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빅데이터 시대의 소비자는 소셜 네트워크를 통해 정보 탐색과 의견 개진에 적극적이며 빠른 의사 결정을 통해 기업의 모든 활동을 평가한다. 이러한 소비자들에게 효과적으로 정보를 전달해줄 새로운 커뮤니케이션 콘텐츠가 필요하다. 본 연구는 선행연구를 바탕으로 인터넷과 소셜 미디어에서 공유되고 있는 카드뉴스의 유형화와 마케팅 활용 사례를 분석하였다. 연구 결과 이미지를 활용하고 각종 정보에 스토리텔링을 적용하여 자연스럽게 정보에 대한 신뢰를 높이고 받아들이는 유형이 많았다. 또한 제품이나 서비스 또는 콘텐츠 제공자를 직접 노출하는 광고형과 콘텐츠 사이에 광고 내용을 자연스럽게 노출시키는 홍보형의 활용이 많았다. 본 연구결과를 통해 카드뉴스 콘텐츠의 유용성과 활용 방안에 대한 필요성을 강조하고 기업의 마케팅 커뮤니케이션 활동에 이론과 실무적 시사점을 제공할 것으로 기대한다.


In this big data era, consumers evaluate whole corporate activities through active and quick decision-making in the course of information search and opinion suggestion via social networks. So, new communication contents are needed to convey information effectively to these consumers. This study, building on previous research, analyzed types of card news shared at internet and social media as well as cases of use for marketing. As a result, the study found there were plenty of types that enhanced reliability on the given content smoothly by using images and applying storytelling to diverse information. Along the way, there was much use of advertisement types directly exposing products, services or content providers as well as PR types exposing advertisement content in between the contents. This study expects that through these findings, usability of card news contents and need for measures to use are emphasized, and further provides theoretical and practical implications for corporate marketing communication activity.

KCI등재

24차 산업혁명시대의 빅데이터 정보자원 관리전략에 관한 연구

저자 : 고형석 ( Hyeong-seog Kho ) , 이홍제 ( Hong-je Lee ) , 임화연 ( Hwa-yeon Lim ) , 한경석 ( Kyeong-seok Han )

발행기관 : 한국EA학회(구 한국ITA학회) 간행물 : 정보화연구(구 정보기술아키텍처연구) 15권 2호 발행 연도 : 2018 페이지 : pp. 119-131 (13 pages)

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미래의 4차산업혁명시대에서 가장 중요한 정보자원으로 관리해야 하는 대상으로 데이터는 빠지지 않을 것이다. 빅데이터는 데이터 가치를 파악하고, 데이터를 활용하게 하는 확실한 방안이지만, 빅데이터를 준비하는 단계부터 빅데이터를 관리하기 위한 전략이 필요하다. 왜냐하면, 빅데이터는 많은 정보자원을 도입해야 사용이 가능하기 때문에 체계적으로 정보자원을 관리해야한다. 정보자원을 효율적으로 관리해서 조직목표 달성에 기여하는 것이 정보자원 관리의 목적이다. 다양하고 복잡한 빅데이터 정보자원 관리를 위한 도구로 범정부 EA활용에서 착안하였다. 빅데이터 사례를 EA관점에서 분석하면서 정보자원 관리기준과 체계로서 EA를 검증하였다. EA는 정보자원 관리도구로 충분하다는 연구결과를 도출하였다. 빅데이터 등 새로운 정보자원 관리의 전략으로서 EA를 제안한다.


Data is the most important information resource in the future industrial revolution era. Big Data is a clear way to understand data values and leverage data, but strategies are needed to manage Big Data from the start of preparing Big Data. Because Big Data requires a lot of information resources to be introduced so that it needs to be systematically managed. The strategy of information resource management is to manage information resources efficiently and to contribute to achieving organizational goals. It was inspired by the use of government-governed EA as a tool for managing diverse and complex Big Data information resources. In analyzing the Big Data case from an EA perspective, EA was validated as an information resource management criteria and framework. EA has derived research results that are sufficient with information resource management tools. It proposes EA as a strategy for managing new information resources such as Big Data.

