[논문]언어네트워크분석을 통한 유아놀이 관련 연구동향 탐색

김종훈; 박선미

doi:10.5762/kais.2020.21.2.296

언어네트워크분석을 통한 유아놀이 관련 연구동향 탐색
Research Trends of Young Children's Play Using the Semantic Network Analysis 원문보기

한국산학기술학회논문지 = Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society, v.21 no.2, 2020년, pp.296 - 303

김종훈 (경남과학기술대학교 아동가족학과) , 박선미 (경남과학기술대학교 아동가족학과)

초록
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누리과정 개정으로 인해 유아놀이에 대한 관심이 높아지면서 관련 연구의 양적 증대와 더불어 다각적인 연구가 진행되고 있다. 이에 본 연구에서는 최근 10년간 교육학 및 유아교육학을 포함한 사회과학, 생활과학 등 다양한 연구분야에서 발행된 등재후보지 이상의 학술지를 대상으로 언어네트워크분석을 적용하여 시기별 유아놀이 관련 연구의 핵심단어를 도출하고 핵심단어의 중심성 분석을 하고자 하였다. 분석결과로 나타난 주요특성은 다음과 같다. 첫째, 유아놀이관련 연구는 1기(2009~2013년)에 비해 최근 5년 간 큰 폭의 키워드 증가를 나타내었고 주제 분야별 학술지 게재현황을 살펴본 결과 교육학, 유아교육, 생활과학, 아동보육, 사회과학 분야의 순으로 나타났다. 둘째, 키워드 네트워크를 분석한 결과 1기(2009~2013년)에는 놀이성, 역할놀이, 유아, 창의성, 놀이, 또래놀이상호작용 등이 중점 키워드로 나타났으며 2기(2014~2018년)에는 놀이성, 유아, 놀이, 또래놀이행동, 또래놀이상호작용 순으로 높은 빈도를 나타냈다. 또한 1기와는 다르게 2기에는 교사·유아 상호작용, 언어능력, 행복감, 인지능력, 유아교육 등의 키워드가 새로이 등장하였다. 이러한 결과를 바탕으로 향후 관련 연구의 발전 방향을 모색하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

The purpose of this study was to examine the keywords of studies related to young children's play in the selected registered and candidate academic journals and the network of the keywords by conducting a semantic network analysis. The selected journals were published over the past decade in diverse fields of study that included social sciences and life sciences such as education and early childhood education. The findings of the study were as follows: First, there was a great increase in the studies related to early childhood play over the last five years in comparison with the first term(2009-2013). As a result of analyzing how many studies were included in the journals by field, the largest numbers of the studies were published in the field of education, followed by early childhood education, and life sciences. Second, when the network of the keywords was analyzed, the major keywords in the first term were playfulness, role play, young children, creativity, play, and peer play interaction. In the second term(2014-2018), playfulness was also the most frequently exhibited keyword, followed by young children, play, and peer play behavior. Keywords such as teacher-child interaction, language skills, happiness, cognitive ability, early childhood education newly appeared.

주제어

표/그림 (6)

표 Table 1. Examples of keyword cleansing process
그림 Fig. 1. Keyword word cloud
표 Table 2. Current status of young children's play-related journals by subject fields
표 Table 3. Keyword frequency
그림 Fig. 2. Important keyword network
표 Table 4. Degree centrality

