• Human Ecology Research
• /
• 제61권3호
• /
• pp.475-492
• /
• 2023

This study investigated player responses to microtransactions in freemium Massively multiplayer online roleplaying games (MMORPG), specifically focusing on the game LostArk using English language review data. To this end, structural topic modeling was employed and the following six microtransaction-relevant topics were identified: microtransactions, developer issues, real money trade (RMT), random number generator (RNG) upgrade system, game content, and collectibles & adventure. The first four topics were classified as being "not recommended". However, the proportions of microtransaction-related topics were relatively lower than the other topics. Additionally, this study did not extract keywords related to unfairness and unethical issues in previous microtransaction research. The last two topics, game content, and collectibles & adventure were "recommended" topics, indicating positive functions of microtransactions such as enhancing the game experience by purchasing virtual items. Moreover, it was found that players who do not engage in microtransactions can still be satisfied through continuous game content updates. Additionally, an examination of the interaction effect between time and recommendation status revealed that while the frequency with which the six microtransaction-related topics were mentioned increased over time in the reviews, the ratio of recommendations to non-recommendations varied differently. This study contributes to game-related research by revealing players' authentic opinions on microtransactions in freemium MMORPGs, thereby providing practical implications for game companies.

• 복식
• /
• 제64권2호
• /
• pp.113-125
• /
• 2014

Creative thinking requires an ability to draw ideas on the given topic in a given time period with concentration. For this, the development process of design concept on the topic was collected through experiments and interviews targeting 10 fashion education experts and 10 clothing majors. After the analysis, the results are as follows: First of all, divergent thinking was done to find as many ideas and possibilities as possible at the step of expanding the topic by analogy. This showed characteristics of spreading thoughts through the spread of lexicon to professional field knowledge of learned, individual's cultural background, other art fields. Second, abstracted and designed words that are expanded and listed by the topic analogy were specified the topic gradually through the free combination method between lexicons. The sentences made by the combination of lexicons were interpreted through the serial listing method, in which the connection between sentences had the meaning of orderly cause and effect form, and the parallel listing method that treated information at once. Third, the few characteristics of the procedure that visualizing into the specific design are as follows. Firstly, the method to transform image that lexicon has into the one appropriate to the topic, the case that reflects external characteristics of selected designed word, and the case which reflects as the extrinsic expression of personal immanent and tactic desires. This study has its means to propose methods and directions to help create more creative and systematic ideas by analyzing the characteristics that appeared during the process of thinking language-oriented design.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제19권6호
• /
• pp.58-71
• /
• 2019

이 연구는 우리나라 기업근로자가 인식하는 경력성공의 다차원성과 개인특성에 따른 차이를 토픽모델링 방법을 적용하여 탐색하고자 하는 목적으로 수행되었다. 연구목적을 달성하기 위해 경력성공에 대한 인식을 개방형 설문을 통해 수집하였으며 126명의 기업근로자들의 응답자료를 바탕으로 R 프로그램을 활용하여 분석하였다. 분석결과 한국 근로자의 경력성공 인식에 대한 5가지 토픽이 도출되었다. 구체적으로, 토픽1은 사회적으로 인정받는 직장에 다니는 것(사회적 인정), 토픽 2는 조직 내에서 자신의 업무에 충실하며 견디는 것(조직 내 근속), 토픽 3은 자기 분야에 지식과 노하우를 갖고 전문성을 갖는 것(전문성), 토픽 4는 일한 만큼 경제적 보상과 성과를 얻는 것(경제적 보상), 토픽 5는 일을 통해 보람과 성취감 같은 개인적 의미를 추구하는 것(개인적 의미 추구)으로 나타났다. 또한, 성별, 연령, 학력에 따른 각 토픽별 발현비율 차이가 확인되었다. 이 연구를 통해 경력성공 인식의 다차원성과 개인특성에 따른 경력성공 인식 차이를 확인하였으며, 개방형 설문자료와 같은 비정형 데이터 분석에서 토픽모델링 방법을 활용가능성을 제시하였다.

• 산업경영시스템학회지
• /
• 제46권4호
• /
• pp.246-262
• /
• 2023

The purpose of this study is to identify the major peacekeeping activities that the Korean armed forces has performed from the past to the present. To do this, we collected 692 press releases from the National Defense Daily over the past 20 years and performed topic modeling and social network analysis. As a result of topic modeling analysis, 112 major keywords and 8 topics were derived, and as a result of examining the Korean armed forces's peacekeeping activities based on the topics, 6 major activities and 2 related matters were identified. The six major activities were 'Northeast Asian defense cooperation', 'multinational force activities', 'civil operations', 'defense diplomacy', 'ceasefire monitoring group', and 'pro-Korean activities', and 'general troop deployment' related to troop deployment in general. Next, social network analysis was performed to examine the relationship between keywords and major keywords related to topic decision, and the keywords 'overseas', 'dispatch', and 'high level' were derived as key words in the network. This study is meaningful in that it first examined the topic of the Korean armed forces's peacekeeping activities over the past 20 years by applying big data techniques based on the National Defense Daily, an unstructured document. In addition, it is expected that the derived topics can be used as a basis for exploring the direction of development of Korea's peacekeeping activities in the future.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제20권3호
• /
• pp.119-128
• /
• 2019

