• 제목/요약/키워드: Word Cloud Analysis

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텍스트마이닝을 활용한 해양스포츠에 대한 언론 보도기사 분석: 요트, 조정, 카누를 중심으로 (Text Mining Analysis of Media Coverage of Maritime Sports: Perceptions of Yachting, Rowing, and Canoeing)

  • 김지현;김보경
    • 해양환경안전학회지
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    • 제29권6호
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    • pp.609-619
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    • 2023
  • 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.

LDA 토픽 모델을 활용한 포스트 Covid-19 시대의 소상공인 지원정책 분석 (An Analysis of the Support Policy for Small Businesses in the Post-Covid-19 Era Using the LDA Topic Model)

  • 서경도;최정일;최판암;정재림
    • 산업융합연구
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    • 제22권6호
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    • pp.51-59
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    • 2024
  • 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.

국내 스마트 항만 도입 우선순위 도출 연구 (A Study on Determining the Priority of Introducing Smart Ports in Korea)

  • 류원형;남형식
    • 한국항만경제학회지
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    • 제40권1호
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    • pp.31-59
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    • 2024
  • 2016년 6월 세계경제포럼인 다보스 포럼에서 4차산업혁명이라는 용어가 처음 사용되어 전 세계적으로 이슈화되었고, 이에 따라 항만산업도 다양한 4차산업혁명 기술을 도입하면서 스마트 항만의 중요성이 증대되고 있다. 현재 세계 주요국들은 해운·항만산업에서 디지털 전환을 실현하기 위해 종합적인 스마트 항만을 구축하고 있지만, 국내 항만의 스마트화는 현재 부산과 인천, 광양 등 일부 지역에 항만 자동화로 국한되어 추진하고 있다. 이에 따라 본 연구는 국내 스마트 항만 도입의 우선순위를 도출하기 위해 키워드 분석을 수행하여 스마트 항만의 주요 항목들을 도출하고, 이를 바탕으로 이해관계자별 AHP 분석을 수행하였다. 분석 결과, 주요 항목의 경우 대학은 자동화, 지능화, 정보화, 친환경화 순으로 나타났고, 연구소(원)는 정보화, 지능화, 자동화, 친환경화 순으로 나타났다. 정부 기관은 정보화, 자동화, 지능화, 친환경화 순으로 나타났고, 민간기업은 자동화, 지능화, 정보화, 친환경화 순으로 나타났다. 다음으로 세부 항목의 경우 대학은 야드 무인 및 자동화, 안벽 무인 및 자동화, 통합 운영 시스템 개발 등의 순으로, 연구소(원)는 통합 운영시스템 개발, 장비/기기 간 상호연계, 야드 무인 및 자동화 등의 순으로, 정부 기관은 사고방지 및 안전성 강화, 친환경 에너지 체제 전환, 통합 운영시스템 개발 등의 순으로, 민간기업은 안벽 무인 및 자동화, 야드 무인 및 자동화, 사고방지 및 안전성 강화 등의 순으로 나타났다.

4차 산업혁명시대의 사회복지교육 (Social Welfare Education in the 4th Industrial Revolution)

