• 농촌의학ㆍ지역보건
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• 제37권4호
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• pp.233-245
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• 2012

이 연구는 지역단위 예방접종률 시범조사를 통해 획득한 다양한 예방접종 자료를 분석하여 예방접종의 수진 관련 요인을 파악, 분석하였다. 2005년 2월부터 4월까지 일개 도농복합 지역사회 영유아 전수를 대상으로 해당 연령의 영유아들이 거주하는 가구를 조사자가 직접 방문하여 보호자를 대상으로 설문조사하였으며, 접종조사력에 대한 확인은 예방접종수첩자료를 우선적으로 하고, 없을 시에는 보호자의 기억력에 의존하여 조사하였다. 또한 2005년 5월부터 7월까지 지역 가구조사에서 확인된 예방접종 의료 기관을 대상으로 예방 접종력 확인 조사를 실시하였는데, 논산 및 대전지역 병의원에 대해서는 조사자가 직접 방문하였고, 타지역의 경우 우편 설문조사를 시행하였다. 예방접종수첩에 근거한 국가필수예방접종률은 DTaP 4차(79.3%)를 제외하고 92.7~96.4%였으며, 국가예방접종 완전접종률은 74.0%, 4:3:1 시리즈 완전접종률은 77.1%였다. 국가필수예방접종의 완전접종은 주 양육자가 부모인 경우(19개월 이상 영유아에서 교차비 0.59, 95% 신뢰구간 0.39-0.87), 출생순위가 셋째 이상에 비해 빠를수록(24개월 이상 영유아에서 교차비 1.79, 95% 신뢰구간 1.05-3.03) 접종률이 유의하게 높았다. 4:3:1 시리즈 완전접종은 19개월 이상 영유아에서 주양육자가 부모인 경우(교차비 0.58, 95% 신뢰구간 0.38-0.88), 출생순위가 첫째아일수록(교차비 1.94, 95% 신뢰구간 1.21-3.14) 접종률이 높았으며, 24개월 이상 영유아에서는 출생순위가 첫째아에서(교차비 2.23, 95% 신뢰구간 1.27-3.91) 유의하게 높았다. 90% 미만의 예방접종률을 보인 부적절한 수준의 예방접종에 대한 대책이 필요하며, 완전접종률을 높이기 위해서는 양육하는 부모의 존재와 출생순위 파악과 이에 대한 중재대책이 필요할 것이다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제51권1호
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• pp.80-99
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• 2018

전근대 사회에서 지방고을의 중심공간은 官衙(관아)가 있던 邑治(읍치)였다. 해안가 고을의 읍치는 읍성 안에 있었으나, 내륙 고을의 읍치는 성곽이 없이 관아만 있었다. 현재 양평군(楊平郡)인 양근군(楊根郡)과 지평현(砥平縣)은 관아만 있던 고을이었다. 양근군과 지평현에 관아가 정식으로 설치된 시점은 조선 초기이다. (1)조선 초부터 두 지역에 수령(守令)이 정식으로 임명되었던 점, (2)1703년(숙종 29)과 1465년(세조 11)에 양근군 동헌(東軒)과 지평현 객사(客舍)가 중수(重修)되었던 점, (3)조선 초부터 향교가 있었던 점 등이 조선 초부터 두 지역에 관아가 존재하였음을 증명한다. 조선시대 양근 지평관아의 주요건물은 아사(衙舍) 향청(鄕廳) 작청(作廳) 객사(客舍) 군관청(軍官廳) 등의 공해(公?), 향교 등의 교육시설, 사직단(社稷壇) 성황사(城隍祠) 여단(?壇) 등의 제단(祭壇)이었다. 현재 양근관아와 지평관아의 흔적은 거의 없다. 하지만 조선시대 지방관아의 공간구성 원칙 속에서 남아있는 문헌 고지도 유물 등을 분석한다면, 두 관아의 터[址]는 대략 찾을 수 있다. 문헌상 양근 아사[동헌] 터로 지목된 지역은 '현 양근중학교 앞 양평읍 관문1길 15(양근리 151)'이다. 실제 관문1길 일대에서 조선시대 백자편 기와편 등이 발견되며, 일부 주택에서 옛 동헌의 장대석을 재활용하는 모습도 확인된다. 한편 양근 객사 터로 추정되는 지역은 '현 양평경찰서 주변'이다. 하지만 양평경찰서 주변에서 객사의 흔적은 발견되지 않는다. 다만 양평경찰서 근처의 양평역 앞에 천주교 성지 표석이 있어, 이 일대가 관아 터였음을 알 수 있다. 지평관아의 주요건물(동헌 내아 작청 장청 군향고 연무정 화약고 향청 객사 등)은 현 관교길(지평리 238~250)을 따라 설치되었던 것으로 보인다. 비교적 정확한 위치를 알 수 있는 건물 터는 객사와 아사[동헌] 터이다. 객사 터로 지목된 지평리 238번지는 주민의 구술과 문헌 내용이 일치하며, 아사[동헌] 터로 추정된 지평리 248~250번지 일대는 백자편 기와편 옛 동헌의 담장 등이 발견된다.