본 연구의 목표는 스마트시티에 대한 연구 동향을 파악하고 이를 바탕으로 스마트시티에 대한 정책적 산업적 학술적 방향성을 제시하는 데 있다. 산업화와 더불어 급격하게 진행된 도시화 및 도시인구 증가로 세계 주요 도시들은 대부분 교통, 환경, 주거 등 다양한 도시문제에 직면하고 있다. 세계 각 도시는 이러한 도시문제를 해결하여 시민 삶의 질을 향상시킨다는 공통된 목표를 추구하기 위해 스마트시티의 도입을 서두르고 있다. 하지만 스마트시티에 대한 다양한 개념적 접근은 정책 목표 설정 및 추진전략 수립을 위한 방향성 도출에 불확실성을 야기하고 있다. 본 연구는 이러한 문제 인식하에 스마트시티 정책에 대한 방향성을 제시하고자 Scopus DB 및 Springer DB에서 스마트시티와 관련된 학술논문 11,527건의 제목과 초록, 발행연도 등의 정보를 수집하여 연구현황, 연구주제, 연구분야 추이 등을 LDA기반 토픽모델링 기법을 활용하여 분석하였다. 분석결과, 스마트시티 관련 연구주제는 크게 서비스 및 애플리케이션 분야, 기술 분야, 시민 사용자 관점의 8가지 세부주제로 유형화되었으며, 이중 '시민중심 스마트시티 추진을 통한 지속가능성의 확보'와 관련된 주제가 가장 많이 언급된 주제로 분석되었다. 또한 주제 간 연관관계를 분석한 결과, 데이터와 프라이버시 관련 연구의 중심성이 가장 높게 나타났다. 이는 데이터가 전반적인 스마트시티의 공동기반으로서 역할을 하며 기술, 서비스, 정책과 관련된 다양한 의사결정에 영향을 미치는 한편, 위치정보 등 개인 정보가 수집되는 과정에서 프라이버시 침해 등이 잠재적인 위협요인이 될 수 있음을 암시한다. 스마트시티 연구현황에 대한 객관적 분석을 통해 스마트시티 개념의 발전 방향을 이해하고 향후 대응방안을 모색함으로써, 스마트시티 추진 및 연구에 정책적, 산업적, 학술적 근거자료를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제42권2호
• /
• pp.471-492
• /
• 2017

최근 데이터의 양 자체가 해결해야 할 문제의 일부분이 되는 빅데이터(Big Data) 분석에 대한 수요와 관심이 급증하고 있다. 빅데이터는 기존의 정형 데이터 뿐 아니라 이미지, 동영상, 로그 등 다양한 형태의 비정형 데이터 또한 포함하는 개념으로 사용되고 있으며, 다양한 유형의 데이터 중 특히 정보의 표현 및 전달을 위한 대표적 수단인 텍스트(Text) 분석에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 텍스트 분석은 일반적으로 문서 수집, 파싱(Parsing) 및 필터링(Filtering), 구조화, 빈도 분석 및 유사도 분석의 순서로 수행되며, 분석의 결과는 워드 클라우드(Word Cloud), 워드 네트워크(Word Network), 토픽 모델링(Topic Modeling), 문서 분류, 감성 분석 등의 형태로 나타나게 된다. 특히 최근 다양한 소셜미디어(Social Media)를 통해 급증하고 있는 텍스트 데이터로부터 주요 토픽을 파악하기 위한 수요가 증가함에 따라, 방대한 양의 비정형 텍스트 문서로부터 주요 토픽을 추출하고 각 토픽별 해당 문서를 묶어서 제공하는 토픽 모델링에 대한 연구 및 적용 사례가 다양한 분야에서 생성되고 있다. 이에 본 논문에서는 텍스트 분석 관련 주요 기술 및 연구 동향을 살펴보고, 토픽 모델링을 활용하여 다양한 분야의 문제를 해결한 연구 사례를 소개한다.

