• 제목/요약/키워드: Topic network

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멸종위기 야생생물 민원 텍스트 마이닝 연구 - LDA 토픽 모델링과 네트워크 분석을 통한 주요 이슈 발굴 - (A Text Mining Study on Endangered Wildlife Complaints - Discovery of Key Issues through LDA Topic Modeling and Network Analysis -)

  • 김나영;남희정;박용수
    • 한국환경복원기술학회지
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    • 제26권6호
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    • pp.205-220
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    • 2023
  • This study aimed to analyze the needs and interests of the public on endangered wildlife using complaint big data. We collected 1,203 complaints and their corresponding text data on endangered wildlife, pre-processed them, and constructed a document-term matrix for 1,739 text data. We performed LDA (Latent Dirichlet Allocation) topic modeling and network analysis. The results revealed that the complaints on endangered wildlife peaked in June-August, and the interest shifted from insects to various endangered wildlife in the living area, such as mammals, birds, and amphibians. In addition, the complaints on endangered wildlife could be categorized into 8 topics and 5 clusters, such as discovery report, habitat protection and response request, information inquiry, investigation and action request, and consultation request. The co-occurrence network analysis for each topic showed that the keywords reflecting the call center reporting procedure, such as photo, send, and take, had high centrality in common, and other keywords such as dung beetle, know, absence and think played an important role in the network. Through this analysis, we identified the main keywords and their relationships within each topic and derived the main issues for each topic. This study confirmed the increasing and diversifying public interest and complaints on endangered wildlife and highlighted the need for professional response. We also suggested developing and extending participatory conservation plans that align with the public's preferences and demands. This study demonstrated the feasibility of using complaint big data on endangered wildlife and its implications for policy decision-making and public promotion on endangered wildlife.

텍스트 마이닝을 이용한 주제기반의 기업인 네트워크 계층 분석 (Topic Based Hierarchical Network Analysis for Entrepreneur Using Text Mining)

  • 이동훈;김용화;김관호
    • 한국전자거래학회지
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    • 제23권3호
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    • pp.33-49
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    • 2018
  • 다양한 고객의 요구를 만족시키기 위한 신제품 설계 및 개발의 필요성 때문에 중소기업 간의 융합 활동의 중요성은 증대하고 있다. 특히, 최고 의사결정을 가지는 중소기업 대표는 적합한 융합 활동 파트너를 구하기 위해 인맥관리는 필수적이다. 한편 기업인들은 많은 양의 인맥을 형성하는 것이 중요할 뿐만 아니라 유사한 토픽정보를 가진 기업인과의 인맥관계를 이해하는 것이 중요하다. 그러나 중소기업의 현황 부재와 산업분야별 기업인들의 기술과 특성을 나타낼 수 있는 토픽정보를 수집하는데 어려운 한계가 존재한다. 본 논문에서는 토픽 추출기법을 통해 이와 같은 문제점을 해결하고 3가지 측면에서 기업 네트워크를 분석한다. 구체적으로 C, S, T-Layer 모델이 있으며 각각의 모델은 인맥의 양, 인맥 중심성, 토픽 유사성을 분석한다. 실 데이터를 통한 실험 결과, 인맥의 양이 적은 경우 중심성이 높은 기업과 네트워크를 강화하여 인맥 네트워크를 활성화 시켜야 할 필요가 있고, 토픽 유사성이 낮은 경우 주제 기반의 네트워크를 활성화 시켜야 할 필요가 있다는 것을 실험을 통해 확인하였다.

간호사의 직장 내 괴롭힘에 대한 국내 연구 동향 분석: 의미연결망분석과 토픽모델링 중심 (A Study on Research Trend for Nurses' Workplace Bullying in Korea: Focusing on Semantic Network Analysis and Topic Modeling)

