The purpose of this study is to analyze the changes and importance of welfare policies in Chungcheong Province using big data analysis technology in the era of the Fourth Industrial Revolution, and to propose stable welfare policies for all generations, including the socially underprivileged. Chungcheong-do policy-related big data is coded in Python, and stable government policies are proposed based on the results of visualization analysis. As a result of the study, the keywords of Chungcheong-do government policy were confirmed in the order of region, society, government and support, education, and women, and welfare policy should be strengthened with a focus on improving local health policy and social welfare. For future research direction, it will be necessary to compare overseas cases and make policy proposals on the stable impact of national welfare policies.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.9
no.3
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pp.655-662
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2023
Big data research plays a role of supplementing existing social science research methods. If the survey and experimental methods are somewhat inaccurate because they mainly rely on recall memories, big data are more accurate because they are real-time records. Social science research so far, which mainly conducts sample research for reasons such as time and cost, but big data research analyzes almost total data. However, it is not easy to repeat and reproduce social research because the social atmosphere can change and the subjects of research are not the same. While social science research has a strong triangular structure of 'theory-method-data', big data analysis shows a weak theory, which is a serious problem. Because, without the theory as a scientific explanation logic, even if the research results are obtained, they cannot be properly interpreted or fully utilized. Therefore, in order for big data research to become a methodological innovation, I proposed big thinking along with researchers' efforts to create new theories(black boxes).
Nowadays as the use of mobile communication devices such as smart phones and tablets and the use of Computer is expanded, data is being collected exponentially on the Internet. In addition, due to the development of SNS, users can freely communicate with each other and share information in various fields, so various opinions are accumulated in the from of big data. Accordingly, big data analysis techniques are being used to find out the difference between the response of the general public and the response of the media. In this paper, we analyzed the public response in SNS about child allowance and childbirth grant and analyzed the response of the media. Therefore we gathered articles and comments of users which were posted on Twitter for a certain period of time and crawling the news articles and applied sentiment analysis. From these data, we compared the opinion of the public posted on SNS with the response of the media expressed in news articles. As a result, we found that there is a different response to some national policy between the public and the media.
Recently, industrial values of big data as an important force of future society have been vastly paid attention. At the same time, more concerns about their private informations' disclosure online still echo around us, especially for them who have experiences of their personal information open online. This study aims to examine the questions; how people think about their personal information revealed online?; how much they have 'psychological reactance'?; what attitudes they have toward a certain governmental regulations on this? The findings of this study indicate that we should have more attentions to protect 'privacy' in the age of big-data and still need to make a lot of efforts to prepare a feasible regulation guide on this issue.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2017.05a
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pp.340-340
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2017
최근 전 세계적으로 기후변화로 인한 가뭄이 빈번히 발생하고 있으며 우리나라도 '14~'15년 장기화된 가뭄으로 인해 많은 어려움을 겪었다. 이러한 가뭄은 비교적 느린 속도로 진행되고 그 영향이 복잡하게 나타나기 때문에 적절한 사전대응이 이루어지지 않으면 상당한 피해를 겪게 된다. 최근 기존 수자원 정보의 수집과 분석을 탈피해서 다른 사회 시스템과의 연계 추진하는 빅데이터 개념의 적용시도가 이루어지고 있다. K-water 국가가뭄정보분석센터에서는 가뭄의 사전인지와 영향평가의 보조적인 수단으로서 뉴스를 활용하는 방법론을 도출하고 이를 시스템에 구현하여 적용하여 활용성을 분석하였다. 언론(뉴스)정보는 가뭄의 발생, 영향, 대응 등을 포괄적으로 검색할 수 있도록 가뭄진행 순서에 따라 가뭄징조 및 예측, 가뭄발생, 가뭄영향, 가뭄대응, 가뭄대비 및 해소 관련 5개 카테고리와 이와 관련된 69개 세부 키워드로 구분하고 이를 시스템에 반영하였다. 빅데이터 기능을 적용하여 인터넷 뉴스를 해당키워드를 적용해 자동으로 수집할 수 있도록 하였으며 중복되거나 관련 없는 뉴스를 제외하고 이를 다시 발생지역으로 공간 구분하여 GIG 맵에 표출될 수 있도록 구축하였다. 구축된 시스템을 활용하여 '16년을 대상으로 수집된 총 448건의 뉴스자료를 분석한 결과 시스템에 구축되어 있는 '16년 용수공급체계를 반영한 가뭄평가결과와 발생위치, 발생시기, 피해내용 등이 '16년 물수급 현황을 잘 나타내는 것으로 나타났다. 향후 센터에서는 뉴스이외에 소셜미디어와 SNS등에서 다양한 가뭄관련정보를 빅데이터 수집방식에 의해 확보하고 이를 가뭄인자와 영향평가에 대한 참고자료로서 활용하기 위한 방안과 시스템 적용을 통한 검증을 지속적으로 진행할 예정이다.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.27
no.4
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pp.37-43
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2022
In this paper, we calculate the word frequency by date and region using news data related to COVID-19 distributed for about 8 months from December 2019 to July 2020, and visualized the correlation with the current state data of COVID-19 patients using the results. News data was collected from Big Kids, a news big data system operated by the Korea Press Promotion Foundation. The visualization system proposed in this paper shows the news frequency of the selected region compared to the overall region, the key keyword of the selected region, the region of the main keyword, and the date change of the selected region. Through this visualization, the main keywords and trends of COVID-19 confirmed and infected people can be identified for previous events.
