언어 네트워크 분석 방법을 활용한 학술논문의 내용분석

이수상 한국정보관리학회 2014 정보관리학회지 Vol.31 No.4

The purpose of this study is to perform content analysis of research articles using the language network analysis method in Korea and catch the basic point of the language network analysis method. Six analytical categories are used for content analysis: types of language text, methods of keyword selection, methods of forming co-occurrence relation, methods of constructing network, network analytic tools and indexes. From the results of content analysis, this study found out various features as follows. The major types of language text are research articles and interview texts. The keywords were selected from words which are extracted from text content. To form co-occurrence relation between keywords, there use the co-occurrence count. The constructed networks are multiple-type networks rather than single-type ones. The network analytic tools such as NetMiner, UCINET/NetDraw, NodeXL, Pajek are used. The major analytic indexes are including density, centralities, sub-networks, etc. These features can be used to form the basis of the language network analysis method. 본 연구의 목적은 국내 학술논문 데이터베이스에서 검색한 언어 네트워크 분석 관련 53편의 국내 학술논문들을 대상으로 하는 내용분석을 통해, 언어 네트워크 분석 방법의 기초적인 체계를 파악하기 위한 것이다. 내용분석의 범주는 분석대상의 언어 텍스트 유형, 키워드 선정 방법, 동시출현관계의 파악 방법, 네트워크의 구성 방법, 네트워크 분석도구와 분석지표의 유형이다. 분석결과로 나타난 주요 특성은 다음과 같다. 첫째, 학술논문과 인터뷰 자료를 분석대상의 언어 텍스트로 많이 사용하고 있다. 둘째, 키워드는 주로 텍스트의 본문에서 추출한 단어의 출현빈도를 사용하여 선정하고 있다. 셋째, 키워드 간 관계의 파악은 거의 동시출현빈도를 사용하고 있다. 넷째, 언어 네트워크는 단수의 네트워크보다 복수의 네트워크를 구성하고 있다. 다섯째, 네트워크 분석을 위해 NetMiner, UCINET/NetDraw, NodeXL, Pajek 등을 사용하고 있다. 여섯째, 밀도, 중심성, 하위 네트워크 등 다양한 분석지표들을 사용하고 있다. 이러한 특성들은 언어 네트워크 분석 방법의 기초적인 체계를 구성하는 데 활용할 수 있을 것이다.

