• 지능정보연구
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• 제22권2호
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• pp.13-31
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• 2016

그동안 기업의 사회적 책임(CSR)관련 활동의 결과가 기업 성과에 미치는 단기적 및 장기적 영향에 대한 다양한 연구가 진행되었지만 그 결과는 일관되지 못한데 그 주된 원인은 기업의 사회적책임이라고 하는 개념의 불일치였다. 따라서 본 연구는 온라인 뉴스와 같은 비정형 공개 데이터로부터 기업의 사회적책임에 관련한 키워드를 텍스트 마이닝 기법을 사용하여 추출하고 그 개념에 대한 통계치와 기업 성과와의 관계성을 이해하려고 했다. 이를 위해 개념과 관련한 키워드는 뉴욕타임즈와 구글 스칼러에서 CSR이라고 하는 단어로 검색한 비정형 데이터로부터 인식하였다. 그런 다음 점검 대상이 되는 기업에 대한 글이 실려 있는 온라인 문서를 수집하여 기업의 사회적 책임과 기업 단기적 및 장기적 성과 사이의 인과관계를 분석하였다. 그 결과, 기업의 사회적 책임에 대한 전문적인 평가 보고서의 도움 없이도 본 연구에서 개발한 기업의 사회적 책임 인덱스만으로 기업의 단기적 성과에는 영향이 없지만 장기적 성과와는 통계적으로 유의하게 정비례관계가 있는 것이 밝혀졌다. 본 연구는 빅데이터 분석을 통해 효율적이고 의미 있는 기업의 사회적 책임 평가 방법을 개발한 첫 번째 시도라는 의미가 있다.

• 한국의류산업학회지
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• 제22권5호
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• pp.551-560
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• 2020

Due to the nature of fashion design that responds quickly and sensitively to changes, accurate forecasting for upcoming fashion trends is an important factor in the performance of fashion product planning. This study analyzed the major phenomena of fashion trends by introducing text mining and a big data analysis method. The research questions were as follows. What is the key term of the 2010SS~2019FW fashion trend? What are the terms that are highly relevant to the key trend term by year? Which terms relevant to the key trend term has shown high frequency in news articles during the same period? Data were collected through the 2010SS~2019FW Pre-Trend data from the leading trend information company in Korea and 45,038 articles searched by "fashion+material" from the News Big Data System. Frequency, correlation coefficient, coefficient of variation and mapping were performed using R-3.5.1. Results showed that the fashion trend information were reflected in the consumer market. The term with the highest frequency in 2010SS~2019FW fashion trend information was material. In trend information, the terms most relevant to material were comfort, compact, look, casual, blend, functional, cotton, processing, metal and functional by year. In the news article, functional, comfort, sports, leather, casual, eco-friendly, classic, padding, culture, and high-quality showed the high frequency. Functional was the only fashion material term derived every year for 10 years. This study helps expand the scope and methods of fashion design research as well as improves the information analysis and forecasting capabilities of the fashion industry.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권7호
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• pp.10-27
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• 2018

본 연구에서는 텍스트 마이닝 분석을 통해 한국 사회에서 행복과 불행이 갖는 의미를 탐색하였다. 자료수집 및 분석을 위하여 온라인 뉴스 포털에서 Word2Vec과 TF-IDF 방법을 사용하여 '행복' 및 '불행' 키워드와 유사한 단어를 추출했다. 또한 K-LIWC 사전을 사용하여 행복 및 불행과 연관된 단어들의 감성 속성에 대해 알아보았다. TF-IDF 분석 결과, 행복과 불행은 사회적 요인과 해당 년도의 사회적 이슈들과 각각 높은 관련성이 있는 것으로 관찰됐다. Word2Vec 분석에서는 '희망'이 6년 연속으로 행복과 유사성이 높은 단어로 나타났다. K-LIWC 분석에서 '돈재정적이슈', '학교', '의사소통'은 행복 및 불행과 모두 관련성이 높았다. 그밖에 '몸 상태와 증상'이 불행과 높은 관련성이 있는 범주로 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 본 연구의 의의, 제한점 및 후속연구에 대한 필요성을 논의하였다.

