• 디지털융복합연구
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• 제19권11호
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• pp.517-523
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• 2021

상담의 성과는 상담자와 연구자 모두에게 중요하다. 지금까지 진행되어온 상담의 성과에 대한 연구의 동향을 분석하는 것은 상담의 성과를 종합적으로 구조화하는데 도움을 준다. 본 연구의 목적은 2011~2021년에 국내 상담분야의 저명 학회지 중 하나인 「상담학연구」에 게재된 상담 성과 관련 연구를 중심으로 연구 동향을 분석하여, 국내 상담성과 연구의 지식 구조를 탐색하고 향후 연구방향을 모색하는 것이다. 텍스트 마이닝 기법 중 중심성분석과 토픽 모델링을 활용하였다. 분석에 활용된 연구는 197개로 노드 추출 과정을 거쳐 최종 339개의 키워드가 분석에 활용되었다. LDA 알고리즘을 활용하여 잠재 토픽을 추출한 결과 '상담 성과의 측정과 평가', '대인관계에 영향을 주는 정서와 매개요인', '진로에 대한 스트레스와 대처'가 주요 토픽으로 나타났다. 상담학 연구에 게재된 상담성과 연구의 동향 분석을 통해 주요 토픽을 밝힌 것은 상담성과 연구를 보다 구조화하는 데 기여하였으며, 이후에도 이러한 주제들에 대한 심층적 연구가 지속되어야 할 필요가 있다.

• 산업융합연구
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• 제20권6호
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• pp.27-35
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• 2022

본 연구는 뉴스 빅데이터에 나타난 메타버스 관련 이슈들을 교육관점에서 분석하여 그 특징을 탐색하고, 메타버스의 교육적 활용가능성 및 미래교육에 대한 시사점을 제공하는데 목적이 있다. 이를 위해 포털사이트에서 검색되는 메타버스 관련 뉴스 데이터를 41,366건 수집하였고, 대표적인 용어 가중치 모델인 TF-IDF를 이용하여 추출된 모든 키워드의 가중치 값을 계산하여 순위화한 후, 워드클라우드로 시각화 분석을 수행하였다. 또한 정교한 확률기반 텍스트마이닝 기법인 토픽모델링(LDA)을 활용하여 주요 토픽들을 분석하였다. 연구결과 교육관점에서 메타버스의 핵심 이슈로는 플랫폼 산업, 미래인재, 기술의 확산 등과 같은 주제가 도출되었다. 또한, 기술, 직업, 교육이라는 세 개의 핵심 주제로 2차 데이터 분석을 실시한 결과 미래교육에서 메타버스는 교육플랫폼의 혁신, 미래 직업의 혁신, 미래 역량의 혁신과 관련한 이슈를 갖는 것으로 나타났다. 본 연구는 방대한 양의 뉴스 빅데이터를 단계적으로 분석하여 교육관점에서 이슈를 도출하고 미래교육에 대한 시사점을 제공하였다는 데 의의가 있다.

• 스마트미디어저널
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• 제12권8호
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• pp.9-17
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• 2023

정보통신의 발달과 스마트 기기의 발전 및 보급 향상은 관광 형태의 변화를 야기하였고, 이후 스마트 관광이라는 개념이 등장하였다. 이에 스마트 관광 정책 및 설문에 관한 연구가 진행되고 있으나 애플리케이션 리뷰에 관한 연구는 미비한 편이다. 본 연구는 구글 플레이 스토어 내 스마트 관광 분야의 대표적인 애플리케이션인 트립어드바이저 애플리케이션 리뷰 데이터를 수집하여 LDA(Latent Dirichlet Allocation) 토픽 모델링을 통해 사용 용도와 사용자 만족을 파악하고자 한다. 분석 결과 4개의 토픽이 도출되었으며 2개의 토픽에서는 긍정적인 평가를 나머지 2개의 토픽에서는 부정적인 평가를 하고 있었다. 사용자들은 해당 애플리케이션의 숙박 및 관광 명소 추천 시스템에 만족하고 있음을 알 수 있었으며 검색 시 설정한 필터가 적용되지 않거나 업데이트 후 리뷰가 게시되지 않음에 불편을 겪고 있음을 알 수 있었다. 이에 다양한 추천 카테고리를 애플리케이션에 추가하여 사용자에게 다양한 경험을 제공하는 것이 만족도 향상에 도움이 될 것으로 기대된다. 또한 필터 기능을 포함한 애플리케이션 문제를 파악하여 애플리케이션 환경 점검과 해당 기능 오류 개선을 한다면 사용자 만족도를 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• 지식경영연구
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• 제25권2호
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• pp.177-191
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• 2024

