융복합 트렌드는 4차 산업혁명의 핵심이며, 이런 기대와 가능성으로 인해 여러 분야에서 다양한 대응책이 모색되고 있다. 본 연구는 최근 10년 간 융복합 연구동향을 파악하기 위하여 정량적인 분석을 시행하였다. 구체적으로 주요 연구의 키워드를 추출하여, 워드 클라우드 기법을 적용하고 시각화하여 융복합에 대한 학술 연구동향을 파악하였다. 이를 위해 '디지털융복합연구'에 게재된 2012년-2020년간의 연구논문을 대상으로 조사하였다. 분석기간은 전반부 4년(2012년-2015년)과 후반부 4년(2016년-2019년) 두 기간으로 나눠서 비교분석하여 연구동향의 차이를 확인하였다. 추가적으로 코로나19 사태로 인한 최근 1년의 연구동향에 대한 변화를 보다 명확하게 파악하기 위해 2020년의 연구논문들을 대상으로 분석하였다. 본 연구의 결과는 융복합 분야의 핵심 주제어로 연구동향을 파악하고 추후 연구를 위한 유용한 기초자료로 활용될 수 있다는 점에서 의의를 갖는다.
게임 산업은 기술의 발전과 비대면 서비스 수요 증가로 해마다 발전하고 있다. 본 연구는 사용자들의 수요를 조사하기 위하여 대중성이 가장 높은 온라인 게임 플랫폼에서 이용 시간이 많은 게임 정보를 확인하였다. HTML 파싱(parsing) 라이브러리를 통해 해당 게임들의 리뷰를 크롤링하여 엑셀 파일로 데이터베이스화하였고, 자연어 처리 라이브러리를 활용하여 데이터를 정제하였다. 총 5개 장르에 대하여 분석한 결과 각 장르에 해당하는 대표적인 키워드를 확인할 수 있었다. 취득한 키워드는 범용 시각화 패키지를 활용하여 워드 클라우드 형태로 한눈에 알아볼 수 있도록 시각화하였다.
OneDrive 는 Microsoft 에서 제공하는 클라우드 스토리지 서비스이다. OneDrive 데스크톱 앱은 사용자가 로그아웃한 이후 재로그인을 시도할 때 사용자 기기에 저장되어 있던 토큰을 사용해 로그인을 진행하며, 사용자의 패스워드를 추가로 요구하지 않는다. 이는 로그아웃한 사용자의 유효한 로그인 정보가 기기에 남아있음을 의미하며, 본 연구에서는 이를 활용해 OneDrive 의 토큰 저장소를 분석하고 토큰 이식 공격이 가능함을 보인다.
악성코드는 하루 평균 수만 건 이상이 발생하고 있으며, 신종 악성코드의 수는 해마다 큰 폭으로 증가하고 있다. 악성코드를 탐지하는 방법은 시그니쳐 기반, API 흐름, 문자열 등을 이용한 다양한 기법이 존재하지만 대부분의 탐지 기법들은 악성코드를 우회하는 공격 기법으로 인해 신종 악성코드를 탐지하는데 한계가 있다. 따라서 신종 악성코드를 효율적으로 탐지하기 위한 연구가 많이 진행되고 있다. 그중 시각화 기법을 통한 연구가 최근 활발하게 이루어지고 있으며, 악성코드를 직관적으로 파악할 수 있으므로 대량의 악성코드를 효율적으로 탐지하고 분석할 수 있다는 장점이 있다. 본 논문에서는 악성코드와 정상파일에서 Native API 함수를 추출하고 해당 Native API가 악성코드에서 발생하는 확률에 따라서 F-measure 실험을 통해 가중치의 합을 결정하고, 최종적으로 가중치를 이용하여 워드 클라우드에서 텍스트의 크기로 표현되는 기법을 제안한다. 그리고 실험을 통해 악성코드와 정상파일에서 사용하는 Native API의 가중치에 따라서 악성코드를 판단할 수 있음을 보인다. 제안하는 방식은 워드 클라우드를 이용하여 Native API를 시각적으로 표현함으로써 파일의 악성 유무를 판단하고, 직관적으로 악성코드의 행위를 분석할 수 있다는 장점이 있다.