• 동양고전연구
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• 제69호
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• pp.563-592
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• 2017

이 논문 ""경제문감 별집"에 나타난 주례 이념"을 고찰한 글이다. 주지하다시피 삼봉(三峯) 정도전(鄭道傳)은 후세의 평가가 어떻든간에 조선의 건국이념을 제시하고 관료 체제의 정비에 이르기까지 그의 손을 거치지 않은 것이 없을 정도로 조선 왕조 500년의 기틀을 다진 인물이다. 정도전은 "주례"를 사회개혁의 이념 모델로 삼아 태조 3년(1394)에 "조선경국전"을 찬진(撰進)하였다. "조선경국전"은 정도전이 신왕조의 문물제도를 정하는 일환으로 저술한 새로운 법전(法典)의 지침서(指針書)로서, 신왕조의 지배 사상인 유교이념에 바탕을 두고 있다. 이에 비해 "경제문감"은 "조선경국전" 치전(治典)의 내용을 보완한 것으로, 주로 재상의 직책과 재상의 직무를 비롯해 대간(臺諫)과 감사(監査)는 물론 지방 수령의 직책에 대해 논했다면, "경제문감별집"은 임금의 도리를 논한 "군도(君道)"와 임금의 도리를 역철학(易哲學)의 입장에서 부연한 "의론"으로 구성되어 있다. 즉, "경제문감"이 중국과 우리나라 역대 왕조의 재상 제도의 변천과 득실(得失)은 물론 재상의 직책과 진퇴의 자세를 상세히 기술하였을 뿐만 아니라 대간(臺諫), 위병(衛兵), 감사(監司), 수령(首領)의 직책과 직무에 대해 논하고 있으며, "경제문감별집"은 군주는 절대 권력을 휘두르는 것이 아니라, 군주수신(君主修身)을 통해 마음을 바로잡고 덕을 닦아 어질고 유능한 재상을 임명해 정치하게 하는 상징적인 존재로서 기능해야 한다고 하였다.

• 한국노년학
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• 제41권1호
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• pp.107-125
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• 2021

본 연구의 목적은 성별과 운동참여 형태에 따라 노인의 우울증과 인지기능 수준에 차이가 존재하는지 규명하는 것이다. 본 연구의 대상은 2017년에 보건복지부 한국보건사회연구원에서 진행한 노인실태조사에 참여한 만65세 이상의 노인 10,059명이다. 연구대상의 우울증은 SGDS를 활용하여 측정하였고 인지기능은 MMSE-DS를 활용하여 측정하였다. 수집된 데이터는 빈도분석, 신뢰도 분석, 이원분산분석을 활용하여 분석의 목적에 따라 분석하였다. 본 연구를 통하여 나타난 결과는 다음과 같다. 첫째, 성별과 운동참여 여부에 따른 우울증 수준 차이를 분석한 결과, 성별 및 운동참여 여부에 따른 주효과 모두 통계적으로 유의한 것으로 나타났으나 상호작용 효과는 통계적으로 유의하지 않았다. 둘째, 성별과 운동참여 빈도에 따른 우울증 수준 차이를 분석한 결과, 성별에 따른 주효과는 통계적으로 유의한 것으로 나타났으나 운동참여 빈도에 따른 주효과와 상호작용 효과는 통계적으로 유의하지 않은 것으로 나타났다. 셋째, 성별과 운동참여 시간에 따른 우울증 수준 차이를 분석한 결과, 성별 및 운동참여 시간에 따른 주효과는 통계적으로 유의한 것으로 나타났으나 상호작용 효과는 통계적으로 유의하지 않은 것으로 나타났다. 넷째, 성별과 운동참여 여부에 따른 인지기능 수준 차이를 분석한 결과, 성별 및 운동참여 여부에 따른 주효과는 통계적으로 유의한 것으로 나타났으며 상호작용 효과도 통계적으로 유의한 것으로 나타났다. 다섯째, 성별과 운동참여 빈도에 따른 인지기능 수준 차이를 분석한 결과, 성별 및 운동참여 빈도에 따른 주효과는 통계적으로 유의한 것으로 나타났으나 상호작용 효과는 통계적으로 유의하지 않은 것으로 나타났다. 여섯째, 성별과 운동참여 시간에 따른 인지기능 수준 차이를 분석한 결과, 성별 및 운동참여 시간에 따른 주효과와 상호작용 효과 모두 통계적으로 유의한 것으로 나타났다. 결론적으로 본 연구를 통해 남성과 여성 모두 운동에 참여하는 것이 우울증 감소 및 인지기능 향상을 돕는다는 것을 알 수 있었고 운동 참여시 여성의 인지기능의 향상 폭이 남성에 비해 더 큰 것을 확인하였다.

