• 정보관리학회지
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• 제20권3호
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• pp.277-297
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• 2003

이 연구는 색인어가 특정 주제 영역의 지식 구조를 표현할 수 있다는 것을 전제로 한다. 여기에서는 문헌정보학 관련 학술지인 정보관리학회지, 한국도서관정보학회지, 한국문헌정보학회지 등에 수록된 논문을 대상으로 국회도서관이 배정한 색인어를 클러스터링하여 문헌정보학의 지식 구조를 파악하였다. 그 과정에서, 색인어간의 연관도 및 동시 출현 빈도를 이용하여 색인어 군집을 생성하였고, 초출색인어와 시기 구분에 의한 시계열 분석을 수행함으로써 문헌정보학의 발전 과정과 그 동향을 밝혔다. 또한 색인어 군집에 의해 도출된 지식 구조와 기존의 전통적인 분류체계의 지식 구조를 비교하여 두 지식 구조간의 차이를 분석하였다.

• 한국기록관리학회지
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• 제14권1호
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• pp.7-24
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• 2014

본 연구의 목적은 한국 근대 여성 구술기록물의 효율적인 주제 접근을 위한 시소러스를 개발하는 것이다. 이를 위해 문헌 연구와 국내외 시소러스 사례 분석을 수행하였고, 구술기록물에 입력된 색인어를 중심으로 시소러스를 구축하였다. 구축 과정은 총 5단계로 1단계는 한국 근대를 산 53명의 여성 구술자의 구술기록물에 입력된 한글 색인어 총 1,784개 추출하여 용어의 특성을 분석하였다. 2단계에서는 수차례에 걸쳐 해당 분야 전문가 회의를 거쳐 시소러스 대상 용어를 선정하였고, 3단계에서는 용어에 대한 등위 계층 연관 관계를 설정하였다. 4단계에서는 웹기반 시소러스 관리시스템을 개발한 후, 용어 및 관계 정보를 입력하였고, 5단계에서는 입력된 용어의 정보와 관계를 전문가 집단이 재검토하였다. 구축된 시소러스는 일반 주제어를 비롯한 지명, 장소명, 인명, 단체명 등 고유명사가 포함된 39개 대주제 영역의 1,076개의 용어로 구성되었으며 추후 추가적인 구술기록물을 바탕으로 확장될 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권11호
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• pp.229-238
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• 2020

4차 산업혁명의 도래와 포스트 코로나는 국내외 국가들의 정보통신기술(ICT) 시대를 앞당겨 대학의 교육과정·교육내용·교육방법에 대한 혁신적인 변화를 가져오고 있다. 본 논문은 최근 4년(2016.6~2020.5)간 한국언론진흥재단의 BigKinds와 네이버의 DataLab 시스템을 이용하여 대학의 교육과정 변화에 대해 분석하였다. '대학 교육과정 혁신·창의·융합'의 키워드로 검색된 633건의 관계도 분석, 월별 키워드 트렌드, 연관어 분석으로 다음의 3가지 결과를 도출하였다. 첫째, 관계도 분석결과 최근 4년(2016~2020)간 빈도수(1~7위)는 교육부(190), 산업혁명(154), 시스템(137), 진로(136), 글로벌(131), 스마트(97), 재학생(95)순이었다. 둘째, 연관어 키워드 빈도수로는 인재양성(136), 산학협력(119), 교육부(86), 특성화(69), LiNC(62) 순으로 대학의 인재양성을 위해서는 정부(교육부)의 지원과 인재양성, 산학협력, LiNC, 특성화의 중요성을 보여 주었다. 본 연구 결과 교육의 패러다임은 4차 산업혁명의 인공지능 환경으로 특성화·산학협력·스마트·글로벌화의 방향과 4차 산업혁명 시대의 창의인재를 육성하는 미래의 교육방향을 제시하는데 의의가 있었다.

