• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.135-146
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• 2019

본 연구는 4차 산업혁명과 함께 학제간 융합연구의 중요성이 부각되는 시점에서 소셜미디어 빅데이터 분석을 통하여 학술적 연구를 넘어 융합연구 전반에 대한 동향을 분석하고자 하였다. 이를 위해 텍스트마이닝 기법을 활용하여 소셜미디어에서 융합연구와 관련하여 2009년 1월부터 2018년 9월까지 약 10년간 게시된 글과 제목 등 약 150,000건을 수집하였으며, 이를 바탕으로 기간별로 워드클라우드와 네트워크 분석을 실시하였다. 분석결과, 각 기간별로 활발하게 진행된 연구분야는 2009년과 2010년에는 친환경, 2011년과 2012년에는 스마트, 2013년과 2014년에는 정보통신, 2015년과 2016년에는 로봇, 2017년과 2018년에는 인공지능이다. 또한 약 10년간 지속적으로 수행되고 있는 연구분야는 문화, 디자인, 화학, 나노, 바이오, 로봇, IT, 정보통신이다. 본 연구에서는 기간별 융합연구 동향을 파악하므로 써, 융합연구를 기획하고 있는 연구자들에게 연구방향을 설정하는데 있어 도움이 될 수 있다.

• 한국식생활문화학회지
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• 제38권1호
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• pp.26-37
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• 2023

This study applied the text frequency method to analyze the crops prevalent during the Chosunwangjoshilrok dynasty, and categorized the results by each king. Contemporary perception of grains was observed by examining the staple crop types. Staple species were examined using the word cloud and semantic network analysis. Totally, 101,842 types of crop consumption were recorded during the Chosunwangjoshilrok period. Of these, 51,337 (50.4%) were grains, 50,407 (49.5%) were beans, and 98 (0.1%) were seeds. Rice was the most frequently consumed grain (37.1%), followed by pii (11.9%), millet (11.3%), barley (4.5%), proso (0.8%), wheat (0.6%), buckwheat (0.1%), and adlay (0.05%). Grain chronological frequency in the Choseon dynasty was determined to be 15,520 cases in the 15^th century (30.2%), 11,201 cases in the 18^th century (21.8%), 9,421 cases in the 17^th century (18.4%), 9,113 cases in the 16^th century (17.8%), and 6,082 cases in the 19^th century (11.8%). Interest in grain amongst the 27 kings of Choseon was evaluated based on the frequency of records. The 15^th century King Sejong recorded the maximum interest with 13,363 cases (13.1%), followed by King Jungjo (8,501 cases in the 18^th century; 8.4%), King Sungjong (7,776 cases in the 15^th century; 7.6%).

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.81-89
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• 2022

본 연구는 <데이비드 호크니>전의 인스타그램 게시물의 이미지를 분석하고, 이에 대한 시사점을 도출하는데 목적을 두었다. 본 연구는 인스타그램 게시물로부터 24,295개의 이미지를 크롤링했으며, 구글 클라우드 비전 API를 활용해서 라벨링을 진행했다. Word2Vec을 통해 총 212,567개의 라벨이 9개로 유형화되었으며, 사람 라벨 유형과 함께 미술관 공간, 포토존, 건축물 등의 빈도수가 높게 제시되었다. 결론적으로 관람객은 전시를 경험하면서 물리적 장소와 공간에 대한 경험과 기억을 큐레이팅했다. 이 결과는 사회적 현존감과 장소 만들기를 강조했던 선행 연구의 결과를 재 입증해 주었다. 본 연구에서 사용된 예술경영과 예술 공학의 융합적 접근방법론은 실무적 차원에서 박물관 및 미술관 전문 인력이 빅 데이터 기반 관람객 연구에 대한 통찰력을 획득하는데 도움을 줄 것으로 기대한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권7호
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• pp.125-133
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• 2019

