본 연구는 대중의 과학적 소양을 함양하기 위한 기관으로서의 과학관의 역할에 주목하고, 우리나라 과학관이 대중에게 어느 정도 영향을 미치고 있는지 알아보기 위하여 소셜 빅데이터 분석을 통해 대중의 과학관에 대한 인식과 사용 행태를 알아보고자 하였다. 이를 위해 네이버 블로그와 트위터에에서 '과학관'이 포함된 게시글들을 추출한 뒤 텍스트 네트워크 분석, 빈도 분석, 공기어 분석 및 의미 분석을 실시하고 영어권의 분석 결과와 비교해 보았다. 그 결과 블로그에서는 주로 어린 자녀를 둔 부모 층에서 과학관이 이슈가 되고 있었고, 트위터에서는 단체 관람을 하는 학생 층이 다수 드러났다. 따라서 우리나라 대중들은 과학관을 주로 아이의 체험을 위한 공간으로 활용하고 있었고, 이 경우 과학관의 프로그램과 전시에 대해서는 긍정적으로 인식하고 있었다. 한편 단체 관람하는 학생들은 다소 부정적 감정을 표출하고 있는 것으로 나타났다. 과학관과 대중과의 소통, 대중의 과학에 대한 참여 등 제 3세대적 과학관의 기능적 측면에서 외국의 사례와 비교해본 결과 우리나라 대중들은 과학관 관람 이후 관람한 과학적 내용에 대한 언급이 거의 없었고, 논쟁이나 심포지움 등 과학적 의사소통과 관련된 언급 역시 거의 없었다. 또한 해설사나 직원들도 외국과는 달리 전혀 회자되지 않고 있었다. 한편, 영어권 게시글의 동사 분석에서 '배우다', '참여하다', '듣다', '읽다', '묻다', '생각하다', '그리다' 등의 유의미한 활동과 관련된 동사들이 다수 나타난 것에 비해 우리나라 게시글에서는 '물어보다', '생각하다' 가 소수 나타나는 것에 그치고 있었다. 따라서 과학관은 과학관 관람객들이 관람을 마친 뒤에 그들의 기억에 남고 대중들 사이에서 회자될 만큼 영향력 있고 다양한 내용과 활동이 일어날 수 있도록 개선할 필요가 있겠다.
본 연구의 목적은 '포스트 코로나 뉴노멀'에 관한 소셜 미디어(social media) 빅데이터를 분석하여 한국사회에서 '포스트코로나 뉴노멀'에 대한 대중 인식을 감성 측면에서 살펴봄으로서 포스트 코로나 시대를 선제적으로 대처하기 위한 기초자료를 제공하는 것이다. 자료 수집 및 분석을 위하여 빅데이터 분석 프로그램인 '텍스톰' (textom)의 감성분석 프로그램을 활용하였다. 데이터 수집기간은 2020년 10월 5일부터 2021년 10월 5일까지 1년이고, 수집 채널은 다음(daum)과 네이버(naver)의 블로그, 카페, 트위터 및 페이스북으로 설정하였다. 이 채널에서 수집된 총 3,770개의수집텍스트를 편집, 정제한 원문데이터가 본 연구를 위해 사용되었다. 분석의 결과는 다음과 같다. 첫째, '포스트 코로나 뉴노멀'에 대해 호감과 흥미 감성이 가장 높다. 즉 일상 회복과 기술 성장 및 새로워진 미래에 대한 기대 등 낙관적 감성이 77.62%로 주도적임을 알 수 있다. 둘째, 슬픔과 거부감 같은 부정 감성은 전체의 22.38%이나, 감성의 강도는 23.91%로 비율보다 높아 이 부정 감성이 강렬하다는 것을 시사한다. 본 연구는 '포스트 코로나 뉴노멀'에 대한 빅데이터 분석을 통해서 대중의 긍정 및 부정감성의 세부 요인분석의 기여도가 있다.
