• 제목/요약/키워드: 대선

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회원사를 찾아서 - 대선주조(주)

  • 대한주류공업협회
    • 주류산업
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    • 제26권2호통권88호
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    • pp.17-22
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    • 2006
  • 기업과 소비자는 결코 따로 일 수 없다는 경영이념 아래 하나 된 초록빛 세상을 위하여 기업의 사회적 책임을 실천하며, 언제나 최고의 품질, 최상의 제품을 만들기 위하여 노력하는 대선주조(주)를 찾아가 보았다

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뉴스와 코멘트

  • 한국과학기술단체총연합회
    • 과학과기술
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    • 제35권11호통권402호
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    • pp.14-15
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    • 2002
  • 대선후부 토론 - 관심도 높은 <대선후보 과학기술 정책포럼> '과학자질' 검증 등으로 반영해야/ 신선한 충격 - 평연구원의 노벨상, '연구환경 타령' 자세 버려야

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과학언론인 칼럼 - 과학기술은 대선 주자들의 들러리인가

  • 장재열
    • 과학과기술
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    • 제30권7호통권338호
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    • pp.26-27
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    • 1997
  • 이번 15대 대통령 선거는 과학기술의 진정한 의미를 알고 국정을 이끌 수 있는 인물을 가려내야 한다. 과학기술인들은 과학기술을 들러리로 여기는 위장된 대선 주자가 누구인지를 가려내고 대통령에 당선된 이후에도 약속을 잘 지키는지 철저히 감시해야한다.

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지역주의 투표의 특성과 변화: 이론적 쟁점과 경험분석 (The Nature of Regional Voting and Its Change: Theoretical Issues and Empirical Analyses)

  • 문우진
    • 의정연구
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    • 제23권1호
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    • pp.81-111
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    • 2017
  • 본 논문은 지역주의 투표와 관련된 세 주요 쟁점들을 분석하였다. 첫째, 지역주의 투표는 지역적인 문제인가 이념적인 문제인가? 둘째, 지역주의 투표는 속인주의적인가 속지주의적인가? 셋째, 지역주의는 강화되고 있는가 약화되고 있는가? 15대 대선부터 20대 총선에 이르기까지의 설문조사 자료들을 통합한 자료를 분석한 본 논문은 다음과 같은 분석결과를 얻었다. 첫째, 영남민은 호남민보다 더 보수적이다. 둘째, 지역주의 투표에는 이념적 요소와 지역적 요소가 중첩되었다. 셋째, 지역주의 투표에는 출신지 효과와 거주지 효과가 동시에 작동하나, 거주지 효과가 출신지 효과보다 훨씬 더 크다. 넷째, 지역주의는 15대 대선에서 16대 대선 사이에 약해진 이후, 16대 대선부터는 유의미한 변화가 관찰되지 않았다.

텍스트 마이닝을 활용한 2017년 한국 대선 분석 (An Analysis of the 2017 Korean Presidential Election Using Text Mining)

  • 안은희;안정국
    • 한국융합학회논문지
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    • 제11권5호
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    • pp.199-207
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    • 2020
  • 최근 빅데이터 분석은 대량의 데이터로부터 미래를 예측하여 가치를 창출할 수 있어 다양한 분야에서 주목받고 있으며, 정치 캠페인 운영이나 결과 예측에도 활용되고 있다. 하지만 기존의 연구는 특정 SNS 데이터만을 분석하여 후보자들에 대한 정보를 취합하는데 한계가 있었다. 이에 본 연구는 2017년 한국 대선 후보별 뉴스와 댓글을 수집하여 뉴스 생성 추이, 토픽 추출, 감성 분석, 키워드 분석, 키워드 감성 분석을 하였다. 분석 결과, 대선 후보 간 다양한 토픽들이 생성되는 것을 확인하였으며, 후보별 이슈가 되는 중점 키워드와 이에 대한 유권자들의 호응도가 추출되었다. 본 연구는 포털 뉴스에서 생성되는 대선 캠페인에 대한 동향을 마이닝 할 수 있게 했다는 점과 감성 분석을 통해 대권주자들에 대한 유권자들의 관심과 의견들을 정량화하여 수치화한 것에 의의가 있다. 본 연구가 여론 수렴의 도구적 방법을 제시함으로써 이를 바탕으로 전략적인 행동 방안을 도출할 수 있을 것을 기대한다.

텍스트 마이닝을 활용한 대선 관련 SNS 분석 (SNS Analysis Related to Presidential Election Using Text Mining)

  • 권영우;정덕길
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2017년도 춘계학술대회
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    • pp.361-363
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    • 2017
  • 최근 소셜 미디어의 이용률이 폭발적으로 증가함에 따라, 방대한 데이터가 네트워크로 쏟아져 나오고 있다. 이들 데이터는 기존의 정형 데이터뿐만 아니라 이미지, 동영상 등의 비정형 데이터가 있으며, 이들을 포괄하여 빅데이터라고 불린다. 이러한 빅데이터는 오피니언 마이닝, 테스트 마이닝 등의 기술적인 분석 기법과 빅데이터 요약 및 효과적인 표현방법에 대한 시각화 기법에 대하여 활발한 연구가 이루어지고 있다. 이 논문은 인기 있는 사회연결망 서비스인 Twitter의 트윗을 수집하고, 빅데이터 분석 기법인 텍스트 마이닝을 활용하여 2017년 대선에 대하여 분석하였다. 또한 분석된 자료의 효과적인 전달을 위해 워드 클라우드 진행하였다. 이 논문을 위하여 인기 있는 SNS인 Twitter의 최근 7일간 트윗(tweet)을 수집하고 분석하였다.

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