  • 남희은;백정원;임유진
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제21권7호
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    • pp.46-53
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    • 2020
  • 최근 다양한 학문 영역에서 4차산업혁명 관련 연구들이 활발하게 이루어지고 있다. 사회복지분야에서도 관심이 높아지고 있으나 사회복지의 실천적, 정책적 적용, 미래사회를 대비하는 교육 등 선제적인 대비를 위한 연구들이 활성화 되어 있지 않다. 본 연구는 4차 산업혁명시대의 사회복지교육 방향에 대하여 살펴보고, 역량, 교과과정 등 사회복지교육의 전반적인 방향과 사회복지 전문 인력의 교육적 차원을 논의하여 우리 삶의 많은 부분 연결되어 있는 사회복지의 미래 지향점을 찾는데 목적을 둔다. 4차 산업혁명시대의 사회복지교육 방향을 모색하기 위하여 한국사회복지교육 학술지에 2005년부터 2019년까지 게재된 223편의 연구를 텍스트네트워크, 워드클라우드를 활용하여 분석 하였다. 키워드 분석결과 사회복지교육(43), 연구방법(28), 사회복지현장실습(23)등이 영향력을 미치는 키워드로 분석되었고, 사회복지현장, 현장 실습이 주제별 분류에서도 높게 나타났다. 4차 산업혁명시대의 사회복지교육 방향은 첫째, 사회복지교육의 전반에 있어 역량과 교육과정, 자격과정에 관한 방향, 둘째, 사회복지전문인력인 사회복지사와 사회복지전공학생들을 중심으로 한 교육 방향, 셋째, 미래 사회복지의 윤리적 민감성, 넷째, 공유복지방향으로 나누어 논의하였다.

영유아 안전 관련 학술연구의 동향 및 내용 분석: 2010년~2017년 (Analysis on Trends and Contents of Research Related to Young Children's Safety)

  • 성미영;정현심;이서경
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제18권6호
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    • pp.504-517
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    • 2018
  • 본 연구에서는 2010년부터 2017년까지 국내 KCI 등재지 및 등재후보지에 게재된 영유아 안전 관련 학술연구의 동향 및 내용을 분석하고자 하였다. 이를 위해 2010년부터 2017년까지 국내 KCI 등재지 및 등재후보지에 게재된 영유아 안전 관련 연구 총 75편을 분석대상으로 선정하였다. 논문은 SPSS Win 23.0 프로그램을 사용하여 빈도와 백분율, 카이검증을 사용해 분석하였다. 본 연구의 주요 결과는 첫째, 영유아 안전관련 논문은 2016년과 2017년 가장 많이 게재되었고, 영아 안전과 관련된 연구가 가장 적었다. 다음으로 연구유형은 41편의 논문이 실천연구로 나타났고, 기초연구, 기타 순이었다. 연구방법의 경우에는 절반 이상의 논문이 양적연구방법에 의해 수행된 것으로 나타났다. 주제어의 경향을 살펴본 결과, 안전교육, 안전지식, 안전사고 등의 주제어가 중요한 주제어로 제시되었다. 본 연구의 결과는 영유아 대상 안전사고가 빈번하게 발생하고 영유아 안전의 중요성이 더욱 강조되는 상황에서 영유아 안전 관련 연구 동향과 내용을 분석하여 안전교육의 필요성을 제시해주었다는 점에서 의의를 가지며, 안전 관련 후속연구에서 추가적인 연구가 필요한 재난안전과 같은 연구주제 탐색에 대한 기초자료를 제공하는 역할을 담당할 것으로 예측된다.

토픽 모델링을 이용한 컴퓨팅 사고력 관련 연구 동향 분석 (Analysis on Trend of Study Related to Computational Thinking Using Topic Modeling)

  • 문성윤;송기상
    • 정보교육학회논문지
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    • 제23권6호
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    • pp.607-619
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    • 2019
  • 2015개정 교육과정을 통해 소프트웨어 교육이 도입되면서 기존의 ICT 소양 및 응용 소프트웨어 활용 교육에서 벗어나 학습자의 컴퓨팅 사고력을 향상시키기 위한 다양한 연구 활동이 이루어져 왔다. 이와 같은 변화에 따라 본 연구에서는 소프트웨어 교육에서 강조되고 있는 컴퓨팅 사고력과 관련된 다양한 연구 활동에 대한 연구 동향을 살피는데 그 목적이 있다. 이를 위해 2014년 1월부터 2019년 9월까지 출판된 컴퓨팅 사고력과 관련된 190편의 논문을 대상으로 주제어를 추출하여 그 단어들을 대상으로 빈도분석, 워드 클라우드, 연결 중심성, 토픽 모델링분석을 실시하였다. 토픽 모델링 분석 결과 지금까지의 주된 연구에는 '컴퓨터 사고력 교육 프로그램', '컴퓨팅 사고력 예비교사 교육', '컴퓨팅 사고력 로봇 활용 교육', '컴퓨팅 사고력 평가', '컴퓨팅 사고력 교과 연계 교육'에 관한 연구들이 진행되고 있음을 확인할 수 있었다. 본 연구 방법을 통해 현재까지 주로 진행되고 있는 컴퓨팅 사고력 관련 연구 동향을 파악할 수 있었고, 이는 컴퓨팅 사고력 교육의 어떤 부분이 연구자들에게 더 중요하게 인식되고 있는지를 알 수 있게 해 준다.

