• 화약ㆍ발파
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• 제40권1호
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• pp.1-16
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• 2022

효과적이며 안전한 발파 기술을 개발하거나 국내에 도입하기 위해서는 세계 각국에서의 발파 분야 연구 동향을 파악하는 것이 필요하다. 국내외 발파 관련 연구 동향 분석은 일부 연구 논문들을 대상으로 제한적인 범위에서 수행되는 것이 일반적이다. 본 논문에서는 국제학술지에 게제된 전체 논문들을 대상으로 VOSviewer를 이용한 계량서지분석을 실시하여 발파 분야의 연구 동향 변화를 파악하고자 하였다. 시기별 핵심단어 분석 결과, 2000년대는 대체적으로 게재 논문의 수가 적고 전체적인 핵심단어 수도 적었지만, 2010년 이후 게재 논문 개수의 급격한 증가와 핵심단어의 다양화, 특히 인공지능과 관련된 핵심단어들이 등장하였다. 2017~2021년의 핵심단어 분석 결과, 다양한 하이브리드 인공지능 기법들이 발파 영향 평가에 활발하게 활용되고 있음을 알 수 있었다.

• 정보관리학회지
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• 제27권3호
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• pp.83-102
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• 2010

본 연구에서는 지구적 환경문제의 해결 방식으로서 환경과학 분야의 학술활동과 같은 학문적 접근 방식과 환경 NGO 중심의 환경운동과 같은 실천적 접근 방식을 두 가지 주요 흐름이라 보고, 이들 각각의 특성을 계량정보학적 분석을 통해 파악하고 비교하였다. 지난 10년 간 환경과학 분야에서 인용된 저널의 주제범주 간 동시인용 관계를 분석함으로써 이 분야의 지식 구조를 파악하였고, 환경 NGO의 웹 사이트에서 수집된 외부링크 데이터를 이용하여 이들의 관심 분야를 확인하였다. 또한 저널 논문과 NGO 뉴스에서 추출된 핵심어를 이용한 동시출현단어 분석을 통해 하위 주제를 파악하여 이들 간의 주제적 유사성과 상이성을 구체화하였다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제53권4호
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• pp.285-307
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• 2019

질환자에 대한 사회적 낙인을 제거하기 위해 2011년, 대한의사협회는 정신분열병을 '조현병'으로 개정하였다. 병명을 변경한 지 약 9년이 지났지만 실제로 사회적 인식이 어느 정도 변화하였는지 정량적으로 분석한 연구는 아직 없다. 이에 본 연구에서는 병명 개정에 따른 조현병에 대한 사회적 인식 변화를 확인하고자 네이버 뉴스 기사를 수집 분석하였다. 텍스트 분석에는 LDA 토픽 모델링, TF-IDF, 동시출현 단어, 감성분석 기법을 사용하였다. 분석 결과, 병명 개정 전보다 후에, 그리고 병명 개정 후 병용되는 정신분열병과 조현병 중 조현병에 대한 사회적 인식이 더 부정적인 것으로 나타났다. 즉, 병명 개정이 낙인을 해소하지 못했음을 알 수 있었다.

• 한국비블리아학회지
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• 제32권3호
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• pp.247-264
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• 2021

자살은 전 세계 사망 원인 중 4위이며 사회, 경제적 손실이 큰 난제이다. 본 연구는 자살 예방을 위하여 소셜미디어에 나타난 자살 관련 말뭉치를 구축하고 이를 통해 자살 경향 문헌을 분류할 수 있는 딥러닝 자동분류 모델을 만들고자 하였다. 또한, 자살 요인을 분석하기 위해 주제를 자동으로 추출하는 분석 기법인 토픽모델링을 활용하여 자살 관련 말뭉치를 세부 주제로 분류하고자 하였다. 이를 위해 소셜미디어 중 하나인 네이버 지식iN에 나타난 자살 관련 문헌 2,011개를 수집한 후 자살예방교육 매뉴얼을 기준으로 자살 경향 문헌 및 비경향 문헌 여부를 주석 처리하였으며, 이 데이터를 딥러닝 모델(LSTM, BERT, ELECTRA)로 학습시켜 자동분류 모델을 만들었다. 또한, 토픽모델링 기법의 하나인 LDA 기법으로 주제별 문헌을 분류하여 자살 요인을 발견하였고 이를 심층적으로 분석하기 위해 주제별로 동시출현 단어 분석 및 네트워크 시각화를 진행하였다.

