• 응용통계연구
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• 제27권3호
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• pp.373-386
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• 2014

단어 구름은 문자 텍스트 상의 복수개의 단어들을 대상으로 그 단어들의 출현 빈도에 비례하는 글자의 크기나 글자의 색깔로 중요도를 나타내는 텍스트 시각화 방법이다. 이 그림은 텍스트 상의 핵심단어를 재빨리 인지하고 단어들의 상대적 출현빈도수에 맞추어 배열하는 데 유용하다. 동적 그래픽스를 이용하여 텍스트 장들의 변화에 따른 핵심단어와 단어출현빈도의 패턴의 변하는 모습을 살필 수 있다. 행들이 텍스트 상의 장들이고 열들이 텍스트에 출현하는 단어들의 출현빈도수 순위들인 단어출현빈도행렬을 정의할 수 있고 이 행렬을 이용하여 단어출현빈도행렬그림을 그릴 수 있다. 동적 그래픽스를 이용하여 출현빈도수 순위의 변화에 따른 단어출현빈도행렬의 패턴의 변하는 모습을 살필 수 있다. 우리는 단어 구름과 동적 그래픽스 기법을 사용하여 영어성경 텍스트 시각화를 수행할 수 있다.

• 감성과학
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• 제14권2호
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• pp.207-220
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• 2011

친환경 감성단어를 '환경/자연, 소재/섬유, 인간, 형용사/기타' 등의 4가지 영역으로 분류하고 각 단어에 대하여 그 출현시점, 빈도를 1999~2010년 상반기 간의 인터넷 섬유패션 신문 및 잡지를 중심으로 조사한 결과, 다음과 같은 결론을 얻었다. 가장 빈번히 출현한 단어는 '자연, 환경, 면, 천연섬유, 건강, 신선한, 맑은, 보존, 하모니, 옥수수섬유, 로하스' 등이었다. '친환경' 관련 감성단어의 출현시점을 살펴보면, 2000년도 이전부터 '에코, 형상기억소재, 오가닉, 스파' 등이 사용되어왔으며, 2000-1년도에 '자연환경, 친환경, 스트레치소재, 웰빙의, 대체가능한, 재생가능한' 등이 등장하였다. 2002-3년도에 '스마트소재, 친환경소재, 그린' 등이 사용되기 시작하였고, 2004-5년도에 '쿨비즈, 로하스, 자연염색' 등이 처음으로 사용되었다 2006-7년도에 '한방, 지속가능한, 웜비즈' 등이 사용되었고, 2008-9년도에 '그린슈머, 그린라이프, 태양에너지, 삼림욕' 등이 섬유패션 분야에서 처음 사용되었다. 친환경 감성단어의 출현 양상을 살펴보면, 친환경 감성단어의 출현은 과거 어느 때보다 2008-09년도에 가장 많이 등장하고 있었는데 2000년도 초반에는 비교적 많이 등장하였으나 이후 다소 주춤하였고 이는 근래에 들어 다시 출현빈도가 높아졌다. 영역별로 살펴보면 '환경/자연' 관련 친환경 감성 단어가 과거보다 최근에 두드러지게 빈번히 사용되고 있으며, 이에 비해 '인간' 관련 단어는 주춤하여 약간 감소세이거나 동일한 빈도를 나타내고 있다. 또 '형용사/기타' 관련 단어는 약간 증가세이거나 과거와 동일한 빈도를 나타내고 있었다. '소재/섬유' 관련 단어는 패션잡지에서는 최근에 그 빈도가 줄어드는 경향을 보이는 반면 인터넷 신문에서는 약간 증가하는 추세를 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.581-584
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• 2002

본 논문에서는 범주 내의 키워드 빈도에 의해 문서를 자동으로 분류하는 방법을 제안한다. 문서 자동분류 시스템에서는 문서와 문서를 비교하기 위해서 분류 자질(feature)에 적절한 가중치를 부여할 필요가 있다. 본 논문에서는 수작업으로 분류된 신문기사를 이용하여 자질의 가중치를 학습하는 방법을 사용하였다. 기존의 용어가중치 방법은 각 범주별로 가장 많이 등장한 명사부터 순서대로 추출하여 가중치를 주는 방법을 사용한 것에 비해 본 논문에서는 명사의 출현 횟수뿐만 아니라 출현위치를 함께 고려하여 가중치를 계산하는 방법을 제안한다. 또한 단어 빈도 가중치 방법의 변형된 방식을 사용함으로써 기존의 단어 빈도 가중치 방법과 비교하여 분류 정확도 측면에서 9%이상 성능 향상을 있음을 보인다.

