본 연구의 목적은 모택동선집(毛泽东选集)에서 ‘문화’ 키워드를 포함한 담화를 텍스트 마이닝으로 분석하고 비판적 담화 분석(CDA) 모델을 적용하여 지도자 마오 쩌둥의 문화 담론 실천을 고찰하는 것이다. 선집을 전·후기로 나누어 분석한 결과, 선집 전기에는 中国, 抗日, 战争, 政治, 经济, 人民 등이 밀접 연결되어 마오쩌둥은 문화를 관념 형태로서 경제와 정치의 반영으로 보는 것으로 나타났다. 후기에는 阶 级斗争, 群众, 文艺, 教育 등 키워드로 볼 때, 문화를 정치와 경제 담론 실천의 도구 로 인식하였다. 선집 전기에서 마오쩌둥은 ‘항일 전쟁과 민족’, ‘계급투쟁과 사회주의’, ‘혁명 전략의 이념’, ‘농민과 토지개혁’의 담론 실천을 구성하였고, 후기에는 ‘항일전쟁 과 내전’, ‘체제 구축과 계급투쟁’, ‘문예와 대중 계몽’, ‘조직의 이념 교육’ 담론을 실 천하였다. 선집 전기에 마오쩌둥은 문화를 정치·경제의 반영이자 혁명 이념적 형태로 인식했으며, 후기에는 문예의 대중교육과 계몽을 강조하면서 문화의 구체적 결과물본 연구의 목적은 모택동선집(毛泽东选集)에서 ‘문화’ 키워드를 포함한 담화를 텍스트 마이닝으로 분석하고 비판적 담화 분석(CDA) 모델을 적용하여 지도자 마오 쩌둥의 문화 담론 실천을 고찰하는 것이다. 선집을 전·후기로 나누어 분석한 결과, 선집 전기에는 中国, 抗日, 战争, 政治, 经济, 人民 등이 밀접 연결되어 마오쩌둥은 문화를 관념 형태로서 경제와 정치의 반영으로 보는 것으로 나타났다. 후기에는 阶 级斗争, 群众, 文艺, 教育 등 키워드로 볼 때, 문화를 정치와 경제 담론 실천의 도구 로 인식하였다. 선집 전기에서 마오쩌둥은 ‘항일 전쟁과 민족’, ‘계급투쟁과 사회주의’, ‘혁명 전략의 이념’, ‘농민과 토지개혁’의 담론 실천을 구성하였고, 후기에는 ‘항일전쟁 과 내전’, ‘체제 구축과 계급투쟁’, ‘문예와 대중 계몽’, ‘조직의 이념 교육’ 담론을 실 천하였다. 선집 전기에 마오쩌둥은 문화를 정치·경제의 반영이자 혁명 이념적 형태로 인식했으며, 후기에는 문예의 대중교육과 계몽을 강조하면서 문화의 구체적 결과물본 연구의 목적은 모택동선집(毛泽东选集)에서 ‘문화’ 키워드를 포함한 담화를 텍스트 마이닝으로 분석하고 비판적 담화 분석(CDA) 모델을 적용하여 지도자 마오 쩌둥의 문화 담론 실천을 고찰하는 것이다. 선집을 전·후기로 나누어 분석한 결과, 선집 전기에는 中国, 抗日, 战争, 政治, 经济, 人民 등이 밀접 연결되어 마오쩌둥은 문화를 관념 형태로서 경제와 정치의 반영으로 보는 것으로 나타났다. 후기에는 阶 级斗争, 群众, 文艺, 教育 등 키워드로 볼 때, 문화를 정치와 경제 담론 실천의 도구 로 인식하였다. 선집 전기에서 마오쩌둥은 ‘항일 전쟁과 민족’, ‘계급투쟁과 사회주의’, ‘혁명 전략의 이념’, ‘농민과 토지개혁’의 담론 실천을 구성하였고, 후기에는 ‘항일전쟁 과 내전’, ‘체제 구축과 계급투쟁’, ‘문예와 대중 계몽’, ‘조직의 이념 교육’ 담론을 실 천하였다. 선집 전기에 마오쩌둥은 문화를 정치·경제의 반영이자 혁명 이념적 형태로 인식했으며, 후기에는 문예의 대중교육과 계몽을 강조하면서 문화의 구체적 결과물로서 문예의 체제 구축을 위한 실천적 도구로 인식하는 변화를 보였다. 선집에 나 타난 마오쩌둥의 문화 담론은 중국 역대 지도자의 문화 사상에 이론적 기반을 제공 하였다.

