• 인터넷정보학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.79-92
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• 2024

ChatGPT는 생성형 인공지능(Generative AI) 기술을 활용한 대표적인 챗봇으로서 과학기술 영역뿐만 아니라 사회, 경제, 산업, 문화 등 당양한 분야에서 유용하게 활용되고 있다. 본 연구는 글로벌 소셜미디어 레딧(Reddit)을 활용해 ChatGPT에 대한 사용자의 감정과 요구에 대한 탐색적인 분석을 수행한다. 이를 위해, 2022년 12월부터 2023년 8월까지의 댓글 10,796건을 수집하여 키워드 분석, 감성 분석, 니드마이닝(Needmining) 기반 토픽모델링을 실시하였다. 분석 결과, ChatGPT에 대한 댓글에서 출현 빈도가 가장 높은 단어는 "time"으로 답변의 신속성, 시간 효율성, 생산성 향상을 강조한 것으로 나타났다. 사용자들은 ChatGPT에 대해 신뢰와 기대의 감정과 동시에 사회적 영향에 대한 두려움과 분노의 감정을 표현하였다. 또한, 토픽모델링 분석을 통해 잠재적 니즈(Needs)를 포함한 14개의 주제를 도출하였고, 사용자들이 특히 ChatGPT에 대한 교육적 활용과 사회적 영향에 많은 관심을 보였다. 또한, ChatGPT와 관련된 언어모델, 직업, 정보, 의료, 서비스, 게임, 규제, 에너지, 윤리적 문제 등 다양한 주제들이 논의된 것을 알 수 있었다. 분석 결과를 바탕으로 사용자들의 요구를 반영하여 향후 실행계획의 방향을 제시하였다. 본 연구는 향후 ChatGPT를 이용하여 제품과 서비스를 개선하고, 새로운 서비스 플랫폼 기획 단계에서 유용한 정보를 제공할 것으로 기대된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.341-343
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• 2022

온실가스 배출 문제가 세계적인 현안으로 부각되면서 수소를 에너지원으로 사용하는 수소경제가 주목받고 있다. 수소연료전지는 수소경제의 구성요소 중 하나로, 수소를 활용해 열과 전기를 생산하며 에너지 변환 효율이 높이는데 장점이 있다. 본 연구는 세계적인 온라인 커뮤니티인 레딧(Reddit)에서 수집한 수소연료전지와 관련된 소셜 데이터를 텍스트마이닝과 감성분석 기법으로 분석하였다. 분석 결과 9,211건의 댓글을 LDA(Latent Dirichlet Allocation)을 이용해 4개의 토픽 그룹으로 분류할 수 있었다. 이 중 수소연료전지와 관련이 높은 그룹을 선정해 STM(Structural Topic Model) 분석으로 10개 토픽을 추출하였고, 기후 환경, 수소 산업, 수소 차와 관련 있는 토픽 3개를 발견할 수 있었다. 이 연구 결과를 통해 수소연료전지의 세계적으로 실제적인 내용을 빠르고 효과적으로 파악하여 수소연료전지에 대한 예측하고, 우리나라의 수소연료전지 관련 국가R&D의 정책적 방향을 제시하고자 한다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제12권12호
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• pp.347-356
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• 2023

최근 우크라이나-러시아간 전쟁에서 저궤도 위성통신이 큰 진가를 발휘하였고, 우리나라도 2023년 5월 성공적인 누리호 발사로 저궤도 위성통신 서비스의 발판을 마련하고 본격적인 민간 우주시대 경쟁에 돌입하였다. 본 논문은 저궤도 위성통신 분야의 ICT 디지털 전환과 데이터 융합 생태계 조성을 위해 세계적인 SNS의 하나인 레딧에서 글을 가져와서 이용자의 감성분석을 수행하고, 이용자의 니즈를 파악하고자 니드마이닝을 통해 니즈 관련 문장을 추출하여 토픽모델링을 수행하여 토픽을 분류하고 이들 토픽에 따라 실행계획을 마련하고자 한다. 본 연구가 저궤도 위성통신 분야에서 새로운 비즈니스 모델의 개발과 혁신, 디지털 정보격차 해소 및 사회적 문제 해결, 지속 가능한 디지털 전환 및 소프트 파워 향상에 기여하는데 정책적 자료로 활용되기를 기대한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권10호
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• pp.11-21
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• 2022

전고체 배터리는 차세대 배터리의 유력 후보 중 하나로 특히 미래 전기차 산업을 이끌 핵심 부품으로 주목받고 있다. 본 연구에서는 글로벌 소셜미디어인 레딧(Reddit)의 전고체 배터리 관련 댓글 10,280건을 분석하여 전고체 배터리와 관련된 정책 이슈 및 대중의 관심사를 파악한다. 수집된 글로벌 데이터에 빈도분석, 연관규칙분석, 토픽모델링 등 텍스트마이닝 기법과 감성분석을 적용하여 세계적 동향을 읽고, 이를 우리 정부의 전고체 배터리 발전전략과 비교 및 관련 국가R&D의 정책적 방향을 제시하고자 한다. 분석 결과, 2016년부터 2021년까지의 전고체 배터리 이슈에 대한 전반적인 감성은 긍정이 50.5%, 부정이 39.5%로 긍정인 것으로 나타났다. 또한 세부 감성을 분석한 결과, 대중들은 전고체 배터리에 대해 신뢰와 기대를 가지고 있음과 동시에 해결되지 않은 기술적 문제들에 대한 두려움과 우려의 감정이 공존함을 알 수 있었다. 본 연구에서는 전고체 배터리와 관련된 핵심 이슈 도출을 위한 텍스트마이닝 분석 방법을 적용하였고, 정부 정책 분석을 바탕으로 한 하향식 접근방법과 대중의 인식을 분석하는 상향식 접근방법을 수용하여, 보다 포괄적인 동향 분석 방법을 제시하였다.