Earticle

본 연구의 목적은 이민자의 디지털 불평등 관련 해외 연구의 주요 이슈와 연구 경향을 분석하는 것이다. 이를 위해 2000년부터 2023년 2월까지 Web of Science 학술지에 게재된 이민자의 디지털 불평등 관련 연구 총 401편의 논문을 대상으로 논문 건수 추이, 연구 분야, DLA 토픽모델링, 단어네트워크 분석을 통해 주요 연구 주제를 살펴보았다. 분석 결과, 시기별 이민자의 디지털 불평등 관련 논문 건수는 2006년 2편을 시작으로 이후 전반적으로 증가하는 추세이고, 특히 2020년 이후 관련 연구가 급증한 것으로 나타났다. 이민자의 디지털 불평등 연구를 주도하는 분야는 사회과학, 의약학, 융복합 등 다양한 학문 분야에서 이루어지고 있는 것으로 나타났다. 토픽모델링 및 단어네트워크 분석을 통해 ‘이민자의 디지털 보건 불평등’, ‘코로나19 팬데믹과 이민자의 디지털 불평등’, ‘이민자의 디지털 교육 불평등’, ‘디지털 시대와 이민자 불평등’, ‘이주노동자의 디지털 불평등’5개의 토픽으로 분류되었다. 마지막으로 ‘이민자 의 디지털 보건 불평등’과 ‘디지털 시대와 이민자 불평등’등 디지털 환경발전의 부작용 및 이민자의 생존과 직결된 분야와 관련된 주제에 대한 관심이 높아지는 것으로 나타났다.

The study aims to analyze key issues and research trends in international research on the digital inequality of immigrants. Based on a total of 401 articles on digital inequality of immigrants published in Web of Science registered journals between 2000 and February 2023, the authors identified key research topics. The analysis reveals an increasing number of articles on immigrants’ digital inequality, starting with two articles in 2006, and showing a sharp increase since 2020. Research areas on the digital inequality of immigrants are led by various academic fields, including social science, medicine, and multidisciplinary studies. Five topics were identified through topic modeling and word network analysis: ‘immigrants’ digital inequality in health’, ‘COVID-19 and immigrants’ digital inequality’, ‘Immigrants’ digital inequality in education’, ‘Immigrants’ inequality in the digital age’, and ‘Digital inequality of migrant workers’. It was shown that topics of ‘immigrants’ digital inequality in health’ and ‘Immigrants’ inequality in the digital age’ have been attracting significant attention.

이 연구는 동물학대 관련 언론보도기사를 토픽모델링을 통해 분석하여 국내 동물학대 문제에 대한 기초 자료를 제공하고, 동물학대 예방과 관리를 위한 정책적 제안을 도출하는 것을 목표로 하였다. 분석 자료는 BIG KINDS에서 제공하는 2014년부터 2024년 6월까지의 동물학대 관련 언론보도기사 1,390건을 분석대상으로 하였다. 잠재 디클레어 할당 방법을 이용하여 토픽모델링을 한 결과 6개의 토픽이 추출되 었다. 첫 번째 토픽은 촬영, 이방원, 방송, 사고, 처벌 등의 주요 단어로 이루어졌으며, ‘미디어 동물학대’ 로 명명하였다. 두 번째 토픽은 청원, 처벌, 영상, 유튜버, 조사 등의 주요 단어로 이루어졌으며, ‘동물학 대 처벌 요구’로 명명하였다. 세 번째 토픽은 동물원, 관리, 사육, 기준, 복지 등의 주요 단어로 이루어졌 으며, ‘동물원 동물복지 실태’로 명명하였다. 네 번째 토픽은 혐의, 사건, 선고, 징역, 재판 등의 주요 단어로 이루어졌으며, ‘동물학대 처벌 형량’으로 명명하였다. 다섯 번째 토픽은 사건, 사체, 수사, 신고, 현장 등의 주요 단어로 이루어졌으며, ‘동물학대 사건 수사’로 명명하였다. 여섯 번째 토픽은 구조, 입양, 단체, 유기, 반려동물 등의 주요 단어로 이루어졌으며, ‘동물보호단체 구조 활동’으로 명명하였다. 그리고 토픽에 대한 분석을 통해 동물학대 개선을 위한 정책방향을 제시하였다.

This study aimed to provide foundational data on domestic animal abuse issues by analyzing media reports related to animal abuse through topic modeling and to derive policy suggestions for the prevention and management of animal abuse. The analysis focused on 1,390 media articles related to animal abuse from 2014 to June 2024, provided by BIG KINDS. Using the Latent Dirichlet Allocation (LDA) method for topic modeling, six topics were extracted. The first topic, composed of key words such as filming, Lee Bang-won, broadcasting, incidents, and punishment, was named “Media Animal Abuse.” The second topic, consisting of key words like petitions, punishment, videos, YouTubers, and investigations, was named “Demands for Animal Abuse Penalties.” The third topic, made up of key words such as zoos, management, breeding, standards, and welfare, was named “Animal Welfare in Zoos.” The fourth topic, which included key words like allegations, incidents, sentencing, imprisonment, and trials, was named “Penalties for Animal Abuse.” The fifth topic, composed of key words such as incidents, corpses, investigations, reports, and scenes, was named “Investigations of Animal Abuse Cases.” The sixth topic, consisting of key words like rescue, adoption, organizations, abandonment, and companion animals, was named “Animal Protection Organization Rescue Activities.” Through the analysis of these topics, policy directions for improving animal abuse issues were proposed.

본 연구는 LDA기반 토픽 모델링(topic modeling) 분석기법을 활용하여 모바일 광고 연구를 살펴 모바 일 광고 연구를 체계적으로 구분하여 유형화하고 정량화 하였다. 모바일 광고 관련 선행 연구의 동향을 파 악하며 2012년부터 2021년까지 10년간 KCI에 등재된 모바일광고 관련 연구 419건을 연구대상으로 설정하 였다. 그리고 연구주제를 세부화하기 위하여 Python 3.9의 LDA 알고리즘 토픽모델링을 분석하여 각 연구 논문의 초록에 있는 키워드를 수집하고 전처리 하였다. 또, 총 6,210개의 키워드를 추출해 빈도분석을 진행했으며 가장 많이 등장한 키워드는 ‘mobile’(1,013)이며, 다음순서는 ‘advertising’(721), ‘brand’(217), ‘digital’(192) 등으로 나타났다. 또한, 추출한 키워드의 텍스트 마이닝을 통하여 ‘중심성분석’과 ‘토픽모델링’을 적용하였다. 중심성분석의 결과는 ‘mobile’, ‘advertising’, ‘marketing’, ‘service’, ‘positive’, ‘brand’, ‘digital’, ‘media’, ‘consumer’, ‘content’ 등이 연결중심성 값이 높은것으로 나타났고, 매개중심성 값이 높은 키워드로는 ‘mobile’, ‘advertising’, ‘marketing’, ‘service’, ‘positive’, ‘information’, ‘user’, ‘media’, ‘game’, ‘app’ 등의 순으로 나타 났다. 그리고 토픽모델링을 통해 ‘advertising effect’, ‘mobile advertising platform’, ‘marketing communication’, ‘social media’, ‘mobile advertising marketing’ 등 5개의 토픽 그룹으로 유형화 할 수 있다. 본 연구는 모바일광고에 대한 연구의 특성을 진단하며 이에 따른 모바일광고 발전방안을 모색한다는 점 에서 향후 연구에서 활용 가능한 기초연구 자료가 될 수 있기를 바란다. 연구결과는 모바일광고에 대한 효 과 측정이 혁신적인 지표의 개발이 필요 하다는 시사점이 도출되고 후속 연구에서는 모바일 광고 발전에 따라 시기별 핵심 주제어에 대한 연구가 이루어지기를 기대한다.

