This study investigated the thematic and lexical characteristics of high-difficulty English reading items—commonly referred to as killer questions—in the Korean College Scholastic Ability Test (CSAT) between 2018 and 2025. Using text mining methods, including Latent Dirichlet Allocation (LDA) and CEFR-based lexical profiling, the analysis reveals that these items disproportionately addressed abstract, academic topics such as cultural heritage, moral dilemmas, and cognitive science. Lexical analysis further indicated that over 30% of the words used are at the C1 level or above, reflecting substantial vocabulary demands. These findings point to a misalignment with the national curriculum, which is designed to target B1–B2 proficiency with more familiar and accessible topics. The combined challenge of abstract themes and advanced vocabulary raises concerns about the construct validity and fairness of these items, suggesting that they may measure background knowledge or test-taking strategies rather than genuine English reading proficiency. The study concludes by calling for evidence-based item development and closer alignment with curricular goals to ensure valid and equitable high-stakes language assessment.

본 연구는 MTS가 피부개선에 미친 영향에 관한 기존 연구들을 분석하여, 근거 체계를 구축하고, 주요 키워드 간 관계와 역할 및 패턴 등을 구조적으로 분석하고자 텍스트마이닝과 토픽모델링 및 단어네트워크 분석을 실시하였다. 관련 선행연구들은 MTS와 관련된 핵심 키워드와 연관 키워드를 혼합하여 전자도서관에서 검색하였으 며, 결론 부분의 Text를 수집하여 분석에 사용하였다. 분석결과는 다음과 같다. 첫 째, '피부', '효과', '실험', '관리', '개선' 등의 어휘가 주요 개념으로 확인되었다. 둘째, TF-IDF 분석에서 높은 가중치의 키워드들은 MTS의 피부 개선 효과에 관한 과학적 실험 기반 논의를 시사했다. 셋째, LDA 분석 결과, ‘과학적 검증 중심’과 ‘피부 개선 효과 중심’의 토픽2개로 나뉘었다. 넷째, 단어 네트워크에서 '피부'를 중심으로 '주름', '효과', '실험' 등이 강하게 연결되었고, '여성'과 '모공' 노드는 MTS가 여성 안면 부위 에 주로 적용됨을 나타냈다. 본 텍스트마이닝 기법은 유사 의료 미용 시술 분석에도 적용 가능하며, 향후 시계열 분석과 감성 분석을 통해 MTS 효과의 변화와 대상자 반응을 심층 탐색할 필요가 있다.

본 연구의 목적은 텍스트마이닝 기법을 활용하여 국내 과학기술인력개발 연구의 시기별 연구동향, 주 요 키워드, 연구주제와 학문영역을 파악하며 향후 실무적 및 정책적 기초자료를 제공하는데 있다. 이를 위해 국내 학술논문 및 학위논문 총 182편의 초록을 대상으로 구글 코랩을 이용하여 키워드 빈도분석, 토픽모델링을 실시하였다. 그 결과, 첫째, 1994년부터 과학기술 인재개발 분야 연구가 시작되어 2010년대 중반 이후 급격히 증가하다 2020년대 초반에 감소하는 추세임을 확인할 수 있었다. 둘째, 과학기술인력개 발 연구의 주요 키워드는 ‘교육’, ‘혁신’, ‘직무’, ‘경력’, ‘몰입’ 등이 높은 빈도로 나타났다. 셋째, 토픽모델링 결과, 연구주제는 ① 대학에서의 학업 경험, ② 기업의 조직 특성과 개인 경력·역량 개발, ③ 대학의 글쓰기·교양 기반 기초 역량교육, ④ 과학기술인력의 직무 몰입과 경력 이동, ⑤ 리더십·신뢰 기반의 조직혁신 역량으로 다섯 가지로 구분되었다. 이 연구결과는 과학기술인력개발은 개인, 조직, 사회적 차원에서 상호 적으로 연결되어 발전함을 보여준다. 본 연구는 과학기술인력 대상 HRD 전 분야(ID, CD, OD)를 대상으로 한 종합적인 연구동향 분석이라 는 점에서 의의가 있다. 정책·실무적으로 대학의 기초역량 교육 강화, 재직자의 직무전환 및 경력개발 프 로그램 확대, 조직의 직무몰입 및 조직문화 개선, 리더십 기반의 혁신역량 강화가 필요함을 시사하며, 학 문적으로는 텍스트마이닝 기법이 과학기술인력개발 분야 전반의 연구동향을 효과적으로 파악할 수 있는 방법임을 확인하였다.

