• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권7호
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• pp.167-173
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• 2020

본 연구는 코로나19의 세계적 대유행(Pandemic)으로 인하여 세계경제가 다양한 문제에 직면하는 상황에서 항공사와 종사원에대한 기사들은 코로나19이전과 이후에 어떤 변화를 나타내고 있는지 시기적인 분석을 통한 언론사뉴스 기사건수와 트렌드를 분석해보고자 하는 것이다. 이를 위해 한국 언론진흥재단(Korea Press Foundation) 빅카인즈(Bigkinds) 뉴스 분석 서비스를 이용하여 코로나19 이전과 이후 항공사와 종사원에 관련된 기사건수와 트렌드를 분석하여 시각화하였다. 이를 위해 2019년 1월1일에서 5월 31일까지 그리고 2020년 1월 1일에서 5월 31일까지 빅카인즈 서비스 시스템을 통해 추출하였다. 분석 결과 코로나19 이전 과 이후에 기사건수는 항공관련이벤트가 발생한 경우 폭발적으로 증가하였다. 그리고 구조조정관련 뉴스로 트렌드의 변화가 일어나고 있음을 확인할 수 있었다. 코로나19의 영향에 따른 항공 산업의 위기 극복을 위해 정부 및 항공사의 적극적인 노력이 필요할 것이다. 본 연구 결과는 코로나19 이전과 이후 뉴스기사와 관련된 건수와 트렌드를 분석하여 향후 항공사 및 종사원에게 닥칠 수 있는 영향에 대한 전략 수립에 필요한 실무적 시사점을 제시하였다는 점에서 의의를 갖는다.

• 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.

• 한국항만경제학회지
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• 제37권1호
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• pp.159-178
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• 2021

본 연구는 뉴스 빅데이터 분석 서비스 빅카인즈(BIGKinds)를 활용하여 1991년부터 2020년까지 30년간의 86,611건의 뉴스기사를 통해 항만이슈변화를 분석하였다. 분석방법은 빅카인즈(BIGKinds)의 키워드분석, 워드클라우드, 관계도분석을 수행하였다. 지난 30년간의 이슈변화를 살펴본 분석결과를 정리하면 다음과 같다. 첫째, 1기(1991년~2000년)에서는 부산항, 인천항, 광양항 등 항만 자체적 측면에서 항만경쟁력을 강화하는데 초점이 맞춰졌다. 2기(2001년~2010년)에는 항만을 개별적으로 관리하는 노력에서 발전되어 항만을 보다 전문적이고 체계적으로 관리하기 위해 부산항만공사(2004년 설립), 인천항만공사(2005년 설립), 울산항만공사(2007년 설립) 등 항만공사를 중심으로 항만을 특화시키고 관리하고자 하는 움직임이 활발히 이루어졌다. 3기(2011년~2020년)에서는 미래형 항만을 위해 준비하는 기간으로 친환경·스마트항만이 주요 이슈였다. 항만에서 발생하는 미세먼지와 오염물질을 줄이려는 노력이 심화되었으며, 항만자동화 및 디지털화를 통해 스마트항만을 구축하려는 시도가 높아졌다. 마지막으로 2020년은 코로나19라는 전 세계의 예기치 못한 변수로 인해 항만분야에도 큰 타격을 준 한해였다. 좀 더 미시적으로 코로나19사태가 항만분야에 어떻게 영향을 미치는지를 살펴보기 위해 2019년과 2020년의 이슈변화를 살펴보았다. 코로나19 이후 항만산업을 포함한 해운업은 미래형 항만으로 발전시켜 나가는 흐름과 더불어 포스트코로나시대를 준비해야하는 어느 때보다 역동적인 변화가 나타나는 시기로 나타났다. 본 연구는 항만관련 뉴스기사를 중심으로 이슈변화의 시사점을 도출한 연구로서, 연구결과를 기반으로 향후 여러 국가의 항만이슈들을 비교 분석하고 항만의 경쟁력과 지속가능한 발전전략을 제시하는 등 심층적인 연구가 이루어진다면 항만연구분야에 학문적 성장이 한걸음 더 이루어질 것으로 보인다.

• 방송공학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.726-734
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• 2019

이 연구에서는 재난문자에 대한 뉴스 건수와 연관어에 대해 알아보았다. 뉴스는 한국언론진흥재단 뉴스 빅데이터 시스템인 빅카인즈를 활용하여 수집하였고, 연간 게재 기사, 재난종류에 따른 뉴스 빈도, 지진과 비 지진 간 뉴스 빈도, 연관어에 대한 분석을 실시하였다. 조사 결과에 따르면, '재난문자'관련 뉴스가 2016년에 182건으로 전년대비 약 20배 증가하는 성장세를 보였다. 재난문자 뉴스는 2016년 이래로 꾸준히 높은 수치를 보였다. 2016년은 지진의 비중이 매우 높았지만 2017년과 2018년은 지진의 비중이 낮아지고 비지진의 비중이 높아지는 것으로 나타났다. '재난문자' 연관어는 행정안전부(국가안전처, 행안부 포함)가 가장 비중 있게 다루어졌고, 그 다음으로 기상청과 국민도 비중 있게 다루어진 용어로 나타났다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권11호
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• pp.229-238
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• 2020