인공지능과 빅데이터 분석을 위해 웹 스크래핑으로 수집된 대부분의 텍스트 데이터들은 일반적으로 대용량이고 비정형이기 때문에 빅데이터 분석을 위해서는 정제과정이 요구된다. 그 과정은 휴리스틱 전처리 정제단계와 후처리 머시인 정제단계를 통해서 분석이 가능한 정형 데이터가 된다. 따라서 본 연구에서는 후처리 머시인 정제과정에서 한국어 딕셔너리와 불용어 딕셔너리를 이용하여 워드크라우드 분석을 위한 빈도분석을 위해 어휘들을 추출하게 되는데 이 과정에서 제거되지 않은 불용어를 효율적으로 제거하기 위한 "사용자 정의 불용어 시소러스" 적용에 대한 방법론을 제안하고 R의 워드클라우드 기법으로 기존의 "불용어 딕셔너리" 방법의 문제점을 보완하기 위해 제안된 "사용자 정의 불용어 시소러스" 기법을 이용한 사례분석을 통해서 제안된 정제방법의 장단점을 비교 검증하여 제시하고 제안된 방법론의 실무적용에 대한 효용성을 제안한다.
건설업의 사고원인 파악을 위해 사고사례를 이용한 다양한 연구가 진행되고 있지만, 공공 및 민간공사의 차이점에 대한 연구는 미미한 실정이다. 본 연구에서는 발주 유형별 사고원인 분석을 위해 웹 스크래핑과 텍스트 마이닝 기술을 적용하였다. 수집된 10,000건 이상의 정형 및 비정형 데이터에 대한 통계분석과 워드클라우드 분석을 통해 공공 및 민간공사의 사고유형과 사고원인에 대한 차이가 확인되었다. 또한, 주요 사고원인들의 상관관계를 파악함으로써 향후 안전관리 대책 수립에 기여할 수 있다.
본 논문은 COVID-19로 인해 세계적인 팬데믹(Pandamic)을 경험하게 되면서 보건 분야, 정책 분야 등에 있어 포스트 코로나(Post-Corona)를 준비하기 위한 시사점을 도출하고자 한다. 국내 감염병 방역체계가 가동되었던 SARS-CoV, MERS-CoV, SARS-CoV-2(COVID-19)의 3개 감염병에 대해 발병 1년간의 시기적인 분석을 통해 언론사 뉴스 및 트렌드를 분석해보자는 것이다. 이를 위해 한국언론진흥재단 '빅카인즈' 뉴스 분석 프로그램을 활용하여 각 감염병이 국내에 영향이 미치던 시기를 기준점으로 1년간의 뉴스 기사 건수를 수치화하고 주요 트렌드를 워드클라우드로 구현하여 분석하였다. 분석 결과, 감염병과 관련한 기사 건수는 세계보건기구(WHO)의 경고 선언 및 (의심)확진자 발생 시점에 정점을 기록하였다. 키워드와 워드클라우드 분석에 따르면 감염병에 대한 '발병지 및 주요 유행지역', '방역당국', '질병정보 및 확진자 정보' 등이 주요한 공통점으로 나타났으며, 3개 감염병에서 차이점을 도출하였다. 아울러, 불확실 정보에 대하여 워드클라우드 분석을 수행함으로써 인포데믹 현황을 파악하였다. 본 연구결과는 앞서 경험하고 있는 감염병을 통해서 새로운 질병이 대유행할 시 선행되어야 하는 보건당국, 언론의 역할 및 재정비되어야 할 영역을 도출할 수 있었다는 점에서 의의를 갖는다.
