• 한국측량학회지
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• 제32권6호
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• pp.651-659
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• 2014

With the popularization of big data environment, big data have been highlighted as a key information strategy to establish national spatial data infrastructure for a scientific land policy and the extension of the creative economy. Especially interesting from our point of view is the cadastral information is a core national information source that forms the basis of spatial information that leads to people's daily life including the production and consumption of information related to real estate. The purpose of our paper is to suggest the scheme of big data analytics with respect to the articles of cadastral resurvey project in order to approach cadastral information in terms of spatial data integration. As specific research method, the TM (Text Mining) package from R was used to read various formats of news reports as texts, and nouns were extracted by using the KoNLP package. That is, we searched the main keywords regarding cadastral resurvey, performing extraction of compound noun and data mining analysis. And visualization of the results was presented. In addition, new reports related to cadastral resurvey between 2012 and 2014 were searched in newspapers, and nouns were extracted from the searched data for the data mining analysis of cadastral information. Furthermore, the approval rating, reliability, and improvement of rules were presented through correlation analyses among the extracted compound nouns. As a result of the correlation analysis among the most frequently used ones of the extracted nouns, five groups of data consisting of 133 keywords were generated. The most frequently appeared words were "cadastral resurvey," "civil complaint," "dispute," "cadastral survey," "lawsuit," "settlement," "mediation," "discrepant land," and "parcel." In Conclusions, the cadastral resurvey performed in some local governments has been proceeding smoothly as positive results. On the other hands, disputes from owner of land have been provoking a stream of complaints from parcel surveying for the cadastral resurvey. Through such keyword analysis, various public opinion and the types of civil complaints related to the cadastral resurvey project can be identified to prevent them through pre-emptive responses for direct call centre on the cadastral surveying, Electronic civil service and customer counseling, and high quality services about cadastral information can be provided. This study, therefore, provides a stepping stones for developing an account of big data analytics which is able to comprehensively examine and visualize a variety of news report and opinions in cadastral resurvey project promotion. Henceforth, this will contribute to establish the foundation for a framework of the information utilization, enabling scientific decision making with speediness and correctness.

• 기술혁신연구
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• 제26권4호
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• pp.57-97
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• 2018

빅데이터는 2010년 이후 다양한 산업 분야에서 빠르게 확산이 진행되었다. 본 연구에서는 빅데이터가 확산되는 초기 과정에 대한 시계열 분석을 통해 빅데이터의 범용 기술 특징을 분석하였고, 각 산업의 확산 특성 차이에 대해 조사하였다. 빅데이터를 키워드로 하여 논문, 특허, 뉴스 데이터, 구글트렌드를 분석하여 선행 지수에 해당하는 데이터를 탐색하였고, 논문과 특허보다 뉴스와 구글트렌드가 2년가량 선행하는 트렌드를 보임을 확인하였다. 구글트렌드를 이용하여 국내와 미국, 일본, 중국의 국가별 도입시기와 확산 양산을 비교하였고, 뉴스 데이터를 통해 국내의 주요한 8가지 산업 분야에 대해 확산이 진행되는 과정을 정량적 그리고 사례를 바탕으로 분석하였다. 본 연구를 통해 빅데이터처럼 산업 전반에 걸쳐 영향을 주는 범용 기술이 어떻게 초기 확산이 이루어지는지에 대한 실증적 연구 방법을 제시하였고, 빅데이터가 국내에서 각 산업별 확산 속도 차이는 어디에서 비롯되는지 파악하였다. 본 논문에서 제시한 방법은 빅데이터 이외에 다른 기술의 확산 과정에도 분석할 수 있으며, 특정 국가내의 기술 키워드 확산에 해당하므로 개발도상국에서 외국으로부터 도입된 기술을 어떻게 받아들일지 분석하는데 사용 가능하다. 그리고, 기업 측면에서는 새로운 기술을 출시하고 이를 확산하고자 할 때 어떤 경로가 효과적인지 이해할 수 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제20권3호
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• pp.221-229
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• 2022

