• 제목/요약/키워드: Language Networks Analysis

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디지털 인문학 연구 동향 분석 - Digital Humanities 학술대회 논문을 중심으로 - (An Investigation on Digital Humanities Research Trend by Analyzing the Papers of Digital Humanities Conferences)

  • 정은경
    • 한국문헌정보학회지
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    • 제55권1호
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    • pp.393-413
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    • 2021
  • 디지털 정보기술과 인문학적 연구 문제의 결합을 통해 새롭고 혁신적인 지식을 창출하는 디지털인문학은 대표적인 다학제적 융합 학문 분야라고 볼 수 있다. 이러한 디지털인문학 분야의 지적구조를 규명하기 Digital Humanities 학술대회 최근 2년간(2019, 2020)의 논문 441건을 대상으로 저자사항과 키워드 동시출현 네트워크 분석을 수행하였다. 저자와 키워드 분석 결과를 살펴보면, 유럽, 북미 지역, 동아시권의 일본 중국의 저자의 활발한 활동을 찾아볼 수 있다. 공저자 네트워크를 통해서는 11개의 분절된 네트워크를 확인할 수 있으며, 이는 폐쇄적인 공저활동의 결과로 볼 수 있다. 키워드 분석을 통해서는 16개의 세부 주제 영역을 규명할 수 있으며, 이는 기계학습, 교육학, 메타데이터, 토픽모델링, 문체, 문화유산, 네트워크, 디지털아카이브, 자연언어처리, 디지털도서관, 트위터, 드라마, 빅데이터, 신경망 네트워크, 가상현실, 윤리으로 구성된다. 이러한 군집 구성은 디지털 정보기술이 주된 세부 주제 영역으로 자리매김하고 있음을 알 수 있다. 또한 출현빈도가 높은 키워드들은 인문학 기반 키워드, 디지털 정보기술 기반 키워드, 융합 키워드으로 구분될 수 있으며, 디지털인문학의 성장과 발전 과정의 역동성을 찾아볼 수 있다.

조직구성원의 개인-환경적합성과 정보시스템 수용요인이 성과에 미치는 영향에 관한 연구: 사회자본의 매개역할 (A Study on the Impact of Employee's Person-Environment Fit and Information Systems Acceptance Factors on Performance: The Mediating Role of Social Capital)

  • 허명숙;천면중
    • Asia pacific journal of information systems
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    • 제19권2호
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    • pp.1-42
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    • 2009
  • In a knowledge-based society, a firm's intellectual capital represents the wealth of ideas and ability to innovate, which are indispensable elements for the future growth. Therefore, the intellectual capital is evidently recognized as the most valuable asset in the organization. Considered as intangible asset, intellectual capital is the basis based on which firms can foster their sustainable competitive advantage. One of the essential components of the intellectual capital is a social capital, indicating the firm's individual members' ability to build a firm's social networks. As such, social capital is a powerful concept necessary for understanding the emergence, growth, and functioning of network linkages. The more social capital a firm is equipped with, the more successfully it can establish new social networks. By providing a shared context for social interactions, social capital facilitates the creation of new linkages in the organizational setting. This concept of "person-environment fit" has long been prevalent in the management literature. The fit is grounded in the interaction theory of behavior. The interaction perspective has a fairly long theoretical tradition, beginning with proposition that behavior is a function of the person and environment. This view asserts that neither personal characteristics nor the situation alone adequately explains the variance in behavioral and attitudinal variables. Instead, the interaction of personal and situational variables accounts for the greatest variance. Accordingly, the person-environment fit is defined as the degree of congruence or match between personal and situational variables in producing significant selected outcomes. In addition, information systems acceptance factors enable organizations to build large electronic communities with huge knowledge resources. For example, the Intranet helps to build knowledge-based communities, which in turn increases employee communication and collaboration. It is vital since through active communication and collaborative efforts can employees build common basis for shared understandings that evolve into stronger relationships embedded with trust. To this aim, the electronic communication network allows the formation of social network to be more viable to rapid mobilization and assimilation of knowledge assets in the organizations. The purpose of this study is to investigate: (1) the impact of person-environment fit(person-job fit, person-person fit, person-group fit, person-organization fit) on social capital(network ties, trust, norm, shared language); (2) the impact of information systems acceptance factors(availability, perceived usefulness, perceived ease of use) on social capital; (3) the impact of social capital on personal performance(work performance, work satisfaction); and (4) the mediating role of social capital between person-environment fit and personal performance. In general, social capital is defined as the aggregated actual or collective potential resources which lead to the possession of a durable network. The concept of social capital was originally developed by sociologists for their analysis in social context. Recently, it has become an increasingly popular jargon used in the management literature in describing organizational phenomena outside the realm of transaction costs. Since both environmental factors and information systems acceptance factors affect the network of employee's relationships, this study proposes that these two factors have significant influence on the social capital of employees. The person-environment fit basically refers to the alignment between characteristics of people and their environments, thereby resulting in positive outcomes for both individuals and organizations. In addition, the information systems acceptance factors have rather direct influences on the social network of employees. Based on such theoretical framework, namely person-environment fit and social capital theory, we develop our research model and hypotheses. The results of data analysis, based on 458 employee cases are as follow: Firstly, both person-environment fit(person-job fit, person-person fit, person-group fit, person-organization fit) and information systems acceptance factors(availability perceived usefulness, perceived ease of use) significantly influence social capital(network ties, norm, shared language). In addition, person-environment fit is a stronger factor influencing social capital than information systems acceptance factors. Secondly, social capital is a significant factor in both work satisfaction and work performance. Finally, social capital partly plays a mediating role between person-environment fit and personal performance. Our findings suggest that it is vital for firms to understand the importance of environmental factors affecting social capital of employees and accordingly identify the importance of information systems acceptance factors in building formal and informal relationships of employees. Firms also need to reflect their recognition of the importance of social capital's mediating role in boosting personal performance. Some limitations arisen in the course of the research and suggestions for future research directions are also discussed.