• 교육녹색환경연구
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• 제19권2호
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• pp.11-20
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• 2020

본 연구의 목적은 텍스트 마이닝을 활용하여 한국의 주요 언론 매체를 통해 드러난 학교 공간 혁신 정책의 실행과 관련 이슈를 알아보는 것이다. 이러한 목적을 달성하기 위하여 언론에서 발행한 학교 공간 혁신 관련 기사 총 519개를 수집하여 빈도 분석과 네트워크 분석을 하였다. 연구 결과를 기반으로 학교 공간 혁신의 특징을 다음과 같이 요약할 수 있다. 첫째, 학교 공간 혁신은 미래교육에 대한 대응으로 추진되고 있다. 둘째, 사용자가 학교 공간 혁신의 주체로 참여한다. 셋째, 전문가는 협력 체제를 갖추어 학교 공간 혁신을 지원하고 있다. 넷째, 학교 공간 혁신에 지역사회를 적극적으로 참여시키고 있다. 다섯째, 교육부와 교육청의 주요 사업으로, 상향식과 하향식이 조화를 이루어 진행되고 있다. 본 연구 결과는 학교 공간 혁신 정책의 주요 이슈를 이해하고, 차후 연구와 실천에 시사점을 제공할 수 있을 것이다.

• 대한간호학회지
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• 제47권6호
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• pp.806-816
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• 2017

Purpose: As comprehensive nursing care service has gradually expanded, it has become necessary to explore the various opinions about it. The purpose of this study is to explore the large amount of text data regarding comprehensive nursing care service extracted from online news and social media by applying a semantic network analysis. Methods: The web pages of the Korean Nurses Association (KNA) News, major daily newspapers, and Twitter were crawled by searching the keyword 'comprehensive nursing care service' using Python. A morphological analysis was performed using KoNLPy. Nodes on a 'comprehensive nursing care service' cluster were selected, and frequency, edge weight, and degree centrality were calculated and visualized with Gephi for the semantic network. Results: A total of 536 news pages and 464 tweets were analyzed. In the KNA News and major daily newspapers, 'nursing workforce' and 'nursing service' were highly rated in frequency, edge weight, and degree centrality. On Twitter, the most frequent nodes were 'National Health Insurance Service' and 'comprehensive nursing care service hospital.' The nodes with the highest edge weight were 'national health insurance,' 'wards without caregiver presence,' and 'caregiving costs.' 'National Health Insurance Service' was highest in degree centrality. Conclusion: This study provides an example of how to use atypical big data for a nursing issue through semantic network analysis to explore diverse perspectives surrounding the nursing community through various media sources. Applying semantic network analysis to online big data to gather information regarding various nursing issues would help to explore opinions for formulating and implementing nursing policies.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권11호
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• pp.195-200
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• 2019

이 연구의 목적은 언론 보도 분석을 통해 우리나라에서 경비원에 대한 인식과 이미지를 살펴보고 이를 통해 경비원의 지위와 역할에 대해 살펴보는데 있다. 연구방법은 뉴스 빅데이터 분석이 가능한 빅카인즈를 통해 경비원에 대한 키워드 트랜드와 연관어 분석을 실시하였다. 민간경비의 시대적 구분에 따라 정착기, 성장기(양적), 성장기(질적)으로 구분하여 분석한 결과 범죄, 경비업, 최저임금, 갑질에 관련된 언론의 관심과 노출이 많았던 것으로 나타났지만 범죄예방의 주체가 아닌 범죄와 갑질의 피해자, 경비업무의 애매모함, 최저임금 근무자로 근무환경이 열악한 직업의 이미지로 비춰지는 것으로 나타났다. 앞으로 경비원의 이미지 제고를 위해 경비원의 지위와 업무영역을 확고히 하고 전문성을 높여야 할 것이다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.85-101
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• 2021

