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 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.

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.

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.

해상교통관제센터(VTS)의 관제사는 구역 내 교통 상황을 빠르고 정확하게 파악하여 관제가 필요한 선박에게 정보를 제공하는 역할을 수행한다. 그러나 교통량이 급격히 증가하는 경우 관제사의 업무 부하로 인해 관제 공백이 발생하기도 한다. 이러한 이유에서 관 제사의 업무 부하를 줄이고, 일관성 있는 관제 정보를 제공할 수 있는 관제 지원 기술의 개발이 필요한 실정이며, 본 논문에서는 구역 내 이상 운항 선박을 자동으로 식별하는 모델을 제안하였다. 제안하는 이상 운항 식별 모델은 규칙 기반 모델, 위치 기반 모델, 맥락 기반 모 델로 구성되며, 대상 해역의 교통 특성에 최적화된 교통 네트워크 모델을 사용하는 특징이 있다. 구현된 모델은 시범센터(대산항 VTS)에 서 수집되는 실해역 데이터를 적용하여 실험을 수행하였다. 실험을 통해 실해역의 다양한 이상 운항 상황이 자동으로 식별됨을 확인하였 고, 전문가 평가를 통해 식별 결과를 검증하였다.

본 연구는 네트워크 이상 감지 및 예측을 위해 벡터 자기회귀(VAR) 모델의 사용을 비교 분석한다. VAR 모 델에 대한 간략한 개요를 제공하고 네트워크 이상 체크로 사용 가능한 두 가지 버전을 검토하며 두 종류의 VAR 모델을 통한 경험적인 평가를 제시한다. VAR-Filtered moving-common-AR 모델이 단일 노드 이상 감지 성능에서 우수하며, VAR-Adaptive Learning 버전은 몇 개의 노드 간 이상을 효과적으로 식별하는 데 특히 효 과적이며 두 가지 주요VAR 모델의 전반적인 성능 차이에 대한 근본적인 이유도 분석한다. 각 기술의 장단점 을 개요로 제공하고 성능 향상을 위한 제안도 제시하고자 한다.

본 연구의 목적은 재료분야 국내 공동특허의 공동 출원인 정보를 이용하여 연구협력 네트워크의 구조, 특징, 진화를 탐구하는 것이다. 이를 위해 재료 기술분야(금속, 세라믹, 고분자 등 6개 기술분야) 및 혁신주체(산업계, 학계, 연구계)의 네트워크 구조 및 동태를 정량적으로 분석하며, 2010년∼2021년까지 한국의 공동특허 데이터를 활용하여 소셜 네트워크 분석(SNA)을 사용한다. 분석결과, 재료분야는 세부기술별로 네트워크의 차별점이 존재하며, 산업계, 학계, 연구계 등 혁신주체별 협력 강도의 명백한 단계별 특성을 가진다. 연구협력 네트워크의 규모는 점차 확장되어 ‘작은 세계’ 구조를 보여주고 있다. 본 연구를 통해 재료 정책 관점에서 지금까지 시행된 재료분야 산학연 협력 정책의 효과를 파악하는데 정책적 시사점을 제공함과 동시에, 보다 효과적인 재료 혁신주체 간의 네트워크를 구축하기 위한 근거 기반의 정책 수립에 도움이 될 수 있다.

PURPOSES : This study aims to develop and validate timing transition techniques for real-time traffic signal operations, departing from conventional methods based on past commuting traffic patterns. METHODS : In this study, we propose two traffic signal transition techniques that can perform transitions while minimizing disruptions within a short period. The Proposed 1 technique involves an unconditional transition within one cycle and allows for the allocation of offset changes to both the coordinated and non-coordinated phases. The Proposed 2 technique performs transitions within 1-2 cycles based on the offset change rate and considers the non-coordinated phase for allocating offset changes. RESULTS : Functional improvements of the proposed techniques were validated. For validation, simulated traffic signal transition scenarios were created, and a comparative analysis of the transition techniques was performed based on the selected analysis approaches. The results showed that the Proposed 1 technique exhibited the lowest delay during the approximated saturated transitions, whereas the Subtract technique showed the lowest delay during the non-saturated transitions. CONCLUSIONS : These findings emphasize the importance of selecting and applying appropriate transition techniques tailored to individual traffic scenarios. The proposed transition techniques provide valuable insights for improving real-time traffic signal operations, and contribute to the overall efficiency and effectiveness of traffic management in highway corridors.

