• 의정연구
• /
• 제24권1호
• /
• pp.171-202
• /
• 2018

이슈 소유권(issue ownership)은 특정 이슈나 현안을 해결할 수 있는 정당의 능력에 대한 평판이다. 특정 이슈에 대해 다른 정당보다 최상의 해결책을 가지고 있는 것으로 인식되는 정당이 해당 이슈를 소유하고 있다고 말한다. 기존연구에 의하면 유권자는 중요하다고 생각하는 이슈의 소유권자로 인식되는 정당에 투표하는 경향이 있다. 다시 말해 이슈 중요성(salience)은 이슈 소유권 투표(issue ownership voting)에 영향을 미치는 조건이다. 본 연구에서는 이슈 소유권 투표의 또 다른 조건으로 이슈 소유권을 주장하는 정당의 행태에 따라 이슈 소유권에 대한 인식이 투표에 미치는 영향을 살펴본다. 2016년에 실시된 20대 총선 당시 더불어민주당은 경제정당으로서의 면모를 강조하고 새누리당과는 다른 성장 전략을 제시하면서 새누리당이 소유하고 있는 경제 이슈 소유권을 뺏어 오려고 했다. 연구결과, 19대 총선과 비교해 민주당이 경제 이슈 소유권자라는 인식이 정당 지지자 및 이탈자, 무당파 집단에서 모두 증가하면서 민주당의 선거 전략은 유권자에게 어필한 것으로 나타났다. 뿐만 아니라 민주당이 경제 이슈 소유권자라는 인식은 경제 이슈를 가장 중요하게 생각하는 유권자가 민주당을 선택하는 데 영향을 미친 것으로 나타났다. 반면 새누리당이 경제 이슈 소유권자라는 인식이나 국민의당이 경제 이슈 소유권자라는 인식은 경제 이슈를 중시하는 유권자의 해당 정당 투표에 영향을 미치지 않았다. 본 연구는 이슈 중요성 이외에 정당의 행태가 이슈 소유권 투표에 영향을 미치는 조건이라는 것을 밝힘으로써 이슈 소유권 이론에 기여한다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
• /
• 제27권10호
• /
• pp.848-860
• /
• 2000

본 논문에서는 한 번에 여러 개의 명령어를 이슈할 수 있는 다중 이슈 프로세서(in-order, multiple-issue processors)에 대해 최악 실행시간을 분석하는 기법을 제시한다. 명령어들의 이슈 형태를 분석하기 위해서 명령어들 사이의 의존성 간계를 표현하는 IDG(Instruction Dependence Graph)라고 하는 자료구조를 사용한다. 이 자료구조로부터 각 명령어들의 이슈간 거리 범위를 구하고, 프로그램의 계층적인 분석 과정에서 점차로 더 정확한 이슈간 거리 범위로 갱신한다. 프로그램의 최악 실행시간은 최종적으로 얻어진 프로그램 전체에 대한 IDG를 분석하여 얻은 명령어들의 이슈간 거리 범위로부터 계산한다. 제안하는 기법을 구현한 시간 분석기를 사용하여 실험한 결과, 논문에서 사용한 다중 이슈 프로세서 모델에 대해서 정확하게 다중 이슈 형태를 분석할 수 있었다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
• /
• 한국IT서비스학회 2009년도 춘계학술대회
• /
• pp.247-250
• /
• 2009

본 연구는 SI 프로젝트 현장에서 시스템의 주요 이슈를 최소화하기 위한 진단 Framework를 구축하는 방안에 대해 고찰한 것이다. SI 프로젝트에서 심각한 Risk로 발전할 가능성이 있는 시스템 이슈들을 효과적으로 관리하기 위해서는, 사전에 (1) 시스템 이슈 점검을 위한 조직에서 이슈 식별을 위한 방법과 절차를 확립해야 하고, (2) 프로젝트 수행 조직의 구성원이 담당 업무 별로 이슈 식별을 할 수 있도록 역할을 설정해야 한다. 더불어 (3) 식별된 이슈들은 올바른 절차에 따라 시정 조치가 취해져야 하고, (4) 시정 조치가 합당한지에 대한 영향 분석 및 평가를 거쳐 시스템 오픈 여부를 결정할 수 있어야 한다. 뿐만 아니라 (5) 유사한 SI 프로젝트에서 발생 가능한 시스템 이슈들은 발생 원인과 해결 방법이 정리되어 시행착오를 줄일 수 있도록 진단 방법론이 지속적으로 보강되어야 한다.

