• 제목/요약/키워드: 빅카인즈 서비스

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언론사 뉴스 빅데이터를 통해 살펴본 『교육감 직선제』 (『Superintendent's Direct Election System』 shown in Media News Big Data)

  • 권충훈
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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    • pp.351-354
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    • 2022
  • 본 연구는 최근 2022년 6월 1일에 실시된 전국 시도교육청 교육감 선거를 계기로 진행된 연구이다. 본 연구의 목적은 2010년 1월 1일부터 2022년 6월 10일까지 '교육감 직선제'를 다룬 언론사 기사들을 분석하여 그 결과를 객관적으로 제시하는 것이다. 분석 대상은 2010년 1월 1일부터 2022년 6월 10일까지 기간을 설정한 후, '교육감'과 '직선제' 2개의 용어가 모두 포함된 국내 54개 주요 언론사 뉴스 기사들(5,610건)이다. 본 연구에서는 뉴스 빅데이터 분석시스템인 빅카인즈(BIGKinds) 서비스를 적극적으로 이용하여 뉴스 트렌드 분석, 네트워크(관계도) 분석, 연관어 분석 등을 진행하였다. 본 연구자료는 관련 학문 연구자와 교육 현장 종사자들에게 시사점을 줄 수 객관적인 자료로 활용될 것이다. 본 연구는 향후 지방교육자치와 교육감 선거의 발전적 모델 탐색을 위한 다양한 연구 과정으로 확대 전개하고자 한다.

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인공지능 서비스 로봇 시장의 동향 (Artificial Intelligence Service Robot Market Trend)

  • 황의철
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제63차 동계학술대회논문집 29권1호
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    • pp.111-112
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    • 2021
  • 로봇은 인공지능(AI) 기술을 비롯해 빅데이터, 센서기술, 클라우드 등 다양한 신 분야의 축적된 기술력과 노하우를 필요로 한다. 코로나 19 여파로 비대면 서비스에 대한 수요가 증가하고 정보통신기술이 발전되고 있는 가운데 청소용, 잔디 깎기, 가사용, 동반자, 엔터테인먼트 및 레저용, 노약자 및 장애인 지원 로봇 등 우리생활 주변에서도 서비스 로봇이 빠르게 도입되고 있다. 본 논문에서는 최근 3년간(2018.1~2020.12) 중앙지, 경제지 등 54개 언론사 기사를 빅카인즈와 데이터랩을 이용하여 서비스 로봇&인공지능을 키워드로 관계도 분석, 키워드 트렌드, 연관어 분석을 하였다. 연관어 키워드 빈도수로는 인공지능(534), LG전자(157), 드론(112), 자율주행(101), 빅데이터(81), 로보티즈(61), 사물인터넷(34) 순으로 서비스 로봇의 성장은 인공지능을 비롯한 4차 산업혁명 관련 기술과 연관성이 매우 컸다. 2016년~2020년 기간에 산업용 로봇은 1.89배 증가했으며, 서비스 로봇은 5.21배 증가하여 서비스 로봇의 수요가 다양한 분야에서 확산됨을 확인할 수 있었다.

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메타버스를 이용한 비대면 교육환경의 확산 현황 분석 (Analysis of the Spread of Non-face-to-face Educational Environment using Metaverse)

  • 황의철
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
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    • pp.163-164
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    • 2022
  • 본 연구는 최근 2년(2019.12.1.~2021. 11.30)간 빅카인즈를 이용하여 '메타버스 AND 비대면 교육' 키워드가 포함된 뉴스 검색 결과 1148건을 바탕으로 관계도 분석, 연관어 키워드 빈도수 및 연관어 가중치 분석을 하였다. 첫째, 관계도 분석에서 가중치 '5'로 적용한 12개의 키워드 가중치로 코로나19(64), 아바타(43), 코로나(22), 유니버스(21), 게더타운(15), 패러다임(12), 신입사원(12), 로블록스(7)로 나타났다. 둘째, 연관어 키워드 월간 빈도수로는 2019.12~ 2020.9(0건), 2020.10(1건), 2021.3(19건), 2021.4(34건), 2021.6(72건), 2021.9 (196건), 2021.11애는 233건으로 급격하게 증가하였다. 셋째 키워드와의 연관성(가중치/키워드 빈도수)으로 코로나19(113.96/515), 가상세계(67.75/ 344), 메타버스(58.36/103), 메타(49.8/5730), 가상공간(45.57/380) 순이었다. 이 분석 결과에서 위드코로나 시대의 비대면 교육으로 메타버스에 기반을 둔 가상공간 활용 교육은 더욱 증가될 것으로 예상된다.

