Earticle

본 연구는 기후변화와 사회의 복잡성 심화로 해양재난이 대형·복합재난으로 진화하는 상황에서 우리나 라 해양재난 대응체계의 구조적 특징과 한계를 규명하기 위해 네트워크 분석을 실시하였다. 분석 대상은 재난 관련 법과 해양경찰청의 「재난지역 수색, 구조·구급지원 위기대응 실무매뉴얼」이며, 네트워크 분석을 통해 주요 행위자들의 역할과 상호작용 관계를 분석하였다. 네트워크 분석 결과, 해양경찰청을 중심으로 한 중앙집중형 구조가 나타났으며, 네트워크 밀도가 낮고 상호작용 비율도 제한적이어서 수평 적 협업보다는 위계적 명령-통제 구조가 우세함을 확인하였다. 특히, 지방자치단체와 지방해양경찰청은 정보 흐름의 매개자로서 전략적 위치에 있으나 구조적으로는 다른 행위자들과의 직접 연결성은 약한 것으로 나타났다. 본 연구는 해양재난 대응체계의 개선을 위해 다기관 매뉴얼의 통합 분석, 지역 기반 행위자의 역할 강화, 수평적 협력체계로의 전환을 위한 제도적 보완의 필요성을 정책적 시사점으로 제안한다.

This study conducted a network analysis to examine the structural characteristics and limitations of South Korea’s maritime disaster response system, which faces increasing challenges from large-scale and complex crises caused by climate change and societal complexity. The analysis focused on disaster-related legislation and the Korea Coast Guard’s "Operational Manual for Search, Rescue, and Emergency Support in Disaster Areas." The findings reveal a centralized network structure dominated by the Korea Coast Guard, characterized by low density and limited reciprocal interactions, indicating a reliance on hierarchical command-and-control rather than horizontal collaboration. Although local governments and regional Coast Guard units act as strategic intermediaries in the flow of information, they demonstrate weak direct connectivity within the network. Based on these results, the study proposes several key policy recommendations: integration of multi-agency manuals, enhancement of the roles of local actors, and institutional reforms aimed at fostering a more collaborative and resilient maritime disaster response system.

This study investigates the semantic variations of four synonymous verbs within the BNC and COCA. By employing a combination of corpus analysis and advanced network analysis through tools like Wmatrix 5 and NetMiner 4.0, the study identifies both semantic differences and similarities between British and American English. The research reveals that, although these verbs share common semantic domains, there are notable distinctions in their usage that reflect deeper cultural and linguistic differences between the UK and the US. This study underscores the critical importance of context in language usage, demonstrating significant variations in the connotation, frequency, and function of synonymous verbs across regional dialects. By bridging static dictionary definitions with the dynamic nature of real-world language use, this research enhances the understanding of English synonymy and strongly advocates for expanded comparative linguistic studies. This approach ultimately aims to deepen comprehension of linguistic intricacies, thereby promoting more effective communication and improved language education across various English-speaking communities.

재난안전 예방에 적극적으로 대응하고 재난발생시 효과적으로 대처할 수 있는 재난안전 로컬거버넌 스에 대한 주기적인 점검과 평가는 매우 중요하다. 이 연구는 경기도의 재난안전 로컬거버넌스를 네트워크 분석을 통하여 로컬거버넌스에 참여하고 있는 내⋅외부 기관뿐만 아니라 유관기관들과의 협력수준 및 협력관계와 운영 실태를 분석하였다. 연구결과의 함의를 제시하면 첫째, 외부유관기관 과의 유기적 협력관계유지를 위한 연계강화가 필요하다. 이를 위해 유관기관과의 인적교류 확대와 자체적인 재난안전훈련을 계획하고 이행해야 한다. 둘째, 경기도 내부 부서 간 업무협력강화를 위해 부서 간 이기주의 및 무관심에서 탈피하고 협력수준을 강화해야 한다. 셋째, 주민들이 주축이 되어 운영하고 있는 시민사회 단체들, 특히, 지방자치단체 내에 활동하고 있는 국민운동단체(바르게살기 운동협의회, 새마을협의회 등) 등과 연계된 재난안전 로컬거버넌스 구축이 필요하다. 넷째, 재난안전 거버넌스를 공공부문에서 민간부문(시민단체)까지 확대하여 운영해야 한다. 재난을 예방하고 재난 발생시 자율적으로 대응하기 위해 만들어진 시민중심의 조직(자율방재단 등)과 연계하고 지원⋅협 력하여 지방자치단체 내 재난안전 로컬거버넌스를 확대하여야 한다.