• 지능정보연구
• /
• 제22권1호
• /
• pp.1-18
• /
• 2016

최근 가용한 텍스트 데이터 자원이 증가함에 따라 방대한 텍스트 분석을 통해 새로운 가치를 창출하고자 하는 수요가 증가하고 있다. 특히 뉴스, 민원, 블로그, SNS 등을 통해 유통되는 글로부터 다양한 이슈를 발굴해내고 이들 이슈의 추이를 분석하는 이슈 트래킹에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 전통적인 이슈 트래킹은 토픽 모델링을 통해 오랜 기간에 걸쳐 지속된 주요 이슈를 발굴한 후, 각 이슈를 구성하는 문서 수의 세부 기간별 분포를 분석하는 방식으로 이루어진다. 하지만 전통적 이슈 트래킹은 각 이슈를 구성하는 내용이 전체 기간에 걸쳐 변화 없이 유지된다는 가정 하에 수행되기 때문에, 다양한 세부 이슈가 서로 영향을 주며 생성, 병합, 분화, 소멸하는 이슈의 동적 변이과정을 나타내지 못한다. 또한 전체 기간에 걸쳐 지속적으로 출현한 키워드만이 이슈 키워드로 도출되기 때문에, 핵실험, 이산가족 등 세부 기간의 분석에서는 매우 상이한 맥락으로 파악되는 구체적인 이슈가 오랜 기간의 분석에서는 북한이라는 큰 이슈에 함몰되어 가려지는 현상이 발생할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 각 세부 기간의 문서에 대한 독립적인 분석을 통해 세부 기간별 주요 이슈를 도출한 후, 각 이슈의 유사도에 기반하여 이슈 흐름도를 도출하고자 한다. 또한 각 문서의 카테고리 정보를 활용하여 카테고리간의 이슈 전이 패턴을 분석하고자 한다. 본 논문에서는 총 53,739건의 신문 기사에 제안 방법론을 적용한 실험을 수행하였으며, 이를 통해 전통적인 이슈 트래킹을 통해 발굴한 주요 이슈의 세부 기간별 구성 내용을 살펴볼 수 있을 뿐 아니라, 특정 이슈의 선행 이슈와 후행 이슈를 파악할 수 있음을 확인하였다. 또한 카테고리간 분석을 통해 단방향 전이와 양방향 전이의 흥미로운 패턴을 발견하였다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제19권3호
• /
• pp.167-176
• /
• 2021

최근 빅데이터 분석 기술이 발전하면서 사회 이슈를 분석하기 위해 그 동안 많은 텍스트 마이닝 기법을 활용한 연구들이 진행되어왔다. 사회이슈를 도출하기 위한 기존의 연구들을 살펴보면 다량의 텍스트 데이터를 뉴스, SNS 등으로부터 수집하여 토픽 모델링, 네트워크 분석 등의 기법을 이용하여 데이터로부터 이슈를 추출하고 분석하는 방식으로 연구들이 이루어져왔다. 사회 이슈는 다양한 사회현상들이 누적되어 나타나는 결과물이다. 하지만 기존 연구들이 가지는 한계점은 사회적으로 나타나는 이슈, 즉 결과에 대한 분석에 초점이 맞춰져 있어 해당 이슈의 발생 원인을 밝히는 것에는 한계를 가진다는 것이다. 사회이슈에 적절하게 대응하기 위해서는 어떠한 사회이슈가 존재하는지를 확인하는 것뿐만 아니라 사회이슈의 발생 원인을 파악하는 것이 필요하다. 이러한 한계점을 극복하기 위해서 본 연구에서는 사회 이슈와 관련한 텍스트로부터 사회이슈의 원인이 되는 요인을 도출하는 방법을 국어학의 품사이론을 기반으로 제안하였다. 이를 위해서 2017년 1월부터 2019년 12월까지의 3년 동안의 사회이슈와 관련한 뉴스데이터를 수집하여 수집된 텍스트 내 단어들의 인과관계를 인과문형을 찾아 분석한 후 기존 텍스트마이닝 기법 접목하여 사회이슈의 원인 단어들을 찾는 방법론을 제안하였다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국지능정보시스템학회 2006년도 춘계학술대회
• /
• pp.288-293
• /
• 2006

