• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권11호
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• pp.1571-1576
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• 2022

코로나 바이러스의 발병 이후, 의료 산업은 침체기에 들어섰으며, 이에 대한 대응책으로 정부는 일시적으로 비대면 진료를 허용한 상태이다. 본 연구에서는, 이런 시대 흐름에 맞추어 의료 산업에 있어 현대인의 비대면 의학상담에 대한 관심도를 분석하고자 한다. 전문가에게 의학상담을 받을 수 있는 플랫폼인 지식인과, 유튜브 두가지 소셜 플랫폼에서 빅데이터를 수집해 연구를 진행했다. 전화 상담 상위 5개 키워드인 "내과", "일반의", "산경과", "정신건강의학과", "소아청소년과"와 더불어, "전문의", "의학상담", "건강정보" 총 8개의 검색어를 가지고 각 플랫폼으로부터 데이터 세트를 구축했다. 이후 크롤링 된 데이터를 바탕으로 형태소 분류, 질병 추출, 정규화 등 전처리 과정을 거쳤다. 단어 빈도수를 기준으로 한 워드 클라우드, 꺾은선 그래프, 분기별 그래프, 질병 등장 빈도별 막대 그래프 등으로 데이터 시각화를 하였다. 유튜브 데이터에 한해 감성 분류 모델을 구축하였고, GRU와 BERT 기반 모델의 성능을 비교하였다.

• 벤처창업연구
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• 제16권2호
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• pp.79-93
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• 2021

'왜?'창업을 하려는 지에 대한 질문은 어떠한 특정의 행동을 하려는 데에 대한 가장 기초적인 단계라고 할 수 있다. 즉, 어떠한 특정의 목적을 설정함에 있어서 개인은 자신의 결정에 대한 확신의 정도가 영향을 미친다는 선행연구들이 존재하고 있다. 이에 근거하여 본 연구는 성격 5요인을 매개로 한 대학생의 목표 지향적 행동모델이 자기결정성 및 창업의지에 미치는 영향을 분석하여 대학생의 창업교육 방향성 도출을 위한 기초자료를 제공하는 데 목적을 두고 있다 연구목적을 달성하기 위해 서울 경기도 지역에 소재한 국공립 및 사립 대학교에 재학하면서 벤처 동아리에 소속된 대학생을 대상으로 2019년 10월 01일에서 11월 11일까지 자기보고식 설문을 실시하였고, 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 대학생들의 목표 지향적 행동모델이 자기결정성에 미치는 영향을 살펴보면, 태도와 주관적 규범, 지각된 행동통제가 통계적으로 유의미한 정적 영향을 미쳤고, 긍정적 기대와 부정적 기대는 통계적으로 유의미한 영향을 미치지 않았다. 둘째, 대학생들의 목표 지향적 행동모델이 창업의지에 미치는 영향을 살펴보면, 지각된 행동통제와 긍정적 기대는 통계적으로 유의미한 정적 영향을 미쳤으며, 부정적 기대는 통계적으로 유의미한 부적 영향을 미쳤다. 셋째, 회귀모델 I에서는 대학생의 창업의지와 목표 지향적 행동모델 중에 지각된 행동통제, 긍정적 기대가 통계적으로 유의미한 정적 영향을 미쳤고, 부정적 기대는 통계적으로 유의미한 부적 영향을 미쳤다. 성격 5요인을 매개변수로 투입한 회귀모델 II에서는 지각된 행동통제, 긍정적 기대가 통계적으로 유의미한 정적 영향을 미쳤고, 부정적 기대는 통계적으로 유의미한 부적 영향을 미쳤다. 본 연구는 대학생의 목표 지향적 행동모델이 자기결정성 및 창업의지를 실행함에 있어 중요 변인임을 확인할 수가 있었다. 또한 자신의 성격 5요인을 긍정적인 피드백으로 활용하여 자신의 삶을 계획하고 성취하기 위해 목표를 세우고 계획하고 활용할 수 있는 성격을 매개역할이 확인되어 중요한 역할을 수행하고 있음이 증명 되었다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제20권2호
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• pp.113-122
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• 2020

