본 논문은 과거와 현재의 패션 트렌드와 패션 유행 주기에 관한 빅데이터 분석을 실시하였다. 패션 전문가나 패션쇼가 아닌 일반 사람들의 데일리룩을 위한 패션 트렌드를 분석하는데 집중하였다. 소셜 매트릭스 도구인 텍스톰을 활용하여 빈도수 분석, N-gram 분석, 네트워크 분석 및 구조적 등위성 분석을 수행하였다. 분석 결과, 첫째, 패션 전문가가 아닌 일반 사람들의 데일리 룩을 대상으로 과거(1980년대, 1990년대)와 현재(2019년, 2020년)의 패션 키워드를 도출하였다. 둘째, 과거의 패션이 현재의 패션으로 재현되는 순환성과 순환 주기가 30-40년 정도로 짧아졌음을 빅데이터 분석을 통해 과학적으로 검증하였다. 셋째, 도출된 패션 키워드들의 구조적 등위성 분석을 수행한 결과, 과거 패션에서는 청바지 패션, 레트로 코디, 애슬레저룩, 연예인 복고패션의 4개의 군집으로, 현재 패션에서는 레트로 청바지, 뉴트로, 레이디 쉬크, 레트로 퓨처리즘의 4개의 군집을 확인하였다. 넷째, 과거의 패션이 현재의 패션으로 재현되고 진화하는 네트워크 연결 관계를 확인하고 그 배경에 관한 이슈를 고찰하였다. 이와 같은 연구결과는 과거와 현재의 패션 키워드를 도출하고 이로부터 패션 유행의 순환 주기를 확인함으로써 과거를 통해 미래 패션을 예측하도록 하는데 의의가 있다.
본 연구는 사회서비스원과 관련한 국내 언론보도기사를 주요 원자료로 삼고, 기사에 내재된 주요 키워드 및 토픽을 분석하여 사회서비스원과 관련한 이슈, 즉 사회적 인식이 어떻게 형성되었는지를 실증적으로 탐색하고자 하였다. 본 연구는 사회서비스원에 관한 사회 전반적인 인식 및 동향을 여론을 통해 파악한다는 점에서 의의가 있다. 언론동향의 데이터를 추출하기 위해 검색은 빅테이터 분석 시스템인 텍스톰을 사용하여 대표적 포털인 네이버 뉴스와 다음 뉴스에서 자료를 수집하였다. 수집된 기사는 2020년도 1,299개, 2021년도 총 1,410로, 총 2,709개였다. 분석결과로 첫째, 텍스트 출현빈도와 관련해서 가장 많이 도출된 단어는 '사회서비스원', '설립', '운영' 등으로 주로 사회서비스원의 설립과 관련한 내용이 주를 이루고 있었다. 둘째, N-gram분석결과 사회서비스원과 직접 관련된 단어의 쌍(pairs)은 '사회서비스원과 공공', '사회서비스원과 개원', '사회서비스원과 출범', '사회서비스원과 원장', '사회서비스원과 직원', '사회서비스원과 돌봄종사자' 등으로 나타났다. 셋째, TF-IDF 분석결과 및 단어 네트워크 분석결과에서는 단어출현빈도와 N-gram의 결과와 유사하게 '설립', '운영', '공공', '출범', '제공', '개원', '개최', '돌봄' 등의 결과가 도출되었다. 상기분석결과를 통해 긴급돌봄지원단의 강화, 구체적인 사업화, 일자리의 안정화 등을 제언하였다.