This study investigates how consumer perceptions of travel luggage changed from 2022 to 2024 using text mining and network analysis of online text data. Following the COVID-19 pandemic, the rapid recovery of travel demand influenced lifestyle patterns and consumer expectations, including travel bag preferences. In 2022, key terms such as “COVID-19,” “safety,” “mini,” “size,” and “price” reflected a strong interest in compact, affordable bag suitable for domestic and short-term travel. Moreover, practicality and hygiene-related features, such as waterproof and antibacterial materials, were emphasized. In 2023, with the resurgence of international travel, consumer interests expanded to include “durability,” “brand,” “lightweight,” and “design.” And travel luggage began to be perceived not only as a functional item but also as a means of personal expression and a fashion item. In 2024, perceptions became even more diverse, focusing on usability keywords like “storage,” “interior,” and “convenience,” as well as trust-based terms such as “purchase,” “review,” and “promotion.” Security concerns also increased, as evidenced by terms like “skimming” and “pickpocketing.” These findings reveal that consumers consider multiple value types—functionality, design, brand identity, user trust, and security—when purchasing travel bag. According to the study, brands should develop multidimensional strategies that reflect consumers’ evolving language and emotional needs and employ tailored content, such as functional information, trend-driven narratives, influencer reviews, and security tips, to enhance consumer trust and satisfaction.

본 연구는 스포츠클럽 관련 언론보도 기사를 대상으로 텍스트마이닝 기법을 적용하여, 정책·제도의 주요 현황을 분석하고, 그 결과를 바탕으 로 정책 개선 방향을 제시하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 텍스톰과 Ucinet 6을 활용하여 2018년 1월부터 2025년 6월까지 ‘공공스포츠클 럽’, ‘등록스포츠클럽’, ‘지정스포츠클럽’ 관련 언론보도 기사를 수집하고, 이를 분석하여 스포츠클럽 정책·제도의 주요 현황과 이에 따른 문제점을 도출하였다. 구체적으로 텍스트마이닝, 의미연결망 분석, TF-IDF, CONCOR 분석을 수행하였다. 분석 결과, ‘스포츠’, ‘클럽’, ‘공공’, ‘선수’, ‘체육’, ‘등록’, ‘시설’, ‘대회’, ‘지정’ 등이 높은 출현 빈도를 나타냈다. 또한, ‘지 역 공공 협력 기반 스포츠클럽’, ‘전문선수 육성을 위한 지정스포츠클럽’, ‘학생 대상 스포츠클럽대회 활성화’, ‘특정 종목에 편중된 전문선수 등록’ 등 총 4개의 유형이 도출되었다. 따라서, 스포츠클럽의 공공성과 자립성 을 강화하고, 지역 기반의 지속 가능한 운영체계를 구축하기 위해서는 지역 스포츠 거버넌스 체계 확립, 지역사회 내 스포츠클럽 기능 강화, 등 록스포츠클럽의 제도적 사각지대 해소 등이 필요하다.

