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        「교정연구」의 연구경향 분석과 과제: 언어 네트워크 방법론을 활용한 시기별 비교를 중심으로

        정병수,김은주 한국교정학회 2018 矯正硏究 Vol.28 No.3

        이 연구는 1991년부터 2017년까지 발간된 「교정연구」를 대상으로 언어 네트워크 분석(Semantic Network Analysis)을 통해 핵심 키워드의 중심성 분석을 하고자 한다. 이를 통해 우리나라 교정학 연구의 경향성을 파악하고 미래의 교정정책에 대한 방향성을 제시해 줄 수 있는 균형 잡힌 연구를 선택하도록 근거를 제공하는데 그 목적이 있다. 분석결과, 전반적으로 ‘교정’, ‘처우’, ‘방안’, ‘수형자’, ‘개선’ 등의 빈도수가 상대적으로 높다는 것을 알 수 있다. 이는 「교정연구」의 연구주제들이 주로 수형자의 교정처우와 그 개선방안에 관련된 연구들이 많았음을 시사한다고 볼 수 있다. 각 시기별로 분석한 결과를 보면, 1991년부터 2000년까지는 ‘교정’이라는 키워드를 중심으로 ‘방안’, ‘처우’, ‘문제’, ‘방향’ 등의 순으로 연결중심성이 높게 나타났으며, 특히 ‘법’, ‘수형자’, ‘제도’, ‘개선’, ‘실태’, ‘범죄’, ‘행형’ 등의 키워드가 높은 연결관계를 형성하고 있었다. 초기의 연구는 주로 교정관련 제도나 정책, 교정의 이념 및 이론들이 연구주제로 주목받으면서 교정학의 정체성 확립을 위한 기반 연구들이 많이 진행된 것으로 보인다. 2001년부터 2010년 사이에 이루어진 연구들을 살펴보면 ‘교정’이라는 핵심 키워드를 중심으로 ‘사회’, ‘개선’, ‘방안’, ‘소년’, ‘범죄’, ‘처우’, ‘제도’, 청소년’, ‘시설’, ‘프로그램’, ‘수형자’, ‘고찰’, ‘문제점’, ‘효과’ 등의 키워드가 연결중심성이 높게 나타났는데, 이 역시 교정과 관련된 법・제도의 개선 및 당시 사회적 관심이 연구주제에 반영되었다고 볼 수 있다. 특히, 이전 시기와 다르게 ‘프로그램’, ‘효과’, ‘영향’, ‘요인’ 등의 키워드가 새롭게 등장하였다. 즉, 이 시기에서는 교정학의 연구주제가 프로그램의 효과성 분석이나 수형자 및 소년범 등의 행태에 초점을 맞춘 실증적 연구가 서서히 증대되고 있는 것으로 나타나 교정학 분야에 다양한 경험적 연구들이 다루어지기 시작했다는 것을 알 수 있었다. 또한 이 시기에 ‘지역사회’, ‘약물’, ‘보호관찰’ 등의 키워드가 새로이 등장하면서, 당시 사회내 처우와 보호관찰 등에 대한 관심이 증가하고 있었음을 알 수 있었으며, 약물범죄자의 교정 등 수형자의 개별처우 프로그램에 대한 실증적 연구가 점차 연구주제로 선택되기 시작했음을 알 수 있었다. 마지막으로 2011년부터 2017년까지의 연구에서는 ‘교정’을 중심으로 ‘소년’, ‘방안’, ‘범죄’, ‘수용’, ‘시설’, ‘제도’, ‘재범’, ‘보호’, ‘치료’, ‘개선’, ‘효과’, ‘프로그램’ 등의 순으로 가장 높은 연결중심성을 보여주고 있다. 2001-2010년 시기와 다르게 ‘소년’이나 ‘청소년’ 등의 키워드가 연결중심성이 많이 높아진 것으로 분석되었으며, 특히 이 시기에서는 ‘재범’, ‘치료’, ‘예방’, ‘가석방’ 등의 키워드가 새로이 연구주제로 등장하게 되는데, 이전 시기에 비해 범죄자의 재범방지에 관한 연구와 수형자의 치료감호 등에 대한 연구주제가 선택되고 있으며, 범죄에 대한 사후적 분석보다 소년비행이나 성인 범죄에 대한 사전적 예방이 근본적인 범죄대책으로 인식되면서 이에 대한 연구들도 활발히 이루어진 것으로 판단된다. This study attempts to analyze the centrality of core keywords through semantic network analysis on “Correction Review” published between 1991 and 2017. Through this analysis, the purpose of this study is to provide a basis for selecting a balanced research that can identify the tendency of Korean Corrections studies and present the direction of correction policy in future. In the results of analysis, it is shown in general that the frequency of ‘correction’, ‘treatment’, ‘strategy’, ‘prisoner’, ‘improvement’, etc. is relatively high. This suggests that many of the research topics of “Correction Review” are mainly related to the correction treatment of prisoners and improvement strategies. According to the results of analysis by period between 1991 and 2000, the connection centrality was found to be high centrally in the keyword ‘correction’, and in the order of ‘strategy’, ‘treatment’, ‘problem’, ‘direction’, etc. Especially, keywords such as ‘law’, ‘prisoner’, ‘institution’, ‘improvement’, ‘actual condition’, ‘crime’, ‘imprisonment’, etc. were forming high linkages. In the earlier studies, research topics are mainly focused on the correction‐related system, policy, correction ideology and theories, and it seems that there were many basic researches to establish the identity of corrections. In the studies conducted between 2001 and 2010, focusing on the core keyword ‘correction’, it was found that the connection centrality was high in the order of ‘society’, ‘improvement’, ‘strategy’, ‘boyhood’, ‘crime’, ‘treatment’, ‘institution’, ‘juvenile’, ‘facility’, ‘program’, ‘prisoner’, ‘review’, ‘problem’, ‘effect’, etc. This also suggests that the improvement of laws and systems related to correction and social interest at the time were reflected in the research topics. Especially, different from the earlier period, keywords such as ‘program’, ‘effect’, ‘influence’, ‘factor’, etc. newly appeared. In other words, in this period, the research topics of correction shows that the empirical studies were gradually increasing focusing on the effectiveness analysis of the program and the behaviors of prisoners and/or inmates, which suggests that various experience studies in the field of correction began to be studied. In addition, at this time, new keywords such as ‘community’, ‘drug’, ‘probation’, etc. newly appeared, and it was found that interest in treatment and probation in society at that time was increasing. And the correction of drug offenders, the empirical studies on the individual treatment programs of prisoners gradually began to be selected as research topics. Lastly, in the studies conducted in the period between 2011 and 2017, it was found that the connection centrality was high centrally on ‘correction’ in the order of ‘boyhood’, ‘strategy’, ‘crime’, ‘acceptance’, ‘facility’, ‘institution’, ‘recidivism’, ‘protection’, ‘treatment’, ‘improvement’, ‘effect’, ‘program’, etc. Unlike the period of 2001-2010, the ‘connection centrality’ for the keywords such as ‘boyhood’ or ‘juvenile’ was analyzed to be increased rapidly, and especially in this period, as keywords such as ‘recidivism’, ‘treatment’, ‘prevention’ and ‘parole’, etc. newly appeared. Unlike the previous period, the studies on the prevention of recidivism of offenders and the research topics on the treatment and custody of prisoners’ were selected, and as precautionary measures against juvenile delinquency or adult crime are perceived as fundamental crime measures rather than an ex post facto analysis, it is thought that studies on these have been actively conducted.

