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 연구의 목적은 키워드 네트워크를 활용하여 삶의 질과 거주성 측면에서 국내 농촌지역의 실제 생활 환경을 분석하고 농촌 생활환경의 개선을 위한 정책적 방향성을 제시하는 것이다. 현재 우리나라의 농 촌은 고령화, 인구감소, 경제활동 저하, 기초생활서비스 부족 등의 문제가 발생하고 있다. 이를 해결하 기 위한 농촌 생활환경 개선방안의 연구가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 삶의 질(Quality of life)과 거주성(Livability)개념을 바탕으로 이론적 측면에서 국외 연구 동향을 분석하였다. 또한 국내 농촌 생 활환경에 대한 현황을 파악하기 위해 키워드 네트워크 분석을 실시하였다. 이를 토대로 삶의 질과 거주 성 측면에서의 이론적 연구 경향 분석을 통해 실제 우리나라 농촌 생활환경에 직면한 문제점을 분석하 였다. 그 결과 국내에서 농촌 생활환경 개선을 위해 고려해야 할 사항으로 1)녹지 및 생태시설 조성, 2)지 역과 개인 및 주민 간 상호작용 개선, 3)에너지 효율을 고려한 주거공간 마련, 4)다양한 관점에서 농촌환 경을 포괄할 수 있는 목표 설정의 4가지 방안을 제안하였다. 국내 농촌의 개선 목표로 제시되고 있는 지속가능성과 더불어 농촌 회복력(Rural resilience)의 개념을 도입하면 농촌의 기능 회복에 기여할 수 있을 것이다.

The development of Features, Events, and Processes (FEPs) and scenarios, which consider the longterm evolution of repository, is underway, along with the construction of input data and a model database for the adaptive process-based total system performance assessment framework, APro. PAPiRUS serves as an integrated information processing platform, enabling users to seamlessly access, search, and extract essential information. To enhance data usability, it is crucial to establish well-structured metadata for each dataset. Regarding FEPs, individual FEPs consist of extensive text-based data and sets of other short textual data. To enhance the searchability of these FEPs, precise keywords must be assigned to each FEP. For user convenience, the PAPiRUS FEP database contains several FEPs not only the long-term evolution FEPs developed by KAERI but also thousands of FEPs form the databases such as NEA PFEPs and Posiva FEPs. Generating keywords for thousands of FEPs proves to be a labor-intensive task. Consequently, this study explores natural language processing techniques for keyword analysis to boost the productivity of the keyword generation process. Specifically, we employ Generative Pretrained Transformer (GPT) models for keyword extraction. Our test results for keyword extraction demonstrate that, although not flawless, providing suitable prompts yields sufficiently useful keyword sets. We identified several optimal prompts and developed an Excel-based program to derive keywords from the existing FEP database using these prompts. By using the outcomes of this study, initial versions of keyword sets for thousands of FEPs can be rapidly produced and subsequently refined through expert review and editing. The generated keywords will serve as metadata within PAPiRUS.

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 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.

풀은 인류의 역사 이전에서부터 존재하였던 생명체였다. 인간의 역사보다도 풀의 역사가 훨씬 오래되었다. 풀은 먹을 수 있는 식용의 채소와 인위적이 아닌 자연발생적으로 생겨나는 잡초로 크게 나누어진다. 사찰음 식을 위한 재료를 준비하는 단계에서 풀은 식용의 채소이든지 자연발생적으로 생겨나는 잡초이든지 사찰음식의 제작과 완성의 과정, 시작과 끝 지점에 위치해 있는 중요한 반야행의 대상이다. 풀에 대한 불교와 선학의 관점에서 바라보는 시각은 역사적으로 시간대별로 변화해 왔다. 불교학이 발생한 시간은 얼마 되지 않았기에 불교학적으로 풀을 논의하고 철학적으로 풀에 대한 논의를 한다는 것은 과거의 역사 속에서 불타의 생존 시에 수행자와 불타가 바라본 풀에 대한 시각과 관점을 재해석하는 것이며, 또한 당조 시대를 중심으로 한 선종의 조사들이 풀을 바라보는 시각의 차이점에 대해 논의하는 것을 궁극적으로 의미하는 것이다. 따라서 이 글 에서 불교의 역사 속에서 풀에 대한 시각적인 변화의 과정을 철학적으로 접근하여 학문적으로 해석하며 평가하여 그 의의를 논의하고자 한다. 이 연구가 지니는 의미는 사찰음식의 본질적인 의미에 대한 자연회귀와 선의 시각의 철학적인 해석과 맞물려있는 것이다. 그 원인은 풀에 대한 시 각의 변화를 초래한 궁극적인 불교음식문화가 사찰음식이기 때문이다. 그리고 풀은 지구상에서 어느 곳에서나 존재하는 가장 흔하게 볼 수 있으 면서 값진 지구의 가장 큰 환경의 재산이기 때문이다. 이 환경의 재산에 대한 시각의 차이점을 철학적으로 논의한 연구는 아직 존재하지 않았다. 따라서 이 글에서 풀에 대한 철학적인 논의로 접근하여 제시하여 보고자 하는 것이다. 풀은 인류와 지구의 환경의 파수꾼임을 인식하는 것은 인간 의 환경에 대한 이해와 풀에 대한 철학적인 가치를 음미하는 중요한 논의인 것이다.

