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.

우제목은 짝수 개의 발굽을 갖는 포유동물로 다양한 종이 전 세계적으로 광범위하게 서식하고 있다. 최근 국내에서는 멧돼지, 고라니와 같은 야생 우제목 동물에 의한 농작물 피해, 로드킬 등의 급증과 산양, 사향노루 등 일부 종의 개체수 급감으로 사회적 관심을 받고 있다. 그러나 이러한 사회적 관심에도 불구하고 우제목 관련 국내 연구는 매우 부족하며, 국내 우제목의 연구 동향 분석도 이루어지지 않아 실질적인 문제점을 파악하는데 어려움이 있다. 최근 연구 동향 분석에 있어 텍스트마이닝과 동시출현단어분석은 연구 문헌들에서 나타나는 주요 단어들을 추출하고 단어들 간의 연관성을 정량화하는데 활용되고 있으며, 연구 주제의 분류에 있어 객관성을 증가시킨다. 본 연구에서는 텍스트마이닝과 동시출현단어분석을 통해 한국, 중국, 일본 3국의 우제목 연구 논문을 분석하고 국가별 연구 주제를 비교하여, 국내 우제목 연구에서의 부족한 점과 향후 필요한 점을 알아보고자 하였다. 각 국가별로 우제목과 관련된 연구 논문을 검색하여 수집한 665편의 논문들에 대한 텍스트마이닝 결과, 총 199개 단어가 추출되었다. 추출된 단어들에 대한 동시출현단어분석 결과 3개의 단어군이 형성되었다. 각 단어군에 포함된 단어들을 살펴본 결과, 단어군1은 “서식 환경/생태”, 단어군2는 “질병”, 단어군3은 “보전유전학/분자생태”와 관련 있는 것으로 판단된다. 국가별로 각 단어군의 비율을 살펴본 결과, 중국과 일본은 비교적 고른 단어군 비율을 나타낸 반면, 한국은 “질병”과 관련된 단어군2의 비율이 69%로 상당히 큰 편중을 나타내었다. 연도에 따른 각 단어군별 단어수 회귀 분석 결과에서도 중국과 일본은 3개의 단어군에 해당하는 단어수가 시간 경과에 따라 비교적 고르게 증가하였지만, 한국은 단어군2의 증가율이 나머지 단어군의 5배 이상을 나타냈다. 국내 우제목 연구는 중국과 일본에 비해 질병과 관련된 연구 위주로 진행된 것으로 판단되며, 서식 특성, 행동, 분자생태를 포함한 연구는 매우 적게 수행된 것으로 판단된다. 향후 국내 야생 우제목 동물에 의한 피해 조절과 멸종위기종 보호를 위한 합리적인 정책 수립을 위해, 야생 우제목에 대한 생태 연구를 집중적으로 실시하여 기초생태 자료를 축적시켜 나가야 할 것이다.

중소기업 분야는 산업사회와 정책 변화에 기인하여 관련 연구들이 증가하는 추세를 보이고 있기 때문에 정책과의 연계성이 비교적 높은 편이라고 할 수 있다. 본 연구에서는 이를 전제로 중소기업 기술혁신정책 관련 학술연구의 연구동향을 분석하고, 중소기업 기술혁신정책과의 상호관계를 살펴보았다. 분석 결과에 따르면 시간이 지남에 따라 학술연구와 정책간의 주제적 유사성이 높아지고 있었다. 이를 통해 해당 시기의 정책을 학술적 관점에서 검증하는 연구가 증가하고 있다는 것과 정부주도정책으로 인해 정책적 이슈가 학술연구에 영향을 미치고 있음을 알 수 있었다. 또한, 학술연구와 정책간의 시간차가 존재하는 연주주제가 나타났으며, 해당 정책이 시행되는 시기에 학술연구가 이전연도에 비해 증가하는 경향이 있다는 것을 확인하였다. 연구 결과는 향후 발표될 ‘중소기업 기술혁신 5개년 계획(2019~2023)’의 수립에 있어 주요 논의사항을 파악하고 방향성을 설정하는데 기여하고, 증거 기반 정책 설계의 가능성을 보여줄 수 있을 것으로 예상된다.

