• 한국비블리아학회지
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• 제30권1호
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• pp.181-207
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• 2019

본 연구는 언어네트워크 분석기법을 활용하여 언론 보도자료에 나타난 대통령기록물 관련 사회적 이슈를 분석하였다. 이를 위해 국내 주요 언론사 5종(조선일보, 중앙일보, 동아일보, 한겨레, 경향신문)을 대상으로, 주제어인 "대통령기록물"을 포함하는 관련 기사를 수집하고, 시기에 따른 핵심 키워드와 관련 이슈들을 분석하였다. 또한 매체의 성향에 따라 인물, 개체, 행위의 세부 키워드를 비교 분석하여 대통령기록물 관련 이슈 보도 특성을 파악하였다. 그 결과 대통령기록물 관련 이슈의 보도 양태 및 이슈의 구성요소를 파악할 수 있었으며, 매체 성향에 따른 보도 특성의 차이를 도출하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권3호
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• pp.205-213
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• 2010

본 논문에서는 단어간 관계 패턴을 학습한 후 이에 기반하여 자연 언어 문장을 생성하는 방법을 소개한다. 기존의 문장 생성 방법론에서는 내재된 문법 규칙의 존재를 가정하거나 템플릿을 사용하고 있으나, 본 논문에서 소개하는 방법론에서는 태깅 등의 부가 정보 없이 단어의 동시 등장 빈도만을 활용하여 단어간 관계 패턴을 학습한다. 단어간 관계 패턴은 하이퍼네트워크 방법론에 기반하여 학습되었다. 학습이 진행됨에 따라 하이퍼네트워크의 복잡도가 높아지며, 학습 모델에 축적되는 언어 관계 패턴의 수가 증가한다. 학습된 모텔의 유효성은 학습 패턴에 기반한 자연 언어 문장 생성을 통해 확인하였다. 실험 결과 학습이 진행됨에 따라 문법적으로 성립하는 문장의 비율이 향상하였다. 파서를 이용하여 생성된 문장을 구성하는 문법 규칙을 분석한 후 문법 규칙의 분포를 학습에 사용한 코퍼스의 문법 규칙 분포와 비교한 결과 학습에 사용된 코퍼스의 문법적 특성을 학습할 수 있는 잠재력을 갖고 있음을 확인하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.1137-1144
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• 2020

본 논문에서는 빅데이터, IoT, 인공지능 관련 네트워크 분석을 통해 국내 연구동향을 파악하고 관련 시사점 도출을 목적으로 한다. 이를 위해, 2018년 국가연구개발정보를 활용하여 분석을 수행하였으며, 주요 기초 통계 분석과 언어 네트워크 분석을 수행하였다. 분석 결과, 빅데이터, IoT, 인공지능 관련 연구개발은 기초단계, 개발단계를 중심으로 연구가 진행 중이며, 대학과 중소기업의 비중이 높은 것으로 나타났다. 또한 언어 네트워크 분석 결과, 관련 분야는 스마트팜, 헬스케어 분야에 활용하기 위한 연구를 중심으로 이루어 지고 있는 것으로 판단된다. 이러한 연구결과를 바탕으로 본 연구에서는 인공지능을 활용하기 위해서는 빅데이터가 반드시 필요하며, 개인 식별화 연구가 더욱 활발히 진행되어야 한다는 점과 단순 R&D 활동이 아닌 기술사업화가 이루어 지기 위한 전 주기 지원이 필요하며, 적용 분야를 확대할 필요가 있다는 점을 주장하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2003년도 제15회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.108-112
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• 2003

웹 문서의 가장 큰 특징 중 하나는 링크 구조이다. 이 링크들을 이용하여 전체 웹 문서를 커다란 하나의 네트워크로 구성할 수 있으며 이러한 네트워크를 분석함으로써 보다 중요한 문서, 보다 유용한 사이트를 찾아낼 수 있다. 전통적인 검색 모델인 벡터 모델의 성능 개선을 위해 이러한 링크 분석 기법을 활용하여 검색 정확도를 향상시키기 위한 방법을 제안한다. 또한 하이퍼 텍스트는 보다 정확한 키워드를 포함할 확률이 높으므로, 이를 가중치 계산에 적용하여 보다 정확한 결과를 산출한다.

