• 디지털산업정보학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.133-155
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• 2016

Recently, in the adoption of cloud computing are emerging as locations are key requirements of security and privacy, at home and abroad, several organizations recognize the importance of privacy in cloud computing environments and research-based transcription and systematic approach in progress have. The purpose of this study was to recognize the importance of privacy in the cloud computing environment based on personal information security methodology to the security of cloud computing, cloud computing, users must be verified, empirical research on the improvement plan. Therefore, for existing users of enhanced security in cloud computing security consisted framework of existing cloud computing environments. Personal information protection management system: This is important to strengthen security for existing users of cloud computing security through a variety of personal information security methodology and lead to positive word-of-mouth to create and foster the cloud industry ubiquitous expression, working environments.

• 한국게임학회 논문지
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• 제22권1호
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• pp.87-98
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• 2022

4차 산업혁명 관련 기술의 발전과 비대면 서비스 수요 증가로 VR 게임이 주목받고 있다. 본 연구는 VR 게임의 리뷰 데이터를 온라인 게임 플랫폼 스팀(STEAM)에서 수집하고 텍스트 마이닝과 워드 클라우드 분석을 적용해 시대별 트렌드를 분석했다. 연구 결과, 프레즌스와 FPS는 시기와 상관 없이 VR 게임의 특징으로 나타났고, 2016~2017년은 체험과 지각된 비용, 2018~2019년은 FPS와 리듬게임의 수요 증가, 2020~2021년은 스토리와 몰입감이 주요 트렌드로 나타났다. 본 연구는 VR 게임 사용자들이 관심을 보이는 키워드를 시기별로 파악해 VR게임 저변 확대에 기여하고자 한다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권6호
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• pp.935-940
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• 2023

인공지능과 빅데이터 분석을 위해 웹 스크래핑으로 수집된 대부분의 텍스트 데이터들은 일반적으로 대용량이고 비정형이기 때문에 빅데이터 분석을 위해서는 정제과정이 요구된다. 그 과정은 휴리스틱 전처리 정제단계와 후처리 머시인 정제단계를 통해서 분석이 가능한 정형 데이터가 된다. 따라서 본 연구에서는 후처리 머시인 정제과정에서 한국어 딕셔너리와 불용어 딕셔너리를 이용하여 워드크라우드 분석을 위한 빈도분석을 위해 어휘들을 추출하게 되는데 이 과정에서 제거되지 않은 불용어를 효율적으로 제거하기 위한 "사용자 정의 불용어 시소러스" 적용에 대한 방법론을 제안하고 R의 워드클라우드 기법으로 기존의 "불용어 딕셔너리" 방법의 문제점을 보완하기 위해 제안된 "사용자 정의 불용어 시소러스" 기법을 이용한 사례분석을 통해서 제안된 정제방법의 장단점을 비교 검증하여 제시하고 제안된 방법론의 실무적용에 대한 효용성을 제안한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
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• pp.325-326
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• 2019

본 논문은 텍스트 마이닝 기법으로 명사의 빈도수를 조사하여 워드클라우드를 나타내는 기존의 방법을 개선하여 지능적 워드클라우드를 구현하는 방법을 제안한다. 텍스트 마이닝 시에 명사 단어를 추출하는 사전에 누락된 신조어 등의 단어를 효과적으로 추가하고, 동사 등 다른 품사위주의 워드클라우드를 시각적으로 보여주는 방법을 제안한다. 실험에서 기존 명사의 빈도수 추출에는 KoNLP 패키지를 사용하였고, 지원되지 않는 신조어 80개를 추가하였고 빈도수를 수동으로 조사하여 추가하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권5호
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• pp.65-72
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• 2023

Cloud Computing is one of the current research areas in computer science. Recently, Cloud is the buzz word used everywhere in IT industries; It introduced the notion of 'pay as you use' and revolutionized developments in IT. The rapid growth of modernized cloud computing leads to 24×7 accessing of e-resources from anywhere at any time. It offers storage as a service where users' data can be stored on a cloud which is managed by a third party who is called Cloud Service Provider (CSP). Since users' data are managed by a third party, it must be encrypted ensuring confidentiality and privacy of the data. There are different types of cryptographic algorithms used for cloud security; in this article, the algorithms and their security measures are discussed.

• 한국응급구조학회지
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• 제24권1호
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• pp.85-92
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• 2020

Purpose: The purpose of this study was to analyze the English abstract key words found within the Korea Society of Emergency Medical Services journal using text mining techniques to determine the adherence of these terms with Medical Subject Headings (MeSH) and identify key word trends. Methods: We analyzed 212 papers that were published from 2012 to 2019. R software, web scraping, and frequency analysis of key words were conducted using R's basic and text mining packages. Additionally, the Word Clouds package was used for visualization. Results: The average number of key words used per study was 3.9. Word cloud visualization revealed that CPR was most prominent in the first half and emergency medical technician was most frequently used during the second half. There were a total of 542 (64.9%) words that exactly matched the MeSH listed words. A total of 293 (35%) key words did not match MeSH listed words. Conclusion: Researchers should obey submission rules. Further, journals should update their respective submission rules. MeSH key words that are frequently cited should be suggested for use.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.11-19
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• 2021

대통령 취임사는 국가 비전을 제시하고 대통령의 정치철학, 정책기조와 방향을 국민들에게 전달할 수 있는 매우 유용한 수단이다. 이런 이유로 취임사를 분석하는 것은 해당 대통령을 이해하고 그 시대를 파악하는데 도움을 줄 것이다. 대통령 취임사는 다양한 학문분야에서 분석할 수 있지만, 본 연구에서는 취임사를 하나의 콘텐츠로 보고 네트워크를 기반으로 분석하고자 하였다. 취임사에 등장하는 단어의 빈도수를 중심으로 분석하는 단어구름이 널리 사용되지만 네트워크를 기반으로 분석하면 문장 속에 들어있는 맥락을 도출할 수 있기 때문에 유용한 방법이 될 것이다. 대한민국 역대 대통령 취임사 전체 네트워크를 구축하고 구조인자를 제시하였다. 네트워크로부터 도출한 핵심단어 및 단어구름의 핵심단어를 비교분석하여 대통령의 정책 방향 등을 도출하였다. 대통령 각각의 취임사 네트워크를 구축하여 핵심단어 및 네트워크의 구조인자인 근접 중심성을 비교 분석하여 취임사의 특성을 제시하였다. 네트워크 기반 역대 대통령 취임사 분석은 궁극적으로 대통령의 이해와 평가를 위한 자료로 활용할 수 있을 것으로 기대한다.

