• 인간식물환경학회지
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• 제24권6호
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• pp.563-572
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• 2021

Background and objective: The ongoing COVID-19 pandemic restricted daily life, forcing people to spend time indoors. With the growing interest in mental health issues and residential environments, 'pet plants' have been receiving attention during the unprecedented social distancing measures. This study aims to analyze the change in trends of pet plants before and during the COVID-19 pandemic and provide basic data for studies related to pet plants and directions of future development. Methods: A total of 2,016 news articles using the keyword 'pet plants' were collected on Naver News from January 1, 2018 to August 15, 2019 (609 articles) and January 1, 2020 to August 15, 2021 (1,407 articles). The texts were tokenized into words using KoNLPy package, ultimately coming up with 63,597 words. The analyses included frequency of keywords and topic modeling based on Latent Dirichlet Allocation (LDA) to identify the inherent meanings of related words and each topic. Results: Topic modeling generated three topics in each period (before and during the COVID-19), and the results showed that pet plants in daily life have become the object of 'emotional support' and 'healing' during social distancing. In particular, pet plants, which had been distributed as a solution to prevent solitary deaths and depression among seniors living alone, are now expanded to help resolve the social isolation of the general public suffering from COVID-19. The new term 'plant butler' became a new trend, and there was a change in the trend in which people shared their hobbies and information about pet plants and communicated with others in online. Conclusion: Based on these findings, the trend data of pet plants before and after the outbreak of COVID-19 can provide the basis for activating research on pet plants and setting the direction for development of related industries considering the continuous popularity and trend of indoor gardening and green hobby.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.629-632
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• 2022

지속가능발전교육은 모든 연령대의 학습자들이 기후변화, 환경문제 등 상호 연결되어 있는 국제적인 과제를 해결하기 위해 필요한 지식과 기술, 그리고 태도를 갖추도록 돕는 교육이다. 이는 지속가능발전목표(SDGs) 4번의 통합적인 요소이며 17개의 SDGs를 위해 기여하고 있다. 이에 지속가능발전교육의 트렌드를 알아보기 위해 26개의 언론사를 통해 2000년 1월 1일부터 2021년 12월 31일까지의 뉴스데이터 2718건을 수집하였다. 그 결과 UN이 지속가능발전목표(SDGs)를 발표한 2015년을 기점으로 뉴스데이터가 급증하기 시작하였으며 2021년까지 꾸준히 증가하고 있었다. 주요키워드로는 UN, 유네스코와 같이 지속가능발전교육을 주도하는 국제기구와 도봉구를 비롯한 지자체, 기후변화와 생태변화등과 같은 주요 이슈등을 확인할 수 있었다. 이는 지속가능발전교육을 위한 동향을 탐색할 수 있는 것으로서 다양한 연구의 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국해양환경ㆍ에너지학회지
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• 제20권2호
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• pp.117-125
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• 2017

SNS 빅데이터 분석은 소셜 미디어에서 생성되는 빅데이터로부터 숨겨진 가치를 찾아내는 것을 의미한다. 본고는 해양수산 분야의 국민적 관심사를 파악하기 위해 24개 키워드를 도출하여 SNS 빅데이터 분석을 실시하였다. 언급량이 많은 키워드는 수산물, 해운, 독도 순이었으며, 해양정책, 해양안보 등 국민적 관심사가 적은 키워드는 상대적으로 언급량이 미미했다. 매체별 언급량은 정부가 주도하는 분야는 뉴스에, 민간이 주도하거나 국민생활 연관성이 큰 경우는 블로그와 트위터에 많았다. 따라서 해양수산 정책 수립 시 SNS 빅데이터 분석을 활용해 국민적 관심사를 반영하고, 특히 부정적인 요인을 해소하는데 역점을 두어야 한다. 또한 매체별로 언급량이 다르므로 차별화된 홍보방안을 마련할 필요가 있다.