대공제압(SEAD) 임무에서의 전자전 효과도 분석을 위한 DEVS기반 시뮬레이터 개발 (Development of a DEVS Simulator for Electronic Warfare Effectiveness Analysis of SEAD Mission under Jamming Attacks)

  • 송해상;구정;김탁곤;최영훈;박경태;신동조
    • 한국시뮬레이션학회논문지
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    • 제29권4호
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    • pp.33-46
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    • 2020
  • 전자전은 상대방 전자전 무기체계나 장비에 대한 교란, 무력화, 공격 및 파괴를 목적으로 한다. 대공제압(SEAD: Suppression of Enemy Air Defense) 임무는 적의 방공망에 대한 무력화, 파괴, 혹은 일시적 기능 저하를 목적으로 하며, 전자전을 수행하는 대표적인 임무이다. 본 연구는 SEAD 임무의 효과도 분석을 위하여 DEVS(Discrete Event Systems Specification) 기반의 시뮬레이터를 개발하고 사례 분석을 통해 유용성을 입증한다. SEAD 임무는 SSJ(Self Screening Jamming), SOJ(Stand Off Jamming) 상황 하에서 적 지역으로 침투하여 HARM(High Speed Anti Radiation Missile)을 발사하는 단계까지로 한다. SAM의 대응은 SSJ, SOJ에 의해 성능의 저하가 초래되는 상태에서 임무를 수행하는 것으로 가정한다. 시뮬레이터는 전자전 장비의 제원(파라미터)과 운용전술(파리미터 혹은 알고리즘)의 조합이 임무효과도에 미치는 영향을 분석하는 것을 목적으로 하였다.

CNN-LSTM 조합모델을 이용한 영화리뷰 감성분석 (Sentiment Analysis of Movie Review Using Integrated CNN-LSTM Mode)