KCI등재

3전자무역 분야 빅데이터 활용 사례연구

저자 : 이호형 ( Ho-hyung Lee )

발행기관 : 한국EA학회(구 한국ITA학회) 간행물 : 정보화연구(구 정보기술아키텍처연구) 15권 2호 발행 연도 : 2018 페이지 : pp. 179-186 (8 pages)

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무역업계가 가장 주목하는 4차 산업혁명 기술이 빅데이터이지만 전자무역 분야에서 빅데이터관련 연구는 거의 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 전자무역 분야에서 빅데이터가 활용되고 있는 사례들을 조사하여 향후 연구의 방향성을 제시하였다. 무역 빅데이터는 자료 접근 문제 때문에 우리나라에서는 관세청, 은행, 한국무역협회 등 기관 중심의 활용 사례를 발굴할 수 있었다. 기업 차원에서 무역 빅데이터 활용사례는 DHL과 Import Genius에서 찾을 수 있었다. 사례들을 요약하면 빅데이터를 통한 무역통계의 고도화, 무역금융 사기의 예방, 그동안 접근하기 힘들었던 바이어·유통업체·거래량 등 정보를 파악하는 데 빅데이터를 활용하는 것으로 압축할 수 있다. 이를 통한 향후 연구제안은 다음과 같다. 첫째, 전자무역 분야 빅데이터 활용 서비스의 고도화와 활용성과 확대를 위한 연구가 필요하다. 둘째, 전자무역 서비스 강화를 위해 빅데이터 접근 범위를 확대하고 데이터의 가치를 높일 수 있는 비즈니스 모델 설계 연구가 활성화 될 필요가 있다.


Big data is the most important technology in the trade industry, but little research has been done on big data in the field of e-Trade. This study investigates the cases where big data are used in the field of e-Trade and suggests the direction of future research. Due to the data access problem, trade big data has been able to find institutional use cases such as Korea Customs Service, Bank, Korea International Trade Association. At the enterprise level, trade big data use cases were found in companies such as DHL and Import Genius. The cases can be summarized as the enhancement of trade statistics through big data, the prevention of trade finance fraud, and the information such as buyers, distributors, and volume of transactions that were difficult to approach. The future research suggestions are as follows. First, research is needed to enhance the utilization and utilization of big data utilization services in the e-Trade field. Second, business model design research that can expand the scope of big data and enhance the value of data needs to be activated in order to strengthen e-Trade services.

KCI등재

4빅데이터와 빅퀘스천 - 빅데이터 활용에 대한 인문학적 비판과 질문 -

저자 : 유강하 ( Yu Kang-ha )

발행기관 : 영남대학교 인문과학연구소 간행물 : 인문연구 82권 0호 발행 연도 : 2018 페이지 : pp. 187-214 (28 pages)

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빅데이터, 사물인터넷(IoT), 인공지능은 현대 사회의 중요한 화두이다. 이 가운데서도 빅데이터는 지금까지 공공의 영역과 기업의 이윤 추구에 생산적인 결과를 도출해 왔다. 현재까지의 데이터를 바탕으로 미래를 예측할 수 있다는 빅데이터에 대한 전망은 빅데이터의 적극적 활용으로 이어지게 되었다. 그러나 빅데이터 사용에도 우려할 만한 지점이 존재한다. 빅데이터는 인간과 삶, 사회에 유용하게 활용될 것이라는 믿음에서 만들어졌지만, 지금까지 빅데이터는 주로 기업의 이윤 창출과 효용성의 극대화에 적극적으로 활용되었고, 이러한 과정 속에서 ‘인간’이라는 기본적인 철학이 붕괴되고 있는 듯이 보인다. 빅데이터 활용이 가속화되는 이 시점에, 인문학은 도덕적, 윤리적 감수성을 제공한다는 점에서 진지하게 다루어질 필요가 있다. 특히 다음과 같은 세 영역에서 인문학적 성찰과 질문이 필요해 보인다. (1) 개인정보 유출과 프라이버시의 침해 문제, (2) 오독과 조작의 문제, (3) 인간의 생명과 존엄성에 관한 문제가 그것이다. 빅데이터가 야기하는 문제는 인간, 삶, 개별성, 존엄성이라는 근원적인 문제라는 점에서 소홀히 다룰 수 없다. 현재 우리 사회에는 빅데이터가 인류를 더 나은 미래로 이끌어 줄 것이라는 전망이 우세하지만, 빅데이터를 통해 분명히 알 수 있는 것은 과거와 현재일 뿐, 그것이 곧 미래에 대한 정확한 예측을 의미하지는 않는다. 빅데이터가 분명한 방향성을 제시할 수는 있지만, 그것이 인류의 건강한 미래로 직결된다고 단언하기는 어렵다. 빅데이터가 인간과 삶, 인류의 미래를 위해 사용되는 것이라면, 다수(big)의 흐름에 앞서 ‘인간 삶’이라는 기본 전제 위에서 의심하고 비판하며, 건강한 방향성을 설정하려는 인문학적 비판이 필요하다. 빅데이터가 창출한 가치에 대한 환호에 앞서, 그것이 과연 무엇을 위해 존재하는지에 대해 인문학이 던지는 근원적이고 큰 질문, 즉 빅퀘스천이 필요하다.


