• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2015년도 제52차 하계학술대회논문집 23권2호
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• pp.13-16
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• 2015

본 논문에서는 어휘의 동시 발생 (co-occurrence) 빈도와 분포를 이용한 회의록 요약방법을 제안한다. 회의록은 일반 문서와 달리 문서에 여러 세부적인 주제들이 나타나며, 잘못된 형식의 문장, 불필요한 잡담들을 포함하고 있기 때문에 이러한 특징들이 문서요약 과정에서 고려되어야 한다. 기존의 일반적인 문서요약 방법은 하나의 주제를 기반으로 문서 전체에서 가장 중요한 문장으로 요약하기 때문에 다중 주제 회의록 요약에는 적합하지 않다. 제안한 방법은 먼저 어휘의 동시 발생 (co-occurrence) 빈도를 이용하여 회의록 분할 (segmentation) 과정을 수행한다. 다음으로 주제의 구분에 따라 분할된 각 영역 (block)의 중요 단어 집합 생성, 중요 문장 추출 과정을 통해 회의록의 중요 문장들을 선별한다. 마지막으로 추출된 중요 문장들의 위치, 종속 관계를 고려하여 최종적으로 회의록을 요약한다. AMI meeting corpus를 대상으로 실험한 결과, 제안한 방법이 baseline 요약 방법들보다 요약 비율에 따른 평가 및 요약문의 세부 주제별 평가에서 우수한 요약 성능을 보임을 확인하였다.

• 융합정보논문지
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• 제9권3호
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• pp.68-74
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• 2019

본 연구는 최근 10년 동안(2009-2018) 국내 학술지에 발표된 감정노동(emotional labor) 관련 892편의 논문을 텍스트 마이닝(text-mining) 및 네트워크 분석(network analysis)을 활용하여 연구동향을 파악하는 것이 목적이다. 이를 위해 이들 논문의 주제어를 수집 및 코딩하여 최종적으로 871개의 노드(node)와 2625개의 링크(link)로 변환시켜 네트워크 텍스트로 분석하였다. 첫째, 네트워크 텍스트 분석 결과로 동시출현빈도에 따른 상위 4개 주요 주제어는 번아웃, 이직의도, 직무스트레스, 직무만족 순으로 나타났으며, 연결중심성에 따른 상위 4개 주제어들의 빈도와 연결중심성 모두 비교적 높은 것으로 확인되었다. 둘째, 연결중심성 상위 4개의 주제어를 바탕으로 자아(ego)연결망 분석을 실시하여 각 네트워크의 연결중심도에 대한 주제어를 제시하였다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제42권4호
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• pp.353-374
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• 2011

본 연구는 한국 다문화 지식체계의 구조를 분석하는데 목적을 두고, 2005년부터 2010년까지 발행된 등재(후보) 학술지에 수록된 다문화분야의 논문에서 저자가 부여한 키워드를 중심으로 동시단어 네트워크를 생성하고 k-core분석을 수행한다. 먼저, 2010년까지 주요 학술지에 게재된 논문들을 중심으로 한국의 다문화 연구의 현황을 살펴보고, 다문화분야의 핵심 연구주제를 추출한다. 둘째, 다문화연구가 집중적으로 생산되기 시작한 2005년부터 2010년까지의 연구 논문을 대상으로 연도별 다문화 지식구조의 변화 추이를 분석한다. 셋째, 2005년부터 2010년까지 다문화연구가 활성화된 학문분야를 중심으로 분야별 핵심 주제와 다문화 지식구조의 특성을 비교분석한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2001년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.117-120
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• 2001

In this work, we propose a new method of extracting and weighting representative keywords(RKs) from a few documents that might interest a user. In order to extract RKs, we first extract candidate terms and then choose a number of terms called initial representative keywords (IRKS) from them through fuzzy inference. Then, by expanding and reweighting IRKS using term co-occurrence similarity, the final RKs are obtained. Performance of our approach is heavily influenced by effectiveness of selection method of IRKS so that we choose fuzzy inference because it is more effective in handling the uncertainty inherent in selecting representative keywords of documents. The problem addressed in this paper can be viewed as the one of calculating center of document vectors. So, to show the usefulness of our approach, we compare with two famous methods - Rocchio and Widrow-Hoff - on a number of documents collections. The results show that our approach outperforms the other approaches.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제20권4호
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• pp.25-51
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• 2010

