• 지능정보연구
• /
• 제21권1호
• /
• pp.65-82
• /
• 2015

최근 경제적 사회적 부가가치를 창출할 수 있는 유망분야를 선정하여 국가 전략 및 정책 수립 시 반영하기 위해 미래 핵심 이슈를 발견하고 트렌드를 분석하는 것에 대한 관심이 급증하고 있다. 기존에는 미래의 핵심 기술이나 이슈를 발견하고 트렌드 분석을 통해 미래유망분야를 선정하는 연구를 위해 문헌 조사 또는 전문가 평가와 같은 정성적 연구방법이 사용되어 왔다. 그러나 이 연구방법은 대량의 정보로부터 결과를 도출하는데 많은 시간과 비용이 소요될 뿐만 아니라 전문가의 주관적인 가치가 반영될 가능성이 존재한다. 이와 같은 한계점을 보완하고자 최근 국토교통, 안전, 정보통신기술 등 다양한 분야에서 미래유망분야를 선정하기 위하여 정성적 연구방법에 텍스트 마이닝과 같은 정량적 연구방법을 상호 보완적으로 활용하는 방식으로 트렌드 분석을 수행하는 연구 방법론의 패러다임 변화가 시도되고 있다. 본 연구는 항공산업 전반적인 분야에 빅데이터 분석 방법인 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 항공 분야의 연구동향을 파악하고 미래유망분야를 전망하였다. 텍스트 마이닝 기법 중하나인 토픽 분석을 이용하여 항공산업 전반적인 분야의 문서 집합 내 잠재된 토픽을 추출하고, 연도별로 핵심 토픽의 추이를 분석하였다. 분석 결과 항공산업의 미래유망분야로 항공안전정책, 항공운임(저가항공), 그리고 친환경 고연비 연료가 도출되었다. 본 연구결과는 분석 대상을 논문에 한정하여 수행하였다는 한계점이 존재하나, 항공산업 분야의 핵심 이슈를 도출하기 위하여 텍스트 마이닝 기반의 트렌드 분석에 대한 활용가능성을 제시하고, 미래유망분야를 선정하기 위한 정량적인 분석 방법론의 전형을 마련하였다는 점에서 의의가 있다.

• 한국비블리아학회지
• /
• 제30권2호
• /
• pp.189-209
• /
• 2019

주경로 분석(Main Path Analysis, MPA)은 문헌의 인용정보를 기반으로 지식이 전달되는데 기여한 핵심 문헌을 추출하는 텍스트마이닝 기법 중 하나이다. 본 연구는 1990년부터 2018년까지 국내외에서 발행된 장소성 관련 논문의 인용정보와 초록을 토대로 주경로 분석과 단어동시출현빈도 연관어 네트워크 분석을 적용하여 연구동향을 파악하였다. 1990년부터 2018년까지 수집된 문헌을 5년씩 기간 구분하여 (마지막 기간은 3년) 각 기간 별로 국내외에서 장소성 관련 연구가 전반적으로 어떻게 진행되었는지 비교 분석하여 제시하였다. 주경로 분석 결과, 1990년부터 해외의 장소성 관련 연구는 개인 정체성, 공공 토지 관리, 환경 교육, 도시 개발 분야 순으로 진행되어 온 것으로 나타났다. 단어동시출현을 기반으로 한 연관어 네트워크를 통해서는 국내의 경우 도시 개발, 문화, 문학, 역사 등 다양한 차원에서 장소성이 논의되는 격변기를 겪는 것으로 해석할 수 있었다. 반면 국외에서는 건강, 정체성, 경관, 도시 개발 관련 논의가 90년대부터 꾸준히 이루어지고 있는 것으로 파악되었다. 본 연구는 장소성 연구동향을 기존의 특정 영역에 장소성 개념을 적용하여 분석하는 미시적 관점의 분석이 아닌 다양한 텍스트마이닝 기법을 적용하여 장소성을 주제로 삼고 있는 논문의 전반적인 흐름을 파악하는 통시적 접근의 방법을 제시하였다는 점에서 시사점을 지닌다.

