[논문]텍스트마이닝을 활용한 국외 노인작업치료의 연구동향 분석

김아람; 이태권; 정인재; 박혜연

doi:10.22683/tsnr.2021.10.1.007

[국내논문] 텍스트마이닝을 활용한 국외 노인작업치료의 연구동향 분석
Study on the Research Trend of Overseas Elderly Occupational Therapy Using Text Mining 원문보기

Therapeutic science for rehabilitation = 재활치료과학, v.10 no.1, 2021년, pp.7 - 17

김아람 (연세대학교 일반대학원 작업치료학과) , 이태권 (연세대학교 환경공학과) , 정인재 (연세대학교 환경공학과) , 박혜연 (연세대학교 보건과학대학 작업치료학과)

초록
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목적 : 본 연구는 텍스트마이닝을 활용하여 국외 노인 작업치료의 양적 변화와 현황 파악을 정량적으로 분석하고자 하였다. 연구 방법 : 2009~2019년까지 PubMed를 활용하여 Elderly, Health, Occupational therapy가 들어간 제목과 초록이 존재하는 연구논문을 분석대상으로 선정하여 초록의 단어들을 수집하였다. 수집된 정보를 통해 연도별 발생 논문 편수, 핵심어 분석, 연도별 핵심어 분석, 단어들 간의 관계성을 분석하였다. 결과 : 2009-2019년에 발표된 논문은 9,941편이며, 2009년부터 점차적으로 증가하여 2017년 또는 2018년에 최다 빈도를 보인 후 2019년에 감소하는 추이를 보였다. 최근 5년간 빈도수가 많은 단어는 Care, Group, Intervention, Pain, Treatment, Work이었다. 최근 11년간 평균적인 빈도수를 기준으로 단어 간의 관계성을 파악한 결과, Function, Health, Intervention, Participation이 단어들 간의 높은 관계성을 보였다. 결론 : 본 연구는 텍스트마이닝이라는 새로운 연구방법을 적용하여 작업치료의 동향을 실증적, 체계적으로 분석하여 거시적이고 종합적인 결과를 제시했다는 점에 의의가 있다. 이를 토대로 노인과 관련된 작업치료 임상 및 연구 현장에서 새로운 연구방향을 설정하는데 도움이 될 것으로 기대한다.

Abstract ▼ AI-Helper

Objective : The purpose of this study was to quantitatively analyze the quantitative changes in, and the status of, overseas occupational therapy using text mining. Methods : Using PubMed, research papers on Elderly, Health and Occupational therapy published between 2009 and 2019 were selected for analysis, Abstracts of the selected papers were analyzed. The number of annual papers, the key words, the key words by year, and the relationship between the words were analyzed. Results : The number of papers published from 2009 to 2019 was 9,941, there was a gradual increase from 2009 to the highest in 2017 or 2018, followed by a decreasing trend in 2019. Within the last five years, the most frequent words were Care, Group, Intervention, Pain, Treatment, and Work. There was a strong relationship between the words based on the average frequency over the last 11 years, function, health, event, and partition. Conclusion : This study is meaningful because it applied a new research method called text mining to the empirical and systematic analysis of trends in occupational therapy and presented macroscopic and comprehensive results. The findings are expected to help establish new research directions at clinical and research sites for occupational therapy related to older adults.

Keyword

표/그림 (6)

표 Table 1. The Number of Annual Occurrence Articles (N=9,941)
그림 Figure 1. The Annual Change in the Number of Occurrence Articles
그림 Figure 2. Word Cloud
그림 Figure 3. Annual Frequency Analysis of Top 6 Words
그림 Figure 4. Social Network and Modularity Analyses for Words
표 Table 2. List of Words for Analysis