It is very important to suggest improvement measures through periodic evaluation of local governance for disaster safety in order to ensure effective disaster prevention and response. This study analyzed the level of cooperation with the related organizations as well as internal and external organizations participating in local governance through a local governance network analysis for disaster safety in Gyeonggi-do, Korea. The improvement measures based on the results are as follows. First, it is necessary to strengthen the connection with external organizations by expanding personnel exchanges with them and conducting relevant training in a regular basis. Second, it is crucial to avoid inter-departmental conflict and indifference and strengthen the level of business cooperation between internal departments in Gyeonggi-do. Third, establishing local governance for disaster safety would be important in connection with civil society organizations, particularly national movement groups operating in local governments (e.g. righteous movement councils, Saemaul Undong councils, etc.). Fourth, it is necessary to revitalize the operation and activities of voluntary disaster prevention teams responding to disasters in the region.

This study aims to explore usage differences among near-synonym verbs based on COHA and GloWbE through a diachronic and synchronic trend analysis and differentiate the subtle semantic similarities and differences in the authentic usage of COCA through two analysis tools like Wmatrix 5 and NetMiner 4.0. The former shows that the overall frequency of catch is higher than that of grasp and seize from both a diachronic and synchronic perspective, and that the frequency of all three near-synonym verbs could be higher in some countries using English as their second language. The latter mainly deals with two options like semantic domains shared with all near-synonym verbs and semantic domains exclusively shared with each near-synonym verb. The results shed light on the subtle semantic similarities and differences among three near-synonym verbs according to shared or unshared relationship with the noun collocates of the corresponding semantic domains, despite a gap in the frequency size of them.

This study was designed to explore the delicate semantic similarities and differences among three near-synonym adjectives. To achieve this goal, this study tried to conduct a new approach with COCA as a target corpus and two analysis tools like Wmatrix 5 and NetMiner 4.0. This study took three steps. It explored the noun collocates of three near-synonym adjectives extracted from COCA, identified the semantic domains of noun collocates using Wmatrix 5, and finally examined how the semantic domains shared or unshared with three near-synonym adjectives through network analysis using NetMiner 4.0. In this study, only two options were chosen to explicitly explore the semantic similarities and differences of all three near-synonym adjectives: one is semantic domains shared with all near-synonym adjectives, and the other is semantic domains exclusively shared with each near-synonym adjective. The findings showed that there were the clear semantic similarities and differences in the authentic usage of three near-synonym adjectives in the COCA-based contexts. Additionally, it is well expected that much more detailed and genuine information of near-synonym adjectives could be provided by the new approach.

본 연구는 세월호 사건에 대한 신문기사 분석을 통해 재난보도에서 나타나는 시계열, 매체별 보도특성을 알아보고자 하였다. 독자층의 구독형태에서 기사제목이 의미 있는 영향을 미치는 만큼 분석대상은 세월호 사건 발생 후 4개월간 신문에 보도된 기사제목으로 한정하였다. 수집된 제목을 범주화하고 직접 제작한 매크로 프로그램을 이용하여 키워드도 추출하였다. 분석방법으로는 내용분석과함께 네트워크 분석방법을 새롭게 시도해 보았다. 분석결과 네트워크 분석을 통해서는 시계열 단계에 주요 키워드가 변화하는 모습을 볼 수 있었다. 또한 매체별로 다르게 나타나는 단어의 성격 차이도 알 수 있었다. 내용분석을 통해서는 시계열에 따라 매체별 주요 범주 분포가 다르게 나타났다. 이를 통해 사건 초기에는 단순보도로 인해 드러나지 않던 매체별 특징이 시간이 흐름에 따라 두드러지게 나타나고 있음을 알 수 있었다. 본 연구는 재난보도에 대한 새로운 분석방법을 시도한 만큼그 연구의 한계점과 가능성이 논의되었다.

This study aims to examine crisis stages and news reporting characteristics in the disaster coverage in the case of the Sewol Ferry sinking. As the title of a news article has substantial influence on whether an article is chosen for reading and how it is read, the titles of news articles were used to select the articles regarding the Sewol Ferry sinking reported for the first four months since the incident occurred. The titles were classified by attribute agenda and keywords were sorted using the Macro program. The data were analyzed using network analysis and content analysis. The results of network analysis indicate that keywords change in accordance with crisis stages and vary among newspaper publishing companies. The results of content analysis show that attribute agendas change depending on the crisis stage. As the crisis gets severer, the characteristics of the newspaper companies become clearer.

