• 제목/요약/키워드: 텍스트 마이닝 분석

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텍스트 마이닝 방법을 활용한 국내 학습상담 연구 동향 분석 (Analysis of Trends in Domestic Learning Counseling Research Using Text Mining Methods)

  • 현용찬;양지혜;박정환
    • 융합정보논문지
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    • 제12권3호
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    • pp.302-310
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    • 2022
  • 본 연구는 청소년의 학습상담 관련 연구 동향을 텍스트 마이닝 방법을 활용하여 얻어진 결과를 살펴보고 후속 연구 방향을 제시하였다. 한국 청소년 고민의 상위 1, 2위는 학습과 진로이다. '학습상담', '학업상담'키워드로 RISS를 통하여 KCI 등재 후보 이상의 학술논문 201편을 대상으로 연구자의 주관과 편견을 최소화할 수 있는 텍스트 마이닝 기법으로 모델링 분석하였다. 학습상담 토픽 결과 상담 경험[토픽1], 집단상담 연구[토픽2], 부모상담[토픽3], 학습기술 프로그램 개발[토픽4]로 나타났다. 학습상담 관련 연구는 정서적인 안정을 위한 상담, 집단상담, 부모상담과 학습기술 프로그램이 개발되고 있다. 청소년의 고민을 해결하기 위한 학습상담은 심리 정서, 부모상담, 학습기술 전문가의 협업을 통한 통합적인 지원을 위한 연구가 지속되기를 기대한다.

정박 중 준해양사고 원인에 대한 빅데이터 분석 연구

  • 노범석;김태훈;강석용
    • 한국항해항만학회:학술대회논문집
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    • 한국항해항만학회 2018년도 춘계학술대회
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    • pp.144-146
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    • 2018
  • 준해상사고를 줄이기 위하여 준해양사고 등을 분석하여 사고 예방에 활용하였다. 하지만 준해양사고 건수가 많은 대신 주내용이 정성적이기 때문에 다양한 정량적 데이터로 분석하기에는 현실적 어려움이 있었다. 이러 장단점을 고려하여 준해양사고에 대해서 그동안 단순한 내용 검토 방식에서 통계적 분석과 이를 통한 객관적 결과 토출이 가능한 빅데이터 기법를 적용한 연구가 필요하다. 이를 위해 10,000여건의 준해양사고 보고서를 전처리 작업을 통해 통일된 양식으로 정리하였다. 이 데이터를 기반으로 1차로 텍스트마이닝 분석을 통해 정박 중 준해양사고 발생 원인에 대한 주요 키워드를 도출하였다. 주요 키워드에 대해 2차로 시계열 및 클러스터 분석을 통해 발생할 수 있는 준해양 사고 상황에 대한 경향 예측을 도출하였다. 이번 연구에서는 정성적 자료인 준해양사고 보고서를 빅데이터 기법을 활용하여 정량화된 데이터로 전환할 수 있고 이를 통해 통계적 분석이 가능함을 확인하였다. 또한 빅데이터 기법을 통해 차 후 발생할 수 있는 준해양사고 객관적인 경향을 파악함으로써 예방 대책에 대한 정보 제공이 가능함을 확인할 수 있었다.

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텍스트마이닝을 이용한 국내 만성질환자 대상 모바일 헬스 중재연구 동향 분석 (Analysis of research trends on mobile health intervention for Korean patients with chronic disease using text mining)

  • 손연정;이수경
    • 디지털융복합연구
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    • 제17권4호
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    • pp.211-217
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    • 2019
  • 국내 만성질환 관리에서 모바일 헬스 적용이 임상적으로 유용하다는 보고가 증가됨에 따라, 본 연구는 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 국내 외 학술지에 게재된 국내 만성질환자 대상 모바일 헬스 중재연구의 특성 및 중심 키워드의 변화를 파악하고자 시도된 이차분석연구이다. 분석대상 논문은 2005년부터 2018년까지 학술지에 게재된 최종 20편으로, 추출한 텍스트는 Microsoft Excel을 활용하여 논문별 분석을 실시하였고, Text Analyzer를 사용하여 주제어를 추출하였다. 연구결과, 모바일 헬스 중재 연구는 고혈압, 당뇨병, 뇌졸중 관상동맥질환자에 주로 적용되었다. 가장 많이 사용된 중재 유형은 애플리케이션 개발이었으며, 최근 연구에서는 주로 '유용성', '모바일 헬스', '결과측정' 등의 단어들이 가장 많이 출현하였다. 추후 만성질환자 대상 모바일 헬스 중재에 관한 국내 외 연구 모두를 포함하여 주제어 간의 연관성을 확인할 수 있는 사회연결망 분석방법을 적용하여 그 효용성을 확인해볼 것을 제안한다.