이 연구의 목적은 국내 스마트도시의 이슈와 인식변화를 분석해보는 것이다. 이를 위해 먼저 빅데이터 분석플랫폼을 기반으로 스마트도시 관련 빅데이터 분석을 시행하여 연도별 주요키워드, 워드클라우드, 연도별 스마트도시 키워드 발생빈도 등을 도출하였다. 둘째, 연도별 주요키워드를 메타키워드기반으로 분류하여 그 추이와 흐름을 분석하였다. 셋째, 스마트도시에 대한 감성인식 흐름, 주요 감성키워드를 도출하였다. 분석결과, 과거의 U-City가 대부분 신도시 위주의 인프라 조성 중심이었다면 최근의 스마트도시는 시민이 주도하는 지속가능한 도시건설에 집중하고 있는 것으로 나타났다. 또한 과거에는 인프라, 서비스, 기술 분야가 강조되었다면, 최근에는 관리운영, 방법론 등이 강조되고 있으며 스마트도시에 대한 긍정적 인식도 점차 확산되고 있는 것으로 분석되었다. 이 연구는 국토전역에 스마트도시 서비스가 구축되고 있는 현재 시점에서 국내 스마트도시의 과거와 현재, 미래를 내다볼 수 있는 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
운동을 통한 건강증진에 대한 관심이 증가하면서 공공체육시설에 대한 수요는 꾸준히 증가하고 있다. 그러나 공공체육시설의 공급 계획에 비해 운영과 관리에 대한 연구는 부족한 상황이다. 이와 같은 맥락에서 본 연구는 국민체육진흥기금지원 체육시설 사업인 국민체육센터와 개방형체육관에 대한 빅데이터 분석을 통해 시설 활성화 방안을 모색하였다. 2015년 1년 간 뉴스, 블로그, 까페 등 인터넷 문서를 분석한 결과 국민체육센터와 개방형 체육관은 유사한 이용행태를 보이면서도 다른 수요를 갖고 있는 것으로 나타났다. 두 시설 모두 주민의 체육장소로 이용되고 있으나 국민체육시설이 좀 더 전문적인 프로그램을 보이는 반면 개방형 체육관은 생활체육공간으로 이용되는 차이를 보였다. 한편 두 시설 모두 운동 이외 산책, 소풍 등 휴식을 목적으로 방문하는 비율이 높아 시설 활성화를 위해서는 편의시설 확충과 다양한 기능의 복합이 필요할 것으로 보인다.
본 연구는 소셜 빅데이터 분석을 통해 베트남에 대한 한국 국민의 인식을 살펴보고, 베트남에 대한 인식 변화의 방향을 모색하는 데 목적이 있다. 본 연구의 수행을 위해 네이버 블로그와 트위터의 소셜 미디어에서 베트남과 함께 언급된 키워드들을 분석하고, 연령층에 따라 베트남에 대한 관심도 변화의 추이를 살펴보았다. 베트남 관련 단어 분석을 통해, 한국 국민들은 여전히 베트남전을 기억하고 있고, 베트남과 인적, 물적 상호 교류를 통해 상호 이익을 얻을 수 있는 국가로 인식하고 있으며, 베트남에 대해 긍정적인 정서를 가지고 있음을 확인할 수 있었다. 또한, 한국 국민들은 연령대와 상관없이 베트남을 매우 선호하는 여행지로 인식하고 있었다. 12세 미만의 관심도 변화 추이가 다른 연령대와는 달리 다양한데, 이는 앞으로 이들이 문화 콘텐츠의 중심축이 될 것이므로 베트남에 대한 관심 영역이 다양해질 수 있는 긍정적인 징후로 보인다.
빅데이터 분석을 위해 활용되는 데이터로는 뉴스, 블로그, SNS, 논문, 특허 그리고 센서로부터 수집된 데이터 등 매우 다양한 유형의 데이터가 있다. 특히, 신뢰성 있는 데이터를 실시간 제공하는 웹 문서의 활용이 점차 확산되고 있다. 그리고 빅데이터의 활용이 다양한 분야로 점차 확산되고 웹 데이터가 매년 기하급수적으로 증가하면서 웹 문서를 자동으로 수집하는 웹 크롤러의 중요성이 더욱 커지고 있다. 하지만, 기존 크롤러들은 일부 사이트에서 수집된 웹 문서에 포함된 URL만을 기반으로 웹 문서를 수집하기 때문에 사이트 전체 웹 문서를 수집할 수 없는 문제를 가진다. 또한, 수집된 웹 문서에 대한 정보를 효율적으로 관리하지 못하기 때문에 중복된 웹 문서를 수집하는 문제를 가진다. 그래서 본 논문에서는 웹 사이트의 RSS와 Google Search API를 통해 기존 웹 크롤러의 문제를 해결하고 RMI와 NIO을 활용해 서버와 클라이언트간 네트워크 연결을 최소화해 빠른 크롤링 기능을 제공하는 분산형 웹 크롤러를 제안한다. 또한, 제안하는 웹 크롤러는 웹 문서를 구성하는 태그들에 대한 키워드 유사도 비교를 통해, 분석에 활용되는 중요 콘텐츠만을 자동 추출하는 기능을 제공한다. 마지막으로, 기존 웹 크롤러와 제안하는 크롤러의 성능 평가 결과를 통해 제안하는 웹 크롤러의 우수성을 입증한다.
인공지능으로 대표되는 4차 산업혁명에 대한 관심이 증가함에 따라 사회 전반에 빅데이터 및 머신러닝 활용하려는 움직임이 활발해지고 있다. 이러한 움직임은 다양한 분야에서의 예측 시스템 개발로 현실화되고 있다. 특히 영화 산업에서는 투자, 마케팅 등에 활용을 위해 흥행 여부를 사전에 예측하고자하는 여러 가지 시도가 있어왔다. 예전에는 영화에 대한 정적 데이터만을 고려한 예측이 주류를 이뤘으나, 최근에는 실시간으로 생성되는 소셜 데이터를 활용하여 예측하고자하는 노력이 진행되고 있다. 본 논문에서는 영화의 정적 데이터와 더불어 기사, 블로그, 영화평 등 다양한 피드백 정보를 활용한 예측 기법을 제안한다. 또한 제안한 기법을 활용하여 상대적으로 흥행에 성공한 영화만을 대상으로 이들의 흥행정도를 정량적으로 추정할 수 있는지의 여부를 실험적으로 평가하였다.