텍스트네트워크분석과 토픽모델링을 활용한 국내 중년여성 건강 관련 연구 동향 분석 (Research Trends of Middle-aged Women' Health in Korea Using Topic Modeling and Text Network Analysis)

  • 이도영;노기옥
    • 문화기술의 융합
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    • 제8권4호
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    • pp.163-171
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    • 2022
  • 본 연구는 국내 중년여성의 건강 연구의 동향과 중점개념을 파악하기 위한 것이다. 연구의 분석을 위하여 2012년부터 2021년까지 '중년여성', 또는 '폐경 여성'의 영문 키워드를 입력하여 확인된 1,116편의 논문을 분석에 이용하였다. 주제어 동시출현네트워크 개발 및 분석을 수행하였으며, 5년 단위(2012-2016년, 2017-2021년)로 나누어 토픽모델링을 통해 연구의 유형을 분석하고, 시각화한 워드클라우드와 소시오그램을 확인하였다. 최근 10년 동안 가장 많이 출현한 키워드는 비만, 우울, 체성분, 스트레스, 갱년기 증상 등으로 나타났다. 2012년부터 2016년까지 논문 자료에서 분석된 5개의 토픽은 '폐경 후 자기효능감, 만족감 증진 전략', '비만과 위험요소 관리 운동', '비만과 스트레스에 대한 중재', '행복감 증진과 생활 관리', '갱년기 우울과 삶의 질'로 확인되었다. 이후 5년(2017-2021년)간 자료의 토픽은 '갱년기 우울과 삶의 질', '비만과 심혈관 관련 위험요소 관리', '중년여성으로서 삶의 경험', '삶의 만족과 심리적 안녕', '갱년기 증상완화 전략'이었다. 지난 10년 간 중년여성에 대한 건강 관련 연구 주제 흐름과 동향의 파악을 하였으며, 향후 시대적인 흐름을 반영하는 중년여성 건강에 대한 연구가 지속되어야 할 것이다.

텍스트 마이닝과 의미 네트워크 분석을 활용한 뉴스 의제 분석: 코로나 19 관련 감정을 중심으로 (Analysis of News Agenda Using Text mining and Semantic Network Analysis: Focused on COVID-19 Emotions)