• 한국조류학회지
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• 제25권2호
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• pp.126-132
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• 2018

국내 조류학 연구의 발전을 위해서는 지금까지 어떤 분야에서 연구를 해 왔는지 살펴보는 것이 중요하다. 우리는 텍스트마이닝과 동시출현단어 분석을 이용하여 어떤 분류군에서 어떤 주제로 조류학 연구가 진행되어 왔는지를 정량적으로 연구하였다. 한국조류학회지 논문 372편을 분석 대상으로 연구한 결과, 개체군 및 군집 모니터링, 미기록종 보고 및 번식생태, 조류 체내 중금속 오염 등의 주제와 관련한 단어가 연구 논문에서 많이 사용되었다. 또한, 청둥오리, 민물도요, 흰뺨검둥오리 등 특정 조류에 연구가 편중되었다는 것도 본 연구를 통해 알 수 있었다. 국내 조류학의 균형있는 발전을 위하여 지금까지 상대적으로 부족했던 연구 주제와 분류군이 어떤 것인지 파악하였다는 점에서 본 연구는 의미가 있을 것이다.

• 정보관리학회지
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• 제30권1호
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• pp.285-302
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• 2013

본 연구는 높은 접근성과 간결성으로 인해 방대한 양의 텍스트를 생산하는 트위터 데이터를 분석하여 토픽의 변화 시점 및 패턴을 파악하였다. 먼저 특정 상품명에 관한 키워드를 추출한 후, 동시출현단어분석(Co-word Analysis)을 이용하여 노드와 에지를 통해 토픽과 관련 키워드를 직관적으로 파악 가능한 네트워크로 표현하였다. 이후 네트워크 분석 결과를 검증하기 위해 출현빈도 기반의 시계열 분석과 LDA 토픽 모델링을 실시하였다. 또한 트위터 상의 토픽 변화와 언론 기사 검색결과를 비교한 결과, 트위터는 언론 뉴스에 즉각적으로 반응하며 부정적 이슈를 빠르게 확산시키는 것을 확인하였다. 이를 통해 기업은 대중의 부정적 의견을 신속하게 파악하고 이에 대한 즉각적인 의사결정 및 대응을 위한 도구로 본 연구방법을 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제51권4호
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• pp.121-138
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• 2017

멀티미디어 정보환경의 발전과 다양한 요구를 지닌 정보이용자는 멀티미디어의 접근과 이용에 있어서 기존 정보검색 패러다임에서 중요시하지 않았던 요소를 사용하는 추세이다. 특히 이미지를 포함한 멀티미디어의 감정 접근과 이용은 다양한 정보환경에서 이루어지고 있다. 따라서 효율적으로 추상적 개념인 감정을 이용자에게 접근점으로 제공할 필요성이 증가한다. 본 연구는 감정으로 접근이 가능한 게티 이미지 뱅크의 이미지를 5가지 기본 감정으로 검색하여 부여된 색인어 총 22,675건을 추출하였다. 추출된 색인어는 전체감정, 긍정감정, 부정감정의 세 가지 데이터셋으로 구분하여 분석되었다. 분석을 위해서는 동시출현단어행렬로 작성되어 가중 네트워크와 군집화기법으로 시각화되었다. 분석결과를 살펴보면, 전체감정은 대분류로써 긍정감정, 부정감정, 가족의 3개 군집과 하위 20개의 군집으로 나타났다. 긍정감정은 10개의 군집이며, 부정감정은 10개의 군집으로 구성되었다. 이와 같은 가중 네트워크와 군집구성 분석을 통해, 세 가지 중요한 차세대 멀티미디어 검색을 위한 요소로 논의하였다. 첫째는 이미지 감정 표현을 위한 인물 색인어 특성이다. 둘째는 명시적 단어와 감정을 표현하는 함축적 단어와의 네트워크 구성을 통해서 상대적으로 색인이 용이한 명시적 단어만으로도 함축적 단어 추론 가능성이다. 셋째는 감정으로 표현하는 함축적 단어의 유사어/동의어로의 확장은 이용자 중심의 접근을 제공하는 측면에서 중요하다는 점이다.