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구는 언어네트워크분석을 활용하여 2009년부터 2018년까지 한국연구재단(KCI)에 게재된 유아놀이 관련 연구들에 대한 동향을 살펴보았다. 먼저, 유아놀이 관련 학술지 논문의 일반적 경향을 살펴보기 위하여 언어 네트워크를 분석하여 시기별 관련 논문의 발표 수와 키워드 수를 분석하고, 주제 분야별 유아놀이 관련 논문의 게재 현황을 분석하였다.
본 연구에서는 전통적 방식의 내용분석이 아닌 언어네트워크분석을 통해 유아놀이 관련 연구에 대한 동향을 살펴보고자 하였다. 언어네트워크 분석방법은 언어 텍스트에서 주요 핵심 단어를 추출하고 추출된 핵심 단어들 간의 관계를 파악한 후 그 결과를 네트워크로 구성하고 특성을 분석하는 내용분석 방법이다[10].
이에 본 연구는 이전 연구들[5-7]의 분석방법이 지닌 계점을 보완하기 위해 언어네트워크분석을 활용하고 선행연구[19]의 분석대상 및 시기와 관련한 문제를 보완 하여 유아놀이연구의 전반적인 흐름 속에서 최근 10년간 중심적인 위치를 점한 키워드가 무엇인지 살펴보고자 한다. 특히 시기별로 유아놀이 연구의 핵심단어를 체계적으로 분석하여 통합적인 시각에서 향후 유아놀이 관련 연구의 발전방향에 의미 있는 시사점을 제공하고자 하였다.
이에 본 연구는 이전 연구들[5-7]의 분석방법이 지닌 한계점을 보완하기 위해 언어네트워크분석을 활용하고 선행연구[19]의 분석대상 및 시기와 관련한 문제를 보완하여 유아놀이연구의 전반적인 흐름 속에서 최근 10년간 중심적인 위치를 점한 키워드가 무엇인지 살펴보고자 한다. 특히 시기별로 유아놀이 연구의 핵심단어를 체계적으로 분석하여 통합적인 시각에서 향후 유아놀이 관련 연구의 발전방향에 의미 있는 시사점을 제공하고자 하였다.
이에 본 연구는 이전 연구들[5-7]의 분석방법이 지닌 계점을 보완하기 위해 언어네트워크분석을 활용하고 선행연구[19]의 분석대상 및 시기와 관련한 문제를 보완 하여 유아놀이연구의 전반적인 흐름 속에서 최근 10년간 중심적인 위치를 점한 키워드가 무엇인지 살펴보고자 한다. 특히 시기별로 유아놀이 연구의 핵심단어를 체계적으로 분석하여 통합적인 시각에서 향후 유아놀이 관련 연구의 발전방향에 의미 있는 시사점을 제공하고자 하였다. 이를 위한 연구문제는 다음과 같다.

제안 방법

먼저, 유아놀이 관련 학술지 논문의 일반적 경향을 살펴보기 위하여 언어 네트워크를 분석하여 시기별 관련 논문의 발표 수와 키워드 수를 분석하고, 주제 분야별 유아놀이 관련 논문의 게재 현황을 분석하였다. 또한 언어네트워크분석을 통하여 유아놀이 관련 학술지 논문의 키워드에 대한 전체적인 경향을 파악하였으며, 키워드 간 구조적 관계성과 중심성을 분석하였다. 본 연구의 주요 결과를 토대로 논의 하면 다음과 같다.
후속 연구에서는 영아와 유아 연령을 세분하여 비교분석함으로써 연령별 대상에 따른 놀이 관련 연구의 차이를 파악해 보는 것도 의미가 있을 것이다. 마지막으로 본 연구에서는 전반적인 연구동향을 파악하기 위해 키워드 네트워크의 기본적 속성과 중심성 위주로 분석하 였다. 향후 연구에서는 클러스터, 에고네트워크분석 등 다양한 네트워크 분석 방법을 사용하여 그 구조를 다각 적으로 살펴볼 필요가 있다.
본 연구는 언어네트워크분석을 활용하여 2009년부터 2018년까지 한국연구재단(KCI)에 게재된 유아놀이 관련 연구들에 대한 동향을 살펴보았다. 먼저, 유아놀이 관련 학술지 논문의 일반적 경향을 살펴보기 위하여 언어 네트워크를 분석하여 시기별 관련 논문의 발표 수와 키워드 수를 분석하고, 주제 분야별 유아놀이 관련 논문의 게재 현황을 분석하였다. 또한 언어네트워크분석을 통하여 유아놀이 관련 학술지 논문의 키워드에 대한 전체적인 경향을 파악하였으며, 키워드 간 구조적 관계성과 중심성을 분석하였다.
본 연구의 분석절차는 키워드네트워크분석을 활용한 선행연구[14]를 근거로 분석대상 선정, 키워드 추출과 코딩, 네트워크 구축 및 시각화의 과정으로 진행되었다. 최종 선정된 701편의 논문에서 제시된 키워드 수는 1,415 개이고 논문 당 평균 키워드 수는 3.
또한 상위 n개의 연결 데이터를 추출하여 본 분석 결과에 반영하였다. 셋째, 이를 시각화 기반 탐색 분석 (EDA; Exploratory Data Analysis) 을 진행하기 위하여 기 구성된 네트워크를 시각화하였다. 네트워크 시각화 알고리즘으로는 fruchterman과 reingold의 알고리 즘을 사용하였다[20].
유아놀이 관련 학술지의 키워드들 중 핵심단어를 한눈에 볼 수 있는 워드 클라우드 시각화를 살펴보았다. 분석결과, 주요 키워드는 놀이성, 유아, 놀이, 창의성, 실외놀이, 또래놀이상호작용, 사회성 등인 것으로 나타났다.
유아놀이 학술지의 네트워크 형성을 알아보기 위하여, 키워드의 단순 출현 빈도를 분석하고 이를 시각화하였다. 유아놀이 관련 학술지의 키워드 워드 클라우드는 Fig.