Big data, Internet of Things, and Artificial Intelligence are important topics in modern society. So far, big data has produced useful results in modern society. The prospect that big data can predict the future leads to active utilization of big data. However, there are problems in using big data. Big data has been actively utilized mainly in profit-making or profit maximization. In this process, the basic philosophy for 'human being' is collapsing. Humanities are important because they provide moral sensitivity. It seems that humanities reflection and questions are needed to solve the following three problems. (1) personal information leakage and privacy invasion (2) misreading and rigging of data (3) human life and dignity. Problems arising from the use of big data should be treated seriously in terms of issues of human, life, human individuality, and dignity. People believe that big data will lead humans to the perfect future, but big data only tells the past and present. Although big data can present the direction of the future, but it is not synonymous with human - being’s bright future. If big data is used for human- being, life and future, humanistic questions should be asked. Before expecting the value created by big data, we have to ask humanistic questions about why big data exists.

KCI등재

5빅데이터 기반 비대면 본인확인 기술에 대한 연구

저자 : 정관수 ( Jung Kwansoo ) , 염희균 ( Yeom Hee Gyun ) , 최대선 ( Choi Daeseon )

발행기관 : 한국정보처리학회 간행물 : 정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템 6권 10호 발행 연도 : 2017 페이지 : pp. 421-428 (8 pages)

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최근 온라인 금융서비스의 성장과 금융 기술의 급격한 발전으로 인하여 온라인에서 사용자를 등록 및 인증하기 위한 비대면 본인확인 기술에 대한 다양한 접근 방법의 필요성이 제기되고 있다. 일반적으로 비대면 방식은 대면방식에 비해서 많은 위협에 노출되어 있다. 따라서 최근에는 이런 위험성을 보완하고 보다 신뢰할 수 있는 비대면 본인확인 방법을 위해서 다양한 요소와 채널을 이용하여 사용자를 검증할 수 있는 정책과 기술이 연구되고 있다. 이러한 새로운 접근방법 중 하나는 다수의 사용자 개인정보를 수집하고 검증하는 기술이다. 따라서 본 논문은 사용자의 다양하고 많은 정보를 기반으로 온라인에서 본인확인을 수행하는 빅데이터 기반 비대면 본인확인 방법을 제안한다. 또한 제안방법은 서비스에서 요구하는 본인확인 등급에 필요한 사용자 정보만 수집하고 검증하는 세분화된 본인확인 정보관리 방법을 제안한다. 그리고 본 논문은 검증된 본인확인 정보를 사용자가 재사용할 수 있도록 다른 서비스 제공자들과 공유할 수 있는 본인확인 정보공유 모델을 제안한다. 마지막으로 제안 방법이 비대면 본인확인 과정에서 강화된 사용자 검증을 통해서 서비스에서 요구하는 본인확인 등급만 검증하고 관리하는 시스템을 구현하여 실험 결과를 분석한다.


The need for various approaches to non-face-to-face identification technology for registering and authenticating users online is being required because of the growth of online financial services and the rapid development of financial technology. In general, non-face-to-face approaches can be exposed to a greater number of threats than face-to-face approaches. Therefore, identification policies and technologies to verify users by using various factors and channels are being studied in order to complement the risks and to be more reliable non-face-to-face identification methods. One of these new approaches is to collect and verify a large number of personal information of user. Therefore, we propose a big-data based non-face-to-face Identity Proofing method that verifies identity on online based on various and large amount of information of user. The proposed method also provides an identification information management scheme that collects and verifies only the user information required for the identity verification level required by the service. In addition, we propose an identity information sharing model that can provide the information to other service providers so that user can reuse verified identity information. Finally, we prove by implementing a system that verifies and manages only the identity assurance level required by the service through the enhanced user verification in the non-face-to-face identity proofing process.