「한국언어문화학」의 연구 동향 - 네트워크 분석과 내용 분석의 활용 -

양길석,구민지 국제한국언어문화학회 2021 한국언어문화학 Vol.18 No.1

본 연구의 목적은 국제한국언어문화학회의 학술지에 실린 논문의 연구 경향을 분석하여 학회의 정체성을 공고히 하고 학회지가 나아가야 할 방향을 모색하는 데에 있다. 이를 위해 창간호부터 17-3호까지의 학술지에 게재된 440편의 논문을 대상으로 키워드 네트워크 분석법과 내용 분석법을 병행, 적용하여 연구 경향을 분석하였다. 네트워크 분석 결과 키워드 출현 빈도 측면에서는 ‘한국어교육, 문화 교육, 한국어, 언어문화, 한국어 교재’ 등의 빈도가 높은 것으로 나타났고, 이를 시기별로 구분했을 때 ‘한국어교육, 문화교육, 한국어, 요구분석, 한국어 교재’ 등은 시기와 구분 없이 출현 빈도가 높았으나 등재지 이후 시기에는 보다 한국어교육에 초점화된 키워드의 빈도가 높게 나타났다. 중심 구조 측면에서는 ‘한국어교육, 문화교육, 언어문화, 한국어 교재/한국어, 한국 문화/문화’ 등의 순으로 연결중심성 값이 높게 나타났고 이 키워드들은 전체 시기의 연구 경향을 대표한다고 볼 수 있다. 내용 분석 결과 전체적으로 한국어교육 관련 주제가 많은 것으로 나타났으며 시기별로 살펴보면 초창기 언어문화를 포함한 문화 자체를 주제로 한 연구가 꽤 많았으나 최근으로 올수록 언어 관련 연구와 교육 관련 연구의 비중이 점차 높아지는 것으로 나타났다. 연구방법 측면에서는 전반적으로는 질적연구 방법의 비중이 높고 시기별로 보면 최근으로 올수록 설문조사 연구 및 양적 연구방법의 비중이 증가하는 경향을 보였다. The purpose of this study is to analyze the identity of the society by analyzing the research trends of papers published in the journals of ‘the International Network Korean Language and Culture’, and to seek the direction the journal should proceed. To this end, the research trend was analyzed by applying the keyword network analysis method and the content analysis method in parallel for 440 papers published in the journals published in the first issue through 17-3. As a result of network analysis, in terms of the frequency of occurrence of keywords, the frequency of ‘Korean language education, culture education, Korean language, language culture, Korean language textbooks’ was found to be high. When categorized by period, ‘Korean language education, cultural education, Korean language, Needs analysis, and Korean textbooks’ appeared in a high frequency regardless of the period, but the frequency of keywords focused on Korean language education was higher than in the period after registration. In terms of the central structure, the value of connection center was high in the order of ‘Korean education, cultural education, language culture, Korean textbooks/Korean, and Korean culture/culture’, and these keywords can be considered to represent the research trend of the entire period. As a result of the content analysis, it was found that there were many topics related to Korean language education. Looking at each period, there were quite a lot of studies on the subject of culture itself, including language culture in the early days. In terms of research methods, overall, the proportion of qualitative research methods is high, and the proportion of survey research and quantitative research methods tends to increase as they become more recent.

언어네트워크분석을 활용한 대학부설 과학영재교육원 교육프로그램의 학습목표 특성 분석

박경진,류춘렬,최진수 韓國英才學會 2017 영재교육연구 Vol.27 No.1

이 연구는 대학부설 과학영재교육원의 교육프로그램에 제시된 학습목표를 Bloom의 신교육목표 분류체계와 언어네트워크분석 방법을 통해 분석하고 결과를 비교함으로써 학습목표를 분석할 때 언어네트워크분석 방법의 적용 가능성을 알아보기 위한 것이다. 이를 위하여 27개 대학부설 과학영재교육원의 교육프로그램 중 과학 분야 169개 주제에 제시된 702개의 학습목표를 분석대상으로 선정하여 Bloom의 신교육목표 분류체계에 따라 분류하고 코딩한 후 각 학습목표 사이의 구조적 특성을 알아보기 위해 언어네트워크분석을 사용하였다. 분석 결과로 나타난 주요 특성은 다음과 같다. 첫째, 주제 별로 사용된 학습목표의 특성을 살펴본 결과 초등은 약 3개, 중등은 약 6개의 서로 다른 범주의 학습목표가 사용되고 있었다. 둘째, 연구방법과 학교 급에 관계없이 지식차원의 사실적 지식, 개념적 지식과 인지과정 차원의 ‘기억하다’, ‘이해하다’, ‘창안하다’의 비중이 높게 나타났다. 셋째, 단순 통계 분석 결과로는 확인할 수 없지만 언어네트워크분석 방법을 통한 가중치에 근거하여 살펴본 결과 초등 단계는 과학적 사실에 대한 학습을 통해 실제 실험과정에 적용해 보는 활동을 강조한 반면, 중등 단계는 이보다는 과학적 사실, 개념 자체를 이해하는 것을 더욱 강조하고 있었다. 이와 같은 결과로 볼 때 기존 단순 통계적 연구를 통해 분석한 것에 비해 보다 다양한 학습목표의 특성을 해석할 수 있는 것으로 보아 언어네트워크분석 방법이 학습목표를 분석하는데 적용 가능성이 높은 것으로 판단된다. The purpose of this study is to analyze the learning objectives characteristics of educational programs of centers for the university affiliated science-gifted education using semantic network analysis, we examined the applicability of semantic network analysis in analyzing learning objectives by comparing the results of analysis with Bloom’s revised taxonomy. For this purpose, 702 learning objectives presented in 169 science subjects were selected as subjects to be analyzed. After classifying and coding the learning objectives according to Bloom’s revised taxonomy, we conducted a semantic network analysis to investigate the relationship between learning objectives. The results of the analysis are as follows. First, we looked at the number of learning objectives used for each subject, and about 3 elementary school levels and about 6 middle school levels were used. Second, the knowledge dimension such as ‘factual and conceptual knowledge’ and cognitive process dimension such as ‘remember’, ‘understand’, and ‘create’ was high regardless of the research method and school level. Third, the results of analysis based on the weighting through the semantic network analysis method, the elementary school level emphasize activities th be applied to the actual experimental process through learning about scientific facts, while the middle school level emphasize the understanding of scientific facts and concepts themselves. As a result, it can be seen that the semantic network analysis can analyze characteristics of various learning objectives rather than the conventional simple statistical analysis.