현대사회의 다양하고 복잡한 사회적 문제를 해결하기 위해서는 융합적 시각의 문제 분석과 해결책 모색이 필요하다. 이러한 의미에서 융합연구의 중요성이 더욱 강조되고 있으며 효율성과 효과성 제고를 위한 전략적 접근이 요구되고 있다. 본 연구에서는 융합연구개발 활성화 기본계획의 텍스트 분석을 통하여 융합연구 정책의 시기별 특성과 시기별 토픽의 연관성과 변화추이를 확인하고 이를 통해 기본계획이 제시하는 정책적 변화를 이해하고자 하였다. TF-IDF 분석, 토픽 모델링(LDA), 그리고 네트워크(CONCOR) 분석 등 다양한 분석 방법을 활용하여 각 시기별 핵심 토픽을 도출하여 정책 변화 추이를 파악하였다. 분석결과, 시기별 토픽의 군집화와 토픽의 변화를 확인하였고 융합연구 생태계 조성과 당면한 과제 해결을 위한 융합연구의 방향성을 제시하고 있다는 것을 파악할 수 있었다. 본 연구 결과는 향후 거시적 관점에서 융합연구개발 활성화 정책 수립 시에 정책의 변화에 대한 새로운 통찰을 제공함으로써 정부, 기업, 학계, 연구기관 등 다양한 이해관계자들에게 중요한 시사점을 제공할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국조경학회지
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• 제50권4호
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• pp.37-52
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• 2022

본 연구의 목적은 북한산국립공원에 대한 네이버 블로그 포스트 및 LDA 토픽모델링을 활용하여 이용자 인식 및 경험 가치에 기반한 도시림의 문화서비스 수요 특성을 분석하고 공간적 평가 가능성을 검토하는 것이다. 연구에서는 블로그 포스트에 대한 토픽모델링의 결과를 바탕으로 북한산국립공원 문화서비스와의 관련성 여부와 공간평가 지표로서 활용 가능성 여부를 고려한 검토과정을 거쳐, 최종적으로 도시림의 문화서비스 공간평가 지표를 도출하였다. 구체적으로 토픽분석을 통해 도출된 총 21개의 토픽을 해석하고, 생태계서비스에 대한 MA(Millennium Ecosystem Assessment)의 문화서비스 분류체계에 기반하여 총 13개의 문화서비스 관련 토픽을 도출하였다. 이는 전체 문서의 72.7%에 해당하였다. 토픽의 내용으로는 '산행 휴양 활동' 유형(23.7%), '관광·편익시설과 연계한 간접이용가치'(12.4%), '일상적 간접이용가치'(10.7%), '영감 활동'(11.2%), '계절성이 있는 휴양 활동'(6.2%), '자연 감상 및 정적 휴양 활동'(4.3%), '문화유산 가치'(3.7%), 와 관련한 7개 유형의 문화서비스로 해석하였다. 다음으로 13개의 문화서비스 관련 토픽에 대해, 도시림으로서의 특성과 공간적 평가 가능성을 검토하여 최종적으로 도시림 문화서비스에 대한 총 8개 평가지표를 도출하였다. 본 연구의 결과는 기존의 문화서비스 평가에서 많이 사용되던 MA의 생태계서비스 분류체계가 현장을 반영하지 못하는 한계를 극복하고자 국내 사정에 맞는 도시림의 문화서비스의 평가지표를 범주화했다는 점에서 의미가 있다. 또한 연구에서는 대용량의 이용자 인식 및 경험 자료를 활용하여 문화서비스의 수요를 해석하고 도출하는 방법론을 제시했다는 점에서 의의가 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.218-227
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• 2021

본 연구는 국내에서 유학생들의 현황에 대한 통계 결과를 공시하기 시작한 2004년부터 16년 간 중국인 유학생 관련 뉴스 데이터를 수집하였으며, 그 중 코로나19 확산이 심화되어 팬데믹 상황으로 정의되는 2020년의 뉴스데이터를 선별하여 LDA 분석을 통해 최적 토픽 11개를 도출하여 연간 주요 사건들과의 관계를 중심으로 탐색적 차원에서 분석하였다. 분석 결과, 2020년 중국인 유학생에 대한 뉴스는 코로나바이러스 상황에 대한 이슈에만 집중적으로 연결하여 보도하는 경향이 있었으며 감염 확산의 원인 관련어 등 부정적인 이슈와 연결되어 있음을 확인하였다. 국민들의 소통을 매개하는 언론에서 외국인 혐오 담론과 중국인 유학생 보도가 무관하지 않다는 점에서 팬데믹 상황 속 외국인에 대한 혐오가 팽배한 오늘날 국민 간 소통을 매개하는 언론이 중국인 유학생에 대한 보도 방향에 신중할 필요가 있음을 밝혔다.