텍스트 마이닝 분석을 통한 노인학대 관련 연구 동향 분석 : 2004년~2021년까지 발행된 국내 학술논문을 중심으로 (Analysis of Research Trends in Elder Abuse Using Text Mining : Academic Papers from 2004 to 2021.)

  • 윤기혁
    • 사물인터넷융복합논문지
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    • 제8권4호
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    • pp.25-40
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    • 2022
  • 본 연구는 초고령화사회 진입을 목전에 두고 있는 우리나라에서 지속적으로 증가하고 있는 노인학대 학술 연구 동향을 파악하기 위해서 텍스트 마이닝 기법을 활용하였다. 분석 자료는 노인보호전문기관이 설립된 2004년부터 2021년까지 18년간 국내 전문학술지에 게재된 노인학대 관련 학술논문의 제목, 주제어, 초록을 텍스트로 전환하고, 분석 시기는 3개 구간으로 세분화 하여 논문의 패턴 및 전체 데이터 속에 의미를 파악하였다. 연구 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 본 연구에서 총 249편의 논문이 선정되었고(1구간은 81편, 2구간 64편, 3구간은 104편이 논문이 각각 선정). 연 평균 13.8편으로 2014년 이후 꾸준히 증가 후 2020년부터 연 평균이하로 감소하고 있다. 둘째 노인학대 텍스트 마이닝 결과 i) 상위 주요 키워드인 단어 빈도분석 결과 모든 구간(2004년~2021년)에 공통적으로 나타난 키워드는 노인학대, 노인, 영향, 요인, 인식, 가족, 사회, 방안, 경험, 학대피해노인, 학대예방, 우울 등이다. ii) TF-IDF 분석 결과 모든 구간에 공통적으로 출현한 키워드는 영향, 인식, 사회, 방안, 학대예방, 경험, 우울 등으로 나타났고, iii) 연결중심성 분석 결과 전 구간에 공통적으로 출현한 키워드는 노인학대, 노인, 영향, 요인, 특성, 인식, 가족, 방안, 사회, 학대예방, 경험 등이다. 셋째, CONCOR 분석 결과 1구간은 5개의 군집으로, 2구간은 7개의 군집으로, 3구간은 6개의 군집으로 각각 나타났다. 상기의 분석 결과 등을 바탕으로 노인학대 학술 연구의 동향을 살펴보았고, 이를 바탕으로 향후 노인학대 학술 연구를 위한 다양한 제언을 제시하였다.

멀티모달 방법론과 텍스트 마이닝 기반의 뉴스 비디오 마이닝 (A News Video Mining based on Multi-modal Approach and Text Mining)

  • 이한성;임영희;유재학;오승근;박대희
    • 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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    • 제37권3호
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    • pp.127-136
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    • 2010
  • 정보 통신기술이 발전함에 따라 멀티미디어 데이터를 포함하는 디지털 기록물의 양은 기하급수적으로 증가하고 있다. 특히 뉴스 비디오는 시대상을 반영하는 풍부한 정보를 내포하고 있으므로, 이를 효과적으로 관리하고 분석하기 위한 뉴스 비디오 데이터베이스 및 뉴스 비디오 마이닝은 광범위하게 연구되어왔다. 그러나 현재까지의 뉴스 비디오 관련 연구들은 뉴스 기사에 대한 브라우징, 검색, 요약에 치중되어 있으며, 뉴스 비디오에 내재되어 있는 풍부한 잠재적 지식을 탐사하는 고수준의 의미 분석 단계에는 이르지 못하고 있다. 본 논문에서는 뉴스 비디오 클립과 스크립트를 동시에 이용하는, 멀티모달 방법론과 텍스트 마이닝 기반의 뉴스 비디오 마이닝 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 텍스트 마이닝의 군집분석을 통해 뉴스 기사들을 자동 분류하고, 분류 결과에 대해 기간별 군집 추이그래프, 군집성장도 분석 및 네트워크 분석을 수행함으로써, 뉴스 비디오의 기사별 주제와 관련한 다각적 분석을 수행한다. 제안된 시스템의 타당성 검증을 위하여 "2007년 제2차 남북 정상회담" 관련 뉴스 비디오를 대상으로 뉴스 비디오 분석을 수행하였다.