본 연구는 중소벤처기업부가 추진하는 정책사업인 로컬콘텐츠 중점대 학을 중심으로, 최근 2년간 온라인에서 형성된 담론의 구조와 사회적 수 용 양상을 소셜 빅데이터 분석을 통해 규명하는 데 목적이 있다. 이를 위해 네이버와 다음의 블로그, 뉴스, 웹문서 등 다양한 채널에서 수집한 데이터를 기반으로 텍스트 마이닝(단어빈도, TF-IDF, N-gram), 개체명 인식, 2-mode 매트릭스 분석, 감성 분석, CONCOR 분석, LDA 토픽모 델링 및 의미기반 클러스터링을 수행하였다. 분석 결과, ‘대학’, ‘콘텐츠’, ‘창업’, ‘지역’, ‘지원’ 등 핵심어를 중심으로 한 의미구조가 형성되어 있 었으며, 담론은 대체로 긍정적 정서를 포함하고 있었다. 또한 대학, 지역 기관, 중소기업 간 협력 네트워크가 주체별로 상이한 양상을 보이며 다 층적 실행 구조를 보여주었다. 본 연구는 로컬콘텐츠 중점대학의 사회적 인식과 정책적 함의를 담론 기반으로 조망함으로써, 향후 제도 설계 및 지역혁신전략 수립에 기초자료를 제공하고자 한다.

최근 디지털 전환과 나노·광학 기술의 융합이 가속화되면서 화상(이미지·광학) 분야 연구가 증가하고 있다. 그럼에도 불구하고 국내 연구 흐름을 계량적으로 조망한 분석은 드문 실정이다 본 연구는 2014–2024년 11년간 한국화상학회지에 게재된 167편논문 초록을 대상으로 텍스트마이닝을 수행하여 국내 화상 연구의 흐름을 정량적으로 파악하였다. 분석은 불용어 제거·표제어 변환을 거친 키워드 전처리, 키 워드 빈도 분석, LDA 토픽 모델링과 의미망 분석을 통해 수행되었다. 연구는 크게 6개의 토픽(광학 코팅 및 성능 최적화, 나노 소재 기반 광학 장치 개발, 광학 특성 측정 및 분석 기술, 이미지 처리 및 디스플레이 기 술, 유기 고분자 기반 신소재 및 반응 연구, 기능성 재료 및 에너지 응용)으로 수행되었다. 각 토픽의 핵심 키 워드는 동시출현빈도 기반의 의미망 분석을 통해 핵심 키워드간 관계를 살펴보았다. 본 연구는 국내 화상 분 야의 세부 연구축과 성장 영역을 데이터 기반으로 제시하여 향후 연구 로드맵 수립에 기여한다.

본 연구는 정원문화의 확산과 농촌이주에 대한 대중의 인식을 빅데이터 기반으로 분석하여 농촌공간의 사회적·정서적 가치에 대한 시사점을 도출하고자 하였다. 최근 치유농업, 정신건강 증진, 농촌 정주 촉진 등 국가적 정책 흐름 속에서 정원과 농촌 이주가 어떻게 디지털 공간에서 담론화되고 있는지를 탐색하였다. 네이버와 다음의 블로그 및 카페로부터 2015년 7월부터 2024년까지 수집된 비정형 데이터를 대상으로 텍스트마이닝 기법을 적용하였다. 분석 방법으 로는 키워드 빈도분석, TF-IDF, N-gram 연결망 분석, Louvain 클러스터링, 감성분석을 활용하였 다. 분석 결과 귀농귀촌은 ‘교육’, ‘지원’, ‘주택’ 등의 제도적 기반에 대한 관심이 강하게 나타났 으며, 귀촌정원은 ‘꽃’, ‘전원주택’, ‘텃밭’ 등 정서적 만족과 자연 친화적 주거 환경에 대한 수요를 보여주었다. 농촌정원은 ‘체험’, ‘마을’, ‘자연’ 등 공동체 기반의 참여형 콘텐츠로 인식되 고 있었다. 클러스터 분석에서는 정책수혜형, 감성치유형, 공동체정착형, 예술창작형 등 다층적 인 귀농 및 정원 유형이 도출되었으며, 감성분석 결과 전체 텍스트의 80% 이상이 긍정적 감정을 나타내었다. 본 연구는 농촌 정원과 귀농귀촌 활동이 단순한 공간 활용이나 이주를 넘어 정서적 공감, 정책적 수혜, 문화적 창작의 플랫폼으로 기능하고 있음을 보여준다. 연구 결과는 향후 정원산업 진흥, 치유농업 활성화, 농촌 정주 정책 수립을 위한 기초자료로 활용될 수 있다.