언어네트워크 분석 방법을 통한 ‘예술심리치료연구’ 연구동향 분석

오승진,권충훈 한국예술심리치료학회 2018 예술심리치료연구 Vol.14 No.3

본 연구는 ‘예술심리치료연구’ 학술지에 게재된 논문을 분석하여 예술치료 분야의 연구동향을 살펴보고, 이를 바탕으로 향후 연구 방향을 모색하는데 연구의 목적이 있다. 연구대상은 2012년부터 2017년까지 예술심리치료연구지에 수록된 275편의 논문을 분석하였다. 연구방법으로는 언어네트워크 분석방법을 사용하였으며 주요 핵심어 추출은 게재된 연구제목의 주요 핵심어를 추출하기 위해 박한우와 Loet Leydesdorff(2004)가 개발 보급한 한국어 텍스트분석 소프트웨어인 KrKwic(Korean Key Words in Context) 프로그램을 사용하였다. 주요 핵심어의 언어네트워크 분석 프로그램은 Analytic Technology사의 UCINET6 프로그램(ver. 6.645)과 NetDraw 프로그램(ver. 2.161)이다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 주요 핵심어 추출 결과는 미술치료프로그램(64), 집단(59), 청소년(31), 아동(30), 음악치료프로그램(24), 자아존중감(23), 예술치료프로그램(21), 통합(21), 미술치료(19), 우울(18) 순으로 상위 출현빈도로 분석되었다. 둘째, 주요 핵심어들간의 언어네트워크의 밀도는 0.464이며, 주요 핵심어 평균 연결정도는 22.720개 정도로 나타났다. 밀도가 높은 네트워크에서는 핵심어 간의 연결이 활성화되어 있으며, 매우 다양한 주제들이 다루어지고 있음을 확인할 수 있었다. 또한 주요 핵심어의 언어네트워크의 특성 분석 및 제시를 위해, 3종의 중심성(연결정도, 근접, 매개 중심성)값을 확인하고, 그 결과를 언어네트워크 지도로 제시하였다. 본 연구는 ‘예술심리치료연구’지에 수록된 논문제목 언어네트워크 분석을 통해, 예술심리치료 분야의 연구동향을 확인하고 향후 예술심리치료 분야 연구의 부족한 영역을 탐색할 수 있었다. The purpose of this study is to investigate research trends in the field of art therapy by analyzing the papers published in the Journal of Arts Psychotherapy Research. The subjects of the study were 275 articles in the Arts Psychotherapy Research from 2012 to 2017(recently 6 years). In order to extract the key words in the title of the study, KrKwic(Korean Key Words in Context), Korean text analysis software developed and distributed by Park, Han-woo and Loet Leydesdorff(2004) Program. The semantic network analysis program for major key words is the UCINET6 program and the NetDraw program. The results of the study are as follows. First, major key word extraction results were obtained from art therapy program(64), group (59), youth(31), children(30), music therapy program(24), self-esteem (23), inclusion(21), arts therapy(19), depression(18). Second, the density of semantic network among major key words is 0.464, and the average degree of major key words is about 22.720. In a dense network, the connections between the key words are activated and a wide variety of topics are covered. In order to analyze and present the characteristics of semantic networks of major key words, three kinds of centrality(degree, closeness, betweenness) were verified and the results were presented as a semantic network map. This study analyzed the research trends in the field of arts psychotherapy by analyzing ‘Journal of art psychotherapy research’, explored the lacking areas in the field of arts psychotherapy.