목적 : 본 연구는 대한작업치료학회지에 게재된 연구의 키워드를 분석대상으로 그 관계를 분석하여 작업치료 분야의 연구동향을 알아보는 데 목적이 있다. 연구방법 : 분석 대상은 대한작업치료학회지 1993년 창간호부터 2019년까지 게재된 총 721편의 논문이 며, 논문의 키워드를 분석 단위로 키워드 네트워크 분석을 실시하였고, 네트워크 분포의 지표로 밀도, 포괄성, 고립정도를 분석하였고, 중심성 지표로 연결 중심성, 매개 중심성, 위세 중심성을 분석하였다. 분석 기간은 1단계(1993-1999), 2단계(2000-2009), 3단계(2010-2019)로 10년 단위로 구분하여 분석하였다. 결과 : 분석 결과 중복 포함된 키워드는 총 2,835개, 독립적 개별 키워드는 총 1,453개로 나타났다. 네트 워크 분포 분석결과 밀도는 .182, 포괄성은 100%로 나타났으며, 고립된 노드는 나타나지 않았다. 중심 성 분석결과 연결 중심성이 높은 상위 키워드는 1단계 뇌졸중, 일상생활활동, 손기능, 뇌성마비, FIM, 2 단계 뇌졸중, 일상생활활동, 작업치료, 상지기능, 강제유도운동치료, 3단계 작업치료, 뇌졸중, 체계적 고 찰, 참여, 노인 순으로 나타났다. 매개 중심성이 높은 상위 키워드는 1단계 뇌졸중, 손기능, 스트레스, 뇌 성마비, 발달장애, 2단계 뇌졸중, 일상생활활동, 작업치료, 치매, 뇌성마비, 3단계 작업치료, 뇌졸중, 체계적 고찰, 인지기능, 참여 순서로 나타났다. 위세 중심성이 높은 상위 키워드는 1단계 그룹치료, 양육자. 정신사회적발달, 애착, 반응성 애착장애, 2단계 신뢰도, 타당도, 평가, 뇌손상, 뇌졸중, 3단계 신뢰도, 타당도, 참여, 우울, 인지기능 순으로 나타났다. 결론 : 본 연구는 키워드 네트워크 분석을 활용하여 작업치료 분야의 연구동향을 전체적으로 파악하였다는 것에 학문적 의의를 지니며, 이를 통해 작업치료 분야에 대한 이해와 연구 동향과 주제를 파악하는 기초 자료로 활용할 수 있을 것이다.

연구는 1996년부터 2020년 06월까지의 국내 학교폭력예방관련 논문에서 어떠한 주제어로 연구가 수행되었는지 연구의 동향을 살펴보는 데 목적이 있다. 연구를 위해 학술연구정보서비스(RISS)를 활용하여 668편의 논문을 분석대상으로 선정하였고, 25년의 기간을 5년 단위로 총 5시기로 분류하여 키워드를 추출하였고, KrKwic 및 Gephi를 이용한 키워드 네트워크 분석을 진행하였다. 분석 결과 첫째, 키워드 빈도의 특징은 ‘학교폭력’ 키워드가 가장 높은 빈도를 보였으며 ‘학교폭력예방, ‘청소년’, ‘사이버불링’, ‘학교’, ‘학교폭력예방프로그램’, ‘학교폭력 예방 및 대책에 관한 법률’, ‘따돌 림’, ‘청소년비행’등의 순으로 나타났다. 1차시기에서 5차시기로 갈수록 키워드의 양적증가가 나타났는데, 특히 4차시기에 키워드의 수가 급격히 증가하였다. 둘째, 네트워크의 연결 정도와 중심성 분석결과 전체 기간에서 ‘학교폭력’, ‘학교폭력예방’, ‘청소년’, ‘인성교육’, ‘공격성’, ‘사이버불링’, ‘학교전담경찰’, ‘학교’, ‘청소년비행’, ‘학교폭력예방프로그램’, ‘학교폭력예방 및 대책에 관한 법률’ 등이 연결 정도, 매개 중심성, 근접 중심성, 아이겐벡터 중심성에서 모두 높게 나타났다. 또한 1차시기 에서 5차시기로 갈수록 매개역할을 알아보는 다양한 키워드가 등장하여 연결망 구조가 복잡해졌다. 연구 결과를 바탕으로 향후 학교폭력예방 분야의 연구와 미래교육의 실천적 발전을 위한 기초자료로 제공되기를 기대한다.

