• 한국비블리아학회지
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• 제31권1호
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• pp.285-310
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• 2020

국내 기록관리학 분야에서 국가기록원 및 기록관의 기록정보콘텐츠에 대한 이용자 인식에 관한 연구들은 다수 수행되었지만, 창작 목적 디지털 아카이브 콘텐츠 활용에 대한 이용자들의 인식 조사는 수행 된 바가 없었다. 이에 본 연구는 한국콘텐츠진흥원에서 운영 중인 창작 목적 디지털 아카이브 '컬처링(Culturing)' 웹 사이트의 콘텐츠 활용에 대한 이용자 인식 조사를 실시하였다. 설문을 통한 인식조사는 이용자들의 컬처링 사이트 콘텐츠들에 대한 관심 정도와 콘텐츠 유형 및 주제 분야별 예상 이용선호도와 예상 도움정도 등에 대하여 이루어졌다. 설문데이터의 분석은 연구대상자의 일반적인 사항과 인식과 관련된 평균값을 비교·분석하기 위하여 One way ANOVA를 사용하였으며, 동(同) 사항 및 인식과 관련된 명목 변수 항목들 간의 연관성을 알아보기 위하여 교차분석을 실시하였다. 이러한 분석결과를 토대로 한 제언점은 다음과 같다. 즉, ① 카드스토리 등의 콘텐츠 유형 및 콘텐츠 내용의 전문성 제고를 포함한 정보 자료의 확충, ② 이용자 종사분야별 맞춤형(Customizing) 인터페이스 설계와 가독성 향상 및 모바일 플랫폼 전용 사이트 개발, ③ 대형 포털사이트와 창작자 집단을 대상으로 한 사이트 홍보의 강화 등이다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제19권3호
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• pp.89-96
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• 2018

본 연구는 빅 데이터 분석을 통한 해외건설 빅 이슈를 도출하였다. 해외건설 Big 이슈 도출을 위하여 2016년 10월 1일부터 2017년 9월 30일 동안 주요 포털사이트 39,436건, 종합일간지 10,387건, 건설전문지 3,36건을 포함해 총 53,759건 대상으로 분석하였고, 그 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 지난 1년간 해외건설 주요 이슈를 살펴보면, 여전히 중동 지역에 편중되고 저가 수주 위주의 플랜트 사업이 한계점이 두드러지게 나타났다. 전년 대비 2017년 상반기, 해외건설 수주가 다소 상승하는 추세를 보이기도 했으나 대외 정세의 불확실성과 국제유가의 하락 등으로 여전히 수주 불안정성을 보인다. 둘째, 최근 1년 해외건설 관련 이슈 중 해외건설 8대 핵심 키워드 기준으로 관심사를 분석한 결과, 지역(29.9%), 기업환경(22.0%), 수익성(17.0%), 단체(15.1%), 사업(5.2%), 시장환경(3.6%), 정책 및 제도(3.6%), 교육(3.5%) 순으로 나타났다. 셋째, 8개 키워드에 대한 총 30개의 이슈 후보 중 담론의 확산성과 지속성이 있는 10대 핵심 이슈를 추출하였다. 이를 토대로 해외건설 핵심 이슈별 상세분석 및 시사점을 도출하였다. 빅 데이터 분석을 통한 해외건설 빅 이슈를 도출한 결과 4차 산업혁명 시대의 도래에 대응하고 국내 건설업계의 위기 상황을 극복할 새로운 산업 패러다임의 대전환점을 맞이해야 하며 건설산업에 고부가가치 기술을 육성하여 수익 창출을 견인해 글로벌 건설경쟁력을 키워야 한다는 시사점이 도출되었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권12호
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• pp.103-111
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• 2013

