을 중심으로 사용자들의 사회적 연결망을 구축하고 그들 간의 정보 교환이 가능하다. 본 연구에서는 대표적인 LBSNS 플랫폼인 인스타그램의 데이터를 활용해 사용자들의 게시물을 분석하여 사용자들에 의한 관심 지점의 분포를 분석하고, 지역 내 장소들은 임의로 형성되는 토픽에 따라 공간적으로 어떻게 분포하는지 비교하며 각 토픽의 장소 특성을 파악하였다. 위치기반 사회 관계망 서비스의 데이터를 활용해 키워드와 관련된 단기간의 관심지점(POI)를 구축하고 데이터의 분포를 분석하였다. 또한 텍스트 데이터를 기반으로 토픽을 생성하여 각 토픽에 포함된 단어를 통해 주제를 정의하고 특성을 파악하고, 중심 키워드를 통해 각 토픽의 POI 모델을 생성함으로써 공간적인 분포를 분석하였다.

Location-Based Social Network Services (LBSNS) utilize location information to build users’ network around a specific place or region and it makes possible to exchange information between them. This study aims to analyze users' posts using Instagram data to find out how users' points of interest are formed, and compare how places in the region are spatially distributed according to randomly formed topics and provide a better understanding of the spatial location characteristics of each topic. This study established a short-term POI related to keywords by using data from location-based social network services. In addition, by generating topics based on text data, topics were defined through words included in each topic, and place characteristics were analyzed by generating a POI model for each topic through a central keyword.

본 연구의 목적은 학문 목적 한국어교육 연구 논문의 연구 동향을 분석하고 그 결과를 토대로 학문 목적 한국어교육 연구의 방향을 제시하는 것이다. 본 연구는 토픽모델링과 언어 네트워크 분석 방법을 이용해 RISS와 KCI가 검색할 수 있는 ‘학문 목적 한국어’ 관련 논문 800여 건을 분석했다. 이 두 가지 방법 모두 빅데이터에 대한 과학적 데이터를 제공하고 명확하고 합리적인 양적 데이터를 제공한다는 점에서 대규모 연구를 체계적이고 객관적으로 분석하는 데 도움이 된다. 본 논문에서는 학문 목적 한국어교육에 관련 논문의 상세한 주제, 단어쌍, 주제 중심성, 언어 네트워크 등을 검토하고 연구 동향의 특성을 분석한다. 전체적으로 그동안 학문 목적 한국어 교육 분야에서는 ‘쓰기, 말하기, 평가’에 관한 분야가 가장 많이 연구되었고 연구가 진행되면서 ‘교재’ 및 ‘문화’에 대한 관심이 큰 폭으로 증가하였다.

The purpose of this study is to analyze the research trends of Korean language educational research papers for academic purposes and to suggest the direction of Korean language education research for academic purposes based on the results. This study analyzed 800 articles related to 'Korean for Academic Purposes' that can be searched by Riss and KCI using topic modelling and language network analysis method. In this paper, we review the detailed topics, main word pairs, linguistic knowledge structure, and language network in Korean language for academic purpose and analyze the characteristics of the study trends. As a whole, studies on 'Writing‘,’Speaking’ and ‘Evaluation' were most studied in the education of Korean language for academic purpose.

본 논문은 식민지 시기의 종합 교양지 『개벽』(1920~1926)을 토픽 모델링이라는 방법으로 논구한다. 그간 지성사, 개념사, 문학사 등의 질적 방법을 통해 『개벽』의 주요 담론을 부분적으로 파악해 왔으나, 개벽의 전체 주제적 구조 속에서 특정 주제와의 의미론적 관련성을 파악하려한 시도는 부족하였다. 여기서는, “한국 역사정보 통합 시스템”에 있는 『개벽』의 디지털 문서를 대상으로 통계 언어학적 방식을 적용한다. 동시 출현하는 단어들을 추출하고 연결하여 일정 수의 주제로 묶어낼 것이다. 이 방식으로 잡지의 전체 주제를 지도로 시각화하고 그 주제 지도 안에서 두 주제― 낭만주의의 원류가 된 “생명”과 사실주의 및 사회주의 문학의 근간이 된 “생활”―의 의미론적 관계를 살펴본다. 정량적 접근을 거쳐 읽어낸 두 주제는, 주제들 사이의 급격한 전환이나 변화보다는, 대립적인 메시지들의 동시적, 상호의존적 공존에 근거하고 있음을 보여준다. 다시 말해, 하나의 주제는 이미 주어진 것이 아니다. 한편으로 열리고 한편으로 닫히는 다양한 동시적 주제들의 중첩적인 의미망을 통해서, 하나의 주제는 응결되어 뜻을 맺는다.