최근의 환경정책과 산업은 사후관리에서 사전예방 중심으로 그 패러다임이 변화하고 있다. 이에 따라 국토의 유한자원으로서의 표토의 기능과 가치에 대한 인식 제고를 바탕으로 보전예방적으로 관리하기 위한 정책이 추진되고 있다. 이러한 배경을 바탕으로 이 연구에서는 국제･국내 전문학술지의 검색 데이터베이스(Web of science)를 기반으로 최근 10년간의 연구논문에 대하여 VOSviewer를 이용한 동시출현단어 분석을 실시하여 국내･외 토양침식 연구동향을 비교･분석하고 향후 연구방향을 제안하고자 하였다. 그 결과, 우리나라의 국토면적 대비 토양침식 관련 논문 게재건수는 세계적으로 비교적 상위에 속하고, 특히 토양침식 제어와 관련된 연구가 외국에 비해 큰 비중을 차지하고 있는 것으로 나타났다. 이러한 결과로부터 우리나라에서 는 기후･지형･토지이용 여건에 따른 토양침식의 심각성을 인식하고 비교적 활발한 연구가 진행되고 있는 것으로 판단되었다. 그러나 토양침식 제어에 관한 연구영역은 외국에 비해 키워드 수가 적게 나타나 연구항목을 보다 다양화･확장할 필요가 있으며, 특히 토양침식의 프로세스와 이와 관련한 토양의 물리･화학적 특성에 대한 연구는 토양침식에 따른 문제의 근본적인 해결을 위하여 활발히 추진할 필요가 있는 분야로 나타났다.

Intermedia refers to the convergence of media. The advance of intermedia has not only facilitated the delivery of brand messages in contemporary fashion shows but also facilitated interactive communication. This study investigated the mediating roles played by various media in fashion and fashion shows, focusing on the phenomenon of intermedia in contemporary fashion shows. To investigate the impact of intermedia on contemporary fashion shows, we conducted a social network analysis—a promising approach for research into fashion trends. Analyzing 159 fashion-related articles published in the 2000s, we extracted intermedia-related words (n=253). The relationships between keywords made an analysis of between centrality, and cluster variables applied Clauset-Newman-Moore by using KrKwic and NodeXL programs. The results of the between centrality analysis indicated that the most important factors in contemporary fashion shows are “models” and “stages.” We found that the impacts of intermedia on contemporary fashion shows can be divided into four categories: “model performance,” “symbolic stage management,” “new media utilization,” and “convergence in arts.” Our analysis thus identified considerable synergy between the characteristics of intermedia and contemporary fashion shows. These results have found intermediarelated commonalities in intermedia and fashion show, and this might increase customer interest in fashion, a positive outcome for the fashion industry.

A trend analysis of research articles in a field of knowledge is significant because it can help in finding out the structural characteristics of the field and the future direction of research through observing change in a time series. We identified the structural characteristics and trends in text data (keywords) gathered from research articles which in itself is an important task in various research areas. The titles and keywords were crawled from research articles published from 2016 to 2018 in the Research Journal of the Costume Culture (RJCC), one of the representative Korean journal in the field of clothing and textile. After we extracted data comprising English titles and keywords from 195 published articles, we transformed it into a 1-mode matrix. We used measures from network analysis (i.e., link, strength, and degree centrality) for evaluating meaningful patterns and trends in the research on clothing and textile. NodeXL was used for visualizing the semantic network. This study observed change in the clothing and textile research trend. In addition to covering the core areas of the field, the subjects of research have been diversifying with every passing year and have evolved onto a developmental direction. The most studied area in articles published by the RJCC was fashion retailing/consumer psychology while aesthetic/historic and fashion industry/policy studies were covered to a more limited extent. We observed that most of the studies reflecting the identity of RJCC share subject keywords to a significant extent.

