• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제7권11호
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• pp.427-434
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• 2018

최근 서울시에서는 '미세먼지 비상저감조치'로 '대중교통 무료' 정책과 '시민 참여형 차량 2부제'를 시행하였다. 본 논문에서는 두 교통정책에 대한 실효성을 파악한 뒤, 향후 미세먼지 정책의 방향을 제시하였다. 교통이 미세먼지에 미치는 영향은 회귀분석으로, 두 정책에 대한 시민들의 반응과 향후 정책에 대한 시민들의 의견은 텍스트마이닝 기법을 통해 알아보았다. 분석 결과, 정책에 대한 시민들의 의견은 대부분 부정적이었고 국외 요인이 미세먼지의 주된 원인이라는 시민들의 생각과 달리 국내 요인의 영향도 상당하였다. 또 국민청원을 통해 시민들이 원하는 구체적인 정책의 내용을 알 수 있었다. 위 결과를 토대로 향후 미세먼지 정책이 나아갈 방향을 제시하였다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제3권2호
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• pp.51-57
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• 2018

본 연구는 관광지를 선택할 때 중요한 관광 경험 중 시각적 요소에 해당하는 색상과 관광 경험 사이의 유효한 연관성을 찾는 것에 있다. 즉 관광지별로 대표되는 색상이 실제 관광지에 대한 경험과 관련이 있는지 찾아봄으로써, 시각적 요소 중 색채의 영향력에 대해 살펴보고자 하였다. 관광지 색상을 추출하기 위해 본 연구에서는 관광지별 랜드마크 항공 사진을 사용하였고, 기술표준원의 한국 표준색 색채 분석 도구인 KSCA를 이용하여 주요 배색을 추출하였다. 그리고 색상과 색상별 형용사 간의 관계를 매칭한 IRI image scale을 통해 관광지별 주요 색상에 대한 형용사를 추출하였다. 관광 경험은 색상을 추출한 관광지에 대한 Tripadvisor 리뷰를 분석하여 주요 키워드를 도출해 내었다. 항공 사진의 유효성 검증을 위해 Tripadvisor에서 제공하는 대표 전경 사진도 함께 분석에 활용되었다. 분석 결과 색상에서 추출된 형용사과 관광지별 리뷰 주요 키워드 간의 유효한 연관성은 찾을 수 없었는데, 이는 관광지 전체의 주요 색상은 관광지 세부 경험에 비해 중요한 요인이 되지 않고 있는 것으로 판단된다. 본 연구는 색상 분석 연구와 텍스트 마이닝을 결합한 새로운 연구 방향을 제시함으로써 추후 색상을 활용한 연구에 기여하고자 하였다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제20권5호
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• pp.11-28
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• 2021

As untact travel has become a new trend in leisure culture due to the spread of COVID-19, car camping market is rapidly increasing. The sales of car camping-related goods increased by up to 600 percent, and the sales of SUV in Korea also increased by about four times. Despite the growth of the car camping market, there is a lack of research on the actual condition of the car camping market or research on the user's perspective. Therefore, in this study, a survey of actual camping users was conducted to derive factors that they consider important in camping, and through this, a car camping map was produced. As a result, two types of maps were produced: a map about the car camping site and convenience facilities closest to the car camping site in Gangwon-do, and a hash tag themed map based on keywords for each car camping site. We gathered data on portal sites and social media to obtain information related to camping sites and proceeded with analysis using text mining. In addition, we extracted keywords using network analysis techniques and selected key themes that represent them. This allows the user to choose a car camping site by selecting keywords that suit their taste. We hope that this research will help car camping researchers as a prior study and provide a foundation for leading a clean camping culture through clean camping campaign. Also, we hope that car camping users will be able to do quality trip.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.513-528
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• 2022

