- 권한신청
- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
학문 분야의 연구 동향 변화에 대한 연구는 해당 분야의 세부 연구주제와 구조에 대한 파악뿐만 아니라 시간 흐름에 따른 변화 모습을 관찰할 수 있는 방법이다. 이에 본 연구에서는 국내 문헌정보학 분야의 연구 동향을 살펴보기 위하여 2003년부터 2017년까지 한국학술지인용색인(KCI)에 등재된 문헌정보학 분야 학술지 중 인용지수가 가장 높은 3종에 개제된 논문의 한국어 저자키워드를 대상으로 동시출현단어 분석을 수행하였다. 시계열 분석을 위해 15년의 연구 기간을 5년 단위로 누적하여 2003년~2007년, 2003년~2012년, 2003년~2017년으로 구분하였고, 기간별로 출현빈도 10회 이상의 저자키워드를 선정하여 분석하고 이를 시각화하였다. 분석 결과, 2003년~2007년 기간의 지적구조는 총 25개의 키워드로 구성된 8개의 영역이 확인되었으며, 2003년~2012년 기간의 지적구조에서는 총 76개의 키워드로 구성된 3영역 17 군집이 확인되었다. 또한, 2003년~2017년 기간의 지적구조는 총 132개의 키워드로 구성된 6영역 32군집으로 나타났다. 누적 기간별 종합 분석 결과, 한국의 문헌정보학 분야는 지난 15년간 기간별로 새로운 키워드가 포괄적으로 추가되었으며, 세부 주제 역시 세분화 되어 점차 세분화되고 확장되고 있음을 확인하였다.
Abstract
Research on changes in research trends in academic disciplines is a method that enables observation of not only the detailed research subject and structure of the field but also the state of change in the flow of time. Therefore, in this study, in order to observe the changes of research trend in library and information science field in Korea, co-word analysis was conducted with Korean author keywords from three types of journals which were listed in the Korea Citation Index(KCI) and have top citation impact factor were selected. For the time series analysis, the 15-year research period was accumulated in 5-years units, and divided into 2003~2007, 2003~2012, and 2003~2017. The keywords which limited to the frequency of appearance 10 or more, respectively, were analyzed and visualized. As a result of the analysis, during the period from 2003 to 2007, the intellectual structure composed with 25 keywords and 8 areas was confirmed, and during the period from 2003 to 2012, the structure composed by 3 areas 17 sub-areas with 76 keywords was confirmed. Also, the intellectual structure during the period from 2003 to 2017 was crowded into 6 areas 32 consisting of a total of 132 keywords. As a result of comprehensive period analysis, in the field of library and information science in Korea, over the past 15 years, new keywords have been added for each period, and detailed topics have also been subdivided and gradually segmented and expanded.
초록
이 연구에서는 프로파일링 분석과 동시출현단어 분석을 이용해 인접 학문과의 연관성을 바탕으로 한국어교육학의 정체성을 분석하고자 하였다. 먼저, 한국어교육학, 국어교육학, 국어학 학술지의 논문에서 추출한 주제어를 기반으로 저널 프로파일링 분석을 수행하였고 그 결과 한국어교육학 분야의 학술지들이 하나의 독립된 군집을 형성하는 것으로 나타났다. 그리고 학문 분야 프로파일링 분석과 동시출현단어 분석을 이용해 학문 분야 간 관계를 분석한 결과 한국어교육학이 국어학보다 국어교육학과 더 큰 유사성을 가지는 것으로 나타났다. 마지막으로, 동시출현단어 분석을 통해 세 학문 분야의 지적 구조를 비교․분석하였다. 이를 통해 한국어교육학에서만 출현한 주제들을 확인함으로써 인접학문들과의 관계 속에서 한국어교육학이 드러내는 정체성을 파악할 수 있었다.
Abstract
This study aims at establishing the identity of teaching Korean as a Foreign Language (KFL) domain by using journal profiling and co-word analysis in comparison with the relevant and adjacent domains. Firstly, by extracting and comparing topic terms, we calculate the similarity of academic journals of the three domains, KFL, teaching Korean as a Native Language (KNL), and Korean Linguistics (KL). The result shows that the journals of KFL form a distinct cluster from the others. The profiling analysis and co-word analysis are then conducted to visualize the relationship among all the three domains in order to uncover the characteristics of KFL. The findings show that KFL is more similar to KNL than to KL. Finally, the comparison of knowledge structures of these three domains based on the co-word analysis demonstrates the uniqueness of KFL as an independent domain in relation with the other relevant domains.
