Earticle

본 연구는 생활무용 관련 연구로부터 장시간 지속된 연구주제와 동향을 다각도로 분석하여 지식구조를 도출하 는 데 그 목적이 있다. 연구의 목적을 달성하기 위하여 1955년부터 2020년 8월 31일까지 학술연구정보서비 스에 게재된 ‘생활무용’ 관련 논문 519건의 주제, 주제어, 국문초록을 분석 대상으로 선정하였다. 수집된 데이 터는 TF-IDF 분석과 토픽모델링을 실행하였다. 그 결과 ‘생활무용 참여’, ‘한국전통춤 교육’, ‘노인건강을 위한 생활무용’, ‘교양무용’, ‘무용동작치료 프로그램’, ‘표현활동 교육’의 6개 토픽이 도출되었다. 이는 생활무용 분야 의 발전 지향적인 방안 도출을 위한 실증적인 기초단계로써 향후 생활무용 활성화에 기여할 수 있을 것이다.

The purpose of this study was to collect and analyze the knowledge structure of domestic leisure dance research using topic modeling through the Korea Research Information Service (RISS) from 1955 to August 31, 2020, and present basic data on future development of domestic leisure dance by analyzing the research trends. To this end, the trends of concepts and topics that were dealt with in the relevant research were analyzed using big data-based topical modeling to derive the implications of domestic leisure dance research. The topics derived include ‘leisure dance participation’, ‘education of Korean traditional dance’, ‘leisure dance for health of the elderly’, ‘general dance’, ’dance movement therapy program’, ‘education of expression activity’. This can be used as basic data for identifying major issues related to the study of leisure dance in Korean society and preparing future direction and improvement of research.

이 연구는 체육교과의 지식구조의 변천 과정을 알아보고, 이를 통해 올바른 체육수업의 방향을 탐색하는 데 목적이 있다. 이 연구는 문헌분석을 통해 체육과 교육과정의 내용 요소 변천의 흐름을 분석하였다. 그리고 체육교과에서 이루어진 지식의 구조와 좋은 수업의 방향에 대한 선행연구 분석 을 실시하였다. 교육과정 분석의 결과 개정 시기별 내용 요소는 조금씩 상이하나 학생들이 직접 학 습하게 되는 내용인 신체활동은 그대로 유지되고 있다. 다만 교육과정이 추구하는 방향에 따라 신 체활동을 통해 얻는 의미에 변화가 있다. 체육교과의 지식 구조에 대한 선행연구 분석 결과 초기에 는 명제적 지식과 과정적 지식으로의 분류와 이를 기능, 지식, 태도의 수준에서 해당 내용을 구체화 하는 과정으로 진행되었다. 그러나 최근에는 통합적 접근을 반영하여 ‘체험-적용-감상’으로의 분류와 ‘운동능-운동지-운동심’으로의 학습영역 분류의 시도가 진행되고 있다. 따라서 선정된 내용 영역을 수업으로 구현하는 과정에서는 교육과정이 강조하는 의미를 전면에 내세우고, 이를 직접체험과 간 접체험을 통합하는 방식으로 수업의 방향을 제시할 필요가 있다. 특히 홀리스틱 교육의 관점과 마 찬가지로 체육교육에서도 학생들이 다양한 신체활동을 통해 얻는 의미가 무엇인지를 체득하는 부분 에 중점을 두어야 할 것이다.

This research The purpose of this study was to explore directions of ideal physical education lessons through investigating the knowledge structure of physical education. In order to meet this purpose, literature review and the analysis on the changes in physical education curricula were undertaken. There were some differences on learning contents between curricula although physical activities that students directly engage in were maintained. Meanings that students learn through engaging in physical activities were influenced by the aims and characteristics of each curriculum. The knowledge structure of physical education was divided into propositional and process knowledge, and these two different form of knowledge were specified skills, knowledge and attitudes. There is a tendency that two different categorization including ‘experience-application-appreciation’ and ‘sport competence’, ‘sport knowledge’, ‘sport disposition’ were newly approached. In addition, the aims of characteristics of physical education curriculum explicitly emphasized and suggest the importance of offering direct and indirect learning experiences in physical education lessons. From the perspective of holistic education, physical education has to be practiced to help students learn that can be learnt through engaging in physical activities.