• 한국과학교육학회지
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• 제43권1호
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• pp.17-28
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• 2023

디지털 기반 지능 정보 사회로의 진입에 발맞추어 과학 교육과정에서는 과학과의 교과역량 함양을 강조하고 있으며, 역량 평가의 측면에서 컴퓨터 기반 평가가 관심을 받고 있다. 컴퓨터 기반 평가는 높은 실제성을 갖는 형태로 문항을 구현할 수 있고, 평가 결과를 데이터베이스로 축적하여 환류 체계를 구축함에 있어서도 이점이 있다. 다만, 평가 타당도 개선, 측정 효율성 저하, 관리 요소 증가 등의 문제를 해결할 필요가 있다. 본 연구에서는 학업성취도 평가가 지필평가에서 컴퓨터 기반 평가로 전환되는 과정에서 새로운 평가의 도입에 따른 학생들의 반응을 살펴보기 위해 2021년도에 시행된 학업성취도 평가의 지필평가와 컴퓨터 기반 평가의 병행시행 결과를 분석하였다. 특히, 동일한 문항을 평가 매체만을 변화시켰을 때 학생들의 성취에 미치는 영향, 컴퓨터 기반 평가의 장점을 살린 새로운 기능을 포함하여 문항을 구성했을 때의 변화가 학생들의 성취에 미치는 영향을 살펴보았다. 중학교 3학년 학생 7,137명이 지필평가와 2종의 컴퓨터 기반 평가 중 하나에 응시한 결과를 분석하였다. 평가 시행 후 집단별로 문항의 정답률과 변별도 평균을 산출하였으며, 학업성취도 출제 경험이 있는 과학교사 8명이 참여한 전문가 협의회를 통해 응답 특성에 대한 전문가 의견을 수렴하였다. 결과에 따르면 지필평가와 단순 모드 전환형 평가에서의 학생들의 성취 결과는 큰 차이는 없어 매체 효과가 거의 나타나지 않았다. 다만, 서답형 문항의 정답률이 컴퓨터 기반 평가에서 다소 높게 나타났음을 확인하였고, 이는 응답의 편이성과 관련되는 것으로 분석하였다. 한편, 컴퓨터 기반 평가 도입에 따라 새로운 기능들이 적용된 문항들에서 유사한 문항의 정답률과 차이가 10%p 이상인 문항들이 존재하였다. 학생들의 답지 반응을 분석한 바에 따르면, 이는 새로운 기능을 통해 마련한 혁신적인 문항들이 학생들의 이해 수준을 보다 세밀하게 파악한 결과로 볼 수 있었다. 결과를 토대로 컴퓨터 기반 평가를 도입하고 개발할 때 유의할 사항을 논의하고 시사점을 제시하였다.

• 벤처혁신연구
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• 제6권4호
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• pp.63-81
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• 2023

