중앙은행은 통화정책을 운용하면서 통화정책 방향에 관한 보고서를 통해 시장과 소통하고 있다. 최근의 Covid-19 팬데믹은 세계적인 경제의 급격한 위축을 초래하였다. 2008년 글로벌 금융위기 시와 비교해 보더라도 불확실성이 적지 않은 상황이다. 그 파급효과가 전 세계적으로 확산되면서 경기침체의 장기화에 관한 우려도 증폭되고 있다. 본 논문에서는 미 연준과 한국은행의 통화정책을 담고 있는 통화정책방향 결정문과 의결문의 특징을 분석하고 세계적인 위기에 어떠한 영향을 받았는지 살펴보았다. 분석을 위해 1999년 10월부터 2020년 9월까지 공표된 양 국가의 통화정책방향 보고서 텍스트 자료를 수집하였으며 워드 클라우드 및 워드 임베딩 등을 이용하여 의미상 특징을 살펴보았다. 조각별 회귀나무 모형을 통해 양국 문서의 비유사성 추이도 분석해 보았다. 분석 결과 한국은행과 미 연준 모두 시장과의 투명하고 효과적인 소통을 위해 명확한 의미를 지닌 단어로 정제된 문서 자료를 작성하고 있는 것으로 나타났다. 또한, 급격한 글로벌 경제환경의 변화가 통화정책에 영향을 미치면서 문서 간 의미상 동조화가 이루진 것으로 나타났다.
지역의 관광산업은 지역경제 활성화 및 지역 이미지 개선의 효율적인 수단이다. 이것을 활성화시키기 위하여 지역적으로 특화된 관광 상품을 만들고, 고유문화와 전통을 살리기 위한 노력이 필요하다. 이 중 관람객들에 대한 정보 수집 및 관광 콘텐츠 내용의 질적 경쟁력 확보는 문화관광축제의 잠재력을 키우는데 매우 중요하다. 본 논문은 방문객의 관광 욕구 및 만족도를 제고하기 위하여 특정 지역의 축제 관련 데이터를 수집, 정제, 처리하여 이 데이터와 관광산업과의 연관성을 시각적으로 표현하고자 한다. 특히 지역에서는 축제에 대한 분석 의지는 높으나 데이터 수집을 위한 별도의 인프라가 없는 상태에서 외부 통신사 및 카드사의 데이터에 의존 할 수밖에 없었다. 이로 인한 행정 예산의 부담이 가중되고 있었으며, 이를 조금이나마 해소하고자 공공데이터 및 인터넷에 존재하는 데이터들을 수집하여 분석하고자 하였다. 본 연구에서는 분석하고자 하는 지역의 공공데이터 및 주변에서 쉽게 접할 수 있는 지역 뉴스 데이터를 활용하여 지역 축제에서 이슈가 되었던 부분을 키워드로 도출할 수 있는지에 목적을 두고 연구하였다.
본 연구의 목적은 자연어처리에 의해 생성된 욕창간호진술문의 특성을 파악하고, 욕창 단계판별 예측정확도를 평가하기 위함이다. 욕창관련 간호기록은 서술통계를 이용하여 분석하였고, 워드클라우드 생성기를 활용하여 욕창예방 간호기록에서 단어의 특성을 파악하였다. 딥러닝을 이용하여 욕창단계판별 정확도(accuracy ratio) 를 구하였다. 연구결과, 욕창의 단계에 대한 기록 중 2단계와 심부조직손상의심단계가 각각 23.1% 와 23.0 % 로 가장 많았고, 빈도수가 높은 핵심단어는 홍반, 수포, 가피, 부위, 크기 등으로 나타났다. 예측의 정확도가 높은 단계는 0단계, 심부조직손상의심단계, 2단계 순으로 나타났다. 따라서, 이를 활용하여 임상적 의사결정지지 시스템으로 개발된다면, 임상간호사의 욕창관리역량 향상 전략 개발에 기초가 될 수 있을 것이다.
