본 연구는 중국의 교육학자 주융신의 TV강연 <미래에는 어떤 인재가 필요한가?> 를 연구대상으로 삼아, 청중을 설득하는 방법을 수사학 분류체계에 따라 착상, 배열, 표현, 발표 영역으로 나누어 분석하였다. 첫째, 착상 영역에서는 본 강연이 COVID-1 9라는 수사적 상황 속에서 미래 인재 교육을 위한 의견을 제시하기 위해 ‘권위의 말 터’, ‘연관성의 말터’ 등을 활용하여 논거를 제시하고 있음을 확인하였다. 둘째, 배열 영역에서는 12개의 단락을 들머리, 얼거리, 밝히기, 마무리로 구분하여 체계적인 설 득체제를 갖췄다. 셋째, 표현 영역에서는 비유, 끝말잇기, 연용, 배비 등 다양한 수사 법을 활용하여 청중의 이해도와 관심을 제고하고 있음을 알 수 있었다. 넷째, 발표 영역에서는 발음, 목소리, 옷차림, 손동작, 시선 등을 통해 강연자가 내용전달의 효과 를 극대화 하고 있음을 도출해내었다

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 연구대상으 로 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 aimed to explore research trends of nursing ethics in Korea applying text network analysis and topic modelling. 306 articles published in KCI journals from 1998 to 2021 were identified and 516 author-provided keywords were collected. A co-occurrence matrix with 123 keywords, which appeared at least in two articles, were developed based on the Jaccard coefficient. Degree centrality and betweenness centrality were calculated and LDA topic modelling were performed using NetMiner software. The largest number of the articles (70, 23%) were published in Korean Journal of Medical Ethics. The most critical core-keywords, defined as the top 30 keywords in degree centrality and betweenness centrality, were ‘nursing students’ and ‘moral sensitivity’. The other core-keywords included ‘attitude,’ ‘awareness,’ ‘professionalism,’ ‘knowledge,’ and ‘critical thinking.’ related to ethical competence, ‘death,’ ‘hospice,’ ‘euthanasia,’ and ‘research ethics’ related to bioethical issues, and ‘job satisfaction,’ ‘burn out,’ ‘stress,’ ‘organizational culture,’ ‘ethical leadership,’ and ‘ethical climate’ related to organization and leadership. Five topics were identified and named as a) bioethics education for nursing students, b) knowledge and attitudes for bioethical issues, c) awareness and values of bioethics, d) ethical conflicts of RNs, and e) nursing ethics education. This study found that bioethics was the main topics in Korean nursing ethics research and suggested nursing research should focus on ethical issues RNs frequently experience in patient care. Also, research gaps were inferred in multiple topics including nurse-to-nurse relationships, theoretical perspectives of virtue ethics and care ethics, or witnessing healthcare professionals’ unethical behavior.

Companies widely use survey to identify customer requirements, but the survey has some problems. First of all, the response is passive due to pre-designed questionnaire by companies which are the surveyor. Second, the surveyor needs to have good preliminary knowledge to improve the quality of the survey. On the other hand, text mining is an excellent way to compensate for the limitations of surveys. Recently, the importance of online review is steadily grown, and the enormous amount of text data has increased as Internet usage higher. Also, a technique to extract high-quality information from text data called Text Mining is improving. However, previous studies tend to focus on improving the accuracy of individual analytics techniques. This study proposes the methodology by combining several text mining techniques and has mainly three contributions. Firstly, able to extract information from text data without a preliminary design of the surveyor. Secondly, no need for prior knowledge to extract information. Lastly, this method provides quantitative sentiment score that can be used in decision-making.

다양한 산업에서 강조되고 있는 정비의 중요성은 각 분야에 다양한 정비전략을 적용하도록 만들었다. 해양산업 역시 그에 따른 정비전략의 변화가 있었으나 타 산업 대비 그 속도가 느려 실제 적용이 되지 않은 채 과거 시행되고 있던 방식을 유지하는 경우가 많다. 특히 선박은 기존에 행해왔던 방식의 정비전략을 사용하고 있는 편이며 해상의 조건에서 선박은 새로운 정비전략의 개발을 필요로 하고있다. 이에 선박예지정비모델은 기기의 정비가 필요한 시점을 예지하여 조치할 수 있는 정비전략으로서 선박이 항해 중에 처할 수 있는 정비 관련 위험요소들을 줄여 주는 모델이다. 본 연구는 선박예지정비모델의 개발을 위한 연구 중의 하나로서, LNG선박 입거사양서의 텍스트 데이터 분석을 통한 결과를 원문의 내용을 바탕으로 해석해보았다. 공통된 정비항목 조합을 도출하여 선박 내 다른 기기들 사이에 작용하고 있는 상호연관성을 발견하고 이를 앞으로 개발될 선박예지정비모델에 적용하고자 한다.