AI 본문요약
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문제 정의

최근 산업공학, 융합, 사회과학, 언어치료 등 다양한 분야에서 텍스트마이닝을 활용한 연구가 진행되고 있다(Cho & Kim, 2012; Go, Jung, Shin, Park, & Jang, 2011; Jeong & Kim, 2012). 이들은 텍스트마이닝을 통해 학술지의 논문 주제어 간 연관관계, 국내 연구분석, 사회과 교과서의 단어의 변화, 학회지의 트렌드 분석 등 분야의 흐름과 경향을 알아보고자 하였다.
본 연구에서는 기간별 초록에서의 핵심 단어의 중심성을 분석하고, 단어 간 관계를 파악하여, 연구동향 및 기간별 핵심 단어 분석을 통해, 작업치료의 동향을 파악하고자 한다. 이는 노인을 대상으로 하는 작업치료 연구에 있어 급증하는 노인인구에 대한 중재 및 연구의 진행 방향을 예측하고 현재 연구 방향에 있어서 간과되는 측면을 파악하여 작업치료 분야의 현황 및 동향에 대한 이해를 돕고, 연구의 방향을 거시적으로 제시해 줄 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구는 텍스트마이닝 방법을 사용하여 2009년부터 2019년까지의 국외 노인 작업치료의 동향을 알아보고자 하였다. 이를 통해 도출된 결과를 기반으로 연도별 발생논문 빈도, 핵심어 시각화 분석, 연도별 핵심어 분석, 단어들 간의 관계성을 분석하였다.
국외 작업치료에서 Elderly, Health, Occupational ther- apy에 대해 11년간의 동향을 살펴본 본 연구는 작업치료에 대하여 양적변화에 대한 현황파악을 제공하고자 하였다. 본 연구는 텍스트마이닝이라는 새로운 연구방법을 적용하여 노인 작업치료의 동향을 실증적, 체계적으로 분석하여 거시적이고 종합적인 결과를 제시했다는 점에 의의가 있다.
본 연구는 텍스트마이닝이라는 새로운 연구방법을 적용하여 노인 작업치료의 동향을 실증적, 체계적으로 분석하여 거시적이고 종합적인 결과를 제시했다는 점에 의의가 있다. 본 연구는 작업치료에서 텍스트마이닝을 이용한 경향 파악에 대한 개요를 제공하고, 주요 결과와 실제적 시사점을 논의하며, 노인작업치료의 현재 및 잠재적 미래의 동향을 제시한다.

가설 설정

이는 각 단어를 노드로 정의하고 단어와 단어의 동시출현(Co-oc- currence)을 노드(단어)간 관계로 코딩하여 텍스트 내 단어들 간의 연결망을 추출하는 방법이다(Diesner & Carley, 2004). 동시출현은 전체 텍스트 내에서 단어들이 동시에 출현하였을 때 동시에 출현한 모든 단어 간에는 의미론적으로 상호 연관되는 관계가 있다는 것을 가정한다(박치성, 정지원, 2013).