초록
본 연구의 목적은 오픈 데이터 관련 연구의 최근 동향과 지적 구조를 고찰하는 것이다. 이를 위하여 본 연구는 Scopus에서 저자 키워드로 ‘open data’를 검색하여 1999년부터 2023년까지 총 6,543건의 논문을 수집하였으며, 데이터 전처리 이후 5,589편 논문의 저자 키워드를 대상으로 오픈 데이터 관련 연구 분야 및 링크드 오픈 데이터 관련 연구 분야의 중심성 도출과 네트워크 분석을 수행하였다. 그 결과, 오픈 데이터 관련 연구에서는 ‘big data’가 가장 높은 중심성을 보였으며, 주로 공공데이터 개념의 오픈 데이터로서의 활용 및 정책 적용 연구, 빅데이터와의 연관개념으로서의 오픈 데이터를 활용한 데이터 분석에 관한 연구, 오픈 데이터의 재생산이나 활용 및 접근과 같은 오픈 데이터의 이용과 관련한 주제의 연구가 이뤄지고 있음이 나타났다. 그리고 링크드 오픈 데이터 관련 연구는 삼각매개중심성 및 최근접이웃중심성에서 모두 ‘semantic web’이 가장 높은 것으로 나타났으며, 정부 정책의 공공데이터보다 데이터 연계와 관계 형성을 중점으로 한 연구가 많이 수행된 것으로 나타났다.
Abstract
The purpose of this study is to examine recent trends and intellectual structures in research related to open data. To achieve this, the study conducted a search for the keyword “open data” in Scopus and collected a total of 6,543 papers from 1999 to 2023. After data preprocessing, the study focused on the author keywords of 5,589 papers to perform network analysis and derive centrality in the field of open data research and linked open data research. As a result, the study found that “big data” exhibited the highest centrality in research related to open data. The research in this area mainly focuses on the utilization of open data as a concept of public data, studies on the application of open data in analysis related to big data as an associated concept, and research on topics related to the use of open data, such as the reproduction, utilization, and access of open data. In linked open data research, both triadic centrality and closeness centrality showed that “the semantic web” had the highest centrality. Moreover, it was observed that research emphasizing data linkage and relationship formation, rather than public data policies, was more prevalent in this field.
초록
본 연구는 계량정보학적 분석을 통해 국내 재난 관련 연구의 동향을 파악하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 KCI 데이터베이스를 검색하여 2002년부터 2016년 사이에 출간된 재난 관련 학술지 논문 772편을 분석하였다. 논문들이 발표된 학문분야의 프로파일링 분석과 저널 프로파일링 분석 및 키워드 동시출현분석을 실시하였다. 분석 결과, 국내 재난 관련 연구의 수는 지속적으로 증가하고 있으며 특히 2014년 세월호 사건 이후에 재난 연구의 수가 급증하였다. 재난 연구의 주요 학문영역은 재난관리 정책을 제시하는 정책학/행정학 영역, 관련 기술을 개발하는 ‘공학’ 영역, 지리정보시스템과 통신기술을 연구하는 ‘GIS/통신’ 영역, 재난을 정신건강학 혹은 인문사회학적 측면에서 연구하는 ‘의학/인문사회과학’ 영역으로 확인되었다. 시기별로 살펴보면, 2014년 이후에는 행정학과 정책학 분야의 비중이 감소한 반면에 법학, 의학, 신문방송학 등의 다양한 학문 분야에서 재난 관련 연구가 활발해졌다.
Abstract
This study aims to investigate the research trends of disaster in Korea through a bibliometric analysis. To do that, it analyzed 772 scholarly articles published from 2002 to 2016, retrieved from KCI (Korean Citation Index) database. For analysis, discipline profiling analysis, journal profiling analysis, and co-word analysis methods were used. The study found that the number of scholarly articles on disaster has increased, especially after Sewol ferry disaster occurred in 2004. The major discipline areas were identified as ‘policy sciences/public administration’ area, ‘engineering’ area, ‘GIS/telecommunication’ area, and ‘medical/humanities/social sciences’ area. In terms of time series, the proportion of scholarly articles published in ‘policy sciences/public administration’ area has decreased since 2014 and at the same time, discipline areas have been diversified including law, medical, and journalism.