본 연구에서는 국제협력을 주제로 발행된 단행본이 어떠한 특징을 가지고 있는지, 이 단행본을 통해 어떠한 국제협력 관련 연구가 수행되고 있으며, 주요한 국제협력 내용은 무엇인지를 확인하고자 하였다. 이러한 연구목적을 달성하기 위하여 국내외의 국제연구협력 단행본 데이터 구축, 통계분석, 텍스톰을 기반으로 한 텍스트 마이닝 수행 등을 수행하였다. 연구 결과, 2010년대 이후부터 국제연구 및 국제협력에 대한 특히 높은 관심을 보이고 있는 것으로 알 수 있었으며, 국내외 연구자, 저자, 국공립기관, 사립기관 등 다양한 개인 및 단체에서 국제연구협력 단행본 발간을 통해 국제협력을 통해 개발, 경제, 기술, 발전, 지역, 관계 등을 중심으로 관심을 가지고 있으며 발전을 도모하고자 함을 알 수 있었다. 뿐만 아니라 환경, 무역, 교육, 사회 등의 주제 등도 나타나 환경이나 무역, 교육 등을 중심으로 한 국제연구협력의 관심도도 높아 국제화와 국제적인 협력에 대하여 경제나 지역 관계, 발전을 넘어서 환경, 무역, 교육, 사회 전반에 영향력이 높은 것으로 파악되었다. 본 연구를 통해 국제연구협력을 주제로 출판된 일부 단행본의 특징을 확인하는 기초 연구가 될 수 있다는 점, 국가별, 연도별 국제연구협력의 주제 및 특징에 관한 동향을 확인했다는 점에서 그 연구적 의의를 찾아볼 수 있다.
This study used big data to analyze visitors' experiences in Fishing Experience Recreation Village. Through the portal site posting data for the past six years, the experience of visiting Fishing Experience Villages in Baekmi and Susan was analyzed. The analysis method used Text mining and Social Network Analysis which are Big data analysis techniques. Data was collected using Textom, and experience keywords were extracted by analyzing the frequency and importance of experience texts. Afterwards, the characteristics of the experience of visiting the Fishing Experience Village were identified through the analysis of the interaction between the experience keywords using 'U cinet 6.0' and 'NetDraw'. First, through TF and TF-IDF values, keywords such as "Gungpyeong Port", "Susan Port", and "Yacht Marina" that refer to the name of the port and the port facilities appeared at the top. This is interpreted as the name of the port has the greatest impact on the recognition of the Fishing Experience Villages, and visitors showed a lot of interest in the port facilities. Second, focusing on the unique elements of port facilities and fishing villages such as "mud flat experience", "fishing village experience", "Gungpyeong port", "Susan port", "yacht marina", and "beach" through the values of degree, closeness, and betweenness centrality interpreted as having an interaction with various experiences. Third, through the CONCOR analysis, it was confirmed that the visitor's experience was focused on the dynamic behavior, the experience program had the greatest influence on the experience of the visitor, and that the experience of the static and the dynamic behavior was relatively balanced. In conclusion, the experience of visitors in the Fishing Experience Villages is most affected by the environment of the fishing village such as the tidal flats and the coast and the fishing village experience program conducted at the fishing port facilities. In particular, it was found that fishing port facilities such as ports and marinas had a high influence on the awareness of the Fishing Experience Villages. Therefore, it is important to actively utilize the scenery and environment unique to fishing villages in order to revitalize the Fishing Experience Villages experience and improve the quality of the visitor experience. This study is significant in that it studied visitors' experiences in fishing village recreation villages using big data and derived the connection between fishing village and fishing village infrastructure in fishing village experience tourism.
본 논문은 빅데이터를 활용하여 COVID-19 전후의 탐사보도프로그램에 대한 시청자 인식을 분석하고 탐사보도프로그램 방향성을 분석했다. 사회과학 모델로 정해진 선행연구를 토대로 본 논문의 빅데이터 TV 시사프로그램, 탐사보도프로그램에 관한 단어들의 연관 관계를 코로나19 발현 전후로 조사했다. 이를 통해 코로나19 이전과 이후의 탐사보도프로그램에 대한 시청자 인식의 변화를 시각화해보았다. 연구방법으로는 텍스톰을 이용하여 TV시사프로그램과 탐사보도프로그램을 중심단어로 정해 텍스트 데이터를 가져왔다. 2017년에서 2022년 6월까지 데이터를 수집해 단어들을 정제하고 분석했다. Ucinet 6.0과 Netdraw를 통해 연결중심성에 대해 시각화를 하였고, Concor 분석에 쓰이는 단어 빈도수를 사용해 키워드 개수와 빈도수를 군집화했다. 연구 결과, 펜데믹 전후 시청자 인식에 대한 뚜렷한 변화가 있음을 알 수 있었다. 본 논문의 시사점으로 탐사보도프로그램을 중심키워드로 빅데이터 분석을 하였으며, 분석을 토대로 탐사보도프로그램의 방향성을 제시했다. 나아가 팬데믹 이후 탐사보도프로그램이 시청자에게 어떻게 접근하면 효과적일지에 관해 선행연구를 토대로 제안하였다.