제안 방법

크롤링(Crawling)은 컴퓨터 내의 수많은 문서를 수집하는 기술이다. 웹 환경에서 논문을 수집하기 위한 웹 크롤링(Web crawling)을 활용하여 수집된 데이터 중 논문초록의 형태소 분석을 실행하여 텍스트를 추출하였다. 불용어 탈락을 위해 단어들의 빈도를 확인하여 11년간 합친 빈도수가 1,000 이상인 단어를 추출하였고, 이 중 중의어, 일반동사, 범용어를 포함하여 본 연구 주제와 관련이 없거나 논문 관련 일반적 용어인 ‘study’, ‘abstract’, ‘objective’, ‘method(s)’, ‘result(s)’, ‘conclusion’, ‘key word(s)’, ‘participant(s)’ 등을 데이터에서 삭제하였다.
웹 환경에서 논문을 수집하기 위한 웹 크롤링(Web crawling)을 활용하여 수집된 데이터 중 논문초록의 형태소 분석을 실행하여 텍스트를 추출하였다. 불용어 탈락을 위해 단어들의 빈도를 확인하여 11년간 합친 빈도수가 1,000 이상인 단어를 추출하였고, 이 중 중의어, 일반동사, 범용어를 포함하여 본 연구 주제와 관련이 없거나 논문 관련 일반적 용어인 ‘study’, ‘abstract’, ‘objective’, ‘method(s)’, ‘result(s)’, ‘conclusion’, ‘key word(s)’, ‘participant(s)’ 등을 데이터에서 삭제하였다. 선별된 단어는 4명의 연구자가 본 연구의 목적에 맞게 선정되었는지 검토하였으며, 의견이 다른 경우 함께 논의를 통하여 합의점을 도출하였다.
불용어 탈락을 위해 단어들의 빈도를 확인하여 11년간 합친 빈도수가 1,000 이상인 단어를 추출하였고, 이 중 중의어, 일반동사, 범용어를 포함하여 본 연구 주제와 관련이 없거나 논문 관련 일반적 용어인 ‘study’, ‘abstract’, ‘objective’, ‘method(s)’, ‘result(s)’, ‘conclusion’, ‘key word(s)’, ‘participant(s)’ 등을 데이터에서 삭제하였다. 선별된 단어는 4명의 연구자가 본 연구의 목적에 맞게 선정되었는지 검토하였으며, 의견이 다른 경우 함께 논의를 통하여 합의점을 도출하였다. 이후, 핵심어 분석, 연도별 논문 빈도분석, 연도별 핵심어 분석, 단어 간의 관계성 분석을 시행하였다.
선별된 단어는 4명의 연구자가 본 연구의 목적에 맞게 선정되었는지 검토하였으며, 의견이 다른 경우 함께 논의를 통하여 합의점을 도출하였다. 이후, 핵심어 분석, 연도별 논문 빈도분석, 연도별 핵심어 분석, 단어 간의 관계성 분석을 시행하였다.
0을 사용하여 자료 분석을 하였다. PubMed에서 2009~2019년에 검색된 논문들의 초록 단어 및 연도별 빈도 분석을 위해 웹 크롤링하였다. 웹크롤링은 R 패키지의 RISmed를 사용하였으며, 텍스트의 시각화를 위하여 R 패키지의 word cloud를 사용하였다.
PubMed에서 2009~2019년에 검색된 논문들의 초록 단어 및 연도별 빈도 분석을 위해 웹 크롤링하였다. 웹크롤링은 R 패키지의 RISmed를 사용하였으며, 텍스트의 시각화를 위하여 R 패키지의 word cloud를 사용하였다. 핵심어 간 관계분석을 위해서는 R의 cor.
사용하였다. 작업을 통하여 중요 단어들을 추출하였으며, 이를 기반으로 워드 클라우드 분석, 연관 분석을 시행하였다. 분석을 통해 도출된 단어들 중 상위 6개의 단어의 기간별 빈도를 파악하였다.
작업을 통하여 중요 단어들을 추출하였으며, 이를 기반으로 워드 클라우드 분석, 연관 분석을 시행하였다. 분석을 통해 도출된 단어들 중 상위 6개의 단어의 기간별 빈도를 파악하였다. 또한, 기간별 연구에 있어 핵심이 되는 단어들 간의 관계를 시각화를 통하여 표현하였다.
분석을 통해 도출된 단어들 중 상위 6개의 단어의 기간별 빈도를 파악하였다. 또한, 기간별 연구에 있어 핵심이 되는 단어들 간의 관계를 시각화를 통하여 표현하였다. 단어 간의 관계 분석을 위해 소셜 네트워크 분석(Social Network Analysis; SNA)을 사용하였다.
2). 서로 다른 단어들이 논문의 초록에서 동시에 관찰되는 횟수를 활용하여 구성된 사회연결망으로 나타내었다.
4개의 주제(Topic)에 따라 하위항목(Sub-topic)으로 나누었다. Health와 Intervention이 24개의 단어들과 최다관계로 나타났으며.
이를 통해 도출된 결과를 기반으로 연도별 발생논문 빈도, 핵심어 시각화 분석, 연도별 핵심어 분석, 단어들 간의 관계성을 분석하였다. 본 연구 결과, 2009-2019년 동안 발표된 논문은 9, 941편이며, 2009년부터 점차적으로증가하여 2017년 또는 2018년에 최다 빈도를 보인 후 2019 년에 감소하는 추이를 보였다.
주요 중심 단어들 간의 연관성을 확인하였다. 단어 간의관계성을 보기 위하여 평균적인 빈도수를 기준으로 상위 29 개의 단어를 선정하였다.
본 연구에는 제한점이 있다. 첫 번째, PubMed 데이터에 대해서만 분석하였다. 따라서 다른 데이터베이스에 등록되어 있는 연구들은 분석에 포함되지 않았다.
이는 의학 분야의 핵심저널의 중요한 정보들을 포괄적으로 포함하므로 국외 노인 작업치료의 현황을 파악하는데 적합한 데이터베이스로 사료된다. 두 번째, 연구의 질이 아닌 양에 대해 분석하였다. 연구 방법과 설계를 제외한 초록의 단어들만을 분석하였으나, 이는 작업치료의 양적변화에 대한 현황을 파악하는데 정보를 제공한 것에 의의가 있다.