본 논문은 여씨춘추(呂氏春秋), 회남자(淮南子), 춘추번로(春秋繁露) 세 문헌 을 중심으로 디지털 인문학적 방법을 활용해 분석했다. 주로 텍스트 마이닝 기법을 적용, 세 문헌에 나타난 어휘의 빈도와 그 의미 관계망을 심층적으로 분석하고, 나아 가 각 텍스트의 목차 구조를 면밀히 검토하여 그 사상적 특징을 규명하고자 하였다. 특히 텍스트 마이닝 과정에서 분석의 정밀도를 높이기 위해, Jieba 도구를 활용하여 불용어(不用語)를 세심하게 제거하는 전처리 과정을 거쳤다. 분석 결과, 각 문헌의 핵심 사상과 그 연관성이 뚜렷하게 드러났으며, 이는 디지털 인문학적 접근이 고전 텍스트 연구에 새로운 시각을 제공할 수 있음을 보여준다.

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.

This study used text mining to analyze public interest and research trends related to the Nakdong River. We examined news articles (1990~2024) and academic publications (1960~2024) to understand the evolving relationship between societal concerns and scientific research. Main findings reveal growing public interest towards the Nakdong River, with initial focus on pollution related to the industrial development shifting to large-scale river modification projects and water quality issues. This increased awareness mirrored trends in research, where early emphasis on classic ecology and water quality expanded to include sociocultural, educational aspects and advanced methodologies. The study highlights a dynamic interplay between public discourse and scientific inquiry, with research priorities aligning with societal concerns like water pollution, algal blooms, and biodiversity loss, underscoring the need for integrated, multidisciplinary research that addresses emerging environmental challenges and promotes sustainable management of the Nakdong River ecosystem under climate change and other societal shifts.

본 연구의 목적은 그동안 한국 불교가 다문화 사회에서 이주민을 수용 하는 데에 어떠한 역할과 방향성을 제시하였는지에 대해서 연구적 성과 를 통해서 살펴보는 것이다. 이를 위하여 RISS에서 ‘불교’와 ‘다문화’를 키워드로 검색하여 국내 학술지에 등재된 연구 논문의 국문초록을 수집 하고 명사를 추출한 후 텍스트 마이닝 분석 방법 중 키워드 분석 방법과 언어 네트워크 분석을 실시하였다. 분석 결과, 불교와 다문화 관련 연구 들은 종교적 관점보다는 전통 한국 문화의 일부로서 불교적 요소를 기반 으로 하여, 이주민의 한국사회 통합을 모색하고자 하는 경향을 보였다. 특히 한국으로 유입한 이주민을 불교의 상생과 화합으로 포용하고자 하 는 것이 한국적 다문화를 실현하는 것으로 보았다. 이러한 연구적 성과 에도 불구하고, 한국 불교가 종교적 경계를 넘어서서, 한국사회문화 측면 에서 불교의 상생과 화합이 어떻게 구체화하여 실천할 것인지에 대한 논 의는 여전히 부족한 실정이었다. 따라서 향후 한국적 다문화를 실현하기 위한 학문적 논의가 구체적으로 진행될 필요가 있다.

The purpose of this study was to analyze English subject-specific descriptions through text mining, examine their alignment to the curriculum achievement standards, and ultimately support students’ educational growth. We collected English subject-specific descriptions for 1,030 tenth-graders from general high schools in City A, and keywords and contexts were extracted using TF, TF-IDF, phi coefficient analysis, and trigram analysis. The results revealed that the subject-specific descriptions frequently neglected the following aspects of learning and instruction in curriculum achievement standards: familiar and general themes, conversation and listening skills, language use across different types of information, and proper email writing. Although descriptions are intended to reflect students’ actual achievement levels, those for lower achievement levels (i.e., D and E) were often overstated. Improvements are necessary to ensure closer alignment between the descriptions and the curriculum achievement standards, with particular emphasis on the accurate representation of lower achievement levels. Based on the findings, we discussed potential improvement strategies for educational authorities to consider and implement.

