• 한국건설관리학회논문집
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• 제21권2호
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• pp.15-21
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• 2020

국토교통부가 2017년 12월에 발표한 제6차 건설기술진흥기본계획에 따르면, 건설기술혁신 등을 통해 2022년까지 건설 노동생산성을 40% 향상하는 것을 주요 목표로 하고 있다. 또한, 건설업계 및 학계에서는 건설 생산성 향상을 위해 지속적으로 다양한 연구 및 개발을 해오고 있다. 본 연구에서는 과거 15년간 대한토목학회 영문논문집에 발표된 생산성(Productivity) 관련 논문을 대상으로 어 프라이오리(A Priori) 알고리즘을 활용하여 키워드(Keyword) 간의 상관관계를 분석하였다. 분석 결과, 생산성 연구 키워드는 '작업(Work)' 및 '노무 인력(Labor)' 단어와 연관성이 매우 높은 것으로 나타났으며 생산성 영향요소, 생산성 모델과 시뮬레이션, 그리고 작업 시간에 따른 생산성 등이 키워드로 주로 연구되고 있음이 밝혀졌다. 또한, 건설기계(Machine) 혹은 장비(Equipment)와의 상관성은 낮은 것으로 분석되었다. 본 연구는 텍스트 마이닝(Text Mining)을 활용하여 국내 토목 분야에서 이루어진 생산성 관련 연구들의 개략적인 상관성과 경향을 분석하였으며, 특정 분야에서 이루어지고 있는 연구 동향 분석의 새로운 방안을 제시하였다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제17권6호
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• pp.13-23
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• 2016

정보통신기술 기반 건설자동화는 건설산업의 생산성 향상을 위한 중요한 분야로 인식되어 많은 연구가 진행되어 왔다. 이에 본 연구에서는 텍스트마이닝 기법을 활용하여 정보통신기술 기반 건설자동화 연구의 국내 동향을 살펴보았다. 분석 결과, '사업진행현황 수집 및 분석기술(26%)'과 '건설장비 자동화 요소분석 및 적용기술(28%)'이 주요한 연구 분야로 나타났다. '사업진행현환 수집 및 분석기술'에서는 건설정보가 핵심키워드로 나타났으며, 건설정보 중심의 자원관리, 현장관리, 정보관리 등의 연구와 실시간 정보를 통한 모니터링 연구 등이 주요한 연구방향으로 나타났다. '건설장비 자동화 요소분석 및 적용기술'에서는 유비쿼터스가 핵심 키워드로 등장하였으며 유비쿼터스 개념의 정보관리, 현장관리, 계측시스템 적용 등이 주요한 연구 방향으로 나타났다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.99-106
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• 2014

최근 자연어 및 정형언어 처리, 인공지능 알고리즘 등을 활용한 효율적인 의미 기반 지식모델의 생성과 분석 방법이 제시되고 있다. 이러한 의미 기반 지식모델은 효율적 의사결정트리(Decision Making Tree)와 특정 상황에 대한 체계적인 문제해결(Problem Solving) 경로 분석에 활용된다. 특히 다양한 복잡계 및 사회 연계망 분석에 있어 정적 지표 생성과 회귀 분석, 행위적 모델을 통한 추이분석, 거시예측을 지원하는 모의실험 모형의 기반이 된다. 하지만 대부분의 지식 모델은 특정 지표나 정제된 데이터를 수동적으로 모델링하여 분석에 활용한다. 본 논문에서는 텍스트 마이닝 기술을 통해 방대한 비정형 정보로부터 지식 모델을 구성하는 토픽인자와 관계 노드를 생성하고 이를 통합하는 방법과 정형적 알고리즘을 제시한다. 이를 위해 먼저, 텍스트 마이닝을 통해 도출되는 키워드 맵을 동치적 지식맵으로 변환하고 이를 의미적 지식모델로 통합하는 방법을 설명한다. 또한 키워드 맵으로부터 유의미한 토픽 맵을 투영하는 방법과 의미적 동치 모델을 유도하는 알고리즘을 제안한다.

• 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.