This study analyzes research trends in mushrooms using social network analysis (SNA) and Word2Vec analysis based on 654 papers published in the journal of mushrooms. By tracking changes in research trends through centrality indices of key keywords and temporal keyword associations, it was found that in the early period (2011–2015), research primarily focused on optimizing growth conditions. During the mid-period (2016–2020), studies on strain characteristics and disease resistance became more prominent. In the recent period (2021–2024), research on molecular biology and functional components has expanded significantly, with molecular biology research, substrate and cultivation environment studies, and quality and functional food research emerging as new research areas. Meanwhile, research on Pleurotus ostreatus has been the most active, whereas studies on other mushroom species remain relatively limited, indicating the need for a broader scope in future research. This study provides an in-depth review of the research trends and transformations in the journal of mushrooms, contributing to the discussion on its balanced development and future research directions.

This study presents a novel methodology for analyzing disease relationships from a network perspective using Large Language Model (LLM) embeddings. We constructed a disease network based on 4,489 diseases from the International Classification of Diseases (ICD-11) using OpenAI’s text-embedding-3-small model. Network analysis revealed that diseases exhibit small-world characteristics with a high clustering coefficient (0.435) and form 16 major communities. Notably, mental health-related diseases showed high centrality in the network, and a clear inverse relationship was observed between community size and internal density. The embedding-based relationship analysis revealed meaningful patterns of disease relationships, suggesting the potential of this methodology as a novel tool for studying disease associations. Results suggest that mental health conditions play a more central role in disease relationships than previously recognized, and disease communities show distinct organizational patterns. This approach shows promise as a valuable tool for exploring large-scale disease relationships and generating new research hypotheses.

This study aims to collect and analyze Common European Framework of Reference for Languages (CEFR)-related research in Korean language education to identify emerging trends. It examines 28 academic articles published in Korea from 2020 to 2024, using text mining and language network analysis methods. Term Frequency (TF) and Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) analyses revealed that studies on curriculum design and application in Korean language education appeared with high frequency. Semantic network analysis identified key research directions, such as comparing proficiency level systems in Korean curricula, proposing “mediation” activities based on CEFR, and evaluating CEFR as an assessment tool. Latent Dirichlet Allocation (LDA) topic modeling categorized the studies into three groups: (1) research directly analyzing CEFR, (2) research applying CEFR to overseas Korean language curriculum design, and (3) research comparing existing Korean curricula with CEFR. This study is significant as the first to analyze CEFR-related research trends in Korean language education. By employing objective data analysis tools such as text mining, it enhances the reliability of findings and provides valuable insights into recent research trends.

이 논문은 EU의 플라스틱 규제 정책이 글로벌 환경 규제 확산에 미친 영향을 네트워크 분석을 통해 검토하였다. 본 연구는 네트워크 분석 방 법론을 통해 규제 확산 과정을 시각적으로 명확히 제시하고, 규제의 중 심 국가와 확산 경로를 실증적으로 분석하였다. 브뤼셀 효과(Brussels Effect)를 중심으로, EU의 규제가 다른 국가에 어떻게 확산되었는지 규 제 도입 시점과 국가 간 관계를 중심으로 살펴보았다. 주요 분석 도구로 는 Python의 NetworkX 라이브러리를 활용한 네트워크 시각화 및 중심 성 지표 계산을 사용하였다. Degree Centrality(연결 중심성)를 통해 각 국가가 네트워크 내에서 얼마나 중심적인 역할을 했는지 평가하였으며, 이를 통해 플라스틱 규제 확산의 허브 역할을 한 국가들을 식별하였다. 또한 시간에 따른 규제 도입 경로를 분석함으로써 EU의 규제가 단일 지 역에 국한되지 않고 국제적으로 확산된 과정을 확인하였다. 특히 EU와 다른 주요 국가 간 규제의 유사성 및 상호작용이 플라스틱 규제 확산에 중요한 요인으로 작용했음을 밝혔다. 결과적으로 브뤼셀 효과는 규제 도 입과 확산에서 중요한 역할을 하였음을 알 수 있었다.

