토론기계를 향하여: 유사도와 공동출현에 기초한 뉴스 문장 연결망 분석 알고리즘 제안

박대민(Daemin PARK) 한국HCI학회 2016 한국HCI학회 학술대회 Vol.2016 No.1

이 논문은 뉴스를 단어 중심의 의미연결망 분석을 통해 연구할 때 나타나는 한계를 지적하고, 문장 수준의 의미연결망 분석을 하는 방법으로서 뉴스 문장연결망분석 방법을 제안한 뒤, 그에 따른 시행연구를 실시했다. 뉴스 문장연결망은 의미연결망의 하나로, 이 연구에서는 개인실명 직접인용문을 결점으로 하는 의미연결망을 뜻한다. 연결은 기사공동출현 여부와 유사도를 결합한 관련도에 의해 부여한다. 이 때 유사도는 명사를 기준으로 인용문 간 코사인 유사도로 계산한다. 관련도에 의한 인용문 행렬은 기사공동출현에 의한 인용문 행렬과 유사도에 의한 인용문 행렬의 합으로 나타난다. 이 때 두 행렬은 척도가 다르 시행연구로는 2011 년 8 개 중앙지의 분단관련 기사 405 개의 인용문 949 개를 대상으로 뉴스문장연결망 분석을 실시했다. 또한 주요구성집단의 지름 에 해당하는 주요경로 상에 있는 인용문의 내용을 살펴봤다. 뉴스는 다양한 주제에 대한 사회적 논쟁을 담고 있으며 한 기사는 하나의 주제를 중심으로 한 핵심주장이 인용문을 통해 간결하게 묶여있다. 따라서 이들 간의 연결망을 구성하면 일종의 토론기계를 위한 말뭉치를 대규모로 자동 구축할 수 있을 것으로 기대한다. This research suggests news sentence network analysis algorithm based on similarity and cooccurence. News contains abundant arguments with facts and quotes those are critical to represent agendas. News sentence network is a semantic network which consists of quotes as nodes. Connectivity is defined by relevance between quotes. Relevance matrix is the sum of similarity matrix calculated by cosine similarity algorithm and cooccurence matrix. This study analyzed 949 quotes from 405 news articles and visualized networks. The results verified that semantic paths were well defined to show the sequence of sub-agendas. News semantic network analysis algorithm can provide a methodology to automatically generate a massive corpus in a sentence level as a training set to develop a debating machine.