• 감성과학
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• 제15권1호
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• pp.97-104
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• 2012

최근에 사용자에 의한 대량의 텍스트 데이터가 발생하면서 사용자의 정보, 의견 등을 분석하는 오피니언 마이닝이 중요하게 부각되고 있다. 오피니언 마이닝 중 특히 정서 분석은 제품, 사회적 이슈, 정치인에 대한 호감 등에 대한 개인적 의견이나 정서를 분석하여 긍정, 부정이나 행복, 슬픔 등의 정서를 분석하는 연구 분야이다. 정서 분석을 위해서 정서 차원 이론의 정서가와 각성 차원의 2차원 공간을 사용하고, 이 공간에서 정서가 분포하는 영역을 설정하여 매핑하는 방법을 사용한다. 그러나 기존에는 정서의 분포 영역을 임의로 설정하는 문제가 있었다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해, 한국어 정서 단어 목록을 사용해 사용자 설문을 실시하여 2차원 상에 12개 정서의 분포를 구성하였다. 또한 2차원 상의 특정 정서 상태가 여러 개의 정서에 중첩되는 경우, 정서에 소속될 확률을 사용한 룰렛휠 방법을 사용하여 하나의 정서를 선택하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법을 사용하여 텍스트에서 정서 단어를 추출하여 텍스트를 정서로 분류할 수 있다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.67-78
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• 2019

본 연구의 목적은 Web of Science(WoS)에서 제공하는 학술 빅데이터를 활용하여 정보윤리 이슈를 탐색하고 향후 정보과 정보윤리 교육을 위한 시사점을 제공하는 것에 있다. 이를 위해 WoS에서 제공하는 학술논문 중 정보윤리와 관련해 출판된 318편의 논문을 텍스트 마이닝 하였다. 구체적으로는 R을 활용해 주요키워드에 대한 빈도 분석(TF, DF, TF-IDF), 토픽 모델링 기반의 정보윤리 이슈 분석, 그리고 각 이슈에 대한 연도별 출연 빈도를 분석하여 정보윤리 연구의 경향성을 탐색하였다. 주요 결과를 살펴보면 다음과 같다. 첫째, TF-IDF를 통해 'digital', 'student', 'software', 'privacy' 등의 단어가 주요 키워드임을 확인하였다. 둘째, 토픽 모델링 분석 결과, 'Professional value', 'Cyber-bullying', 'AI and Social Impact' 등을 포함한 총 8개 이슈로 분석되었고, 그 중, 'Professional value'와 'Cyber-bullying' 이슈가 상대적으로 높은 비율을 차지하고 있었다. 본 연구는 이러한 분석 결과를 기초로 우리나라 정보윤리 교육을 시사점을 논의하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제20권4호
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• pp.133-145
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• 2022

연구 목적은 데이터 거버넌스의 연구 동향을 파악하고자 하였다. 연구 대상은 데이터 거버넌스 개념과 전략이 제시되기 시작한 2009년부터 2021년까지의 논문 158편을 대상으로 하였다. 주요 연구방법은 텍스트 마이닝을 활용하였고, 주요 방법은 빈도분석, 워트클라우드, 네트워크 분석 및 토픽 모델링 기법을 사용하여 분석하였다. 연구 결과 최빈 키워드는 정보, 빅데이터, 관리, 정책, 정부, 법률, 스마트가 확인되었다. 또한 네트워크 분석 결과 데이터 산업 정책, 데이터 거버넌스 성과, 국방, 거버넌스, 데이터 공공 등의 주제로 연관된 연구 수행이 이루어지고 있었다. 토픽 모델링을 통해 도출된 4개 토픽은 "데이터 거버넌스 정책", "데이터 거버넌스 플랫폼", "데이터 거버넌스 관련 법률", "데이터 거버넌스 구현"이며, 이중 "데이터 거버넌스 플랫폼" 관련 연구는 증가 추세를 보였고, "데이터 거버넌스 구현"은 축소되고 있는 경향이었다. 본 연구는 데이터 거버넌스 관련 연구를 종합적으로 정리하였다. 데이터 거버넌스는 조직 차원의 데이터 경영 및 데이터 통합 정책, 관련 기술 등 관련 분야와 다양한 시각에서 연구영역 확대가 필요하다. 향후 해외데이터 거버넌스들을 대상으로 한 분석 대상을 확대하고 4차산업혁명, 인공지능, 메타버스 등 데이터 기반 미래 산업이 요구되는 산업 분야에서의 연구 방향과 정책 방향 수립 관련 후속 연구를 기대할 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.30-40
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• 2021

