• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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• pp.1133-1135
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• 2019

기업이나 정부 등의 정책 결정에 활용하기 위해, SNS에서 사용하는 키워드를 추출하여 소비자나 유권자의 관심과 선호도를 분석하는 방법이 많이 사용되고 있다. 본 논문에서는 다수의 SNS 사이트에 올린 글과 그에 대한 공감(좋아요) 댓글, 해시태그를 분석하여 관심 키워드의 트렌드를 분석할 수 있는 시스템을 제안한다. 이 시스템에서는 각각의 SNS 글을 형태소 분석하여 키워드 빈도를 측정하고 그에 대한 공감 및 해시태그의 갯수를 계산하여 일정기간 동안의 변화를 그래프로 표시하였다. 이를 통해, 여러 사이트에서의 키워드 트렌드를 한눈에 확인할 수 있도록 했다.

• 한국전자거래학회지
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• 제24권3호
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• pp.163-182
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• 2019

복잡해지고 있는 현대 사회의 뉴스 키워드를 시간적 흐름에 따른 빈도수와 상관관계로 분석하는 것은 이슈들에 대한 대응과 해결 방안을 논의하기 위해 매우 중요한 연구라고 할 수 있다. 이에 본 논문에서는 10년(2009~2018)간의 뉴스 빅데이터 분석을 통해 사회적 키워드의 흐름과 주요 이슈들 간의 관계를 분석하였다. 분석결과 본 연구에서는 정치적 이슈, 교육 사회문화, 젠더갈등 그리고 사회적 사건이 주요 이슈들로 제시되었다. 또한, 본 연구에서는 이슈의 변화와 흐름을 연구하기 위해 이를 5년 기준으로 양분하여 변화하는 것을 분석하였다. 이를 통해 사회적 이슈의 시간에 따른 변화와 그 대응방안을 연구하였다. 그 결과 국민생활과 밀접한 키워드(경제, 경찰)는 시간의 흐름에 관계없이 우리 사회에서 매우 중요하게 논의되는 키워드로 분석되었다. 또한 '안전'과 같은 키워드는 최근 들어 빈도수에 비해 증가율이 감소되었다. 이를 통해, 우리 사회가 안전에 대한 인식을 개선할 필요가 있는 것으로 추론할 수 있다.

• 응용통계연구
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• 제32권2호
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• pp.301-317
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• 2019

최근 통계적인 기법을 이용하여 대량으로 생산되고 있는 텍스트 데이터를 통해 다양한 인사이트 발굴을 하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구는 경찰청에서 생산하는 텍스트 데이터를 통해 연도별 경찰청의 업무 트렌드를 파악하고, 각 지방청별로 생산되는 문서에서 주요 키워드를 파악하여 지방청 간의 업무 특성을 비교하고자 하였다. 의미 있는 결론을 도출하기 위해 각 자료 특성에 맞는 전처리 과정을 시행하고 문서별 단어 빈도수를 계산하였다. 문서에 나타난 키워드의 단순 출현 빈도로는 해당 키워드가 문서에서 갖는 중요도를 설명하기 힘들기 때문에 단어-역문서 가중치를 이용하여 각 단어에 대한 빈도수를 새롭게 계산하였고 단어의 문서별 및 연도별 빈도 비교를 위해 L2 정규화 기법을 이용하였다. 이러한 분석은 향후 경찰청 업무 개선 정책에 새롭게 활용될 수 있는 기초 자료로 사용될 수 있으며, 경찰청 업무 효율성 향상 및 청내 업무 개선 수요 파악을 위한 방법으로 활용될 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.38-49
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• 2021

본 연구는 텍스트마이닝 기법을 사용하여 1990년부터 2019년까지 5,141건의 신문기사에서 '허위·과장광고' 용어의 트렌드를 분석하였다. 우선 전체 신문기사를 대상으로 빈도 분석을 통해 허위·과장광고의 최빈 키워드와 추출된 키워드 간의 맥락을 확인하고자 하였다. 다음으로 허위·과장광고가 어떻게 변화해왔는지에 대해 고찰하기 위해 10년 단위로 기사를 분리하여 빈도 분석을 수행하였고, 연도별 최빈 키워드를 주제로 한학술논문 수와 비교하여 해당 시기에 이슈가 된 키워드가 연구로까지 이어진 경향성을 파악하였다. 마지막으로 토픽모델링 분석을 통해 토픽 내 세부 키워드를 바탕으로 허위·과장광고의 동향을 제시하였다. 연구 결과, 특정 시점에 이슈가 되었던 주제가 최빈 키워드로 추출되었고 시대별 키워드 트렌드는 사회적, 환경적 요인과 연관되어 변화함을 확인하였다. 본 연구는 소비자들이 부당광고에 대한 배경지식을 함양함으로써 현명한 소비를 이어 나갈 수 있도록 도움을 주는 데 의의가 있다. 더욱이 핵심 키워드 추출을 통해 위법행위를 저지른 기업 및 관련 종사자들에게 광고의 참된 목적을 제시하고, 시사점을 전달할 수 있을 것이라 기대한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권12호
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• pp.421-431
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• 2018