의미연결망 분석을 통한 에니어그램 키워드 중심 국내 학술지 연구 동향 분석

지미선 한국에니어그램학회 2018 에니어그램연구 Vol.15 No.2

본 연구는 에니어그램 키워드 중심 국내 학술지에 대한 연구동향 분석으로 의미연결망분석 기법을 활용하여 분석하였다. 주된 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 핵심단어의 빈도를 살펴본 결과 “에니어 그램”이 가장 높았고, 다음으로는 “성격유형”, “연구”, “활용”, “분석”, “프로그램”, “효과”, “개발” 순 으로 빈도가 높았다. 둘째, 핵심 키워드 네트워크 중심성을 살펴보았을 때 연결중심성, 매개중심성, 위 세중심성의 상위에 “에니어그램”, “성격유형”, “연구”, “활용”, “프로그램” 등의 단어가 나타났다. 이는 관련 연구에서 추출된 키워드 중 상위 빈도 단어의 순서와 비슷하다. 의미네트워크 특성을 파악하기 위해 CONCOR 분석을 실시한 결과 8가지 하위 집단으로 분류되었다. 1)‘에니어그램‘ 키워드와 함께 ‘한국형에니어그램’이 하나의 그룹으로 형성 되었고, 2) 성격 특성 및 차이에 대한 연구 3) 측정 주요 변수에 대한 연구 4) 사례연구 5) 캐릭터 분석, 6) ‘타당화 및 상관성’, 7) ‘에니어그램심리역동’, 8) ‘중심’ 등이 각각의 유사 그룹에 포함 되었다. 세부적인 특성을 살펴보기 위해 2가지 사례를 제시했는 데 힘의 중심(머리, 가슴, 장)에서 가슴중심이, 부모(어머니, 아버지)에서 어머니에 대한 연구가 많이 이루어지고 있었다. 이를 통해 에니어그램에 대한 다양한 사례 및 질적 연구가 필요하며, 각 유형별 세부접근과 다양한 계층에 대한 연구가 더 필요함을 알 수 있었다. 또한 이 연구는 빅데이터 분석방 법의 하나인 의미연결망 분석((Semantic Network Analysis)을 사용하여 에니어그램 관련된 국내 연구에서 다룬 주요개념과 개념들의 관계에 초점을 두고 관련 국내의 연구동향을 밝혔다는데 의의가 있다. This study uses semantic network analysis to examine research trends in enneagram keyword –focused Korean journal articles. The main research findings are as follows. First, with regard to keyword frequency, “enneagram” was the most frequently used, followed by “personality type,” “research,” “use,” “analysis,” “program,” “effectiveness,” and “development,” in that order. Second, with regard to the network centrality of the keywords, words such as “enneagram,” “personality type,” “research,” “use,” and “program” appeared in the upper ranks of degree centrality, betweenness centrality, and eigenvector centrality. This order is similar to that of high-frequency words among keywords extracted in related studies. A CONCOR analysis, performed to identify the characteristics of the semantic network, identified eight lower-level groups: 1) the “enneagram” keyword and “Korean enneagram”; 2) research on personality characteristics and differences; 3) research on important variables measured; 4) case studies; 5) character analysis; 6) “validation and relationship”; and two groups, 7) and 8), comprising enneagram dynamic psychology and centrality. Two cases were presented to examine the specific characteristics. With regard to the centers of intelligence (heart, head, and gut), much research has been conducted on the heart, and with regard to parents (mother and father), much research has been conducted on mothers. The findings indicate that case studies and qualitative research are needed on enneagram and on specific approaches to each type and the various classes. The study is significant in that it uses semantic network analysis, a big data approach, to identify research trends in Korea with a focus on the relationship between the main concepts covered in domestic studies and concepts related to enneagram.

유사도, 기사 공동 출현, 정보원에 기초한 뉴스 문장연결망 분석 알고리즘 제안

박대민(Daemin PARK),서봉원(Bongwon Suh),김성현(Seonghyun Kim),유재연(Jaeyoun You),송정우(Jungwoo Song) 한국언론학회 2018 커뮤니케이션 이론 Vol.14 No.3

이 논문은 뉴스를 단어 중심의 의미연결망 분석을 통해 연구할 때 나타나는 한계를 지적하고, 문장 수준의 의미연결망 분석을 하는 방법으로서 뉴스 문장연결망 분석방법을 제안했다. 이 연구에서는 특히 뉴스 인용문 중심의 분석 프로그램인 쿼트넷을 만들어 시행연구를 실시했다. 인용문 중심 뉴스 문장연결망은 개인실명 직접인용문을 결점으로, 동일 정보원 발언 여부, 기사 공동 출현 여부, 자카드 유사도를 결합한 관련도를 연결로 하는 의미연결망을 뜻한다. 뉴스 문장연결망은 의미경로를 가지며, 이를 활용해 중심문장, 요약문장, 상술문장 등을 정의할 수 있다. 이 연구에서는 〈빅카인즈〉에서 1990년 1월 1일부터 2016년 4월 30일까지 ‘인공지능’으로 검색된 기사 2,337개의 인용문 5,046개에 대해 뉴스 문장연결망 분석을 실시했다. 분석 결과, 유사도 계수를 0.333으로 했을 때 고립자(isolated node)를 제외하고 3,742개 결점 6,708개의 연결로 이루어진 문장연결망이 도출됐으며 알파고와 인공지능의 충격, 인공지능을 활용하는 여러 기술들을 적절히 분류하고 요약했다. 유사도 절삭 기준을 0.333에서 0.450로 높이면 고립자를 제외한 결점은 3,697개, 연결은 6,383개였다. 연결이 줄고 고립자가 늘어나면서 내용이 지나치게 세분화되어 묶이는 경향을 보였다. 뉴스가 중요한 사회 전반의 쟁점들에 대해 대중적인 논증을 다년간 축적하고 있다는 점을 고려할 때 IBM 프로젝트 디베이터와 같은 컴퓨터 논증의 기초 기술로서 사회과학자가 쉽게 활용할 수 있는 컴퓨터 논증 프로그램을 설계하는데도 기여할 수 있을 것이다. In this paper, we point out the limitations of the research on word - based semantic network analysis and propose a news sentence network analysis method as a method of semantic network analysis at sentence level. In this study, we developed Quetnet as the prototype news quote analysis program, and conducted a pilot study. The news sentence network focusing on quotes is a semantic network that nodes are quotes, and edges are defined as the association of jacquard similarity, co-occurrence of articles, and whether the same sources uttered quotes within a short period of time. The news sentence network has a semantic path and can be used to define the one main sentences, summarizing sentences, and sentences in details. In this study, we conducted a news sentence network analysis on 5,046 quotations of 2,337 articles quoted as "artificial intelligence(AI)" from January 1, 1990 to April 30, 2016. Articles were collected from news big data system <BigKinds>. As a result of the analysis, it was found that 3,742 nodes and 6,708 edges were detected except for the isolated node when the similarity parameter was 0.333, and topics about AI technology and its soical shocks are classified and summarized better comparing with the analyis node when the similarity parameter was 0.450. Given that news is accumulating years of public debates of important social issues, it can also contribute to the design of computational argumentation such as the IBM Project Debater, espeically for the purpose of social sciences.