This study examined mobile advertising research and systematically classified mobile advertising research. By grasping the trends of previous studies related to mobile advertising, 419 studies related to mobile advertisements registered in KCI for 10 years from 2012 to 2021 were set as the subjects of the study. For detailed classification of research topics, topic modeling analysis based on LDA algorithms using Python 3.9 was conducted to collect and refine keywords in the abstract of each research paper. A total of 6,210 keywords were extracted and frequency analysis was conducted and the most common keywords were ‘mobile’(1,013), followed by ‘advertising’(721), ‘brand’(217), and ‘digital’(192). This study applied centrality analysis and topic modeling through text cleaning of extracted keywords. ‘mobile’, ‘advertising’, ‘marketing’, ‘service’, ‘positive’, ‘brand’, ‘digital’, ‘media’, ‘consumer’, ‘content’ had the high closeness centrality values and keywords with high betweenness centrality values were ‘mobile’, ‘advertising’, ‘marketing’, ‘service’, ‘positive’, ‘information’, ‘user’, ‘media’, ‘game’, ‘app’. Topic modeling was categorized into 5 topic groups: ‘advertising effect’, ‘mobile advertising platform’, ‘marketing communication’, ‘social media’, ‘mobile advertising marketing’. In this study diagnosed the characteristics of the study on mobile advertising and sought ways to develop mobile advertising accordingly, it is hoped that it can be a basic study to be used in future studies. The research results drew implications that it is necessary to develop innovative indicators to measure the effectiveness of mobile advertising and in subsequent studies. It is expected that research on key keywords by period will be conducted according to the development of mobile advertisements.

본 연구는 이익조정을 연구주제로 국내 회계학 관련 논문들의 세부 연구 동향 파악을 목적으로 한국학술지인용 색인(KCI)의 회계학 또는 경영학에 속하는 학술지에 게재된 논문 초록을 텍스트 마이닝 기법을 이용하여 분석하였다. 분석 결과, 이익조정 관련 회계학 논문들이 감사 및 감사보고서, 법인세 및 부채비율, 기업의 전반적인 경영전략, 재무제 표와 회계기준의 4가지 연구 영역으로 나누어지는 것을 확인하였으며, 재무제표와 회계기준이 주된 토픽일 것이라는 예측과는 달리 감사가 가장 많이 연구된 토픽으로 분석되었다. 이어 토픽별 논문 수를 기준으로 토픽 트렌드를 확인하고 특이사항에 대한 원인을 분석하였으며, K-IFRS의 도입이 이익조정 연구에 미친 영향을 확인하였다. 본 연구는 이익조 정에 대한 자세한 연구 동향에 대한 정보를 제공하고 회계학 문헌분석 연구방법으로 텍스트 마이닝 기법을 제시하였다. 또한 정책결정자 및 기업 실무 담당자가 이익조정 관련하여 회계기준 외에 감사 등 4개 토픽별로 추가적으로 고려하여 야 할 사항과 그 추세를 파악할 수 있도록 하였다.

This study identifies the trend of Korean accounting researches on profit adjustment. We analyzed the abstract of accounting research articles published in Korean Citation Index (KCI) by using text mining technique. Among papers whose themes were profit adjustment, topics were divided into 4 parts: (i) Auditing and audit reports, (ii) corporate taxes and debt ratios, (iii) general management strategy of companies, and (iv) financial statements and accounting principles. Unlike the prediction that financial statements and accounting principles would be the main topic, auditing was analyzed as the most studied area. We analyzed topic trends based on the number of papers by topic, and could figure out the impact of K-IFRS introduction on profit adjustment research. By using Big Data method, this study enabled the division of research themes that have not been available in the past studies. This study enables the policy makers and business managers to learn about additional considerations in addition to accounting principles related to profit adjustment.

연구목적: 본 연구는 보건계열 대학생의 전문직 간 교육(Interprofessional Education, IPE) 수업에서 시행된 피어티칭(peer teaching) 활동 후 성찰일지를 분석하여 학습성과와 교육 개선 요구를 파악하고자 하였다. 연구방법: 치위생학·물리치료학·응급구조학 전공 4학년생 11명을 대상으로 IPE 기반 피어티칭 활동을 실시하고 성찰일지를 수집하였다. 전처리된 텍스트 자료에 Latent Dirichlet Allocation(LDA) 토픽모델링을 적용하여 최적 토픽을 산출하고, 토픽별 핵심 키워드와 대표문장을 도출하였다. 연구결과: 세 가지 토픽이 도출되었다 첫째, 전공지식의 심화와 적용, 둘째, 전문직 간 소통·협력 경험, 셋째, 수업 운영 및 교수전략 개선 요구로 나타났다. 피어티칭은 전공지식 이해와 협력역량 향상에 기여한 것으로 인식되었으며, 시간 배분과 역할 분담의 보완 필요성이 제기되었다. 결론: IPE 수업에서의 피어티칭은 학습성과와 협력역량을 증진시키는 효과적인 교수–학습 전략으로 확인되었다. 성찰일지의 토픽모델링 분석은 교육성과와 개선 요구를 동시에 파악하는 유용한 방법으로 향후 IPE 교육과정의 설계와 평가에 기초자료를 제공할 수 있을 것이다.

Objectives: To identify learning outcomes and improvement needs from reflective journals written after peer-teaching in an Interprofessional Education (IPE) course. Methods: Eleven senior students majoring in dental hygiene, physical therapy, and emergency medical services participated in IPE-based peer-teaching. Reflective journals were analyzed using Latent Dirichlet Allocation (LDA) topic modeling. Results: Three topics emerged: (1) deepening and application of major knowledge, (2) interprofessional communication and collaboration, and (3) needs for more systematic class management. Conclusions: Peer-teaching in IPE enhanced learning and collaboration competencies. Topic modeling of reflective journals proved effective in capturing both learning outcomes and improvement needs.