• 산업융합연구
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• 제21권1호
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• pp.187-192
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• 2023

본 연구는 기계학습의 키워드 출현 빈도 분석과 CONCOR(CONvergence of iteration CORrealtion) 기법을 통한 ICT 교육에 대한 흐름을 탐색한다. 2018년부터 현재까지의 등재지 이상의 논문을 'ICT 교육'의 키워드로 구글 스칼라에서 304개 검색하였고, 체계적 문헌 리뷰 절차에 따라 ICT 교육과 관련이 높은 60편의 논문을 선정하면서, 논문의 제목과 요약을 중심으로 키워드를 추출하였다. 단어 빈도 및 지표 데이터는 자연어 처리의 TF-IDF를 통한 빈도 분석, 동시 출현 빈도의 단어를 분석하여 출현 빈도가 높은 49개의 중심어를 추출하였다. 관계의 정도는 단어 간의 연결 구조와 연결 정도 중심성을 분석하여 검증하였고, CONCOR 분석을 통해 유사성을 가진 단어들로 구성된 군집을 도출하였다. 분석 결과 첫째, '교육', '연구', '결과', '활용', '분석'이 주요 키워드로 분석되었다. 둘째, 교육을 키워드로 N-GRAM 네트워크 그래프를 진행한 결과 '교육과정', '활용'이 가장 높은 단어의 관계로 나타났다. 셋째, 교육을 키워드로 군집분석을 한 결과, '교육과정', '프로그래밍', '학생', '향상', '정보'의 5개 군이 형성되었다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 ICT 교육 동향의 분석 및 트렌드 파악을 토대로 ICT 교육에 필요한 실질적인 연구를 수행할 수 있을 것이다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1997년도 제9회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.28-33
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• 1997

이 논문에서는 문장 유사도 측정 기법과 말뭉치 정보를 이용한 문서요약 시스템을 구현하였다. 문서 요약은 문서에서 문장 단위로 단어를 추출하여 문장을 단어의 벡터로 표현하고, 문서 내 단어의 출현빈도와 말뭉치 내 단어의 사용빈도를 이용하여 각 문장의 중요도를 계산한다. 그리고 중요도가 높은 상위 몇 위의 문장을 요약문장으로 추출한다. 실험 결과, 문서내 단어빈도의 중요도를 낮추고, 말뭉치내 일반 사용빈도를 단어의 가중치에 추가했을 때 가장 좋은 효율을 보였다. 또 요약하고자 하는 문서와 유사한 말뭉치를 사용 했을 때 높은 효율을 보였다.

• 한국가정과교육학회지
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• 제31권3호
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• pp.73-90
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• 2019

이 연구는 인구 문제에 대한 남녀 학생들의 인식의 차이를 규명하여 인구교육의 시사점을 도출하기 위한 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 J 대학교의 인구교육 강좌인 ｢인구와 사회｣수업을 수강한 학생이 개인별로 최종 제출한 보고서를 분석 자료로 활용하였다. 분석 자료는 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 성별에 따라 인구 문제에 대한 인식에 차이가 있는 가를 분석하였다. 우선, 출현 빈도가 높은 단어를 중심으로 성별에 따른 차이를 확인하고, 핵심단어를 추출하여 의미연결망 분석을 하고 시각화를 실시하였다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 상위 출현 빈도 단어 100개를 기준으로 살펴본 결과, 10위까지의 단어는 '인구', '교육', '문제', '결혼', '사회', '출산', '심각', '사람', '우리' 등으로 남녀가 동일하였다. 또 출현 빈도, 연관분석에 따라 핵심단어를 추출한 후, 의미 연결망을 시각화한 결과, 출현 빈도를 기준으로 한 경우, 의미 연결망 중앙에 위치하는 단어에 남녀 차이가 없었다. 둘째, 연관분석에 따라 추출된 핵심 단어와 바이그램 단위로 추출한 핵심 단어는 성별에 따라 큰 차이를 보였다. 즉, 여학생의 단어의 의미 연결망에서 '생활'-'결혼'-'출산'-'임신'의 연결망이 독립적으로 나타나서, 인구 문제에 대해 분리된 객관적 연결망을 보이는 남학생과 구별되었다. 따라서 남학생과 여학생은 인구 문제에 대해 다른 인식 구조를 갖는 이질적인 집단으로 봐야 하고, 인구 교육에 있어 내용과 방법을 성별에 따라 다르게 접근해야 할 것이라는 시사점을 도출하였다.

