DOI QR코드

DOI QR Code

An Analysis of School Life Sensibility of Students at Korea National College of Agriculture and Fisheries Using Unstructured Data Mining(1)

비정형 데이터 마이닝을 활용한 한국농수산대학 재학생의 학교생활 감성 분석(1)

  • Joo, J.S. (Korea National College of Agriculture and Fisheries) ;
  • Lee, S.Y. (Department of Agriculture and Fisheries Business, Korea National College of Agriculture and Fisheries) ;
  • Kim, J.S. (Department of Agriculture and Fisheries Business, Korea National College of Agriculture and Fisheries) ;
  • Song, C.Y. (Department of Floriculture, Korea National College of Agriculture and Fisheries) ;
  • Shin, Y.K. (Department of Agriculture and Fisheries Business, Korea National College of Agriculture and Fisheries) ;
  • Park, N.B. (Department of Floriculture, Korea National College of Agriculture and Fisheries)
  • 주진수 (국립한국농수산대학) ;
  • 이소영 (국립한국농수산대학 농수산비지니스학과) ;
  • 김종숙 (국립한국농수산대학 농수산비지니스학과) ;
  • 송천영 (국립한국농수산대학 화훼학과) ;
  • 신용광 (국립한국농수산대학 농수산비지니스학과) ;
  • 박노복 (국립한국농수산대학 화훼학과)
  • Received : 2019.03.15
  • Accepted : 2019.05.20
  • Published : 2019.06.28

Abstract

In this study we examined the preferences of eight college living factors for students at Korea National College of Agriculture and Fisheries(KNCAF). Analytical techniques of unstructured data used opinion mining and text mining techniques, and the analysis results of text mining were visualized as word cloud. The college life factors included eight topics that were closely related to students: 'my present', 'my 10 years later', 'friendship', 'college festival', 'student restaurant', 'college dormitory', 'KNCAF', and 'long-term field practice'. In the text submitted by the students, we have established a dictionary of positive words and negative words to evaluate the preference by classifying the emotions of positive and negative. As a result, KNCAF students showed more than 85% positive emotions about the theme of 'student restaurant' and 'friendship'. But students' positive feelings about 'long-term field practice' and 'college dormitory' showed the lowest satisfaction rate of not exceeding 60%. The rest of the topics showed satisfaction of 69.3~74.2%. The gender differences showed that the positive emotions of male students were high in the topics of 'my present', 'my 10 years later', 'friendship', 'college dormitory' and 'long-term field practice'. And those of female were high in 'college festival', 'student restaurant' and 'KNCAF'. In addition, using text mining technique, the main words of positive and negative words were extracted, and word cloud was created to visualize the results.