본 연구는 예비교사의 온라인 교육 도구 활용에 대한 인식을 탐색하는 것이다. 예비교사가 교육 실습에서 온라 인 교육 도구를 활용한 수업을 관찰하고 작성한 보고서를 토픽 모델링을 이용하여 분석하였다. 분석 결과 ‘쌍방향 수업’, ‘재미있는 수업’, ‘가상학습’, ‘협업 중심 모둠 수업’, ‘실시간 피드백’, ‘시각화 수업’, ‘다양한 학습 활동’, ‘자연 스러운 평가’의 8개 토픽을 도출하였다. 예비교사는 온라인 교육 도구들이 전통적인 교육 방식을 보완하거나 대체 하여 수업에 적극적 참여를 유도하고 학습 효과를 높인다고 생각하였다. 온라인 교육 도구 활용의 장점을 다음 3 가지로 요약하였다. 첫째 상호작용 강화이다. 쌍방향 수업, 실시간 피드백 그리고 협업 중심의 모둠학습은 상호작 용을 높인다. 둘째, 학습 동기를 향상한다. 재미있는 수업, 시각화 수업 그리고 자연스러운 평가는 학습 동기를 높 인다. 셋째, 학습자 중심 학습을 강화한다. 가상학습과 다양한 학습 활동은 학습자 주도의 학습을 유도한다.

This study is to explore the perception of pre-service teachers on the application of online educational tools. Pre-service teachers observed classes using online educational tools in school field traing and submitted a report. We analyzed the report by topic modeling method. As a result, we derived topics such as 'interactive class', 'interesting class', 'virtual learning', 'collaboration-oriented group class', 'real-time feedback', 'visualization class', 'various learning activities', and 'natural evaluation'. They thought that online educational tools supplemented or replaced the traditional class to increase active participation and learning effect. The advantages of using online educational tools are summarized into the following three. First is to strengthen interaction. The interactive class, real-time feedback, and collaboration-oriented group learning increase interaction. Second, it improves learning motivation. Interesting classes, visualization classes, and natural evaluations increase learning motivation. Third, learner-centered learning is strengthened. Virtual learning and support for various learning activities induce learner- oriented learning.

시진핑 국가주석의 3연임이 시작한 이래로 국가주석의 권력집중에 대한 논의가 활발하 게 이루어진 반면 국무원 총리의 권한 변화에 대한 연구는 매우 부족한 상황이다. 이와 같은 상황하에서 중국 권력 구조의 변화를 총체적으로 판단하기 어렵다. 본 연구는 리커창 총리의 업무와 공식 활동이 시진핑 집권 기간 동안 어떻게 변화하였는지를 살펴보기 위해 총리 임기기간 10년 동안의 기사를 수집하였으며 텍스트 네트워크 분석과 토픽모델 링을 수행하였다. 그 결과, 첫째 총리의 대외업무가 축소되었으며 특히 경제 교류와 협력에 관한 대외업무가 전략적교류나 국제협력 같은 정치·안보 이슈로 전환되었다. 둘째, 시장개혁/혁신성장의 비중이 줄고 경기부양과 사회정책 관련 업무의 비중이 늘어났 다. 셋째, 2016년 이래 시진핑지도가 하나의 토픽을 형성하여 총리의 다른 업무에 영향을 미치게 되었다. 이러한 변화는 대내외적 환경 변화로 기인된 것으로 보이며 위기상황을 이유로 시진핑 국가주석이 권력 강화를 도모한 것으로 보인다.

Since President Xi Jinping began his third consecutive term, there has been active discussion regarding the concentration of presidential power, yet there is a significant lack of research on changes in the authority of the State Council Premier. This situation makes it difficult to comprehensively assess changes in China's power structure. This study examines how Premier Li Keqiang's duties and official activities have evolved during Xi Jinping's tenure by collecting articles spanning his ten-year term and conducting text network analysis and topic modeling. Since 2016, Xi Jinping's leadership had formed a dominant topic affecting other duties of the Premier. These changes appear to be driven by changes in both domestic and international environments, with Xi Jinping seemingly seeking to enhance his power under crisis situations.

소비자 리뷰분석은 제품 개발, 고객 만족, 경쟁 우위 및 효과적인 마케팅을 위해 중요하다. 무선이어폰 사용 증가는 생활 방식의 성장과 함께 2026년까지 457억 달러에 이를 것으로 예상된다. 따라서 시장의 성장과 중요성을 고려하여, 애플 과 삼성의 무선이어폰에 대한 소비자 리뷰를 분석하였다. 본 연구에서는 쿠팡에서 판매되고 있는 애플, 삼성의 무선이어폰 리 뷰 11,320건을 수집하여 텍스트마이닝의 빈도, 감성, LDA 토픽 모델 분석을 통해 소비자의 구매의도를 분석하고 소비자 만 족도를 분석에 대한 결과를 도출하였다. 토픽 모델링 결과 16개 토픽이 도출되어, 음질, 연결, 쇼핑몰 서비스, 구매의도, 배터 리, 배송, 가격 등으로 분류되었다. 브랜드 비교 결과 삼성은 선물 목적으로 구매를 많이 하였고, 가격에 긍정 감정이 높았고, 애플은 배터리, 음질, 연결, 서비스, 배송에 대한 긍정 감정이 높은 결과로 나타났다. 본 연구의 결과는 제조업, 소매업, 마케 터 및 소비자를 포함한 고객 만족도, 품질 및 시장 동향에 대한 개선과 통찰력을 얻을 수 있는 연구 결과로 관련 산업의 자료 로 활용될 수 있을 것이다.

Consumer review analysis is important for product development, customer satisfaction, competitive advantage, and effective marketing. Increased use of wireless earphones is expected to reach $45.7 billion by 2026 with growth in lifestyle. Therefore, in consideration of the growth and importance of the market, consumer reviews of wireless earphones from Apple and Samsung were analyzed. In this study, 11,320 wireless earphone reviews from Apple and Samsung sold on Coupang were collected to analyze consumers' purchase intentions and analyze consumer satisfaction through analysis of the frequency, sensitivity, and LDA topic model of text mining. As a result of topic modeling, 16 topics were derived and classified into sound quality, connection, shopping mall service, purchase intention, battery, delivery, and price. As a result of brand comparison, Samsung purchased a lot for gift purposes, had a high positive sentiment for price, and Apple had a high positive sentiment for battery, sound quality, connection, service, and delivery. The results of this study can be used as data for related industries as a result of research that can obtain improvements and insights on customer satisfaction, quality and market trends, including manufacturing, retail, marketers, and consumers.