In order to satisfy customers, it is important to identify the quality elements that affect customers’ satisfaction. The Kano model has been widely used in identifying multi-dimensional quality attributes in this purpose. However, the model suffers from various shortcomings and limitations, especially those related to survey practices such as the data amount, reply attitude and cost. In this research, a model based on the text sentiment analysis is proposed, which aims to substitute the survey-based data gathering process of Kano models with sentiment analysis. In this model, from the set of opinion text, quality elements for the research are extracted using the morpheme analysis. The opinions’ polarity attributes are evaluated using text sentiment analysis, and those polarity text items are transformed into equivalent Kano survey questions. Replies for the transformed survey questions are generated based on the total score of the original data. Then, the question-reply set is analyzed using both the original Kano evaluation method and the satisfaction index method. The proposed research model has been tested using a large amount of data of public IT service project evaluations. The result shows that it can replace the existing practice and it promises advantages in terms of quality and cost of data gathering. The authors hope that the proposed model of this research may serve as a new quality analysis model for a wide range of areas.

Recently, as the internet usage is increasing, accordingly generated text data is also increasing. Because this text data on the internet includes users’ comments, the text data on the Internet can help you get users’ opinion more efficiently and effectively. The topic of text mining has been actively studied recently, but it primarily focuses on either the content analysis or various improving techniques mostly for the performance of target mining algorithms. The objective of this study is to propose a novel method of analyzing the user’s requirements by utilizing the text-mining technique. To complement the existing survey techniques, this study seeks to present priorities together with efficient extraction of customer requirements from the text data. This study seeks to identify users’ requirements, derive the priorities of requirements, and identify the detailed causes of high-priority requirements. The implications of this study are as follows. First, this study tried to overcome the limitations of traditional investigations such as surveys and VOCs through text mining of online text data. Second, decision makers can derive users’ requirements and prioritize without having to analyze numerous text data manually. Third, user priorities can be derived on a quantitative basis.

목적 : 본 연구는 인터넷 주요 웹사이트의 작업치료에 대한 주요 키워드들의 관계파악을 통해 현재 국내 작업치료의 대중적 의미를 파악하고자 하였다. 연구방법 : 본 연구에서는 네이버, 다음, Google에서 제공하는 뉴스, 블로그, 카페, 지식인/다음팁에 산재 되어 있는 ‘작업치료’관련 텍스트들을 텍스톰(TEXTOM)을 활용하여 수집하였다. 수집기간은 2015년 1월 1일부터 2019년 12월 31일까지 5년간으로 정하였다. 자료분석은 넷마이너(NetMiner) 프로그램의 의미연결망(semantic network)분석을 사용하여 다빈도 상위 50개의 키워드에 대해 연결중심성과 매개중심성, 동시출현 키워드분석, 하위집단 분석을 실시하였다. 분석에 사용된 형태소는 명사로 한정하였다. 결과 : 키워드 빈도에서는 작업치료(14,624건), 치료(13,530건), 작업(7,470건), 병원(4,618), 작업치료 사(3,612건), 재활(3,193건), 재활치료(2,851건), 장애(2,512건), 프로그램(2,329건) 등의 순으로 나타났다. 연결중심성 및 매개중심성에서는 작업치료, 치료, 작업, 작업치료, 재활, 프로그램, 병원, 센터, 장애 등이 상위 10위안에 포함되었다. 동시출현 키워드 분석에서는 작업치료-물리치료 짝이 997건으로 가장 많았고, 요양-병원(783건), 작업치료-언어치료(564건), 작업치료-프로그램(510건) 등이 그 뒤를 이었다. 하위집단 분석에서는 ‘작업치료’, ‘재활’, ‘치료’ 등을 중심으로 키워드들이 응집되어 있었다. 결론 : 본 연구를 통해 작업치료는 ‘병원’에서 ‘장애’를 입은 사람들에게 ‘재활’을 행하는 것으로 인식되고 있으며, 치매에 대한 작업치료의 역할이 기대되고 있음을 확인할 수 있었다. 타 재활영역과 밀접한 연관성을 가지고 인식되고 있다는 것은 작업치료가 유관 재활영역과 유기적 관계 속에서 고유의 위상을 정립할 필요가 있음을 시사한다.

