• 제목/요약/키워드: 뉴스빅데이터

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R기반 빅데이터 분석기법을 활용한 상수도시스템 누수사고 분석 (Water leakage accident analysis of water supply networks using big data analysis technique)

  • 홍성진;유도근
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제55권spc1호
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    • pp.1261-1270
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    • 2022
  • 본 연구의 목적은 사람들이 쉽게 접할 수 있는 포털의 뉴스 검색 결과를 활용하여 쉽게 접근, 활용하지 못하는 상수도 누수 관련 정보를 모아 분석하는 것이다. 상수도 시스템의 누수사고 빅데이터 뉴스의 추출을 위한 웹크롤링 기법을 적용하고 정확한 누수사고 뉴스를 획득하고자 알고리즘을 절차화하여 제시하였다. 또한 추출된 누수사고 기사에서 발생일시, 피해영향, 발생지점, 피해원인, 피해시설 등과 같은 추가적인 정보의 획득이 가능하도록 상수도 누수사고 정보 분석에 적합한 데이터 분석 기법을 개발하였으며 그에 따른 적용결과를 제시하였다. 본 연구에서 제안한 빅데이터 기반 누수 분석을 통한 가치 추출은 기존의 상수도통계 결과와 비교를 통한 유의미한 가치를 추출하는 데 1차적 목표가 있으며, 이와 같은 분석 결과를 활용하여 향후 누수 사고 대응에 있어 소비자의 반응에 효과적으로 대응하거나 서비스 수준을 결정하는데 활용할 수 있다. 즉, 이와 같은 분석결과의 제시를 통해 사고와 같은 정보를 대중에 조금더 알려야하는 필요성을 제시하고, 사고 발생시 빠른 대처가 가능할 수 있는 전파 및 대응 체계를 마련하는데 연계활용할 수 있다.

온라인 뉴스 빅데이터를 통한 코로나 19 담론과 사회복지 개입방안: 독거노인을 중심으로 (COVID-19 Discourse and Social Welfare Intervention through Online News Big Data: Focusing on the Elderly Living Alone)

  • 여지영
    • 한국노년학
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    • 제41권3호
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    • pp.353-371
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    • 2021
  • 본 연구는 코로나 19 상황의 독거노인에 대한 빅데이터를 토대로 사회전반적인 개입 및 대응의 담론을 밝힘으로써 사회복지적 정책 수립의 실마리를 제공하고자하는데 목적이 있다. 이를 위하여 2020년 1월 1일부터 2020년 9년 25일까지 수집된 온라인 뉴스 데이터를 활용하여 사회관계망 분석, 토픽모델링 분석을 수행하였다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 사회관계망 분석결과, 연결정도 중심성, 위세중심성, 매개중심성 모두 지역, 전달, 사회, 지원, 취약을 중심으로 네트워크가 형성됨으로써 독거노인에 대해서는 각종 지원 및 서비스 전달체계의 필요성에 대한 담론이 형성되었음을 확인하였다. 둘째, 토픽모델링 분석 결과 '공공전달체계 구축''지역사회 지원체계 구축''돌봄공백 보전관리''민간 경제적 지원체계 구축''봉사조직체계 구축'등의 주제가 나타나며, 크게 정부, 지역사회, 민간에서의 유기적 역할에 대한 담론이 제시되었다. 연구결과를 바탕으로 코로나 19와 같은 재난상황에서 독거노인에 대한 개입방안에 대한 논의를 제언함으로써 정책적, 실천적 함의를 제시하였다.

군 성폭력 대응 실태연구: 관련 기사 빅 데이터 분석 중심 (A Study on the Response of Military Sexual Violence: Based on Big Data Analysis of Related Articles)

  • 김영란;이민선;송현
    • 산업진흥연구
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    • 제8권4호
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    • pp.131-137
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    • 2023
  • 본 연구는 군의 성범죄로 발생하는 문제점을 파악하고자 2019년 2월부터 2022년 5월28일까지 뉴스에서 다룬 군 성범죄 관련 기사를 수집하고 분석하였다. 언론에 보도된 군 성폭력 현황을 파악하고자 뉴스 빅 데이터 전문분석 시스템인 빅카인즈 (BIGKinds)를 활용하여 기사를 수집하였고, Textom 프로그램을 활용해 키워드를 대상으로 시기별 빈도 분석, 워드 클라우드, 의미 연결망 분석 기법을 활용하여 연구를 수행하였다. 데이터 분석 결과, 첫째, 군 내부의 성범죄에 대한 사건 관련 보도는 피해자에게 대중의 관심이 집중된 것을 확인할 수 있었다. 둘째, 성범죄에 대응하는 관련 당국의 미온적 시스템의 문제가 드러났다. 셋째, 성범죄 피해자에 대한 지원 부족이 나타났다.

