과학기술이 경제사회의 핵심동력으로 작용하면서 향후 산업발전 및 국가 경쟁력 강화에 기여할 수 있는 과학기술에 대한 경쟁력을 확보하기 위해 신규 유망기술 발굴의 필요성이 높아지고 있다. 주요 선진국에서는 미래 유망기술을 예측하고 이에 대한 연구개발 지원이 추진 중에 있다. 현재 우리나라에서도 미래기술 예측을 위한 모델 및 조사체계 강화방안에 관한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 신성장동력으로 각광받고 있는 바이오 분야에 대한 미래유망 연구 및 기술에 대한 도출방법을 연구하고자 한다. 바이오 분야 논문을 수집 및 분석하고 주제를 확인하기 위해 텍스트마이닝 기법을 활용하여 주요 연구 분야를 도출하고자 한다. 텍스트마이닝 기법으로 논문등고선을 분석하여 바이오 분야의 중점 연구분야를 도출한 후, 심층분석을 통해 세부적인 연구동향 파악으로 미래유망 바이오 중점 연구테마에 대해 살펴보고자 한다.
코로나 19로 인해 라이브 스트리밍 서비스 시장의 성장이 가속화되고 있어 라이브 스트리밍 모바일 애플리케이션의 다운로드와 리뷰의 수도 급격히 증가하고 있다. 본 연구에서는 게임 스트리밍 서비스 기업 중 하나인 트위치(Twitch)의 모바일 애플리케이션을 대상으로 하여 텍스트마이닝 기법 중 LDA 토픽모델링을 통해 총 8개의 토픽을 추출하였는데 그중 7가지 불편요인들이 추출되고, 공기어 분석 방법을 활용해 사용자 리뷰를 분석하여 사용자가 주로 느끼는 5가지 불편요인들을 탐지하여, 최종, 광고, UI 디자인, 기술문제를 해결하는 동시에 디지털 경쟁력도 강화할 수 있는 솔루션을 제공하였다. 본 연구에서 제공한 솔루션은 향후 트위치(Twitch)뿐만 아니라 타 라이브 스트리밍 서비스 기업에도 디지털 경쟁력을 향상할 수 있는 기회를 제공할 수 있을 것이다. 향후 본 연구에서 제공한 솔루션의 유용성 및 신뢰성을 판단하기 위해 진일보 연구할 가치가 있다.
본 연구의 목적은 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 부산 및 기타 지자체의 도시계획 보고서에 포함되어 있는 서지정보를 분석하고 새로운 스마트도시계획의 수립을 위한 전략 분야를 도출하는 것이다. 텍스트 마이닝 분석은 구조화되어 있지 않은 문서로부터 키워드를 추출하고 획득한 정보의 특성과 패턴을 발견하는 기법으로 최근 지식관리 측면에서 많이 사용되고 있다. 본 분석을 통해 초기의 부산 도시계획은 개별 산업분야 고도화에 초점이 맞춰져 있을 뿐 각 분야별 정보시스템의 연계에 대한 논의가 적은 것으로 나타났지만 최근 계획에서는 도시통합운영관리와 관련한 물리적 인프라와 ICT시스템과 관련한 내용이 다수 포함되어있는 것으로 나타났다. 특히, 타 지자체에 비해 항만/물류, 문화, 전시 분야가 특유의 서비스영역으로 도출되었지만 도시안전, 데이터공유, 신재생에너지 분야에 대한 계획은 부족한 것으로 나타났다. 본 연구는 향후 새로운 스마트 도시계획 수립을 위한 정책적 시사점을 제공할 것으로 기대한다.
개념망(Concept Network)은 시멘틱 검색, 개인화 검색, 추천, 텍스트마이닝 기법의 개선 등에 필수적인 지식베이스이다. 최근 효과적인 개념망 구축을 위해 온톨로지를 기반으로 하여 개념의 표현을 확장시키는 연구가 활발하다. 이에 본 논문은 World Knowledge로 평가받고 있는 위키피디아 데이터를 '개념' 집합의 원천으로 활용하여 3차원 텍스트 표현 모델 기반 개념망을 구축하는 기법을 제안한다. 사실상 개념들 간의 관계 정보는 시간의 흐름에 따라 변동하기 때문에, 텍스트 문서로부터 도출되는 '개념'은 Formal Concept Analysis 이론체계의 개념에 따르는 것이 바람직하다. 이를 위해 본 논문은 하나의 개념을 '단어'와 '문서' 간의 2차원 행렬로 표현하여 문서집합에 잠재된 개념간의 연관망을 보다 정확하게 생성하게 한다.