텍스트 마이닝 기법을 활용한 한국의 경제연구 동향 분석 (Trend Analysis of Korean Economy in the Economic Literature by text mining techniques)

  • 송혜지;박경수;정혜은;송민
    • 한국정보관리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보관리학회 2013년도 제20회 학술대회 논문집
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    • pp.47-50
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    • 2013
  • 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.

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사회적 핵심 이슈 키워드 정보를 활용한 채팅 프로그램 개발 (Development of chatting program using social issue keyword information)

  • 윤경섭;정원혁
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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    • pp.307-310
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    • 2020
  • 본 논문에서 이슈 키워드 추출을 위해 텍스트 마이닝(Text Mining) 기술을 요구한다. 사회적 이슈 키워드를 추출하기 위해 키워드 수집 모델이 되는 사이트에서 크롤링(crawling)을 수행한 뒤, 형태소 단위 의미있는 단어를 수집하기 위해 형태소 분석(morphological analysis)을 수행한다. 한국어 형태소 분석을 위해 파이썬의 코엔엘파이(KoNLPy) 패키지를 활용한다. 형태소 분석을 통해 나뉘어진 단어에서 통계를 내어 이슈 키워드 추출한다. 이슈 키워드를 뒷받침할 연관 단어를 분석하기 위해 단어 임베딩(Word Embedding)을 수행한다. 단어 임베딩 수행을 위해 Word2Vec 모델 중 Skip-Gram 방법론을 적용하여 연관 단어를 분석하도록 개발하였다. 웹 소켓(Web Socket) 통신을 통한 채팅 프로그램의 상단에 분석한 이슈 키워드와 연관 단어를 출력하도록 개발하였다.

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국외 무용경영 연구동향에 관한 사회연결망(SNA) 분석 (A Study on the International Research Trends of Dance Management Using Social Network Analysis)

  • 이지영;김지영
    • 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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    • 한국콘텐츠학회 2019년도 춘계종합학술대회
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    • pp.259-260
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    • 2019
  • 이 연구는 텍스트마이닝 및 사회연결망 분석을 통하여 지금까지 축적된 연구주제의 핵심어와 네트워크 지식구조를 확인하여 무용경영 연구의 흐름과 동향을 분석하는데 목적이 있다. 무용경영 연구동향에 관한 텍스트마이닝 분석 결과, 전반적으로 무용경영 연구에서 가장 높은 빈도를 나타낸 특정 토픽으로는 'Performing arts', 'Entrepreneurship', 'Dance', 'Audience development', 'Dance management' 등이 도출되었다. 사회연결망 분석을 실시한 결과, 'Entrepreneurship', 'Dance Marketing', 'Marketing'에서 노드간의 연결성이 높은 것으로 나타났다. 또한 국외에서는 꾸준히 관객개발(audience development)과 공연마케팅(performing arts marketing)이 주요 쟁점으로 다루어져 왔다. 이와 같은 연구동향 및 지식구조 분석을 토대로 이 연구는 보다 확장된 무용경영 연구의 관점을 제안하였다.

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감성분석 연구 동향 (Sentimental Analysis Research Trends)

  • 이정훈
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
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    • pp.358-361
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    • 2018
  • 비정형 데이터 증가로 텍스트 마이닝을 사용해 데이터를 분석하는 연구가 주목받고 있다. 감성분석은 단어와 문맥을 분석하여 텍스트의 감정을 파악하는 기술이다. 본 논문에서는 감성분석 연구 동향, 적용분야, 방법론에 관해 분석하고 기술하려 한다. 감성분석은 2001년 채팅의 감정을 분석하면서 시작되었고, 2008년부터 본격적으로 연구가 진행되었다. 감성분석은 SNS, 상품 후기, 영화평, 뉴스 기사 등 다양한 데이터에 적용되고 있으며, 사회이슈 찬반 분석과 장소 선호도 분석 등 다양한 연구에서 사용되었다. 감성분석 방법은 감성사전을 이용하는 방식과 기계학습을 사용하는 방식으로 나누어지며 분석 방법을 발전시키기 위한 연구가 진행되고 있다.