2016년~2019년까지 지능정보기술 관련 콘텐츠 연구를 메타분석한 결과, 관련 기술이 사회적 화두로 부상한 이후 연구가 유의미하게 증가하였으며, 세부 기술과 관련해서는 가상현실 및 증강현실 기술에 대한 관심이 가장 높았다. 특정한 하나의 기술을 넘어 여러 지능정보기술이 콘텐츠와 어떻게 관련되는지가 탐구되는 경향이었다. 게임의 경우 VR 및 AR기술과 관련하여 연구가 많이 이루어졌고, 빅데이터 기술의 경우 영화 콘텐츠 연구에서 주목하는 경향이었다. 지능정보기술에 대한 기술적 접근을 시도한 연구가 많은 편이었으나, 인공지능 기술과 관련해서는 법적, 제도적으로 주로 조망되는 등 기술별, 콘텐츠 분야별로 차이가 나타났다.

• 한국조경학회지
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• 제46권2호
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• pp.27-36
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• 2018

본 연구는 공원 이용자의 욕구를 파악하여 이용자에 적합한 공원 환경으로 변화되어야 할 필요성에 주목하고, 이용자의 욕구를 파악하기 위하여 행태분석의 필요성을 제기하였다. 이에 온라인 데이터(블로그)를 연구의 기초자료로 선정하고, 5년 단위로 구분하여 데이터를 수집한 후 텍스트 마이닝을 활용해 시계열적 행태의 특성을 도출하고, 사회연결망 분석을 통해 온라인 데이터의 유의성을 검증하였다. 텍스트 마이닝 분석 결과, 첫째, '길을 걷다'(산책), '사진을 찍다', '자전거(인라인, 킥보드 등)를 타다', '먹다', '공연을 관람하다'는 올림픽공원에서 행해지는 공통적인 행태로 나타났다. 둘째, 수집된 데이터의 초기에는 운동 등 적극적인 신체활동을 행태가 주를 이루었지만, 최근에는 핸드폰, 게임, 음식을 먹고 커피를 마시는 등의 소극적인 비활동적 행태도 공원에서 나타나는 새로운 행태적 특징으로 나타났다. 셋째, 공원 이용자의 행태에 영향을 미치는 요인은 인터넷 발달, 자신의 개성과 스타일을 표현하는 문화 등 사회의 여러 가지 여건의 변화로 나타났다. 넷째, 올림픽공원에서 나타나는 특별한 행태는 공연 관람 등 문화적인 활동과 역사수업 등 교육적인 활동으로 도출되었다. 결론적으로 공원 계획 설계 시 의도하였던 목적보다는 여러 가지 시대적 변화로 사람들의 라이프 스타일이 변화하고, 공원의 행태에까지 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이에 올림픽공원의 주요 행태와 영향을 미치는 요인을 고려하여 이용자에게 적합한 환경으로 변화되어야 할 필요성이 있다. 분석방법으로 활용한 텍스트 마이닝은 과거의 데이터도 수집이 가능하다는 장점이 있어 행태 분석 시 장기적인 관점에서 분석이 가능하고, 도출된 키워드로 새로운 행태 및 가치 측정이 가능하여 이후 행태분석 연구의 영역의 확대가 가능한 것으로 판단된다. 또한, 사회연결망 분석을 통해 온라인 데이터의 타당성을 검증하여 연구결과의 신뢰를 높일 수 있었다. 추후 수집하는 데이터의 종류를 다양하게 하여 더 포괄적인 행태분석에 대한 연구가 수행되어야 하며, 대용량 데이터의 정확성, 신뢰성을 검증할 수 있는 다양한 방법에 대한 연구가 필요할 것이다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권4호
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• pp.149-156
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• 2022

