• 한국조경학회지
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• 제46권2호
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• pp.27-36
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• 2018

본 연구는 공원 이용자의 욕구를 파악하여 이용자에 적합한 공원 환경으로 변화되어야 할 필요성에 주목하고, 이용자의 욕구를 파악하기 위하여 행태분석의 필요성을 제기하였다. 이에 온라인 데이터(블로그)를 연구의 기초자료로 선정하고, 5년 단위로 구분하여 데이터를 수집한 후 텍스트 마이닝을 활용해 시계열적 행태의 특성을 도출하고, 사회연결망 분석을 통해 온라인 데이터의 유의성을 검증하였다. 텍스트 마이닝 분석 결과, 첫째, '길을 걷다'(산책), '사진을 찍다', '자전거(인라인, 킥보드 등)를 타다', '먹다', '공연을 관람하다'는 올림픽공원에서 행해지는 공통적인 행태로 나타났다. 둘째, 수집된 데이터의 초기에는 운동 등 적극적인 신체활동을 행태가 주를 이루었지만, 최근에는 핸드폰, 게임, 음식을 먹고 커피를 마시는 등의 소극적인 비활동적 행태도 공원에서 나타나는 새로운 행태적 특징으로 나타났다. 셋째, 공원 이용자의 행태에 영향을 미치는 요인은 인터넷 발달, 자신의 개성과 스타일을 표현하는 문화 등 사회의 여러 가지 여건의 변화로 나타났다. 넷째, 올림픽공원에서 나타나는 특별한 행태는 공연 관람 등 문화적인 활동과 역사수업 등 교육적인 활동으로 도출되었다. 결론적으로 공원 계획 설계 시 의도하였던 목적보다는 여러 가지 시대적 변화로 사람들의 라이프 스타일이 변화하고, 공원의 행태에까지 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이에 올림픽공원의 주요 행태와 영향을 미치는 요인을 고려하여 이용자에게 적합한 환경으로 변화되어야 할 필요성이 있다. 분석방법으로 활용한 텍스트 마이닝은 과거의 데이터도 수집이 가능하다는 장점이 있어 행태 분석 시 장기적인 관점에서 분석이 가능하고, 도출된 키워드로 새로운 행태 및 가치 측정이 가능하여 이후 행태분석 연구의 영역의 확대가 가능한 것으로 판단된다. 또한, 사회연결망 분석을 통해 온라인 데이터의 타당성을 검증하여 연구결과의 신뢰를 높일 수 있었다. 추후 수집하는 데이터의 종류를 다양하게 하여 더 포괄적인 행태분석에 대한 연구가 수행되어야 하며, 대용량 데이터의 정확성, 신뢰성을 검증할 수 있는 다양한 방법에 대한 연구가 필요할 것이다.

• 디지털융복합연구
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• 제14권12호
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• pp.173-182
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• 2016

인공지능은 현재의 컴퓨팅시스템 성능한계를 극복하고 컴퓨팅 환경을 발전시켜 다양한 분야의 기술 발전을 위한 핵심 기술로서 주목받고 있다. 이에 세계 국가들은 물론이고, 국내에서도 인터넷 기업을 중심으로 사업화 기술개발이 이루어지고 있다. 정부 역시 인공지능 기술 개발을 위해 다양한 지원을 아끼지 않고 있으며, 이에 따른 기술의 발전으로 인공지능에 대한 관심이 증폭되고 있다. 그러나 긍정적인 시각과 부정적인 시각이 공존하고 있는 인공지능 분야에서 사람들의 의견을 분석하는 연구는 매우 부족한 실정이다. 이에 따라 본 연구에서는 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 SNS (Social Networking Service)에서 수집된 인공지능에 대한 사람들의 의견 데이터를 연도별로 비교 분석하여 수집된 데이터에 대한 긍정, 부정 여부와 함께 연도별 키워드를 확인하였다. 분석 결과, 국내 인공지능 분야의 연도별 키워드를 확인하였으며, 시간의 흐름에 따라 인공지능에 대해 부정적인 의견이 증가하는 것을 확인하였다. 그리고 이러한 비교분석 결과를 기반으로 인공지능 분야의 흐름에 대해 예측할 수 있었다.