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

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

본 연구는 최근 20여 년 간 시행된 성범죄 재범관련 국내연구의 동향을 분석 하여 향후 성범죄 재범방지를 위한 후속연구의 방향성을 제시하기 위한 목적으 로 시행하였다. 이를 위해 본 연구에서는 2000년부터 2021년까지 국내에서 출판 된 성범죄 재범 관련 139개 논문에 대한 출판경향을 분석하였으며, 논문에 제시 된 국문키워드를 추출하여 키워드 네트워크 분석을 수행하였다. 이에 대한 분석 결과는 첫째, 연구영역별 출판경향을 분석한 결과 11개 영역에서 성범죄 재범관 련 연구를 수행하였는데, 법학 43.9%, 행정학 23.0%, 심리과학 17.9% 순으로 높 게 나타났다. 둘째, 139개 논문에 출현한 키워드의 출현빈도를 분석한 결과, ‘성 범죄’, ‘재범방지’, ‘성범죄재범’, ‘전자감시제도’, ‘재범위험성’, ‘아동성범죄’, ‘성충동 약물치료’, ‘성범죄자신상공개’의 순서로 출현빈도가 높게 나타났다. 셋째, 주요 키 워드 간 연결중심성을 분석한 결과, ‘성범죄’, ‘재범방지’, ‘전자감시제도’, ‘성범죄재범’, ‘성충동약물치료’, ‘재범위험성’, ‘아동성범죄’의 순서로 연결중심성이 높게 나타났다. 넷째, 주요 키워드에 대한 CONCOR 군집분석을 수행한 결과, 성범죄 재범 연구는 9개 군집으로 분류되었으며, 주요군집은, ‘전자감시제도’로 나타났다. 본 연구에서는 이러한 연구결과를 기반으로 성범죄의 재범 방지를 위한 후속연 구의 방향성을 제시하였다.

The purpose of this study is to suggest the direction of future studies on the prevention of sexual recidivism by analyzing the trend in research related to the recidivism of sexual crime for the last 20 years. To achieve this purpose, this study analyzed publication trends in research related to the recidivism of sexual crime by utilizing 139 studies published between 2000 and 2021 and conducted a keyword network analysis by using keywords extracted from these studies. The main results are as follows. First, results of publication trend by research area show that research related to the recidivism of sexual crimes was conducted in 11 areas order of 43.9% in law, 23.0% in public administration, and 17.9% in psychological science. Second, results of frequency analysis in keywords appeared in 139 studies show that the frequency was high in the following order; ‘sexual crime’, ‘prevention of recidivism’, ‘electronic monitoring system’, ‘risk of recidivism’, ‘child sex crime’, ‘medication treatment for sexual impulse’, and ‘personal information disclosure of sexual offender’. Third, results of degree centrality analysis using keywords show that the degree centrality was high in the following order; ‘sexual crime’, ‘prevention of recidivism’, ‘electronic monitoring system’, ‘recidivism of sexual crime’, ‘medication treatment for sexual impulse’, ‘risk of recidivism’, and ‘child sex crime’. Fourth, results of CONCOR cluster analysis with keywords show that research related to the recidivism of sexual crime was classified into nine clusters, and a major cluster was ‘study of electronic monitoring system’. Based on these results, this study suggests the directions of future studies on the prevention of recidivism from sexual crime.

이 연구는 W. B. 예이츠에 대한 연구 동향을 살펴보고 그에 대한 연구 방향을 설정하는데 필요한 정보를 제공하는 데 목적이 있다. 2021년 8월 KCI에서 ‘yeats’를 키워드로 910편의 논문이 검색되었고 최종 854개 논문의 제목을 연구대상으로 선정하였다. Excel, TEXTOM 및 UCINET/NetDraw 프로그램을 활용하여 분석을 실시하였으며 예이츠 관련 연구의 연도별 및 학술지별 게재 현황, 예이츠 관련 연구의 주요 키워드, 주요 키워드 간의 연결중심성과 네트워크 분석을 시행하였다.

This study was to identify the research trend on W. B. Yeats and provide information necessary to establish the research direction on him. In August 2021, 910 journal papers were collected with the keyword “Yeats” from KCI. Final 854 titles of the journal papers were selected as targeted data and analyzed through Excel, TEXTOM, and UCINET/NetDraw program. Through this analysis, the publication status of Yeats-related researches by year and journal, main keywords of Yeats-related researches, and degree centrality between major keywords were investigated.

최근 러시아-우크라이나 전쟁이나 Space-X의 발사체 재사용 등의 이슈로 인해 국가 안보 및 경제적 관점에서 우주 분야의 중요성이 대두되고 있다. 우주산업은 과학 및 공학 등 첨단 기술의 집합체로 국가 기술 성장의 원동력이 되며, 고부가 가치산업으로 타 산업에 큰 영향을 미친다. 우주 분야의 동향을 파악하는 연구자료는 전문가의 의견을 기반하거나 보고자료를 참고하는 정성적 방법으로 진행되는 자료가 많고, 특허 데이터를 정량적으로 분석한 연구를 찾아보기는 힘들다. 이에 본 연구에서는 특허 데이터를 기반으로 우주 분야의 주요 기술 분야를 도출하고, 분야별 기술의 관계성 파악 및 기술 분야의 동향을 파악하고자 한다. 분석을 위해 특허 검색 서비스 키프리스에 서 1992년부터 2021년까지 30년 기간 내의 우주 분야 특허를 수집하였으며, 해당 데이터에 대표적인 텍스트 마이닝 기법의 하나인 토픽모 델링을 적용하여 대표 기술을 분류한다. 분류된 기술 내에 들어있는 특허 IPC 코드에 네트워크 분석을 적용하여 관계의 핵심이 되는 세부 기술 분야와 매개체 역할을 하는 세부 기술을 확인한다. 마지막으로 분야별 시계열 분석을 통해 동향 분석을 진행한다. 이를 통해 우주 분야의 기업 R&D 전략 수립과 정부의 관련 정책 수립에 근거가 되는 동향 분석 결과를 제시하고자 한다.

