네트워크 분석과 한국 고대사 연구의 접목 가능성 -함안 성산산성 목간을 중심으로-

임동민 한국사연구회 2022 한국사연구 Vol.- No.197

In this paper, the possibility of combining 'network analysis' and ancient history research was examined for the data of Sŏngsan Fortress Wooden Tablets in Haman. Network analysis is also called Social Network Analysis (SNA). The analysis target is ‘nodes’, and their connections are ‘links’, and the analysis concept of ‘centrality’ is widely used. In Western archeology and ancient history research, network analysis research has increased rapidly since the late 2000’s, and it is divided into three types: geography, archaeological material, and literature data. The domestic archaeologist also started to use the network analysis methodology in 2019, and in ancient history research, the network analysis methodology started to be used in research on history of historiography from 2020. In order to combine network analysis with research on Korean ancient history, it is necessary to integrated use of geography, archeological material, and literature data, establishment of Open Access DB, intervention of ancient history researchers to criticize historical materials, use of excavated text data, and a diachronic perspective. The source of Korean ancient history that is consistent with this discussion is the Sŏngsan fortress wooden tablets. The name of the region divided into the upper administrative unit and the lower administrative unit are written on the tablets. In these areas, goods were sent along the Naktonggang River to Sŏngsan fortress. toponymic data of Sŏngsan fortress wooden tablets, and the network structures of Sŏngsan fortress and upper administrative units were visualized with UCINET and Netdraw programs. The analysis of this study is at a rudimentary level, but in the future, if archaeological and geographic data related to wooden tablets are combined together, an in-depth analysis will be possible. If network analysis is applied to research on ancient history, excavated text data such as Sŏngsan fortress wooden tablets with a lot of data and archaeological properties will be a good analysis target. 본고에서는 함안 성산산성 목간 데이터를 대상으로 ‘네트워크 분석’과 고대사 연구의 접목 가능성을 살펴보았다. 네트워크 분석은 다수 행위자의 상호작용과 구조를 분석하는 방법론으로, 사회적 네트워크 분석(Social Network Analysis, SNA)으로도 불린다. 분석 대상은 노드(nodes), 이들의 연결은 링크(links) 등으로 명명되며, 중심성(centrality)이라는 분석 개념이 널리 활용된다. 서양의 고고학, 고대사 연구에서는 2000년대 후반부터 네트워크 분석 연구가 급증하였는데, 데이터 종류에 따라 지리‧물질문화‧문헌 데이터 등 3가지로 구분된다. 국내 고고학계에서도 2019년부터 네트워크 분석 방법론을 활용하기 시작하였고, 고대사 연구에서는 2020년부터 사학사적 연구에서 네트워크 분석 방법론을 활용하기 시작하였다. 이러한 연구동향에서 네트워크 분석과 한국 고대사 연구의 접목에 필요한 시사점이 도출된다. 예를 들어, 지리‧물질문화‧문헌 데이터의 통합 활용, Open Access DB 구축, 데이터의 사료비판 등에 고대사 연구자의 개입, 데이터 수량 확보를 위한 출토 문자자료나 사학사적 데이터 활용, 분석 과정에서 통시적 조망 등이 필요하다. 이러한 시사점에 부합하는 한국 고대사 자료는 함안 성산산성 목간이다. 성산산성 목간은 주로 지명과 인명 등을 적은 하찰목간이다. 지명은 상위 행정단위와 하위 행정단위의 순서로 기재되었고, 본파, 아나, 말나 등의 하위 지역단위를 추가하기도 하였다. 이러한 지명은 목간 수량으로 볼 때 낙동강 중상류, 낙동강 상류, 변경 지역 등으로 크게 구분된다. 본고에서는 성산산성 목간의 지명 데이터를 대상으로 시론적인 네트워크 분석을 시도하였는데, 성산산성과 상위 행정단위의 네트워크 구조를 UCINET과 Netdraw 프로그램으로 시각화하였다. 예를 들어, 감문과 고타는 하위 지역단위와 자연촌이 결합한 복잡한 구조, 구리벌은 수량이 많지만 비교적 단순한 구조를 보였다. 이러한 지명 데이터에 대한 네트워크 분석은 초보적인 수준에 그쳤다. 향후 물품명이나 목간 형태, 서체, 교통로 등을 결합하여 분석하면, 지역별 하위 네트워크나 신라의 촌 지배방식 등에 대한 종합적인 파악도 가능할 것이다. 향후 고대사 연구에서 네트워크 분석을 접목한다면, 데이터 수량이 비교적 많고 고고학적 속성을 함께 갖춘 성산산성 목간과 같은 출토 문자자료가 좋은 분석 대상이 될 것으로 생각된다. 해발고도, 교통로 등 지리 데이터도 함께 결합하여 분석해볼 수 있다. 단, 자료의 신뢰도 검증과 역사적 맥락의 해석에는 고대사 연구자의 개입이 필수적이며, 분석 과정이나 결과 해석에서 ‘통시성’에 대한 고민도 필요하다.

