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텍스트 마이닝과 퓨쳐스 휠 기법을 활용한 정부정책의 미래 성공 예측 : 임금피크제의 미래 정책예측 (Predicting Success of Government Policy in the Future with Futures Wheel and Text Mining : Predicting the Future Policy of Wage Peak System)

  • 김형중;김진화
    • 디지털융복합연구
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    • 제14권12호
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    • pp.141-153
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    • 2016
  • 본 연구의 목적은 다양한 자료를 검토 한 후 텍스트 마이닝 기법과 미래예측기법인 퓨쳐스휠 기법 그리고 극성선택 기법을 활용하여 임금피크제에 대한 미래 모습을 과학적으로 그려보고자 하였다. 이를 위해 논문, 뉴스기사, SNS(트위터, 블로그), 연구보고서 등을 수집하였다. 수집된 자료를 토대로 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 메인주제 단어에 대한 키워드를 추출하고 퓨쳐스휠 기법과 극성선택 기법을 활용하여 임금피크제 미래 성공에 대한 최종결론을 도출하였다. 분석결과 임금피크제 미래 예측은 긍정적으로 예측되었다. 총 5가지의 메인 주제 중 임금피크제 찬반논란과 임금피크제 해결과제는 부정적으로 예측되었지만 임금피크제 배경이나 임금피크제의 목적 및 이유, 임금피크제 대안에 대해서는 긍정적으로 예측 되었다. 따라서 최종적으로 5가지 메인 주제 중 3가지가 긍정적으로 예측되어 임금피크제에 대한 미래는 긍정적으로 예측되었다. 임금피크제의 목적은 고령 근로자들의 정년보장과 고용안정일 것이다. 그러나 임금피크제가 성공적으로 실행되기 위해서는 단순히 연령만 고려된 임금삭감이 아니라 근로시간이나 직원의 직무 유형 등 다양한 특성들을 고려하는 지원이 필요할 것이다.

유사한 인기도 추세를 갖는 웹 객체들의 클러스터링 (Clustering of Web Objects with Similar Popularity Trends)

  • 노웅기
    • 정보처리학회논문지D
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    • 제15D권4호
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    • pp.485-494
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    • 2008
  • 인터넷이 광범위하게 활용됨에 따라 검색 키워드, 멀티미디어 객체, 웹 페이지, 블로그 등의 다양한 웹 객체들이 크게 증가하고 있다. 이러한 웹 객체들의 인기도는 시간에 따라 변화하며, 그러한 웹 객체 인기도의 시간적 패턴에 대한 마이닝이 여러 가지 웹 응용에 필요한 중요한 연구 과제가 되고 있다. 예를 들어, 검색 키워드에 대한 인기도 패턴의 분석은 앞으로 인기가 높아질 키워드를 미리 예측할 수 있게 하여 광고주들에게 키워드를 판매하기 위한 가격을 결정하는 데에 중요한 자료가 될 수 있다. 하지만, 웹 객체 인기도가 시간에 따라 변화하고 웹 객체의 개수가 매우 방대하다는 특성으로 인하여 웹 객체 인기도에 대한 분석은 매우 어려운 문제이다. 본 논문에서는 웹 객체 인기도의 시간적 패턴을 마이닝하기 위한 효율적인 알고리즘을 제안한다. 본 논문은 웹 객체 인기도를 시계열로 표현하고, 두 웹 객체 인기도 간의 유사성을 측정하기 위하여 gap 척도를 제안한다. gap 척도의 효율적인 계산을 위하여 FFT를 활용한 알고리즘을 제안하고, 밀도기반 클러스터링 알고리즘을 이용하여 유사한 인기도 추세를 갖는 웹 객체들의 클러스터를 생성한다. 본 논문에서는 웹 객체 인기도가 특정 분포를 따르거나 주기적이라고 가정하지 않는다. Google Trends 웹 사이트로부터 구한 검색 키워드 인기도를 이용한 실험을 통하여, 제안된 알고리즘이 실세계 응용에서 유용함을 보인다.