본 연구는 우리나라에서 '전통' 용어의 트렌드를 분석하기 위해 과거 신문기사를 수집하여 텍스트 마이닝 기법과 소셜네트워크분석 기법을 수행하였다. 이러한 문헌을 분석하는데 있어서 과거의 해석적 연구 방법을 사용하지 않고 비정형 텍스트 자료에 근거한 정량적 분석을 통해 '전통' 논의들이 신문기사에서는 어떻게 보도되어 왔는지를 분석해봄으로써 우리사회 '전통' 용어의 동향을 파악하였다. 분석 대상은 1920년대부터 2017년까지 미디어에 등장한 '전통' 관련 신문기사 2,481,143건을 수집하였다. 다음으로 시대별 신문기사에 대한 빈도분석을 통해 '전통' 관련 어떤 키워드들이 자주 나타나고 있는지에 대해 파악하였다. 또한 '전통' 관련 키워드들간 연관어 분석을 통해 '전통' 키워드의 연결 맥락을 파악하였다. 마지막으로 소셜네트 워크분석을 통해 키워드들간에 유기적인 관계를 분석하고 군집화하였다. 이러한 텍스트 마이닝 기법을 적용함으로써 객관적이고 가치 중립적인 입장으로 '전통' 관련 사회문화현상에 대한 의미를 포착하고 시대별 '전통'이 담고 있는 사회적 상징성을 파악할 수 있다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권8호
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• pp.1-11
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• 2021

본 연구의 목적은 '복압성 요실금'을 키워드로 검색된 연구들의 경향과 특성을 단어 빈도를 통해 분석하고, 워드 임베딩을 사용하여 그 관계를 모델링 하고자 하였다. 의학 서지 데이터베이스인 MEDLINE에 등록되어 있는 복압성 요실금 연구 9,868개 논문들의 초록 문자 데이터를 Python 프로그램을 이용하여 추출하였다. 그런 다음 빈도 분석을 통해 10개의 키워드를 선택하였다. 키워드 관련 단어들의 유사도는 Word2Vec 머신러닝 알고리즘으로 분석하였다. 그리고, t-SNE 기법을 사용하여 단어의 위치와 거리가 시각화하였고, 이에 따라 그룹을 분류하여 이를 분석하였다. 복압성 요실금과 관련된 연구는 1980년대 이후 빠르게 증가했다. 키워드 분석을 통해 논문 초록에서 가장 많이 사용된 키워드는 '여성', '요도', '수술'로 나타났다. Word2Vec 모델링을 통해 복압성 요실금 관련 연구에서 주요 키워드들과 가장 높은 연관성을 나타내는 단어들에는 '여성', '절박', '증상' 등이 있었다. 그리고, t-SNE 기법을 통해 키워드와 관련 단어들은 복압성 요실금의 증상, 신체 기관의 해부학적 특성, 그리고 수술적 중재를 중심으로 하는 3개의 그룹으로 분류될 수 있었다. 본 연구는 초록을 구성하는 단어들의 키워드 빈도 분석 및 워드임베딩 방식을 이용하여 복압성 요실금 관련 연구들의 동향을 살펴본 최초의 연구이다. 본 연구의 결과는 향후 연구자들이 복압성 요실금 관련 연구 분야의 주제와 방향성을 선택하는 데 있어 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 정보관리학회지
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• 제39권4호
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• pp.23-48
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• 2022

본 연구는 키워드 네트워크 분석과 토픽모델링을 활용하여 국내 정보활용교육 연구의 흐름을 살펴보고 향후 정보활용교육의 방향성을 모색하는데 목적이 있다. 이를 위하여 국내 문헌정보학 분야의 학술지에 게재된 정보활용교육과 관련된 논문 306편을 선정하고, 논문의 초록을 대상으로 전처리 과정을 거쳐 전체 키워드 출현 빈도, 시기별 키워드 출현 빈도, 키워드 동시출현 빈도분석을 수행하였다. 이어서 키워드 네트워크 분석을 통해 키워드의 연결중심성과 매개중심성, 위세중심성을 분석하였다. 또한 구조적 토픽모델링 분석을 활용하여 15개의 토픽(교육과정, 정보활용교육 효과, 정보활용교육 내용, 학교도서관 교육, 정보매체활용, 정보활용능력 평가 지표, 도서관 불안, 공공도서관 프로그램, 대학도서관 이용자교육, 건강정보 활용능력, 정보격차, 도서관활 용수업 개선, 연구 동향, 정보활용교육 모델, 교사 역할)을 도출하고, 토픽별로 비중의 변화를 확인하기 위해 연도별 토픽 추이를 분석하였다. 이러한 결과를 바탕으로 정보활용교육의 방향성과 후속 연구에 대한 제언을 제시하였다.

