• 산업경영시스템학회지
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• 제42권3호
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• pp.116-130
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• 2019

This study investigates passenger-authored online reviews of airline services using social network analysis to compare the differences in customer perceptions between full service carriers (FSCs) and low cost carriers (LCCs). While deriving words with high frequency and weight matrix based on the text analysis for FSCs and LCCs respectively, we analyze the semantic network (betweenness centrality, eigenvector centrality, degree centrality) to compare the degree of connection between words in online reviews of each airline types using the social network analysis. Then we compare the words with high frequency and the connection degree to gauge their influences in the network. Moreover, we group eight clusters for FSCs and LCCs using the convergence of iterated correlations (CONCOR) analysis. Using the resultant clusters, we match the clusters to dimensions of two types of service quality models ($Gr{\ddot{o}}nroos$, Brady & Cronin (B&C)) to compare the airline service quality and determine which model fits better. From the semantic network analysis, FSCs are mainly related to inflight service words and LCCs are primarily related to the ground service words. The CONCOR analysis reveals that FSCs are mainly related to the dimension of outcome quality in $Gr{\ddot{o}}nroos$ model, but evenly distributed to the dimensions in B&C model. On the other hand, LCCs are primarily related to the dimensions of process quality in both $Gr{\ddot{o}}nroos$ and B&C models. From the CONCOR analysis, we also observe that B&C model fits better than $Gr{\ddot{o}}nroos$ model for the airline service because the former model can capture passenger perceptions more specifically than the latter model can.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권9호
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• pp.29-42
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• 2020

본 연구의 목적은 소셜미디어 중 하나인 YouTube 동영상 사용자들이 남긴 의견을 추출하여 분석하는 질적연구방법을 제시한다. 이를 위해서 YouTube 동영상 사용자의견을 사용하여 사용과 충족 이론의 쾌락적 충족, 사회적 충족, 그리고 실용적 충족을 빈도분석과 토픽모델링을 통해 측정하였다. 측정결과, YouTube KBS 한국방송 채널 중 트로트 가수 조명섭 동영상을 사용자들이 시청하는 이유는 첫 번째로 높은 빈도를 보이는 것이 쾌락적 충족을 위해서였다. 다음 순으로 사회적 충족과 실용적 충족으로 나타났다. 단어-문서 네트워크 분석에서 연결정도중심성은 '응원', '감사', '화이팅', '최고' 등이 높게 나타났고, 매개중심은'감사', '응원', '화이팅'등의 단어가 높게 나타나 연결정도 중심성과 유사함을 보였다. 아이겐벡터중심성은 '사랑', '마음', '감사' 등의 단어가 높게 나타나 사용자들의 의견들에 가장 영향력이 높은 단어들임을 알 수 있다. 이는 YouTube의 트로트 가수 조명섭 동영상 시청자들 중 대다수가 동영상에 대해 사랑과 감사의 마음을 보이고 있음을 알 수 있다. 위의 세 가지 중심성 분석결과는 동영상을 시청하는 동기로 사용충족 이론의 쾌락적 충족과 사회적 충족 관련 단어들이 높은 값을 보이고 있다. 본 연구는 설문조사 기반의 구조방정식 모형을 따르지 않고, 질적분석연구를 자동화한 텍스트마이닝 기법을 사용하여 YouTube동영상을 사용하는 동기를 사용 및 충족 이론에 의해 밝혀냈다는 것에서 연구 함의를 찾을 수 있다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제31권3호
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• pp.35-44
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• 2022

본 연구에서는 양자 컴퓨터 관련 기술 트렌드 분석과 예측을 수행한다. 기존 양자 컴퓨터 기술 분석 관련 연구는 주로 기술 특징을 중심으로 응용 가능 분야에 집중되었다. 본 논문은 시장 중심의 기술 분석과 예측을 위하여 양자 컴퓨터 관련 국내 뉴스 기사를 기반으로 중요하게 다뤄지는 양자 컴퓨터 기술들을 분석하고 미래신호 감지와 예측을 수행한다. 뉴스 기사에서 사용된 단어들을 분석하여 빠르게 변화하는 시장의 변화와 대중의 관심사를 파악한다. 본 논문은 Cha & Chang (2022) 컨퍼런스 발표 자료를 확장했다. 연구는 2019년부터 2021년까지의 국내 뉴스 기사를 수집하여 진행된다. 먼저, 텍스트 마이닝을 통해 주요 키워드를 정리한다. 다음으로, Term Frequency - Inverse Document Frequency(TF-IDF), Key Issue Map(KIM), Key Emergence Map(KEM) 등의 분석을 통해 양자컴퓨터관련 기술을 탐색한다. 마지막으로, 랜덤포레스트, 의사결정나무, 연관분석 등을 통해 미래기술들과 수요 및 공급의 연관성을 파악한다. 연구결과 빈도분석, 키워드 확산도 및 가시성 분석에서 모두 AI의 관심도가 가장 높게 나타났다. 사이버보안의 경우 시간이 지날수록 뉴스기사에서 언급되는 비율이 다른 기술에 비해 압도적으로 높게 나타났다. 또한 양자통신, 내성암호, 증강현실 역시 관심도의 증가율이 높게 나타났다. 따라서 이를 트렌드 기술의 적용에 대한 시장의 기대가 높음을 알 수 있다. 본 연구의 결과는 양자컴퓨터 시장의 관심 분야 파악과 기술 투자 관련 대응체계 구축에 응용될 수 있다.