주요 신문사 뉴스 기사를 통해 살펴본 2020년도 대한민국의 긴급재난지원금 (Emergency Disaster Support Fund of Korea in 2020 confirmed through News Articles of Major Newspaper)

  • 권충훈;이형하
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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    • pp.169-170
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    • 2020
  • 본 연구는 코로나19 상황에서 대한민국 긴급재난지원금의 모습을 주요 신문사 뉴스 기사들을 통해 분석하고 그 결과를 제시하고자 한다. 분석대상은 2020년 3월 22일부터(긴급재난지원금 첫 보도) 5월 31일까지, 중앙일간지(11개 신문사)의 '긴급재난지원금' 관련 신문기사들이다. 신문기사 분석방법론은 관련 연구주제가 선행연구가 축적되지 않는 상황에서 나름 가치 있는 연구접근법이다. 본 연구에서는 뉴스기사 빅데이터 분석 서비스인 빅카인즈를 활용하여, 관련기사의 뉴스 트렌드, 연관어, 관계도 등을 분석하여 제시하였다. 본 연구는 향후 해당 분석대상을 가지고, 보다 밀도 있고 깊이 있는 언어네트워크(의미망) 분석으로 확장해 나갈 계획이다.

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SW 교육 뉴스데이터의 감성분석 (Sentimental Analysis of SW Education News Data)

  • 박선주
    • 정보교육학회논문지
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    • 제21권1호
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    • pp.89-96
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    • 2017
  • 스마트폰의 대중화로 SNS를 통해 유통되는 정보의 내용과 감성을 분석하는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 이에 본 논문에서는 SW 교육에 관한 온라인 뉴스데이터를 수집하여 형태소 분석후 단어를 추출하고 뉴스데이터의 감성지수를 산출하여 수집된 뉴스 데이터의 감성분석을 실시하였다. 또한, 산출된 감성점수가 어느 정도 정확한지 정확도를 검토하였다. 분석 결과 수집기간동안 SW 교육 관련 뉴스는 월평균 약 189건 발생되었으며, 감성점수 평균은 0.7로 SW 교육 관련 뉴스는 긍정적임을 알 수 있었다. SW 교육의 중요성 및 정책 실행에는 공감하며 긍정적이었으나 구체적인 실행 방법에는 부정적인 시각이 있었다. 즉, SW 교육환경 및 교육방법 부족 문제, SW 개발자 양성 및 처우개선 문제, 코딩 사교육 증가 문제 등이었다.

해양수산 SNS 빅데이터 분석 결과 및 시사점 (SNS Big-data Analysis and Implication of the Marine and Fisheries Sector)

  • 박광서;이정민;이선량
    • 한국해양환경ㆍ에너지학회지
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    • 제20권2호
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    • pp.117-125
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    • 2017
  • SNS 빅데이터 분석은 소셜 미디어에서 생성되는 빅데이터로부터 숨겨진 가치를 찾아내는 것을 의미한다. 본고는 해양수산 분야의 국민적 관심사를 파악하기 위해 24개 키워드를 도출하여 SNS 빅데이터 분석을 실시하였다. 언급량이 많은 키워드는 수산물, 해운, 독도 순이었으며, 해양정책, 해양안보 등 국민적 관심사가 적은 키워드는 상대적으로 언급량이 미미했다. 매체별 언급량은 정부가 주도하는 분야는 뉴스에, 민간이 주도하거나 국민생활 연관성이 큰 경우는 블로그와 트위터에 많았다. 따라서 해양수산 정책 수립 시 SNS 빅데이터 분석을 활용해 국민적 관심사를 반영하고, 특히 부정적인 요인을 해소하는데 역점을 두어야 한다. 또한 매체별로 언급량이 다르므로 차별화된 홍보방안을 마련할 필요가 있다.

빅데이터 기반의 아파트 수요 트렌드 분석에 관한 연구 (Trend Analysis of Apartments Demand based on Big Data)

  • 김태경;김한수
    • 한국건설관리학회논문집
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    • 제18권6호
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    • pp.13-25
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    • 2017
  • 아파트는 우리나라 전체 주택 중 상당 부분을 차지하는 중요한 거주형태이며 매년 증가하는 추세이다. 아파트는 일반 국민에게 주거용뿐만 아니라 수익 상품으로서의 가치를 지니며, 건설기업에게는 주요 상품, 정부에게는 공공 복지를 위한 중요한 수단중 하나이다. 따라서 아파트의 수요 트렌드를 이해하고 분석하는 것은 고객의 요구 가치에 대응하는 아파트 개발과 부동산 정책수립을 위해 중요한 현안이다. 본 연구의 목적은 주요 일간지의 뉴스기사를 빅데이터 소스로 설정하고 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 아파트 수요 트렌드를 분석하고 주요 특징을 도출하는데 있다. 연구 결과, 빅데이터 분석을 통해 개발, 거래, 분양, 입지, 정책, 주거환경, 투자 수익 등 7개의 테마별로 아파트 수요 관련 17개 주요 트렌드가 도출되었다. 본 연구에서 제안된 연구방법론은 향후 건설산업 관련 연구에 빅데이터 분석을 접목시키는데 유용하게 활용될 수 있다.