최근 마이데이터 사업이 본격화됨에 따라 개인데이터 활용에 관한 관심은 더욱 증가하고 있다. 그러나 마이데이터에 관한 연구들은 아직까지 초기 단계로서, 법·제도적 논의에 집중되어 있으며 종합적인 시각에서 마이데이터를 조망한 연구는 부족한 상황이다. 이에 본 연구는 데이터거래에 관한 논의가 본격화된 2018년부터 현시점까지의 뉴스를 분석하여 사회적 논의가 형성한 잠재적 주제를 분석하고자 하였다. LDA 토픽모델링 기법을 통한 뉴스데이터 분석을 통하여 마이데이터 기반 금융혁신, 마이데이터 사업자 지위 및 허가, 데이터 관련 법 개정, 안전한 데이터 활용, 데이터 경제활성화 정책, 사업자의 전략 등 6개의 잠재적 주제를 도출하여 제시하였다. 본 연구는 마이데이터 태동과 함께 나타난 사회적 이슈를 종합적으로 조망하고 관련 논의의 공백을 도출하여 시사점을 제시한 의의가 있다. 향후 연구에서는 마이데이터 서비스 개시 이후의 변화를 파악하고, 마이데이터 산업별 심도깊은 연구를 통하여 구체적인 시사점을 제공하길 기대한다.

• 재무관리연구
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• 제23권2호
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• pp.85-107
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• 2006

이 논문에서는 새로운 뉴스에 대해 선물시장이 현물시장보다 더 민감하게 반응하는지와 더 큰 가격변동폭을 보이는지를 검증한다. 뉴스에 대한 민감도는, 선물가격의 일간변동을 이론가격 변동에 관해 회귀시킨 식의 회귀계수에 의해 측정한다. 그리고 가격변동폭은 선물가격과 이론가격의 평균범위차이($\overline{RD}$), 평균고가차이($\overline{HD}$) 및 평균저가차이($\overline{LD}$)라는 세 가지 척도를 사용하여 측정한다. 이 논문에서 사용한 자료는 코스피200 지수선물시장의 개설 초기인 1996년 7월부터 최근의 2005년 12월말까지 최근월물과 차근원물의 선물가격과 이론가격이다. 민감도의 차이를 나타내는 $\hat{\beta}$는 1과 크게 유의한 차이를 보이지 않으므로 뉴스에 대한 두 시장의 민감도는 대체로 큰 차이가 있는 것으로 보이지 않는다. 그러나 최근기간(2002년 11월${\sim}$2005년 12월)에는 최근월물 및 차근월물 모두 1보다 큰 값을 보이고 있어 선물시장이 더 민감하게 반응하고 있다. 또 최근기간에 최근월물의 가격이 좋은 뉴스에 대해 현물시장보다 더 민감하게 반응하였다. 전체기간 및 하위기간의 ($\overline{RD}$)는 대체로 0과 유의한 차이를 갖지 않는다. 그러나 최근월물의 평균고가차이($\overline{HD}$)는 전체기간과 하위기간 모두에서 뚜렷하게 유의한 양의 값을 보이고 있다. 이것은 최근월물 선물가격의 좋은 뉴스에 대한 가격변동폭이 현물가격보다 더 크다는 것을 의미한다.

• 대한간호학회지
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• 제49권6호
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• pp.736-747
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• 2019

Purpose: This study aimed to explore public opinion on workplace bullying in the nursing field, by analyzing the keywords and topics of online news comments. Methods: This was a text-mining study that collected, processed, and analyzed text data. A total of 89,951 comments on 650 online news articles, reported between January 1, 2013 and July 31, 2018, were collected via web crawling. The collected unstructured text data were preprocessed and keyword analysis and topic modeling were performed using R programming. Results: The 10 most important keywords were "work" (37121.7), "hospital" (25286.0), "patients" (24600.8), "woman" (24015.6), "physician" (20840.6), "trouble" (18539.4), "time" (17896.3), "money" (16379.9), "new nurses" (14056.8), and "salary" (13084.1). The 22,572 preprocessed key words were categorized into four topics: "poor working environment", "culture among women", "unfair oppression", and "society-level solutions". Conclusion: Public interest in workplace bullying among nurses has continued to increase. The public agreed that negative work environment and nursing shortage could cause workplace bullying. They also considered nurse bullying as a problem that should be resolved at a societal level. It is necessary to conduct further research through gender discrimination perspectives on nurse workplace bullying and the social value of nursing work.