KCI등재

6빅데이터 기반의 사회연결망 분석을 이용한 관광지 이미지 인식에 관한 연구

저자 : 한지연 ( Han Ji-yeon ) , 김홍범 ( Kim Hong-bumm )

발행기관 : 한국관광학회 간행물 : 관광학연구 41권 8호 발행 연도 : 2017 페이지 : pp. 91-119 (29 pages)

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본 연구는 관광지의 경쟁력 제고에 긍정적인 영향을 미치는 관광지 이미지의 인식을 조사하기 위해 빅데이터 기반의 사회연결망 분석을 통하여 유의미한 정보를 추출하는데 그 목적이 있다. 연구목적 달성을 위해 온라인 여행 커뮤니티인 트립어드바이저로부터 서울의 117개의 관광지 및 관광상품에 해당하는 최근 5년간(2012년 1월부터 2016년 12월 31일까지) 작성된 리뷰를 분석단위로 활용하였다. 특히, 관광지 이미지를 인지적·정서적 차원으로 접근하여 텍스트 마이닝을 수행함으로써 23개의 구성개념과 200개의 이미지 요인을 도출하였다. 도출된 요인을 바탕으로 사회연결망 분석인 중심성 분석을 수행하여 관광지의 경쟁력 제고에 필요한 이미지 요인을 규명하였다. 분석결과, 관광지에 대한 긍정적 이미지 창출에 도움이 되는 구성개념은 7개, 관광지 이미지에 대하여 여행객이 심리적으로 가깝게 느끼는 구성개념은 14개, 관광지의 경쟁력 제고에 긍정적인 역할을 하는 이미지 구성개념은 8개, 여행객이 관광지 이미지를 인식하는데 있어 파급력이 높은 구성개념은 11개로 나타났다. 이러한 관광지 이미지의 세부적인 인식조사는 실현가능한 마케팅 전략 수집에 기초자료가 될 뿐만 아니라 관광분야의 빅데이터 분석에 대한체계와 이론적 토대를 제공한 점에서 시사점을 가진다.


This study aims to extract meaningful information through a social network analysis based on Big data in order to investigate if a tourist`s awareness of destination image favorably affects competitiveness of tourist destination. A web crawler was employed to gather online review data from 117 destinations and tourism products in Seoul, Korea using Tripadvisor. This web crawler is representative of the online travel community used throughout global tourism industry. Specifically, 23 image factors and 200 components composing two aspects of cognitive and affective images were derived using a system of text mining analysis. This study tried to identify and enhance destination competitiveness by investigating a tourist`s awareness in terms of their destination image. This was measured using indicators of network analysis that were degree centrality, closeness centrality, between centrality and eigenvector centrality. The following results were found: First) 7 image components help to create a positive image of tourist awareness in terms of destination image. Second) 14 image components feel psychologically close to tourists in terms of destination image. Third) 8 image components favorable influence and enhance the competitiveness of destination. Fourth) 11 image components have a greater impact greater than the others when tourists have a perceived destination image. Implications and suggestions are presented along with the findings of the study, which will contribute to the theoretical framework by suggesting a new perspective for measuring destination image based on Big data.

KCI등재SCOUPUS

7빅데이터 텍스트 분석을 기반으로 한 패션디자인 평가 연구 -디자인 속성과 감성 어휘의 의미연결망 분석을 중심으로-

저자 : 안효선 ( Hyosun An ) , 박민정 ( Minjung Park )

발행기관 : 한국의류학회 간행물 : 한국의류학회지 42권 3호 발행 연도 : 2018 페이지 : pp. 428-437 (10 pages)

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This study derives evaluation terms by analyzing the semantic relationship between design elements and sentiment terms in regards to fashion design. As for research methods, a total of 38,225 texts from Daum and Naver Blogs from November 2015 to October 2016 were collected to analyze the parts, frequency, centrality and semantic networks of the terms. As a result, design elements were derived in the form of a noun while fashion image and user's emotional responses were derived in the form of adjectives. The study selected 15 noun terms and 52 adjective terms as evaluation terms for men's striped shirts. The results of semantic network analysis also showed that the main contents of the users of men's striped shirts were derived as characteristics of expression, daily wear, formation, and function. In addition, design elements such as pattern, color, coordination, style, and fit were classified with evaluation results such as wide, bright, trendy, casual, and slim.