• 산업진흥연구
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• 제8권4호
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• pp.131-137
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• 2023

본 연구는 군의 성범죄로 발생하는 문제점을 파악하고자 2019년 2월부터 2022년 5월28일까지 뉴스에서 다룬 군 성범죄 관련 기사를 수집하고 분석하였다. 언론에 보도된 군 성폭력 현황을 파악하고자 뉴스 빅 데이터 전문분석 시스템인 빅카인즈 (BIGKinds)를 활용하여 기사를 수집하였고, Textom 프로그램을 활용해 키워드를 대상으로 시기별 빈도 분석, 워드 클라우드, 의미 연결망 분석 기법을 활용하여 연구를 수행하였다. 데이터 분석 결과, 첫째, 군 내부의 성범죄에 대한 사건 관련 보도는 피해자에게 대중의 관심이 집중된 것을 확인할 수 있었다. 둘째, 성범죄에 대응하는 관련 당국의 미온적 시스템의 문제가 드러났다. 셋째, 성범죄 피해자에 대한 지원 부족이 나타났다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.333-336
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• 2020

AI-powered robot news is drawing attention as artificial intelligence technology is fully spread in the news distribution field. Robot news still has many technical and ethical problems, but academic research on this is insufficient. This study analyzes the issue of robot writing in artificial intelligent based robot journalism industry using SWOT analysis. As a result, the advantages of big data processes, accurate information gathering, high efficiency and disadvantages such as lack of independent arguments and lack of evidence and opportunities for technical development, government support, academic development, and industrial applications, and threats such as uncritical acceptance and lack of talent have been found. This study suggests three future-oriented directions, such as human-machine collaboration, intelligent news, and chat-bot, through previous studies on the development direction of robot journalism-based article writing.

• 지능정보연구
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• 제25권2호
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• pp.99-122
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• 2019

IDC(International Data Corporation) 사(社)의 최근 보고서에 따르면, 2025년에는 2016년에 생성된 데이터의 10배에 달하는 163제타바이트의 데이터가 생성될 것이고 그 주체의 비중은 소비자에서 기업으로 이동하고 있다고 한다. 이러한 소위 '빅데이터의 물결'은 도래하고 있고 그 파장은 산업 전반적으로 영향을 미칠 것이다. 따라서, 방대한 데이터를 효과적으로 관리하는 것은 기업의 관점에서 그 어느 때보다 더 중요하다. 하지만, IT 투자에 대한 효과를 측정한 선행 연구는 다수 존재함에도 불구하고 빅데이터 투자 효과를 측정한 선행 연구는 거의 전무한 실정이다. 따라서, 해당 투자 효과를 정량적으로 분석한다면 기업의 의사 결정을 도울 수 있을 것이다. 본 연구는 효율적 시장 가설을 이론적 바탕으로 둔 사건연구방법론(Event Study Methodology)을 적용하여, 기업의 빅데이터 투자가 시장 투자자들의 반응에 미치는 영향을 측정하였다. 또한, 보다 심층적으로 이 효과를 분석하기 위해서 5가지 하위 변수를 설정했고 그 내용은 기업 크기 구분, 산업 구분(Finance와 ICT), 투자 구축 완료 구분, 벤더 유무 구분이다. 분석 결과, 91개 기업은 빅데이터 투자 공시 이후 시장 가치가 평균 0.92% 상승한다는 사실을 확인하였다. 특히 Finance 기업, non-ICT 기업, 시가 총액이 작은 기업, 빅데이터 전문 벤더 기업을 통해 투자한 기업, 그리고 빅데이터 시스템이 구축 완료됐다는 공시에 해당하는 기업의 시장 가치가 두드러지게 상승한다는 사실을 알 수 있었다. 본 연구는 빅데이터 투자 효과를 측정한 선행 연구가 거의 전무하다는 점에서 학문적인 의의를 지니고, 빅데이터 투자를 고려 중인 기업 의사 결정자들에게 실질적인 참고 자료가 될 수 있다는 점에서 실무적인 시사점을 갖는다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.33-46
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• 2021

본 연구는 우리 사회의 자살현상을 알아보고, 자살예방대책의 사회현상 반영여부 및 적절성에 대해 알아보고자 뉴스 빅데이터를 활용한 네트워크 분석을 실시하였다. 이를 위해 2000년부터 2018년까지 8개 중앙지에서 자살을 키워드로 9,142개의 뉴스기사 제목을 수집하였고, 명사를 중심으로 단어를 추출하여 데이터 정제를 거쳐 네트워크 분석을 실시하였다. 총 기간은 1, 2차 자살예방대책을 기준으로 4개의 구간으로 나누었고, 상위 50개의 빈출 주제어와 CONCOR분석을 통해 각 구간의 자살현상의 특징을 파악하였다. 분석결과 1구간(2000~2003년)은 6개의 군집(군, 인터넷 환경, 경제적 문제, 비관, 학교, 비리), 2구간(2004~2008)은 8개의 군집(사회고위층, 학교, 경제적 문제, 자살시도, 가정문제, 사회적 문제, 군, 책임), 3구간(2009~2013)은 6개 군집(학교, 가정문제, 자살시도, 직업별, 군, 조사), 4구간(2014~2018)은 8개 군집(군, 자살보험금, 가정문제, 자살시도, 직업별, 업무스트레스, 연예인, 비리)이 분석되었다. 이와 같은 네트워크 분석을 통해 우리 사회의 자살현상의 특징을 알아보았으며, 이러한 연구결과를 토대로 2차에 걸쳐 실시된 자살예방대책의 적절성 여부를 논의하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.233-239
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• 2021