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Comparative Analysis of News Articles related to Airlines and Staff the Previous Corona19(2019) and After Corona19(2020)

  • Kim, Jeong-O;Kwon, Choong-Hoon
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제25권7호
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    • pp.167-173
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    • 2020
  • 본 연구는 코로나19의 세계적 대유행(Pandemic)으로 인하여 세계경제가 다양한 문제에 직면하는 상황에서 항공사와 종사원에대한 기사들은 코로나19이전과 이후에 어떤 변화를 나타내고 있는지 시기적인 분석을 통한 언론사뉴스 기사건수와 트렌드를 분석해보고자 하는 것이다. 이를 위해 한국 언론진흥재단(Korea Press Foundation) 빅카인즈(Bigkinds) 뉴스 분석 서비스를 이용하여 코로나19 이전과 이후 항공사와 종사원에 관련된 기사건수와 트렌드를 분석하여 시각화하였다. 이를 위해 2019년 1월1일에서 5월 31일까지 그리고 2020년 1월 1일에서 5월 31일까지 빅카인즈 서비스 시스템을 통해 추출하였다. 분석 결과 코로나19 이전 과 이후에 기사건수는 항공관련이벤트가 발생한 경우 폭발적으로 증가하였다. 그리고 구조조정관련 뉴스로 트렌드의 변화가 일어나고 있음을 확인할 수 있었다. 코로나19의 영향에 따른 항공 산업의 위기 극복을 위해 정부 및 항공사의 적극적인 노력이 필요할 것이다. 본 연구 결과는 코로나19 이전과 이후 뉴스기사와 관련된 건수와 트렌드를 분석하여 향후 항공사 및 종사원에게 닥칠 수 있는 영향에 대한 전략 수립에 필요한 실무적 시사점을 제시하였다는 점에서 의의를 갖는다.

Analysis of the relationship between service robot and non-face-to-face

  • Hwang, Eui-Chul
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제26권12호
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    • pp.247-254
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    • 2021
  • 코로나19가 확산되면서 비대면 활동이 요구되었고, 서비스로봇의 활용 분야는 점차 증가되고 있다. 본 논문은 뉴스 빅데이터 분석시스템인 빅카인즈를 활용하여 최근 3년(2018.10~2021.9)간 '서비스로봇 AND 비대면' 키워드가 포함된 키워드 검색을 통하여 코로나19 전후에 서비스로봇의 사용 증가 추세와 비대면과의 연관성을 분석하였다. 그 결과 1차(2018.10~2019.9) 기간에 키워드 빈도수 0건, 2차(2019.10~2020.9) 기간에 52건, 3차(2020.10~2021.9) 기간에는 112건으로 2차 기간에 비하여 115% 증가하였다. 2~3차 기간에 관계도 키워드 트렌드 연관어 분석에서 공통으로 거론되는 키워드로는 코로나19, 인공지능, 산업통상자원부, LG전자이었으며, 코로나19의 가중치가 제일 크게 나타나 분석 키워드에 연관성이 가장 큰 것을 확인할 수 있었다. 코로나19의 확산으로 비대면이 요구되고 정보통신 기술의 발전으로 서비스로봇은 그 활용 분야가 급격하게 증가하고 있다. 이에 따른 비대면 경제를 이끌 서비스 로봇의 상용화를 위하여 안전, 성능 분야의 표준화 및 전문성이 요구되는 인력양성이 시급한 실정이다.

QR코드에 대한 언론 보도 경향: 2008-2023년 뉴스 빅데이터 분석 (An Analysis of News Media Coverage of the QRcode: Based on 2008-2023 News Big Data)

  • 김선정;이지수
    • 정보관리학회지
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    • 제41권2호
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    • pp.269-294
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    • 2024
  • 본 연구는 QR코드 주제 관련 뉴스의 보도 경향 분석을 위해 한국언론진흥재단의 빅카인즈에서 2008년부터 2023년까지 16년간의 뉴스 기사 데이터 13,335건을 수집하였다. 연간 및 주제별 보도량을 통해 양적 변화 추이를 살펴보고, 단어 빈도 분석을 실시하였으며, 동시 출현 단어를 활용한 네트워크 분석을 통해 시기별 주요 보도 내용을 분석하였다. 분석 결과는 다음과 같다. QR코드 관련 언론에서의 보도는 지속적으로 증가하였으며, 2020년에 보도량이 가장 많은 것으로 나타났다. 'IT·과학' 주제에서 가장 많이 보도되었으며, '스마트폰', '서비스', '애플리케이션', '결제' 등이 QR코드와 함께 주요 단어로 다뤄졌다. 연구 결과, 언론을 통해 QR코드의 정보 제공 및 전달, 정보의 인식 및 식별 기능이 부각 되었다. QR코드는 정보통신기술의 발달과 모바일 기기의 보편화에 따라 그 사용이 확대되었으며, 사회의 전반에서 대중적인 정보 매체로 활용되고 있는 것으로 나타났다.

