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李垠尙 한국중국문화학회 2004 中國學論叢 Vol.18 No.-
The role of Chinese literati was to interpret omens, the indirect manifestation of God's will and to inscribe these into texts. To understand and explain the relationship between the Heaven and human society is literati's cultural responsibility. Based on this cultural ground, Liu Xie in The Literary Mind and the Carving of Dragon understood astronomy and geography as two patterns which represent the will of Heaven. Man observes and records the pattern of Heaven. Scribers and literati in ancient China played the role. The nature of writing in ancient China was to inscribe pattern representing the God's will.
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빅데이터 분석을 통한 라즈베리파이 교육에 대한 사회적 인식
이은상 학습자중심교과교육학회 2022 학습자중심교과교육연구 Vol.22 No.1
Objectives The purposes of this study were to analyze the social perception of Raspberry Pi and education using the big data analysis method. Methods It was extracted big data from keywords including ‘Raspberry Pi’ and ‘education’ through the Textom website and refined and analyzed the data using the Textom and the UNICET program. In this study, text mining analysis such as frequency analysis, TF-IDF analysis, degree centrality analysis, and N-gram analysis was performed, and CONCOR analysis was performed for semantic network analysis. Results As a result of text mining analysis, it was confirmed that ‘Arduino’, ‘computer’, ‘coding’, ‘education’, and ‘use’ were the major keywords. As a result semantic network analysis, three clusters could be identified: ‘education using Raspberry Pi’, ‘operation of Raspberry Pi education’, and ‘origin of Raspberry Pi’. Conclusions Through this study, it was possible to confirm various meaningful social perceptions of the general public in relation to Raspberry Pi education on the Internet. This study’s results provide fundamental data for academic research in Raspberry Pi-related education. 목적 이 연구의 목적은 빅데이터 분석 방법으로 라즈베리파이 교육의 사회적 인식을 분석하는 데 있다. 방법 이를 위해 텍스톰 사이트를 통해 ‘라즈베리파이’와 ‘교육’이 포함된 키워드를 중심으로 빅데이터를 추출하였고, 이 데이터를텍스톰 사이트와 UNICET 프로그램을 이용하여 정제 및 분석하였다. 결과 이 연구에서는 빈도 분석, TF-IDF 분석, 연결 중심성 분석, N-gram 분석 등의 텍스트 마이닝 분석 결과 ‘아두이노’, ‘컴퓨터’, ‘교육’, ‘코딩’, ‘활용’ 등이 주요 키워드임을 확인하였다. 또한, 의미 연결망 분석을 위해 CONCOR 분석을 수행한 결과 ‘라즈베리파이활용 교육’, ‘라즈베리파이 교육 운영’, ‘라즈베리파이 기원’ 등 3개의 카테고리를 확인할 수 있다. 결론 이 연구를 통해 인터넷상에서 라즈베리파이 교육과 관련된 일반 대중들의 여러 가지 의미 있는 사회적 인식을 확인할 수 있었다. 이 연구의 결과는 라즈베리파이 관련 교육을 연구하는 연구자나 기관의 학술 연구에 활용될 수 있는 기초 자료로 활용될 수 있을것이다
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A Study on the Characteristic of Parameters by the Response Surface Method in Final Wafer Polishing
이은상,황성철,이정택,원종구 한국정밀공학회 2009 International Journal of Precision Engineering and Vol. No.
As the level of Si-wafer surface directly affects device line-width capability, process latitude, yield, and throughput in fabrication of microchips, it needs to have ultra precision surface and flatness. Polishing is one of the important processing having influence on the surface roughness in manufacturing of Si-wafers. The surface roughness in final wafer polishing is mainly affected by the many process parameters. For decreasing the surface, the control of polishing parameters is very important. In this paper, the optimum condition selection of ultra precision wafer polishing and the effect of polishing parameters on the surface roughness were evaluated by using central composite designs such as the Box-Behnken method. Moreover, in accordance with variation of process variables, there is a temperature change on pad surface. And so, this paper also researches that this temperature variation affects surface roughness of Si-wafer.
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빅데이터 분석을 통한 발명 교육 센터에 대한 사회적 인식
이은상 한국융합학회 2022 한국융합학회논문지 Vol.13 No.1
이 연구의 목적은 빅데이터 분석 방법을 이용하여 발명 교육 센터에 대한 사회적 인식을 확인해 보는 데 있다. 이를 위해 TEXTOM 사이트를 이용하여 네이버와 다음 사이트의 블로그, 카페, 뉴스 채널에서 ‘발명+교육+센터’를 검색 키워드로 2014년 1월부터 2021년 9월까지의 데이터를 수집하였다. 수집된 데이터는 TEXTOM 사이트에서 정제하였으며, 텍스트 마이닝 분석과 의미 연결망 분석을 위해 TEXTOM 사이트, Ucinet 6, Netdraw 프로그램을 이용하였다. 수집된 데이터는 1차와 2차의 정제 과정을 거쳐 단어빈도를 바탕으로 주요 키워드 60개를 선정하였으며, 선정된 주요 키워드는 매트릭스 데이터 로 변환하여 의미 연결망 분석을 실시하였다. 이 연구의 텍스트 마이닝 분석 결과 ‘학생’, ‘운영’, ‘한국발명진흥회’, ‘특허청’ 등이 의미 있는 키워드임을 확인하였다. 의미 연결망 분석 결과 발명 교육 센터와 관련된 ‘교육 운영’, ‘발명 대회’, ‘교육 과정 및 진행’, ‘사업 모집 및 지원’, ‘주관 및 선정 기관’ 등 5개의 군집을 확인할 수 있었다. 이 연구의 결과는 발명 교육 센터에 대한 연구를 수행하는 연구자나 정책 입안자의 학술 연구에 활용될 수 있을 것이다. The purpose of this study is to analyze the social perception of invention education center using big data analysis method. For this purpose, data from January 2014 to September 2021 were collected using the Textom website as a keyword searched for ‘invention+education+center’ in blogs, cafes, and news channels of NAVER and DAUM website. The collected data was refined using the Textom website, and text mining analysis and semantic network analysis were performed by the Textom website, Ucinet 6, and Netdraw programs. The collected data were subjected to a primary and secondary refinement process and 60 keywords were selected based on the word frequency. The selected key words were converted into matrix data and analyzed by semantic network analysis. As a result of text mining analysis, it was confirmed that ‘student’, ‘operation’, ‘Korea Invention Promotion Association’, and ‘Korean Intellectual Property Office’ were the meaningful keywords. As a result of semantic network analysis, five clusters could be identified: ‘educational operation’, ‘invention contest’, ‘education process and progress’, ‘recruitment and support for business’, and ‘supervision and selection institution’. Through this study, it was possible to confirm various meaningful social perceptions of the general public in relation to invention education center on the internet. The results of this study will be used as basic data that provides meaningful implications for researchers and policy makers studying for invention education.
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