본 연구는 디지털 전환의 핵심 기술인 디지털 트윈 관련 연구 동향을 탐색하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 Web of Science 데이터베이 스에서 총 7,957편의 학술 논문을 수집하였으며, 수집된 데이터를 체계적으로 검토하기 위해 계량적 문헌 분석 기법인 토픽 모델링을 활용하 였다. 수집된 논문의 초록 데이터를 바탕으로 LDA (latent Dirichlet allocation) 모델을 적용한 결과, 총 14개의 연구 주제가 도출되었다. 분석 결과에 따르면 ‘Digital Manufacturing and Production’, ‘Simulation and System Modeling’과 같은 디지털 트윈의 출발점이 되는 주제뿐만 아 니라, ‘Digital Technologies in Urban and Industrial Applications’, ‘BIM and Construction Management’, ‘Energy Systems and Renewable Power Grid Management’, ‘Human-Robot Interaction and Virtual Environments’, ‘Clinical Applications and Patient Modeling’ 등의 세부 주 제가 확인되었다. 특히, ‘Predictive Modeling and Performance Optimization’과 같은 주제는 최근 높은 성장률을 보이며 중요한 연구 분야로 부상하고 있으며, 디지털 트윈 기술이 제조업을 넘어 다양한 산업 분야로 확장되고 있음을 확인하였다. 이러한 발견은 디지털 트윈 기술이 산 업 전반의 디지털 전환을 촉진하고 있음을 시사하며, 연구자들에게 향후 연구 방향에 대한 중요한 기초 자료를 제공할 뿐만 아니라, 기업들이 디지털 트윈을 도입할 때 해당 기술이 제공할 수 있는 실제적 가치를 명확히 인식하고 이를 효과적으로 활용할 수 있는 지침을 제공하는 데 기 여할 것이다.

This study aims to explore research trends related to digital twins, a core technology in digital transformation. A total of 7,957 academic papers were collected from the Web of Science database, and topic modeling, a quantitative bibliometric analysis method, was employed to systematically review the collected data. Specifically, the LDA (latent Dirichlet allocation) model was applied to the abstracts of these papers, resulting in the identification of 14 research topics. The findings revealed not only foundational topics such as ‘Digital Manufacturing and Production’ and ‘Simulation and System Modeling,’ but also more specific topics like ‘Digital Technologies in Urban and Industrial Applications,’ ‘BIM and Construction Management,’ ‘Energy Systems and Renewable Power Grid Management,’ ‘Human-Robot Interaction and Virtual Environments,’ and ‘Clinical Applications and Patient Modeling.’ Notably, the topic ‘Predictive Modeling and Performance Optimization’ exhibited high growth, emerging as a significant area of research, while the application of digital twin technology was found to be expanding beyond manufacturing into various industrial sectors. These findings suggest that digital twin technology is accelerating digital transformation across industries, providing critical foundational insights for future research directions. Additionally, they offer practical guidance for companies in recognizing and effectively leveraging the tangible value that digital twins can deliver.

[연구목적] 본 연구는 한국과 중국의 최근 5년간 기부 관련 연구에서 논문의 제목, 키워드, 국문초록을 분석 자료로 하여 빅데이터 분석을 적용함으로써 한·중 양국 기부 연구의 발전 추세와 미래의 기부전략을 살펴보고 자 하였다. [연구방법] 논문명 또는 주제어에 ‘기부’ 또는 ‘자원봉사’를 포함하는 논문 794편(한국 320편, 중국 474편)을 대상으로 논문의 제목, 키워드, 국문초록에서 일반명사와 고유명사를 추출하였다. Python 프로그램을 활용하여 워드클라우드를 통해 단어 빈도를 시각화하고, LDA 토픽모델링을 통해 양국의 주요 토픽을 추출하였다. [연구결과] 첫째, 양국은 2018년부터 2020년까지 지속적으로 기부 연구가 증가하다가 코로나19의 영향으로 2021년에는 감소하였고, 2022년 들어서는 한국은 계속 감소한 반면 중국은 다시 늘어나는 모습을 보였다. 둘째, 양국은 ‘자원봉사 및 자원봉사자’, ‘사회 및 기업 중심’, ‘의도와 동기 등 기부심리적인 측면’, ‘제도’, ‘공익’ 등의 주제에서 비슷한 연구를 하고 있었고, 한국은 ‘활동’, ‘참여’, ‘기부금’, ‘만족도’, ‘광고’ 등, 중국은 ‘대학’, ‘대학생’, ‘기부 메커니즘 및 체계’, ‘정부 및 정책’, ‘문화’ 등으로 주제의 차이점도 보였다. 셋째, 한국은 고향사랑기부제 (토픽1), 기부연계 촉진전략(토픽2), 지속가능 기부전략(토픽3), 기부세제와 보장체계(토픽4)의 4개 토픽으로, 중국은 지역사회 자원봉사(토픽1), 대학생 자원봉사(토픽2), 기부세제와 보장체계(토픽3), 기업 중심의 기부(토 픽4), 지속가능 기부전략(토픽5)의 5개 토픽을 도출하였다. [연구의 시사점] 최근 기부 관련 연구의 기초 정보를 제공할 뿐만 아니라 향후 연구로 이어질 수 있는 주요 변수 및 이슈에 대한 방향성을 제공할 수 있다는 점에서 이론적 의의가 있다. 또한 기부 관련 정책을 담당하는 정부기관에 기부문화를 더 활성화 시키기 위한 방안을 제시하고, 한국과 중국에서 CSR 활동을 진행하려는 기 업들에 도움을 줄 수 있다.

[Purpose] This study analyzed big data on titles, keywords, and abstracts from donation-related research in Korea and China over the past 5 years. The purpose is to examine the development trends of donation research and future donation strategies in Korea and China. [Methodology] Nouns were extracted from the title, keyword, and abstract of 794 papers (320 in Korea and 474 in China) that included ‘donation’ or ‘volunteer’ in the title or keyword. Using a Python program, word frequencies were visualized through word cloud, and major topics in both countries were extracted through LDA topic modeling. [Findings] First, donation research in both countries continued to increase from 2018 to 2020, but decreased in 2021 due to the influence of COVID-19. In 2022, Korea continued to decrease, while China increased again. Second, both countries were conducting similar research on topics such as ‘volunteer’, ‘social and corporate-oriented’, ‘psychological aspects of donation such as intention and motivation’, ‘system’, and ‘public interest’. In addition, there were differences in the topics: In Korea, such as ‘activity’, ‘participation’, ‘donation of money’, ‘satisfaction’, and ‘advertisement’, while in China, such as ‘university’, ‘university student’, ‘donation mechanism and system’, ‘government and policy’, and ‘culture’. Third, Korea derived 4 topics: Topic 1_Hometown love donation system, Topic 2_Donation-related promotion strategy, Topic 3_Sustainable donation strategy, and Topic 4_Donation tax and guarantee system. And China derived 5 topics: Topic 1_Community volunteer, Topic 2_University student volunteer, Topic 3_Donation tax and guarantee system, Topic 4_Corporate-oriented donation, and Topic 5_Sustainable donation strategy. [Implications] It has theoretical significance in that it not only provides basic information for recent donation-related research, but also provides direction on key variables and issues that may lead to future research. In addition, it can provide government agencies in charge of donation-related policies with ways to further revitalize the donation culture and provide help to companies seeking to carry out CSR activities in Korea and China.