의미연결망 분석을 이용한 웹툰의 연구 동향 분석

정위,최동혁 한국만화애니메이션학회 2020 만화애니메이션연구 Vol.- No.59

This study analyzed the research trends of webtoons through semantic network analysis. Webtoons have received a lot of public, practical and academic attention over the past 15 years. However, the research results have not been comprehensively compiled yet. In response, 271 related papers were selected for analysis in order to identify research trends in core research and detailed research areas in the webtoon field, and a total of 726 keywords were extracted from these papers and a semantic network analysis was conducted on 99 keywords. The semantic network analysis provides a summary of the overall research performance in network form, based on the interrelationships between the detailed concepts used in a particular research field, as well as deriving the areas of study among the detailed concepts. In this study, a detailed technique of semantic network analysis was performed: keyword frequency analysis, centrality analysis, and cohesive group analysis by CONCOR. Key research concepts of webtoon research can be derived through frequency analysis and centrality degree analysis and can capture sub-research areas of webtoons based on the structural equivalence of the terminology index. The concept of core research in the field of webtoon research was identified through frequency analysis and centrality degree analysis through semantic network analysis. Keywords for narrative, storytelling, business model, cartoon and media conversion showed high frequency, followed by narrative, storytelling, business model, cartoon, content, platform, media conversion and brand webtoon. Overall, keywords such as narratives, storytelling, business models, and cartoons appear more frequently and are more centrality degree so it was understood that they are the main concept of the webtoon research. After checking the detailed research areas of the webtoon research field, it was confirmed that there were seven detailed research areas. [Group 1] Commercial use of webtoons, [Group 2] participation of webtoon users, [Group 3] production of webtoons, [Group 4] webtoons and Internet culture, [Group 5] webtoons education, [Group 6] media OSMU, and [Group 7] webtoons copyright. Based on the above analysis results, this study presented suggestions on the trend of webtoon research and methodology, and suggested research tasks and directions that should be solved in future research. 웹툰은 지난 15년 동안 대중적으로, 실무적으로, 또 학술적으로 많은 관심을 받아 온 주제이다. 그런데 아직 그 연구 내용과 결과가 종합적으 로 정리된 바 없다. 이에 본 연구는 의미연결망 분석을 통해 웹툰 연구를 분석하여 웹툰 분야의 핵심연구 및 세부연구영역 등의 연구 동향을 포착 하였다. 의미연결망 분석의 세부 기법인 빈도분석과 연결 중심성 분석을 통해 웹툰 연구의 핵심 연구개념을 도출할 수 있다. 구조적 등위성 분석 을 통해서는 웹툰의 하위연구 영역을 포착할 수 있다. 본 연구에서는 웹툰 관련 논문 271편을 분석대상으로 선정했으며, 이들 논문에서 총 726개의 키워드를 추출하여 그중 99개의 키워드를 대 상으로 의미연결망 분석을 하였다. 의미연결망 분석의 세부 기법인 키워 드 빈도분석, 연결 중심성 분석 및 구조적 등위성 분석을 하였다. 서사, 스토리텔링, 비즈니스 모델, 만화, 매체전환의 키워드가 높은 출현빈도를 보였으며, 서사, 스토리텔링, 비즈니스 모델, 만화, 콘텐츠, 플랫폼, 매체 전환, 브랜드 웹툰의 순으로 연결 중심성이 높게 나타났다. 서사, 스토리 텔링, 비즈니스모델, 만화와 같은 키워드들이 출현빈도도 높고 연결 중심 성도 높은 편이어서 웹툰 연구에서 주목하는 중점 개념임을 파악하였다. 웹툰 연구 분야의 세부 연구영역을 확인한 결과 7개의 세부 연구영역이 있는 것으로 확인되었다. [그룹 1] 웹툰의 상업적 활용, [그룹2] 웹툰 사 용자 참여, [그룹3] 웹툰 연출, [그룹4] 웹툰과 인터넷문화, [그룹5] 웹 툰 교육, [그룹6] 매체전환, [그룹7] 웹툰 저작권으로 그룹의 특성을 제 시하였다. 이상의 연구결과를 바탕으로 본 연구는 웹툰 연구 동향 및 방 법론에 대한 시사점을 제시하였으며, 향후 연구에서 해결해야 할 연구 과 제와 방향을 제언하였다