빅데이터를 활용한 데이터 분석 기법 중 비정형 데이터 분석의 하나인 텍스트 마이닝 기법을 활용하여, 외국 학술지에 나타난 한국의 경제 분야 트렌드를 분석한다. 데이터베이스로 Web of Knowledge의 연구논문을 활용하였으며, 키워드 분석, 네트워크 분석, 토픽모델링 분석을 통해 연구 동향 및 지적구조를 파악하는 데 그 목적이 있다.
본 연구의 목적은 다양한 자료를 검토 한 후 텍스트 마이닝 기법과 미래예측기법인 퓨쳐스휠 기법 그리고 극성선택 기법을 활용하여 임금피크제에 대한 미래 모습을 과학적으로 그려보고자 하였다. 이를 위해 논문, 뉴스기사, SNS(트위터, 블로그), 연구보고서 등을 수집하였다. 수집된 자료를 토대로 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 메인주제 단어에 대한 키워드를 추출하고 퓨쳐스휠 기법과 극성선택 기법을 활용하여 임금피크제 미래 성공에 대한 최종결론을 도출하였다. 분석결과 임금피크제 미래 예측은 긍정적으로 예측되었다. 총 5가지의 메인 주제 중 임금피크제 찬반논란과 임금피크제 해결과제는 부정적으로 예측되었지만 임금피크제 배경이나 임금피크제의 목적 및 이유, 임금피크제 대안에 대해서는 긍정적으로 예측 되었다. 따라서 최종적으로 5가지 메인 주제 중 3가지가 긍정적으로 예측되어 임금피크제에 대한 미래는 긍정적으로 예측되었다. 임금피크제의 목적은 고령 근로자들의 정년보장과 고용안정일 것이다. 그러나 임금피크제가 성공적으로 실행되기 위해서는 단순히 연령만 고려된 임금삭감이 아니라 근로시간이나 직원의 직무 유형 등 다양한 특성들을 고려하는 지원이 필요할 것이다.
본 연구는 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 수학수업에서 나타나는 교사의 감성적 언어를 확인하고자 하였다. 이를 위해 우수 수업 동영상을 활용하여 수업에서 발생하는 교사의 수업 언어 데이터를 수집하였다. 추출한 비정형 데이터에 대한 분석 과정은 데이터 수집, 데이터 전처리, 텍스트 마이닝 분석의 세 가지 단계로 진행하였다. 분석 결과 수학 수업에서 오고가는 담화 중에서 교사의 감성적 반응을 나타내는 언어는 거의 나타나지 않았으며, 이를 통해 수업의 정의적 영역 측면에서의 시사점을 도출하였다.
오늘날 다양한 소셜 미디어 플랫폼이 널리 퍼져 있고 사람들은 그들의 일상생활 속에서 밀접하게 그러한 플랫폼들을 이용하고 있다. 이에 따라, 많은 수의 구독자, 시청, 댓글 등을 보유한 인플루언서들은 우리 사회 속에서 큰 영향력을 가지게 되었다. 이러한 추세에 따라 많은 회사들은 그들의 상품과 서비스 판매의 촉진을 위한 마케팅 목적으로 인플루언서들을 적극 활용하고 있다. 본 연구에서는 게임 마케팅을 위한 비디오에서 인플루언서들의 스피치를 추출하고 텍스트화하여 이를 텍스트 마이닝 기술을 이용하여 탐색적으로 분석한다. 분석에 있어, 성공한 마케팅 비디오와 실패한 마케팅 비디오를 구분하고 성공, 실패한 마케팅 비디오에서 인플루언서들의 언어적 특징들을 비교 분석한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제24권6호
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pp.1429-1437
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2013
빅 데이터 분석기법 중 비정형데이터 분석기법인 텍스트 마이닝 기법을 이용하여 기후변화 관련 식품분야 논문 초록에서 용어들의 출현빈도를 분석하였다. 이를 위하여 용어-문헌 행렬을 만들고, 용어들간의 비유사성 측도를 바탕으로 계층적 군집분석기법을 적용하여 문서들을 군집화하였다. 군집화된 문서들간의 상호 연관성과 군집별로 특정용어의 빈도를 파악하여 문서군집을 특정주제별로 분류하였다. 이러한 연구를 통하여 식품분야의 기후변화 관련 논문들의 추세와 관심주제어를 파악할 수 있었으며, 향후 기후변화 적응 및 대응 체계 로드맵 작성 시 연구 개발 기초 자료로 활용할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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