  • 박호연;김경재
    • 지능정보연구
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    • 제25권4호
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    • pp.141-154
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    • 2019
  • 인터넷 기술과 소셜 미디어의 빠른 성장으로 인하여, 구조화되지 않은 문서 표현도 다양한 응용 프로그램에 사용할 수 있게 마이닝 기술이 발전되었다. 그 중 감성분석은 제품이나 서비스에 내재된 사용자의 감성을 탐지할 수 있는 분석방법이기 때문에 지난 몇 년 동안 많은 관심을 받아왔다. 감성분석에서는 주로 텍스트 데이터를 이용하여 사람들의 감성을 사전 정의된 긍정 및 부정의 범주를 할당하여 분석하며, 이때 사전 정의된 레이블을 이용하기 때문에 다양한 방향으로 연구가 진행되고 있다. 초기의 감성분석 연구에서는 쇼핑몰 상품의 리뷰 중심으로 진행되었지만, 최근에는 블로그, 뉴스기사, 날씨 예보, 영화 리뷰, SNS, 주식시장의 동향 등 다양한 분야에 적용되고 있다. 많은 선행연구들이 진행되어 왔으나 대부분 전통적인 단일 기계학습기법에 의존한 감성분류를 시도하였기에 분류 정확도 면에서 한계점이 있었다. 본 연구에서는 전통적인 기계학습기법 대신 대용량 데이터의 처리에 우수한 성능을 보이는 딥러닝 기법과 딥러닝 중 CNN과 LSTM의 조합모델을 이용하여 감성분석의 분류 정확도를 개선하고자 한다. 본 연구에서는 대표적인 영화 리뷰 데이터셋인 IMDB의 리뷰 데이터 셋을 이용하여, 감성분석의 극성분석을 긍정 및 부정으로 범주를 분류하고, 딥러닝과 제안하는 조합모델을 활용하여 극성분석의 예측 정확도를 개선하는 것을 목적으로 한다. 이 과정에서 여러 매개 변수가 존재하기 때문에 그 수치와 정밀도의 관계에 대해 고찰하여 최적의 조합을 찾아 정확도 등 감성분석의 성능 개선을 시도한다. 연구 결과, 딥러닝 기반의 분류 모형이 좋은 분류성과를 보였으며, 특히 본 연구에서 제안하는 CNN-LSTM 조합모델의 성과가 가장 우수한 것으로 나타났다.

투자자별 거래정보와 머신러닝을 활용한 투자전략의 성과 (Performance of Investment Strategy using Investor-specific Transaction Information and Machine Learning)

  • 김경목;김선웅;최흥식
    • 지능정보연구
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    • 제27권1호
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    • pp.65-82
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    • 2021
  • 주식시장에 참여하는 투자자들은 크게 외국인투자자, 기관투자자, 그리고 개인투자자로 구분된다. 외국인투자자 같은 전문투자자 집단은 개인투자자 집단과 비교하여 정보력과 자금력에서 우위를 보이고 있으며, 그 결과 시장 참여자들 사이에는 외국인투자자들이 좋은 투자 성과를 보이는 것으로 알려져 있다. 외국인 투자자들은 근래에는 인공지능을 이용한 투자를 많이 하고 있다. 본 연구의 목적은 투자자별 거래량 정보와 머신러닝을 결합하는 투자전략을 제안하고, 실제 주가와 투자자별 거래량 데이터를 이용하여 제안 모형의 포트폴리오 투자 성과를 분석하는 것이다. 일별 투자자별 매수 수량과 매도 수량 정보는 한국거래소에서 공개하고 있는 자료를 활용하였으며, 여기에 인공신경망을 결합하여 최적의 포트폴리오 전략을 도출하고자 하였다. 본 연구에서는 자기 조직화 지도 모형 인공신경망을 이용하여 투자자별 거래량 데이터를 그룹화하고 그룹화한 데이터를 변환하여 오류역전파 모형을 학습하였다. 학습 후 검증 데이터 예측결과로 매월 포트폴리오 구성을 하도록 개발하였다. 성과 분석을 위해 포트폴리오의 벤치마크를 지정하였고 시장 수익률 비교를 위해 KOSPI200, KOSPI 지수 수익률도 구하였다. 포트폴리오의 동일배분 수익률, 복리 수익률, 연평균 수익률, MDD, 표준편차, 샤프지수, 벤치마크로 지정한 시가총액 상위 10종목의 Buy and Hold 수익률 등을 사용하여 성과 분석을 진행하였다. 분석 결과 포트폴리오가 벤치마크 대비 2배 수익률을 올렸으며 시장 수익률보다 좋은 성과를 보였다. MDD와 표준편차는 포트폴리오와 벤치마크가 비슷한 결과로 성과 대비 비교한다면 포트폴리오가 좋은 성과라고 할 수 있다. 샤프지수도 포트폴리오가 벤치마크와 시장 결과보다 좋은 성과를 내었다. 이를 통해 머신러닝과 투자자별 거래정보 분석을 활용한 포트폴리오 구성 프로그램 개발의 방향을 제시하였고 실제 주식 투자를 위한 프로그램 개발에 활용할 수 있음을 보였다.