• 한국음향학회지
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• 제28권3호
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• pp.239-244
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• 2009

본 연구는 현대 한국어 단어의 말소리가 결합하는 음소결합확률 (Phonotactic Probability)을 예측하는 계산기 엔진 개발에 관한 연구이다. 한국어 음소결합확률계산기 (이하, KPPC)는 첫째로, 한국어의 주어진 단어에서의 음소와 그 음소의 음소결합의 빈도를 예측하여 말소리가 단어내의 특정위치에서 특정 분절음이 나타나는 빈도 값, 두 음소간의 결합의 빈도값, 그리고 세 음소간의 결합의 빈도 출현률을 예측하여 계산한다. 둘째로 한국어의 주어진 단어에서 말소리 하나만 다르면서 실제로 존재할 수 있는 근접밀도 (neighborhood density)의 값을 계산한다. University of Kansas에서 개발된 음소결합계산기는 영어 20,000단어의 D/B를 대상으로 위치별 분절음빈도와 두 음소간의 음소결합률 빈도를 컴퓨터가 읽을 수 있는 발음기호를 통해서만 가능하다. 본 연구에서는 분절음빈도와 두 음소간의 빈도뿐만 아니라 세 음소간의 결합률 빈도와 근접밀도율을 예측할 수 있고 입력할 때 발음기호뿐만 아니라 단어를 입력하면 확률값을 얻을 수 있다. 이 엔진은 67,284단어의 한국어 표준발음을 D/B로 구축하여 고빈도 음소결합확률, 저빈도 음소결합확률, 고빈도 근접밀도, 저빈도 근접밀도의 값을 예측할 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.433-437
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• 2010

특허는 중요한 과학기술 연구 성과물을 담고 있다. 과학기술용어의 사용 빈도를 활용해 기술동향을 분석하는 연구가 있으나 용어는 종종 분야에 따라 다른 의미로 사용된다. 이 논문에서는 2000년부터 2008년 까지 매 2년 주기의 미국, 일본, 한국, 유럽(EPO), 국제(PCT) 특허의 제목(발명의명칭)으로부터 단어를 추출하여 WIPO가 제시한 전기공학, 기기, 화학, 기계공학, 기타 등의 5가지 분류로 정리하여 용어의 출현빈도 변화를 계산하였다. 이 값이 상위에 있는 단어들을 분석하여 기술동향, 특허와 기술개발과의 관련성을 분석하였다.

• 한국음향학회지
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• 제27권6호
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• pp.303-308
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• 2008

본 연구는 한국어에서 단어빈도가 명사 정의하기에 미치는 효과를 살펴보는 것이다. 초등학생, 중학생, 고등학생, 대학생 80명을 대상으로 명사의 친숙도와 명사의 정의하기를 분석하였다. 의미범주를 "사용/목적," "묘사," "관련/관계," "부분설명," "설명," "오류," "부분설명-속성," "부분설명-특정 분류." "부분설명-비특정 분류," "설명-특정 분류," "설명-비특정 분류"로 분류하여 분석하였다. 그 결과 저빈도 명사보다 고빈도 명사의 경우 더 친숙도를 보였고 분류명사나 속성의 의미범주를 사용하는 "설명"의 경우 저빈도 명사보다 고빈도 명사의 경우 더 높은 빈도를 보였다. 그리고 분류명사와 속성의 의미범주가 연령에 따라 증가하였고 오류반응이 연령이 증가하면서 적게 나타났다. 따라서 명사 정의하기에서 명사의 출현빈도가 중요한 영향력을 미치는 것을 알 수 있었다.

• 정보교육학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.57-66
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• 2017

최근 빅데이터 분석과 함께 사회연결망에 대한 관심이 증대되고 있다. 이러한 사회연결망분석을 이용한 연구가 사회과학 영역뿐 아니라 자연과학 영역 등 여러 분야에서 다양하게 이루어지고 있다. 이에 본 논문에서는 정보교육 관련 석 박사 학위논문을 수집하여 텍스트분석과 사회연결망분석을 실시하였다. 그 결과, 모든 기간에서 출현빈도수가 높게 나오거나 지속적으로 나오는 단어가 있었으며, 기간별로 출현빈도가 갑자기 높아진 단어들도 있었다. 또한, 출현빈도수가 큰 단어가 대체적으로 매개중심성도 컸으며, 기간별 연구흐름의 특징이 있음도 알 수 있었다. 그러므로 IT 기술발전과 초 중 고등학교 정보교육과정 변화에 민감하게 정보교육 석 박사학위 논문 주제가 변화되었음을 알 수 있었다. 앞으로 기간4에서 출현빈도가 높아진 스마트, 모바일, 스마트폰, SNS, 어플리케이션, 스토리텔링, 다문화, STEAM과 관련된 연구가 지속될 것으로 예측하며, 로봇, 프로그래밍, 코딩, 알고리즘, 창의성, 상호작용, 개인정보보호와 관련된 주제도 꾸준히 연구될 것으로 예측된다.