연구배경: 본 연구는 치면열구전색(치아홈메우기)에 대한 전반적인 인식을 살펴봄으로써 현재 정체되어 있는 치면열구전색의 활성화를 위한 방안을 제시하고자 수행되었다. 연구방법: 치면열구전색 보장성 정책의 변화에 따른 사회적 인식을 확인하고자 5개 차수로 시기를 분류하였다. 1차시기(2009.12.1.~2010.11.30.), 2차시기(2010.12.1.~2012.9.30.), 3차시기(2012.10.1.~2013.5.5.), 4차시기(2013.5.6.~2017.9.30.), 5차시기(2017.10.1.~2022.12.31.)로 각각 설정하였다. 비정형 빅데이터 분석방법인 텍스트마이닝 분석방법을 활용하였다. 텍스톰을 사용하여 키워드를 수집 및 분석하였으며, 상위 키워드 30개의 빈도수, 의미 연결망의 구조적 특징, 중심성 분석, QAP 상관분석 및 동시출현 단어분석을 실시하였다. 연구결과: 빈도분석 결과 시기별로 상위권에 속한 키워드는 '충치', '치료', '어린이' 등이 공통적으로 나타났다. 치면열구전색의 시기별 의미연결망 구조적 특징에서 밀도지수는 모든 시기별 약 1.00으로 확인되었다. QAP 상관분석결과 1차시기와 2차시기, 4차시기와 5차시기의 상관계수가 0.834로 가장 높은 상관을 보였다. 동시출현 단어분석결과 모든 시기에 걸쳐 '충치'와 '예방'이 1위로 나타났다. 결론: 본 연구를 통해 치면열구전색은 충치예방을 위한 술식과 예방치료로써 사회적 인식이 잘 형성되었음을 알 수 있었다. 그러나 보건교육에 대한 인식은 낮았다. 정체된 치면열구전색을 활성화하기 위해서는 효과적인 교육을 강화해 나가야 하는 노력이 필요하겠다.
본 연구는 ChatGPT로부터 촉박된 생성형 인공지능에 대해 국내의 특수성을 고려한 대중의 우려를 살펴보고자 하였다. 이를 위해 유튜브에서 102개의 윤리 관련 뉴스 영상에 포함된 댓글을 파이썬 스크래퍼를 개발하여 수집하였으며, 텍스톰을 통해 형태소 분석 및 전처리를 통해 15,735개 댓글을 대상으로 상관토픽모델(CTM)을 통해 분석하였다. 분석 결과, 뉴스 영상에 포함된 댓글의 주요 토픽은 '법적 및 윤리적 고려 사항', '지적 재산권 및 기술', '기술 발전과 인류 미래, 정보 처리에서 인공지능의 잠재력', 'AI에서의 감정 지능 및 윤리적 규제', '인간모방' 등 6개로 확인되었다. 또한 6개의 토픽을 10% 이상의 상관계수 값을 보이는 관계로 구조화한 결과 '법적 및 윤리적 고려 사항', 'ChatGPT의 데이터 생성 관련 이슈(지적 재산권 및 기술, 정보 처리에서의 인공지능의 잠재력, 인간모방', '인류 미래에 대한 두려움(기술 발전과 인류 미래, AI에서의 감정 지능 및 윤리적 규제)' 등 3개로 구조화할 수 있었다. 이를 바탕으로 ChatGPT로 인해 촉발된 생성형 인공지능에 관한 관심과 더불어 다양한 우려가 공존하고 있는 것을 확인하였고, 국내의 역사적 및 사회적 맥락을 반영한 특수성을 가진 우려도 존재하고 있음을 확인하였다. 이러한 결과를 통해 데이터 공정성에 대한 국가 주도의 노력이 필요함을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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