최근 전 세계적으로 COVID-19이 유행하는 상황 속에서 이와 관련된 가짜뉴스가 심각한 사회적 혼란을 야기하고 있다. 이러한 배경에서 가짜뉴스를 정확하게 탐지하기 위해, 뉴스가 소셜 미디어를 통해 파급되는 과정과 같은 소셜 컨텍스트 정보를 활용하는 소셜 컨텍스트 기반 탐지 기법들이 널리 사용되고 있다. 그러나 대부분의 기 구축된 가짜뉴스 탐지를 위한 데이터들은 뉴스 자체의 내용 정보 위주로 구성되어, 소셜 컨텍스트 정보를 거의 포함하지 않는다. 즉, 이 데이터들에는 소셜 컨텍스트 기반 탐지 기법을 적용할 수 없으며, 이러한 데이터의 한계는 가짜뉴스 탐지 연구 분야의 발전을 저해하는 방해 요소이다. 본 논문은 이러한 한계를 극복하기 위해, 기존의 저명한 가짜뉴스 데이터인 CoAID 데이터를 기반으로, 소셜 컨텍스트 정보를 추가적으로 수집하여, CoAID 데이터의 뉴스 내용 정보와 해당 뉴스들의 소셜 컨텍스트 정보를 모두 포함하는 CoAID⁺ 데이터를 구축한다. 본 논문에서 구축한 CoAID⁺ 데이터는 기존의 대부분의 소셜 컨텍스트 기반 탐지 기법들에 적용될 수 있으며, 향후 새로운 소셜 컨텍스트 기반 탐지 기법들에 대한 연구도 더욱 활성화시킬 수 있을 것으로 기대된다. 마지막으로, 본 논문은 다양한 관점에서 CoAID⁺ 데이터를 분석하여 진짜뉴스와 가짜뉴스의 파급 패턴 및 키워드에 따른 파급 패턴도 파악하여 소개한다.

• 벤처창업연구
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• 제11권1호
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• pp.49-63
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• 2016

삶의 질적 풍요로움을 추구하는 21세기에 생활수준이 향상되고 삶에 대한 욕구가 다양해짐에 따라 주거의 질에 관한 관심이 점점 커지고 있다. 삶의 만족도는 주거만족이라고 하는 기본적 욕구가 충족된 생활로 볼 수 있으며 이러한 욕구의 충족으로 삶의 질은 높아질 것이다. 인간은 누구나 사회관계를 맺으며 생활하고, 사회관계는 다양한 측면에서 개인들의 삶의 질에 큰 영향을 미치고 있다. 이에 중장년층의 주거환경과 사회적 자본의 실태를 알아보고 주거환경과 삶의 만족도와의 관계에서 사회적 자본이 미치는 영향을 실증연구를 통해 밝히고자 하였다. 이에 본 연구는 자료 수집을 위해 중장년층을 대상으로 설문조사를 실시하였고, 설문지 500부를 배포하여 490부를 수거한 후 결측값이 없는 484부를 SPSS Win Ver. 21.0을 이용하여 실증 분석하였다. 분석결과 첫째, 중장년층의 주거환경이 삶의 만족도에 미치는 영향을 분석한 결과 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 중장년층의 주거환경과 삶의 만족도 간에 사회적 자본의 조절효과를 분석한 결과 부분적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이와 같은 연구결과에 따라, 향후 중장년층의 보다 만족스러운 삶의 질 향상을 위한 방향과 우리나라 주거정책 수립에 유용한 기초자료를 제공하고자 한다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권5호
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• pp.597-603
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• 2023

군사 작전의 패러다임은 정보기술의 발전으로 플랫폼 중심전에서 네트워크 중심전, 그리고 정보 중심전으로 진화해왔다. 최근 몇 년간 빅 데이터, 인공지능, 사물인터넷(IoT)과 같은 첨단 기술의 발전으로 인해 군사 작전은 인공지능 기반의 지식 중심전(KCW)으로 진화하고 있다. 이에 따라 군은 신뢰성 있는 C4I (Command, Control, Communication, Computer, Intelligence) 시스템 구축을 위해 첨단 정보통신기술(ICT)의 통합에 큰 비중을 두고 있다. 본 연구는 C4I 시스템의 전투 능력 향상, 네트워크 기반 환경에서의 최적 활용, 정보 흐름의 효율적인 부하분산, 원활한 의사소통, 지식공유의 효과적인 구현 등을 분석하고 평가하기 위해 데이터 마이닝 기법을 적용할 필요성을 강조한다. 데이터 마이닝은 현대 빅 데이터 분석의 핵심 기술로, 본 연구는 데이터 마이닝을 활용하여 실제 사례를 분석하고 군의 지휘 통제체계의 효율성을 극대화하는 실용적인 전략을 제안하였다. 연구 결과는 C4I 시스템의 성능을 더 깊게 이해하고 현대 군사 작전에 지식 중심전을 강화하는 데 유용한 통찰을 제공할 것으로 기대한다.