현재 우리나라의 각종 뉴스는 인터넷에서도 가장 중요한 콘텐츠 일뿐 아니라 언론홍보로써의 중요성도 날로 더해가고 있다. 기업의 각종 뉴스는 신문이나 방송매체를 통하여 보도자료로써 일반인에게 제공되고 있다. 이러한 뉴스가 보도자료화 되기 위해서 기업은 뉴스를 제공할 때 기자를 직접 찾아가거나, 우편, 팩스, 퀵 서비스, 이메일 등의 방법을 이용하는데 이러한 방법들은 시간, 인력, 비용 그리고 파일이 손상되는 문제점을 가지고 있다. 또한 기업측에서는 보도자료가 어떤 내용으로 기사화되었는지 확인하는 절차가 번거롭고, 언론사 측에서는 취재하고 싶은 기업에 대해 취재 요청과 기사 내용에 대해서도 수시로 기업측과 연락을 해야 하는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이와 같은 문제점들을 해결하기 위해서 기업측은 언론사측에 보도자료를 배포하고 기사화한 내용을 쉽게 확인할 수 있으며, 언론사측은 기업측에 취재 요청을 간단하게 수행할 수 있는 배포시스템과 언론사나 포털 기사들 속에서 기업의 보도자료를 수집하는 수집로봇을 설계하고 구현하고자 한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권12호
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• pp.305-313
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• 2021

본 연구는 1995년부터 2020년까지 기간의 '미혼모', '싱글맘', '비혼모' 키워드를 중심으로 시기별 빅데이터를 수집, 분석하여, 미혼모에 대한 관점 변화에 따른 적절한 정부의 지원정책 방향성을 제시하고자 한다. 자료수집을 위해 빅데이터 수집 플랫폼인 텍스톰을 활용하여 포털검색 사이트 네이버, 다음에서 데이터 수집 후, 데이터를 정제하는 과정을 거쳤다. 최종 정제된 데이터는 텍스톰에서 제공하는 단어빈도분석, TF-IDF 분석, N-gram 분석, UCINET6 프로그램을 통한 Network 분석과 CONCOR 분석을 진행하였다. 연구결과, 단어빈도분석, TF-IDF 분석에서는 유사한 단어들이 출현하였으나 연도별로 차이를 보였고, N-gram 분석에서는 단어 출현의 유사점은 있었으나 빈도수와 연쇄적으로 출현되는 단어들의 형태에 많은 차이가 있었으며 CONCOR 분석결과, 연도별로 다른 군집을 이루는 것을 볼 수 있었다. 본 연구는 미혼모의 관점 변화를 빅데이터의 분석을 통해 확인하고, 독립적인 여성들의 다양한 선택권을 위한 미혼모 정책, 그리고 그에 맞는 차별 없는 임신, 출산, 양육이 새로운 가족의 형태 내로 포용 되는 정책의 필요성을 제언한다.

• 디지털융복합연구
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• 제20권4호
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• pp.367-376
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• 2022

전통적인 형사 사건에서 조사 대상에 관한 정보는 국가의 합법적 조직이 보유하고 있는 개인정보만이 제공되기 때문에 정보 수집에 한계가 있다. 일반 검색엔진으로 검색이 가능한 SNS와 포털사이트를 포함하는 표면 웹 기반 공개정보(OSINT)는 범죄수사에 사용할 수 있는 의미 있는 프로파일링에 활용할 수 있다. 한국형 공개정보 워크플로우를 사용하면 공개정보 기반의 효과적인 프로파일링이 가능하지만 "개인"의 경우에는 "성명"으로 시작되기 때문에 수집할 수 있는 공개정보가 제한적이고 동명이인의 정보가 수집되는 등의 신뢰성의 한계가 있다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 개인과 연관된 정보 즉, 등가정보를 정의하고 이를 기반으로 효율적이고 정확한 정보를 수집할 수 있도록 한다. 따라서, 공개정보에서 특정인과 연관된 정보 즉, 등가정보를 추출할 수 있는 개선된 워크플로우를 제시한다. 이때 인물의 인지도에 따라 서로 다른 워크플로우를 제시한다. 이를 통해 인물(개인)의 효과적인 프로파일링이 가능하여 수사 정보 수집의 신뢰도를 높인다. 본 연구를 통해 향후에는 해당 워크플로우를 인공지능 기술을 이용하여 수집된 정보의 분석과정을 자동화할 수 있는 시스템을 개발함으로써 범죄 수사에 있어서 공개 정보 활용을 위한 기틀을 마련하고 수사 방식 다양화에 기여할 수 있을 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.222-230
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• 2022