본 연구는 한국의 게임 관련 이슈에 대한 분석과 게임 관련 계획·예산 등 정책에 대한 분석을 진행하여, 향후 관련 정책의 실효성을 높이고, 해당 정책의 사회적 통념과의 일치성을 높이고자 하는데 목적이 있다. 한국은 '음반·비디오물 및 게임물에 관한 법률'로 최초 게임을 규정하고 관련 법제를 확립한 이후 게임산업 진흥과 이스포츠 진흥 등 다양한 법제를 확립해왔다. 하지만 게임산업은 지속적으로 발전하고 있으며, 그 변화 속도는 4차 산업과 AI, 메타버스(metaverse) 등의 등장으로 더욱 빨라지고 있다. 본 연구에서는 이러한 배경에 따라 한국의 신문기사의 변동을 운형함수와 텍스트마이닝 방법으로 분석하여 관련 이슈화를 분석하고, 이슈의 증폭이 나타난 시점에서의 신문기사 내용을 분석해봄으로써 게임 관련 정책에 대한 환류(feedback)를 진행하여 향후 게임 관련 정책에서 다루어야 할 주요 쟁점과 발전방향을 제시한다. 분석결과, 게임 관련 이슈는 다양하게 나타났으며, 게임 관련 규제(과세, 도박 규제, 게임중독 질병화, 수수료 확대 저지) 등과 정부와 지자체의 지원이 공존하였다. 정부는 규제에도 불구하고 지원의 증대와 게임진흥정책에 따라 본 연구에서는 메타버스, NFT 등이 게임에 적용됨으로써 나타나는 문제의 선제적 대응과 게임 관련 전문가 육성, 스타트업 지원, 인력이탈 방지 지원 등을 정책적 함의로 제시한다.

• 중소기업연구
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• 제42권4호
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• pp.235-250
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• 2020

본 연구는 대학생의 중소기업 취업에 대한 인식을 확인하고 개선방안을 마련하고자 충북지역 대학생을 대상으로 조사를 진행하였다. 특히 기존 설문 중심의 일자리 인식 조사에 그치지 않고 서술형 문항에 대한 비정형 데이터를 수집하여 텍스트마이닝을 통해 중소기업 일자리에 대한 인식을 파악하였다. 분석 결과 중소기업 일자리에 대해서 다양한 업무경험, 낮은 취업 경쟁률 등에 대해서는 긍정적 평가가 있는 반면 급여, 업무, 복지 등에서 대체로 부정적 인식이 여전히 있다는 것을 확인할 수 있었다. 이와 같은 상황에서 대학생의 중소기업 취업에 대한 인식을 개선하기 위해서는 '정보'가 필요하다는 것을 중심어 도출을 통해 확인할 수 있었는데, 이는 대학생들이 중소기업 취업 관련 정보를 충분히 제공 받지 못하는 현실이 반영된 것으로 판단된다. 따라서 향후 예산 지원 중심의 중소기업일자리 정책에서 정보 미스매치 해소하는 해결 방안을 우선적으로 마련할 필요가 있다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권1호
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• pp.787-797
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• 2023

공공기관에서 서비스 로봇, 특히 안내로봇의 사용이 보편화 되며 다양한 곳에서 사람들을 만나고 있다. 그러나 4년이 넘는 시간 동안 사용자가 안내로봇을 만나왔지만, 아직까지 사용자와 안내로봇의 상호작용에 대한 탐구가 부족한 실정이다. 이에 이 연구는 안내로봇에 대한 사용자 경험을 탐구하고자, 가장 오랜 기간 동안 사용자를 만난 안내로봇인 '큐아이'를 연구 대상으로 선정하여 서비스를 시작한 시점부터 작성된 모든 리뷰를 수집하였다, TF-IDF로 주요 키워드를 확인하고 토픽 모델링을 통해 사용자 경험 요인을 도출하였으며 감성 분석을 통해 사용자 경험 저해 요인을 살펴보았다. 분석 결과, 안내로봇의 기능, 외형, 상호작용 방식, 그리고 안내로봇의 문화해설사 역할과 도우미 역할이 핵심 사용자 경험 요인으로 나타났다. 부정적 리뷰를 통해 확인한 저해 요인은 이를 개선할 수 있도록 인터랙션 설계와 멀티모달 인터페이스를 활용한 서비스 디자인, 문화해설사로서의 콘텐츠 개발 등 향후 방향성을 제안하였다. 이 연구는 안내로봇의 사용자 경험을 분석하고 개선방안을 제시한 것에 의의가 있다.