This study examined the characteristics of research activities in the road sector via an analysis of patents and papers. For the text mining analysis, this study used keywords that contained the term “highway” and extracted data; 25,306 patents and 11,940 papers were used for the analysis. Along with a paper analysis, there is a 3P (paper, patent and patent) analysis method used to examine papers and patents. The 3P analysis method analyzes patent trends (time series, country, applicant, institution, and so on), original technology patents, the latest technology trends in the field of interest, and research trends by examining and evaluating key patent rights and their technology and utilization values. More specifically, analyzing patents owned by companies and papers published based on data obtained from text mining, allows researchers to compare intellectual property competitiveness by institution and identify a competitor’s research trends. Based on the results, commercialized tech areas and global research activity trends can be identified to establish a technology strategy. In this regard, this study used keywords only related to “highway” and acquired the following analysis results: To begin with, some of the most noteworthy research and development areas in the road and transport sector recently included “traction hybrid battery,” “information navigation date,” and “navigation determination.” This suggests great implications. Thus far, the road and transport section has traditionally researched “Construction of Roads, Railways, or Bridges” in Section E (Fixed Constructions) of the International Patent Classification and supporting works such as the installation of supports for the road or the construction of platforms, snow fences or similar arrangements. This study, however, found that lately, a lot of research is being conducted on systems such as transport control systems, transport safety, transport control radars or similar systems, sonar or Light Detection and ranging system, and anti-collision systems. In addition, as smart toll collection increasingly becomes available, a lot of research in the field of physics is being undertaken on transmission methods for measures, control signals or similar signs, and ticket dispensers or devices to collect tolls and admission fees. In conclusion, based on the above findings, this study was able to identify that more research in the road and transport sector is being conducted on smart toll collection and tech convergence such as physics and systems than traditional civil engineering as today’s world is heading towards the 4th Industrial Revolution.

최근 기술융합의 핵심현상으로 사물인터넷이 대두되면서 사물인터넷의 기술트 렌드 및 기술융합에 관해 많은 연구들이 진행되고 있다. 그러나 기존 연구들의 대부분이 사물인터넷 기술 동향에 대한 정성적 연구에 그치고 있어 기술융합의 구체적 양상을 파악하기 어려운 실정이다. 따라서 본 연구에서는 특허 데이터를 기술의 대용데이터로 간주하고, 동시 분류분석과 텍스트마이닝을 바탕으로 사물인터넷 융합 네트워크를 구축하고 융합의 특성을 분석하였다. 본 연구에서는 먼저 문헌연구를 통해 사물인터넷의 융합을 일으키는 주요 기술 군을 디바이스, 네트워크, 플랫폼, 서비스 네 가지로 정의한 후, “Internet of Things” 키워드 를 중심으로 미국 특허청에서 수집된 923개 특허의 클래스를 네 가지 기술군에 할당하여 이 들 간 관계를 파악하였다. 대부분의 클래스 및 키워드가 디바이스에 관련되어 있으므로, 본 연구에서는 융합 현상을 디바이스 융합과 전체 융합으로 나누어 기술융합 양상을 파악하였다. 디바이스 중심의 사물인터넷 기술을 분석한 결과 센서 디바이스를 비롯한 헬스케어 디바 이스, 냉장 및 냉동 장치, 에너지관리 디바이스, 로봇, 임베디드 등이 주요 융합 그룹으로 도 출되었다. 전체 기술을 대상으로 분석한 결과 사물인터넷 요소기술을 중심으로 스마트 헬스 케어, 스마트 홈, 무인자동차 등 사물인터넷의 다양한 응용영역들이 기술융합을 이루고 있는 것으로 파악되었다. 본 연구 결과는 사물인터넷 기술융합 활성화를 위한 정책 및 전략 수립 에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

Technology-oriented national R&D programs produce intellectual property as their final result. Patents, as typical industrial intellectual property, are therefore considered an important factor when evaluating the outcome of R&D programs. Among the main components of patent evaluation, in particular, the patent right quality is a key component constituting patent value, together with marketability and usability. Current approaches for patent right quality evaluation rely mostly on intrinsic knowledge of patent attorneys, and the recent rapid increase of national R&D patents is making expert-based evaluation costly and time-consuming. Therefore, this study defines a hierarchy of patent right quality and then proposes how to quantify the evaluation process of patent right quality by combining text mining and regression analysis. This study will contribute to understanding of the systemic view of the patent right quality evaluation, as well as be an efficient aid for evaluating patents in R&D program assessment processes.

The aim of this study is to discuss the attributes of political discourse in political advertisements. The materials of the study are the advertisements used by candidates in the 16th and 17th Korean presidential elections. Presidential election advertising is the social practice of competing in political discourse on who is more proper for the presidency. The upper level of discourse in advertisement takes on the narrative of statements directed at the public, but argumentation about political assertions is included in it. The core of the argumentation asserts support for the candidate and backs such an assertion. A story that dramatizes the details related to the candidate or his/her policy has a big effect of gaining sympathy for the message, but on the other hand it can also lead to criticism that political issues are being dealt with only through images rather than language. Narrative, complexly constructed through spoken language, visual images, subtitles, sounds and other channels, accordingly contains various messages, but it has a strong impact ultimately by being condensed into one symbolic rhetoric, since the candidate's personality, political message, and the power to realize these-that is, all the factors the public considers in making a political choice-are included in it.