• 서비스연구
• /
• 제13권4호
• /
• pp.160-172
• /
• 2023

메타버스는 정치, 경제, 사회, 문화적 활동이 가능한 가상의 환경을 나타내는데, 이를 통해 현실과 디지털이 공존하여 사람들은 색다른 일상을 경험할 수 있다. 최근 메타버스의 발전으로, 기존의 서비스 경험 방식이 변화하고 있다. 기존의 선행연구는 주로 메타버스 서비스의 기술 발전에 중점을 두었지만, 최근의 연구들은 고객 관점에서 메타버스 서비스의 경험 품질을 평가하는 것에 중점을 두고 있다. 고객 관점에서 서비스 품질을 결정하는 서비스 특성을 정확히 이해하고 분석해야, 성공적인 메타버스 서비스를 설계할 수 있기 때문이다. 그러나, 선행연구들은 이러한 중요성만을 강조하고 있을 뿐, 평가를 위한 보편적이고 체계적인 개념과 관련된 연구는 부족한 실정이다. 본 연구는 이러한 한계를 극복하기 위해 텍스트마이닝을 활용한 온라인 리뷰 분석을 수행하였다. 특히, 로블록스 서비스의 온라인 리뷰 227,332건을 분석하고, 분석 결과를 기반으로 로블록스 서비스의 개선 방향을 모색하였다. 분석을 위해 토픽 모델링, 감성 분석, 로지스틱 회귀 분석 등의 텍스트마이닝 및 기계학습 알고리즘을 활용하였으며, 서비스 개선 방향을 모색하기 위해 중요도-실행도 분석을 수행하였다. 연구 결과, 메타버스 서비스의 경험 품질 평가에 활용 가능한 9개 서비스 특징을 도출하였으며, 이들과 서비스 만족도 간의 관계 분석을 통해 특징별 중요도를 추정하였다. 마지막으로 중요도-실행도 분석을 통해 메타버스 서비스를 가능케하는 기술적 요소보다 서비스 경험을 강화하는 방향의 서비스 개선 전략이 필요함을 파악하였다. 본 논문의 결과물은 메타버스 서비스에 관심이 있는 기업들에게 중요한 시사점을 제공하며, 기업은 이러한 서비스 특징을 활용하여 자사의 강점 및 약점을 파악하여, 변화하는 메타버스 서비스의 환경에서 우위를 차지하는데 유용한 통찰력을 제공할 것이라 기대한다.

• 한국전자거래학회지
• /
• 제19권3호
• /
• pp.51-64
• /
• 2014

기업은 생존을 위해 수많은 정보 속에서 빠르게 상황을 인식하고 미래를 예측하기 위해 정량데이터 분석뿐만 아니라 비정형데이터 분석에 대한 관심이 높아지고 있으나, 철강산업에서는 아직 활발하게 활용되지는 못하고 있다. 이에 본 연구에서는 글로벌 철강회사인 P사(社)의 사례를 중심으로 텍스트 마이닝을 이용한 산업트렌드 분석을 시도해 경쟁사 전략, 관심국가의 시장변화, 해외사업장 여론 등을 파악 하는데 기여할 수 있다는 가능성을 발견하였다. 사례 분석은 철강산업을 10개의 카테고리로 분류하고 각각 10개의 주제를 선정하여 분석을 시도하고, 이중 의미 있는 변화를 발견하면 심층 분석하는 형태로 진행하였다. 이번 P사(社)의 사례를 통해 텍스트 마이닝을 통한 산업트렌드 분석이 더 의미 있기 위해서는 목적을 명확히 하고, 관련 키워드를 체계화한다면 경쟁사 전략 파악, 리스크관리, 정량데이터 예측 보정 등 많은 부분에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

