• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.197-217
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• 2018

음악은 인간의 감성을 소리로 표현하는 창조적 예술 행위이다. 음악은 사람들의 기분을 우울하게 혹은 기쁘게 변화시킬 수 있다. 따라서 음악을 감상하는 데 있어 감성은 소비자에게 적합한 음악을 찾고 들려주는 데 매우 중요한 요소인데, 다양한 음원 서비스에서 제공하는 추천 알고리즘은 사용자의 기본적인 정보(성별, 나이, 감상 횟수 등)와 사용자의 플레이 기록에 기반한 음악 추천 방식을 주로 사용하고 있다. 본 연구에서는 음악을 감상하는 개인의 감성을 고려하여 각 음원이 가지는 고유의 감성을 기본으로 한 음악 추천 알고리즘을 제안해 보고자 한다. 구체적으로, 사용자들이 자주 듣는 음악과 그렇지 않은 음악을 기준으로 '감정 패턴'을 추출 후 상관관계를 확인하고자 하며, 앞선 결과를 기반으로 사용자들이 원하는 노래에 대한 검색과 사용자 감성 기반 추천 방법을 도출해내보고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 사례기반추론 기법을 이용하여 사람들이 주로 듣는 음악과 비슷한 '감성 패턴'을 갖는 특정한 곡을 추천해주는 알고리즘을 개발하였다. 먼저, 분석에 필요한 감정 형용사를 정리하여 변수화 시키고, 의미 있는 것끼리 묶어 음악 감성지수를 개발하였고, 분석의 대상이 될 음원에 대해 고유의 감성지수 점수를 측정하였다. 마지막으로 도출된 점수의 결과를 통해 유사한 감정 패턴이 나오는 곡들을 유사 곡 리스트로 분류하고 사용자들에게 추천하는 과정을 거친다. 앞선 일련의 과정을 거처 도출된 결과는 음원 추천 시스템뿐만 아니라, 인기 있는 곡과 아닌 곡에 영향을 미치는 변수 도출 및 음원 출시 전, 해당 곡의 스트리밍 수 예측 모형 구축 등 다양한 용도로 사용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 기록학연구
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• 제25호
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• pp.3-46
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• 2010

전자기록관리는 수많은 사회적 기술적 요소가 상호작용하는 하나의 시스템이다. 신뢰받는 상태를 계속 유지하기 위해 전자기록관리기관은 감사와 인증의 정규적인 수행이 필요할 것이다. 이에 따라 개별 전자기록관리기관에서는 스스로의 신뢰도를 지속적으로 평가해보는 도구로 사용할 수 있고 스스로의 환경과 시스템을 자체 평가하여 부족한 부분도 파악할 수 있게 하는 도구의 필요성이 생겼다. 본 연구의 목적은 OAIS 참조모형(ISO 14721)과 영국 UKDA와 TNA의 자가진단보고서, TRAC 및 DRAMBORA 등 4개 표준과 국제모범사례를 분석하고, MoReq2와 현행 국내 법령 및 표준 등을 종합, 분석하여 자체인증도구를 개발하고자 하는 것이었다. 본 연구에서는 이 인증도구의 개발과정과 전체적인 틀을 기술함으로써, 타 기관에서도 기관의 특성에 따라 이러한 도구를 개발하고 자체적으로 활용할 수 있는 개발방법론을 제시하고자 하였다. 본 연구의 진행 결과, (기관) 운영관리, 분류체계 및 기준정보 관리, 입수, 등록 기술, 저장 보존, 처분, 서비스, 검색도구 제공, 시스템 관리, 접근통제 보안, 모니터링 감사증적 통계, 위험관리 등 총 12개 영역으로 진단영역이 확정되었다. 설정된 12개 영역 각각에 대해 각 영역별로 프로세스 맵 또는 기능차트 등을 만들고 업무기능을 분석한 후, 영역별 주요 업무기능 단위를 중심으로 구성된 54개의 '평가지표'가 도출되었다. 각 평가지표 별로 실제 자가진단을 시행할 수 있는 측정 가능하고 증빙이 가능하도록 작성한 208개의 '평가세부지표'를 도출하였다. 본 연구의 결과물로 생성된 이 지표는 전자기록관리기관의 감사인증도구로 사용될 수 있어, 기관 스스로 정기적으로 자가진단을 실행하는 데에 활용함으로써, 발견된 미비점을 보완하고 향후 기관의 발전 전략에 반영할 수 있다.