네트워크 텍스트 분석결과 해석에 관한 소고

김준현(Kim Jun hyun) 부경대학교 인문사회과학연구소 2015 인문사회과학연구 Vol.16 No.4

사회네트워크 분석방법을 내용연구에 적용한 방법으로, 텍스트에 출현하는 단어와 단어 사이의 관계를 네트워크로 파악해 메시지를 해석하는 분석기법인 네트워크 텍스트 분석은 통계 자료 중심의 계량적 연구방법에 적합한 주제에 편향되어 있는 행정학 분야에 중요한 질적 연구방법으로 관심을 받고 있다. 하지만 여전히 내용분석 연구는 행정학 분야에서 그 가능성과 잠재력을 충분히 발휘하고 있지 못하고 있는 바, 이러한 한계를 넘어서기 위해서는 네트워크 텍스트 분석방법의 내용과 그 분석결과에 대한 해석방법에 대한 이해를 심화시키는 것이 필요하다. 이러한 문제의식을 바탕으로 본 연구에서는 네트워크 텍스트 분석이 행정학 분야에서 보다 유용한 내용분석방법으로 자리 잡고, 그 잠재성을 행정학 분야에서 충분히 활용하는데 필요한 개선점을 제안하고자 2010년부터 2015년 사이에 학술지에 게재된 네트워크 텍스트 분석이 사용된 행정학 분야의 연구 18편을 검토하여 이들 연구에서 사용된 주요한 접근방법과 지표 및 그에 대한 해석을 검토하였다. 그리고 이를 바탕으로 행정학 분야에서 네트워크 텍스트 분석을 활용한 연구가 그 가치를 발휘하는데 도움이 되는 제안을 다음과 같이 제시하였다. 첫째, 연구목적과 분석대상 텍스트에 부합하는 적절한 네트워크 접근방법과 분석방법을 선별하여 단계적으로 사용해야 한다. 둘째, 보다 풍부하고 설득력 있는 설명과 해석을 제시하기 위해서 네트워크 텍스트 분석에 있어서 대표적인 3가지 접근방법별로 복수의 분석방법과 지표들을 비교하려는 시도가 필요하다. 셋째, 연구자가 사용한 분석방법과 분석단위, 코딩 방식 등에 대해 정확히 소개하는 것이 필요하다. 넷째, 텍스트의 메시지를 보다 풍부하게 해석하기 위해, 현재까지 사용된 네트워크 텍스트 분석방법 혹은 지표 외에 보다 다양한 사회 네트워크 분석방법·지표를 새롭게 활용해 보려는 시도가 필요하다. The network text analysis, a kind of social network analysis applied to the studies of content analysis, is known as the method which interprets the messages by analyzing the relationship between words that appear in the text. Recently network text analysis grasps the attention of the researchers in Public Administration as a promising qualitative research methods. But still the number of researches used the network text analysis is small in Public Administration Sector, In order to exceed these limits, it is necessary to deepen the understanding of the technique of the network text analysis and of the interpretation of the results. So we review the 18 network text analysis studies in Public Administration which have been published in journals from 2010 to 2015 in Korea. Based on this, Some suggestions to help achieve that value in the Administration field of the studies are showed as follows: Firstly, after screening the appropriate network approaches and analysis method to meet the research goal, the selected approaches and analysis methods should be used step by step. Second, in order to provide the interpretation and analysis about the messages of the text, there is a need for an attempt to compare methods and indicators of three approaches in network analysis. Third, it is necessary for the researchers to correctly introduce analysis methods, analysis unit and coding scheme. Fourth, in order to enrich the interpretation of the message of the text, we should try to take advantage of a wider variety of social network analysis methods or indicators.

