• 유통과학연구
• /
• 제19권4호
• /
• pp.25-35
• /
• 2021

Purpose: This study aims to analyze the factors affecting customer satisfaction in the customer reviews of omni-channel, posted on Internet blogs, cafes, and YouTube using text mining analysis. Research, data, and Methodology: In this study, frequency analysis is performed and the LDA (Latent Dirichlet Allocation) is used to analyze social big data to respond to reviewers' reaction to the recently opened omni-channel shopping reviews by L Shopping Company. Additionally, based on the topic analysis, we conduct a sentiment analysis on purchase reviews and analyze the characteristics of each topic on the positive or negative sentiments of omni-channel app users. Results: As a result of a topic analysis, four main topics are derived: delivery and events, economic value, recommendations and convenience, and product quality and brand awareness. The emotional analysis reveals that the reviewers have many positive evaluations for price policy and product promotion, but negative evaluations for app use, delivery, and product quality. Conclusions: Retailers can establish customized marketing strategies by identifying the customer's major interests through text mining analysis. Additionally, the analysis of sentiment by subject becomes an important indicator for developing products and services that customers want by identifying areas that satisfy customers and areas that evoke negative reactions.

• 무역학회지
• /
• 제47권6호
• /
• pp.189-209
• /
• 2022

This study aims to analyze Latin America and the Caribbean papers published in Korea during the past 2000-2020 years. Through this study, it is possible to understand the main subject and direction of research in Korea's Latin America and the Caribbean area. As the research mythologies, this study uses the text mining and Social Network Analysis such as frequency analysis, several centrality analyses, and topic analysis. After analyzing the empirical results, there has been a tendency to change the key words and centrality coefficients between 2000-2010 and 2011-2020 years. During 2011-2020 years, the most frequent keywords were changed from Neoliberalism and culture to policy education, and economy related words. The degree and closeness centrality analyses appeared the higher frequency key words. However, the eigenvector centrality appeared very different from the order of frequency key words. The topic analysis shows that the culture, language, and Neoliberalism were the most important keywords during 2000-2010 years but economy, labor trade, industry, development became the most important keywords during 2011-2020 years in topics.

• 디지털융복합연구
• /
• 제15권6호
• /
• pp.415-423
• /
• 2017

본 연구는 국내 패션 디자인 분야의 연구동향을 파악하기 위해 패션 디자인 분야에 초점을 맞춘 국내 대표적인 학술지인 "한국패션디자인학회지"의 2001년 창간호부터 2015년까지 발표 논문의 주제어와 초록을 수집하여 텍스트 마이닝과 토픽모델링 기법을 수행하였다. 우선 텍스트 마이닝을 통해 총 338편 논문의 주제어와 초록에 사용된 7137개 단어 중 30회 이상의 출현빈도를 가지는 183개의 핵심 용어들을 도출하였다. 그 중 압도적으로 높은 빈도를 보인 핵심 용어는 'fashion'과 'design'이었다. 다음으로 토픽모델링 기법 중 LDA 알고리즘을 사용하여 20개의 연구주제를 도출하였는데 대부분 기존 패션 디자인 분야의 연구주제와 연결할 수 있었지만 패션 브랜드 마케팅 및 디지털 기술 등 최신 트렌드를 반영한 다양한 연구주제들이 추가적으로 발견되었다. 마지막으로 연구주제별로 연도별 트렌드 분석을 통해 상승세와 하강세에 있는 연구주제를 구분하였다. 이러한 국내 패션 디자인 분야의 연구주제 및 트렌드 추이 파악은 지금까지의 국내패션 디자인 연구 내용과 향후 방향성을 이해하는데 유용할 것이다.

• 지식경영연구
• /
• 제18권3호
• /
• pp.101-124
• /
• 2017

Recently, 'happiness' has become a major issue of national level, exceeding the matter of personal issue. Especially, Korea has actually increased its GDP by focusing on the economic growth for decades, and now it has achieved the economic/technical development as an IT power. However, Korean people's satisfaction with life called 'happiness index' is moving back every year. Even though there have been continuous efforts to enhance the national happiness by mentioning it as an essential issue in the national level, there are not many researches related to it. This study drew measures to enhance happiness by extracting happiness factors and unhappiness factors of Korea through social network service. Especially, it aims to analyze, compare, and apply happiness factors and unhappiness factors of three countries such as the US, UK, and Brazil with higher happiness indexes than Korea. For this, through the topic modeling of text mining technique, postings including keywords about happiness and unhappiness were collected/analyzed from Twitter of Korea, the US, UK, and Brazil. The significance of this study is to discuss measures to increase happiness and to decrease unhappiness by mining/analyzing the actual public opinions about happiness and unhappiness in four countries like Korea, the US, UK, and Brazil by using the topic modeling. Through this, the quality of life of Korean people could be improved by suggesting measures to enhance happiness and to decrease unhappiness in the level of individual, family, society, and government.

• 공학교육연구
• /
• 제25권5호
• /
• pp.85-93
• /
• 2022

Capstone Design, a project-based learning technique, is the most important curriculum that clarifying major knowledge and cultivating the ability to apply through the process of solving problems in the industrial field centered on the student project team. Accordingly, various and extensive studies are being conducted for the successful implementation of capstone design courses. Unlike previous studies, this study aimed to quantitatively analyze the opinions that recorded the experiences and feelings of students who performed capstone design, and used text mining methodologies such as frequency analysis, correlation analysis, topic modeling, and sentiment analysis. As a result of examining the overall opinions of the latter period through frequency analysis and correlation analysis, there was a difference between the languages used by the students in the opinions according to gender and project results. Through topic modeling analysis, 'topic selection' and 'the relationship between team members' showed an increase in occupancy or high occupancy, and topics such as 'presentation', 'leadership', and 'feeling what they felt' showed a tendency to decreasing occupancy. Lastly, sentiment analysis has found that female students showed more neutral emotions than male students, and the passed group showed more negative emotions than the non-passed group and less neutral emotions. Based on these findings, students' practical recognition of the curriculum was considered and implications for the improvement of capstone design were presented.