의미연결망 분석을 통한 혁신행동 연구동향

김승곤,설현도 한국기업경영학회 2020 기업경영연구 Vol.27 No.6

본 연구는 의미연결망 분석을 통해 혁신행동 연구동향을 제시하였다. 국내에서 혁신행동은 지난 21년 동안 학술적으로 실무적으로 많은 관심을 받아 온 연구 주제이다. 그런데 아직 그 연구 내용과 결과가 종합적으로 정리된 바 없다. 혁신행동은 다의적이며, 다양한 학문 분야에서 접근하고 있다. 따라서 혁신행동이 어떠한 연구 개념들과 함께 연구되고 있는지 그 의미적 연관성을 이해할 때 혁신행동의 연구결과는 더 명확해질 수 있다. 1999년 1월부터 2019년 12월까지 한국학술지인용색인(KCI)에서 혁신행동을 주제로 연구된 논문을 596편 수집 하였으며, 이중 연구목적에 부적합한 40편을 제외한 556편을 연구대상으로 선정했다. 키워드 정제를 하여 743 개의 키워드를 추출하였으며, 혁신행동을 제외한, 3회 이상 출현빈도를 보인 124개의 키워드를 최종 분석대상 으로 선정했다. 의미연결망 분석은 특정 연구 분야에서 사용된 세부 개념 간의 상호관계에 기초하여 전체 연구 성과를 네트워크 형태로 요약 제시해줄 뿐 아니라 키워드 간의 상호연관성에 기초한 세부 연구영역을 도출해준 다. 의미연결망 분석의 세부 기법인 키워드 빈도분석, 연결중심성 분석 및 구조적 등위성에 의한 응집집단분석 을 시행하였다. 먼저 빈도분석 결과 조직몰입, 변혁적 리더십, 자기효능감, 직무열의, 셀프리더십의 순으로 빈도 가 높게 나타났다. 연결중심성 분석을 시행한 결과 조직몰입, 자기효능감, 조직지원인식, 셀프리더십의 순서로 연결중심성 지수가 높게 나타났다. 혁신행동 연구에서 중점 연구 개념은 조직몰입, 변혁적 리더십, 자기효능감 이라는 사실을 알 수 있었다. 콘커분석을 통해 8개 세부 연구영역을 도출하였으며 영역별 네트워크 분석을 실시하여 영역별 키워드 간 미시적 연결 관계를 바탕으로 세부적인 지식구조를 형성하고 있음을 발견하였다. 이상의 분석결과를 바탕으로 본 연구는 혁신행동 연구동향 및 방법론에 대한 시사점을 제시하였으며, 향후 연구에서 해결해야 할 연구 과제와 방향을 제언하였다. This study presented research trends in innovative work behavior through semantic network analysis. Innovation work behavior is a research topic that has received a lot of academic and practical attention over the past 21 years in Korea. However, the research contents and results have not been comprehensively organized yet. Innovative work behavior is multidisciplinary, and studied in various academic fields, so the results of the study on innovative behavior may become clearer when identifying its semantic association with which research concepts are being studied. The semantic network analysis not only summarizes the overall research performance in the form of a network but also derives subordinate research fields based on the interrelationships between keywords used in specific research areas. Keyword frequency analysis, centrality degree analysis, and CONCOR analysis, which are the detailed technique of semantic network analysis were performed. As a result of frequency analysis and centrality degree analysis, key research concepts of innovative work behavior research were derived as organizational commitment, transformational leadership, self- efficacy and so on. From CONCOR analysis were eight subordinate research fields drived. By conducting network analysis on keywords by subordinate research field, detailed knowledge structure was identified. innovative work behavior is not conceptual or abstract, unlike creativity. It is expressed through visible actions, and the success or failure is clear. Specific examples of innovative behavior, studies of how they are applied to tasks, or field-oriented research trends were presented to enhance innovative work behavior at organizational sites.