• Architectural research
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• 제24권2호
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• pp.41-52
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• 2022

The purpose of this study is to grasp the understanding of smart cities and to review whether the common perception of smart cities, as people understand it, is changing over time. This study analyzes keywords related to smart cities used in social network services (SNSs) in 2011, 2016, and 2020 respectively through semantic network analysis. Smart city discussions appearing on SNS in 2011 mainly focused on technology, and the results of 2016 were generally similar to those of 2011. We can also find policy or business-oriented characteristics in emerging countries in 2020. We highlight that all the results of 2011, 2016, and 2020 have some correlation with each other through QAP(Quadratic Assignment Procedure) correlation analysis, and among them, the correlation between 2011 and 2016 is analyzed the most. The results of the frequency analysis, centrality analysis, and CONCOR(CONvergence of interaction CORrelation) analysis support these results. The results of this study help establish policies that reflect the needs and opinions of citizens in planning smart cities by identifying trends and paradigm transitions expressed by people in SNS. Furthermore, it is expected to help emerging countries by enhancing the understanding of the essence and trend of smart cities and to contribute by suggesting the direction of more sustainable technology development in future smart city policies for leading countries.

• 여성건강간호학회지
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• 제29권1호
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• pp.20-31
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• 2023

Purpose: As more newborns have received expanded newborn screening (NBS) for metabolic disorders, the overall number of false-positive results has increased. The purpose of this study was to explore the psychological impacts experienced by mothers related to the NBS process. Methods: An online parenting community in Korea was selected, and questions regarding NBS were collected using web crawling for the period from October 2018 to August 2021. In total, 634 posts were analyzed. The collected unstructured text data were preprocessed, and keyword analysis, topic modeling, and visualization were performed. Results: Of 1,057 words extracted from posts, the top keyword based on 'term frequency-inverse document frequency' values was "hypothyroidism," followed by "discharge," "close examination," "thyroid-stimulating hormone levels," and "jaundice." The top keyword based on the simple frequency of appearance was "XXX hospital," followed by "close examination," "discharge," "breastfeeding," "hypothyroidism," and "professor." As a result of LDA topic modeling, posts related to inborn errors of metabolism (IEMs) were classified into four main themes: "confirmatory tests of IEMs," "mother and newborn with thyroid function problems," "retests of IEMs," and "feeding related to IEMs." Mothers experienced substantial frustration, stress, and anxiety when they received positive NBS results. Conclusion: The online parenting community played an important role in acquiring and sharing information, as well as psychological support related to NBS in newborn mothers. Nurses can use this study's findings to develop timely and evidence-based information for parents whose children receive positive NBS results to reduce the negative psychological impact.

• 디지털융복합연구
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• 제15권6호
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• pp.415-423
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• 2017

본 연구는 국내 패션 디자인 분야의 연구동향을 파악하기 위해 패션 디자인 분야에 초점을 맞춘 국내 대표적인 학술지인 "한국패션디자인학회지"의 2001년 창간호부터 2015년까지 발표 논문의 주제어와 초록을 수집하여 텍스트 마이닝과 토픽모델링 기법을 수행하였다. 우선 텍스트 마이닝을 통해 총 338편 논문의 주제어와 초록에 사용된 7137개 단어 중 30회 이상의 출현빈도를 가지는 183개의 핵심 용어들을 도출하였다. 그 중 압도적으로 높은 빈도를 보인 핵심 용어는 'fashion'과 'design'이었다. 다음으로 토픽모델링 기법 중 LDA 알고리즘을 사용하여 20개의 연구주제를 도출하였는데 대부분 기존 패션 디자인 분야의 연구주제와 연결할 수 있었지만 패션 브랜드 마케팅 및 디지털 기술 등 최신 트렌드를 반영한 다양한 연구주제들이 추가적으로 발견되었다. 마지막으로 연구주제별로 연도별 트렌드 분석을 통해 상승세와 하강세에 있는 연구주제를 구분하였다. 이러한 국내 패션 디자인 분야의 연구주제 및 트렌드 추이 파악은 지금까지의 국내패션 디자인 연구 내용과 향후 방향성을 이해하는데 유용할 것이다.