텍스트마이닝을 활용한 북한 관련 뉴스의 기간별 변화과정 고찰 (An Investigation on the Periodical Transition of News related to North Korea using Text Mining)

  • 박철수
    • 지능정보연구
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    • 제25권3호
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    • pp.63-88
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    • 2019
  • 북한의 변화와 동향 파악에 대한 연구는 북한관련 정책에 대한 방향을 결정하고 북한의 행위를 예측하여 사전에 대응 할 수 있다는 측면에서 매우 중요하다. 현재까지 북한 동향에 대한 연구는 전문가를 중심으로 과거 사례를 서술적으로 분석하여, 향후에 북한의 동향을 분석하고 대응하여 왔다. 이런 전문가 서술 중심의 북한 변화 및 동향 연구에서 비정형데이터를 이용한 텍스트마이닝 분석이 더해지면 보다 과학적인 북한 동향 분석이 가능할 것이다. 특히 북한의 동향 파악과 북한의 대남 관련 행위와 연관된 연구는 통일 및 국방 분야에서 매우 유용하며 필요한 분야이다. 본 연구에서는 북한의 신문 기사 내용을 활용한 텍스트마이닝 방법으로 북한과 관련한 핵심 단어를 구축하였다. 그리고 본 연구는 김정은 집권 이후 최근의 남북관계의 극적인 관계와 변화들을 기반으로 세 개의 기간을 나누고 이 기간 내에 국내 언론에 나타난 북한과 관련성이 높은 단어들을 시계열적으로 분석한 연구이다. 북한과 관련한 주요 단어들을 세 개의 기간별로 분류하고 당시에 북한의 태도와 동향에 따라 해당 단어와 주제들의 관련성이 어떻게 변화하였는지를 파악하였다. 본 연구는 텍스트마이닝을 이용한 연구가 남북관계 및 북한의 동향을 이해하고 분석하는 방법론으로서 얼마나 유용한 것이지를 파악하는 것이었다. 앞으로 북한의 동향 분석에 대한 연구는 물론 대북관계 및 정책에 대한 방향을 결정하고, 북한의 행위를 사전에 예측하여 대응 할 수 있는 북한 리스크 측정 모델 구축을 위한 연구로 진행 될 것이다.

심층 신경망을 활용한 진료 기록 문헌에서의 종단형 개체명 및 관계 추출 비교 연구 - 파이프라인 모델과 결합 모델을 중심으로 - (A Comparative Research on End-to-End Clinical Entity and Relation Extraction using Deep Neural Networks: Pipeline vs. Joint Models)

  • 최성필
    • 한국문헌정보학회지
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    • 제57권1호
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    • pp.93-114
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    • 2023
  • 정보추출은 문헌 내에 존재하는 개체명을 인식함과 동시에 이들 간의 의미적 관계까지도 식별하여 최종적으로 문헌 내에 포함된 의미적 트리플을 자동으로 추출하여 활용할 수 있으므로 문헌에 대한 심층적인 분석과 이해에 많은 도움을 줄 수 있다. 그러나 지금까지 대부분의 정보추출에 대한 연구는 개체명 인식과 관계추출이 개별 연구로 각각 분리되어 진행되었으며, 그 결과 입력 문헌에 대한 정보추출의 최종 출력인 의미적 트리플 추출 성능에 대한 객관적이고 정확한 평가가 제대로 이루어지지 않았다. 이에 본 논문에서는 진료 기록 문헌에 나타나는 개체명과 그들 간의 관계를 트리플 형태로 직접 추출할 수 있는 종단형 정보추출의 2가지 모델인 파이프라인 및 결합형 모델을 구축하는 구체적인 방법론을 제시하고 성능 비교 실험을 진행하였다. 우선 파이프라인 모델은 양방향 GRU-CRFs를 활용한 개체명 인식 모듈과 다중 인코딩 기반 관계추출 모듈로 구현되었고, 결합형 모델을 위해서는 다중 헤드 레이블링 기반의 양방향 GRU-CRFs이 적용되었다. 두 가지 시스템을 바탕으로 진료기록 문헌 내의 개체명과 관계를 모두 태깅하여 구축된 i2b2/VA 2010 데이터셋을 활용한 비교 실험에서 파이프라인 모델의 성능이 5.5%(F-measure) 더 높게 나타났다. 추가적으로, 대규모 신경망 언어모델과 수작업으로 구축된 자질 정보를 활용한 최고 수준의 기존 시스템과의 비교 실험을 통해, 본 논문에서 구현한 종단형 모델의 객관적인 성능 수준을 파악할 수 있었다.