비서학 논총 2000년대 8년간의 언어네트워크분석

문주영(Juyoung Moon) 한국비서학회 2018 비서·사무경영연구 Vol.27 No.1

본 연구에서는 언어 네트워크 분석 방법을 도입하여 자연언어로 된 비정형 데이터인 비서학논총논문 데이터를 분석하고 이를 통해 2003년부터 2010년까지의 비서학 연구동향을 파악해 보고자 하였다. 본 연구에서는 2000년대 8년간 『비서학 논총』에 수록된 연구를 언어 네트워크 분석 방법을 이용해 분석하였다. 이를 위해 2003년 12권 2호부터 2010년 19권 2호까지 수록된 총 113편 논문을 대상으로 국문초록을 추출하여 데이터를 구축하고 용어의 전처리 과정을 거쳐 총 1798개의 단어를 추출하였다. 이 중 빈출 상위 10%, 빈도수 20회를 기준으로 179개 단어들을 단어 집합으로 선정하고 코사인유사계수 행렬을 작성하여 언어 네트워크 분석을 실시하였다. 네트워크 시각화는 단어클라우드와 단어네트워크를 구조화 하였으며 중심성 분석, 응집구조 분석을 통해 비서학 연구의 중심 주제와 하위 군집 구조를 밝혔다. 빈출 단어 분석을 통해 분석기간 가장 많이 출현한 단어는 ‘비서’이며 다음 ‘교육’, ‘조직’, ‘직무’에 관한 주제가 활발히 논의되었음을 알 수 있었다. 단어클라우드 분석을 통해, 해당기간 비서학자들은 ‘비서’, ‘교육’, ‘직무’, ‘조직’ 관련 비서학 논문을 썼지만 좀 더 심층적이고 내면적인 고민은 ‘여성’, ‘직장’, ‘미래’, ‘직업’, ‘현장’, ‘경쟁력’이었음을 알 수 있다. 중심성 분석을 통해 연결중심성이 높은 단어들은 ‘교육’, ‘영향’, ‘조직’, ‘비서’ 등으로 나타났으며 이 단어들이 비서학의 핵심단어로 여러 다른 단어들과 함께 쓰인 경우가 가장 높았음을 알 수 있었다. 응집성 분석 결과, 이시기 『비서학 논총』의 연구는 크게 전문대 비서과 학생들의 취업과 진로에 관한 주제[1], 비서의 역할, 역량, 자질 규명에 관한 주제[2], 전통적인 비서학 연구 주제인 조직만족, 조직몰입, 신뢰관계에 따른 영향을 보는 주제[3], 비서교육 및 교육 프로그램 관련 주제[4] 로 나타났다. The purpose of this study is to identify research trends and intellectual structre in the field of Secretarial Studies. For this purpose, a semantic network analysis was employed to analyze keywords in the abstracts of published articles in the Journal of Secretarial Studies from 2003 to 2010. This study employed NetMiner Program to conduct a semantic network analysis. A total 1,798 keywords were collected for past 8 years in the Journal of Secretarial Studies. Among them, 179 words were selected as keyword sets based on a appearance frequency. And then a semantic network analysis was conducted with similarity coefficient matrix of that keywords. The results of this study are as follows. First, ‘secretary’, ‘education’, ‘organization’ and ‘duty’ are among the most frequently used keywords in the abstracts during this period. Second, With regards to degree centrality ‘education’, ‘effect’, ‘organization’ and ‘secretary’ were among the highest. Third, the results of component and community analysis show 8 core subject areas. Finally, word cloud word netword were visualized.

