• 제목/요약/키워드: 텍스트 마이닝. CONCOR 분석

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빅데이터를 이용한 비건 패션 쟁점의 분석 -한국, 중국, 미국을 중심으로- (Perception and Trend Differences between Korea, China, and the US on Vegan Fashion -Using Big Data Analytics-)

  • 정지운;윤소정
    • 한국의류학회지
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    • 제47권5호
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    • pp.804-821
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    • 2023
  • This study examines current trends and perceptions of veganism and vegan fashion in Korea, China, and the United States. Using big data tools Textom and Ucinet, we conducted cluster analysis between keywords. Further, frequency analysis using keyword extraction and CONCOR analysis obtained the following results. First, the nations' perceptions of veganism and vegan fashion differ significantly. Korea and the United States generally share a similar understanding of vegan fashion. Second, the industrial structures, such as products and businesses, impacted how Korea perceived veganism. Third, owing to its ongoing sociopolitical tensions, the United States views veganism as an ethical consumption method that ties into activism. In contrast, China views veganism as a healthy diet rather than a lifestyle and associates it with Buddhist vegetarianism. This perception is because of their religious history and culinary culture. Fundamentally, this study is meaningful for using big data to extract keywords related to vegan fashion in Korea, China, and the United States. This study deepens our understanding of vegan fashion by comparing perceptions across nations.

빅데이터 분석을 활용한 웰에이징 요인에 관한 연구 : 신문기사를 중심으로 (A Study on the Factors of Well-aging through Big Data Analysis : Focusing on Newspaper Articles)

  • 이종형;강경희;김용하;임효남;구진희;김광환
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제22권5호
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    • pp.354-360
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    • 2021
  • 사람들은 개인의 삶의 만족을 위하여 일과 삶의 균형을 맞추며 건강하고 행복하게 살아가는 것을 희망하고 있다. 따라서 걱정 없이 행복하고 건강하게 나이가 들어가는 것을 의미하는 웰에이징(well-aging)에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 연구는 웰에이징 관련 신문기사를 분석하여 웰에이징과 연관된 요인들을 파악하고자 하였다. 파이썬(Python) 기반의 웹 크롤링(web crawling)을 활용하여 2020년 11월까지 포탈 사이트 다음(daum)의 뉴스 서비스에 게재된 1,199편의 기사를 수집하였으며, 이중 연구 주제에 일치하는 기사 374편을 연구대상으로 선정하였다. 텍스트마이닝의 빈도분석 결과, '노인', '건강', '피부', '웰에이징', '제품', '사람', '노화', '여성', '국내', '은퇴' 등의 순서로 상위 10개의 키워드가 중요하게 파악되었다. 또한 출현 빈도가 높은 45개의 중요 키워드를 기반으로 사회 네트워크 분석을 수행한 결과 '피부-주름', '피부-노화', '노인-건강'이 강한 연결 관계를 나타났다. CONCOR 분석을 수행한 결과 45개의 중요 키워드들은 '삶과 행복', '질병과 죽음', '영양과 운동', '힐링', '헬스산업', '노화와 안티에이징', '건강', '노인서비스'의 8개 군집으로 구성되어, 신문기사들을 기반으로 나타나는 웰에이징과 관련된 요인들을 유추할 수 있었다.

뉴스 빅데이터를 활용한 수소 이슈 탐색 (A Study on Social Issues for Hydrogen Industry Using News Big Data)

  • 최일영;김혜경
    • 한국수소및신에너지학회논문집
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    • 제33권2호
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    • pp.121-129
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    • 2022
  • With the advent of the post-2020 climate regime, the hydrogen industry is growing rapidly around the world. In order to build the hydrogen economy, it is important to identify social issues related to hydrogen and prepare countermeasures for them. Accordingly, this study conducted a semantic network analysis on hydrogen news from NAVER. As a result of the analysis, the number of hydrogen news in 2020 increased by 4.5 times compared to 2016, and as of 2018, the hydrogen issue has shifted from an environmental aspect to an economic aspect. In addition, although the initial government-led hydrogen industry is expanding to the mobility field such as privately-led fuel cell electric vehicles and hydrogen fuel, terms showing concerns about the safety such as explosions are constantly being exposed. Thus, it is necessary not only to expand the hydrogen ecosystem through the participation of private companies, but also to promote hydrogen safety.