본 연구의 목적은 대학교 재학생을 대상으로 포토보이스 질적 연구방법을 활용하여 대학생이 인지하는 환경, 환경장벽, 친환경 행동의 모습을 파악하고자 하였다. 포토보이스 방법론을 활용하여 대학생의 시각으로 바라본 친환경행동의 동인과 행동의 모습을 공유하고 그에 관한 의미를 고찰하는 과정을 통해 친환경행동의 실천적 방안을 제시하고자 하였다. 환경이라는 대 주제 하에 참여자들이 직접 선정하여 다루게 된 3가지 하위 주제는 '내가 생각하는 환경이란', '나에게 환경장벽이란', 그리고 '나의 친환경 행동이란' 등으로 주제별 참여자가 일상생활 중 직접 촬영하여 선별한 사진을 통하여 자신의 생각을 표현하고 타인의 의견을 청취하여 공유하였다. 이러한 연구의 결과는 첫째, 연구 참여자들은 환경에 대하여 '낭비', '불편함', '미세먼지=환경오염', '위선태도' 등으로 직접 촬영하여 선정한 사진의 의미를 부여하였다. 둘째, 연구 참여자들은 환경장벽에 대하여 '비가시성', '무관심', '사회적시선', '비효율성', '강제성' 등으로 선택된 사진의 의미를 부여하였다. 마지막으로, 연구 참여자들은 친환경행동에 대하여 '리사이클', '에너지절약', '재사용' '일회용품 사용 줄이기' 등으로 선택된 사진을 의미화 하였다. 이러한 연구결과를 바탕으로 V-A-B모델의 확인과 소비자는 개인이 가진 가치와 태도, 그리고 행동이 위계관계를 구성한다는 점을 확인하였으며, 소비자의 일상생활에서 친환경 행동을 실천하는데 방해 요인이 분명 존재하고 있으며, 친환경적 소비 행동을 실천하기 위한 불편함 혹은 비편리성을 해소할 수 있는 방안이 필요하다는 연구의 시사점를 제시하였다.

• 지능정보연구
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• 제19권4호
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• pp.21-37
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• 2013

최근 지식기반 사회의 진입과 더불어 지식재산에 대한 관심이 증가하고 있다. 특히 하이테크산업을 이끌고 있는 ICT기업들은 지식재산의 체계적 관리를 위하여 끊임없이 노력하고 있다. 기업의 지적 자본을 대표하는 특허정보가 지속적으로 축적됨에 따라 정량적인 분석이 가능해졌다. 특허정보를 통하여 특허수준부터 기업수준, 산업수준, 국가수준에 이르기 까지 다양한 수준에서의 분석이 가능하다. 특허정보는 기술 현황을 파악하거나 성과에 미치는 영향을 분석하는데 활용되고 있다. 네트워크를 통한 분석은 지식 영향의 흐름을 나타내며, 이를 통하여 기술의 변화를 확인할 수 있을 뿐만 아니라 앞으로의 연구 방향을 예측할 수 있다. 네트워크를 활용한 분석 분야에서는 기업이 차지하는 네트워크상에서의 위치가 기업성과에 미치는 영향을 다각도에서 분석하는 연구가 진행되고 있다. 특허 인용 정보를 활용한 분석은 크게 두 가지로, 인용 횟수를 활용하는 인용지표 분석과 인용관계를 바탕으로 한 네트워크 분석으로 나뉜다. 본 연구는 기업간 규모의 차이가 기업 간 특허 인용 관계에 미치는 영향을 분석하고자 하였다. S&P 500에 등록된 IT 및 통신서비스를 제공하는 74개 기업을 선정하였으며 기업 간 특허 인용 관계를 구하기 위하여 2009년, 2010년의 특허 인용 정보를 수집하여 기업 간 특허 인용 관계를 나타냈다. 또한 기업규모를 대표하는 지표로 기업 총 자산에 대한 정보를 수집하였다. 기업규모에 따라 외부 지식에 대한 의존도가 달라지는 선행연구를 통하여 기업규모가 기업간 특허 인용 관계에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 이에 기업 간 총 자산의 차이에 절대값을 취한 값을 기업 간 거리로 정의하였으며, 기업 간 규모의 단순 차이를 기업 간 계층으로 정의하여 새로운 소시오매트릭스를 생성하였다. 2010년도 기업간 특허 인용 관계를 나타낸 소시오매트릭스를 종속변수로 하였으며, 2009년도 기업 간 특허 인용 네트워크, 기업 간 거리 및 계층을 독립변수로 하여 QAP분석 및 MR-QAP분석을 실시하였다. QAP분석 결과 기업 간 거리와 계층은 특허 인용 관계에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. MR-QAP분석에는 2009년도 기업 간 특허 인용 관계와 기업 간 거리만 유의함을 확인할 수 있었다. 특히 2009년도 기업 간 특허 인용 관계가 2010년도 기업 간 특허 인용 관계에 가장 큰 영향력을 행사하는 것을 볼 수 있어 기업 간 특허 인용관계는 연속성이 존재하는 것으로 볼 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.1-32
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• 2018