• 정보관리학회지
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• 제38권2호
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• pp.153-172
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• 2021

본 연구는 공황장애 말뭉치 구축과 분석을 통해 공황장애의 특성을 살펴보고 공황장애 경향 문헌을 분류할 수 있는 딥러닝 자동 분류 모델을 만들고자 하였다. 이를 위해 소셜미디어에서 수집한 공황장애 관련 문헌 5,884개를 정신 질환 진단 매뉴얼 기준으로 직접 주석 처리하여 공황장애 경향 문헌과 비 경향 문헌으로 분류하였다. 이 중 공황장애 경향 문헌에 나타난 어휘적 특성 및 어휘의 관계성을 분석하기 위해 TF-IDF값을 산출하고 단어 동시출현 분석을 실시하였다. 공황장애의 특성 및 증상 간의 관련성을 분석하기 위해 증상 빈도수와 주석 처리된 증상 번호 간의 동시출현 빈도수를 산출하였다. 또한, 구축한 말뭉치를 활용하여 딥러닝 자동 분류 모델 학습 및 성능 평가를 하였다. 이를 위하여 최신 딥러닝 언어 모델 BERT 중 세 가지 모델을 활용하였고 이 중 KcBERT가 가장 우수한 성능을 보였다. 본 연구는 공황장애 관련 증상을 겪는 사람들의 조기 진단 및 치료를 돕고 소셜미디어 말뭉치를 활용한 정신 질환 연구의 영역을 확장하고자 시도한 점에서 의의가 있다.

• 정보관리연구
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• 제41권2호
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• pp.1-30
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• 2010

이 연구에서는 경제인문사회연구회 산하 19개 정부출연 연구기관이 2003년부터 2007년까지 5년동안 생산한 정책지식은 사회와 경제 분야의 10개 정책에 집중되고 있음을 확인하고, 연구기관들의 연구과제 유사성을 다차원축척법을 사용하여 표현하였다. 이 중 5대 정책에 대해 이슈의 생존주기 유형을 파악하고 정책지식의 생산량 추이와 비교함으로써 언론관심도와 정책지식의 생산 상관관계를 살펴보았다. 또한 정책지식의 문헌에서 추출한 핵심어를 동시출현단어 분석을 통해 각 정책을 구성하는 하위 주제를 파악하였으며, 정책지식 생산기관의�汰恝諛喚� 분석 결과,�泰逞╂岵막� 유사성을 갖는 기관들은 인용관계에서 있어서도 상호 선호하는 경향을 나타냄을 확인하였다.

• 정보관리학회지
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• 제36권4호
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• pp.207-226
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• 2019

우울증은 전 세계적으로 많은 사람들이 겪고 있으며, 최근 다양한 분야에서 꾸준히 우울증에 대한 연구가 수행되고 있다. 특히 사람들이 본인의 스트레스나 감정 상태에 대해 소셜미디어에 공유한 글을 통해 그들의 심리나 정신건강에 대해 파악해보고자 하는 맥락에서 소셜미디어를 활용한 연구 역시 유의미하게 받아들여지고 있다. 이에 본 연구에서는 우울 경향의 이용자와 그렇지 않은 이용자들의 2016년부터 2019년 2월까지의 트위터 데이터를 수집하여 어떤 주제적, 어휘 사용의 특성을 보이는지 보고자 하였으며, 우울 경향의 시기별로도 어떤 차이를 보이는지 살펴보기 위해 우울 경향 관측 날짜를 기준으로 하여 이전(before) 시기와 이후(after) 시기를 구분하여 실험을 수행하였다. 토픽모델링, 동시출현 단어분석, 감성분석 방법을 통해 우울 경향과 비(非)우울 경향 이용자의 텍스트의 주제적 차이를 살펴보았고, 감성 반응에 따라 사용한 어휘에 대해서도 살펴봄으로써 어떠한 특성이 있는지 확인해 보았다. 데이터 수집 단계에서 '우울' 표현을 포함한 텍스트 데이터 수집방법을 통해 비교적 긴 기간, 많은 양의 데이터를 수집할 수 있었고, 또한 우울 경향의 여부와 시기적 구분에 따른 관심 주제에 대한 차이도 확인할 수 있었다는 점에서 유의미하다고 볼 수 있다.