• 대한토목학회논문집
• /
• 제41권3호
• /
• pp.305-316
• /
• 2021

건설사고는 근로자의 부주의, 안전장비 미착용, 안전규칙 미준수 등 다양한 요인이 복합적으로 작용해 발생할 수 있다. 건설사고를 유발하는 여러 요인 중 야외작업이 많은 건설업의 특성상 기상 조건은 건설사고 발생 요인 중 하나가 될 수 있다. 과거 발생한 건설사고 데이터는 사고예방을 위한 좋은 자료로 활용될 수 있지만, 건설업 재해사례 데이터는 자연어로 기술된 텍스트형태로 제공되기 때문에 건설업 재해사례 데이터에서 건설공사 위험요소(Hazard)를 추출하는 것은 많은 시간과 비용이 발생한다. 따라서, 본 연구에서는 텍스트마이닝을 이용해 국내에서 발생한 2,026건의 건설업 재해사례 텍스트데이터에서 건설공사 위험요소를 추출하고 빈도 분석(Frequency analysis)과 중심성 분석(Centrality analysis)을 통해 건설공사 위험요소의 계절별 중요도분석을 수행했다. 국토교통부에서 정의한 254개 건설공사 위험요소 중 51개 위험요소를 건설사고 텍스트데이터에서 추출했으며, 분석결과 봄, 가을은 거푸집, 여름은 비계, 겨울은 크레인이 계절별 가장 중요한 위험요소로 나타났다. 제안방법은 날씨, 계절, 기후 관련 건설사고 안전대책 마련에 활용될 수 있다.

• 한국비블리아학회지
• /
• 제28권1호
• /
• pp.191-207
• /
• 2017

이 연구는 텍스트마이닝 기술을 이용한 개체계량학적 분석을 인문학 분야 인물 연구에 적용하기 위해 수행하였다. 연구 대상으로 한 인물은 작품뿐만 아니라 종교, 생애에 대해 많은 연구가 이루어진 윤동주를 선정하였다. 본 논문에서는 윤동주 관련 연구 1,076건을 수집하여 이중에서 초록 정보를 가지고 있었던 220건의 논문을 대상으로 LDA(Latent Dirichlet Allocation) 방식의 토픽모델링 분석을 수행하였으며, 참고문헌 정보를 추출할 수 있었던 121건의 논문을 대상으로 저자동시인용 분석을 통해 연구의 동향을 살펴보았다. 또한 초록에서 인명, 작품명의 개체를 추출하여 이들의 관계를 살펴보았다. 이 연구를 통해 윤동주에 관련한 연구 동향은 생애, 시, 실존의식, 비교문학, 번역문학, 종교적 신념에 대한 연구로 다양한 분야에 걸쳐 이루어졌다는 것을 데이터를 기반으로 보다 객관적으로 분석해 볼 수 있었으며, 윤동주와 함께 연구되는 다른 인물이 어떤 작품을 매개로 하여 연구되어 왔는지에 대해서도 알 수 있었다. 이러한 결과는 인문학 분야의 지적구조를 밝히는데 개체계량학적 방법이 유용함을 증명하는 한편 인문학연구의 새로운 시각적 접근을 제안했다는 데에 의의가 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제18권7호
• /
• pp.10-27
• /
• 2018

본 연구에서는 텍스트 마이닝 분석을 통해 한국 사회에서 행복과 불행이 갖는 의미를 탐색하였다. 자료수집 및 분석을 위하여 온라인 뉴스 포털에서 Word2Vec과 TF-IDF 방법을 사용하여 '행복' 및 '불행' 키워드와 유사한 단어를 추출했다. 또한 K-LIWC 사전을 사용하여 행복 및 불행과 연관된 단어들의 감성 속성에 대해 알아보았다. TF-IDF 분석 결과, 행복과 불행은 사회적 요인과 해당 년도의 사회적 이슈들과 각각 높은 관련성이 있는 것으로 관찰됐다. Word2Vec 분석에서는 '희망'이 6년 연속으로 행복과 유사성이 높은 단어로 나타났다. K-LIWC 분석에서 '돈재정적이슈', '학교', '의사소통'은 행복 및 불행과 모두 관련성이 높았다. 그밖에 '몸 상태와 증상'이 불행과 높은 관련성이 있는 범주로 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 본 연구의 의의, 제한점 및 후속연구에 대한 필요성을 논의하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
• /
• 제19권3호
• /
• pp.513-519
• /
• 2018