• Journal of Platform Technology
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• 제11권3호
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• pp.83-97
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• 2023

본 연구는 시멘틱 네트워크 분석을 통해 방대한 뉴스 기사를 분석하여 창업 트렌드를 파악하고자 하였다. 한국언론진흥재단에서 제공하는 빅카인즈 기사 분석 서비스를 이용해 2013년 1월부터 2022년 12월까지 19개 신문사의 뉴스 기사 330,628건을 종합적으로 분석하였다. 이 연구는 사회적 환경과 글로벌 경제 트렌드가 창업에 미치는 영향을 고려하여 최근 10년 동안 주요 이슈의 변화를 탐구하는 데 중점을 두었다. 또한 코로나-19 팬데믹 전후의 뉴스 기사 수와 이슈 변화를 비교하여 빈도 분석, 관계 분석, 연관어 분석을 통해 창업 트렌드를 시각화 하여 제시하였다. 연구 결과, 창업 연관어의 상위 키워드는 창업의 활성화, 사업화 등이고, 코로나-19와 창업 키워드 간의 상관관계는 선형적인 의미에서 거의 무시할 수 있는 수준이었으나, 팬데믹 기간동안 뉴스 기사 수는 감소하여 영향을 미치는 것으로 나타났다. 특히 가장 많이 언급된 키워드는 중소벤처기업부, 장소는 미국, 인물은 한정화. 기관은 중소벤처기업부로 나타났으며 창업분야는 어떤 분야보다 사회적 이슈에 다각적인 영향을 받고,시기적 접근 빈도가 증가하는 중요한 특징이 나타났다. 본 연구결과는 창업 관련 이슈 및 사건에 대한 이해와 탐구에 필수적인 기초자료를 제공하여 향후 해당 분야 연구주제를 제안할 연구로서의 의미가 있다.

• 지식경영연구
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• 제24권3호
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• pp.217-237
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• 2023

최근 전 세계적으로 예상치 못한 거대한 경제적 리스크를 연속적으로 겪으면서, ESG 경영은 기업의 필수 생존전략으로 부상하였다. 특히 코로나 팬데믹으로 인한 공급망 전쟁은 리스크의 불확실성을 야기하였으며, 유통업계에서는 지속가능성을 확보할 수 있는 ESG 경영이 중요해지고 있다. 이러한 상황 속에서, 유통업계와 ESG 경영의 연결점을 강화하고 이를 효과적으로 관리하기 위해 블록체인 기술의 도입이 중요하게 여겨지고 있다. 유통업계에 블록체인 기술을 도입한 비즈니스 모델은 많은 연구를 통해 제시되고 있지만, 유통업의 ESG 경영에 블록체인을 적용하는 것에 대해 그 가능성 및 효과성을 입증한 연구는 아직까지 제한적이다. 따라서 본 연구에서는 국내 관련 연구를 대상으로 텍스트 마이닝 기법 중 하나인 연관어 분석을 통해 블록체인 기술과 ESG 경영이 유통업계에서 어떤 연결성을 가지고 있는지 분석하였다. 이를 통해 유통업계 ESG 경영의 블록체인 도입 가능성을 확인하고 이를 실현하기 위해 향후 연구에서 어떠한 방향으로 연구를 진행하여야 하는지 주요 키워드를 통해 연구 방향성을 제시하였다. 본 연구를 통해 도출된 결과는 향후 유통업계의 ESG 경영을 위한 블록체인 기반 비즈니스 모델 구축의 기초 연구로 활용될 것으로 기대한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권9호
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• pp.14-33
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• 2018

본 연구는 경향신문, 국민일보, 한겨레, 한국일보 총 4개의 신문기사에서 정보화 및 도서관과 관련해서 1998년부터 2017년까지 20년간의 객관적인 신문 데이터를 통해 한국의 정보화 트렌드를 분석해 보고자 수행되었다. 이에 본 연구는 뉴스 빅데이터 시스템인 빅카인즈(BigKinds)를 활용하여 메타데이터 및 연관어(공기어) 분석 결과를 바탕으로, 키워드 '정보', '정보화'와 '도서관'의 시대별, 분야별로 단순빈도 분석과 군집 및 분류 등의 결과를 분석하여 제시하였고, 이를 바탕으로 정부기관의 발행물인 '정보화백서'와 문헌정보학 분야의 '학술지'의 연구 주제와 비교를 통해 언론과 연구에서 나타나는 정보화의 경향을 비교, 분석해 보았다. 본 연구는 언론을 바탕으로 형성된 국내 정보화의 트렌드를 해석하고자 시도했으며, 장기시계열적 데이터인 신문기사의 빅데이터를 활용하여 분석하였다는데 그 의의가 있다. 연구결과를 바탕으로 국내의 정보화와 함께한 도서관의 성장과 발전의 함의와 시사점을 제시하였다. 또한 향후 지속적인 연구를 통해 정보화와 도서관정보화정책 발전방향의 기본적인 틀을 만들 수 있을 것이라 기대한다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제40권2호
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• pp.139-159
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• 2009