Since South Korea started to operate MOOC service in 2015, the number of courses and registered students have greately increased every year. However, like the global MOOC, K-MOOC has also experienced problems in quality control in learning and completion rates, etc. As the various discussions about K-MOOC spread from the viewpoint of opportunity and challenges, researches related to academic papers have been increasing rapidly in recent years. At this point, this study aims to examine the research trends by integrating the academic researches published in Korea, and to analyze the research key words and contents highted in those researches. For the purpose of this study, a text-mining tool was selected to analyze the major research keywords and themes presented in the 83 published research journal articles. The findings revealed in the MOOCs literature of Korea can be summarized as follows. First, based on the result of frequency in research keywods, MOOC related research in Korea shows four themes: (a) higher education, including university and life-long education, (b) new model for online learning, e-learning and flipped learning, (c) analysis of characteristics in learning and learners(motivation, intention, interaction, safisfaction, etc). Second, the result of network analysis shows that MOOCrelated academic papers generally focused on analyzing the phenomenon appearing in the learning model of MOOC, rather than to capture the characteristics of K-MOOC itself. In addition, there are many practice-centered instrutional design studies that are applied to MOOCs in university(colledge) and adult education. Especially, flipped learning showed strong central degree in those papers. Based on these results, which mapped patterns and features of MOOC-related researches published in Korea, the present state of MOOC implementation and academic research is demonstrated, concluding with some implcations for future researach directions.

In the United States and Europe, new environmentally friendly asphalt pavement has been researched as an alternative to traditional hot asphalt pavement. After the Paris Convention of 2015, policies should be found to reduce carbon dioxide. In the field of asphalt pavement, new methods are needed to reduce carbon dioxide from the traditional hot asphalt pavement. In Korea, waste asphalt is growing and natural aggregate is running dry. So the government is implementing policies to increase the use of waste resources. So, it created a new asphalt pavement method to reduce CO2 and use waste asphalt. It is a cold recycled asphalt pavement. Emulsified asphalt has a balance of dispersibility, stability, and adhesive between water, aggregates, and asphalt. But, the physical properties of emulsified asphalt can be degraded compared to traditional hot asphalt pavement. So there are limitations in actual use. The study compared the softening point, elastic recovery, and penetration properties of asphalt mix compounds by using latex in emulsified asphalt. In particular, cations latex was used for the emulsified asphalt, which could further improve the physical properties.

In 1924, natural roack asphalt, which is called Asbuton, was found in South East Sulawesi, Buton Island, Indonesia. Since 2006, Asbuton has been widely applied on national road, provincial road and district roads not only for low volume traffic roads but also for the medium and heavy traffic roads. The use of Asbuton in Indonesian road infrastructure development is increasing because the deposits are estimated to be 677 million tons while current annual production is only approximately 20,000 tons. Asbuton mainly consist of asphalt and mineral like a Trinidad Lake Asphalt. The asphalt content of Asbuton is about 35% or less. Many researchers agreed that pure asphalt binder should be separated from its minerals of Asbuton in order for the conventional asphalt binder to be used widely and economically. Asbuton could replace the conventional asphalt binder. In this study, fundamental and reheological properties of pure asphalt binder extrcted from Asbuton are evauluated to find a possiblity to repalce it as the conventional asphalt binder. The first, pure asphalt binder extrcted from Asbuton through extraction process. Second, penetration test, softening point test, ductility test, and flash point test are conducted to measure physical properties of pure asphalt binder extrcted from Asbuton. Third, dynami shear rheometer (DSR) test, rolling thin film ovens(RTFO) test, pressure aging vessel(PAV) test, and bending beam rheometer(BBR) test are conducted to determine perfoemance grade as a reheological properties. Based on the limited laboratory test results, pure asphalt binder extrcted from would be possibly used as modified additive to improve physical properties and the performance grade at high tempertaure.