AI 키즈폰의 소비자리뷰 분석을 통한 제품개선 전략에 대한 연구 (Formulating Strategies from Consumer Opinion Analysis on AI Kids Phone using Text Mining)

  • 김도훈;차경진
    • 한국전자거래학회지
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    • 제24권2호
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    • pp.71-89
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    • 2019
  • 기업은 소비자가 만족하는 제품을 개발하고 개선하기 위하여 설문조사와 같은 전통적인 마케팅리서치 방법을 이용하여, 소비자의 의견을 듣고, 분석하여 반영하는 노력을 한다. 최근에는 인터넷 사이트, 사회관계망(SNS) 등 소비자 커뮤니케이션 플랫폼에서 관련 자료를 수집하고 분석하는 방법이 주목을 받고 있다. 한편, 급속한 정보통신기술의 발달과 함께 이동통신사들이 아동을 위한 디지털상품을 출시하고 있는데, 특히 유해한 콘텐츠로부터 아동을 보호하고, 부모와 아동들에게 필요한 정보와 기능은 보완된 디지털 디바이스들이 등장하고 있다. 이 가운데 키즈폰은 불필요한 기능은 없애고 아동들에게 기본 안전 기능을 담은 웨어러블 디바이스로서 부모가 쉽게 자녀의 위치를 실시간으로 알게 해주는 유용한 도구이다. 키즈폰은 스마트폰에 비해 저렴하고 간편하지만 고장이 잦고, 안전 이외에 유용한 기능을 기대하기 힘들며, 부가적인 기능들 또한 유용하지 못하다는 점이 지적되고 있다. 본 연구는 국내 이동통신사의 키즈폰(Kids Phone)에 대한 리뷰를 분석하여, 제품들의 특성과 장단점을 파악하고, 디바이스와 서비스에 대한 개선방안을 제안함으로써, SNS 소비자 분석을 통한 제품 서비스 개선 전략수립 방법을 제시하고자 한다. 이를 위해 국내 쇼핑몰의 리뷰 섹션에서 자료를 수집하고, TF/IDF, 감성분석, 네트워크분석 등의 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 소비자 감성분석을 실시하였다. 고객 리뷰는 온라인 쇼핑몰과 네이버 블로그에서 크롤링하여 수집 하였으며, 통계/데이터 마이닝 및 그래픽은 'R'과 빅데이터 분석 솔루션 'Textom', 그리고 오픈소스 프로그래밍 언어인 'Python'을 함께 사용하여 분석하고 시각화하였다. 본 연구를 통해 각 이동통신사의 현재 제품(키즈폰)에 대한 소비자가 느끼는 주요이슈와 제품의 장단점을 파악할 수 있었으며, 더 나아가 감성분석을 바탕으로 키즈폰 제품의 서비스 개선전략 방향을 제안할 수 있었다.

용어 사전의 특성이 문서 분류 정확도에 미치는 영향 연구 (Analyzing the Effect of Characteristics of Dictionary on the Accuracy of Document Classifiers)

  • 정해강;김남규
    • 경영과정보연구
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    • 제37권4호
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    • pp.41-62
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    • 2018
  • 다양한 소셜 미디어 활동과 인터넷 뉴스 기사, 블로그 등을 통해 유통되는 비정형 데이터의 양이 급증함에 따라 비정형 데이터를 분석하고 활용하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 텍스트 분석은 주로 특정 도메인 또는 특정 주제에 대해 수행되므로, 도메인별 용어 사전의 구축과 적용에 대한 중요성이 더욱 강조되고 있다. 용어 사전의 품질은 비정형 데이터 분석 결과의 품질에 직접적인 영향을 미치게 되며, 분석 과정에서 정제의 역할을 수행함으로써 분석의 관점을 정의한다는 측면에서 그 중요성이 더욱 강조된다. 이렇듯 용어 사전의 중요성은 기존의 많은 연구에서도 강조되어 왔으나, 용어 사전이 분석 결과의 품질에 어떤 방식으로 어떤 영향을 미치는지에 대한 엄밀한 분석은 충분히 이루어지지 않았다. 따라서 본 연구에서는 전체 문서에서의 용어 빈도수에 기반을 두어 사전을 구축하는 일괄 구축 방식, 카테고리별 주요 용어를 추출하여 통합하는 용어 통합 방식, 그리고 카테고리별 주요 특질(Feature)을 추출하여 통합하는 특질 통합 방식의 세 가지 방식으로 사전을 구축하고 각 사전의 품질을 비교한다. 품질을 간접적으로 평가하기 위해 각 사전을 적용한 문서 분류의 정확도를 비교하고, 각 사전에 고유율의 개념을 도입하여 정확도의 차이가 나타나는 원인을 심층 분석한다. 본 연구의 실험에서는 5개 카테고리의 뉴스 기사 총 39,800건을 분석하였다. 실험 결과를 심층 분석한 결과 문서 분류의 정확도가 높게 나타나는 사전의 고유율이 높게 나타남을 확인하였으며, 이를 통해 사전의 고유율을 높임으로써 분류의 정확도를 더욱 향상시킬 수 있는 가능성을 발견하였다.