• 응용통계연구
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• 제35권6호
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• pp.739-754
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• 2022

텍스트 데이터는 일반적으로 많은 변수를 포함하고 있으며 변수들 사이의 연관성도 높아 통계 분석의 정확성, 효율성 등에서 문제가 생길 수 있다. 이러한 문제점에 대처하기 위해 목표 변수가 주어진 지도 학습에서는 목표 변수를 잘 설명할 수 있는 단어들을 선택하여 이 단어들만 통계 분석에 이용하기도 한다. 반면, 비지도 학습에서는 목표 변수가 주어지지 않으므로 지도 학습에서와 같은 단어 선택 절차를 활용하기 어렵다. 이 연구에서는 토픽 모형을 이용하여 지도 학습에서의 목표 변수를 대신할 수 있는 토픽을 생성하고 각 토픽별로 연관성이 높은 단어들을 선택하는 단어 선택 절차를 제안한다. 제안된 절차를 실제 텍스트 데이터에 적용한 결과, 단어 선택 절차를 이용하면 많은 토픽에서 공통적으로 자주 등장하는 단어들을 제거함으로써 토픽을 더 명확하게 식별할 수 있었다. 또한, 군집 분석에 적용한 결과, 군집과 범주 사이에 높은 연관성을 가지는 군집 분석 결과를 얻을 수 있는 것으로 나타났다. 목표 변수에 대한 정보없이 토픽 모형을 이용하여 선택한 단어들을 분류 분석에 적용하였을 때 목표 변수를 이용하여 단어들을 선택한 경우와 비슷한 분류 정확성을 얻을 수 있음도 확인하였다.

• 패션비즈니스
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• 제27권3호
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• pp.50-62
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• 2023

The e-commerce fashion market has experienced a remarkable growth, leading to an overwhelming availability of shared information and numerous choices for users. In light of this, chatbots have emerged as a promising technological solution to enhance personalized services in this context. This study aimed to develop user-product attributes for a chatbot-based personalized fashion recommendation service using big data text mining techniques. To accomplish this, over one million consumer reviews from Coupang, an e-commerce platform, were collected and analyzed using frequency analyses to identify the upper-level attributes of users and products. Attribute terms were then assigned to each user-product attribute, including user body shape (body proportion, BMI), user needs (functional, expressive, aesthetic), user TPO (time, place, occasion), product design elements (fit, color, material, detail), product size (label, measurement), and product care (laundry, maintenance). The classification of user-product attributes was found to be applicable to the knowledge graph of the Conversational Path Reasoning model. A testing environment was established to evaluate the usefulness of attributes based on real e-commerce users and purchased product information. This study is significant in proposing a new research methodology in the field of Fashion Informatics for constructing the knowledge base of a chatbot based on text mining analysis. The proposed research methodology is expected to enhance fashion technology and improve personalized fashion recommendation service and user experience with a chatbot in the e-commerce market.

• 농업과학연구
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• 제46권4호
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• pp.955-969
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• 2019

Analyzing on-line consumer responses is directly related to the management performance of food companies. Therefore, this study collected and analyzed data from an on-line portal site created by consumers about food companies with issues and examined the relationships between the data and the management performance. Through this process, we identified consumers' awareness of these companies obtained from big data analysis and analyzed the relationship between the results and the sales and stock prices of the companies through a time-series graph and correlation analysis. The results of this study were as follows. First, the result of the text mining analysis suggests that consumers respond more sensitively to negative issues than to positive issues. Second, the emotional analysis showed that companies' ethics issues (Enterprise 3 and 4) have a higher level of emotional continuity than that of food safety issues. It can be interpreted that the problem of ethical management has great influence on consumers' purchasing behavior. Finally, In the case of all negative food issues, the number of word frequency and emotional scores showed opposite trends. As a result of the correlation analysis, there was a correlation between word frequency and stock price in the case of all negative food issues and also between emotional scores and stock price. Recently, studies using big data analytics have been conducted in various fields. Therefore, based on this research, it is expected that studies using big data analytics will be done in the agricultural field.

• 셀메드
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• 제13권2호
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• pp.3.1-3.21
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• 2023

In this study, the drinking culture of the Choseon dynasty is examined with the text frequency analysis technique on the entire 『Choseonwangjosilok (朝鮮王朝實錄)』. This study examined a total of 1,968 volumes and 948 books about 27 kings of Choseon , which spans a total of 518 years, through web crawling on the National Institute of Korean History website. Python 3.8 was used to extract sentences related to alcohol, Rhino 1.4.5 was used for morphological analysis to extract nouns, and Gephi 0.9.2 was used for semantic network analysis. According to 『Choseonwangjosilok (朝鮮王朝實錄)』 about alcohol culture, the results of the analysis are as follow: Alcoholic beverages were more often used in court or in ritual ceremonies rather than those based on specific ingredients or manufacturing methods commonly used by the general public. regarding the ruling class through semantic network analysis l in the 『Choseonwangjosilok (朝鮮王朝實錄)』, the Choseon dynasty was found to be highly associated with political issues related to maintaining the power relations within the Korean royal court system. At times, alcohol was used to maintain personal relationships, while at other times it was seen as an essential item in state ceremonies. It was also used as a highly political means to maintain and strengthen national power.