• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권7호
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• pp.183-191
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• 2020

본 연구의 목적은 최근 교육정책 중 관심거리가 되고 있는 '고교학점제' 관련 언론사 기사들의 최근 변화(2017년~2019년: 3년간) 모습을 객관적으로 분석하여 제시하는 것이다. 주요 연구방법론은 BIGKinds 서비스의 특정 검색어 뉴스 검색, 뉴스 트렌드 분석, 키워드 추출 및 워드클라우드 구현, 네트워크 분석 및 네트워크 그림 제시 등 이었다. 연구결과는 첫째, 2017년~2019년 3년간 국내 주요 언론사에 등장한 고교학점제 관련 기사건수는 총 3,649건이며, 정부(교육부)의 관련 정책발표를 계기로 4번 정도 특정 시점에서 기사건수가 급격하게 증가하는 뉴스 트렌드를 보였다. 둘째, 분석대상 3년간의 고교학점제 관련 언론사 기사들에서 추출한 상위출현빈도 20위 키워드들을 제시하였으며, 연도별 키워드의 변화가 나타난 것을 확인하였다. 셋째, 고교학점제 관련 언론사 기사들의 연도별 네트워크는 인물, 기관, 키워드 별로 다른 모습으로 시각화하여 제시하였다. 이와 같은 연구결과는 고교학점제 교육정책이 문재인 정부의 대표적인 교육정책으로 채택되어, 정책 결정 단계를 거쳐 정책 집행 단계로 진행되고 있음을 확인해 주었다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권8호
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• pp.235-240
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• 2021

오름의 방문객 수가 증가하고 있고 관광의 트렌드는 빠른 속도로 변화하고 있다. 오름 방문의 동기도 과거의 휴식과 쾌락의 차원에서 경험과 체험을 중점으로 변화하고 있다. 이러한 변화에 맞춰 사람들은 오름에 오를 때 단순히 운동만이 아닌 결혼, 가족여행 등과 같은 동기를 선정하여 방문한다. 하지만 관광객의 오름 방문 동기에 맞는 오름을 찾는 것은 어렵다. 본 연구에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위하여 웹문서 검색 엔진을 통해 오름과 콘셉트에 대한 연관 수치를 실시간으로 수집하여 오름의 콘셉트를 자동으로 분류하고 홈페이지에 제공하는 시스템을 제안한다. 원하는 날짜를 선정해서 과거 혹은 선택한 기간의 오름과 콘셉트에 대한 연관 수치 확인이 가능하다. 이러한 연구를 통해서 제주의 자연유산인 오름의 방문을 활성화하여 제주 관광의 발전에 이바지할 수 있다. 향후 제주 오름만이 아닌 해수욕장이나 바다 등으로 본 시스템을 확장할 수 있다.

• 한국식품위생안전성학회지
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• 제30권4호
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• pp.329-342
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• 2015

본 연구에서는 소셜미디어 콘텐츠를 소프트웨어 시스템을 이용하거나 정성적으로 분석함으로써 삭카린나트륨에 대한 소비자 인식도를 조사하고자 하였다. 첫 번째로, 1년(2013.7~2014.6)의 기간 동안 네이버와 카페에서 작성된 글들을 수집하였으며, 수집된 글들은 무료 텍스트 분석 소프트웨어인 TONK를 사용하여 분석되었다. 블로그와 카페에서 작성된 글들은 주로 삭카린나트륨을 사용하지 않은 제품에 대한 것으로 파악되었으며, 기타 높은 단맛과 낮은 열량을 보이는 삭카린나트륨의 특성, 식품첨가물 제거법에 대한 내용이 있는 것으로 파악되었다. 두 번째로, 네이버 트렌드 검색 서비스를 이용하여 삭카린나트륨에 대한 검색량 증가 구간에 발생한 언론보도 사건을 조사하였다. PC 검색량의 경우 총 11개 증가 구간 중 6개의 구간에서, 모바일 검색량의 총 12개 증가 구간 중 8개의 구간에서 뉴스에서 삭카린나트륨 사용허용 품목 확대에 대해 보도한 것으로 나타났다. 세 번째로 식품의약품안전처의 삭카린나트륨 사용 허용품목 확대 발표를 보도한 연합뉴스의 댓글을 분석하였다. 공감수 100개 이상인 댓글의 내용을 분석 결과 정부 불신을 비판하는 댓글들이 가장 많았으며, 그 외 관련 제품의 가격 비판 댓글과 기업 불신을 드러내는 댓글들이 파악되었다. 시판 제품들의 표시사항 분석 결과, 삭카린나트륨을 첨가하지 않은 제품들은 삭카린나트륨 무첨가라는 표시를 강조하고 있는 것으로 조사되었다. 본 연구 결과 소비자들은 삭카린나트륨의 사용 확대에 관심이 있으며, 사용 확대 보도시에 검색량이 증가하였다. 따라서, 매체들은 삭카린나트륨 사용 확대에 관하여 보도를 할 때에 과학적인 근거에 바탕하여 확대배경이나 적정 섭취량 등을 함께 알리는 것이 소비자의 올바른 인식에 도움을 줄 것이다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권9호
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• pp.387-398
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• 2023