• 기독교교육논총
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• 제71권
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• pp.181-210
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• 2022

본 연구는 교회학교 유치부 관련 연구 동향을 알아보고자 하였다. 교회학교 유치부와 관련된 연구의 연구시기, 연구내용, 연구방법, 연구대상을 분석하여 교회학교 유치부 연구를 위한 기초자료를 제시하는데 목적이 있다. 본 연구를 위해 '교회학교', '유치부' 주제어로 국회도서관과 학술연구정보서비스(RISS)를 통해 검색된 국내 석·박사학위논문 50편을 추출하였다. 교회학교 유치부 관련 연구를 연구시기, 연구내용, 연구방법, 연구대상의 네 가지 준거로 분석하여 빈도와 백분율을 산출하였다. 연구결과, 첫째, 교회학교 유치부 연구논문의 연구시기별 동향은 1980년부터 2022년까지 석사학위 49편(98%), 박사학위 1편(2%)으로 나타났다. 연구시기별 동향은 석사학위 중심으로 연구가 이루어지고 있다. 둘째, 연구내용별 동향은 실천연구 27편(54%), 기초연구 23편(46%)으로 나타났다. 교회학교 유치부 관련 연구는 실천연구가 기초연구에 비해 상대적으로 높은 비율을 차지하였다. 셋째, 연구방법별 동향은 문헌연구 30편(60%), 양적연구 19편(38%), 질적연구 1편(2%) 순으로 나타났다. 교회학교 유치부 관련 연구는 문헌연구 중심으로 활발하게 이루어지고 있다. 넷째, 연구대상별 동향은 물적대상 35편(70%), 인적대상 15편(30%)으로 물적대상 중심으로 연구가 이루어졌다. 물적대상에서 교회학교, 매체 중심으로 연구가 이루어져서 교회학교와 가정 연계 연구가 필요하다. 교회학교 유치부 관련 연구는 성인(교사, 부모, 교육전도사) 중심의 연구가 이루어지고 있어, 교회학교의 유아에 대한 심층적 연구와 교회학교 유치부 현장의 목소리가 담긴 질적연구가 요구된다.

• 기독교교육논총
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• 제68권
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• pp.245-277
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• 2021

본 연구는 기독교 그림책 관련 연구 동향을 알아보고자 하였다. 기독교 그림책과 관련된 연구의 연구시기, 연구내용, 연구방법 연구대상을 분석하여 기독교 그림책 분야의 다양하고 균형 있는 연구를 위한 기초자료를 제시하는데 목적이 있다. 본 연구를 위해 '기독교 그림책', '성경 그림책', '기독교 동화', '성경 동화'를 주제어로 국회도서관과 학술연구정보서비스(RISS)를 통해 검색된 국내 석·박사학위논문 45편을 추출하였다. 기독교 그림책 관련 연구를 연구시기, 연구내용, 연구방법, 연구대상의 네 가지 준거로 분석하여 빈도와 백분율을 산출하였다. 연구결과, 첫째, 기독교 그림책 연구논문의 연구시기별 동향은 1999년부터 2021년까지 석사학위 43편(95.6%), 박사학위 2편(4.4%)으로 석사학위 중심으로 기독교 그림책 관련 연구들이 이루어지고 있다. 둘째, 연구내용별 동향은 기초연구 12편(26.6%), 실천연구 33편(73.4%)로 나타났다. 기독교 그림책 관련 연구는 기초연구보다 실천연구 중심으로 활발히 이루어지고 있다. 셋째, 연구방법별 동향은 양적연구 33편(73.4%), 문헌연구 11편(24.4%), 질적연구 1편(2.2%) 순으로 나타났다. 기독교 그림책 관련 연구는 양적연구 중심으로 이루어지고 있고, 상대적으로 문헌연구와 질적연구가 낮은 비율을 차지하였다. 넷째, 연구대상별 동향은 인적대상 35편(77.8%), 물적대상 10편(22.2%)으로 인적대상으로 이루어진 연구가 많았다. 인적대상에서 단일대상 33편(73.4%), 혼합대상 2편(4.4%)로 나타났고, 단일대상 중 유아·아동을 대상으로 하는 연구가 30편(66.7%)으로 높게 나타났다. 즉, 기독교 그림책 관련 연구는 유아-유아, 유아-교사, 유아-부모 간의 혼합대상보다 단일대상인 유아로 이루어진 연구 비율이 높았다.