『기업경영연구』 에서의 공동연구 네트워크 분석

최일영,이현수 한국기업경영학회 2014 기업경영연구 Vol.21 No.4

There are filled with accredited journals and candidated journals which are published by 46 societies and 4 university research institutes in the management field. In these circumstances, it is important to create a virtuous circle of sharing and diffusing knowledge through socialization of knowledge, externalization of knowledge, combination of knowledge, and internalization of knowledge for the sustainable growth of Korean Corporation Management Review. So network analysis of research collaborations in Korean Corporation Management Review is useful to create a virtuous circle because researchers and research facilities participated in the collaboration research network not only share the ideas and the techniques of the research but also influence other researchers and other research facilities. In this paper, we analyzed the flow of knowledge in the collaborative research network of Korean Corporation Management Review. Our research methodology consisted of the following three steps. In the first step, we collected author data and research facility data from articles which is published in Korean Corporation Management Review from 1994 to 2012, and then we built 2 matrices called 2 mode data . One is comprised of articles and authors. The other is comprised of articles and research facilities. In the second step, we transformed 2 mode data to 1 mode data called adjacency matrix for the construction of the co-authorship network and co-research facility network, respectively. In the last step, we performed 3 analyses on each network. One is the structure analysis which is an analysis for computing degree, density, diameter and so on in the network level. Another is the component analysis which is an analysis for searching strongly connected sub-network. And the other is the centrality analysis which is an analysis for computing degree centrality and the betweenness centrality in the node level. Through the network analysis, the results were as follows; First, co-authorship network and co-affiliation network formed small-worlds because average diameter of two networks is less than 6 from 1994 to 2012. Second, lots of researchers of the collaborative research network in Korean Corporation Management Review worked alone rather than in collaborative teams. Third, Busan formed an important research region in the early years since Korean Corporation Management Review was first issued in 1994. But, Seoul and Gyeonggi Province became the core of the research clusters after Korean Corporation Management Review was selected as accredited journal by National Research Foundation of Korea. Fourth, degree centrality and betweenness centrality of researchers in Busan were high in the early years but those in Seoul and Gyeonggi Province were high later. From the our results, we found several implications for he sustainable growth of Korean Corporation Management Review. First, Korean Corporation Management Association need to serve as the useful platform for promoting the communication with the authors who have the high degree centrality or high between centrality to boost collaborative researches. Second, Korean Corporation Management Association need to accept good researchers who live in Gangwon Province, Chungcheong Province, and Jeonna Province as board members to grow a society nationwide in its scope. We expect the results will contribute to the sustainable growth of Korean Corporation Management Review. 경영학 분야에서는 50개의 기관(학회 46곳, 대학부설연구소 4곳)에서 등재(후보)지를 발간하고 있을 정도로 많은 학술지가 난립하고 있는 상황에서 본 연구는 기업경영연구의 지식의 선순환 구조를 구축하기 위해 공동연구 네트워크에서 지식의 흐름을 파악하였다. 분석을 위해 1994년~2012년 동안 기업경영연구에 게재된 논문 639편을 수집하였으며, 수집된 데이터를 이용하여 저자 네트워크 및 연구기관 네트워크를 구성한 후 각각의 네트워크에 대해 밀도, 평균 최단길이, 직경 등을 이용한 네트워크 구조 분석, 컴포넌트 분석, 연결정도 중심성 및 매개중심성을 이용한 중심성 분석을 통해 지식의 흐름을 분석하였다. 분석결과, 첫째, 저자 네트워크 및 연구기관 네트워크는 비교적 좁은 세상 네트워크를 형성하고 있어, 평균적으로 6단계를 거치면 모두 연결되었다. 둘째, 기업경영연구에 논문을 게재하는 대다수 연구자들은 협업보다는 단독 연구를 수행하고 있다. 셋째, 기업경영연구는 초창기 부산지역을 중심으로 클러스터를 형성하다가 서울 및 경기도를 중심으로 클러스터가 이동하였다. 넷째, 연결정도 중심성 및 매개중심성은 초기 부산지역의 연구자가 높았지만, 등재지로 선정된 후 서울 및 경기도 지역의 연구자가 높았다. 따라서 기업경영연구가 지속적으로 발전 및 성장을 위해서는 지식의 선순환 구조를 구축하기 위해서는 연결정도 중심성과 매개중심성이 높은 저자 및 연구기관들과 소통할 수 있는 교류의 장을 마련할 필요가 있으며, 또한 전국적 규모의 학술지로 거듭나기 위해서는 부산, 서울, 경기도 중심을 탈피하여 강원도, 충청도, 전라도 지역의 연구자들을 한국기업경영학회의 임원으로 초빙하여 지역 거점을 형성할 필요가 있다.