코로나 19의 영향으로 배달앱 시장이 빠르게 성장하며, 리뷰와 평점이 더욱 중요해지고 있다. 그러나 급격하게 늘어난 리뷰와 평점의 신뢰도에 의문이 제기되고 있다. 따라서 본 연구는 리뷰와 평점을 탐색적으로 분석하여 배달앱 리뷰의 신뢰도와 유용성을 파악하고, 이를 높일 방법을 탐구하였다. 텍스트 마이닝 기법을 사용하여 도출한 결과는 다음과 같다. 첫째, 요기요와 네이버 지도, 구글 지도의 음식점 평점을 분석한 결과, 요기요는 가장 우편향된 평점 분포를 보여주었다. 둘째, 요기요의 세부 평점 요인(맛, 양, 배달)간에는 모두 강한 양의 상관관계가 있었고, 이는 부정 리뷰의 단어 분석에서도 드러났다. 셋째, 리뷰의 극성에 따라 사용되는 품사와 형태소의 비율이 달랐다. 넷째, 전체 리뷰 데이터에서 367개의 부정어를 선별한 후, 이를 분류하여 치킨 전용 부정어 사전을 제작하였다. 본 연구는 치킨 리뷰의 탐색적 분석을 통해 앞으로 배달앱 리뷰에 대한 연구가 나아가야 할 방향을 제시하였다.

• 한국기록관리학회지
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• 제24권1호
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• pp.89-109
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• 2024

본 연구는 국내외 기록정보서비스의 연구 동향을 분석한 것으로 2003년부터 2022년까지 한국학술지인용색인(KCI)에 수록된 학술논문 136편과 LISTA(Library, Information Science & Technology Abstracts)에 수록된 학술논문 74편을 대상으로 연도별, 연구 유형별, 연구자 유형별, 연구 대상별, 연구목적별 현황을 살펴보았다. 또한 텍스트마이닝 기법을 적용하여 빈도분석, 동시출현 빈도분석, 중심성분석, 토픽모델링을 진행하였다. 연구의 결과 국내 논문은 특정 기관이나 기록물에 집중되었고 이용자 중심의 만족도조사 연구, 콘텐츠 중심의 연구 등이 진행되었다. 국외논문은 아키비스트와 이용자 간의 관계를 연구하는 흐름과 함께 평가 중심의 연구, 자료·자원·컬렉션 등의 정보제공 연구가 다수 진행되었음을 확인하였다. 정보자원의 관리는 국내외 논문 공통의 토픽으로 확인되었으나 국내는 정보자원의 품질 유지를, 국외는 정보의 저장과 검색에 집중된 연구 흐름을 파악할 수 있었다.

• 한국응용과학기술학회지
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• 제40권4호
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• pp.724-732
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• 2023

본 연구에서는 코로나 이후 색조화장품 시장의 소비자들의 온라인 관심 정보에 대한 자료 수집을 통하여 색조화장품 정보 검색의 특성과 텍스트 마이닝 분석 결과에 나타난 코로나 이후 색조화장품 시장의 주요 관심정보들을 분석하고자 하였다. 실증분석에서는 "색조화장품" 이라는 단어를 포함하는 뉴스, 블로그, 카페, 웹페이지 등의 모든 문서들을 분석 대상으로 텍스트 마이닝을 수행하였다. 분석 결과 코로나 이후 색조화장품에 대한 온라인 정보 검색은 주로 구매 정보와 피부와 마스크 관련 화장법 등에 관한 정보와 관심 브랜드와 행사 정보 등의 주요 토픽이 주를 이루고 있었다. 결과적으로 코로나 이후 색조화장품 구매자들은 적극적인 온라인 정보 검색을 통하여 제품 가치와 안전성, 가격 혜택, 매장 정보 등의 구매 정보에 더욱 민감하게 될 것이므로 이에 대한 대응전략이 요구된다.