4차 산업혁명의 도래와 포스트 코로나는 국내외 국가들의 정보통신기술(ICT) 시대를 앞당겨 대학의 교육과정·교육내용·교육방법에 대한 혁신적인 변화를 가져오고 있다. 본 논문은 최근 4년(2016.6~2020.5)간 한국언론진흥재단의 BigKinds와 네이버의 DataLab 시스템을 이용하여 대학의 교육과정 변화에 대해 분석하였다. '대학 교육과정 혁신·창의·융합'의 키워드로 검색된 633건의 관계도 분석, 월별 키워드 트렌드, 연관어 분석으로 다음의 3가지 결과를 도출하였다. 첫째, 관계도 분석결과 최근 4년(2016~2020)간 빈도수(1~7위)는 교육부(190), 산업혁명(154), 시스템(137), 진로(136), 글로벌(131), 스마트(97), 재학생(95)순이었다. 둘째, 연관어 키워드 빈도수로는 인재양성(136), 산학협력(119), 교육부(86), 특성화(69), LiNC(62) 순으로 대학의 인재양성을 위해서는 정부(교육부)의 지원과 인재양성, 산학협력, LiNC, 특성화의 중요성을 보여 주었다. 본 연구 결과 교육의 패러다임은 4차 산업혁명의 인공지능 환경으로 특성화·산학협력·스마트·글로벌화의 방향과 4차 산업혁명 시대의 창의인재를 육성하는 미래의 교육방향을 제시하는데 의의가 있었다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제8권2호
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• pp.13-24
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• 2022

본 연구는 우리나라에서 매년 증가하고 있는 노인장기요양기관의 부당청구 맥락과 부당청구 예방을 위한 대책들이 어떠한지를 탐색하기 위해서 언론기사를 활용한 텍스트 마이닝 분석을 실시하였다. 기사는 뉴스 빅테이터 분석 시스템인 빅카인즈에서 수집하였고, 수집기간은 노인장기요양보험이 시행된 2008년 7월부터 2022년 2월 28일까지로 약 15년간이다. 이 기간 동안 '노인요양+부당청구', '장기요양+부당청구', 등의 키워드로 총 2,627개의 기사가 수집되었고, 이중 중복된 기사를 제외한 총 946개가 선정되었다. 본 연구의 텍스트마이닝 분석결과로 첫째, 모든 구간(2008.7.1-2022.2.28)에서 가장 높은 빈도로 언급된 상위 10위 키워드는 노인장기요양기관, 부당청구, 국민건강보험공단, 노인장기요양보험, 장기요양급여(비용), 노인요양시설, 보건복지부, 노인, 신고, 포상금(지급)의 순으로 나타났다. 둘째, N-gram 분석결과 장기요양급여(비용)과 부당청구, 부당청구와 노인장기요양기관, 허위와 부당청구, 신고와 포상금(지급), 노인장기요양기관과 신고 등의 순으로 나타났다. 셋째, TF-IDF 분석은 빈도분석의 결과와 유사하게 나타났지만, 신고, 포상금(지급), 증가 등은 순위가 상승하였다. 상기 분석결과를 바탕으로 노인장기요양기관 부당청구 예방을 위한 방향성을 제시하였다.

• Journal of Platform Technology
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• 제11권3호
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• pp.83-97
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• 2023

본 연구는 시멘틱 네트워크 분석을 통해 방대한 뉴스 기사를 분석하여 창업 트렌드를 파악하고자 하였다. 한국언론진흥재단에서 제공하는 빅카인즈 기사 분석 서비스를 이용해 2013년 1월부터 2022년 12월까지 19개 신문사의 뉴스 기사 330,628건을 종합적으로 분석하였다. 이 연구는 사회적 환경과 글로벌 경제 트렌드가 창업에 미치는 영향을 고려하여 최근 10년 동안 주요 이슈의 변화를 탐구하는 데 중점을 두었다. 또한 코로나-19 팬데믹 전후의 뉴스 기사 수와 이슈 변화를 비교하여 빈도 분석, 관계 분석, 연관어 분석을 통해 창업 트렌드를 시각화 하여 제시하였다. 연구 결과, 창업 연관어의 상위 키워드는 창업의 활성화, 사업화 등이고, 코로나-19와 창업 키워드 간의 상관관계는 선형적인 의미에서 거의 무시할 수 있는 수준이었으나, 팬데믹 기간동안 뉴스 기사 수는 감소하여 영향을 미치는 것으로 나타났다. 특히 가장 많이 언급된 키워드는 중소벤처기업부, 장소는 미국, 인물은 한정화. 기관은 중소벤처기업부로 나타났으며 창업분야는 어떤 분야보다 사회적 이슈에 다각적인 영향을 받고,시기적 접근 빈도가 증가하는 중요한 특징이 나타났다. 본 연구결과는 창업 관련 이슈 및 사건에 대한 이해와 탐구에 필수적인 기초자료를 제공하여 향후 해당 분야 연구주제를 제안할 연구로서의 의미가 있다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.47-64
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• 2021