소비자 집단 인터뷰에서 의미 네트워크 응집 구조의 이해

이동일 ( Dong Il Lee ),이혜준 ( Hye Jun Lee ) 한국소비자학회 2012 소비자학연구 Vol.23 No.2

기존의 정성적 연구는 응답자들의 발화 내용 중 특징적 반응들을 취합, 해석하는 방식으로 분석을 진행하여 연구 자의 주관에 의해 해석되는 오류가 발생할 우려가 있다. 이에 대한 대안으로 내용 분석이나 LIWC 를 활용하는 방 법 등이 제안되었으나 이들 분석 방법도 정성적 연구의 한계를 충분히 극복하지 못하고 있다. 본 연구는 기존의 정 성적 연구방법들에 대한 대안으로 의미 네트워크 분석을 제안한다. 의미 네트워크 분석은 인간의 인지구조 내의 개념이 기호화되어 표출되는 단어를 노드로 정의하고 이 단어들간의 관계를 분석함으로써 정성적 데이터에 대한 해석을 시도하는 방법론이다. 한 네트워크는 여러 개의 하위네트워크로 구성되며 이는 인간의 인지구조 내에서 유사한 개념끼리 범주화된 것이 표출되는 것으로 볼 수 있다. 또한 언어는 집단 내 구성원과의 상호작용을 통해 공유 가능한 공통의 의미를 갖게 되므로 집단 내에서 발화되는 언어는 집단 구성원의 의견을 대표할 수 있을 것이다. 따라서 집단 내 발화 내용에 대한 하위네트워크는 하나의 주제와 관련된 발화에서 사용된 단어들의 집합으로 볼 수 있으며 이에 대한 해석을 통해 전체 네트워크, 즉 전체 발화 내용에 대 한 이해를 도모할 수 있을 것이다. 의미 네트워크 분석은 정성적 데이터 내에 의미있는 키워드를 추출하고, 추출된 키워드들이 한 문장 내에서 동시 에 출현한 빈도를 산출하여 이를 통해 네트워크 분석을 실시하는 과정을 거친다. 따라서 의미 네트워크 분석은 정 성적 데이터가 내포하고 있는 여러 주제에 대해 구조적으로 접근할 수 있으며 이 과정에서 연구자의 주관이 개입할 우려가 상대적으로 적다는 장점이 있다. 또한 대규모 정성적 데이터에 대한 분석시에도 유용한 툴이 될 것으로 기 대한다. 본 연구에서는 의미 네트워크 분석의 접근 방법에 대해 이론적으로 검토하고 분석 과정에 대해 구체적으로 소개 하였으며 이에 따른 분석의 적용 사례를 제시하였다 Researchers have performed the qualitative studies utilizing consumer group interviews to reveal consumers`s responses in depth. In general, most of the qualitative studies have analyzed by researchers` examination every aspect of participants` opinions and interpretation of the distinctive responses. There is concern in this approach that the results may have validity issues, because it is difficult for researcher to keep objective viewpoint. Some studies suggest an alternative methodology like content analysis and LIWC, but these approaches still remain unsolved subjectivity issues. First, content analysis has some disadvantages. Coders encode the qualitative data so the researcher could analyze in the further analysis in a rather quantitative ways. But it is possible that the encoded data may contain the coders` subjectivity according to the coders` understanding of coding schemes. And sometimes the coding scheme implies the researcher`s hypothesis implicitly. Second, LIWC is a kind of text analysis software program which is designed to calculate the degree people use different categories of words across a wide array of texts. It categorizes about 3,000 words into 72 categories. LIWC helps researchers understand the qualitative data more objectively in some degree. Nevertheless it has limit to interpret the words beyond the pre-defined ones designated in the categories. This research proposes a semantic network analysis as an alternative method for the existing qualitative methodologies. The purpose of network analysis is to investigate the relation between linked nodes. If it is applied to the relationship between shared meanings in linguistic communications, then it represents semantic network. In this case, a word becomes a node and a cooccurrance of two words in a sentence becomes a link. Linked nodes are the basic element of semantic network. Semantic network analysis uses words which are included in a qualitative data, and does not exclude any of them by the subjective judgement basis. Thus it can overcome validity issues previously associated with content analysis and LIWC. Semantic network analysis is relatively less likely to be reflected the subjective viewpoint of the researcher and gives us a chance to find out inherent contents structure of qualitative data. Semantic network analysis produces several network indexes which reflect the characteristics of network or node of interest such as density and degree centrality. Network density is calculated the number of connected links in a network compared to the number of possible links. High density implies that people are very interested in the topic in the qualitative data, because very dense network is resulted from highly related topics and keywords in the context of the semantic network. Degree centrality is the number of nodes directly connected to an individual node. A word with a high degree centrality is able to activate many other words, thus it functions as a keyword within the semantic cluster. In this study, we try to make the theoretical background of semantic network analysis base on the existing theories of cognitive linguistics, cognitive psychology, and sociolinguistics. A word which conveys a concept in individual cognitive structure is represented as a node in a semantic network analysis, and researchers may interpret the relation between linked words. One semantic network is composed of several subnetworks which imply the cohesive group of similar concepts within cognitive structure. Moreover language has common meaning between individuals who are belonging to the same social groups through interaction of group members. Therefore we can interpret the subnetwork of semantic network in the group interview as the clique of words which are about one topic. As a result, we can understand the entire semantic network contents structure through interpreting subnetworks. Subnetwork also can be represented by the indices such as density and degree centrality. The process of semantic network analysis is as follows. First, meaningful keywords are extracted from an entire qualitative data. Second, cooccurrance frequency of keywords within one sentence is calculated. Finally, the network analysis is performed, then subnetwork and the network indexes of each subnetwork like density and degree centrality are extracted. The exemplary analysis is shown using consumer group interview data regarding the internet shopping values. The managerial implication and the future research directions are discussed.