KCI등재

8AHP를 활용한 빅데이터 역량모델 개발 연구

저자 : 김성현 ( Sunghyun Kim ) , 최점기 ( Jeomki Choi ) , 홍필기 ( Pilky Hong )

발행기관 : 한국EA학회(구 한국ITA학회) 간행물 : 정보화연구(구 정보기술아키텍처연구) 15권 3호 발행 연도 : 2018 페이지 : pp. 297-306 (10 pages)

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빅데이터는 기존의 방법으로는 관리할 수 없는 대용량의 빠른속도로 생성되는 다양한 형태의 데이터를 일컫는 것으로 21세기의 원유로 비유되며 신산업 육성에 큰 기여할 것으로 기대된다. 우리정부는 빅데이터 산업 활성화를 위해 체계적인 전략을 수립하고 국가적으로 육성하고 있다. 본 연구는 빅데이터를 본격적으로 활용하려는 조직들에게 현재의 빅데이터 역량을 체계적인 방법으로 진단해주고, 체계적인 빅데이터 전략을 시행할 수 있는 빅데이터 역량모델을 개발하는 데 있다. 문헌연구를 통해 역량모델을 구성하였고, AHP를 통해 역량과 항목의 중요도를 분석하였다. 분석결과 빅데이터를 적용하기 위한 조직역량과 프로세스가 가장 중요하여 데이터 분석을 위한 조직의 역할과 책임 정의, 전략적 기획 프로세스의 정립이 매우 중요한 요인임을 알 수 있었다. 본 연구는 빅데이터를 도입하려는 기업에게 우선순위를 제공하는 가이드 역할을 할 것이다.


Big Data refers to various types of data that can not be managed by conventional methods and that are generated at a high speed. Big Data is expected to foster new data industries. The Korean government has established a systematic strategy to vitalize the big data industry. The purpose of this study is to develop a Big Data Capability Model that can systematically implement big data strategy and diagnose current big data capability to organizations that want to adopt Big Data. The compability model was constructed through literature research and the importance of competency and item was analyzed through Analytic Hierarchy Process. As the result of analysis, organizational capacity and process for applying Big Data are the most important category. The definition of role, responsibility definition and strategic planning process for data analysis are very important items. This study is expected to serve as a guide to provide priority to companies that are adopting Big Data.

KCI등재

9비즈니스 모델 영역 평가에 따른 빅데이터 도입 전략 모형

저자 : 이광원 ( Gangwon Lee ) , 류승완 ( Seungwan Ryu ) , 박세권 ( Sei Kwon Park )

발행기관 : 한국EA학회(구 한국ITA학회) 간행물 : 정보화연구(구 정보기술아키텍처연구) 14권 4호 발행 연도 : 2017 페이지 : pp. 395-408 (14 pages)

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빅데이터는 초기에는 기업의 내부적 프로세스 상에서 발생하는 데이터를 기반으로 의사결정을 지원하기 위해 활용 되었다. 하지만 최근에는 빅데이터의 폭발적인 수요 증가로 인하여, 신 기술 발전의 동력이라는 관점에서 전세계의 IT분야 기업들은 빅데이터의 성장 잠재력과 새로운 가치에 주목하고 있다. 본 연구는 국내의 빅 데이터 도입 수준을 제고하고 적용을 활성화하기 위한 정책 가이드라인을 도출하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 조직의 성숙도 평가를 위한 영역을 정의하고 각 영역별 성숙도의 단계를 정의하였다. 빅데이터의 확산 패턴은 가치와 성속도를 기반으로 시뮬레이션으로 분석하였다. 시뮬레이션 결과에 따라 빅 데이터의 도입 전략을 제시하였다.