본 논문은 빅 데이터 분석기법을 이용하여 한국농수산대학 학생들의 대학생활 요소에 대한 선호도를 연구하기 위하여 비정형 데이터 분석기법으로서 감성 분석(opinion mining) 기법과 텍스트 마이닝 기법을 활용하였다. 분석도구로는 RStudio를 이용하였으며, 긍정과 부정의 감성을 분류하고 선호도를 평가하기 위한 긍정어 사전과 부정어 사전을 새롭게 작성하여 프로그래밍하였다. 비정형 텍스트에 대한 분석 결과는 도표와 워드 클라우드를 이용한 시각화 자료로 나타내어 정보를 추출하였다. 학교생활 요소로는 '나의 현재', '10년 후 모습', '교우관계', '한농제(대학 축제)', '후생관(식사)', '청학관(기숙사)', '한농대', '장기현장실습' 등 학생들에게 밀접한 8가지 주제를 대상으로 하였다. 분석 결과 한농대 학생들은 '후생관 식사'과 ' 교우관계'의 주제에 대해서 85% 이상의 긍정적 감성을 나타냈으나 '장기현장실습'과 '청학관(기숙사)'에 대해서는 긍정적 감성이 60%를 넘지 않는 만족도를 갖는 것으로 나타났다. 그리고 '나의 현재', '10년 후 모습', '한농제(대학 축제)' 및 'KNCAF' 등의 주제에 대해서는 69.3~74.2% 정도의 긍정적 감성을 나타냈다. 남녀 학생별 차이를 보면 '나의 현재', '10년 후 모습', '교우관계', '청학과(기숙사)' 및 '장기현장실습' 주제에서는 남학생의 긍정적 감성이 높게 나타났으며, '한농제(대학 축제)', '후생관' 및 '한농대' 주제에서는 여학생의 긍정적 감성이 높게 나타났다. 전공별 특징을 살펴보면 학생들은 '현재'나 '10년 후'의 자신의 모습에 대하여 71% 이상 긍정적 자신감을 지니고 있는 것으로 나타났다. 특히 축산계열 학생들의 긍정적 감성이 높게 나타났으며, 화훼학과 학생들은 다른 전공의 학생들에 비하여 긍정적 감성이 낮게 나타나 자신감이 부족한 결과를 보였다. '교우관계'에 대해서는 화훼학과를 제외하고 80% 이상의 긍정적 감성을 나타냈으며, 중소가축학과 학생들은 93%를 초과하는 적극적인 교우관계를 맺고 있는 것으로 나타났다. 대학 축제인 '한농제'에 대하여 전체 학생들의 긍정적 감성은 약 70% 정도이나 과수학과와 수산양식학과 학생들의 호감도는 60% 미만으로 축제에 대한 부정적 이미지가 높게 나타났다. '후생관 식사'에 대한 전체 학생들의 긍정적 감성은 85%를 넘어 매우 높은 만족도를 나타냈으나 수산양식학과 학생(남학생)들의 만족도는 매우 낮게 나타났다. 모든 학생들이 공동생활을 하는 '청학관'에 대한 학생들의 호감도는 59.5%로 낮게 나타났으며, 과수학과와 수산양식학과 학생들의 만족도는 약 42% 미만으로 더욱 부정적인 감성을 나타냈다. 또한 자신들이 3년간 학업을 재학한 한농대에 대해서는 74% 이상이 긍정적인 평가를 하는 것으로 나타났다. 특히 학생들의 호감도가 가장 낮게 나타난 장기현장실습에 대한 화훼학과, 채소학과, 중소가축학과 학생들의 호감도는 50%를 넘지 않는 매우 부정적 감성을 나타냈다. 빅 데이터 분석 결과를 쉽게 이해할 수 있도록 시각적으로 표현하기 위하여 텍스트 마이닝 기법으로 구조화되지 않은 텍스트에서 주요 단어를 긍정어와 부정어로 나누어 추출하고 그 단어들의 word cloud를 작성하여 학생들의 감성을 시각화하였다. 한농대는 학생들에게 지금보다 더욱 긍정적인 감성을 가지고 밝고 환한 말, 힘이 되고 용기를 주는 말, 사람을 기쁘게 하는 말을 많이 할 수 있도록 여건을 제공함으로써 학생들은 삶의 활기가 넘치고 성공적인 인생을 살아가는 행복을 만들 수 있으리라 여겨진다.

Keywords

References

  1. 김경태, 안정국, 김동현. (2018). 빅 데이터 활용서 (I). 시대인.
  2. 김영우. (2017). 쉽게 배우는 R 데이터 분석, 이지스퍼블리싱.
  3. 나종화. (2017). R 데이터마이닝, 자유아카데미.
  4. 남길임, 조은영. (2017). 한국어 텍스트 감성 분석, 커뮤니케이션북스.
  5. 조민호. (2019). 데이터 분석 전문가를 위한 R 데이터 분석. 정보문화사.
  6. 주진수 외 3인. (2018). 한국농수산대학 졸업생 영농정착 성공 사례집의 Text Mining. 현장농수산연구지 Vol. 20, No.2: 57-72.
  7. 황인욱 외 3인. (2017). 청년농업인의 영농정착 성공 특성 및 영농수준에 관한 연구. 현장농수산연구지 Vol. 20, No.1: 145-162.
  8. http://100.daum.net/encyclopedia/view/125XX53100024
  9. http://antilibrary.org/490
  10. http://blog.naver.com/PostView.nhn?blogId=sunilee0324&logNo=221312513268
  11. http://cafe.daum.net/busanopenheart/GQTH/615?q=%EA%B0%90%EC%A0%95%ED%91%9C%ED%98%84%%EB%8B%A8%EC%96%B4
  12. http://cafe.daum.net/spyouth/6q2Q/248?q=%EA%B0%90%EC%A0%95%ED%91%9C%ED%98%84%%EB%8B%A8%EC%96%B4
  13. http://kutar37.tistory.com/27
  14. https://mrkevinna.github.io/R-%EA%B8%B0%EC%B4%88-4/