• 현장농수산연구지
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• 제20권2호
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• pp.57-72
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• 2018

본 연구는 한농대에서 발간하는 청년 농어업인들의 우수한 영어·영농 정착사례에서 의미 있는 정보를 추출하고자 프로그램 R의 Text mining으로 주요단어를 추출하고 시각화를 위하여 word cloud를 작성하였다. 먼저 전체 표본에 대한 text mining 결과에서는 '대표', '이사', '생각', '자신', '시작', '마음', '노력' 등이 상위 50개 핵심 단어 가운데 빈도수가 높게 나타난 단어들이다. 이는 젊은 농부들이 회사의 경영주가 되기 위해서거나 또는 경영주로서 그들 스스로 생각하고 판단하고 추진하는 능력을 갖추고 있음을 표현이며 자기의 꿈을 버리지 않고 스스로 꿈꾸는 일을 헤쳐 나가는 모습의 표현이라 할 수 있다. '아버지', '부친' 및 '부모님' 등의 단어 빈도수가 높은 것은 부모협농과 승계농의 비율이 높은 경영형태의 영향이라 할 수 있으며, '한국농수산대학', '대학', '졸업', '공부' 등의 단어는 이들의 높은 교육의식을 나타낸 결과이며, '유기농'과 '친환경' 의 단어는 우수사례자들의 친환경 농업에 대한 관심도를 나타낸 결과라 할 수 있다. 또한 '판매', '체험' 등의 6차산업 관련어는 농어업·농어촌을 활성화시키기 위한 이들의 노력을 나타내는 결과라 할 수 있다. 한편 '인터넷', '블로그', '온라인', '홈페이지', 'SNS', 'ICT', '융복합' 및 '스마트' 등의 단어들은 비록 상위 50위 안에는 없었으나 이들 단어들이 빠지지 않고 추출된 결과는 영어·영농의 과학화·첨단화에 청년농부들의 관심이 높아지고 있음을 알 수 있었다. 다음으로 품목별 샘플에 대하여 빈도수가 상위 50위 이내인 주요단어를 그룹화 한 결과로서 축산, 채소 및 수산은 '시설', 식량작물은 '장비', '기계' 등의 빈도수가 높게 나타냈다. '친환경'은 채소작물과 식량작물에서 나타났으며, '유기농'은 채소, 식량작물, 과수에서 나타났다. 식량작물에서는 '우렁이'가 추출되었으며, 우수농수산물을 의미하는 '인증'은 수산에서만 나타났다. '6차산업' 관련단어로 '생산'은 모든 계열, '가공', '유통'은 과수, '체험'은 채소, 식량작물 및 과수에서 나타났다. 그리고 텍스트 마이닝으로 추출한 단어를 시각화하기 위하여 전체 샘플과 각 품목별로 word cloud를 작성하여 구조화되지 않은 비정형 텍스트인 우수사례들이 내포하고 있는 의미를 글자의 크기로 알 수 있도록 나타냈다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제11권2호
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• pp.107-118
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• 2012

Recently, as the clouding computing begins to receive a great attention from people all over the world, it became the most popular buzz word in recent IT magazines or journal and heard it in many different services or different fields. However, a notion of the cloud service is defined vaguely compared to increasing attentions from others. Generally the cloud service could be understood as a specific service model base on the clouding computing, but the cloud, the cloud computing, the cloud computing service and cloud service, these four all terms are often used without any distinction of its notions and characteristics so that it's difficult to define the exact nature of the cloud service. To explore and analyze the cloud service systematically, an accurate conception and scope have to be preceded. Therefore this study is to firstly clarify its definition by Delpi method using expert group and then tries to provide the foundation needed to enable relative research such as establishing business model or value chain and policies for its activation to set off. For the Delpi, 16 experts participated in several surveys from different fields such industry, academy and research sector. As a result of the research, Characteristics of the Cloud Service are followings : Pay per use, Scalability, Internet centric Virtualization. And the scope as defined including Grid Computing, Utility Computing, Server Based Computing, Network Computing.

• 한국IT서비스학회지
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• 제18권2호
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• pp.123-141
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• 2019

The goal of this study is to review the major research trend on the convergence studies of AI and healthcare technologies. For the study, 15,260 English articles on AI and healthcare related topics were collected from Scopus for 55 years from 1963, and text mining techniques were conducted. As a result, seven key research topics were defined : "AI for Clinical Decision Support System (CDSS)", "AI for Medical Image", "Internet of Healthcare Things (IoHT)", "Big Data Analytics in Healthcare", "Medical Robotics", "Blockchain in Healthcare", and "Evidence Based Medicine (EBM)". The result of this study can be utilized to set up and develop the appropriate healthcare R&D strategies for the researchers and government. In this study, text mining techniques such as Text Analysis, Frequency Analysis, Topic Modeling on LDA (Latent Dirichlet Allocation), Word Cloud, and Ego Network Analysis were conducted.