본 연구는 키워드 네트워크 분석과 토픽모델링을 활용하여 국내 학술 지에 게재된 위기개입·상담 관련 연구동향을 분석하는 데 목적이 있다. 이를 위하여 국내 등재(후보) 학술지에 게재된 137편의 논문을 분석하였 다. 논문 분석을 위하여 넷마이너(NetMiner) 4.0 프로그램을 활용한 키 워드 네트워크 분석과 토픽모델링을 수행하였다. 키워드 네트워크 분석 을 통해 키워드 빈도분석, 키워드 동시출현빈도분석과 함께 연결중심성, 근접중심성, 매개중심성 등의 중심성 분석을 실시하였고, 토픽모델링분석 을 통해 논문에 잠재된 토픽과 키워드를 도출하였다. 키워드 네트워크 분석을 통한 키워드 빈도분석에서는 자살, 상담자, 전문가, 학교, 청소년 등이 주요 키워드로 나타났고, 토픽모델링 분석에서는 토픽-1(외상 스트 레스 위기상담), 토픽-2(취약계층 위기개입), 토픽-3(위기청소년 가족통합 서비스), 토픽-4(위기가정 개입), 토픽-5(자살집단 위기대응) 등 총 5개의 토픽이 등장하였다. 분석 결과를 토대로 위기개입·상담에 관한 연구는 다 양한 위기집단을 대상으로 위기 후 외상 스트레스에 대한 개입과 대응에 관한 연구들이 주로 이루어진 것을 확인하였다. 본 연구의 결과는 향후 위기개입·상담 연구를 위한 기초자료를 제공하고, 위기개입·상담에 필요 한 방안 마련에 기여할 것으로 보여진다.

본 연구는 네트워크 분석(network analysis)을 활용해 국내 경력성공 연구동향을 살피고자 하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 학술연구정보(Riss)사이트에서 2000년부터 2023년까지 게제된 논문 중 총 132편 을 분석하였다. 연구자가 설정한 연구목적 위배, 노드 통일, 링크의 과대추정 방지, 연구목적 보완과 같이 4가지 기준을 통해 핵심어를 코딩하였으며, 분석결과 전체 노드수 152개, 전체 링크 수 368개, 네트워크 밀도 .032로 나타났다. 경력성공과 가장 높은 연결중심성(degree centrality)을 보이는 노드(node)는 '경력 만족'이었으며, 이후 ‘고용가능성’, ‘임금’, ‘승진’, ‘일과 삶 균형’ 등이 높은 노드로 분석되었다. 기존 경력성 공에 대한 연구동향이 주관적 경력성공에 한정적이었다면 본 연구를 통해 객관적 경력성공의 연구동향을 함께 확인하고 더 나아가 2023년 연구 현황을 파악하여, 폭 넓은 연구동향의 근거를 제시할 수 있었다.

준정부조직 콴고(QUANGO: Quasi-Autonomous Non-Governmental Organization)는 자율성과 독립성을 갖춘 비국가적 행위자로 국제관계 속에서 네트워크 촉매 역할을 한다. 본 연구의 목적은 콴고를 공공외교 관점에서 살펴보고, 어떤 요인이 네트워크 참여를 추동하는지 밝히는 것 이다. 개별행위자의 차원에서 조직구성원, 일시적 구성원, 잠재적 구성원 을 대상으로 인터뷰 설문조사를 수행하고 참여관찰자의 관점에서 조직의 특징을 추적 관찰했다. 분석결과 다음의 다섯 가지 시사점을 얻을 수 있 었다. 첫째, 조직의 형태와 조직문화는 조직구성원의 관계성에 영향을 미 쳤고, 조직에 따라 네트워크 추동요인(상호통제, 헌신, 만족, 신뢰)의 일 부가 발현되거나 모두 작동할 수 있다. 둘째, 조직구성원-일시적 구성원 에서 중요하게 나타난 신뢰의 관계성은 종류와 정도에 따라 다른 양태를 보일 수 있다. 셋째, 조직구성원-잠재적 구성원에서는 신뢰와 만족이 추 동원인으로 작동했고, 콴고의 보편적 가치 추구가 중요한 네트워크 결정 요인이었다. 넷째, 국가성을 배제한 연대의 정체성이 성공요인으로 작용 했다. 마지막으로 문화 간 커뮤니케이션의 윤리성과 공공성의 충족이 네 트워크 형성과 확대에 지대한 영향을 미쳤다.