넷노그래피를 활용한 성경의 핵심어 네트워크 분석

임병학 한국로고스경영학회 2019 로고스경영연구 Vol.17 No.2

The development of computer technology for processing large amounts of data has made great progress in the quantitative and qualitative methods of social science. This study attempts to apply social network analysis to these text data. Content analysis provides a visual analysis of word cloud or word tree based on the frequency of thematic words, but there is a limit to analyzing the role or position of words or relationships among words. It is the social network analysis method which complements the limitation of this content analysis. Social network analysis is a method of quantitatively analyzing at the network level and node level based on nodes and links participating in the network. Therefore, this study suggests a mixed research method combining the qualitative method of content analysis and the quantitative method of social network analysis. The purpose of this study is to analyze the contents of 66 volumes of online Bible, and to analyze the network of 66 volumes of the Bible by the simultaneous appearance of 66 words of the Bible. We also proposed a mixed research method combining content analysis and keyword network analysis by applying netology, a qualitative methodology for studying online community. The content analysis shows that the Bible is written around the key words of Jehovah, Jesus, and Christ. Social network analysis shows that the Bible is connected with around the key words of Jehovah, Jesus, and Christ. 다양한 대용량의 데이터를 처리하는 컴퓨터 기술의 발달로 텍스트 데이터를 분석하는 방법은 사회과학의 양적 방법론과 질적 방법론에서 큰 진전을 이루어 왔다. 본 연구는 이러한 텍스트 데이터에 내용분석과 사회 네트워크 분석을 적용하고자 한다. 내용분석은 주제별 단어의 빈도수 기반 워드클라우드나 워드트리의 시각화 분석을 제공해 주지만, 각 단어 간 관계, 단어의 역할이나 위치 등을 분석하는 데는 한계가 있다. 이러한 내용분석의 한계점을 보완해 주는 것이 사회 네트워크 분석 방법이다. 사회 네트워크 분석은 네트워크에 참여하는 노드(Node)와 링크(Link)를 기반으로 네트워크 수준과 노드 수준에서 계량적으로 분석하는 방법이다. 따라서 본 연구는 내용분석의 정성적 방법과 사회네트워크분석의 정량적 방법을 결합한 혼합연구방법을 제시한다. 본 연구는 온라인 성경 66권의 내용분석을 통한 각 권별 핵심어 도출 방법을 제시하고 성경 66권의 핵심어 동시출현에 의한 성경 66권의 네트워크와 핵심어 네트워크를 분석하는데 목적을 두고 있다. 또한 온라인 커뮤니티를 연구하는 질적 방법론인 넷노그래피를 적용하여 내용분석과 핵심어 네트워크 분석을 결합한 혼합연구방법을 제시하였다. 내용분석을 통해 신약과 구약 성경 66권이 여호와, 예수, 그리스도 핵심어를 중심으로 기술되어 있음을 알 수 있었고, 사회네트워크분석은 여호와, 예수, 그리스도 핵심어를 중심으로 연결되어 있음을 보여주고 있다.

한국 신석기시대 사회관계망분석(SNA)을 위한 예비검토

홍은경 중부고고학회 2019 고고학 Vol.18 No.3