농산물 중에서도 노지채소는 생육특성상 기상요건의 변화에 민감하게 반응한다. 온난화로 인한 노지 채소류의 급격한 재배적지 및 생산성 변동의 대응 방안으로 작물모형을 활용한 연구가 활발히 진행되어 왔으며 신뢰도 높은 생산성 예측을 위해 관련된 다양한 요인에 대한 분석이 필요한 상황이다. 본 연구에서는 정밀한 작물 생육 모형의 개발에 앞서 대표적인 노지 채소 작물인 마늘과 양파를 대상으로 문헌 조사를 수행하여 생육 및 생산성과 관련된 모형 개발 연구 동향을 분석하였다. 또한, 작물의 생육 또는 생산성을 예측하는 모형에 관한 문헌들을 분류하여 모형 개발을 위한 시사점을 파악하고자 하였다. 이를 위해 문헌이 수록된 데이터베이스를 이용하여 키워드 조합으로 검색하여 얻어진 관련 문헌들을 수집하였으며, 텍스트마이닝 기법 중 워드클라우드와 의미연결망을 활용하여 수집된 논문들에서 나타난 연구 동향을 분석하였다. 또한 각각의 문헌들을 분석하여 양파와 마늘의 생육 및 수량에 영향을 미치는 요소를 탐색하였다. 그 결과 국내외 모두 식량작물인 벼에 비해 노지채소는 문헌 건수가 월등히 적었다. 또한 텍스트마이닝을 통한 분석결과 연구동향의 경우 기후변화와 원격탐사 등이 주로 검색되었으며, 작물생육 관련인자로는 기온, 관수 등이 많은 것으로 조사되었다. 문헌 분석을 통해 확인된 마늘과 양파의 생산성에 영향을 미치는 조건들은 환경 및 재배요인에 따라 다양하게 나타났는데, 토양 조건의 경우 토양 무기 성분, pH 농도 및 토양 수분 등이, 생산성과 관련된 재배관리 조건으로는 파종 시기, 품종, 종자처리 방식, 관수간격, 시비량 및 비료 성분 등이 주요 인자로 분류되었다. 기상 조건의 경우, 기온, 강수량, 일사량 및 습도 등이 다수의 문헌에서 주요 인자로 사용되었다. 본 연구의 결과들은 차후 추가적인 작물모형 개발에 활용할 수 있는 핵심적인 입력 요소를 파악하기 위해 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 언어 네트워크 분석방법을 활용하여 2000년부터 2019년까지 최근 20년간 KCI 등재 학술지에 게재된 가정과교육 논문의 연구 동향을 분석하였다. 총 501편의 가정과교육 논문을 대상으로, NetMiner 4.4를 활용하여 워드클라우드, 중심성 분석, 토픽모델링을 실시한 결과는 다음과 같다. 첫째, KCI 등재지에 게재된 가정과교육 논문의 수는 2000년대에 186편, 2010년대에 315편으로 점차 증가하는 추세이고, 가정과교육 논문이 게재된 학술지는 2000년대에 16종, 2010년대에 22종으로 더욱 다양해졌다. 전체 논문 수의 60%가 '한국가정과교육학회지'에 게재되었고, 2018년 이후 '학습자중심교과교육연구'에 게재된 논문이 급증한 것으로 나타났다. 둘째, 2000년대와 2010년대에 KCI 등재지에 게재된 가정과교육 연구의 주제는 교과 내용 분석, 수업 개발 및 적용, 교육과정 분석, 인식 조사 및 방향 탐색으로 범주화되었다. 2000년대에는 '가정과교사'가 주요 키워드로 등장하고, 인식 조사 및 방향 탐색 연구가 상대적으로 많이 이루어졌다. 2010년대에는 '개발' 키워드의 영향력이 커지고, 교과 내용 분석 및 수업을 개발하고 적용하는 연구가 상대적으로 많이 이루어진 것으로 나타났다. 본 연구는 분석 대상과 기간을 확대하여 가정과교육 연구 동향을 분석한 것에 의의가 있다.
이번 2020년 4.15에 치른 21대 총선에서는 코로나 19와 맞물리면서 선거 캠페인으로써의 SNS에 대한 중요성이 더욱 두드러졌다. 이에 본 연구에서는 선거 캠페인으로서의 SNS 전략을 수립하기 위해 다양한 연구를 진행하였다. 본 연구는 선거 캠페인 도구로서의 SNS(페이스북, 트위터, 유튜브) 활동을 살펴보고자 2020년 제21대 국회의원 선거 기간 동안에 서울시 종로구 후보인 이낙연 후보와 황교안 후보의 SNS상의 메시지에 관한 내용 분석을 실시하였다. 자료 수집은 각 후보들의 공식계정의 올라온 글들을 위주로 분석했으며 조사방법은 R 프로그램을 활용하여 텍스트 분석을 했으며, 텍스트 분석 중 워드 클라우드, 비교 분석, q-graph 분석, LDA, STM 분석 등을 사용하였다. 그리고 분석결과는 상관관계 분석을 통하여 통계적으로 유의미한지를 확인하였다. 연구 결과 이낙연 후보의 선거 내용을 살펴보면 코로나, 국민, 문제, 위기, 고통, 지혜 등이 있는데, 이는 코로나로 인한 위기 문제를 지혜를 짜내어 극복해야 한다는 메시지를 나타내고 있다. 반면 황교안 후보의 선거 내용은 문재인, 정권, 살리다, 조국, 심판, 경제 등이 있는데, 이는 현재의 문재인 정권과 조국에 대한 심판과 더불어 나라를 살려야 한다는 메시지를 전달하고 있다. 그리고 정치홍보 관점에서 이낙연 후보는 칭송(acclaim)을 많이 하였고 반면에 황교안 후보는 공격(attack)을 많이 하였으며, 메시지 논제는 두 후보 모두 이미지보다는 정책에 대한 부분을 강조하였다.