Because military weapons systems for special purposes are small and complex, they are not easy to maintain. Therefore, it is very important to maintain combat strength through quick maintenance in the event of a breakdown. In particular, naval ships are complex weapon systems equipped with various equipment, so other equipment must be considered for maintenance in the event of equipment failure, so that skilled maintenance personnel have a great influence on rapid maintenance. Therefore, in this paper, we analyzed maintenance data of defense equipment maintenance information system through text mining and social network analysis(SNA), and tried to identify the naval ship maintenance expertise. The defense equipment maintenance information system is a system that manages military equipment efficiently. In this study, the data(2,538cases) of some naval ship maintenance teams were analyzed. In detail, we examined the contents of main maintenance and maintenance personnel through text mining(word cloud, word network). Next, social network analysis(collaboration analysis, centrality analysis) was used to confirm the collaboration relationship between maintenance personnel and maintenance expertise. Finally, we compare the results of text mining and social network analysis(SNA) to find out appropriate methods for finding and finding naval ship maintenance expertise.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권2호
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• pp.197-209
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• 2024

본 연구의 목적은 국내 인공지능 교육의 최근 연구 동향을 분석하여 향후 인공지능 교육의 방향성을 모색하는 것이다. 2016년부터 2023년 11월까지 RISS(Research Information Sharing Service)에 게재된 논문 중 인공지능 교육 관련 논문 697편을 대상으로 워드 클라우드(Word Cloud)와 LDA 토픽 모델링(Latent Dirichlet Allocation Topic Modeling) 기법을 활용하여 분석하였다. 분석결과, 주요 토픽으로는 생성형 인공지능 활용 교육, 인공지능 윤리 교육, 인공지능 융합 교육, 인공지능 활용에 대한 교사 인식과 역할, 대학 교육에서 인공지능 리터러시(Literacy) 개발, 인공지능 기반 교육과 연구 방향으로 여섯 가지가 도출되었다. 분석결과를 토대로, (1) 다양한 교과목에 생성형 인공지능 활용 확대, (2) 인공지능 사용을 위한 윤리적 지침, (3) 인공지능 교육의 장기적 영향 평가, (4) 고등교육에서 교사의 인공지능 활용 역량, (5) 대학의 인공지능 교육과정 다양화, (6) 인공지능 연구 추이 분석 및 교육 플랫폼(Platform) 개발 등을 제안하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권5호
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• pp.341-349
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• 2024

본 연구는 서울시 사회복지시설에서 근무하는 사회복지사의 근로경험을 다각도로 분석하였다. 우리는 사회복지사의 근로조건, 근로특성, 직장 내 폭력, 업무 관련 스트레스 및 소진 경험을 중심으로 주요 변수를 조사하였다. 또한, 워드클라우드 분석을 활용하여 사회복지사들이 직장에서 겪는 주요 어려움과 그들의 의견을 시각적으로 분석하였다. 연구 결과, 첫째, 사회복지사의 급여는 전반적으로 낮은 수준이며, 승진 및 보상 체계에 대한 만족도가 크게 부족한것으로 나타났다. 둘째, 사회복지사들은 근무 시간 부족, 열악한 물리적 근무 환경, 기자재 부족 등의 문제를 지적하였다. 특히 기관 유형별 분석 결과, 공공기관에 근무하는 사회복지사들이 더 높은 업무 강도와 낮은 처우 만족도를 보고하였다. 우리는 이러한 결과를 바탕으로 사회복지사들의 근로환경을 개선하기 위한 구체적인 정책적·실천적 방안을 제시하였다. 이러한 방안들은 사회복지사들의 직무 만족도를 높이고, 나아가 사회복지 서비스의 질을 향상시키는데 중요한 기여를 할 것이다. 본 연구는 사회복지사들의 처우 개선뿐만 아니라, 이들의 업무 환경을 보다 나은 방향으로 발전시키기 위한 중요한 기초 자료로 활용될 수 있다.

• 한국의류학회지
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• 제44권3호
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• pp.413-426
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• 2020

This study researches the association between associative vocabulary and fashion image language in order to extract ideas that can be used as basic data for design ideas. Classic - avant-garde imaged language were chosen as theme words and each 70 questionnaires per a final image word were used for analysis. We obtained the following results by researching keywords that explained classic image words through a word cloud technique. It was found to have high central representation in the order of suit, classical, basic, music, Chanel, black and traditional. The core key words explaining avant-garde image language were found to have a central representation in the order of : peculiar, huge, Comme des Garçons, artistic, creative, deconstruction and individuality. We extracted the necessary idea dimensions needed for design ideas through associative network graph analysis. In the case of classical image language, it was named as the Mannish Item, Music, Modern Color, and the Traditional Classicality dimensions. In the case of avant-garde image language, it was named as the Key Image, Artistic Aura, Key Design and Designers dimensions.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권10호
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• pp.119-133
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• 2020