텍스트 마이닝 기법을 활용한 인공지능 기술개발 동향 분석 연구: 깃허브 상의 오픈 소스 소프트웨어 프로젝트를 대상으로 (A Study on the Development Trend of Artificial Intelligence Using Text Mining Technique: Focused on Open Source Software Projects on Github)

  • 정지선;김동성;이홍주;김종우
    • 지능정보연구
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    • 제25권1호
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    • pp.1-19
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    • 2019
  • 제4차 산업혁명을 이끄는 주요 원동력 중 하나인 인공지능 기술은 이미지와 음성 인식 등 여러 분야에서 사람과 유사하거나 더 뛰어난 능력을 보이며, 사회 전반에 미치게 될 다양한 영향력으로 인하여 높은 주목을 받고 있다. 특히, 인공지능 기술은 의료, 금융, 제조, 서비스, 교육 등 광범위한 분야에서 활용이 가능하기 때문에, 현재의 기술 동향을 파악하고 발전 방향을 분석하기 위한 노력들 또한 활발히 이루어지고 있다. 한편, 이러한 인공지능 기술의 급속한 발전 배경에는 학습, 추론, 인식 등의 복잡한 인공지능 알고리즘을 개발할 수 있는 주요 플랫폼들이 오픈 소스로 공개되면서, 이를 활용한 기술과 서비스들의 개발이 비약적으로 증가하고 있는 것이 주요 요인 중 하나로 확인된다. 또한, 주요 글로벌 기업들이 개발한 자연어 인식, 음성 인식, 이미지 인식 기능 등의 인공지능 소프트웨어들이 오픈 소스 소프트웨어(OSS: Open Sources Software)로 무료로 공개되면서 기술확산에 크게 기여하고 있다. 이에 따라, 본 연구에서는 온라인상에서 다수의 협업을 통하여 개발이 이루어지고 있는 인공지능과 관련된 주요 오픈 소스 소프트웨어 프로젝트들을 분석하여, 인공지능 기술 개발 현황에 대한 보다 실질적인 동향을 파악하고자 한다. 이를 위하여 깃허브(Github) 상에서 2000년부터 2018년 7월까지 생성된 인공지능과 관련된 주요 프로젝트들의 목록을 검색 및 수집하였으며, 수집 된 프로젝트들의 특징과 기술 분야를 의미하는 토픽 정보들을 대상으로 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 주요 기술들의 개발 동향을 연도별로 상세하게 확인하였다. 분석 결과, 인공지능과 관련된 오픈 소스 소프트웨어들은 2016년을 기준으로 급격하게 증가하는 추세이며, 토픽들의 관계 분석을 통하여 주요 기술 동향이 '알고리즘', '프로그래밍 언어', '응용분야', '개발 도구'의 범주로 구분하는 것이 가능함을 확인하였다. 이러한 분석 결과를 바탕으로, 향후 다양한 분야에서의 활용을 위해 개발되고 있는 인공지능 관련 기술들을 보다 상세하게 구분하여 확인하는 것이 가능할 것이며, 효과적인 발전 방향 모색과 변화 추이 분석에 활용이 가능할 것이다.

기업의 SNS 노출과 주식 수익률간의 관계 분석 (The Analysis on the Relationship between Firms' Exposures to SNS and Stock Prices in Korea)