최근 한국의 문화콘텐츠 산업이 발전하고 있는 가운데 전 세계적으로 인지도가 높아질 수 있는 배경에는 과학 기술의 발전으로 글로벌 네트워크 사용자들의 실시간 공유 서비스가 있다. 특히 유튜브의 경우에는 한정적인 사용자가 아닌 모든 사람이 잠재적인 영상 제공자가 될 수 있다는 점에서 그 전파력은 빠르고 강력하다. 국내에도 휴대폰 사용자의 약 80% 이상이 유튜브를 이용하고 있는 것으로 나타난 만큼 유튜브의 정보는 사용자의 심리적 요인이 반영되고 있다는 것을 의미한다. 예컨대 특정 성격을 갖고 있는 채널의 영상 조회 수, 좋아요 수 그리고 댓글 수와 같은 정보는 그 채널이 갖는 성격의 관심도에 대한 척도를 보여준다. 이는 포털 사이트의 키워드 검색 빈도와 같은 정보가 경제 심리학적으로 주가 시장과 밀접한 연관이 있다는 것과 관련성이 높다. 따라서 본 연구에서는 대표 엔터테이먼트 사의 유튜브 정보를 크롤링 알고리즘을 통해 수집하고 이를 주가와 관련된 주요 변수와 인과 관계에 대해서 분석한다. 그 결과 유튜브의 관심도는 주가, 주가 변동성 그리고 거래량에 선행적 인과 관계를 보인다는 것을 입증했다. 본 연구는 4차 산업 시대에 맞게 문화콘텐츠, IT 그리고 금융 분야를 접목해서 연구를 진행했다는 점에서 의의가 있다고 사료된다.

• 산업융합연구
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• 제20권6호
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• pp.27-35
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• 2022

본 연구는 뉴스 빅데이터에 나타난 메타버스 관련 이슈들을 교육관점에서 분석하여 그 특징을 탐색하고, 메타버스의 교육적 활용가능성 및 미래교육에 대한 시사점을 제공하는데 목적이 있다. 이를 위해 포털사이트에서 검색되는 메타버스 관련 뉴스 데이터를 41,366건 수집하였고, 대표적인 용어 가중치 모델인 TF-IDF를 이용하여 추출된 모든 키워드의 가중치 값을 계산하여 순위화한 후, 워드클라우드로 시각화 분석을 수행하였다. 또한 정교한 확률기반 텍스트마이닝 기법인 토픽모델링(LDA)을 활용하여 주요 토픽들을 분석하였다. 연구결과 교육관점에서 메타버스의 핵심 이슈로는 플랫폼 산업, 미래인재, 기술의 확산 등과 같은 주제가 도출되었다. 또한, 기술, 직업, 교육이라는 세 개의 핵심 주제로 2차 데이터 분석을 실시한 결과 미래교육에서 메타버스는 교육플랫폼의 혁신, 미래 직업의 혁신, 미래 역량의 혁신과 관련한 이슈를 갖는 것으로 나타났다. 본 연구는 방대한 양의 뉴스 빅데이터를 단계적으로 분석하여 교육관점에서 이슈를 도출하고 미래교육에 대한 시사점을 제공하였다는 데 의의가 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.317-324
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• 2021

본 연구는 국내 소셜미디어를 기반으로 코로나 확산 시기에 따른 코로나19 관심사 변화를 텍스트 기반으로 살펴 보았다. 연구자료는 2020년 1월 20일부터 8월 15일까지 네이버와 다음의 블로그와 카페에 올라온 글이다. 코로나 확산시기는 총 3단계로 분류하였다. 중국에서 발견된 코로나19가 한국에 확산되기 시작한 1월 20일부터 2월 17일을 '전조기', 대구를 중심으로 본격적 확산을 진행된 2월 18일부터 4월 20일을 '심각기', 그리고 일 확진자 수가 안정화되는 4월 21일부터 8월 15일을 '안정기'로 명명하였다. 코로나19와 연관된 상위 50개 단어를 추출하여 TF-IDF를 이용하여 군집 분석 하였다. 분석결과 전조기는 코로나 '상황'에 관련된 텍스트가 많았고, 심각기에는 '국가'와 '감염경로'에 관련된 텍스트가 많았다. 안정기에는 '치료'가 주로 언급되었다. 시기와 무관하게 공통적으로 언급이 많이 된 단어는 '감염', '마스크', '사람', '발생', '확진', '정보'이다. 시기별 감정의 변화를 살펴보면 시간이 지남에 따라 긍정의 비율이 높아지고 있다. 카페와 블로그는 글쓴이의 생각과 주관이 담긴 글을 인터넷을 통해 공유하므로 코로나19로 인한 비대면 시대의 주요 정보공유 공간이다. 그러나 정보전달의 선택성과 임의성이 존재하므로 소셜미디어에서 생산되는 정보를 비판적으로 바라보는 시각이 필요하다.