Recent events such as the Russia-Ukraine war and Space-X's reuse of launch vehicles have highlighted the importance of the space sector from a national security and economic perspective. The space industry is a collection of advanced technologies, including science and engineering, that drives national technological growth and, as a high value-added industry, has a significant impact on other industries. Many studies that identify trends in the space sector are based on expert opinion or qualitative methods that refer to reports, and it is difficult to find a study that quantitatively analyses patent data. This study aims to identify the main technology areas in the space sector based on patent data, to determine the relationship between technologies in each area and to identify trends in technology areas. For the analysis, we collected patents in the space sector over the 30-year period from 1992 to 2021 from the patent search service Kipris and applied topic modelling, one of the leading text mining techniques, to the data to classify representative technologies. Network analysis is applied to the IPC codes of patents within the classified technologies to identify the sub-technologies that are at the core of the relationships and the sub-technologies that act as intermediaries. Finally, we analyse trends through time series analysis by sector. We present the results of the trend analysis as a basis for corporate R&D strategy formulation and government policy formulation in the space sector.

4차 산업혁명 시대 데이터중심의 혁신이 중요해지는 가운데 국가 R&D 데이터를 활용한 다 양한 연구가 진행되고 있다. 본 연구는 지역 단위의 R&D 역량 강화를 위해 국가 R&D 과제 정 보에서 충청북도(이하 충북) 기술개발 R&D 857개를 구분하여 그 특성을 분석하였다. 구체적으 로 먼저 텍스트마이닝을 통해 충북 3대 전략산업(스마트IT부품, 바이오헬스, 수송기계소재부품) 관점에서 연구수행주체별 R&D 특성을 파악하였다. 분석결과 대학과 연구소를 중심으로 바이오 헬스 분야에 다소 편중되는 경향이 있는 것으로 판단되었다. 다음으로 네트워크 분석으로 기술 개발 R&D별로 국가과학기술표준분류 간에 상호관련성을 분석하였다. 분석결과 대학은 다양한 기술 융합 R&D가 활발한 가운데 기업과 연구소는 상대적으로 융합연구 활성화에 미흡함을 확 인할 수 있었다. 본 연구를 통해 지역 R&D 정책은 기술 통계학적 분석 중심에서 비정형화된 정보 활용이나 기술 간의 관계를 규명하는 데이터 기반의 새로운 R&D 혁신 정책 시도를 확대할 필요가 있겠다.

This study classifies 857 Chungbuk Province’s technology development R&D projects from the National Science &Technology Information Service and analyses its attributes in order to strengthen regional R&D capabilities. More specifically, the process applies text and network analysis with the aim of understanding the R&D attributes of each research subject category and correlation between the different technical fields. The text analysis results reveal that imbalance exists as research institutions are more focused on tasks in the bio health industry sector in the Chungbuk Province. The network analysis results indicate that universities are actively making efforts to converge technologies based on the connection, interdependence and activation with various technical fields, but also imply that a plan is required to encourage businesses and research centers to be more active in technology convergence activities. Moreover, it shows the need to promote R&D policies which seek industry-university-institute collaboration with each research institution attributes and advantages applied. Through the utilization of unstructured information and application of convergence research activation trends, studies such as this may become a measure that can drive data-based industry innovation policies.

The paper is a meta-analysis on the research methodologies employed in studies published in major Korean journals of translation and interpreting (T&I) studies over a period of five years, from 2019 to 2023. These methodologies are organized systematically, and the relationship between research methodologies and research topics is explored using keyword network analysis. To this end, 508 published papers across three T&I journals were analyzed in terms of research topics and research methodology. The data were analyzed using Ucinet 6 and Netdraw. According to the analysis of 508 papers, text analysis (TA+LA) was used the most (36.42%), followed by document research (14.96%) and mixed research (12.4%). To explore the relationship between research methodologies and research topics, we measured centrality and the strength of connections. The results showed that ‘text analysis (TA)’ was strongly linked with ‘translation strategies’ and ‘literary translation’, while ‘mixed research’ was closely associated with ‘note-taking’ and ‘interpreter education’. Additionally, ‘document research’ and ‘questionnaire surveys’ demonstrated strong connections with ‘consecutive interpretation’.