A new experiment has begun in understanding modern literature in 1920s Korea. A conceptual history, often tracing literature’s changing meanings, has intersected with periodical studies, which examines magazines as a unit of texts, rather than a mere container of diverse discourses and works. As part of a new convergence, this paper aims at creating topic maps of Kaeby?k (1920～1926) in order to see how writers interacted literary ideas with those of religion and society. Specifically, I extract words and co-located words through a natural-language processing, and then, come up with 50 topics which share twenty important keywords. Amongst various themes, such as “sahoe”(society), “kaejo” (reconstruction), “munhak” (literature), and more, I pay attention to two topics, “saengmy?ng” (vitality) and “saenghwal” (ways of living), which represent the prototypes of romanticism and Marxist realism, respectively. While examining the semantic contexts of each theme through close reading, I demonstrate that one theme is not pre-given, but formed like dew on the thematic network whose parts are open and at the same time closed so that they produce various and even opposite meanings simultaneously.

이 연구는 LDA토픽모델링 기법을 사용하여 경찰학 연구주제들이 외국에서 어떻게 다루어지고 있는가를 파악하는 것이 목적이다. 경찰학 연구 동향을 파악하고 연구토픽을 도출하는 것은 경찰학 연구자, 정책 입안자 및 일선 경찰관이 관심 주제를 이해하고, 치안 정책 결정 및 경찰 조직 발전 방향을 진단하는 데 중요한 역할을 하기 때문이다. 해외 경찰학 연구 동향을 살펴보기 위해 6개 언어로 작성된 57개 해외저널에서 2023년 출판된 총 687개(62개국 연구) 경찰학 관련 논문을 수집 및 분석하였다. 논문들의 초록을 대상으로 데이터 전처리, LDA 모델 생성, 토픽 분석 및 시각화를 수행하였다. 토픽별 주요 키워드 및 논문의 분포에 따른 토픽명 부여 결과, 친밀한 사이 폭력(가정폭력), 커뮤니티 개입 전략, 경찰에 대한 시민의 인식과 지지, 바디캠의 영향, 범죄수사, 건강과 직무만족, 아동(성적)학대, (신임)교육훈련, 절차적 정의 등 20개의 토픽으로 분류할 수 있었다. 이 중 비중이 높게 나타난 토픽은 ‘공공안전, 치안정책(9.5%)이었으며, 범죄수사(8.3%)가 그 뒤를 이었다. 가장 낮은 비중을 차지한 토픽은 교육훈련과 가상현실(2.9%) 및 아동(성적)학대(2.9%)로 나타났다. 이를 토픽들의 연관성과 유사성에 기반하여 범주화했을 때 경찰전략에 관한 연구(46.9%), 특정범죄 유형에 관한 연구(30%), 경찰조직에 관한 연구(11.5%), 경찰활동에 대한 인식 연구(11.6%) 등 4개로 범주화할 수 있었다. 이 연구는 처음으로 해외의 경찰학 연구동향 전반을 횡단적으로 연구하여 정보를 제공하였다는 점에 의의가 있다. 이 연구 결과가 한국 경찰학에 새로운 연구주제 발굴 및 치안 정책 방향을 수립하는데 이바지하길 기대한다.

