- 권한신청
- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
본 연구의 목적은 장애 아동․청소년의 독서역량을 강화하기 위하여 진단도구 프로토타입을 개발하고 그 타당도 및 신뢰도를 분석함으로써 독서역량 진단프로그램 개발의 기초 자료를 제시하는 데에 있다. 본 연구는 문헌 및 사례 연구를 바탕으로 문항을 개발하고, 델파이 조사 및 실제 장애 아동․청소년을 대상으로 한 예비조사를 실시하고 분석하였다. 연구 결과, 표본 수가 적어 타당도와 신뢰도 분석에 한계는 있었으나 장애 아동․청소년의 독서역량 진단도구 프로토타입 개발과 함께 기초 데이터를 확보하였다. 향후 개발될 독서역량 진단프로그램은 장애유형별 특성, 빅데이터를 통한 데이터 수집 및 활용 방안, 진단 절차 및 진단 시 유의사항을 다양한 변인을 고려하여 웹․모바일로 확장하여 개발할 것을 제안하였다.
Abstract
The purpose of this study is to develop a diagnostic tool to strengthen the reading competencies of children and adolescents with disabilities, analyze its validity and reliability, and present basic data for the development of a diagnostic program. For this study, it was conducted on literature and case studies, the Delphi Method, and a preliminary survey of actual disabled children/adolescents. As a result of the study, there were limitations in validity and reliability analysis due to the small number of samples, but basic data was secured along with the development of a prototype diagnostic tool for the reading ability of children and adolescents with disabilities. It was proposed to develop the future reading competency diagnostic program by expanding it to the web and mobile platforms, considering various variables such as the characteristics of each disability type, a plan for data collection and utilization through big data, diagnostic procedures, and precautions during the diagnosis.
초록
본 연구는 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 대량의 데이터로부터 학제 간 융합 기술을 발굴하는 일련의 과정을 제시하는 것을 목표로 한다. 바이오공학 기술(BT) 분야와 정보통신 기술(ICT) 분야 간의 융합 연구를 위해 (1) BT 분야의 기술용어 목록을 작성하여 대량의 학술논문 메타데이터를 수집한 후 (2) 패스파인더 네트워크 척도 알고리즘을 이용해 유망 기술의 지식 구조를 생성하고 (3) 토픽 모델링 기법을 사용하여 BT분야 중심의 내용 분석을 수행하였다. 다음 단계인 BT-ICT 융합 기술 아이템 도출을 위해, (4) BT-ICT 관련 정보를 얻기 위해 BT 기술용어 목록을 상위 개념으로 확장한 후 (5) OpenAPI 서비스를 이용하여 두 분야가 관련된 학술 정보의 메타데이터를 자동 수집하여 (6) BT-ICT 토픽 모델의 내용 분석을 실시하였다. 연구를 통해 첫째, 융합 기술의 발굴을 위해서는 기술 용어 목록의 작성이 중요한 지식 베이스가 된다는 점과 둘째, 대량의 수집 문헌을 분석하기 위해서는 데이터의 차원을 줄여 분석을 용이하게 해주는 텍스트 마이닝 기법이 필요하다는 점을 확인하였다. 본 연구에서 제안한 데이터 처리 및 분석 과정이 학제 간 융합 연구의 가능성이 있는 기술 요소들을 발굴하는 데 효과적이었음을 확인할 수 있었다.
Abstract
The objectives of this study is to present a discovering process of interdisciplinary convergence technology using text mining of big data. For the convergence research of biotechnology(BT) and information communications technology (ICT), the following processes were performed. (1) Collecting sufficient meta data of research articles based on BT terminology list. (2) Generating intellectual structure of emerging technologies by using a Pathfinder network scaling algorithm. (3) Analyzing contents with topic modeling. Next three steps were also used to derive items of BT-ICT convergence technology. (4) Expanding BT terminology list into superior concepts of technology to obtain ICT-related information from BT. (5) Automatically collecting meta data of research articles of two fields by using OpenAPI service. (6) Analyzing contents of BT-ICT topic models. Our study proclaims the following findings. Firstly, terminology list can be an important knowledge base for discovering convergence technologies. Secondly, the analysis of a large quantity of literature requires text mining that facilitates the analysis by reducing the dimension of the data. The methodology we suggest here to process and analyze data is efficient to discover technologies with high possibility of interdisciplinary convergence.