최근 코로나19(COVID-19)라는 신종 바이러스로 인해 사람들은 외출을 자제하고 집안에 있는 시간이 길어졌다. 그로 인해 활동량이 급감하고 체중이 증가하여 건강에 대한 관심이 더욱 높아졌고, 이를 해결하기 위한 방법으로 홈트레이닝이 대안이 될 수 있다. 이에 홈트레이닝의 트렌드를 알아보기 위해 뉴스분석시스템인 빅카인즈(BIG KINDS)에서 제공하는 뉴스를 활용하여 2019년 12월 1일부터 2020년 11월 30일까지의 기사를 수집하였다. 빈도분석, 가중도에 따른 관계도 분석, 연관어 분석을 실시하였고, 빅카인즈에서 개발한 알고리즘을 활용한 프로그램으로 분석을 실시하였다. 결론적으로 첫째, 홈트레이닝은 인공지능의 기술과 등장이 홈트레이닝을 주도하는 것으로 나타났다. 둘째, 홈트레이닝은 이동통신사의 관련한 컨텐츠와 영상서비스 위주로 이루어지고 있음을 추측할 수 있다. 셋째, 운동 종목으로는 필라테스의 선호도가 높고, 이와 관련된 운동용품의 수요가 증가함에 따라 상표출원도 영향이 있음을 알 수 있었다. 다음연구에서는 연구방법론을 보완하고 다양한 분석을 통해 향후 시행될 여러 빅데이터 연구의 기초자료로 활용될 것을 기대한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.365-372
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• 2022

한국은 고령화 사회에 접어들었으며, 노인의 일상생활에 직접적인 영향을 주는 근골격계는 근육운동과 유연성이 필수적이다. 특히 요가는 정신과 신체를 완화시키고 스트레스 대처 능력을 향상시킨다. 이에 요가와 관련된 키워드를 알아보기 위해 뉴스분석시스템인 빅카인즈(BIGKinds)에서 제공하는 신문기사를 활용하여 2019년 1월 1일부터 2021년 12월 31일까지의 기사를 수집하였으며, 월별 키워드 분석과 가중도에 따른 관계도 분석을 실시하였다. 결론적으로 첫째, 요가는 계절로 볼 때 봄과 가을에 관심이 높은 것으로 나타났다. 둘째, 최근 요가는 비대면 방식을 통해서 실시되고 있으며, 다양한 SNS를 활용하여 운영되고 있는 것으로 나타났다. 셋째, 요가를 지도하는 요가강사, 트레이너의 관련 기사가 높게 나타났으며, 이에 따라 온라인 지도의 중요성과 관심도를 알 수 있다. 향후 요가 관련 운동프로그램 개발과 국민 생활체육 발전을 위한 기초자료로 활용될 것을 기대한다.

• 정보교육학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.89-96
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• 2017

스마트폰의 대중화로 SNS를 통해 유통되는 정보의 내용과 감성을 분석하는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 이에 본 논문에서는 SW 교육에 관한 온라인 뉴스데이터를 수집하여 형태소 분석후 단어를 추출하고 뉴스데이터의 감성지수를 산출하여 수집된 뉴스 데이터의 감성분석을 실시하였다. 또한, 산출된 감성점수가 어느 정도 정확한지 정확도를 검토하였다. 분석 결과 수집기간동안 SW 교육 관련 뉴스는 월평균 약 189건 발생되었으며, 감성점수 평균은 0.7로 SW 교육 관련 뉴스는 긍정적임을 알 수 있었다. SW 교육의 중요성 및 정책 실행에는 공감하며 긍정적이었으나 구체적인 실행 방법에는 부정적인 시각이 있었다. 즉, SW 교육환경 및 교육방법 부족 문제, SW 개발자 양성 및 처우개선 문제, 코딩 사교육 증가 문제 등이었다.