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

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

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

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

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

본 연구의 목적은 새로운 메타모형을 제안하여 다양한 개념결합 모형들을 체계적으로 분류하고 종합하는 것이다. 이를 위해서 첫째, ‘개념표상’, ‘정보유형’, 그리고 ‘처리과정’의 세 가지 분석 차원에 따라 아홉 가지 대표적인 개념결합 처리모형들을 분석하였다. 그 결과 개념결합 처리과정 모형의 두 가지 유형이 도출되었고, 이는 각각 관계기반 모형과 차원기반 모형에 대응됨을 확인하였다. 둘째, 이러한 분석을 바탕으로 ‘지식 구조와 처리 수준에 따른 개념결합 처리과정의 3단계 메타모형’을 구체화하였다. 메타모형은 ‘처리 수준의 다양성’과 ‘지식구조의 다양성’을 나타내는 두 가지 차원에 걸쳐 구성하였다. 처리 수준 차원은 처리과정에 개재되는 정교화 정도를 함의하며 3단계로 구분되었다. 각 단계는 질적으로 구분되며 어떤 단계에서든 처리의 종료가 일어날 수 있다. 지식 구조의 다양성 차원은 개념결합 처리과정에서 실제로 사용될 수 있는 다양한 개념정보의 유형을 함의한다. 개념결합은 관계정보와 차원정보뿐만 아니라 인간의 기억 체계를 반영하는 다양한 지식에 의해 일어날 수 있다. 논의에서는 이 연구가 개념결합 연구에서 갖는 함의와 제한점 및 향후 연구 방향을 제시하였다.

The purpose of this article was to provide a comprehensive meta-model of conceptual combination by analyzing nine representative models of conceptual combination along the following three dimensions: types of representation, types of information, and types of processing. The analysis identified two types of processing into which the nine models can be summarized: Relation-based processing and dimension-based processing. Based on this analysis, we proposed a 3-stage model of conceptual combination as a meta-model. The model consists of two dimensions: Levels of processing and diversity of conceptual knowledge. The first dimension, ‘levels of processing’ corresponds to the levels of elaboration or automaticity, and consists of 3 qualitatively distinctive stages. Completion of processing can be occur in any stage of the model. The second dimension, ‘diversity of conceptual knowledge’ corresponds to the types of information actually involved in the processing of conceptual combination. Not only relational information and dimensional information but any types of information that the human memory systems retain and use can be involved in the processing of conceptual combination. Implications and further research directions were discussed.

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

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

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

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

본 연구는 IFLA LRM(IFLA Library Reference Model) 관련 연구의 지식 구조와 연구 동향을 탐색적으로 파악하기 위하여 계량서지학적 분석과 내용분석을 병행하였다. Web of Science Core Collection 수록 국외 문헌 50건과 한국학술지인용색인(KCI) 수록 국내 문헌 18건(2017~2025년)을 대상으로 연구 국가 분포, 키워드 공출현 네트워크, 연구 유형의 시계열적 변화 및 국내외 연구 특성을 분석하였다. 분석 결과, IFLA LRM 연구는 미국․이탈리아․슬로베니아․브라질 등 소수 국가에 집중되었고, 국가 간 공동연구는 제한적이었다. 키워드 공출현 네트워크에서는 목록 규칙․서지 표준, 시맨틱 웹․문화유산 연계, 이용자․시스템, 전거 데이터․서지 제어의 네 가지 주제 군집이 구분되었다. 연구 유형별로는 시스템․모형 연구와 규칙․표준 연구가 중심을 이루었으며, 초기 개념 연구 중심에서 시스템 구현 및 상호운용성 중심 연구로 확장되는 경향이 나타났다. 국내 연구는 규칙․표준 연구의 비중이 상대적으로 높고, 실증적 적용 연구는 제한적이었다. 본 연구는 IFLA LRM 연구의 초기 지식 구조와 연구 흐름을 탐색적으로 파악하고 국내외 연구 특성을 비교하였다는 점에서 의의가 있다.