In recent archaeological studies, multivariate analysis methods such as Multi-Dimensional Scaling, Principal Component Analysis, and Correspondence Analysis are frequently used for the quantitative approaches to a large amount of data. The results of these analyses are expressed on a two-dimensional or three-dimensional diagram, in which the researcher explore the time or spatiality by measuring and classifying similarities between the sites through the relative distances and arrangements expressed in it. Although these methods have many advantages, they do not directly identify the relationship between sites. So, I proposed Social Network Analysis as a way to overcome these limitations in this study. The Social Network Analysis is much more intuitive than the multivariate analysis in that it shows the existence and extent of the connection between archaeological sites by a line directly connected in the diagram. And it is possible to classify into subgroups through the relationship between archaeological sites. In addition, it is also noteworthy that this analysis can examine not only sites but also the relationship between sites and artifacts at the same time. Besides, it can help understand the characteristics of archaeological site, as well as its location and function can be analyzed more specific in their networks. Therefore, I attempted to analyze the application of Social Network Analysis using existing research data on pottery patterns in the Neolithic Age of Korea. As a result, the Social Network Analysis was able to show much more visible features of inter-regional network than the preceding study. In addition, the analysis provided additional insight into the overall structure of the network, as well as the location and meaning of some individual sites within the network. As above, the Social Network Analysis is expected to contribute to the research of the Neolithic Age in Korea. In a subsequent study, I will analyze the actual data and discuss the results. 최근 고고학에서는 대규모 자료에 대한 수량적 접근의 일환으로 다차원척도법(Multi-Dimensional Scaling), 주성분분석(Principal Component Analysis)과 대응일치분석(Correspondence Analysis) 등의 다변량분석법이 자주 이용된다. 다변량분석의 최종 결과는 2차원이나 3차원의 도표상에 표현되는데, 연구자는 그 안에 표현된 상대적 거리와 배열의 양상을 통해 유적간의 유사도를 가늠하고 분류하여 시간성 혹은 공간성을 탐색한다. 각각의 장점이 분명한 방법이지만, 이를 통해 유적간의 관계를 직접적으로 파악할 수는 없다. 본고에서는 이를 보완할 수 있는 방법으로 사회관계망분석(Social network Analysis)을 제시하였다. 사회관계망분석은 직접 연결된 선으로 유적간 연결유무와 연결정도를 가시적으로 나타낸다는 점에서 다변량분석법에 비해 더욱 직관적일 뿐만 아니라 유적간 관계를 통해 하위그룹으로 분류할 수 있는 등 다양한 각도로 자료에 접근할 수 있다는 점에서 많은 시사점을 준다. 유적과 유적만이 아니라 유적과 유물의 관계까지 동시에 살필 수 있다는 점 역시 주목할만하다. 그리고 전체 유적네트워크 내에서 하나의 유적이 차지하고 있는 위치와 기능에 대해서도 보다 구체적인 분석이 가능하여 유적의 성격을 이해하는데도 도움이 된다. 이에 실제 자료에의 적용 가능성을 검토하기 위해 한국 신석기시대 중서부지역의 토기 문양을 대상으로 시험적인 분석을 실시하였다. 기존에 발표된 연구 데이터를 이용함으로써 그 결과를 비교해볼 수 있었는데, 기존 분석 및 해석처럼 지역에 따른 문양의 편중과 유적간 관계의 특징이 감지되었음은 물론이고 네트워크의 전반적인 구조, 네트워크 내에서 특정 유적이 가지는 위치와 그 의미까지도 파악이 가능함을 확인하였다. 예비적 차원의 분석을 통해 한국 신석기시대 자료에의 적용 가능성은 충분하다고 판단한 바, 후속 연구에서는 토기 자료를 분석하고 그 결과를 논의하고자 한다.