네트워크 분석 기반 언어 연구의 방법에 대하여

박선우 ( Park¸ Sun-woo ) 우리어문학회 2021 우리어문연구 Vol.71 No.-

본 연구에서는 관계형 데이터의 특성과 네트워크 분석 방법론을 바탕으로 언어 데이터를 분석한 연구 방법론을 소개함으로써 네트워크 분석 기반 언어 연구의 특징과 장단점을 논의하였다. 먼저 네트워크 분석의 대상이 되는 관계형 데이터의 특징을 알아보고, 네트워크 기반으로 이루어진 한국어 관련 연구들을 ‘1원 네트워크 분석, 2원 네크워크 분석’으로 구분하여 소개하였다. 1원 네트워크 분석의 사례로서는 소셜 미디어에서 지역어로 대화하는 사용자들 사이의 네트워크를 통하여 지역어의 기능을 분석한 연구와 텍스트 네트워크를 통한 토픽 모델링을 소개하였다. 덧붙여 단어 네트워크의 응집도를 통하여 중국어 고유명사의 한자음 표기와 원지음 표기의 레지스터(register) 차이를 분석한 연구도 소개하였다. 2원 네트워크 분석의 사례로서는 네트워크를 통하여 강조·정도 부사의 의미거리를 계량적으로 측정한 연구와 동일한 방언형이 관찰되는 지역들의 네트워크를 통하여 계층적으로 방언권을 구획하는 새로운 방언권 구획 분석방법을 소개하였다. 결론에서는 네트워크 분석을 통하여 기존의 연구에서는 발견하기 어려웠던 숨겨진 질서와 원리를 파악하고, 언어의 연구 지평을 확대할 수 있는 가능성에 대하여 논의하였다. The purpose of this study is to discuss the distinctive features, pros and cons of network analysis-based linguistic researches by introducing the preceding studies and research methodologies based on network analysis. I explained the properties of linguistic relational data and introduced researches about Korean language, based on 1-mode network analysis and 2-mode network analysis. As examples of 1-mode network analysis, I presented three researches. The first is about communication networks between users who communicate in Gyeongsang Korean, which is dialect of Southeastern regions in Korea, on social media. Secondly, I presented the analyses of topic modeling over a text network based on corpus data. Thirdly, I explained how to distinguish the linguistic registers between the Chinese pronunciation and Sino-Koean pronunciation of Chinese proper nouns through cohesion in the text and word networks. As examples of 2-mode network analysis, I presented two researches. The first is about examining the semantic diastance of emphasizing degree adverbs based on relationship between adverbs and predicates in Korean. Secondly I introduced a hierarchical clustering of Gyeongsang Korean by calculating the dialect-distances through the 2-mode network analysis. The conclusions discussed the possibility of identifying hidden trends and principles that were difficult to discover in existing studies through network analysis, and expanding the scope of language research and education. Finally I suggest to discover the hidden trends and principles through network analysis, and expand the horizons of linguistic researches.