A vast amount of research has now established that writer-reader interaction is embodied in written texts through various linguistic devices. Among them, modalization plays a key role as a strategy for constructing the interaction in text. The impetus for this study is that it allows a new perspective to cross-cultural comparison between English and Korean texts. Based on contextual analysis of 356 British and Korean newspaper science popularizations with the two pairs of analytical categories that show how directly the writer performs the interaction with the reader (Types DI and II) and how strongly the writer commits him/herself to propositions (Types S and W), this paper argues that the discoursal preferences in the interactive use of modalization by the two groups of authors seem to be a reflection of the different orientations to human relations in British and Korean societies: equality-orientation in Britain and hierarchy-orientation in Korea.

Over the last three decades, various disciplines of discourse analysis have shared a common interest in language use, especially in how people use real language. It is therefore of immediate interest to language teachers when selecting and devising teaching materials or when engaging learners in activities aimed at leading them to be more proficient users of their target language. This paper begins with outlining essential written discourse elements, such as grammatical and lexical cohesive devices, clause relations and larger text patterns which play important roles in syntactic and semantic cohesion and coherence in written texts. Then, the procedure of a written discourse analysis on a news text is described. The paper ends with a discussion on the insights from the written discourse analysis, which might be applicable, in specifiable ways, to language teaching, focusing on how to apply written discourse elements to teaching written English in real classrooms.

EU taxonomy requires to solve problems for safe management of radioactive waste and disposal of spent fuel, which is a precondition for growing demand for nuclear power plant. Currently, Korea manages about 18,000 tons of high-level radioactive waste at temporary storage facilities in nuclear power plant sites, but such temporary storage facilities are expected to become saturated sequentially from 2031. Therefore, it is necessary to secure a permanent disposal facility to safely treat high-level radioactive waste. In accordance with the second basic plan for high-level radioactive waste management in 2021, it is necessary to establish requirements for regulatory compliance for the site selection and site acquisition, investigation and evaluation, and construction for the establishment of a deep geological disposal facility. In this study, we analyzed the regulatory policies and cases of leading foreign countries related to deep geological disposal facilities for high-level radioactive waste disposal waste such as IAEA, USA, Sweden, and Finland using data analysis methodology. To analyze a large amount of textbased document data, text mining is applied as a major technology and a verification standard that secures validity and safety based on the regulatory laws described so far is developed to establish a regulatory base suitable for domestic deep geological disposal status. Based on the collected data, preprocessing and analysis with Python were performed. Keywords and their frequency were extracted from the data through keyword analysis. Through the measured frequency values, the contents of the objects and elements to be regulated in the statutory items were grasped. And through the frequency values of words co-occurring among different sections through the analysis of related words, the association was obtained, and the overall interpretation of the data was performed. The results of analyzing regulations of major foreign countries using text mining are visualized in charts and graphs. Word cloud can intuitively grasp the contents by extracting the main keywords of the contents of the regulations. Through the network connection graph, the relationship between related words can be visually structured to interpret data and identify the causal relationship between words. Based on the result data, it is possible to compare and analyze the factors to be supplemented by analyzing domestic nuclear safety case and regulations.

Monitoring a state that intentionally hides its nuclear activity via open-source information is akin to looking through a black box. Direct information on the state’s nuclear activity remains in the dark, leaving scholars to speculate how much nuclear material or warheads are being produced. Nevertheless, a state’s nuclear program consists of a complex network that ranges from producing weapon-grade nuclear materials by operating its nuclear facilities to securing resources to fund these activities. These indirect activities allow a narrow window of opportunity for researchers to map a state’s activity that sometimes may not be directly linked to nuclear activity per se but is significant to maintaining and operating its nuclear program. These may include malicious cyberattacks to steal or launder cryptocurrency and facilitating cooperation with fellow rogue states that do not comply with the NPT and nuclear nonproliferation regime. The problem lies in how researchers can map this network. Much of the literature that uses text analysis uses data from either (1) formal statement, reports, and documents or (2) journal articles to extract relations between topics that is otherwise difficult to surmise. This study, however, analyzes news articles containing keywords related to a states’ nuclear activity such as international sanctions, trade activities, other states’ policy etc. While news articles fail to live up to the academic rigor of journal articles and unlike formal documents may sometime contain misinformation or incorrect facts, they are a valuable medium to show the day-to-day activity of a state. Although bias may exist as particular news articles may or may not be chosen for text analysis, by using articles collected from 2021 to 2022, this study argues it is enough data to show a short-term trend in nuclear activity.