최근 유명 유튜버들이 간접광고(PPL)등 협찬, 광고를 받은 영상을 제작, 방영하면서 유료광고라고 밝히지 않은 일명 '뒷광고' 논란이 이어지며 유명 유튜버뿐만 아니라 연예인들까지 논란 속에 속해 있어 진실성에 대한 대중들의 혼란을 야기시키고 있다. 본 연구는 유튜버들의 '뒷광고' 논란의 전과 후의 대중들의 반응을 댓글분석을 통해 알아보고자 한다. 구체적으로 R 프로그램을 활용한 텍스트 분석 중 워드 클라우드, LDA, 딥러닝 기법 word2vec 분석과 같은 다양한 방식으로 분석하고자 한다. 분석 대상은 '뒷광고' 유튜버 논란에 속해 있고 '사과 영상'을 업로드한 3명의 유튜버 채널을 분석해 보기로 했다. 가장 먼저 논란되었던 슈스스 TV의 한혜연 스타일리스트와 콘텐츠 성향이 비슷하면서 100만 명이 넘는 구독자 수를 보유한 먹방 유튜버 문복희와 다양한 콘텐츠를 선보인 유튜버 양팡의 가장 최신 영상 5개(2020년 08월 09일 기준)와 처음에 올린 영상 5개를 기준으로 댓글을 분석하였다. 연구결과 논란 전에는 대부분 긍정적인 반응을 보인 댓글들이 대부분이었으나, 논란 후에는 부정적인 반응이 대부분을 차지하였고, 예전의 논란까지 같이 나타나고 있음을 볼 수 있었다. 따라서 본 연구는 R프로그램을 이용한 다양한 분석을 통해 '뒷광고' 논란 이후에 인플루언서에 대한 대중들의 변화 정도를 댓글을 통해 알아봄과 동시에 앞으로는 인플루언서들의 뒷광고가 발생하지 않도록 다양한 방안을 제시하는데 그 의의가 있다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.141-146
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• 2018

저자가 작성하는 논문의 저자 키워드는 논문 내용의 특징을 나타내는 가장 중요한 요소이며, 이를 실시간으로 분석하여 사용자에게 제공하게 함으로써, 연구동향을 파악하는 것이 가능하다. 서지로 작성된 논문의 비정형 데이터를 데이터베이스로 구축 하고, 이를 활용하여 실시간 탐색이 가능하도록 색인데이터 구조를 만든다. 특정 키워드가 포함된 논문을 색인데이터 구조에서 탐색하고, 저자키워드를 대상으로 추출, 클러스터링 하여 가중치에 따라 크기별로 나타낼 수 있는 워드클라우드로 사용자에게 제공하여, 연구동향을 가시화 하는 방법을 설계하였다. 또한, 구현된 시스템에서 "바이러스"와 "홍채인식" 키워드를 통하여 연구동향 분석 결과를 제시하였다.

• 한국건축시공학회지
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• 제24권3호
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• pp.319-329
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• 2024

본 연구에서는 국내외 단위수량 규정을 조사하고 현장 타설 콘크리트의 단위수량을 평가하였다. 콘크리트 품질을 타이틀로 하여 핵심 단어 시각화했을 때 단위수량이 높은 중요도를 가짐을 확인할 수 있었다. 또한 단위수량 관리 및 단위수량 측정 방법에서 한국과 일본 간 상대적으로 큰 차이가 나타나지 않음을 알 수 있었다. 현장에 반입된 콘크리트의 단위수량을 단위용적질량법을 이용하여 계산한 결과, 현장에서 임의로 채취한 샘플에서 단위수량이 불균일하고 가변적이며, 단위수량이 적정 단위수량 기준을 초과하는 결과를 확인할 수 있었다. 현장 타설 콘크리트의 품질관리를 위해서는 레미콘 업체, 건설업체, 검사관이 단위수량에 대한 엄격한 기준을 준수하는 것이 중요하며, 명확한 단위수량 측정 매뉴얼 제공과 철저한 교육, 주기적인 현장 점검 등 보다 체계적이고 실용적인 시스템 구축이 필요하다고 판단된다.