This study shows the development of a photocatalytic technology for the road to decompose the nitrogen oxides(NOx) using a titanium oxide(TiO2) photocatalyst coating method for reducing the air pollution

In this paper the authors would like to present and share the measurements of load spectra and their modelling for pavement design purposes in the Mexican road network, which due to the intense level of trade with the United States present a very high percentage of heavy vehicles in the flow of vehicles and with high levels of load. Examples of these measurements are given in the country's main transport corridors. Damage spectra are also presented that are associated to each of the different axle types (i.e., single, dual, tandem, tridem or another one) by computing for instance the Miner damage coefficient in the same load ranges used in the definition of the load spectra. Is this frequency distribution of the Miner damage coefficient that is called damage spectra. The damage spectra seem to be a very useful tool to evaluate the pavement expected damage, i.e., rutting or fatigue cracking, induced for a given axle type. Moreover, it can be showed that there is a direct relationship between the forms in load and damage spectra. Some examples are presented to illustrate the damage spectra computations. The incorporation of these load spectra into mechanistic design methodologies and their implications in the definition of public policies for the preservation of the road network are discussed.

This study conducted a social network analysis to investigate stem cell research which was actively being studied as an alternative for the treatment of intractable diseases due to infinite proliferation and differentiation ability. Papers was extracted from the PubMed database (DB) on the subject of ‘Induced Pluripotent Stem Cells (iPS) and Embryonic Stem Cells (ES)’, and ‘Adult Stem Cell (AS) and Mesenchymal Stem Cell (MS)’. Medical Subject Headings (MeSH) term was filtrated from each area. MeSH term of iPS and ES field was 148 (international), 71 (domestic), otherwise AS and MS were 89 (international), 78 (domestic). Keyword networks were visualized using degree centrality value and the core keywords compared. There was no difference in iPS and ES field compared with the domestic and international high-ranked keywords. Gene Therapy in the international level, Liver Regeneration and the Umbilical Cord in domestic were highly centered. In AS and MS fields, Neuron was high degree centrality both. Time lagged high ranked 30 keywords in slope were different, ‘Adipose Tissue’ increased both, otherwise ‘Stem Cell Transplantation’ did domestically. Although the absolute amounts of the research papers are different, research subjects had become similar to international trends following certain time lags. On the other hand research is conducted on the specific subjects in Korea. Keyword analysis will be useful method for searching a subject to actively being studied in stem cell research area.

Search advertising, the paid listings on a search engine website based on consumers’ keyword searches, has become one of the most important advertising formats and have thus received a huge amount of attention from both academics and practitioners. While many researchers have studied search advertising in a single keyword framework, in practice, consumers’ search usually involve multiple keywords related to their purchase, and similarly, firms advertise on a set of related keywords. Thus, understanding a utilization of multiple keywords is important for firms to efficiently allocate their advertising budget to each keyword, based on consumers’ decision of which keywords to search and which advertising to click. Therefore, this study aims to examine consumers’ search behavior in terms of their click decisions and retailers’ bidding strategy over a set of related multiple keywords. We empirically examine the aforementioned issues regarding consumer clicks and advertiser bids in a search advertising campaign. We use in our empirical analysis a unique dataset containing a number of related keywords in a running shoes product category, in which consumers frequently make online purchases, pertaining to two leading brands in the product category, Nike and Adidas. Based on the consumer purchase funnel framework, we have classified the keywords into five keyword groups at three different levels, the category, brand, and model level keywords. Our data contain daily information from 242 online retailers on their search advertising metrics such as payments per clicks, bids, quality scores, ranks, and the number of clicks from September 1, 2012 to November 30, 2012. Our empirical findings show that overall, consumers search for keywords in a manner consistent with purchase funnel, although some inconsistencies exist in the detailed behavior, depending on different keyword groups and brands. Our findings also show that retailers simultaneously bid on multiple keywords at different stages of the consumer purchase funnel, suggesting that retailers regard the different keywords as strategic complements. However, our findings suggest that retailers’ allocation of their bids across multiple keywords are often inconsistent with the consumer search behavior. Those findings provide advertisers with new insights on multiple keyword management to develop and implement a more effective search advertising strategy.

The increasing interests on patents have led many individuals and companies to apply for many patents in various areas. Applied patents are stored in the forms of electronic documents. The search and categorization for these documents are issues of major fields in data mining. Especially, the keyword extraction by which we retrieve the representative keywords is important. Most of techniques for it is based on vector space model. But this model is simply based on frequency of terms in documents, gives them weights based on their frequency and selects the keywords according to the order of weights. However, this model has the limit that it cannot reflect the relations between keywords. This paper proposes the advanced way to extract the more representative keywords by overcoming this limit. In this way, the proposed model firstly prepares the candidate set using the vector model, then makes the graph which represents the relation in the pair of candidate keywords in the set and selects the keywords based on this relationship graph.