• 제목/요약/키워드: 빅카인즈

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빅카인즈(BIGKinds) 시스템을 활용한 '고교학점제' 관련 언론기사 분석 (Analysis of press articles related to 'high school credit system' using BIGKinds system)

  • 권충훈
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제61차 동계학술대회논문집 28권1호
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    • pp.99-100
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    • 2020
  • 본 연구는 최근 우리나라 국민들의 주요 관심 교육정책인 '고교학점제' 관련 언론기사들을 한국언론재단의 빅카인즈(BIGKinds) 시스템을 활용하여 분석하였다. 본 연구에서는 2018년 1월 1일부터 2019년 11월 30일까지 기간을 설정한 후, 총 54개 언론사의 '고교학점제' 관련기사들을 추출하였다. 그 다음, 추출된 '고교학점제' 관련 기사들을 대상으로 뉴스트렌드 분석, 네트워크 지도 구현, 핵심어 추출 및 워드클라우드 제시 등의 연구과정을 거쳤다. 본 연구결과는 '고교학점제'의 정책 진행 과정성의 과제 및 쟁점들을 해결하는데 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

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VTS에 관한 언론 빅데이터 분석 및 대응방안 모색

  • 김성욱;김효진;정재용;정초영
    • 한국항해항만학회:학술대회논문집
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    • 한국항해항만학회 2018년도 춘계학술대회
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    • pp.265-267
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    • 2018
  • 최근 해양사고와 관련하여 VTS가 언론에 노출되는 횟수가 많아지고 있다. VTS는 해양사고 예방업무를 주로 하고 있기 때문에, 만약 관제구역 내 사고가 발생하게 되면 부정적 언론보도의 표적이 될 수 있으므로, 이에 대한 언론 대응이 중요하다. VTS 업무에 대하여 시민들이 올바르게 이해하고, 적절한 언론 대응을 위해서는 현재 VTS 관련 언론에 대한 현황 분석이 중요하다. 이에 본 연구에서는 뉴스 빅데이터 분석시스템인 빅카인즈를 활용하여 VTS 관련 언론에 대해 양적 분석을 실시하였다.

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언론사 뉴스 빅데이터를 통해 살펴본 『교육감 직선제』 (『Superintendent's Direct Election System』 shown in Media News Big Data)

  • 권충훈
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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    • pp.351-354
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    • 2022
  • 본 연구는 최근 2022년 6월 1일에 실시된 전국 시도교육청 교육감 선거를 계기로 진행된 연구이다. 본 연구의 목적은 2010년 1월 1일부터 2022년 6월 10일까지 '교육감 직선제'를 다룬 언론사 기사들을 분석하여 그 결과를 객관적으로 제시하는 것이다. 분석 대상은 2010년 1월 1일부터 2022년 6월 10일까지 기간을 설정한 후, '교육감'과 '직선제' 2개의 용어가 모두 포함된 국내 54개 주요 언론사 뉴스 기사들(5,610건)이다. 본 연구에서는 뉴스 빅데이터 분석시스템인 빅카인즈(BIGKinds) 서비스를 적극적으로 이용하여 뉴스 트렌드 분석, 네트워크(관계도) 분석, 연관어 분석 등을 진행하였다. 본 연구자료는 관련 학문 연구자와 교육 현장 종사자들에게 시사점을 줄 수 객관적인 자료로 활용될 것이다. 본 연구는 향후 지방교육자치와 교육감 선거의 발전적 모델 탐색을 위한 다양한 연구 과정으로 확대 전개하고자 한다.

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빅카인즈를 활용한 5·18 관련 국내 기사 분석 연구 (An Analysis of Domestic Newspaper Articles on 5.18 using the Bigkinds System)

  • 박주현;박현지;김영범
    • 정보관리학회지
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    • 제41권1호
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    • pp.107-132
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    • 2024
  • 이 연구에서는 한국언론진흥재단의 빅카인즈에서 제공하는 1990년부터 2022년까지 약 30년간의 5·18 관련 뉴스데이터를 빈도분석과 네트워크 분석하였다. 구체적으로 시기별과 지역별 기사량을 분석하여 양적 변화 추이를 살펴보았으며 동시 출현 키워드를 활용한 정부별 네트워크 분석을 통해 정부별 주요 키워드 간의 연결 구조를 탐색하였다. 분석 결과, 시기적으로는 사회적 이슈가 많았던 2019년의 보도량이 가장 많은 것으로 나타났으며 지역적으로는 전라권의 보도량이 가장 많은 것으로 나타났다. 그리고 네트워크 분석 결과, 정권이 5·18을 바라보는 인식과 정책에 따라 뉴스데이터 내 5·18과 관련된 단어에 차이가 있었다. 5·18 뉴스데이터 분석을 종합한 결과, 5·18이 지역과 상관없이 시간이 지남에 따라 민주화운동으로 자리매김해 나가고 있었으나 동시에 5·18에 대한 왜곡이 해소되지 못하고 있음을 확인하였다.