모바일 게임에서 인앱 결제(in-app purchase) 모델은 일반적인 비즈니스 모델로 자리 잡았지만, 다양한 이용자에게 만족감을 주는지 아닌지는 의문이었다. 특히, 게임 내에서 결제를 노골적으로 유도하거나, 지나치게 낮 은 확률로 보상을 지급하는 확률형 아이템 판매는 지속적인 비판의 대상이 되고 있다. 본 연구는 모바일 게임 매 출 상위 10개 게임의 리뷰에 대한 토픽 모델링을 수행하여, 현재 높은 매출을 기록하고 있는 게임들에 대한 이용 자들의 평가를 분석하였다. BERTopic을 이용해 분석한 결과 즐거운 경험, 게임 애플리케이션에 대한 불만, 과금 체계 및 결과에 대한 불만, 게임 운영에 대한 불만, 게임 시작 용이성, 그리고 콘텐츠 자체에 대한 불만 등 여섯 가지 토픽을 도출하였다. 아울러 현재 인앱 결제 모델을 채택한 모바일 게임 운영과 제도 설정에 전략적이며 실천 적인 제언 도출하고, 모바일 게임 리뷰 데이터의 토픽 모델링 분석에 BERT 기반 최신 기법을 적용하여 이론적인 함의를 제시하였다. 이에 더해 연구 결과를 토대로 지속 가능한 모바일 게임 생태계에 대한 논의를 발전시켰다.

In-app payment model has become a common business model for mobile games, but it has been consistently criticized. In particular, the sale of probability-based items that explicitly induce payments within the game or pay compensation with an excessively low probability is subject to continuous criticism. This study analyzed users' evaluations of games that are currently showing high sales by conducting topic modeling on reviews of the top 10 games in mobile game sales. Analysis using BERTopic resulted in six topics: pleasant experiences, dissatisfaction with game applications, dissatisfaction with billing systems and results, dissatisfaction with game operations, ease of starting games, and dissatisfaction with the content itself. Accordingly, practical suggestions were drawn for mobile game operation for in-app payment models, and theoretical implications were presented by applying the latest techniques to topic modeling analysis. Based on the results, this study elaborates discussions for sustainable mobile game ecosystems.

본 연구는 최근 10년간 KCI 등재저널에 게재된 중소기업 국제화 연구를 대상으로 키워드 네트워크 분석과 토픽 모델링을 이용해 연구동향을 살펴보는데 목적이 있다. 특히 본 연구는 토픽 모델링을 활용해 COVID 19 이전과 이후의 중소기업 국제화 연구동향을 비교하고 이에 따른 향후 연구방향을 제시하고자 한다. 먼저 중소기업 국제화 연구 327편을 대상으로 키워드 네트워크 분석한 결과 중소기업 국제화 연구에 사용된 주된 키워드는 중소기업, 수출성과, 마케팅역량, 국제화, 기술역량인 것으로 나타났다. 다음으로 토픽 모델링 분석을 수행한 결과 마케팅, 네트워크, 무역, 해외시장진출, 자원 및 역량 등 총 10개의 연구 토픽을 도출하였다. 마지막으로 COVID 19 이전과 이후의 중소기업 국제화 연구동향에 차이가 있는지 토픽 모델링을 활용하여 비교분석한 결과 COVID 19 이전과 이후에는 공통적으로 네트워크, 무역, 자원 및 역량, 기업가정신과 지향성, 환경변화 등의 토픽이 도출된 것을 확인하었다. 하지만 일 부 토픽에는 차이가 있었는데, COVID 19 이전의 경우 해외시장진출과 지원･육성과 관련된 연구들이 활발히 수행되었다면 COVID 19 이후에는 마케팅, 비대면과 관련된 연구들이 활발히 진행된 것으로 확인되었다. 이러한 분석결과를 바탕으로 본 연구는 다음과 같이 향후 중소기업 국제화 연구방향을 제안하고자 한다. 첫째, 방법론적인 측면에 서 질적연구나 혼합연구가 활발히 수행될 필요가 있다. 둘째, 다양한 이론적 프레임을 바탕으로 타 학문과의 융합을 통해 중소기업 국 제화 연구를 수행해 볼 필요가 있다. 마지막으로 지속가능성이나 ESG, 디지털 트렌스포메이션, 인공지능 등과 같이 새로운 패러다임 과 관련된 키워드를 활용해 중소기업 국제화 연구를 수행할 필요가 있다. 본 연구 결과는 중소기업 국제화를 연구하는 연구자들에게 중소기업 국제화 연구현황을 파악하는데 도움을 줄 것으로 기대한다.

This study aims to examine research trends using keyword network analysis and topic modeling for SME internationalization research published in KCI-listed journals over the past 10 years. In particular, this study uses topic modeling to compare the trends of SME internationalization research before and after COVID 19 and suggest future research directions accordingly. First, we conducted a keyword network analysis on SME internationalization research and found that the main keywords used in SME internationalization research are SMEs, export performance, marketing capabilities, internationalization, and technology capabilities. Next, a modeling analysis was conducted and 10 research topics were identified, including marketing, network, trade, internationalization, resources, and capabilities. Finally, we conducted a comparative analysis using topic modeling to see if there were any differences in the research trends of SME internationalization before and after COVID 19, and found that the following topics were common before and after COVID 19: network, trade, resources and capabilities, entrepreneurship and orientation, and environmental change. However, there were differences in some of the topics, such as research related to overseas expansion and support and development before COVID 19, while research related to marketing and non-face-to-face was more active after COVID 19. Based on these findings, this study suggests the following directions for future research on SME internationalization. First, in terms of methodology, qualitative and mixed methods studies should be actively conducted. Second, it is necessary to conduct SME internationalization research through convergence with other disciplines based on various theoretical frameworks. Finally, SME internationalization research should be conducted using keywords related to emerging new paradigms such as sustainability, ESG, digital transformation, artificial intelligence, etc. The results of this study will help researchers studying SME internationalization to understand the current status of SME internationalization research.