스마트 헬스케어는 ICT 분야와 의료서비스 분야가 융 복합 된 분야로 다양한 분야에서 학제 간 융 복합 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 연구는 토픽모델링(Topic Modeling)과 에고 네트워크 분석(Ego Network Analysis)을 활용하여 스마트 헬스케어 연구동향을 살피는데 그 목적이 있다. 이를 위해 2001년부터 2018년 4월까지 Scopus에 게재된 2,690편을 대상으로 텍스트 분석, 각 기간별 빈도분석, 토픽모델링, 워드 클라우드, 에고 네트워크 분석을 수행하였다. 토픽 모델링 분석 결과 8개의 주요 연구토픽이 도출되었다. 8개 주요 연구토픽은 "AI in healthcare", " Smart hospital", "Healthcare platform", " blockchain in healthcare", "Smart health data", "Mobile healthcare", "Wellness care", "Cognitive healthcare" 순으로 나타났다. 토픽모델링 결과를 보다 심도 있게 살펴보기 위해 연구토픽별 에고 네트워크 분석을 하였다. 이를 통해 스마트 헬스케어 연구동향을 파악하고, 향후 연구의 방향성을 수립하는데 시사점을 제시하고자 한다.
건설 프로젝트에서 BIM도입과 활용이 증가하고 있는 실정이다. 하지만 국내 BIM 활용 수준은 해외 BIM 활용 수준에 비해 아직 미약하다. 이를 위해 본 연구는 국내 외 연구문헌 분석을 통해 BIM연구의 방향성을 제시하는 것을 목적으로 한다. 연구 방법으로는 건축의 관련된 국내 외 BIM논문을 수집 후 연도별과 분야별로 나누어 비교 분석을 진행하였고, 빅데이터 기법 중 하나인 워드클라우드를 활용하여 연구패턴을 분석하였다. 분석결과, 여전히 설계분야가 가장 큰 비중을 차지하고 있지만 최근 들어와서는 시공분야에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있었다. 또한 국내 BIM연구의 흐름은 2012년을 시작으로 협업, 친환경에 대한 연구가 계속 진행되고 있으며, 국외 BIM연구의 흐름은 매 년마다 연구의 트렌드가 변화하는 것으로 파악되었고, 최근에는 IFC에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있는 것으로 나타났다. 이에 본 연구는 향후 진행할 연구 방향으로 IFC 분야의 연구를 진행할 필요가 있음을 확인하였다. 본 연구의 결과물은 향후 국내 BIM 연구를 진행하기 위한 효율적인 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
본 연구에서는 밀키트 제품 평가에 영향을 미치는 요인을 파악하기 위하여 밀키트 제품 리뷰 데이터에 대한 텍스트 분석을 수행하였다. 분석에 사용된 자료는 네이버 쇼핑 사이트에서 판매되고 있는 밀키트 제품에 대한 리뷰 334,498건을 스크래핑하여 수집하였다. 텍스트 자료에 대한 전처리 과정을 거쳐 제품 리뷰에 빈번히 등장하는 단어를 추출한 후 워드클라우드 및 감성분석을 수행하였다. 감성분석시 제품 리뷰에 대한 긍정 또는 부정의 레이블은 평점을 기준으로 설정하여 반응변수로 활용하였고, 입력변수로는 단어들의 정규화 단어빈도-역문서빈도 (TF-IDF) 값을 구하여 사용하였다. 리뷰의 극성을 판별하는 모형으로는 로지스틱 회귀모형, 서포트 벡터 머신, 랜덤 포레스트 알고리즘을 적용하였으며, 분류 정확도 및 해석가능성을 고려하여 로지스틱 회귀모형을 최종 모형으로 선택한 후 제품 범주별 감성분석 모형으로 사용하였다. 각 제품 범주별로 도출된 로지스틱 회귀모형으로부터 밀키트 제품 구매 후 긍·부정의 감성을 발생시킨 주요 요인들을 밝혀내었다. 결과적으로 텍스트 분석을 통해 밀키트 제품 개발 시 특정 카테고리, 메뉴, 재료에 대한 긍정 요소를 극대화하고 부정적 위험 요소를 제거할 수 있는 기반을 제공할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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