딥러닝 기반 소셜미디어 한글 텍스트 우울 경향 분석 (A Deep Learning-based Depression Trend Analysis of Korean on Social Media)

  • 박서정;이수빈;김우정;송민
    • 정보관리학회지
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    • 제39권1호
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    • pp.91-117
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    • 2022
  • 국내를 비롯하여 전 세계적으로 우울증 환자 수가 매년 증가하는 추세이다. 그러나 대다수의 정신질환 환자들은 자신이 질병을 앓고 있다는 사실을 인식하지 못해서 적절한 치료가 이루어지지 않고 있다. 우울 증상이 방치되면 자살과 불안, 기타 심리적인 문제로 발전될 수 있기에 우울증의 조기 발견과 치료는 정신건강 증진에 있어 매우 중요하다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 본 연구에서는 한국어 소셜 미디어 텍스트를 활용한 딥러닝 기반의 우울 경향 모델을 제시하였다. 네이버 지식인, 네이버 블로그, 하이닥, 트위터에서 데이터수집을 한 뒤 DSM-5 주요 우울 장애 진단 기준을 활용하여 우울 증상 개수에 따라 클래스를 구분하여 주석을 달았다. 이후 구축한 말뭉치의 클래스 별 특성을 살펴보고자 TF-IDF 분석과 동시 출현 단어 분석을 실시하였다. 또한, 다양한 텍스트 특징을 활용하여 우울 경향 분류 모델을 생성하기 위해 단어 임베딩과 사전 기반 감성 분석, LDA 토픽 모델링을 수행하였다. 이를 통해 문헌 별로 임베딩된 텍스트와 감성 점수, 토픽 번호를 산출하여 텍스트 특징으로 사용하였다. 그 결과 임베딩된 텍스트에 문서의 감성 점수와 토픽을 모두 결합하여 KorBERT 알고리즘을 기반으로 우울 경향을 분류하였을 때 가장 높은 정확률인 83.28%를 달성하는 것을 확인하였다. 본 연구는 다양한 텍스트 특징을 활용하여 보다 성능이 개선된 한국어 우울 경향 분류 모델을 구축함에 따라, 한국 온라인 커뮤니티 이용자 중 잠재적인 우울증 환자를 조기에 발견해 빠른 치료 및 예방이 가능하도록 하여 한국 사회의 정신건강 증진에 도움을 줄 수 있는 기반을 마련했다는 점에서 의의를 지닌다.

영미권 국립보존기록관 인스타그램의 기록정보콘텐츠 사례 연구 (A Case Study of the National Archives Instagram Archival Content in the Anglosphere)

  • 정회명;김순희
    • 한국기록관리학회지
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    • 제23권2호
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    • pp.1-25
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    • 2023
  • 본 연구의 목적은 영미권 국립보존기록관 인스타그램의 기록정보콘텐츠 사례를 분석하여 국내 기록물관리기관에서의 기록정보콘텐츠 개발을 위한 시사점을 도출하는 것이다. 이를 위해 연구 대상 인스타그램의 개설일, 콘텐츠 수, 팔로워 및 팔로잉 수 등 기본현황을 조사하였으며, 팔로워와 해시태그, 이용자 호응도가 높은 콘텐츠의 내용과 상호작용 유형 등을 분석하였다. 연구 결과, 인스타그램을 활용한 기록정보서비스의 확산을 위해서는 모바일 기반 SNS라는 인스타그램의 특성에 맞게 모바일 화면을 통해 직관적으로 확인할 수 있는 이미지와 숏폼 콘텐츠를 제작해야 하고, 주 이용자층의 관심을 끌고 다른 이용자와 공유하며 관계를 형성할 만한 정보적 소통 목적의 콘텐츠를 개발해야 한다. 또한 웹사이트, 유튜브, 블로그 등 기관이 보유한 기존 온라인 자원과의 연계를 강화하고 해시태그의 활용, 유관기관 계정에 대한 팔로잉, 팔로워와 콘텐츠 댓글에 대한 피드백 등 커뮤니케이션을 활성화하여 기관 인스타그램 계정의 노출 및 검색 가능성을 높여야 한다. 본 연구는 인스타그램을 대상으로 기록정보콘텐츠 사례를 연구하고 적용 사항을 제안하였다는 의의가 있으며, 기록 문화 확산을 위한 기록정보콘텐츠의 기획에 도움이 되는 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