본 연구에서는 토픽모델링과 네트워크 분석을 활용하여 AI 음성기술의 연구 동향을 WoS에 등재된 한국 저자 논문 1,530편을 대상으로 3차 시기로 나누어 AI 음성기술 연구의 지적 네트워크과 주요 연구 토픽을 분석했 다. 초기 연구(2011-2015)는 HMM과 같은 머신러닝 모델 및 초기 딥 러닝 기술을 사용하여 음성인식, 소음 감소 및 신호 처리 개선에 중점을 둔 강력한 음성인식, 청각 처리 및 화자 적응이었다. 중기(2016～2020)는 딥 러닝과 머신러닝 기술을 적용하여 음성 및 언어 처리 분야에서 상당한 발전을 가져왔고 감정 인식, 시끄러운 환경에서의 향상된 음성인식 및 의료 분야와 같은 응용 분야에 중점을 두고 있었다. 최근 연구(2021～2024)는 자연어 처리를 위한 Transformers 및 BERT를 포함한 정교한 AI 모델을 사용하여 음성 및 감정 인식이 지속적으로 발전하고 있고, 맞춤형 음성합성, 달팽이관 이식과 같은 보조 기술의 적용에도 중점은 두고 있다. 본 연구에서 한국은 2011 년부터 2024년까지 AI 음성처리 기술 분야의 연구 동향을 분석한 결과는 상당한 기술 발전과 적용 확대를 경험했 다는 결론이 나왔다. 이러한 발전은 지속적인 혁신과 새로운 과제에 대한 적응을 통해 다양한 부문에서 AI 음성 처리 기술의 영향력과 중요성이 커지고 있음을 반영할 수 있다.

In this study, using topic modeling and network analysis, research trends in AI voice technology were divided into three periods targeting 1,530 papers by Korean authors registered in WoS to identify the intellectual network and major research topics of AI voice technology research. was analyzed. Early research (2011-2015) was in robust speech recognition, auditory processing and speaker adaptation, focusing on improving speech recognition, noise reduction and signal processing using machine learning models such as the HMM and early deep learning techniques. The mid-term (2016-2020) brought significant advances in the field of speech and language processing by applying deep learning and machine learning technologies, focusing on application areas such as emotion recognition, improved speech recognition in noisy environments, and the medical field. Recent research (2021-2024) continues to advance speech and emotion recognition using sophisticated AI models, including Transformers and BERT for natural language processing, and also focuses on the application of assistive technologies such as personalized speech synthesis and cochlear implants. there is. In this study, the results of analyzing research trends in the field of AI voice processing technology from 2011 to 2024 concluded that Korea has experienced significant technological development and expansion of application. These developments may reflect the growing influence and importance of AI voice processing technology in various sectors through continuous innovation and adaptation to new challenges.

본 연구는 빅데이터를 기반으로 국내에서 발표된 무용공연 관련 연구 주제를 탐색하고, 시대 흐름에 따라 변화하는 연구동향을 살펴본다. 토픽모델링 분석하여 도출한 결과는 다음과 같다. (1)무용공연 마케팅전략 및 발전방안 연구, (2)무용공 연 공간 및 공연만족 재관람요인 연구, (3)무대환경이 무용공연의 대중성 활성화와 기여도 연구, (4)무용공연 현황 및 무용단 운영사례 융합 연구, (5)다양한 소셜미디어 활용한 무용공연 확정성 연구, (6)기술적용 무용공연 콘텐츠 방향 및 개발 연구 6 개의 주요 토픽이 도출되었다. 이에 무용공연을 비롯해 무용 분야 관련 연구의 시기, 사회 변화에 따른 연구 트렌드와 주제를 파악하고, 연구자들의 변화 관심 주제의 주요 핵심어를 추출해 키워드를 분석하였으며 시기별 주요 키워드를 비교 분석하였 다. 이에 다각화되고 융합되면서 신기술이 적용되는 최신 연구 동향에 대한 발전적 연구의 필요성을 고민하고 제시하였다.

This study explores research topics related to dance performances published in Korea based on big data and examines research trends that change according to the trend of the times. The results derived from topic modeling analysis are as follows. (1) Six major topics were derived: a study on marketing strategies and development plans for dance performances, (2) a study on the re-watching factors of dance performance space and performance satisfaction, (3) a study on the popularity and contribution of dance performances in the stage environment, (4) a study on the current status of dance performances and the convergence of dance group operations, (5) a study on the definition of dance performances using various social media, and (6) a study on the direction and development of technology-applied dance performance contents. Accordingly, research trends and topics related to dance, including dance performances, social changes, key keywords of researchers' change interests were extracted, and keywords were compared and analyzed to present academic changes and countermeasures. Accordingly, the need for research to apply new technologies was emphasized as it diversified and fused.

최근 대기오염물질 중 비산먼지로 인한 피해가 증가하고 있는 실정에서 비산먼지와 관련된 연구가 이루어지고 있으나, 연구주제의 유형분류 등을 통해 동향을 파악하고, 방향성을 제시하는 연구는 전무하였다. 이에 본 연구는 빅데 이터 분석인 텍스트 마이닝을 활용하여 비산먼지 연구주제를 분석하였다. 키워드는 "비산먼지"이며, 검색기간은 2002 년부터 2022년까지로 선정하였으며, 분석에 활용한 논문은 319편이다. 본 연구의 결과는 첫째, 비산먼지 관련 연구는 매년 증가하고 있으나, 비산먼지 저감 및 제거 관련 연구는 부족하다. 둘째, 단어 빈도 분석결과, 먼지, 농도, 비산, 발생, 배출 등의 단어 순으로 높은 빈도수를 보였다. 또한, TF-IDF의 상위키워드는 빈도분석과 유사하게 나타났으나, 특성, 개선, 분석, 중심, 개발, 측정 등의 단어가 새롭게 도출되었다. 셋째, 토픽 모델링 분석결과 5개의 범주로 유형화하였으 며, 토픽 1은 ‘배출원 : 자동차’, 토픽 3은 ‘영향 및 예측’, 토픽 5는 ‘배출원 : 도로’, 토픽 6은 ‘배출원 : 건설현장’, 토픽 7은 ‘모니터링’으로 제시하였다. 연구결과를 바탕으로 비산먼지 연구에 대한 방향성을 3가지 제언하였다.