• 정보교육학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.553-566
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• 2022

본 논문에서는 포털 사이트와 RISS에서 소셜 데이터와 학술 연구 데이터를 수집하고 TF-IDF, N-Gram, 의미 연결망 분석, CONCOR 분석을 실시하였다. 이를 통해 사회적 인식 양상과 현 상황을 파악하고, 시사점과 방향성을 제시하고자 하였다. 소셜 데이터에서 '인공지능 리터러시'보다 '인공지능 융합 교육'의 수집량이 2배 이상 많아 '인공지능 리터러시'에 관한 인식이 상대적으로 적은 것으로 나타났다. '인공지능 리터러시'에 소셜 데이터에서 '인간' 키워드는 소속된 군집이 없는 것으로 나타나 인문학 및 인공지능과 인간의 대한 철학적인 관심과 인식이 부족한 것으로 나타났다. 또한 '교육부' 키워드가 '인공지능 융합 교육'의 소셜 데이터에서만 빈도, 중요도, 연결 중심성이 모두 높게 나타나 '인공지능 융합 교육'이 정부의 정책과 관련 깊은 것이 확인되었다.

• 정보관리학회지
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• 제39권2호
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• pp.275-298
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• 2022

본 연구는 잊힐 권리와 관련한 뉴스 기사와 학술지 게재 논문을 대상으로 텍스트마이닝 분석을 활용해 각 문서 내에 나타난 논점과 특성을 살펴보았다. 분석을 위해 '잊힐 권리'와 '잊혀질 권리' 키워드를 검색어로 하여 2010년부터 2020년까지의 데이터를 수집하였다. 수집된 데이터를 대상으로 키워드 분석과 토픽모델링 분석을 수행한 결과, 지난 10년간 뉴스 기사와 학술지 논문에서 다루어진 쟁점은 크게 다르지 않으며, 접근방법 또한 유사한 것으로 나타났다. 다만 뉴스 기사와 학술지 논문 간 비교를 통해 이들 간 공통적으로 나타나는 쟁점과 부분적인 쟁점의 차이가 있음을 확인하였다. 따라서 본 연구에서 도출된 쟁점을 중심으로 기록관리학 분야에서도 적극적인 논의가 이루어져야 할 필요가 있으며, 공통적인 쟁점들을 우선적으로 고려하되, 쟁점상 이견이 존재하는 경우, 이를 다각적으로 논의하는 것이 필요하다고 볼 수 있다. 본 연구는 국내 기록관리학계에서 잊힐 권리와 관련된 논의가 이루어지고 있지 않은 현재의 상황에서 기록관리학 분야에서 잊힐 권리의 의미와 향후 발생할 수 있는 이슈를 도출해볼 수 있었다는데 의의가 있으며, 본 연구의 결과를 중심으로 기록관리학 분야에서 잊힐 권리에 대한 다양한 논의가 이루어지기를 기대한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권11호
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• pp.25-31
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• 2020

본 연구는 소프트웨어의 시험 평가에 있어 품질 특성에 대한 가중치를 적용하는 방법을 연구한 것이다. 가중치 적용방안은 시험성적서의 텍스트를 분석해서 텍스트의 빈도에 따른 비율을 소프트웨어 시험 성적의 품질 특성에 대한 가중치로 활용한다. 본 연구의 결과에 대한 타당성 검토는 개발자와 사용자를 중심으로 소프트웨어의 중요도를 평가하게 한 설문조사의 결과와 텍스트 분석의 빈도분석 결과를 비교해서 검토했다. ISO/IEC 25023에서 제시한 8가지 품질 특성을 기반으로 품질을 측정할 경우 동일한 가중치를 적용해서 소프트웨어 품질을 평가하는 것에 비하여 본 연구의 결과는 소프트웨어 특성을 고려한 소프트웨어 품질 측정 결과이므로 소프트웨어 시험 평가에 대한 품질 측정의 타당성이 높아진다고 할 수 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 추계학술대회
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• pp.11-13
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• 2019

대중들에게 정보를 빠르고 정확하게 제공하는 대표 매체인 뉴스 기사는 일 평균 1만 5천 건 이상이 보도되고 있다. 특정 주제 또는 분야에 대한 전반적인 동향을 파악하고자 대량의 텍스트 데이터를 수집하여 텍스트 마이닝(Text mining)과 머신러닝 등을 적용하는 연구들이 활발하게 수행되고 있다. 본 연구에서는 서울시의 이슈 및 문제를 파악하고자 약 5년간 뉴스 기사를 수집하여 키워드 분석 및 토픽 모델링을 적용하였다. 분석 결과 5년간의 뉴스 기사에서 빈번하게 출현하는 키워드들을 도출하였고 연도별로 도출된 키워드들을 비교분석하였다. 또한 토픽 모델링 적용 결과 뉴스 기사를 구성하는 20개의 주제를 도출하였으며 이를 기반으로 서울시의 주요 이슈들을 파악할 수 있다. 본 연구는 연도별, 분야별 세부 내용 및 시계열 분석, 다른 도시들의 이슈 및 문제를 도출하는데 활용될 것으로 기대된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.127-135
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• 2020