• 기독교교육논총
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• 제69권
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• pp.77-104
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• 2022

본 연구는 숲놀이 연구 동향을 알아보고자 하였다. 숲놀이 연구의 연구시기, 연구내용, 연구방법 연구대상을 분석하여 숲놀이 연구의 활성화를 위한 기초 자료를 제공하고자 한다. 본 연구를 위해 '숲', '놀이', '숲놀이'를 주제어로 국회도서관과 학술연구정보서비스(RISS)를 통해 검색된 국내 석·박사학위논문 57편을 추출하였다. 숲놀이 연구를 연구시기, 연구내용, 연구방법, 연구대상의 네 가지 준거로 분석하여 빈도와 백분율을 산출하였다. 연구결과, 첫째, 숲놀이 연구의 시기별 동향은 2011년부터 2021년까지 석사학위 49편(85.9%), 박사학위 8편(14.1%)으로 석사학위 중심으로 숲놀이 연구가 이루어지고 있다. 둘째, 연구내용별 동향은 기초연구 16편(28.1%), 실천연구 41편(71.9%)으로 나타났다. 숲놀이 연구는 실천연구 중심으로 활발히 이루어지고 있다. 셋째, 연구방법별 동향은 양적연구 39편(68.4%), 질적연구 17편(29.8%), 문헌연구 1편(1.8%) 순으로 나타났다. 숲놀이 연구는 양적연구 중심으로 이루어지고 있고, 상대적으로 질적연구와 문헌연구가 낮은 비율을 차지하였다. 넷째, 연구대상별 동향은 단일대상 연구가 56편(98.2%).으로 나타났다. 단일대상은 아동 52편(91.2%), 교사 3편(5.2%), 부모 1편(1.8%) 순으로 나타났다. 혼합대상은 아동과 부모를 대상으로 한 연구가 1편(1.8%)으로 혼합대상으로 이루어진 연구가 필요하다. 물적대상 연구는 자연환경 42편(73.7%), 교육기관 13편(22.8%), 매체 2편(3.5%) 순으로 나타났다. 숲놀이 관련 가정환경 연구는 부족하여, 추후 숲놀이와 관련된 부모, 어린이-부모, 가정환경 등에 대한 연구가 이루어져야 한다.

• 기독교교육논총
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• 제77권
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• pp.47-62
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• 2024

연구 목적 : 기독교 영아기 부모 관련 연구를 연구시기, 연구내용, 연구방법으로 분석하여 기독교 영아기 부모 관련 연구과제 방향을 모색하고자 하였다. 연구 내용 및 방법 : 본 연구를 위해 1995년부터 2023년까지 출간된 국회도서관과 학술연구정보서비스(RISS)에서 국내 석·박사학위논문을 '기독교', '영아', '영아기', '부모'를 주제어로 검색하여 중복된 연구목록을 정리하여 총 40편을 추출하였다. 또한, 연구시기, 연구내용, 연구방법의 3가지 준거로 분류하고 분석하여 빈도와 백분율을 산출하였다. 결론 및 제언 : 기독교 영아기 부모 관련 연구는 2016-2020년 10편(25%)의 연구가 이루어져 다른 시기보다 기독교 영아기 부모 관련 연구가 활발하게 이루어졌다. 석사학위논문은 39편(97.5%), 박사학위논문은 1편(2.5%)으로 석사학위논문 중심으로 연구가 이루어졌다. 연구 내용에 따른 기독교 영아기 부모 관련 연구에서 실천연구는 34편(85%), 기초연구는 6편(15%)로 나타났다. 기독교 영아기 부모 관련 연구에서 부모교육 프로그램 개발, 영아용 공과교재 개발 등의 현장 관련 연구는 지속적으로 이루어졌으나, 기독교 영아기 부모 관련 이론, 철학, 인식 및 실태 조사 연구가 부족하였다. 연구 방법에 따른 기독교 영아기 부모 관련 연구에서 문헌연구 27편(67.5%), 양적연구 10편(25%), 질적연구 3편(7.5%)으로 문헌연구 중심으로 연구가 이루어졌다. 2016-2020년에 양적연구, 질적연구, 문헌연구가 다양하게 이루어졌다. 연구결과를 토대로 장기적 관점으로 기독교 유아기와 아동기 부모 연구, 관찰 및 면담으로 이루어진 심층적 질적연구, 단일연구를 보완할 수 있는 혼합연구 방법의 기독교 영아기 부모 관련 연구가 이루어져야 한다.