최근 반도체 개발 및 제조부문에서는 급속도로 성장한 Mobile 시장과 Digital Consumer Trend 에 주도적으로 대응하고자 빠른 속도의 기술적 변화를 추진하여 왔으며, 이에 따라 현장에서 발생하는 기술적 문제의 유형 또한 점점 복잡 다양해지고 있다. 기존 Commodity 제품의 경우, 세대 전환이 느리게 진행되어, 이에 수반되는 기술적 문제의 난이도와 그 발생 종류가 현재 대비 상대적으로 단순하였다. 그러나 최근 다품종 주문형 제품비중 확대로, 발생되는 문제점들이 Field Application 과 tight 한 연관성을 지니고 있어, 문제의 발생 경로, 원인 파악과 해결 대책 수립에 상당한 초기대응 시간을 필요하며, 관련 부서와의 실시간 협업 및 Cross-Checking을 통하지 않고서는 문제에 대한 최적 Solution 을 결정하기 힘든 현실이 되었다. 이러한 기술 이슈 해결 과정에 기 발생했던 유사 이슈 처리 과정 및 결과 자료가 문제 해결에 크게 기여할 수 있으나, 종래의 지식관리 시스템 체계로는 이러한 실무 형 지식을 획득하기 어려운 부분이 한계점으로 지적되고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점 개선이 가능한 실무형 지식 관리 (AKM: Actual Knowledge Management) 기반의 기술적 이슈 추적 관리 시스템(TITS: Technical Issue Tracking System) 구축 사례를 제시하고자 한다. TITS 는 1) 기술 이슈의 발의 및 전파 기능과 2) 이슈 해결을 위한 Action Item 부여 및 의견 교환 기능 3) 해결된 이슈의 처리 결과 등록 기능 4) 유사 이슈 사례 검색 기능 등의 크게 4 개 모듈오 구성 되어있다. 이 시스템을 통해 반도체 엔지니어들은 기술적 이슈의 발생 시점부터, 원안분석, 대책 협의 ; Action Item 수립 등 문제 해결 과정과 결과 등록 시점까지 Real time Tracking이 가능해 졌으며, 본 시스템을 통해 처리된 모든 기술적 이슈 정보는 Issue Case Database 에 분류 저장되어, 향후 유사 이슈 발생 시, 이를 활용함으로써, 빠른 초기 대응 및 문제 해결에 직접적인 도움을 받을 수 있게 되었다.