초록
데이터 학술지와 데이터 논문이 오픈과학 패러다임에서 데이터 공유와 재이용이라는 학술활동이 등장하여 지속적으로 성장하고 있다. 본 논문은 영향력있는 다학제적 분야의 데이터 학술지인 Scientific Data에 게제된 총 713건의 논문을 대상으로 저자, 인용, 주제분야 측면을 분석하였다. 그 결과 저자의 주된 주제 영역은 생명공학, 물리학 등으로 나타났으며, 공저자 수는 평균 12명이다. 공저 형태를 네트워크로 살펴보면, 특정 연구자 그룹이 패쇄적으로 공저활동을 수행하는 것으로 나타났다. 인용의 주제영역을 살펴보면, 데이터 논문 저자의 주제영역과 크게 다르지 않게 나타났으나, 방법론을 주로 다루는 학술지의 인용 비중이 높은 것은 데이터 논문의 특징으로 볼 수 있다. 데이터 논문 저자의 키워드를 사용하여 동시출현단어분석 네트워크로 살펴본 데이터 논문의 주제영역은 생물학이 중심이며, 구체적으로 해양생태, 암, 게놈, 데이터베이스, 기온 등의 세부 주제 영역을 확인할 수 있다. 이러한 결과는 다학제학문 분야를 다루는 데이터 학술지이지만, 데이터 학술지 출간에 관한 논의를 일찍부터 시작해온 생명공학 분야에 집중된 현상을 보여준다.
Abstract
Data journals and data papers have grown and considered an important scholarly practice in the paradigm of open science in the context of data sharing and data reuse. This study investigates a total of 713 data papers published in Scientific Data in terms of author, citation, and subject areas. The findings of the study show that the subject areas of core authors are found as the areas of Biotechnology and Physics. An average number of co-authors is 12 and the patterns of co-authorship are recognized as several closed sub-networks. In terms of citation status, the subject areas of cited publications are highly similar to the areas of data paper authors. However, the citation analysis indicates that there are considerable citations on the journals specialized on methodology. The network with authors’ keywords identifies more detailed areas such as marine ecology, cancer, genome, database, and temperature. This result indicates that biology oriented-subjects are primary areas in the journal although Scientific Data is categorized in multidisciplinary science in Web of Science database.
초록
외국어 교육 분야에서 학습자는 교육의 한 축을 이루는 중요한 부분이지만 한국어교육의 경우 교육 내용, 교수 방법, 교재 등에 비해 학습자 연구는 미진한 면이 있었다. 이에 학습자 연구, 그중에서도 학습전략 연구가 어떻게 이루어져 왔는지를 분석하고 더 나은 교육을 위해 연구가 필요한 부분을 도출해 보는 것은 의미가 있다. 본 연구에서는 한국어교육 분야에서 학습전략 연구의 현황을 분석하기 위해 학술지와 학위논문의 제목에 대해 동시출현단어 분석을 진행하였다. 연구 결과, 한국어 학습자의 학습전략 관련 가장 많은 연구가 이루어진 분야는 ‘읽기’이고, 대상은 ‘중국인 유학생’과 ‘결혼이민자’였다. 또한, 연구 주제에 대한 서브그룹 분석 결과를 보면 주요 서브그룹이 네 개가 나타나는데 ‘학문 목적 읽기’ 관련 그룹, ‘요청, 거절, 대화 등 화행’ 관련 그룹, ‘쓰기’ 관련 그룹, ‘어휘, 듣기’ 관련 그룹이다. 이를 통해 한국어 학습자의 학습전략과 관련해 연구자들의 주요 관심 분야가 ‘읽기, 화행’ 등임을 알 수 있으며, 연구 대상과 연구 분야가 부분적으로 편중되어 있는 상황이므로 다양한 분야와 대상으로 연구를 확대할 필요가 있음을 알 수 있다.