• 지능정보연구
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• 제28권3호
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• pp.57-79
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• 2022

지난 2019년 12월 시작된 코로나19는 정치, 경제, 사회, 문화 등 우리 삶의 전반에 많은 영향을 끼쳐 왔으며, 스포츠, 공연 예술 등의 분야 역시 이로 인해 큰 폭으로 활동이 위축되었다. 스포츠 분야의 경우 참여스포츠를 대표하는 생활체육 분야에서의 변화가 특히 크게 나타났으며, 헬스장, 탁구장, 배드민턴 동호회 등 국민 삶과 밀접한 장소에서의 확진자 발생은 코로나19의 확산에 대한 사회적 공포감을 증폭시키는 원인이 되기도 하였다. 이에 본 연구에서는 코로나19가 최초 확산한 시기의 생활체육 관련 국내 언론 기사를 분석하여, 코로나19 사태로 인해 생활체육 분야에서 어떤 이슈들이 현장에서 등장하고 있으며 어떠한 논의들이 이루어지고 있는지 살펴본다. 구체적으로 본 연구는 국내 대표적인 포털 뉴스 사이트로부터 생활체육과 관련된 코로나19 이슈를 다루고 있는 뉴스 기사를 수집한 후, 이에 대한 토픽 모델링(Topic Modeling) 분석을 통해 코로나19 환경에서의 주요 생활체육 이슈를 파악하였다. 분석을 통해 체육시설 코로나 발생, 체육활동 지원, 생활체육활동 변화 등의 의미있는 이슈를 발견하였으며, 이들 주요 이슈에 대한 워드 클라우드(Wordcloud) 분석을 통해 이슈를 시각적으로 이해하고 시간의 흐름에 따라 이러한 이슈가 변화하는 양상을 확인하였다.

• 융합정보논문지
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• 제12권5호
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• pp.237-245
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• 2022

본 연구는 언택트시대의 배움공동체에 대한 사회적 담론이 어떠한지 살펴보고, 팬데믹이라는 사회적 상황 속에서 아동을 위한 배움공동체가 나아가야할 방향에 대해 논의해 보고자한다. 이를 위해 2020년 1월 20일부터 2021년 1월 20일까지 1년 동안의 빅데이터를 '언택트+배움공동체'라는 키워드로 인터넷 포털사이트(구글, 다음, 네이버 등의 뉴스)에서 데이터를 수집 및 분석하였다. 분석결과, 단어빈도 및 네트워크분석에서 '마을교육공동체', '운영', '활동', '코로나19', '지원', '온라인' 등의 단어가 언택트시대의 배움공동체와 관련이 높은 것으로 도출되었다. 이는 배움공동체 내에서 마을의 교육공동체가 주축이 되어 코로나19라는 상황 속에서도 마을 활동가와 주민협의회 등이 뜻을 모아 코로나19로 멈춰진 아동의 일상을 회복하고 관계 회복을 위한 노력을 온라인 매체를 활용하여 지원 해줄 수 있다는 것을 보여준다. 결론적으로 단어빈도 분석을 통해 배움공동체와 관련된 핵심키워드를 파악하고 배움공동체에 대한 사회적 경향을 살펴보았다는데 의의가 있으며, 코로나19의 장기화로 아동의 공적 돌봄·교육의 틈새와 한계에 대한 대안으로 배움공동체의 도입 및 활성화를 위한 기초자료로써 시사점을 가진다