This study compares and contrasts the intellectual development of the MIS field in Korea from 2005 to 2009 to that of international trends by using a keyword co-occurrence network analysis of the two flagship journals: APJIS and MIS Quarterly. From 316 research articles in these two journals, 132 unique and most frequently co-occurred keywords were put into analysis. The results of structural equivalence show a mild correlation between APJIS and MIS Quarterly. The e-commerce, trust, and technology adoption are the high frequency keywords in both journals. In Korea e-learning, purchasing, and recommendation systems turn out to be important keywords while outsourcing, research method, quantitative method, design research, information theory, and empirical research are in average international journals. This connotes that the Korean scholarship tends to focus more on practically oriented topics, but the clustering and relational mapping of research topics in each journal show a mild level of overlap with distinctive orientations due to intrinsic disparities depending on the concerned journals' geographical scopes, namely domestic or global.

• 지능정보연구
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• 제18권3호
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• pp.53-77
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• 2012

본 연구는 경향신문, 한겨레, 동아일보 세 개의 신문기사가 가지고 있는 내용 및 논조에 어떠한 차이가 있는지를 객관적인 데이터를 통해 제시하고자 시행되었다. 본 연구는 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 신문기사의 키워드 단순빈도 분석과 Clustering, Classification 결과를 분석하여 제시하였으며, 경제, 문화 국제, 사회, 정치 및 사설 분야에서의 신문사 간 차이점을 분석하고자 하였다. 신문기사의 문단을 분석단위로 하여 각 신문사의 특성을 파악하였고, 키워드 네트워크로 키워드들 간의 관계를 시각화하여 신문사별 특성을 객관적으로 볼 수 있도록 제시하였다. 신문기사의 수집은 신문기사 데이터베이스 시스템인 KINDS에서 2008년부터 2012년까지 해당 주제로 주제어 검색을 하여 총 3,026개의 수집을 하였다. 수집된 신문기사들은 불용어 제거와 형태소 분석을 위해 Java로 구현된 Lucene Korean 모듈을 이용하여 자연어 처리를 하였다. 신문기사의 내용 및 논조를 파악하기 위해 경향신문, 한겨레, 동아일보가 정해진 기간 내에 일어난 특정 사건에 대해 언급하는 단어의 빈도 상위 10위를 제시하여 분석하였고, 키워드들 간 코사인 유사도를 분석하여 네트워크 지도를 만들었으며 단어들의 네트워크를 통해 Clustering 결과를 분석하였다. 신문사들마다의 논조를 확인하기 위해 Supervised Learning 기법을 활용하여 각각의 논조에 대해 분류하였으며, 마지막으로는 분류 성능 평가를 위해 정확률과 재현률, F-value를 측정하여 제시하였다. 본 연구를 통해 문화 전반, 경제 전반, 정치분야의 통합진보당 이슈에 대한 신문기사들에 전반적인 내용과 논조에 차이를 보이고 있음을 알 수 있었고, 사회분야의 4대강 사업에 대한 긍정-부정 논조에 차이가 있음을 발견할 수 있었다. 본 연구는 지금까지 연구되어왔던 한글 신문기사의 코딩 및 담화분석 방법에서 벗어나, 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 다량의 데이터를 분석하였음에 의미가 있다. 향후 지속적인 연구를 통해 분류 성능을 보다 높인다면, 사람들이 뉴스를 접할 때 그 뉴스의 특정 논조 성향에 대해 우선적으로 파악하여 객관성을 유지한 채 정보에 접근할 수 있도록 도와주는 신뢰성 있는 툴을 만들 수 있을 것이라 기대한다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제53권3호
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• pp.699-714
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• 2021