• 응용통계연구
• /
• 제34권5호
• /
• pp.795-806
• /
• 2021

최근 온라인 채널을 통한 텍스트 자료가 방대해 지면서 이를 요약하고 분석하는 연구에 관한 관심이 커지고 있는 추세이다. 먼저 텍스트 자료에 대한 기본적인 분석 중 하나는 어떤 주제나 내용을 포함하고 있는지 잠재된 토픽을 추출하는 것이다. 연구자가 일일이 모든 자료를 읽고 내용을 요약할 수도 있겠지만, 대용량 데이터를 다루는 경우에는 결코 쉽지 않기 때문에, 통계적 모형을 사용하여 토픽을 추출하는 토픽모형 방법들이 제안되어 왔다 (Blei와 Lafferty, 2007; Blei 등, 2003). 시간에 따라 수집된 텍스트 데이터로부터 토픽의 변화를 모니터링하기 위하여, 본 연구에서는 잠재적 디리슈레 할당(latent Dirichlet allocation) 모형을 통해 토픽을 분류하고 그 결과를 바탕으로 한 토픽 지수를 제안하였다. 또한, 이를 통계적 공정관리의 대표적 도구인 관리도에 적용하여 시간 경과에 따른 토픽의 변화를 모니터링하는 데 적용해 보았다. 실제 데이터로 2018년 3월 5일부터 2020년 3월 5일 사이에 청와대 국민청원 온라인 게시판에 접수된 텍스트 데이터를 사용하였으며, 토픽 지수를 모니터링함으로써 토픽에 대한 이상변화를 탐지할 수 있음을 살펴 보았다.

• 제어로봇시스템학회논문지
• /
• 제20권12호
• /
• pp.1252-1258
• /
• 2014

ROS is based on a graph architecture where processing takes place in nodes. Nodes communicate together by passing messages through topics based on the publish/subscribe model. On the other hand, OPRoS components know each other and are tightly-coupled via port connections, and different coupling schemes make the interoperation between two platforms difficult. This paper describes an extension of OPRoS framework to support the interoperation with the ROS topic.

• Perspectives in Nursing Science
• /
• 제16권1호
• /
• pp.12-24
• /
• 2019

Purpose: This study examined the suitability of using text network analysis (TNA) methodology for topic analysis of academic papers related to nursing. Methods: TNA background theories, software programs, and research processes have been described in this paper. Additionally, the research methodology that applied TNA to the topic analysis of the academic nursing papers was analyzed. Results: As background theories for the study, we explained information theory, word co-occurrence analysis, graph theory, network theory, and social network analysis. The TNA procedure was described as follows: 1) collection of academic articles, 2) text extraction, 3) preprocessing, 4) generation of word co-occurrence matrices, 5) social network analysis, and 6) interpretation and discussion. Conclusion: TNA using author-keywords has several advantages. It can utilize recognized terms such as MeSH headings or terms chosen by professionals, and it saves time and effort. Additionally, the study emphasizes the necessity of developing a sophisticated research design that explores nursing research trends in a multidimensional method by applying TNA methodology.

• 지능정보연구
• /
• 제26권2호
• /
• pp.43-56
• /
• 2020

추천 시스템은 사용자가 다양한 옵션 중에서 최선의 선택을 할 수 있도록 도와준다. 그러나 추천 시스템이 상업적으로 성공하기 위해서는 극복할 몇 개의 문제점이 존재한다. 첫째, 추천시스템의 투명성 부족 문제이다. 즉, 추천된 상품이 왜 추천되었는지 사용자들이 알 수 없다. 둘째, 추천시스템이 사용자 선호의 변화를 즉각적으로 반영할 수 없는 문제이다. 즉, 사용자의 상품에 대한 선호는 시간이 지남에 따라 변함에도 불구하고, 추천시스템이 사용자 선호를 반영하기 위해서는 다시 모델을 재구축해야 한다. 따라서 본연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 토픽 모델링과 순차 연관 규칙을 이용한 추천 방법론을 제안하였다. 토픽 모델링은 사용자에게 아이템이 왜 추천되었는지 설명하는데 유용하며, 순차 연관 규칙은 변화하는 사용자의 선호를 파악하는데 유용하다. 본 연구에서 제안한 방법은 크게 토픽 모델링 및 사용자 프로파일 생성 등 토픽 모델링에 기반한 사용자 프로파일 생성 단계와 토픽에 사용자 선호 확인 및 순차 연관 규칙 발견 등 순차 연관 규칙에 기반한 추천 단계로 구분된다. 벤치마크 시스템으로 협업 필터링 기반 추천 시스템을 개발하고, 아마존의 리뷰 데이터 셋을 이용하여 제안한 방법론의 성능을 비교 평가하였다. 비교 분석 결과, 제안한 방법론이 협업 필터링 기반 추천시스템보다 뛰어난 성능을 보였다. 따라서 본 연구에서 제안하는 추천 방법을 통해 추천 시스템의 투명성을 확보할 수 있을 뿐만 아니라, 시간에 따라 변화하는 사용자의 선호를 반영할 수 있다. 그러나 본 연구는 토픽과 관련된 상품을 추천하기 때문에, 토픽에 포함된 상품의 수가 많을 경우 추천이 정교하지 못하는 한계점이 있다. 또한 토픽의 수가 적기 때문에 토픽에 대한 순차 연관 규칙이 너무 적은 문제점이 있다. 향후 연구에서 이러한 문제점을 해결한다면 좋은 연구가 될 것으로 판단된다.