비정형 데이터의 수집, 분석 그리고 활용에 대한 필요성이 대두되고 있지만 여전히 비정형 데이터를 효과적으로 활용하지 못하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 국내 유수 이동통신 기업의 통신 시설장비 점검 시스템에 기록된 비정형데이터를 분석하여 장비고장 대응과 예방에 적극 활용할 수 있는 기반을 만들고자 하였고, 약 220만 건의 작업일지 데이터를 텍스트 마이닝을 통해 구조화/정형화 하였다. 이를 위해 장비 고장과 관련된 4가지 분석 프레임, 고장인지, 고장원인, 고장대상, 조치결과를 구성하였고 분석 결과로는 크게 3가지의 효율화 방안과 관련한 인사이트를 얻을 수 있었다. 첫 번째로는 신속한 조치를 통한 시간 단축을 도모하고, 두 번째로는 고장장비 Unit 수요를 예측하고, 마지막으로 현장 출동의 최소화를 지원할 수 있을 것으로 기대되었다. 결론적으로, 본 사례연구는 통신시설 장비 고장 대응을 위해 데이터 분석 대상을 정형 데이터뿐만 아니라 장비일지라는 비정형 빅데이터로도 범위를 확장했으며, 이를 분석에 활용하기 위해 처음으로 텍스트 마이닝을 시도를 했다는데 의의를 가진다. 또한 N사는 정형 데이터 뿐 만아니라 년 80만 건씩 축적되던 비정형 데이터의 활용 가치를 확인할 수 있던 기회를 가졌으며, 향후 비정형 데이터의 활용 방안에 대한 발전방향 그리고 추후의 정형 데이터와의 연계 분석 방안 등에 대한 가이드를 확보할 수 있었다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.115-128
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• 2022

본 연구는 Covid-19 팬데믹이 항공산업에 미친 영향과 동향을 살펴보고자 국내 뉴스 기사 데이터를 활용하여 키워드 트렌드 분석을 진행하였다. 데이터 수집을 위하여 Covid-19 발생 기준으로 전, 후 각 6개월의 기간을 나누어 '항공사' 키워드를 중심으로 관련 기사들을 추출하였다. 이후 기간별 동시 출현 빈도를 파악한 후 LDA 기법을 이용하여 토픽 모델링을 진행하였으며, Covid-19의 진행 동향과 토픽 패턴과의 관계 분석을 통해 상황에 따른 주요 토픽을 도출하였다. 이러한 결과를 활용하여 Covid-19와 같이 범세계적으로 영향을 주는 전염병이 발생할 경우 그 추이에 따라 항공산업에 미치는 영향을 예측할 수 있는 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 미래기술융합논문지
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• 제2권3호
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• pp.1-7
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• 2023

전세계적으로 기후 변화 문제가 심화되고 있으며, 화석연료의 사용 증가로 인한 다양한 문제들이 야기되고 있다. 특히 탄소중립 정책이 가속화됨으로 재생에너지에 대한 관심이 증가하고 있는 추세이다. 이에 본 연구에서는 SCOPUS DB를 활용하여 신재생에너지 연구 동향을 파악하였다. 초록 제공이 가능한 1,353개의 데이터를 확보하고 이를 분석할 수 잇도록 데이터 전처리를 수행하고 분석을 수행하였다. 토픽모델링 분석 결과 중요한 키워드로 renewable와 enegy로 나타났다. 이 외에도 electricity, solar, wind, 등이 중요한 키워드로 분석이 되었다. 본 연구 결과를 통해 신재생에너지 관련 기업의 실무자들이 신재생에너지 관련 연구동향을 실무에 활용할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국비블리아학회지
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• 제33권1호
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• pp.167-198
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• 2022

융합 과학 연구가 활성화되며 인문학에서도 디지털 인문학(Digital Humanities) 연구가 장려되고 있다. 이에 본 연구는 역사 데이터에 텍스트마이닝과 개체계량학 연구 방법을 적용한 시론(試論) 연구를 제안하고자 하였다. 선조실록(宣祖實錄)·선조수정실록(宣祖修正實錄), 난중잡록(亂中雜錄), 징비록(懲毖錄)을 활용하였으며, 사료(史料)에서 주제 변화와 공통 개체를 탐색하기 위해서 네트워크 분석과 DMR 토픽모델을 사용하였다. 분석 결과를 통해서 텍스트 데이터에 대한 계량 분석의 활용 가능성 확인, 특정 주제의 시기적 변화, 인물 개체 간 미발견 관계를 제시함으로써 연구의 확장 가능성을 제안할 수 있었다.