This study aims to identify how police science research topics are being addressed internationally using LDA topic modeling techniques. Understanding research trends and deriving research topics in police science is crucial for researchers, policymakers, and frontline officers. It helps them comprehend issues of interest, make informed decisions on public safety policies, and diagnose directions for the development of police organizations. To examine international research trends in police science, a total of 687 papers (spanning research from 62 countries) published in 57 international journals in 2023 and written in six languages were collected and analyzed. The abstracts and titles of these papers underwent data preprocessing, LDA model generation, topic analysis, and visualization. The topic analysis yielded 20 topics with assigned names based on the distribution of the primary keywords and papers, including intimate partner violence, community intervention strategies, public perception and support for police, the impact of body worn cameras, crime investigation, health and job satisfaction, child (sexual) abuse, training and education, procedural justice, etc. Notably, 'Public Safety and Security Policy' emerged as the most prominent topic at 9.5%, followed by 'Crime Investigation' at 8.3%. The topics with the lowest proportion were 'Training and Virtual Reality' and 'Child (Sexual) Abuse', both at 2.9%. When categorized based on the relevance and similarity of the topics, the research could be grouped into four categories: Research on Police Strategies (46.9%), Studies on Specific Types of Crime (30%), Research on Police Organizations (11.5%), and Studies on Perceptions of Police Activities (11.6%). The significance of this research lies in its cross-sectional examination of international police science research trends, providing information that has never been compiled in this manner. The findings are expected to contribute to the discovery of new research topics and the establishment of public safety policy directions in police science arena.

박영훈·김장식·송향근, 2019, 토픽 모델링을 활용한 중국인 학습자 대상의 한국어 교육 연구 동향 분석, 184 : 451~474 이 연구는 1998년부터 2019년까지 중국인을 대상으로 한국어 교육을 연구한 학위논문을 텍스트 데이터화하여 이를 토픽모델링 기법으로 시기별 잠재적인 연관성이 높은 토픽과 핵심어를 추출하여 변화 양상과 연구 동향을 분석해 보았다. 분석 결과 연구 초창기에 언어학을 기반으로 한 오류 분석 연구에서 최근 교재 및 문화 연구로 동향이 변화했다. 또한 초기에는 초급학습자 중심에서 중, 고급으로 발음, 어휘 오류 분석 연구에서 표현 영역의 연구로 확장이 되었다. 특히 데이터에서 추출한 핵심어를 시각화 기법을 활용한 결과 각 영역이 독자성을 구축하고 있다는 것을 알 수 있다. 이에 따라 차후 과제로서 언어학과 교사 중심의 연구에서 기능 중심의 학습자 중심의 연구로 확대될 필요가 있다. 또한 중국 현지 사정을 고려해 IT기술을 활용한 연구도 개발될 필요가 있다. 더불어 상호협력적 이해관계를 바탕으로 한 한국 문화 교육 연구로서 한·중 교육자들의 협력 연구가 필요하다.

In the 2010s, the number of research papers on Korean language education has increased by far greater number. Based on the trend, it is believed that it is worth examining how the thesis on Korean language education for Chinese learners is developing and analyzing the current status. The purpose of this study is to analyze research trends of academic dissertations, which were published between 1998 and 2019, on Korean language education for Chinese Korean learners through topic modelling techniques. The method was used analyze the variation trends and research trends by extracting topics and key words that are potentially relevant by period. The result of the study shows the trend of error analysis studies based on linguistics in the early stage of research has recently turned into analysis on teaching materials and culture. Furthermore, the beginner learner-centric research has extended into intermediate and advanced learner-centric research. In addition, pronunciation and lexical error analysis studies has expanded into expression domain studies. In particular, as a result of using visualization techniques for key words extracted from the data, it was confirmed that the network connection between key words was broken by topic in the 2010s, compared to the 2000s. This indicates that the area of dissertations for Korean language education for Chinese is building its own identity. Therefore, it is necessary to expand from linguistics and teacher-centered research to function-centered and learner-centered research as a future task. In addition, researches using IT technology need to be developed in consideration of local situation in China. Moreover, as a study on Korean cultural education based on mutually cooperative interests, cooperation research between Korean and Chinese educators is needed. Besides, it should be expanded from academic purpose-oriented research to research on Korean language education for various purposes.