코로나 19 유행은 인류 생활 방식과 패턴에 큰 영향을 주었다. 코로나 19는 침 방울(비말)은 물론 공기를 통해서도 감염되기 때문에 가능한 대면 접촉을 피하고 많은 사람이 가까이 모이는 장소는 피할 것을 권고하고 있다. 코로나 19 환자와 접촉했거나 코로나 19 환자가 발생한 장소에 있었던 사람이 코로나 19에 감염되었을 것을 염려한다면 구글에서 코로나 19 증상을 찾아볼 것이라고 충분히 예상해 볼 수 있다. 본 연구에서는 과거 독감 감시와 관리에 중요 역할을 했었던 구글 트렌드(Google Trends)를 다시 소환하고 코로나 19 확진자수 데이터와 결합하여 미래의 코로나 19 확진자수를 예측할 수 있을지 딥러닝 모델(DNN & LSTM)을 사용한 탐색적 데이터 분석을 실시하였다. 특히 이 연구에 사용된 검색어 빈도 데이터는 공개적으로 사용할 수 있으며 사생활 침해의 우려도 없다. 심층 신경망 모델(DNN model)이 적용되었을 때 한국에서 가장 많은 인구가 사는 서울(960만 명)과 두 번째로 인구가 많은 부산(340만 명)에서는 검색어 빈도 데이터를 포함하여 예측했을 때 더 낮은 오류율을 기록했다. 이와 같은 분석 결과는 검색어 빈도 데이터가 일정 규모 이상의 인구수를 가진 도시에서 중요한 역할을 할 수 있다는 것을 보여주는 것이다. 우리는 이와 같은 예측이 더 강력한 예방 조치의 실행이나 해제 같은 정책을 결정하는데 근거 자료로 충분히 사용될 수 있을 것으로 믿는다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2006년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.298-301
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• 2006

본 연구는 아름다운 얼굴의 시대별 특징변화를 관찰하기 위해 수행되었다. 얼굴을 구성하고 있는 물리적 요소들은 매우 복잡하여 얼굴 특징별 분류와 명명이 어렵기 때문에 본 연구에서는 얼굴의 감성모형을 활용하였다. 얼굴을 물리적 특징만으로 모형화 할 경우 다차원의 복잡한 공간으로 구성될 수밖에 없으나 감성공간으로 모형화하면 2차원의 공간에서 압축하여 설명이 가능한 장점을 가지기 때문이다. 연구의 범위를 한국의 여자 스타들의 얼굴을 중심으로 2006년 현재 매체 빈도수, 인기 검색 Site의 검색 순위, 신뢰성 있는 조사기관의 인기순위 등을 기준으로 하여 조사하였으며 연령은 20대에서 30대 초반으로 규정하였다. 또한 시간의 변화에 따른 아름다운 얼굴의 트렌드 관찰을 위해 2001년 박수진 등의 연예인 얼굴 DB의 스타얼굴과의 비교 관찰을 통하여 최근 5년간의 변화를 살필 수 있었다.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.15-20
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• 2018

현대사회에서 범죄는 큰 사회문제 중의 하나이다. 범죄는 피해자뿐만 아니라 피해자 주변인들에게도 큰 영향을 미친다. 범죄는 발생하기 전에 예측하여 범죄 발생을 막는 것이 중요하다. 범죄를 예측하기 위한 다양한 연구가 진행되었다. 범죄 예측에 중요한 요소 중에 하나가 범죄 발생 빈도수 이다. 범죄 발생 빈도수는 범죄를 예측하는 분야의 기본 데이터로 많이 사용되고 있다. 그러나 범죄 발생 빈도수는 통계처리기간을 거쳐 약 2년 뒤에 발표된다. 본 논문은 범죄 발생 빈도수를 간접적으로 파악할 수 있는 방법으로 웹에서 검색되는 범죄 관련 키워드의 빈도수 분석을 제안한다. 범죄 발생 빈도수의 키워드와 실제 범죄 발생빈도수의 관계를 상관 계수로 분석하여 관련이 있음을 확인하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제12권10호
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• pp.243-252
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• 2014

