• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제13권4호
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• pp.66-71
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• 2021

The purpose of this paper is to identify keywords related to museums, gamification, and visitors, and provide basic data that the museum market can be expanded by using gamification. That used to collect data for blogs, news, cafes, intellectuals, academic information by Naver and Daum which is Web documents in Korea, and Google Web, news, Facebook, Baidu, YouTube, and Twitter for analysis. For the data analysis period, a total of one year of data was selected from April 16, 2020 to April 16, 2021, after Corona. For data collection and analysis, the frequency and matrix of keywords were extracted through Textom, a social matrix site, and the relationship and connection centrality between keywords were analysed and visualized using the Netdraw function in the UCINET6 program. In addition, We performed CONCOR analysis to derive clusters for similar keywords. As a result, a total of 25,761 cases that analysing the keywords of museum, gamification and visitors were derived. This shows that the museum, gamification, and spectators are related to each other. Furthermore, if a system using gamification is developed for museums, the museum market can be developed.

• 한국전자거래학회지
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• 제24권3호
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• pp.163-182
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• 2019

복잡해지고 있는 현대 사회의 뉴스 키워드를 시간적 흐름에 따른 빈도수와 상관관계로 분석하는 것은 이슈들에 대한 대응과 해결 방안을 논의하기 위해 매우 중요한 연구라고 할 수 있다. 이에 본 논문에서는 10년(2009~2018)간의 뉴스 빅데이터 분석을 통해 사회적 키워드의 흐름과 주요 이슈들 간의 관계를 분석하였다. 분석결과 본 연구에서는 정치적 이슈, 교육 사회문화, 젠더갈등 그리고 사회적 사건이 주요 이슈들로 제시되었다. 또한, 본 연구에서는 이슈의 변화와 흐름을 연구하기 위해 이를 5년 기준으로 양분하여 변화하는 것을 분석하였다. 이를 통해 사회적 이슈의 시간에 따른 변화와 그 대응방안을 연구하였다. 그 결과 국민생활과 밀접한 키워드(경제, 경찰)는 시간의 흐름에 관계없이 우리 사회에서 매우 중요하게 논의되는 키워드로 분석되었다. 또한 '안전'과 같은 키워드는 최근 들어 빈도수에 비해 증가율이 감소되었다. 이를 통해, 우리 사회가 안전에 대한 인식을 개선할 필요가 있는 것으로 추론할 수 있다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제31권1호
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• pp.175-195
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• 2022

Purpose The purpose of this study is to examine news articles and analyze trends and key agendas related to artificial intelligence(AI). In particular, this study tried to compare the reporting behaviors of Korea and the United States, which is considered to be a leader in the field of AI. Design/methodology/approach This study analyzed news articles using a big data method. Specifically, main agendas of the two countries were derived and compared through the keyword frequency analysis, topic modeling, and language network analysis. Findings As a result of the keyword analysis, the introduction of AI and related services were reported importantly in Korea. In the US, the war of hegemony led by giant IT companies were widely covered in the media. The main topics in Korean media were 'Strategy in the 4th Industrial Revolution Era', 'Building a Digital Platform', 'Cultivating Future human resources', 'Building AI applications', 'Introduction of Chatbot Services', 'Launching AI Speaker', and 'Alphago Match'. The main topics of US media coverage were 'The Bright and Dark Sides of Future Technology', 'The War of Technology Hegemony', 'The Future of Mobility', 'AI and Daily Life', 'Social Media and Fake News', and 'The Emergence of Robots and the Future of Jobs'. The keywords with high centrality in Korea were 'release', 'service', 'base', 'robot', 'era', and 'Baduk or Go'. In the US, they were 'Google', 'Amazon', 'Facebook', 'China', 'Car', and 'Robot'.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.125-134
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• 2022