언어 네트워크 분석을 통한 최근 비서학 연구 분석

문주영(Juyoung Moon) 한국비서학회 2017 비서·사무경영연구 Vol.26 No.2

본 연구에서는 언어 네트워크 분석 방법을 도입하여 자연언어로 된 비정형 데이터인 비서학논총 논문 데이터를 분석하고 이를 통해 비서학의 최근 연구동향을 파악해 보고자 하였다. 이를 위해『비서학논총』의 2011년 20권 1호부터 2016년 25권 2호까지 수록된 총 98편 논문을 대상으로 국문초록을 추출하여 분석 데이터를 구축하고 용어의 전처리, 정제 작업을 거쳐 총 1559개의 단어를 추출하였다. 이 중 빈출 상위 10%, 빈도수 23번을 기준으로 150개 단어들을 키워드 집합으로 선정하고 키워드 간 유사계수 행렬을 이용하여 비서학 연구의 언어 네트워크 분석을 실시하였다. 네트워크 시각화는 단어클라우드와 단어네트워크를 도식화 하였으며 중심성 분석과 응집구조 분석을 통해 비서학 연구의 중심 주제와 하위 군집 구조를 밝히고 비서학 연구경향을 파악하였다. 키워드 출현빈도 분석을 통해 볼 때 최근 비서학은 ‘비서’에 관한 연구 중 ‘직무’와 ‘조직’에 관한 연구, ‘교육’을 주제로 하는 연구가 활발했으며 주로 ‘∼에 관한 영향’을 규명하는 연구가 주로 진행되었다. 중심성 분석을 통해 단어 네트워크의 중심에는 대학생활 적응, 진로결정, 취업준비 등과 관련된 단어들과 전통적인 비서학 연구 주제인 조직 유효성 관련 연구가 중심에 포진하고 있음을 관찰할 수 있었다. 컴포넌트 및 커뮤니티 분석을 통해 11개의 하위 주제 그룹으로 군집화하였으며 이중. 특기할만한 것은 연결중심성 상위 12단어 중 8개단어가 [1]그룹 ‘대학생활 적응’, ‘전공만족’, ‘학업적응’, ‘전공선택동기’ 관련 주제, [4]그룹 ‘이직’, ‘이직의도’, ‘상사’, ‘조직’ ‘조직몰입’관련 주제의 그룹에 속해있어 이와 관련된 연구들이 비서학을 대표하는 하위그룹임을 알 수 있다. The purpose of this study is to identify research trends and intellectual structre in the field of Secretarial Studies. For this purpose, a semantic network analysis was employed to analyze keywords in the abstracts of published articles in the Journal of Secretarial Studies from 2011 to 2016. This study employed NetMiner Program to conduct a semantic network analysis. A total 1559 keywords were collected for past 6 years in the Journal of Secretarial Studies. Among them, 150 words were selected as keyword sets based on a appearance frequency. And then a semantic network analysis was conducted with similarity coefficient matrix of that keywords. The results of this study are as follows. First, ‘secretary’, ‘duty’, ‘organization’ and ‘education’ are among the most frequently used keywords in the abstracts during this period. Second, With regards to degree centrality ‘effect’, ‘subdivision’, ‘organization’, ‘major’ and ‘work’ were among the highest. Third, the results of component and community analysis show 11 core subject areas. Finally, word cloud word netword were visualized.