본 연구는 국내 인공지능 분야 연구동향을 파악하기 위해 국내 학술지에 발표된 인공지능 분야 논문들을 대상으로 네트워크 분석 및 동적 토픽 모델링 분석을 진행하였다. 2020년까지 KCI(한국학술지인용색인)에 등록된 논문 중 '인공지능'과 'artificial intelligence' 두 개의 키워드 중 하나 또는 하나 이상이 논문 제목 또는 색인 키워드에 포함한 2,552개 논문들의 메타데이터 및 초록을 수집하였다. 키워드, 소속기관, 주제 분야, 초록의 추출 및 전처리 작업을 진행하였고 키워드를 활용한 키워드 동시 출현 네트워크 구축 및 분석으로 국내 인공지능 분야의 주요 키워드를 확인하였으며, 소속기관 정보를 활용한 기관 협력 네트워크를 통해 국내외 산학기관들의 협력 정 도 및 특징을 파악하였다. 또한 연구 대상 논문들 중 한글로 작성된 1845개의 초록 들을 대상으로 동적 토픽 모델링을 진행하였으며, 주제어들을 토대로 13개의 주제를 레이블링하였다. 레이블링 된 13개의 주제를 통해 국내 인공지능 연구 분야의 시기별 주제 동향을 파악하였다. 본 연구는 기존의 선행연구들에서 시도하지 않은 저자 소속기관 등을 활용한 기관 협력 네트워크 및 초록을 활용한 동적 토픽 모델링을 통해 국내 인공지능 분야 연구동향 파악의 시야를 확장하는 것으로 학술적 의의를 지닌다. 또한, 본 연구의 결과가 인공지능 시대에 부합하는 국가 정책 수립 기여라는 실질적 함의를 시사한다.

In this study, we aimed to understand research trends of domestic artificial intelligence research. To achieve the goal, we applied network analysis and dynamic topic modeling to domestic research papers on artificial intelligence. Among the papers that have been indexed in KCI (Korean Journal of Citation Index) by 2020, metadata and abstracts of 2,552 papers where the titles or indexed keywords include 'artificial intelligence' both in Korean and English were collected. Keyword, affiliation, subject field, and abstract were extracted and preprocessed for further analyses. We identified main keywords in the field by analyzing keyword co-occurrence networks as well as the degree and characteristics of research collaboration between domestic and foreign institutions and between industry and university by analyzing institutional collaboration networks. Dynamic topic modeling was performed on 1845 abstracts written in Korean, and 13 topics were obtained from the labeling process. This study broadens the understanding of domestic artificial intelligence research by identifying research trends through dynamic topic modeling from abstracts as well as the degree and characteristics of research collaboration through institutional collaboration networks from author affiliation information. In addition, the results of this study can be used by governmental institutions for making policies in accordance with artificial intelligence era.

본 연구는 내용분석과 토픽모델링을 통해 한국 실용음악 연구의 동향을 분석하였다. 2002년부터 2024년까지 KCI 등재 학술지에 게재된 논문 186편을 대상으로 조사하였다. 방법론은 내용분석, TF-IDF 분석, LDA 토픽 모델링 등 정량적 기법을 조합하여 사용하였다. 내용분석은 시간 경과와 분야별 출판 패턴을 조사하는 데 사용되었고, 연구 코퍼스에서 널리 사용되는 주요 용어와 개념을 식별하기 위해 TF-IDF 분석을 적용하였다. 대규모 텍스트 컬렉션에서 잠재 주제를 발견하는 확률론적 방법인 LDA 주제 모델링을 활용하여 주요 연구 주제를 발견하였다. 일관성 및 혼란도 점수를 사용하여 최적의 토픽 수를 결정한다. 내용 분석 결과, 시간이 지남에 따라 출판물의 수가 증가하고 있으며 2020~2021년에 정점을 찍는 것으로 나타났다. 연구는 다양한 분야에 걸쳐 이루어졌으며 학제 간 연구가 가장 많았다. TF-IDF 분석에서는 '예술', '보컬', '수업', '전공' 등의 주요 용어가 발견되어 교육과 실용적인 기술에 대한 이 분야의 초점을 반영한다. 주제 모델링을 통해 응용음악 교육 구조, 보컬 교육 전문화, 예술적 전문성 개발, 실기 중심 학습, 대학 커리큘럼 설계, 음악 산업 연계 교육 등 6가지 주요 연구 주제를 발견했다. 이러한 연구 결과는 한국의 실용음악 연구가 예술적 가치와 산업적 연관성을 모두 강조하면서 이론적 측면과 실용적 측면이 균형을 이루고 있음을 보여준다. 이 연구는 한국 실용음악 연구의 현황을 이해하는 데 기여할 것이다.