이 연구는 인문학적 관점에서 빅데이터를 활용하기 위해 현재 해결해야 할 과제는 무엇인지를 비판적으로 고찰하고자 하였다. 이를 위해 빅데이터를 활용함에 있어서 빅데이터를 수집할 때, 처리할 때, 그리고 사용할 때 발생할 수 있는 문제를 세 가지로 제시하고 논의하였다. 그 첫 번째로 데이터 자체의 문제점을 지닐 것으로 보이는 가짜 정보를 지적하고 기사형 광고와 정치 관련 가짜 뉴스를 살펴보았다. 두 번째는 빅데이터 처리과정과 그 결과의 문제점으로 알고리즘에 의한 차별을 들었다. 포털 사이트에서 엔지니어를 검색한 결과를 분석함으로써 알고리즘에 의한 차별이 존재함을 확인하였다. 마지막으로 사람과 관련한 개인 정보를 사용함에 있어서, 이에 대한 문제점을 프라이버시권, 정보자기결정권, 잊힐 권리 세 가지로 나누어 논의하였다. 이 연구는 빅데이터 시대에 인문학적 관점에서 빅데이터 활용 측면의 당면한 문제를 지적한 점과 빅데이터의 활용 과정인 수집, 처리, 사용에서 일어날 수 있는 문제점을 각각 논의한 점에서 의미가 있다고 본다.

• 한국전자거래학회지
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• 제21권1호
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• pp.15-32
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• 2016

공개된 데이터인 온라인 뉴스 기사 중 상당수는 도시와 같은 특정 장소에서 발생하는 이벤트에 관련된 사실과 의견을 담고 있어 독자의 의사 결정에 영향을 끼친다. 따라서 대량의 인터넷 뉴스 기사를 분석하면 향후 사람들이 특정 이벤트에 대하여 어떠한 선택을 할지 예상할 수 있을 것이다. 이에 본 연구는 온라인 뉴스 기사 제목을 형태소 분석하여 특정 장소에서 이루어질 이벤트의 성과를 사전에 예측하는 방법을 제안하고자 한다. 기사 제목은 기사의 가장 핵심적인 내용을 담고 있어 본문보다 사실과 의견이 더 정확하게 발현될 뿐 아니라, 모바일 환경에서는 기사 본문보다 더 큰 영향력을 가지기 때문에 이벤트의 성과 예측에 효과적인 자료이다. 이에 인터넷 뉴스 기사의 제목을 수집하여 학습 데이터와 평가 데이터로 구분하고, 학습 데이터에서 유의한 극성을 보이는 형태소를 추출하여 전체 기사의 제목을 감성 분석하였다. 여기에 뉴스 기사가 갖는 특성이 반영될 수 있도록 기사 검색량과 기사 산출량 정보를 변인에 추가하여 이벤트 성과를 예측하는 알고리즘을 수립하였다. 그 결과 70.6%의 성공률로 성과를 예측하여 다른 비교 대상 분석 방법과 분명한 차이를 보였다. 도출된 이벤트 성과 예측 정보는 이벤트를 준비하는 기관 및 업체에서 예상 수요량을 결정할 때 도움을 줄 수 있을 것이다.

• 정보화정책
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• 제26권4호
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• pp.20-35
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• 2019

본 연구에서는 육아에 대한 공포 등 심리적 요인이 출산율에 미치는 영향을 실증적으로 분석하였다. 2000년~2018년까지 육아에 대한 부정적인 기사가 전체 사회 기사에서 차지하는 비중을 바탕으로 지표를 산출하였다. 지표 분석 결과, 지표가 증가하면 3년 뒤의 출산율은 떨어지는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 상관관계 분석, 단순 회귀분석, VAR 분석에서도 일관적으로 나타났다. 그랜져 인과관계 분석 결과, 지표와 3년 뒤 출산율의 관계는 단순 상관관계가 아닌 인과관계에 있음을 알 수 있었다. 연령대별로도 차이를 보였는데, 20~30대 여성의 출산율은 지표에 유의한 반응을 보였으나, 40대 출산율은 반응을 보이지 않았다. 또한 지표가 상승하면 1아 출산율에는 영향을 미치지만, 2아/3아 이상의 출산율에는 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 이것은 여성의 나이가 어릴수록 육아에 대한 부정적인 기사에 영향을 많이 받지만, 이미 출산/육아를 경험해본 사람들에게는 큰 영향을 미치지 못한다는 직관과도 일치한다. 본 연구는 뉴스 빅데이터를 단순한 키워드 언급량 변화 모니터링이라는 한정된 용도를 벗어나, 사회 현상을 예측하는데 유의미한 지표를 추출해 냈다는데 의미가 있다. 또한 이러한 빅데이터 기반의 지표는 출산율에 대한 3년의 선행성이 있기 때문에 미리 감지할 수 정보를 제공한다는 장점이 있다.