대상 데이터

본 연구는 노인 작업치료와 관련한 국외 연구 동향을 파악하기 위해서 국외 검색엔진인 PubMed의 데이터베이스를 활용하였다. 수집 검색 조건은 주제어로 Elderly, Health, Occupational therapy가 들어간 제목과 초록이 존재하는 연구논문을 분석대상으로 선정하였다.
활용하였다. 수집 검색 조건은 주제어로 Elderly, Health, Occupational therapy가 들어간 제목과 초록이 존재하는 연구논문을 분석대상으로 선정하였다. 기간은 2009년부터 2019년까지 총 11년간 발표된 논문들이 대상이었으며, 관련 논문은 총 9, 941편이 검색되었다.
수집 검색 조건은 주제어로 Elderly, Health, Occupational therapy가 들어간 제목과 초록이 존재하는 연구논문을 분석대상으로 선정하였다. 기간은 2009년부터 2019년까지 총 11년간 발표된 논문들이 대상이었으며, 관련 논문은 총 9, 941편이 검색되었다.
텍스트 시각화를 위하여 2009~2019년 검색된 논문 중에서 대상논문을 기준으로 총 37, 510개의 단어가 수집되었으며, 이를 워드 클라우드(Word cloud) 방식으로 시각화하였다(Figure 2). 분석된 데이터는 전처리과정 없이 모든 데이터가 사용되었으며, 본 연구에서 사용된 검색어 중 하나인 Health가 가장 많은 수를 보였다.
분석 대상 논문의 연도별 핵심어 분석을 위하여 본 연구에서 사용한 검색어(Elderly, Health, Occupational therapy) 를 제외하고, 최근 5년간 많은 빈도수를 보인 단어 6개를 선정하였다.
단어 간의 관계성을 보기 위하여 11년간 평균적인 빈도수를 기준으로 상위 29개의 단어를 선정하였다 (Table 2). 서로 다른 단어들이 논문의 초록에서 동시에 관찰되는 횟수를 활용하여 구성된 사회연결망으로 나타내었다.
주요 중심 단어들 간의 연관성을 확인하였다. 단어 간의관계성을 보기 위하여 평균적인 빈도수를 기준으로 상위 29 개의 단어를 선정하였다. 그 결과 국외 노인 작업치료에 연관성이 높은 단어는 주제어로 선정한 Health, Intervention, Function, Participation이었다.

데이터처리

수집한 자료를 텍스트 문서 형태로 저장한 후 분석 결과를 정확하게 이끌어 낼 수 있도록 데이터 전처리 과정을 거쳤다. 크롤링(Crawling)은 컴퓨터 내의 수많은 문서를 수집하는 기술이다.
텍스트마이닝을 위해 ‘R’4.0.0을 사용하여 자료 분석을 하였다. PubMed에서 2009~2019년에 검색된 논문들의 초록 단어 및 연도별 빈도 분석을 위해 웹 크롤링하였다.

이론/모형

연구대상 논문 초록의 분석을 위한 기초작업으로 tm패키지를 사용하였다. 작업을 통하여 중요 단어들을 추출하였으며, 이를 기반으로 워드 클라우드 분석, 연관 분석을 시행하였다.
또한, 기간별 연구에 있어 핵심이 되는 단어들 간의 관계를 시각화를 통하여 표현하였다. 단어 간의 관계 분석을 위해 소셜 네트워크 분석(Social Network Analysis; SNA)을 사용하였다. 이는 각 단어를 노드로 정의하고 단어와 단어의 동시출현(Co-oc- currence)을 노드(단어)간 관계로 코딩하여 텍스트 내 단어들 간의 연결망을 추출하는 방법이다(Diesner & Carley, 2004).