텍스트 마이닝과 인자분석에 의한 도시경관이미지 연구 - 롯데월드타워를 대상으로 - (Urban Landscape Image Study by Text Mining and Factor Analysis - Focused on Lotte World Tower -)

  • 우경숙;서주환
    • 한국조경학회지
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    • 제45권4호
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    • pp.104-117
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    • 2017
  • 본 연구는 텍스트 마이닝 기법과 인자분석를 활용하여 경관이미지 분석의 결과를 비교?분석하고, 텍스트 마이닝 기법이 경관이미지 연구에서 활용 가능성이 있는지 확인하고자 하였다. 롯데월드타워의 경관이미지는 텍스트 마이닝 분석 결과, 형용사 '새로운', '변화적인', '특이한', '신기한', '인상적인', '개성적인' 등이 도출되었으며, 롯데월드타워의 경관이미지가 변화하는 과정을 살펴보면, 사람들의 활동적인 요소(구경, 나들이, 프로젝트, 야경 등)와 미디어매체(신문, 블로그 등), 기후(날씨, 계절) 등이 경관이미지를 변화시키는 변동요인으로 도출되었다. 인자분석 결과, 롯데월드타워의 경관이미지에 영향을 미치는 요인은 상징성, 심미성, 조형성 순으로 나타났다. 형태적 특징인 식별성은 규모성, 가시성의 특징을 가지고 있는데, 통계적으로 유의하지 않았다. 오히려 독특성, 특별성 등의 특징을 갖고 있는 상징성과 주변 환경과의 특성과의 조화성, 아름다움의 특징을 갖고 있는 심미성 등 심리적인 요인이 경관이미지에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 두 가지 연구방법에서 공통적으로 도출된 결과는 건축물의 장소나 위치 등 형태적 물리적인 특성보다 도시를 대표하고 상징할 수 있는 요소 등 심리적인 특성이 경관이미지에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 텍스트 마이닝 기법은 사람들이 대상을 보고 느낀 이미지에 해당되는 명사 형용사를 파악할 수 있고, 도출된 키워드 간의 관계를 확인함으로써 경관이미지 형성 과정과 더 나아가 도시의 이미지까지 파악이 가능하므로, 조경분야에서 경관연구의 한계를 보완하기 위한 방안으로 적합한 것으로 사료된다. 본 연구는 조경의 연구 분야인 경관분석에서 빅데이터가 활용될 수 있는 가능성을 실제 실행을 통하여 확인하였다는 점에서 의의가 있으며, 추후 빅데이터 기반의 정보를 파악 분석하여 경관 연구 영역의 확대에 기여하기를 바란다.

소셜미디어 데이터를 활용한 태안해안국립공원 방문객의 경관인식 파악 - 꽃지해수욕장·신두리해안사구·만리포해수욕장을 대상으로 - (Identifying Landscape Perceptions of Visitors' to the Taean Coast National Park Using Social Media Data - Focused on Kkotji Beach, Sinduri Coastal Sand Dune, and Manlipo Beach -)