• 지능정보연구
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• 제24권3호
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• pp.67-88
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• 2018

최근까지도 중소기업의 지속성장 및 경쟁력 확보에 대한 중요함을 인식함에 따라, 정부 차원에서의 유형 자원(R&D 인력, 자금 등)에 대한 지원이 주로 투입되어 왔다. 그러나 사업지원의 적절성이나 효과성, 효율성 면에서 서로 상충되는 정책부분이 존재하여 과소 지원이나 중복 지원 등 지원체계의 비효율성 문제가 제기되어온 것도 사실이다. 정부나 기업 관점에서는 중소기업의 한정된 자원으로 인해, 외부와의 협력을 통한 기술개발 및 역량강화가 기업의 경쟁우위를 창출하는 근간이라 보고 있으며, 이를 위한 가치창출 활동을 강조하고 있다. 기업 레벨에서의 지식생태계 구축을 통해 일련의 가치사슬로부터 기업거래 관계를 분석하고 결과를 가시화할 수 있는 밸류체인 네트워크 분석이 필요한 것도 이 때문이다. 특허/제품/기업명 검색을 통해 관련 제품의 정보나 특허 보유 기업의 기술(제품) 현황 정보를 제공하는 기술기회발굴시스템(Technology Opportunity Discovery system), 기업(재무)정보와 신용정보을 열람하게 해주는 CRETOP이나 KISLINE 등은 존재하고 있으나 밸류체인 네트워크 분석기반으로 유사(경쟁)기업의 리스트나 향후 거래 가능한 잠재 거래처 정보를 제공해주는 시스템은 부재한 실정이다. 따라서, 본 고에서는 KISTI에서 개발 운영중인 기업 비즈니스 전략수립 지원 파트너인 '밸류체인 네트워크 시스템(Value Chain Network System : VCNS)'을 중심으로, 탑재된 네트워크 기반 분석모듈의 유형, 이를 지원하는 참조정보 및 데이터베이스(D/B)의 구성 로직과 시스템 활용방안을 고찰하며, 산업구조를 이해하고 기업의 신제품 개발을 위한 핵심정보가 되고 있는 지능형 밸류체인 분석 시스템의 네트워크 가시화 기능을 살펴보기로 한다. 한 기업이 다른 기업 대비 경쟁우위를 확보하기 위해서는 보유 특허 또는 현재 생산하고 있는 제품에 대한 경쟁자 식별이 필요하며, 세부 업종별 유사(경쟁)기업을 탐색하는 일은 대상기업의 사업화 경쟁력 확보에 핵심이 된다. 또한 기업간 비즈니스 활동인 거래정보는 유사 분야로 진출할 경우 잠재 거래처 정보를 제공하는 중요한 역할을 수행한다. 이러한 기업간 판매정보를 기반으로 구축된 네트워크 맵을 활용하여 기업 또는 업종 수준의 경쟁자를 식별하는 일은 밸류체인 분석의 핵심모듈로 탑재될 수 있다. 밸류체인 네트워크 시스템(VCNS)은 단순 수집된 종래의 기업정보에 밸류체인(value chain) 및 산업구조 분석개념을 접목하여 개별 기업의 시장경쟁 상황은 물론 특정 산업의 가치사슬 관계를 파악할 수 있다. 특히 업종구조 파악, 경쟁사 동향 파악, 경쟁사 분석, 판매처 및 구매처 발굴, 품목별 산업동향, 유망 품목 발굴, 신규 진입기업 발굴, VC별 핵심기업 및 품목 도출, 해당 기업별 보유 특허 파악 등 기업 레벨에서의 유용한 정보분석 툴로 활용 가능하다. 또한, 거래처 정보 및 재무데이터로부터 분석된 결과의 객관성 및 신뢰성을 기반으로, 현재 국내에서 이용 중인 15,000여개 회원기업과 연구개발서비스업 종사자, 출연(연) 및 공공기관 등에서 사업평가 정보지원, R&D 의사결정 지원 및 중 단기 수요예측 전망 등 다양한 목적(용도)에 밸류체인 네트워크 시스템을 활용할 수 있을 것으로 기대된다. 기업의 사업경쟁력 강화를 위해 정부기관 및 민간 연구개발서비스 기업을 중심으로 기술(특허) 및 시장정보가 제공되어 왔으며, 이는 특허분석(등급, 계량분석 위주) 또는 시장분석(시장보고서 기반 시장규모 및 수요예측 위주)의 형태로 지원되어 왔다. 그러나 기업이 사업화진출 단계에서 겪게 되는 애로요인의 하나인 정보부족을 해결하는데 한계가 있었으며, 특히 경쟁기업 및 거래가능 기업 후보군에 대한 탐색정보는 입수하기 어려웠다. 본 연구를 통해 제안된 네트워크맵 및 보유 데이터 기반의 실시간 밸류체인 가시화 서비스모듈이 중견 중소기업이 당면한 신규시장 진출시 경쟁기업 대비 예상점유율, (예상)매출액 수준, 어느 기업을 컨택하여 유통망(원자재/부품에 대한 공급처, 완제품/모듈에 대한 수요처)을 확보할 지에 대한 핵심정보를 제공할 수 있을 것으로 기대된다. 향후 연구에서는 대체기업(또는 대체품목) 경쟁지표의 개발과 연구주체의 참여를 통한 경쟁요인별 지표의 고도화 연구, VCNS의 성능향상을 위한 데이터마이닝 기술 및 알고리즘을 추가 반영하도록 수행하고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제21권4호
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• pp.37-51
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• 2015