  • 유소연;임규건
    • 지능정보연구
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    • 제27권1호
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    • pp.47-64
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    • 2021
  • 전 세계적으로 퍼진 코로나 19 상황은 우리의 일상생활의 많은 부분에 영향을 끼쳤을 뿐만 아니라, 경제·사회 등 많은 부분에 걸쳐 막대한 영향력을 미치고 있다. 확진자와 사망자 수가 증가함에 따라 의료진과 대중은 불안, 우울, 스트레스 등 심리적인 문제를 겪고 있다고 한다. 장기적인 부정적인 감정은 사람들의 면역력을 감소시키고 신체적인 균형을 파괴할 수도 있으므로 코로나 19로 인한 심리적인 상태를 이해하는 것이 필수적인 상황이다. 본 연구에서는 코로나 19 감정과 관련된 뉴스 데이터를 수집하여, 텍스트 마이닝을 통해 키워드를 분류하고, 키워드 사이의 의미 네트워크 분석을 통해 단어들의 관계를 시각화하였다. 코로나 감정과 관련된 기사의 키워드에 나타난 단어들의 빈도수를 확인하고 이를 워드 클라우드로 분석하였다. 키워드 빈도 분석 결과 코로나 19 감정과 관련하여 '중국', '불안', '상황', '마음', '사회', '건강'과 같은 단어의 빈도가 높게 나타난 것을 확인할 수 있었다. 각 데이터 간 연결 중심성을 분석한 결과 키워드 중심성 네트워크에서 가장 중심적인 핵심어는 '심리'와 '코로나 19', '블루', '불안'이라는 단어가 높은 연결 중심성을 가지는 것을 확인할 수 있었다. 기사의 헤드라인에 나타난 주요 핵심어 사이의 동시 출현 빈도 네트워크를 그래프로 시각화한 결과, '코로나-블루' 쌍이 가장 굵게 표시되었고, '코로나-감정', '코로나-불안' 쌍이 비교적 굵은 선으로 표시된 것을 알 수 있었다. 코로나와 관련된 '블루'는 우울증을 의미하는 단어로, 코로나와 우울증은 이제 관심을 가져야 할 키워드임을 확인할 수 있었다. 본 연구에서는 장기화한 코로나 19 상황에서 신체적인 방역뿐만 아니라 심리적인 방역에도 힘써야 할 이 시기에 보건 정책담당자가 빠르고 복잡한 의사결정 과정에 도움이 되고자 미디어 뉴스를 모니터링 함으로써, 더욱더 쉬운 소셜 미디어 네트워크 분석 방법을 제시하고자 한다.

텍스트 마이닝 알고리즘을 이용한 기상청 기상연감 자료 분석 (Analysis of the Yearbook from the Korea Meteorological Administration using a text-mining agorithm)

  • 선현석;임창원;이영섭
    • 응용통계연구
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    • 제30권4호
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    • pp.603-613
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    • 2017
  • 최근 들어 많은 사람들이 자신의 관심사를 SNS에 게시하거나 인터넷과 컴퓨터의 기술 발달로 디지털 형태의 문서저장이 가능하게 됨으로써 생성되는 텍스트 자료의 양이 폭발적으로 증가하게 되었다. 이에 따라 수많은 문서 자료로부터 가치 있는 정보를 창출하기 위한 기술의 요구 또한 증가하고 있다. 그러나 대부분 비정형 형태로 구성되어 있는 텍스트 기반의 자료는 기존의 통계 분석이나 데이터 마이닝 기법을 적용하기에 부적합하기 때문에 텍스트 마이닝 기법이 사용되고 있다. 본 연구에서는 비정형 자료 분석 기법 중 하나인 텍스트 마이닝 기법으로 기상청 기상연감 자료를 분석하였다. 먼저 전처리 과정을 통하여 용어사전을 구축하고, 용어-문서 행렬을 생성하였다. 그리고 이것을 사용하여 연도별 용어 빈도수를 계산하고, 자주 나타나는 단어들에 대하여 상대도수의 변화를 관찰하였다. 또한 회귀 분석 기법을 사용하여 증가추세와 감소추세를 보이는 용어들을 파악하였다. 이러한 분석으로 기상청 기상연감 문서에서의 트렌드를 파악하고, 이를 통해 이슈가 되었던 기상 관련 소식과 기상현황, 그리고 기상청이 중점으로 하고 있는 업무 현황의 트렌드를 파악하였다. 본 연구를 통해 기상업무 분석 및 효율화에 도움을 주고 기상정책에 반영할 수 있는 유용한 정보를 이끌어내고자 하였다.

텍스트마이닝 기법을 활용한 교육관점에서의 메타버스 관련 이슈 탐색 - 뉴스 빅데이터를 중심으로 (Exploring Issues Related to the Metaverse from the Educational Perspective Using Text Mining Techniques - Focusing on News Big Data)

  • 박주연;정도헌
    • 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.