본 연구는 로동신문에 나타난 ‘교육’관련 핵심키워드를 분석하여 북한의 교육의 동향 을 탐색하는데 그 목적이 있다. 특히 본 연구는 김정은이 국무위원장 집권기간 전후 동안 을 키워드 연결망분석을 통해 그 결과를 시각화 하여 비교하고, 심도 있는 논의를 도출한 다. 이를 위하여 2014-2018년의 로동신문의 기사의 제목에 나타난 핵심키워드 2,524를 추 출하여 분석의 자료로 사용하였고, Gephi 0.9.2를 사용하여 키워드 네트워크 분석을 실시하 였다. 주요 연구의 결과는 첫째, 김정은 집권 이전은 우상화 및 주체사상을 강조하는 사회주의 교육을 강조하지만, 김정은 집권 이후 초기에는 사회주의 체제의 강조보다 현실교육에 주 안점을 두고 교육정보화, 원격교육, 평생교육, 의무교육 등 다양한 교육의 선진화와 인재육 성을 통한 체제 강화를 유지하고 있었다. 둘째, 과학교육을 강조하고 이를 통해 체제 유지 를 위한 기틀을 삼고 있었다. 셋째, 일본에 있는 학교 및 학생 교류가 활발하게 이루어지 고 있지만, 2018년도부터는 중국과 교육관련 연계 활동이 강화되고 있어 국제관계의 변화 가 교육에도 반영되고 있었다. 넷째, 김정은 전후와 상관없이 우리나라에 대한 로동신문의 기조는 시위나 규탄 등 교육현상에 대한 비판기사가 주를 이루고 있었다. 이러한 분석결과 를 바탕으로 하여 본 연구가 갖는 이론적, 실천적 논의와 시사점을 제시하였다.

The purpose of the study is to analyze education related keywords of Rodong Sinmun, a North Korean newspaper that serves as the official newspaper of the central committee of the Workers’ Party of Korea, and then compare the trends of education before and after Kim Jung-Un’s secretive supreme leader. The research was used 2,524 keywords in the title of the Rodong Sinmun from 2014 to 2018, and visualized the networks among the keywords by Gephi 0.9.2. As the results, the study found that there was a significant change of keywords before and after Kim Jung-Un’s secretive supreme leader. Before Kim’s reign, keywords in Rodong Sinmun highlighted socialist education. However North Korea’s education was emphasized real educational issues such as education information, lifelong education after his reign. Second, They were also focused on scientific technique education. Third, Korean schools and students in Japan was in demand of Rodong Sinmun, but the educational exchange of China was shown in 2018. Based on the results of this analysis, the research presents highly significant theoretical and practical implications.

본 연구는 트위터에서 추출한 저출산 관련 메시지의 의미연결망 네트워크 구조를 분석하여 저출산 관련 정책 수립에 시사점을 주고자 하였다. 2015년 10월 16일부터 2017년 11월 15일까지 트위터에 등록된 11,984건의 저출산 관련 메시지를 대상으로 형태소 분석을 통해 상위 빈출 단어 110개를 선정하였다. 그리고 상위 110개의 단어를 대상으로 의미연결망 분석을 실시하였다. 분석 결과, 현재의 저출산 상황이 개인의 자발적 선택의 결과라는 것을 알 수 있었다. 반면, 출산 장려 정책과 관련한 단어의 언급은 상당히 미진한 것으로 나타났다. 콘커 분석을 통해 각 단어 간의 의미 연결 구조를 살펴본 결과, 상위 110개의 단어는 총 8개의 그룹으로 구분되었다. 각 그룹별 단어는 저출산 현황에 대한 자신의 주변 상황 및 인식, 가치관의 변화, 결혼과 임신, 출산에 이르는 다양한 걱정이 주류를 이루고 있었다. 이러한 결과를 바탕으로 출산장려 정책에 대한 제언을 담았다.

This study aims to analyze the communication network structure of messages related to low fertility on Twitter to contribute to policy-making of the government. This study selected top 110 words from 11,984 messages, which are posted on Twitter from 16 October 2015 to 17 November 2017, based on the result of the morphological analysis. And these top words were investigated by semantic network analysis. According to the result of these examinations, the majority of tweets point out that on own’s choice is the main reason for low fertility. Meanwhile, the quantity of tweets about childbirth promoting policies is significantly small. In addition, as the result of the concor analysis, top 110 words are divided into eight groups. Respective groups of words represent various issues lead to low fertility, such as negative perceptions toward the environment, changed world view, avoid getting married, and concerns about pregnancy and childbirth. Therefore, this study suggests some practical implications to promote childbirth policies based on these results.

본 연구는 계량정보학 네트워크 분석을 중심으로 블록체인 분야의 한국 연구자의 학술연구 동향을 계량학적 시각으로 살펴보고자 하였다. 데이터는 2009년부터 2018년까지 KCI와 NTIS, WoS 및 Scopus에 등재된 블록체인 논문으로 선정하였다. 계량정보학 연구방법으로 논문 발행, 연구의 분야, 공저자, 단어분석을 수행했다. 분석결과, 2017 년부터 논문 수가 급증하였으며 공저자 네트워크 형성의 초기단계를 보였다. 논문제목에 많이 사용된 단어는 응용발전 과 쟁점 및 기술개발과 관련된 단어들이 주로 나타났다. 또한 국내논문연구 분야는 사회과학 주제가 가장 많은 반면에 국제논문연구는 공학 주제가 가장 많았다. 시기별 분석결과는 한국학자들의 블록체인 3.0 연구는 2017년 시작되었고 2018년 빠르게 늘고 있다. 논문 피인용 수는 발행연도와 관련이 있었지만, 공저자 수와는 무관하였다. 이러한 계량정보 학적 동향을 살펴봄으로써 블록체인 분야의 발전에 유용한 기초자료가 될 수 있을 것으로 기대한다. 향후연구는 블록체 인 분야의 세계범위 지적 구조와 특징이 더욱 명확하게 드러날 것으로 기대한다.