성능/효과

최근 5년간 빈도수가 많은 단어는 Care, Group, Intervention, Pain, Treatment, Work이었다. 단어 간의 관계성을 파악한 결과, Function, Health, Intervention, Participation이 단어들 간의 높은 관계성을 보였다.
2). 분석된 데이터는 전처리과정 없이 모든 데이터가 사용되었으며, 본 연구에서 사용된 검색어 중 하나인 Health가 가장 많은 수를 보였다.
Work이다. 빈도 분석을 통하여 단어들의 빈도가 비교적 비슷한 수준으로 지속성이 있음을 확인하였다. 단어들의 빈도는 공통적으로 2009년부터 점차적으로 증가하여 2017년 또는 2018년에 최다 빈도를 보인 후 2019년에 감소하는 추이를 보였다(Figure 3).
이를 통해 도출된 결과를 기반으로 연도별 발생논문 빈도, 핵심어 시각화 분석, 연도별 핵심어 분석, 단어들 간의 관계성을 분석하였다. 본 연구 결과, 2009-2019년 동안 발표된 논문은 9, 941편이며, 2009년부터 점차적으로증가하여 2017년 또는 2018년에 최다 빈도를 보인 후 2019 년에 감소하는 추이를 보였다. 최근 5년간 빈도수가 많은 단어는 Care, Group, Intervention, Pain, Treatment, Work이었다.
본 연구의 분석대상 논문의 연도별 발생 빈도를 살펴보면, 2009년부터 점차적으로 증가하다가 2017~2018년에서 가장 높은 빈도를 보인 후 2019년에 감소하는 추세를 보였다. 이는 시간이 지남에 따라 세계화, 정보화, 패러다임의 변화 등 급격한 변화가 가속화되어 다소 포괄적이던 노인에 대한 연구가 점차적으로 세밀하고 특정질환으로 초점이 맞춰져 연구가 진행됨에 따라 나타난 결과라고 사료된다.
단어 간의관계성을 보기 위하여 평균적인 빈도수를 기준으로 상위 29 개의 단어를 선정하였다. 그 결과 국외 노인 작업치료에 연관성이 높은 단어는 주제어로 선정한 Health, Intervention, Function, Participation이었다.
연구 방법과 설계를 제외한 초록의 단어들만을 분석하였으나, 이는 작업치료의 양적변화에 대한 현황을 파악하는데 정보를 제공한 것에 의의가 있다. 세 번째, MeSH term을 이용하여 검색하였으므로 작업치료와 관련성이 있는 논문이 모두 고려된 것은 아님을 의미한다. 이는 추후 텍스트마이닝을 활용한 다양한 연구가 필요함을 시사한다.
논문 연도별 발생빈도는 2009년부터 점차적으로 증가하여 2017~2018년에 가장 높은 빈도를 보인 후 2019년에 다시 감소하는 추세를 보였다. 단어 간의 관계성에서는 국외 노인 작업치료에 연관성이 높은 단어는 Health, Intervention, Function, Participation이었다.
텍스트마이닝 방법으로 논문 초록에 포함된 단어를 분석함으로써, 과거에서 현재에 이르기까지 작업치료 내 노인에 대한 연구의 상황과 추이를 관찰할 수 있었다. 본연구는 특정 분야를 대상으로 분석하였지만, 본 논문에서 수행된 분석절차 및 방법은 다른 분야에서도 얼마든지 적용이 가능하다고 사료된다.

후속연구

이는 노인을 대상으로 하는 작업치료 연구에 있어 급증하는 노인인구에 대한 중재 및 연구의 진행 방향을 예측하고 현재 연구 방향에 있어서 간과되는 측면을 파악하여 작업치료 분야의 현황 및 동향에 대한 이해를 돕고, 연구의 방향을 거시적으로 제시해 줄 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구에는 제한점이 있다. 첫 번째, PubMed 데이터에 대해서만 분석하였다.
세 번째, MeSH term을 이용하여 검색하였으므로 작업치료와 관련성이 있는 논문이 모두 고려된 것은 아님을 의미한다. 이는 추후 텍스트마이닝을 활용한 다양한 연구가 필요함을 시사한다.
이러한 연구 결과는 노인과 관련된 작업치료 임상 및 연구 현장에서 새로운 연구 방향을 설정하는데 도움이 될 것으로 기대하며 또한 향후 국내 노인작업치료를 위한 중재 및 연구방법을 계획하는데 기초자료로 제시할 수 있다는 데에 의의가 있다. 본 연구에서는 국외 노인작업치료에만 국한되었지만, 추후에는 국가 간 문화적, 사회적, 환경적 차이 등을 고려하여 국내와 국외를 비교하는 새로운 연구가 필요할 것이다.
본연구는 특정 분야를 대상으로 분석하였지만, 본 논문에서 수행된 분석절차 및 방법은 다른 분야에서도 얼마든지 적용이 가능하다고 사료된다. 본 연구가 텍스트마이닝을 이용한 다양한 연구를 활성화 시킬 수 있기를 기대한다.
본연구는 특정 분야를 대상으로 분석하였지만, 본 논문에서 수행된 분석절차 및 방법은 다른 분야에서도 얼마든지 적용이 가능하다고 사료된다. 본 연구가 텍스트마이닝을 이용한 다양한 연구를 활성화 시킬 수 있기를 기대한다.

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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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