최근 4차 산업혁명, 코로나로 인한 뉴노멀 시대의 도래 등을 계기로 인공지능, 빅데이터 연구와 같은 언택트 관련 기술의 중요성이 더욱 급상하고 있다. 각 종 연구 분야에서는 이러한 연구 트렌드를 따라가기 위한 융합적 연구가 본격적으로 시행되고 있으나 원자력 분야의 경우 자연어 처리, 텍스트마이닝 분석 등 인공지능 및 빅데이터 관련 기술을 적용한 연구가 많이 수행되지 않았다. 이에 원자력 연구 분야에 데이터 사이언스 분석기술의 적용 가능성을 확인해보고자 본 연구를 수행하였다. 원자로 연료로 사용된 뒤 배출되는 사용후핵연료 인식 동향 파악에 대한 연구는 원자력 산업 정책에 대한 방향을 결정하고 산업정책 변화를 사전에 대응할 수 있다는 측면에서 매우 중요하다. 사용후핵연료 처리기술은 크게 습식 재처리 방식과 건식 재처리 방식으로 나뉘는데, 이 중 환경 친화적이고 핵비확산성 및 경제성이 높은 건식재처리 기술인 '파이로프로세싱'과 그 연계 원자로 '소듐냉각고속로'의 연구개발에 대한 재평가가 현재 지속적으로 검토되고 있다. 따라서 위와 같은 이유로, 본 연구에서는 사용후핵연료 처리기술인 파이로프로세싱에 대한 언론 동향 분석을 진행하였다. 사용후핵연료 처리기술인 '파이로프로세싱' 키워드를 포함하는 네이버 웹 뉴스 기사 전문의 텍스트데이터를 수집하여 기간에 따라 인식변화를 분석하였다. 2016년 발생한 경주 지진, 2017년 새 정부의 에너지 전환정책 시행된 2010년대 중반 시기를 기준으로 전, 후의 동향 분석이 시행되었고, 빈도분석을 바탕으로 한 워드 클라우드 도출, TF-IDF(Term Frequency - Inverse Document Frequency) 도출, 연결정도 중심성 산출 등의 분석방법을 통해 텍스트데이터에 대한 세부적이고 다층적인 분석을 수행하였다. 연구 결과, 2010년대 이전에는 사용후핵연료 처리기술에 대한 사회 언론의 인식이 외교적이고 긍정적이었음을 알 수 있었다. 그러나 시간이 흐름에 따라 '안전(safety)', '재검토(reexamination)', '대책(countermeasure)', '처분(disposal)', '해체(disassemble)' 등의 키워드 출현빈도가 급증하며 사용후핵연료 처리기술 연구에 대한 지속 여부가 사회적으로 진지하게 고려되고 있음을 알 수 있었다. 정치 외교적 기술로 인식되던 사용후핵연료 처리기술이 국내 정책의 변화로 연구 지속 가능성이 모호해짐에 따라 언론 인식도 점차 변화했다는 것을 확인하였다. 이러한 연구 결과를 통해 원자력 분야에서의 사회과학 연구의 지속은 필수불가결함을 알 수 있었고 이에 대한 중요성이 부각되었다. 또한, 현 정부의 원전 감축과 같은 에너지 정책의 영향으로, 사용후핵연료 처리기술 연구개발에 대한 재평가가 시행되는 이 시점에서 해당 분야의 주요 키워드 분석은 향후 연구 방향 설정에 기여할 수 있을 것이라는 측면에서 실무적 의의를 갖는다. 더 나아가 원자력 공학 분야에 사회과학 분야를 폭넓게 적용할 필요가 있으며, 국가 정책적 변화를 고려해야 원자력 산업이 지속 가능할 것으로 사료된다.