특수교육 분야 언어 네트워크 분석 연구의 동향

성한나(Han Na Sung) 학습자중심교과교육학회 2022 학습자중심교과교육연구 Vol.22 No.22

목적 본 연구는 국내 특수교육 분야에서 언어 네트워크 분석 방법을 활용한 연구들의 동향을 분석하여 향후 특수교육 분야에서 언어 네트워크 분석 관련 연구의 방향을 모색해보고자 하였다. 방법 이를 위하여 2007년부터 2022년 6월까지 국내 특수교육 분야의 언어 네트워크 분석 활용 연구 28편을 분석하였다. 분석기준은 선행연구를 기반으로 ‘발행연도 및 게재 학술지, 연구 주제, 분석 도구, 시각화 분석법, 분석지표’로 설정하였다. 결과 연구 결과, ‘특수교육재활과학연구’, ‘지적장애연구’에서 가장 많은 수의 연구가 수행된 것으로 나타났으며 2015년을 시작으로 점차 연구 수가 증가하여 2019년, 2021년에 가장 많은 연구(7편)가 수행되었음을 알 수 있었다. 또한, 대부분의 연구는 연구동향 및 지식구조 분석을 주제로 수행되었으며 그에 따라 수집 텍스트는 학술지 게재 논문이 대다수를 차지한 것으로 나타났다. 네트워크 분석 도구는 ‘UCINET’이 가장 많이 활용되었으며, 네트워크 지도를 통해 결과를 시각화한 연구가 가장 많았다. 분석대상 28편의 논문 모두에서 중심성 척도를 분석지표로 활용하고 있었으며 클러스터링, 에고 네트워크 분석 등의 방법도 사용되고 있었다. 결론 이러한 결과는 향후 특수교육 분야에서 언어 네트워크 연구 수행의 방향을 제공하는 데 의의를 가지며 질적으로 보다 다양한 주제의 연구가 지속적으로 확대될 필요성과 연구목적 및 주제에 적합한 네트워크 분석 도구, 시각화 제시 방법, 분석지표를 활용하여 연구 결과를 풍부하게 제시할 필요성에 관해 제언하였다. Objectives This study tried to explore the direction of language network analysis-related research in the field of special education in the future by analyzing the trends of studies using language network analysis methods in the field of special education in Korea. Methods For this purpose, 28 studies using language network analysis in the domestic special education field were analyzed from 2007 to June 2022. Based on previous research, the analysis criteria were set as ‘year of publication and published journal, research topic, analysis tool, visualization analysis method, and analysis index’. Results As a result of the study, it was found that the largest number of studies were conducted in ‘Special Education Rehabilitation Science Research’ and ‘Intellectual Disability Research’. was found to have been carried out. In addition, most of the research was conducted on the subject of research trend and knowledge structure analysis, and it was found that the majority of collected texts were articles published in academic journals. As a network analysis tool, ‘UCINET’ was used the most, and the most studies that visualized the results through a network map were the most. In all 28 papers to be analyzed, the centrality scale was used as an analysis index, and methods such as clustering and ego network analysis were also used. Conclusions These results have significance in providing a direction for conducting language network research in the field of special education in the future, and the need for continuous expansion of qualitatively more diverse topics, as well as network analysis tools, visualization presentation methods, and analysis suitable for research purposes and topics. The necessity of presenting the research results abundantly using indicators was suggested.

텍스트마이닝을 이용한 성경 본문 언어 네트워크 분석

문주영 사단법인 한국융합기술연구학회 2023 아시아태평양융합연구교류논문지 Vol.9 No.11

본 연구에서는 자연언어로 된 텍스트를 대상으로 하는 언어 네트워크 분석 방법을 내용분석에 도입하여 성경 본문을 양적으로 분석하였다. 분석대상은 신약성경의 처음 권인 마태복음을 선택하였다. 형태소 분석 후 명사만 추출하여 용어 정제 및 전처리 작업 후 총 223개의 단어를 분석 키워드 집합으로 선정하였다. 키워드 간 거리 계수를 이용하여 언어 네트워크 분석을 실시하였는데 네트워크 시각화는 단어 네트워크와 단어 클라우드, 하위주제 군집을 도식화 하였다. 마태복음에서 가장 중심성이 높은 단어는 ‘예수’와 ‘사람’,‘때’로 나타났으며 이는 마태복음의 핵심 주제가 ‘예수’와 ‘사람’의 이야기이며 하나님의‘때’임을 알 수 있었다. 커뮤니티와 컴포넌트 텍스트 마이닝, 네트워크 분석, 군집분석 등의 분석을 통해 (1) 예수의 나심, (2) 예수의 공생애 시작 전, (3) 가르치고 전파하고 고치심, (4) 외식하는 종교 지도자들, (5) 지리적, 영적 배경, (6) 예수에 대한 거부 (7) 제자를 가르침, (8) 열매 맺지 못하는 나무의 8개 하위주제 그룹으로 군집화하였다. 성경은 단지 언어 텍스트 적인 연구만으로 해석될 수 없는 분석 대상이기도 하므로 여러 가지 전통적인 내용 분석 방법과 연계되어 함께 연구된다면 더 의미 있는 연구가 될 것이다. The purpose of this study is to make a quantitative analysis of the content of the gospel of Mattew. For this purpose, a semantic network analysis using textmining was employed to analyze keywords in the fulltext of Mattew. A total of 953 keywords were generated. Among these words, A total of 223 words became a set of keywords for analysis with their appearance frequency. Thereafter Semantic network analysis was conducted based on the distance between words with order of that keywords. The results of this study are as follows. First, the word with the highest centrality in Matthew appeared as "Jesus," "People," and "Times," indicating that the core themes of Matthew are the stories of “Jesus”, "People" and God's "Times." Second, through component and community analysis the, (1) the birth of Jesus (2) before the beginning of Jesus' public life (3) teaching, preaching, and healing, (4) stubborn religious leaders (5) geographical and spiritual background, (6) rejection of Jesus, (7) teaching disciples, and (8)fruitless trees were clustered as subtopics. Finally, word cloud and network were visualized. Since the Bible is an object of analysis that cannot be interpreted solely through semantic and textual studies, the study will be more meaningful if studied in conjunction with various traditional biblical analysis methods.