본 연구는 경제적으로 국내에 큰 영향을 주었던 글로벌 금융위기를 기반으로 총 10년의 연간 기업데이터를 이용한다. 먼저 시대 변화 흐름에 일관성있는 부도 모형을 구축하는 것을 목표로 금융위기 이전(2000~2006년)의 데이터를 학습한다. 이후 매개 변수 튜닝을 통해 금융위기 기간이 포함(2007~2008년)된 유효성 검증 데이터가 학습데이터의 결과와 비슷한 양상을 보이고, 우수한 예측력을 가지도록 조정한다. 이후 학습 및 유효성 검증 데이터를 통합(2000~2008년)하여 유효성 검증 때와 같은 매개변수를 적용하여 모형을 재구축하고, 결과적으로 최종 학습된 모형을 기반으로 시험 데이터(2009년) 결과를 바탕으로 딥러닝 시계열 알고리즘 기반의 기업부도예측 모형이 유용함을 검증한다. 부도에 대한 정의는 Lee(2015) 연구와 동일하게 기업의 상장폐지 사유들 중 실적이 부진했던 경우를 부도로 선정한다. 독립변수의 경우, 기존 선행연구에서 이용되었던 재무비율 변수를 비롯한 기타 재무정보를 포함한다. 이후 최적의 변수군을 선별하는 방식으로 다변량 판별분석, 로짓 모형, 그리고 Lasso 회귀분석 모형을 이용한다. 기업부도예측 모형 방법론으로는 Altman(1968)이 제시했던 다중판별분석 모형, Ohlson(1980)이 제시한 로짓모형, 그리고 비시계열 기계학습 기반 부도예측모형과 딥러닝 시계열 알고리즘을 이용한다. 기업 데이터의 경우, '비선형적인 변수들', 변수들의 '다중 공선성 문제', 그리고 '데이터 수 부족'이란 한계점이 존재한다. 이에 로짓 모형은 '비선형성'을, Lasso 회귀분석 모형은 '다중 공선성 문제'를 해결하고, 가변적인 데이터 생성 방식을 이용하는 딥러닝 시계열 알고리즘을 접목함으로서 데이터 수가 부족한 점을 보완하여 연구를 진행한다. 현 정부를 비롯한 해외 정부에서는 4차 산업혁명을 통해 국가 및 사회의 시스템, 일상생활 전반을 아우르기 위해 힘쓰고 있다. 즉, 현재는 다양한 산업에 이르러 빅데이터를 이용한 딥러닝 연구가 활발히 진행되고 있지만, 금융 산업을 위한 연구분야는 아직도 미비하다. 따라서 이 연구는 기업 부도에 관하여 딥러닝 시계열 알고리즘 분석을 진행한 초기 논문으로서, 금융 데이터와 딥러닝 시계열 알고리즘을 접목한 연구를 시작하는 비 전공자에게 비교분석 자료로 쓰이기를 바란다.

• 지능정보연구
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• 제26권1호
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• pp.135-149
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• 2020

인공지능을 기반으로 한 다양한 연구들이 현대사회에 많은 변화를 불러일으키고 있다. 금융시장 역시 예외는 아니다. 로보어드바이저 개발이 활발하게 진행되고 있으며 전통적 방식의 단점을 보완하고 사람이 분석하기 어려운 부분을 대체하고 있다. 로보어드바이저는 인공지능 알고리즘으로 자동화된 투자 결정을 내려 다양한 자산배분 모형과 함께 활용되고 있다. 자산배분 모형 중 리스크패리티는 대표적인 위험 기반 자산배분 모형의 하나로 큰 자산을 운용하는 데 있어 안정성을 나타내고 현업에서 역시 널리 쓰이고 있다. 그리고 XGBoost 모형은 병렬화된 트리 부스팅 기법으로 제한된 메모리 환경에서도 수십억 가지의 예제로 확장이 가능할 뿐만 아니라 기존의 부스팅에 비해 학습속도가 매우 빨라 많은 분야에서 널리 활용되고 있다. 이에 본 연구에서 리스크패리티와 XGBoost를 장점을 결합한 모형을 제안하고자 한다. 기존에 널리 사용되는 최적화 자산배분 모형은 과거 데이터를 기반으로 투자 비중을 추정하기 때문에 과거와 실투자 기간 사이의 추정 오차가 발생하게 된다. 최적화 자산배분 모형은 추정 오차로 인해 포트폴리오 성과에서 악영향을 받게 된다. 본 연구는 XGBoost를 통해 실투자 기간의 변동성을 예측하여 최적화 자산배분 모형의 추정 오차를 줄여 모형의 안정성과 포트폴리오 성과를 개선하고자 한다. 본 연구에서 제시한 모형의 실증 검증을 위해 한국 주식시장의 10개 업종 지수 데이터를 활용하여 2003년부터 2019년까지 총 17년간 주가 자료를 활용하였으며 in-sample 1,000개, out-of-sample 20개씩 Moving-window 방식으로 예측 결과값을 누적하여 총 154회의 리밸런싱이 이루어진 백테스팅 결과를 도출하였다. 본 연구에서 제안한 자산배분 모형은 기계학습을 사용하지 않은 기존의 리스크패리티와 비교하였을 때 누적수익률 및 추정 오차에서 모두 개선된 성과를 보여주었다. 총 누적수익률은 45.748%로 리스크패리티 대비 약 5% 높은 결과를 보였고 추정오차 역시 10개 업종 중 9개에서 감소한 결과를 보였다. 실험 결과를 통해 최적화 자산배분 모형의 추정 오차를 감소시킴으로써 포트폴리오 성과를 개선하였다. 포트폴리오의 추정 오차를 줄이기 위해 모수 추정 방법에 관한 다양한 연구 사례들이 존재한다. 본 연구는 추정 오차를 줄이기 위한 새로운 추정방법으로 기계학습을 제시하여 최근 빠른 속도로 발전하는 금융시장에 맞는 진보된 인공지능형 자산배분 모형을 제시한 점에서 의의가 있다.