Covid 19 News Data Analysis and Visualization

  • Hur, Tai-Sung;Hwang, In-Yong
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제27권4호
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    • pp.37-43
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    • 2022
  • 본 논문에서는 2019년 12월부터 2020년 7월까지 약 8개월간 유통되었던 코로나19와 관련된 뉴스데이터를 이용하여 일자 및 지역별로 단어에 대한 빈도를 구하고, 결과를 활용하여 코로나19 환자에 대한 현황 데이터와의 상관관계를 시각화하였다. 뉴스데이터는 한국언론진흥재단에서 운영하고 있는 뉴스 빅데이터 시스템 '빅카인즈'에서 수집된 데이터를 활용하였다. 본 논문에서 제안하는 시각화 시스템은 지역과 기간을 선택하면 분석한 결과를 이용하여 전체 지역 대비 선택한 지역의 뉴스 빈도수, 선택한 지역의 주요 키워드, 주요 키워드의 지역별, 일자별 변화 등을 보여 주고 있다. 이러한 시각화를 통하여 이전에 발생하였던 사건에 대해 주요 키워드와 코로나19 확진자 및 감염자 추이를 확인할 수 있다.

메타버스를 이용한 비대면 교육환경의 확산 현황 분석 (Analysis of the Spread of Non-face-to-face Educational Environment using Metaverse)

  • 황의철
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
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    • pp.163-164
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    • 2022
  • 본 연구는 최근 2년(2019.12.1.~2021. 11.30)간 빅카인즈를 이용하여 '메타버스 AND 비대면 교육' 키워드가 포함된 뉴스 검색 결과 1148건을 바탕으로 관계도 분석, 연관어 키워드 빈도수 및 연관어 가중치 분석을 하였다. 첫째, 관계도 분석에서 가중치 '5'로 적용한 12개의 키워드 가중치로 코로나19(64), 아바타(43), 코로나(22), 유니버스(21), 게더타운(15), 패러다임(12), 신입사원(12), 로블록스(7)로 나타났다. 둘째, 연관어 키워드 월간 빈도수로는 2019.12~ 2020.9(0건), 2020.10(1건), 2021.3(19건), 2021.4(34건), 2021.6(72건), 2021.9 (196건), 2021.11애는 233건으로 급격하게 증가하였다. 셋째 키워드와의 연관성(가중치/키워드 빈도수)으로 코로나19(113.96/515), 가상세계(67.75/ 344), 메타버스(58.36/103), 메타(49.8/5730), 가상공간(45.57/380) 순이었다. 이 분석 결과에서 위드코로나 시대의 비대면 교육으로 메타버스에 기반을 둔 가상공간 활용 교육은 더욱 증가될 것으로 예상된다.

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Comparative Analysis of News Articles related to Airlines and Staff the Previous Corona19(2019) and After Corona19(2020)

  • Kim, Jeong-O;Kwon, Choong-Hoon
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제25권7호
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    • pp.167-173
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    • 2020
  • 본 연구는 코로나19의 세계적 대유행(Pandemic)으로 인하여 세계경제가 다양한 문제에 직면하는 상황에서 항공사와 종사원에대한 기사들은 코로나19이전과 이후에 어떤 변화를 나타내고 있는지 시기적인 분석을 통한 언론사뉴스 기사건수와 트렌드를 분석해보고자 하는 것이다. 이를 위해 한국 언론진흥재단(Korea Press Foundation) 빅카인즈(Bigkinds) 뉴스 분석 서비스를 이용하여 코로나19 이전과 이후 항공사와 종사원에 관련된 기사건수와 트렌드를 분석하여 시각화하였다. 이를 위해 2019년 1월1일에서 5월 31일까지 그리고 2020년 1월 1일에서 5월 31일까지 빅카인즈 서비스 시스템을 통해 추출하였다. 분석 결과 코로나19 이전 과 이후에 기사건수는 항공관련이벤트가 발생한 경우 폭발적으로 증가하였다. 그리고 구조조정관련 뉴스로 트렌드의 변화가 일어나고 있음을 확인할 수 있었다. 코로나19의 영향에 따른 항공 산업의 위기 극복을 위해 정부 및 항공사의 적극적인 노력이 필요할 것이다. 본 연구 결과는 코로나19 이전과 이후 뉴스기사와 관련된 건수와 트렌드를 분석하여 향후 항공사 및 종사원에게 닥칠 수 있는 영향에 대한 전략 수립에 필요한 실무적 시사점을 제시하였다는 점에서 의의를 갖는다.

