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비서학 논총= Journal of secretarial studies v.18 no.1, 2009년, pp.83 - 98  
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텍스트마이닝을 이용한 비서학의 지적구조 이해
Understanding the Intellectual Structure of Secretarial Studies with Text Mining

문주영  
  • 초록

    본 연구에서는 텍스트마이닝의 주요 기법인 문헌클러스터링 기법을 통해 비서학의 지적구조를 공간적으로 규명해 보고자 시도하였다. 분석 대상 문헌은 비서학의 대표적 학술지인 비서학논총에 수록된 84편의 논문을 대상으로 하였으며 데이터 범위는 2003년부터 2008년까지의 비서학논총 학술지에 수록된 논문 총 84편을 대상으로 하였다. 클러스터링 분석 결과 총 10개의 군집으로 분류되었으며 그 주제분야는 '정부ㆍ문서ㆍ대통령비서실', '비서의 역할ㆍ역량ㆍ자질ㆍ능력', '비서의 직무만족ㆍ직무태도ㆍ조직몰입', '비서 교육과정ㆍ교육프로그램ㆍ학습ㆍ교제', '경력관리ㆍ여성ㆍ차별ㆍ어려움', '비서윤리ㆍ비서철학', '영어ㆍ국제회의ㆍ이문화ㆍ커뮤니케이션', '법률ㆍ공직비서ㆍ직무', '발전방향ㆍ개선방향 제안', '진로ㆍ취업'으로 나타났다. MDS(Multi Dimensional Scaling) 2차원 지도상의 중심부에는 '비서의 역할ㆍ역량ㆍ자질ㆍ능력'의 주제에 해당하는 논문들이 자리 잡고 있었으며 이는 이 주제분야 연구가 다른 모든 분야 연구와 상관관계가 높으며 연구의 중심축에 위치하고 있음을 시시해 주었다. 또한, '비서의 직무만족ㆍ직무태도ㆍ조직몰입' 분야의 연구와 '비서 교육과정ㆍ교육프로그램ㆍ학습ㆍ교재'의 주제 분야, '영어ㆍ국제회의ㆍ이문화ㆍ커뮤니케이션' 분야의 연구가 최근 6년간의 비서학 연구에서 비교적 넓은 영역을 차지하고 있는 것으로 나타났다.


    In this study, the intellectual structure of Secretarial Studies in Korea was analyzed using document clustering, a widely used method of text mining. The data used in this study were 84 articles written in the Journal of Secretarial Studies, published from 2003 to 2008. Ten clusters classified from this analysis and these clusters are "government" record managementㆍPresident secretariat", "secretary"s roleㆍability and attitude", "job satisfactionㆍjob attitudeㆍorganizational commitment", "curriculum, educational program", "career managementㆍfeminine discriminationㆍdifficulties", "secretary"s ethicsㆍsecretary"s philosophy", "international conferenceㆍintercultural communication", "Lawㆍsecretaries for government officials", "suggestion for improvement", and "career" employment". The results of cluster analysis show that the core subject areas are "secretary"s role, ability and attitude", "job satisfaction, job attitude, organizational commitment" and "curriculum, educational program". Especially, a specialized subject in "secretary"s role, ability and attitude", plays a central role.


  • 주제어

    비서학 .   텍스트마이닝 .   문헌클러스터링 .   지적구조 .   Secretarial Studies .   Text Mining .   Decurrent Clustering .   Knowledge Structure.  

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