인터넷 기술의 발전과 인터넷 상 데이터의 급속한 증가로 인해 데이터의 활용 목적에 적합한 분석방안 연구들이 활발히 진행되고 있다. 최근에는 텍스트 마이닝 기법의 활용에 대한 연구들이 이루어지고 있으며, 특히 문서 내 텍스트를 기반으로 문장이나 어휘의 긍정, 부정과 같은 극성 분포에 따라 의견을 스코어링(scoring)하는 감성분석과 관련된 연구들도 다수 이루어지고 있다. 이러한 연구의 연장선상에서, 본 연구는 인터넷 상의 특정 기업에 대한 뉴스 데이터를 수집하여 이들의 감성분석을 실시함으로써 주가의 등락에 대한 예측을 시도하였다. 개별 기업의 뉴스 정보는 해당 기업의 주가에 영향을 미치는 요인으로, 적절한 데이터 분석을 통해 주가 변동 예측에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 따라서 본 연구에서는 개별 기업의 온라인 뉴스 데이터에 대한 감성분석을 바탕으로 개별 기업의 주가 변화 예측을 꾀하였다. 이를 위해, KOSPI200의 상위 종목들을 분석 대상으로 선정하여 국내 대표적 검색 포털 서비스인 네이버에서 약 2년간 발생된 개별 기업의 뉴스 데이터를 수집 분석하였다. 기업별 경영 활동 영역에 따라 기업 온라인 뉴스에 나타나는 어휘의 상이함을 고려하여 각 개별 기업의 어휘사전을 구축하여 분석에 활용함으로써 감성분석의 성능 향상을 도모하였다. 분석결과, 기업별 일간 주가 등락여부에 대한 예측 정확도는 상이했으며 평균적으로 약 56%의 예측률을 보였다. 산업 구분에 따른 주가 예측 정확도를 통하여 '에너지/화학', '생활소비재', '경기소비재'의 산업군이 상대적으로 높은 주가 예측 정확도를 보임을 확인하였으며, '정보기술'과 '조선/운송' 산업군은 주가 예측 정확도가 낮은 것으로 확인되었다. 본 논문은 온라인 뉴스 정보를 활용한 기업의 어휘사전 구축을 통해 개별 기업의 주가 등락 예측에 대한 분석을 수행하였으며, 향후 감성사전 구축 시 불필요한 어휘가 추가되는 문제점을 보완한 연구 수행을 통하여 주가 예측 정확도를 높이는 방안을 모색할 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.109-122
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• 2014