빅데이터 분석을 통한 아두이노 강의에 대한 사회적 인식

이은상 한국정보교육학회 2021 정보교육학회논문지 Vol.25 No.6

이 연구의 목적은 빅데이터 분석 방법을 이용하여 아두이노 강의에 대한 사회적 인식을 분석하는 데 있다. 이 를 위해 네이버 사이트의 블로그, 카페, 뉴스 채널에서 ‘아두이노+강의’를 검색 키워드로 2012년 1월부터 2021년 5월까지의 데이터를 텍스톰 사이트로 수집하였다. 수집된 데이터는 텍스톰 사이트를 이용하여 정제하였으며, 텍 스톰 사이트, Ucinet 6, Netdraw 프로그램을 이용하여 텍스트 마이닝 분석과 의미 연결망 분석을 수행하였다. 빈도 분석, TF-IDF 분석, 연결 중심성 등의 텍스트 마이닝 분석 결과 ‘교육’, ‘코딩’ 등이 상위 키워드임을 확인 하였다. 의미 연결망 분석을 위해 CONCOR 분석을 수행한 결과 ‘아두이노 관련 교육’, ‘피지컬 컴퓨팅 관련 강 의’, ‘아두이노 특강’, ‘GUI 프로그래밍’ 등 4개의 군집을 확인할 수 있다. 이 연구를 통해 인터넷상에서 아두이노 강의와 관련하여 일반 대중들의 여러 가지 의미 있는 사회적 인식을 확인할 수 있었다. 이 연구의 결과는 아두 이노 강의를 준비하는 교수자나 해당 주제를 연구하는 연구자, 나아가 소프트웨어 교육이나 코딩 교육과 관련 정책을 수립하는 정책 입안자들에게 의미 있는 시사점을 제공하는 자료로 활용될 것이다. The purpose of this study is to analyze the social perception of Arduino lecture using big data analysis method. For this purpose, data from January 2012 to May 2021 were collected using the Textom website as a keyword searched for ‘arduino + lecture’ in blogs, cafes, and news channels of NAVER website. The collected data was refined using the Textom website, and text mining analysis and semantic network analysis were performed by opening the Textom website, Ucinet 6, and Netdraw programs. As a result of text mining analysis such as frequency analysis, TF-IDF analysis, and degree centrality it was confirmed that ‘education’ and ‘coding’ were the top keywords. As a result of CONCOR analysis for semantic network analysis, four clusters can be identified: 'Arduino-related education', 'Physical computing-related lecture', 'Arduino special lecture', and 'GUI programming'. Through this study, it was possible to confirm various meaningful social perceptions of the general public in relation to Arduino lecture on the Internet. The results of this study will be used as data that provides meaningful implications for instructors preparing for Arduino lectures, researchers studying the subject, and policy makers who establish software education or coding education and related policies.

What Semiotic Values Do Cosmetics Consumers Consume? : Analysis of Cosmetic Brand Reputation and Brand Selection Attributes Using Text Mining