• 스마트미디어저널
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• 제12권10호
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• pp.38-46
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• 2023

Farming activities are transforming from traditional skill-based agriculture into knowledge-based and technology-driven digital agriculture. The use of intelligent information and communication technology introduces the idea of smart farming that enables farmers to collect weather data, monitor crop growth remotely and detect crop diseases easily. The introduction of Plantix, a pest and disease management tool in the form of a mobile application has allowed farmers to identify pests and diseases of the crop using their mobile devices. Hence, this study collected the reviews of Plantix to explore the response of the users on the Google Play Store towards the application through Latent Dirichlet Allocation (LDA) topic modeling. Results indicate four latent topics in the reviews: two positive evaluations (compliments, appreciation) and two suggestions (plant options, recommendations). We found the users suggested the application to additional plant options and additional features that might help the farmers with their difficulties. In addition, the application is expected to benefit the farmer more by having an early alert of diseases to farmers and providing various substitutes and a list of components for the remedial measures.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제27권3호
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• pp.395-405
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• 2024

This study provides a thorough examination of Unmanned Ground Vehicles(UGVs), focusing on crucial technologies and trends across major global markets. It includes an in-depth patent analysis revealing the dominant positions of the United States and the European Union in this field. Additionally, it underscores substantial advancements made by China, Japan, and Korea since 2010. Using Latent Dirichlet Allocation(LDA)-based patent text mining, the study identified key technology areas in UGV development, such as advanced control systems, navigation technologies, power supply mechanisms, and sensing and communication tools. Through linear regression analysis, the study predicted the future paths of these technology areas, offering important insights into the evolving world of UGV technology. The findings can provide strategic guidance for stakeholders in the defense, commercial, and academic sectors, pointing out the future directions in UGV advancements.

• 융합정보논문지
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• 제11권10호
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• pp.1-9
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• 2021

팬더믹의 영향으로 메타버스에 대한 관심이 증가하고 있으나, 지속성 있는 메타버스 운영을 위한 흥미 요인에 대한 이해는 부족한 실정이다. 따라서 본 연구는 사용자 커뮤니티 담화를 분석하여 메타버스 서비스의 흥미 요인을 밝히고자 한다. 이를 위해 게임 기반 메타버스의 대표 사례인 <모여봐요 동물의 숲>의 사용자 커뮤니티 담화를 수집해, Latent Dirichlet Allocation (LDA)를 활용해 토픽모델링을 실시했다. 추출된 토픽은 크래프팅과 성장을 위한 허들, 현실 연계 콘텐츠의 정보, 채집 활동과 수집 기록, 소셜라이징, 사용자 생성 콘텐츠와 자기표현, 시즈널 이벤트의 수행도, 캐릭터 상호작용과 슬롯 제한으로 나타났다. 게임 기반 메타버스의 흥미 요인은 성장과 확인 가능한 지표, 다양한 층위의 상호작용, 자기표현과 자유도, 현실세계와의 연결로 정리되고, 이를 통해 시간 기반 콘텐츠 운영, 운과 확률의 활용, 제약의 활용이라는 게임 기반 메타버스의 콘텐츠 기획 방향성을 도출했다. 본 연구는 실증적 담화 데이터를 활용해 흥미 요인을 도출했다는 것에 의의가 있다.

• 응용통계연구
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• 제34권2호
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• pp.267-278
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• 2021

시간이 갈 수록, 정부, 기업, 국내, 해외를 막론하고 데이터의 양이 증가하고 있다. 이에따라 학계에서도 빅데이터에 대한 연구들이 늘어나고 있다. 통계학은 빅데이터 연구의 중심이 되는 학문들 중 하나이며, 늘어나는 통계학 분야 논문 빅데이터를 통해 통계학의 연구동향을 파악해 보는 것도 재미있을 것이다. 본 연구에서는 국내와 해외의 통계학 논문들의 초록데이터를 통해 어떤 연구들이 이루어지고 있는지 분석을 진행하였다. 저자들이 선정한 논문들의 키워드 데이터 빈도를 통해 국내외 연구 동향을 분석하였고, Word Embedding 방법을 통해 해당 키워드들의 관계성을 시각화 하였다. 여기서 저자들이 선정한 키워드들 외에 Textrank를 통해 선정된 통계학 분야 논문들에서 중요하게 사용되는 단어들도 추가적으로 시각화 하였다. 마지막으로 초록 데이터에 LDA 기법을 적용하여 10가지 토픽을 알아보았다. 각 토픽들에 대한 분석을 통해 어떤 연구 주제들이 자주 연구되며, 어떤 단어들이 중요하게 사용되는지 알아보았다.