This study investigates the temporal structure and movement of floating people near university areas in Daegu metropolitan city, South Korea, before and after Covid-19. In order to determine Daegu's position, the current study compares Daegu and Seoul. The floating population is used as an index to reveal people's various activities in the area known as the local business district, which surrounds the university campus. The information was provided by mobile phone manufacturers. A municipal authority managed a public website where mobile data was made available. Several statistical and visualization techniques were used after the data pre-processing steps. As a result, the floating population fluctuation patterns in both cities in the first half of 2019 and 2020 were comparable. When the Covid-19 diffusion rate in Daegu stabilized in the second half of 2020, the floating population in Daegu increased slightly over the previous year, while the population in Seoul decreased due to the second wave of Covid-19.
Purpose: This study was conducted to understand the public awareness of landslide and check dams in 2015-2020 using the big data platform 'Hyean' and to confirm the utilization of this platform in disaster prevention areas. Method: The total amount, number of detection by period by media, and affirmative and negative trends of a search for 'landslide' and 'check dam' in 2015-2020 were analyzed using a keyword search of 'Hyean.' Result: There is significant lack of public awareness of check dam compared to landslide, and the trend is more noticeable in the conspicuous gap of data amount between the news and SNS media. The number and the timing of the search for 'landslide' coincided with the actual occurrence of landslide, while the detection of 'check dam' was less related to it. Relatively affirmative preception for the check dam is inferred, but it was difficult to confirm accurate statistical affirmative and negative trends in the disaster prevention field using 'Hyean.' Conclusion: Unlike the experts who expect positive public awareness of check dam, the statistic results show that the public awareness of the check dam as an effective countermeasure against landslide was extremely low. Active promotion of erosion control projects should be carried out first, and a balanced sample survey should accompany online and periodic field surveys. Since there is a limit to grasping the effective perception in the field of disaster prevention area using 'Hyean', it should be very cautious to establish local/governmental policies using it.
The purpose of this paper is to analyze social phenomena and perceptions by collecting and analyzing data on public opinion, views and trends related to special case of military service in the sports community through Big KINDS operated by the Korea Press Promotion Foundation. To this end, the related keywords were derived and visualized by implementing a LDA(latent dirichlet allocation) technique to derive problems found in social phenomena based on big data analysis. The topics derived include "re-lighting special case on military service," " military service corruption controversy," "special case of military service for athletes," "alternative military service system for artists " and "parliamentary inspection of the administration" This could be used as a basic data for identifying accurate information on social controversies related to special case of military service in the sports community and drawing up practical measures that are considered in line with the principle of just and equal burden.
Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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v.29
no.2
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pp.85-108
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2018
This study aimed to analyze media reports of the Comprehensive Library Advancement Plan using big data analysis in order to determine trends and implications by period. To do so, related data from 2009 to 2017 were collected from major domestic web portal sites. Words in the collected data were refined through the text mining process and frequency, centrality, and structural equivalence analyses were performed. Results confirmed that, during the implementation of the first and the second phases of the Comprehensive Library Advancement Plan, the focus of the library policy changed from external growth to strengthening internal stability and advancement of library operation, and the media coverage were limited to specific policies such as expansion of library facilities. Findings from this study will serve as useful material for ascertaining the approach to perceive and understand the national library policy represented by the Comprehensive Library Advancement Plan.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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