최근 '바이럴 마케팅' 으로 인해서 홍보에만 치중하는 블로그 게시물 등으로 인해 소비자의 불신이 깊어졌다. 또한, 이용후기를 거짓으로 작성하거나, 과장 확대하는 등의 마케팅 사업은 신문이나 TV 광고에 비해 가격이 저렴하면서도 효과가 커 각광받는 사업 중 하나로서 광고비 규모는 2016년 기준 '3조 3941억'으로 주요 광고수단으로 자리잡고 있다. 이러한 '바이럴 마케팅'으로부터 정보를 걸러주는 도구가 필요한 인터넷 환경이 되었다. 본 논문에서 제시하는 가짜 리뷰 필터링 어플리케이션 ADDAVICHI는 사용자가 '이벤트', '맛집' 등의 컨텐츠를 검색하면 블로그 키워등, 총 검색수, 신뢰도, 만족도 등을 추출하고 분석하여 제시한다. 신뢰도는 블로그에 있는 광고게시물 수와, 전체 게시물 수를 보여주고, 만족도는 신뢰도에서 걸러진 청정 게시물을 긍정 게시물과 부정게시물로 나눠서 보여준다. 마지막으로 키워드는 긍정 게시물에서 나온 리뷰 상위 세 단어 리스트를 보여준다. 이러한 방법으로 사용자가 광고 글로부터 벗어나서 정보를 해석할 수 있도록 지원한다.
연구목적: 본 연구는 빅데이터 플랫폼 '혜안'을 사용하여 2015년에서 2020년 사이의 산사태와 사방댐에 대한 언론 및 대중의 인식을 파악하고 방재 분야에서 '혜안'의 활용성을 확인하고자 수행되었다. 연구방법:빅데이터 플랫폼 '혜안'의 키워드 검색을 사용하여 2015~2020년의 '산사태'와 '사방댐'에 대한 검색 총량 및 시기에 따른 매체별 검색어 출현 횟수, 그리고 긍·부정 추이를 확인하였다. 연구결과:산사태에 비해 사방댐에 대한 인식이 현저하게 부족하며, 사방댐에 대한 언론보도와 트위터 및 블로그에서 나타나는 대중의 인식 수준 사이에 현저한 괴리가 나타난다. 산사태의 실제 발생 시기에 따라 극명하게 관심이 나타나는 '산사태'와 달리 '사방댐'에 대한 자료는 산사태의 실제 발생 시기와 시기적 연관성이 낮다. 사방댐에 대한 긍정적인 인식이 유추되지만 '혜안'으로는 재난 방지책에 대한 정확한 통계적 긍·부정 인식 확인이 어렵다. 결론: 전문가들이 사방사업에 대해 긍정적으로 인식하는 것에 비해 산사태에 대한 효과적인 방지책으로서의 사방댐에 대한 대중인식은 매우 저조하므로 사방사업에 대한 적극적인 홍보가 우선적으로 이루어져야 할 것이다. 추후 다양한 SNS 플랫폼에 대해 추가적인 빅데이터 조사와 함께 방재사업의 직접적 영향권에 있는 사람들을 대상으로 주기적인 현장 설문조사가 동반되어야 할 것이다. '혜안'을 사용한 방재 분야의 효과적인 인식 파악에는 한계가 있으므로 이를 활용한 지자체/정부적 정책 수립에는 신중을 기해야할 것이다.
본 연구에서는 빅데이터(big data)를 활용한 분석을 통해 문학치료에 대한 일반인들의 인식을 고찰하는 것으로 문학치료의 객관적인 인지도를 탐색하였다. '문학치료'에 대한 온라인상의 소셜 네트워크 서비스(SNS)자료에 대해 빅데이터 관점에서의 분석을 통한 의미정보 도출을 목적으로 텍스트 마이닝과 관련된 오피니언 마이닝 기법을 활용하여 문학치료와 관계된 키워드의 내용분석을 주요 연구방법으로 하였다. '문학치료'를 중점적으로 파악하면서,'독서치료'를 함께 비교 분석하였다. 연구 조사 기간은 2014년 10월 10일부터 2014년 11월 10일까지 30일 동안 블로그와 트위터 등의 소셜 네트워크 서비스(SNS)자료를 검색대상으로 하였다. 연구 분석 결과에 따라 문학치료 지평의 확산과 문학치료 지형의 구조적 조화, 문학치료 인식의 축을 견고하게 하는 것이 필요하다는 결론을 내릴 수 있다. 본 연구는 문학치료에 대한 일반인들의 인지도를 탐색하고 이에 관련한 문학치료의 활성화를 위한 대안을 제시할 수 있다는 점에서 의의를 찾을 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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