직업교육연구 학회지의 연구동향 분석: 내용분석 및 네트워크 분석의 활용

김은지,황영아,송영수 한국직업교육학회 2017 職業 敎育 硏究 Vol.36 No.6

본 연구는 최근 10년간 직업교육 관련 대표 학술지인 ‘직업교육연구’에 게재된 논문에 대한 종합적인 분석을 통해 직업교육 관련 연구동향을 파악하고, 향후 발전방향을 모색하는데 그 목적이 있다. 2007년부터 2016년까지 직업교육연구에 게재된 학술지는 총 457편으로 연구자들이 설정한 논문 분석기준에 따라 연구대상 기관, 조사대상, 연구유형 등에 대한 내용분석을 실시하였으며, 각 논문의 연구자가 설정한 주제어의 관계를 분석하는 키워드 네트워크 분석을 통해 연구주제를 분석하였다. 데이터클렌징 작업을 통해 총 1,073종 1,837개의 키워드를 추출하여 키워드 네트워크 분석에 활용하였다. 내용분석의 측면에서 연구결과는 다음과 같다. 연구유형을 분류한 결과 양적 연구 방법을 활용한 논문이 가장 많았으며 다음으로 실천적 연구, 질적 연구, 이론적 연구 순으로 분석되었다. 연구결과가 적용되는 기관에 따라 분류한 연구대상은 기업체, 대학교, 보통교육기관, 직업전문교육기관 중 전문계 고교(특성화고, 공업계열고, 마이스터고 등), 공공기관, 전문대학 순으로 나타났다. 또한 조사대상은 근로자, 대학생, 초・중등학생, 교사, 청년 순으로 나타났다. 연구주제를 살펴보기 위해 실시한 전체 네트워크 분석에서는 진로성숙도, 진로준비행동, 자기효능감, 진로장벽, 진로지도의 주제어들이 연결중심성이 높은 것으로 분석되었다. 또한 매개중심성이 높은 주제어는 자기효능감, 진로성숙도, 자기주도학습능력, 진로준비행동, 직업교육훈련 순으로 분석되었다. 추가적으로 직업교육 분야 주요대상자인 근로자, 대학생, 초중등학생에 대하여 에고네트워크 분석을 실시하고 각 네트워크의 주요키워드 도출 및 구조에 대한 특징을 설명하였다. 본 연구결과를 통해 국내 직업교육 관련 연구동향을 제시하고 향후 직업교육 연구의 발전방향을 제언하였다. The purpose of this study is to understand research trends of vocational education and to seek for the future developmental directions through comprehensive analysis of papers published in ‘The Journal of Vocational Education Research’, a representative academic journal on vocational education for the last ten years. Contents analysis such as institutions for research object, research subject, types of research, etc. was conducted by the researchers’ paper analysis criteria based on the 457 articles published by ‘The Journal of Vocational Education Research’ association from year 2007 to 2016. Also, subject of research was analyzed through keyword network analysis, analyzing relationships of keywords set by the relevant researchers. Keyword network abstracted 1,837 keywords and 1,037 different kinds in total through data cleansing process, and those keywords were used for the research analysis. The results are as follow in terms of contents analysis. In case of types of research, it was classified that papers using the quantitative research method were the most. Also, practical, qualitative, and theoretical research methods were used frequently in the order named. In case of research object, applying the research results on the spot, it was classified that companies, universities, general education institutions, vocational high schools of vocational training institutions(specialized vocational high schools, technical high schools, Meister high schools, etc.), government offices, and colleges applied the research result frequently in the order named. Also, in case of subject of research, workers, university students, elementary and middle school students, teachers and young man became the subject of research frequently in the order named. It was analyzed that through the overall network analysis for the study of the research subject, keywords such as career maturity, career preparation behaviors, self-efficacy, career barriers, career guidance have higher degree centrality. Also, keywords with higher betweenness centrality were analyzed as follow self-efficacy, careere maturity, self-directed learning capability, career preparation behaviors, vocational education and training in the order named. Additionally, ego network analysis was conducted to workers, university students, and elementary and middle school students, who are the main targets in the field of vocational education. Through the ego network analysis, main keywords of each network were drawn, and structural characteristics were explained as well in this paper. This study shows the research trends regarding vocational education using the research results as mentioned above and suggests future developmental directions in the field of vocational education.