• 정보와 통신
• /
• 제34권6호
• /
• pp.43-50
• /
• 2017

본고에서는 소셜 빅데이터에서 공공안전에 위협되고 사회적으로 이슈가 되는 재난사건을 추출하기 위한 방법으로 소셜 네트워크상에서 사용자 행동 분석과 시간분석을 반영한 토픽 모델링 기법을 알아본다. 소셜 사용자의 글 수, 리트윗 반응, 활동주기, 팔로워 수, 팔로잉 수 등 사용자의 행동 분석을 통하여 활동적이고 신뢰성 있는 사용자를 분류함으로써 트윗에서 스팸성과 광고성을 제외하고 이슈에 대해 신뢰성 높은 사용자가 쓴 트윗을 중요하게 반영한다. 또한, 트위터 데이터에서 새로운 이슈가 발생한 것을 탐지하기 위해 시간별 핵심어휘 빈도의 분포 변화를 측정하고, 이슈 트윗에 대해 감성 표현 분석을 통해 핵심이슈에 대해 사건 어휘를 추출한다. 소셜 빅데이터의 특성상 같은 날짜에 여러 이슈에 대한 트윗이 많이 생성될 수 있기 때문에, 트윗들을 토픽별로 그룹핑하는 것이 필요하므로, 최근 많이 사용되고 있는 LDA 토픽모델링 기법에 시간 특성과 사용자 특성을 분석한 시간상에서의 중요한 사건 어휘를 반영하고, 해당이슈에 대한 신뢰성 있는 사용자가 쓴 트윗을 중요시 반영하도록 토픽모델링 기법을 개선한 소셜 사건 탐지 방법에 대해 알아본다.

• 한국기술혁신학회:학술대회논문집
• /
• 한국기술혁신학회 2017년도 춘계학술대회 논문집
• /
• pp.69-69
• /
• 2017

${\Box}$ 연구목적: 4차 산업혁명의 주요 이슈 분석 ${\bullet}$ 4차 산업혁명시대에 인공지능, 자율주행, 무인운송, 3D 프린터, 스마트팩토리..등 다양한 이슈가 등장 ${\bullet}$ 어떠한 이슈들이 있는지 분석하고자 함 ${\Box}$ 연구방법론: 빅데이터 분석기법 중에서 토픽 모델링을 활용 ${\Box}$ 연구데이터: 2013년1월부터 2017년3월까지 4차 산업혁명 관련 신문 기사 활용.

• 해운
• /
• 제12호통권58호
• /
• pp.17-36
• /
• 2008

2008년은 중국이 최초로 올림픽을 개최하면서 중국의 고도성장을 과시하는 계기가 되었고, 우주 유영을 성공하는 등 중국의 위상을 세계에 알리는 계기가 되었었다. 또한, 멜라민 파동으로 각 국 정부들은 멜라민 함유 식품제거에 혈안이 되었고 분유에 대한 주부들과 식품에 대한 시민들의 불신으로 한동안 큰 이슈로 자리잡았다. 한편 2008년 인도에서는 핵발전을 통해 만성적인 전력 부족에서 탈피하고자 미국과 민간 핵 부문에서 상호 협력을 위한 협정을 조인했다. 그러나 인도에서는 폭력과 방화, 파괴, 폭탄 테러가 난무해 많은 사상자를 내기도 했다. 다음은 포스코경영연구소에서 발표한 '친디아 10대 이슈'를 정리한 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제17권12호
• /
• pp.158-168
• /
• 2017

빅데이터 관련 기술의 발전으로 공공 보건 분야 등을 필두로 데이터에 기반한 정책을 결정하는 체계적인 방법론에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 연구는 데이터를 기반으로 국가, 사회의 주요 이슈를 지능적으로 탐지하기 위해서 도메인 전문가와의 협업을 통해 이슈 탐지 모델을 개발하는 방법을 제안한다. 우선, '해외 발생 감염병 국내 유입' 이슈를 대상으로 이슈에 영향을 주는 요인을 도출하고, 영향 요인을 대표하는 변수 들을 설정한다. 다음으로 시스템 다이내믹스 기법을 이용하여 각 영향요인 간의 인과 분석을 통해 인과지도를 구성하여 영향력 높은 주요 요인들을 찾아낸다. 이 과정에서는 데이터 분석가와 감염병 도메인의 전문가와의 협업을 통해 실증적인 모델링을 진행한다. 이러한 도메인 지식 기반 이슈 탐지 모델을 기반으로 하여 상시 모니터링이 가능한 이슈 탐지 체계가 구축되면 더욱 효과적인 정책 의사 결정이 가능할 것이다.