대상 데이터

유아의 놀이에 관한 연구물은 ‘한국학술지인용색인 (KCI)’의 논문검색을 통해 수집하였다. 검색의 민감도를 높이기 위해 상세검색 기능을 활용하여, 2009년부터 2018년까지 발행된 학술지 논문 중에서 연구 제목 혹은 키워드에 ‘유아,’ ‘놀이’를 포함한 자료를 검색하였다. 수집된 논문은 한국연구재단 등재 학술지 614편과 등재후보 학술지 87편으로 총 701편이 최종 분석대상으로 선정되었다.
본 연구에서는 2009년부터 2018까지 국내 학술제에 게재된 유아놀이 관련 논문 701편을 대상으로 워드 네트 워크 분석을 실시하였다. 시기별 기간은 5년 간격으로, 1기 2009년부터 2013년까지 298개 논문 636개 키워드, 2기는 2014년부터 2018년까지 425개 논문 1,373개 키워드이다.
검색의 민감도를 높이기 위해 상세검색 기능을 활용하여, 2009년부터 2018년까지 발행된 학술지 논문 중에서 연구 제목 혹은 키워드에 ‘유아,’ ‘놀이’를 포함한 자료를 검색하였다. 수집된 논문은 한국연구재단 등재 학술지 614편과 등재후보 학술지 87편으로 총 701편이 최종 분석대상으로 선정되었다.
아놀이 관련 연구에서 추출한 1,415개의 키워드 중클랜징 과정을 거쳐 선정된 1,326개의 키워드를 넷마이 너(NetMiner)4를 이용하여 분석하였다. 넷마이너4는 키워드 간의 관계를 수학, 물리학의 대표적 관계 데이터 분석 방법론인 네트워크 분석을 수행하는 프로그램이다.
유아의 놀이에 관한 연구물은 ‘한국학술지인용색인 (KCI)’의 논문검색을 통해 수집하였다. 검색의 민감도를 높이기 위해 상세검색 기능을 활용하여, 2009년부터 2018년까지 발행된 학술지 논문 중에서 연구 제목 혹은 키워드에 ‘유아,’ ‘놀이’를 포함한 자료를 검색하였다.
55개 이다. 이 중 동의어 및 유사어를 찾아내는 키워드 클렌징 과정을 통해 1,326개의 키워드를 추출하여 선정하였다. 클렌징 과정중 연구자의 주관성 개입을 최소화하기 위하여 가능한 논문에서 제시한 키워드들을 그대로 사용하려고 하였다.
하지만 이는 향후 관련 연구방향 설정 및 학문적 발전을 조력하기 위한 선행 작업이므로 후속 연구에서는 다음과 같은 점들을 고려할 필요가 있겠다. 첫째, 본 연구는 한국연구재단에 게재된 유아놀이 관련 학술지 논문을 대상으로 하였다. 향후 유아놀이 동향 연구에서는 국외 연구를 포함하여 국내와 국외 학술 연구의 동향을 파악하여 비교하거나, 석·박사 학위논문을 포함시키는 등 보다 포괄적인 분석이 이루어질 필요가 있다.