• 지능정보연구
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• 제20권1호
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• pp.163-176
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• 2014

소셜미디어 확산으로 많은 사용자들이 SNS를 통해 자신의 생각과 의견을 표출하며 다른 사용자들과 상호작용하고 있다. 특히 트위터와 같은 마이크로블로그는 짧은 문장을 통해 영화, TV, 사회 현상 등과 같은 공통의 주제에 대해 많은 사람이 즉각적으로 의견을 표출하고 교환하는 플랫폼의 역할을 수행하고 있다. TV방송 프로그램에 대해서도 의견과 감정을 마이크로블로그를 통해 표출하고 있는데, 본 연구에서는 마이크로블로그의 내용과 시청률과의 관계를 살펴보기 위해, 지난 공중파 방송 프로그램에 대한 트윗을 수집하고 부적절한 트윗들을 제거한 후 형태소 분석을 수행하였다. 추출된 형태소뿐 아니라 이모티콘, 신조어 등 사용자가 입력한 모든 단어들을 후보 자질로 삼아 시청률과의 상관관계를 분석하였다. 실험을 위해 2013년 1월부터 10개월간의 예능프로그램 트윗의 데이터를 수집하여 전국 시청률 데이터와 비교 분석을 수행하였다. 트윗의 발생량은 일주일 중 방송된 요일에 가장 많았으며, 특히 방송시간 부근에서 급격히 증가하는 모습을 보였다. 이것은 전국에 동시간에 방송되는 공중파 프로그램의 특성상 공통된 관심 주제를 제공하기 때문에 나타나는 현상으로 여겨진다. 횟수 기반 자질로 방송 일의 총 트윗 수와 리트윗 수, 방송시간 중의 트윗 수와 리트윗 수와 시청률과의 상관 관계를 분석하였으나 모두 낮은 상관 계수를 나타냈다. 이것은 단순한 트윗 발생 빈도는 방송 프로그램의 만족도 또는 시청률을 제대로 반영하고 있지 못함을 의미한다. 내용 기반 자질로 추출한 단어들 중에는 높은 상관관계를 보여주는 단어들이 발견되었으며, 표준어가 아닌 이모티콘과 신조어 중에도 높은 상관관계를 보여주는 자질이 나타났다. 또한 방송시작 전과 후에 따라 상관계수가 높은 단어가 상이함을 발견하였다. 매주 같은 시간에 방송되는 TV 프로그램의 특성상, 방송을 기다리고 기대하는 내용의 트윗과 방송 후 소감을 표현하는 트윗의 내용에 차이가 존재하였다. 이러한 분석결과는 단어에 따라 시청률과 연관성이 높은 시간대가 달라짐을 의미하며, 시청률을 측정하고자 할 때 각 단어들의 시간대를 고려해서 사용해야 함을 의미한다. 본 연구에서 제안한 방법은 기존의 표본 추출을 통해 이루어지는 TV 시청률 측정을 보완할 수 있는 방법에 활용할 수 있으리라 기대된다.