Due to the highly competitive situations, organizations are required more and more to assess continuously internal decision making process and align them with strategies. The big data platform can be a solution to such requirements. Especially with the fourth industrial revolution, new opportunities from big data analytics can be increased through the platform where the decision making components such as data, business intelligence and business rules are integrated. In this paper we first define evaluation criteria for competence level of organization. Then we define stages of big data readiness for each competence level. And we analyze the diffusion pattern with Rogers's diffusion model. The simulation results shows that big data diffusion is influenced in early stage by internal situation, however as time progresses the diffusion pattern is more influenced by external situation. The results of this study can be used to design big data adoption policy and to evaluate the competence status and business process.

KCI후보

10빅데이터 분석을 활용한 치매 작업치료 연구 동향 분석 : 텍스트 마이닝

저자 : 박엄지 ( Park Eom-ji ) , 박수희 ( Park Soo Hee )

발행기관 : 대한고령친화산업학회(구 한국고령친화건강정책학회) 간행물 : 대한고령친화산업학회지 9권 2호 발행 연도 : 2017 페이지 : pp. 15-24 (10 pages)

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연구목적 : 본 연구의 목적은 빅데이터 분석 기법 중 하나인 텍스트 마이닝을 활용하여 작업치료 분야의 치매 관련 연구의 동향을 정량적으로 분석하는 것이다. 연구방법 : 웹 크롤링(Web Crawling)도구인 Textom과 한국교육학술정보원을 통해 획득한 데이터 중 선정기준과 배제기준에 따라 선정된 연구 총 108편을 대상으로 연도별 · 학술지별 발행빈도, 대상 연구의 질적 수준, 핵심어 분석 및 연도별 핵심어 분석을 시행하였다. 연구결과 : 연구결과 2015년 발행된 연구의 수가 22편(20.4%)으로 가장 많았으며, 학술지 발행빈도는 고령자 · 치매작업치료학회지(36.9%), 연구 설계는 한 그룹-비 무작위 연구인 근거 수준Ⅲ의(57.4%) 연구가 가장 많았다. 또한, 핵심어 분석에서 도출된 상위 10개의 용어는 ‘치매’(68), ‘노인’(47), ‘인지’(31), ‘프로그램’(24), ‘작업치료’(22), ‘고찰’(18), ‘경도인지장애’(16), ‘회상훈련’(12), ‘우울’(12), ‘인지재활’(11)의 순서로 나타났다. 결론 : 본 연구에서는 기존의 방식으로 진행되어 오던 체계적 고찰 및 질적인 연구동향 파악 방법을 텍스트 마이닝을 통한 정량적 분석에 초점을 맞추었다는 점에 의의를 가진다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 추후 연구에서는 연구 분야와 기간을 확대하고 다양한 분석방법과 분석내용을 통해 방법론을 보완하여야 할 것이다. 본 연구는 치매 뿐 아니라 작업치료 전반의 영역에 대한 정량적인 연구동향의 기초자료로 활용될 것을 기대한다.


Objective : The purpose of this study is to quantitatively analyze trends of dementia research in occupational therapy field using text mining, one of the big data analysis techniques. Methods : A total of 108 researches selected by the selection criteria and exclusion criteria of the data obtained through the web crawling tool Textom and Korea Educational and Scientific Information Service were analyzed for the frequency of publication by year and academic journals, We analyzed the key words and analyzed key words by year. Results : As a result, the number of researches published in 2015 was the highest (22.4%), and the frequency of publishing journals in the < Journal of Occupational Therapy for the Aged and Dementia > (36.9%), the study design was based on a group - non - randomized study (57.4%) at the baseline level Ⅲ. And the top ten terms derived from the key word analysis are 'dementia' (68), 'elderly' (47), 'cognition' (31), 'program' (24), 'occupational therapy' (18), 'mild cognitive impairment' (16), 'recall training' (12), 'depression' (12). and 'cognitive rehabilitation' (11). Conclusion : In this study, we focus on quantitative analysis through text mining, focusing on systematic review and qualitative study trends that have been going through the existing method. Based on the results of this study, future studies should expand the field of research and the period, and supplement the methodology through various analysis methods and analysis contents. It is expected that this study will be used as a basic data of quantitative research trends not only in dementia but also in the whole area of occupational therapy.

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