  • 김태환;정우진;이상용
    • Asia pacific journal of information systems
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    • 제24권2호
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    • pp.233-253
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    • 2014
  • Can the stock market really be predicted? Stock market prediction has attracted much attention from many fields including business, economics, statistics, and mathematics. Early research on stock market prediction was based on random walk theory (RWT) and the efficient market hypothesis (EMH). According to the EMH, stock market are largely driven by new information rather than present and past prices. Since it is unpredictable, stock market will follow a random walk. Even though these theories, Schumaker [2010] asserted that people keep trying to predict the stock market by using artificial intelligence, statistical estimates, and mathematical models. Mathematical approaches include Percolation Methods, Log-Periodic Oscillations and Wavelet Transforms to model future prices. Examples of artificial intelligence approaches that deals with optimization and machine learning are Genetic Algorithms, Support Vector Machines (SVM) and Neural Networks. Statistical approaches typically predicts the future by using past stock market data. Recently, financial engineers have started to predict the stock prices movement pattern by using the SNS data. SNS is the place where peoples opinions and ideas are freely flow and affect others' beliefs on certain things. Through word-of-mouth in SNS, people share product usage experiences, subjective feelings, and commonly accompanying sentiment or mood with others. An increasing number of empirical analyses of sentiment and mood are based on textual collections of public user generated data on the web. The Opinion mining is one domain of the data mining fields extracting public opinions exposed in SNS by utilizing data mining. There have been many studies on the issues of opinion mining from Web sources such as product reviews, forum posts and blogs. In relation to this literatures, we are trying to understand the effects of SNS exposures of firms on stock prices in Korea. Similarly to Bollen et al. [2011], we empirically analyze the impact of SNS exposures on stock return rates. We use Social Metrics by Daum Soft, an SNS big data analysis company in Korea. Social Metrics provides trends and public opinions in Twitter and blogs by using natural language process and analysis tools. It collects the sentences circulated in the Twitter in real time, and breaks down these sentences into the word units and then extracts keywords. In this study, we classify firms' exposures in SNS into two groups: positive and negative. To test the correlation and causation relationship between SNS exposures and stock price returns, we first collect 252 firms' stock prices and KRX100 index in the Korea Stock Exchange (KRX) from May 25, 2012 to September 1, 2012. We also gather the public attitudes (positive, negative) about these firms from Social Metrics over the same period of time. We conduct regression analysis between stock prices and the number of SNS exposures. Having checked the correlation between the two variables, we perform Granger causality test to see the causation direction between the two variables. The research result is that the number of total SNS exposures is positively related with stock market returns. The number of positive mentions of has also positive relationship with stock market returns. Contrarily, the number of negative mentions has negative relationship with stock market returns, but this relationship is statistically not significant. This means that the impact of positive mentions is statistically bigger than the impact of negative mentions. We also investigate whether the impacts are moderated by industry type and firm's size. We find that the SNS exposures impacts are bigger for IT firms than for non-IT firms, and bigger for small sized firms than for large sized firms. The results of Granger causality test shows change of stock price return is caused by SNS exposures, while the causation of the other way round is not significant. Therefore the correlation relationship between SNS exposures and stock prices has uni-direction causality. The more a firm is exposed in SNS, the more is the stock price likely to increase, while stock price changes may not cause more SNS mentions.

트윗 데이터를 활용한 IT 트렌드 분석 (An Analysis of IT Trends Using Tweet Data)

  • 이진백;이충권;차경진
    • 지능정보연구
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    • 제21권1호
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    • pp.143-159
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    • 2015
  • 불확실한 환경변화에 대처하고 장기적 전략수립을 위해 기업에게 있어서 IT 트렌드에 대한 예측은 오랫동안 중요한 주제였다. IT 트렌드에 대한 예측을 기반으로 새로운 시대에 대한 인식을 하고 예산을 배정하여 빠르게 변화하는 기술의 추세에 대비할 수 있기 때문이다. 해마다 유수의 컨설팅업체들과 조사기관에서 차년도 IT 트렌드에 대해서 발표되고는 있지만, 이러한 예측이 실제로 차년도 비즈니스 현실세계에서 나타났는지에 대한 연구는 거의 없었다. 본 연구는 현존하는 빅데이터 기술을 활용하여 서울지역을 중심으로 지난 8개월동안(2013년 5월1일부터 2013년12월31까지) 정보통신산업진흥원과 한국정보화진흥원에서 2012년 말에 발표한 IT 트렌드 토픽이 언급된 21,589개의 트윗 데이터를 수집하여 분석하였다. 또한 2013년에 나라장터에 올라온 프로젝트들이 IT트렌드 토픽과 관련이 있는지 상관관계분석을 실시하였다. 연구결과, 빅데이터, 클라우드, HTML5, 스마트홈, 테블릿PC, UI/UX와 같은 IT토픽은 시간이 지날수록 매우 빈번하게 언급되어졌으며, 이 같은 토픽들은 2013년 나라장터 공고 프로젝트 데이터와도 매우 유의한 상관관계를 가지고 있는 것을 확인할 수 있었다. 이는 전년도(2012년)에 예측한 트렌드들이 차년도(2013년)에 실제로 트위터와 한국정부의 공공조달사업에 반영되어 나타나고 있는 것을 의미한다. 본 연구는 최신 빅데이터툴을 사용하여, 유수기관의 IT트렌드 예측이 실제로 트위터와 같은 소셜미디에서 생성되는 트윗데이터에서 얼마나 언급되어 나타나는지 추적했다는 점에서 중요한 의의가 있고, 이를 통해 트위터가 사회적 트랜드의 변화를 효율적으로 추적하기에 유용한 도구임을 확인하고자 할 수 있었다.