목적: 본 연구는 특수교육지원센터에서 근무하는 작업치료사의 직무 경험에 대해 알아보고 특수교육지원센터에 서의 작업치료사의 역할을 정립하고자 한다. 연구방법: 본 연구는 특수교육지원센터에 근무하는 작업치료사 5명을 대상으로 포커스 그룹 인터뷰를 진행하였 다. 작업치료사의 평균 임상 경력은 11년이고, 특수교육지원센터 근무 경력은 11년이었다. 특수교육지원센터 내 작업치료사의 역할에 대해 그룹으로 자유롭게 토의를 진행하였고, 모든 토의 내용은 클로버 노트로 녹음하여 텍스트 스크립트를 완성하였다. 현상학적 분석 방법으로 Giorgi 연구절차에 따라 5명의 연구자가 함께 중요의미 단위를 분석하였다. 아울러 텍스트 마이닝 분석을 위해 Python을 사용하였다. 결과: 특수교육지원센터에서 근무하는 작업치료사가 수행하고 있는 직무에 대한 의미단위 18개와 구성요소 7개를 도출하였다. 이로부터 다시 총 3개의 작업치료사의 직무를 최종 도출하였고, 직무에는 치료지원, 치료대상자 진단평가, 행정업무가 있었다. 결론: 본 연구결과를 통해 특수교육지원센터에서 근무하는 작업치료사의 직무역할을 정립하고 이를 토대로 특수교육지원센터에서 근무하는 작업치료사의 업무 매뉴얼을 개발하는데 기초자료로 활용하고자 한다.

디지털 전환(Digital Transformation) 시기에 인사 데이터를 활용한 전략적 인사 의사결정이 중요해졌 으며 이를 지원할 People Analytics(PA)에 대한 수요와 관심이 증가하고 있다. 본 논문은 PA를 수행하기 위해 필요한 역량이 무엇인지 텍스트 마이닝과 선행 연구를 통해 알아본다. 선행 연구에서는 반구조화 인터뷰와 문헌 연구를 통해 연역적 연구 방법으로 PA 필요 역량을 제시한 반면 본 연구에서는 텍스트마 이닝 기법을 적용하여 귀납적 방법을 활용했다. 이를 통해 선행 연구를 보완함으로써 일반화 가능성을 높이고자 했다. 링크드인(LinkedIn) PA 채용공고 데이터를 활용해 분석한 결과, 주요 역량이 다섯 가지가 도출되었다. 첫째, 비즈니스 및 인적 통찰력(Business and People Acumen), 둘째, 데이터 분석(Data Analysis), 셋째, 의사소통(Communication), 넷째, 문제 해결력(Problem Solving), 다섯째, 상호 작용 (Interpersonal)까지 다섯 가지 PA 필요 역량이다. 다섯 가지 역량은 기존 연역적 분석으로 도출된 결과를 지지 및 보완한다고 할 수 있다. 이를 통해 기존 연구에 방법론적인 새로움을 더한다고 할 수 있고, 동시 에 실무 측면에서는 채용과 육성 관점에서 어떤 역량을 주요하게 봐야 하는지를 제시했다고 볼 수 있다.