소셜 미디어 데이터를 통해 파급되는 형태를 분석하여 국내 외 정치, 경제, 보건, 사회 문화현상을 대응하고자 하는 연구가 활발히 진행 중이다. 본 연구는 한국인이 가장 많이 사용하는 검색 서비스인 검색 정보를 알 수 있는 네이버 트렌드와 소셜 데이터인 네이버 블로그, 네이버 카페와 Open Data(API)를 사용하고 기상청의 온도, 습도 데이터를 사용하였다. 사람의 감성을 나타내는 감정 어휘와 감각을 표현하는 감각어휘 중 미각 어휘를 분석하여 대중의의 감성 활동 변화를 연구하였다. 적합도 검증과 계층적 군집분석으로 군집의 개수를 정하여 비 계층적 군집분석으로 군집화 하였다. 군집분석 결과 8개의 군집으로 군집화되어 감성어휘를 알 수 있었다. 판별분석에 의하면, 군집분석에서 결정된 8개의 그룹은 98.9% 정확성을 갖는 것으로 나타났다. 본 연구에서 연구한 감성 활동 변화는 온도와 습도에 의해 감성 활동을 예측 할 수 있어 감성을 공유하고 대중의 기분을 파악하여 서로 공감대를 형성 할 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.336-344
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• 2019

현재 한국은 고령사회에 진입하면서 폭넓은 분야에서 노인문제가 발생하고 있다. 본 연구는 노인문제 중 노인의 건강문제와 안전문제에 대해 연구하고자 한다. 이론적 배경으로 매슬로우의 욕구이론을 적용하였으며, 욕구 5단계 중 생리적 욕구와 안전의 욕구를 노인건강과 안전에 연관하여 새로운 이론을 설정하였다. 노인의 건강문제는 생리적 욕구에 적용하여 신체와 인지, 심리부분으로 자세히 살펴보고, 실내, 외에서 발생하는 안전사고는 안전욕구와 관련하여 알아보고자 한다. 빅데이터 포탈인 네이버 데이터랩을 통해 노인의 건강과 안전문제에 대한 버즈량이 꾸준히 증가하고 있음을 알 수 있고, 구글 트렌드를 통해 연관검색어를 설정하여 노인문제에 대한 관심사를 파악 할 수 있다. 연관검색어에 따르면 건강문제는 건강과 관련한 사회적인 부분, 안전사고 문제는 사고종류와 관련된 키워드가 상위권을 이루었다. 이러한 연구결과는 노인문제의 연구와 해결방안에 중요한 기초자료가 될 것이다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권6호
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• pp.787-793
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• 2022

코로나19 이후 사회적 거리두기와 비대면 서비스, 홈코노미족의 등장과 더불어 방문 외식이 비대면 외식으로 빠르게 대체되고 있다. 본 연구의 목적은 코로나19 창궐 이후 변화하는 외식산업의 트렌드에 맞춰 생활방역 중심의 안전한 외식문화 환경 조성 방안을 발굴하고 음식문화 개선 사업의 방향성 정립 및 사업의 효과성 제고를 도모함이 연구의 목적이다. 본 연구는 코로나 이전인 2018년 01월 01일부터 2019년 10월 31일, 코로나 이후인 2020년 01월 01일부터 2021년 12월 31일까지 TEXTOM을 활용하여 검색빈도 수집 및 정제, TF-IDF분석 수행 및 Ucinet6 프로그램을 활용, NetDraw를 활용한 시각화를 구현, 핵심 키워드의 노드 간 연결망을 파악하였다. 마지막으로 Concor분석을 통해 이들 간의 군집화를 수행하였다. 연구 결과, 코로나19의 이전과 이후 검색 빈도를 확인해 보면 코로나 팬데믹이 외식산업의 변화에 크게 영향을 끼치는 것을 알 수 있다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.31-39
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• 2014

계절적 유행성 독감은 매년 전 세계적으로 300만-500만 명이 감염되어 25만-50만 명이 사망에 이르는 무서운 질병이다. 유행성 독감에 대한 통제를 강화하기 위해 독감의 유행을 실시간으로 감시하기 위한 연구들이 제안되고 있다. 우리나라의 질병관리본부는(CDC)는 인플루엔자에 대한 임상 자료를 1주 단위로 발표하고 있으며 질병의 유행과 1-2주 정도의 보고 시차가 존재한다. 조기에 독감의 유행을 감지하기 위해 비임상적 자료(뉴스 리포트, 소셜 미디어)의 검색 정보를 활용하여 유행성 독감 발생을 효과적으로 대비하기 위한 연구들이 최근 이루어지고 있다. 비임상적 자료의 수집은 적은 비용으로 거의 실시간으로 이루어질 수 있는 이점이 있다. 본 연구는 네이버 검색엔진이 제공하는 PC와 모바일 키워드 정보를 활용하여 우리나라의 유행성 독감 활동을 감지하는 회귀모형을 개발하고자 한다. 이를 위해 문헌연구를 통하여 인플루엔자 의사분율(ILI)과 높은 상관성을 가질 것으로 예상되는 키워드를 20개 선정하고 키워드와 ILI와의 관계를 로지스틱 회귀모형과 다중회귀모형으로 가정하고 ILI를 예측하였다. 모형적합성 측면에서 다중회귀모형이 로지스틱모형보다 우수하였으며 모바일-기반 회귀모형이 PC-기반 회귀모형보다 ILI 퍼센티지를 추정하는데 우월한 결과를 보이고 있다.