• 문화기술의 융합
• /
• 제9권5호
• /
• pp.597-603
• /
• 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
• /
• 제24권1호
• /
• pp.9-21
• /
• 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
• /
• 제50권5호
• /
• pp.90-102
• /
• 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
• /
• 제19권6호
• /
• pp.1-13
• /
• 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.

• 가정∙방문간호학회지
• /
• 제29권3호
• /
• pp.278-287
• /
• 2022

Purpose: To analyze Korean nurse-related channels and video titles on YouTube, the world's largest online video sharing and social media platform, to clarify public opinion and image of nurses. We seek utilization strategies and measures through current status analysis. Methods: Data is collected by crawling video information related to Korean nurses, and correlation is analyzed with frequent word analysis and keyword network analysis. Results: Through the YouTube algorithm, 2,273 videos of 'Nurse' were analyzed in order of recent views, relevance, and rating, and 2,912 videos searched for with the keyword 'Nurse + Hospital, COVID-19, Awareness, University, National Examination' were analyzed. Numerous videos were uploaded, and nursing work that was uploaded in the form of a vlog recorded a high number of views. Conclusion: We could see if the YouTube video shows images of nurses. It has been confirmed that various information is being exchanged rather than information just for promotional purposes.

• 한국비블리아학회지
• /
• 제20권1호
• /
• pp.137-150
• /
• 2009

이 연구에서는 폭소노미를 도입하여 라이브러리 2.0을 구현하고 있는 대학도서관 폭소노미 태그의 일반적인 패턴을 파악하였다. 분석 결과, 평균적으로 하나의 콘텐츠당 약 1.35개의 태그가 사용되었다. 태그의 전형적인 패턴은 사용개수가 증가할수록 사용빈도수가 감소하는 멱함수 분포를 따르며, 전체 79.51%의 태그는 콘텐츠의 주제를 표현하고 있고, 84.61%의 태그는 사회적 동기에 의한 태그이다. 도서관 폭소노미 태그의 집단지성 구현도는 20.83%로 조사되었다. 4분기로 나누어 태그의 증감율을 살펴본 결과 A 대학도서관은 분기별 차이가 큰 반면, B 대학도서관은 분기별 차이가 적었다. 이용자는 평균 5.25개의 태그를 태깅하였고, 태깅 행태에 따라 이용자의 성향을 세그룹으로 구분할 수 있다.

• 수산경영론집
• /
• 제48권2호
• /
• pp.67-82
• /
• 2017

The study intends to examine the effects of the fishing license system on fisheries resources in order to reduce the adverse effects of recreational fishing, such as fishery resource reduction and environmental pollution. In doing so, the research question of the study is to determine what factors influence anglers' willingness to support fishing licenses. Based on the extended theory of planned behavior, we further included explanatory variables such as recreation specialization and motivations besides anglers' attitudes, norms and self-efficacy towards the environment and proposed six research hypotheses. The data were collected through on-site and online surveys in Gwangju and Cheonnam province and a total of 337 effective questionnaires were collected for data analysis. Three different binary logit models were employed with the dependent variable of anglers'willingness to support fishing licenses to assess the effects of explanatory variables. Study results show that social norms, the level of recreation specialization, motivation factors related to environmental experiences positively affected anglers'willingness to support fishing licenses. However, anglers'consumptive orientation attitudes such as catching big fish, motivation factors related to activity general experience preferences and previous fishing experience had negative effects on the dependent variables. Study results indicate that public outreach and education programs are essential to successfully introduce the fishing license system. Managerial and policy-related implications are further discussed to make recreational fishing a more environment-friendly recreational activity. This study investigated the effects of diverse variables derived from anglers' social-psychological characteristics on their support for fishing licenses and suggest diverse policy-related and managerial implications.

• Industrial Engineering and Management Systems
• /
• 제14권4호
• /
• pp.335-346
• /
• 2015

The electronic commerce site (EC site) has become an important marketing channel where consumers can purchase many kinds of products; their access logs, including purchase records and browsing histories, are saved in the EC sites' databases. These log data can be utilized for the purpose of web marketing. The customers who purchase many product items are good customers, whereas the other customers, who do not purchase many items, must not be good customers even if they browse many items. If the attributes of good customers and those of other customers are clarified, such information is valuable as input for making a new marketing strategy. Regarding the product items, the characteristics of good items that are bought by many users are valuable information. It is necessary to construct a method to efficiently analyze such characteristics. This paper proposes a new latent class model to analyze both purchasing and browsing histories to make latent item and user clusters. By applying the proposal, an example of data analysis on an EC site is demonstrated. Through the clusters obtained by the proposed latent class model and the classification rule by the decision tree model, new findings are extracted from the data of purchasing and browsing histories.

• 디지털융복합연구
• /
• 제18권6호
• /
• pp.9-16
• /
• 2020

본 연구는 현 정부가 적극적으로 추진·지원하는 AI교육에 관한 대중의 요구를 파악하는 데 그 목적이 있다. 이를 위해 2018년 1월 1일부터 2019년 12월 31까지 AI교육에 대한 11개의 중앙지 뉴스기사와 트위터 게시글을 수집하여 단어 빈도분석과 토픽모델링분석을 실시하였다. 단어빈도 분석은 TF(Term Frequency)기법을, 토픽모델링분석은 잠재 디리클레 할당(Latent Dirichlet Allocation)기법을 사용하였다. 분석결과, 뉴스기사는 AI분야의 여성인재 육성, 대학교육과정의 변화, K-12의 소프트웨어 교육 및 교육과정 변화 등 거시적인 정책 지원에 대한 토픽이, 트위터에서는 지능형로봇과의 공존시대와 같은 보다 구체적인 미래시대에 대한 사회적 인식과 코딩교육, 인간의 고유역량개발 등과 같은 미래역량과 교육방법론 등에 대한 토픽이 도출되었다. 이러한 연구결과는 AI교육과정 구성 및 운영 방안과 미래 산업 인재 양성 정책 개발을 위한 시사점을 제공해 줄 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제18권1호
• /
• pp.19-30
• /
• 2018

본 연구는 온라인 관광정보의 내용 및 텍스트 네트워크 분석을 주요한 연구목적으로 한다. 이를 위해 본 연구는 한국의 대표 관광지 중 하나인 제주도를 연구대상지로 선정하였으며, 제주 DMO의 공식 관광정보 웹사이트와 중국 소셜네트워크 중 하나인 Sina Weibo 개인 블로그의 제주관련 관광정보를 수집하였다. 분석은 중국어 빅데이터 분석 프로그램 중 하나인 ROST Content Mining System을 이용하여 관광정보의 내용분석과 텍스트 네트워크 분석을 진행하였다. 내용분석 결과 제주 공식 웹사이트의 경우 자연, 지리, 시설자원과 관련된 명사, 자원의 존재가치와 관련된 동사, 자원의 아름다움과 깨끗함, 편리함 등과 연계된 형용사들이 주로 나타났다. 반면, 개인 블로그의 경우 한류, 음식, 지역특산물, 연계관광지, 쇼핑과 관련된 명사, 제주에서의 활동과 느낌에 대한 동사, 제주관련 경험이나 느낌과 연계된 형용사들이 주로 나타나고 있었다. 텍스트 네트워크 분석결과, 공식 웹사이트의 경우 자연성 및 지리적 속성 위주의 다양한 중심성이 확인되었으나, 개인 블로그의 경우 중심성과 연계성이 매우 미약하였다. 이상의 연구결과는 관광목적지의 수요기반 마케팅 전략 수립에 다양하게 활용될 수 있을 것이다.