• 디지털융복합연구
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• 제12권2호
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• pp.343-351
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• 2014

이 연구는 여러 항생제에 내성을 지닌 다제내성균에 대해 미디어가 어떻게 보도하는지를 알아보기 위해, 기사 제목에 나타난 핵심어를 언어 네크워크 분석을 이용하여 살펴보았다. 이를 위해 한국언론진흥재단의 기사검색사이트인 카인즈(www.kinds.or.kr)와 언론사의 홈페이지를 통해 약 28개 언론사를 대상으로 2010년 6월 1일부터 2011년 12월 31일까지 229개의 다제내성균 관련 기사를 분석하였다. 먼저, 뉴스 제목에 나타난 핵심어를 분석한 결과, 기사 제목에서 '슈퍼박테리아'(155건)가 가장 많이 사용된 것으로 나타났으며, 불안감을 촉발시키는 '감염'(63건) 용어도 많은 것으로 나타났다. 신종 감염병 보도의 전체 네트워크 구조는 '국내', '다제내성균', '첫', '항생제', '슈퍼박테리아', '발생', '감염' 등의 핵심어를 중심으로 형성된 반면, '관련주', '의료진', '안전' 등은 네크워크 중심에서 크게 벗어나 있었다.

• 한국지구과학회지
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• 제34권7호
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• pp.711-726
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• 2013

본 연구의 목적은 2009 개정 과학 교육과정의 지구과학 I 목표와 교과서의 학습 목표와의 일치성을 알아보기 위한 것이다. 이를 위하여 교육과정의 목표와 교과서의 학습 목표를 능력, 공통 개념, 행위 동사로 구분하였으며, 이 자료를 언어네트워크분석을 이용하여 분석하였다. 분석 결과 능력 요소와 관련하여 교과서는 인지적, 정의적 영역을 주로 강조하였다면 교육과정은 이외에도 탐구능력을 함께 강조하였다. 공통 개념은 교과서가 교육과정보다 더 다양한 요소가 사용되었다. 행위 동사 요소는 '이해'를 가장 많이 사용하였으나 대부분 인지 체제 수준으로 제시한 것에 그치고 있다.

• 영재교육연구
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• 제25권5호
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• pp.673-696
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• 2015

학생들의 과학과 관련된 직업에 대한 인식은 이공계 직업동기와 과학학습동기에 큰 영향을 미친다. 특히 미래의 국가 과학기술발전의 핵심 동력인 과학영재학생들이 지속적으로 과학을 하는데 있어 과학관련 직업에 대한 긍정적 인식은 중요한 역할을 한다. 이 연구는 언어네트워크 분석법을 통하여 중학교 과학영재와 일반학생들의 과학과 관련된 직업에 대한 인식을 비교 분석하였다. 이를 위하여 학생들이 인식하고 있는 과학과 관련된 직종으로 구성된 네트워크를 구조화 한후, 네트워크 분석을 수행하여 두 집단의 인식 네트워크의 구조적 특성을 확인하였다. 과학영재학생들과 일반학생들의 네트워크를 비교분석한 결과, 첫째, 과학영재들은 일반학생들에 비하여 과학과 관련된 직업의 종류에 있어 다양했으며, 직업명의 구체성이 있었다. 둘째, 물질과학자와 의사는 과학영재와 일반학생 모두의 과학관련 직업 인식망에서 가장 중심적인 위치를 차지하였다. 또한 교수, 컴퓨터 및 수학 관련 직업은 과학영재의 인식망에서는 상대적으로 높은 중심성을 나타낸 반면, 일반학생의 인식망에서는 낮은 중심성을 보이며 과학영재와 일반학생들의 인식의 차이를 확인하였다. 셋째, 기술적 직업은 과학영재와 일반학생들의 인식망의 외곽에 위치하여, 학생들은 기술적 직업을 과학과 관련된 직업으로 쉽게 떠올리지 못함을 확인할 수 있었다. 이 연구는 과학영재 학생들의 진로 지도를 위한 근거 자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 예술경영연구
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• 제58호
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• pp.153-177
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• 2021