Recently, studies related to scattering dust are being conducted in a situation where the damage caused by scattering dust among air pollutants is increasing, but there is no research that identifies trends and suggests directions through classification of research topics. Therefore, this study analyzed the trend of scattering dust research using text mining, a big data analysis. The keyword is "scattering dust", the search period was selected from 2002 to 2022, and 319 papers were used for analysis. As a result of this study, first, studies on scattering dust are increasing every year, but studies on reducing and removing fugitive dust are lacking. Second, as a result of word frequency analysis, the frequency was high in the order of words such as 'dust', 'concentration', 'scattering', 'occurrence', and 'emission'. In addition, the top keywords of TF-IDF appeared similar to frequency analysis, but words such as 'characteristic', 'improvement', 'analysis', 'center', 'development', and 'measurement' were newly derived. Third, as a result of topic modeling analysis, it was categorized into five categories, Topic 1 'source: car', Topic 3 'impact and prediction', Topic 5 'source: road', Topic 6 'source: construction site', Topic 7 'monitoring'. Based on the research results, three directions for scattering dust research were suggested.

본 연구는 언론매체를 통해 보도된 스포츠-인공지능 산업/기술 트렌드 뉴스기사를 분석하여 시대적 흐름 및 변화 를 파악하는데 그 목적이 있다. 연구 범위는 최근 10년의 스포츠-인공지능 기사를 1기(2012-2015), 2기 (2016-2019). 3기(2020-2021)로 구분하였다. 연구방법은 빅카인즈, 텍스톰, 넷마이너 프로그램을 각각 활용하여 텍스트 마이닝, 뉴스 토픽모델링 그리고 네트워크 시각화 하였으며, 결과는 다음과 같다. 첫째, 각 시기의 토픽은 시의적 특성이 배제된 모든 시기를 관통하는 이슈로써 스포츠-인공지능 기술도입에 따른 거시적 활용전망과 같은 긍정적 내용 과 더불어 직업 패러다임 변화와 기존 일자리 대체에 따른 위협을 동시에 설명하고 있다. 둘째, 그럼에도 불구하고 매 시기마다 도래하는 메가스포츠 이벤트인 올림픽, 월드컵 등에서의 인공지능 기술의 결합은 점차 다양성, 기술 진보성에서 긍정적인 전망이 가능한 뉴스로 구성되어 있음을 확인할 수 있다. 셋째, e스포츠는 현재에도 스포츠 범주로써의 논쟁이 이어지고 있지만 가상·증강현실 그리고 메타버스 개념과 결합한 인공지능의 역할에 의해 미래의 스포츠 혹은 e스포츠의 미래 방향성 등을 조심스럽게 예측해볼 수 있는 이슈임을 알 수 있다.

The purpose of this study is to understand the trends and changes of the times by analyzing the news articles of the sports-AI industry/technology trend reported through the media. The scope of research is the first (2012-2015) and second (2016-2019) sports-artificial intelligence articles of the last 10 years. It was divided into 3 periods (2020-2021). The research method was text mining, news topic modeling, and network visualization using Big Kinds, Texttom, and Netminer programs, respectively, and the results are as follows. First, the topic of each period is an issue that penetrates all periods in which poetic characteristics are excluded, and it simultaneously explains the threat posed by changes in the occupational paradigm and replacement of existing jobs, as well as positive content such as macro-application prospects following the introduction of sports-artificial intelligence technology. are doing Second, nevertheless, it can be confirmed that the combination of artificial intelligence technology in the Olympics and the World Cup, which are mega-sports events that come every time, is gradually composed of news that can have a positive outlook in terms of diversity and technological progress. Third, although e-sports as a sport category continues to be debated today, it is an issue that can carefully predict future sports or the future direction of e-sports by the role of artificial intelligence combined with virtual/augmented reality and metaverse concepts.

새로운 플랫폼 정부는 지능적인 정보기술을 활용하여 정부와 국민이 서로 협력하는 새로운 생태계 기반 정부 혁신과 지속 가능한 발전을 견인하는 역할을 할 것이다. 이에 플랫폼 정부의 플랫폼 구축을 위해 최근 관련 연구 동향에 대해 살펴보고 향후 미래정책 방향 및 연구기반을 마련하기 위한 토대를 구축하고자 한다. 연구 분석을 위해 각 부처와 정부산하기관에서 발행된 연구보고서를 텍스트마이닝 기법을 활용하여 텍스트 자료를 수집하고, 수집된 텍스트 자료를 토픽 모델링과 네트워크 분석을 시행하였다. 분석결과 미래전략과 집단 내에서의 네트워크 연결이 제대로 이루워지지 않고 있으며 연결 중심성이 강할수록 관계성이 약해지는 것을 도출하였다. 이는 정부가 플랫폼을 설계하고 데이터와 서비스를 공급하는 공급 역할에서 통합적, 상호 교류적 접점이 필요하며 정부와 시민, 기업의 협치가 가능한 생태계가 조성되어야 할 것이다. 본 연구를 통해 플랫폼 정부의 공급과 수요적 접근의 이해를 높이고 잠재적 토픽에 따라 적절한 변경관리 방법을 구현하기 위한 논의가 다각적으로 이루어지길 기대한다.

New platform governments will play a role to pull intelligent information technology to drive new ecological government innovation and sustainable development in which the government and people work together. On this, in order to establish the platform of the platform government, we will look at recent research trends and lay the foundation for future policy directions and research bases. using Text Mining method, and went through Topic modeling for the collected text data and network analysis was conducted. According to the result, based on latent topic, the stronger the connection center, the weaker the relationship. Through this study, we hope that discussions will take place in a variety of ways to improve the understanding of the supply and demand approach of Korea's platform government and implement appropriate change management methods such as service public base and service provision in accordance with the value and potential topics of platform government.