Abstract
In the foreign language education, learners are an important part of education, however in the Korean language education, the study of learners was insufficient compared to the contents of education, teaching methods and textbooks. Therefore, it is meaningful to analyze how learner research, especially learning strategy research, has been conducted and derive areas that need research for better education. In this study, co-word analysis was conducted on the titles of academic journals and dissertations in order to analyze the learning strategy research in Korean language education. I found it is about “reading” that the most studies related to Korean language learners’ learning strategies were conducted and those studies’ subjects mostly were ‘Chinese international students’ and ‘marriage-immigrants’. In addition, the results of the subgroup analysis on the research topic show four major subgroups: a group related to ‘reading for academic purposes’, a group related to ‘request, rejection, conversation, etc.’, a group related to ‘writing’, and a group related to ‘vocabulary, listening’. This shows that the researchers’ major interests in studying Korean learner’s strategies are “reading” and “speaking” and their studies have been concentrated in the specific areas. Therefore, it is necessary for researchers to study various functions and subjects in Korean language learner’s learning strategies.
초록
본 연구는 지적구조분석의 동시단어분석(co-word Analysis)방법을 ‘기업가정신’의 연구에 접목하여 지난 50여 년 간의 ‘기업가정신’과 관련한 국내 연구를 단계별로 분석하였다. 동시단어분석 방법은 연구주제 간의 정보를 시각화하고 이차원 평면에 주제들을 배치하여 연구의 전체적인 동향과 향후 연구 주제를 분석하는 정량적 분석방법으로, 연구 결과 크게 4가지 단계의 연구 경로의 방향성이 도출되었다. 분석에 따르면, 태동기 연구단계(3사분면)에서 연구가 시작되고, 독자적 연구단계(2사분면)의 연구 주제는 연구로서의 독자적인 분야로 정착되는 단계이며, 시대적 상황을 반영하는 연구의 주제들이 포함되어 있다. 성장기 연구단계(1사분면)는 연구주제에 가장 밀접한 관계에 있는 연구주제들이 배치되어 있으며, 성숙기(4사분면)의 연구주제들이 연구의 중심에 위치하는 것을 알 수 있었다.
Abstract
This study conducted time-series analysis on domestic studies related to entrepreneurship for more than last 50 years by integrating the co-word analysis method of intellectual structure analysis into the study of entrepreneurship. The co-word analysis method is a quantitative analysis method to analyze the overall trend of the study and further study topics by visualizing the information between study topics and arranging the topics on two-dimensional plane and the study result showed largely four phases and the direction of the study path. According to the analysis, the study is started at embryonic study phase(third quadrant), the study topic of independent study phase(second quadrant) is a phase to be a settled independent area as a study and the topics of the study include topics of the study reflecting the situation of the times. At growing study phase(first quadrant) study topics which are closely related to the study topic are arranged, and the topics, the center of the study, are positioned at the study topics of maturity phase(4th quadrant).
초록
우울증은 전 세계적으로 많은 사람들이 겪고 있으며, 최근 다양한 분야에서 꾸준히 우울증에 대한 연구가 수행되고 있다. 특히 사람들이 본인의 스트레스나 감정 상태에 대해 소셜미디어에 공유한 글을 통해 그들의 심리나 정신건강에 대해 파악해보고자 하는 맥락에서 소셜미디어를 활용한 연구 역시 유의미하게 받아들여지고 있다. 이에 본 연구에서는 우울 경향의 이용자와 그렇지 않은 이용자들의 2016년부터 2019년 2월까지의 트위터 데이터를 수집하여 어떤 주제적, 어휘 사용의 특성을 보이는지 보고자 하였으며, 우울 경향의 시기별로도 어떤 차이를 보이는지 살펴보기 위해 우울 경향 관측 날짜를 기준으로 하여 이전(before) 시기와 이후(after) 시기를 구분하여 실험을 수행하였다. 토픽모델링, 동시출현 단어분석, 감성분석 방법을 통해 우울 경향과 비(非)우울 경향 이용자의 텍스트의 주제적 차이를 살펴보았고, 감성 반응에 따라 사용한 어휘에 대해서도 살펴봄으로써 어떠한 특성이 있는지 확인해 보았다. 데이터 수집 단계에서 ‘우울’ 표현을 포함한 텍스트 데이터 수집방법을 통해 비교적 긴 기간, 많은 양의 데이터를 수집할 수 있었고, 또한 우울 경향의 여부와 시기적 구분에 따른 관심 주제에 대한 차이도 확인할 수 있었다는 점에서 유의미하다고 볼 수 있다.