현재 우리는 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, 이하 SNS) 상에서 수많은 데이터를 만들어 내고 있다. 특히, 모바일 기기와 SNS의 결합은 과거와는 비교할 수 없는 대량의 데이터를 생성하면서 사회적으로도 큰 영향을 미치고 있다. 이렇게 방대한 SNS 데이터 안에서 사람들이 많이 이야기하는 이슈를 찾아낼 수 있다면 이 정보는 사회 전반에 걸쳐 새로운 가치 창출을 위한 중요한 원천으로 활용될 수 있다. 본 연구는 이러한 SNS 빅데이터 분석에 대한 요구에 부응하기 위해, 트위터 데이터를 활용하여 트위터 상에서 어떤 이슈가 있었는지 추출하고 이를 웹 상에서 시각화 하는 트위터이슈 트래킹 시스템 TITS(Twitter Issue Tracking System)를 설계하고 구축 하였다. TITS는 1) 일별 순위에 따른 토픽 키워드 집합 제공 2) 토픽의 한달 간 일별 시계열 그래프 시각화 3) 토픽으로서의 중요도를 점수와 빈도수에 따라 Treemap으로 제공 4) 키워드 검색을 통한 키워드의 한달 간 일별 시계열 그래프 시각화의 기능을 갖는다. 본 연구는 SNS 상에서 실시간으로 발생하는 빅데이터를 Open Source인 Hadoop과 MongoDB를 활용하여 분석하였고, 이는 빅데이터의 실시간 처리가 점점 중요해지고 있는 현재 매우 주요한 방법론을 제시한다. 둘째, 문헌정보학 분야뿐만 아니라 다양한 연구 영역에서 사용하고 있는 토픽 모델링 기법을 실제 트위터 데이터에 적용하여 스토리텔링과 시계열 분석 측면에서 유용성을 확인할 수 있었다. 셋째, 연구 실험을 바탕으로 시각화와 웹 시스템 구축을 통해 실제 사용 가능한 시스템으로 구현하였다. 이를 통해 소셜미디어에서 생성되는 사회적 트렌드를 마이닝하여 데이터 분석을 통한 의미 있는 정보를 제공하는 실제적인 방법을 제시할 수 있었다는 점에서 주요한 의의를 갖는다. 본 연구는 JSON(JavaScript Object Notation) 파일 포맷의 1억 5천만개 가량의 2013년 3월 한국어 트위터 데이터를 실험 대상으로 한다.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.107-129
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• 2022

기술경쟁이 심화되고 있는 오늘날 신기술에 대한 선도적 위치의 선점이 중요하다. 선도적 위치의 선점과 적정시점에 기술 획득·관리를 위해 이해관계자들은 지속적으로 기술에 대한 탐색활동을 수행한다. 이를 위한 참고 자료로서 가트너 하이프 사이클(Gartner Hype Cycle)은 중요한 의미가 있다. 하이프 사이클은 기술수명주기(S-curve)와 하이프 수준(Hype Level)을 결합하여 새로운 기술에 대한 대중의 기대감을 시간의 흐름에 따라 나타낸 그래프이다. 새로운 기술에 대한 기대는 기술사업화뿐만 아니라 연구개발 투자의 정당성, 투자유치를 위한 기회의 발판이 된다는 점에서 연구개발 담당자 및 기술투자자의 관심이 높다. 그러나 산업계의 높은 관심에 비해 실증분석을 시도한 선행연구는 다양하지 못하다. 선행문헌 분석결과 데이터 종류(뉴스, 논문, 주가지수, 검색 트래픽 등)나 분석방법은 한정적이었다. 이에 본 연구에서는 확산의 주요한 채널이 되어가고 있는 소셜네트워크서비스의 데이터를 활용하여 'Gartner Hype Cycle for Artificial Intelligence, 2021'의 단계별 기술들에 대한 집단구조(커뮤니티)의 특성과 커뮤니티 간 정보 확산패턴을 분석하고자 한다. 이를 위해 컴포넌트 응집규모(Component Cohesion Size)를 통해 각 단계별 구조적 특성과 연결중심화(Degree Centralization)와 밀도(Density)를 통해 확산의 방식을 확인하였다. 연구결과 기술을 수용하는 단계별 집단들의 커뮤니케이션 활동이 시간이 지날 수록 분절이 커지며 밀도 역시 감소함을 확인하였다. 또한 새로운 기술에 대한 관심을 촉발하는 혁신태동기 집단의 경우 정보확산을 촉발하는 외향연결(Out-degree) 중심화 지수가 높았으며, 이후의 단계는 정보를 수용하는 내향연결(In-degree) 중심화 지수가 높은 것으로 나타났다. 해당 연구를 통해 하이프 사이클에 관한 이론적 기초를 제공할 것이다. 또한 인공지능기술에 대한 기술관심집단들의 기대감을 반영한 정보확산의 특성과 패턴을 소셜데이터를 통해 분석함으로써 기업의 기술투자 의사결정에 새로운 시각을 제공할 것이다.