의미연결망 분석을 이용한 골프연구 동향
Research Trends Related to Golf using Semantic Network Analysis
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본 연구는 의미연결망 분석을 활용하여 골프연구의 동향을 파악하는데 목적이 있다. 구체적으로 본 연구는 첫째, 한국 골프연구의 연도별 발표된 골프산업 관련 연구주제의 핵심 키워드를 분석하였으며 둘째, 유사성 지수별 설정에 따라 의미연결망 분석의 특징을 확인하였다. 셋째, 설정한 유사성 지수에 의한 연구주제의 핵심 키워드 의미연결망 특성을 파악하였다. 이를 위해 골프연구 주제만 발간하는 한국골프학회 학술지 중 국문초록이 연구재단에 등록된 2013년부터 2019년도까지 게재된 308편 논문을 분석대상으로 선정하였다. 그리고 국문초록을 토대로 키워드 데이터를 구축하였으며 정제 및 코딩 작업을 진행하였다. 자료처리는 파이썬 패키지 KoNLPy를 적용하였으며 결과는 다음과 같다. 첫째, 골프산업 관련 연구주제 핵심 키워드는 총 3,85개, 단어 평균빈도는 12개로 나타나면서 골프, 분석, 선수, 참여, 운동, 골프장, 스윙, 경기, 지도자, 소비의 키워드 출현빈도가 높았다. 그리고 핵심 키워드의 순위에서 연도별 차이를 보였다. 둘째, 피어슨 상관계수를 활용한 유사성 지수별 의미연결망 분석을 실시한 결과, 상관계수 0.1을 설정하는 것이 키워드 간 군집형태를 최적으로 설명할 수 있는 형태를 보였다. 셋째, 골프, 분석, 선수, 참여, 운동, 골프장, 경기력, 스윙, 지도자, 소비 키워드 간 의미연결망에서는 경기와 운동 참여로 구분되었다. 즉 골프연구는 대상자에 따라 연구의 방향이 설정되어 해당 지식구조를 형성하고 있음을 규명하였다. 따라서 골프의 정체성을 확립시키기 위해서는 향후 연구들이 인문학, 경제학, 융복합 연구에서 수행될 수 있는 원천기술 개발 등 다양한 학문영역에서 진행되어야 골프산업의 체계적인 지식구조를 창출할 수 있을 것이다.
Abstract
The purpose of research is to identify the trends in golf research using Semantic Network Analysis. Specifically, this study analyzed the key keywords of the annually realeased research subjects related to the golf industry of Korean golf research, and secondly, identified the characteristics of semantic network analysis according to the similarity index setting. Third, the core keyword meaning network characteristics of the research topic were identified based on the similarity index . For this reaserch, 308 thesis from 2013 to 2019 were selected as subjects of analysis among the academic journals of the Korea Golf Association, which publishes only golf research topics. And based on the Korean abstract, keyword data was established and refining and coding were carried out. The data processing is applied with Python package KoNLPy, and the results are as follows. First, the keywords for research topics related to the golf industry totally 3.85 and the average frequency of words was 12, with keywords for golf, analysis, players, participation, sports, golf courses, swings, games, leaders and consumption appearing more frequently. And it showed annual differences in the rankings of key keywords. Second, as a result of analyzing the semantic network per similarity-index using Pearson correlation coefficient, setting the correlation coefficient of 0.1 showed the best way to explain the cluster type between keywords. Third, the semantic network between golf, analysis, player, participation, exercise, golf course, performance, swing, leader and consumption keyword was divided into competition and athletic participation. In other words, golf research has identified that the direction of the research has been set according to the subject, positioning the knowledge structure. Hence, in order to establish the identity of golf, future research must be conducted in various academic range, including the development of original technologies that can be carried out in humanities, economics and convergence research in advance and it can create a systematic knowledge structure of the golf industry.
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