이 연구는 결혼이주남성의 사회적 네트워크가 이주를 통해 어떻게 변 화하며 재구축되는가, 이러한 변화에 영향을 미친 요인은 무엇인가를 탐 색해봄으로써 이들이 한국 사회에서 살아가는 모습을 거시ㆍ중시ㆍ미시적 차원에서 연구했다. 이를 위해 사회연결망분석(Social Network Analysis) 을 기반으로 결혼이주남성의 사회적 네트워크를 분석했다. 연구 대상은 농촌지역 거주 결혼이주남성으로 생애사적 관점의 심층인터뷰를 통해 자 료를 수집했다. 연구 결과 이주 전에는 광범위한 네트워크를 구축하고, 가정 내 중심적 위치를 차지했던 연구참여자가 이주 후에는 거시적 사회 구조와 환경이 긍정적으로 변했음에도 미시적, 중시적 차원의 제약이 네 트워크를 위축시켰다. 또한 네트워크 구조와 효과에 의해 연구참여자의 가정 내 위치는 중심에서 주변으로 이동되었으며, 정착지에서의 소통 단 절과 고립으로 인한 위축된 삶이 나타났다.

본 연구는 K-드라마 관련 해외 연구 동향을 파악하고자 2013년부터 2022년까지 지난 10년간 SCOPUS 내 등재된 학술논문 중 K-드라마 관 련 논문 166편의 주제어와 영문 초록을 대상으로 키워드 네트워크 분석 을 시행하였다. 연구 결과 ‘K-드라마, 한류, 드라마, 한국, 문화적, 미디 어, 텔레비전, 글로벌, 이미지’ 등의 키워드가 높은 출현 빈도를 보였고 특히 ‘문화적(cultural)’ 키워드의 높은 출현 빈도는 K-드라마를 문화콘 텐츠이자 문화적 수출품으로 규정하는 시각을 반영한다. 상위 50개 키워 드의 네트워크 중심성 분석 결과 키워드의 빈도 순위와 유사하게 연결중 심성이 높았으며 특정 키워드의 쏠림 현상이나 새롭게 주목받는 신종 주제어는 확인되지 않았다. 주요 키워드의 CONCOR 분석 결과, ‘K-드 라마의 문화적 영향력’, ‘대중문화로서의 K-드라마 성공 요인’, ‘초국가적 미디어의 재현방식과 영향력’, 그리고 ‘TV 드라마 산업과 시청자 연구’ 라는 네 개의 군집으로 분류되었고, 이를 통해 K-드라마에 관한 연구 경 향이 크게 콘텐츠 측면을 주목한 연구와 미디어적 속성을 주목한 연구로 구분됨을 알 수 있다.

본 연구는 4차 산업혁명 및 디지털 전환 역량과 관련된 176개의 선행연구를 기반으로 빈도 분석과 네트워크 분석을 통한 메타분석 연구이다. 국내외 기관·학술자료·도서 등의 선행연구로부터 역량을 추출하고 통제 및 범주화 작업을 거쳐 최종 역량을 도출하였으며 이를 학계와 산업계로 나누어 분석하였다. 분석 결과 '의사소통'과 '창의성', '협업 능력'에 대한 역량이 가장 높은 빈도를 보였으며, 학계에서는문제 해결과 문제 발견이 업계에서는 ICT 기술과 융합적 사고력 등이 뒤를 이었다. 또한, 연결 중심성, 매개 중심성, 위세 중심성의 네트워크 분석을 실시하였다. 그 결과 연결 중심성에서는 의사소통과 창의성역량이 학계와 산업계 모두에서 높은 중심성을 보이는 것으로 나타났다. 또한, 위세 중심성 분석 결과 학계에서는 의사소통, 문제 해결, 창의성, 협업 능력, 문제 발견 역량이, 산업계에서는 창의성, 자기주도성, 유연성, 리더십, 문제 해결이 상위 역량으로 도출되었다. 본 연구는 4차 산업혁명 시대에서 요구되는 역량들을 학계와 산업계를 기준으로 그 차이를 확인하고자 하였으며, 역량 간의 관계성을 확인함으로써 추후역량 연구의 방향성과 실천적 함의를 제시하고자 하였다.