Man Seok Song 한국피부과학연구원 2021 아시안뷰티화장품학술지 Vol.19 No.2

목적: 본 연구는 화장품 소비자가 소셜미디어에 작성한 화장품 브랜드 평판과 선택 속성에 대한 담론적 리뷰로 남긴 주관적 감 성 빅데이터를 크롤링하여 소비자 자신이 구매한 화장품 기호가치 소비를 어떻게 인식하고 있는가에 대해 텍스트 마이닝 분석 기 법인 워드클라우드 분석, 의미연결망 분석, 그리고 감성 분석을 실시하였다. 방법: 빅데이터의 수집과 분석 도구로는 R version 3.6.2-RStudio Version 1.4.1103 프로그램을 이용하여 화장품 소비자가 구매후 남긴 기호가치 경험 리뷰 데이터를 수집하였으며, 수집된 데이터에 대해 데이터의 전처리와 불용어의 설정, 모델링의 실행, 결과 해석까지 총 3단계에 걸쳐 연구를 진행하였다. 결과: 워드클라우드 분석 결과 '피부'라는 단어가 가장 높게 나타났으며 '구입', '자연'이 다음으로 비중이 높게 나타났다. 이들 주제어가 두 드러지게 나타난 것은 화장품 이용 소비자가 기호가치에 의해 구매한 화장품 선택 요인의 경험 가치를 잘 반영하고 있다 할 수 있 다. 의미연결망 분석 결과에서 '자연', '진짜', '제품', '커버', '사용', 그리고 '스킨 화장품' 등의 경우 연결중심성과 매개중심성, 그리고 근접중심성이 높게 나타났으며, 감성 분석 결과 긍정적 반응을 보인 것은 4,742 단어이며, 부정적인 반응 결과 단어는 2,039, 그리 고 중립으로 나타난 단어는 14,146으로 나타났다. 결론: 워드클라우드 분석에서 상위 30위의 주제어들은 화장품 이용 소비자의 구 매 목적과 선택 속성을 잘 나타내고 있는 것으로 보이며 화장품 소비를 위한 요소에서 매우 중요하다는 것을 의미하고 있다. 의미 연결망 분석에서 매개중심성, 연결중심성, 근접중심성 등에서 모두 높게 나타난 '진짜', '제품', 그리고 '스킨 화장품' 등은 일 특정 화 장품 브랜드에 대한 의미의 확산과 연결에 중요한 역할을 한다. 감성 분석 결과 긍정적인 감성 반응이 부정적인 감성 반응보다 약 2.33배 높게 나타난 것은 연구 대상인 일 특정 화장품 브랜드 기업의 브랜드 평판이 좋은 것으로 판단된다. Purpose: This study aims to empirically analyze how consumers perceive their consumption of the semiotic value from cosmetics that they purchased by using text-mining analysis techniques-word cloud analysis, semantic network analysis, and sensitivity analysis-and examining the subjective emotional big data that consumers have left as discourse reviews concerning the brand reputation and selection attributes of cosmetics in social media. Methods: R version 3.6.2-RStudio Version 1.4.1103 was used to collect and analyze the review data on the semiotic value experience that cosmetics consumers left after their purchases. The research was conducted in three stages: the pre-processing of collected data and setting of stopwords, the execution of modeling, and the result analysis. Results: The word cloud analysis evinced that the word “skin” appeared the most, followed by “purchase” and “nature”. The fact that such keywords featured prominently suggests that cosmetics consumers described their experience of their purchased cosmetics based on a semiotic value. The semantic network analysis revealed that “nature”, “product”, “real,” “cover,” “use,” and “skin cosmetics” had high levels of degree centrality, betweenness centrality, and closeness centrality. Finally, through the sensitivity analysis, 4,742 words showing positive reviews, 2,039 words showing negative reviews, and 14,146 showing neutral reviews were found. Conclusion: In the word cloud analysis, the top 30 keywords represented the purchase goal and selection attribute of cosmetics consumers well and are considerably important for consumption factors related to cosmetics. “Real”, “product”, and “skin cosmetics”, all of which were high in betweenness centrality, degree centrality, and closeness centrality in the semantic network analysis, play an important role in spreading and connecting “meaning” toward particular cosmetics brands on a daily basis. Finally, the sensitivity analysis found that positive emotional reviews appeared approximately 2.33 times more often than negative ones.

