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영어

This study analyzed physical security-related courses through language network analysis. It sampled 222 universities, including cyber universities, through the University Information website from August to September 2024. After the collected data was coded through a data purification process to remove symbols, numbers, English letters, special characters, and mixed words, a Document-Term-Matrix (DTM) was created to extract key words from physical security-related subjects and analyze the network and structural equivalence. According to the research results, the degree centrality and betweenness centrality analysis showed that ‘security’ was the highest at 2.058, followed by ‘seminar’, ‘management’, ‘scientific investigation’, and ‘science’, which showed relatively high degree centrality. In terms of betweenness centrality, ‘seminar’ showed the highest score at 197.628, followed by ‘management’, ‘security’, ‘police’, ‘industry’, and ‘crime’, which showed relatively high betweenness centrality in that order. The results of the structural equivalence analysis were clustered into security (Group A), disaster/information (Group B), police/guard (Group C), and public safety (Group D).

한국어

본 연구는 언어 네트워크 분석을 통해 물리보안 관련 교과목을 분석하고자 2024년 8월 부터 9월까지 대학알리미 사이트를 통해 사이버대학을 포함한 222개 대학을 표본으로 삼 았다. 수집된 자료를 대상으로 데이터 정제 과정을 통해 기호, 숫자, 영문, 특수문자, 혼용어 등을 제거하는 등의 코딩작업을 거친 후 DTM(Document-Term-Matrix)을 구성하여 물리보 안 관련 교과목의 핵심어를 추출하고 연결망과 구조적 등위성을 분석하였다. 연구결과, 연결중심성과 매개중심성 분석 결과, ‘보안’이 2.058로 가장 높게 나타났으며 다음으로 ‘세미나’, ‘관리’, ‘과학수사’, ‘과학’ 등의 순으로 연결중심성이 상대적으로 높게 나타났다. 매개중심성의 경우, ‘세미나’가 197.628로 가장 높게 나타났으며, 다음으로 ‘관리’, ‘보안’, ‘경찰’, ‘산업’, ‘범죄’ 등의 순으로 매개중심성이 상대적으로 높게 나타났다. 구조적 등위성 분석 결과는 보안(A그룹), 재난·정보(B그룹), 경찰·경비(C그룹), 치안(D그룹)으로 클러스터링되었다.