Jeans, emblematic of enduring fashion appeal, serve as a barometer of societal trends. This study explores the evolving landscape of meta trend analysis in the fashion industry, acknowledging the need for methodologies tailored to the vast amounts of data available through social media. By focusing on jeans, a quintessential fashion staple, the research applies text mining techniques, specifically TF-IDF analysis, to examine design style changes over a decade. Methodologically rigorous, the study meticulously curates and analyzes Naver blog posts spanning from 2013 to 2022, filtering out content unrelated to design. Morpheme analysis isolates pertinent nouns, facilitating comprehensive TF-IDF examinations. Design elements—fit, color, material, detail, and rise length—are methodically dissected, revealing notable shifts over time. The skinny fit, once dominant, diminished in prevalence by 2022, contrasting with the ascendant popularity of the wide fit. Noteworthy trends emerge in color preferences, with black and white prevailing alongside a burgeoning interest in light blue. Elasticity appears as a key material characteristic that remains consistent throughout the study period. Moreover, temporal fluctuations in detailing, such as tears and decorative stitching, underscore the dynamic nature of fashion. This research makes a unique contribution to the literature on the intersection of fashion and big data, emphasizing design perspectives amid the prevalence of consumer-focused analyses. Its practical implications extend to informing online fashion product development and prioritizing design elements that resonate with contemporary consumer preferences.

This study investigates how fashion intellectual property (IP) discourse has been represented and disseminated through podcasts as a medium of cultural communication. Specifically, it analyzes 40 episodes of the podcast Fashionably IP, produced by the European IP law firm HGF between 2022 and August 2025. Using a combined methodology of Leximancer-based text mining and qualitative content analysis, it identifies three key thematic axes in the discourse: trademark protection, legal applicability of design and copyright, and cultural and legal significance of brand identity. First, trademarks are closely linked to brand identity and are repeatedly highlighted through cases involving counterfeits and registration disputes. Second, design rights are influenced by the hybrid nature of fashion design, which combines utility and artistic expression. Third, the branding concept is interpreted beyond its legal function, serving as a narrative resource that reinforces the ethical legitimacy of creators’ rights within consumer culture. The study elucidates the diffusion of legal awareness through cultural communication, demonstrating how legal discourse extends beyond institutional frameworks to social empathy and ethical reflection. Ultimately, it provides a new framework for interpreting fashion copyright and design rights in the digital era, emphasizing how cultural communication channels such as podcasts can democratize legal knowledge and raise public awareness of creators’ rights.

This study compared the discourse structure of ‘Plant-based milk’ between A (2015~2017) and B (2022~2024) using Korean web texts. After applying uniform preprocessing to sources from Naver, Daum, and Google, the frequency, centralities, and the structural properties of the network on the top-30 nodes were investigated. The QAP correlation was calculated on a weighted co-occurrence adjacency matrix constructed from the 17-node intersection and assessed structural reconfiguration via CONCOR. The hub formed by milk, plant-based, and protein persisted while the edges and density increased from 240 to 266 and from 0.276 to 0.306, respectively. QAP yielded r=0.793 and p=0.001, indicating significant similarity in network-wide tie-strength patterns. In addition, CONCOR showed the foregrounding of segmented product lines and market, use, and menu contexts implying a reallocation of the periphery.

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.

목적 : 본 연구는 장애아동을 대상으로 수행된 보조기술 및 보조공학기기 관련 국내 학술연구의 구조적 특성과 연구 경향 을 체계적으로 분석하고, 이를 통해 향후 연구 및 임상적 적용에 대한 시사점을 도출하는 것을 목적으로 한다. 연구방법 : 2020년부터 2025년까지 KCI 등재 학술지에 수록된 장애아동 보조공학 관련 논문 135편을 대상으로, 네트워크 텍스트 분석 기법을 활용하였다. NetMiner 4.0 프로그램을 통해 주요 주제어 간의 연결 중심성과 응집 구조를 분석하였으 며, 중심 구조 분석에서는 연결 중심성 지수를, 응집 구조 분석에서는 커뮤니티 분석 및 Modularity 지수를 적용하였다. 결과 : 분석 결과, ‘보조기술’, ‘언어중재’, ‘연구방법’, ‘사법적 개입’, ‘지역사회’ 등의 주제어가 높은 연결 중심성을 보이며 전체 네트워크의 중심을 형성하였다. 응집 구조 분석을 통해 총 5개의 주요 주제어 군집이 도출되었으며, 각각은 통합교 육과 임상중재, 보조기기의 물리적 특성, 제도 및 환경적 요인, 가족 및 심리사회적 지원, 인지적 장애 대상자의 중재 등 다양한 실천 및 학문적 접근을 반영하고 있었다. 결론 : 국내 보조기술 관련 연구는 단순한 기기 중심의 논의에서 벗어나, 기능 회복, 사회참여, 제도적 지원, 가족 중심 접근 등으로 다층화되고 있으며, 이는 작업치료 및 재활 전문 영역에서 보조공학의 적용 가능성을 확장하고 있음을 보여 준다. 향후 연구는 사용자 맞춤형 설계뿐 아니라, 환경 및 심리사회적 요소를 포함한 통합적 모델의 실증적 검증과 다학 제적 협력을 기반으로 한 정책적·임상적 연계 강화가 요구된다.