뉴스 빅데이터를 활용한 한국의 자살현상 분석 (Exploring the Suicide Phenomena in Korea Using News Big Data Analysis)

  • 이정은;유지영
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제21권3호
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    • pp.33-46
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    • 2021
  • 본 연구는 우리 사회의 자살현상을 알아보고, 자살예방대책의 사회현상 반영여부 및 적절성에 대해 알아보고자 뉴스 빅데이터를 활용한 네트워크 분석을 실시하였다. 이를 위해 2000년부터 2018년까지 8개 중앙지에서 자살을 키워드로 9,142개의 뉴스기사 제목을 수집하였고, 명사를 중심으로 단어를 추출하여 데이터 정제를 거쳐 네트워크 분석을 실시하였다. 총 기간은 1, 2차 자살예방대책을 기준으로 4개의 구간으로 나누었고, 상위 50개의 빈출 주제어와 CONCOR분석을 통해 각 구간의 자살현상의 특징을 파악하였다. 분석결과 1구간(2000~2003년)은 6개의 군집(군, 인터넷 환경, 경제적 문제, 비관, 학교, 비리), 2구간(2004~2008)은 8개의 군집(사회고위층, 학교, 경제적 문제, 자살시도, 가정문제, 사회적 문제, 군, 책임), 3구간(2009~2013)은 6개 군집(학교, 가정문제, 자살시도, 직업별, 군, 조사), 4구간(2014~2018)은 8개 군집(군, 자살보험금, 가정문제, 자살시도, 직업별, 업무스트레스, 연예인, 비리)이 분석되었다. 이와 같은 네트워크 분석을 통해 우리 사회의 자살현상의 특징을 알아보았으며, 이러한 연구결과를 토대로 2차에 걸쳐 실시된 자살예방대책의 적절성 여부를 논의하였다.

래퍼 기반 경제 데이터 수집 시스템 설계 및 구현 (Wrapper-based Economy Data Collection System Design And Implementation)

  • 박철호;구영현;유성준
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2015년도 춘계학술대회
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    • pp.227-230
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    • 2015
  • 경제의 흐름, 주가 등을 분석, 예측을 위해 경제 뉴스, 주가 등 데이터 수집이 필요하다. 일반적인 웹 크롤러는 자동적으로 웹서버를 방문하면서 웹페이지 내용을 분석하고 URL들을 추출하면서 웹 문서를 수집한다. 반면 특정한 주제의 문서만을 수집할 수 있는 크롤러 형태도 있다. 특정 사이트에서 경제 뉴스 정보만 수집하기 위하여 사이트의 구조를 분석하고 직접적으로 데이터를 수집해올 수 있는 래퍼 기반 웹 크롤러 설계가 필요하다. 본 논문에서는 빅데이터를 기반으로, 경제뉴스 분석 시스템을 위한 크롤러 래퍼를 설계, 구현하여 경제 전문 분야의 뉴스 데이터를 수집하였다. 2000년부터 현재까지 미국 자동차 시장의 주식 데이터를 래퍼 기반으로 가져오고, 사이트 상에서의 데이터가 업데이트되는 주기를 판단하여 주기적으로 업데이트 함으로써 중복되지 않게 하였다. 그리고 미국, 한국의 경제 기사를 래퍼 기반의 웹 크롤러를 사용하여 수집하고, 향후 분석이 쉽게 데이터를 정형화 시켜 저장한다.

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소셜 빅데이터 기반 사회적 이슈 리스크 유형 분류 (Social Issue Risk Type Classification based on Social Bigdata)

  • 오효정;안승권;김용
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제16권8호
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    • pp.1-9
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    • 2016
  • 소셜미디어의 정치사회적인 활용도가 높아짐에 따라 소셜빅데이터 기반 온라인 동향분석 및 모니터링 기술에 대한 수요 역시 급증하고 있다. 본 논문에서는 이러한 요구에 부합, 특히 여론 형성의 악영향을 끼치는 부정적 이슈 탐지를 위해 사회적으로 파장이 큰 이슈 중 공공여론이 부정적으로 형성될 이슈를 '리스크'로 정의하고 세부 유형을 분류한다. 리스크 유형 정의를 위해 뉴스 문서집합을 대상으로 전수조사를 실시하였으며, 이슈 분야 즉 도메인별 특성을 파악하여 세부 유형을 정의한다. 또한 뉴스와 같은 공적미디어를 통해 정의된 리스크 유형이 개인화된 소셜 미디어에 나타난 리스크 유형과 어떤 차이가 있는지를 알아보기 위해 교차분석을 수행한다. 조사 결과에 따라 6개의 도메인별로 58개의 세부 유형을 정의하고 기계학습 방법을 통해 자동 분류 학습 모델을 구축한다. 실험 결과를 통해 소셜 미디어에 나타난 사회적 이슈 리스크를 자동으로 탐지, 분류가 가능함을 보인다.