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.

Exploring a New Methodology for Studying Korean Ancient History Using Network Analysis: Focusing on negotiation data from the Eastern Jin and Sixteen Kingdoms to the Song and Northern Wei period

임동민 고려대학교 한국사연구소 2023 International Journal of Korean History Vol.28 No.2

Network analysis is a methodology that helps understand complex phenomena by visualizing member interactions. In the context of Eastern Jin, Sixteen Kingdoms, Song, Northern Wei period, network analysis can shed light on the position of Paekche and Koguryŏ by analyzing negotiation networks. While existing studies have focused on negotiations between these states and China, few have visualized the entire negotiation network or compared the positions of Paekche and Koguryŏ within the broader East Asian network. This paper explores the network analysis methodology for ancient East Asian negotiation data and conducts a pilot analysis of specific periods. The methodology for applying network analysis to ancient history involves several steps, including evaluating its suitability, quantifying the data, verifying data reliability, and analyzing and visualizing the data. Limitations of using network analysis to study ancient history include obtaining sufficient data and verifying data reliability. Ancient East Asian negotiation data is relatively more abundant than other records, making it a good candidate for network analysis. However, because negotiation data is recorded from the perspective of various actors, it is essential to verify the reliability of the data by ancient history researchers. This paper theoretically analyzes the negotiation data of the Eastern Jin, Sixteen Kingdoms, Song, and Northern Wei periods. The negotiation network analysis reveals that Eastern Jin is the most centralized country, with Koguryŏ actively engaging in negotiations and Paekche focusing on diplomacy with Eastern Jin. The centrality analysis on the negotiation frequency data during Song and Northern Wei period shows that the Song and Northern Wei had the highest centrality in negotiation frequency among 28 countries, with Koguryŏ, Tuyuhun, and Paekche also prominent. The negotiation route analysis reveals the flow of information, with the Song having the highest betweenness centrality, Koguryŏ serving as a conduit to Shilla, and Paekche controlling the route to Mahan, Kaya, and Wa. Paekche plays a crucial role as a conduit between various regions, despite having lower centrality than Koguryŏ. In conclusion, this paper explored the methodology of applying network analysis to ancient East Asian negotiation data and attempted to understand the structural structure of ancient East Asian negotiation networks by analyzing negotiation data from a specific time period.

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.