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.

This paper focuses on the lesson topics in two business Chinese textbooks, Delicious Business Chinese and New Silk Road: Elementary Business Chinese Fast Track (China), aiming to explore their similarities and differences in topic selection, content organization, and cultural integration. First, an in-depth analysis of the lesson themes in both textbooks is conducted, examining how they present business scenarios, negotiation strategies, and cultural exchanges. Second, through comparative analysis, the study reveals that the Korean edition emphasizes integration with Korean corporate culture and workplace etiquette, paying special attention to the practical needs and cultural background of Korean learners. In contrast, the Chinese edition highlights the characteristics of the Chinese market and business operation processes. Furthermore, the paper investigates how these differences in topics influence learners’ cross-cultural business communication. Finally, based on the findings, the paper offers recommendations on how to balance the localization needs of learners in developing business Chinese textbooks, providing a reference for future textbook compilation and optimization.

해상에서의 안전한 의사소통은 선박 운항의 핵심 요소로, 국제해사기구(IMO)는 SMCP(Standard Marine Communication Phrases)를 제정하여 선내외 교신에서 활용할 수 있도록 하였다. SMCP를 포함한 해사영어는 효과적이고 정확한 의사소통을 위해 일반 영어와는 다 른 문법적, 어휘적, 구조적 특성을 반영하고 있으며, 간결성과 명확성에 초점이 맞추어져 표준화되어 있다. 이러한 맥락에서 본 연구는 상 용 LLM 모델의 해사영어 활용 능력을 PHP Text Similarity 알고리즘과 BERT 기반 모델을 활용하여 평가하였다. 먼저 ChatGPT, Google Gemini, Meta LLaMA 3 70B Instruct 모델을 대상으로 SMCP 기반 문장 구성, 용어 정의, 빈칸 채우기 문제를 포함한 총 60문항을 활용하여 성능을 비교 분석하였다. 이후 해사고등학교 학생들의 시험 결과와 LLM 모델의 결과를 비교하여, LLM이 실제 해기사 교육 수준과 비교 했을 때 어느 정도의 해사영어 이해 및 문장 구성 능력을 갖추었는지 평가하였다. 대체적으로 LLM 모델들은 높은 정답률을 보였으나, 표 준화된 문구를 정확하게 활용하거나 관용적으로 사용되는 해사영어 표현을 이해하고 적용하는 데 한계점이 있음을 확인하였다. 본 연구 는 해기교육기관 및 실무 현장에서 상용 LLM 모델의 해사영어 활용 가능성을 평가하는 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대되며, 향 후 보다 정교한 모델을 대상으로 추가연구가 필요하다.

“Mu mi” is a type of fragrant tree. Also known as honey fragrance, wood fragrance and other names in ancient books. And there are four major regions in the growth area of “Mu mi”. It often used in conjunction with “sandalwood”, and has significant importance in Buddhist activities. However, upon examination of Chinese Buddhist scriptures, it was found that the writing of “mi (櫁)” has various forms of variant script. This article integrates relevant variant texts in Buddhist scriptures, examining the use of characters in Buddhist scriptures from three perspectives: diachronic, synchronic, and edition. It explores the use of characters for the name of the “mu mi” tree and the relationships between various variant texts.

This study examine the manner by which media characteristics are reflected in text formation by-, focusing on book advertising on Instagram. By analyzing book advertising, i.e., a type of advertising text on Instagram, from a text-linguistic perspective, this study examines the textual characteristics of Instagram advertising texts and compares them with book advertisements in other media to identify the unique media characteristics of Instagram. Book advertising on Instagram can be categorized into three types: traditional, hide, and fan page. Differences in the structural characteristics and composition of linguistic and visual symbols are observed in each type. Compared with book advertisements in print and video media, the reversal technique due to page-type image exposure, direct exposure to the advertisement target, and intuitive advertisement-content organization can be regarded as examples that reflect the characteristics of Instagram as a medium. In particular, the structure of book advertisements comprising [thumbnail > text > conclusion] reveals the characteristics of the medium the most significantly. Additionally, various aspects such as the linear organization of verbal and visual symbols and hierarchical and complementary relationships, are observed, which are regarded as the characteristics of book advertisements on Instagram.