This study conducted an exploratory analysis of the knowledge structure and research trends of IFLA LRM (IFLA Library Reference Model) research by combining bibliometric analysis and content analysis. Drawing on 50 international publications from the Web of Science Core Collection and 18 domestic publications from the Korea Citation Index (KCI) published between 2017 and 2025, the study examined research country distribution, keyword co-occurrence networks, temporal changes in research types, and the characteristics of domestic and international research. The results show that IFLA LRM research is concentrated in a small number of countries, including the United States, Italy, Slovenia, and Brazil, and that international collaboration remains limited. The keyword co-occurrence network was divided into four thematic clusters: cataloging rules and bibliographic standards; semantic web and cultural heritage linkage; users and systems; and authority data and bibliographic control. In terms of research types, system and model studies and rules and standards studies were predominant, with a tendency to expand from early concept-oriented research toward system implementation and interoperability-oriented research. Domestic research showed a relatively higher proportion of rules and standards studies, whereas empirical application studies were limited. This study is significant in that it exploratively identifies the early knowledge structure and research flow of IFLA LRM research and compares the characteristics of domestic and international research.

Purpose: The purpose of this descriptive study was to develop a knowledge map through a social network analysis of dementia-related articles. Methods: For 276,548 keywords from 52,225 studies on dementia, co-occurrence keywords were used to analyze the node centrality in terms of degree, closeness, betweenness, and cohesion through social network analysis. Co-occurrence words were presented using word clouds. Results: The keywords Parkinson disease, amyloid, Mild Cognition Impairment (MCI), Apolipoprotein E (ApoE), depression, tau, aged, neuropsychology, memory, and neurodegeneration demonstrated high degree centrality with regard to dementia and Alzheimer disease. When central keywords such as dementia and Alzheimer disease were excluded, aged, depression, tau, memory, cognition, MCI, Frontotemporal Dementia (FTD), cognition impairment, Parkinson disease, and diagnosis showed high degree centrality. Conclusion: The findings from this study help identify research trends and topics. They also provide information regarding various fields of research by analyzing cohesion between keywords that enable research exchange or convergence, and keywords that promote or control interaction with other keywords. This analysis can help establish research topics at the initial stages and guide researchers when identifying and selecting important nursing science topics related to dementia.

The housing policy of South Korea has changed to focus on the rental housing, research topics on rental housing are also making a change. This study verified the research trends regarding rental housing in recent 10 years by network analysis. This study analysed networks among 1,372 guide words of 490 studies, and it shows that the words connected each other within 4.48 steps on average. This means studies on rental housing have ‘narrow structure’ than other fields of study. At the keyword frequency analysis, ‘living satisfaction’ and ‘housing policy’ show high frequency. However, at the centrality analysis, ‘housing welfare’ is located in the center connecting other key words. At Ego-Network Analysis, the studies on low income group supporting system establish networks.

‘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.

데이터센터는 디지털 경제의 핵심 인프라로 급부상했으나, 관련 연구는 냉각, 네트워크, 자원 관리 등 하위 분과별로 파편화되어 전체적인 지식 구조를 조망하기 어렵다. 본 연구는 기존 정성적 리뷰의 주관적 편향과 범위의 한계를 극복하기 위해 계량서지 분석과 체계적 문헌 고찰을 결합한 B-SLR(Bibliometric-Systematic Literature Review)접근법을 적용하여 데이터센터 연구의 지적 구조와 진화 경로를 규명 한다. 2009년부터 2024년까지 Web of Science Core Collection에 등재된 12,557편의 영문 논문을 분석 대상으로 하였다. 텍스트 마이닝 (TF-IDF, n-gram)과 키워드 공출현 네트워크 분석을 통해 대규모 문헌 집합 내의 잠재된 의미 구조를 시각화하고, 주요 연구 군집 간의 연결성을 실증적으로 도출하였다. 분석 결과, 데이터센터 연구는 (1) 인프라/플랫폼, (2) 최적화/모델링, (3) 에너지/냉각, (4) 운영/워크로드 의 4대 축으로 구조화되어 있음이 확인되었다. 특히 에너지 인지형 스케줄링(Energy-aware Scheduling)이 물리적 인프라(냉각)와 논리적 운영(워크로드)을 매개하는 핵심 허브(Hub) 주제임이 밝혀졌다. 시계열적으로는 초기 인프라 구축 중심에서 에너지 효율화를 거쳐 최근 AI 및 엣지 컴퓨팅과의 융합으로 진화하는 궤적을 보였다. 본 연구는 PUE 중심의 정적인 효율 지표를 넘어, 소프트웨어 기반의 동적 자원 할당과 다차원적 효율성 관리로의 패러다임 전환이 필요함을 시사한다. 이는 데이터센터 운영 전략 및 국가 R&D 정책 수립에 있어 기술 간 융합을 촉진하는 기초 자료로 활용될 수 있다. 본 연구는 데이터센터를 독립된 분석 단위로 설정하여 파편화된 하위 기술 영역들을 하나의 통합된 지식 지도로 재구성하고, 자원의존이론 관점에서 기술 진화의 동인을 해석했다는 점에서 학술적 의의를 갖는다.