텍스트 마이닝을 활용한 저출산 정책과 대중인식 비교 (Comparative Analysis of Low Fertility Policy and the Public Perceptions using Text-Mining Methodology)

  • 배기련;문현정;이재일;박미나;박아름
    • 디지털융복합연구
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    • 제19권12호
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    • pp.29-42
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    • 2021
  • 한국의 저출산 심화에 따라 본 연구는 정부의 저출산 대응정책과 그에 대한 대중인식을 비교하여 근본적인 차이점을 밝히고자 했다. 이를 위해 네 차례의 '저출산·고령사회 기본계획'과 제3·4차 기본계획 발표 직후 2주간의 뉴스 댓글을 분석대상으로 선정하여, 빈도분석, 동시출현단어 분석, 구조적 등위성 분석을 실시하였다. 정책문서 빈도분석결과 제1·2차 시기는 직접적인 보육지원이, 제3·4차 시기부터는 사회구조적인 접근이 눈에 띄었다. 동시출현단어 분석에서는 정책과 댓글 모두 '육아'에서 일과 가정의 양립을 지향하였다. '결혼'과 '출산'의 경우 댓글은 연속성, 정책은 단절성이 두드러지며 특히 주거와 고용문제에서 큰 차이가 있었다. 댓글의 구조적 등위성 분석 결과에서는 대중들의 자녀 양육환경에 대한 관심, 정책 실효성에 대한 문제의식을 확인할 수 있었다. 본 연구는 빅데이터를 활용해 대중들의 인식을 확인하였다는 점에서 의의를 가지므로, 이에 근거한 정책 개선 등 향후 저출산 대응이 나아가야 할 방향을 수립하는 데 도움을 줄 수 있을 것이다.

텍스트 마이닝을 이용한 시대별 유리천장 연구동향 분석 (Analysis of the Study Trend of Glass Ceiling by Period Using Text Mining)

  • 김영만;이진구
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제21권8호
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    • pp.376-387
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    • 2021
  • 본 연구의 목적은 빅데이터 분석방법을 이용하여 유리천장 현상 관련 연구 동향을 분석하고 사회적 시사점을 제언하고자 하는 것이다. 유리천장의 연구 동향을 분석하기 위해 유리천장을 깬 역사적 사건인 '박근혜대통령 취임'을 중요 이슈로 설정하고 1기를 박대통령 재임 전, 2기는 재임 중, 3기는 재임 후로 구분하여 키워드를 수집하였다. 빈도분석 결과, 1기에는 주요 키워드로 선정된 '공무원'을 중심으로 연구가 이루어졌으며, 2기에는 '여성의 일가정 양립'이 주요 키워드군으로 선정되었다. 3기에는 여성 직업군의 키워드가 다양화되고 있었다. 일가정 양립 지원제도 이외에도 유리천장 요인 해소를 위한 제도개선에 관한 연구 및 연구대상 직종의 확대와 실생활에서의 이슈에 대한 해결책 제시를 위한 연구가 필요함을 사회적 시사점으로 제시하였으며, 추후 SNS나 뉴스기사에 나타난 일반대중의 '유리천장' 인식에 대한 연구가 필요함을 제언하였다.

텍스트 마이닝을 활용한 Youtube 광고에 대한 소비자 인식 분석 (A Study on Analysis of consumer perception of YouTube advertising using text mining)