      • KCI등재

        Prefix-트리를 이용한 동적 가중치 빈발 패턴 탐색 기법

        정병수,Jeong, Byeong-Soo,Farhan, Ahmed 한국정보처리학회 2010 정보처리학회논문지D Vol.17 No.4

        지금까지의 빈발 패턴(Frequent Pattern) 마이닝에서는 각 항목들의 중요도(Weight)는 모든 같은 값으로 다루어 왔으나 실 환경에서는 각 항목들의 중요도가 다르게 적용되는 경우가 많이 있고 또 같은 항목이라도 시간에 따라 다른 중요도 값으로 다루어져야 할 경우가 있다. 비즈니스 데이터 분석 환경이나 웹 클릭 데이터 분석 환경과 같은 응용에서도 동적으로 변하는 중요도를 고려하여야 한다. 지금까지 항목의 중요도를 고려하는 여러 패턴 마이닝 기법들이 제안되고 있으나 동적으로 변하는 항목의 중요도를 고려하는 연구는 발표되지 않고 있다. 본 논문에서는 처음으로 동적인 항목들의 중요도(혹은 가중치)를 고려하는 빈발 패턴 마이닝 알고리즘을 제안한다. 제안하는 기법은 단 한번의 데이터베이스 스캔으로 처리되므로 스트림 데이터를 분석할 수 있다. 여러 실험을 통하여 제안하는 기법은 매우 효과적이며 확장성이 좋은 것임을 보인다. Traditional frequent pattern mining considers equal profit/weight value of every item. Weighted Frequent Pattern (WFP) mining becomes an important research issue in data mining and knowledge discovery by considering different weights for different items. Existing algorithms in this area are based on fixed weight. But in our real world scenarios the price/weight/importance of a pattern may vary frequently due to some unavoidable situations. Tracking these dynamic changes is very necessary in different application area such as retail market basket data analysis and web click stream management. In this paper, we propose a novel concept of dynamic weight and an algorithm DWFPM (dynamic weighted frequent pattern mining). Our algorithm can handle the situation where price/weight of a pattern may vary dynamically. It scans the database exactly once and also eligible for real time data processing. To our knowledge, this is the first research work to mine weighted frequent patterns using dynamic weights. Extensive performance analyses show that our algorithm is very efficient and scalable for WFP mining using dynamic weights.

      • KCI등재후보

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