Purpose - Data centers have emerged as the core infrastructure of the digital economy; however, related research remains fragmented across sub-disciplines such as cooling, networking, and resource management, making it difficult to grasp the overall knowledge structure. To overcome the subjective bias and scope limitations of traditional qualitative reviews, this study applies a B-SLR (Bibliometric-Systematic Literature Review)approach, combining bibliometric analysis with systematic literature review, to elucidate the intellectual structure and evolutionary path of data center research. The analysis targeted 12,557 English-language papers listed in the Web of Science Core Collection from 2009 to 2024. Text mining techniques (TF-IDF, n-gram) and keyword co-occurrence network analysis were employed to visualize the latent semantic structure within the large-scale document set and empirically derive the connectivity between major research clusters. The analysis revealed that data center research is structured around four main pillars: (1) Infrastructure/Platform, (2) Optimization/Modeling, (3) Energy/Cooling, and (4) Operation/Workload. Notably, Energy-aware Scheduling was identified as a key hub topic mediating between physical infrastructure (cooling) and logical operations (workload). Chronologically, the research trajectory has evolved from an initial focus on infrastructure construction to energy efficiency, and more recently, towards convergence with AI and edge computing.This paper suggests a need for a paradigm shift beyond static efficiency metrics like PUE, towards software-based dynamic resource allocation and multidimensional efficiency management. These findings can serve as foundational data for promoting technological convergence in data center operational strategies and national R&D policy formulation. This study holds academic significance by establishing the data center as an independent unit of analysis to reconstruct fragmented sub-technical areas into a unified knowledge map and by interpreting the drivers of technological evolution from the perspective of Resource Dependence Theory.

The potential implications of AlphaGo defeating a human player have not been fully discussed in the epistemological field. AlphaGo does not play in a nearly exhaustive way with a huge amount of computation, but has reached a higher level of “intuition” and “judgment”, which humans once thought was a difficult area for computer languages to break through. This phenomenon prompts us to rethink the structure of Go knowledge. From the perspective of epistemology, what kind of knowledge of Go is indeed reliable? Based on this fundamental question, this paper attempts to analyze the structure of Go knowledge. The main thought processes in the game of Go can be summarized as “intuition”, “calculation” and “judge-ment”, where rational deduction and empirical induction co-exist. In the past, the simple enumeration of knowledge points became the main focus of Go knowledge learning and teaching, now the nature of these knowledge points are distinguished, particularly the Go knowledge between“quantitative” and “non-quantitative”, moreover, the correlation between knowledge generation and both inherent human cognitive abilities and cognitive limits is presented. This paper analyzes the specific principles of how Go AI surpasses the human level of Go from the perspective of epistemology, provides theoretical support for how human players can leverage AI for new Go knowledge production in the future, and may serve as a bridge between Go and cognitive science research.