의미 연결망 분석을 통한 초등학교 교육과정과 기본 교육과정의 평가 내용 비교 분석

김지수(Ji-su Kim),남윤석(Yun-Sug Nam) 한국특수교육교과교육학회 2023 특수교육교과교육연구 Vol.16 No.1

이 연구는 의미 연결망 분석을 활용하여 2015 개정 초등학교 교육과정 국어, 수학과 및 2015 개정 기본 교육과정 국어, 수학과 평가 관련 핵심어를 비교 분석하여 기본 교육과정 평가 방안의 개선 방향을 탐색하고자 하였다. 이를 위하여 자료 수집 및 핵심어 사전 정제 단계, 핵심어 추출 단계, 의미 연결망 분석 및 시각화 단계로 분석을 실시하였다. 핵심어 빈도 추출과 의미 연결망 및 중심성 분석을 위해 R프로그램과 Textom, UCINET을 활용하였다. 연구 결과로 첫째, 두 교육과정 국어, 수학과 평가 관련 핵심어 빈도 분석과 의미 연결망 분석에서 ‘학생’, ‘활용’과 같은 공통된 핵심어가 나타났다. 둘째, 초등학교 교육과정 국어, 수학과에서는 ‘작품’, ‘다루지 않음’, ‘분수’ 등 구체적인 성취기준과 평가기준에 대한 핵심어가 나타났다. 셋째, 기본 교육과정 국어, 수학과에서는 ‘강점’, ‘일반화 평가’ 등의 특수교육대상학생의 교육적 요구에 적합한 핵심어가 나타났다. 이러한 연구 결과를 토대로 향후 개정되는 기본 교육과정의 평가 방안에 대해 제언하였다. This study aims to compare and analyze keywords related to assessment in the Korean and Math subjects under the 2015 Revised Elementary School Curriculum and the 2015 Revised Basic Curriculum and explore the directions of improving basic curriculum assessment plans. For these purposes, the study conducted an analysis at the stage of collecting data and refining keywords in the dictionary, the stage of extracting keywords, and the stage of analyzing and visualizing semantic networks. The R program, Textom, and UCINET were used to extract keyword frequency and analyze semantic networks and centrality. The findings were as follows: first, “student” and “utilization” were common keywords related to assessment in the Korean and Math subjects under the two curriculums according to the results of frequency and semantic network analyses; secondly, the Korean and Math subjects under the Elementary School Curriculum contained keywords related to the specific achievement and assessment criteria such as “work” “not covered,” and “fraction”; and finally, the Korean and Math subjects under the Basic Curriculum contained keywords fit for the individual educational needs of special education students such as “strength” and “generalization assessment.” Based on these findings, the study made proposals for the evaluation plans of the Basic Curriculum to be revised in the future.