가상·증강현실을 활용한 에듀테크 동향 분석 (Analysis of Edu-Tech Trends Using Virtual and Augmented Reality)

  • 황의철
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제63차 동계학술대회논문집 29권1호
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    • pp.115-116
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    • 2021
  • 5세대(5G) 이동통신망의 보급과 코로나19 여파로 비대면 시대가 열리면서 가상 증강현실(VR·AR)을 기반으로 한 '실감(XR·Extended Reality)경제가 본격화 되었다. 가상증강현실의 적용분야로는 게임·영화 등 엔터테인먼트, 제조업, 쇼핑 및 전자상거래, 병원·의료기기, 고객서비스, 지식서비스교육 분야 등이 있다. 본 논문은 VR·AR&교육콘텐츠를 키워드로 최근 3년(2018.1.1.~2020.12.31.)간 중앙지, 경제지 등 54개 언론사 기사를 빅카인즈와 데이터랩을 이용하여 관계도 분석, 월간 키워드 트렌드, 연관어 분석을 하였다. 'VR, AR, 에듀테크'를 키워드로 뉴스 검색결과 63,959건 중 '에듀테크' 검색결과 2018년 632건, 2019년 1043건, 2020년 2389건으로 해마다 급 상승하였다. '(AR+VR)AND 교육콘텐츠'에 대한 검색 결과 연관성(키워드 빈도수)이 높은 키워드로는 증강현실(120), 가상현실(116), 인공지능(114), 에듀테크(100), 코로나19(66), 실감형(65), 아이들(61), VR·AR(56), ICT(35), 빅데이터(25) 순으로 가상·증강현실 기술 발전, 코로나19의 장기화, 교육의 효율성으로 에듀테크 분야의 활용도가 급격히 증가함을 확인할 수 있었다.

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재난문자에 대한 뉴스 빅데이터 분석 (News Big Data Analysis on Disaster Warning Text Message)

  • 이현지;변윤관;최성종
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2019년도 하계학술대회
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    • pp.194-196
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    • 2019
  • 본 연구에서는 재난문자에 대한 뉴스양과 주요 이슈에 대해 알아보았다. 뉴스 빅데이터 서비스인 빅카인즈를 통해 분석을 실시한 결과, '재난문자' 관련 뉴스가 2016년에 186건으로 전년대비 약 18.6배 증가하는 급격한 성장세를 보였다. 이후 '재난문자' 관련 뉴스는 높은 수치를 유지하는 것으로 나타났다. 지진이 다른 재난에 비해 많은 비중을 차지하였지만 지진이 다수를 차지한 2016년 대비 2017년과 2018년은 지진 외에 다양한 재난에 대해 다루어졌다. 그리고 '재난문자' 연관어 중 행정안전부(국가안전처, 행안부 용어 포함)가 가장 비중 있게 다루어졌고, 기상청과 국민도 비중 있게 다루어진 용어로 나타났다.

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코로나 19 뉴스데이터 분석 및 시각화 (Covid 19 news data analysis)

  • 허태성;황인용
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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    • pp.241-242
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    • 2021
  • 본 논문에서는 2020년 1월부터 2020년 8월까지 8개월간의 유통되었던 코로나 19와 관련된 뉴스 데이터를 이용하여 기간 및 지역별 단어의 빈도수를 구하고, 그 결과를 활용해 코로나 19와의 상관관계를 분석하고, 시각화하였다. 뉴스데이터는 한국언론진흥재단에서 운영하는 뉴스 빅데이터 시스템인 '빅카인즈'에서 수집된 데이터를 이용하였다. 본 논문에서 웹서비스를 활용해 시각화하였으며 지역과 기간을 선택하면 분석한 결과를 불러와 전체 지역대비 선택한 지역의 뉴스 빈도수, 선택한 지역의 주요 키워드, 주요 키워드의 지역별 일자별 변화 등을 보여주고 있다. 이러한 시각화를 통해 이전에 발생되었던 사건에 대해 주요 키워드와 코로나 19의 상관관계를 쉽게 파악을 할 수 있다.

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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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