본 연구는 최근 예당저수지의 방문객 증가로 인해 현재 많은 개별사업이 이루어짐에도 불구하고 예당저수지의 체계적인 경관관리 방향 부재의 문제점을 해결하고자 진행되었다. 예당저수지의 경관관리 방향 제시를 위해 예당저수지 방문객이 남긴 블로그 리뷰를 텍스트 마이닝 방법으로 분석하였다. 이후 분석된 경관인식을 바탕으로 예당저수지의 경관관리 방향을 제시하였다. 예당저수지의 경관관리 방향은 형태소 측면, 경관유형 측면, 시각자원관리 측면, 경관과 이용행태 측면을 고려하여 자연성, 경관대상, 시각이미지, 조망점, 이용행태 총 5가지 측면에 대한 경관관리 방향을 제시하였다. 추가적으로 예당저수지의 체계적인 경관관리를 위해 경관관리 우선대상을 선정했다. 텍스트 마이닝 결과 키워드 출현빈도가 높은 곳일수록 방문객의 관심이 높기 때문에 경관관리가 우선적으로 이루어져야 하는 공간으로 보았다. 경관관리 우선대상 선정은 추후 예당저수지를 경관관리 하는데 있어 기초자료로 활용될 수 있을 것이다. 연구를 통해 블로그 데이터를 텍스트 마이닝하여 방문객들이 남긴 리뷰로 예당저수지의 경관인식과 경관관리 방향을 도출할 수 있었다. 연구과정에서 최근은 물론 오래전에 예당저수지를 다녀간 방문객의 경관인식 또한 조사할 수 있었다. 텍스트 마이닝은 텍스트 데이터를 분석하는 방법이기 때문에 데이터만 존재한다면 시간과 공간에 관계없이 과거의 데이터를 분석이 가능한 장점이 있다. 다만 도출된 키워드를 활용해 경관인식을 분석하는 과정에서 연구자의 주관적 분석이 이루어지기 때문에 결과의 객관성이 떨어질 수 있다는 한계점이 있었다. 따라서 통계적으로 유의성을 검증하거나 분석결과에 대해 뒷받침을 할 수 있는 추가적인 분석 과정이 필요하다. 또 본 연구에서는 조사기간에 대해 시계열 분석을 시행하지 않았으므로 향후 연구에서 시계열 분석을 통한 예당저수지의 경관인식 변화를 분석해 볼 필요성이 있다.

The number of those dreaming of becoming idols is increasing every year. It is estimated that, including those trainees at management agencies, about one million are aspiring to be entertainers. According to the status analysis of youth entertainers conducted by Ministry of Gender Equality and Family, however, many young rights, the right to study, etc. This study, therefore, looked into the real situation of idol trainees by analyzing media texts. In doing so, the study examined the trainee training systems of different management agencies and the pre-debut process that young trainees aspiring to be entertainers go through, and gained an understanding of the psychological maladjustment they experience. Based on these, the study discusses the followings. First, as one axis of entertainer training systems of management agencies, personality development education and psychiatric counseling need to be systemized. Second, the existing training system needs to be changed. As it requires trainees to stay together, their relationships with their families and friends can be hurt. Third, trainees themselves should make an effort to find their own identities to have mental stability. Lastly, all the sectors in the entertainment industry need to pitch in to find different and realistic ways to support them, and the current broadcasting environment where competition is encouraged needs to be changed as well.

한문에 대한 교육을 탐색하는 한문과 교육은 한문이라는 언어를 가르치고 배우는 언어교과라고 정의내릴 수 있다. 한문교육은 읽기 교육에 집중되어야 하고, 교과목표는 일차적으로 한문 텍스트 읽기 능력 향상을 토대로 설정되어야 한다. 한문의 언어적 특성과 한문 교과서에 실린 텍스트의 특성에 맞는 한문 텍스트 이독성 공식 개발은 한문 읽기 교육 내용의 위계를 설정하는데 시의적절 한 과제라 할 수 있다. 이 연구는 한문 텍스트 이독성 공식의 한계점과 현장의 비판점을 수용하여 설명력이 높은 이독성 공식을 개발하고자 한다. 또, 기존 이독성 공식 연구와는 달리 전체 기대 요인들 간의 상관관계를 파악하여 이독성 공식을 보완하는 방안을 강구하고자 한다. 이 연구는 기존의 한문 이독성 공식 개발 연구 방법에 ‘구조방정식 모형(Structure Equation Model: SEM)’을 활용한다. 단, 여기서 는 한문텍스트 이독성 공식 개발 과정의 기초 과제인 한문교육용 기초한자 1,800자 대표 훈·음, 텍스트 크기에 따른 공식 개발 가능성 탐색, 기대 요인 상호 관계 파악을 위한 설문 결과 분석을 중심으로 보고한다. 향후 예상되는 연구의 기대 효과는 다음과 같다. 첫째, 학습자 수준에 적절한 텍스트 선정 기준을 마련하여 한문 독해 교육을 효율적으로 수행할 수 있는 기반을 마련할 수 있다. 둘째, 한문 독해에 영향을 미치는 기대 요인 상호 관계를 구조방정식 모형을 통해 규명함으로써 한문 독해 연구의 토대로 작용할 것이다. 셋째, 구조방정식 모형을 통해 기존 한문 텍스트 이독성 공식을 보완함으로써 기대 요인들과 텍스트 난도 간의 상세한 상관관계를 가시적으로 나타내 줄 수 있을 것이다.