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

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

[목적] 본 연구의 목적은 시니어골프 분야의 학술연구를 대상으로 빅데이터 분석을 수행하여, 주요 키워드 간의 의미 연결망과 연구 지식구조를 탐색하는 것이다. [방법] 2025년 10월 9일을 기준으로 KCI 등재 국내논문 59편과 Google Scholar 해외논문 22편을 수집하여 초록 텍스트를 전처리한 후, Python 3.12 환경에서 텍스트마이닝 기법을 적용하였 다. 분석은 빈도분석, 워드클라우드 시각화, N-gram, 에고 네트워크, Co-occurrence 네트워크 순으로 수행되었다. [결과] 분석 결과, 시니어골프 연구는 골프와 시니어를 중심으로 건강, 여가, 참여, 의도, 관계 등이 밀접하게 연결되 어 있었다. 이는 시니어골프가 신체적, 심리적, 사회적 요인을 통합적으로 다루며, 활동적 노화와 삶의 질 향상을 핵 심 주제로 발전하고 있음을 보여준다. 또한, 파크, 여성, 능력, 행동, 삶의 질 등 개인차 요인이 새롭게 부상하여 연구 의 세분화와 확장 경향이 나타났다. [결론] 도출된 핵심 키워드 네트워크는 시니어스포츠 분야의 연구 주제의 방향성 을 제시하는 참고 자료로 활용될 수 있으며, 메타분석 및 융합연구의 기초자료, 군집 구조 분석을 통해 학제적 통합 연구를 촉진한다.

[Purpose] This study aims to explore the semantic network and knowledge structure of research on senior golf through big data analysis. [Method] As of October 9, 2025, 59 KCI-indexed domestic papers and 22 international papers from Google Scholar were collected and analyzed using Python-based text mining techniques, including frequency, word cloud, N-gram, ego network, and co-occurrence network analyses. [Result] The analysis showed that senior golf research centers on “golf” and “senior,” linked with “health,” “leisure,” “participation,” and “intention,” highlighting its focus on physical, psychological, and social integration. It emphasizes active ageing and quality of life, while emerging themes such as “park,” “women,” and “ability” indicate increasing topic diversification and expansion. [Conclusion] The findings of this study can serve as a reference for identifying the research directions of senior sports studies and as foundational data for meta-analyses and interdisciplinary convergence research. In addition, the identified cluster structures provide an academic basis for promoting integrative and cross-disciplinary research.

본 연구는 지식 분류의 기호학적 특성을 파악하고 지식 분류의 기호학적 구조가 고전이나 정전에 미치는 영향을 논의한다. 이러한 영향의 흐름이 기호학적 체계의 구조적 측면에서 연유한다는 것을 통하여 인터넷 등 전자매체와 금서의 동일성을 사회 문화적 구조주의 시각에서 논의한다. 또한 기호적 해석이 가능한 구조주의 이론 틀을 빌어 대중매체를 포함한 영상 매체 등의 텍스트를 이해하고 해석할 수 있는 방향으로 기호 체계의 이용을 제안하고자 한다.

This study unpackes semiotic character of knowledge classification and wants to know how sign structure of classification effects on canon and banned book etc, and by this impact stems from the semoitic structure structurally, discusses coidentity between banned book and internet in social and cultural structure aspect. and proposes way for understanding and interpretation text like mass media using structuralism theory.

본 연구에서는 상업적인 지식정보유통업체(지식거래소)들의 지식정보유통구조를 분석하고자 하였으며, 다음과 같이 크게 네 가지로 나누어 지식거래소의 지식정보유통현황을 분석하고자 하였다. 첫째, 지식거래소에서 거래되는 지식정보의 유형, 지식정보량, 그리고 사이트 이용자의 규모 등을 분석하였다. 둘째, 지식거래소들의 지식정보유통구조를 분석하였다. 셋째, 저작권 침해가 발생할 수 있는 소지를 구체적으로 발견해 내고 설문조사를 통해 저작권 해결 현황을 파악하고자 하였다. 넷째, DRM의 적용 여부는 물론 DRM 적용시 부여되는 사용권한 제어방법에 대해서도 알아보고자 하였다.

This paper aims to analyze distribution structure of commercial Internet knowledge exchange markets. To that end, it has four specific study goals. First, define the type and volume of information available at the Internet knowledge exchange market as well as that of market users. Second, analyze distribution structure of the Internet knowledge exchange market. Third, identify current issues regarding infringement of intellectual property rights and conduct a survey to understand current standing of Internet knowledge exchange markets' IPR violation. Forth, assess application of Digital Rights Management(DRM) to Internet knowledge exchange markets and DRM’s role in controlling unauthorized copying and illegal uses.