• 문화기술의 융합
• /
• 제7권2호
• /
• pp.367-375
• /
• 2021

본 연구는 텍스트 마이닝을 이용하여 언택트 연구의 지식구조를 파악하고 연구 방향 정립을 위한 함의를 찾고자 하였다. 2019년부터 2020년 10월까지 발표된 연구 문헌 171편의 서지정보를 네트워크 분석과 토픽 모델링 기법을 사용, 분석하였다. 사용, 서비스, 소비, 영향, 기술 키워드 등의 등장 빈도가 높았고, 등장논문의 수는 코로나19, 기술, 사용, 서비스의 순서였다. 중심성과 구조적 공백 분석 결과 서비스, 사용, 소비, 기술, 온라인 등의 키워드를 중심으로 연구가 이루어졌고, 더 연구가 필요함을 확인하였다. 토픽 모델링으로 코로나19와 사회기술변화, 교육콘텐츠 필요성 및 활용, 사용자 편의 기술 및 서비스, 제품 마케팅 및 판매, 기업의 서비스 디자인, 사용과 소비 영향요인 등 6개 토픽을 추출하였고 토픽을 잇는 키워드는 기술, 서비스, 사용, 소비, 필요, 요인 등이었다. 지식구조 분석은 언택트 연구와 정책 제안에 유용한 정보를 제공할 수 있다. 본 연구의 탐색적 성격을 넘어 양적 축적과 질적 다변화가 필요하다.

• Journal of Information Science Theory and Practice
• /
• 제6권4호
• /
• pp.39-53
• /
• 2018

While the body of research on metadata has grown substantially, there has been a lack of systematic analysis of the field of metadata. In this study, we attempt to fill this gap by examining metadata literature spanning the past 20 years. With the combination of a text mining technique, topic modeling, and network analysis, we analyzed 2,713 scholarly papers on metadata published between 1995 and 2014 and identified main topics and trends in metadata research. As the result of topic modeling, 20 topics were discovered and, among those, the most prominent topics were reviewed in detail. In addition, the changes over time in the topic composition, in terms of both the relative topic proportions and the structure of topic networks, were traced to find past and emerging trends in research. The results show that a number of core themes in metadata research have been established over the past decades and the field has advanced, embracing and responding to the dynamic changes in information environments as well as new developments in the professional field.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제26권11호
• /
• pp.1751-1754
• /
• 2022

The news articles collected with keyword "non face-to-face" were analyzed through topic modeling applied with LDA algorithm. In this study, collected articles were divided into two periods, period 1(the beginning of COVID-19 spread) and period 2(the end of COVID-19 spread), according to issued date of the articles. The articles of period 1 showed support for non-face-to-face treatment, smart library, the beginning of the online financial era, non-face-to-face entrance exam and employment, stock investment for main topic words. And the articles of period 2 showed conversion to non face-to-face classes, increasing unmanned stores, online finance, education industry, home treatment for main topic words. Also, further issues were discussed through visualization of topic words. These results provide evidence that education and unmanned business in non-face-to-face industries are growing.

• 디지털융복합연구
• /
• 제18권8호
• /
• pp.37-48
• /
• 2020

본 연구는 텍스트 마이닝을 활용하여 리빙랩 연구의 동향을 파악하고 연구 방향 정립에 필요한 함의를 도출하고자 하였다. 리빙랩 관련 연구가 발표되기 시작한 2011년부터 2019년 11월까지의 논문 166편의 키워드와 초록을 대상으로 네트워크 분석 및 토픽 모델링 기법을 사용하여 분석하였다. 키워드 중 혁신, 지역, 사회, 기술, 스마트시티 등의 출현빈도가 높았고, 중심도 분석결과 현재까지 리빙랩 연구가 혁신, 사회, 기술, 개발, 사용자 등의 키워드를 중심으로 이루어짐을 파악하였다. 토픽 모델링 결과 지역혁신과 사용자지원, 정부 사회정책사업, 스마트시티 플랫폼구축, 기업기술혁신모델 및 시스템전환 참여 등 5개 토픽을 추출하였으며 토픽을 이어주는 키워드는 혁신, 기술, 사용자, 참여인것으로 분석하였다. 2017년 KNoLL 출범 후 토픽별 비중은 고른 분포로 연구 주제가 다양화됨을 확인하였다. 텍스트마이닝을 이용한 리빙랩 연구동향 분석과 방향 제시는 연구와 정책방향 수립에 유용한 자료를 제공할 수 있다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
• /
• 제33권3호
• /
• pp.275-294
• /
• 2019

본 연구는 최근 수학교육 연구 논문들의 연구 동향을 파악하기 위하여 2016년 이후의 수학교육 학술지 논문들을 대상으로 텍스트마이닝 기법 중 토픽 모델링과 트랜드 분석 기법을 활용하여 분석을 실시하였다. 분석 결과 빈도수가 높은 단어들을 조합하여 5개의 토픽을 추출하였으며 이를 통해 최근 활발히 이루어지고 있는 수학교육 연구 주제들을 파악할 수 있었다. 이는 다시 기 수행된 동향 연구들과 차이점과 유사한 점들을 도출할 수 있었는데, 이와 같은 동향 분석을 통해 최근 연구자들이 수학교육 연구에서 중요시 여기는 관점을 읽어 나감과 동시에 향후 주목하여야할 연구 주제 및 방향에 대한 시사점을 제공한다.