• 디지털융복합연구
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• 제18권7호
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• pp.223-228
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• 2020

주가는 사람들의 심리를 반영하고 있으며, 주식시장 전체에 영향을 미치는 요인으로는 경제성장률, 경제지료, 이자율, 무역수지, 환율, 통화량 등이 있다. 국내 주식시장은 전날 미국 및 주변 국가들의 주가지수에 영향을 많이 받고 있으며 대표적인 주가지수가 다우지수, 나스닥, S&P500이다. 최근 주가뉴스를 이용한 주가분석 연구가 활발히 진행되고 있으며, 인공지능 기반한 분석을 통하여 과거 시계열 데이터를 기반으로 미래를 예측하는 연구가 진행 중에 있다. 하지만, 주식시장은 예측시스템에 의해서 단기간 적중이 되더라도, 시장은 더 이상의 단기 전략대로 움직여지지 않고, 새롭게 변할 수밖에 없다. 따라서, 본 모델을 삼성전자 주식데이터와 뉴스 정보를 텍스트 마이닝으로 모니터링하여 분석한 결과를 나타내어 예측이 가능한 모델을 제시하였으며, 향후 종목별 예측을 통하여 실제 예측이 정확한지 확인하여 발전시켜 나갈 예정임.

• 농촌계획
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• 제24권4호
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• pp.69-80
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• 2018

In this study, we typified the project for revitalizing the rural area through text analysis using news data, and analyzed the main direction and characteristics of the project. In order to examine the factors emphasized among the issues related to the revitalization of rural areas, we used news data related to 'tourism' and 'livelihood', which are the main keyword of the project to promote rural areas. In the analysis, text mining techniques were used. Topic modeling was conducted on LDA techniques for major projects in 'tourism' and 'livelihood' keyword. Based on this, this study typified the projects that are carried out for the activation of rural areas by topic. As a result of the analysis, it was fount that the topics included in the project were distributed in 11 sub-types(Tourism Promotion, Regional Specialization, Local Festival, Development of Regional Scale, Urban and Rural Exchange, Agricultural Support, Community Forest Management, Improve the Settlement Environment, General Welfare Service, Low Class Support, Others). The characteristics of the rural revitalization projects were examined, and it was confirmed that domestic projects were carried out by tourism-oriented projects. To summarize, the government is making projects to revitalize rural areas through related ministries. Within the structure where the project is spreading to the region, a lot of projects are being carried out. It is understood that the tourism and welfare oriented projects are being carried out in the revitalization project of the domestic rural area. Therefore, in order to achieve the goal of rural revitalization, it is believed that it will be effective to carry out a balanced project to improve the settlement environment of the residents.

• 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.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권12호
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• pp.101-107
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• 2020

본 논문은 장기전에 접어든 코로나19와 관련한 국내 주요 4개 일간지의 뉴스 빅데이터(빅카인즈)를 활용하여 진보와 보수신문의 정치적 성향 등에 따른 주요 키워드를 비교 분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 2020년 1월 20일부터 9월 15일까지 보도된 93,917건의 뉴스를 4단계로 구분하여 4개 신문사의 주요 키워드를 워드클라우드로 구현하여 분석하였다. 분석 결과, 보수신문은 진보신문보다 '정부', '대통령', '사태', '마스크' 키워드를 더 많이 언급함으로써 정부의 대응과 비판, 중국의 책임 등에 주목하였으며, 진보신문은 질병의 심각성과 위험 상황 발생을 강조하는 키워드를 많이 사용하는 것으로 나타났다. 조선일보는 대규모 집단감염 발생(2.18~5.15)기에 다양한 키워드의 사용으로 다양성을 나타내기도 하였으며 특히, 중앙일보가 코로나19와 같은 감염병 보도와 관련해서는 정부 정책을 비판하는 키워드를 사용하기도 하지만 진보신문이 사용하는 질병의 심각성과 위험한 상황 발생을 강조하는 키워드도 함께 사용한다는 점을 밝혀냈다.

• 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'.