  • 엄성원
    • 경영과정보연구
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    • 제39권2호
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    • pp.181-193
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    • 2020
  • 본 연구는 최근에 이슈가 되고 있는 텍스트마이닝을 활용하여 소비자 인식을 분석한 연구이다. 이를 위해 삼성갤럭시 Youtube 광고에 대한 소비자 리뷰 분석을 통해 소비자들이 가지고 있는 삼성 갤럭시에 대한 인식을 분석하였다. 분석을 위해 Youtube 광고의 소비자 리뷰 1,819개를 추출하였다. 이를 데이터 전처리 과정을 거쳐 광고와 관련된 키워드를 명사, 형용사, 부사로 분류하여 추출하였다. 이후 빈도 분석 및 감성 분석을 실시하였으며 마지막으로 구조적 등위성 분석을 통한 군집화를 실시하였다. 본 연구 결과를 간략히 요약하면 다음과 같다. 첫 번째 가장 많이 언급된 단어는 갤럭시 노트(n=217), 좋음(n=135), 펜(n=40), 기능(n=29) 등으로 나타났다. 이는 소비자들이 광고를 통해 "갤럭시 노트", "좋음", "펜", "기능"은 삼성 핸드폰 제품에 대해 기능적인 면이 좋고, 노트 펜에 대해서 긍정적으로 높게 인식한다고 판단할 수 있다. 추가적으로 "삼성페이", "혁신", "디자인", "아이폰" 등에 대한 인식은 삼성 핸드폰에 대해 혁신적인 디자인과 삼성페이의 기능적인 면에서 상당히 좋은 평가를 하는 것을 알 수 있다. 두 번째, Youtube 광고에 대한 감성분석 결과이다. 감성 분석 결과 감성강도 비율이 긍정(75.95%)로 부정(24.05%)보다 높게 나타났다. 이는 소비자들이 삼성 갤럭시 모바일폰에 대해 긍정적으로 인식하고 있음을 의미한다. 감성 키워드 분석 결과 긍정키워드의 경우는 "좋다", "후하다", "혁신적", "최고다", "빠르다", "예쁘다" 등으로 나타났으며, 부정키워드의 경우는 "겁난다", "울고싶다", "불편", "아쉽다", "싫다" 등이 추출되었다. 본 연구이 시사점은 기존 광고에 대한 소비자 인식 연구를 살펴보면 대부분 정량적 분석 방법에 의한 연구가 대부분이었다. 본 연구에서는 광고에 대한 정량적 연구 방법에서 탈피하여 정성적 연구를 통해 소비자 인식분석을 시도하였다. 이는 향후 연구에도 많은 영향을 미칠 것으로 판단되며, 정성적 연구를 통해 소비자 인식 연구의 출발점이 될 것으로 확신한다.

빅데이터 분석을 활용한 워터파크 현황 및 인식 분석 (Analysis of Waterpark Status and Recognition Using Big Data Analysis)

  • 김재환;이재문
    • 디지털융복합연구
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    • 제15권10호
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    • pp.525-535
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    • 2017
  • 본 연구는 최근 워터파크와 관련된 키워드를 통해 소비자 인식, 워터파크 현황을 살펴보고자 한다. 본 연구는 네이버와 다음을 수집채널로 선정하였으며, 키워드는 '워터파크'를 사용하였다. 자료 분석기간은 2015년 1월 1일부터 2016년 12월 31일까지 총 2년간을 연구기간으로 한정하였다. 분석결과 첫째, 빈도수를 살펴본 결과, 2015년 몰래카메라, 롯데워터파크, 검거, 용의자, 김해 2016년 롯데워터파크, 물놀이, 여름, 개장, 입장권 순으로 나타났다. 둘째, 연결정도 중심성 분석결과, 2015년 몰래카메라, 검거, 용의자, 여성, 샤워실 2016년 물놀이, 롯데워터파크, 여름, 원마운트, 입장권 순으로 나타났다. 셋째, N-GRAM 네트워크 그래프를 실시한 결과, 2015년 워터파크/몰래카메라, 몰래카메라/몰래카메라, 용의자/검거, 김해/롯데워터파크, 워터파크/용의자, 2016년 원마운트/워터파크, 김해/롯데워터파크, 워터파크/입장권, 워터파크/워터파크, 워터파크/개장 순으로 나타났다. 넷째, CONCOR분석을 실시한 결과, 2015년 3개의 그룹과 2016년 2개의 그룹이 형성되었다.

빅데이터를 활용한 뉴노멀(New normal)시대의 관광행태 변화에 관한 연구 (A Study on Tourism Behavior in the New normal Era Using Big Data)

  • 유경미;강종천;최연희
    • 문화기술의 융합
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    • 제9권3호
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    • pp.167-181
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    • 2023
  • 본 연구는 코로나 19 발생 후 여행 제재가 완화된 현재의 관광행태 변화를 분석하기 위해 소셜네트워크 분석프로그램인 TEXTOM을 활용하였다. 네이버, 구글, 다음이 제공하는 블로그, 카페, 뉴스 등을 대상으로 '국내여행', '해외여행' 키워드에 대한 데이터를 수집하였다. 사회적 거리두기가 해제된 2022년 4월~12월로 수집 기간을 정하였고, 코로나19 발생 이전인 2019년과 코로나19의 영향이 가장 심각했던 2020년은 각각 1년으로 하여 2022년과 비교 분석하였다. 텍스트 마이닝을 통하여 각각 총 80개의 핵심어를 추출하고 NetDraw를 사용하여 중심성분석을 하였다. 마지막으로 CONCOR분석을 통하여 상관관계가 있는 핵심어들을 4개로 군집화하였다. 연구결과, 2022년도의 관광행태는 코로나 발생 이전으로의 관광 회복, 각자가 선호하는 테마를 중심으로 여행의 세분화, 나라별 코로나 완화정책을 우선적으로 검색해 본 후 관광지를 선택하는 관광행태를 보인다. 코로나19 이후에 새롭게 도래하는 관광생태계에 대한 관광마케팅 전략과 관광상품 개발을 위한 기초자료를 제공할 것으로 기대한다.