While learners may have access to reference tools during second language (L2) writing, the latest developments in machine translation (MT), such as Google Translate requires examination as to how using the tool may factor into the second language learners’ writing products. To this end, the purpose of this study was to examine how MT may have an effect on L2 learners’ writing products relative to when writers wrote directly in L2, or translated a text to English from Korean. EFL university learners were asked to write for prompts that were counterbalanced for three writing modes and three writing topics. The learners’ writing products were analyzed with Coh-Metrix to provide information on text characteristics at the multilevel. The results indicate that MT could facilitate the learners to improve fluency and cohesion, produce syntactically complex sentences, and write concrete words to express their target messages. Pedagogical implications are provided for how MT can be used to improve the quality of the L2 learners’ writing products.

This research intends to propose the methodology for analyzing the current trends of agriculture, which directly connects to the survival of the nation, and through this methodology, identify the agricultural trend of Korea. Based on the relationship between three types of data – policy reports, academic articles, and news articles – the research deducts the major issues stored by each data through LDA, the representative topic modeling method. By comparing and analyzing the LDA results deducted from each data source, this study intends to identify the implications regarding the current agricultural trends of Korea. This methodology can be utilized in analyzing industrial trends other than agricultural ones. To go on further, it can also be used as a basic resource for contemplation on potential areas in the future through insight on the current situation. database of the profitability of a total of 180 crop types by analyzing Rural Development Administration’s survey of agricultural products income of 115 crop types, small land profitability index survey of 53 crop types, and Statistics Korea’s survey of production costs of 12 crop types. Furthermore, this research presents the result and developmental process of a web-based crop introduction decision support system that provides overseas cases of new crop introduction support programs, as well as databases of outstanding business success cases of each crop type researched by agricultural institutions.

SOLAS에서는 국제 항해에 종사하는 총톤수 500톤 이상의 선박에 대하여 2018년 7월 1일 이후 도래하는 최초 검사까지 ECDIS 를 설치해야 한다고 규정하고 있다. 새로운 주요 항해 장비로 ECDIS가 탑재되면서 ECDIS 사용에 관련한 다양한 사고가 발생하고 있다. MAIB, BSU, BEAmer, DMAIB, DSB에서 발행한 12가지의 사고보고서에는 항해사의 운용 미숙과 ECDS 시스템의 사고 원인으로 분석하였고, 사고 원인과 관련된 단어들을 정량적으로 분석하기 위해 R-프로그램을 사용하여 텍스트를 분석하였다. 도출 빈도에 따른 단어의 중요도를 나타내기 위해 텍스트 마이닝 기법인 단어 구름, 단어 연관성, 단어 가중치의 방법을 사용하였다. 단어 구름은 사용된 단어들의 빈도 수를 구름 형태로 나타내는 방법으로써 N-gram 모델을 적용하였다. N-gram 모델 중 Uni-gram 분석 결과 ECDIS 단어, Bi-gram 분석 결과는 Safety Contour 단어의 사용 빈도가 가장 많았다. Bi-gram 분석을 기반으로 사고 원인 단어를 항해사와 ECDIS 시스템으로 구분하고, 연관된 단어들을 단어 연관성으로 나타내었다. 마지막으로 항해사와 ECDIS 시스템에 연관된 단어들을 단어 말뭉치로 구성한 후 단어 가중치를 적용하여 연도별 말뭉치 빈도 변화를 분석하였다. 추세선 그래프로 말뭉치 변화 경향을 분석한 결과, 항해사 말뭉치는 최근으로 올수록 감소하였으며 반대로 ECDIS 시스템 말뭉치는 점점 증가함을 나타내었다.