• 정보관리학회지
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• 제31권2호
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• pp.121-142
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• 2014

본 연구는 학술논문의 저자키워드 출현순서에 따른 저자키워드의 중요도를 측정해보고자 하는 연구이다. 먼저 출현순서에 따른 저자키워드의 특징을 분석한 후 네트워크 분석 방법의 연결정도중심성, 근접중심성, 매개중심성, 위세중심성, 그리고 네트워크의 구조적공백성의 효과크기와 같은 지수를 사용하여 학술논문의 저자키워드 출현순서에 따른 저자키워드의 중요도를 측정해보았으며 각각의 네트워크 지수와 저자키워드의 출현순서와의 상관관계분석을 수행하였다. 네트워크 분석 지수 중 연결정도중심성 지수, 매개중심성 지수의 경우 각 학문분야별 저자키워드의 출현순서와의 상관관계의 결과에서의 유의한 분야의 수가 비교적 다른 지수에 비해 많았다. 이와 같은 결과를 통해 저자키워드의 중요도를 단지 출현빈도만으로 판단했던 것에서 벗어나 저자키워드의 중요도 측정을 위한 방법으로 연결정도중심성 지수, 매개중심성 지수도 고려해 볼 수 있음을 알 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2017년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.139-140
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• 2017

본 연구는 공과대학 학생들이 배우는 전공영어로서의 특수목적영어(ESP)에 대해 코퍼스 기반 접근법의 유용성을 논하고자 한다. 이에 본 연구에서는 공과대학에서 사용하는 전공텍스트를 코퍼스로 구축하여 컴퓨터에 기반한 분석에서 나온 결과들을 제시하면서 공학영어 코퍼스의 특성을 살펴보고 궁극적으로 영어매개수업을 듣는 공대학생들의 데이터 기반 학습에 일조하고자 한다. 본 연구에서 사용된 목표 코퍼스는 세부전공과 상관없이 공통적으로 적용되는 공학과목을 선정하여 구축되었고 비교대상인 참조 코퍼스는 British National Corpus를 사용하였다. 공학영어 코퍼스는 총 단어 180만개, 단어 유형 만 6천여개로 이루어졌고 코퍼스 분석도구인 AntConc 3.4.4를 이용하여 빈도 분석과 키워드 분석이 수행되었다. 고빈도수 어휘의 분석결과 목표 코퍼스와 참조 코퍼스에서 가장 빈번하게 나타나는 어휘군은 내용어(content words)보다는 기능어(function words) 형태가 많다는 점이 나타났고 내용어군만 분석결과 참조코퍼스에 비해 공학영어 코퍼스에 과학영역의 변이어가 많이 분포하고 있음이 드러났다. 또한 키워드 분석에서는 공학영어 코퍼스의 키워드 동사군이 전문적인 어휘(technical vocabulary)보다는 비전문적인 학술적 어휘(non-technical academic vocabulary)가 상대적으로 많이 분포되어 있음이 드러나 ESP교육을 실시함에 있어서 전공관련 전문영어와 함께 일반적인 학술 영어에 대한 인식을 고양해야 할 필요성이 대두된다.

• 기술혁신연구
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• 제24권4호
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• pp.101-126
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• 2016

본 연구는 동시출현단어(co-word) 분석을 이용하여 기술경영 분야의 연구 주제 네트워크를 구축하고, 핵심 연구 주제 및 연구 주제 간 상호연관관계를 도출한다. 동시출현 빈도수의 정규화를 통해 키워드 간 유사성을 도출하여 무방향 네트워크를 분석하는 기존 연구들과는 달리 본 연구는 연관규칙분석(association rule)을 통해 키워드 간 신뢰도(confidence)를 도출하여 유방향 네트워크 분석을 수행한다. 2011~2014년 기술경영 분야 9개 국제 학술지에 게재된 2,456개의 논문의 저자키워드를 대상으로 빈도수 상위 200개 키워드를 추출하고, 주제(THEME), 방법(METHOD), 분야(FIELD)의 세 가지 유형으로 키워드를 분류한다. 각 유형별 일원(one-mode) 네트워크를 구축하여, 함께 많이 연구가 이루어진 키워드들을 찾아내고, 핵심 키워드를 도출한다. 또한 두 가지 유형의 키워드 간의 이원(two-mode) 네트워크를 구축하여, 연구 주제별로 함께 많이 활용된 방법 및 대상 분야를 탐색한다. 본 연구 결과는 최근 성숙기에 접어든 기술경영 분야의 연구 흐름 및 지식 구조를 키워드 수준에서 구체적으로 제시함으로써, 기술경영 분야 연구자들의 연구 주제 탐색 및 연구방향 설계에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.