전 세계적으로 퍼진 코로나 19 상황은 우리의 일상생활의 많은 부분에 영향을 끼쳤을 뿐만 아니라, 경제·사회 등 많은 부분에 걸쳐 막대한 영향력을 미치고 있다. 확진자와 사망자 수가 증가함에 따라 의료진과 대중은 불안, 우울, 스트레스 등 심리적인 문제를 겪고 있다고 한다. 장기적인 부정적인 감정은 사람들의 면역력을 감소시키고 신체적인 균형을 파괴할 수도 있으므로 코로나 19로 인한 심리적인 상태를 이해하는 것이 필수적인 상황이다. 본 연구에서는 코로나 19 감정과 관련된 뉴스 데이터를 수집하여, 텍스트 마이닝을 통해 키워드를 분류하고, 키워드 사이의 의미 네트워크 분석을 통해 단어들의 관계를 시각화하였다. 코로나 감정과 관련된 기사의 키워드에 나타난 단어들의 빈도수를 확인하고 이를 워드 클라우드로 분석하였다. 키워드 빈도 분석 결과 코로나 19 감정과 관련하여 '중국', '불안', '상황', '마음', '사회', '건강'과 같은 단어의 빈도가 높게 나타난 것을 확인할 수 있었다. 각 데이터 간 연결 중심성을 분석한 결과 키워드 중심성 네트워크에서 가장 중심적인 핵심어는 '심리'와 '코로나 19', '블루', '불안'이라는 단어가 높은 연결 중심성을 가지는 것을 확인할 수 있었다. 기사의 헤드라인에 나타난 주요 핵심어 사이의 동시 출현 빈도 네트워크를 그래프로 시각화한 결과, '코로나-블루' 쌍이 가장 굵게 표시되었고, '코로나-감정', '코로나-불안' 쌍이 비교적 굵은 선으로 표시된 것을 알 수 있었다. 코로나와 관련된 '블루'는 우울증을 의미하는 단어로, 코로나와 우울증은 이제 관심을 가져야 할 키워드임을 확인할 수 있었다. 본 연구에서는 장기화한 코로나 19 상황에서 신체적인 방역뿐만 아니라 심리적인 방역에도 힘써야 할 이 시기에 보건 정책담당자가 빠르고 복잡한 의사결정 과정에 도움이 되고자 미디어 뉴스를 모니터링 함으로써, 더욱더 쉬운 소셜 미디어 네트워크 분석 방법을 제시하고자 한다.

• 벤처창업연구
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• 제18권4호
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• pp.65-76
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• 2023

기술 창업 및 스타트업 분야에서는 인공지능(AI)의 발전이 사업 모델 혁신의 핵심 주제로 부상하였다. 이를 통해 벤처기업들은 경쟁력 확보를 위해 AI를 중심으로 다양한 노력을 기울이고 있다. 본 연구는 GenAI 기술의 발전과 스타트업 생태계 간의 관계를 국내 뉴스 기사를 분석하여, 기술 창업 분야의 동향을 파악하는 것을 목적으로 하였다. 본 연구는 빅카인즈(BIG Kinds)를 활용하여 1990년부터 2023년 8월 10일까지의 국내 뉴스 기사에서 ChatGPT의 등장 전후를 중심으로 GenAI 관련 뉴스 기사, 주요 이슈 및 트렌드의 변화를 조사하였으며, 네트워크 분석 및 키워드 시각화를 통해 관련성을 시각화하였다. 연구결과, 2017년부터 2023년까지 GenAI에 대한 언급이 기사 내에서 점차 증가하였다. 특히, OpenAI의 GPT-3.5를 기반으로 한 ChatGPT 서비스가 주요 이슈로 부각 되었는데, 이 서비스는 OpenAI의 DALL-E, Google의 MusicLM, VoyagerX의 Vrew 등과 같은 언어 모델 기반 GenAI 기술의 대중화를 시사하였다. 이로써 생성형 인공지능은 다양한 분야에서의 유용성을 입증하며, ChatGPT 출시 이후 국내 기업들의 한국어 언어 모델 개발 활동이 활발히 이루어지고 있는 것으로 확인되었다. 리튼 테크놀로지스와 같은 스타트업들도 GenAI를 활용하여 기술 창업 분야에서의 영역을 확장하고 있다. 본 연구에서는 GenAI 기술과 스타트업 창업 활동 간의 연관성을 확인하였으며, 이는 혁신적인 비즈니스 전략의 구축 지원을 시사하며 GenAI 기술의 발전과 스타트업 생태계의 성장을 지속해서 형성할 것으로 전망된다. 더 나아가 국제적 동향 및 다양한 분석 방법의 활용, 실제 현장에서의 GenAI 응용 가능성을 모색하는 연구가 요구 된다. 이러한 노력은 GenAI 기술의 발전과 스타트업 생태계의 성장 발전에 이바지할 것으로 기대된다.