  • 이성희;손용훈
    • 한국조경학회지
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    • 제46권5호
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    • pp.10-21
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    • 2018
  • 실제 이용자의 경험을 파악하는 것은 경관관리에 있어서 중요한 관점 중 하나이다. 본 연구는 이점에서 착안하여 블로그 글을 대상으로 텍스트마이닝을 활용하여 이용자들이 자발적으로 올린 글을 바탕으로 그 안에 담긴 경관인식을 파악하였다. 연구 대상지는 태안해안국립공원으로 하였다. '태안 여행'으로 검색하여 나타난 장소는 대부분 태안해안국립공원에 해당되는 곳이었고, 도출된 장소 중 상위 세 곳을 대상으로 에고네트워크 분석을 실시하고, 각 장소 명칭과 연결된 경관인식에 관련한 키워드(장소, 이미지, 활동, 경관대상물)를 추출하였다. 마지막으로, 중심성 분석과 응집성 분석을 통해 각 장소에 대한 사람들의 경관인식과 주요이슈를 도출하고 의미를 해석하였다. 연구결과로 태안 여행에서 인지되는 주요 장소, 그리고 구체적인 장소에서의 개별적인 경관체험과 경관인식을 파악할 수 있었다. 꽃지해수욕장은 장소 관련 키워드가, 신두리해안사구는 경관이미지에 대한 키워드가, 그리고 만리포해수욕장은 경관요소와 관련된 키워드가 주로 나타나고 있어, 방문객이 인식하는 세 장소의 경관 특성이 상이함을 유추할 수 있다. 구체적으로는 꽃지해수욕장은 일몰경관 감상의 명소이자 태안해안국립공원 트래킹 코스의 거점으로서 인식되고 있으며, 신두리해안사구는 비일상적 경관을 보유한 곳이자 생태적으로 가치가 높은 공간으로 보존의 대상으로 인식되고 있는 것으로 나타났다. 마지막으로 만리포해수욕장은 천리포수목원과 인접하고 있어 높은 방문이 이루어지며, 해변 자체의 모습이 인상적인 곳으로 인식되고 있었다. 소셜미디어 데이터는 이용자 관점에서의 분석자료이므로, 전문가의 관점에서 미처 보지 못했던 다양한 내용을 분석할 수 있어서 매우 유용한 자료이다. 본 연구에서는 경관인식 연구에 소셜미디어 데이터를 활용하여 경관대상, 경관이미지, 활동 등의 여러 내용을 종합하여 사람들이 어떻게 경관을 인식하고 향유하는지를 다각적으로 분석하였다. 다만 소셜미디어 데이터는 작성자의 기억과 인식이 증폭되거나 왜곡될 가능성이 있기 때문에, 보다 정확한 분석을 위해서는 추후 현장에서 설문조사 등을 실시하여 본 연구의 결과와 비교, 검증하는 후속 연구가 필요하다.

베이비붐세대와 에코세대의 식행동, 식생활관련 소비자교육 현황·역량, 식생활 라이프스타일 차이 (The differences of dietary behaviors, dietary life consumer education related current situations·competencies and dietary lifestyles between baby-boom and echo generations)

  • 박종옥
    • Journal of Nutrition and Health
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    • 제51권2호
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    • pp.153-167
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    • 2018
  • 연구목적은 베이비붐세대와 그의 자녀 세대인 에코세대를 대상으로 세대 간의 식행동, 식생활관련 소비자교육 현황 및 역량, 그리고 식생활 라이프스타일 차이를 분석하고 이를 기초로 세대 간 차이를 고려한 식생활관련 소비자교육 측면에서의 함의를 찾는 것이다. 이를 위해 2016 식품소비행태조사 원자료를 이용하였으며, 총 2,474명 (베이비붐세대 1,304명 52.7%, 에코세대 1,170명 47.3%)을 대상으로 분석하되, 남성, 여성을 구분하여 세대별 차이를 분석하였다. 식행동으로, 집/집에서 만든 도시락으로 식사를 하는 빈도는 베이비붐세대가 에코세대보다 높은 반면, 단체급식, 카페 베이커리, 편의점, 배달 테이크아웃으로 식사를 하는 빈도는 에코세대가 더 높았다. 지난 일주일 동안 함께 한 식사동반자로써 가족은 남녀 공통으로 아침, 점심, 저녁 모두 베이비붐세대가 에코세대보다 높은 반면, 친구 동료와 함께한 식사빈도는 남녀 공통으로 아침을 제외한 점심, 저녁 시 에코세대가 베이비붐세대보다 높은 특성을 보였다. 그러나 혼자 식사를 하는 빈도는 남녀 모두 두 세대 간 대부분 유의한 차이를 보이지 않았다. 음주빈도는 여성 집단에서, 외식빈도는 남녀 모두 에코세대가 더 높았다. 식생활관련 소비자교육 현황 분석결과는 남녀 모두 세대별로 유의한 차이를 보이지 않았으며 전체적으로 소비자교육 경험률은 매우 낮아, 식품관련 소비자교육 경험자는 전체의 1.6%, 정부주최 식품관련 홍보행사 혹은 소비자단체의 식품관련 행사 경험자는 전체의 1.1%, 1.6% 수준을 각각 보였다. 그러나 이러한 참여 경험이 식생활에 주는 도움 정도는 전체 응답자의 경우 5점 리커트의 3.54점 수준을 보였으며, 식품관련 소비자교육에 대한 태도는 5점 리커트의 3.55점 수준을 보였다. 식생활 관련 1순위 정보원은 베이비붐세대가 주위사람인 반면, 에코세대는 방송으로 나타났으며, 인터넷 블로그 혹은 SNS를 1순위 정보원으로 선택한 경우는 남성, 여성 모두 에코세대가 베이비붐세대에 비해 높게 나타났으며, 정부 혹은 소비자단체의 홈페이지를 정보원으로 선택한 경우는 두 세대 모두 거의 없었다. 식품구입 시 정보이용역량은 여성의 경우, '식품구입 시 필요한 정보를 검색하는 방법을 잘 알고 있음' 측정문항에서만 에코세대가 베이비붐세대보다 유의하게 높았으며, 그 이외의 측정문항은 남녀 모두 세대 간 유의한 차이를 보이지 않았다. 건강한 식생활 역량은 지식수준의 경우 남녀 모두 세대별로 유의한 차이를 보이지 않은 반면, 실천수준은 남녀 모두 베이비붐세대가 에코세대보다 매우 유의하게 높았다. 건강한 식품 (국내산, 지역산, 친환경, 안전한 식품)에 대한 관심도는 남녀 모두 베이비붐세대가 에코세대에 비해 유의하게 높았으나, 가격이 비싸더라도 구입하겠다는 구매실천의지는 남녀 모두 세대별로 유의한 차이를 보이지 않았다. 5개의 식생활 라이프스타일 중 남녀 모두 건강추구 라이프스타일은 베이비붐세대에서 에코세대보다 유의하게 강하게 나타난 반면, 간편추구, 맛 품질추구 라이프스타일은 에코세대에서 강하게 나타났으며, 경제적 (가격)추구와 소량구매추구 라이프스타일은 세대간 차이를 보이지 않았다.