목적 : 본 연구는 국내 직업재활 연구를 대상으로 시대적 흐름에 따른 직업재활관련 연구의 양적변화와 연구주제 흐름 을 확인하여 국내 직업재활 패러다임의 변화를 확인하고자 하였다. 연구방법 : 본 연구는 2023년까지 한국교육학술정보원의 데이터베이스에 등록된 직업재활 관련 학술문헌 및 학위논문 총 1,531건을 대상으로 하였다. 수집된 자료에 대한 양적분석을 실시하고 초록이 존재하는 938건의 문헌에 대하여 형태소분석 및 전처리, 키워드빈도 분석, 토픽모델링 분석을 하였다. 토픽모델링을 시행하기 위해 디리클레 할당(LDA: Latent Dirichlet Allocation)알고리즘 중 깁스샘플링(Gibbs sampling)을 활용하여 키워드를 분류하였으며, 하이퍼파라 미터 튜닝(hyperparameter tuning)을 사용하여 통계학적으로 유의미한 토픽의 개수를 결정하였다. 논문의 수집은 Excel을, 일반적 연구동향분석은 SPSS를, 전처리, 키워드빈도, 토픽모델링, 토픽의 추세분석은 R을 사용하였다. 결과 : 문헌의 양적분석 결과 학술논문 904건, 학위논문 627건으로 학술논문의 수가 많았고, 학술논문은 한국직업재활학 회에서, 학위논문은 대구대학교에서 가장 많은 것으로 나타났다. 직업재활 연구 키워드의 빈도는 ‘직업’이 가장 높았 고, ‘장애인’, ‘직업재활’, ‘재활시설’, ‘필요’, ‘사회’, ‘지원’, ‘서비스’, ‘만족’ 순으로 나타났다. 토픽모델링을 통해 도출된 11개의 주요토픽 중 Topic 7 ‘산재근로자의 직업복귀’가 가장 많이 사용되었으며, Topic 6 ‘직업재활 서비스의 효과’가 가장 적게 사용된 것으로 조사되었다. 시대의 흐름에 따른 연구주제의 변화를 분석한 결과 Topic 2 ‘개인적 경험에 기반한 직업재활의 의미와 가치’와 Topic 6 ‘직업재활 서비스의 효과’, Topic 7 ‘산재근로자의 직업복귀’는 지속적으로 증가하는 것으로 나타난 반면, Topic 5 ‘경제적 자립을 위한 개인적, 사회적 노력’과 Topic 8 ‘장애인 고용 촉진을 위한 정책 및 제도개선’, Topic 9 ‘성공적인 취업 및 고용유지를 위한 직업훈련’은 감소하고 있는 것으로 나타났다. 결론 : 본 연구를 통해 직업재활은 ‘재활시설, 사회적 지원, 서비스, 프로그램 등을 통해 장애인의 고용과 만족을 이끌어 내는 것’으로 정의될 수 있음을 확인하였으며 이는 작업치료의 목표와 방향성과 다르지 않음을 확인하였다. 또한 직업재활연구의 양적 및 질적 변화는 국가의 법령과 제도의 제·개정과 밀접한 관련성이 있음을 확인하였다. 이를 통해 작업치료가 직업재활에서 전문 직무분야로 지속 발전시켜 나갈 뿐 아니라 직업재활 관련 제도 및 법령 제·개정 을 위한 기초자료로 사용되어 직업재활이 지속 활성화되기를 희망한다.

Objective : This study aimed to identify the quantitative changes and trends in research topics related to vocational rehabilitation in Korea over time, thereby examining shifts in the domestic vocational rehabilitation paradigm. Methods : The study analyzed a total of 1,531 academic and thesis publications related to vocational rehabilitation, which were registered in the database of the Korea Education and Research Information Service (KERIS) by 2023. Quantitative analysis was conducted on the collected data, and general frequency analysis and keyword analysis, and topic modeling were applied to 938 documents that contained abstracts. For topic modeling, the Latent Dirichlet Allocation (LDA) algorithm was used to classify keywords. Excel, SPSS, and R were used for analysis. Results : The quantitative analysis revealed 904 academic papers and 627 theses. The Korean Society of Vocational Rehabilitation had the highest number of academic publications, while Daegu University produced the most theses. In the keyword frequency analysis of vocational rehabilitation studies, "job" had the highest frequency, followed by "persons with disabilities", "vocational rehabilitation", "rehabilitation facilities", "needs", and "society". Among the 11 main topics derived from topic modeling, "Topic 7: Return to Work for Injured Workers" was the most commonly discussed. The analysis of changes in research topics over time showed that "Topic 2: The Meaning and Value of Vocational Rehabilitation Based on Personal Experience", "Topic 6: Effectiveness of Vocational Rehabilitation Services", and "Topic 7: Return to Work for Injured Workers" have been steadily increasing, whereas "Topic 5: Personal and Social Efforts for Economic Independence", "Topic 8: Policy and System Improvement to Promote Employment of Persons with Disabilities", and "Topic 9: Vocational Training for Successful Employment and Job Retention" have been decreasing. Conclusion : This study confirmed that vocational rehabilitation can be defined as "achieving employment and satisfaction for persons with disabilities through rehabilitation facilities, social support, services, and programs", aligning closely with the goals and directions of occupational therapy. It was also found that the quantitative and qualitative changes in vocational rehabilitation research are closely related to the enactment and revision of national laws and policies.

이 연구의 목적은 첨단 기술과 스포츠산업의 접목에 대한 최근 트렌드를 분석하는 것이다. 국내 포털사이트 중 하나인 NAVER와 RISS에서 검색된 국내 기사 및 학술논문의 주제를 사용하였다. 자료처리는 Python 3.0을 이용한 빈도 분석, 워드클라우드 시각화 분석, 토픽 모델링(LDA 모델 적용)을 수행하였다. 토픽은 4가지로 선정되었으며, ICT 기술을 활용한 스마트 시설 및 시스템, 과학적 기반의 선수 훈련 시스템 개발, 정보 기술과 소비자 중심의 스포츠산업 발전, 헬스케 어 기술과 체육 시스템의 융합으로 구분되었다. 이 연구는 첨단 기술을 접목한 스포츠산업의 트렌드를 분석함으로써 향후 스포츠산업에서 첨단 기술인 블록체인, 5G, 유전자 분석, 인공지능, 혼합현실 기술 등을 활용하여 경기 운영, 실시간 데이 터 통합, 맞춤형 훈련 프로그램, 팬 참여 플랫폼, 쌍방향 스포츠 관람/참여, 그리고 개인 맞춤형 건강관리 시스템 등을 개발하는 연구 방향성을 제시한다.

The purpose of this study is to analyze recent trends in the integration of high-tech and sports industries. The topics of domestic academic papers retrieved from NAVER and RISS, two of Korea's major portal sites, were used. Data processing was performed using frequency analysis, word cloud visualization analysis, and topic modeling with Python 3.0. Four topics were selected: smart facilities and systems utilizing ICT technology, development of scientifically-based athlete training systems, development of the sport industry centered on information technology and consumers, and convergence of healthcare technology and physical education systems. This study analyzes trends in the sport industry integrating advanced technology and suggests development directions for utilizing technologies such as blockchain, 5G, genetic analysis, artificial intelligence, and mixed reality. These directions include game operations, data integration, customized training, fan engagement, interactive sport viewing, and personalized health management systems.

Purpose: This study aimed to identify research topics in the emergency medical technician (EMT) field and examine research trends. Methods: In this study, 261 research papers published between January 2000 and May 2022 were collected, and EMT research topics and trends were analyzed using topic modeling techniques. This study used a text mining technique and was conducted using data collection flow, keyword preprocessing, and analysis. Keyword preprocessing and data analysis were done with the RStudio Version 4.0.0 program. Results: Keywords were derived through topic modeling analysis, and eight topics were ultimately identified: patient treatment, various roles, the performance of duties, cardiopulmonary resuscitation, triage systems, job stress, disaster management, and education programs. Conclusion: Based on the research results, it is believed that a study on the development and application of education programs that can successfully increase the emergency care capabilities of EMTs is needed.