Recently, due to the expansion of data communication between objects, research related to data communication technology applied to vehicles is being actively conducted. This study selects a network with Wi-Fi 6, which is advantageous in bandwidth, communication speed, and wireless saturation of a wireless network for mobile terminal data communication, and designs and implements Wi-Fi 6 in a vehicle network. In addition, a continuous variable communication structure is proposed to enable high speed data switching in consideration of the characteristics of mobile communication terminal devics, indicating that connection operation and response speed are improved compared to Wi-Fi standard communication methods, and it can be extended to a system for road networks and autonomous driving by expanding it to various event data communication between vehicles.

본 연구는 그동안 우리나라에서 발표된 BTS 관련연구의 동향을 분류 하여 보다 체계적이고 발전적인 연구방향을 제시하기 위한 목적으로 실 시되었다. 분석대상 논문은 다양한 학문분야별 영역에서 BTS의 학문적 가치를 증명하기 위해 수행되었다는 전제로 2007년부터 2024년 2월까지 국내학술지에 게재된 논문 167편을 분석하였다. 선행연구 기반의 논문분 석 준거 틀에 따라 출처 및 연도별, 연구방법별, 연구분야별, 주제어 네 트워크 분석을 실시하였다. 연구동향 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 연 구의 출처 및 연구별 연구동향에서는 2019년부터 본격적인 연구증가 추 세를 보였고, 2020∼2022년에 가장 많은 논문이 발표되었다. 둘째, 연구 방법별 동향에서는 질적연구가 128편(77%),으로 가장 많았고, 셋째, 연 구분야별 동향에서는 복합학분야가 50편(30%)으로 가장 높게 나타났다. 넷째, 주제어 네트워크 분석에서 가장 빈도가 높은 주요 키워드는 ‘방탄 소년단’, 케이팝‘, ’팬덤‘, ’한류‘로 나타났다. 이러한 연구결과를 토대로 K-팝 관련연구에서 BTS 연구가 주는 시사점과 연구방향을 논의하였다.

The increase in the global sugar-free trend and interest in sugar-free products has resulted in most consumers becoming more interested in products with low or no sugar content. This study explored consumer perceptions of sugar-free products through text network analysis using big data. After collecting the texts, 50 key words were extracted through frequency analysis and TF-IDF analysis. Subsequently, they were categorized into four clusters using degree centrality analysis, social network analysis, and CONCOR analysis, to arrive at the implications. The limitations of the study were then listed.

본 연구의 목적은 국내 학술지에 게재된 크리스천 코칭과 관련된 논문을 대 상으로 키워드 네트워크과 토픽을 분석하여 연구 동향을 살펴보는 것이다. 이를 위하여 KCI에서 2008년부터 2024년까지 한국연구재단 등재지와 등재후보지에 게재된 36건의 크리스천 코칭 관련 논문을 분석하였다. 키워드 네트워크와 토픽 모델링을 분석하기 위하여 넷마이너(NetMiner) 4.0 프로그램을 활용하였다. 키 워드 네트워크 분석은 빈도분석과 키워드 동시 출현분석, 중심성 분석(연결 중 심성, 근접 중심성, 매개 중심성)을 하였다. 토픽모델링 분석은 LDA 기법을 활 용하여 논문에 잠재된 토픽과 키워드를 추출하였다. 키워드 네트워크 분석 결과 ‘코칭’, ‘연구’, ‘크리스천’, ‘프로그램’, ‘교회’, ‘리더십’ 등이 주요 키워드로 나타났 다. 토픽모델링 분석 결과 Topic-1(상담활동), Topic-2(목회 활동), Topic-3(코 칭 활동), Topic-4 (크리스천 신앙), Topic-5(코칭 연구), Topic-6(연구 활동), Topic-7(교수 활동)으로, 총 7개의 토픽으로 구성되었다. 연구 결과 ‘코칭’, ‘연 구’, ‘교회’, ‘크리스천’ 등의 키워드가 높은 연결 중심성을 보였음이 확인되었다. ‘코칭’은 연결 중심성, 근접 중심성과 매개 중심성 모두에서 높은 값을 보여, 크 리스천 코칭 연구의 핵심적인 역할을 하고 있음이 나타났다. 본 연구의 결과는 크리스천 코칭 연구에 유용한 기초자료를 제공하고 크리스천과 교회 성장에 도 움을 줄 수 있는 방안 마련에 기여 할 것이다.