본 연구는 빈곤지역 아동청소년의 건강한 성장은 지역사회의 구성원들이 주체가 되어 빈곤 아동청소년의 문제를 지역 과제로 인식하고 함께 해결해갈 때 가능하다고 보았다. 따라서 우리 의 과제를 우리 스스로 고민하고 궁리하여 실천 활동에 적용하고자 􍾧참여실천연구􍾨를 진행하였 다. 실천 내용으로는 􍾧월산동마을교육활동가협의회􍾨라는 주체들 간 협의􍾶소통 구조를 조직하였 고, 워크숍, 세미나, 컨설팅 등을 통해 지역 교육 문제를 논의하고 학습하였다. 이를 기반으로 학교 교사와 마을활동가의 협동을 통해 마을교육과정을 개발􌝆운영하였고, 마을 공유공간이자 청소년 거점 공간을 마련하였다. 실천 과정에서의 특징은 첫째, 주체나 공간, 활동을 구상하는 데 있어서 지역(마을)에 대한 지향이 강하게 드러났다. 둘째, 활동의 시작이 주체들이 함께 논 의하고 공유, 합의하는 과정에서부터 비롯하였다. 셋째, 중간지원자인 화월주의 독특한 역량과 역할로 초반에는 주도적으로 기반을 조성하는 역할을 하다가 당사자들을 활동의 주체로 세운 다음 권한과 역할을 넘겼다. 넷째, 실천 과정에서 자기 또는 상호 간 반성적 실천 모습이 확인 되었다. 본 연구의 의의는 당사자 참여실천연구 과정을 통해 지역 과제를 해결해나가고 마을 주민의 주체적 성장과 마을교육공동체 형성의 실체를 확인하였다는 데에 있다.

PURPOSES : In this study, model-agnostic methods are applied for interpreting machine learning models, such as the feature global effect, the importance of a feature, the joint effects of features, and explaining individual predictions. METHODS : Model-agnostic global interpretation techniques, such as partial dependence plot (PDP), accumulated local effect (ALE), feature interaction (H-statistics), and permutation feature importance, were applied to describe the average behavior of a machine learning model. Moreover, local model-agnostic interpretation methods, individual conditional expectation curves (ICE), local surrogate models (LIME), and Shapley values were used to explain individual predictions. RESULTS : As global interpretations, PDP and ALE-Plot demonstrated the relationship between a feature and the prediction of a machine learning model, where the feature interaction estimated whether one feature depended on the other feature, and the permutation feature importance measured the importance of a feature. For local interpretations, ICE exhibited how changing a feature changes the interested instance’s prediction, LIME explained the relationship between a feature and the instance’s prediction by replacing the machine model with a locally interpretable model, and Shapley values presented how to fairly contribute to the instance’s prediction among the features. CONCLUSIONS : Model-agnostic methods contribute to understanding the general relationship between features and a prediction or debut a model from the global and/or local perspective, securing the reliability of the learning model.

본 연구의 목적은 국내 메타버스 관련 105편의 학술논문들을 대상으로 내용분석과 키워드 네트워크 분석 을 통해 연구동향을 파악하고 미래 교육에 대한 방향성과 시사점을 제안하기 위한 것이다. 연구절차는 􍾧자료 수집􍾨, 􍾧내용분석􍾨, 􍾧키워드 네트워크 분석􍾨 단계로 진행하였다. 분석결과 주요내용은 다음과 같다. 첫째, 학술 지에 게재된 논문들의 분포도는 디자인, 콘텐츠, 미디어 등을 주제로 하는 예술분야에서는 높았으나 교육분 야에서는 낮았다. 둘째, 연구유형은 질적연구, 이론적 연구, 양적연구, 실천적 연구, 혼합연구의 순으로 많게 나타났다. 셋째, 사회과학 분야에서 메타버스와 관련된 연구가 가장 활발하게 이루어지고 있었다. 넷째, 키워 드 네트워크 분석 결과, metaverse, VR, virtual world, COVID-19, AR, immersion, storytelling이 빈도 분석과 연결중심성 분석에서 모두 높은 결과를 나타내어 최근 메타버스가 주요 연구주제임을 확인하였다. 마 지막으로 digital human, ZEPETO, motion capture는 연결중심성에 비해 매개중심성에서 상대적으로 높은 결과를 나타내어 향후 연구 주제에 대한 잠재적 확장 가능성을 확인할 수 있었다. 위의 연구 결과를 통해 향후 교육분야에서 활용할 수 있는 빅데이터의 축적 및 교육 효과성을 입증하기 위한 다양한 실험들이 요구됨을 알 수 있다. 또한, 학습자의 체험적 경험을 통한 몰입감을 효과적으로 전달 할 수 있는 학습 컨텐츠 설계 전략에 대한 연구 확대에 대한 필요성이 도출되었다. 메타버스의 교육적 적용 을 위해 교육학과 다른 학제 간 융합연구는 필수적이며, 다양한 메타버스 플랫폼에 대한 사례연구를 통해 미 래교육을 위한 전략과 방법이 제시되어야 할 것이다. 마지막으로 교육현장에서의 메타버스 기술에 대한 이해 및 활용 격차를 완화하기 위해 교수자들을 대상으로 지속적인 사용자 교육이 요구된다고 제안하였다.