Abstract
Depression is a serious psychological disease that is expected to afflict an increasing number of people. And studies on depression have been conducted in the context of social media because social media is a platform through which users often frankly express their emotions and often reveal their mental states. In this study, large amounts of Korean text were collected and analyzed to determine whether such data could be used to detect depression in users. This study analyzed data collected from Twitter users who had and did not have depressive tendencies between January 2016 and February 2019. The data for each user was separately analyzed before and after the appearance of depressive tendencies to see how their expression changed. In this study the data were analyzed through co-occurrence word analysis, topic modeling, and sentiment analysis. This study’s automated data collection method enabled analyses of data collected over a relatively long period of time. Also it compared the textual characteristics of users with depressive tendencies to those without depressive tendencies.
초록
본 연구는 높은 접근성과 간결성으로 인해 방대한 양의 텍스트를 생산하는 트위터 데이터를 분석하여 토픽의 변화 시점 및 패턴을 파악하였다. 먼저 특정 상품명에 관한 키워드를 추출한 후, 동시출현단어분석(Co-word Analysis)을 이용하여 노드와 에지를 통해 토픽과 관련 키워드를 직관적으로 파악 가능한 네트워크로 표현하였다. 이후 네트워크 분석 결과를 검증하기 위해 출현빈도 기반의 시계열 분석과 LDA 토픽 모델링을 실시하였다. 또한 트위터 상의 토픽 변화와 언론 기사 검색결과를 비교한 결과, 트위터는 언론 뉴스에 즉각적으로 반응하며 부정적 이슈를 빠르게 확산시키는 것을 확인하였다. 이를 통해 기업은 대중의 부정적 의견을 신속하게 파악하고 이에 대한 즉각적인 의사결정 및 대응을 위한 도구로 본 연구방법을 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
Abstract
This study identified topic shifts and patterns over time by analyzing an enormous amount of Twitter data whose characteristics are high accessibility and briefness. First, we extracted keywords for a certain product and used them for representing the topic network allows for intuitive understanding of keywords associated with topics by nodes and edges by co-word analysis. We conducted temporal analysis of term co-occurrence as well as topic modeling to examine the results of network analysis. In addition, the results of comparing topic shifts on Twitter with the corresponding retrieval results from newspapers confirm that Twitter makes immediate responses to news media and spreads the negative issues out quickly. Our findings may suggest that companies utilize the proposed technique to identify public’s negative opinions as quickly as possible and to apply for the timely decision making and effective responses to their customers.
초록
여가를 위해 독서를 하는 독자는 특정 작가를 선호하는 경우가 많은데 독서분야를 확장할 때에도 자신이 선호하는 작가와 연관된 작가나 장르로 독서분야를 확장하는 성향이 있다. 이 연구에서는 중심작가로 에드거 앨런 포를 선정한 후 독자들이 에드거 앨런 포와 연관하여 다른 독자에게 추천하는 작가와 작품정보를 기반으로 작가 이미지를 분석하였다. 에드거 앨런 포와 동시출현한 작가와 작품의 빈도수를 분석하고 추천작가간, 작품간 관계를 네트워크 기법으로 분석하였다. 분석결과 에드거 앨런 포의 장르적 이미지와 연관된 작가군, 작가들 간의 관계, 연관 도서가 파악되었다, 이 연구에서 제시한 특정 작가의 이미지, 연관 작가 및 작품 정보를 도출하는 방안은 특정 작가를 중심으로 도서관 독서 프로그램이나 문화 프로그램, 북 큐레이션을 하게 될 경우 활용할 수 있는 도구가 될 것이다.
Abstract
Many readers tend to read books of a specific author and to expand their reading areas according to the author. This study chose Edgar Allan Poe and analyzed the image of the author using co-recommended authors and books by other readers. The frequencies of co-occurred authors and books were investigated and the relations of authors and books were analyzed with network analysis methods. As a result, genre images of Poe, related authors, and related books are discovered. This study also suggested the methods to identify the image of a author, related author groups, and related books for libraries’ reading programs and book curation.