본 연구의 목적은 소셜네트워크서비스 주제에 관한 연구동향을 조사하는 것이다. 연구의 목적을 달성하기 위해서 웹오브사이언스 데이터베이스에서 제목에 'Social Network Service(SNS)'를 포함하는 1994년부터 2016년까지 출판된 논문 초록 308편을 분석 하였다. 본 연구에서는 텍스트마이닝 기법 중에서 최근 많이 적용되는 토픽모델링기법을 활용하였다. 토픽모델링 분석결과 20개의 토픽(신뢰, 지지, 만족 모델, 조직 지배구조, 모바일 시스템, 인터넷 마케팅, 대학생 효과, 의견 확산, 고객, 정보보호, 건강관리, 웹 협업, 방법, 학습 효과, 지식, 개인 이론, 아동 지지, 알고리즘, 미디어 참여, 문맥 시스템)이 도출되었다. 또한 시계열회귀분석 결과 모든 토픽은 상승 추세로 나타났다.

• 대한공간정보학회지
• /
• 제22권3호
• /
• pp.87-97
• /
• 2014

현재 도시는 문제를 해결하고 경쟁력 향상을 위하여 ICT 기술을 접목시킨 지능형 도시에 집중하고 있다. 이러한 지능형 도시는 U-City, Smart City 등으로 정의되어 추진되고 있다. 이러한 추세 속에 U-City와 Smart City의 차이점이 무엇인지 제기되고 있다. 이에 본 연구는 타 연구와의 차별성으로 텍스트마이닝을 활용하여 논문 추세를 분석하고자 하였다. 본 연구는 지금까지 논문 추세를 통해 U-City와 Smart City의 차이점을 분석 도출하여, 향후 U-City 연구의 방향에 일조하고자 한다. 이러한 분석을 통해 국내 U-City는 도시에 대한 실제적 적용에 초점을 두고 있는 반면 Smart City는 단일 서비스 제공이나 기술개발 쪽에 초점을 두고 있다고 유추할 수 있었다. 그러나 본 연구에서는 키워드 집합의 구성에 주관적인 의견이 반영되었고, 키워드와 초록만을 분석하였다는 한계점을 지니므로 논문의 본문 또는 관련 연구보고서 등에 대한 추가적인 연구를 통해 U-City와 Smart City의 차이점을 확인하는 것이 필요하다.

• 한국ITS학회 논문지
• /
• 제16권6호
• /
• pp.231-243
• /
• 2017

자율주행자동차는 미래 교통수단으로써 주목받고 있으며, 전 세계적으로 관련 기술 개발 및 수용성 연구가 진행되고 있다. 그러나 자율주행자동차와 같은 신기술의 수용에 대한 인식조사는 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 자율주행자동차의 법제화와 상용화를 위한 기반 조성 작업의 일환으로 인터넷 기사와 댓글을 활용하여 텍스트 마이닝 기법 중 감성평가기법을 적용하여 자율주행자동차에 대한 시민들의 인식분석연구를 수행하였다. 분석 결과, 자율주행자동차에 대한 긍정적인 시각도 있으나 부정적인 인식이 더 큰 것으로 나타났으며, 대부분 유보적인 판단을 내리는 것으로 나타났다. 이는 자율주행자동차 기술의 불확실성, 탑승 경험 부족으로 인한 것이라 판단되었으며, 사회적 수용성 향상을 위해 도입 이전 해소되어야 할 문제라 사료된다. 또한 지속적인 인식조사 및 설문조사를 통해 사회적 수용성을 확보할 방안을 강구해야할 필요가 있을 것으로 판단된다.