  • 최정실;김영지
    • 한국직업건강간호학회지
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    • 제28권4호
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    • pp.221-229
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    • 2019
  • Purpose: The aim of this study was to identify core keywords and topic groups of workplace bullying researches in the past 10 years for better understanding research trend. Methods: The study was conducted in four steps: 1) collecting abstracts, 2) extracting and cleaning semantic morphemes, 3) building co-occurrence matrix and 4) analyzing network features and clustering topic groups. Results: 437 articles between 2010 and 2019 were retrieved from 5 databases (RISS, NDSL, Google scholar, DBPIA and Kyobo Scholar). Forty-one abstracts from these articles were extracted, and network analysis was conducted using semantic network module. The most important core keywords were 'turnover', 'intention', 'factor', 'program' and 'nursing'. Four topic groups were identified from Korean databases. Major topics were 'turnover' and 'organization culture'. Conclusion: After reviewing previous research, it has been found that turnover intention has been emphasized. Further research focused on various intervention is needed to relieve workplace bullying in nursing field.

합성곱 신경망을 이용한 On-Line 주제 분리 (On-Line Topic Segmentation Using Convolutional Neural Networks)

  • 이경호;이공주
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제5권11호
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    • pp.585-592
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    • 2016
  • 글이나 대화를 일정한 주제의 단위로 나누는 것을 주제 분리라고 한다. 지금까지 주제 분리는 주로 완결된 하나의 문서에서 최적화된 분리를 찾는 방향으로 진행되어 왔다. 하지만 몇몇 응용은 글이나 대화가 진행 중에 주제 분리를 할 필요가 있다. 본 논문에서는 합성곱 신경망을 이용한 교사 학습 모델을 통해 문장의 진행 중에 주제 분리를 수행하는 모델에 대해 제안한다. 그리고 제안한 모델의 성능 검증을 위해 On-line 상황을 가정한 실험과 기존의 C99모델을 결합한 실험을 수행하였다. 실험결과 각각 17.8과 11.95의 Pk 점수를 얻었고, 이를 통해 본 논문의 모델을 통한 On-line 상황에서의 주제 분리 활용의 가능성을 확인하였다.

사회연결망분석을 활용한 스마트그리드 연구동향 분석 (Research Trend Analysis for Smart Grid using Social Network Analysis)

  • 나상태;안주언;;김자희
    • 전기학회논문지
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    • 제66권12호
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    • pp.1697-1704
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    • 2017
  • As the power grid has been changed to a smart grid, existing power technologies are evolving into convergence technology through interdisciplinary research. According to the government policy to increase the proportion of renewable energy to 20% by 2030, the speed seems to be accelerating. This study analyzes the relationship between research technologies in order to grasp research trends of smart grid technology. To this end, we analyze the relationship between keywords extracted from topic modeling using social network analysis methodology. This is because, in the field where interdisciplinary research such as smart grid is active, each research topic is not independent, but research technologies emerging in one topic coexist in different topics, and linkage between research technologies can be important information. Therefore, this study can contribute to the analysis of research trend as it can be used as a package tool together with a topic modeling methodology.

다중 네트워크 분석과 토픽 모델링을 이용한 임진왜란 시기 사료에 관한 연구 (A Study on the Imjin War's Historical Materials with Multi-layer Network Analysis and Topic Modeling)

  • 조현철;송민
    • 한국비블리아학회지
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    • 제33권1호
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    • pp.167-198
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    • 2022
  • 융합 과학 연구가 활성화되며 인문학에서도 디지털 인문학(Digital Humanities) 연구가 장려되고 있다. 이에 본 연구는 역사 데이터에 텍스트마이닝과 개체계량학 연구 방법을 적용한 시론(試論) 연구를 제안하고자 하였다. 선조실록(宣祖實錄)·선조수정실록(宣祖修正實錄), 난중잡록(亂中雜錄), 징비록(懲毖錄)을 활용하였으며, 사료(史料)에서 주제 변화와 공통 개체를 탐색하기 위해서 네트워크 분석과 DMR 토픽모델을 사용하였다. 분석 결과를 통해서 텍스트 데이터에 대한 계량 분석의 활용 가능성 확인, 특정 주제의 시기적 변화, 인물 개체 간 미발견 관계를 제시함으로써 연구의 확장 가능성을 제안할 수 있었다.