본 연구의 목적은 이용자 지향적인 정보검색을 수행하기 위한 질의확장용 지식베이스를 구축하는 것이다. 이를 위해 개념기반 정보검색방법과 통계적 기반 정보검색방법을 이용한 지식베이스 구축에 관련된 다양한 이론 연구를 수행하였다. 이들 지식베이스 구축방법에 있어서 공통된 가설은 연관용어의 출현은 문헌집합내의 동시출현 빈도임을 재확인하였고, 이 가설을 근거로 색인파일 알고리즘과 부울 논리의 And 연산자를 이용하여 질의확장용 지식베이스를 구축하였다. 본 지식베이스의 실험 주제는 교육학이며, 교육학개론이란 단행본을 이용하여 색인어들의 연관용어를 자동으로 제시해줄수 있는 실험용 지식베이스를 구축하였다. 실험용 지식베이스는 자연어색인방법과 통제어색인방법을 이용하여 두 개의 지식베이스를 구축해 각 지식베이스 시스템의 질의확장 성능에 대한 평가 작업을 수행하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권9호
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• pp.17-27
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• 2012

여러 오픈마켓에서 판매자가 동일한 상품을 등록할 시에 각 오픈마켓마다 다른 기준으로 제공되는 카테고리로 인하여 카테고리 선정에 어려움이 발생한다. 본 논문에서는 판매자가 오픈마켓에서 상품 등록 시 다른 오픈마켓에서 기 판매하고 있는 상품의 카테고리와 의미적으로 가장 연관성이 높은 카테고리를 추천하는 방법을 제안한다. 이때 입력받은 카테고리를 의미 분석하는 방법으로 형태소 분석, Wiki 낱말사전, WordNet, Google 번역 서비스를 사용하여 추출된 색인어로 카테고리를 검색한 후, 의미적 연관성 측정을 통하여 가장 의미가 비슷한 카테고리를 추천하는 방법이다. 실험 결과로 색인어 기반의 검색방법 보다 제안하는 의미분석 검색방법이 정확한 검색결과를 보여주어 시스템의 신뢰도를 향상시켰으며, 카테고리를 선택하는데 드는 시간비용을 절감해주는 것을 보인다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권9호
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• pp.29-45
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• 2022

본 연구는 소셜미디어 빅데이터를 활용하여 기후변화에 대한 일반대중들의 인식변화를 분석한다. 기후변화는 지난 반 세기 동안 주요한 사회적 문제로 지속적인 관심을 받아왔다. 코로나19 이후에도 펜데믹 출현 가능성과 함께 기후변화 대응책을 마련하는 것이 시급한 과업으로 재조명되었다. 본 연구는 코로나19 전후에 나타나는 기후변화 인식변화를 분석하기 위해, 주요 소셜미디어를 중심으로 2019년 3월 1일부터 2022년 2월 28일까지 총 3개년의 데이터를 수집하였다. 데이터를 가공하여 기후변화 연관어, 기후변화에 대한 감성어 등과 기후변화 대응 주체별 움직임을 포착하였다. 분석결과, 기후변화가 기후위기로 인식되는 상황에서 부정적인 인식이 지배적이었으나, 긍정적인 인식도 일정부분 상존하는 것으로 나타나, 기후변화에 대한 대응책이 긍정적인 인식을 이끌었음을 유추할 수 있다. 본 연구결과는 기후변화에 대한 국민적 인식변화를 포착하고, 주요주체에 대한 국민적 관심도의 변화를 포착함으로써, 사회적 문제를 해결하기 위한 기업의 전략과 정부의 정책을 수립하는 데 국민적 인식을 검토할 수 있는 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.41-46
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• 2023

최근, 빅데이터 분석은 기계학습의 발전에 따른 다양한 기법들을 이용할 수 있다. 현실에서 수집된 빅데이터는 단어 간의 관계성에 대한 의미적 분석을 바탕으로 같거나 유사한 용어에 대한 자동화된 정제기법이 부족하다. 빅데이터는 일반적인 문장으로 기술되어 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 문장의 형태소 분석과 의미를 이해해야 할 필요가 있다. 이에 자연어를 분석하기 위한 기법인 NLP는 단어의 관계성과 문장을 이해할 수 있다. 본 논문에서는 빅데이터에서 추출된 문장에서 단어를 추출하여 단어 간의 연관 관계를 생성하는 방법을 연구한다. 이에 트랜스포머 기술을 이용한다.