빅카인즈 분석을 활용한 플로깅 문화와 프로스포츠 분야의 동향 분석 (Analysis on Trends in Plogging Culture and Professional Sports Using BIG KINDS Analysis)

  • 나규민;오경아
    • 한국응용과학기술학회지
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    • 제40권5호
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    • pp.1072-1080
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    • 2023
  • 본 연구의 목적은 스포츠분야 '플로깅'에 관한 주요 키워드와 사회현상을 분석하고 중요 정보를 도출하는 것이다. 이러한 목적을 달성하기 위해 한국언론진흥재단에서 제공하는 뉴스분석시스템 빅카인즈(BIG Kinds)를 활용하여 분석하였다. 분석기간은 2018년부터 2022년이며, 수집된 뉴스 5,148건 중 스포츠분야에 해당하는 42건을 최종적으로 사용하여 분석하였다. 분석방법은 빈도분석, 관계도분석, 연관어분석을 실시하였으며 결과는 다음과 같다. 첫째, 스포츠분야 '플로깅' 관련 빈도 분석 결과, '제주', '선수들', '구국제마라톤대회', 'SSG', '이봉주 선수' 등의 키워드를 확인할 수 있었다. 둘째, 스포츠분야 '플로깅' 관련 관계도분석 결과, '코로나19', '국가대표', '엘리트', '마스터즈', '코로나' 등의 키워드를 확인할 수 있었다. 셋째, 스포츠분야 '플로깅' 관련 연관어분석 결과, '합성어', '봉사활동', '마스터즈 비대면', '제주', '선수들' 등의 키워드를 확인할 수 있었다. 국내 프로스포츠 분야의 플로깅은 국제 스포츠기구의 탄소중립실천을 위한 환경 활동 참여와 프로구단의 홍보를 목적으로 적극 활용하는 것으로 나타났다.

뉴스 빅데이터를 통한 덕수궁 돌담길의 장소 담론 해석 (Interpretation of the place discourse of Deoksugung Doldam-gil through News Big Data)

  • 성지영;김성균
    • 디지털콘텐츠학회 논문지
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    • 제18권5호
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    • pp.923-932
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    • 2017
  • 본 연구는 덕수궁 돌담길의 장소 담론을 뉴스 빅데이터 시스템인 빅카인즈(BIGKinds)의 메타데이터 및 연관어 분석 결과를 토대로 해석하였다. 연구 결과 덕수궁 돌담길은 '문화' 분야의 보도가 가장 많았으며, 그중에서도 '요리_여행', '전시_공연' 관련 뉴스가 거의 전 기간에 걸쳐 높은 비율로 보도되었다. 또한 보행친화도로로서의 '걷고 싶은 거리', 문화와 예술적 장소이자 대상으로서 '문화와 예술의 거리', 역사 문화적 장소인 '역사적 거리'로서 시기별로 다양한 문화적, 역사적 이슈들과 함께 보도되고 있었다. 본 연구는 언론을 통해 형성되고 재현되고 있는 덕수궁 돌담길의 장소 담론 해석을 시도했으며, 장기시계열적 뉴스데이터인 빅데이터를 활용했다는데 그 의의가 있다. 한편 본 연구는 정량적 분석결과를 토대로 정성적 해석으로서 보도량이 많은 분야나 이슈 외에도 보다 미시적이지만 이 장소 중요한 의미의 발굴과 해석을 위한 후속연구가 요구된다.

A Study on the Press Report Analysis of Special Security Guard in Korea Using Big Data Analysis

  • Cho, Cheol-Kyu
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제25권4호
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    • pp.183-188
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    • 2020
  • 본 연구의 목적은 빅데이터를 활용한 한국 특수경비에 관련에 대한 언론보도 분석을 통한 학문적 발전과 특수경비산업의 도약을 위한 발전방안의 제시하는 데 주된 목적을 두고 있다. 연구방법은 빅카인즈 프로그램을 활용한 '특수경비', '특수경비원'에 대한 연관어 분석 및 키워드 트랜드 분석을 실시하였다. 특수경비산업의 시대적 구분에 따라 성장기(양적), 성장기(질적)으로 구별하여 분석한 결과 총기휴대, 국가중요시설, 정규직에 관련된 언론의 보도와 노출이 많았던 것으로 나타났다. 이는 일반경비원과 달리 특수경비원은 국가중요시설에서 총기를 휴대하거나 사용할 수 있도록 법률이 개정됨에 따라 언론보도가 높게 나타났다. 또한 오남용에 대한 부작용을 우려하는 언론의 관심이 많았던 것으로 보여진다. 질적 성장기에는 특수경비원의 열악한 처우 개선 및 저임금, 불안정한 신분제도의 개선을 위한 정규직 전환에 관한 언론보도가 높게 나타났다. 따라서 특수경비업무의 지속적인 발전과 전문성 및 업무효율성을 향상시킬 필요성이 강조된다.