이 연구는 구강보건정책 연구 동향을 파악하여 구강보건정책 개선에 활용할 기초자료를 제공하고자 하였다. 2010년부터 2024년까지 RISS에 게재된 구강보건정책 관련 연구 97편의 주제어를 Net-Miner 4.0 프로그 램으로 네트워크 분석한 결과는 다음과 같다. 구강보건정책 연구 주제어 의 출현 빈도는 노인, 구강관리, 구강보건인식이 높게 나타났다. 연결 중 심성이 높은 주제어는 구강관리, 융복합, 삶의 질이었다. 구강보건정책 연구 응집구조분석 결과 1집단은 유아 청소년 구강보건정책, 2집단은 성 인 구강보건 정책, 3집단은 노인 구강보건정책, 4집단은 치주 및 보험 구강보건정책, 5집단은 삶의 질 관련 구강정책 영향요인 연구로 구성되 었다. Modularity 값은 0.257로 모듈화됨을 확인하였다. 구강보건정책 연구는 대상자, 중대구강질환, 삶의 질 중심으로 진행되었고 고령화 사회 시대적 흐름을 반영한 정책연구 확대가 요구되었다.

본 연구는 난온대림에 속한 도서지역에서 조사한 대량의 식생 데이터로 식물사회네트워크 분석을 통해 식물군락의 수종간 상호관계를 파악하고자 했다. 상록활엽수 성숙림에 출현하는 교목성 후박나무·구실잣밤나무·생달나무·광나무, 관목성 돈나무·자금우, 덩굴성 마삭줄·멀꿀이 서로 강한 양성결합(+)을 보였다. 이 수종들은 낙엽활엽수종과는 음성결 합(-)하거나 친소관계가 없었는데 이는 입지환경 차이가 크기 때문이다. 식물사회네트워크 소시오그램에서 4개의 그룹 으로 묶어 상록활엽수종인 그룹Ⅰ과 낙활엽수종인 그룹Ⅱ의 수종간에는 중심성과 연결성이 높게 나타났다. 소시오그램 의 수종(노드) 배치와 연결정도(그룹화)는 DCA분석와 같이 환경요인과 식물군집의 특성을 간접적으로 추정 가능한 것으로 분석됐다. 식물사회네트워크상 중심성과 영향력이 큰 수종은 마삭줄·사스레피나무·생강나무·때죽나무 등이었 다. 이 수종은 생태적 지위의 범위가 넓은 일반종이면서 숲틈과 훼손지 등에 흔히 출현하는 기회종의 특성과 생존전략을 갖는 것으로 보인다. 이 수종들이 식물군집의 종간 상호작용과 군집의 구조와 기능 변화에 그 역할이 클 것이다. 하지만 실제 식물사회에서 어떤 상호작용을 통해 식물군집 변화에 영향을 미치는지는 장기적인 연구와 심도 있는 논의가 필요하다.

본 연구는 OSM 데이터를 활용하여 북한 도시별 도로망 데이터를 수집하고 OSMnx을 적용하여 도로망 네트워크의 공간패턴을 분석하였다. 분석 결과, 도로망의 특성에 있어서 도시 간의 격차를 확인하였다. 이와 함께 도로 밀도를 이용한 군집분석을 통해 유사한 특징을 갖는 도시들을 확인하였고, 도로망의 방향성 분석을 이용해서 많은 도시가 무질서함이 높은 방사형 패턴을 확인하였 다. 그동안 분석이 어려웠던 북한의 도로망에 대해, 본 연구는 OSM 데이터를 이용하여 자료를 수집하고 북한 도시들의 도로망 패턴을 분석했다는 점에서 연구의 의미가 있다.