빅데이터를 활용한 공원 이용행태의 시계열분석 - 올림픽공원을 대상으로 - (Time Series Analysis of Park Use Behavior Utilizing Big Data - Targeting Olympic Park -)

  • 우경숙;서주환
    • 한국조경학회지
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    • 제46권2호
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    • pp.27-36
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    • 2018
  • 본 연구는 공원 이용자의 욕구를 파악하여 이용자에 적합한 공원 환경으로 변화되어야 할 필요성에 주목하고, 이용자의 욕구를 파악하기 위하여 행태분석의 필요성을 제기하였다. 이에 온라인 데이터(블로그)를 연구의 기초자료로 선정하고, 5년 단위로 구분하여 데이터를 수집한 후 텍스트 마이닝을 활용해 시계열적 행태의 특성을 도출하고, 사회연결망 분석을 통해 온라인 데이터의 유의성을 검증하였다. 텍스트 마이닝 분석 결과, 첫째, '길을 걷다'(산책), '사진을 찍다', '자전거(인라인, 킥보드 등)를 타다', '먹다', '공연을 관람하다'는 올림픽공원에서 행해지는 공통적인 행태로 나타났다. 둘째, 수집된 데이터의 초기에는 운동 등 적극적인 신체활동을 행태가 주를 이루었지만, 최근에는 핸드폰, 게임, 음식을 먹고 커피를 마시는 등의 소극적인 비활동적 행태도 공원에서 나타나는 새로운 행태적 특징으로 나타났다. 셋째, 공원 이용자의 행태에 영향을 미치는 요인은 인터넷 발달, 자신의 개성과 스타일을 표현하는 문화 등 사회의 여러 가지 여건의 변화로 나타났다. 넷째, 올림픽공원에서 나타나는 특별한 행태는 공연 관람 등 문화적인 활동과 역사수업 등 교육적인 활동으로 도출되었다. 결론적으로 공원 계획 설계 시 의도하였던 목적보다는 여러 가지 시대적 변화로 사람들의 라이프 스타일이 변화하고, 공원의 행태에까지 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이에 올림픽공원의 주요 행태와 영향을 미치는 요인을 고려하여 이용자에게 적합한 환경으로 변화되어야 할 필요성이 있다. 분석방법으로 활용한 텍스트 마이닝은 과거의 데이터도 수집이 가능하다는 장점이 있어 행태 분석 시 장기적인 관점에서 분석이 가능하고, 도출된 키워드로 새로운 행태 및 가치 측정이 가능하여 이후 행태분석 연구의 영역의 확대가 가능한 것으로 판단된다. 또한, 사회연결망 분석을 통해 온라인 데이터의 타당성을 검증하여 연구결과의 신뢰를 높일 수 있었다. 추후 수집하는 데이터의 종류를 다양하게 하여 더 포괄적인 행태분석에 대한 연구가 수행되어야 하며, 대용량 데이터의 정확성, 신뢰성을 검증할 수 있는 다양한 방법에 대한 연구가 필요할 것이다.