This study aims to examine Blockchain research trend using bibliometrics-based network analysis. The data were collected from WoS, Scopus, Korea Citation Index and National science & Technology Information Service, from 2009 to 2018. As results, the number of publications has started increasing rapidly from 2017 and it showed the initial stage of formation of coauthor network. Words often used in the title of the publications were related to application development, controversy and technology development. In addition, the majority of domestic papers are in the subject of social science, while international papers tend to focus on engineering issues. The results of the temporal analysis show that Korean researchers' block chain 3.0 started in 2017 and are rapidly increasing in 2018. The number of citations was associated with publication year in a statistically signifiant way. By examining these research trends, we hope that this paper can be a useful basis for the development of blockchain. Future research is expected to reveal more clearly the knowledge structure and characteristics of blockchain around the world.

본 연구는 국내 현대무용전공자의 신체 관련 연구동향을 살펴보고 신체관련 핵심 연구주 제를 탐색하는데 목적이 있다. 연구 방법으로는 빅데이터기법 중 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 동향분석을 실시하였다. 그 결과, ‘영향’에 관한 빈도수가 가장 높았으며, ‘영 향’, ‘무용’, ‘상해’와 연관된 N-gram 연결이 상위에 있음을(이) 파악되었다. 토픽모델링 은 ‘무용수의 신체관리’, ‘신체 상태에 따른 감정변화’, ‘무용의 섭식행동과 정서의 상관 관계’ 등이 도출되었다. 이러한 결과는 후속 연구 기초자료 제공 및 방향성 제시에 의미가 있을 것이라 사료된다.

This study aims to examine research trends related to the bodies of contemporary dance maors in South Korea and explore main research topics on body. As a research method, a text mining techniques, one of big data methods, was used to analyze the trends. As a result, it was found that the frequency of the term 'influence' was the highest, and N-gram connections related to 'influence,' 'dance,' and 'injury' were among the top findings. Topic modeling revealed themes such as 'dancers' body management,' 'emotional changes according to physical condition,' and 'the correlation between eating behavior and emotions in dance.' These results are expected to provide foundational data and direction for subsequent research.

최근 타 학문분야에서는 논문 연구의 지식생산구조와 그 특징을 분석하여 동향을 파악하는 다양한 시도가 이루어지고 있다. 계량서지학적 분석방법은 시간의 흐름에 따른문헌연구의 동향을 예측할 수 있게 하고, 네트워크 분석은 문헌 등에서 추출한 서지정보들 간의 관계를 분석하여 연구동향 분석을 가능하게 한다. 본 연구에서는 최근 10년법학분야 논문 데이터를 기반으로 기술통계 분석, 키워드 분석 및 네트워크 분석 기법을활용하여 법학분야 연구동향을 분석하였다. 위의 세 가지 방법에 따라 최근 10년 법학분야 논문을 분석해본 결과, 특징적인 이슈를 도출해 낼 수 있었다. 첫 번째, 기술통계 분석 결과에 의하면 법학분야 논문은 2004년부터 2009년까지 지속적으로 증가추세이며, 법학 관련 학술지 또한 이와 같은 추세를 보였다. 이는 2009년법학전문대학원(로스쿨)의 출범과 2012~2013년 로스쿨 인증평가가 주 원인으로, 전국각 대학은 로스쿨 인가를 받기위해 인가기준인 전임교원 연구성과와 연구지 발간 실적을 증대시켰을 것으로 분석된다. 성공적인 로스쿨 제도의 국내 정착을 위하여, 향후 로스쿨이 법조계에 미치는 영향, 출신 법조인들의 활동 현황 분석, 로스쿨 제도의 평가 및향후 전망 등의 연구가 지속적으로 필요할 것으로 예측된다. 두 번째, 최근 10년간 법학 논문의 서지사항에서 키워드를 추출하여 분석해 본 결과,총 81,892개의 단어 중 ‘저작권’ 단어가 가장 많이 사용되었고, 다음으로 ‘손해배상’, ‘표현의 자유’, ‘불법행위’ 등의 순으로 분석되었다. 이는 2006년 저작권법의 전부개정 이후로 저작권 분쟁이 증가함에 따라 법 관련 연구가 활발히 이루어진 것으로 보인다. 세 번째, 키워드를 기초로 한 네트워크 분석의 결과, 최근 들어서 ‘표현의 자유’ 및 ‘개인정보’가 키워드들 사이의 연결중심성이 높은 것으로 나타났다. 이는 말, 정신, 인격 등이 인터넷이라는 기술을 만나면서 새로운 법적 이슈가 되었음을 알 수 있었고, 향후 개인정보와 표현의 자유에 기초한 국민의 정신적 자유와 법의 충돌을 통해 정신적 자유의범위에 관한 연구가 활발하게 진행될 것으로 예상된다. 위 분석들을 통해 최근 10년의 법학연구 트렌드를 전반적으로 정리해 보면, ‘소비자 보호’, ‘채무불이행’ 단어 같은 실체가 있고(concrete) 가시적인(visible) 이슈에서, ‘표현의자유’, ‘인권’ 키워드와 같은 관념적(abstract)이면서 무형의(invisible) 것으로 변화하고있음을 알 수 있었다. 이러한 추세에 따라 향후 법학연구는 국민의 권리, 특히 정신적 자유에 관한 새로운 판례와 그에 따른 연구가 증가할 것으로 예측해 본다.