본 연구는 코로나19로 촉발된 뉴노멀 시대의 예술정책에 관한 이론과 국내외 정책 동향을 바탕으로 언어네트워크 분석을 시도하였다. 이를 위해 2020년 3월부터 9월까지의 '코로나'와 '예술'의 키워드가 들어간 자료를 구글(Google)뉴스와 웹(web)문서에서 수집하여 227개의 정제된 주제어를 추출하였고, 추출된 주제어를 넷마이너 프로그램을 통해 주제어 빈도분석과 중심성을 지표로 분석하였다. 또한 각 주제어 간의 관계 분석을 위해 언어네트워크의 시각화 분석을 시도하였다. 분석결과 가장 많은 빈도수를 드러낸 주제어는 '코로나'였고, '문화예술', '예술', '공연', '온라인', '지원'이 최다 빈도수를 기록한 그룹에 포함되었다. 중심성 분석에서는 '코로나'가 가장 빈도가 높았고, '시대', '이후', '포스트', '예술', '문화예술' 순으로 나타나 빈도수가 높은 '코로나'와 '예술', '문화예술'은 대부분의 중심성에서도 우위를 차지했다. 특히, 주제어 빈도수와 중심성 분석에서 공통으로 상위를 차지하는 주제어는 '온라인'과 '지원' '정책'이다. 이는 코로나19로 인해 사회적 거리두기의 일상화에 따라 비대면·온라인콘텐츠의 급부상과 예술계에 대한 지원정책이 필요함을 나타내고 있다고 볼 수 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제20권2호
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• pp.203-215
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• 2022

본 연구의 목적은 토픽모델링과 언어네트워크분석을 활용하여 한국의 스마트팜 분야 연구 동향과 지식구조를 파악하는 것이다. 연구목적을 달성하기 위하여 KCI(Korea Citation Index)의 스마트팜 관련 국내 학술지 104편을 대상으로 핵심어와 핵심어들의 연결 관계를 분석하고, LDA 토픽모델링 기법을 이용하여 연구주제와 관련된 토픽들을 분석하였다. 언어네트워크분석 결과, 국내 스마트팜 관련 연구 분야의 주요핵심어는 '환경', '시스템', '사용', '기술', '재배' 등이 나타났으며, 연결중심성, 매개중심성, 위세중심성 결과도 제시하였다. 토픽모델링분석결과, Topic 1은 '스마트팜 도입 분석', Topic 2는 '친환경 스마트팜과 스마트팜의 경제적 효율성', Topic 3은 '스마트팜 플랫폼 설계', Topic 4는 '스마트팜 생산 최적화', Topic 5는 '스마트팜 생태계', Topic 6은 '스마트팜 시스템 구현', Topic 7은 '스마트팜 관련 정부 정책'으로 나타났다. 본 연구는 국내 스마트팜 관련 연구 동향을 살펴봄으로써, 향후 국내의 스마트팜을 발전시키는 데 필요한 정책개발과 연구 방향성을 설정하는데 기초자료가 될 것으로 기대한다.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 2013년도 제20회 학술대회 논문집
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• pp.31-36
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• 2013

국내에서 온라인 커뮤니티는 1990년대 말 인터넷과 개인 PC의 급속한 보급으로 인해 대중화되기 시작했다. 커뮤니티는 이용자 간 활발한 커뮤니케이션을 기반으로 구축되고 있으며 이러한 커뮤니케이션은 일상적인 언어적 맥락을 바탕으로 구성된다. 이러한 커뮤니티의 내용 분석은 연구자의 직관에 의해 수행되기 마련이나 연구대상의 양이 많아질 경우 연구자의 직관만으로는 이를 분석하는데 제약이 있을 수 있다. 네트워크 분석은 이와 같은 문제점을 해결 할 수 있는 방법 중 하나이다. 본 연구는 온라인 임신 Q&A 게시판의 내용적 특성을 살펴보기 위하여 네트워크 분석을 수행하였다. 먼저 수집한 데이터의 전체적인 내용적 특성을 살펴본 후, 게시글 작성자인 임산부의 임신 시기에 따른 게시글의 내용적 특성을 살펴보았다. 분석 결과 임신시기별로 핵심적인 단어의 빈도의 차이가 있었으며 네트워크의 구성 또한 다른 것을 확인하였다. 또한 성별에 따라서도 그 내용적 특성이 다른 것을 살펴 볼 수 있었다.