• 복식문화연구
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• 제31권1호
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• pp.34-52
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• 2023

In this study, text mining was conducted on the product names of skirts, pants, shirts/blouses, and dresses to analyze the characteristics of keywords appearing in online shopping product names. As a result of frequency analysis, the number of keywords that appeared 0.5% or more for each item was around 30, and the number of keywords that appeared 0.1% or more was around 150. The cumulative distribution rate of 150 terms was around 80%. Accordingly, information on 150 key terms was analyzed, from which item, clothing composition, and material information were the found to be the most important types of information (ranking in the top five of all items). In addition, fit and style information for skirts and pants and length information for skirts and dresses were also considered important information. Keywords representing clothing composition information were: banding, high waist, and split for skirts and pants; and V-neck, tie, long sleeves, and puff for shirts/blouses and dresses. It was possible to identify the current design characteristics preferred by consumers from this information. However, there were also problems with terminology that hindered the connection between sellers and consumers. The most common problems were the use of various terms with the same meaning and irregular use of Korean and English terms. However, as a result of using co-appearance frequency analysis, it can be interpreted that there is little intention for product exposure, so it is recommended to avoid it.

• 문화기술의 융합
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• 제10권1호
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• pp.609-615
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• 2024

건설업의 사고사망자 수는 402명으로 전체 산업의 약 46%이다. 이 중 50억원 미만의 건설현장이 약 69%를 차지하고 있어 중소규모 건설현장의 안전관리 강화가 요구된다. 본 연구에서는 웹 스크래핑을 이용하여 19,511건의 사고조사자료를 수집하였다. 수집된 정형 데이터에 대한 통계분석, 비정형 데이터에 대한 텍스트마이닝 분석을 통해 50억원 미만의 현장의 공사금액별 사고유형과 사고원인 분석을 진행하였다. 그 결과 공사금액별로 사고유형과 원인에 차이가 있음이 확인되었다. 본 연구의 결과가 중소규모 건설현장 맞춤형 안전관리에 활용되기를 기대한다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제54권1호
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• pp.387-409
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• 2020

법률 데이터 중에 판례는 다양한 정보를 포함하고 있는 데이터이다. 본 연구에서는 판례를 대상으로 자동으로 텍스트를 분석하여, 일반인을 위한 법률정보시스템으로 활용할 수 있는 방법을 제안하였다. 명예훼손 판례들을 대상으로 판례의 참조조문, 판시사항, 판결요지, 참조 판례를 활용하여, 분석을 진행한 결과 명예훼손에서 사용되는 법 조항과, 핵심 쟁점, 핵심 판례를 자동으로 추출할 수 있었다. 비록 명예훼손 관련 대법원 판례에만 적용하였지만, 제시한 방법론을 통해 다양한 법률 주제 적용 가능할 것이다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.545-550
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• 2024

급격하게 변화되는 사회 속에서 현대인들은 다양한 스트레스를 경험하고 있으며, 아동 또한 정신 건강 진료량이 눈에 띄게 증가하고 있다. 소아정신건강장애 등 아동의 정신 건강 문제를 예방하기 위해서는 감정 상태를 빠르게 파악해야 하지만, 유아기 아동들은 몇 가지 단어만을 사용하여 자신의 감정을 표현하는 경우가 많기에 어려움이 있다. 본 논문에서는 아동 심리 상태를 우울, 불안, 외로움, 두려움 등 4가지의 감정으로 세분화하고 아동 심리 전문가의 점수를 기반으로 한 아동용 감정 사전 구축 방안을 제안한다. 또한, STT 및 텍스트 마이닝 기반의 아동 감정 분석 시스템을 제안하고 실제 음성 데이터로 성능을 평가하였다. 평가 결과는 제안한 아동용 감정 분석 시스템이 아동 감정 상태를 정확하게 파악할 수 있음을 보여준다.