This study analyzes trends in Korean applied music research using content analysis and topic modeling. The research examined 186 papers published in KCI-listed journals from 2002 to 2024. The methodology employed a combination of quantitative techniques, including content analysis, TF-IDF analysis, and LDA topic modeling. Content analysis was used to examine publication patterns over time and across disciplines. TF-IDF analysis was applied to identify key terms and concepts prevalent in the research corpus. LDA topic modeling, a probabilistic method for discovering latent topics in large text collections, was utilized to uncover the main research themes. The optimal number of topics was determined using coherence and perplexity scores. Content analysis revealed an increasing number of publications over time, with a peak in 2020-2021. The research spans various disciplines, with interdisciplinary studies being the most prevalent. TF-IDF analysis identified key terms such as "art," "vocal," "class," and "major," reflecting the field's focus on education and practical skills. Topic modeling uncovered six main research themes: applied music education structure, vocal education specialization, artistic expertise development, practice-oriented learning, university curriculum design, and music industry-linked education. These findings indicate that applied music research in Korea balances theoretical and practical aspects, emphasizing both artistic value and industry relevance. This research contributes to understanding the current state of applied music studies in Korea.

본 연구는 목회자 사모 연구 동향을 파악하고 향후 사모 연구의 심층적 방향성을 모색하는 데 있다. 국내 목회자 사모에 관해 게재된 학술 및 학술 연구논문 중 총 181편을 연구대상으로 선정하여 분석한 결과는 다음과 같다. 첫째, 시기 구분에 따른 사모 연구 동향의 1기는 목회 사역에서 사모의 역할 갈등, 2기는 사모의 스트레스와 소진, 3기는 목회자 사모의 정신건강과 회복, 4기는 사모의 정체성과 자기실현에 관한 연구 주제로 구분되었다. 둘째, 사모에 관한 토픽 대주제는 LDA알고리즘과 토픽모델링의 Coherence에 의해 사모의 사역 경험과 영성, 사모의 정신건강과 치료 프로그램, 사모의 대인관계와 치유, 사모의 역할과 정체성 4가지 주제로 분류되었다. 셋째, 본 연구를 통해 목회자 사모의 영적 경험을 통해 사역과 역할을 재인식하고, 삶의 의미를 이해할 때 인지적 변화에 따른 자아정체성 형성과 자아실현의 가능성을 보여주었다..

This study focuses on understanding the research trends related to pastors' spouses and exploring the direction for future research. The analysis was conducted on 181 academic and thesis papers published domestically. First, research trends were categorized based on different periods. In the first period, the focus was on the role conflict of pastors' spouses in ministry, in the second period, it shifted to the stress and burnout experienced by spouses, the third period explored the mental health and recovery of pastors' spouses, and the fourth period delved into research topics related to the identity and self-realization of spouses. Second, major topics were classified using the LDA algorithm and coherence of topic modeling, resulting in four categories: "Spouses' ministry experience and spirituality," "Spouses' mental health and treatment programs," "Spouses' interpersonal relationships and healing," and "Spouses' roles and identity. Based on findings, reflections and implications from a Christian perspective are suggested.

Purpose: This study examines the utilization of 'innovation initiatives' in management and business literature, aiming to systematically classify its various types. Methods: : Employing the Latent Dirichlet Allocation (LDA) topic modeling technique, we analyzed 690 SSCI-listed scholarly articles published between 2000 and 2023 related to innovation initiatives. We extracted and categorized the main themes to understand the evolution and classification of innovation initiatives. To enhance the reliability of topic interpretation, generative AI models were used to verify and complement the researchers' subjective analyses by comparing AI-generated insights with human interpretations. Results: : The analysis identified four primary types of innovation initiatives: digital technology utilization, collaborative process innovation, knowledge-based process innovation, and product innovation. This classification illustrates that companies adopt diverse approaches to promote innovation. The topic interpretations showed high consistency between the researchers' assessments and the generative AI models, reinforcing the reliability of the findings. Conclusion: This study offers insights into the classification and evolution of innovation initiatives, providing a robust framework for businesses to develop and manage their strategies effectively. Integrating generative AI in topic interpretation enhances the objectivity and reliability of the analysis. However, the research is limited by its focus on English-language publications and the ethical considerations of AI usage. Future research should incorporate multilingual data and explore AI’s ethical implications. Additionally, expanding to diverse organizational structures and industry-specific innovations will further enrich the understanding of innovation initiatives.