The changing media landscape has diversified how and what is discussed about fashion. This study aims to examine expert discussions about fashion shows on social media from the perspective of fashion criticism. To achieve this goal objectively, a text mining program, Leximancer, was used. In total, 58 videos were collected from the panel discussion section of Showstudio from S/S 21 to S/S 24, and the results of text mining on 24,080 collected texts after refinement are detailed here. First, the researchers examined the frequency of keywords by season. This revealed that in 2021–2022, digital transformation, diversity, and fashion films are now commonly used to promote fashion collections, often replacing traditional catwalk shows. From 2023, sustainability and virtuality appeared more frequently, and fashion brands focused on storytelling to communicate seasonal concepts. In S/S 2024, the rise of luxury brand keywords and an increased focus on consumption has been evident. This suggests that it is influenced by social and cultural phenomena. Second, the overall keywords were analyzed and categorized into five concepts: formal descriptions and explanations of the collection’s outfits, sociocultural evaluations of fashion shows and designers, assessments of the commerciality and sustainability of the current fashion industry, interpretations of fashion presentations, and discussions of the role of fashion shows in the future. The significance of this study lies in its identification of the specificity of contemporary fashion criticism and its objective approach to critical research.

This study utilized text mining analysis to identify keywords used in the research of gray mold (Botrytis cinerea), taking into account horticultural crops, environmental or physical treatments, and chemical or material factors. Data spanning from 1980 to 2021 was gathered from ScienceON and interpreted using word cloud visualization analysis following post-processing. Morphological analysis and coding were conducted using the text mining packages library tm provided by the R program. Our review of B. cinerea included and analyzed 7,342 papers. Among the extracted words, those related to crops and ranking in the top 10 were tomato, strawberry, grape, apple, cucumber, bean, kiwifruit, rose, pepper, and pear. roses were the only flower in the top 10 horticultural crops. Research has explored environmental or physical treatment factors such as storage, temperature, cold, seasons, humidity, heat/hot UV-C, sprays, films, and coatings. Chemical or material words included fungicide, chitosan, ethylene, oil, ROS, ABA, VOC, glucose, carbon, and ethanol.

이 연구는 텍스트마이닝 방법을 활용하여 팡팡의 우한일기 텍스트를 해체, 조합 하고 페어클로프의 비판적 담론 분석(Critical Discourse Analysis) 모형을 적용, 우 한일기의 담론 구조와 양상을 분석하였다. 분석 결과, 우한일기 ‘제목+본문’ 구조 에서 정보성 담론과 의견과 주장 담론을 선택적 배치하였다. ‘武汉’, ‘疫情’ 등 단어와 ‘愤怒, ‘武汉人’, ‘医生朋友’, ‘极左’ 등 단어가 핵심어로 선정되었다. 담론적 실천은 1. ‘우한 봉쇄 상황’ 정보성 담론, 2.‘우한 지역의 코로나 상황’ 정보성 담론, 3.‘대응 실패 책임론’ 의견, 주장의 담론, 4.‘봉쇄된 시민의 일상과 비극’ 정보와 주장 혼합 담론, 5. ‘반대 의견자의 공격’ 상호텍스트성 담론이 도출되었다. 반대 의견의 ‘极左’ 담론은 텍스트 밖에서 ‘증오와 갈등’ 담론으로 탈·접합되었다.

한국의 정원수는 2015년 7개에서 2022년 98개로 급격히 증가하였다. 늘어나는 정원 인프라의 수에 비해서 유지관리를 위한 지속적 정책과 연구는 미진한 상황이다. 본 연구는 효율 적인 정원 관리 정책을 도출하기 위해 주민들의 인식을 조사 하였다. 토픽 모델링, 감성 분석 등 텍스트 마이닝을 활용해 정원 참여 유형에 따른 주민 인식을 조사하였다. 주민 주도 정 원 그룹에서는 ‘정원정책’, 관 주도 정원 그룹에서는 ‘주민에 게 미치는 영향’이라는 주제에 의견이 집중되었다. 감성 분석 에서는 주민 주도 정원 그룹이 관 주도 정원 그룹보다 긍정어 점수가 더 높았다. 이러한 결과는 주민과 만족도 사이에 강한 사회적 연결이 있음을 나타낸다. 또한 주민 주도 정원 그룹에 서는 유지관리 업무를 맡은 주민들이 이를 자기계발의 한 형 태로 여기는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 주민 주도 정원 관리 유형이 정원정책에 시사하는 바가 크며, 정원 내 일자리 와도 관련이 있음을 알 수 있다.