• 산업융합연구
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• 제17권3호
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• pp.17-22
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• 2019

빅데이터의 가치가 중요하게 인식되면서 기존의 방대한 데이터들과 비정형 데이터들을 분석할 수 있는 JAVA 및 R 프로그램들이 개발되고 활용도가 높아짐에 따라 정부를 비롯한 공공기관, 민간기업 등에 실질적으로 도입 및 개선 할 수 있어 의사결정의 고도화가 가능하게 되었다. 본 연구에서는 소비자의 항공사 선호도에 따른 마케팅 전략을 수립하기 위해 뉴스 데이터를 클롤링하고 이를 텍스트 마이닝 기법을 통해 분석을 수행하였다. 본 연구는 과거 빅데이터에서 얻기 어려웠던 데이터들을 고도의 빅데이터 활용 프로그램 기법으로 소비자의 항공사 선호도를 분석하여 분석 결과에 따른 마케팅 전략을 수립하는데 의의가 있다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.165-175
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• 2023

Boryeong Mud Festival has become a representative local festival that both domestic and foreign tourists can enjoy together. In addition, it is one of the usual hands-on marine festivals in Korea that can be enjoyed with one mind at the Boryeong Mud Festival, regardless of race, age, and language. This study explored the overall perception and trends of the Boryeong Mud Festival using big data extracted online from the Boryeong Mud Festival. First, keywords such as Chungnam, hosting, summer, reporter, experience, opening ceremony, performance, operation, news, tourist, opening, event, and festival were frequently exposed online. Second, due to centrality analysis, the centrality of festival experience programs and performances, opening ceremonies, and Boryeong mayor was high. Third, due to the CONCOR analysis, five clusters of meaningful keywords related to the Boryeong Mud Festival were formed.

• 융합경영연구
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• 제9권1호
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• pp.1-14
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• 2021

Purpose: The article deals with the proposition that consumers' fashion consumption behavior will still follow the consumption behavior of fast fashion, despite recognizing the importance of slow fashion. Research design, data and methodology: The research model to verify this proposition is topic modelling with big data including unstructured textual data. we combined 5,506 news articles posted on Naver news search platform during the 2003-2019 period about fast fashion and slow fashion, high-frequency words have been derived, and topics have been found using LDA model. Based on these, we examined consumers' perception and consumption behavior on slow fashion through the analysis of Topic Network. Results: (1) Looking at the status of annual article collection, consumers' interest in slow fashion mainly began in 2005 and showed a steady increase up to 2019. (2) Term Frequency analysis showed that the keywords for slow fashion are the lowest, with consumers' consumption patterns continuing around 'brand.' (3) Each topic's weight in articles showed that 'social value' - which includes slow fashion - ranked sixth among the 9 topics, low linkage with other topics. (4) Lastly, 'brand' and 'fashion trend' were key topics, and the topic 'social value' accounted for a low proportion. Conclusion: Slow fashion was not a considerable factor of consumption behavior. Consumption patterns in fashion sector are still dominated by general consumption patterns centered on brands and fast fashion.

• 정보교육학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.517-524
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• 2015

본 논문에서는 사람들의 SW 교육과 관련된 관심방향을 알아보기 위해 SW 교육 관련 뉴스데이터를 수집하여 그 내용을 분석하였다. 이를 위해 2013년 7월 23일~2015년 10월 19일의 SW 교육관련 뉴스데이터의 토픽분석을 실시하였다. R을 사용하여 웹크롤링 후 가장 자주 언급된 상위 20개 단어들 간의 관련성을 분석한 결과, SW 교육 단어를 중심으로 20개 단어의 노드 크기와 연결선의 두께가 비교적 균형을 이루고 있어 서로의 관련성이 밀접하게 유지되는 데이터임을 알 수 있었다, 또한, 분석대상 데이터는 주로 SW 인재양성, SW 지원 프로그램, SW 교육 의무화, SW 캠프, SW 산업, 일자리 창출과 관련된 토픽들임을 알 수 있었다. 이는 SW 교육에 관한 사람들의 생각 및 관심분야 등을 알아보는 빅데이터 분석 자료에 활용될 수 있을 것이다.