COVID-19 이후 국내는 물론, 전 세계적으로 온라인 교육은 절대적으로 필요하며 대체 불가한 교육 형태가 되었다. 온라인 교육이 급부상 하면서 교육 형태에 대해 사람들이 가지는 인식은 어떠한지, 만약 변화가 있다면 어떻게 변화했는지는 매우 궁금증을 자아내는 질문이다. 본 연구는 온라인 교육에 대한 소비자 인식의 변화 추이를 빅데이터를 활용하여 조사하였다. 이를 위해 코로나 이전(2019년 11월-12월), 코로나 촉발 이후(2020년 1월-2월), 온라인 개강직후(2020년 3월-4월), 온라인 교육을 일정 정도 경험한 이후(2020년 5월-6월)의 4개의 구간으로 구분하고, 텍스트 마이닝 즉, 키워드 빈도분석, 워드클라우드 분석, 네트워크 분석, 감성 분석을 수행하였다. 시기별로 온라인 교육 관련 키워드의 출현빈도는 코로나 이전에는 학점은행제, 평생교육, 블로그 등에서 코로나 이후 학교 개강이 시작되면서 온라인 개학, 비대면 교육, 실시간, 콘텐츠 제작, 유튜브 등으로 변화하였다. 감성분석 결과, 코로나 사태 이전에는 공지안내, 정보교류 등의 중립글이 대부분이었으나, 코로나 발생을 계기로 온라인 교육에 대한 사람들의 인식과 평가에 대한 긍정 및 부정의 의견이 논의되기 시작하였다. 또한 미래 온라인 교육시장의 확산과 전망 등 방향성에 대해서도 관심이 증대되었다. 온라인 교육은 발전가능성이 높은 만큼 앞으로 개선해야 할 부분들이 많겠으나, 교육 정책입안자, 현장에서 일하는 교육자들에게 온라인 교육 품질 개선 및 향후 나아갈 방향 수립에 도움을 줄 수 있을 것이다.
본 연구는 국내 해양스포츠의 사회적 인식이 어떻게 형성되었는지를 알아보고자 수행되었다. 이를 위해 해양스포츠의 대표적 종목인 요트, 조정, 카누와 관련된 최근 10년간 국내 언론 보도기사의 키워드 및 토픽을 활용하여 빅데이터 분석 방법 중 텍스트 마이닝 분석을 실시하였으며, 도출된 결과는 다음과 같다. 첫째, TF 분석과 워드 클라우드 분석 결과 해양, 대회, 체험, 관광, 세계, 요트, 카누, 레저, 참여등이 상위 키워드로 나타났다. 둘째, 의미연결망 분석 결과 요트는 해양, 산업, 대회, 레저, 관광, 보트, 시설, 사업 등과 상관관계가 나타났고, 조정은 대회, 충주 등과, 카누는 해양, 대회, 체험, 레저, 관광 등과 상관관계가 나타났다. 셋째, 토픽모델링 분석 결과 요트, 조정, 카누가 엘리트 체육과 해양레저스포츠로서 인식이 형성된 것을 알 수 있었으나 시간의 변화에 따라 사회전반적인 쟁점과 의견의 흐름 및 사회적 변화는 미미한 것으로 나타났다. 이상의 결과를 종합하면 요트와 카누는 엘리트 체육이라는 인식에서 해양레저스포츠로 점차 인식이 형성되어 해양레저산업에 중요한 요소로 활용되고 있다는 것을 알 수 있었으며, 조정은 엘리트 체육 중심의 사회적 인식이 크게 변하지 않아 해양레저스포츠로서 대중화가 아직은 미미한 것으로 사료된다.
본 논문은 COVID-19와 같은 팬데믹 상황에서 소상공인에게 실질적으로 도움이 되는 정부 정책을 제언하는데 목적이 있다. 이를 위해 'COVID-19 소상공인 지원', 'COVID-19 감염병 대응체계에 따른 소상공인 영향', 'COVID-19 소상공인 경제정책' 키워드를 중심으로 뉴스 기사를 크롤링하여 텍스트 마이닝 분석의 키워드 빈도분석과 워드클라우드 분석을 수행하였고, LDA 토픽 모델링 분석을 통해 주요 이슈를 파악하였다. LDA 토픽 모델링을 수행한 결과 소상공인 지원 정책은 정부의 현금성 지원과 금융지원으로 토픽 레이블을 구성하였고, COVID-19 감염병 대응체계에 따른 소상공인 영향은 정부 주도의 방역체계와 개인 주도의 방역체계로 토픽 레이블을 구성하였으며, COVID-19 경제정책은 경제위기와 자생력을 갖추기 위한 소상공인 정책으로 토픽 레이블을 구성하였다. 구성한 토픽레이블을 중심으로 향후 팬데믹 상황에서 소상공인 피해 감면 정책과 소상공인이 시장경쟁력 제고 정책에 대해 파악할 수 있는 기초자료를 제공하고자 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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