Recently, a number of researches have been carried out in order to understand the research trends in academic disciplines by analyzing the structure of knowledge production and its characteristics. This study analyzes a research trend in the field of legal research using descriptive statistics data analysis as well as network analysis based on bibliometric data from Korea Citation Index during the past 10 years. As a result, we have put forward several remarkable findings as follows. First, according to descriptive statistics, both the research papers in the field of legal research and the legal journals show a steady increasing trend from 2004 to 2009. Possibly, most of this is attributable to the establishment of Korean law schools in 2009 and the 2012-2013 law school accreditation, and it might be worth performing the further research topics; the effect of law school on legal profession, analysis of activities for judicial officers from law school, and the evaluation and prospect of law school system for the successful settlement of law Second, as a result of analyzing the keywords extracted from bibliographic information of the articles in law, “copyright” has emerged most frequently, followed by “damages”, “freedom of expression”, and “illegal activities” among a total of 81,892 words. This seems to happen because the research on copyright act has been actively conducted with increase of copyright dispute since the revision of the Korean Copyright Act in 2006. Third, by the keyword network analysis, “freedom of expression” and “personal information” are found to be high in degree centrality between keywords over time. This explains new legal issues encountered by means of internet accessing with word, mind, personality and so on. Researches on the scope of freedom of expression is expected to be progressed actively in the future through the conflict between law and mental freedom of people based on personal information and freedom of expression. To sum up, this paper shows that the focus of legal research has been shifted from the issues on the concrete and the visible (e.g. consumer protection) to those on the abstract and the invisible (e.g. freedom of expression). Regarding these trends, we expect that investigations on personality and mental freedom based on the rights of the people will be increased in the field of legal studies.

The purpose of this study is to analyze research trends in Korean language education for North Korean refugees. In pursuance of this goal, the study collected bibliographic information from 1,924 academic papers related to North Korean defectors and analyzed their research trends using language network analysis methods. The frequency and centrality of the academic papers were analyzed by year, using an analysis tool, NetMiner 4.0, which focuses on analyzing social networks. The findings of the analysis were as follows: First, the study of North Korean defectors began to explode in 2010. Second, the most central words were ‘education,’ ‘unification,’ ‘policy,’ ‘support,’ ‘experience’ and ‘relationship.’ Third, for North Korean defectors, Korean language education as a foreign language was more actively done than general Korean language education. Fourth, the analysis of 15 topics showed that topics on social issues accounted for the highest percentage at 25%. Finally, the areas of greatest interest in Korean language education were vocabulary, pronunciation, and intonation education. It is hoped that more research on Korean language education for North Korean defectors will be carried out in the future.

‘캐릭터 하나가 브랜드를 먹여 살린다’는 말이 더 이상 과장이 아닌 시대가 되었다. 브랜드 캐릭터는 단순한 마스코트를 넘어 소비자와 감정적 유대를 형성하는 전략적 자산으로 자리 잡았으나, 국내 학술 담론에서 광고 캐릭터 연구의 지식 구조에 대한 체계적 분석은 충분히 이루어지지 않았다. 이에 본 연구는 2000년부터 2025년까지 국내 학술지에 게재된 광고 캐릭터 관련 논문을 대상으로 텍스트 마이닝과 키워드 네트워크 분석을 적용하여 연구의 지식 구조와 주제 변화를 규명하였다. TF 분석에서는 ‘광고’와 ‘캐릭터’가 핵심 축을 형성하였으며, TF-IDF 분석에서는 ‘브랜드’가 최상위 중요도를 보여, 광고 캐릭터 연구가 캐릭터를 브랜드 인지도와 연상 형성에 기여하는 전략적 자산으로 이해해 왔음을 시사하였다. CONCOR 군집 분석 결과, 광고 커뮤니케이션 핵심축, 미디어 콘텐츠 산업, 문화·사회적 표현, 브랜드·소비자 마케팅 커뮤니케이션의 4개 군집으로 구조화된 다층적 지식 체계가 확인되었다. 이는 광고 캐릭터 연구가 브랜드 관리론이나 소비자 행동론, 문화연구, 미디어 산업론이 교차하는 융합적 영역으로 발전해 왔음을 시사하며, 플랫폼별 캐릭터 전략 및 AI 기반 캐릭터의 문화적 적합성 연구로의 확장을 제언한다.