데이터처리

첫째, 전체적인 논문 키워드의 빈도 기반 중요 키워드 탐색 연구를 위하여 논문의 키워드 빈도수를 측정하였으며, 이를 직관적으로 시각화하기 위하여 워드 클라우드 기법을 이용하여 시각화하였다. 워드 클라우드 시각화의 각 키워드는 논문에 등장한 빈도수에 비례하여 키워드 크기가 증가하는 시각화 방법론을 사용하였다.

이론/모형

셋째, 이를 시각화 기반 탐색 분석 (EDA; Exploratory Data Analysis) 을 진행하기 위하여 기 구성된 네트워크를 시각화하였다. 네트워크 시각화 알고리즘으로는 fruchterman과 reingold의 알고리 즘을 사용하였다[20]. 이 알고리즘은 일종의 힘 기반 (force-based) 알고리즘으로 노드는 척력, 엣지는 인력이 작용한다고 가정하고, 반복 계산을 통해 최적화된 그래프를 구현하는 기법으로 유사도가 높은 키워드끼리 가깝게 배치되는 특성이 있어 연구영역을 식별하는 데 유용하다.
첫째, 전체적인 논문 키워드의 빈도 기반 중요 키워드 탐색 연구를 위하여 논문의 키워드 빈도수를 측정하였으며, 이를 직관적으로 시각화하기 위하여 워드 클라우드 기법을 이용하여 시각화하였다. 워드 클라우드 시각화의 각 키워드는 논문에 등장한 빈도수에 비례하여 키워드 크기가 증가하는 시각화 방법론을 사용하였다. 이를 통하여 그림에서 주요키워드를 시각적으로 바로 알 수 있다.

성능/효과

둘째, 키워드 네트워크를 분석한 결과, 1기인 경우 ‘놀이성’ 키워드가 가장 높은 빈도를 보였으며, 그 다음으로 역할놀이, 유아, 창의성, 놀이, 또래놀이상호작용의 순이었고, 2기에서는 놀이성, 유아, 놀이, 또래놀이행동, 또래 놀이상호작용 순으로 높게 나타났다. 이러한 키워드 빈도 분석 결과는 [19]의 연구와도 유사한 것으로, 유아의 놀이성과 또래와 관련된 연구 주제가 많은 범위를 차지하는 것으로 분석되었다.
유아놀이 관련 학술지의 키워드들 중 핵심단어를 한눈에 볼 수 있는 워드 클라우드 시각화를 살펴보았다. 분석결과, 주요 키워드는 놀이성, 유아, 놀이, 창의성, 실외놀이, 또래놀이상호작용, 사회성 등인 것으로 나타났다. Fig.
영유 아놀이 관련해서도 학술지 논문의 동향을 키워드네트워 크분석을 활용하여 수행한 연구[19]가 최근 시도되었다. 연구결과, 2015년부터 2019년 5월까지 영유아놀이 관련 학술지 논문에서 가장 높은 빈도를 보인 키워드는 ‘놀 이성’이었으며 ‘또래상호작용’, ‘실외놀이’, ‘교사’, ‘교사유 아상호작용’, ‘또래놀이’ 등의 순으로 높은 빈도를 나타냈고 연결정도 중심성 분석결과로는 ‘놀이성’ 지수가 가장 높게 나타났다. 이 연구는 영유아놀이 연구의 최근 동향과 지적구조를 이해하는 데에 유용한 정보를 제공하고 있으나, 최근 5년만을 분석대상으로 하였기 때문에 시간 경과에 따른 연구경향 특성을 시기별로 파악하여 종합적인 분석결과를 제시하는 데에는 다소 한계가 있다.
첫째, 연도별로 한국연구재단에 게재된 유아놀이 관련 논문의 빈도를 살펴보면, 1기인 2009년에서 2013년에는 298편 636개 키워드, 2기인 2014년에서 2018년까 지는 435편 1,373개 키워드가 게재되어 유아놀이 관련 연구 수가 증가하고 있으며, 키워드의 증가로 보아 최근 5년간 다양한 연구주제로 연구가 진행되었음을 알 수 있다. 이러한 결과는 유아놀이 관련 연구 동향을 분석한 선행연구[5][19]의 결과와 동일하며, 이는 연구주제로서 유아놀이 관련 주제가 지속적으로 흥미롭게 다루어지고 있음을 보여준다.