Supercritical CO₂ (S-CO₂) Brayton cycle has been applied to various heat sources in recent decades, owing to the characteristics of compact structure and high efficiency. Understanding the research development in this emerging research field is crucial for future study. Thus, a bibliometric approach is employed to analyze the scientific publications of S-CO₂ cycle field from 2000 to 2019. In Scopus database, there were totally 724 publications from 1378 authors and 543 institutes, which were distributed over 55 countries. Based on the software-BibExcel, these publications were analyzed from various aspects, such as major research areas, affiliations and keyword occurrence frequency. Furthermore, parameters such as citations, hot articles were also employed to evaluate the research output of productive countries, institutes and authors. The analysis showed that each paper has been cited 13.39 times averagely. United States was identified as the leading country in S-CO₂ research followed by China and South Korea. Based on the contents of publications, existing researches on S-CO₂ are briefly reviewed from the five aspects, namely application, cycle configurations and modeling, CO₂-based mixtures, system components, and experiments. Future development is suggested to accelerate the commercialization of S-CO₂ power system.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.153-158
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• 2016

최근 소셜 네트워크 사용자들이 늘어나면서, 각 지역에서 관심 받고 있는 사회적인 이슈나 재해 등과 같은 이벤트에 대한 정보들이 소셜 미디어 사이트를 통해 실시간으로 빠르게 대량으로 게시되고 있으며, 사회적 파급효과도 매우 커지고 있다. 본 논문에서는 지역정보를 가진 트위터 데이터를 이용하여 특정 시간, 지역에 사용자들이 관심을 가지고 있는 이벤트를 탐지하는 방법을 제안하고자 한다. 이를 위해 트위터 스트리밍 API를 이용해 데이터를 수집하고, 트윗의 키워드들의 시간에 따른 빈도수를 분석하여 정상적인 패턴과 다른 패턴을 가진 키워드를 이벤트로 추출하고, 같은 이벤트에 대한 키워드들을 군집화 하기 위해 co-occurrence 그래프를 이용하여 이벤트 감지 시스템을 구현하였다. 그리고 실험을 통해 제안한 기법의 유효성을 검증한다.

• 식품보건융합연구
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• 제9권1호
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• pp.19-28
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• 2023

The purpose of this study is to explore which areas have been more interested in depression research in Korea through analysis of academic papers related to depression, and then to provide insights that can solve future depression problems. 1,032 papers searched with the keyword "depression" in scienceON were analyzed using Python 3.7 for word frequency analysis, word co-occurrence analysis, BERTopic, LDA, and OLS regression analysis. The results of word frequency and co-occurrence frequency analysis showed that related words were composed around words such as patient, disorder and symptom. As a result of topic modeling, a total of 13 topics including 'childhood depression' and 'eating anxiety' were derived. And it has been identified as a topic of interest that 'suicidal thoughts', 'treatment', 'occupational health', and 'health treatment program' were statistically significant topics, while 'child depression' and 'female treatment' were relatively less. As a result of the analysis of research trends, future research will not only study physiological and psychological factors but also social and environmental causes, as well as it was suggested that various collaborative studies of experts in academia were needed such as convergence and complex perspectives for depression relief and treatment.

• 융합경영연구
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• 제11권5호
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• pp.45-55
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• 2023

Purpose: As one of the continuous studies on the offline distribution industry, the purpose of this study is to find ways for offline stores to respond to the growth of online shopping by identifying research trends on department stores. Research design, data and methodology: To this end, this study conducted word frequency analysis, word co-occurrence frequency analysis, BERTopic, LDA, and dynamic topic modeling using Python 3.7 on a total of 551 English abstracts searched with the keyword 'department store' in scienceON as of October 10, 2022. Results: The results of word frequency analysis and co-occurrence frequency analysis revealed that research related to department stores frequently focuses on factors such as customers, consumers, products, satisfaction, services, and quality. BERTopic and LDA analyses identified five topics, including 'store image,' with 'shopping information' showing relatively high interest, while 'sales systems' were observed to have relatively lower interest. Conclusions: Based on the results of this study, it was concluded that research related to department stores has so far been conducted in a limited scope, and it is insufficient to provide clues for department stores to secure competitiveness against online platforms. Therefore, it is suggested that additional research be conducted on topics such as the true role of department stores in the retail industry, consumer reinterpretation, customer value and lifetime value, department stores as future retail spaces, ethical management, and transparent ESG management.