This study quantitatively analyzes the inter-sectoral linkages of emerging security based on the network of Sustainable Development Goals (SDGs) in North Korea's Voluntary National Review Report (VNR) using Social Network Analysis (SNA). As a result of the analysis, North Korea's overall linkage score for each emerging security sector was high in the following order: health security (7.8), environmental security (5.9), food security (5.4), and energy security (4.0). This refers to the degree of interconnectivity with other security sectors. The ranking of security with high connectivity by the emerging security sector is as follows. Food security was in the order of environment > health > energy security, health security was in the order of environment > food security, energy security was in the order of health > environment > food security, and environmental security was highly connected in the order of health > energy > food security. This quantitative analysis indicates the importance of emerging security sectors and the need for mutual linkage in North Korea's SDGs implementation strategy. This will help set priorities for future cooperation in emerging security areas between North and South Korea and seeking organic linkage plans for each security sector.

본 연구에서는 빅데이터를 통해 교사의 융합교육역량에 대한 사회적 인식을 살펴봄으로써 교사의 융합 교육역량 증진 방안 마련을 위한 기초자료를 제공하는데 목적이 있었다. 본 연구목적을 달성하기 위해 Textom에서 제공하는 빅데이터를 활용하여 􍾧교사 + 융합교육 + 역량􍾨을 키워드로 rawDATA를 수집하였 다. 수집된 데이터는 1차􌝆2차 정제과정을 마친 데이터들 중 빈도분석 결과를 바탕으로 200개 핵심 키워드 를 선정하였으며, 이를 1-모드 매트릭스 데이터 셋으로 변환하여 키워드 네트워크 분석을 실시하였다. 연 구결과는 다음과 같다: 첫째, 빈도분석에서는 교육, 인공지능, 강화, 연수, 수업이 가장 빈번하게 출현하는 것으로 나타났다. 둘째, 전체 네트워크 분석에서는 교육, 학생, 연수, 강화, 대상이 모든 중심성에서 높게 나타났다. 셋째, 에고 네트워크 분석에서는 교사, 융합교육, 역량을 중심으로 다양하게 논의되고 있음을 확 인할 수 있었다. 이러한 결과를 바탕으로 교사의 융합교육역량과 관련된 후속연구 및 증진방안에 대해 제 언하였다.

본 논문에서는 대규모 실시간 매칭의 생존 게임에서 플레이를 위한 유저들의 소셜 관계에 대해 연구한다. 특 히 “사전 팀 구성”을 통한 자의적인 팀 구성이 어떤 방식으로 유저들을 연결하는 지 연구하고자 한다. 다수 의 사람 간 집단 역학에서 나타나는 특성이나 패턴에 대한 조사를 중심으로 하였으며, 개인의 특성은 보조적 인 수단으로만 사용된다. 이번 연구에서는 게임을 플레이하는 유저들의 익명화 된 대규모 데이터를 활용하며 이에 대한 간소화된 집계 방법을 제안한다. 데이터 세트에는 사전 팀 구성에 관한 11,259만 줄의 속성이 포 함되어 있으며, 데이터에서 우리는 250만개의 노드와 1,182만개의 무방향 에지가 있는 협업 네트워크를 구성 하여 대규모 게임 내 협동 네트워크를 만듭니다. 연결 정도, 경로 길이, 클러스터링 및 소속 하위 컴포넌트의 크기 등 네트워크에 관한 수치를 통해 게임내 소셜 활동에 대한 이해를 높이고자 한다. 본 논문에서는 다음 의 두가지 특성을 중심으로 결론을 제시한다. 첫째, 네트워크 내에는 대규모로 연결된 2개(전체의 44% 및 2%)와 나머지의 파편화된 하위 컴포넌트로 구성 되어있다. 이 대규모 컴포넌트 중 작은 쪽은 한국 유저로만 구성되어 있다. 둘째, 컴포넌트 크기 별 평균 연결 거리와 군집화 계수, k-core를 확인함으로써 기타 다른 네 트워크 대비 이웃 간 연결이 강하면서 전체적으로는 비교적 멀리 떨어져 있음을 확인한다.