후속연구

마지막으로 본 연구에서는 전반적인 연구동향을 파악하기 위해 키워드 네트워크의 기본적 속성과 중심성 위주로 분석하 였다. 향후 연구에서는 클러스터, 에고네트워크분석 등 다양한 네트워크 분석 방법을 사용하여 그 구조를 다각 적으로 살펴볼 필요가 있다.
첫째, 본 연구는 한국연구재단에 게재된 유아놀이 관련 학술지 논문을 대상으로 하였다. 향후 유아놀이 동향 연구에서는 국외 연구를 포함하여 국내와 국외 학술 연구의 동향을 파악하여 비교하거나, 석·박사 학위논문을 포함시키는 등 보다 포괄적인 분석이 이루어질 필요가 있다. 둘째, 본 연구에서는 유아만을 대상을 추출하여 분석하였다.
둘째, 본 연구에서는 유아만을 대상을 추출하여 분석하였다. 후속 연구에서는 영아와 유아 연령을 세분하여 비교분석함으로써 연령별 대상에 따른 놀이 관련 연구의 차이를 파악해 보는 것도 의미가 있을 것이다. 마지막으로 본 연구에서는 전반적인 연구동향을 파악하기 위해 키워드 네트워크의 기본적 속성과 중심성 위주로 분석하 였다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	언어네트워크분석방법의 특징은?	언어네트워크 분석방법은 언어 텍스트에서 주요 핵심 단어를 추출하고 추출된 핵심 단어들간의 관계를 파악한 후 그 결과를 네트워크로 구성하고특성을 분석하는 내용분석 방법이다[10]. 언어네트워크분석방법은 커뮤니케이션의 내용 중 단어가 동시에 발생하는 빈도를 측정함으로써 단어 상호간의 상징적 연결구조와 의미론적 해석이 가능하다[11]. 또한 주제별 범주화를 여러 단계로 거친 후 이를 국제적 분류표준이나 기존연구들의 분류표준과 비교하는 전통적인 분석방법에 비해 분석항목 선정의 선정 등에 있어 연구자의 주관이 개입할 위험을 줄일 수 있다는 장점으로 인해 최근에는 언어네트워크방법을 활용한 동향분석이 여러 학문분야에서활발하게 시도되고 있다[12].
	언어네트워크 분석방법이란 무엇인가?	본 연구에서는 전통적 방식의 내용분석이 아닌 언어네트워크분석을 통해 유아놀이 관련 연구에 대한 동향을살펴보고자 하였다. 언어네트워크 분석방법은 언어 텍스트에서 주요 핵심 단어를 추출하고 추출된 핵심 단어들간의 관계를 파악한 후 그 결과를 네트워크로 구성하고특성을 분석하는 내용분석 방법이다[10]. 언어네트워크분석방법은 커뮤니케이션의 내용 중 단어가 동시에 발생하는 빈도를 측정함으로써 단어 상호간의 상징적 연결구조와 의미론적 해석이 가능하다[11].
	언어네트워크분석방법을 활용한 동향분석이 유용한 이유는 무엇인가?	또한 주제별 범주화를 여러 단계로 거친 후 이를 국제적 분류표준이나 기존연구들의 분류표준과 비교하는 전통적인 분석방법에 비해 분석항목 선정의 선정 등에 있어 연구자의 주관이 개입할 위험을 줄일 수 있다는 장점으로 인해 최근에는 언어네트워크방법을 활용한 동향분석이 여러 학문분야에서활발하게 시도되고 있다[12]. 즉 이와 같은 분석방법을통해 게재된 각 논문들이 제시한 핵심단어들 간의 관계성을 파악하고, 네트워크 개념들을 도출함으로써 기존의연구방법에서는 살펴보지 못했던 특성을 파악할 수 있으며 단어들 간의 네트워크 분석을 통해 연구의 거시적 동향을 파악할 수 있다는 점에서 유용하다. 이와 더불어 특정 분야와 현상에 대한 지식과 이해를 증진시킬 수 있는핵심적인 연계 개념들을 도출한다는 점에서 연구동향 분석에 매우 적합한 방법이다[13].

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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