• 치위생과학회지
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• 제24권1호
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• pp.9-21
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• 2024

Background: The purpose of this study was to utilize text network analysis and topic modeling to identify interconnected relationships among keywords present in patent information related to oral health, and subsequently extract latent topics and visualize them. By examining key keywords and specific subjects, this study sought to comprehend the technological trends in oral health-related innovations. Furthermore, it aims to serve as foundational material, suggesting directions for technological advancement in dentistry and dental hygiene. Methods: The data utilized in this study consisted of information registered over a 20-year period until July 31st, 2023, obtained from the patent information retrieval service, KIPRIS. A total of 6,865 patent titles related to keywords, such as "dentistry," "teeth," and "oral health," were collected through the searches. The research tools included a custom-designed program coded specifically for the research objectives based on Python 3.10. This program was used for keyword frequency analysis, semantic network analysis, and implementation of Latent Dirichlet Allocation for topic modeling. Results: Upon analyzing the centrality of connections among the top 50 frequently occurring words, "method," "tooth," and "manufacturing" displayed the highest centrality, while "active ingredient" had the lowest. Regarding topic modeling outcomes, the "implant" topic constituted the largest share at 22.0%, while topics concerning "devices and materials for oral health" and "toothbrushes and oral care" exhibited the lowest proportions at 5.5% each. Conclusion: Technologies concerning methods and implants are continually being researched in patents related to oral health, while there is comparatively less technological development in devices and materials for oral health. This study is expected to be a valuable resource for uncovering potential themes from a large volume of patent titles and suggesting research directions.

• 한국조경학회지
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• 제50권5호
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• pp.90-102
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• 2022

최근 힐링에 대한 관심이 증가함에 따라 힐링을 콘셉트로 하는 옥외 공간이 조성되고 있다. 보다 전문적이고 심층적인 옥외 힐링 장소 계획·설계·디자인을 위해 88,155건의 블로그 게시글 텍스트 데이터를 개체명 인식하여 텍스트 마이닝을 진행했다. 옥외 힐링 장소의 인식과 특징을 파악을 위해 출현 빈도 분석과 응집 분석을 진행하였다. 선행연구 고찰을 통해 힐링 장소의 6가지 요소를 도출하였으며, 시간과 인원을 추가한 총 8가지 요소를 통해 인식과 특성을 살펴보았다. 분석 결과 사람들은 힐링 장소를 방문하는 데 있어 장소적요소, 시간적요소, 사회적요소, 활동요소를 인원, 식물, 색상·형태, 심리적 요소보다 중요하게 생각하였다. 상위 출현 키워드를 통해 여러 가지 인식과 특성을 파악할 수 있었다. 응집 분석 결과를 통해 장소적요소, 시간적요소, 사회적요소의 키워드들이 응집되어 나타나 주로 어떤 장소, 어떤 시간대, 누구와 함께 방문하는지 구체적으로 살펴볼 수 있었다. 연구를 통해 실제 사람들이 작성한 인식 데이터를 대량 분석하여 힐링 장소의 인식과 특성을 도출하였으며, 계획과 마케팅적으로 활용할 수 있는 구체적인 요소가 나타남을 확인했다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제19권6호
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• pp.1-13
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• 2020

Recently, 80% of big data consists of unstructured text data. In particular, various types of documents are stored in the form of large-scale unstructured documents through social network services (SNS), blogs, news, etc., and the importance of unstructured data is highlighted. As the possibility of using unstructured data increases, various analysis techniques such as text mining have recently appeared. Therefore, in this study, topic modeling technique was applied to the Korea Highway Corporation's voice of customer (VOC) data that includes customer opinions and complaints. Currently, VOC data is divided into the business areas of Korea Expressway Corporation. However, the classified categories are often not accurate, and the ambiguous ones are classified as "other". Therefore, in order to use VOC data for efficient service improvement and the like, a more systematic and efficient classification method of VOC data is required. To this end, this study proposed two approaches, including method using only the latent dirichlet allocation (LDA), the most representative topic modeling technique, and a new method combining the LDA and the word embedding technique, Word2vec. As a result, it was confirmed that the categories of VOC data are relatively well classified when using the new method. Through these results, it is judged that it will be possible to derive the implications of the Korea Expressway Corporation and utilize it for service improvement.