‘A single character can carry an entire brand’ this is no longer an overstatement. Brand characters have evolved from simple mascots into strategic assets that forge emotional bonds with consumers, yet a systematic analysis of the knowledge structure underlying advertising character research in Korea remains insufficient. This study applies text mining and keyword network analysis to Korean academic journal articles on advertising characters published between 2000 and 2025. TF analysis identified ‘advertising’ and ‘character’ as the core axes of the field, while TF-IDF analysis revealed ‘brand’ as the keyword with the highest relative importance, confirming its role as a central theoretical construct. CONCOR cluster analysis further identified four clusters advertising communication as a core axis, media content industry, cultural and social expression, and brand/consumer marketing communication reflecting a multilayered knowledge structure. These findings suggest that advertising character research has grown into an interdisciplinary domain intersecting brand management, consumer behavior, cultural studies, and media industry research, and call for future studies on platform-specific character strategies and the cultural appropriateness of AI-generated characters.

인공지능 기술개발이 가속화되고 있어 주요 기관들은 외부 협력과 개방형 혁신으로 지속 가능한 기술개 발 환경을 조성하고 있다. 본 연구는 스마트시티/스마트 홈, 보건/의료, 보안 분야에 적용된 인공지능 기술 을 중심으로 협력 네트워크와 주요 협력 기술을 분석하였다. 분석 결과, 첫째, 2016년부터 우리나라와 중국의 기관을 중심으로 협력 네트워크가 강화되는 것으로 나타 났다. 하지만 중국이 형성하는 네트워크가 국영기관(예. STATE GRID CORP CHINA)을 중심으로 형성하 는 반면 한국의 협력생태계는 교육기관 중심으로 형성되는 등 차이가 존재하였다. 둘째, 분야별 주요 협력 기술과 키워드는 다음과 같다. 먼저 스마트시티/스마트홈 분야는 'G06N', 'H04W', 'NETWORK', '5G', 'POWER', 보건/의료분야는 'G14H', 'DIAGNOSIS', 마지막으로 보안 분야는 'H04L', 'NETWORK', 'SECURITY', 'DETECTION'의 기술과 키워드를 중심으로 외부협력이 활발한 것으로 분석되었다. 최근 기술협력 대상 선정 과정에서 고려해야 할 요소들이 복잡해지고 있다. 따라서 이용 가능한 시간과 비용, 동일 목표의 선정, 연구 협력 대상(평판)의 위상 등을 고려하여 관심도가 높은 협력 대상을 선정할 필요가 있다. 또한 최근 중국 정부 주도의 협력생태계 강화 시도를 통해 인공지능 기술개발 속도가 크게 빨라졌다는 점에서 국가 주도형 R&D 역량 강화와 R&D 플랫폼 공유를 통한 국내 개방형 혁신생태계 구축 을 위한 노력이 필요하다. 본 연구는 향후 한국의 협력생태계 활성화를 위한 참고자료로 활용될 수 있다는 점에서 의의가 있다.

The development of artificial intelligence technology is accelerating, and major institutions have been creating a sustainable technology development environment with external cooperation and open innovation. This study analyzed cooperative networks and major cooperative technologies, focusing on artificial intelligence technologies applied in the fields of smart city/smart home, health/medical, and Security. As a result of the analysis, first, it was found that cooperative networks were established around Korea and China from 2016. However, unlike the formation of a close cooperation network around state-run institutions (eg. STATE GRID CORP CHINA) over the past three years, Korea's cooperation ecosystem is still weak. Second, the main cooperation technologies and keywords for each field are as follows. The smart city/smart home is ‘G06N’, ‘H04W’, ‘network’, ‘5G’, ‘POWER’, health/medical is ‘G14H’, ‘diagnosis’, ‘detection’ and security is ‘H04L’, ‘network’, ‘security’, ‘detection’ In recent years, factors to be considered in the process of selecting targets for technical cooperation are becoming complicated. Therefore, it is necessary to select a cooperative target with a good interest in consideration of the available time and cost, the selection of the same goal, and the status of the research cooperation target (reputation). In addition, given that the speed of artificial intelligence technology development has increased significantly through China's recent government-led attempt to strengthen the cooperative ecosystem, Korea needs to make efforts to establish an open innovation ecosystem through R&D capabilities and R&D platform(eg. equipment) sharing. This study is meaningful in that it can be used as a reference for revitalizing Korea's cooperative ecosystem in the future