토픽 모델과 소셜 네트워크를 이용한 개발자 추천방법 (A Developer Recommendation Technique Based on Topic Model and Social Network)

  • 양근석;장도;이병정
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제41권8호
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    • pp.557-568
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    • 2014
  • 최근 소프트웨어 규모가 더욱 커지고 복잡해지고 있다. 하루에도 수많은 버그 리포트들이 버그저장소에 전송 되어 개발자들의 업무가 늘어나고 있다. 이러한 버그 리포트들을 적절한 개발자에게 전달하여 빠르고 정확하게 소프트웨어의 결함이 수정되어야 하는데, 많은 버그 리포트들이 적절하지 않는 개발자에게 배정되어 다른 개발자에게 다시 재배정 되는 경우가 빈번하게 일어나고 있다. 이것은 배정자가 전송받은 버그 리포트들을 정확히 이해하지 못했거나, 또는 모든 개발자들의 능력을 바르게 파악하지 못해 발생한다. 이것은 소프트웨어 유지보수에 개발자의 시간과 노력을 많이 필요하게 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 버그 리포트와 관련된 토픽을 찾아내고, 토픽 내 개발자들의 소셜 네트워크 관계를 분석해서 적절한 개발자를 추천하는 기법을 제안한다. 그리고 공개 소스 프로젝트를 이용한 개발자 추천에 대한 성능비교 실험을 통하여 본 연구에서 제안한 방법이 효과적이라는 것을 보인다.

청소년 임신에 대한 연구 동향 분석: 텍스트 네트워크 분석과 토픽 모델링 (A study on research trends for pregnancy in adolescence: Focusing on text network analysis and topic modeling)

  • 박승미;곽은주;박혜옥;홍정은
    • 한국간호교육학회지
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    • 제30권2호
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    • pp.149-159
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    • 2024
  • Purpose: The aim of this study was to identify core keywords and topic groups in the "adolescent pregnancy" field of research for a better understanding of research trends in the past 10 years. Methods: Topics related to adolescent pregnancy were extracted from 3,819 articles that were published in journals between January 2013 and July 2023. Abstracts were retrieved from five databases (MEDLINE, CINAHL, Embase, RISS, and KISS). Keywords were extracted from the abstracts and cleaned using semantic morphemes. Text network analysis and topic modeling were performed using NetMiner 4.3.3. Results: The most important keywords were "health," "woman," "risk," "group," "girl," "school," "service," "family," "program," and "contraception." Five topic groups were identified through topic modeling. Through the topic modeling analysis, five themes were derived: "health service," "community program for school girls," "risks for adult women," "relationship risks," and "sexual contraceptive knowledge." Conclusion: This study utilized text network analysis and topic modeling to analyze keywords from abstracts of research conducted over the past decade on adolescent pregnancy. Given that adolescent pregnancy leads to physical, mental, social, and economic issues, it is imperative to provide integrated intervention programs, including prenatal/postnatal care, psychological services, proper contraception methods, and sex education, through school and community partnerships, as well as related research studies. Nurses can play a vital role by actively engaging in prevention efforts and directly supporting and educating socially disadvantaged adolescent mothers, which could significantly contribute to improving their quality of life.

REMARKS ON CRITERIA FOR THE EXISTENCE OF A POSITIVE EQUILIBRIUM IN REACTION NETWORKS

  • Choo, S.M.
    • Journal of applied mathematics & informatics
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    • 제29권3_4호
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    • pp.949-953
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    • 2011
  • It is interesting to know the behavior of a network from its structure. One interesting topic is to find a relation between the existence of a positive equilibrium of the reaction network and its structure. One approach to study this topic is using the concept of deficiency. Another is using some conditions on nodes, which can apply to large-size networks compared to deficiency. In this work, we show the relation between deficiency and the conditions.

AN ELEMENTARY PROOF OF THE EXISTENCE OF A POSITIVE EQUILIBRIUM IN REACTION NETWORKS

  • Choo, S.M.
    • Journal of applied mathematics & informatics
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    • 제28권5_6호
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    • pp.1545-1552
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    • 2010
  • It is interesting to know the behavior of a network from its structure. One interesting topic is to find a relation between the existence of a positive equilibrium of the reaction network and its structure. One approach to study this topic is using the concept of deficiency. In this work, we develop an algorithm and show an elementary proof of the relation based on the algorithm and deficiency.