This study aims to gain insight through understanding the Metaverse, which has recently become a hot topic. The study utilizes the methods of case study and News Bigdata Analysis Services. The Metaverse can be defined as a world with no separation between the virtual and real worlds. Currently, the Metaverse is dominated mainly by the MZ generation, but just like smartphones have quickly entered our lives, the Metaverse will soon, too, become a part of our lives. To follow up on this change, all companies, including global companies, are going after the Metaverse. Today, the Metaverse is successfully being used in all types of fields, including gaming, performing arts, business, etc., and its essential technologies include VR/AR/MR/XR and AI. This study intends to help understand the Metaverse through a case analysis of Zepeto, which has 200 million users worldwide. On Zepeto, users can decorate their own avatars, hang out with friends, go to art galleries and performances, and create and sell items. Of these users, 90% are from outside of South Korea, and 80% are teenagers. With most of the users being underage, many legal and social problems also follow. Nevertheless, who will be the first to conquer the new world of the Metaverse will continue to be a big issue. This study also analyzes domestic news articles about the Metaverse by utilizing the BigKinds system. Starting in 1996, the number of articles about the Metaverse each year remains single digit, until in 2020 when the number sharply rises to 86 news. As of June 2021, there are 1,663 articles on the Metaverse. This study suggests that the Metaverse should now be carefully examined and closely followed.

• 한국IT서비스학회지
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• 제19권6호
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• pp.145-159
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• 2020

Because of the recent development of information and communication technology, companies are exposed to various media such as blogs, social media, and YouTube. In particular, exposed news affects the company's reputation. So, while positive news can improve corporate value, negative news can lead to financial losses for the company. In this study, we redefine corporate reputation as social responsibility, vision and leadership, financial performance, products and services through existing literature, and conducted an AHP survey with a total of four components to calculate the weight of each factor. As a result of the calculation, the proportion of financial performance was the highest at 0.41, and products and services, vision and leadership, and social responsibility were the lowest. In addition, in order to measure the reputation of a company, it is classified as a component that defines online news using the LDA technique. In addition, through sentiment analysis, an index for each corporate reputation factor was derived, and the reputation index was calculated by combining it with the AHP analysis result, and Spearman ranking correlation analysis was performed to secure the validity of the research results. Therefore, the significance of this study is that the definition and importance of the constituent factors can contribute to the future planning and development direction of the company, and also contribute to the derivation of the corporate reputation index. This study is significant in that a new analysis methodology that applied AHP analysis results to sentiment analysis was suggested.

• 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'.

• 문화기술의 융합
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• 제9권4호
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• pp.113-119
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• 2023

코로나19 방역정책의 주요 수단이었던 마스크 의무착용이 해제되었음에도 불구하고, 일부 시민들이 여전히 마스크를 착용하고 있는 현상에 주목하여 왜 일부 시민들은 마스크를 벗지 않는지를 밝히고자 했다. 이와 관련한 여론조사 등을 통해 일부 시민들이 마스크를 계속 쓰는 이유를 큰 맥락에서 확인할 수 있었다. 본 논문에서는 시민들의 행동과 태도에 적지 않은 영향을 미치는 언론기사에서 마스크 착용의무 해제와 관련한 사안을 어떻게 보도했는지를 분석(토픽 모델링 및 의미연결망 분석)함으로써, 시민들이 마스크를 계속 착용하는 이면을 직⋅간접적으로 확인해보고자 했다. 이를 통해 코로나19 엔데믹이 선언되지 않은 불확실한 상황 속에서 시민들이 스스로를 보호하기 위해, 방역당국의 의무착용 해제 발표에도 불구하고 마스크를 계속 쓰는 것을 확인할 수 있었다. 향후 코로나19와 같은 위기가 자주 반복될 것으로 예측되는 상황에서 방역당국의 신뢰 형성이 중요하다는 것을 결론으로 제시했다.