초등 진로교육 연구동향 : 언어 네트워크 분석을 활용하여

김영은,이건남 한국실과교육연구학회 2017 實科敎育硏究 Vol.23 No.4

이 연구는 본 연구는 언어 네트워크 분석을 활용하여 초등 진로에 대한 연구동향을 분석한 것으로 2017년까지 발표된 학위논문과 학술지 논문을 포함한 1,095편을 분석하였다. 주요한 결과는 다음과 같다. 첫째, 초등 진로교육과 관련된 연구가 지속적으로 증가하는 추세에 있으며. 2000년대에 들어서면서 더욱 증가한 것으로 나타났다. 둘째, 주제어의 출현빈도를 분석한 결과, 출현 빈도가 가장 높은 주제어는 초등학생이었으며, 진로성숙도, 진로인식, 초등학교, 진로교육, 진로교육프로그램 등의 순으로 나타났다. 셋째, 중심성이 높을수록 네트워크의 중심에 위치하게 되며, 한 점이 얼마나 많은 다른 점들과 연결되었는가를 나타내는 개념인 중앙성을 분석한 결과는 주제어의 출현빈도에서 나타난 높은 순위를 보인 주제어가 대체적으로 높게 나타났다. 넷째, 초등 진로교육과 관련된 주제어를 바탕으로 주제어간의 네트워크를 시각화한 결과를 보면, 출연한 주제어는 서로 높은 연계성을 가지며, 앞서, 출연빈도, 중앙성 분석에 나타난 결과와 같이 빈도값이 높거나 혹은 중앙성값이 높은 주제어가 중앙이 위치하고 많은 연결정도를 보이고 있는 것을 알 수 있다. 다섯째, 네트워크의 지위와 역할을 분석하기 위해 구조적 등위성 분석을 한 결과, 주제어 간 클러스터가 선명하게 구분되고 균등하지 않게 분포하지 않았다. 이상의 연구결과를 통해서 볼 때, 향후, 논문의 발행 시기별 및 학위논문, 학술지 논문을 구분하여 분석할 필요가 있을 것으로 판단이 된다. 둘째, 특정 주제별로 언어 네트워크 분석을 실시하여 세부적으로 접근한 연구가 시도될 필요가 있다. 셋째, 논문의 초록, 저자 등을 포함한 다양한 관점에서 언어 네트워크 분석을 통한 연구가 요구된다. The purpose of this study was to research trends of the career education in elementary School. To accomplish the purpose of this study, we analyzed articles, dissertations by 2017, extracted key words, and analyzed frequency and semantic network analysis. The following conclusion was derived according to the major outcomes of the study. First, the number of research has been increasing steadily. Second, elementary school students showed the highest frequency as a result of analyzing the keywords presented in the abstract of the paper, followed by career maturity, career recognition, elementary school, career education, career education program. Third, result of the analysis of connection centrality, highest frequency as a result of analyzing the keywords are the highest concatenated centralism. Fourth, 94 keywords with high connection centric among the research keywords, keywords of high frequency values, or central values were centrally located, keywords has high degree of connectivity and a large number of connections. Fifth, as a result of analyzing structural equivalence, cluster between keywords was clearly divided and uneven.