의미연결망 분석을 활용한 코로나19 상황에서의 중·고등학교 실시간 쌍방향 원격수업 사례 분석

도재우(Jaewoo Do),김수진(Sujin Kim),문제웅(Jewoong Moon) 한국질적탐구학회 2020 질적탐구 Vol.6 No.3

코로나19로 인한 대면접촉이 제한된 상황에서 교육부는 학습결손을 방지하기 위해 온라인 개학을 시행하여 전국의 초·중·고등학생들에게 원격수업을 통해 정규수업을 제공하였다. 특히, 원격수업 수업 유형 중 하나인 실시간 쌍방향 원격수업은 높은 잠재적 효과에도 불구하고 해당 수업 유형에 대한 낯섦과 설계자원의 부족이라는 한계로 인해. 코로나19 상황에서 교사들의 활용에 어려움이 있다. 하지만 실시간 쌍방향 원격수업이 가진 장점(실시간 피드백, 상호작용 촉진, 높은 교육효과성 등)으로 활용에 대한 요구 또한 높아지고 있는 상황이다. 이 연구의 목적은 교사들의 실시간 쌍방향 원격수업 활용을 지원하기 위한 교수자원을 제공하는 데 있다. 이 연구는 실제 원격수업 사례로부터 교수자원을 도출하기 위해 전국 시·도교육청이 공개하고 있는 코로나19 상황에서의 실시간 쌍방향 원격수업 사례를 수집하였다. 수집된 사례를 분석한 결과 사례별 다른 구성항목, 낮은 접근성과 내용 구체성 문제 등으로 개별 사례로는 기존 수업사례가 수행하던 교수자원으로서의 활용이 어렵다는 것을 확인하였다. 이에 연구자들은 수집된 사례들로부터 교사들이 실시간 쌍방향 원격수업 설계 및 운영에 활용할 수 있는 유의미한 교수자원을 도출하기 위해 의미연결망 분석을 진행하였다. 이 연구는 자연어 처리기법을 활용하여, 총 57개의 사례에 대한 텍스트마이닝을 수행하고 이어서 의미연결망 분석을 진행하였다. 의미연결망 분석 외에도 원격수업 전문성을 가진 연구자들이 분석 결과에 대한 질적 해석을 통해 실시간 쌍방향 원격수업의 활용을 위한 정보를 제시하고자 하였다. 이 연구는 원격수업 활용을 위한 교수자원 제공뿐만 아니라 코로나19 상황에서 실시간 쌍방항 원격수업의 활용 현황과 수준을 질적연구적 시각에서 설명한다. 또한 이 연구는 분석 결과에 근거하여 실시간 쌍방향 원격수업 활용의 시사점을 제언한다. This qualitative study conducted semantic network analysis to illustrate the key features of instructional resources for synchronous online courses. Recently, the Korean government decided to run full online classes for the current semester to prevent learning disruption of students amid COVID-19. Although the government encourages in-service teachers to design and implement synchronous online courses during the semester, both teachers’ unfamiliarity and a lack of relevant templates on synchronous online courses limit its integration in schools. However, the needs of synchronous online courses is growing due to its benefits (e.g. prompt feedback, high interaction, and robust effectiveness on learning). Considering such needs, this study is aimed to present the instructional resources that support synchronous online courses for secondary schools. The researchers gathered a total of 57 sample cases that demonstrate the current integration of synchronous online courses in secondary schools. To resolve several data-handling issues from the sampled cases (i.e. low data accessibility and concreteness, unorganized formats of cases), using natural language processing techniques, the researchers implemented semantic network analysis to visualize keywords from individual case into a network model. The goal of semantic network analysis is to better extract meaningful instructional resources for designing and implementing synchronous online courses. To corroborate the results of semantic network analysis, expert reviewers carefully reviewed the networks and then presented those qualitative findings. Also, this study findings suggest several implications for use of synchronous online courses in secondary schools.

한국 대중가요의 의미 연결망-1960년대부터 2000년대까지의 변화를 중심으로

김용학 대중서사학회 2015 대중서사연구 Vol.21 No.1

유행에 성공한 대중가요는 생산자—소비자—평론가—유통관련자들의 협업에 근거한 집합행동에 의해서 만들어진다는 이론에 의하면, 대중가요의 가사는 시대상을 반영하면서 생산된다. 이 글은 1960년대(60-69년), 1980년대(80-89년), 2000년대(2000-2010년) 각각의 기간 동안에 유행한 대중가요 100곡씩을 골라, 가사에 등장하는 단어들의 의미 연결망이 어떻게 변했는지를 분석하며 시대 변화를 추적한다. 본 연구는 사회학에서 발전한 ‘연결망 분석기법’을 한국의 대중가요의 의미연결망(semantic network) 분석에 적용한 첫 융합연구이다. 분석 결과는 다섯 가지로 요약할 수 있다. 첫째, 시대가 변해도 항상 중요한 위치를 차지하는 핵심어는 단연 ‘사랑’이다. 둘째, 사랑을 노래할 때 60년대에는 비, 안개 등과 같은 자연물이 종종 나타났지만, 80년대 이후에는 거의 사라지면서 2000년대에는 love, nobody, baby 등과 같은 영어 단어들이 의미 연결망에 진입한다. 셋째, 가사에 등장하는 고유어의 수가 급격히 증가하고, 표현 양식도 다양해진다. 넷째, 의미 연결망의 구조도 사랑을 중심으로 이루어진 ‘방사위계형’에서 ‘체인형’으로 변한다. 60년대에는 사랑과 직접 강하게 연결되는 단어 수가 적었던데 비해, 80년대와 2000년대에는 더 많은 단어들이 사랑과 연결되면서 감정이 더욱 다양한 방식으로 표현된다. 끝으로 60년대에는 고향이라는 단어가 빈번히 등장하여 전쟁과 피난, 도시화 등에 의해서 발생한 실향의 아픔과 연민이 표현되지만 80년대 이후에는 실향의 정서가 사라진다. 2000년대 들어서는 ‘힘’ 내라는 표현이 부상하며, ‘술’에 취한 상태나 술을 마시는 장면을 노래하는 횟수가 급증하는 점도 특이한 점이다.