빅데이터를 활용한 지역화폐 소비자 이미지 인식에 관한 연구 (A Study on Image Recognition of local Currency Consumers Using Big Data)

  • 김명희;류기환
    • 문화기술의 융합
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    • 제8권4호
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    • pp.11-17
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    • 2022
  • 현재 지역경제의 소득과 자금은 수도권으로 유출되고 있으며, 지역발전의 원동력인 인재들 역시 수도권으로 모여 지역의 경제는 심각한 위기에 직면해 있다. 지역화폐는 지방자치단체가 발행 주체이며, 해당 지역 안에서만 통용이 가능한 보조, 보완기능의 화폐이다. 지역경제 활성화를 위하여 지자체의 지역화폐 도입에 대한 이목 이 집중되면서 지역화폐의 발행 및 활용에 관한 연구가 계속하여 진행되고 있다. 본 연구에서는 현재 포털, SNS 등의 데이터 자료를 빅데이터를 활용하여 지자체 지역에서 발행되고 있는 지역화폐에 대한 소비자 이미지 분석을 통한 인식 파악과 함께 연구 결과를 바탕으로 지역화폐 발행 및 운영에 대한 시사점을 제시하고자 한다. 본 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 지역화폐의 정책적 발행을 통해 지역 소비를 유도하여 지역의 경제적 소득 증대 효과를 보이고 있으며, 둘째, 지자체는 지역화폐 발행과 유통으로 경제 활성화와 지역 경제의 선순환 시스템 구축에 힘을 기울이는 것으로 나타났다. 셋째, 블록체인 기술 도입으로 지역화폐의 안정적인 운영 실태를 보여주고 있다. 학술적 의의로 지역화폐의 정책의 방향성과 빅데이터 분석을 통하여 지역화폐에 대한 변화된 모습과 효과를 파악할 수 있었다.

빅데이터와 텍스트마이닝 기법을 활용한 군사보안정책 탐구 (Military Security Policy Research Using Big Data and Text Mining)

  • 김두환;박호정
    • 융합보안논문지
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    • 제19권4호
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    • pp.23-34
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    • 2019
  • 본 연구는 육군이 안고 있는 군사보안과 관련한 정책방향 연구의 방안으로서, 4차 산업혁명 신기술중의 하나인 빅데이터를 활용하고자 하였다. 텍스트마이닝 기법을 활용하여 군사보안(Military Security) 측면에서 국내외 저명 학술연구 논문들의 '군사보안' 트랜드를 분석하고, 이를 통해 우리가 착안해야할 정책적 방향을 도출해 낼 수 있다면, 군사보안의 큰 그림을 인식하고, 그만큼의 불필요한 시행착오를 줄일 수도 있기 때문이다. 연구결과 나름대로 의미있는 결과를 얻었는데, 국내연구는 4차 산업혁명을 지향하는 과정에서, 주로 보안의 IT기술 및 북한의 사이버보안 등과 같은 기술적인 군사보안에 관심이 많은 반면, 국외연구는 군사보안이 국가간 협력차원에서 필요하고, 군사보안 혁신을 통해 세계평화에 기여할 수 있는 방향으로 정책들이 연구되고 있음을 확인하였다. 단순한 군사보안이 안보차원이 아니라 세계평화와 안보레벨을 결정한다는 측면에서 진행되고 있는 다양한 학술적 정책연구들은 수십년간 북한과 대치되어 있는 우리의 즉물적인 상황과 대비되면서도 대승적인 차원에서 간과할 수 없는 보완방안을 제시받을 수 있는 것이었다. 군사보안이 국가간의 안보시스템적으로 연구되어야 하는 정책적 산물이라는 인식하에 국내의 학술연구의 방향도 기존의 기술보안적인 보안연구에 그치지 말고, 국가적 네트워크의 협력하에 보다 거시적인 군사보안 정책연구가 이루어져야 할 것으로 사료된다.